企業(yè)信息化人才績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定方法

(1. 淮陰工學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇淮安 223001;

2. 南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，南京210016)

[摘 要] 信息化人才的績(jī)效評(píng)價(jià)是企業(yè)培養(yǎng)與管理人才的核心工作#65377;針對(duì)信息化人才績(jī)效過程中指標(biāo)權(quán)重的確定問題，在分析現(xiàn)有求解方法不足的基礎(chǔ)上，提出了一種新的權(quán)重確定方法#65377;算例分析表明該新方法是簡(jiǎn)單#65380;有效的#65377;

[關(guān)鍵詞] 信息化;權(quán)重;指標(biāo);數(shù)學(xué)方法

[中圖分類號(hào)]F270.7;F272.92[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0194(2008)22-0075-03

1 前 言

21世紀(jì)是信息化#65380;網(wǎng)絡(luò)化的時(shí)代，如何在信息化的市場(chǎng)中站住腳跟，贏得發(fā)展是每個(gè)企業(yè)都無法回避的問題#65377;而信息經(jīng)濟(jì)的一個(gè)顯著特點(diǎn)就是企業(yè)的生存和發(fā)展對(duì)于信息技術(shù)因素的依賴達(dá)到了前所未有的程度#65377;因此，建立起一套科學(xué)合理的信息化人員績(jī)效考評(píng)體系將是企業(yè)擁有和使用好信息化員工從而在未來日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的基礎(chǔ)#65377;在信息化人才績(jī)效測(cè)評(píng)體系中，指標(biāo)權(quán)重的確定方法是信息化人才績(jī)效評(píng)價(jià)工作面臨的關(guān)鍵問題之一#65377;國(guó)內(nèi)外已有部分學(xué)者對(duì)于指標(biāo)權(quán)重的確定方法進(jìn)行了一些研究#65377;目前，求解指標(biāo)權(quán)重的方法大體上可分為3類:第一類是基于決策者直接給出屬性的權(quán)重的主觀賦權(quán)法，例如Delphi法[1]#65380;最小平方和法[2]和特征向量法[3]等#65377;第二類是基于決策矩陣信息的客觀賦權(quán)法， 例如主成分分析法[4]#65380; 熵法[5]和多目標(biāo)最優(yōu)化方法[6]等#65377;第三類是基于第一類和第二類的主客觀集成賦權(quán)法，例如折中系數(shù)綜合權(quán)重法#65380;線性加權(quán)單目標(biāo)最優(yōu)化法等#65377;目前， 有關(guān)確定權(quán)重方法的研究已經(jīng)引起了學(xué)者們的重視， 并且也得到了一些初步的研究成果#65377;但是，從現(xiàn)有的研究成果來看，主客觀集成賦權(quán)法的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)相對(duì)比較完美，但不足在于算法的復(fù)雜度比較高，在一定程度上影響其應(yīng)用性#65377;文獻(xiàn)[6]提出一種利用灰色關(guān)聯(lián)度求解指標(biāo)權(quán)重的主客觀集成方法#65377;該方法依據(jù)于灰色理論，具有較好的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，但是其不足在于求得的權(quán)重易受決策者對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度模型中分辨系數(shù)的主觀取值不同的影響而出現(xiàn)計(jì)算結(jié)果的多樣性，從而給決策工作帶來不便#65377;從科學(xué)簡(jiǎn)單性的原則出發(fā)，筆者在分析已有研究成果的基礎(chǔ)上，提出一種新的求解評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的主客觀綜合方法#65377;

2 企業(yè)信息化人才績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定方法

在綜合分析文獻(xiàn)[6]中的指標(biāo)權(quán)重求解方法的缺陷基礎(chǔ)上，筆者提出了一種新的求解指標(biāo)權(quán)重方法#65377;計(jì)算程序如下:

(1)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)，聘請(qǐng)專家進(jìn)行權(quán)重的經(jīng)驗(yàn)判斷

設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，有m個(gè)專家同時(shí)對(duì)各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重作出經(jīng)驗(yàn)判斷，從而組成各個(gè)指標(biāo)權(quán)重的經(jīng)驗(yàn)判斷數(shù)據(jù)列，可用矩陣形式表示如下:

X=

(2)確定參考序列

從X中挑選一個(gè)最大的權(quán)重值作為“公共”參考權(quán)重值，各個(gè)專家的參考權(quán)重值均賦予此值，從而組成參考數(shù)據(jù)列X#65377;

X=(x(1)，x(2)，…，x(m))#65377;

(3)求各個(gè)指標(biāo)序列X，X，L，X與參考數(shù)據(jù)列X之間的距離

D=(x(k)-x(k))#65377;(1)

(4)求各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重

w=#65377;(2)

(5)求各個(gè)指標(biāo)的歸一化權(quán)重

w=#65377;(3)

3 算例分析

某信息技術(shù)企業(yè)對(duì)其軟件開發(fā)人員進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)分別為開發(fā)實(shí)踐技能X#65380;開發(fā)工作時(shí)間X#65380;學(xué)歷X#65380;專業(yè)理論知識(shí)X#65377;該企業(yè)首先聘請(qǐng)了10位有經(jīng)驗(yàn)的資深專家對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)判定，其判斷結(jié)果如表1所示#65377;

表1各列是各個(gè)專家賦予各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，從表中可以看出，最大的經(jīng)驗(yàn)判定權(quán)重為0.6，因此可設(shè)定參考數(shù)列X中專家賦予的參考權(quán)重均為0.6#65377;將X，X，X，X，X視為數(shù)列且數(shù)列項(xiàng)由權(quán)重的經(jīng)驗(yàn)判斷值構(gòu)成，X為參考數(shù)列，其他稱為比較數(shù)列，即:

X=(0.60.60.60.60.60.60.60.60.60.6);

X=(0.40.20.40.20.60.20.30.10.60.3);

X=(0.30.30.40.30.20.50.20.30.20.3);

X=(0.20.30.10.10.10.20.10.30.10.2);

X=(0.10.20.10.40.10.10.40.30.10.2)#65377;

將上述數(shù)列中的數(shù)據(jù)代入式(1)#65380;(2)#65380;(3)進(jìn)行計(jì)算，得到指標(biāo)X，X，X，X的權(quán)重集合為:

W==#65377;

即對(duì)于評(píng)價(jià)軟件開發(fā)人員的績(jī)效來說，開發(fā)實(shí)踐技能權(quán)重為0.31，工作態(tài)度指標(biāo)權(quán)重為0.28，學(xué)歷指標(biāo)權(quán)重為0.19，專業(yè)理論知識(shí)指標(biāo)權(quán)重為0.22#65377;從計(jì)算結(jié)果可以看出，在信息化人才的績(jī)效評(píng)價(jià)中，開發(fā)技能水平的權(quán)重最大，也就是說開發(fā)技能對(duì)績(jī)效的影響程度最大#65377;按照對(duì)績(jī)效影響程度從大到小依次為:開發(fā)實(shí)踐技能#65380;開發(fā)工作時(shí)間#65380;專業(yè)理論基礎(chǔ)和學(xué)歷#65377;定量計(jì)算的結(jié)果與定性分析的結(jié)論相吻合#65377;

4 結(jié)束語

確定決策指標(biāo)權(quán)重的方法是目前管理決策領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一#65377;傳統(tǒng)的權(quán)重求解方法無法同時(shí)反映決策者的主觀信息和決策的客觀信息，而且算法的復(fù)雜度較高，應(yīng)用性較差#65377;本文立足于科學(xué)簡(jiǎn)單性原則，在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，提出了一種新的求解指標(biāo)權(quán)重的主客觀集成方法，該方法在決策者給出的主觀權(quán)重矩陣的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)理想權(quán)重?cái)?shù)列，并提出了一個(gè)基于理想權(quán)重?cái)?shù)列的數(shù)學(xué)模型，利用該模型，可以快捷地求得各個(gè)決策指標(biāo)的權(quán)重，得到的權(quán)重能夠同時(shí)反映客觀程度和主觀程度#65377;最后給出的算例也說明了該該方法的簡(jiǎn)單性和適用性#65377;此外，由于該方法中沒有未知的主觀待定參數(shù)，因此計(jì)算過程比較簡(jiǎn)單，結(jié)果也更客觀#65377;

主要參考文獻(xiàn)

[1] Johanna M Harte and Pieter Koele. A Comparison of Different Methods for the Elicitation of Attribute Weights: Structural Modeling，Process Tracing，and Self-Reports[J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes，1995，64(1):49-64.

[2] E U Choo，W C Wedley. Optimal Criterion Weights in Repetitive Multicriteria Decision-making[J]. Journal of the Operational Research Society，1985，36(11):983-992.

[3] 吳堅(jiān)，梁昌勇，李文年. 基于主觀與客觀集成的屬性權(quán)重求解方法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2007(3):383-387.

[4] 樊治平，張全，馬建. 多屬性決策中權(quán)重確定的一種集成方法[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào)，1998(3):50-53.

[5] 黃巖，張國(guó)春. 一種新的計(jì)算組合預(yù)測(cè)權(quán)重的方法[J]. 管理工程學(xué)報(bào)，2001(2):44-47.

[10]龐彥軍，劉開第，張博文. 綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)客觀性指標(biāo)權(quán)重的確定方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2001(8):37-42.

[6] 羅慶成. 灰色系統(tǒng)新方法[M]. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1993:157-161.

[7] 于洋，李一軍. 基于多策略評(píng)價(jià)的績(jī)效指標(biāo)權(quán)重確定方法研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2003(8):8-15.