摘要：为了充分了解层次分析法在企业考评体系中的应用状态，本文通过理论与实践相结合的方式，首先明确了层次分析法的理论内涵。随后，总结出指标权重设置具有主观性，存在价值冲突、判断矩阵一致性不足，理性逻辑与感情判断冲突、考评体系动态适应性不足，静态模型与动态环境存在脱节三方面困境。企业力求通过构建专家群众动态调配机制，做到多元主体科学赋权、基于智能算法实施一致性检测，利用科技赋能精确决策、构建动态调整机制，保证灵活实施监测分析，构建动态调整机制，保证灵活实施监测分析，达到发挥层次分析法的作用，优化企业考评体系结构与内容，发挥考评作用的目标。
关键词：层次分析法；企业考评；权重设置
翁金香 王浩名 林传青 李亚男
[信阳市浉河区烟草专卖局（分公司） 河南 信阳464000 ]
引言
现阶段市场竞争日益激烈，企业对于员工的绩效考评越来越重视，建立科学公正的考评体系。一方面能够激发员工的工作积极性，提高工作效率。另一方面，也能够为企业的战略决策提供有力支持。层次分析法作为一种成熟的多准则决策分析方法，目前已广泛应用在管理工程、经济等多个领域，成为解决复杂问题的有效工具。
1层次分析法内涵解读
层次分析法是较复杂的问题用系统化层次化的方式呈现出来的决策分析方法，主要通过将解决的问题分为目标层、准则层和方案层等不同的层次，使决策者能够对各层次中的因素进行评估排序。在目标层中明确决策的目标，在准则层中，列出影响目标实现的各种准则或因素。在方案层中，提出实现目标的备选方案，通过组建、判断矩阵对计算权重进一步作出符合逻辑的决策分析。在应用时，首先要建立层次结构模型，明确决策问题的目标、准则和实践方案，构建层次结构基本模型[1]。随后，要对同一层次的各因素进行对比分析，确定其相对重要性，构建完善的判断矩阵。再通过求解最大特征值和对应特征向量获得权重向量。最后，再进行一致性比例计算，检验判断矩阵的结构和数据标准是否一致。根据各层次的权重向量计算备选方案，在总目标中的权重占比。
2层次分析法在企业考评体系中的应用困境
2.1指标权重设置具有主观性，存在价值冲突
在企业考评体系的构建中，指标权重的设置是基础环节，直接影响着考评结果是否公正准确。层次分析法应用在企业考评体系中时，存在指标权重设置受主观臆断影响的现象，这主要是由于多元利益主体与专家认知存在一定的偏差。这主要源于多元利益主体与专家认知存在双重影响。从多元利益主体的市场上来讲，企业内部的不同部门属于独立的运行经济体，具有独特的诉求和价值取向。例如，生产部门的核心目标定位在确保产品高效产出，维持生产线稳定运行和优化成本控制。因此，其价值评估体系中，会更加重视生产效率指标的变化情况。而研发部门所关注的要点聚焦在技术创新和产品升级上，力求通过技术和产品的双重动力作用，提升企业的核心竞争力，创新能力指标在这一部门是关注焦点。这种客观上的部门利益和诉求差异导致不同专家在面临同一指标时，容易介入个人立场和考量。同时，专家也会出现基于部门利益与个人利益的关联，在判断指标重要性时出现偏差的现象。另外，专家存在的自身认知偏差也可能造成一定的影响[2]。具体来说，若专家自身具有丰富的生产管理经验和专业理论，会更加侧重于对生产效率指标赋予权重，将这一指标确认为衡量企业生产效能的关键指标。而对于有研发能力的专家，其对于行业技术发展趋势的洞察力和关注度都会相对更高。在设置考评指标时，容易倾向于提升创新能力指标的权重，更加关注研发工作对企业长远发展的重要性。
2.2判断矩阵一致性存在不足，存在理性逻辑与感情判断冲突
判断矩阵的一致性是层次分析法有效应用的关键前提。但从实际出发来讲，增加对指标重要性的判断会受到多种因素影响，干扰判断矩阵的一致性程度也会受到影响。矩阵结构通过一致性检验也可能会出现随机因素，导致一致性偏差。而专家作为主观性与客观性交织的关键主体，其理性逻辑与感性判断存在相互交错牵制的状态。在理性逻辑维度要求专家依据客观事实，借助专业理论对指标之间的重要性进行判断。但感性判断容易受到个人情感实践经验和基于经验的直觉因素的影响，加之随机因素在判断过程中无法全面避免，会 面临判断矩阵的一致性因多主体参与，多维度的判断切入点冲突而受到影响[3]。具体来说，专家对不同指标的熟悉度和认知度存在差异。当专家对某项指标的认知度水平较高，则意味着其会产生更好的直观感受，在判断矩阵时，适当增加权重，而不同专家在知识结构、思维方式、价值观念上存在客观差异。即使在同一指标背景下，不同专家的重要性判定结果也可能呈现出客观差异。关于随机因素对判断矩阵的影响，主要表现在填写、判断矩阵时的人为失误、个人主观情绪影响等。
2.3考评体系动态适应性不足，静态模型与动态环境存在脱节
企业考评体系需要根据企业所面临的市场环境以及战略发展方案进行动态调整。因此，考评体系本身的适应性需要达到一定的水平。层次分析法在构建层次结构模型、指标权重时，存在静态数据假设无法与企业考评体系动态变化相适应的问题，导致考评体系的指标与企业实际需求有脱节现象。从本质上来讲，企业战略发展方向是发展的“指南针”，市场环境的变化，会影响企业的自身发展状态，使得企业发展的侧重点同步发生变化，企业的发展战略也需同步调整。例如，在信息化环境下，受到长期认同的成本领先战略，会逐步向差异化战略转型。单一的业务也会逐步拓展丰富，形成多元业态融为一体的企业发展格局。在复杂多变的发展环境中，企业的发展战略需要实时调整。因此，面向企业经营发展的考评体系，在目标层、准则层等层面也需要进行应对调整，以便偏向于新的战略重点和发展方向。但层次分析法在实施数据分析时，会重点关注静态数据的分析和假设构建，以此为基础，搭建考评体系结构，对战略变化的敏感性和适应性存在不足。这会影响考评体系的实用性，导致体系内容与企业战略缺乏匹配度的现象。另外，市场环境本身处于动态变化状态下，这也会影响企业考评体系的设置与应用，市场需求具有波动性的特征。当政策法规发生变化，竞争对手策略有所调整时，都需要企业能够同步调整发展中的考评体系。一方面应对市场环境。另一方面，用更加全面、准确的考评结果支持企业考评工作开展。最后，现阶段的员工除了关注自身在企业环境中的工作能力、理论水平提升情况，还会关注个人的职业发展和工作环境需求是否得到满足。在考评体系中，也需要纳入相关指标，各考评体系未能从员工这一关键主体纳入细化调整考评体系，容易导致基层员工的薪资需求和工作中的职业发展需求无法得到充分满足，影响其创造力和积极性。
3层次分析法在企业考评体系中的优化应用策略
3.1构建专家群众动态调配机制，做到多元主体科学赋权
为解决上文所述的指标权重设置主观性困境，构建专家群众调整机制属于有效举措。具体来讲，专家群众动态调整机制能够使多个参与主体实现科学赋权，并且有一定的灵活调整空间，提升权重数值的科学性和全面性，尽可能控制主观因素的影响。为了达到这一目标，也需要在应用这种方法辅助考评体系应用时，构建结构完整、专业交叉的专家团队。保证不同部门、不同岗位不同专业背景的专家都能参与到指标群众赋值的实践中，充分吸纳各方意见和建议，使权重设定更加全面客观。例如，生产部门的专家可以发挥其熟悉生产流程和新型生产工艺的优势，将生产效率、生产质量控制等方面的专业意见提供给专家组。研发部门的专家，则可基于自身对先进技术应用经验、发展趋势的研究，配合企业研发需求明确创新能力考评的关键要点，并且重点关注技术成果转化成效指标，适当设置相应指标的权重，而人力部门的专家则可发挥其掌握员工绩效管理理论和方法的积极作用，从人才激励和职业发展的角度提出建议。另外，科学的赋权也是保证从事分析法在企业考评获得有效应用的前提条件。在考评体系构建时，要综合考虑专家的专业背景、实践经验的影响力等因素，不同的专家要分配差异化的权重。具体来说，专业背景是专家知识储备的重要“反馈通道”。专家的实践经验和个人影响力，也关系到专家的赋权方式。在进行授权时，应当综合考虑专家学者的专业背景、理论水平和学术论文发表情况，首先做好量化评估。随后，进一步采集专家学者工作年限，参与项目数量和质量等指标进一步通过问卷、访谈等方式，了解专家的月份收入和关注度，设置社会兼职、获奖情况、学术研究等细化指标对其收入和地位进行判定，将上述计算分析结果纳入专家授权水平的考量中，保证权重设置符合专家实际，规避主观臆断[4]。
3.2基于智能算法实施一致性检测，利用科技赋能精确决策
针对判断矩阵的一致性难题，引入智能算法辅助一致性检验是一种创新且有效的解决方案。从实际出发来讲，智能算法在一致性检测中的应用主要是基于大量的历史判定矩阵、数据的学习和分析，进一步根据分析结果构建预测模型，判断矩阵中的各项元素可输入模型，并且基于一致性判定的要求，集中输出。随后，利用机器学习算法对模型进行训练优化，达到一致性的目标。现阶段，采用支持向量机、决策树等算法，基于历史数据判断矩阵元素的一致性是常用的方法。能够通过模型构建，快速准确地预测一致性水平。另外，智能算法还可以发现指标之间的相对重要性逻辑，及时发现存在矛盾的节点，提出改进措施。例如，若发现某一指标与业务指标的相对重要性判断与其他指标之间存在显著差异，且显著性达到一定水平时，智能算法就可提示专家重新审视指标适宜性，解读指标内涵，并且进一步提出调整建议。智能还可通过自我学习和优化，基于历史数据的不断累积和算法的持续改进，提升一致性检验的准确性，保证检验效率。智能算法还可酌情自动调整模型、参数与结构，适应不同判断矩阵对一致性检验方面的要求。引入智能算法，还可借助其算法的自我学习和优化能力，根据历史数据积累的效应对算法进行持续改进，以便提高一致性检验的准确性和效率。
3.3构建动态调整机制，保证灵活实施监测分析
层次分析法在企业考评体系中的动态适应性不足也属于其应用中的典型困境。对应构建动态调整机制是优化层次分析法应用效果，提升企业考评体系运行质量的重要突破口。动态调整机制可建立实时监测体系，掌握企业的战略发展需求，市场环境状态和员工需求变化，并灵活调整考评指标，保证考评体系保持与企业需求具有契合度。建立实时监测体系，是动态调整机制的重要基础。需要借助信息化智能化手段，收集并分析企业战略信息、市场环境信息、员工需求信息等。具体来讲，监测体系构建前，需要做好市场调研，全面分析竞争对手情况，做好员工满意度调查，以便获得市场动态与员工需求变化等方面的信息。利用企业内部管理信息系统，随时掌握企业的战略执行情况和业务指标变化情况。以此为基础，判定市场环境和员工需求的变化趋势，为考评体系的调整提供依据。另外，根据监测结果，还需要灵活调整考评体系结构。尤其是当战略发展方向出现变化时，需要企业及时调整考评体系的目标层与准则层结构，侧重于新的战略重点。例如，上文提到的企业从成本领先战略向差异化战略转型时，就需要在考评体系的目标层中增加产品差异化、品牌建设指标，并在准则层中同步加入产品，创新服务质量等指标。而当市场环境发生变化，就需要调整指标权重，以便顺应市场发展趋势。例如，若市场需求方向逐步从低端产品向高端产品转移，则应适当提升高端产品指标权重占比，引导企业加大对高端产品的研发与生产资金、资源投入。聚焦到员工这一核心主体上来讲，随着员工个人的成长和发展，其在企业内部的职业规划和自身需求也会出现变化。此时需要调整考评体系中的方案层，提供更符合员工需求的考评方案。具体来讲，侧重于职业发展提供更加丰富多元的培训实践平台，并且同步配置课堂参与度、职业发展规划、完善性等指标属于有效措施。
结语
综合本文分析可知，层次分析法在企业考评体系中的优化应用，需要考虑企业发展的宏观背景、市场变化、人员需求等多方面的因素。在运用考评体系推动企业经营发展时，应当由体系构建的参与者、基层员工和管理层协同配合，严格遵循层次分析法的基本原理，从不同层级出发，结合外部环境、企业发展阶段等多维因素，细化并完善各项考评指标，科学设定权重比例。通过层次分析法的系统应用，构建出科学合理的企业考评体系，从而有效支撑企业的战略实施与持续发展。）
参考文献：
[1]叶翰松,叶波,唐雪茹,刘洪新.国企基层党建工作量化考评体系[J].国企管理,2024(S1):429-432.
[2]郑钧,任洁.政府引导基金绩效考评机制研究[J].中国科技投资,2024(15):27-29.
[3]谷雯.基于层次化预算控制的国有企业资金管理体系构建[J].财经界, 2024(10): 39-41.
[4]屈志强.科创企业全员绩效考评模式——以长江环科院为例[J].企业管理,2024 (03):78-83.
审核：刘 坤
责编：明贵栋
编辑：刘 彬