谈模糊数学在员工绩效评估中的应用

谈模糊数学在员工绩效评估中的应用

摘要： 文章主要介绍了模糊数学综合评价方法在企业员工绩效评估中的应用。在算例中，首先设计出员工的绩效考评指标体系，然后建立模糊综合评价模型，最后运用该模型对员工绩效进行了科学、客观的评价。模糊数学理论为员工绩效评估提供了一种可量化的方法。

关键词： 绩效评估 模糊数学 隶属度
　　
　　一、绩效评估的概念及常用方法
　　
　　绩效评估，又称绩效考评、绩效评价、绩效考核，就是收集、分析、评价和传递有关某一个人在其工作岗位上的工作行为表现和工作结果方面的信息情况的过程。这是一个包括观察、评价和反馈的完整的过程。在此过程中，首先观察员工在某个阶段内与工作有关的工作情况，然后对其工作行为与结果做出评价鉴定，在交流过程中对员工优秀的行为与成绩予以肯定与鼓励，指出其不足之处，并商讨改进的措施，以完成下一期的目标，实现员工个人与组织的共同发展。在企业和非营利组织的管理中，绩效考核作为评价每一个员工工作结果及其对组织贡献的大小的一种管理手段，每一个组织都在事实上进行着绩效考核。不管他们是否有意识地提高了自身的绩效考核水平，他们都在设法比较合理地衡量着各个员工的绩效。由于组织是由其广大员工运行的，因此为每一个员工的绩效进行合理的评价，据此激励、表扬先进，鞭策后进是非常必要的。在人力资源管理已经得到越来越广泛重视的今天，绩效考评也自然成为企业在管理员工方面的一个核心的职能。
　　在绩效考评过程中，对信息的处理方式大致可以分为两类，定量考评和定性考评。
　　定量考评是以统计数据为基础，把统计数据作为主要信息来源，建立绩效考评数学模型，以数学手段求得考核结果，并以数量的形式表示出来。常用方法有：关键事件法、行为观察量表法、等级鉴定法、行为锚定法等。
　　定性考评也称为专家考评，它是由考评主体对系统的输出做出主观的分析，直接给考核对象进行打分或做出模糊的判断，如很好、好、一般、不太好或不好。常用方法有：评语法、排序法等。
　　定量考评虽然具有客观性和可靠性强的优点，但在实际考评中，有许多对绩效有重要影响的因素指标是模糊的，难以量化的，比如对于员工的品德、态度的评价，就是无法做出准确定量的描述的。而定性考评的缺点又是显而易见的：考评结果容易受考评主体主观意识的影响和经验的局限，其客观性和准确性在很大程度上取决于考核主体的个人素质，考核结果的稳定性不够，容易造成人为的不公平。怎样才能结合两种考评方式的优点呢？模糊数学的发展和应用为我们提供了减少定性考核主观性的一种方法。
　　
　　二、模糊数学评价方法的理论基础
　　
　　1、模糊理论（Fuzzy Theory）
　　模糊理论是由美国加里福尼亚大学教授查德（L.A.Zadeh）于1965年创建的，它是用数学方法来研究和处理具有“模糊性”现象的数学，故通常称为模糊数学。模糊评价的基本思想是：由于许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是先对单个因素进行评价，然后再对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离。模糊综合评价的步骤为：
　　首先，确定模糊评价指标集U={u1，u2，……，um}；
　　然后，确定指标等级的评价集，V={v1，v2，……，vn}；
　　定出每个因素对于各评价等级的隶属度。定性指标的隶属度用模糊统计的方法求得。模糊统计是请参与评价的各位评价小组成员，按划定的评价集V，给指标U确定等级，然后，依此统计各指标评价等级的频数mij，然后用下式求得隶属度rij:rij= ，并由此得出因素评价矩阵R=（rij）（i=1，2，……，m；j=1，2，……，n）；
　　首先确定各因素的权重，A=[a1 a2 … am]；由评判组确定一因素对评价的影响相对于其他因素的重要程度；
　　然后作模糊变换，综合评判。B=A×R[b1 b2 … bn]根据计算结果，可按最大隶属度原则做出具体的评判。
　　2、评价原则
　　（1）最大隶属度原则。在评价时，采用最大隶属度原则，即bk=max[b1 b2 … bn]时则认为项目的综合评价等级为第k级。
　　（2）最大隶属度原则失效时的评价方法。当出现bi和bk（k=i±1）比较接近或?姿=?燮0.7时（其中，bi为和bk最接近的值），最大隶属度原则便失效，则在评价时，令?啄=，
　　当i=k-1时，被评价对象为第（i ?啄）级；当i=k 1时，被评价对象为第（k-?啄 1）级
　　
　　三、算例
　　
　　下面将以某公司中技术管理人员绩效评估为例，详细说明基于模糊数学的综合分析绩效评价方法。
　　1、建立评价指标体系，从而确定模糊评价指标集
　　如表1所示，在员工绩效评价中，选择出影响绩效的模糊评价指标构成指标集。如本例中建立了一个二层评价指标体系，首先，对员工绩效的评价将从工作态度、工作能力、工作业绩三方面进行考察，这三方面就构成了在第一层中的三个指标{u1 u2 u3}，而每个指标又可继续向下分解为更细致的指标，这些指标就构成了第二指标层。
　2、可以这样来定义指标等级的评价集
　　V=｛优，良，中，差｝，评价集可以视具体情况确定。
　　3、向绩效评价委员会的10位成员发放某员工绩效考评表
　　对该员工工作绩效的三大方面进行考核（见表2）。考评结果的统计方法如下，对于每一项指标在每一等级上进行统计即得隶属度，如：有三位评委评语为优秀，则该指标在优秀级别上的隶属度为30％；同理，其他三个等级的隶属度为：4人合40％的良好，1人合10％的中等，0人合0％的较差，该员工绩效评价隶属度计算如2表所示。
　　
　　由以上数据可得该员工第二指标层各指标的模糊评判矩阵分别为：
　　
　　4、确定各层各指标权重
　　确定权重常用的方法有，层次分析法，德尔菲法，调查表法等。本文中的权重由考评小组成员投票得出，权
　　重分布详见表2。
　　通过统计分析，第一指标层各指标权重向量为A=[0.2 0.4 0.4]
　　同理，第二指标层各指标权重向量为A1=[0.4 0.3 0.1 0.2]；A2=[0.4 0.2 0.2 0.2]；A3=[0.2 0.3 0.3 0.2]
　　5、员工绩效水平值的计算
　　由式可以计算，第二层指标的综合评价判断矩阵B1、B2、B3分别为：
　　
　　则可以计算，第一层指标的层次总评值为：
　　
　　计算结果显示：该员工绩效水平属于“优”等级的隶属度为41.2%，属于“良”等级的隶属度为53.8%，属于“中”等级的隶属度为5%，属于“差”等级的隶属度为0%，即该员工绩效为“优”或“良”的可能性均较大。
　　6、评价结论
　　对计算出的层次总

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