AHP-模糊综合评价法在岗位评价与绩效评估中的应用研究

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AHP-模糊综合评价法在岗位评价与绩效评估中的应用研究

摘 要

岗位评价是人力资源管理的基础环节，绩效评估是人力资源管理的核心部分，实行系统科学的岗位评价和绩效评估，对于提高人与岗位的匹配度，实现员工与企业的双赢有着重要的意义。本文在明确指出现有岗位评价和绩效评估方法致命缺点的基础上，有针对性地提出了解决上述缺点的评价方法：AHP-模糊综合评价法。

本文重点阐述了AHP-模糊综合评价法的模型构成及其数学原理，并进行了实例论证，有力说明了AHP-模糊综合评价法在岗位评价和绩效评估中的应用及其可操作性。

同时，本文在AHP-模糊综合评价模型的基础上，创造性地进行了模糊聚类分析，为员工绩效等级的划分提供了一个非常有价值的参考工具。

关键词：岗位评价，绩效评估，AHP-模糊综合评价法

ABSTRACT

Job appraisal is the basic unit of human resource management, performance appraisal is the key part of human resource management, practicing in scientific job appraisal and performance appraisal has important significance in matching of man and his post, and double-won for employees with enterprise. The thesis puts forward a corresponding appraisal measure: AHP-fuzzy comprehensive evaluation.

The thesis sets forth importantly the structure and the maths theory of AHP-fuzzy comprehensive evaluation; and then, progressing example-demonstrated, explicating the application and maneuverability of AHP-fuzzy comprehensive evaluation in job appraisal and performance appraisal.

At the same time, the thesis processes creatively the analysis of fuzzy clustering, therefore, which offers a valuable referring tool for the sort of employees performance grading.

Wang Chunxiu (technology economics and management) Directed by prof. Xiong Minpeng

KEY WORDS: job appraisal, performance appraisal, AHP-fuzzy comprehensive

evaluation

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目 录

中文摘要 英文摘要

第一章 引言 ............................................................. 1 1.1论文研究背景 ........................................................ 1 1.2论文研究思路与论文结构 .............................................. 1 1.2.1论文研究思路 .................................................... 1 1.2.2论文结构 ........................................................ 1 第二章 岗位评价与绩效评估概述 ......................................... 3 2.1岗位评价 ............................................................ 3 2.1.1岗位评价的内涵 .................................................. 3 2.1.2岗位评价过程 .................................................... 3 2.1.3 岗位评价现状研究 ................................................ 4 2.2 绩效评估 ............................................................ 5 2.2.1 绩效评估的内涵 .................................................. 5 2.2.2绩效评估的特点 .................................................. 6 2.2.2 绩效评估方法的现状研究 .......................................... 6 2.2.3绩效评估现状问题总述 ............................................ 9 第三章 AHP-模糊综合评价模型 ............................................ 10 3.1关于模糊数学 ....................................................... 10 3.1.1模糊数学的建立 ................................................. 10 3.1.2模糊数学与经典数学 ............................................. 11 3.1.3模糊数学的应用 ................................................. 11 3.2 AHP-模糊综合评价模型的建立 ....................................... 12 3.2.1层次分析法——科学地确定评价元素的权重 ......................... 13 3.2.2模糊综合评价 ................................................... 14 3.2.3 AHP-的模糊综合评价模型的创新之处 ............................... 16 3.3 AHP-模糊综合评价模型的数学原理 ..................................... 17 3.3.1层次分析法原理 ................................................. 17 3.3.2模糊综合评价原理 ............................................... 18 第四章 AHP-模糊综合评价方法在岗位评价与绩效评估中的应用研究 ............ 22 4.1 AHP-模糊综合评价法在企业岗位评价中的应用研究 ....................... 22

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4.1.1运用层次分析法确定岗位评价因素的权重 ........................... 22 4.1.2运用模糊集合运算对岗位评价结果进行处理 ......................... 26 4.1.3 AHP-模糊综合评价法在岗位评价中的应用小结 ....................... 30 4.2模糊综合评价法在企业绩效评估中的应用与研究 ......................... 30 4.2.1运用层次分析法确定绩效考核体系中各级考核指标的权重 ............. 31 4.2.2运用模糊综合评价进行定量化处理 ................................. 34 4.2.3 补充说明 ....................................................... 36 4.2.4绩效评估的AHP-模糊综合评价小结 ................................. 39 第五章 结论——AHP-模糊综合评价法的效果综述 ............................. 40 5.1 AHP-模糊综合评价法的优势分析 ....................................... 40 5.2 模糊综合评价法的不足之处分析 ....................................... 41 5.2.1层次分析法的局限性 ............................................. 41 5.2.2最大隶属度原则的局限性 ......................................... 41 参考文献 ................................................................ 43 致 谢 ................................................................ 45 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 .................................... 46

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第一章 引言

1.1论文研究背景

人和岗位是企业不可或缺的两个基点，人力资源管理模块之间不是时序关系，而是匹配关系，必须在企业战略的统领下，基于企业岗位和人这两个基点，进行人力资源管理各模块的协调整合管理。系统地进行岗位评价和绩效评估，对于提高整个人力资源管理系统的执行能力有着重要的意义。

企业首先必须对本企业的岗位有一个正确的价值评估；其次，就是要对本企业的员工有一个准确的工作绩效评价，发挥各位员工的优势与特长，真正的体现每个岗位对企业所具有的价值。从而实现企业与员工的双赢。

但是，目前在我国的大部分企业中普遍存在着这样的问题：员工不满意自己的岗位所处岗级；企业则埋怨该岗位对公司的价值没有体现出来。之所以出现这样一个问题，首先是企业没有进行科学的岗位评价，致使员工对自己岗位所处的等级不满意，从而引起对薪酬的不满；其次是企业没有对员工进行科学、有效的绩效评估，发现员工的优势与短板所在，及时地进行绩效辅导和岗位的调整。

本文试图利用AHP-模糊综合评价法进行岗位评价和绩效评估，科学地界定岗位的等级序列，精确地实行工作绩效评估，对岗位和员工有一个清楚地、系统地认识，最大限度地提高企业人力资源管理能力。

1.2论文研究思路与论文结构

1.2.1论文研究思路

本文在简要论述岗位评价和绩效评估现状的基础上，提出了系统地进行岗位评价和绩效评估的一种新方法：AHP-模糊综合评价模型。该模型将AHP（层次分析法）和模糊综合评价法结合起来,利用AHP确定评价体系中评价要素的权重,应用模糊集合变换对定性成分进行模糊综合评价，同时文章以实例进行了全面地论证。研究结果表明,该方法具有很强的操作性，对实践有着较高的指导意义。

1.2.2论文结构

本文共分五章，其核心章节为第三章和第四章，重点介绍了AHP-模糊综合评价模型及其在岗位评价和绩效评估中的应用研究。下面给出本文的总体结构图。

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岗位评价与绩效 评估现状概述 岗位评价简述 绩效评估简述 引入AHP-模糊 综合评价模型 关于模糊数学 层次分析法 模糊综合评价 AHP-模糊综合评价 模型的应用与研究 AHP-模糊综合评价法 在岗位评价中的应用 AHP-模糊综合评价法 在绩效评估中的应用 结论——AHP- 模糊综合 评价模型应用效果综述

图１－１ 本文结构图

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代理人处于不对称的公司信息状态。为了防止代理人利用自己的内部人地位进行信息控制而产生损害委托人利益的后果，从而设计的一种激励相容的剩余权分享机制

[11]。

对代理人业绩的考核评价由于目标的多样性与现实的复杂性而存在着一定的

困难，代理人始终拥有比委托人更多、更充分的信息，存在着逆向选择与道德风险问题，这进一步加大了对代理人业绩的评价困难。“少报罚五、多报不奖”是HU氏绩效考核法的关键所在，该方法设计了量化的指标，根据委托人和代理人两者协商达成的期望和目标实现的程度，设定了不同的评价级别和相对应的薪酬水平，严格定义什么是好的业绩，什么是不好的业绩。

但是，HU氏绩效考核法实质上是采用了一种\二值逻辑\思维，要么好，要么不好，要么划分到上一个绩效档次，要么划分到下一个，总要让其对应于某个级别，非此即彼，不存在中间过渡状态。举例来说，就是当确定目标利润率水平为10%时，如果经营结果低于10%就是不好的，只可以获得10万年薪，而高于10%就是好的，可以获得15万年薪。这种评价事实上很难让人接受，也让许多代理人感觉“冤得慌”，二值逻辑在这里失效了。因此，试图用几个指标对代理人划分出三六九等的努力终归不是个好办法。

（6）平衡记分卡存在的问题分析

平衡记分卡（Balance Score Card，简称BSC）是1992年由哈佛商学院教授罗伯特?卡普兰和咨询公司总裁大卫?P?诺顿，在总结多家绩效测评处于领先地位公司经验的基础上，发明并推广的一种战略性绩效管理工具,主要从财务、客户、内部营运和学习成长角度评估企业绩效[29]。

平衡记分卡提供了选择指标的四个不同维度，它用顾客、内部程序以及创新和改善这三个维度的绩效评估对传统的财务指标进行补充。平衡记分卡同传统的绩效管理方式相比，确实有许多突出的优点，它突破了传统的以财务为核心的计量评价体系，把组织的战略目标与实现的过程联系起来，把企业当前的业绩与未来的获利能力联系起来，通过评价体系使企业的组织行为与企业的战略目标保持一致[12]。

但是，平衡记分卡在实际运用的过程中也是存在着问题，依据BSC进行战略分解是一项非常重要而繁巨的工作。

首先，它对企业战略和管理水平有很高的要求，没有明确的组织战略、高层管理者缺乏分解和沟通战略的能力和意愿，BSC的指标分解都不可能成功。

其次，BSC的工作量极大。在对于战略的深刻理解外，需要消耗大量精力和时间把它分解到部门，并找出恰当的指标。而落实到最后，指标可能会多达15~20个，在考核与数据收集时，也是一个不轻的负担。

第三，不适用于个人。并不是说平衡记分卡不能分解到个人层面，而是从成本与收益的角度来看，将指标分解到部门而不是岗位也是合理的。对于个人而言，要

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求绩效考核易于理解、易于操作，易于管理，而平衡记分卡并不具备这些特点。

因此，平衡记分卡虽然从理论上来说是比较科学的一种绩效管理方法，但是在具体运用的过程中却很少有非常成功的案例，这正也告诉我们任何一种方法光有理论是不行的，关键在于它的可操作性和实用性。

2.2.3绩效评估现状问题总述

上述的各种绩效评估方法从本质上来说可分为两大类，即财务指标评价法和非财务指标评价法，这些方法在具体操作的过程中，都会产生如下同样的问题：

（1）晕轮效应

意味着你对下属的某一绩效要素的评价较高，会导致你对此任所有的其他绩效要素也评价较高。当评价对象是那些对主管人员表现特别友好（或特别不友好）的员工时，这种问题是最容易发生的；

（2）居中趋势

硬套“两头小，中间大”的一般性规律，不从事实出发；或由于没有仔细考察下级的表现，而不愿给出“最优”与“最劣”的极端评语，干脆来个平均主义，一视同仁，都评个中等。居中趋势意味着所有的员工都被简单的评定为“中”，这种过于集中的评价结果使得工作绩效评价变得扭曲；

（3）偏松或偏紧倾向

评价主体在对员工进行绩效评价的时候，总是存在着偏紧或偏松的倾向，就像有些老师向来就愿意给学生高分，而有些老师向来就给学生较低的分数一样；

（4）评价者的个人偏见

被评价者之间的个人差异，有时候会影响他们所得到的评价，甚至会导致他们所得到的评价大大偏离他们的实际工作绩效；而且员工过去的绩效状况也有可能影响他们当前所得到的绩效评价水平。比如，评价者可能会全面的高估一位绩效者的绩效改善状况，工作绩效评价的主观性都太强，而造成对员工的工作绩效做出不正确的评价；

（5）财务指标和非财务指标的融合性和互补性比较差

通常情况下，企业的绩效评价以定性评价为主，只有初步的定量分析，缺乏定性与定量的结合，评价结果难以科学地量化；尤其是在评价结果的处理上，通常不去考虑评价主体的差异，只是进行简单的线性综合等。

产生以上所述问题的根源在于评价主体的主观性。纵观当今大多数企业采用的绩效评估方法基本上是停留在定性的评价基础上，即使有的企业采用的是量化评估的方法，但在具体操作的过程中定性评价还是占了主导地位，主观性非常明显，大大降低了考核的信度和效度，在一定程度上影响了企业和员工的共同发展[12][13]。

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第三章 AHP-模糊综合评价模型

企业的岗位评价和绩效评估是一个典型的涉及到多因素的综合评价问题，由于各因素的影响程度是由人们的主观判断确定的，并且这种评价不可避免的带有结论上的模糊性。因此，要提高岗位评价和绩效评估的可靠度，必须找到一种能够处理多因素、模糊性及主观判断等问题的评价方法，在这种情况下，笔者认为就必须借助模糊数学的思想，建立一个模糊综合评价体系。所以本文试图利用AHP-模糊综合评价法进行岗位评价和绩效评估，从整体上来提高企业人力资源管理的能力。当然，大多数企业的管理者与经营者可能非常憎恶在管理中使用深奥、艰涩的数学工具，但是，我想说的是，将这个极度抽象的数学思想变成一个对实践有用的方法，其过程是艰难而令人痛苦的。但是，当我们最终看到一个简洁而实用的管理工具时，你甚至可以忘却它来自于某个科学理论，包括模糊数学本身，忘却我们曾经为了说明问题而使用过的拗口的专业术语。

3.1关于模糊数学

3.1.1模糊数学的建立

模糊性的产生源于模糊概念,所谓模糊概念是指有一定内涵但没有明确外延的概念 。例如,“青年”这一概念,即哪个年龄段的人是青年,很难说清楚,这就是一个模糊概念。换句话说,模糊性就是指客观事物差异的不分明性。

随着社会的发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科,如生物学,心理学,语言学以及社会科学等,都迫切需要定量化和数学化,这就使得人们遇到大量的模糊概念,这也正是由这些学科本身的特点所决定的。人们不能为迁就现有的教学方法而改变由于这些学科的特点决定的客观规律,而只能改造数学,使它的应用面更为广泛,模糊数学就是在这样的背景下形成的。

模糊数学诞生于1965年,它的创始人是美国自动控制专家查德(L.A.Zadeh)教授。他在第一篇论文“模糊集合”(FUZZYSET)中,建立了模糊集合论,引入了“隶属函数”这个概念来描述差异的中间过渡,这是精确性对模糊性的一种逼近[14]。隶属函数的引入标志着模糊数学的建立,因为它是描述模糊性的关键。查德教授首次成功地运用了数学方法描述模糊概念,这无疑是一项开创性的工作。

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3.1.2模糊数学与经典数学

经典数学的集合论是以形式逻辑的同一律、矛盾律和排中律为基础的，它要求客观事物绝对的“非此即彼”。为达到精确严格的目的，人们在研究过程中，舍弃了事物本身特有的或多或少存在着的模糊性。从集合论的观点来看,普通集合应具有这样的性质,即论域(被讨论的全部对象)U 中任一元素x,只能有x?A或x?A两种情形。

普通集合与特征函数可以互相唯一确定,它表现了概念“非此即彼”的现象。但是，现实世界中的许多概念并非都是有“非此即彼”性,而是存在着“亦此亦彼”性。为了对客观事物进行准确地描述，1965年查德教授将二值逻辑（非此即彼，如真为“1”，则假为“0”）改造为多值逻辑，即把{0，1}扩充为[0，1]区间，用[0，1]内的数来描述事物的模糊性[15]。

3.1.3模糊数学的应用

模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学。随着社会的发展，人们要求数学研究和解决的问题也日益复杂，复杂的事物是难以精确化的，一个复杂的系统很难用精确的数学进行描述。实践表明，处理一个复杂系统，要求过分精确反倒模糊，二是适当的模糊却可以达到精确的目的，就好像画家给一个满脸胡须的人画像，如果精确的把这个人的胡须一根根画出来，就不成其为“像”了，这样的精确又有什么意义呢？而一些漫画家恰恰是采用了模糊的手法反而取得逼真的效果。所以，突破经典数学的一些框框，是使数学得以继续发展的必然要求。

随着数学的发展，数学的应用领域也逐渐扩大，各门学科甚至过去与数学很少联系的学科如生物学、心理学等社会和人文学科都迫切要求数学化、定量化，而传统的数学很难进入这些学科的大门，原因是这些学科的大多数概念都具有模糊性，而经典数学是无法描述和处理具有模糊性的概念的，因此，需要有研究和处理具有模糊性概念的数学为这些学科提供新的数学语言和描述工具，模糊数学恰恰提供了这样的数学工具[16]。

模糊数学虽然是研究和描述模糊性现象的一种数学工具，但它本身是精确的，是用精确的数学方法去描述和研究模糊性现象的，所以它是精确数学的延伸和推广，它把数学的研究和应用领域，从清晰现象扩大到模糊现象，使数学的发展又上升到了一个新的阶段。

模糊数学的出现，与其说提供了一个工具，倒不如说提供了一个新的视野，让我们有机会去评价这些似是而非的问题。我们不再使用明确的逻辑判断，说\是\值为1=100%)或\否\值为0=0%)，而是使用一个逼近于某个属性的数值(隶属函数)。

企业管理中的岗位评价和绩效评估是一个牵扯到多因素的评价问题，而且，在

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评价的过程中不可避免地遇到了模糊性的问题，很难用以往的精确数学将之定量化处理。那么这就要求对这种问题的评价，用模糊语言分为不同程度的评语，在评价的同时必须综合考虑多方面因素，进行模糊综合评判，方能将这种评判过程数量化，从而取得好的评价效果。

3.2 AHP-模糊综合评价模型的建立

AHP-模糊综合评价模型主要由两个部分组成，第一部分，层次分析法；第二部分，模糊综合评价。其中，模糊综合评价是在层次分析法的基础上进行的，两者相辅相成，共同提高了评价的可靠性与有效性。

AHP—模糊综合评价法层次分析法（AHP）模糊综合评价法建立递阶层次结构建立等级评语集定性的描述由1-9比例标度确定判断矩阵由隶属度得单因素评判矩阵定性的描述解判断矩阵进行层次单排序定量化处理进行层次总排序一级模糊综合评判定量化处理二级模糊综合评判一致性检验由最大隶属度确定评判等级最终评价结果

图3-1 AHP-模糊综合评价模型

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下面笔者将详细地介绍AHP-模糊综合评价模型，以及该模型的数学原理。

3.2.1层次分析法——科学地确定评价元素的权重

运用层次分析法确定评价元素的权重，通常情况下可以按以下的步骤进行： （1）建立所研究问题的递阶层次结构

即对评判对象进行层次分析，确立清晰的分级指标体系，给出评判对象的因素集和子因素集，分别表示如下：

因素集 V＝{V1, V2, ?,Vm}, 子因素集 Vi＝{vi1, vi2, ?,vik}

（2）由专家利用1-9比例标度法分别对每一层次的评价指标的相对重要性进行定性描述,并用准确的数字进行量化表示，确定两两比较判断矩阵

表３－１ 判断矩阵及标度的含义表

标度 1 3 5 7 9 含义 表示两个元素相比，具有同样重要性 表示两个元素相比，一个元素比另一个元素稍微重要 表示两个元素相比，一个元素比另一个元素明显重要 表示两个元素相比，一个元素比另一个元素强烈重要 表示两个元素相比，一个元素比另一个元素极端重要 2、4、6、8为上述相邻判断的中值，若指标a和b比较得aij，则指标b和a比较的判断为1/aij。

因素集 V＝{V1, V2, ?,Vm}中各因素相对于总的评价目标，两两重要性比较的判断矩阵如下：

M V1 V2 ? V?V??VA=?????V1m

?1?2?V21????Vm1m?V112????VV?Vm2??2m????1??1m= （Vij）m×m （ Vij=1/Vji）

其中，Vij表示对于M总的评价目标而言，元素Vi对Vj相对重要性的判断值，该

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矩阵的特点是对角线上的元素为1，即每个元素相对于自身的重要性为1。

子因素集 Vi＝{vi1, vi2, ?,vik}中各元素相对于因素Vi而言，两两重要性比较的判断矩阵如下：

Vi vi1 vi2 ? vik

?vi1?1??i?vi2?f?21??????i??vik??fk1f1i12????Bi =

?fik2?1k?if2k?????1?fi =fi (i=1,2,…m) （flj=1/fk×kiijl）

其中，flj表示相对于Vi——各个评价准则（即一级评价指标）而言，元素vil对vij相对重要性的判断值。

（3）运用和积法求解判断矩阵，分别得出在单一准则M和Vi下被比较元素的相对权重——即层次单排序

① 将矩阵A中各元素按列做归一化处理； ② 将处理后得到的矩阵按行分别相加；

③ 将所得的行向量分别做归一化处理，得到单一准则下所求各被比较元素的排序权重向量ω；

④ 按下列公式计算?max，?max（其他的判断矩阵Bi求法同上）

（4）层次总排序——计算同一层次所有元素的组合权重 （5）一致性检验

① 首先计算一致性指标C.I,C.I=?max- n/n-1，其中n为判断矩阵的阶数； ② 平均随机一致性指标R.I；

③ 计算一致性比例C.R，其中C.R=C.I/R.I。

当C.R<0.1时，一般认为判断矩阵的一致性是可以接受的，其中，C.R的值越小，说明判断矩阵偏离实际情况的值越小，就越接近于现实情况[17]。

i(Aω)i=∑。 公式（3-1）

nωii=1n3.2.2模糊综合评价

利用模糊综合评价可以有效的处理人们在评价过程中本身所带有的主观性，以及客观所遇到的模糊性现象。模糊综合评价通常按以下的步骤进行：

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（1）建立评判集U＝{u1, u2,? ,un},例如对员工工作绩效评价结果的确定，评判集可以是U＝{优秀，良好，及格，不及格}

（2）用隶属度分别描述各子因素相对于评判集U的隶属程度，得出单因素模糊评判矩阵

u1 u2 ? un

?vi1?is??11i?vi2?s21=??????i???vik?sk1iDisssi12i22????ss?ik2???2n （i=1,2,…m） ???iskn??1nii其中，slj表示第i个一级评价指标下的第l个二级指标隶属于第j个评判等级的程度，i为一级指标的数目，k为第i个一级指标下的二级指标的数目，n为评判集中评语的数目，slj的意义及求法如下：

首先由各位评价委员对每个被评价的子因素进行评定，然后通过统计整理的方法得到相对于子因素vij的若干个评语：其中包括vij1个u1级评语，vij2个u2级评语，??，以及vijn个un级评语，则子因素层指标vij隶属于第uk 级评语的程度即隶属度为：

islj=

ivijkn=vijk/vij1+vij2+??+vijn， 公式（3-2）

∑vijkk=1则子因素层指标vij的隶属度向量为：

，由此就可得到Di。 Sl=（sl1，sl2，??，sln ）

（3）一级模糊综合评判——利用模糊算子确定模糊关系矩阵R=（R1，R2，?，

iiiiRn）

T

?is?11i?s21)???i??sk1其中，Ri=(w1, w2,?, wkiiisssi12i22????ss?ik2???2n=（ri1，ri2???iskn??1nii，?，rin）

(w1, w2,?, wk)为第i个一级指标所属的二级指标的排序权重向量。

（4）二级模糊综合评判——确定被评价对象的最终评价结果

iii

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?r11?r?21???r）??m1r12r22?rm2????r1n??r2n????rmn?E?H?R? （H1，H2，?,Hm

=（e1，e2,… ek…, en）

其中（H1，H2，?,Hm）为在总目标下所有一级指标的排序权重向量。 （5）根据最大隶属度原则，确定被评价对象所属评判等级

若ek =max（e1，e2,?ek,? en）,即ek为该向量的第K个分量，则根据模糊数学的最大隶属度原则，被评价对象的评价结果属于第K等级。

（6） 若由P类人员担任评价主体，他们的综合评价结果分别为向量E1，

E2，…，Ep，各类评价主体所占的权重分别为T1，T2，?，Tk。则总的评价结果为E′＝（T1，T2，?，Tk）（E1，E2，?，Ep）

T

[18][19]。

3.2.3 AHP-的模糊综合评价模型的创新之处

笔者认为AHP-模糊综合评价模型对于解决岗位评价和绩效评估中的评价指标的权重确定问题、评价过程中的定性问题以及模糊性现象的处理，有着其他评价方法所无法比拟的优势。

（1）在模型的第一部分引入层次分析法，解决了评价要素权重确定过程中的主观性问题，克服了以往的模型之中要素权重主要是依靠统计试验或专家评分的缺陷，它不需要评价委员给出确切的数值，也不需要利用人为给出的数值直接进行评价排列，而是用数学的方法将两两评价的结果进行综合，只要两两对比的结果大部分是准确的，那么，就可以保证各级指标权重确定的准确性。利用层次分析法把一定的不确定性，从基本原理上进行了过滤，改变了传统的权重确定方法由于人为的误差可能导致的最终评价结果的失真这一现象，为下一步的模糊综合评价奠定了一个可靠的基础。

（2）通过模糊算子的模糊综合运算，不但考虑到了各种因素对所研究问题的影响，综合了多个评价主体的意见，而且有效地解决了评价过程中出现的模糊性问题，进行了科学的定量化处理，将定性评价与定量计算有机的结合起来，因而，大大提高了岗位评价和绩效评估的精确度，从而可以进一步推动企业管理上一个新台阶。

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3.3 AHP-模糊综合评价模型的数学原理

3.3.1层次分析法原理

层次分析法是从定性分析到定量分析综合集成的一种典型的系统工程方法,它将人们对复杂系统的思维过程数学化,将人的主观判断为主的定性分析进行定量化,将各种判断要素之间的差异数值化,帮助人们保持思维过程的一致性,适用于复杂的模糊综合评价系统,是目前一种被广泛应用的确定权重的方法。

（1）关于1-9比例标度法

① 1-9比例标度方法是将思维判断数量化的一种好方法，因为，人们在区分事物质的差别时，总是用相同、较强、强、很强、极端强的语言，再进一步细分，可以在相邻的两级之间插入折衷的提法，因此，1-9级的标度对于大多数决策判断来说都是适用的；

② 心理学研究表明，大多数人对不同事物在相同属性上差别的分辨能力在5-9级之间，采用1-9的比例标度可反映多数人的判断能力；

③ 利用1-9比例标度在同一准则下对元素进行两两比较，并不要求对比较元素的属性有专门的指示，适用于普通非专业人员使用。同时，它也允许违反基本一致性和次序一致性，而出现这种判断上的不一致性更符合客观实际[20]。

（2）两两比较的相对重要性（判断矩阵）向“绝对”量值的转化原理 假设由m个物体A1，A2，…，Am ,今测得其重量分别为g1，g2，…，gm ，现将这m个物体的重量进行两两比较，可得如下表格：

表3-2 m个物体重量两两比较表

A1 A2 ? A1 A2 … Am g1/g1 g1/g2 … g1/gm g2/g1 g2/g2 … g2/gm ? ? ? ? Am

gm/g1 gm/g2 … gm/gm

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表４－１ 岗位评价体系表

A层 B层 C层 学历C11 工作智能B1 企 业 岗 位 价 值 评 估 A 工作强度B3 经验C12 专业技术C13 主动性、创造性C14 技术经济责任C21 对他人管理责任C22 工作责任B2 开拓发展责任C23 企业文化建设责任C24 脑力强度C31 体力强度C32 工作负荷C33 心理压力C34 工作场所C41 工作环境B4 危险性C42

（2）由1-9比例标度法分别对每一层次的评价指标的相对重要性进行定性描述,并定量化表示，确定两两比较判断矩阵

A层——B层(一级评价体系)

?A??B1A=?B2??B3??B4

B131B12B5613B785141/31/51/71/61/81/5????????

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(矩阵A是由一级评价指标相对于总目标——岗位价值评估而言所得的判断矩阵)

B层——C层（二级评价指标体系）

?B1??C11B1 =?C12??C13??C14?B2??C21B2 =?C22??C23??C24?B3??C31B3 =?C32??C33??C34?B4?B4 =?C41??C42C143111C112C3113C1431141/41/31/31/41/3????（C11, C12, C13, C14 相对于B所得判断矩阵）

1????????（C21, C22,C23, C24相对于B 所得判断矩阵）

2????C121C6122C75123C8631241/61/71/81/51/61/3C131C211232C211233C1/21/21??1?1/2??1/2?1??34（C31,C32,C33,C34相对于B3所得判断矩阵）

C1341C??1/3?1??42 （C41, C42 相对于B4所得判断矩阵）

（3）运用和积法求解各判断矩阵，得出单一准则下被比较元素的相对权重——即层次单排序

① A层——B层的判断矩阵A求解得：

权重向量：ω=（B1, B2，B3，B4）T=（0.2946, 0.5447，0.1172，0.0434）T 最大特征根：?max(Aω)i11.3662.47890.48390.1771=∑=(+++)=4.3238

n40.29460.54470.11720.0434ωii=1n一致性检验：C.I.=

4.3289?44?1=0.1096，R.I.=0.90,

则C.R=0.098<0.1,这说明判断矩阵A具有满意的一致性，因此，由判断矩阵计算出来的一级评价指标的权重向量值是比较可靠的。

② B层——C层的各判断矩阵分别求解得： 判断矩阵B1求解的结果如下：

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权重向量：ω1=（C11, C12，C13，C14）T =（0.1075, 0.5193，0.2657，0.1075）T 最大特征根：?max(Aω)i10.43342.17641.08380.4334=∑=(+++) =4.0833

nωi40.10750.51930.26570.1057i=1n一致性检验：C.I.=

4.0833?44?1=0.0278，R.I.=0.90,

则C.R.=0.031<0.1,这说明判断矩阵B1 具有非常满意的一致性，由此，计算出来的结果是非常可靠的。

判断矩阵B2求解的结果如下：

权重向量ω2=（C21, C22，C23，C24）T =（0.5763,0.2678，0.1015，0.0544）T 最大特征根：?max(Aω)i13.32881.19780.400560.2049=∑=（+++） =4.1905

n40.57630.26780.10150.0544ωii=1n一致性检验：C.I.=

4.1905?44?1=0.0635,R.I.=0.90,

则C.R.=0.0706<0.1, 这说明判断矩阵B2 具有满意的一致性，由此，计算出来的结果是很可靠的。

判断矩阵B3求解的结果如下：

权重向量ω3=（C31, C32，C33，C34）T =（0.3333, 0.1667，0.1667，0.3333）T 最大特征根：?max(Aω)i11.33340.66670.66671.3334=∑=（+++）=4.0001

n40.33330.16670.16670.3333ωii=1n一致性检验：C.I.=

4.0001?44?1=0.00003，R.I.=0.90,

则C.R.=0.000037<0.1, 这说明判断矩阵B3具有非常满意的一致性，由此，计算出来的结果是非常可靠的。

判断矩阵B4求解的结果如下：

权重向量ω4=（C41, C42）=（0.25, 0.75）T

由于阶数小于3的矩阵总是具有完全满意的一致性，所以就不需要进行一致性的检验了。

（4）进行层次总排序——计算同一层次所有元素的组合权重

表４－２ 岗位评价体系评价元素权重排序表

要素 工 权重 因 素 权重 0.1075 因素 C层权重 总排序 0.0284 0.2946 1、学历 C11

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企 业 岗 位 价 值 评 估 作 智能 2、经验 3、专业技术 4、主动性、创造性 5、技术经济责任 0.5193 0.2657 0.1075 0.5763 0.2678 0.1015 0.0544 0.3333 0.1667 0.1667 0.3333 0.25 C12 C13 C14 C21 C22 C23 C24 C31 C32 C33 C34 C41 0.1374 0.0782 0.0317 0.3139 0.1459 0.0553 0.0296 0.0391 0.0195 0.0195 0.0391 0.0113 工作 责任 8、企业文化建设责任 9、脑力强度 工作 强度 12、心理压力 工作 环境 13、工作场所 0.0435 14、危险性 0.75 10、体力强度 0.1172 11、工作负荷 6、对他人管理责任 0.5447 7、开拓发展责任 C42 0.0326

从C层的总排序我们可以比较明确地看出，在该企业中比较重要的评价指标，作为一个管理者也可以比较清楚的知道，在本企业中所有岗位相对重要性的一个大致的排序。

4.1.2运用模糊集合运算对岗位评价结果进行处理

假设该国有制造企业采用的是薪点工资制（薪点工资制是目前比较流行的工资计发方法，也是比较科学的一种工资制度），那么，进行完C层总排序之后，就要对各评价要素进行分级定义，并赋给相应的点数，然后，由各位评价委员对所有参加岗位评价的岗位，分别根据每一评价要素的分级点数逐一打点，最后，合计每个岗位的总的点数，根据点数多少，排列出全体参加岗位评价的岗位的重要性的一个相对价值的排序。

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由于每位评价委员对每个岗位的认识不同，对同一个岗位的评价结果可能相差很大，当然这里面既有客观因素的影响也有主观因素的影响，这种认识上的偏差直接影响着各个岗位在总的价值排序中的结果。由于，岗位评价的结果是直接与薪酬挂钩的，不仅评委而且公司所有员工对评价的结果都非常敏感。因此，必须对所有评委的评价结果进行科学的处理，把人为的主观性的影响降到最低，为建立公平的薪酬制度奠定一个坚实的基础。

常见的处理打点结果的方法是直接求平均值；或者去掉极端分数然后求平均值。而且，通常情况下大部分公司都是对每个评价主体一视同仁，没有重要性的差别，即没有权重的区别。笔者认为，评价委员通常虽然都是公司的中坚力量，但是由于所处层级的差别，看问题的角度和立场会有很大的不同，这些都将对岗位总排序的结果产生较大的影响，因此，对不同的评价主体赋予不同的权重是非常重要的。

通常，各个评价委员在进行打点的时候，要求针对岗位对每一个评价因素分别进行打点，然后再综合该岗位所得的总点数。为了得到一个相对精确的结果，克服以往只对总点数处理的弊端，本文试用AHP-模糊综合评价模型对打点过程进行模糊处理，然后再对各位评价委员的评价结果进行模糊综合处理，从而可以在很大程度上增强最终评价结果的准确性。

由于岗位评价的各评价因素分级的数目不同，所以，不能直接套用模型；同时，最终的岗位分级的数目通常是在所有岗位的评价结果出来之后才确定的，因此，对岗位评价结果的处理不同于模型中所提到的有明确评语等级的归级处理，但是，我认为仍然可以在变通的基础上运用这个模型，使岗位评价的结果更趋于合理。

设由该企业人力资源管理人员对岗位评价体系中的要素分级及相应的配点情况如表4-3所示。

（1）处理方法1

首先利用隶属度对每个因素的归属级别（相应的点数）逐个进行模糊处理，然后再综合到各个岗位。

以参评岗位“行政助理”为例。对于“学历”这一评价因素，在8位评价委员中，认为其属于第一等级的有1人，认为其属于第二等级的有3人，认为其属于第三等级的有4人，认为其属于第四等级的有0人，认为其属于第五等级的有0人，那么，对于“学历”隶属于各个等级的程度为μ=（1/8，3/8，4/8，0/8，0/8），根据最大隶属度原则，max μ=4/8=0.5，则 “行政助理”这一岗位对“学历”的要求应属于第三等级，相应得到的点数是20。

对于其他的13个评价因素做同样的处理，分别确定各评价因素所属等级及相应得到的点数，最后将每个岗位所有评价因素的点数累加，就初步得到了该岗位此次岗位评价总点数。

这样的处理过程不仅简单易行，而且大大提高了岗位评价的精确性。因为，它

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更加注重对过程的处理，对每一个评价因素所属的等级分别进行了确定，更加全面、综合地考虑了各位评价委员的意见，而不只是在某一个环节上作处理。因此，这样得出的结果就会更可靠，更接近现实。

（2）处理方法2

考虑到评价主体的差异，首先对各位评价委员赋予不同的权重来体现这种差异，将每位委员的最终打点结果进行相应的模糊综合处理, 然后再对所有岗位的总点数进行加权平均处理。即若由K位人员担任评价主体，他们的综合评价结果分别为向量E1，E2，...，Ek，各位评价主体所占的权重分别为Ｔ1，Ｔ2，...，ＴK。则总的评价结果为E＝（Ｔ1，Ｔ2，... ,ＴK）（E1，E2，...，Ek）T。

表４－３ 各要素分级和点数分配表

要素 工作 智能 工作 责任 工作 强度 工作 环境 配点 权重% 因 素 1、学历 权重 % 4 14 8 3 32 15 7 3 4 2 2 4 2 一 10 20 15 10 二 15 30 30 15 三 20 45 45 20 150 45 36 20 30 15 15 20 15 四 30 65 60 25 200 60 48 25 35 20 20 30 20 五 40 85 70 30 250 80 70 30 40 40 六 110 80 300 90 七 140 320 150 300 30 2、经验 3、专业技术 4、主动性、创性 5、技术经济责任 6、对他人管理责任 50 100 10 12 10 10 5 5 10 5 30 24 15 20 10 10 15 10 540 54 7、开拓发展责任 8、企业文化建设责任 9、脑力强度 10、体力强度 120 12 11、工作负荷 12、心理压力 13、工作场所 40 4 14、危险性 3 10 15 20 25 30 以行政助理、文员、会计和技术总监这四个岗位为例来说明模糊综合处理的过

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程。假设其中一位评价委员最终对这一岗位的评价结果为：

E1=（e11 , e12 , e13 , e14 , e15 , e16 , e17 , e18）T

=（500， 455, 605 , 490, 610, 290, 715, 385）T 其他7位评价委员的评价结果向量分别为：

E2 =（300，305，410，405，250，280，340，230）T E3 =（600，580，560，700，450，400，620，395）T E4 =（750，780，700，850，580，660，765，820）T 由此得到8位委员对这四个岗位的评价结果矩阵E：

?500T?E =300??600??750455305580780605410560700490405700850610250450580290280400660715340620765385?? 230?395??820?T这8位评价委员的权重向量为：

T1=(5%，8%，10%，12%，15%，18%，20%，12%)

由于参加岗位评价的评价委员都是公司各个层次的典型代表，所以，不但要突出考虑主要评价委员的意见，同时也要兼顾其他的参评委员的建议。而模糊算子4，在运算时不但依据各元素的权重大小进行兼顾,而且评价结果也体现了被评价对象的整体特征,因此，比较适合于整体评价结果的优化。

利用模糊算子4来综合处理这8位评价委员评价结果，就可得到这四个岗位的评价结果：

R= T1E=(5%，8%，10%，12%，15%，18%，20%，12%)?

?500 ?300??600??750455305580780605410560700490405700850610250450580290280400660715340620765385??230

?395??820?T=（513.6，312.5，527.3，728.3）

这就是行政助理、文员、会计和技术总监这四个岗位通过模糊综合处理后的评价结果，它们的总薪点数分别是513.6、312.5、527.3、728.3。对于这样的评价结果是非常符合该企业的实际情况，有效地体现了这四个岗位对企业的相对价值关系，这种相对价值关系也可以直接跟这四个岗位的岗位工资挂钩，以此来验证本企业的岗位工资是否合理。

处理方法（1）和处理方法（2）通常情况下可以结合起来运用，这样评价出来的最终结果将评价过程和评价结果同时进行了模糊处理，可靠性将会更高。

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4.1.3 AHP-模糊综合评价法在岗位评价中的应用小结

AHP-模糊综合评价法首先利用层次分析法确定岗位评价体系中各个评价指标的权重；然后，利用模糊综合评价对岗位评价的过程进行模糊综合处理，最终，就可以确定参评岗位的相对价值排序。将AHP-模糊综合评价法应用于岗位评价，笔者认为，它比以往的评价方法大大降低了人为的主观性的影响程度，因为这一方法不需要评价专家给出评价元素权重的确切数值，也不需要根据评价专家给出的数值进行人为的排列，而是用数学的方法进行两两对比综合，只要大部分对比的结果是正确的，就能保证评价结果的准确性。

在上面的实证举例中，我们可以清楚地看到利用AHP-模糊综合评价法为岗位评价技术带来的革命性的创新与发展。层次分析法的运用比较精确的解决了岗位评价指标体系中的指标权重的问题，较好地克服了专家评分法和强制排序法所带来的主观性的影响。

其次，利用模糊综合评价，对岗位评价的过程以及岗位评价的最终结果进行了模糊综合处理，将岗位评价过程中的主观性和模糊性现象对岗位评价结果的影响降到了最低程度。经过这样的处理，全面的综合了各个评价主体的意见，克服了以往只去掉极端分数的处理办法的弊端，使得各个评价主体的评价意见有效的体现了出来，极大的提高了岗位评价的科学性与实用性。

4.2模糊综合评价法在企业绩效评估中的应用与研究

近年来越来越多的企业开始重视绩效管理，绩效管理成为企业管理的关键一环。但是，在绩效管理的关键环节“绩效考核”中却存在着许多问题。最明显的一个问题就是绩效考核标准的衡量问题。由于绩效考核标准不可能完全做到定量化，而且有一些评价指标也不需要量化的评价而是要用定性描述来衡量。因此在这种情况下，对于参加绩效考核的评价人员不可避免地会把个人的主观想法加进去，这不仅影响了个人的考核结果，更有可能使公司的整套考核制度失去威信，完全成为一个摆设，这种情况在国有企业中更是普遍[28]。

所以，本文试图就该国有制造企业为例，利用AHP-模糊综合评价模型重点研究针对一些定性的评价指标及评价标准如何进行模糊处理，将定性描述与定量计算进行有效地结合，将人为的主观性判断降到最低，将绩效考核做到有理有据，用事实说话，提高考核的信度和效度。

下面就以上述国有制造企业的“某中层部门经理”为绩效考核对象，进行AHP-模糊综合绩效评价。该中层部门经理的绩效考核在很大程度上体现的是一种定性评价，如何将定性评价有效地进行量化处理，就成了影响考核信度的关键点。

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4.2.1运用层次分析法确定绩效考核体系中各级考核指标的权重

（1）建立该岗位绩效考核的评价指标体系[31]（绩效计划阶段需做出） （说明：该岗位的评价指标体系仅作为参考，因为本文重点研究的是对绩效考核方法的研究与探讨。）

工作业绩V1 某中层部门经理绩效考核 V 工作能力V2 思想品德V3

图４－１ 绩效考核体系图

工作计划执行情况V11 管理创新V12 管理费用控制V13 部门满意度V14 领导能力V21 业务能力V22 对下属培养指导能力V23 群众公认V24 责任心V31 敬业精神V32 团队精神V33 政治素质V34 （2）由1-9比例标度法分别对每一层次的评价指标的相对重要性进行定性描述,确定两两比较判断矩阵

一级评价指标相对于总的考核目标所得两两比较判断矩阵如下：

?V?A=?V?V??V?

V1231V712V11/71/81/3??8? 3??1??331

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二级评价指标相对应于其所属的一级评价指标所得的两两判断矩阵分别如下所示：

?V1??V11B1=?V12??V13??V14?V3??V31B3=?V32??V33??V34V111V112V64113V71451/51/61/75211/41/51/2????????

?V2??V21B2=?V22??V23??V24V121V5122V65123V7631241/51/61/71/51/51/3???? ????V1131V1132V331133V3311341/31/31/31/3???? ????（3）运用和积法求解各判断矩阵，得出单一准则下各级评价指标的相对权重 ① 两两判断矩阵A求解结果如下：

一级指标的相对权重向量W=（ω1, ω2，ω3）T=（0.7651, 0.1609，0.074）T 最大特征根：?max(Aω)i=∑=3.107

nωii=1n一致性检验：C.I.=

3.107?33?1=0.053，R.I.=0.58

则C.R.=0.092<0.1,说明判断矩阵A具有满意的一致性。 ② 二级评价指标的两两判断矩阵的求解： 判断矩阵B1求解结果如下： 权重向量：W1

=（ω11, ω12, ω13，ω14）T=（0.6275, 0.216，0.0955，0.061）T

最大特征根：?max(Aω)i=∑=4.0002

nωii=1n一致性检验：C.I.=

4.0002?44?1=0.00007，R.I.=0.9

则C.R.=0.00008<0.1,这表明判断矩阵具有非常令人满意的一致性。 判断矩阵B2求解结果如下： 权重向量：W2

=（ω21, ω22，ω23，ω24）T=（0.5855, 0.2618，0.0998，0.0529）T

最大特征根：?max(Aω)i=∑=4.1374

nωii=1n

一致性检验：C.I.=

4.1374?44?1=0.0458，R.I.=0.9

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则C.R.=0.051<0.1,这说明判断矩阵B2具有令人满意的一致性。 判断矩阵B3求解结果如下： 权重向量：W3

=（ω31, ω32，ω33，ω34）T =（0.375, 0.375，0.125，0.125）T

最大特征根：?max(Aω)i=∑=4

nωii=1n一致性检验：C.I.=0，则C.R.=0，所以，判断矩阵B3具有令人满意的一致性。

（4）获得该岗位绩效评价体系的权重排序列表

表４－４ 绩效评价体系权重表

某 中 层 部 门 经 理 岗 位 绩 效 指 标 体 系

一级 指标 工作 业绩 权重 二级指标 1、工作计划执行情况 V11 V12 V13 V14 V21 V22 V23 V24 V31 V32 V33 V34 权重 0.6275 0.216 0.0955 0.061 0.5855 0.2618 0.0998 0.0529 0.375 0.375 0.125 0.125 0.7651 2、管理创新 3、管理费用控制 4、部门满意度 5、领导能力 工作 能力 6、业务能力 0.1609 7、对下属指导培养能力 8、群众公认 9、责任心 思想 品德 0.074 10、敬业精神 11、团队精神 12、政治素质 从上表中我们可以看出，工作计划执行情况、领导能力、业务能力、责任心和敬业精神这5个指标所占的权重比较大，这是符合实际情况的。对于这几个指标的考核目前大部分国有企业都主要是停留在定性评价的基础上，对其相应的绩效考核标准的制定也主要是一些定性的描述，同样对于其他的绩效考核指标，比如像团队精神、政治素质其本身就是一些定性的评价指标，根本无法做到量化，而这些评价指标又是衡量该岗位绩效表现情况所不可缺少的。因此，企业中的考核人员在对这

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一类岗位进行绩效评价的时候，不可避免地会利用一些主观性的判断，这样评价出来的结果必然缺乏客观性，并且带有结论上的模糊性，没有说服力。尽管评价人员可能也会有一些体现员工工作绩效的关键事实记录，但是这并不能有效降低人为的主观性对评价结果的影响，这只能说是治标不治本。

由于对此类指标的评价有一个共同的特点就是评价标准和评价过程都带有模糊性，所以，对此类定性的评价指标必须采用模糊综合处理的方法，才能有效降低人为和客观存在的主观性的影响，以尽可能得到一个精确的定量化的结果。

4.2.2运用模糊综合评价进行定量化处理

绩效评估是一个多层次模糊综合决策问题，对于多层次问题可以先把高层次的主因素看作子问题，先对诸子问题分别进行综合评判，然后再对总问题进行综合评判。即先对低层次因素进行综合，再对高一层的因素进行综合。

（1）建立评判集U＝{u1,u2 ,? , un},设该企业的绩效评价的最终评价等级分为4个等级：优秀、良好、合格、不合格。即

U＝{u1, u2, u3, u4}={优秀，良好，合格，不合格}

（2）用隶属度描述所有二级评价指标隶属于评判集U的程度，得出单因素模糊评判矩阵[26]。

各位委员评价结果统计如下：

表4-5单因素评价结果统计表

因素 V11 V12 V13 V14 V21 V22 V23 V24 V31 V32 V33 V34

级别 优秀 2 3 1 1 1 1 0 3 6 2 1 5 良好 4 3 1 5 3 5 4 2 1 4 3 1 34

合格 2 1 4 2 3 2 3 2 1 0 4 1 不合格 0 1 2 0 1 0 1 1 0 2 0 1 华北电力大学硕士学位论文

由上表就可得到单因素“工作业绩” 、“工作能力”、“思想品德”的评判矩阵如下：

?2/8?3/8?D1=4/83/82/81/80/8??1/8??1/81/8? D=?23/85/83/82/81/8??0/8?

?1/81/84/82/8??0/84/83/81/8???1/85/82/80????3/82/82/81/8???6/81/81/80/8??D4/80/82/8?3=?2/8??1/83/84/80/8? ??5/81/81/81/8??（3）进行一级模糊综合评判，确定模糊关系矩阵R=（R1，R2，T

R1 =W1?D1=（ω11, ω12, ω13，ω14）?D1

?2/84/82/80/8??=（0.6275,

0.216，0.0955，0.061）??3/83/81/81/8???1/81/84/82/8? ??1/85/82/80??=（0.2574， 0.4448, 0.2469, 0.04225）

RT2 =W2?D2

?1/83/83/81/8??=（0.5855, 0.2618，0.0998，0.0529）??1/85/82/80/8???0/84/83/81/8?

??3/82/82/81/8??=（0.1257, 0.4529, 0.3357, 0.0923）

RT3 =W3?D3

?6/81/81/80/8??=（0.375,

0.375，0.125，0.125）??2/84/80/82/8???1/83/84/80/8? ??5/81/81/81/8??=（0.4688，0.2969，0.125，0.1094） 由此得到模糊关系矩阵R

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RT 3）

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?0.25740.1257R=（R1，R2，R3）T=????0.46880.44480.45290.29690.24690.33570.1250.04225??0.0923 ?0.1094??（4）进行二级模糊综合评判——确定被评价对象的评价向量 E =WT?0.2574??R=（0.7651, 0.1609，0.074）?0.1257???0.46880.44480.45290.29690.24690.33570.1250.04225??0.0923 ?0.1094??=（0.2518，0.4351，0.2522，0.0553）

对E进行归一化处理得E′=（0.2532，0.4376，0.2536，0.0556）

（5）根据最大隶属度原则，确定被评价对象的最终评价等级

由于maxE′=0.4376, 则根据最大隶属度原则，该中层部门经理岗位的最终考核结果是“良好”。

4.2.3 补充说明

目前，在我国很多企业中进行绩效评估的时候，采用的是分数定级的方法，此方法的运用不可避免地导致了如下问题的出现：90分以上是优秀，那88、89分就不是优秀，而是良好，为什么？大多数员工对此不能接受。因为仅仅1分之差，就使得自己的绩效工资低了一级，这确实让员工很难信服。

笔者认为可以借助AHP-模糊综合评价模型在变通的基础上解决上述问题。因为，实际上89与90之间的分类就是一个模糊分类的问题，两者之间可以说没有明显的界限，带有很大的模糊性，因此，可以采用模糊聚类分析的方法进行处理。

为了分类结果的合理性，我认为可以事先不确定绩效等级的个数和等级之间的界限，只需评价委员对被评价对象打出分数，最后在统筹考虑的基础上再确定分成几个等级和每个等级相应的员工。这样做可以有效解决员工工作绩效相差无几，而绩效等级却相差一个甚至多于一个的情形。

设该国有制造企业对“思想品德”这一考核指标的绩效标准如下表所示：

表４－6 “思想品德”考核标准表 思 指等想 标 级 考核标准 品 责 5 工作中出现问题时主动、及时向领导汇报，主动接受额外的任务和加班 德 任 4 工作中出现问题时主动向领导汇报，乐意接受额外的任务和加班

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华北电力大学硕士学位论文

心 3 工作中出现问题时能向领导汇报，能够接受额外的任务和加班 2 工作中出现问题时，不主动向领导汇报；不愿意接受额外的任务和加班 敬5 对事业倾注全部精力，责任感强，力争将工作做到最好 业 4 有较强的事业心和责任感，能够主动较好的完成工作 精 3 有一定的事业心和责任感，能够按要求完成工作 神 2 缺乏事业心和责任感，工作消沉，遇事推诿 团 5 具有团队精神，组织协调能力强，团结合作，富有成效 队 4 具有团队精神，组织协调能力较强，能主动与他人合作 精 3 具有一定的团队精神，愿意与他人合作 神 2 缺乏团队精神，与他人合作较差 政治信念坚定，政策理论水平高，实施省公司发展战略积极主动、坚决5 政 有力 治 4 政治信念坚定，政策理论水平较高，认真实施省公司发展战略 素 3 有政治信念，政策理论水平一般，注意实施省公司发展战略 质 政治信念有时不够坚定，政策理论水平较差，实施省公司发展战略没有2 明显举措

从上表中我们可以清楚地看到，对于“思想品德”这类指标的考核标准基本上都是定性的描述，等级之间的界线是非常模糊的，这就使得评价人员在进行考核定级的时候感到非常头疼；而且现实中在制定此类评价标准的时候也确实需要进行行为性的描述，做不到定量化。因此，笔者认为可以采用模糊聚类的分析方法进行评价，只需评价委员根据考核标准打出分数，最后再结合员工的整体绩效水平确定等级划分情况。

假设对某同一部门的五个员工同时进行评价，设这5位员工的集合为T＝{t1,

t2 , t3 , t4 , t5}，这5位员工的得分情况如下：

t1 ={5，5，3，2}，t2 ={2，3，4，5}，t3 ={5，5，2，3}，t4={1，5，3，1}， t5 ={2，4，5，1}（此组数据当然也可以换算成百分制） 4（1）先按绝对值减数法进行标定，若取c=0.1，则rij=1-0.1∑xik-xjk 于是得到模糊相似矩阵R

k=1

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