企业技术创新能力更新绩效评价研究

2012-03-11 07:55孙丽艳苗成林冯俊文
关键词:排序一致性绩效评价

孙丽艳, 苗成林,冯俊文

(1.安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001;2.南京理工大学 经济管理学院,南京 210094)

一、引言

在众多科技企业里,由于企业本身影响因素限制了其技术创新能力的更新。首先,成功的方法和原因在实际中可能是得不到充分理解,获得的持续有效性的评价也可能是不好的。可能是误解了成功的原因,也可能是无法复制成功的方法并在实践中灵活运用。这些威胁到了更新,更新什么、保留什么无法明确,更新的可行性也是不确定的。其次,更新威胁到已建立的业务和技术。几乎没有管理者愿意或者放弃自己已有的技术能力或者更新。再次,可能因为前面两个方面的影响,高级管理层将能力更新视为一种冒险行为,否认其合理性,导致出现能力更新的萎缩。最后,难以确定何种能力需要更新。

企业技术创新能力更新具有比较高的不确定性、风险性、不可逆性、竞争性等特点,另外,企业获得的技术信息可能是不完全的,有部分信息的外溢,这些使得企业在作出决策时犹豫不决。[1]在分析技术创新能力更新时,传统的决策方法未能将更新过程中的管理柔性等因素考虑全面,导致更新绩效的评估结果不准确,从而做出的决策可能不合理。[2]企业技术创新能力更新面临着成本的不可逆性、市场需求的不确定性和市场的竞争性,从企业竞争与发展的角度出发,客观评价技术创新能力更新绩效是一项值得研究的课题。[3]本文在AHP的基础上构建了一个两阶段的企业技术创新能力更新绩效的评价模型,该模型综合DEA法和AHP方法的优点,[4]消除了人为主观的影响,实现了对绩效的客观评价,并构建了绩效评价指标给出算例,检验了此方法的统一性和有效性。

二、技术创新能力更新绩效评价模型

(一)更新绩效评价指标体系构建

结合企业技术创新能力的特点以及技术创新能力对企业科技人员的具体要求,[5]参考大量相关研究成果,选取了更新管理能力、业务水平、工作绩效、投入产出能力四个一级评价指标,每个一级指标再设置二级指标,具体指标体系见表1。

表1 企业技术创新能力更新绩效评价指标体系

(二)评价模型的构建

基于DEA—AHP法构建的评价模型,可分成两个步骤:第一步,随机将所构造的决策单元两两组成一个小组,之后采用DEA计算出每组的有效值,每次计算过程中只针对两个决策单元,不考虑其余的;第二步,依据上面计算的值,两两比较得到构造判断矩阵,之后采用AHP法排列所构造决策单元的顺序并对它们进行一致性检验。[6]

第一步:计算有效值,构造判断矩阵

假设决策单元有n个,每个单元的输入有m个和输出有s个。Xij表示第j个单元的第i个输入值,Yrj表示第j个单元的第r个输出值。只考虑A和B这两个决策单元组合的组,不考虑其余的,采用DEA法计算出A和B这一组的有效值。

设线性规划LP1,LP2,LP3,LP4的最优目标函数值分别为EAA,EBA,EBB,EAB。

第二步:全排序和一致性检验

依据构造的判断矩阵,针对指标体系中的上一层指标,计算本层次与该指标有关系的指标的权重,以便计算出其重要性顺序。比较快捷的求权重的方法尤其是求阶数大于3的权重是通过求判断矩阵的特征根及其特征向量,即通过公式BW=λmaxW计算B的最大特征根及其特征向量,之后依照权重进行层次单排序。

①计算n阶判断矩阵每一行各元素之乘积,之后计算该乘积的n次方根:

②归一化处理:

计算得到特征向量W=[W1,W2,…,Wn]T,就是对本层次元素进行排序的相对权重向量。

③近似计算最大特征根

式中,A是n×n阶判断矩阵,其相对权重列向量是W,(AW)i是矩阵A与向量W乘积所得列向量的第i个元素,λmax就是所求的最大特征根。

④全排序,针对评价总目标即最高层目标,根据本层次的相对权重向量排序。若实现全排序,则得按照从上到下的顺序逐层进行,排序的依据正是所求的相对权重向量。

构造判断矩阵时受到主观的影响较大,尤其是两个元素比较赋予数值时完全是凭个人知识和理解给出的,具有很强的主观性,从而由此过程构造出的判断矩阵质量很难确定,尤其是一致性比较难。因此,计算出λmax后,一致性检验是非常重要的,并可以分析出构造的判断矩阵的优劣。

对判断矩阵进行一致性检验,计算一致性指标C.I.是检验的一个方法,令

计算出C.I.的值越小,说明构造的判断矩阵具有较好的一致性,等于0,则完全一致。反之,C.I.的值越大,一致性就越差。

矩阵的阶数不同,C.I.值也会不同,从而阶数不同,就无法根据C.I.值更好地检验,也无法得到满意的一致性,为此需要计算C.I.与平均随机一致性指标R.I.的比值。R.I.的取值见表2。

表2 平均随机一致性指标R.I.值

如果C.R.<0.1,则可以认为判断矩阵具有满意的一致性。否则,不具有满意的一致性,需要适当调整判断矩阵,直至满足C.R.<0.1。

三、算例

(一)计算指标体系权重

通过专家打分法等构造各层次的判断矩阵,并计算出针对上一层次的本层次的权重向量、一致性判断结果等,具体见表3~表7。

根据上面5个表格的计算结果,可以得到每个判断矩阵的都具有满意的一致性,说明该结果可以用于企业技术创新能力更新绩效的评价。

表3 建立O—A判断矩阵

表4 建立A1-B判断矩阵

表5 建立A2-B判断矩阵

表6 建立A3-B判断矩阵

表7 建立A4-B判断矩阵

(二)层次总排序及其一致性检验

针对评价总目标即最高层目标,计算同一层次的相对权重向量排,计算过程按照表8进行,最终结果见表9。

表8 层次总排序权值

表9 层次总排序权值表

根据各指标的单排序,依次计算出总排序权向量,按照C.I.的公式计算出其具体数值,再按照总随机一致性比率C.R.的公式计算其数值,据此检验其是否具有满意的一致性。

0.00762<0.1

此结果表明最后的全排序具有满意的一致性。

四、结束语

技术创新能力更新绩效的研究可以观察到企业技术水平如何随时间的推移不断提高、取得长期的技术优势。在企业技术创新能力的更新过程中,具有科技含量高、成果优异、资金投入大、产品新颖、对管理人员品德素质要求高、工作效率高、高收益等特点,同时具有较大的不确定性和较高的风险。本文结合DEA和AHP的优缺点,集成了AHP和DEA法各自的优点,采用DEA的客观性解决了AHP构造的判断矩阵的主观性缺点,采用AHP解决了DEA的局部排序问题,构建了企业技术创新能力更新绩效的两阶段评价模型,该模型通过综合DEA法和AHP方法实现了对企业技术创新能力更新绩效的客观评价,为企业技术创新管理提供依据。

[参考文献]

[1]李强,曾勇.不确定环境下企业技术创新投融资决策研究[J].系统工程理论与实践,2005(3):33-39.

[2]陈红川.高新技术产业技术创新能力评价实证研究[J].科技管理研究,2010(16):20-22.

[3]常玉,刘显东.应用解释结构模型(ISM)分析高新技术企业技术创新能力[J].科研管理, 2003(2):41-48.

[4]杨少梅.层次分析法在员工绩效评价中的应用[J].华北电力大学学报,2006(7):96-98.

[5]刘晓威.基于过程的中小型高新技术企业技术创新能力评价指标体系研究[J].中小企业管理与科技,2008(7):164-165.

[6]王婷,赵津. 基于DEA-AHP混合模型的业务流程再造绩效评价研究[J].北京理工大学学报,2010(11):1378-1382.

猜你喜欢
排序一致性绩效评价
关注减污降碳协同的一致性和整体性
排序不等式
注重教、学、评一致性 提高一轮复习效率
IOl-master 700和Pentacam测量Kappa角一致性分析
恐怖排序
节日排序
基于BSC的KPI绩效评价体系探析
非营利组织绩效评价体系的构建
基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制
气象部门财政支出绩效评价初探