AHP-模糊综合理论在科研管理中的应用

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1、总第547期管理观察2014年7月第20期ManagementObserver中旬出版AHP-模糊综合理论在科研管理中的应用董静（中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心，北京100000）摘要：本文从科研机构特点出发，提出一种针对国有科研机构组织绩效的评价模型。采用层次分析法（AHP：AnalyticHierarchyProcess）确定评价指标的权重，并通过模糊综合评价法对指标进行评价分析。实例选取一所国有科研机构进行数据模拟，对该科研机构的组织绩效评价模型进行评估，分析了该模型的有效性和局限性。关键词：AHP模糊综合理论

2、绩效评价国有科研机构1.引言简称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诺顿提出的。它主要从财务、客户、内科研机构尤其是国有科研机构，其基本任务是技术部营运和学习成长四个角度评估企业绩效，作为一种组织战创新，包括战略性基础研究和先进应用技术研究。科研略目标的分解方法得到广泛关注，打破了传统的以财务为核机构组织绩效管理关系着科研从业人员的工作效率与积心的计量评价体系，把组织战略目标与实现过程联系起来，极性，也直接影响机构的科研水平与质量。当然也可用于个人绩效考评。但是BSC的分解，本身就是一彼得•德鲁克认为

3、，知识型员工是那种“掌握和运用项繁杂的工作，而且它对企业战略和管理水平有较高要求，[1]符号和概念，利用知识或信息工作的人”。知识型员工清晰的战略目标、良好的高层管理者之间的沟通，都是BSC是科研工作中最为重要的资源，针对知识型员工比重较大分解的基础。而针对个人考核，平衡记分卡不具备易于操作，的科研机构的组织绩效评价方式已得到越来越多的重视。便于管理的特点，在实用性和可操作性上存在一定缺陷。2.国内科研机构现有组织绩效方法概述3.AHP-模糊综合理论模型[4]针对国内科研机构组织的考评，一般采用德能勤绩考3.1层次分析法核法、关键绩效

4、指标考核法、360度绩效考核法和平衡记分层次分析法通过分析复杂绩效指标体系所包含因素[2]卡考核法等方法。一是德能勤绩考核法主要被用于国家之间的关系，采用1-9标度理论，按照因素两两比较进机关或国有企业中，这种考核方法内容固定，主要分为德、能、行层次化分析并计算各层级指标的权重。主要步骤如下：勤、绩四个方面，考核期末由考核者针对这四个方面对被考a.建立指标层次结构核者进行评分，后被沿用于组织绩效的考核。该方法缺点结合被考核组织的特点，构建一个指标的层次结构，显著，考核内容单一，考核者的主观情感对考核结果影响确定清晰的分级指标体系，给出

5、指标一级因素集[3]较大；二是关键绩效指标考核法（KPI：KeyPerformance和二级因素集,表示Uij的第Indicator）是利用帕累托原理，将公司的战略目标分解为Uj个二级指标。可考核的关键指标，通过对关键指标的考核，来达到绩效管b.采用1-9标度法对每一层次的评价指标进行描述，理的目的。这种方法的局限性主要表现为关键指标通常通并构造定量化的判断矩阵A:过德尔菲技术，由有限专家指定，主观性太强，其评价结A=(aij)n×n(i,j=1,2…,n)果界定存在困难，通常使用定性的方式给出，评价结果存其中aii=1,aij=1/

6、aji。在一定的主观性；三是平衡记分卡（BalanceScoreCard，c.利用和积法求解判断矩阵，求出因素权重ω，即作者简介：董静（1986-），女，硕士学位，中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心科技发展部，助理工程师，研究方向：项目管理、计划管理。·131·企业管理层级排序。邀请3位专家对该部门的考核指标体系进行评判，先对判断矩阵A的元素按列作归一化，处理后的矩以一名专家意见进行分析，该专家给出判断矩阵如表1阵按行进行相加，将所得行向量分别做归一化处理，最所示：后根据ω求最大特征根和特征向量。表1判断矩阵d.一致性检

7、查：指标U1U2U3①计算一致性指标C.I.U1123U21/212U31/31/21②查得平均随机一致性指标R.I.经过层次分析法计算，权重Ω=(0.540,0.300,0.163)，③计算一致性比例C.R.根据公式，得到为3.010，对于一致性进C.IC.R.=行检验，计算出一致性指标C.I.=0.0046，查看平均R.I若最终计算的C.R.＜0.1，表示可以接受一致性检一致性指标R.I.=0.58，得到一致性比例C.R.=C.I./验，否则说明评价失败，需要对A进行修正。R.I.=0.0079＜0.1，判断矩阵的一致性是可以接受

8、的。[5]3.2模糊综合评价原理这只是一个专家的权重分数，将3名专家计算得到模糊综合评价法，是美国科学家查德（L.A.Zadeh）的权重值进行算术平均得到一级指标U的最终权重（表在20世纪60年代针对大量经济现象中的模糊