面向知识员工的预置群体二元式绩效评价方法

侯 芳

（沈阳工业大学 管理学院，沈阳 110870）

预置群体在大规模复杂群组评价问题中是较为常见的，例如碳排放如何进行管理，是归于资本、劳动力、能源、生产还是消费，由此涉及的预置群体包括企业、产品用户、组织机构、管理部门、新闻媒体以及社会公众等。预置群体自身利益诉求或属性往往是大规模群组评价问题僵持难解的原因，也是影响评价结论的主要因素。知识员工是我国高层次人才的中坚力量。高层次人才是知识经济时代赢得全球化竞争的根本力量，如何有效评价知识员工并制定泛在分类政策是人力资源管理工作面临的重要课题[1-2]。面向知识员工的预置群体，如跨学科科研团队和产业创新联盟、创新研究群体、虚拟团队、协同创新体系等[3]知识型组织，以及相关社会组织等多个群体融合参与评价，已经超越了传统绩效评价方法的适用范畴，这些预置群体在创新能力孵化、创新团队培育、科技成果转化、科技服务改善以及基础设施支撑等领域需要进行更为紧密的合作[4]，实现对知识员工绩效可持续、个性化、高质量、低成本的评价和价值创造。本文称由多个预置群体组成的评价群体为评价网络，其中以评价者为节点，专家之间关于知识员工绩效的认知差异为连接。在评价网络中，预置群体多主体协同，不仅考虑群体自身相关利益，还需要跨群体协作以支持知识员工在基础研究探索、应用基础研究以及新产品研发等领域的可持续发展，因而对预置群体及评价网络桥接点[5]的动态评价和反馈至关重要。因此，基于评价网络对知识员工绩效进行评价，从而实现预置群体的有效协同是一个非常有意义的研究问题。

现有知识员工研究主要从4个视角对其界定：工作内容[2]，即那些掌握和运用符号和概念，利用知识或信息工作的人，关键词主要是运用符号、创造知识、参与生产等；工作方式[6]，即那些创造财富时用脑多于用手的人；工作性质[7]，实质就是从事知识性工作的人，关键词是从事知识工作，以知识为职业等；人员特征[8]，即具有动力和能力共同创造新观点，能对新想法进行交流、指导与促进执行的人，关键词是追求自我、创造性、受教育程度高等。知识员工绩效评价需要抓住人员的特征和本质。但实证研究表明[9-10]，知识员工的特征是多重不确定的。根据Borman等[11]的研究，知识员工绩效评价的内容主要集中于任务绩效评价和关系绩效评价，任务绩效评价又分为行为绩效评价和结果绩效评价。其中，行为绩效主要特征是工作不可视性（工作主要是思维劳动[12]）、多样性（完成工作任务方式多元[13]）和非结构性（工作复杂程度高、重复程度低[14]）；结果绩效主要表现为市场性（采用市场价值反映劳动成果的难易程度不同[1]）、重质量（工作成果质量远比数量重要[15]）、专业性（跨专业和跨行业的成果可比性[2]）、时滞性（工作成果价值体现需要时间[16]）和风险性（工作成果取得具有不确定性[17]）。因此，知识员工绩效评价方法[1]可以分为基于人员特征、工作行为和工作结果3大类。其中，基于人员特征的绩效评价方法实际上是绩效预测法，核心是构建人员能力模型，代表模型[1]如工作导向型能力模型法、人员导向型能力模型法、情景依赖有机能力模型法和FFM 法等，大量研究表明，大五人格[18]可以较好地预测绩效，但预测效度不理想。基于工作行为的绩效评价方法主要侧重两个方面：①分析IE 技术在程序性知识员工绩效评价的运用，如工作抽样法、工作日志法、工作单元分析法和操作职能分析法等；②运用人格或个性预测以及关键事件技术进行关系绩效评价。基于工作结果的绩效评价方法主要有主观分析和定性评价为主的方法，最具代表性的就是同行评议法，另外就是以计量分析或经济统计分析为主的定量评价方法。综上所述，现有关于知识员工绩效评价的研究主要涉及概念解析、内容界定、方法设计和人才战略等方面，大多偏重于描述性分析和实证研究，而关于知识员工绩效评价方法研究大多停留在非结构或半结构化状态。需要进一步指出的是，知识员工绩效评价不同于一般的评价问题，具有较强的复杂性。首先，知识员工绩效评价的特殊性在于知识的不可见性、累积性和持续性，从而评价方法要具有模糊性、稳定性和可持续性；其次，评价网络预置群体间协商效率受到诸多存在交互作用因素的影响，凸显了评价网络桥接点在协商过程中的重要作用；再次，不同的网络结构，其信息转移、扩散效率以及所能传递的信息类型不同，对不同预置群体产生的正负效应将伴随网络结构交叉呈现，最终产生不同的评价结果；最后，网络构成作为除网络结构外评价网络重要的特征变量，决定着网络传输和共享信息特征，尤其是网络构成节点间的认知距离决定预置群体异质性信息获取程度，即认知距离不同，预置群体接受多样化信息的可能性及对信息的吸收能力要求不同，这些都将影响网络中心性及不同预置群体的作用。因此，需要考虑新的绩效评价方法来解决面向预置群体的评价网络关于知识员工的绩效评价问题。

基于上述分析，考虑评价网络中心性的影响，本文建立了面向知识员工的二元式绩效评价方法，即培育式绩效评价和应用型绩效评价方法。该方法利用桥接测度将评价网络中心性和专家之间关于知识员工认知距离综合考量，基于预置群体特征，实现对不同属性知识员工绩效的差异化评价，便于对知识员工绩效的分析和判断。本文所提出的绩效评价方法不仅能够有效缓解预置群体对知识员工绩效评价的局限作用，而且能够考量知识员工的发展需要。

1 评价网络中心性分析

预置群体在评价网络中的中心性可衡量其充当网络中心枢纽程度及对资源信息的获取优势。中心性高说明预置群体处于评价网络核心位置，中心性低则说明其处于评价网络的边缘，未掌握网络信息流通的渠道，如由于缺乏足够的信息获取渠道，预置群体接触外部知识机会少，无法有效获得外部资源；虽然有机会与其他预置群体建立连接，但受限于自身资源，对其他节点缺乏吸引力。随着评价网络中心性的提升，群体间连接迅速增加，丰富的信息源有利于预置群体适应性学习和异质资源的获取；同时，高中心性意味着预置群体具有更高的权力位置，更强的资源获取与控制力，不仅占据信息资源优势，而且可以通过多渠道信息比较，避免信息扭曲和不完全信息的误导。由中心性提升所带来的外部多样性信息增加、权力和资源控制优势，都有利于提高评价效率。然而，预置群体中心性并非越高越好，过高的中心性将对群组评价带来负向效应：如高中心性预置群体往往是意见领袖或具有独裁倾向，参与制定并实施评价规则，更易受到规则束缚，其评价能力易被现状和规则限制；具有过高中心性的预置群体将更深地嵌入评价网络关系中，过度依赖网络内信息，使得预置群体难以突破原有网络连接，获取的更多是本领域知识，限制了对知识员工发展趋势的预期，不利于开展培育式绩效评价。此外，随着中心性的上升，对预置群体吸收能力的要求也越来越高，但实际评价过程中，预置群体很难具有同时吸收所有其他群体信息的能力，并通过中心位置及时传递，会对网络信息收集和资源分配产生不利的影响；且伴随高中心性的是大量的结构洞，预置群体虽拥有较高资源控制优势，但预置群体之间缺少协商互动，信息整合任务都依赖中心预置群体完成，不利于推进应用型绩效评价。综上所述，当评价网络中心性较低时，在一定程度上提高中心性有利于多样性评价信息的获取，提升预置群体资源和信息控制优势，改进评价效率；当预置群体中心性过高时，进一步提高中心性将使预置群体面临很多规则约束，降低信息传递效率、锁定评价流程，从而降低了评价效率。

评价网络中心性对不同评价类型的作用存在差异。对应用型绩效评价而言，被评价对象明确，是对现有认知的演绎和拓展，关于知识员工绩效的稳定认知以及对专业复杂知识深入挖掘是评价有效性的基础。此时高中心性预置群体拥有较多强连接，有利于隐性知识转移，对网络资源拥有较大的调配能力，能有效改善应用型评价的效率；且信息传递路径依赖和评价流程锁定也有利于预置群体加强协商互动，深入理解并挖掘现有关于被评价对象的认知，即高中心性评价网络鼓励预置群体加深对知识员工现有的认知和理解。对培育式绩效评价而言，知识员工的潜力是未知的，评价网络没有明确关于被评价对象拓展趋势的认知基础，需要预置群体间更全面、更多源的异质信息来支持评价。随着预置群体中心性的提升，由持续增加的信息传输渠道所带来的异质信息减少，信息搜索范围将局限于特定预置群体内；高度集中的评价网络将形成认知和评价行为趋于一致性的评价环境，从而产生强烈的群体一致性压力，偏离的预置群体现有关于知识员工的认知将被忽略、剔除、甚至受到惩罚，这都将抑制需偏离现有认知水平的知识员工培育式绩效评价。由此，与培育式绩效评价相比，应用型绩效评价对评价网络中心性的承受力更强。

群组评价中，预置群体在评价网络中的中心性地位及与其他预置群体间的认知距离是互补的，共同解释预置群体对评价效率的改进。预置群体间的连接数量及其他群体间的连接关系决定了预置群体的中心性位置，其对不同类型预置群体的影响还与预置群体间认知重叠程度有关，即认知距离将改变预置群体信息获取的难度和多样性，强化或弱化中心性对不同类型评价的影响。认知距离是预置群体关于知识员工的认知差异性和相似性。认知距离越短，转移不同预置群体之间信息相似性越高，预置群体获取信息的异质程度越低；认知距离越长，转移不同预置群体之间信息相似性越低，预置群体获取信息的异质程度越高。预置群体间建立连接的目的在于获取不同的评价资源，因此，认知距离是信息在预置群体间和评价网络内扩散、转移和共享的重要因素。

当预置群体与其他群体间认知距离较短时，一方面，预置群体所获认知重叠程度较高，预置群体之间协商互动较为顺畅，信息流动速度加快，有利于形成隐性的信息流，且能有效缓解中心性改进对应用型评价的负向效用；另一方面，较高的认知重叠将加速专家间信息的同质化，预置群体获取多样化信息的机会减少，评价路径易锁定于现有认知领域，这将减弱中心性改进对培育式评价的促进作用。当预置群体与其他群体间认知距离较长时，一方面，群体间认知重叠程度低，信息学习难度和信息吸收能力要求加大，隐性知识转移难度和成本进一步提高，预置群体难以整合不同领域信息应用于评价，即预置群体高中心性对应用型评价的促进作用减弱；另一方面，认知距离长带来的信息多样化有利于缓解高中心性带来的认知局限，有利于推动预置群体整合异质信息偏离现有认知基础展开创新，摆脱评价路径锁定，减弱高中心性对探索式评价的负向作用。由此，改进认知距离将减弱中心性提升对应用型评价的促进作用，但却增强了中心性对培育式评价的促进作用，减弱中心性改进对其的负向作用。

由上述分析可知，面向知识员工的预置群体二元式绩效评价受到评价网络中心性和认知距离这两个维度的影响，如图1所示。其中：区域Ⅰ表示评价网络中心性程度较高，认知距离较低，适于对知识员工的应用型评价；区域Ⅳ表示评价网络中心性程度较低，认知距离较高，适于对知识员工的培育式评价；区域Ⅱ、Ⅲ需要评价网络进一步演化以适应不同类型的评价需求。

图1 预置群体二元式绩效评价模型

2 预置群体的中心性测度

假设评价群体M包含m个专家（节点），其中w=（w1，w2，…，wn）T是评价指标集C=C1，C2，…，C｛｝n的权向量；假设是专家i、j关于知识员工ak绩效的认知距离，本文以专家关于知识员工绩效的认知偏好相似性表示认知距离，即，其中，i，j=1，2，…，m，且有。令Z是综合评价值，Z：Rn→R。假设评价群体是由S（1 ＜S＜+ ∞）个不重叠的预置群体P=P1，P2，…，P｛｝s组成的无向网络P t⊆G=（M，F），其中P t（t=1，2，…，S）包含t个专家（节点），且满足。从节点i到节点j的测地线数量为ρi，j，从节点i经过节点l（l≠i，l≠j，l非终结点）到节点j的测地线数量为ρi，j（l）。

定义1[5]定义结构桥接测度为

式中，Pi，j为预置群体P i和P j可能组合的专家数量，且。其中是基数集。特别地，若Pi，j=0，即当i或j等于d且P d=｛｝l时，则0/0=0。D（l）测度了评价网络结构信息，刻画了预置群体间的连接特性。

定义2[5]定义基础桥接测度为

定义3专家i的中心性测度定义为

式中：d（i）为基础桥接测度，连接f ij是专家i、j的认知距离，i，j=1，2，…，m；y（i）测度了评价网络聚集程度，是本文判断评价网络桥接点的依据。

定义4定义预置群体中心性配置权向量为

式中：βt（βt≥0）为预置群体规模影响因子；，P（t）为根据连接数量由大到小（或相反）序化的不重叠预置群体，即（t）是Pt满足0≤P（1）≤P（2）≤… ≤P（S）的一个变换；ωt∈[0，1]，。在M上定义一个模糊测度[20]β是一个凸函数，如本文取

式中，t=1，2，…，S，φ∈（-∞，∞）为预置群体规模影响指数，βt∈[0，1]。本文取φ∈[-10，10]。

对向量ω，若ω=（1，0，…，0）T，评价网络趋向高中心性预置群体导向的应用型绩效评价，此时协商需求是专家之间关于知识员工绩效的认知距离较短。即当评价网络中预置群体认知距离较短时，预置群体共享相近或互补的信息资源，群体认知结构存在较大的交叉和重叠，易于形成群体一致性判断；随着认知距离的增大，信息转移难度随之上升，预置群体要付出更多的时间、精力和成本，由此需要关注评价网络桥接点信息交互效率。

对向量ω，若ω=（0，0，…，1）T，评价网络趋向低中心性预置群体导向的培育型绩效评价，此时协商的需求是专家之间关于知识员工绩效的认知距离较长。评价网络桥接点成为加强预置群体的意见领袖，很可能是评价网络的结构洞。对培育式评价而言，认知距离较短时，预置群体认知高度重叠将限制关于被评价对象的预期，难以获得偏离预置群体现有认知的新信息。认知距离较长时，预置群体获得多样化信息来源，由不同认知方式和理解产生的关于被评价对象的认知也更为宽泛和灵活，有利于不同领域预置群体间有效整合，推动培育式评价进程。值得注意的是，认知距离提升在推动预置群体偏离现有认知基础展开评价的同时，伴随认知领域重叠的信息转移优势将逐步消失，如信息共享、信息转移成本优势等，预置群体吸收能力问题和信息整合问题将随之凸显。改进认知距离并非一开始就能有效推进培育式评价，只有当认知距离带来的评价群体正向效用大于负向效用时，建立在一定跨预置群体学习能力基础上的认知距离改进才能对群组评价产生影响。由此，预置群体在协商过程中需要不断改进与其他群体的认知距离，推动培育式绩效评价。

定义5专家i关于结构的中心性测度为

式中：D（i）为结构桥接测度，连接f ij是专家i、j的认知距离，i，j=1，2，…，m；ωt为预置群体中心性配置权向量，t=1，2，…，S。

定义6专家i的认知差异为

式中，N（i）是节点i的邻居集合。

3 基于预置群体的群组评价方法

3.1 考虑预置群体中心性配置的综合评价方法

（1）评价网络中心性测度计算。首先计算每个专家（式（1）、（3））和每个预置群体的中心性测度（式（2）和式（4）～（6））。分析预置群体桥接点在评价网络中的特征，并据此生成关于协商伙伴选择建议。

（2）协商过程。每个专家由式（7）确定初始认知差异ε并进入协商过程，其中应用型绩效评价认知差异越小越好，培育式绩效评价需要专家之间确定其可接受的认知差异值。

（3）以评价网络稳定状态为依据确定终止协商过程。熵权法体现了主客观综合赋权的思想，能够兼顾预置群体特征信息和被评价对象差异信息，反映知识员工绩效在某预置群体特征下的差异，同时体现不同预置群体特征下各被评价对象的差异。由此构造规划式（8）、（9），使得评价方法尽量兼顾知识员工绩效特征和预置群体特征信息，以增强二元式绩效评价方法的有效性。

以熵值表示预置群体权向量的信息量，以反映出各个预置群体在长效评价过程中的均衡状态。熵值越大，评价网络中各个预置群体状态越稳定。对应用型绩效评价，预置群体权重ω=（ω1，ω2，…，ωS）T满足如下规划模型：

应用型绩效评价预置群体间关于知识员工绩效认知有趋同性，式（8）通过约束条件体现评价网络高中心性预置群体特征，此时评价网络桥接点在协商过程中的主要任务是加强跨预置群体的专家之间的交流，建立新连接，以期缩短节点间的认知距离。

对培育型绩效评价，预置群体权重ω=（ω1，ω2，…，ωS）T满足如下规划模型：

培育式绩效评价预置群体间关于知识员工绩效认知没有趋同性，式（9）通过约束条件体现评价网络低中心性预置群体特征，此时评价网络桥接点在协商过程中的协作程度决定了评价网络状态和评价效率。

综上所述，通过式（8）、（9）计算得到的应用型绩效评价和培育式绩效评价的二元式评价结果，结合图1中所示的矩阵分析模型，对每个知识员工的绩效进行识别与判断。根据评价结果在矩阵模型中所处的区域，管理者可以识别其绩效评价类型，并采取相应的提升和控制策略。

3.2 考虑预置群体中心性配置的综合评价值Z分析

定义6 考虑预置群体中心性配置的综合评价值定义为

式中，H（C，P（t））=Θ〈C，β〉对任意变量单调，（t）是Pt满足0≤P（1）≤P（2）≤…≤P（S）的一个变换，Θ是某信息集结算子，如WAA、OWA和DWA等[19]，且、⊗分别表示Σ、×和。R′是σ-代数，Iβ是β的一个互动转换映射[20]。

定理1考虑预置群体中心性配置的综合评价值Z是条件单调的。

（1）对一个固定预置群体配置β，有

式中，权向量ω满足ωi≥0。因此，对任意非递减的综合评价值Z是递增的。

证明假设对一个固定预置群体配置β，序化的预置群体指标C，C′为

和H（C，P（t））=Θ〈C，β〉满足单调性，有

（2）对预置群体配置βt，t=1，2，…，S，若H是β-可积的，则说明

证明H关于β的Choquet积分定义为

H关于β的Sugeno积分定义为

式中，（hi+j）是H（C（hi+j））满足0≤H（C（1））≤H（C（2））≤… ≤H（C（m））的向量转换；

令B，B′∈R，B⊂B′，且∀t∈（0，+∞），由于β是单调的，有β（H t∩B）≤β（H t∩B′），又由Lebesque积分的单调性，有

若H是β-可积的，上式说明式（9）成立，即定理得证。

定理2若预置群体配置β是次可加的，则Z也是次可加的。

证明令B，B′∈R，由β是次可加的，有

即Z也是次可加的。

定理3若预置群体配置β是超可加的，则Z也是超可加的。

证明同定理2。

定理4若d（i）和D（i）是交叉相关的，用rd D表示，则预置群体配置β和r d D同向变化，且β和r d D与评价值Z正相关，有

式中：η是常数；h是β的一个函数。

证明若d（i）和D（i）是交叉相关的，有

由上述定义和定理可知，

又Z=∫Hdβ，有

其中：η是一个常数；h是β的一个函数。

4 知识员工绩效评价说明

知识员工绩效评价是某市发展科技服务业的重要组成部分，现参与评价的预置群体包括知识员工自群体、基础研究评价群体、应用研究评价群体、科技产业化评价群体、社会公益性评价群体和科技条件建设与支撑服务评价群体6个子群体28位专家。为了解预置群体对10位知识员工（高校教师、企业博士后和高级工程师等）绩效评价结果的影响，由一评价工作小组开展面向知识员工的绩效评价工作，已实现对知识员工的有效培育和扶植，不断改进知识员工管理方式。

节点中心性测度中与度数相比，接近数变化较平稳，即评价群体中的专家具有较独立的地位，不存在受其他节点控制的问题；介数有略微的下降趋势，即评价群体中专家节点对相关资源的控制程度有所下降；预置群体桥接测度测量了不同群体及桥接点之间的连接状况，由表1给出协商建议，如表2所示。

表1 标准化节点中心性测度

由表2，对培育式绩效评价给出各预置群体可能的桥接点，则专家改进彼此的认知距离是协商的重点任务；对应用型绩效评价，可能形成关于知识员工绩效的一致性判断。因此，对相应专家节点给出进一步协商互动的参考节点，以提高协商过程效率。

表2 节点间连接建议

表3给出了评价网络稳定时专家之间关于知识员工的认知差异优化值。对比不考虑预置群体的经典知识员工绩效评价方法，评价群体关于知识员工绩效都是认知距离尽量短时群体一致性越大越好，如图2所示。即全部都是应用型评价，无法考量知识员工自身属性，绩效评价结论可比性较差；考虑预置群体的二元式绩效评价知识员工根据评价网络状况有了明显的差异。

图2 预置群体二元式绩效评价结果对比分析

表3 预置群体认知差异ε优化

5 结 语

本文针对知识员工绩效评价需求，构建了基于预置群体的知识员工二元式绩效评价方法，根据预置群体评价网络桥接测度和专家之间的认知差异选择不同的绩效评价方法。进一步，分析了评价结论的相关性质。该方法通过运用评价网络中心性测度，能够按照被评价对象属性选择评价方法，生成关于协商过程的反馈意见。该方法实用性强，可有效地支持知识员工绩效评价与管理工作，同时具有较好的扩展应用价值。