1 前言
21世紀是信息化、網(wǎng)絡化的時代，如何在信息化的市場中站住腳跟，贏得發(fā)展是每個企業(yè)都無法回避的問題。而信息經(jīng)濟的一個顯著特點就是企業(yè)的生存和發(fā)展對于信息技術因素的依賴達到了前所未有的程度。因此，建立起一套科學合理的信息化人員績效考評體系將是企業(yè)擁有和使用好信息化員工從而在未來日益激烈的市場競爭中立于不敗之地的基礎。在信息化人才績效測評體系中，指標權重的確定方法是信息化人才績效評價工作面臨的關鍵問題之一。國內(nèi)外已有部分學者對于指標權重的確定方法進行了一些研究。目前，求解指標權重的方法大體上可分為3類：第一類是基于決策者直接給出屬性的權重的主觀賦權法，例如Delphi法、最小平方和法和特征向量法等。第二類是基于決策矩陣信息的客觀賦權法，例如主成分分析法、熵法和多目標最優(yōu)化方法等。第三類是基于第一類和第二類的主客觀集成賦權法，例如折中系數(shù)綜合權重法、線性加權單目標最優(yōu)化法等。目前。有關確定權重方法的研究已經(jīng)引起了學者們的重視，并且也得到了一些初步的研究成果。但是，從現(xiàn)有的研究成果來看，主客觀集成賦權法的數(shù)學理論基礎相對比較完美，但不是在于算法的復雜度比較高，在一定程度上影響其應用性。文獻提出一種利用灰色關聯(lián)度求解指標權重的主客觀集成方法。該方法依據(jù)于灰色理論，具有較好的數(shù)學理論基礎，但是其不足在于求得的權重易受決策者對灰色關聯(lián)度模型中分辨系數(shù)的主觀取值不同的影響而出現(xiàn)計算結果的多樣性，從而給決策工作帶來不便。從科學簡單性的原則出發(fā)，筆者在分析已有研究成果的基礎上，提出一種新的求解評價指標權重的主客觀綜合方法。
2 企業(yè)信息化人才績效評價指標權重的確定方法
在綜合分析的指標權重求解方法的缺陷基礎上，筆者提出了一種新的求解指標權重方法。計算程序如下：
(1)確定評價指標，聘請專家進行權重的經(jīng)驗判斷設有n個評價指標，有m個專家同時對各個指標的權重作出經(jīng)驗判斷，從而組成各個指標權重的經(jīng)驗判斷數(shù)據(jù)列，可用矩陣形式表示如下：
(2)確定參考序列從X中挑選一個最大的權重值作為“公共”參考權重值，各個專家的參考權重值均賦予此值。從而組成參考數(shù)據(jù)列X0。
X0=(x0(1)，x0(2)，...，x0(m))。
(3)求各個指標序列X1，X2，L，Xn與參考數(shù)據(jù)列X0之間的距離
3 算例分析
某信息技術企業(yè)對其軟件開發(fā)人員進行績效評價。評價指標分別為開發(fā)實踐技能X1、開發(fā)工作時間X2、學歷X3、專業(yè)理論知識X4。該企業(yè)首先聘請了10位有經(jīng)驗的資深專家對各個評價指標的權重進行經(jīng)驗判定，其判斷結果如表1所示。
表1 各評價指標權重的經(jīng)驗判斷值
表1各列是各個專家賦予各個指標的權重，從表中可以看出，最大的經(jīng)驗判定權重為0.6，因此可設定參考數(shù)列五中專家賦予的參考權重均為0.6。將X0，X1，X2，X3，X4視為數(shù)列且數(shù)列項由權重的經(jīng)驗判斷值構成，X0為參考數(shù)列，其他稱為比較數(shù)列，即：
將上述數(shù)列中的數(shù)據(jù)代入式(1)、(2)、(3)進行計算，得到指標X0，X1，X2，X3，X4的權重集合為：
即對于評價軟件開發(fā)人員的績效來說。開發(fā)實踐技能權重為0.31，工作態(tài)度指標權重為0.28。學歷指標權重為0.19，專業(yè)理論知識指標權重為0.22。從計算結果可以看出，在信息化人才的績效評價中，開發(fā)技能水平的權重最大，也就是說開發(fā)技能對績效的影響程度最大。按照對績效影響程度從大到小依次為：開發(fā)實踐技能、開發(fā)工作時間、專業(yè)理論基礎和學歷。定量計算的結果與定性分析的結論相吻合。
4 結束語
確定決策指標權重的方法是目前管理決策領域研究的熱點之一。傳統(tǒng)的權重求解方法無法同時反映決策者的主觀信息和決策的客觀信息，而且算法的復雜度較高，應用性較差。本文立足于科學簡單性原則，在現(xiàn)有的研究基礎上，提出了一種新的求解指標權重的主客觀集成方法。該方法在決策者給出的主觀權重矩陣的基礎上，構建了一個理想權重數(shù)列，并提出了一個基于理想權重數(shù)列的數(shù)學模型，利用該模型，可以快捷地求得各個決策指標的權重，得到的權重能夠同時反映客觀程度和主觀程度。最后給出的算例也說明了該該方法的簡單性和適用性。此外，由于該方法中沒有未知的主觀待定參數(shù)，因此計算過程比較簡單，結果也更客觀。
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