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。