企业电子商务绩效综合评价方法

第10章　企业电子商务绩效评价

案例分析

玛萨•玛索通过绩效管理扭转运营困局

玛萨•玛索（Masa Maso）源自欧洲经典服装设计理念。西班牙设计师领衔企划，欧洲各大时尚之都灵感采风，在摄取国际时尚元素的同时，结合亚洲男士的型貌特征，形成玛萨•玛索（Masa Maso）专属的东方时尚奢华风格，成为高端时尚男装的风向标。

玛萨•玛索成立于2008年。2009—2010年，玛萨•玛索便实现盈利，不过随着资本寒冬的到来，资金便成了玛萨•玛索的难题。为了解决现金流问题，2011年玛萨•玛索开始通过大规模折扣和低价销售来加快库存流转。不过此举却削弱了玛萨•玛索的品牌价值。2012年，随着市场大环境的进一步恶化，玛萨•玛索也一度陷入资金链难以为继的传闻中。8月，负责品牌运营与推广的玛萨•玛索副总裁梅珊辞职，转投华夏茶联，进一步引发了人们对玛萨•玛索发展前景的疑虑。2012年，玛萨•玛索下发了一份合同，主要是执行新的KRI绩效考核，该绩效考评是对照工作目标或绩效标准，采用一定的考评方法，评定员工的工作任务完成情况、员工的工作职责履行程度和员工的发展情况，并将上述评定结果反馈给员工的过程。以员工为考评对象的绩效考评是指运用一定的评价方法、量化指标及评价标准，对企业为实现其职能所确定的绩效目标的实现程度，以及为实现这一目标所安排预算的执行结果进行的综合性评价。

玛萨•玛索CEO孙弘表示，Masa Maso在2012年岁末实现了规模性盈利，一年来，开源、节流、提升效率终见成效，并预期在2013年全年规模性盈利。

对于玛萨•玛索的未来，其管理团队一直在进行多样化探索。但与之前不同的是，玛萨•玛索正回归商业本质，遵循产品自身的发展规律去拓展规模，而不仅仅只会用价格这一种策略。“我没有那么悲观，企业家带着警惕走下去是一个优秀企业家的本质，这不是一个传统的行业，有着现成的路径可以借鉴，新的业务形态需要摸索，就如微软讲过，我们永远离倒闭只有18个月。这是一个在顺境中都要保持清醒和警惕的思想，更何况是在中国的电子商务发展中。我们知道自己的目标本质是没有问题的，我们需要的是在多变的消费市场和资本市场中做好自己抗风险以及寻找突破性发展机会的能力。”玛萨•玛索CEO孙弘如是说。

同国内许多电子商务企业一样，市场运营与自身管理体系的完善将成为未来生存的关键。玛萨•玛索的绩效管理体系将成为其自救道路上的重要一环。

［参考资料源自2012年12月北京九合尚品科技有限公司］

讨论：

1.企业电子商务绩效管理有何意义？

2.企业电子商务绩效应包含哪些方面？

3.玛萨•玛索实施的基于KRI的绩效考核有何现实局限？

4.以玛萨•玛索为代表的服装行业电子商务运营绩效综合评价应如何进行？

10.1　企业电子商务绩效评价概述

目前，“绩效”是企业管理领域中出现频率较高的一个词汇，来源于英文“Rerformance”，原义指正在进行的某种活动或者已经完成的某种活动。但现在对于绩效的理解，一般是从3个角度来进行分析。一是从管理学的角度，一般将绩效理解为：组织期望的结果，是组织为实现其目标而展现在不同层面上的有效输出，它包括个人绩效和组织绩效两个方面。二是从经济学的角度，认为绩效与薪酬是员工和组织之间的对等承诺关系，绩效是员工对组织的承诺，而薪酬是组织对员工所做出的承诺。这种对等承诺关系，体现了等价交换的原则。三是从社会学的角度，把绩效界定为：每个社会成员按照社会分工所确定的角色承担他的那一份职责。他的生存权利是由其他人的绩效来保证的，而他的绩效又保障了其他人的权利。但是，不管角度如何，都可以看出，绩效包括3个层次，分别是组织绩效、团队绩效和员工个人绩效。组织绩效是指组织的任务在数量、质量及效率等方面完成的情况，应当包括3个方面，即有效性、效率和可变性，有效性是指满足顾客需求的程度，效率是指组织使用资源的节约程度，可变性是指组织适应未来变化的能力。

从本书的角度来看，主要是探讨组织绩效。因此，可以将企业电子商务绩效定义为：企业电子商务活动实施中在数量、质量及效率等方面的完成情况，从而对企业战略目标实现的贡献度，是企业信息战略价值的综合体现。

绩效评价，也称为绩效考评或绩效考核，对于这一概念的界定，学者也有不同的定义。有学者认为，绩效评价是指对员工的绩效进行评价以便形成客观公正的人事决策的过程。还有学者认为，绩效评价是指运用科学的方法和标准对员工完成工作数量、质量、效率及员工行为模式等方面的综合评价，从而进行相应的薪酬激励、人事晋升激励或者岗位调整；绩效评价是对员工在一个既定时期内对组织的贡献作出评价的过程。从这些定义可以看出，学者多是从员工个人绩效的角度来谈绩效评价。但毫无疑问，组织绩效同样存在着评价问题。因此，有学者从组织的角度，将绩效评价定义为：运用数量统计和运筹学方法，采用特定的指标体系，依据统一的评价标准，按照一定的程序，通过定量、定性分析，对企业在一定的经营期间内的经营效益和经营者的业绩，作出客观公正的综合评价，以真实反映该企业的现实状况，预测企业未来发展前景的一门科学。

所谓企业电子商务绩效评价，是指运用数量统计和运筹学方法，采用特定的指标体系，依据统一的评价标准，按照一定的程序，通过定量、定性分析，对企业电子商务活动在一定的期间内的质量与效率，作出客观公正的综合评价，以真实反映电子商务作用于企业发展的真实状况，并依据反馈的评价结果修正企业电子商务战略。

一般来说，企业电子商务绩效评价具有以下功能：

1）认识功能

通过绩效评价可以对企业信息战略有比较全面、客观的认识，有一定的定量依据，避免主观印象起主导作用，从而为完善电子商务活动奠定认识论基础。

2）考核功能

通过绩效评价可以考核企业电子商务实施过程中各级管理层以及员工的业绩和管理水平。一个企业的电子商务战略绩效状况与企业领导层的能力与素质是分不开的，绩效评价有利于管理层的思想更新、作风改进和效率提升。

3）引导与促进功能

通过电子商务绩效评价，可以将企业的信息行为取向引导到绩效中来，调动企业创造良好业绩的积极性，促进电子商务及企业各项事业顺利发展。

4）挖潜功能

通过绩效评价可以发现企业间的差距，系统贯彻公司电子商务战略，整合公司、部门、团队和个人的目标，达到发挥优势，克服劣势，挖掘潜力，进一步提高绩效的目的，从而形成与提高企业的核心竞争力。

10.2　绩效评价工具——平衡记分卡

在企业管理实践中，绩效指标图示法、问卷调查法、个案研究法、访谈法、总结经验法、多元分析法、关键绩效指标法、平衡记分卡等都曾用来设计绩效评价指标体系，而其中最负盛名的是平衡记分卡。

10.2.1　平衡记分卡的产生背景

20世纪80年代末90年代初期，世界经济环境发生了巨大的变化，欧美很多学者和大型企业发现，传统的以财务为单一衡量指标对企业进行绩效考核的方法已经无法适应发展的需要，甚至成为阻碍企业进步的一大原因。越来越多的企业希望结合财务指标与非财务指标进行绩效评价，西方理论学者开始重视研究企业多源绩效评价指标，平衡记分卡（Balance Score Card，BSC）随之产生。

美国哈佛商学院教授罗伯特•卡普兰（Robert S.Kaplan）和复兴方案集团公司总裁戴维•诺顿（David R.Norton）带领项目小组为期1年对绩效测评处于领先的12家公司进行研究后，于1992年在《哈佛商业评论》上发表了关于平衡记分卡的第一篇文章《平衡记分卡——提高业绩的衡量方法》，首次提出平衡记分卡的概念。而在后续的研究中，卡普兰和诺顿发现，平衡记分卡的指标必须与组织的战略紧密结合在一起。于是他们又将这个心得写成第二篇论文：《将平衡记分卡付诸实践》，于1993年在《哈佛商业评论》上发表。而在平衡记分卡的实际运用中，许多采用平衡记分卡的公司都不约而同地将平衡记分卡作为管理流程的主要架构，包括个人和团队的目标、薪资制度、资源分配、编列预算和规划，以及战略的回馈与学习等。卡普兰教授将这些发展加以综合，于1996年再次在《哈佛商业评论》上发表《将平衡记分卡作为一个战略管理系统》，进一步巩固和发展了平衡记分卡理论。平衡记分卡迅速地演变成为一个战略管理体系，1996年，第一本关于平衡记分卡的专著《平衡记分卡：化战略为行动》出版，标志着这一理论的成熟，将平衡记分卡由一个业绩衡量工具转变为战略实施工具。2001年，卡普兰和诺顿合作出版新作《战略中心型组织：实施平衡记分卡的组织如何在新的竞争环境中立于不败》，将过去十几年中平衡记分卡在各类组织中的应用情况做了一个盘点。随着平衡计分卡更为广泛地运用，在总结经验的基础上，两位作者又陆续发表了《战略中心型组织》《战略地图——化无形资产为有形成果》《组织协同》和《平衡记分卡战略实践》4本专著，至此，平衡计分卡已形成完整的理论系统。

10.2.2　平衡记分卡的基本结构

平衡记分卡的设计思想是从企业战略与绩效指标相结合的角度出发，提出了平衡记分卡的概念框架，将其内容概括为以下4个维度：财务维度、客户维度、内部流程维度、学习与成长维度。这4个维度，也就构成了平衡记分卡的基本结构，如图10.1所示。平衡记分卡就是企业通过财务（Financial）、客户（Customers）、内部流程（Internal Business Rrogress）、学习与成长（Learning and Growth）4个方面的指标来考核自身的业绩，展现企业的战略轨迹，以实现企业的战略目标。

图10.1　平衡记分卡结构模型

具体来看，平衡记分卡各个维度的内容分别如下：

1）财务角度

财务角度的目标是解决“股东如何看待我们？”和“企业的运作达到什么样的标准才能使我们的股东满意？”这一类问题，告诉企业管理者他们的努力是否对企业的经济收益产生了积极的作用，是否达到了股东及出资人的要求，因此，财务方面是其他3个方面的出发点，更是战略的归宿。常见的指标应在盈利指标、资产运营、偿债能力、增长能力等几方面考虑。

2）客户角度

客户角度的目标是解决“顾客如何看待我们？”和“要达成我们的财务目标，我们必须满足怎样的客户需求？”这一类问题，体现了公司对外界变化的反应。客户核心衡量指标包括市场份额、客户获得率、客户保持率、客户满意度及获利率等。客户价值衡量指标则包含产品及服务特征、客户关系和企业形象和声誉等方面的指标。

3）内部流程角度

内部流程角度的目标是解决“我们擅长什么？”和“要使我们的股东和顾客满意，我们需要在哪些业务流程和内部运营上超越他人？”这一类问题，平衡记分卡认为所有顾客的满意和财务目标的实现，主要归功于公司内部运营的高效和有序。主要包括创新流程、经营流程、售后服务流程等方面的指标，包括时间、质量、成本等指标。

4）学习与成长角度

学习与成长角度的目标是解决“我们如何提高自己的能力？”和“为实现财务目标和客户需要、内部运营我们需要具备什么样的技能和知识？”这一类问题，是使平衡记分卡之前的3个方面都能顺利达成的同时，实现企业长期成长的目标。学习与成长角度的相关指标主要包括：员工能力、信息系统能力和激励、授权和协作方面的指标，如员工保持率、员工生产率、员工满意度、战略信息覆盖率、合理化建议采纳率等指标。

10.2.3　平衡记分卡的特点与功能

平衡记分卡作为一种绩效管理工具，突破了财务作为唯一绩效指标的衡量工具，也不是上述4个维度的简单相加。这4个维度应当具备内在的逻辑因果关系，做到了多个方面的平衡。与其他传统的绩效考核体系相比，卡普兰和诺顿认为，平衡记分卡有以下特点：

1）以战略为中心

平衡记分卡将企业战略目标围绕财务、客户、内部流程、学习与成长4个方面依序展开为具有因果关系的局部目标，并进一步发展对应的评价指标。这些评价指标总把战略置于体系中心位置，一方面，它可以阐明企业的远景战略并在整个组织中传播以达成共识；另一方面，它能够把部门目标、个人目标与企业的战略目标相结合，通过将员工个人报酬与考核指标联系起来的办法促使员工努力达到个人的绩效目标，从而实现整个组织的战略目标。所以，在一定程度上，平衡记分卡既是一个绩效管理系统，又是一个战略管理系统。

2）实现财务指标与非财务指标的结合

由传统的会计假设和基本原则所决定，财务指标不可避免地带有重内部因素、轻外部因素，重短期、轻长期，重事后、轻过程等缺陷，这使得单纯依靠财务指标的传统绩效管理系统已不能够适应信息社会的要求。平衡记分卡突破了单一财务指标考核的限制，从客户角度、内部流程角度、学习与成长角度以及财务角度共同考虑设计综合性的绩效考核体系。这在一定程度上克服了传统绩效考核方法的局限性，实现了企业绩效考核的全面性和有效性，有助于企业获得长期稳定的经营和发展。

3）实现有形资产与无形资产的配置

平衡记分卡试图提供一个能将财务资本（或有形资产）和智力资本（或无形资产）的有效配置联系起来、能够创造价值战略的全新框架。但是，与其他的业绩评价体系不同，平衡记分卡并不试图对无形资产进行估价，其在相当大的程度上采用数量单位（Units）而非货币来对无形资产进行计量。因此，平衡记分卡的特点就在于能够清晰地表述无形资产如何与有形资产进行良好的配置，以创造异于别人的顾客价值观与良好财务业绩的过程。

4）实现过程管理与目标管理的并重

平衡记分卡的另一本质特征是既注重对经营目标完成程度的管理，又注重对经营目标实现过程的管理。一个良好的绩效管理系统应该是过程管理与目标管理并重。以平衡记分卡为中心的绩效管理系统一方面通过财务指标来对企业目标完成程度进行管理；另一方面则以目标实现过程中的因果关系链为基础，分别设置客户、内部经营过程和学习与成长等3方面非财务指标来对企业目标完成过程进行管理，进而达到过程管理与目标管理并重的效果。

5）实现短期目标与长期目标的平衡

随着竞争的加剧和市场的快速发展，要求企业不仅要关注短期目标，更要注意监控与企业长期发展目标相关的诸多因素，例如，客户满意、员工的学习和发展等。平衡记分卡使用非财务指标和因果关系链，它克服了单一财务指标的短期性和片面性，达到了兼顾短期目标和长期目标的目的，保持了两者之间的平衡，使企业能够完全地了解自己未来发展的全方位的情况。

平衡记分卡作为一种绩效管理工具，具有以下功能：

①促进企业主动检讨企业的战略，以及连接战略与绩效的系统；

②帮助企业实现利益相关公众的满意，保护股东利益，更好地为股东创造价值；

③帮助企业改善内部运营环境，加强内部管理；

④平衡记分卡与薪酬结合，能充分调动员工积极性与主动性；

⑤促使企业内部员工加强沟通，创造良好的组织文化。

10.2.4　平衡记分卡的实施过程

实施BSC一般都遵循以下几个步骤，并构成良性循环：

1）确定企业的远景与战略

高级管理层就企业的战略目标达成共识，并将该战略转化成一套完整的目标和测评体系，该体系能描述企业取得成功的长期驱动因素，企业的远景与战略要简单明了，并在内部上下（每一个部门、每一个员工）达成共识。

2）成立平衡记分卡实施小组

负责诠释公司的远景和战略，将之转化为财务、客户、内部业务流程以及学习与成长4个层面的具体的目标，并为这4个层面的目标找出最具有意义的业绩衡量指标。

3）企业内部的沟通与联系

利用各种不同沟通渠道如定期或不定期的刊物、信件、公告栏、标语、会议等，确保组织中各个层次都能理解长期战略，而且是各部门及个人的目标与之保持一致。

4）设定里程碑

确定每年、每季、每月的业绩衡量指标的具体数字，并与企业的计划和预算相结合，注意各类指标间的驱动关系。

5）业务规划

实现业务规划与财务规划的一体化，把平衡记分卡作为分配资源和确定优先次序的依据，保证长期战略目标的实施。

6）反馈和学习

根据企业外部环境及内部形式的变化并听取员工的反馈，在实际工作中不断完善平衡记分卡系统，定期检讨、修正企业战略。

10.3　企业电子商务绩效综合评价方法

前文已基于平衡记分卡对企业信息战略绩效评价的指标体系的构成及其权重设计方法进行了分析，接下来的就是应用具体的评价方法，以收集到的相关数据为基础，进行企业信息战略绩效的评价。本小节将对3种常用的评价方法作一介绍，在具体评价过程中，只要将相应的指标、指标权重及指标数值代入相应的计算公式中，就可以得到最终评价结果，以对企业的信息战略绩效进行横向或纵向的比较分析。

10.3.1　主成分分析法

1）基本原理

在研究和实际应用中，会经常遇到多指标变量问题。由于指标较多，再加上指标之间有一定的相关性，造成信息重叠势必增加了分析问题的复杂性。一旦盲目减少变量又会损失很多信息，容易产生错误结论。而主成分分析法的出现为解决这一问题提供了方便。

主成分分析法属于多元统计分析方法中的一种，是将研究对象的多个相关变量（指标）化为少数几个不相关的变量的一种多元统计方法。主成分分析（Rrincipal Component Analysis）也称主分量分析、主轴分析，由Hotelling于1933年首先提出。

主成分分析是一种多变量数学分析方法，利用降维的思想，以排除众多信息共存中相互重叠的信息，将众多的具有错综复杂关系的指标（原变量）归结为少数几个综合指标（即新变量，也称主成分），每个主成分都是原来多个指标的线性组合，同时，这些主成分要尽可能多地表征原指标的数据结构而不丢失信息，主成分互不相关，即正交。通过适当地调整线性函数的系数，既可使各主成分相对独立，舍去重叠的信息，又能将各原始指标所包含的不十分明显的差异集中地表现出来，使研究对象在主成分上的差异反映明显，便于作出较直观的分析判断与评价。

假定原来有P个具有一定相关性的指标（原变量），利用主成分分析法的基本思路是：如果将选取的第一个线性组合即第一个综合指标记为F1，自然希望尽可能多地反映原来指标的信息。这里的“信息”最经典的方法就是用F1的方差来表达，即Var（F1）越大，表示F1包含的信息越多。因此，在所有的线性组合中所选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来的信息，F1已有的信息就不再需要出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov（F1，F2）=0，称F2为第二主成分，以此类推可以造出第三，第四……第P个主成分。不难想象这些主成分之间不仅不相关，且它们的方差依次递减，因此，在实际工作中，就挑选前几个最大主成分。虽然，这样做会损失一部分信息，但由于抓住了主要矛盾，并从原始数据中进一步提取了某些新的信息，这种既减少了变量的数目又抓住了主要矛盾的做法有利于问题的分析和处理。

2）基本步骤

设F代表主成分，X代表原变量共有p个，Z代表对原变量标准化后的变量，i代表各被评价样本共有n个，j代表各评价指标，g代表主成分的数量，xij代表第i个样本的第j个指标数值，Zij代表第i个样本的第j个标准化指标的数值，Fig表示第i个样本的第g个分量。即有：

其中，Cov（Fg，Fg +k）=0 k≠0，g +k≤p

Var（F1）≥Var（F2）≥…≥Var（Fp）

利用主成分分析法进行多指标综合评价的基本步骤包括：

（1）原始指标数据的标准化处理

由于主成分是由协方差矩阵Σ求得的，而协方差矩阵要受到指标量纲和数量级的影响，为了克服这一缺陷，就必须将原始数据标准化。一般采用标准化法，变换公式为：

经过变换后的数据，均值为零，方差为1。

（2）建立标准化后的p个指标的相关系数矩阵R

变量（指标）的相关系数矩阵R是主成分分析的出发点，其计算公式为：

（3）计算相关矩阵的R的特征值及其相应的单位特征向量

R的特征方程式为|λIp -R|=0，λg（g =1，2，…，P）为对该方程式求解得到的特征根，这是主成分F的方差，它的大小描述了各个主成分在描述被评价对象上所起作用的大小。

对于特征根，有λ1≥λ2≥…≥λp＞0

相应的标准化正交特征向量为：

（4）计算方差贡献率和累计方差贡献率

方差贡献率是用来表明每个主成分说明原始变量的信息量，一般用公式表示为：

累计方差贡献率表示前面k个主成分保留的原始变量的信息量，用a（k）来表示，其计算公式为：

（5）确定主成分的个数

一般来说，主成分个数等于原始变量的个数，如果原始变量个数较多，进行综合评价时就比较麻烦。所以，利用主成分分析对样本排序时，总是希望选取个数较少的主成分，同时，还要使损失的信息量尽可能地少。主成分个数的实质就是要在k和a（k）之间进行平衡，一方面要使k尽可能地小，另一方面要使a（k）足够大，即以较少的主成分来取得原始变量的足够多的信息。主成分个数的方法原则比较多，在实践中常把a（k）≥85%作为选取的阈值。

（6）给出各主成分的得分函数

主成分根据原始指标x1，x2，…，xp，可表示为：

将原始数据代入上式中，就可以得到主成分得分矩阵：

（7）用主成分进行综合评价

各评价对象（样本）的表现由主成分反映，故可用主成分计算各样本的综合评价值，进而对各样本进行排序和比较。由于主成分之间互不相关，一般用加权算术平均来综合并以各主成分的方差贡献率为权重，即：

f =a1f1 +a2f2 +…+akfk

将各样本的主成分值代入上式可得到各样本的主成分综合评价值，进而可以进行综合比较和排序分析。

3）特点简要分析

主成分分析法作为一种寻找用较少的新变量代替原来较多的旧变量，且使新变量尽可能多地保留原来较多信息的方法，具有以下特点：

（1）适用面比较广

不仅适合在大型的调研数据分析中使用，对于全球性的数据比较更为有利，使得分析与评价指标变量时，能够找出主导因素，切断相关的干扰，作出更为准确的估量与评价。

（2）计算比较简洁

利用几个不相关的主成分作为原来众多变量的线性组合，在保留了原始变量的大部分信息的基础上，减少了计算量，进行综合评价时更简洁，在计算机普及的今天有较强的可操作性和一定的推广应用价值。

（3）指标权重确定比较客观

主成分分析方法是从定量的角度出发，充分利用全部数据当中所包含的信息，无须专家咨询，运用主成分的贡献率作为指标的权重值，这样得出的权重值比较客观，是依据数据的统计规律测算的结果。

（4）可消除评价指标之间的相关影响

因主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而实践证明指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。

（5）可减少指标选择的工作量

对于其他评价方法，由于难以消除评价指标间的相关影响，所以，选择指标时要花费不少精力。而主成分分析由于可以消除这种相关影响，所以，在指标选择上相对容易些。

（6）应用受到限制

并不是所有高维的数据都适合主成分分析。首先，在数学上，要求随机变量X1，X2，…，Xp的协方差矩阵为p阶非负定矩阵。第二，数据具有一定的相关性才适合做主成分分析。相关性在一定水平之上使用主成分分析法比较好。

10.3.2　模糊综合评价法

1）基本原理

在生产实践、科学实验乃至日常生活中，人们遇到的实际问题不仅存在确定和随机两类，还存在模糊问题。模糊问题是用来描述边界不清楚、分类衡量标准不明确的现象。在这种背景下，模糊数学应运而生。1965年，美国自动控制论教授札德（L.A. Zadeh）发表了《模糊集合论》，提出了隶属函数的概念，由此模糊数学发展起来。模糊数学拓宽了经典数学的基础，找到了一条解决概念划分上不确定性现象的方法。应用模糊数学可以研究处理有关模糊信息资料，使其量化、精确化，以反映模糊信息资料中的数量规律性。

模糊综合评价是模糊数学的一个应用方向，始于20世纪80年代后期。模糊数学理论用于评价的基本思想是，由于相邻评价等级之间具有模糊性，因而引入模糊隶属度作评价指标，能较好地反映等级，使评估方法具有合理性。常用的模糊评价方法有模糊综合评价法、模糊聚类评价法、模糊距离评价法和模糊数合成运算评价法等。

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，根据多个因素对被评价对象本身存在的形态或类属上的亦此亦彼性，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，按被评判事物隶属等级状况进行综合评价的一种方法，是现今应用得比较多的一种综合评价方法。运用模糊综合评价方法进行运算时，通常遵循多层次综合评判的原理，要先把被评判的同一类事物的多种因素，按其属性分成若干类大因素，然后对每一大因素进行初层次的单级模糊综合评价，在这个基础上再对初层次综合评判的结果进行高层次的多级模糊综合评判。

在客观事物中，一些问题往往不是绝对的肯定或者否定，涉及模糊因素，因此，可以用模糊综合评价方法把原为定性评价的问题作定量评价。它以模糊变换为基础，用简单易懂的模型解决比较难以量化的问题，深受广大科技工作者的青睐，尤其适合对多因素、多层次的复杂问题进行分析，能发挥很好的评估效果。

2）基本步骤

利用模糊综合评价法进行综合评价的基本步骤是，首先确定评价对象的因素论域和评语等级集进而建立模糊关系矩阵，在确定评价因素权数向量的基础上，选择合成算子并最终进行评价和结果分析。具体如下：

（1）建立综合评价考虑的因素集

U =｛U1，U2，…，Uk｝

（2）对每个Uk（k =1，2，…，n）进行综合评判

①根据Uk =｛Uk1，Uk2，…，Ukm｝中各因素所起作用大小定出权数分配Ak =｛ak1， ak2，…，akm｝，且，其中akj表示Uk中第j个因素的权重。

②建立因素评语集：

V =｛V1，V2，…，Vt｝

③对Uk中每个因素Uki按照评语集V =｛V1，V2，…，Vt｝的等级定出Uki对Vj的隶属度rkij（i =1，2，…，m；j =1，2，…，t）。

由此组成Uk的评价矩阵Rk及综合评价Vk：

Vk =Ak×Rk｛Vk1，Vk2，…，Vkt｝　　k =（1，2，…，n）

其中模糊矩阵的合成，类似于普通矩阵的乘积，将相乘换为“取小”，将相加换为“取大”。

（3）对U进行综合评判

①按各Uk在U中所起作大小，给出其权重分配A =｛a1，a2，…，an｝。

②由各Uk的评判结果Vk（1，2，…，n），得出U的评价矩阵：

③计算模糊综合评价结果：

用S表示模糊综合评价结果，有：

其中，sp表示综合评价结果对应评价等级集中的Vp（p =1，2，…，t），表征评价等级。按最大隶属原则来取最终的评价结果。

3）特点简要分析

模糊综合评价法的优点：

①隶属函数和模糊统计方法为定性指标定量化提供了有效的方法，实现了定性和定量方法的有效集合。

②在客观事物中，一些问题往往不是绝对的肯定或绝对的否定，涉及模糊因素，而模糊综合评价法则很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题，更加适合于评价因素多、结构层次多的对象系统。

③所得结果为一向量，即评价集在其论域上的子集，克服了传统数学方法结果单一性的缺陷，结果包含的信息量丰富。

模糊综合评价法的缺点：

①不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题。

②模糊数学本身不能解决指标权重的确定，需借助其他的方法或人为确定，因而有可能造成各因素权重的确定带有一定的主观性。

③在某些情况下，隶属函数的确定有一定困难。尤其是多目标评价模型，要对每一个目标、每一个因素确定隶属度函数，比较烦琐。

10.3.3　灰色关联分析法

1）基本原理

灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授于1982年3月在国际上首先提出来的。灰色理论是研究灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。它把一般系统论、信息论及控制论的观点和方法延伸到社会、经济和生态等抽象系统，并结合数学方法，发展出一套解决信息不完全系统（灰色系统）的理论和方法。灰色系统理论是针对既无经验、数据又少的不确定性问题，即“少数据不确定性”问题提出的，其研究宗旨强调信息优化，研究现实规律。所谓“灰”，是介于“白”与“黑”之间的概念。“白”是指信息确定、数据完整，对应的有白色系统。“黑”是指信息很不确定、数据很少，对应的有黑色系统。而“灰”则是指信息部分不确定、部分确定；部分不完全、部分完全；部分未知、部分已知，对应的即是灰色系统。

灰色系统理论认为，人们对客观事物的认识具有广泛的灰色性，即信息的不完全性和不确定性，因而由客观事物所形成的是一种灰色系统，即部分信息已知、部分信息未知的系统，如社会系统、经济系统、生态系统等都可以看作灰色系统。灰色系统理论认为，在广义上讲，任何系统都是一个能量系统。能量系统就具有能量聚积或衰减的趋势，而指数规律是能量变化的一种描述。灰色系统理论的量化基础是生成数。灰色系统理论将随机量看作是在一定范围内变化的量，称作灰色量。按适当的办法将原始数据进行处理，将灰色量变换成生成数，从生成数出发而得到规律性很强的生成函数，使灰色系统变得尽量清晰。这一过程称作白化过程。

灰色理论经过20多年的发展，已基本建立起一门新兴学科的结构体系，其主要内容包括以灰色朦胧集为基础的理论体系，以灰色关联空间为依托的分析体系，以灰色序列生成为基础的方法体系，以灰色模型（GM）为核心的模型体系，以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。灰色朦胧集、灰色代数系统、灰色方程、灰色矩阵等是灰色系统理论的基础。在指导实践上，灰色系统理论已经成功地应用于工程控制、经济管理、社会、农业系统、水环境系统，并取得了可喜的成就。

由于人们对综合评价对象——被评价事物的认识也具有灰色性，因而可以借助于灰色系统的相关理论来研究综合评价问题。

灰色关联分析是研究灰色系统内部各因素之间发展变化的关联程度的方法，是一种较新的综合评价方法。所谓灰色关联，是指事物之间不确定关联。灰色关联分析（Gray Relational Analysis，GRA）是灰色系统理论的一个重要分支，它是以各因素的样本数据为依据利用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的，从而判断引起该系统发展的主要因素和次要因素。灰色关联度则是描述事物间在发展过程中，因素间相对变化的大小、方向和速度等，如果两因素在发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联程度大，反之亦然。

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。灰色关联分析法能比较出系统相关因素序列与系统特征序列的相似程度，如果将系统特征序列取为最优指标集，系统相关因素序列取为各方案的指标序列，并加入相应权重，采用灰色关联度作为测度去评价各方案与最优方案的关联程度，可从而得到各方案的优劣次序，其中与最优指标集最相似的指标序列对应的方案即为最优方案。

2）基本步骤

灰色关联分析评价法的核心是计算关联度。评价的基本思路是：从样本中确定一个理想化的最优样本为参考序列，通过计算各样本序列与该参考序列的关联度，对被评价对象作出综合比较和排序。具体的计算步骤如下：

（1）无量纲化（初值化）

由于实际数据中，不同因素的数据常有不同的量纲，为对它们进行比较、分析，首先应对数据通过初值化过程消除量纲的影响。

设参考数列为X0，被比较数列为Xi，i =1，2，3，…，n，且：

对以上数据进行重新处理，并列入新的记号为：

（2）计算关联系数

式中，ξ0，i（k）为Xi与X0在k时刻的关系系数。Δ1和Δ2分别表示所比较序列各个时刻绝对差中的最小值和最大值。因此，比较序列相交，故一般取Δ1 =0。式中e是分辨系数，其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真，提高关系系数之间的差异显著性，一般在0与1之间取舍，常取e =0.5。

（3）计算关联度

关联度分析实质上是对序列数据进行几何关系比较，若两数列在各个时刻点都重合在一起，即关联系数均等于1，两数列的关联度也必等于零。另一方面，两比较数列在任何时刻也不可垂直，所以关联系数均大于0，故关联度也都大于0。因此，两数列的关联度便以两比较数列各个时刻的关系系数之平均值计算，即：

称r0，i为因素Xi对X0的关联度，它反映了因素之间的关系的密切程度。l为比较数列的长度（即数据个数）。

（4）关联度排序

根据关联度的大小，对各评价对象进行排序，可建立评价对象的关联序。关联度r0，i表示参考数列和被比较数列接近程度的量化值，根据关联度的大小，可以确定参考数列和被比较数列的拟合程度的大小。一般假设参考数列为最优序列，如果关联度大，则表示数列Xi与参考数列X0越接近，则在一系列的比较数列中为较优数列。因此，可根据关联度的大小对各评价对象进行排序，建立评价对象的关联序。

3）特点简要分析

灰色关联分析法的优点：

①灰色关联分析法弥补了用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾，计算简单，通俗易懂，数据不必进行归一化处理，可用原始数据进行直接计算，更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。

②与传统评价方法相比，灰关联分析对数据要求较低，对样本量的多少和样本有无规律同样适用，只要有代表性的少量样本即可，计算量小，可以同时对多个对象进行评价且能够向被评价对象提供有效的反馈信息。

③灰色关联分析是将运行机制与物理原型不清晰或者根本缺乏物理原型的灰色关系序列化、模式化，进而建立灰关联分析模型，使灰色关系量化、序化、显化，从而实现有参考系的、有测度的整体比较。

灰色关联分析法的缺点：

①由于与r0，i有关的因素很多，如参考数列X0，比较序列Xi，规范化方式，分辨系数e，等等。只要这些取值不同就会导致r0，i不唯一。

②现在常用的灰色关联度量化模型所求出的关联度总为正值，这不能全面反映事物之间的关系，因为，事物之间既可以存在正相关关系，也可以存在负相关关系。而且，存在负相关关系的时间序列曲线形状大相径庭，若仍采用常用的关联度模型，必将得出错误的结论。

③目前建立各种灰色关联度量化模型的理论基础很狭隘，单纯从比较曲线形状的角度来确定因素之间的关联程度是不合适的。甚至可以说，依据因素间曲线形状的相似程度来判断因素之间的关联程度是错误的。自然界中的事物是普遍联系、相互作用的，普遍联系和相互作用构成事物的运动、发展。相互联系的因素之间的发展趋势并不总是呈平行方向，它们可以交叉，甚至可以以相反的方向发展。很显然，完全线性相关的序列不仅仅是平行序列，只要是它们的相关程度是相等的。总的来说，目前的“规范性”准则欠全面、准确，应该进行修正。

④该方法没有考虑各个评价指标的相对重要程度，它把各指标等同看待，不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题，因而指标的选择对评价结果影响很大。

本章小结

企业电子商务绩效评价是企业电子商务活动实施与优化的重要保障，通过绩效评价能够针对企业电子商务应用流程及其合理性提供评估依据。本章针对电子商务绩效评价活动介绍了典型的评价方法，并分别介绍了各自的原理、实施以及应用条件。在未来的电子商务活动中，绩效评价的问题将越来越引起重视。评价方法与实施方案也正在完善之中，本章内容可作为这一问题的学习和研究基础。

复习思考题

1.何谓绩效评价？

2.应如何进行企业电子商务绩效评价？

3.试述电子商务绩效评价的几种典型方法及其应用。

4.试述灰色关联分析法在企业电子商务绩效评价中的应用。

5.试构建企业电子商务绩效评价指标体系。