发帖
雷达卡
一、灰色关联分析在高新技术企业绩效评价中的适用性分析
高新技术企业知识密集、技术密集的特点充分说明了员工是企业中最宝贵的资源。作为一种能动性资源，人员行为的改变、绩效的高低，影响着整个高新技术行业的效率和生产，因此，绩效评价作为员工行为的“牵引”装置，对于高新技术企业的发展起到关键性的作用。近年来，新科技革命的发展，高新技术企业日常生产活动越来越表现为大脑复杂的思维性活动。工作流程和步骤的不确定，工作过程表现出很大的随意性和主观支配性，工作成果难以监督，同时，高新技术企业更多地表现为智力成果，且多为团队结晶，工作界面具有很大模糊性，难以准确合理衡量。这些都导致了传统绩效考评方法如目标管理法、关键绩效指标和平衡计分卡以及一些新兴的绩效考评方式如模糊综合评价在高新技术企业应用过程中存在较大局限性，难以有效发挥绩效评价对高新技术企业员工的引导作用。
灰色关联分析是邓聚龙教授创立的灰色系统理论中的一种重要方法。灰色关联分析以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定性系统为研究对象，根据关联度的大小顺序反映被评价对象的优势次序。与传统的绩效评价方法和新兴的模糊综合评价方法相比，灰色关联分析具有小样本、多视角的特点，在少数据、不确定的情况下特别有效，非常适合应用于高新技术企业员工绩效评价。
1.符合高新技术企业员工绩效的灰色特征
高新技术企业以知识型人员为主体，具有较高的学历和较强的专业素养，从事智力劳动，其行为难以监控，结果难以衡量，员工工作界面模糊，导致对员工进行绩效评价时数据匮乏，致使其绩效具有灰色特征。灰色关联分析能利用已知信息来确定系统未知信息，对数据要求低，能在一定程度上弱化数据测量误差对结果的影响，有效避免信息不完备造成的评价结果失真的问题。
2.紧跟高新技术企业绩效数字化发展特点
作为知识经济的一个重要成果，数字化在知识经济的标志性企业的推广应用显得更为重要。高新技术企业的加速发展不仅要求在全国乃至世界范围内推广数字化，也呼吁数字化进入企业内部经营管理。灰色关联分析计算简单，通过数学模型计算灰色关联度得到员工的绩效水平，能紧跟计算机技术的发展，运用计算机进行数据处理，操作简单易行，结果科学规范，在高新技术企业有较广的应用前景。
3.强化高新技术企业动态性团队工作特征
高新技术企业从事的是创新型活动，工作内容不断变换，任务多数情况下需要具有不同专业知识的人员团队协作才能完成，其绩效评价具有动态性，个体成果难以采用一般指标加以衡量。灰色关联分析作为一种相对评价方法，注重引入多个客体参与评价，测算出各个被评价人员相对于最优评价指标的实际得分，评价主体可以根据实际情况改变参考序列，通过调整评价标准来保证评价结果的有效性。
二、灰色关联分析在高新技术企业实施的基本步骤
灰色关联分析应用于高新技术企业员工绩效评价的流程包括选取评价指标，获得指标量值，确定评价方案，最后通过计算得出评价结果以确定人员绩效水平的高低。
1.评价指标的建立
高新技术企业员工绩效评价指标的构建是个复杂的工程，要根据高新技术企业创新型工作的特点设置发掘员工创新潜力以及学习、发掘潜力等方面的指标，评价指标既要反映人员工作结果，又要反映人员的行为过程，实现企业、员工共同愿景。本文以岗位和个人的工作行为和工作结果的预期目标为绩效导向，在工作岗位分析的基础上分解出工作能力、态度、业绩三个层面来构建高新技术企业员工绩效评价体系。
（1）工作能力指标。能力反映了个体完成各种工作任务的可能性，不仅包括已在工作中表现出来并决定工作效率的显性能力，还包括在工作中没有完全表现出来的潜在能力。具体指标包括专业知识水平、专业技能、创新能力、解决问题的方法等。高新技术企业具体选择能力指标进行员工绩效考评时，应根据具体需要，选择保证相应岗位能够产生高绩效的能力指标来考察。
（2）工作态度指标。态度是被测评人员为做某项工作付出的努力程度，即在工作过程中是否有干劲、有热情、是否忠于职守等。它是个体对外界事物的一种较为持久而又一直的内在心理和行为倾向。不同的工作态度会直接影响高新技术企业员工行为持续发生的频度，导致员工间工作成果的差异。常见的态度评价指标包括敬业精神、积极性、责任感等。
（3）工作业绩指标。业绩是组织期望的结果，实质是对员工行为结果的评价和认定，是所有关系中最本质的考评。业绩直接体现出员工在高新技术企业中价值的大小，与被考评者担当工作的重要性、复杂性、困难程度成正比。在业绩的评价内容中，具体指标因工作性质的差异而不同，主要考虑目标完成程度、创新业绩等多项指标。另外，有些高新技术企业存在机会不稳定、职责不明确的特征，计划外工作也可一并列入业绩不凡进行评价。
高新技术企业及其员工的显著特征，决定了其绩效评价指标体系的特殊性。本文基于高新技术企业的战略定位，在指标选取上，总体上沿用企业各级人员常用绩效评价指标，提出其中不适合高新技术企业员工特征的指标，另结合当今高新技术企业的发展特点，进行适当补充，将以素质为基础的潜能指标列入高新技术企业绩效评价指标体系中，重视素质与高绩效关系，客观反映评价对象的绩效水平。
2.灰色关联评价模型的构建灰色关联分析的基本思路是通过计算比较序列和参考序列的关联系数和关联度，在此基础上以关联度大小的排序得出员工绩效水平的高低。具体实施步骤如下：
（1）确定比较序列与参考序列。
设x＝｛x｝n1为高新技术企业n个员工的集合，由此形成比较数据列：
该数据列为n员工各绩效评价指标的原始数据。对于每项评价指标而言，都会有一个理想数据，这个数值可以是各员工中该指标的最优值，也可以是另外选出的一组数列。
在这里，本文选取员工各绩效评价指标的最优值作为最优指标集x0，可得到参考数据列：
将最优指标集X0作为参考数据列，各被评价员工原始数据指标集Xi作为比较数据列，那么比较序列和参考序列共同组成矩阵：
（2）对数据进行无量纲化处理。高新技术企业员工绩效评价是一种多指标综合评价，各指标之间单位或初值不同，没有统一的度量标准，据此采集的数据所形成的序列往往具有不同的量级，很难进行比较。为了保证分析结果的可靠性，需对评价数据进行无量纲化处理，将其转化为无单位的相对数据。常用的无量纲化法有三种，即初值化法、均值化法和区间化法。如果对原始数据只是做数值间的关联比较，可以用初值化变换方法，公式为：
（3）求差矩阵、最大差、最小差。差矩阵是指无量纲化的参考序列和比较序列的绝对差之所形成的矩阵，其矩阵如下：
从矩阵中找出最大差△max和最小差△min。
（4）计算灰色关联系数。记第i个被评价员工的第A个最优指标的关联系数为γ(x0(k)，xi(k))，其值可按以下公式算出：
其中，x0（k）表示因子集的任意数列，作为比较数列，i＝1，2，…，n.xi（k）表示参考数列。ξ表示分辨系数。
ξ取值的大小可以控制对数据转化的影响。在绩效评价中ξ在（0，1）内取值，意在弱化最大差值的失真影响，一般情况下取0.5.取ξ为0.5，分别计算参考数据列与比较数据列的关联系数，得关联系数矩阵：
（5）计算关联度。评价员工的绩效关注的是员工整体绩效与最优绩效指标集之间的关联程度，即序列之间的总体关联程度，可通过以下公式得出。
式中γ为参考序列与比较数据列的关联度。n为员工数量。
（6）依据关联度大小排序，对被评对象进行区分。由于理想员工是选用最优指标构建，因此，依照被评价员工与理想员工之间的关联度从大到小进行排序，关联度越大，说明被评价员工与理想员工越一致，也说明该员工相对于其他员工来说更富有绩效，从而得到绩效评价结论。
三、基于XX科技有限公司的灰色关联分析应用实例
本文通过运用灰色关联分析方法对XX科技有限公司作实证分析，以检验该方法应用效果。
1.公司概况XX科技有限公司创立于1998年，是一家集研发、生产、销售为一体的计算机及相关产业发展的现代高科技公司。公司业务涵盖计算机核心零部件、计算机整机制造等多个领域，其主要产品包括磁头、硬盘驱动器、显示器、PC机、笔记本电脑等，是典型的高附加值的高科技产品。公司现有员工200人，计算机专业领域人员110多人，约62.3%的员工拥有本科及本科以上学历。
2.原始数据的获取首先，确定指标体系和指标权重。本文以高新技术企业中高层管理员工为例，依据前面所述内容，从工作能力、工作态度、工作业绩三方面选择能够有效反映高新技术企业中高层管理员工在管理方面绩效水平高低的指标，包括：专业知识技能、工作经验、逻辑思维判断能力、应变能力、领导能力、解决问题能力、创新能力、学习能力、主动性、团队协作、工作时间或效率、目标达成度、费用控制要求、核心员工流失率、员工满意度，并由专家评议法得出如下表2所示的各指标评分等级及权重。
（1）确定参考序列与比较序列。以上五名员工的原始数据作为比较数列，从中选取各评价指标中的最优指标值作为参考数列，则参考数列与比较数列组成矩阵见表4：
△1={△1(1)，△2(2)，△3(3)，…△18(18)}＝（0，0.16，0，0，0，0，0.19，0，0，0.3，0.22，0，0.0007，0，0，0，0.11）。
同样可得△2、△3，△4、△5，得差序列矩阵，见表6：
（4）计算灰色关联系数。由上述关联系数公式（7），得ξl=｛ξ1(1)，ξ2(2)，ξ1(3)，…，ξ1（18）}，其中：
同样可得ξ2，ξ3，ξ4，ξ5，得关系系数矩阵，见表7。
依此类推，γ2=0．689717，γ3=0．492394，γ4=0．712839，γ5=0．640161。
4.评价结果分析根据以上计算结果可得五名员工绩效评价结果如图1所示。
四、结论
通过对灰色关联分析方法在高新技术企业绩效评价中的应用可得出以下几点结论。第一，灰色关联分析通过数据分析，结果直观、可靠，基本上体现了绩效评价的科学性和可操作性，弥补了传统评判法在高新技术企业绩效评价中的不足。第二，灰色关联分析是在绝对评价和相对比较上都很公正、客观，能够准确地对员工的工作成果作出测量，反映各人员的总体状况，并针对不同绩效表现特征的员工给予不同的绩效改进方向，激励员工充分发挥潜力，符合高新技术企业绩效评价的目的。第三，灰色关联模型通过比较序列与参考序列对关联度大小进行评价，评价主体可以根据实际情况改变参考序列，即通过调整评价标准来保证评价结果的有效性。同时，确定最优评价指标，引导员工向理想员工或标杆员工学习，从而提高工作绩效，提高整个企业员工绩效整体水平，适应了高新技术企业对绩效评价的发展要求。综合以上几点，不难看出，灰色关联分析方法符合情况复杂的高新技术企业员工绩效评价系统，使得员工的绩效评价结果更具科学性和合理性，为高新技术企业员工的绩效评价提供了新的途径。但是，灰色关联分析方法在高新技术企业绩效评价中也有它的弊端，主要体现在具体实施中过于精确化、计算量过大，对绩效考评人员自身的要求也比较高。这些都限制了灰色关联分析在高新技术企业大规模频繁地实施，这也是该法没有在高新技术企业大范围推广的原因。但随着计算机技术和相关管理软件的开发和升级，相信这些问题很快就能迎刃而解，灰色关联分析在高新技术企业普遍应用的局面将很快来临。
参考文献：
[1]付亚合，许玉林.绩效管理[M].上海：复旦大学出版社，2007.4-5.
[2]郑美群，蔡莉，周明霞.高新技术企业绩效评价指标体系的构建研究[J].科学与科学技术管理，2004，（07）.
[3]谭学瑞，邓聚龙.灰色关联分析：多因素统计分析新方法[J].统计研究，1995，3：1-3.
[4]曹艳平.灰色时间序列理论及应用的研究[D].西安建筑科技大学，2005，9-10.
[5]陈衍泰，陈国宏，李美娟.综合评价方法分类及研究进展[J].管理科学学，2004，（02）：70-71.
[6]刘思峰，郭天榜，党耀国等.灰色系统理论及其应用（第二版）[M].北京科学出版社，1999，（10）：46-47.
[7]於唯，张玉亮.基于灰色关联模型的地方政府绩效研究[N].内蒙古农业大学学报（社会科学版）.2007，127-128.
[8]周艳.基于灰色系统理论的我国寿险公司绩效评价研究[D].湖南大学，2007，35-46.
作者简介：郭丹（1981-），女，湖南株洲人，经济学博士，湖南科技大学管理学院讲师，研究方向为人力资源管理与技术经济。
作者：湖南科技大学管理学院 郭丹 来源：《科学决策》2010年第4期
京公网安备 11010802022788号
