绩效计算范文

绩效计算范文（精选10篇）

绩效计算 第1篇

绩效评价(Performance Measurement,PM)是指为达到一定的目的,采取规定的方法,运用特定的指标,对照统一的标准,对事物做出价值判断的一种认识活动[1,2,3]。航材物流绩效评价就是指为达到降低物流成本和提高保障水平的目的,运用特定的评价指标、比照统一的物流评价标准,采取相应的评价模型和计算方法,对航材管理单位的物流绩效做出定量评价的过程。评价中主要涉及评价指标权重的确定、评价指标值的预处理和评价计算方法的确定三个问题。曹成洲等[4]、周涛等[5],研究了物流企业绩效评价体系及模糊综合评判方法,张颖敏等[6]采用模糊综合评价方法对物流绩效评价进行了研究。每种评价方法都有其自身的优点和缺点,它们的适用场合也并不完全相同。不同的方法从不同的角度描述评价对象的属性,要反映评价对象的全貌必须多角度、全方位进行研究。本文针对航材物流问题提出了DIGF组合评价计算方法。

1 DIGF评价计算方法

方法思路:将Delphi法和区间统计(Interval Statistics,IS)法进行组合,计算评价指标权重;将灰色评价(Grey Measurement,GM)法和模糊综合评价(Fuzzy Integration Measurement,FIM)法进行组合,计算评价结果。

1.1 指标权重的组合计算

权重计算方法主要有三种,即Delphi专家调查法、层次分析法和区间统计法[7]。Delphi法是根据相关方面专家的经验,给出评价指标的权重意见,然后将各专家的意见加以集中处理,进而得到评价指标权重的一种方法;区间统计法是先给出一个参考区间,然后根据各指标的数据落在该区间的频数来确定指标的权重。本文将Delphi法和区间统计法进行组合,充分利用它们各自的长处,而尽量避其所短。

1.2 评价结果的组合计算步骤

本文以三层评价指标体系为例,给出DIGF评价计算步骤。

步骤1:组织评价者对定性指标评分并建立评价样本矩阵。

设评价者序号为k,k=1,2,…,p,请评价者对评价对象按指标Xij评分等级标准打分,并填写评价者评分表。根据第k个评价者的评分dijk,得评价样本矩阵Di。

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步骤2:确定评价等级(一级指标和二级指标相同)。

基于测度理论,参考物流绩效评价相关文献,确定综合评价标准集合。

V={V1,V2,…,Vg} (2)

步骤3:确定二级指标评价灰类。

确定评价灰类就是要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数。灰类要根据评价等级,通过定性分析确定。

常用的白化权函数有下述三种:上端级、中间级和下端级,其白化权函数为:

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白化权函数如图1所示。

步骤4:计算二级指标灰色评价系数。对指标Xij,其属于第e个评价灰类的灰色评价系数:

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对于定量指标,p=1,指标Xij属于各个评价灰类的总灰色评价数:

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步骤5:计算二级灰色评价权向量及权矩阵。

评价者就指标Xij对评价对象主张第e个灰类的灰色评价权:

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评价指标Xij对于各灰类的灰色评价权向量:

rij=(rij1,rij2,…,rijg) (7)

将Xij对于各评价灰类的灰色评价权向量综合后,得Xi对于各评价灰类的灰色评价权矩阵Ri:

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步骤6:计算二级评价权向量。即对每个一级指标Xi分别作出综合评价。

设Xi中的各二级指标的权重分配为:

Ai=(wi1,wi2,…,wij) (9)

其中,undefined。得二级评价权向量:

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步骤7:计算一级评价权矩阵。记一级指标集:

X={X1,X2,…,Xm} (11)

X的评价权矩阵为:

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步骤8:计算一级评价权向量。

设一级指标权重分别为:

A=(w1,w2,…,wm) (13)

于是得到一级评价权向量:

B=A·R=(b1,b2,…,bg) (14)

步骤9:计算评价结果。

由管理者和专家按照物流绩效评价的等级需要确定评价对象的等级集合,即确定等级矩阵V:

V=(V1,V2,…,Vg)T (15)

求出综合评价结果W:

W=B·V (16)

2 实例计算

以某航材管理单位为应用实例背景,计算该航材管理单位某年的物流绩效,从而对其进行评价。航材物流绩效评价计算过程分为九个步骤。

步骤1:确定评价标准和专家评分等级。将定性评价指标按不同水平划分为7级,分别给出7,5,3,1分的标准,当指标等级介于两相邻标准等级之间时,相应评分为6,4,2。将航材物流绩效分为优、良、中、差四级,相应的评分分别为7,5,3,1分。

步骤2:确定评价指标权重。

计算各级指标权重。各级指标权重如表1所示。

步骤3:确定指标值。

步骤4:确定评价灰类。本文采用Delphi法,参考相关行业的数据,将航材物流评价指标评价灰类取为“优、良、中、差”四级,并取相应阈值。

步骤5:计算二级指标灰色评价系数。由于定性指标值由专家打分取得具有多值性;定量指标值由企业统计资料和信息系统取得,具有单值性。因此定性指标和定量指标的灰色评价系数计算方法不尽相同。

①定性指标灰色评价系数。根据上文确定的专家评分等级,结合灰色评价理论,定性指标各级灰类白化权函数。

根据公式(3)和(6),其属于“优”、“良”、“中”、“差”级评价灰类的灰色评价系数:

a111=4.14;a112=4.2;a113=0.67;a114=0

根据公式(7),X11属于各评价灰类的总灰色评价系数:

a11=a111+a112+a113+a114=9.01

同理可得定性指标X16,X17,X23和x24的总灰色评价系数:

a16=9.82;a17=9.01;a23=9.43;a24=9.07

②定量指标灰色评价系数。在定量指标灰色评价系数的计算中,极大型指标可以直接利用公式(3),(6)和(7)计算灰色评价系数,极小型指标需要作一定的数学变化,才能利用公式(3),(6)和(7)计算灰色评价系数。

为方便灰色评价系数的计算,极小型定量指标灰类的指标值和计算阈值归一化,即:

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其中,di为原指标各灰类阈值;dmax为原指标各灰类阈值的最大值;dmin为原指标各灰类阈值的最小值。

这样,极小型定量指标值也可以采用极大型定量指标值的处理方式。

步骤6:计算二级评价权矩阵。根据公式(8)-(10)和上文的计算结果,得指标X1,X2和X3对于各评价灰类的评价权矩阵分别是:

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步骤7:计算一级评价权矩阵。在计算一级评价权矩阵之前,先要计算二级评价权向量。由二级指标权重集和公式(12)得到指标X1,X2和X3的评价权向量,以及物流绩效一级评价权矩阵:

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步骤8:计算一级评价权向量。由表1,该单位物流绩效评价指标X1,X2和X3的权重集为A=(0.45,0.2,0.35),得一级评价权向量:

B=(0.4522,0.3431,0.1364,0.0683)

步骤9:计算评价结果。由上文可知,评价等级矩阵V=(7,5,3,1)T,得评价结果:

W=B·V=(0.4522,0.3431,0.1364,0.0683)·

(7,5,3,1)T=5.3585

对照评价等级,计算结果表明该航材管理单位的物流绩效为“良”。

3 评价结果分析

对评价结果的可信性作出基本估计的依据主要来自三个方面:

第一是评价计算方法的科学性,本文在提出DIGF组合计算方法之前对其理论依据和组合的思路作了深入的研究,以保证其科学性。

第二是评价计算过程中所使用的各种数据的可靠性和准确性,在进行评价计算时,对所有数据进行了审查和识别,如发现问题都及时作了纠正或补充。

第三是整个评价过程中的质量控制情况,评价计算过程中反复检查,同时也听取了该单位 航材管 理人员对评价结果的初步反映。因此,有 理由对评 价结果作出可信的估计。但是,由于该单位少数物流相关部门对绩效评价数据不够重视,相关人员缺乏经验和数据积累,某些绩效数据可能不够准确,这对少数评价指标的原始数据会有影响,然而,对该单位航材物流评价的全局来说,评价仍然是成功的、可信的。

4 结束语

随着物流系统的不断发展,为了得到更加精确的评价结果,指标体系将越来越庞大、复杂,这就增加了一些数据和信息的获取难度,其信息的模糊性和灰色性问题更加突出,而本文提出的DIGF组合评价计算方法对于解决模糊信息和灰色信息这一问题具有一定的优势。

参考文献

[1]Gregory A J,Jackon M C.Evaluating methodologies:A system of use[J].Journal of Operational Research Society,1997,48(1):19-24.

[2]苏为华.多指标综合评价理论与方法问题研究[D].厦门大学博士学位论文,2000.

[3]秦寿康.综合评价的原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2003:1-2.

[4]曹成洲.基于灰色理论和模糊数学综合集成算法的第三方物流企业绩效评价体系研究[J].物流科技,2007,8:4-7.

[5]周涛,程钧谟,乔忠.物流企业绩效评价体系及模糊综合评判[J].物流技术,2002,9(20):26-28.

[6]张颖敏,朱福良,刘海金.模糊综合评价方法在物流绩效评价中的应用[J].物流科技,2006,29(135):106-108.

大体生产绩效工资的计算方法 第2篇

（一）以下是一般工厂的计件人员和计时人员的工资发放计算方法

一、计件工资

 含义：计件工资是按照工人生产的合格品的数量（或作业量）和预先规定的计件单价，来计算报酬的一种工资形式

计件工资制按照计算方式主要有两种形式：计件工资计算的主要依据是计件单价，即工人完成每一件产品的工资额。一般按各该等级工人的日(小时)工资率除日(小时)产量来确定，计算公式如下：

计件单价=某等级工人的日（小时）工资标准÷日（小时）产量定额

若按工时定额计算计件单价，计算公式为：

计件单价=某等级工人的日（小时）工资标准×单位产品的工时定额说明

计件工资具体有以下几种：

1.直接计件工资。计件工人按完成合格产品的数量和计件单价来支付工资；

2.间接计件工资。按工人所服务的计件工人的工作成绩或所服务单位的工作成绩来计算支付工资；

3.有限计件工资。对实行计件工资的工人规定其超额工资不得超过本人标准工资总额的一定百分比；

4.无限计件工资。对实行计件工资的工人超额工资不加限制；

5.累进计件工资。工人完成定额的部分按同一计件单价计算工资，超过定额的部分，则按累进递增的单价计算工资；

6.计件奖励工资。产品数量或质量达到某一水平就给予一定奖励；

7.包工工资。把一定质量要求的产品、预先规定完成的期限和工资额包给个人或集体，按要求完成即支付工资

二、工时工资

全年制度时间：365天-休息日-法定日期

季工作日：全年/4

月工作日：全年制度时间/12

日工资=月工资收入/计薪天数

小时工资=与工资收入/(月计薪天数*8小时)

每月总工资=基本工资（1350）+加班工资（加班1+加班2）

下面引述在富士康的同学的叙述：基本工资+加班1+加班2 =应得工资，这么样基层员工的工资有，缴纳个人所得税；伙食费+口渴费；住宿服务+管理。

加班1=加班小时*1.5（平时加班1.5倍）*小时工资（2*基本工资（1350）/月工作日/8）加班2=2*10小时*2（周末2倍）*小时工资（周六周日）

（二）以下是技术工人（及技术工资）工资的计算方法

技术工资是以应用知识和操作技能水平上为基础的工资，主要应用于“蓝领”员工，它的基本思想是根据员工的通过证书或培训所证明的技术水平支付其工资，而不管这种技术是否在实际工作中被应用。一般应用于生产制造企业或部门

发放对象 技术工资的发放对象为专业技术人员。员工获得此项报酬的前提，是从事公司认可的专业技术工作。未从事公司认可的专业技术工作的员工，公司不向其发放技术工资。

计算方法将其分为多个等级 A B C D 每一个等级都有一个系数和不同的小时工资。工资=小时工资*系数*工作时间

（三）首先声明，车间管理人员的工资要记入制造费用上去，而非生产成本

浅谈中职计算机专业作业实施的绩效 第3篇

关键词:作业有效性;计算机专业;中职;现状;问题

一、中职计算机专业作业的现状

结合社会对中职计算机专业学生提出的培养要求和专业培养目标,针对中职计算机专业开设的专业课程,当前学生作业的形式主要有两种:理论作业和实践作业。针对中职计算机专业的特点,开设的主要专业课程都体现了计算机的应用性和实用性,所以作业以实践作业为主。多数理论作业都是为了更好地完成实践作业而设计的。而实践作业的设计则主要以本阶段的理论学习为基础,要求学生完成相应的实际操作,并最终上交或展示实践作品或成果。

二、中职计算机专业作业存在的问题

1.作业设置的盲目性。教师作业设置的盲目性主要指设置作业的目的不明确。作业设置的目的主要包含两方面:作业的起因和作业的功能。对于第一方面部分教师错误地认为作业就是为学生顺利通过相应的考试而服务的,就是让学生熟记教材中的内容等,从而导致作业布置的出发点就存在偏差。而对于作业功能的体现,部分教师在设置作业之初缺乏必要的设计,作业的针对性不强,特别是缺乏满足所有学生发展的层次设计。

2.作业过程监管不足。中职学生的作业能否独立、按时、按量完成很大方面取决于教师的监管力度。教师的监管不足,理论作业中经常出现抄袭、迟交、不交等现象,而在实践作业中部分学生“浑水摸鱼”,根本不完成教师布置的实践作业,更有甚者个别学生认为上机课就是打游戏、看小说、看电影等。可以想象,缺乏教师对作业过程的监管作业也就失去了本身的意义。

3.缺乏科学的作业评价。作业是学生反馈给教师教学效果的重要形式,同样教师对作业的评价也具有重要意义。一方面,作业评价中的肯定与否定反馈给学生本身也是一种再教育,学生通过评价获悉了自己认知的错误与正确,实现了对问题本身的再认知。另一方面,学生通过评价中透析出教师对他的态度,这种情感对后期的作业以及学习将是一种价值导向。而在部分教师的作业评价中缺乏科学性,时常出现评价较随意,甚至有不评价的现象。

三、提高中职计算机专业作业有效性的几点想法

1.明确目的,体现为技能服务。一份调查数据显示超过65%的中职学生选择职业学校都是无奈之举,他们中很大一部分都已经厌倦了应试教育那一套。所以作为中职教师在教学过程中要明确中职培养目标,在作业设置之初就要清楚作业的目的主要是为了培养学生的计算机技能,而不是应付阶段性考试和学校的检查。因此理论作业更多地要体现它的实践性,在具体实施过程中应避免形式化。

2.联系实际生活,增强实践操作。中职学生较低的学习积极性一直让教师苦恼。对于一些空洞的理论知识他们没多大兴趣。如何提高学生的学习积极性,需要教师充分联系实际生活,重构教材知识点,这也体现了项目课程的特点。通过联系实际生活的作业,不仅大大提高了学生对作业的积极性,避免了抄袭、迟交和不交的现象,而且真正培养了学生的实践能力,同时对课程的实施具有巨大的推动作用。

3.作业设计体现层次性和开放性。尽管中职学生的成绩普遍不理想,但有些学生的能力还是很强的,他们之间也是有很大差距的。所以在作业设计中要体现层次性,要满足不同层次学生的需求,特别是在实践作业中。通过层次性和开放性的设计,在满足全员实践的基础上为能力较强的学生提供了舞台,同时在他们的带领下会有更多的学生走向高层次的开放性作业。

4.加强作业过程的监督管理。除了作业的设计上需认真筛选外,作业的过程还需加强监督管理。因为中职学生的学习特点,在作业的过程中他们会遇到一些阻力,产生一些疑问,甚至是一些奇思妙想,但很多时候只是一念之间,当他们试图解决的愿望遇到一点阻碍时很可能就会被放弃。所以作业实施过程需要教师的督促和积极的引导。

5.实施科学的评价制度。实施科学的评价可以从以下几方面考虑:

(1)按时按量评价学生的作业。对于学生的作业教师不仅要按量评价同时要给予及时的评价,避免出现乱评、迟评、甚至不评的现象发生。教师评价作业的态度会直接影响学生完成作业的态度。

绩效计算 第4篇

随着信息技术的迅速发展和广泛普及,企业生存与竞争环境发生了巨大变化。为了适应时代的变化,提升企业核心竞争力,越来越多的企业通过信息化手段来提升生产率及改变管理方式。传统的信息系统由于需要投入大量初期建设资金,并使用过程中还需不断维护,使得中小企业难以广泛采用。云计算的出现改变了这一现状,云计算有效降低了企业信息化难度,成为中小企业信息化的首选。

企业应用云计算带来诸多好处,如降低信息化成本,便于业务拓展等,但对数据安全管理也带来挑战。如何评价云计算应用给企业带来的预期收益?如何度量云计算应用给企业管理带来的绩效提升?对这些问题的回答将有助于企业深化对云计算应用的认识。文中运用IT平衡计分卡方法,对企业公有云应用绩效,提出了评价指标体系,通过这一指标体系,可对企业云计算应用绩效进行定量评价。

2 云计算概述

云计算是在传统的分布式计算、并行处理、网格计算基础上发展而来,是一种新兴的商业计算模型。由于云计算仍处于不断的发展之中,学界上对云计算的定义很多,但尚未达成一致。云计算通俗的理解是,存在于互联网上的各类软硬件资源,如服务器、存储器、CPU和各类应用软件、集成开发环境等,在本地计算机上只需通过相应的指令都能获得。

2.1 云计算技术架构层次

云计算从技术角度可划分为三层,即,基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS):IaaS处于最底层,是一种在网上提供基本存储和计算能力的标准化服务。最著名的商业示例是Amazon Web服务(AWS),其EC2和53服务分别提供基本计算和存储服务;PaaS是中间层,对开发环境抽象的封装和对有效服务负载的封装。PaaS产品可执行各个阶段的软件开发和测试,也可以专用于某个领域,Google App Engine是典型的平台层产品;SaaS是最高层,其特色是包含一个基于多租户的软件架构,根据需要将完整应用程序作为一项服务提供给用户,并为多个客户机构提供服务。

2.2 云计算应用方式分类

从企业采纳云计算的角度,可以划分为公有云(Public Cloud)、私有云(Private Cloud)和混合云(Hybrid Cloud)。公有云也称外部云,由第三方运行,通过互联网,以Web应用或者Web服务的形式,将云内的服务器、存储和其它基础设施共享资源提供给不同的客户,并且能够以适当粒度的效用计算为基础进行计费。私有云也称内部云,是企业基于云计算技术与架构,将虚拟化技术全方位地应用到企业数据中心的建设中,与公有云的区别是计算资源池只能通过这个单位的内部数据中心访问,而不是公共的Internet。混合云则是即包括公有云的应用,也包括私有云的应用。由于各类企业对数据安全的要求不同,因此会采取不同的控制策略,安全性要求低的信息放置在公有云上,安全性要求高的数据则保留在内部的私有云中,因此混合云应用模式能够适应各类企业的需求,将成为多数企业的典型应用模式。

2.3 云计算对企业信息化带来的变革

云计算将企业从原先自给自足的IT运用模式改变为由云计算提供商按需供给的模式。从两方面降低了企业信息化成本:其一是,企业不再需要进行巨大的一次性IT投资,彻底省去了购置、安装、管理软、硬件的费用;其二是,用户在使用这些IT资源时,可以按照自己的实际使用量付费。

3基于IT平衡计分卡的企业云计算应用绩效评价指标

3.1 IT平衡计分卡

平衡计分卡(BSC)是由美国著名管理会计学家卡普兰(Robert S.Kaplan)和美国复兴方案公司总裁诺顿(David P.Norton)于1990年提出的,用于衡量和评价企业战略经营业绩的指标体系。IT平衡计分卡是平衡计分卡在IT领域的扩展,它综合考虑了IT服务的特点。IT服务关注于对组织的价值贡献,它从面向用户、价值贡献、运营效率、面向未来发展等四个方面来进行IT绩效考核。对于企业云计算的绩效评价而言,借助IT平衡计分卡,可以为企业提供云计算应用的综合绩效管理框架,并且通过度量IT平衡计分卡四个领域的性能可以达到指标间的平衡,克服了因过度强调某一方面而忽略其他方面的片面性。

3.2 企业云计算应用绩效评价指标体系

基于IT平衡计分卡,根据企业云计算应用的特点,文中从云计算的价值贡献、用户满意度、学习与创新、内部流程四个维度,构建企业云计算应用绩效的评价指标,如表1所示。

①内部流程维度主要用于评价IT部门本身的操作有效性和效率,主要包括两个方面:一是云计算功能本身的卓越性;二是云计算在业务过程中的使用。

②学习与创新维度主要用于评估云计算应用后组织的技能水平以及持续学习和成长的能力。云计算应用绩效的提升离不开正确的人、正确的技术使用和正确的方法论。云计算的应用要能够适应企业的战略方向,发挥其导航作用,就必须让企业员工掌握云计算理论知识和操作技能,发掘员工的创新能力,使得云计算的应用能够带动员工的学习能力,创新能力。

③用户满意度主要评价云计算产品和服务的质量与成本的有效性,即云计算提供的服务与支持在满足用户方面达到的水平。

④价值贡献主要用于评价云计算投资对企业的综合影响,这里的价值贡献主要是与企业的预期相比,云计算应用是否满足企业的战略需要,尤其是企业战略协同带来的潜在影响,即间接效益或(无形经济效益)社会效益。

以上四个维度的指标之间不是孤立的,而是相互联系的整体,采用IT平衡计分卡描述企业云计算应用绩效评价的指标,形成了有形收益和无形收益集成的框架,将业务远景和具体操作结合起来,从而在目标与易于度量的结果指标之间取得平衡。

4 结语

文中基于IT平衡计分卡思想,提出了企业云计算应用绩效综合评价指标体系。指标体系中各指标可通过问卷调查等方式可采集到定量数据,并通过相应的数据处理方式,得到企业云计算应用绩效的综合评价结果。旨在通过对企业应用云计算绩效评价指标体系的研究,提出一种定量评价方法,为深化企业云计算的应用进行理论探索。

摘要：云计算作为一种新兴的IT资源服务模式正被越来越多的企业所采用,它大大降低了企业信息化成本,提高了企业运营管理的综合绩效。文中针对云计算的特点,基于IT平衡积分卡提出了企业云计算应用绩效评价指标体系,这对深化企业云计算应用具有理论意义。

关键词：云计算,应用绩效,评价指标

参考文献

[1]雷万云.云计算—企业信息化建设策略与实践[M].北京:清华大学出版社,2010.

[2]柳敬.云计算平台的成本效用研究[D].北京邮电大学,2010.

[3]孙强,郝晓玲,孟秀转.信息系统绩效的综合评价机制[J].中国IT治理研究中心,2009,7.

绩效计算 第5篇

一、全校绩效工资总量：254335元（含9-12月缺编助8910元），按28人（成世华工作5个月，陈家会工作7个月）全校人均=（254335-8910）÷12×8÷28+（254335-8910）÷12×4÷26=8989元。

二、校长、书记由区教委考核，为12052元；

三、部分人员的计发情况：

1、成世华按实际工作5个月计发，陈家会按实际7个月计发。

2、赵渝、刘维超=全校正副班主任的平均值=8989元。

四、各板块的计算及标准

（一）工作量考核：

标准：绩效总量的8%，秋期19周,春期17周,全学年共36周.按实际标准分配，剩余部分归入考核(共支出9397元.)

（二）班主任考核：（实际共支付55795元）、提取标准：2012—2013学年，45人及以上班级有2个，45人以下班级有9个，8989×0.5×2+8989×0.4×9=41349元，含两个大班额每学期另奖100元,共计400元.（正班主任130元，副班主任70元）

2、11个正班主任（每个计0.65,）,6个副班主任(每个计0.35)，计算出正班主任平均数=(41349－400)÷9.25×0.65=2876元,一等奖为:2933元,二等奖为2876元;三等奖为2818元.计算副班主任平均数为1549元,一等奖为1579元,二等奖为1549元,三等奖为1518元.2、中层干部和副校长，视为二等正班主任，2876×5=13930元。

（三）教学业绩考核：（实际支出19610元）

标准：总量的8%。（19610）

一等奖：6人，二等奖：12人，三等奖：4人，按1.02：1：0.98分配.一等奖=907元.二等奖=890元,三等奖=872元.(四)教育科研考核：（实际支出4936元）

一等奖：13人(第四起并列)，二等奖：9人，按1.02：1：0.98分配；一等奖=226元，二等奖=222元。

（五）管理人员考核奖：（实际支出14822元）

副校长=校长总数×90%×30%=3254元。中层干部=校长总数×80%×30%=2892元。

（六）考核奖：

总金额=绩效总量（245425）－（白正兴、刘仕龙、赵渝、刘维超、张泽刚、陈君应发金额）（60060）－工作量考核（9397）－班主任考核（55795）－教学业绩奖（19610）－教育科研奖（4936）－管理人员考核奖（14822元）=80805元。

优秀3人，称职21人，按1.1：1分配，称职=3623元，优秀=3985元。实际分配80792元。

[第一次再分配（各板块剩余部分）]

成世华：（7940-195）÷12×5＋195=3422元，余下4518元；

陈家会：（6460-106）÷12×7＋106=3812元，余下2648元；

中层以上干部教学按70%计算后，余下11429元。

考核尾数余：13元。

总计余下：18608元。

18608÷21=886元，其中陈家会=886÷12×7=517元，成世华=886÷12×5=369元。

第二次再分配（陈君、张泽刚全年）总额=17978元+1（第一次分配余额）÷23=781元。

其中陈家会=781÷12×7=456元，成世华=781÷12×5=325元。

第三次分配9-12月缺编补助：（8910+16）÷22=405元。

最后余额16元，除宋隆远、蒋晓兵、曾瑜、李世江、廖云玲、刘维超、成世华、陈家会外，每人加1 元。

绩效计算 第6篇

目前企业对员工实施绩效考核广泛使用的修正公式 (以下简称原方法) 如下:

但这种方式的弊端有二点, 一是修正过程仅能将分布曲线整体抬升或下移, 不能解决各班组成员成绩分布不均衡的问题;二是班组成员采用工分制考核, 其成员成绩按该班组最高工分为基准进行折算, 违背了团队业绩是其成员业绩的综合反映的宗旨。

为了解决以上问题, 本文提出了一种基于散度计算的改进修正方法 (以下简称改进方法) 。

1、班组内部成员季度成绩归一折算

以班组内工分最高的成员为基准进行折算。若第i个成员的工分值gi为最高gmax, 则其季度成绩为ci100分。第j个成员的季度成绩为:

运用该折算方法, 每个班组最高成绩均为100分。

2、班组成绩对班组成员最高成绩进行修正

以成绩最高班组的成员最高成绩作为基准进行修正。若班组i的成绩Xi为班组间最高得分Xmax, 则修正后该班组成员最高成绩为Cmaxi=100, 班组j的成员最高成绩为:

3、对班组成员成绩进行修正

3.1计算班组成员成绩的分布散度S

其中:Si为班组i的成员成绩分布散度;Cij为班组i的第j个成员的考核成绩;为班组i成员平均考核成绩;n为该班组成员总数。分布散度反映出成绩分布的疏密程度, 散度越大, 成绩分布越分散, 反之成绩分布就越密集。

3.2计算班组平均分布散度

3.3散度修正系数δ

散度折算系数反映了班组分布散度与所有班组平均分布散度的比较情况。δi<1, 班组成绩分布离散水平大于平均水平;δi>1, 班组成绩分布离散水平小于平均水平。

3.4班组成员成绩修正

其中:Cˊij为班组i的第j个成员的修正后成绩;Cij为班组i的第j个成员的修正前成绩;Cmaxi为对班组i的成员最高成绩进行修正后的成绩, 如图1所示。

4、运用效果分析

用改进修正方法对考核数据进行修正, 计算数据如表1所示。

其修正效果与原方法修正效果比较 (采用典型班组A、D、F、G数据) 如图2所示。

改进修正方法使得曲线按设计目的发生了以下有效变化。

一是各班组成员最高成绩根据班组成绩发生了位移。D班组成绩最优, 其成员最高成绩亦为最高 (未移动) , 而A、F、G班组成绩低于D, 其成员最高成绩按公式 (3) 发生了下移。根据公式 (7) , 第i班组成员成绩以为基准进行修正, 因此其成员成绩整体发生下移, 实现了班组业绩到其内部员工业绩的传递。

二是曲线的纵向幅度发生了调整。对于分布散度小于平均值的A、D班组, 其曲线被拉伸, 成绩落差被放大;分布散度大于平均值的F、G班组, 其曲线被挤压, 成绩落差被缩小。该调整在保持班组内部员工成绩优劣关系不改变的前提下, 使得各班组员工成绩分布整体趋于均衡, 为实现班组间员工排序的公平性提供了有利条件。

摘要：目前在进行员工年度绩效成绩排序时, 常给等级的评定带来困难, 不能公正、客观的反映员工间业绩的相对水平。文章结合实际阐述了一种基于散度计算绩效考核成绩修正的改进方法。供参考。

关键词：散度计算,绩效考核,成绩汇总,改进措施

参考文献

绩效计算 第7篇

本文根据项目绩效评价指标的设计原则以及医院建设项目的特点和使用运行的实际情况,并综合考虑到医疗卫生事业是特殊行业,从管理绩效、经济绩效、环境绩效、可持续发展绩效四个方面、项目全生命周期建立一套多维度多层次适合医院建设项目的绩效评价指标体系。在绩效评价方法的选择上,通过分析几种常用的绩效评价方法的优缺点,结合指标本身的性质、适用范围和评价要求,提出模糊综合评价的方法对医院建设项目的绩效进行评价,通过对评价结果的分析,验证模糊综合的正确性和可行性。同时开发相应的计算机软件来实现整个评价过程,保证指标体系的实用性和有效性。

一、医院建设项目绩效评价指标体系

1、评价指标的建立

收集医院建设项目前期、项目建设期、项目竣工运营期整个建设周期的实际结果和实际发生的各类技术经济指标和数据资料,作为评价工作初始数据源。通过参考国内外大量文献、分析资料,综合运用多种统计学方法如主成分分析法、变异系数法、聚类分析法等对所收集的数据进行分析处理,根据《卫生部部属(管)单位基本建设管理办法(试行)》、《广东省财政支出绩效评价试行方案》、《建设项目经济评价方法和参数》的指标要求以及医院建设项目的特点、对医院建设项目绩效指标要素的分析,构建医院建设项目绩效评价指标体系。本文从管理绩效、经济绩效、环境绩效和可持续发展绩效四个方面选出最能反映医院建设项目绩效的26个指标。

2、评价指标权重的确定

根据各类指标对评价重要性和各指标的引导功能,我们对各类指标通过权重体现其重要程度。权重系数的大小,决定了各个指标的重要程度,而各个指标权重的大小及其变化,都会对评价结果产生重要影响。为此,本文采用层次分析法来确定各指标的权重,使其能充分反映评价指标的重要性和各项指标的引导功能。(见表1)

3、绩效评价方法及绩效评价结果的等级

模糊综合评价法是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价一种方法。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。由于医院建设项目绩效的评价多具有不确定性、主观性和模糊性,且部分评价指标是难以量化和界定的。因此,本文采用模糊综合评价方法对医院建设项目的绩效作出综合评价,具体步骤:第一,选取评价指标和评语,设U为评价指标集,由一系列的评价指标构成,即每层的各个评价指标,U={U1,U2,U3,…,Um}。设V为评语集,表示被评价项目的优劣程度,根据实际需要将评语等级划分为好、良好、一般、差,即V={V1,V2,…,Vj}={好、良好、一般、差};第二,构造评判矩阵。用W={W1,W2,…,Wn}来表示第一层次各因素的权重集,其中Wi表示第一层次中第i个因素的权重,代表第i个因素在第一层次中的重要程度。第二层次的权重集用W={Wi1,Wi2,…,Wim} 来表示,其中Wij表示隶属第一层次第i个因素第二层次中第j个指标的权重。

第三,确定模糊算子。模糊数学评价的基本模型为B=W×R。其中R表示评价指标与评价等级间的模糊关系,B表示被评项目与评价等级间的模糊关系。第四,评价结果分析。使用最大隶属度法,取与评价指标的最大之相对应的评价元素为评价结果。(见表2)

二、医院建设项目绩效评价计算机管理系统

目前的医院建设项目绩效评价模式通过纸质记录,获取绩效考核数据,并手工计算、分析考核结果。该评价方式存在很多缺点,工作量大、错误率高,计算过程复杂,统计分析缺乏深度等。针对医院建设项目绩效评价构建其计算机管理系统,采用SQL Server 2008建立医院建设项目绩效基准数据库,通过数据交换平台,利用网络传输技术,从医院信息平台直接获取绩效考核数据,完成绩效评价工作,减轻工作人员的劳动强度,提高工作效率。通过评价能够全方位地判断项目建设的真实情况,为医院管理层提供有效的决策数据,对加强工程项目的全过程管理,提高工作效率,为完成工程项目的目标提供有利的管理手段。

1、医院建设项目绩效评价计算机管理系统总体设计

医院建设项目主要包括一个绩效评价系统、一个数据中心和一个数据交换平台。

(1)绩效评价系统:实现数据管理、指标管理、绩效评价、绩效查询、系统管理等功能的医院建设项目绩效评价计算机管理系统。

(2)数据中心:主要存储建设项目绩效考核数据、绩效考核指标库、绩效考核结果和统计分析报表等。

(3)数据交换平台:通过数据交换平台,利用网络传输技术,从医院信息平台直接获取绩效考核数据,完成绩效评价工作。

2、医院建设项目绩效评价计算机管理系统功能设计

医院建设项目绩效评价计算机管理系统功能主要包括数据管理、指标管理、绩效评价、绩效查询、系统管理五大模块。(详见图1)

(1)数据管理模块,包括数据采集、数据转换和数据审核三大功能。通过这个功能把被评价项目的相关信息输入数据库并建立相关的项目档案。

(2)指标管理模块,包括指标配置和指标维护二大功能。建立绩效评价指标体系库,设定三级指标:第一级由管理绩效、经济绩效、环境绩效、可持续发展绩效四个一级指标构成。第二级由项目的基本指标构成。第三级为指标要素,是对项目基本指标进行明确和细化,是项目最基础的评价指标。利用层次分析法对各层指标进行层次排序,计算出各指标的所占权重,并实现对指标库里的指标进行增加、删除、修改等操作。

(3)绩效评价模块,包括绩效计算和统计与分析二大功能。依据制定的指标体系、方法集和指标权重进行绩效计算,利用模糊综合评价的方法对医院建设项目的绩效进行自动化评价,并对绩效评价结果进行多层次和多角度的统计分析。

(4)绩效查询模块,系统可提供根据不同的评价阶段自由地选取指标和查询范围进行结果查询,并将绩效评价结果和统计分析数据以报表、图形等形式呈现,为医院管理层的决策提供科学、具体、定量的数据与信息,保证建设资金的高效利用,有效控制工程成本,提高建设项目品质。

(5)系统管理模块,主要包括评价系统基本信息、系统的设置和数据库备份恢复等功能。

绩效计算 第8篇

关键词：绩效管理,平衡计分卡,地方政府

平衡计分卡在我国地方政府的绩效管理中的试点应用，标志着我国行政管理机关开始了应用平衡计分卡来衡量政府绩效的探索，这为我们广泛推广平衡计分卡积累了许多宝贵的经验。然而，在实践中，一些行政机关在平衡计分卡指标设计与权重分配方面，仍然存在随意性、缺乏科学性，指标设计与权重分配的不合理，导致难以科学的衡量政府绩效，从而使平衡计分卡的应用流于形式。基于此，笔者着重讨论政府绩效管理的平衡计分卡指标设计与权重的计算方法。

一、建立和分解平衡计分卡评估指标

就平衡计分卡的四个方面，由政府组织专家用头脑风暴法和鱼刺分析法，分别找出各自的业务重点，也就是地方政府绩效评估的重点，然后再用头脑风暴法找出这些关键业务领域的关键业绩指标，见表1。

为使政府下属各部门明确各自在达成组织战略目标过程中的责任，需要对政府的关键业绩指标进行层层分解，在各自的业务领域确定各职能部门的关键业绩指标。

在指标的设计中，应遵循SMART原则，即设计的指标必须是具体的(Specific)、可度量的(Measurable)、可实现的(Attainable)、现实的(Realistic)、有时限的(Timebound)。

1. 学习与成长。

组织的输出能力和创造价值的能力，体现在组织成员的整体素质上。学习与成长是针对政府公务员自身管理水平、业务能力、工作态度以及政府内部组织文化、人才的吸引和激励等方面而设立的指标。

2. 内部过程。

是指地方政府为实现战略主题而提供服务和履行管理职能的流程。它也是绩效管理考察的重点，是绩效分析与改进的重要依据。主要包括政府人力资源状况、公务员廉洁状况、政府部门间的沟通、行政效率以及改革创新与服务的能力等。

3. 财务。

由于地方政府肩负着当地经济社会全面协调可持续发展的任务，它不可能像赢利性组织那样以取得财务上的盈利为组织发展的重点。地方政府的财务指标，更多的是为其它三个方面服务，财务控制主要从招商引资、增加财源和降低行政成本等方面入手。对于重大项目的科学决策、杜绝政绩工程也是截流的重要方面。

4. 顾客。

如前文所述，地方政府服务的顾客是广泛的，包括上级机关、地区企业和居民、政府职员和社会舆论。所以在设计顾客方面的指标时，要兼顾各方面的利益。主要可从文化、经济、政府管理、社会的角度来考虑，使各级政府真正做到“立党为公，执政为民”。

二、审核评估指标

为保证决策的科学性，评估指标和评估标准在确定之后，应该组织专家和政府相关部门对指标和标准就以下方面进行审核：一是依据评估标准对用一个指标进行评估，多个评估者能否取得一致;二是这些指标的达成是否满足战略主题的需要，从而实现政府愿景;三是对这些指标的可操作性、科学性和合理性进行评估。

三、确定指标权重

由于不同的地方政府在不同的时期，会有不同的战略重点，因此，平衡计分卡的四个方面及其对应的评价指标也应有轻重缓急之分，为了能让这种差别更直观合理，必须给各评价指标附权重。为简单说明指标权重的计算方法，现将表1简化为表2的几个指标，地方政府在具体实施时，可以参照以下的方法进行计算与设计。采用专家调查的方法，通过整理得到各指标的权重指数。

1. 构造BSC四个层面重要性两两比较的判断矩阵，如表3

运用方根法计算该判断矩阵所对应的权重矩阵，然后进行归一化处理，可得到各层面指标相对于总体的权重，其计算公式为：

根据A-B判断矩阵可以计算得到的权重向量为：(0.17,0.23,0.30,0.30)。即顾客层面总绩效为30%，财政层面总绩效为30%，内部管理层面的总绩效为23%，学习与成长层面总绩效为17%。

同理，我们可以得到Bi-C判断矩阵，并求得Cj对其所在层面的权重，具体计算结果见表4

通过一般的一致性检验方法，我们不难看到上述五个判断矩阵的CR值，通过计算认为个矩阵的一致性比率比较小，在允许的误差范围内，因为我们确信本文所有指标的相对权重是可接受的。

2. 计算综合重要度(合成权重)。

通过对五个判断矩阵的计算，可以进一步得到Cj相对于A的综合重要度，即Cj在总体中的合成权重，计算公式为：

计算结果转置向量为(0.0972,0.0694,0.1021,0.1313,0.1688,0.0257,0.0771,0.06,0.0257,0.0429,0.0429,0.0257),由此就可以直观地看出各个指标在政府达成绩效目标中的重要程度。

参考文献

[1]曹荣,任闻宇,杨明波.基于平衡计分卡的政府绩效评估[J].沿海企业与科技.2006,(1).

[2]赵曙明,马希斯,杰克逊.人力资源管理[M].北京:电子工业出版社,2003.

[3]蔡立辉.政府绩效评估的理念与方法分析[J].中国人民大学学报,2002,(6):27.

绩效计算 第9篇

“虚拟学习共同体” (Virtual Learning Community, VLC) 是随着互联网的发展而出现的一种新型社会现象, 是指人们以学习、研究、讨论为目的, 以互联网为基本平台, 以各种网络工具为中介进行人际交互而联结成的群体。所谓“虚拟”是因为学习的主要场所不是固定的物理空间而是无形的赛博空间, 直接参与活动的不是实体的人而是符号化的“人”。与传统课堂相比, VLC具有以下特征:①开放性:随着校园网和互联网的普及, 教学的场所不再局限于传统的教室或实验室, 而是一个可以无限扩展的赛博空间;②互动性:VLC不仅包括传统的面对面的互动, 还包括以网络为媒介的远程交流互动;③异步性:在VLC环境下, 改变了传统课堂中教师讲授、学生倾听和记录的“面对面”同步交互方式, 由于师生在地域、时间上的分散, 虚拟的异步交互成为普遍的互动形式;④平等性:师生传播关系趋于平等, 知识的获得不再依赖教师的实时讲授, 学生自由登录在线课堂参与互动, 每一个学生都能公开发言并看到别人的发言。

在虚拟学习共同体环境下, 如何提升学习绩效, 是一个现实而有意义的课题。在我国现行的新课程理念中, 学习共同体是一个重要的概念, 其出发点是利用恰当的智慧活动将教师和学生带入一个共同的情境, 使人与人在课堂中构成交流和互动的团体, 它通过互动和共同的探索活动将公共知识转换为个人知识。但如何建构学习共同体, 以及在学习共同体中如何实现学习绩效的提升, 目前查询的文献资料还十分缺乏。本文以笔者所任课程《计算机网络》的教改实践为案例, 研究在VLC环境下的教学与实践, 旨在抛砖引玉。

1VLC环境下的教学设计

VLC就其本质而言, 它仍然是一个以学习为目的的组织, 但作为一种知识生产方式和学习组织形式的工具, 在新的技术环境下, 又具有新的表现形式和意义。笔者认为, VLC的出现并没有改变教学目标, 但表现形式和内涵比传统的教学有了很大的扩充 (而不是取代) , 它实现了从一种学习共同体到另一种学习共同体的演变。VLC既是一种教学理念、教学方式, 又是一种教学环境, 是教育思想理念、教学方式和教学环境的有机统一。为有效地实施VLC的教学, 就必须建立适合VLC环境下的教学设计。

1.1教学指导思想——情境学习理论

VLC构建了一个良好的学习情境。情境学习理论认为:学习者在情境中通过活动来获得知识, 情境学习将学习者自身、学习资源、学习环境都看作是一个动态的学习系统, 情境学习观点的建立推动了学习研究从认知转向情境。VLC的出现, 将学习“从早期的以传授、扩充信息资源为主的纯技术应用模式向基于网络的自主学习、合作学习、探索学习等多种学习方式相结合的模式转变。”我们在教学中, 利用VLC为学习者搭建合作学习、探索研究、课堂交谈、课后交流的平台, 模拟真实环境、让学习者扮演多重角色、参与各种实践活动。通过设置问题情境、创设虚拟实验环境、设置VLC环境下的学习活动, 让学习者在虚拟环境所积累起来的知识体验能够尽可能地在真实情境中运用。

1.2开放式、研究式教学模式

教学模式是在一定的教育理念支配下为实现特定的教学目标而创建的一种教学模型。随着互联网和VLC的广泛应用, 传统的“以教室为环境、以教师为中心、以教材为工具”的封闭式、单向传输、灌输式的课程教学模式正在向“以赛博空间为环境、以学生为中心、以资源库为工具”的开放式、双向传输、研究式的新型的课程教学模式转变。

1.2.1 “开放式”教学模式

(1) 教学理念的开放。

其核心是完成教师和学生在教学活动中角色的转变, 教师从知识的传输者变为指导者, 学生从知识的被动接受者变为知识的主动建构者。在教学中不再是向学生灌输教材中的内容, 而是向学生开放课程资源库, 扩大学生视野, 鼓励学生查阅国内外著名大学的相关课程网站。例如, 我们在教学中, 让学生了解MIT OPEN COURSE WARE的研究式学习, 学习世界一流大学的教学理念。

(2) 教学平台的开放。

教师的课件、作业布置与批改、答疑、在线测验、实验报告、专题讨论等均可在教学平台上完成。

(3) 虚拟实验平台的开放。

我们为学生提供了计算机网络虚拟实验室, 学生可以在虚拟实验室完成计算机网络的各种实验, 并可以检查实验结果。

(4) 实验室的开放。

学院专门开设了“实验室开放”项目, 当学生完成虚拟实验后, 可以凭虚拟实验的报告, 到学院的计算机网络实验室进行真实的实验, 这样做的效果, 一方面可以激发学生的求知欲望, 达到良好的学习效果, 另一方面, 又可以提高实验室的利用率, 减少实验的损耗。

1.2.2 “研究式”教学模式

VLC具有开放性、互动性、异步性和平等性四个特征, 这为“研究式”教学提供了一个良好的环境。在传统的教学模式中, 由于学时和表现方法的限制, 形成了重结论、考结论的传教式教学和被动学习的方式, 在VLC环境下, 教师可以从问题入手, 重新设计课程授课方式, 从由果到因的推论式教学转变成由因到果的探究式教学, 引导学生的发散思维, 激发学生自主学习和探究的动机, 增强学生自身参与知识建构的积极性和自觉性;学生可以从研究问题的角度进入知识形成情境进行学习和讨论, 并从中领悟知识形成的探究性和科学性, 可以滤过性地、批判性地吸收知识。

1.3VLC环境下的教学原则

1.3.1 教学是师生间合作性、生成性的活动

通过师生、生生之间的互动学习来认识自我、学会学习、学会创造;教学活动要从强调专家和权威共同体“现有的”知识和实践, 转为重视学生和教师共同体所生成的知识和实践;学生不是灌输知识的容器或行为训练的客体, 而是具有主动学习能力、在教师的引导下自主探求知识的能动主体。

1.3.2 教学是一个通过对话使学生积极参与的过程

在VLC环境下, 通过设置清晰的课程目标, 学生能够有充分的机会自由地表达自己的观点、融入课程文本的资料信息以及其它支持性的材料;教师可以聆听并判断学生的理解水平, 通过提问、重述、表扬、鼓励等方式维持学生学习的进行, 引导学生达到教学目标要求。根据教育的建构主义理念, 学习共同体要“为学习者创造一个既严肃认真又轻松愉悦、能够激起创新思维、提供交流思想、相互实践或交换作品的地方或论坛”。

1.3.3 培养学生的“高级学习”的能力

学习能力有“高级”和“初级”之分。在初级学习中, 主要涉及的是结构良好领域的问题, 追求的是对问题收敛的、一致的解。而“高级学习”则要求学习者把握概念间的复杂联系, 根据具体的问题情境, 以原有的知识为基础, 建构用于指导问题解决的图式, 其涉及到的主要是劣构领域中的问题。

1.4学习绩效评价特征

在《绩效优异教育标准》中, 其价值观的核心是“以学习为中心的教育” (Learning-Centered Education) , 强调教育的有效性必须是促进学习和成就。因此, 在学习绩效评价中必须考虑怎样才能有利于培养学生的主动学习能力和解决问题的能力, 如何挖掘学生的全部潜能, 并向他们提供获取成功的机会。因此, 在对学生的学习绩效进行评价时, 必须考虑以下特征:

(1) 对所有学生寄予很高的发展期望。从理论上讲, 每个学生的潜能都是巨大的, 作为教师, 必须想方设法将学生的潜能充分挖掘出来。

(2) 学生的学习差异是客观存在的, 他们以不同的方式和不同的速度进行学习, 而且会依学科内容发生变化。 因此, 教师必须不断寻求各种方法来促进学习。

(3) 重视主动学习。要求利用各种技术、材料和经验来唤起学生学习的兴趣。

(4) 在学习过程的早期阶段, 运用形成性评价来测量学习, 使学习方式适合于个人的需要和学习风格;根据关键的、相关的外部标准, 让学生在应该知道什么和能够知道什么方面所取得的进展进行终结性评价。

(5) 为学生提供学习绩效测评工具, 支持学生运用自我评价来了解进步、明确目标和差距。

2VLC的教学实施

2.1混合教学, 虚实互补

混合教学起源于北美, 电子学习 (E-Learning) 突破了传统面授方式的一些教学局限, 一时风靡全球, 但几年的网络狂热平息后, 人们清醒地发现, 单纯的网络学习效果远没有人们所期盼的那么理想, 传统教学模式并不会因为技术的进步而退出历史舞台, 技术的进步也并没有改变教育的目的。笔者并不认同“彻底改变传统教学模式”的观点, 而是赞同把传统教学方式的优势和 E-Learning (即数字化或网络化学习) 的优势结合起来。只有将这二者结合起来, 使二者优势互补——即混合教学模式——才能获得最佳的学习效果。教育专家们于2002年首次总结出完整的混合教学理论体系, 并指出了混合教学是“技术提升教育”的必然发展方向, 这是有效解决大学专业课程学习的正确选择。尤其是技术性强的课程, 在教师面授时, 也需要多种媒体组合进行课程教学;学习者在课外时间, 需要借助学习平台、虚拟实验室、学习小组互助、知识讨论与共享、师生/生生远程互动等方式进行学习。

2.2三个技术平台支撑VLC

我们在《计算机网络》课程教学中, 使用了3个技术平台。第一平台称为“教学平台”, 这是由美国赛尔毕博公司提供的Blackboard网络教学平台, 在该平台上, 任课教师主要提供教学课件上传、各种视频、作业布置与批改、在线讨论/答疑、题库、在线测试等;第二平台称为“计算机网络虚拟实验室”, 该虚拟实验室由北京邮电大学设计, 其具有仿真性好、直观易用、交互性好、功能齐全等特点, 如图1所示, 该实验平台分为教师版和学生版, 其中教师版包括:新建实验、发布实验、布置实验、批改实验结果与实验报告等;学生版包括:必做实验、选做实验、自主实验、在线提交实验报告、保存实验结果, 查看教师给出的成绩与批语等;第三平台称为“公共平台”, 也就是众所周知的QQ、Email、教师博客等工具, 在这个公共平台上, 师生和生生间可以平等地进行讨论和交流, 内容不限。学习共同体成员既可以在群组中公开交流, 也可以个体之间进行一对一的交流, 而恰恰是这种交流, 常常让师生们会得到意外的收获。VLC对学习绩效的提升, 不能仅仅依靠物质基础和技术支撑, 还必须要有良好的组织和管理, 要有教师和学生的共同参与和互动, 要有现代的教育理念的指导, VLC才能有生命力。

2.3情境化、个性化、协作化

情境学习理论认为学习的本质是个体参与实践活动, 与环境相互作用, 是一个文化适应与获得特定环境实践共同体身份的过程。在情境中学习者通过活动来获得知识, 还形成了一种学习共同体成员的身份;个性化的学习环境和个别指导式教学, 是提高学习绩效的有效途径。由于网络教学中信息的传播模式发生了变化, 使师生的传播关系趋于平等, 师生和生生之间的协作性不断加强, 更有利于发挥学生学习的自主性和个性。我们采用“混合教学”模式, 在课堂内外都有学生自动组成的学习小组, 每次集中面授之后, 教师都会安排相关的项目或实验, 由学生自主去完成。学生和教师可以在课外时间, 通过BB教学平台、网络虚拟实验平台 、QQ、Email、博客等途径进行远程交流和协作, 同时, 网络实验室对学生开放, 学习小组可以尽情发挥自己的组织、设计、争论、探索等才能。

我们发现, 当学生接受网络项目设计或实验任务时, 出现了前所未有的学习和研究热情, 经常废寝忘食地工作。为了验证自己的方案是否正确和可行, 学生们首先将自己的设计方案输入到虚拟网络实验平台上进行模拟测试, 当虚拟实验通过后, 学生们可以在网络实验室进行实际操作, 其达到的效果是:实验的目的性明确, 减少实验成本, 提高学习效果。与此同时, 在VLC中师生和生生的心灵得到沟通、人际协调能力得到增强、课堂气氛活跃、创造的思维火花时时迸发。在VLC环境下的训练和熏陶中, 培养了学生的综合能力, 也让学生懂得了在群体交往实践中团结协作的重要性, 认识到协作精神、群体意识的价值。

3结束语

我们对2005、2006级教育技术学专业《计算机网络》课程进行了VLC教学试验, 根据学生期末的个人总结、综合性设计性实验结果以及教学反馈意见, 这种学习方式得到了学生们的充分认可。他们认为, VLC环境下的教学方式新颖、开放性很强、学习兴趣增加。在网络项目设计与实验中, 学生们互相讨论、探讨和争论, 通过虚拟实验以及实物实验的切身体验, 对计算机网络的基本概念和网络工程有了更深刻的掌握和理解, 既激发了学习的热情, 也锻炼了协作和动手能力, 不断获得成就感和满足感。根据调查统计结果, 学生对本课程的学习兴趣比前几届明显提高, 尤其是文科类录取的学生, 经过一段时间的学习, 对技术性和实践性非常强的计算机网络实验也由惧怕变为喜欢了;从设计作品的效果来看, 无论是设计的规模、难度和水平, 比前几届都有明显提升。从学习绩效提升角度看, VLC环境下的教学可以有效地解决《计算机网络》课程课时少、容量大、理论深、技术性强的问题, 初步达到了学习绩效提升的预期效果。我们相信, 随着教材数字化、网络设施基础化、工具软件多样化实现以后, 对“虚拟学习共同体”的研究将进一步深入, 对学习绩效的关注将进一步提高。

参考文献

[1]张建伟.试论基于网络的学习共同体[J].中国远程教育 (增刊) , 2000 (52) .

[2]刘惠芬, 姜胜.高校虚拟学习社区的组织化[J].清华大学教育研究, 2006 (S1) .

[3]赵中建.从企业界走进教育界——美国国家质量奖《质量优异教育标准》述评[J].教育发展研究, 2001 (1) .

[4]刘美凤.简析美国印第安纳大学有关教学设计的课程[J].中国电化教育, 2001 (10) .

[5]周嫒, 吴文春.情境学习观点对数字化学习的启示[J].电化教育研究, 2008 (8) .

绩效计算 第10篇

随着全球经济一体化进程的加快,知识型企业的竞争已不单是产品和服务的竞争,同时也是的领导力的竞争。以往的研究大多遵循着同一种前提假设——均衡领导模式[1],认为领导者对所有下属可以做到一视同仁。而在管理实践中,企业在组织内往往会出现抱团、派系等现象,不可能做到绝对公平[2]。由此,Graen等[3]提出了领导-成员交换理论(Leader-member exchange,LMX理论),指出领导者在工作中会区分不同的员工,并与之建立起不同类型的关系,而这种关系是影响领导有效性,调节组织绩效的重要因素。目前有关LMX对知识型企业绩效调节作用的文献大都为实证研究,主要分析管理者在工作中所发展的不同关系是如何通过组织内部变量来影响整体绩效的。如Cogliser等[4]通过探讨LMX质量和员工工作态度之间的关系,发现高品质LMX带来较好的员工满意度和组织承诺,企业高绩效也随之而来。Patel等[5]找出了LMX通过员工公平感受改变物质或情感激励效果的途径。仲理峰等[6]从社会交换、跨文化的视角,论述了中国企业的LMX对领导和部属工作结果的双向影响机制。

由于当今知识型企业的组织层级趋于扁平化,强调员工自组织管理,所以LMX研究需要考虑组织结构、成员联系等复杂性问题。然而上述实证方法在这些复杂机制研究上存在不足:一是静态的截面数据难以分析动态影响过程,二是不同岗位上知识型员工间相互作用导致的复杂性难以测量。于是Levinthal[7]等尝试将NK模型引入组织与战略管理中,该方法能简单地处理一些无法用实证方法研究的组织内要素间的相关问题。NK模型基于适应度景观理论提出,主要研究模块化系统如何通过适应性搜寻快速有效地达到最优点[8]。然而目前应用NK模型研究领导力及组织绩效的效果欠佳,如Solow等[9]提出的NKL模型没能考虑知识型企业中的多部门协同因素,William等[10]虽然对NKL做了进一步改善,但员工岗位绩效的随机取值不能反应成员间联系的具体作用类型。LMX对组织绩效的影响是外部环境、团队、管理者、员工等不同层次之间相互影响产生的涌现性的系统行为,需要将定性(LMX对员工工作的影响机制)、定量(NK模型)及实验(不同环境参数)方法相结合进行研究。盛昭翰和张维[11]提出的计算实验方法为解决这一问题提供了新途径,其将计算技术、复杂系统理论和演化理论等相融合,通过计算机再现管理活动的基本情景、微观主体之行为特征及相互关联,并在此基础上分析揭示各管理机制的演化规律。

针对以上分析,本文运用计算实验方法,在定性分析知识型企业LMX各影响要素及成员管理机制的基础上,利用NK模型构建LMX对知识型企业绩效影响的量化模型。其中包括任务环境、领导力与员工特征、员工间关系类型、组织结构和组织文化等,使模型能适应企业发展中LMX权变性的要求,并避免了NK模型对问题表述过于抽象的问题,最后在仿真平台上通过场景实验对模型进行了分析。

2 LMX对知识型企业绩效影响机制

2.1 知识型企业中的LMX分析

在知识型企业中,LMX对企业绩效影响的核心在于领导对岗位员工的激励效果。Danica等[12]研究表明组织中LMX因双方感知(贡献、忠诚、信任、义务等)而呈现出两种不同关系,一是圈内成员之间的高品质交换关系,另一部分是圈外成员之间低品质交换关系。圈内的员工能得到领导更多的信任和关照,还有可能享有特权;圈外员工和领导接触的时间较少,和领导的关系局限于正式的工作关系范围内。Ballinger等[13]发现在初期LMX因信息不对称是由领导决定的,但时间的推移和接触的增多,LMX则会受下属能力的影响,不断取得高绩效的成员,将会获得更多的信任(如图1所示)。

知识型企业领导者对圈内和圈外成员管理存在着差异,因此管理者能力不能用单一的领导力来衡量。Judge等[14]最近研究表明LMX中领导绩效是由领导类型和差异化管理两个维度来衡量。领导类型代表的是管理者的管控能力,即领导者控制组织成员表现的能力,包括集权管理、权威、监督等传统手段。差异化管理影响的是LMX的品质,即管理者控制圈内外员工绩效差异的能力,包括激励、组织公平等,其决定了岗位员工优选方式,以及不同关系类型员工产生的工作满意度差异大小。差异越小,领导者在对员工激励趋于一致,随着差异的增加,不同关系成员绩效的差异就会扩大。

知识型企业属于有机式组织,与标准化程度较高、个体差异较少的机械式组织不同。该类型组织结构松散灵活,具有高度适应性,任务多样化且不断变化,需要较强的创造和革新能力。组织中部门或团队是一种临时性结构,员工不但与同一团队成员相关还可能与组织中其他团队相关。此时LMX已不在是固定的一对一式,而是向TMX(Team-Member Exchange,团队成员交换)的方向发展。此时的配对关系不再是居于单一的领导与员工之间,而扩展至和其他团队成员之间也可能存在交互作用[15],如图2所示。

2.2 组织成员管理机制分析

知识型企业的管理模式已经从上世纪的功能型、层级式发展为基于过程或项目的管理范式。项目团队的绩效来源于员工的工作贡献,而员工管理是控制绩效的关键。Gruman等[16]发现员工管理的本质是为组织中每个岗位挑选合适的人选的过程。企业中各岗位需要紧密协作,所以员工在岗位上的工作绩效不仅取决于自身能力,还与其他相关联的员工有关,孤立的考虑各岗位上人选并不能保证组织绩效最大化。在此可以运用NK模型来研究团队岗位间的相互作用关系对组织整体适应性的影响问题。

现假设况代表知识型企业中某一团队X中工作岗位的数目,参数A表示每个岗位可选择的员工数(根据Kauffman的简化模型有A=2,即0和1两个取值)[8],因此组织中共有2N种岗位配置方式。每种配置组合可以表示为:X=(x1,x2,…,xN-1,xN),其中当xi=0时表示两个员工中A=0的员工被选择到岗位i上(0<i<N),xi=1时表示另一个员工被选中。团队中岗位i对组织绩效的贡献度用fi(x)表示,如图3所示。

组织环境可由K表示,此时fi(x)不仅和岗位上员工个人能力有关,还与协同工作的其他K个岗位有关(0≤k≤N-1),相当于受到K+1人的影响。k=0时表示企业面临的环境较为简单,各岗位都是独立完成工作,对团队的贡献只与自身相关;k=N-1表示最为复杂的情形,所有的岗位必须协同工作来完成团队任务。根据William的研究[10],fi(x)是在2k+1个服从均匀分布u[0,1]的随机数中随机取值来体现任务相关性,团队绩效就是对所有取值累积求和后取平均值。

式(1)中员工相关性的表述过于抽象,只能说明存在相关性但没能说明员工间联系的类型。在此引入aij表示部门成员间关系的作用类型,其可为恰当的值或概率分布。若N=3时,成员关系可为αij(X)=[α11,α12,α13][x1,x2,x3]-1+[α21,α22,α23][x1x2,x2x3,x1x3]-1+α31x1x2x3,且,当αij=0,i=(2,3),所有员工相互独立,即k=0;当α2j≠0,α31=0时,员工间是互补关系,即0<k<N-1;当α31≠0时,所有员工间是互动关系,即k=N-1。因此部门X在领导L管理下的绩效为式(2):

NK模型中的N值与K值决定了任务的复杂度和组织绩效,是将2N种岗位配置方式随机分配不同的值,即适应度值,再将其与N和K映射到一个三维空间上形成适应度景观(FL)。组织绩效的优化就是求解maxf (X)的问题,就是通过状态的转换使得团队绩效不断提高,具体的表现为在适应度景观上的“攀爬”中寻找顶点或局部最优点。顶点的数量可以直接反应景观的崎岖度,也就是任务环境的复杂度。用Matlab构图可得,当K=1时,适应度景观较为平滑只有一个顶点,组织寻优速度较快,如图4所示。当K值增大时,顶点数量会快速增加,组织的任务复杂多变使得适应度景观非常崎岖,有多个局部最优点,如图5所示。

顶点的搜寻过程就是在2N组领导员工配置中的寻优过程,是一个NP难解问题,且该过程与知识型企业的组织文化相关,不同的组织文化可由不同的算法来体现。Kauffman[8]基于演化经济学提出了一种局部搜索算法(LSM),是将组织在适应性景观中的游走过程看作是基于经验学习的局部寻优。局部搜寻有耗时且近视的缺陷,但反映了适应性行为渐进增加的特征,这与相对保守企业文化的特性相吻合。即为了保持人员稳定,都是通过局部人员调整来适应环境的变化的,而不轻易进行大范围的人员变动。而贪婪搜索算法(GSA)可视为激进的企业文化,即直接在团队内进行末位淘汰,对贡献度最差的员工进行替换。贪婪搜索虽然减少搜索时间,节约了人员考察调度的成本,但可能会造成人本管理的缺失。算法步骤会在第三部分具体说明。

3 LMX对组织绩效影响的量化模型

3.1 基本模型描述

基于以上LMX理论与成员管理机制分析,模型由五个方面组成:环境、知识型企业、项目团队、管理者、员工。其中企业组织由多个项目团队组成,各部门又由各岗位员工组成。N决定组织规模,面对的分布式工作任务必须由各岗位员工分别完成。任务环境决定了复杂性K,表明成员各自的工作和其他K个岗位的联系。员工工作绩效受LMX影响,在不同的关系水平上发挥出不同的能力,而LMX则受到企业组织因素的约束和影响。因此模型整体框架如图6所示。

根据模型框架可设计模型的变量为:

①企业组织OR由i个团队组成,OR={T1,T2,…,Ti}。

②部门代表某一部门中由N个岗位组成,为部门中n(i=1,2,…,j,…n)个员工岗位的所有可能的组合配置方式。

③Xi=(xi1,xi2,…,xiN)代表一个员工配置组合,每个岗位xij的状态集为,其中。

④K表示团队面临的任务环境复杂性。在Ti中,岗位xij上的员工工作不仅与自身有关,还需与其他ki个岗位协同工作情况相关,Ki取整数且0≤ki≤N-1,记为根据适应度景观理论[12],可认为与xi相关的其他岗位应是围绕在其周围的,所以

⑤αij表示部门成员间关系的作用类型,其可为恰当的值或概率分布,具体见式(1)。

⑥代表xi岗位上员工个人能做出的最大贡献,代表xi岗位上员工能做出的最小贡献,且。这样每个岗位上员工个人的贡献度值域为。

⑦li代表部门中的管理者。用μi表示管理者的控制能力。若μi值较小,说明企业的领导者管控能力不强,权威性较差,此时员工贡献可能分布在能力的均值左右。随着μi值增大,表明管理者激发员工潜力的能力在逐步提升。用σi表示LMX中领导对待不通关系员工的差异,若σi=0,说明管理者无差别的对待所有员工,随着σi值增大,表明管理者对待圈内圈外员工的差异睁大,使不同关系圈的员工绩效各自向相反方向发展。

⑧用参数R表示LMX理论中领导-员工关系。R (xij,li)表示团队中管理者和xij岗位上员工的关系且R(xij,li)～U[0,1]。R值越小说明岗位xij与领导较为疏远,LMX仅限于正式合同契约关系;R值越大说明岗位xij与领导交往更为密切,与领导存在非工作关系。

⑨企业文化用不同的组织搜索算法来体现。LSM是指组织在进行人员配置时,每次只改变单一岗位,保持其他N-1个岗位不变。假如t时刻岗位人员组合为Xt,组织绩效为ft(X),t+1时刻随机改变组合中某一岗位的人员选择,使得产生新组合Xt+1,组织绩效为ft+1(X)。若ft+1(X)>/ft(X),则Xt+1成为新的起点继续搜索;若ft+1(X)<ft(X),则仍返回Xt进行搜索;直到遍历N-1个岗位,最终的组合Xfinal其绩效应为稳定的局部最优点。GSA是指不通过试错,就直接在Xt中选出某一岗位周围(与其相邻岗位相比)的最高适应度景观ft+1(X),然后移动到这个点上。

⑩表示在管理者li领导下岗位xij的绩效,而fi(Ti,li)表示此时的企业项目团队Ti绩效,f(C)表示企业绩效。

3.2 模型构建

由于知识型企业员工在部门间横向及斜向交流较多,有关工作的知识及对任务的监控分散在组织之中。所以知识型组织中LMX相对灵活,领导对员工管理的力度会随着任务环境的变化而改变。据此孙东升等[17]基于logistic函数提出了管理者领导效率函数:

Ni为管理员工人数,横向交流的员工人数的增加会导致领导力的减弱。βi表示员工的自我约束的能力,自我约束越差就需要更高的监督水平。根据LMX理论,在领导对下属长期了解的情况下,领导-员工关系R是与管理者领导效率和员工自身能力相关的。Solow[9]研究表明可将R～U[0,1]视为θ～N(0,1),R为标准正态分布N(0,1)在θ左侧部分的面积,即标准正态分布的积累分布,如图7所示。

由此可得φ(θ)也是0和1之间的一个随机值,管理者领导效率η下领导-员工关系为:

员工xij在管理者li领导下的绩效可用凸组合函数表示为:

在知识型企业绩效寻优过程中,组织内LMX的定量化是至关重要的。由2.2节中分析可知LMX决定岗位上员工绩效,可得:

由式(6)可知,在员工中当R→1时,Vi→h.说明此时xij为圈内成员,员工与领导之间持续的感情积累,不断的绩效评价和授权,员工能发挥出最大潜能h.R→0时,Vi→d.表明xi为圈外成员,其工作满意度与R成正相关,即员工只能发挥出较低水准d.结合式(4)及式(6)可得组织中领导员工关系为:

其中。

根据LMX动态变化性的可知,当员工xij的工作水平低于d时,管理者对其存在成见产生低品质的LMX,F(Vi)=0;随着绩效提高,有突出贡献的员工易被领导纳入圈内团体;当员工绩效高于h时,圈内关系趋于稳定,产生基于忠诚和信任的高品质LMX,F(Vi)=1。结合上述分析员工绩效Vi的分布函数为:

由图2可知员工在岗位上不仅受上下级关系的纵向影响,还会根据任务的难度和同事建立工作关系。组织要通过探索岗位员工在LMX和TMX影响下的最佳组合方式,使得组织绩效达到最优。结合式(2)对员工关联类型的分析,此时各团队绩效可用式(9)表示为:

企业整体绩效提升实质就是对全体岗位员工的寻优,即maxf (C)可转化为maxE[fCTi,li)]的求解问题。根据Levinthal等[7]的研究,知识型企业C绩效(绩效景观)为团队中各岗位组合方式绩效贡献度的平均值。则此时企业组织绩效为:

4 实验步骤及模型验证

本文采用多智能体和离散事件模拟相结合的方法来寻求组织绩效最优时的岗位配置方式,并观察不同LMX品质对企业绩效的影响机制。具体步骤如下:①将部门中每一种人员配置方式作为一类智能体,并将模拟时间视为驱动系统的特殊事件。②在Matlab平台上对机械式和有机式等两种组织类型进行仿真实验,对θ按N(μ,σ)取随机值,aij及βi在U(0,100)上取随机值。③针对不同组织类型下的不同岗位配置方式进行仿真,在每种任务环境(K)及成员数量(N)下组织产生500个随机任务,且将每个任务的处理效果(由式(8)或式(11)计算可得)作为组织绩效的一个值,并将全部任务的期望绩效作为此时组织的绩效。④由于每种岗位配置下的组织绩效不同,对所有组织的绩效景观运用不同算法进行搜索,观察不同LMX下企业组织的绩效和局部最优及全局最优的人员配置方式,并记录由计算机生成的模拟数据。

根据Gilbert等[18]的研究发现,对于行为科学领域及管理决策领域的不确定性问题,可以从某些层面运用企业既存的普遍规律进行验证。下面基于LMX与组织绩效的基本理论,采用宏观验证考察计算模型的合理性。首先对组织内的管理者进行任意安排,即不考虑领导力li(μi,σi)的取值,领导-员工关系R随机产生。此时在简单任务环境K=0时,企业组织期望绩效如图8所示。在Naidoo等[19]研究中发现,在LMX质量较差时,一味的增加管理者并不能改善由员工带来的管理困扰。由图8中可知,当员工达到一定规模后(N=200),增加监管人员数量并不能有效提高绩效,这与已有的实证研究十分吻合。而在复杂任务环境0<K<N-1下,当N=20,βi=40,σ=1时,组织期望绩效随领导基本能力μ的变化如图9所示。李华军等[20]的研究表明任务环境的扰动带来的高强度协同工作会模糊化员工的心理契约,如果忽略了由此产生的工作情感压力,就可能导致员工心理落差而减低绩效。由图9中可见,LMX中差异化因素σ较小时,领导的基本监管能力μ的提高虽然能提高企业绩效,但不能改善由环境复杂性带来的“互动灾难”,这与上述实证研究结果也是一致的。

5 模拟实验分析

根据上述知识型企业员工LMX计算模型,对不同的(N,K,μ,σ)的组合,考察组织最优绩效的变化情况,实验设计方案如表1所示,下面从多方面对模拟得到的数据进行分析。

5.1 领导行为有效性分析

在LMX中领导行为主要是受领导力中的l(μ,σ)两个变量影响。当N=Ni=40,aij=0,βi=10时,分别考察maxE[f(Ti,li)]在管理者不同控制能力μ和差异化行为σ下的演化过程,如图10所示。

在图10(a)中,aij=0即K=0,表明任务环境较为简单,员工间交互不多。此时若管理者对员工的管控能力较弱,则组织期望绩效随着管理差异化水平的增加而逐渐提高。若管理者的管控能力较强,则较高的管理差异化水平会反而会使组织绩效降低。由此可见,在企业组织环境稳定时,LMX能弥补领导者在管控能力上的缺陷。但知识型企业中的领导者的高度集权是不利于企业绩效的提高和长远发展的。而由图10(b)可知,当组织差异化管理水平较高时,管控能力较强的领导虽然能加快组织绩效寻优的过程,但搜寻到员工配置方式并不能得到最佳的组织绩效。这是因为知识型员工往往具有较强个性和对权威的蔑视,更加注重强调工作中的自我引导和自我管理。一旦在LMX中被归为圈外成员,就会导致组织公平感减弱而影响工作绩效。所以在知识型企业中,保持分权民主的组织环境,才能确保高品质的LMX能对组织绩效起到正向的调节作用。

5.2 知识型员工自主性的影响分析

知识型员工具有较高的个人素质和很强的工作自主性,而自我约束的能力βi相对较弱。当N=Ni,K=0或K=3,μ=1,βi=10或βi=20或βi=30时,考察员工自我约束的能力对企业LMX中领导者管理能力和组织绩效的影响作用,如图11所示。

由图11(a)可见,当βi值越小即员工工作自主性越强时,随着任务团队中人数N的增加,领导对员工的管理程度η(N,β)会急剧降低。在图11(b)中,当员工自我约束在一个较低水平时,差异化管理水平σ的提高并不能带来组织绩效的提高,而且员工间交互的减少(K=0)会使的企业绩效进一步降低。说明在高品质LMX中,领导者不一定处于主动地位,知识型员工自身也在一定程度上决定了交换关系的质量。知识型企业自主工作环境较多,员工自我意识较强,简单的LMX已不足以完全控制组织绩效。此时需要加强员工间沟通联系,相互监督激励,使得LMX更多的向TMX转变将更有益于知识型企业的发展。

5.3 任务环境不确定性分析

复杂的竞争环境下,知识型企业员工需要通过密切协作才能完成不确定性任务。当N=Ni=40,K≠0,βi=10时,分别观察LMX及组织期望绩效在环境波动情况下的变化过程,如图12所示

在图12(a)中,当领导管控能力一定时,随着LMX中的差异化程度的提升,组织绩效将有细微的提高。员工间少量的协作(K=4)有助于企业绩效的提升,但随着协作的增加(K=25),任务绩效反而会比独立工作(K=0)时有所降低。说明知识型员工在任务环境不确定时,其协同工作过程没有固定的流程和步骤,工作成果不易直接测量评价,就难以实行监督控制。所以此时管理者需要适当加大管控能力,使项目管理不至于过于松散,有利于企业组织绩效的提高。在图12(b)中,K=N-1时知识型员工面临的环境最为复杂,此时LMX中的差异化因素σ对组织绩效的影响并不明显,但领导者管控能力μ的增强却可以增加组织绩效。说明在企业竞争环境中,差异化管理(物质及职位激励)可以提升知识型员工业绩,但当员工能力值(h,d)固定时这种提升十分有限。由此可见,在LMX的激励结构中,知识型员工高度重视自我价值,成就激励和精神激励对其的影响远大于传统的金钱等物质激励。

5.4 企业文化的影响作用分析

知识型企业中的组织文化决定了成员的核心价值观,并最终控制组织成员的行为。在模型中体现为顶点寻优算法的不同,由第3节分析可知设计了LSA,GSA两种算法。当领导力l(μ,σ)一定时,即N=Ni=20,μ=1,σ=1,βi=10时,观察在不同组织文化选择下,LMX对组织期望绩效的影响过程,如图13所示。

由图13(a)可知,在相对简单的任务环境中,GSA寻优方法明显要优于LSM。但随着员工工作相关性的增加,GSA搜寻的员工配置绩效逐渐降低,而LSM算法产生的绩效逐渐提升,最后趋近于相似水平。说明在知识型企业中,激进与保守的用人策略本身并不存在优劣。在任务明晰、LMX较为单纯时应大刀阔斧,迅速在岗位上安排专业特长最为突出的员工。在任务难度大、LMX及TMX较为复杂时则应体现人本管理思想,通过一些局部的人员调整来适应环境的变化。而图13(b)表明,随着任务复杂度K的增加,GSA方式中对人员考察的次数要明显少于LSM方式。知识型员工的搜寻成本(面试考察)普遍较高,说明在LMX错综复杂的情况下,采用直接替换的方式比局部搜索更有优势,所以此时企业要保持工作选择的高流动性。

6 结论

本文在对领导-成员关系定性研究和知识型员工管理机制分析基础上,从计算实验的全新视角提出LMX量化分析的操作方法和思路,然后基于NK模型对LMX对企业组织绩效影响机制建模,并采用虚拟实验方法从领导力、员工自主性、复杂任务环境及企业文化等方面进行了分析。实验结果表明:①LMX可以弥补管理者在管控能力上的缺陷,但分权民主的组织环境才能确保高品质LMX对知识型企业绩效的正向调节作用。②在知识型组织的LMX中,员工也可以处于主导地位,在员工自主性较强时,管理者要注意将LMX与TMX相结合。③在复杂任务环境中,管理者要适当增加管控能力,但在员工能力一定时,LMX中的差异化管理对组织绩效影响不大。④不同的组织文化不存在优劣之分,其应用要与企业形成的LMX相适应,企业的人员甄选策略也要根据LMX的情况做出相应的调整。

计算实验理论是在一定基本情境和法则下尽可能再现“一束”的社会现实。所以本文在员工主体,领导者与员工互动机制,组织环境描述上还存在不足,这些局限对计算模型的可靠性造成了一定干扰,也是未来研究中需要不断修正的地方。

摘要：采用计算实验理论的研究方法,对领导成员交换关系影响知识型企业绩效的内在机制进行研究。通过管理者对不同关系员工绩效管理的定性分析,在运用NK模型描述组织成员工作机制的基础上,构建了LMX对知识型企业绩效影响的量化模型。模型包含复杂任务环境、组织结构、领导力、员工协作、组织文化等因素,并通过场景实验对模型进行分析。实验结果表明:复杂任务环境中,LMX可以弥补管理者在管控能力上的缺陷,但在知识型员工能力一定时,LMX中的差异化管理对组织绩效影响不大;分权民主的管理策略才能确保高品质LMX对知识型企业绩效的正向调节作用;知识型员工在LMX中也可以处于主导地位;不同的组织文化下,企业的用人策略要与LMX的情况做出相应的调整。