[如何设计考核指标权重] 考核指标权重

来源:语文教案 发布时间:2019-07-09 09:11:50 点击:

作者:苗青

2004年05期

  在绩效考核指标确定以后,接下来的工作就是明确指标之间孰重孰轻。即,权重赋值。

  其实,考核权重的设计关系到工作行为的导向问题,对某一个指标过分看重或者过分轻视,都会带来不良后果。假设一个部门有“服务质量”和“销售额度”两个指标,究竟是三七开,还是七三开,对员工会产生很大影响。可以说,权重设计是测量绩效(Measured Performance)与真实绩效(Actual Performance)是否一致的纽带。

  关于权重系数的精确测度主要有专家咨询法、层次分析法、二项系数加权法、环比评分法等。其中比较有代表性的、较成功的方法为专家咨询法和层次分析法。专家咨询法是邀请数位专家匿名赋值,多次论证后求均值。其优点在于有较高的说服力,容易为员工接收;缺点在于聘请专家的成本较高,而且不一定符合实际情况。

  层次分析法是将专家的思维过程定量化,并且可以通过一致性检验处理专家意见不一致的情形,它对操作者的数理要求比较高,可以得到较好的信度。假设有业绩、技能、态度、品德四大类指标,用a、b、c、d表示,运算步骤为:

  1.构造a、b、c、d的两两对比判断矩阵,以a、b的比较为例,其赋值标准采用九级分制赋值法,即按照a、b的重要性程度确定a/b的值,使其在1~9之间。例如a/b=1说明a与b重要程度相同,a/b=9说明a非常重要,b根本不能和它相比,其它值在这两者之间取得。

  2.将上述a与b的比值排成判断矩阵。

  3.利用求解特征根的方法计算出a、b、c、d的具体权重。可以在Excel上计算。假设a/b=3,a/c=8,a/d=7,则计算结果为Wa=0.597,Wb=0.199,Wc=0.119,Wd=O.085。

  4.进行一致性检验,保证权数分布的合理性和可靠度。

  这种设计优点在于可以得到极为精确的数值,有较高的科学依据。缺点也较为明显,可操作性不强,确定权重之间的相对重要度(即a/b值)带有一定的人工色彩,并且不够直观。

  本文提出一种新思路——配对比较法。其操作性比经验法、专家咨询法、层次分析法有一定优势,不妨在实践中一试。

  该法最早是在心理学实验中使用的,是制作顺序量表的一种间接方法。实验心理学家乔恩(J·Chon)在颜色偏好研究中首次引入。把所有待比较的刺激一一配对,然后一对一地呈现给被试,要求被试对各个配对刺激就给定的某种属性作比较,并判断其中哪一个属性更强。当每个刺激都分别同其它刺激比较后,便得到它的各自强于其它刺激的百分比,再依据它们百分比的大小形成一个顺序量表。这种方法的特点就是强迫人们在两种差异不大的刺激中作出选择。因而被认为是评价和判断最简便、最经济的方法。

  这种方法在很多研究领域都适用,比如消费行为、认知决策等。在绩效考核指标的权重设计时,也可以大展拳脚。我们以某电信企业的客户服务中心的绩效考核指标为例,分别是A(服务质量)、B(服务响应性)、C(沟通技巧)、D(服务创新度)、E(业务知识)。由表1显示,它们的配对比较结果。比如,第一轮将A与B对比,A得1分,B得0分;第5轮将B与C对比,B得1分,C得1分。

  从表1可知,各指标的累积得分依次为4、3、1、2、0。相应地,五个指标权重分别是0.4、0.3、0.1、0.2和0。表面上看,已经得到了一个合理的权重分布。可是,由于因素E的权重为0,不再成为影响绩效的重要因素了,这与现实情景发生背离。我们知道,业务知识是搞好服务工作的基础,没有业务知识,何谈服务质量呢?由于对象的变化,也给配对比较法的科学性和合理性带来了问题。不过,我们可以对它进行改良,即在拟定的各评价指标之外,人为添加一个因素,并规定任何一个指标与之比较都优于它。这样就可以保证我们选定的任何因素在采用配对比较法确定权重都有一席之地。就上例我们采用这种方法后,可得到下述结果,如表2所示。

  表1 MPC确定考核指标的权重

  

  表2 MPC的变式确定考核指标的权重

  

  从表2可以看出,添加比较因素F后,不但E因素获得了0.07的权重,而且各因素的权重分配得更趋于合理。从本质上讲,添加比较因素后的配对比较与传统的配对比较法在方法上并没有变化,但是,添加比较因素这一策略性的变化能大大地扩展配对比较法的研究对象,从而扩大使用范围,使得考核者在确定绩效指标权重时,更加游刃有余、得心应手。

  在实践中,如何选择适宜的方法对于提高考核效率和有效性很有启迪。表3总结了几种方式的优劣,可以作为管理者的选择依据。

  表3 几种权重设计的对比

  方法

  开支与耗时精确性

  公平透明性

  可操作性 推荐指数

  经验法(ED) 少 差 弱 强★

  专家咨询(Delphi)多较准

  较强 中 ★★★

  层次分析(AHP)

  中 准 中 弱

  ★★

  配对比较法(MPC) 少较准强 强 ★★★★

作者介绍:苗青 浙江大学管理学院

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