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層次分析法確定平衡計分卡中業(yè)績評價指標權(quán)重的分析

2017-08-24 21:11:52馬欣穎
商場現(xiàn)代化 2017年13期
關(guān)鍵詞:層次分析法

馬欣穎

摘 要:平衡計分卡作為一種全新的業(yè)績評價體系,不僅能夠確定企業(yè)的戰(zhàn)略目標和衡量指標,還可以將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為行動。作為戰(zhàn)略管理的工具的平衡計分卡越來越受企業(yè)的喜愛,在對企業(yè)進行業(yè)績評價時,除了構(gòu)建業(yè)績評價指標,對指標權(quán)重的確定也非常重要。本文通過層次分析法來確定平衡計分卡的指標權(quán)重,從而為企業(yè)分析提供科學依據(jù)。

關(guān)鍵詞:平衡計分卡;業(yè)績評價;指標權(quán)重;層次分析法

一、引言

平衡計分卡是20世紀90年代由美國的卡普蘭和諾頓提出的一套全新的業(yè)績評價系統(tǒng),它是以企業(yè)戰(zhàn)略目標為基礎(chǔ),,可以幫助企業(yè)建立以戰(zhàn)略為導向的業(yè)績評價系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的業(yè)績評價系統(tǒng)不一樣的是,平衡計分卡引入了非財務指標,可以對傳統(tǒng)的業(yè)績評價系統(tǒng)做進一步的完善。平衡計分卡還將企業(yè)的長期目標與短期目標相結(jié)合,不僅設(shè)置了財務層面的短期指標,也設(shè)置了客戶滿意程度、內(nèi)部業(yè)務流程和學習與成長方面的長期戰(zhàn)略指標,而在設(shè)計平衡計分卡系統(tǒng)中面臨兩個主要問題:一是構(gòu)建合理的業(yè)績評價指標;二是確定指標的權(quán)重。指標體系的設(shè)計是對企業(yè)戰(zhàn)略的一種描述,設(shè)計的合理與否將直接影響戰(zhàn)略的實施情況;指標權(quán)重的大小則充分體現(xiàn)了平衡計分卡的資源再配置功能。關(guān)于指標的設(shè)計過程,已經(jīng)有很多文獻做過討論,本文將在假定企業(yè)業(yè)績評價指標體系是科學合理的基礎(chǔ)上,運用層次分析法來探討平衡計分卡中各個權(quán)指標權(quán)重的設(shè)計。

傳統(tǒng)的指標權(quán)重的確定大多采用專家打分法,這種方法的最大缺點是主觀因素影響大,而層次分析法恰好彌補這一缺陷,將定性問題定量化,為指標權(quán)重的確定提供合理的依據(jù)。

二、建立層次分析模型

1.建立層次結(jié)構(gòu)模型

在應用層次分析法分析決策問題時,我們可以分為三個層次:第一層是總目標,是以公司愿景為最終目標;第二個層次是準則層,是指為實現(xiàn)總目標而需要考慮的因素;第三層是方案層,是指為了實現(xiàn)目的而采取的方法和措施。A層代表第一層次(目標),B層代表第二層次(層面),C層代表第三層面(具體評價指標)。

2.建判斷矩陣

指標的權(quán)重就是指某一個指標相比于本層其他的指標而言所具有的重要性程度。為各個指標的重要性程度進行打分,發(fā)出問卷50份,有效問卷48份,采用1-9標度法,標度(1,3,5,7,9)分別對應(同等重要,略微重要,相當重要,非常重要,絕對重要),介于相鄰的級別之間用2,4,6,8表示。

3.層次單排序

計算判斷矩陣的最大特征值及其所對應的特征向量,得出層次單排序,確定各要素的相對權(quán)重。

4.一致性檢驗

對判斷矩陣進行一致性檢驗。一致性檢驗指標,其中n為矩陣階數(shù),λmax為最大特征根值,當矩陣具有完全一致性時,CI=0。CI值越大,矩陣的一致性越差;CI值越小,矩陣越接近一致性。隨機一致性比率CR=CI/RI,當CR<0.1時,判斷矩陣一致性通過檢驗。否則要對判斷矩陣進行重新調(diào)整,直至一次性檢驗通過。

三、層次分析法在連鎖超市中的應用

本文以一家以連鎖超市為主的中小企業(yè)為例,以此家公司實際情況為主,假定企業(yè)業(yè)績評價指標體系已經(jīng)合理構(gòu)建,通過層次分析法對指標權(quán)重的確定進行應用。

1.建立層次結(jié)構(gòu)模型

建立一個由致力于成為東北地區(qū)最強零售商A為目標層,以財務層面B1、客戶層面B2、內(nèi)部流程層面B3、學習與成長層面B4四個指標為準則層,以凈資產(chǎn)收益率C1、銷售利潤率C2、資產(chǎn)負債率C3、成本費用利潤率C4、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率C5、原有客戶保持率C6、新客戶獲得率C7、廣告費用投入率C8、市場占有率C9、客戶滿意度C10、客戶投訴次數(shù)C11、產(chǎn)品合格率C12、退貨率C13、商品周轉(zhuǎn)率C14、員工知識水平C15、員工培訓合格率C16、員工幸福度C17、員工培訓次數(shù)C18、員工保持率C19這19個指標組成指標層,其中準則層B1對應的是C1、C2、C3、C4、C5,準則層B2對應的是C6、C7、C8、C9、C10,準則層B3對應的是C11、C12、C13、C14,準則層B4對應的是C15、C16、C17、C18、C19。

2.構(gòu)建判斷矩陣

其中B1(1,2,4,3),B2(1/2,1,3,2),B3(1/4,1/3,1,1/2),B4(1/3,1/2,2,1)四個行向量組成矩陣A;C1(1,2,3,2,3),C2(1/2,1,3,2,3),C3(1/3,1/3,1,1/2,2),C4(1/2,1/2,2,1,2),C5(1/3,1/3,1/2,1/2,1)五個行向量組成矩陣B1;C6(1,3,4,2,1/2),C7(1/3,1,2,1/2,1/4),C8(1/4,1/2,1,1/3,1/5),C9(1/2,2,3,1,1/3),C10(2,4,5,3,1)五個行向量組成矩陣B2;C11(1,1/2,3,2),C12(2,1,4,3),C13(1/3,1/4,1,1/2),C14(1/2,1/3,2,1)四個行向量組成矩陣B3;C15(1,1/2,1/3,1/2,1/4),C16(2,1,1/2,1,1/3),C17(3,2,1,2,1/2),C18(2,1,1/2,1,1/3)C19(4,3,2,3,1)五個行向量組成矩陣B4。

3.層次單排序

通過計算各矩陣的特征向量及最大特征值,得到以下結(jié)果:判斷矩陣1的權(quán)重向量WA=(0.4658 0.2772 0.0959 0.1611),最大特征值λmax=4.0313;判斷矩陣2的權(quán)重向量WB1=(0.3553 0.2153 0.1151 0.1733 0.0863),最大特征值λmax=5.1764;判斷矩陣3的權(quán)重向量WB2=(0.2618 0.0986 0.0624 0.1610 0.4162),最大特征值λmax=5.0686;判斷矩陣4的權(quán)重向量WB3=(0.2772 0.4658 0.0960 0.1611),最大特征值λmax=4.0313;判斷矩陣的權(quán)重向量WB4=(0.0794 0.1373 0.2442 0.1373 0.4017),最大特征值λmax=5.0354。

4.一致性檢驗

矩陣1:CR=0.0115<0.1,矩陣2:CR=0.0393<0.1,矩陣3:CR=0.0153<0.1,矩陣4:CR=0.0116<0.1,矩陣5:CR=0.0079<0.1,可以看出以上判斷矩陣的一致性檢驗通過。

四、結(jié)論

通過計算可以看出,企業(yè)最看重的凈資產(chǎn)收益率,占16.55%,可見企業(yè)非??粗剡\用自有資本的效率,排在第二的是客戶滿意度,占比11.54%,也可以看出來和客戶接觸最直接、最頻繁的零售企業(yè)平時服務意識和質(zhì)量很好。廣告費用投入率占1.73%,能看出來公司也意識到產(chǎn)品宣傳的重要性。在內(nèi)部流程方面商品周轉(zhuǎn)率占1.54%,公司在商品周轉(zhuǎn)方面需要多加強。在學習與成長方面,公司需要繼續(xù)重視員工的幸福度,使員工為企業(yè)創(chuàng)造更多的利潤,促使企業(yè)得到長遠的發(fā)展。

綜上所述,平衡計分卡為企業(yè)提供科學及全面的評價體系,傳統(tǒng)的評價體系僅僅能反映出財務的問題,但是很多問題歸根結(jié)底是客戶、內(nèi)部運營、學習與成長方面的問題,傳統(tǒng)的評價體系卻體現(xiàn)不出來,平衡計分卡可以明確反映出公司每個層面的問題,并根據(jù)每個層面的各個指標進行分析,但平衡計分卡不是一成不變的,企業(yè)要根據(jù)自己的實際情況做出相應的調(diào)整,要根據(jù)企業(yè)不同周期、不同的戰(zhàn)略情況選取合適的評價指標。采取層次分析法確定評價指標權(quán)重可以降低專家評分法的主觀隨意性,為企業(yè)指標權(quán)重提供較客觀的依據(jù),因此,運用層次分析法確定指標權(quán)重是可行的,并為企業(yè)設(shè)計一套符合自身實際狀況的業(yè)績評價體系。

參考文獻

[1]卿海龍,戴良鐵.基于層次分析法的績效評估指標權(quán)重確定方法[J].商場現(xiàn)代化,2005(11):260-261.

[2]郭金玉,張忠彬,孫慶云.層次分析法的研究與應用[J].中國安全科學學報,2008,18(5):148-153.

[3]肖彥,蘇雅琴.基于層次分析法的平衡計分卡的應用[J].時代金融, 2014(4):24-25.

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