基于层次分析法的企业研发人员绩效考核与激励管理研究.doc

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基于层次分析法的企业研发人员绩效考核与激励管理研究
　　摘要：本文从研发人员的特征出发,并结合相关评价方法的理论,基于BSC(平衡计分卡)对研发人员的绩效考核指标进行全面地规划设计,并以此提炼出三个层次序列,建立绩效评价矩阵,并利用层次分析法科学地计算出四个维度的权重,遵循定性和定量方法相结合的原则,设计出一套较科学的针对企业研发人员绩效考核体系,对企业的研发人员绩效考核提供参考性建议。
　　关键词：研发人员层次分析法绩效考核激励
　　一、前言
　　企业的研发活动具有高度的不确定性,是一种探索性、创造性的工作。随着现代科学技术的发展,这种不确定性表现得越来越强。研发人员头脑中的知识、技能和不断创新的能力可以说是企业的一项重要的核心竞争力,这是一种无形的资源,需要企业投入安规的设备和资源,但是确实企业无法完全控制的。由于研发活动高度依赖于研发人员的知识和创新决策能力,因而会随着研发人员的流动而流动,研发人员的流失将会给企业带来商业机密和专有技术的流失,同时还会是企业承受较大的招聘和培训成本。由于现今的绩效考核方法名目众多,大多企业生搬硬套,没有科学地依据相关理论和实际进行合理地选择,使得企业对员工,特别是研发人员的绩效考核存在着问题。
　　二、相关理论和方法介绍
　　(一)BSC(平衡记分卡)①
　　平衡计分卡由Kaplan和Norton于1992年提出,建立了包括财务、客户、内部业务流程、学习与成长四个维度的评价准则,兼顾短期和长期的目标,结合主观和客观的评价方法,以不同的视角对绩效进行考核,从而达到全局的优化。
　　(二)层次分析法 ②
　　层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是由美国学者T.L.Saaty在1970年提出的一种多目标的决策方法,是一种定性分析和定量分析相结合的分析方法。基本思想是:基于各要素间的隶属关系按照目标层、准则层、方案层的递阶序列建立层次分析结构模型,根据一定客观现实的主观判断,对所属层次中的要素进行两两比较,通过数学的计算及检验,获得相对重要性权数。
　　三、研发人员的工作特征及绩效考核方法的选择
　　(一)工作时间弹性化和工作产出滞后性及关联性
　　研发人员的工作时间一般是弹性的,无法具体衡量他们的工作时间,研发人员的劳动成果往往是新工艺、新产品、新服务,其产出在短时间内无法进行体现,而工作成果转化成经济利润还要受制于企业内外的其他资源。因此对他们考核指标的设计应注重以结果为导向,考核方法应结合定性和定量方法,以定性考核为主。
　　(二)自我意识较强,流动性较大
　　由于研发人员在技术方面的特长,他们具有独立的意见和观点,而与其他部门的同事接触不多,工作具有独立性和创新性,研发人员作为高素质、高层次人才,更注重自身价值的实现,这是造成研发人员流动性大的主要原因。所以对他们的绩效考核应适当设计团队意识的指标和研发人员的满意度指标,即应该注重从研发人员自身发展的角度出发,来设计相应的指标。
　　四、绩效评价体系的设计
　　(一)绩效评价指标的设定
　　首先基于BSC(平衡积分卡),我们从四个维度进行一级指标定义的设计,并进行分解,设计出具体的衡量指标,从而建立了关于研发人员的绩效评价矩阵:流程角度(创新技能指标B1),分为项目改良计划次数(C1)技术创新贡献次数(C2)技术产品创新周期降低率(C3)调研客户需求成果数(C4);财务角度(财务贡献指标B2),分为产品销售收入占总收入比例(C5)预算经费使用率(C6)研发项目投入产出比率(C7);客户角度(客户导向指标B3),分为客户满意度提升率(C8)客户保持率(C9)新增客户数(C10);学习与成长角度(自我价值实现指标B4),分为员工满意度(C11)团队协作创新成果数(C12)职工离职率(C13)
　　针对BSC的四个维度,分别定义为研发人员绩效考核指标的一级指标矩阵B(B1,B2,B3,B4),根据各维度的所要求达到的目标,分别进行了二级指标的设定,即具体衡量指标矩阵C(C1,C2,…C13)。
　　(二)层次分析法对研发人员绩效考核四维度研究
　　1.递阶层次结构
　　基于BSC的四个维度,把企业的战略目标作为目标层,一级指标矩阵B(B1,B2,B3,B4)作为准则层,二级指标即具体衡量指标矩阵C(C1,C2,…C13)作为方案层,从而确定层次分析法的三个递阶层次,即目标层、准则层、方案层,建立分析结构模型。
　　2.构造判断矩阵
　　本文主要根据相关的人力资源专家、绩效考评研究员和企业的研发部负责人等8位专业人士进行各要素的比较分析,作出专业、客观、准确的判断,根据层次分析法有关的权重标度,构造各维度的判断矩阵:
　　3.计算各个维度指标的权重(以创新技能指标B1为例)
　　首先,计算判断矩阵每一行因素的积Mi,Mi=cij(i=1,2,…,p),则M1=5,M2=144,M3=0.167,M4=0.008;
　　其次,求各行Mi的P次方根:Wi'=,则W1'==1.495,W2'==3.464,W3'==0.639,W4'==0.299;
　　最后,对Wi'作归一化处理,得到各维度指标的权重Wi,Wi=,则W1=0.254,W2=0.587, W3=0.108,W4=0.051;
　　4.进行判断矩阵进行一致性检验
　　第一步,用权数向量W=(W1,W2,…Wp)’右乘判断矩阵C,得到一个P阶列向量CW,按公式:?姿max =计算出判断矩阵C的最大特征根?姿max =4.099; 第二步,计算衡量判断矩阵偏离一致性的指标CI,CI=,则CI=0.033;第三步,通过查随机一致性标准(RI)表,计算出随机一致性比率CR,即CR=,当P=4时,RI=0.9,则CR=0.037 <0.1,通过了一致性检验。
　　RI取值见下表:
　　同理可推得其他维度指标的随机一致性比率CR如下:创新技能指标B1是0.037, 财务贡献指标B2是0.058,客户导向指标B3是0.003,自我价值实现指标B4是0.015,均小于0.01,均通过一致性检验。
　　5.综合计算结果:
　　CI总=0.027,RI总=0.757,CR总=
　　0.036<0.1,通过一致性检验,说明计算出的指标权重具有逻辑,是科学的。
　　得到的研发人员的绩效考核指标权重:创新技能指标0.233,财务贡献指标0.395,客户导向指标0.344.自我价值实现指标0.028。
　　6.绩效考核指标权重分析
　　由最终的绩效考核指标权重表可以看出,研发人员的考核应该注重结果和产出的考评,最终表现为财务的贡献和客户的保持和扩大,但同时也应该注重研发人员的过程考核,而因为研发人员本身的独创性,应适当考虑自我价值实现指标,只有把定性和定量考核相结合,结果导向为主,兼顾过程监控,这样才能真正地对研发人员的绩效进行合理地评估。
　　五、应用
　　该方法所算出的数据在应用的过程中,首先是要根据所设立的指标体系统计出相应的得分,然后将得分带入公式X=a*x1 b*x2,c*x3 ……(其中a、b、c……为所算出的指标的权重,x1、x2、x3……为各指标的相应得分)所算出的X,越大说明绩效成绩越高,可以用以参照作为人力资源各项其他模块应用。
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