关键绩效指标考核法和层次分析法介绍

　　2 关键绩效指标（KPI）考核法和层次分析法（AHP）介绍

　　2.1 关键绩效指标（KPI）考核法

　　2.1.1 关键绩效指标的理念

　　KPI 考核法即关键绩效指标（Key Performance Indicator，简称 KPI）考核法，是通过对工作绩效特点的分析，提炼出最能代表工作绩效的若干关键指标，并以此为基础进行绩效考核的一种方法①。

　　KPI 考核法遵循了管理学中的帕累托定律，即二八原理。二八原理认为在一个组织的价值创造过程中，存在着“20/80”规律，即 20%的骨干员工创造了组织 80%的价值；在每一位员工身上也存在“二八原理”，即 80%的工作任务是由 20%的关键行为完成的。

　　因此，抓住 20%的关键行为并对其进行分析和评价，就抓住了绩效评价的核心。

　　关键绩效指标（KPI）考核法能否在一个组织成功实施，关键在于“关键绩效指标”的提炼是否准确。关键绩效指标的提炼必须遵循 SMART 原则。

　　2.1.2 关键绩效指标的提炼原则——SMART 原则

　　提炼切实可行的关键绩效指标是运用关键绩效指标（KPI）考核法做好绩效管理的关键环节。关键指标的提炼必须遵循 SMART 原则。

　　SMART 是五个英文单词首字母的缩写②：具体性（Specific），指提炼的关键指标要具体，不能笼统；衡量性（Measurable），指提炼的关键指标应该是定量指标而不是定性指标；可达性（Attainable），指关键指标在员工付出努力的情况下可以实现，避免设定过低或过高的目标；相关性（Relevant），指提炼的个人关键指标与组织目标相关，有利于组织整体目标的实现；时限性（Time-based），指绩效指标的完成有一定的期限。

　　2.1.3 关键绩效指标的提炼方法——关键成功要素分析法

　　目前，国内外企事业单位经常采用的提炼关键绩效指标（KPI）的方法主要包括关键成功要素法、综合平衡记分卡、Q.F.D 模型、标杆基准法和问卷调查法、同行参照法、访谈调查法、头脑风暴法、经验总结法等。下面就本论文提炼关键绩效指标时所使用的“关键成功要素法”作简要介绍。

　　关键成功要素分析法（Key Successful Factors，简称 KSF；Critical Success Factors，简称 CSF）是对企事业单位的运营过程进行分析并提炼与归纳出若干关键成功要素，从而建立企事业单位关键绩效指标（KPI）评价系统和绩效管理体系的方法和程序，其关键点是要找准企事业单位成功的关键要素，并对企事业单位成功的关键要点进行重点监控。

　　关键成功要素分析法（KSF）选择 KPI 分为三个步骤：

　　第一步，通过鱼骨图分析、寻找企事业单位成功的关键要素。

　　寻找成功要素一般可以通过考虑以下三个问题确定。首先，这个企事业单位为什么成功？过去成功靠哪些要素；其次，分析在那些过去成功的要素中，哪些要素能够使企事业单位持续成功，哪些已经成为企事业单位继续成功的障碍；最后，要面向未来，明确企事业单位的战略规划是什么？追求目标是什么？从而确定决定未来成功的关键要素有那些。

　　第二步，对关键成功要素进行分解。

　　对关键成功要素进行解析和细化，确定 KPI 使用的具体要素。如品牌优势可以分解为品牌积累、广告效应及品牌影响力。

　　第三步，对细化后的关键要素进行筛选，从中挑选出可量化的恰当的 KPI（关键绩效指标）。

　　关键成功要素分析法的目标分解是个艰难的过程，对分解后关键绩效指标要求特别高：既要能体现企事业单位的战略目标、经营思路甚至文化，还要保证实践运用的可操作性。

　　2.1.4 关键绩效指标（KPI）考核法的适用范围

　　关键绩效指标（KPI）考核法将二八原理（帕累托定律）与目标管理法有效地结合在一起，比较适用于那些与组织的战略目标有着密切联系、对组织具有直接增值的岗位的考核①。高职教师作为高职院校的“一线工人”，对教学质量的提高起着决定性作用，对高职院校战略目标的实现有着关键性的影响。所以，对高职教师的绩效考核可以使用KPI 考核法。

　　2.2 层次分析法（Analytical Hierarchy Process，简称 AHP）

　　2.2.1 层次分析法及其主要用途

　　层次分析法（Analytical Hierarchy Process,简称 AHP）是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次①，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。它由美国Thomas L Saaty 教授研究发展出来的，适用于多评选标准的复杂决策。其主要特征是合理地将定量决策与定性决策结合起来，按照心理规律和思维规律把决策过程数量化、层次化。

　　层次分析法的主要用途是在多评选标准的复杂决策中确定各个因素对上级目标的影响程度，即各个因素的权重。在多目标决策中，各影响因素的权重在很大程度上决定了多评选标准决策的精度。运用层次分析法可以将复杂问题条理化、层次化，然后通过判断矩阵计算各影响因素的权重，从而为决策提供科学依据。

　　2.2.2 层次分析法的基本思路

　　层次分析法（AHP）的基本思路是先分解后综合。整理和综合人们的主观判断，使定性分析与定量分析有机结合，实现定量化决策。

　　首先将所要分析的问题层次化，根据要达到的总目标及问题的性质，将问题分解成不同的影响因素，按照因素间的隶属关系和相互关系，将影响因素按不同层次聚集组合，形成一个多层分析结构模型；然后通过判断矩阵计算各影响因素的权重，即最低层（方案层）相对于最高层（目标层）的相对重要程度。

　　2.2.3 运用层次分析法计算指标权重的基本步骤

　　分以下九步进行：

　　（1）对复杂问题进行分解

　　将复杂问题分解为若干个小问题。

　　例如，复杂问题是如何对企业的销售人员进行绩效考核。通过分析，企业销售人员的绩效考核要考虑三方面因素的影响：销售完成率、销售回款率和新客户开发。我们就可以将“企业销售人员的绩效考核”这一相对复杂问题分解为“销售完成率”“销售回款率”“新客户开发”三个小问题。

　　（2）确定重要性定量化表达的标度

　　两个因素互相比较，将人们主观上关于重要性的判断做定量化表达，需要有定量的标度。关于重要性的定量标度及其含义如下表所示：

　　（3）构造判断矩阵

　　判断矩阵的构造方法是：每一个具有向下隶属关系的元素作为判断矩阵的第一个元素（位于左上角），隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列②。例如“企业销售人员绩效考核”的判断矩阵如下：

　　（4）填写判断矩阵

　　填写判断矩阵一般采用两两比较法，因为多个指标（三个及其以上）相比较，用定量的标度表达其重要性，有时候并不容易，但如果是两两相比较就简单多了。例如，在企业销售人员的绩效考核决策中，销售完成率与销售回款率相比，决策者认为前者比后者明显重要，则销售完成率:销售回款率=5:1；销售回款率与新客户开发相比，决策者认为两个元素相比具有同等重要性，则销售回款率:新客户开发=1:1；销售完成率与新客户开发相比，决策者认为前者比后者强烈重要，则销售完成率:新客户开发=7:1。将上述值填入判断矩阵可以得到：

　　（8）一致性检验

　　成对比较可能会出现自相矛盾的现象而不自知。例如，将上述例子作如下更改，销售完成率：销售回款率=3：1；销售回款率：新客户开发=5：1；销售完成率：新客户开发=1：7，则呈现出明显的不一致性。因为，销售完成率：销售回款率=3：1，表示“销售完成率>销售回款率”； 销售回款率：新客户开发=5：1，表示“销售回款率>新客户开发”。 依循逻辑，可以推出以下结论：销售完成率>新客户开发。而销售完成率：新客户开发=1：7，表示“销售完成率<新客户开发”，出现了自相矛盾的现象。

　　为防止出现自相矛盾的现象而不自知，层次分析法（AHP）设置了检测“是否出现自相矛盾现象”的方法。检测步骤具体如下：

　　CR 值小于 0.1，表示具有相当的一致性，上面计算的权重值成立；CR 值大于 0.1时，表示呈现显着的不一致性，上面计算的权重值不成立。上述例子 CR<0.1，表示具有一致性。

　　（9）结论

　　在影响“企业销售人员绩效考核”的三个指标中，销售完成率的权重是 0.746，销售回款率的权重是 0.134，新客户开发的权重是 0.12。