基于灰色关联分析的高校管理人员绩效考核研究
2024-01-11王莹徐卿
王莹 徐卿
[摘 要]高校管理人员服务于教职工、学生,是高校人力资源必不可少的组成部分。部分高校长期以来在一定程度上存在对管理人员的绩效考核不够重视,绩效评价缺乏科学合理的理论指导,考核方式主要是定性评价、对定量评价不够重视等现象。文章结合文献分析法阐述高校管理人员绩效考核指标,在构建考核指标的基础上探讨如何运用灰色关联分析法开展高校管理人员绩效考核评价,并以某高校为例进行实证分析,结果发现其最终的考核结果符合实际。这项研究有比较理想的实践指导意义。
[关键词]灰色关联分析;高校管理人员;绩效考核
[中图分类号] G647 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437(2023)18-0014-05
高校承担着为国家、为社会培养合格人才的重要使命,管理人员是在党政、行政、教学等二级单位从事各项管理工作的人员,支持着高校教学、科研等关键工作的有效开展,是高校实现组织目标不可缺少的人力资源。组织目标能否实现与个体绩效水平密切相关,对管理人员进行科学有效的绩效考核,有助于客观评估管理人员工作任务完成情况,调动管理人员工作的积极性。其考核结果还可以作为人员调整和选拔的重要参考,优化管理人员相关薪酬奖励制度。
当前不少高校对其管理人员的绩效考核主要是从德、能、勤、绩、廉五个方面进行考评,其考核指标往往比较笼统、科学性不够,与部门的任务目标联系不够密切,以定性指标为主,缺乏针对性强的定量指标,考核质量容易受到影响。此外,对管理人员的考核环节往往比较单一,重视看考核对象的年终总结,但不够重视核查实际情况和总结的一致性,同时也缺乏过程考核,考核质量和效果有待提升。有的管理人员对考核流程、指标内容和分值占比等了解不够,没有充分认识到绩效考核的重要性,不够重视提升自身的相关能力,从而影响考核结果。部分高校对考核结果未加以充分利用,不重视向考核对象反馈考核结果,使得考核对象不知道自己的工作改进方向,从而影响绩效考核作用的发挥。因此,本文运用一种多因素统计分析方法,将考核的定性指标和定量指标进行综合分析,结合某高校相关实际情况和管理人员工作特点,构建高校管理人员绩效考核指标,并对考核对象进行灰色关联分析,根据关联度大小进行绩效考核决策。
一、高校管理人员绩效考核指标体系
(一)高校管理人员绩效考核指标分析
专任教师主要考核教学和科研两部分内容,与专任教师相比,管理人员具有考核目标、考核内容难以量化的特征。考核指标如何设计对绩效考核的结果具有重大影响。高校管理人员肩负着管理育人、服务育人的职责,笔者结合管理部门的岗位特性,将高校管理人员绩效考核指标划分为以下四大类。
一是品德素养类。该类指标主要考核政治态度、个人作风、团结协作意识和是否廉洁自律[1-2]。无论考核对象是谁,尤其是事业单位工作人员,对其品德素养进行考核都是不可或缺的。政治态度、个人作风与是否廉洁自律往往与考核对象的师德师风直接相关,若其师德师风考核不合格则实行一票否决制。团结协作意识则体现出同事间工作的配合度,高校有很多管理工作都需要合作,同事之间通过合作对彼此的工作能力、工作态度会有更深入的了解。
二是岗位职责类。该类指标包括履职情况和工作效果[3-5]。高校在设置管理岗位时往往已定编定岗,设定好相应的岗位职责。岗位职责与基本的工作内容、部门任务目标息息相关,与具体部门的职能、相应的职务挂钩。其中,履职情况是指人们完成自己所在岗位工作任务的情况,主要反映考核对象工作量的多少,可以量化工作内容,作为打分的依据,避免传统的年终总结方式;工作效果是指业务工作成果,考核管理人员的工作质量。
三是服务质量类。该类指标包括服务态度与服务满意度[6]。高校不同的管理岗位服务于不同对象,该类指标考核的是服务对象对管理人员服务质量的评价。服务态度指标反映管理人员在服务时是否热情耐心,而服务满意度指标反映管理人员的服务质量以及能否解决服务对象的实际问题。
四是工作态度类。该类指标主要包括出勤情况、加班情况[7]。管理岗位实行坐班制,按照工作时间出勤是最基本的工作要求,同时管理人员还需具有应对紧急事件发生的能力,不可避免会存在加班情况。该类指标反映考核对象的工作责任心及敬业程度。出勤情况可用迟到早退次数来反映,而加班情况则通过加班次数和加班时间来反映。
(二)高校管理人员绩效考核指标构建
对高校管理人员绩效考核指标进行分析后发现,部分指标可直接量化,而不能量化的指标则用打分法赋值,安排熟悉指标者进行打分,形成绩效考核指标值。其中,履职情况考核是将岗位工作内容量化后进行打分,出勤情况可量化为全年迟到早退次数,加班情况可以量化为在工作时间外因公事需加班的天数。其具体指标见表1。
二、基于灰色关联分析的高校管理人员绩效考核
灰色关联分析属于灰色系统理论,该理论是知名学者邓聚龙提出来的,其应用于科学领域的研究得到了国际学术界的认可。在实际应用中,灰色系统理论根据所提取的已知的少量且有用的信息,来准确表示不确定型研究对象的运行过程和演变规律。灰色关联分析是根据各因素样本数据,用灰色关联度来表达各因素间的密切关系的分析方法。如果样本数据显示两因素变化趋势相近则它们间的关联度较大,反之则较小。灰色关联分析对数据要求较低,计算简单,适用于信息不完整的研究对象。管理人员绩效评价体系包含多个指标,其中有信息明确的指标,也有信息模糊的指标,后者如團结协作意识、服务态度等,因而满足灰色关联分析的基本条件。
(一)数据处理
1.将第i个考核对象对于考核指标k的属性记为xi(k),将各考核对象考核指标值形成一个初始矩阵X:
[X=x1(1) x1(2) … x1(m)x2(1) x2(2) … x2(m)? ? ?xn(1) xn(2) … xn(m)] (1)
其中:
①i为绩效考核对象个数,i=1,2,…,n,n为需考核的总人数;
②k为绩效考核指标个数,k=1,2,…,m,m为考核指标总数;
③xi(k)表示第i个考核者的第k项绩效考核指标值。
2.绩效考核各指标值之间在量纲上存在差异,且各指标集存在独立性,为方便进行比较,运用下述公式将原指标值转化为[0,1]间的值:
[yi(k)=maxi xi(k)-xi(k)maxi xi(k)-minixi(k)] (2)
(i=1,2,…,n;k=1,2,…,m)
[yi(k)= xi(k)-minixi(k)maxi xi(k)-minixi(k)] (3)
(i=1,2,…,n;k=1,2,…,m)
其中:
①[maxi xi(k)]为第k项绩效考核指标在n个考核对象中的最大指标值;
②[minixi(k)]为第k项绩效考核指标在n个考核对象中的最小指标值。
式(2)适用于绩效考核指标值越小对考核对象越有利的考核指标值转化,式(3)适用于绩效考核指标值越大对考核对象越有利的考核指标值转化。
将原绩效考核指标值标准化后,各待考核对象比较数列形成以下标准化矩阵Y:
[Y=y1(1) y1(2) … y1(m)y2(1) y2(2) … y2(m) ? ? ? yn(1) yn(2) … yn(m)] (4)
在高校管理人员绩效考核过程中,为了将各个考核对象进行比较,首先将考核对象的绩效考核指标值作为元素形成比较数列,将最优绩效考核指标值作为元素形成参考数列。设yi为第i个管理人员绩效考核指标值形成的比较数列,y0为最优绩效考核指标值形成的参考数列:
[{yi}=yi(1),yi(2),…,yi(m);]
[{y0}=y0(1),y0(2),…,y0(m)]。
(二)计算关联系数
通过比对各比较数列和参考数列曲线几何形状的拟合程度以确定关联度,计算关联系数并分析曲线间的差值,从而判断关联程度。
计算关联系数:
[ξi(k)=mini minky0(k)-yi(k)+ρmaxi maxky0(k)-yi(k)y0(k)-yi(k)+ρmaxi maxky0(k)-yi(k)]
其中:
①ξi(k)表示最优绩效考核指标y0与第i个考核对象yi比较第k个绩效考核指标的关联系数;
②ρ为分辨系数,取值在(0,1)内;
③[y0(k)-yi(k)]表示最优绩效考核值y0与第i个考核对象yi在第k个绩效考核指标值之差的绝对值;
④[mini mink ][y0(k)-yi(k)]和[maxi maxk][y0(k)-]
[yi(k)]分别表示各考核对象在各绩效考核指标处的最小绝对差值和最大绝对差值。
式(5)表示各个考核对象形成的比较数列与最优数列在各个绩效考核指标处的相对差值。分辨系数ρ的取值大小会影响到关联系数,若使关联系数间差异大,取值越小分辨度会越高。关于分辨系数取值,大部分研究者用实例验证了当序列数据波动小时分辨系数ρ在(0,1)内取较大值,当序列数据波动大时则应取较小值。根据经验值,本文分辨系数ρ取0.5。
根据式(5)形成关联系数矩阵:
[ξ=ξ1(1) ξ1(2) … ξ1(m) ξ2(1) ξ2(2) … ξ2(m)? ? ?ξn(1) ξn(2) … ξn(m)] (6)
(三)關联度分析
通过综合分析,管理人员绩效考核指标较多,考核对象xi比较数列和最优绩效考核指标x0参考数列之间形成的关联系数也较多,为使各考核对象绩效考核的信息集中并易于比较,需计算关联度,根据各二级指标的权重ωi(k),将每个评价指标的关联系数求均值,如下式所示:
[ri=k=1nωi(k)][ ξi(k) ] (7)
其中,ri表示第i个考核对象与最优绩效考核指标的关联度,ri越大则曲线拟合度越高,说明与最优绩效考核指标值形成的曲线越接近。根据ri值排序就能得到各管理人员绩效考核结果。
三、高校管理人员绩效考核实证分析
结合某高校相关实际情况和绩效考核政策的总体要求,通过对该高校各部门领导和管理人员代表的深度访谈调研,并结合该高校人事部门对绩效考核进行优化的思路和建议,对绩效考核指标权重进行分配,即品德素养占20%、岗位职责占40%、服务质量占20%、工作态度占20%,分解到对应二级指标权重依次为5%、5%、5%、5%、20%、20%、10%、10%、10%、10%。
每个部门的岗位职责具有差异性,人事部门是考核单位,其人员为管理人员,本文以人事部门为例进行实证分析。其中,人事科综合性事务较多,以此科室进行实证分析在绩效考核工作中具有代表性,其具体工作内容见表2,考核对象只需填写表2。这个表可以作为领导对考核对象履职情况打分的依据。
某高校人事科共有3人,分别为S1、S2、S3,其师德师风考核都合格。打分者包括领导4人、同事16人、服务对象代表20人,分值取均值,其中品德素养指标由领导和同事打分,权重分别为60%和40%。其對应的绩效考核指标值见表3。
1.由各考核对象对应指标数据形成的初始矩阵为:
[5 5 4.80 5 5 5 5 4.65 8 10
5 5 4.75 5 4.25 4.75 5 4.55 12 2
5 5 5 5 4.75 5 5 4.75 2 8]
2.将原指标值统一量纲,负向指标Z9运用式(2)进行规范化处理,正向指标Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6、Z7、Z8、Z10通过式(3)进行规范化处理,形成以下标准化矩阵:
[Y=1.00 1.00 0.20 1.00 1.00 1.00 1.00 0.50 0.40 1.001.00 1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.001.00 1.00 1.00 1.00 0.67 1.00 1.00 1.00 1.00 0.75]
将最优绩效考核指标值规范化后形成以下参考数列:{y0}=1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00。
3.运用式(5)得到关联系数,从而形成以下关联系数矩阵:
[ξ=]
[1.000 1.000 0.385 1.000 1.000 1.000 1.000 0.500 0.455 1.0001.000 1.000 0.333 1.000 0.333 0.333 1.000 0.333 0.333 0.3331.000 1.000 1.000 1.000 0.600 1.000 1.000 1.000 1.000 0.667]
4.根据各考核对象与最优绩效考核指标的关联系数,根据式(7)得出各个考核对象的关联度:r1=0.865,r2=0.500,r3=0.887。可见,r3[>]r1[>]r2,则S3绩效考核结果优于其他同科室管理人员,S2管理人员的绩效评价最低,需进一步改进。将每个管理人员每项指标下的关联系数与二级指标权重乘积之和,可以得到品德素养、岗位职责、服务质量、工作态度的指标值情况(见表4)。
通过综合评价,根据关联度排序可以确定奖惩对象,有利于提高高校管理人员工作的积极性。通过对各项考核指标情况进行分析,可以比较每个管理人员工作指标间的差异,了解每个管理人员的特点,也可以作为今后部门内部岗位调整的考虑因素,从而能够做到人岗匹配,提高管理和服务质量。同时,将最优绩效考核指标值和考核对象的指标值反馈给考核对象,有利于考核对象加深自我认识,从而知道自己今后需要改进的方向。
四、结语
本文在综合分析高校管理人员绩效考核指标的基础上,结合相关部门的特点,通过考虑定量因素与定性因素,构建管理人员绩效考核指标,并计算其指标值。在此基础上,对高校管理人员进行灰色关联分析,根据计算得出的关联度对各考核对象绩效考核结果进行排序和分析。通过对某高校人事部门进行实证分析后发现,运用灰色关联分析法评价高校管理人员绩效考核是可行的,能客观全面地考核管理人员绩效,提高绩效考核的科学性和合理性,对高校管理人员绩效考核研究有一定的借鉴意义。
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[责任编辑:庞丹丹]