基于战略地图的电力企业绩效评价研究

徐小燕，李钢

（广州民航职业技术学院，广东 广州 510403）

基于战略地图的电力企业绩效评价研究

徐小燕，李钢

（广州民航职业技术学院，广东 广州 510403）

本文首先阐述了业绩评价的基本理论，然后基于战略地图得出电力企业业绩评价的指标体系，并用层次分析法赋予权重，运用综合分析法对电力企业绩效进行评价，最后运用案例说明了相关模型的具体运用过程。

战略地图；业绩评价；层次分析法

一、引言

随着电力企业体制改革的不断深入，电力企业逐渐改变了以往只是以安全生产为重心，忽视经营工作的理念。电力企业越来越重视提高效率，改善效益成为了其新时期工作的重心，而改善效益的前提条件就是要进行绩效评价，所以绩效评价的重要性在电力企业中也日益突显。

绩效应当是对行为与结果进行管理的过程，是行为与结果的统一。绩效评价就是对特定主体行为所产生的结果进行判断的过程。绩效评估本身并不是目的，而是一种手段，旨在通过评估来激励和改进工作，帮助组织成长和进步。

二、基于战略地图评价的可性行与合理性

现在较为流行的绩效评价方法有杜邦分析法、EVA法、平衡计分卡法。但是杜邦分析法只是从财务角度考核了组织，可能会助长企业管理人员急功近利思想和短期投机行为。EVA法是一套以经济增加值理念为基础的绩效评价体系。但EVA是一个绝对量指标，对于不同投资规模的企业不具有横向可比性。所以，在使用EVA做出评价时，人们往往侧重于对一个企业做出判别分析。此外，EVA的计量依赖于会计报表，而会计失真问题在我国企业比较普遍，所以可能会使得EVA计量并不准确。同时，EVA法也没有注意到非财务指标对企业的绩效评价结果可能会产生的巨大影响。由卡普兰和诺顿提出的平衡计分卡法，虽然考虑了非财务指标的因素，但是各层面指标间是一个独立的关系，不能综合系统地评价一个组织的整体绩效，各指标的权重也没有说明指标体系中各指标对绩效影响的大小。

图1　电力企业战略地图模板

战略地图是在平衡计分卡的基础上发展和完善的，它由卡普兰和诺顿提出。卡普兰和诺顿是平衡记分卡的创始人，他们在对实行平衡计分卡的企业进行长期的指导和研究的过程中发现，企业由于无法全面地描述战略，使得管理者之间及管理者与员工之间无法沟通，对战略无法达成共识。平衡计分卡只建立了一个战略框架，缺乏对战略进行具体而系统、全面的描述。而战略地图，它增加了两个层次的内容，一是颗粒层，每一个层面下都可以分解为很多要素；二是增加了动态的层面，也就是说战略地图是动态的，可以结合战略规划过程来绘制。

战略地图通过分析四个层面目标的相互关系而绘制出企业战略因果关系。由此可见，战略地图的引入可以将上述问题得到解决。本文在战略地图的模版之上，结合电力企业的特殊行业性质，绘制出电力企业战略地图，如图1所示。

三、评价指标体系的建立

当电力企业的战略地图绘制完毕后，每个层面都会出现一些“颗粒”，这些“颗粒”是企业整体发展战略在各层面分解后得到的关键要素，它是形成企业绩效评价指标的源泉。

根据这些要素，得到如表1所示的评价指标体系。

权重是表现指标因素相对重要性大小的度量值。综合评价中常用的权重的赋值包括主观方法、客观方法及主客观相结合的方法。本文采取主客观相结合的方法解决指标权重的赋值问题，具体应用层次分析法与德尔菲法相结合的方法。经过反复评判并进行一致性检验，直到通过一致性检验，即表示评价矩阵为有效评判矩阵。在该有效评判矩阵的一致性检验过程中所求得的向量W即作为电力企业绩效评价指标的权重向量A。

通过访谈和向16位专家发放相关的调查问卷，我们就可以获得相关评价数据来建立判断矩阵，进行相关指标重要程度的两两比较了。鉴于篇幅有限，调查问卷略。

表1　电力企业绩效评价指标体系

通过相互比较确定各准则对于目标的权重，即构造判断矩阵。在层次分析法中，为使矩阵中的各要素的重要性能够进行定量显示，引进了矩阵判断标度（1～9标度法），如表2所示。

表2 矩阵判断标度

在此，利用专家打分进行电力企业绩效评价指标之间的两两比较，构成判断矩阵。标度的判断值是根据调研数据、统计资料以及专家意见综合权衡后得出的。专家打分结果，如表3所示。

表3　维度指标打分表

通过计算百分比得到模糊评价矩阵为：

得矩阵特征向量，既目标层权重向量W=（W1，W2，W3，W4）=（0.5588 0.2632 0.0569 0.1211）T。

最后进行一致性检验：计算目标层判断矩阵的最大特征值：λmax=4.117，并计算得一致性指标CI=（λmax－n）/（n－1）=（4.117－4）/（4－1）=0.039，通过表2获得平均随机一致性指标RI=0.9，由此可以计算出判断矩阵一致性检验系数CR=CI/RI=0.039/0.9=0.043＜0.1，说明目标层判断矩阵通过了一致性检。计算过程均由MATLAB实现。

其他层面相关权重，鉴于文章篇幅，此处不再赘述。

同理可得，U1层面权重为WU1=（0.070.170.32 0.44）T

U2层面权重为WU2=（0.5880.3220.090）T

U3层面权重为WU3=（0.3790.3110.310）T

U4层面权重为WU4=（0.3200.5570.123）T

运用各维度权重与二级因素层面的积，可分别得到各二级层面相对于总评价指标体系的权重，可得，U1层面相对于总评价指标体系的权重为P1=W＊WU1=[0.039，0.095，0.178，0.246]

同理可得U2、U3、U4层面权重。

P2=[0.155，0.085，0.024]

P3=[0.02，0.018，0.018]

P4=[0.039，0.067，0.015]

四、案例分析

本文选取A电网说明评价模型的运用。首先建立模糊评语集V={优秀，良好，一般，较低，较差}={v1，v2，v3，v4，v5}，对应的分数集为{100，85，70，60，50}。其次邀请了公司董事会、财务人员、和项目相关负责人等30位专家组成评估团队，对各指标进行评价，将各位专家调查表收回后，通过计算评估人员在某个评语等级下划“√”的人数与总评估人数的比值，即得到各个指标的隶属度rij。

U1层面得分R1＝[92 78 86 95]

U2层面得分R2=[96 88 82]

U3层面得分R3=[89 96 79]

U4层面得分R4=[94 96 95]

财务层面的单因素评价结果＝W＊R=[3.588，7.41，15.31，23.37]，据最大隶属度原则，可知对财务维度的绩效评价结果为较差。

同理，客户维度的单因素评价结果＝[14.88，7.84，1.96]

业务流程维度的评价结果＝[1.78，1.728，1.422]

学习与创新维度评价结果＝[3.666，6.432，1.425]

得出各维度评价结果后，由评价结果所构成的矩阵与四个维度的权重向量积可得A电网公司业绩绩效的评价向量为B＝[0.2149，0.3373，0.2601，0.1435，0.0441]，根据最大隶属度原则可知，A电网公司业绩绩效评价结果为较好。通过以上对各个维度的评价可知，客户维度和业务流程的绩效为优秀，财务层面为较差是以后工作中改进的重点。将评价向量B与评价语集对应的分数集作积运算，这样便于各个年度A电网公司业绩的比较。

五、结语

本文通过层次分析法得到一个具有统一而客观的电力公司业绩评价权重，这个权重的科学性有赖于所选评价指标的主观权重数值。但是各个行业性质上的差别，使得综合评价方法的应用具有局限性。因此，实际操作过程中应用这种方法进行业绩评价时要做到咨询权威专家，对于具体的问题还应该联系企业自身的因素对其指标变化的原因进行分析，剔除外部因素的影响，例如剔除企业规模、所处地域和不同的发展阶段等诸多因素，才能使得战略地图与层次分析法的结合在业绩评价中的运用更加完整。

[1]谢季坚、刘承平：模糊数学方法及应用[M].华中科技大学出版社，2000.

[2]郭耀煌：运筹学与工程系统分析[M].中国建筑工业出版社，1986.

（责任编辑：张琼芳）