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基于層次分析法的企業家領導力的研究與應用

2023-12-06 13:37:26晏榆洋廣安職業技術學院
商場現代化 2023年23期
關鍵詞:一致性企業

■晏榆洋 張 浩 帥 培 廣安職業技術學院

關于領導力的研究比較多,研究的內容很廣泛,程度也較深入,并且已經取得了很好的效果。許多學者都是圍繞培養和提升企業家領導力來研究。比如學者王瑛認為民營企業的競爭力與很多因素相關,而企業家的領導力與其有密切的聯系,因此,就企業家領導力的培養和提升展開了深入探討。學者李莉認為企業家的領導力可以分為學習能力、教導能力以及決策能力,因此,從文化路徑探索了領導力提升。學者孟令標從企業家管理思想缺位和落后是當前制約企業家領導力提升的重要因素之一的視角提出,新時代的企業家領導力可以從至善信仰力、洞察決策力、不爭感召力、應變協調力和抗壓執著力五個方面提升自身領導力。還有部分學者從其他角度對企業家領導力進行了研究,如學者丁棟虹、張翔認為企業家領導力是科技型創業企業成長的內在驅動因素,對科技型創業企業的戰略、創業團隊決策、組織運作管理等產生重要影響。并得出了企業家領導力是通過影響核心團隊的形成、發展機制的運行、組織體系的變革、社會網絡的整合作用于科技企業的成長過程,通過內部創新能力、企業成長能力、內外整合能力的發揮形成對外競爭力,從而推動企業不斷發展。Hajazi 等人制定了一項創業領導力的衡量標準,該標準由四組主要因素組成,包括戰略因素、溝通因素、個人因素和激勵因素。這一維度側重于戰略思維指標,如為追隨者分配愿景、預測未來問題和危機、整體觀點和避免細節、決策靈活性、應對威脅的機會主義、商業決策中的經濟直覺、做好應對不可預見情況的準備、確定競爭優勢的來源。本文從企業家領導力評價的角度展開研究,選取三個不同的企業家領導力,分別對企業家在學習力、決策力、組織力、執行力、感召力五個方面的領導力進行調研分析,綜合各方面的影響因素,判斷在以下三個企業家領導力中選取綜合領導力最強的一個。

一、企業家領導力的問題分析

這是一個定性、多因素的綜合選優排序問題。我們要綜合考慮判斷學習力、決策力、組織力、執行力、感召力等企業家領導力的多方面因素,選取最佳的企業家領導力。利用數學建模知識,對表1 所列的五種因素進行比較分析,綜合排序選優,通過對問題的全面分析后,巧妙地構造出一個數學模型——層次分析模型。首先,考慮影響因素對目標領導力的兩兩比較矩陣得到相對權重向量;其次,考慮三個企業家領導力對五個領導力影響因素的兩兩比較矩陣得到相對權重向量,經過一致性檢驗,計算出組合權重向量后再檢驗;最后,根據權重最大選取最佳方案,因此可以用層次分析法來建模分析,做出科學合理的選擇。

表2 Bk 的相對權重向量ωk(3) 和最大的特征根λk

二、基于層次分析法的模型建立

1. 層次結構圖的建立

為選擇最佳的企業家領導力,將決策問題分成三個層次,上層為目標層(選擇企業家領導力);中間為準則層,有學習力、決策力、組織力、執行力、感召力五個準則;下層為方案層(有P1,P2,P3三個供選擇的企業家領導力);建立的層次結構如圖1 所示:

圖1 選擇企業家領導力強的層次結構

2. 兩兩成對比較陣的構造

將所有影響因素兩兩比較。比對某一層n個因素C1,C2,…,Cn對上層一個因素O的影響,每次取其中兩個因素Ci和Cj,用αij表示Ci和Cj對O的影響程度之比,所有結果可以用比較矩陣

來表示,顯然必有αii=1。

(1) 準則層對目標層的兩兩比較矩陣

利用比例標度構造比較矩陣,若在選擇領導力強的企業家時,我們認為決策力因素最重,學習力次之,組織力條件最輕,用C1,C2,…,C5依次表示學習力、決策力、組織力、執行力、感召力五個準則,則準則層中五個因素對目標層的影響程度的比較矩陣為:

(2) 方案層對準則層的兩兩比較矩陣

根據三個企業家領導力的基本情況表(表1),給予適當的比例標度,則有方案層中五個因素對準則層的比較矩陣分別為:

三、模型的求解

1. 確定相對權重向量并做一致性檢驗

(1) 一致性矩陣的相對權重向量

通常,如果一個比較矩陣A滿足

則稱A為一致性矩陣,且A有唯一非零特征根為n,矩陣A的任一列向量都對應特征根n的特征向量,特征向量歸一化則表示因素C1,C2,…,Cn對上層因素的相對權重向量。

(2) 特征根法求相對權重向量并做一致性檢驗

若成對比較矩陣A不是一致性矩陣,用特征根法求相對權重向量并做一致性檢驗。

①根據較矩陣A的特征多項式求特征根

其中,λ表示矩陣A的特征根,I表示單位矩陣,不妨設矩陣A最大的特征根為λmax。

②相對權重向量的確定

上述關于x的方程組的一個解,即為矩陣A最大的特征根λmax所對應的特征向量,將該特征向量歸一化則得到矩陣A的相對權重向量。

由上述方法,運用MATLAB 編程計算得成對比較矩陣A最大的特征根和相對權重向量分別為:

由矩陣A的相對權重向量可知,決策力所占權重最大,學習力次之,組織力占的最小,基本符合企業發展的實際情況。

同理,可得方案層對準則層的五個成對比較矩陣B1,B2,B3,B4,B5最大的特征根和相對權重向量為:

③成對比較矩陣的一致性檢驗

用1-9 比例標度構造一致性矩陣不太容易,大多數3階及3 階以上的兩兩比較矩陣不是一致性矩陣,事實上只要不一致程度在一定的容許范圍內,就視為構造的比較矩陣是合適的。根據Satty 給出的方法,當n≥3 時,n階比較矩陣一致性指標CI和隨機一致性指標RI之比為一致性比率,即

由上述方法,運用MATLAB 編程計算得成對比較矩陣A的一致性指標和一致性比率分別為:

同理,可得方案層對準則層的五個成對比較矩陣B1,B2,B3,B4,B5的一致性指標和一致性比率分別為:

由表3 可知,方案層對準則層的五個成對比較矩陣都通過一致性檢驗,說明對應的特征向量是可作為相對權重向量。

表3 Bk 的一致性指標CIk(3) 和一致性比率指標CRk(3)

2. 組合權重向量的確定并做組合一致性檢驗

(1) 確定組合權重向量

上述結果已求得準則層對目標層的相對權重向量ω(2)和方案層對每一準則的相對權向量ωk(3)(k=1,2,…,5),而影響決策的是方案層對目標層的權重向量,稱為組合權重向量,不妨記為ω*。

對于上述三個層次的決策問題,第1 層只有一個因素,第2,3 層有多個因素,第2 層對第1 層的相對權重向量為ω(2),第3 層對第2 層的五個準則的相對權重向量分別為ωk(3)(k=1,2,…,5),以ωk(3)為列向量構成矩陣

則第3 層對第1 層的組合權重向量為

由上述計算向量的結果可得,方案P3在選擇企業家的權重中占近于1/2,大于P1,P2,應作為最佳的企業家領導力的選擇。

(2) 組合一致性檢驗

對于上述決策問題,應逐層進行組合一致性檢,第1層只有一個因素,第2,3 層有多個因素,第2 層的一致性比率為,第3 層對第2 層的五個因素的一致性指標分別為CIk(3)(k=1,2,…,5)。

則第3 層組合一致性指標為

則第3 層組合隨機一致性指標為

則第3 層組合一致性比率為

第3 層對第1 層的組合一致性比率為

因為CR*<0.1,所以組合一致性檢驗通過,則組合權重向量ω*可以作為最終決策的依據,選擇P3作為最佳的企業家領導力。

四、問題的評價

該方法充分結合了企業家領導力五個影響因素之間的關系及因素影響力的特點,運用了應用數學相關知識,合理采用了層次分析法對領導力影響因素進行了準確的分析,用該方法可以客觀地計算出各個指標的權重,消除不同指標間的差異,增加了決策的有效性。同時,該方法可以處理很多傳統的最優化方法無法解決的實際問題,應用范圍較廣。但只能從原有的方案中優選一個出來,沒有辦法得出更好的新方案;且利用比例標度構造影響因素的比較矩陣時具有主觀性偏差,導致結果難以讓所有的人接受,只適用于特別注重決策力因素的選擇。調查收集各類型企業的企業家領導力的影響因素的情況下,可降低主觀因素偏差。本文只針對單個企業家領導力選擇優化問題做了初步的研究,如何培養和提升企業家領導力等其他問題也是值得我們深入地研究。

五、分析與結論

隨著初創企業的擴張和成熟,其管理模式發生了根本性的變化。管理系統正逐漸從單純依靠個人挑選領導層的傳統方法轉向建立更科學的評估系統,以改善秩序并為企業挑選最佳領導層。這對促進大型企業的管理具有重要作用。根據調查,三分之二的受訪企業將層次分析法應用于其系統中的企業管理。在成熟的企業管理中,還有其他管理方法(如統計分析和數據挖掘等)會影響其運營。然而,這些管理方法存在缺陷,因為它們基于數學推導技巧和某些定理和假設。以人為本的管理方法使用簡單的客觀描述和量化,這些描述和量化過于死板,無法在不斷變化的情況下應用。然而,層次分析法非常適合復雜多變的情況,以及定性和定量分析的結合。

為了評估企業領導力,我們收集了來自企業員工的問卷,重點關注學習力、決策力、組織力、執行力、感召力五個因素。然后,我們調查了不同企業的優勢和劣勢,考慮到這五個因素的影響,并使用層次分析法綜合評估哪家企業的領導力最強。這將有助于企業管理者使用層次分析法的綜合評價方法來判斷他們的領導力是否足夠強。計算結果將揭示領導力的哪些方面需要改進。通過對初創企業的管理提供指導,本研究為初創企業從小型到大型的可持續發展作出了寶貴貢獻。

根據收集數據的統計分析,初創企業的領導力與企業的創新和發展密切相關。這是一個定性和多因素優化問題。因此,有必要全面考慮學習力、決策力、組織力、執行力、感召力五個方面的因素如何影響初創企業的領導力,以選擇最佳、最全面的領導力類別。我們使用層次分析法建立了研究模型。層次分析法的使用可以幫助初創企業分析和評估哪些領導層有利于企業的創新和發展。

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