英语原文共 14 页

基于模糊网络平衡计分卡的实施和绩效评价

Ming-Lang Tseng

台湾明道大学商业创新与发展系，埤头，彰化县52345，台湾

摘要：平衡计分卡（BSC）是一个多标准评估概念，强调了性能测量的重要性。然而，尽管有关于BSC框架的大量文献，但关于如何在不确定性中正确实施具有依赖性和互动关系的框架的文献很少。本研究提出了一种混合方法：用分析网络过程（ANP）分析依赖方面，用决策试验和评估实验室（DEMATEL）处理交互标准，用模糊集理论评估不确定性。用四个BSC方面和22个标准评估一所台湾私立的科学和技术大学。结果表明，学生获取是影响最大，最重要的标准，收入的年增长是最有效的标准。还讨论了管理方面的影响，并得出了结论。

1 导论

大学的绩效评估是一个持续的过程，需要持续监控，以便在组织的多个方面保持高水平的内部过程评估。在内部流程评估方面，平衡计分卡（BSC）在文献中得到了充分认可，即绩效评估应纳入金融和非金融措施;它不仅捕获了企业目前的业绩，也捕捉了其未来业绩的驱动因素（Banker＆Datar，1989; Dyson，2000）。关于BSC在衡量大学活动绩效方面的发展和实施的研究很少，尽管有关于其他行业的BSC研究，如银行，纺织，制药（Bremser＆Barsky，2004; Cebeci，2009; Li＆Dalton， 2003; Neufeld，Simeoni，＆Taylor，2001; Wu，Tzeng，＆Chen，in press）。更少的研究涉及BSC的依赖关系，以及大学中测量活动和实施的定性方法中的措施。

因此，尽管BSC概念框架已在商业界广泛接受，但实施框架的正确方法仍然是一个问题。例如，Leung，Lam和Cao（2006）通过使用层次分析法（AHP）及其变体（分析网络过程（ANP））将更广泛的非财务属性纳入企业的计量系统。促进BSC的实施。 Yuan和Chiu（2009）使用BSC设计并提出了一个三级特征加权系统，旨在增强基于案例的推理推理性能。采用遗传算法机制来促进BSC中所有级别的加权并确定最合适的三级特征加权系统。将所提出的方法与等权重方法和AHP方法进行比较。它最大限度地减少了在绩效评估过程中必须仔细处理的主观因素的影响。 Cebeci（2009）提出，通过使用BSC与战略管理相结合的决策支持系统可能是某些ERP选择方法的替代方案。使用模糊AHP比较纺织企业的企业资源计划包和供应商。鉴于相互依赖的复杂性，预计在公司的绩效测量和奖励系统中对BSC的评估将导致多维困难。此外，在语言表达中测量的一些定性标准本质上是模糊和不确定的，使得评估模糊网络平衡计分卡（FNBSC）更具挑战性。

然而，BSC是分析所有类型组织的绩效测量和奖励系统的模型，由Kaplan和Norton于1992年开发.BSC是一项重要的活动，由于它非常注重性能测量，因此可帮助组织不断改进。当涉及各部门之间的众多组织功能和资源整合时，会产生多维度的困难（Tseng，2009a; Tseng，Lin，Chiu，＆Liao，2008）。此外，BSC还将评估措施分为四个方面：财务，学生，内部运营流程以及学习和成长。通过BSC，大学可以评估其管理在为学生创造价值，开发内部能力以及投资于改善未来绩效所必需的人员和系统方面的有效性。这意味着BSC方面和标准中存在依赖关系。然而，传统的统计方法不再适用于评估所提出的网络BSC（NBSC），因为传统方法假设方面和标准始终是独立的。与评估相关的活动具有固有的高度不确定性和不精确性，难以用定性信息准确评估。

以前的研究使用AHP确定了评估方法。例如，Hwang，Huang和Tseng（2004）的研究提出了几种软计算技术，包括模糊理论，灰色系统和群决策方法，以接近一个能够选择的计算机辅助网站评估系统。单个网站的正确标准，并在评估结果时实现更高的准确性。 Shee和Wang（2008）提出了一种多标准方法（AHP）来研究基于网络的电子学习系统，包括技能培训和知识获取。 Lin（印刷中）使用模糊AHP对不同在线学习体验的相对重要性进行了实证评估。然而，他们都没有考虑BSC的方面和标准的依赖性和相互作用。本研究提出利用ANP技术分析所提出的NBSC。 Saaty（1996）开发的ANP考虑了反馈和依赖的关系。除了这些优点之外，ANP还提供了更为通用的决策模型，而不对方面和标准之间的独立关系做出假设。

鉴于定性测量，模糊集理论可以解决缺乏明确的活动边界或观察集的情况（Zadeh，1965,1975）。在许多实际情况中，人类偏好是不确定的和定性描述性的，并且分配精确的数值以精确描述偏好并不容易。在模糊集理论框架内，语言学术语被用于近似推理，以处理评估数据的模糊性和语言表达的模糊性。因此，模糊集理论可以用数学方式表达和处理模糊或不精确的判断（Al-Najjar＆Alsyouf，2003; Tseng，Chiang，＆Lan，2009; Tseng＆Lin，2009）。语言偏好是一个变量，其价值（即语言价值）在自然语言中具有短语或句子的形式（von Altrock，1996）。特别是，语言偏好用于评估其值不是数字而是语言术语的方面或标准。在实践中，语言值可以用模糊数表示，并且通常使用三角模糊数（TFN）。此外，量化措施应转变为可比较的清晰价值，以便与所有定性措施进行比较。因此，本研究采用模糊集理论来评估NBSC在绩效评估和奖励制度中的评估。本研究涉及NBSC实施的两个重要和相关方面：（1）处理方面和标准的依赖性和相互作用 - 特别是定性性质的方面 - 和（2）脆性值的转换比较与其他措施和确定各方面和标准的贡献。鉴于所提出方法的各自优点，本研究试图提出一种方法，称为“模糊网络平衡计分卡（FNBSC）”方法，以评估性能测量的评估。该方法的基本原理是结合模糊集理论，DEMATEL和ANP方法，其中模糊集理论解释了定性标准的语言模糊性，DEMATEL分析了标准之间的相互作用，ANP转换了层次中的依赖关系。结构成可理解的权重（Tseng，2009a; Tseng et al。，2009; Wu＆Lee，2007）。

因此，本研究的目的是在方面和标准依赖且相互作用不确定时，将FNBSC作为绩效评估方法提出。 在案例研究中，将评估台湾私立科技大学的BSC的四个方面：财务方面，学生方面，内部运营方面以及学习和成长方面。 此外，不确定性主要是由于营销信息和人类感知的快速变化，而依赖和互动主要是由于方面和标准。 本研究的其余部分安排如下。 第2节介绍了拟议的方法 - FNBSC。 第3节随后将建议的方法应用于案例公司的评估。 接下来是第4节中的管理含义和第5节中的结论。

2 研究方法

让我们通过首先说多个评估标准经常被构建到多层次的层级来定义FNBSC。 因此，第一阶段是确定决策目标。 在确定决策目标之后，需要的是在当前情景中生成和建立评估目标，这类似于一系列决定因素 - 方面和标准。 如前一节所述，需要考虑FNBSC的四个方面。 总体而言，FNBSC评估可以通过以下方式获得：（i）将权重分配给四个方面（AS1，AS2，AS3，AS4）及其相关的xij标准（xij，i = 1,2,3,4; j = 1,2，... ..，xj）和（ii）评估每个方面及其相关标准的绩效评级。 本节介绍FNBSC方法，模糊集理论，ANP技术和DEM-ATEL方法，然后是提出的分析程序。

2.1 NBSC层次结构

本节介绍FNBSC方法的评估方面和标准。评估框架由四个方面组成，有22个标准，这些标准是根据广泛的文献综述确定的。在这项研究中，NBSC的四个主要依赖方面被识别和评估：财务方面，学生方面，内部运营方面，以及学习和成长方面。层次结构源自Kaplan和Norton（1992），Kaplan和Atkinson（1998）以及Leung等人。 （2006年）。 Kaplan和Norton（1996）也强调BSC只是一个模板，必须根据组织或行业的特定要素进行定制。 BSC提供员工需要的知识，技能和系统（学习和成长方面），以创新和构建正确的战略能力和效率（内部运营方面），为大学生群体提供特定的价值（学生方面） ，最终导致更高的股东价值（财务方面）。甚至已经证明，评估过程中存在依赖关系。

财务方面（AS1）：财务目标是其他标准的目标和措施的重点。每项措施都应成为依赖关系的一部分，最终实现长期和可持续的财务业绩。这些措施包括销售额，收入成本，利润率以及新的教育部门/服务。学生方面（AS2）：财务上的成功与学生的满意度密切相关。 Satis fi ed学生意味着重复业务，转介和新服务，学生保留，学生获取，学生投诉，学生满意度，从而为大学的财务结果做出贡献。内部运营方面（AS3）：通过业务活动直接实现学生满意度。因此，这一方面的目标和措施使大学能够专注于维持和改善提供既定目标的过程的绩效，这些目标是满足学生的关键，这反过来又满足了股东的需求。标准是服务处理时间，服务质量比较成本，服务成本降低，设施利用率和环境安全事故指数。学习和成长方面（AS4）：员工的能力，灵活性和动力支持所有的财务结果。学生满意度和操作活动在BSC的其他象限中测量。这方面的标准是每年新服务/教育部门的介绍率，成功向公众介绍的新服务/教育部门的数量，教师/员工满意度调查，教师/员工保留，内部促进的数量，旷工率。

BSC展示了大学的整体战略目标如何转化为大学已被确定为关键成功因素（标准）的绩效评估驱动因素。绩效驱动因素被转化为更切实可行的措施，使大学能够量化绩效衡量因素。应该指出的是，本研究考虑了集体评估的结果;因此，一个方面的信息可以包含在另一个方面的信息中。表1列出了大学BSC的评估方面和标准，详细叙述如下。

2.2模糊集理论

为了确定定性测度，模糊集理论可以用数学方式表达和处理模糊或不精确的判断。 在模糊集理论中，0到1之间的每个数字表示部分真实，而脆性集合对应于二进制逻辑[0,1]。 特别是，为了解决语言估计过程中涉及的模糊性，将这些语言术语转换为TFN是有益的。 本研究建立在Chen（1996）和Cheng and Lin（2002）的模糊集理论的一些重要定义和符号的基础上。 一些定义如下：定义1. TFN N~可以定义为三元组（l，m，u），隶属函数l~eth;xTHORN;定义为：

其中l，m和u是实数，l 6 m 6 u。 见图1。定义2.设N~1frac14;eth;l1;M1; u1THORN;和N~2frac14;eth;l2;平方米; u2THORN;是两个TFN。 N~1和N~2的乘法用N~1 0 N~2表示。两个正TFN，N~1 0 N~2，近似于TFN如下：

表1 BSC方法的评估维度和标准

注：四个方面是依赖关系和自我反馈; 标准是互动的。

1. -L. Tseng / 电脑 amp; 教育n 55 (2010) 188–201

图1：1.三角模糊数N~

标准包括四个方面和22个措施，并由广泛的文献综述和专家团队确定。两个三角模糊隶属函数（表2和表3）可以容纳定性数据，而评估者则在语言信息中处理评估。该提议的框

资料编号：[4967]

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