基于ANP的企業科技員工激勵體系研究

黃煥宗

(黎明職業大學,福建 泉州 362000)

在科技創新能力已經成為一個國家和地區核心競爭力的今天,產學研的合作構成了創新體系的重要組成部分。通過科技人員服務企業,把知識、技術從大學、科研院所轉移到企業內部并應用于價值創造,是企業提高創新能力,贏得競爭優勢的重要途徑,也是構建區域乃至國家創新體系的必要條件。在這個大背景下,深化科技人員服務企業的相關問題研究引起了很多學者的注意,在科技人員的激勵因素、機制和產學研相關方面的利益分配模式、機制等方面產生了一大批有借鑒意義的研究成果。以科技人員的激勵因素為例,王飛絨[1]通過對科技人員特征的總結,提出了包括自主環境的創造和多種激勵方式組合等強化科技人員激勵的5項對策。黃玲煒[2]從薪酬、股權、培訓及企業文化等方面探討了科技人員的激勵機制構建。王偉強[3]則利用網絡調查和問卷調查等調查工具,研究了激勵科技人員的主要因素,即:薪酬福利、領導素質、個體發展、企業發展、公平公正。此外,國內外的許多組織和個人也就這個課題進行了深入調查研究[3]。綜合來看,這些研究認為薪酬福利、發展空間、領導因素、公平情況等4個因素在企業科技員工的激勵方面占據主導地位。但同時,也存在著一些值得再深入研究的問題。首先是激勵因素的重要性問題,由于研究對象和研究方法的差異,不同的研究所獲得的激勵因素權重總是存在差異甚至大相徑庭;其次是激勵因素的可操作性問題,以往研究成果對激勵因素的選擇過于籠統,沒有細化到具體的指標,這對于現實執行顯然缺乏可操作性。

基于這個原因,一種定量和定性相結合,能體現科技人員激勵因素中各指標間相互關系和各指標權重的研究方法將是科技人員激勵機制研究的重要補充。本文利用網絡層次分析法 (ANP)理論建立科技人員激勵因素指標體系,并研究了在此基礎上確定指標權重的方法。

1 科技人員激勵因素研究

1.1 ANP方法簡介

過去對一個系統進行綜合評價、決策所建立的指標體系是遞階層次結構,而通過ANP方法,則可以擴展到網絡結構。網絡層次分析法 (AnalyticNetwork Process,ANP)是由Saaty教授1996年提出的,它提供了解決決策問題的一個總的框架。首先將系統元素劃分為兩大部分,第一部分稱為控制因素層,包括問題目標及決策準則。所有的決策準則均認為是彼此獨立的,且只受目標元素支配。控制因素中可以沒有決策準則,但至少有一個目標,是典型的遞階層次結構。第二部分為網絡層,它是由所有受控制層支配的元素組組成的,其內部是互相影響的網絡結構[4]。

1.2 指標體系

以薪酬福利 (B)、發展空間 (C)、領導因素(D)、公平情況 (E)等四個因素為主指標,在此基礎上細化出有利于具體操作的元素指標,構成指標體系 (圖1)。

圖1 科技人員激勵因素指標體系

1.3 權重確立

1.3.1 因素影響分析 上述步驟建立了三層指標體系,這個體系包括了4個主要元素組,這些主要元素組之間及各子元素之間的關系都不是獨立的,而是相互之間有依存關系和反作用關系。如領導因素影響薪酬福利,企業公平情況又必然反作用于發展空間。又如,團隊精神決定了影響了公司文化等等。很明顯,人為機械的把各個因素分離開來評分的評價方式不能全面的反映能夠激勵科技人員的因素所在。基于ANP方法可以建立這4個主因子元素組之間的網絡關系,稱為外部依賴關系,這種相互關聯的結構更能反映出企業可持續發展因素之間的內在聯系,具有系統性和科學性。主要指標間的相互關聯關系可以用圖2表示。

圖2 科技人員激勵主要指標影響網絡圖

而各個元素之間也存在相互影響關系,為研究方便,我們這樣規定:假設在同一層次上有n個因素,對于給定的第i個因素和第j個因素作相互比較判斷,對照表1所示“1～9標度”,便可以得到一個表示相對重要性的數字uij,uij的確定可通過專家評議或者小組討論的方式確定。

1.3.2 因素權重的計算 在確定了科技人員激勵因素指標元素影響關系uij之后,可以進行各因素權重的計算,其步驟如下[5]:

表1 1～9標度表

步驟1:超矩陣W的建立。設ANP的控制層中有元素p1,p2,…,p m,控制層下網絡層有C1,C2,…,CN,其中Ci中有元素ei1,ei2,…,ein i,i=1,2,…,N。以控制層元素p s(s=1,2,…,m)為準則,以Cj中元素ejk(k=1,2,…,nj)為次準則,將元素組Ci中元素按其對ejk的影響力大小進行間接優勢度比較,即在準則p s下構造判斷矩陣:

并由特征根法得權重向量wi1(jk),wi2(jk),…,w ini(jk)。對于k=1,2…,ni重復上述步驟,得到式(1)所示矩陣Wij。

Wij的列向量指的是Ci中的元素ei1,ei2,…,eini對Cj中元素ej1,ej2,…,ejnj的影響程度所得到的排序向量。如果Cj中元素不受Ci中任何元素影響,則Wij=0。對于i=1,2,…,N;j=1,2,…,N的情況,重復上述步驟,最終可獲得準則ps下的超矩陣W。

步驟2:權重向量的確定。在超矩陣W中,元素Wij反映元素i對元素j的一步優勢度;還可以計算W2,其元素wij2表示元素i對元素j的二步優勢度,W2仍然列為歸一化矩陣,以此類推,可以計算W3,W4,…,當W∞存在時,W∞的第j列就是準則p s下網絡層中各元素對于j的極限相對權重向量。即:

其中每一行的數值,即為相應元素的局部權重向量;當某一行全部為0時,則相應的局部權重為1。將局部權重按元素順序排列即得到局部權重向量。

該運算的實現可以通過軟件super decision來完成[6]。通過這個步驟得出了科技人員激勵因素指標體系中各因素的排行情況,也就是在進行科技人員激勵時各項政策實施的優先情況。

2 結論

本文提出用網絡層次分析法方法建立科技人員激勵因素評價體系和求解指標權重是一種新的嘗試。通過研究,本文建立了科技人員激勵因素的細化指標體系,并提出了權重的計算模型。根據這一模型,科技人員激勵機制的研究理論得到進一步豐富,并可為決策部門提供參考。

[1]王飛絨.科技人員特征及其激勵 [J].科技與管理,2003(5):121-125.

[2]黃玲煒.長沙礦冶研究院科技人員激勵機制研究 [D].中南大學,2007.

[3]王偉強.知識員工激勵因素的實證研究及中外比較分析[J].電子科技大學學報,2008,10(2):39-44.

[4]SAATY T L.Decision Making with Dependence and Feedback[M].Pittsburgh.PA:RWS,1996.

[5]王蓮芬.網絡分析法 (ANP)的理論和算法 [J].系統工程理論與實踐,2001(3):44-50.

[6]劉睿,余建星,孫宏才,等.基于ANP的超級決策軟件介紹及其應用 [J].系統工程理論與實踐,2003(8):141-143.