基于层次分析法的员工绩效考核体系

Employee Performance Appraisal System Based on Analytic Hierarchy Process

摘要: 在如今竞争激烈的市场里，企业想站稳脚跟、实现可持续发展，需要重视企业战略、人力资源及绩效管理等多方面研究。员工绩效管理是企业管理员工的关键方式，但当下多数企业直接套用大企业的绩效管理模式，未结合自身实际，效果不佳。企业管理者应依据自身发展方向、行业特点和激励需求等，构建个性化员工综合评价考核体系。本文创新采用层次分析法(AHP)构建企业绩效考核体系，该方法能将复杂考核问题层次化，通过科学比较确定指标权重，增强考核的科学性与客观性。同时，结合企业具体实例，深入分析该体系在实际应用中的效果，总结优势与不足，并提出改进建议。希望为其他企业构建和完善绩效考核体系提供参考，助力企业提升管理水平，实现稳健发展。

Abstract: In today’s highly competitive market, enterprises need to focus on corporate strategy, human re-sources, and performance management to gain a foothold and achieve sustainable growth. Employee performance management is crucial, yet many firms blindly adopt large companies’ models without considering their own realities, leading to poor results. Managers should create a personalized, comprehensive employee assessment system tailored to their development goals, industry traits, and incentive needs. This paper innovatively uses the Analytic Hierarchy Process (AHP) to build a performance assessment system, enhancing its scientificity and objectivity by stratifying complex issues and determining indicator weights through scientific comparison. Using specific enterprise cases, it analyzes the system’s practical effects, highlights strengths and weaknesses, and offers improvement suggestions, providing references for other firms to enhance management and achieve steady development.

1. 引言

目前，科技日新月异，市场环境复杂多变，企业竞争激烈。企业如果想保持竞争力，必须在多方面衡量和不断改进其业务领域，而员工是企业最有价值的资产，需要企业重视对员工绩效的考核和评价。绩效是指员工为了达到组织制定的目标，而付出的具体行为过程，它是脑力和体力实际付出的具体表现，这些表现和付出需要通过特定的工具和步骤来进行量化考量，由此可见，员工绩效实际是未来达到目标员工自身各项付出的总和，而不仅仅指其行为的结果。绩效评价是对员工上一阶段表现的综合考量过程，不但能够激励优秀的员工，激发其内在动力，而且能够淘汰不符合企业价值观的员工。常见的绩效评价方法有：360度绩效考核、平衡计分卡(BSC)、关键绩效指标(KPI)、目标管理法(MBO)等。

层次分析法(AHP)能将复杂问题分解为若干层次和要素，通过两两比较确定各要素相对重要性，得出综合排序结果，为决策提供科学依据[1]。在绩效管理中，AHP可帮助企业明确绩效指标、制定绩效计划、进行绩效评估与反馈。它虽存在依赖专家经验、指标过多时计算量大等局限性，但优势明显，能处理定性和定量指标结合的决策问题，适应复杂环境。现有研究对层次分析法(AHP)在绩效评价领域的应用已形成较为系统的研究体系[2]。研究表明，AHP方法在工程项目人员绩效评估[3]、零售业客户经理绩效考核[4]等多元场景中均展现出良好的适用性，其通过构建层次化指标体系与定量化判断矩阵，能够有效克服传统绩效评价方法在指标权重分配主观性强、定性指标量化困难等方面的局限性，为组织绩效管理体系的优化提供了科学的方法论支持。

2. 理论方法

层次分析法是由著名运筹学家A. L. Saaty提出，其主要用于经济计划 、行为科学、能源分析、成果评价等诸多领域[5]。层次分析法是通过对评价目标进行逐层分解和不断细化，在对相关指标进行评判得分，并乘以相应权数后，得出最终结论的分析方法[6]。在过程中，需要专家团队初步确认各项指标的权重，并设立了检验环节，如果没有通过一致性检验，需要专家团队再次评分，直到通过检验。层次分析法计算过程相对简单，结构清晰，十分适合企业用于构建绩效考核体系，具有较强的通用性和推广性[7]。

本研究基于层次分析法(AHP)构建了一套定制化的企业绩效评价体系，通过实证案例分析验证了该方法的有效性。研究采用一致性检验确保判断矩阵的科学性和可靠性，有效解决了传统绩效评价方法在指标维度复杂、定性指标量化困难等方面的局限性。

3. 模型构建

3.1. 构建层次结构分析模型

构建层次结构分析模型是层次分析法的第一步，也是最关键的一步，需要将目标进行细化分解，并进行综合权衡。

首先可按照目标层、准则层及方案层三个层次由上至下逐一构建员工绩效考核体系结构模型。在这一过程中，需要以实现对员工的工作绩效进行科学合理考核为最高层次目标；其次，对于不同类型的员工，其相应的考核维度即为层次结构模型的中间准则层是有所区别的；最后，各考核维度中的各体系指标即为对应的方案层。

本文根据武汉市某民营企业目前采用的员工绩效考核标准进行分析。该企业是一家小型策划公司，员工规模50~150人，业务范围广泛，涵盖品牌策划、活动策划、广告创意设计以及数字营销策划等多个领域。在竞争激烈的策划市场中，该公司面临着来自大型综合策划机构和众多小型创意工作室的双重竞争。为了提升自身竞争力，吸引和留住优秀人才，提高项目执行质量和客户满意度，公司迫切需要构建一套科学合理的员工绩效考核体系。根据该企业目前的考核体系构建分层结构模型，目标层即员工的绩效考核体系，准则层则是将目标层进行分解为日常管理、市场反馈、工作质量，子准则层则是将准则层进一步分解，日常管理分解为考勤、活动、上级评价和同事评价；市场反馈分解为方案通过率和客户满意度；工作质量分解为方案质量、工作效率、创新能力和任务完成度。最终得到绩效考核体系的分层结构模型，如图1。

Figure 1. Hierarchical structure model of performance appraisal system

图1. 绩效考核体系的分层结构模型

3.2. 计算同层次的权系数

由于有多个层次，在计算权系数的时候一般是由高层到低层。权系数则是下一层的因素相对上一层的相对权重值。假设当前层次上的因素为$A_1,A_2,\cdots ,A_n$ ，则可针对因素C，对所有因素$A_1,A_2,\cdots ,A_n$ 进行两两比较，得到相对重要程度$a_{i,j}^n$ ，记$A=a_{i,j}^n$ ，A为因素$A_1,A_2,\cdots ,A_n$ 相对于上一层因素C的判断矩阵。记A的最大特征根为${\lambda }_{\max }$ ，属于${\lambda }_{\max }$ 的标准化的特征向量为$\omega =\left({\omega }_1,{\omega }_2,\cdots ,{\omega }_n\right)$ ，则${\omega }_1,{\omega }_2,\cdots ,{\omega }_n$ 就给出了因素$A_1,A_2,\cdots ,A_n$ 相应于因素C的按重要性(或偏好)程度的一个排序，如表1。

Table 1. Table of relative importance

表1. 相对重要程度表

相对重要程度	定义	解释
1	同等重要	目标i和j同样重要
3	略微重要	目标i比j略微重要
5	相当重要	目标i比j相当重要
7	明显重要	目标i比j明显重要
9	绝对重要	目标i比j绝对重要
2, 4, 6, 8	介于两相邻重要程度间

3.3. 计算同层次的组合权系数

假设当前层次上的因素为$A_1,A_2,\cdots ,A_n$ ，相关的上一次因素为$C_1,C_2,\cdots ,C_m$ ，则对每个C_i，根据3.2节中的方法可以得到一个权系数向量${\omega }^i=\left({\omega }_1^i,{\omega }_2^i,\cdots ,{\omega }_n^i\right)$ 。如果已知上一层m个因素的权重分别为${\alpha }_1,{\alpha }_2,\cdots ,{\alpha }_m$ ，则当前层每个因素的组合权系数为：

${\displaystyle \sum _{i=1}^m{a}_i{\omega }_1^i},{\displaystyle \sum _{i=1}^m{a}_i{\omega }_2^i},\cdots ,{\displaystyle \sum _{i=1}^m{a}_i{\omega }_n^i}$ (1)

因此，一层层自上而下求下去，一直到最底层(一般是方案层)能够求出所有因素的权系数(组合权系数)，根据最底层系数的分布，就可以给出所有备选方案相对于总决策目标的一个优先程度排序。

3.4. 一致性检验

得到判断矩阵A后，可能会出现逻辑判断上的不一致性的情况，因而需要进一步利用一致性指标进行检验。作为度量判断矩阵一致性的指标，可以用式(2)来检验决策者思维判断的一致性：

$CI=\frac{{\lambda }_{\max }-n}{n-1}$ (2)

CI = 0时说明决策者的判断在逻辑上完全保持一致；CI值越大时，表明判断矩阵的逻辑一致性越差。一般CI ≤ 0.1，即可认为判断矩阵在逻辑上的一致性是可以接受的，否则需要重新进行两两比较判断[8]。

为进一步检验判断矩阵的一致性，特此引入一个修正的判断指标RI，RI的取值表如表2。并取CR = CI/RI定义的指标CR作为衡量判断矩阵一致性的标准。通常要求CR ≤ 0.1，即可认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要对判断矩阵进行调整。

Table 2. Table of RI values

表2. RI取值表

维数	1	2	3	4	5	6	7	8	9
RI	0.00	0.00	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45

4. 实例分析

4.1. 构建分层结构模型

以武汉某策划公司为例，经过一定分析后，将其分层结构模型构建为图1所示模型。

4.2. 标示分层结构模型中的指标

根据图1模型中的指标，将指标进行相应标号，如图2所示。

Figure 2. Labeled diagram of hierarchical structure model for performance appraisal system

图2. 绩效考核体系分层结构模型标号图

4.3. 指标权重判断

专家组选择标准：需具备丰富的策划行业经验，熟悉策划公司业务流程和人力资源管理特点；在绩效考核领域有深入研究和实践，能够运用科学方法进行指标权重设定；具备良好的沟通能力和团队协作精神，能在专家组讨论中充分表达观点并达成共识。

选择高校2名企业管理教授和该企业内部6名经验丰富的管理人员共同组成专家组。首先将专家组分为2个小组，分别确定不同的指标权重。其次各小组均需要按照两两指标对比的原则，按照1~9标度法(即表1)对相应指标进行对比赋值。最后需要将各小组设定的权重值进行集体讨论，确定最终权重指表。

员工绩效考核体系准则层A如表3，日常管理子准则层X1指标表如表4，市场反馈子准则层X2指标表如表5，工作质量子准则层X3指标表如表6。

Table 3. Indicator table of criterion layer A for employee performance appraisal system

表3. 员工绩效考核体系准则层A指标表

A	日常管理X1	市场反馈X2	工作质量X3
日常管理X1	1	1/3	1/4
市场反馈X2	3	1	1/2
工作质量X3	4	2	1

Table 4. Indicator table of sub-criterion layer X1 for daily management

表4. 日常管理子准则层X1指标表

X1	考勤Y1	活动Y2	上级评价Y3	同事评价Y4
考勤Y1	1	1/2	1/3	1
活动Y2	2	1	1/2	1/2
上级评价Y3	3	2	1	3
同事评价Y4	1	2	1/3	1

Table 5. Indicator table of sub-criterion layer X2 for market feedback

表5. 市场反馈子准则层X2指标表

X2	方案通过率Y5	客户满意度Y6
方案通过率Y5	1	1/3
客户满意度Y6	3	1

Table 6. Indicator table of sub-criterion layer X3 for work quality

表6. 工作质量子准则层X3指标表

X3	方案质量Y7	工作效率Y8	创新能力Y9	任务完成度Y10
方案质量Y7	1	3	4	3
工作效率Y8	1/3	1	4	1/2
创新能力Y9	1/4	1/4	1	1/5
任务完成度Y10	1/3	2	5	1

4.4. 构建判断矩阵

根据上述专家组设定指标权重对比值构建出相应的判断矩阵，准则层判断矩阵A如式(3)，子准则层判断矩阵Xi如式(4)。

$A=\left[\begin{array}{ccc}1& 1/3& 1/4\\ 3& 1& 1/2\\ 4& 2& 1\end{array}\right]$ (3)

$X1=\left[\begin{array}{cccc}1& 1/2& 1/3& 1\\ 2& 1& 1/2& 1/2\\ 3& 2& 1& 3\\ 1& 2& 1/3& 1\end{array}\right];X2=\left[\begin{array}{ccc}1& 1/3& 1/4\\ 3& 1& 1/2\\ 4& 2& 1\end{array}\right];X3=\left[\begin{array}{cccc}1& 3& 4& 3\\ 1/3& 1& 4& 1/2\\ 1/4& 1/4& 1& 1/5\\ 1/3& 2& 5& 1\end{array}\right]$ (4)

4.5. 计算各层级指标的权重

本研究采用和积法计算判断矩阵的${\lambda }_{\max }$ 和属于${\lambda }_{\max }$ 的标准化特征向量为$\omega =\left({\omega }_1,{\omega }_2,\cdots ,{\omega }_n\right)$ 。以准则层判断矩阵A为例。先按列对A进行规范化，并计算$\omega =\left({\omega }_1,{\omega }_2,\cdots ,{\omega }_n\right)$ 和$A\omega$ 可得到表7和表8。

Table 7. Normalized judgment matrix A

表7. 规范化后的判断矩阵A

A	日常管理X1	市场反馈X2	工作质量X3
日常管理X1	0.1250	0.1000	0.1429
市场反馈X2	0.3750	0.3000	0.2857
工作质量X3	0.5000	0.6000	0.5714

Table 8. Calculated judgment matrix A

表8. 计算后的判断矩阵A

A	日常管理X1	市场反馈X2	工作质量X3	ω权重值	Aω
日常管理X1	0.1250	0.1000	0.1429	0.1226	0.3686
市场反馈X2	0.3750	0.3000	0.2857	0.3202	0.9667
工作质量X3	0.5000	0.6000	0.5714	0.5571	1.6881

计算判断矩阵的${\lambda }_{\max }$ ，如式(5)所示：

${\lambda }_{\max }={\displaystyle \sum _{i=1}^n\frac{{\displaystyle \sum _{j=1}^n{a}_{ij}{\omega }_j}}{n{\omega }_j}}$ (5)

其中${\displaystyle \sum _{j=1}^n{a}_{ij}{\omega }_j}=A\omega$ ，因此，准则层${\lambda }_{\max }=3.0183$ 。

4.6. 一致性检验

根据式(2)可计算得到CI = 0.0092 ≤ 0.1，因此，准则层的判断矩阵A在逻辑上的一致性是可以接受的。根据CR = CI/RI，以及表2，计算可知CR = 0.0159 ≤ 0.1，因此，准则层的判断矩阵具有满意的一致性。

4.7. 计算子准则层的指标权重

4.7.1. 日常管理子准则层X1的指标权重及一致性检验

日常管理子准则层X1的指标权重如表9所示：

Table 9. Indicator table of index weights for sub-criterion layer X1 of daily management

表9. 日常管理子准则层X1的指标权重表

X1	考勤Y1	活动Y2	上级评价Y3	同事评价Y4	ω权重值	Aω
考勤Y1	0.1429	0.0909	0.1538	0.1818	0.1424	0.6015
活动Y2	0.2857	0.1818	0.2308	0.0909	0.1973	0.8122
上级评价Y3	0.4286	0.3636	0.4616	0.5455	0.4498	1.9031
同事评价Y4	0.1429	0.3636	0.1538	0.1818	0.2105	0.8974

经过计算可知：CI = 0.0092 ≤ 0.1，CR = 0.0773 ≤ 0.1，通过一致性检验且具有满意的一致性。

4.7.2. 市场反馈子准则层X2的指标权重及一致性检验

市场反馈子准则层X2的指标权重如表10所示。

4.7.3. 工作质量子准则层X3的指标权重及一致性检验

工作质量子准则层X3的指标权重如表11所示。

4.8. 计算每个层次的权重值，并排序

通过上述计算结果，每个矩阵的CR都小于0.1，表明每个层次的排序结果是可接受的。计算出相对于上一层次的每个层次中影响绩效考核指标的权重值并进行总排序，结果如表12、表13所示。

Table 10. Indicator weight table for sub-criterion layer X2 of market feedback

表10. 市场反馈子准则层X2的指标权重表

X2	方案通过率Y5	客户满意度Y6	ω权重值	Aω
方案通过率Y5	0.2500	0.2500	0.2500	0.5000
客户满意度Y6	0.7500	0.7500	0.7500	1.5000

经过计算可知CI = −0.0001 ≤ 0.1，CR ≤ 0.1，通过一致性检验且具有满意的一致性。

Table 11. Indicator weight table for sub-criterion layer X3 of work quality

表11. 工作质量子准则层X3的指标权重表

X3	方案质量Y7	工作效率Y8	创新能力Y9	任务完成度Y10	ω权重值	Aω
方案质量Y7	0.5218	0.4800	0.2857	0.6383	0.4814	2.2278
工作效率Y8	0.1739	0.1600	0.2857	0.1064	0.1815	0.7793
创新能力Y9	0.1304	0.0400	0.0714	0.0426	0.0711	0.2980
任务完成度Y10	0.3333	0.3200	0.3571	0.2128	0.3058	1.1848

经过计算可知CI = 0.0822 ≤ 0.1，CR = 0.0913 ≤ 0.1，通过一致性检验且具有满意的一致性。

Table 12. Employee performance appraisal weight table

表12. 员工绩效考核评价权重表

层次	X1	X2	X3	ω权重值
权重	0.1226	0.3202	0.5571
考勤Y1	0.1424			0.0175
活动Y2	0.1973			0.0242
上级评价Y3	0.4498			0.0551
同事评价Y4	0.2105			0.0258
方案通过率Y5		0.2500		0.0801
客户满意度Y6		0.7500		0.2402
方案质量Y7			0.4814	0.2682
工作效率Y8			0.1815	0.1011
创新能力Y9			0.0711	0.0396
任务完成度Y10			0.3058	0.1704

Table 13. Employee performance appraisal weight ranking table

表13. 员工绩效考核权重排序表

	评价指标	权重	排序
日常管理	考勤Y1	0.0175	10
	活动Y2	0.0242	9
	上级评价Y3	0.0551	6
	同事评价Y4	0.0258	8
市场反馈	方案通过率Y5	0.0801	5
	客户满意度Y6	0.2402	2
工作质量	方案质量Y7	0.2682	1
	工作效率Y8	0.1011	4
	创新能力Y9	0.0396	7
	任务完成度Y10	0.1704	3

4.9. 评价结果及对策分析

以上结果全部通过一致性检验，指标的权重值在逻辑上是一致的。

由表13可知，权重值达到0.2000以上的指标仅有方案质量和客户满意度，大部分指标的权重值都在0.1000以下。日常管理准则层指标的权重值都较小，全部低于0.0600，而工作质量准则层指标的权重值均比较大。同时，根据表13，工作效率(0.1011)和任务完成度(0.1704)的权重值仅次于客户满意度。

结果表明，该企业重视市场与客户导向、强调工作质量与成果，同时兼顾内部日常管理。企业将市场反馈和客户需求置于重要地位，旨在通过满足客户期望来提升市场竞争力，获取更多业务机会。工作质量准则层下各指标权重普遍较高，说明企业注重员工工作的实际产出质量，追求在业务执行过程中提供高质量的方案和高效完成工作任务，以保障业务的顺利推进和良好发展。该企业在管理模式上采用多维度评价、兼顾结果与过程但侧重于结果。从指标权重分布来看，既包含工作质量、任务完成度等结果性指标，也有考勤、活动参与等过程性指标，但整体上更倾向于通过结果性指标来评价员工绩效，管理模式偏向于目标导向，以实际成果衡量员工价值。

为了依据考核指标进一步改进企业管理，可从多方面综合施策。在指标权重优化上，企业战略部门需按季度评估战略方向或组织多部门讨论，动态调整权重；同时就新权重绩效体系组织员工面谈，了解员工意见。在过程管理方面，可以引入项目管理软件实现工作进度可视化跟踪，明确任务节点并及时提醒；建立方案多级审核机制，从初审到终审层层把关，确保方案质量，审核意见及时反馈给制定者。在文化建设方面。通过内部平台宣传客户至上成功案例，树立榜样；开展“务实工作标兵”评选和经验分享会，以物质奖励和公开表彰激励员工，形成务实作风。通过以上综合对策的实施，能够更好地契合企业战略意图，优化管理模式，营造积极健康的组织文化，提升员工绩效，推动企业持续发展。

5. 总结

本研究基于层次分析法(AHP)，构建了涵盖日常管理、市场反馈和工作质量维度的员工绩效考核体系。通过一致性检验的权重计算清晰表明：该企业绩效评价的核心在于工作质量，其中“方案质量”和“客户满意度”是关键驱动因素，权重显著高于其他指标；而“日常管理”维度各项指标权重均相对较低。这一结果不仅为该企业优化考核重点(如强化对“方案质量”的反馈与指导)和员工努力方向提供了直接依据，也验证了AHP方法在科学设定绩效考核指标权重上的实用价值，为同类企业提供了可借鉴的设计思路。企业需在实践中持续审视和动态调整该体系，以提升其科学性和有效性。

但本文依旧存在许多不足。AHP本身具有主观性，专家基于个人经验构建判断矩阵，不同判断使权重计算结果波动，影响考核客观性。实践应用中，新体系可能引发员工抵触，难以实施，干扰考核科学性。未来研究可选取多样化案例，将AHP与模糊数学、ANP (网络层次分析法)等其他方法结合，以此完善现有模型，同时加强实践调研与长期跟踪，充分考虑个体差异，构建更科学合理、普适性强的绩效考核体系，助力企业管理与发展。