賀金鳳，王 林，徐松杰

（1.鄭州大學(xué) 管理工程學(xué)院，鄭州 450001；2.河南工程學(xué)院 管理工程學(xué)院，鄭州 451191）

0 引言

企業(yè)績(jī)效測(cè)量有多個(gè)維度，如財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)方法，定性與定量分析等。由于單純的財(cái)務(wù)績(jī)效測(cè)量難以全面反映組織的整體績(jī)效，近幾年，許多組織采用全面質(zhì)量管理方法來(lái)評(píng)估企業(yè)的綜合績(jī)效，質(zhì)量績(jī)效評(píng)估也應(yīng)運(yùn)而生。作為一種系統(tǒng)管理工具，質(zhì)量績(jī)效評(píng)估識(shí)可以幫助企業(yè)識(shí)別優(yōu)勢(shì)和弱項(xiàng)，通過(guò)持續(xù)改進(jìn)，促進(jìn)企業(yè)綜合績(jī)效的提升。目前廣泛應(yīng)用的質(zhì)量績(jī)效評(píng)估工具是質(zhì)量獎(jiǎng)模型，但質(zhì)量獎(jiǎng)標(biāo)準(zhǔn)僅給出一系列多層次、多準(zhǔn)則的描述性條款以及相應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)分類和對(duì)應(yīng)等級(jí)的描述性定義[1]，沒(méi)有給出具體的指標(biāo)測(cè)評(píng)和綜合評(píng)價(jià)方法。在實(shí)際應(yīng)用中，專家評(píng)分和評(píng)分的算術(shù)平均值通常被用作指標(biāo)的度量和合成。由于自然語(yǔ)言本身具有一定的模糊性和隨機(jī)性，加之單一的數(shù)字評(píng)分缺乏穩(wěn)健性，不能很好地處理評(píng)價(jià)過(guò)程中的不確定性，因此評(píng)價(jià)結(jié)果常常存在較大的偏差[2]。云模型是實(shí)現(xiàn)定性概念定量化的一種有效方法[3]，它可以處理定性概念與定量表達(dá)之間的不確定性轉(zhuǎn)換。因此，本文將云模型應(yīng)用于質(zhì)量績(jī)效評(píng)估，用以處理信息評(píng)估的模糊性和不確定性，提高質(zhì)量績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性。

1 云模型

設(shè)X={x}，X是一個(gè)用數(shù)值表示的定量論域，T是X上的定性概念，若定量值x∈X是定性概念T的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對(duì)T的確定度 μT(x)∈[0 ，1]是一個(gè)具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)[4]：

則x在論域X上的分布稱為云。云模型通過(guò)期望Ex、熵En、超熵 He三個(gè)數(shù)字特征來(lái)表征一個(gè)概念T(Ex，En，He)。期望值Ex是 X所代表的概念在論域中的中心值，即最能代表某個(gè)定性概念的值。

熵En是定性概念不確定性的度量，由概念的模糊性和隨機(jī)性共同決定，反映論域中可以被該概念所接受的云滴的取值范圍。

超熵He是熵的不確定性的度量，是熵的熵。對(duì)于在一定范圍內(nèi)可以被普遍接受的概念，超熵較小；對(duì)于難以達(dá)成共識(shí)的概念，超熵較大。

2 基于云模型的質(zhì)量績(jī)效評(píng)價(jià)

2.1 質(zhì)量績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系

國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 19580由一系列描述性條款組成，共包括七大“類”標(biāo)準(zhǔn)，這些“類”標(biāo)準(zhǔn)又進(jìn)一步拓展為若干的評(píng)分“項(xiàng)”及針對(duì)評(píng)分項(xiàng)的說(shuō)明性內(nèi)容，并按照“方法-展開(kāi)-學(xué)習(xí)-整合”或“水平-趨勢(shì)-比較-重要性”的要求進(jìn)一步展開(kāi)說(shuō)明，如此層層分解構(gòu)成了多層次、多準(zhǔn)則的組織績(jī)效評(píng)價(jià)體系。因此，本文以GB/T 19580為基礎(chǔ)，以其中的七大“類”為頂層屬性，以標(biāo)準(zhǔn)中的評(píng)分“項(xiàng)”為2層屬性，以針對(duì)評(píng)分項(xiàng)的說(shuō)明性內(nèi)容為3層屬性，以此類推，構(gòu)建如下頁(yè)表1所示的質(zhì)量績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系。

2.2 質(zhì)量績(jī)效評(píng)語(yǔ)集云模型

根據(jù)GB/T19580附錄C，無(wú)論是“過(guò)程”評(píng)價(jià)還是“結(jié)果”評(píng)價(jià)，專家都按照過(guò)程條款和結(jié)果條款中的評(píng)價(jià)要素對(duì)其成熟度進(jìn)行打分。成熟度水平分為6個(gè)區(qū)間，即0%～5%，10%～25%，30%～45%，50%～65%，70%～85%和90%～100%。顯然，六個(gè)水平之間存在五個(gè)評(píng)分間隙，并且在相鄰區(qū)間之間缺乏過(guò)渡，評(píng)分不能完全涵蓋評(píng)價(jià)的范圍。因此本文用云模型來(lái)表示專家評(píng)語(yǔ)，定義六個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)分別為{較差，差，一般，好，較好，非常好}。

表1 基于卓越績(jī)效評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的質(zhì)量績(jī)效評(píng)估體系

假設(shè)專家i的評(píng)語(yǔ)具有雙邊約束[Dinf,Dsup]，且對(duì)應(yīng)于[0,1]中的某個(gè)區(qū)間值，可以計(jì)算該評(píng)語(yǔ)云的數(shù)字特征[5]：

其中，Exi和Eni是專家i評(píng)語(yǔ)云模型的期望值和熵。He反映熵的離散程度，體現(xiàn)隸屬度的不確定性，代表期望的隨機(jī)性[6]。He越大期望的隨機(jī)性越大，期望代表的定性概念越難以確定。超熵作為反映云滴凝聚度的值，可通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或?qū)嶒?yàn)取得，表示不確定性概念時(shí)往往取比較小的熵，當(dāng)3He＜En時(shí)可以更好地表達(dá)定性概念的特征[7]。本文根據(jù)云的霧化性質(zhì)和專家知識(shí)確定超熵為0.005。表2根據(jù)專家知識(shí)給出了六個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的數(shù)值分布及對(duì)應(yīng)的定性語(yǔ)言描述。

表2 評(píng)價(jià)等級(jí)及定性語(yǔ)言描述

評(píng)語(yǔ)云模型如圖1所示，從左至右的評(píng)價(jià)等級(jí)依次為：較差，差，一般，好，較好，非常好。

圖1 評(píng)價(jià)等級(jí)及隸屬度

2.3 專家評(píng)價(jià)的合成

浮動(dòng)云適用于將多個(gè)相互獨(dú)立的語(yǔ)言值綜合為一個(gè)更廣義的語(yǔ)言值[8]。針對(duì)同一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，不同的專家有不同的評(píng)價(jià)值，且各個(gè)專家的評(píng)價(jià)值相互獨(dú)立。本文采用云理論中生成浮動(dòng)云的方法進(jìn)行專家意見(jiàn)的集合，生成各個(gè)決策者對(duì)某一指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)值[9]。假設(shè)有n個(gè)指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)有P個(gè)專家的評(píng)價(jià)，專家的評(píng)價(jià)值根據(jù)云發(fā)生器轉(zhuǎn)化為云模型，每個(gè)指標(biāo)都有p個(gè)云模型，考慮專家的權(quán)重w，指標(biāo)的專家綜合評(píng)價(jià)云模型可以通過(guò)以下公式計(jì)算：

2.4 質(zhì)量績(jī)效指標(biāo)的合成

綜合云適用于將多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的語(yǔ)言值綜合為一個(gè)更為廣義的語(yǔ)言值，用來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言項(xiàng)從低層次概念到高層次概念的躍遷[10,11]。因此，本文應(yīng)用綜合云進(jìn)行多指標(biāo)的合成。根據(jù)式（4）至式（6）可以得到各個(gè)分指標(biāo)的云模型，考慮指標(biāo)的權(quán)重ν，這里m為指標(biāo)個(gè)數(shù)，質(zhì)量績(jī)效評(píng)價(jià)的綜合云模型計(jì)算為：

2.5 質(zhì)量績(jī)效水平評(píng)估

通過(guò)計(jì)算質(zhì)量績(jī)效綜合評(píng)價(jià)云模型與評(píng)語(yǔ)集云模型的相似度，最終確定質(zhì)量績(jī)效結(jié)果的評(píng)價(jià)等級(jí)，評(píng)估企業(yè)的質(zhì)量績(jī)效水平。這里相似度δ的計(jì)算公式為[12]：

3 實(shí)證分析

某燙印材料制造企業(yè)為了測(cè)評(píng)自身的質(zhì)量績(jī)效水平，識(shí)別企業(yè)的優(yōu)勢(shì)與需改進(jìn)的項(xiàng)目，選擇10位專家組成測(cè)評(píng)小組，分別對(duì)表1質(zhì)量績(jī)效評(píng)估體系中各個(gè)指標(biāo)項(xiàng)的實(shí)際水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文以專家對(duì)“戰(zhàn)略部署”評(píng)分項(xiàng)的評(píng)估為例來(lái)說(shuō)明上文的方法，并與企業(yè)在申報(bào)省長(zhǎng)質(zhì)量獎(jiǎng)時(shí)的專家打分結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

3.1 基于云模型的質(zhì)量績(jī)效水平計(jì)算

根據(jù)公司的自評(píng)報(bào)告，4.2b（戰(zhàn)略部署）評(píng)分項(xiàng)可以進(jìn)一步分解為如圖2所示的指標(biāo)體系。表3給出了“戰(zhàn)略部署”評(píng)分項(xiàng)的專家評(píng)價(jià)結(jié)果。

圖2 戰(zhàn)略部署指標(biāo)

表3 專家對(duì)指標(biāo)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)表

假 定 指 標(biāo) 4.2b 為 X1，4.2b.1 為 X11、4.2b.2 為 X12，4.2b.1a)至 4.2b.1d)及 4.2b.2a)分別為(X111,X112,X113,X114)、X121。根據(jù)專家對(duì)指標(biāo)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)照表1的評(píng)語(yǔ)集云模型，對(duì)專家的語(yǔ)言評(píng)價(jià)利用云模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化，專家評(píng)價(jià)云模型如表4所示。

表4 專家評(píng)價(jià)云模型

假設(shè)每位專家的評(píng)價(jià)重要程度相同，由式（4）至式（6），利用浮動(dòng)云對(duì)10位專家對(duì)某一指標(biāo)的評(píng)價(jià)云模型進(jìn)行合成，生成每個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)云模型，指標(biāo)云模型計(jì)算結(jié)果如表5所示。

在質(zhì)量獎(jiǎng)評(píng)審中，處在同一層次的屬性被認(rèn)為具有相同的重要性，即同一層次指標(biāo)權(quán)重相同且滿足假定4.2b.1a)至4.2b.1d)的權(quán)重分別為(0.25,0.25,0.25,0.25)。利用式（7）至式（9）對(duì)表5中各指標(biāo)云模型進(jìn)行合成，可得二層指標(biāo)X11的評(píng)價(jià)云模型為（0.3775，0.168，0.0158），X12的評(píng)價(jià)云模型為（0.635，0.042，0.0158），進(jìn)而得到“戰(zhàn)略部署”類指標(biāo)X1的綜合評(píng)價(jià)云模型為（0.429，0.21，0.005）。

表5 各指標(biāo)云模型

3.2 基于云模型的質(zhì)量績(jī)效評(píng)價(jià)與診斷

3.2.1 基于云模型的質(zhì)量績(jī)效結(jié)果分析

由式（10）計(jì)算綜合評(píng)價(jià)云模型與評(píng)語(yǔ)集云模型的相似度，從表6可以看出，與綜合評(píng)價(jià)云模型相似度最大是“一般”級(jí)評(píng)語(yǔ)云模型。圖3中黑色用“#”表示的云模型代表“戰(zhàn)略部署”評(píng)分項(xiàng)X1的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，綜合評(píng)價(jià)云模型的期望為0.429。

該企業(yè)在申報(bào)省長(zhǎng)質(zhì)量獎(jiǎng)時(shí)，專家通過(guò)企業(yè)自評(píng)材料及現(xiàn)場(chǎng)評(píng)審，對(duì)“戰(zhàn)略部署”類指標(biāo)X1成熟度的最終評(píng)分為45%，即0.45；而本文計(jì)算的綜合評(píng)價(jià)云模型的期望為0.429，與質(zhì)量獎(jiǎng)評(píng)審專家打分結(jié)果基本一致，證明了本文結(jié)果的有效性。

表6 評(píng)語(yǔ)云與綜合云的相似度

圖3 質(zhì)量績(jī)效評(píng)估結(jié)果

3.2.2 基于云模型的質(zhì)量績(jī)效診斷分析

根據(jù)表5及圖3，得出評(píng)分項(xiàng)X1（戰(zhàn)略部署）的綜合評(píng)價(jià)云模型的期望為0.429，綜合評(píng)價(jià)的云模型的熵為0.21，可以看出評(píng)價(jià)結(jié)果較為分散，說(shuō)明企業(yè)在某些分項(xiàng)指標(biāo)上評(píng)分較低，存在不足之處。對(duì)“戰(zhàn)略部署”的二層指標(biāo)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，X11（實(shí)施計(jì)劃的制定與部署）的期望為0.3775，X12（績(jī)效預(yù)測(cè)）的期望為0.635，分別屬于“一般”與“好”的水平，由此可以識(shí)別出二層指標(biāo)的弱項(xiàng)為X11（實(shí)施計(jì)劃的制定與部署）。進(jìn)一步分析構(gòu)成X11的三層指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)，指標(biāo)X111（如何制定和實(shí)施計(jì)劃）、X112（說(shuō)明長(zhǎng)、短期計(jì)劃）、X121（績(jī)效預(yù)測(cè)結(jié)果及預(yù)測(cè)方法）的期望分別為0.535、0.615、0.635，都屬于“好”的水平，表明該企業(yè)能夠根據(jù)組織內(nèi)外部環(huán)境的變化、通過(guò)與競(jìng)爭(zhēng)者、標(biāo)桿企業(yè)績(jī)效的比較，適時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略目標(biāo)及實(shí)施計(jì)劃，縮小與標(biāo)桿企業(yè)的差距；指標(biāo)X113（如何獲取和配置資源）、X114（說(shuō)明檢測(cè)實(shí)施計(jì)劃的KPI）的期望分別為0.2375、0.1225，都屬于“差”的水平，反映出了該組織的資源計(jì)劃不能保證組織長(zhǎng)、短期戰(zhàn)略計(jì)劃的實(shí)施，關(guān)鍵績(jī)效系統(tǒng)沒(méi)有涵蓋相關(guān)方關(guān)鍵的戰(zhàn)略部署，需進(jìn)一步調(diào)整獲取與配置資源的計(jì)劃，完善關(guān)鍵績(jī)效系統(tǒng)指標(biāo)體系。通過(guò)上述分析，可以分層次診斷出企業(yè)在戰(zhàn)略部署方面存在的主要問(wèn)題，幫助企業(yè)識(shí)別需要改進(jìn)的區(qū)域，促使企業(yè)的戰(zhàn)略部署水平提升到更高的層次。

4 結(jié)論

GB/T19580標(biāo)準(zhǔn)以定性語(yǔ)言描述的形式給出，因此在質(zhì)量績(jī)效評(píng)估過(guò)程中，語(yǔ)言的主觀性和不確定性處理是一個(gè)不可避免的問(wèn)題。在企業(yè)績(jī)效評(píng)估過(guò)程中，基于GB/T19580標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量績(jī)效評(píng)估工具沒(méi)有給出具體的指標(biāo)測(cè)評(píng)和綜合評(píng)價(jià)方法。因此，本文建立了基于GB/T19580標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上，利用云模型中的浮動(dòng)云和綜合云進(jìn)行質(zhì)量績(jī)效指標(biāo)的測(cè)量與合成。通過(guò)計(jì)算云模型相似度更加精確地確定企業(yè)質(zhì)量績(jī)效的成熟度等級(jí)。本文建立的基于云模型的多層次多指標(biāo)的質(zhì)量績(jī)效評(píng)價(jià)體系，每個(gè)分條款都有對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)云模型，不僅可以從整體上把握企業(yè)的績(jī)效水平，也可以由分條款的云模型識(shí)別企業(yè)的強(qiáng)項(xiàng)與弱項(xiàng)，幫助企業(yè)進(jìn)行診斷和績(jī)效改進(jìn)。同時(shí)，將質(zhì)量績(jī)效測(cè)評(píng)結(jié)果以圖形和數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)，使得計(jì)算過(guò)程更加的客觀、準(zhǔn)確、直觀，從而為組織測(cè)量質(zhì)量績(jī)效水平并實(shí)現(xiàn)績(jī)效的持續(xù)改進(jìn)提供了有效工具。