层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评价中的应用
运用层次分析法构建国有企业绩效评价体系
运用层次分析法构建国有企业绩效评价体系引言：伴随着市场经济的发展，国有企业在市场竞争中扮演着重要角色。
如何准确评价国有企业的绩效，是政府和企业界共同关注的问题。
本文将运用层次分析法构建国有企业的绩效评价体系，以提供决策支持和参考依据。
一、层次分析法的原理层次分析法是一种定性和定量相结合的多准则决策方法。
它的基本原理是将一个复杂问题分解为多个层次的准则，并通过对每个准则的重要性进行定量分析，最终确定最佳方案。
1.1 层次结构为了构建国有企业绩效评价体系，我们可以将其划分为四个层次：目标层、准则层、子准则层和方案层。
目标层代表国有企业的总体目标，准则层代表实现目标的关键要素，子准则层代表各个准则的分项指标，方案层代表具体的绩效评价方案。
1.2 评价指标的构建在子准则层中，我们需要构建合适的评价指标来实现对国有企业绩效的评估。
根据国有企业的特点和市场运作的要求，常见的评价指标可以包括：盈利能力、成本控制能力、创新能力、市场占有率、员工满意度等。
二、构建国有企业绩效评价体系的步骤根据层次分析法的原理，我们可以按照以下步骤来构建国有企业的绩效评价体系。
2.1 设定目标首先，国有企业的目标应该明确并与企业发展战略相一致。
例如，我们可以设定目标包括提高利润、降低生产成本、提升员工满意度等。
2.2 确定准则在确定准则层时，我们需要针对实现目标的关键要素进行考量，如盈利能力、成本控制能力、创新能力等。
可以通过专家咨询、调查问卷等方式进行搜集和筛选准则。
2.3 确定子准则和权重在子准则层中，我们需要细化每个准则的分项指标，如盈利能力可以包括利润率、资产回报率等。
然后我们需要通过专家判断或调查问卷等方式获得每个指标的相对权重。
2.4 建立方案层在方案层中，我们根据子准则和权重来进行具体的评价方案设计。
例如，为了评估盈利能力，我们可以选择计算利润率和资产回报率等指标，然后通过计算得到一个综合得分。
2.5 评价和改进最后，我们需要对构建的绩效评价体系进行评价和改进。
灰色关联分析法在高速公路标准化管理绩效评价中的应用
灰色关联分析法在高速公路标准化管理绩效评价中的应用宋皓【摘要】Gray relative analysis method can be used to process the information not completely clear gray system, the accuracy is higher for the evaluation problem of small sample index without rules. For the uncertainty in expressway standard management system and management performance evaluation study deletion ,we firstly set the index grading standards and determine the weight of each index by AHP,and then use the gray correlation analysis method to establish the highway standardized management performance evaluation model. According to the comprehensive evaluation of six Henan Province Highways standardized management,the results show that the method can make the researcher to understand highway standardized management present situation more intuitively, and accurately,and provide references for the improvement direction.%灰色关联分析法针对信息不完全明确的灰色系统，能够提高小样本无规律指标的评价问题的准确性。
基于灰色层次分析法的学习型企业知识管理绩效评估(精)
基于灰色层次分析法的学习型企业知识管理绩效评估李英江，白炳泉姚远于俊杰(信息工程大学信息工程学院,河南郑州 450002）摘要：本文从学习型企业知识管理的理论基础入手,借用平衡计分卡方法分析构建学习型企业知识管理绩效评估指标体系，并运用灰色层次分析综合评估模型对学习型企业知识管理绩效进行了实证分析。
关键词：灰色层次方法；学习型企业;知识管理；绩效评估1 学习型企业知识管理绩效评估的内涵知识管理（Knowledge Management,简称KM）是在经济全球化和知识经济时代管理领域产生的一次新的革命.知识管理逐渐成为“人类信息管理活动迄今为止最高级的形式和最［1］新发展阶段”。
学习型企业要培养弥漫于整个组织的学习气氛、充分发挥员工的创造性思维能力，同时,学习型企业倡导团队学习，用创新提升企业核心竞争力，并且要将学习与工作相融合，而学习、创新的根源在于知识，因此对于学习型企业来说，知识管理是其生存的必修课。
企业知识管理是以知识为核心，通过对企业知识资源的获取和传播,有效的学习与共享，创新与应用,从而提高企业创造价值能力的管理活动，因而受到众多企业的重视。
企业知识管理的提出已经有十几年的历史，美国《福布斯》杂志于1998年4月发表的一篇文章,题为“迎接知识经济”这篇文章提出了知识管理的相关概念，并阐述了知识管理与信息管理的不同之处.Wiig认为知识管理涉及自上而下地监测、推动与知识有关的活动，使用知识以提高其价值［2］。
阿比克认为知识管理是“对企业知识的识别、获取、分解、使用和存储"。
Masie认为知识管理是一个系统地发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善员工对特定问题的理解[3］。
Lotus Notes公司认为，知识管理的实施能够从不同程度提高企业面对日益变化的环境的反应能力，并针对不同的变化能够采取相应的反应措施，并且贯穿于组织的发展过程之中[4］.知识管理是在瞬息万变的市场环境下，为了提高企业的应变能力和创新能力，综合运用现代计算机技术、通讯技术和网络技术,对企业的内外部知识进行有效的开发、利用和管理，最终实现各种资源(如财力、物力、人力、时间等资源）的最佳组合和有效利用，并有助于企业在这个过程中形成核心技术和核心竞争力，同时还能够通过提高企业员工素质等途径有效培育企业文化，形成自有特色.学习型企业知识管理的成绩和效果，需要一个科学的绩效评估体系，它有助于企业知识管理的改进。
AHP在绩效考评中的应用
AHP在绩效考评中的应用天津财经大学国贸系研究生曹杰摘要:绩效考评是企业加强管理、提高效益的重要手段。
其方法有很多种，有定性的，也有定量的，而层次分析法是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。
本文将结合实际例子，并运用相关软件，以最便捷的方法将层次分析法在绩效考评中加以应用。
关键词：层次分析法（AHP）绩效考评应用管理正文：一、层次分析法简介层次分析法(The Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学萨蒂(Thomas Saaty)教授于20世纪70年代提出的。
该分析法是一种定量与定性相结合，将人的主观判断用数量形式表达出来并进行科学处理的方法，因此，更能较准确地反映社会科学领域的问题。
层次分析法虽然有深刻的理论基础，但其表现形式非常简单，很容易被人理解、接受。
同时，由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，因此，这一方法得到了较为广泛的应用。
二、引言所谓绩效考评，就是针对企业中每个员工承担的工作，应用各种科学的定性和定量方法，对员工行为的实际效果及其对企业的贡献或价值进行考核和评价。
目前国外已经形成了由传统方式到静态定量分析到强调潜力与成长需要阶段到目标管理考评阶段的过渡。
而国内还是由员工直接上级进行考评，往往凭个人主观经验进行判断，存在一些同现代企业的改革与发展不相适应的弊端，因此我们更需要把AHP引入到企业的绩效考评之中。
三、模型的建立步骤一：构造层次分析图某组织为了促进组织战略目标的实现，鼓励员工努力工作，引入了绩效管理系统。
每年对员工的绩效进行评估，根据评估的结果，对员工进行相应的奖励或惩罚措施，保证绩效管理的效果。
现组织内某一部门有4名员工：甲、乙、丙、丁，考核因素共有4个方面共11项，绘制层次分析图如下：步骤二：构建判断矩阵（正互反矩阵）1. 根据公司发展的战略和价值观念为准则，由考评小组首先对德、能、勤、绩在绩效考评中的重要性进行两两比较；再对C1~C10 在能、勤、绩中的比重进行两两比较；最后以B1+C1~C10 这11个指标为准则，参照每个人在工作中的表现和工作业绩，对甲、乙、丙、丁进行两两比较。
层次分析法在武警医院科室绩效评价指标体系构建中的应用
１ 对象 与方法 ．
同理 可 得 ：
０． ７５ ４ ６
＝１ ４ ６ ， ＝０ ７ ３ ， ． ７ ７ ｗ３ ． ８ ２
＝
按 ＝ｗ／∑ ｗ 计算归一化权重系数 ｗ 得： ， 。
＝ 面 ＝ ．９ ８ ０ ３８
４ 并 按照 ｃ 值 由大 到小进行 排 序 。 ， ， 从表 ５可发 现 ， Ｆ病 区按 收 入排在 第 ６位 ， 使用 新 的指标 评价 体 系进行评 价 后 ， 由于 该 科 室在 为 “ ” 兵 服
务 和综 合素 质 方 面发 展 较 好 ， 终 排 名 升 至 第 １位 。 最
际 的评 价指标 体 系是实 现 这 一宗 旨的重１
按Ｗ ＝￣ １１￣ｉ计算初 始权重 Ｗ ＝ ／ １２． 一 ａａ ￣ ｍ ａ 。
１× １ １ ×３ ×３ ２ ＝ １ ８１ ９ ．３ ．５ ． ４
通过实 际工作 积 累构建 武 警 医 院绩效 评 价体 系 （ 兵 为 服务部 分 ） 并 利 用 该 指 标 体 系 对 我 院 临 床科 室 进 行 ，
分别 计算 出第二 层 、 三层 计算结 果 。 第
结 果
指标 分为 “ 同等 重要 ” “ 到 绝对 重 要 ” 五个 等级 。对 目 标树 进行逐 层对 比打分 ， 建立 成对 比较判 断优选 矩 阵 ， 计算 出各级 指标 的归 一化 权 重 ， 终 确定 各 级 指标 的 最
４． ０ ２ ０３
Ｃ ：（ ． ０ ３— ） （ ／ ４ ２ ０ ４ ／ ４—１ ＝ ． ６ ８＜ ． ０ ） ０ ０ ６ ０ １
Ｃ Ｒ：Ｃ／ Ｉ＝ ． ６ ８ ０ ９＝０ ７ ２＜ ． ０认 为 第 ＩＲ ０ ０ ６ ／ ． ．４ ０ １ 层 子 目标各项 权重 判断 无逻辑 错误 。按 照 以上 方法
层次分析和模糊熟悉在高校教师绩效评价中的应用
层次分析和模糊熟悉在高校教师绩效评价中的应用绩效评价是高校教师日常工作中非常重要的一环。
对教师的绩效评价不仅可以帮助教师及时检视自身的工作表现，有针对性地改进自己的工作方法，还可以为高校合理配置优秀教师资源、提高教育质量提供参考依据。
而层次分析和模糊熟悉等多种方法在高校教师绩效评价中应用广泛，本文将从两种方法的特点和运用角度进行阐述。
首先，层次分析法是一种用于帮助人们做出决策的定量技术。
在教师绩效评价中，层次分析法可通过逐级分解、对比各项指标的重要性，确定不同指标的权重，进而综合评价教师的工作表现。
具体而言，教师绩效评价存在许多指标因素，如教学水平、科研能力、师生互动等，而这些指标因素之间的重要程度却往往不同。
层次分析法可通过构建由上到下的层级结构，逐层对参数之间的比较和分析，最终确定各项指标的权重和分值体系。
该方法在高校教师绩效评价中的运用，不仅能够准确测量教师的工作效率、质量及卓越表现，也能为个性化因材施教的培养模式提供指导建议，提高教育质量，更好地满足学生和社会的需求。
其次，模糊熟悉的方法则是一种用于处理不确定性、模糊性问题的数学方法。
在教师绩效评价中，模糊熟悉方法可以利用集合论中的模糊综合评价法，把检查的每项指标运用三角模糊数表现出来，然后利用其重要程度或排序关系，采用模糊等级法对教师工作进行评价。
模糊熟悉的方法不仅能够依据数学模型，得出相对准确的教师工作能力评价结果，而且可以在评价过程中，在保证评价结果相对准确的前提下，体现“人文”的因素，如对评价结果的理解、谅解、接受程度等。
总体而言，高校教师绩效评价需要对教师的能力、成果、效应进行研究和评价。
层次分析法和模糊熟悉方法作为现代决策科学方法之一，在教师绩效评价中的运用取得了良好的效果。
其中，层次分析法在逐级分解且细致的过程中，精度相对较高；模糊熟悉方法则能够体现人文和因材施教的特点，更加全面。
因此，在实际运用中需要综合考虑多种或结合原理互补的方法，在专业性、科学性和全面性上进行协调，以全面、准确、公正地评价教师的工作表现。
层次分析法在员工绩效评价中的应用
第33卷第4期华北电力大学学报Vol.33,No.42006年7月Journal of North China Electric Power UniversityJul.,2006收稿日期：2005-12-26.作者简介：杨少梅(1977－),女,华北电力大学工商管理学院讲师.层次分析法在员工绩效评价中的应用杨少梅（华北电力大学工商管理学院，河北保定071003）摘要：针对员工绩效评价中的指标确立和合理量化问题，建立包括工作能力、品德、学识在内的更全面的指标评价体系，应用层次分析法构建综合评价模型，并给出综合评价分值的计算公式。
结合案例进行员工绩效评价分析，结果表明层次分析法提高了相关评价的合理性和准确性。
关键词：层次分析法；员工；绩效；指标体系；评价模型中图分类号：F224.0文献标识码：A文章编号：1007-2691(2006)04-0096-03Application of AHP to staff achievements evaluationYANG Shao-mei(School of Business and Administration,North China Electric Power University,Baoding 071003,China )Abstract:To solve the problem of index establishment and quantification in staff achievements evaluation,a comprehensive evaluation index system including capacity,virtue and knowledge is proposed.The AHP (analytical hierarchy process )is used to construct the comprehensive evaluation model.The formula of comprehensive evaluation score is presented.The system is applied to a case.The result indicates that the system is valid.Key words:AHP;staff;achievements;index system;evaluation model引言现实的员工绩效评价工作中存在许多应当改进的方面，如指标怎样确立才更公平、怎样做到合理量化、权重如何分配更准确等。
灰色系统理论视角下企业绿色营销绩效管理评价
灰色系统理论视角下企业绿色营销绩效管理评价内容摘要：本文通过对企业绩效、生态环境绩效和社会绩效等三个方面的绿色营销绩效评价指标的选用，运用灰色系统理论对企业的绿色营销绩效进行了综合的评价。
通过建立灰色多目标模型，提高了企业对绿色营销绩效评价分析的可信度，为企业加强对绿色营销绩效的管理与控制提供了科学的依据，同时为企业改善绿色绩效管理的薄弱环节，并实施有效控制提供一些帮助。
关键词：灰色系统理论绿色营销绩效绩优度层次分析法引言灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授于19世纪80年代初创立并发展的理论，它把一般系统论、信息论和控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统，结合运用数学方法发展的一套解决灰色系统的理论和方法，20多年来，灰色系统理论引起了国内外学者的广泛关注。
灰色系统理论已成功应用到工业、农业、社会、经济等众多领域，解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题。
灰色系统是指“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”，“贫信息”的不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界，实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。
随着经济的发展，消费观念的转变，绿色消费的兴起，市场营销将迎来一个全新的时代—绿色营销。
在激烈竞争、不断变化的市场上，企业在绿色营销观念的指导下，必须不断进行营销组合策略的创新，动态地评价与控制各项营销活动，及时地发现问题、解决问题，这样才能增强企业的绿色营销绩效。
由于绿色营销活动涉及企业自身的发展对社会、经济的影响等，是一个复杂的大系统，而且反映其绩效的某些指标很难准确地量化和统计，在进行绿色营销绩效集成评价时，常常很难判断反映绿色营销绩效优劣的信息的完备性，难以精确地描述，因此可以应用灰色系统有关理论进行研究与评价。
绿色营销绩效管理指标体系构建对于一个企业来讲，绿色营销绩效就是其在绿色营销活动中的投入与产出的比较。
传统的企业中，可能会追求更少的人力、物力、财力的投入，而其所获得的销售量、利润率、市场占有率等指标会尽可能的高。
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层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评估中的应用
施狄峰
摘要 绩效考核的评估是帮助企业维持和提高生产力、实现企业经营目标的手段之一，它一个复杂的大系统，一般企业的绩效评估是建立在关键考核指标得分乘以权系数的线性关系的基础上，但如果有两个下属分公司考核得分分别是97分和94分，究竟它们都属于优，还是一个是优、一个是良，原先的方法显然无法判断。
笔者运用运筹学决策分析法的层次分析法和灰色系统理论的灰聚类法两种方法对绩效加以评估，能将被考核企业的经营情况很清楚地区分开来，分类排序出来。
关键词 绩效评估 层次分析法 灰色聚类分析法
设以某公司下属11个分公司绩效考核情况数据为例，记为K C B A i ,, ;并选取经营效绩考核中三个指标记为*
*
*
3,2,1。
一、用层次分析法： 1、权重设置：
123ij 2所示系数。
得到矩阵A=(a ij )3×3矩阵A 为经营效绩的判断矩阵。
A=
相应的特征向量为：
B 3=( 0.45 0.40 0.15 )T
得出3个考核指标权重分别为0.45、0.40、0.15
2、类似地根据表3可用特征向量法求下属11个分公司相对于上述3个指标中每一个的权系数。
成对比较的
指标*1：
表4
指标*2：
表5
指标*3：
表6
3、由此可求出3个指标的相应特征向量，按列组成矩阵B3。
B3=
若记B k为第k层次上所有因素相对于上一层上有关因素的权向量按列组成的矩阵，则第k层次的组合权系数向量W k满足：
W k=B k·B k-1··········B2·B1
由W3=B3B2=(0.0938 0.1050 0.0815 0.0944 0.1013 0.0721 0.0926 0.0965 0.0979 0.0745 0.0903 )T
可以得出以下11个分公司经营绩效排名：
表7
以上矩阵特征向量的计算是根据方根法近似计算。
二、用灰色聚类分析法：
上例经营效绩考核中三个指标为聚类指标，记为*
*
*
3,2,1；以好、中、差为三个考核结果等级，记为k =1,2，3；以下按11个分公司3个考核指标(表3数据)进行聚类。
第一步、给出聚类白化值ij d (如果灰类的白化值相差很大，应先作无量纲处理)
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥⎥
⎥
⎥⎥
⎥
⎥⎥
⎥
⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=11.100.189
.098.071.082.092.014.100.107.111.195.006.100.196.010.164.079
.026.106.105.113.198.000.101.179.090.007.110.116.105.197.002.1ij d 第二步、确定灰类的白化函数
设jk f 为j 项考核指标第k 个灰类的白化函数。
*1 考核指标好的灰数为),1.1[11∞∈⊗，表示*1 考核指标在1.1以上就算好；
*2 考核指标好的灰数为),1.1[21∞∈⊗，表示*2 考核指标在1.1以上就算好；
*3 考核指标好的灰数为),2.1[31∞∈⊗，表示*1 考核指标在1.2以上就算好；
*1 考核指标在0.9左右为中，]9.0[12ξ±∈⊗；
*2 考核指标在0.9左右为中，]9.0[22ξ±∈⊗；
*3 考核指标在1.0左右为中，]0.1[32ξ±∈⊗；
*1 考核指标在0.8以下为差，]8.0,0[13∈⊗；
*2
考核指标在0.8以下为差，]8.0,0[23∈⊗； *3
考核指标在0.9以下为差，]9.0,0[33∈⊗； 第3步、求标定聚类权jk r ，利用公式m k r n
j jk
jk
jk ,3,2,1,*
*
1 ==
∑=λ
λ可求得*1考核指标属于好的权11r 为
324.02
.11.11.11
.131211111311
11
11*
*
=++=++=
=
∑=λλλλλ
λj j r
同理，*
2考核指标属于好的权21r 为0.324； *
3考核指标属于好的权31r 为0.353； *1考核指标属于中的权12r 为
321.01
9.09.09
.03222121231
2
12
12*
*
=++=++=
=
∑=λλλλλ
λj j r
同理，*
2考核指标属于中的权22r 为0.321； *
3考核指标属于中的权32r 为0.357；
*1考核指标属于差的权13r 为 32.09
.08.08.08
.033231313313
13
13*
*
=++=++=
=
∑=λλλλλ
λj j r
同理，*
2考核指标属于差的权23r 为0.32；
*
3考核指标属于差的权33r 为0.36；
第四步、求聚类系数ik σ，利用公式∑==
*
*
1)(n j jk ij jk
ik r d f
σ可得第1个分公司属于好的聚类系数11σ
∑==*
*
3111111)(j j j j r d f σ=311331211221111111)()()(r d f r d f r d f ++
=353.0)05.1(324.0)97.0(324.0)02.1(312111⨯+⨯+⨯f f f
图1 查图1(1)，(4)，(7)，有
927.0)02.1(11=f ，882.0)97.0(21=f ，875.0)05.1(31=f
8950.0353.0875.0324.0882.0324.0927.011=⨯+⨯+⨯=σ
第1个分公司属于中的聚类系数12σ
∑==*
*
3121212)(j j j j r d f σ=321332221222121112)()()(r d f r d f r d f ++
=357.0)05.1(321.0)97.0(321.0)02.1(322212⨯+⨯+⨯f f f
查图1(2)，(5)，(8)，有
867.0)02.1(12=f ，922.0)97.0(22=f ，95.0)05.1(32=f
9134.0357.095.0321.0922.0321.0867.012=⨯+⨯+⨯=σ
第1个分公司属于差的聚类系数13σ
∑==*
*
3131313)(j j j j r d f σ=331333231223131113)()()(r d f r d f r d f ++
=36.0)05.1(32.0)97.0(32.0)02.1(322313⨯+⨯+⨯f f f 查图1(3)，(6)，(9)，有
8.0)02.1(13=f ，845.0)97.0(23=f ，875.0)05.1(33=f
8414.036.0875.032.0845.032.08.013=⨯+⨯+⨯=σ
第五步、构造聚类行向量
对于第1个分公司的聚类行向量记为1σ [][]8414.09134
.08950
.01312111==σσσσ
第六步：聚类
由于第1个分公司聚类向量中，以12σ为最大，所以第1个分公司属于第2类，即考核结果为中，同理可求：
[][]7569.08100.09629
.02322212==σσσσ [][]9378.09563.07949.03332313==σσσσ
[][]8202.08884.09157
.0434241
4==σσσσ [][]7438.07954.09748.05352515==σσσσ [][]9399.08314
.07449
.06362616==σσσσ [][]8475.09204.08891.07372717==σσσσ [][]8151.08812.09188.08382818==σσσσ [][]8368.08491.08893
.09392919==σσσσ
[][]9701.08956
.07388
.010*******
10==σσσσ
[][]8525.09206
.08832
.011311211111==σσσσ
聚类的总结果是：
好的分公司有：B 、D 、E 、H 、I 中的分公司有：A 、C 、G 、K 差的分公司有：F 、J 。
四、结论：
层次分析法和灰色聚类分析法所得的结果完全一致。
层次分析法用矩阵法来计算，从理论上讲较为合理，而且有数学推导证明。
其次如果要调整考核指标权重，只需调整相关的系数矩阵即可，而且相关矩阵还可作为效绩评价定量分析的依据；同时能将矩阵转换成曲线或图表格式，使考核结果一目了然。
层次分析法可以得到绩效评估的排序，但无法做到分类，灰色聚类分析法恰好弥补其不足。