随着市场经济的快速发展，传统的企业绩效评价系统问题显得越来越明显，如无法客观评价非财务指标体系对绩效的影响;指标体系赋权人为因素较多等等，这些都阻碍了各相关利益者对企业绩效客观评价决策的需要。美国加里福尼亚大学教授查德于1965年创建了运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”的事物的系统分析方法。此方法对原本仅具有模糊和非定量化特征的因素，经过某种数学处理，使其具有某种量化的表达形式，从而为决策提供可以进行比较和判别的依据，提高决策的科学性和正确性。美国匹兹堡大学教授A.L.Satty于20世纪70年代提出了模拟人的决策思维过程的层次分析法。该方法把要解决的问题分出系列层次，然后对模型中每一层次每一因素的相对重要性给予定量表示，再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性的权重。模糊层次分析法综合了层次分析法与模糊综合评价方法的内涵。
 
　　 近年来，零售业公司保持快速发展的势头，越来越多的利益相关者密切关注零售业公司的绩效评价，因此研究零售业上市公司绩效评价问题具有一定的理论和现实意义。

　　 一、零售业上市公司绩效评价指标体系的构建

　　 基于平衡记分卡理论，根据零售业上市公司的特点以及其经营业绩所欲实现的目标，构造绩效评价指标体系。由于零售业上市公司绩效评价影响因素需要考虑履行社会责任方面，因此，对传统平衡记分卡的四个维度进行了修正。具体维度及关键指标选择如下：

　　 1、财务层面

　　 财务是影响零售业上市公司绩效高低的核心层面，其中销售业绩又是评价的重点，因此本研究选取了流动比率、销售毛利率、存货周转率、应收账款周转率和销售利润增长率5项关键指标。
 
　　 2、客户层面

　　 对于零售业上市公司经营业绩来说，是否拥有客户市场以及拥有客户市场的规模大小，决定了该零售业上市公司经营业绩的高低。因此本研究选取了5项关键指标：顾客满意度、顾客保持度、新顾客获得率、市场份额占有率和客户投诉率。
 
　　 3、内部资源层面

　　 零售业上市公司内部资源的优劣是其取得经营业绩高低的内在因素。内部资源包括市场营销、研究开发、人力资源、经营活动等方面。所以此层面选择以下5个关键指标：销售人员的人均销量、研发支出占销售额的比重、员工满意度、销售管理水平和客户等待时间降低率。
 
　　 4、社会责任层面

　　 履行社会责任是零售业上市公司生存和发展的基础，也是保证公司拥有高的经营绩效的保证。因此本层面选取了如下5项关键指标：销售产品质量合格认定、慈善事业捐赠比率、安排下岗职工和残疾人就业比率、税费上缴增长率、环境治理资金投入比率。

　　 二、零售业上市公司绩效的模糊层次分析模型

　　 模糊层次分析法综合了层次分析法与模糊综合评价方法的内涵，主要表现在：评价指标体系设计根据影响因素分为递阶层次结构，然后运用层次分析法确定各指标的相对权重，依次分层次进行模糊综合评判，最后得到绩效评价的最终结果。

　　 1、绩效评价对象因素集的构建

　　 综合平衡记分法理论和零售业上市公司特点，通过反复咨询专家的意见，确定影响零售业上市公司经营绩效的四个评价主因素集，即U={财务层面（u1），客户层面（u2），内部资源层面（u3），社会责任层面（u4）}。然后，依据四个层面设置相应的子因素层指标集。

　　 2、评价集的确定

　　 根据评价决策的实际需要，并按照模糊数学的隶属度赋值法，确定每个评价指标的评判等级标准为m级，本研究确定为5级，评语集合为：V={优秀（V1），良好（V2），一般（V3），较低（V4），较差（V5）}。

　　 3、权重集的确定

　　 为了客观、科学地反映各指标对目标结果的影响效果，本研究拟采用层次分析方法确定指标的权重。层次分析法通过将定性问题转化为定量计算，能使人们思维过程层次化，逐层比较多种关联因素。层次分析法通常根据设立的指标体系设计调查表向专家组展开问卷调查，聘请专家打分，比较各层次指标间的相互重要程度，重要性的程度可以分别用1—9及其倒数进行标度。将比较结果转化为定量的判断数据，形成判断矩阵，通过计算可以较科学地得出各指标的权重。
 
　　 4、构建模糊评价矩阵，对各因素层评价指标进行评价

　　 根据评价因素中各因素对应于各权重系数的隶属度，分别列出各单一因素对各个评价等级的归属程度Ri（称为模糊矩阵）。

　　 先对子因素指标层指标uik的评价矩阵Ri作模糊矩阵运算，其中元素rikj表示第ik评价因素对第j级评价的隶属度，其值通过对专家评分结果进行统计整理计算得到。

　　 Bi=Ai?Ri=（Ai1，Ai2，…，Aik）?ri11 ri12 … ri1m
　　ri21 ri22 … ri2m
　　… … … …
　　rik1 rik2 … rikm=（bi1，bi2，…，bim）

　　 将单要素模糊评价结果Bi（i=1，2，…n）进行集成，构成更高一级的评价矩阵R;然后再对R作模糊矩阵运算，得到指标u对于评价集V的隶属向量：

　　 B=A?R=（b1，b2，…，bn）
　　 做归一化处理，令bi=bi/bi，得到b1=（b1，…，bn）。

     5、求出模糊综合评价值

　　 根据各个因素在评价目标中的权重分配，通过计算，求出评价的定量解值。
 
　　 对于评价集中每个评价结果Vi（i=1，2，…，k）赋予相应的数值值wi，用以反映该评价结果的重要程度。从而求出B中各分量的加权平均值记为s，s=wibi，此数值即为模糊综合评价值。
 
　　 三、基于模糊层次分析法的S公司绩效评价

　　 本研究拟以零售业上市公司S为例进行实证分析研究。S公司于1992年成立。1993年向社会公开发行股票3000万股，并在深圳证券交易所挂牌交易。该公司主要从事商业零售。另外公司投资行业涉及到冶金加工业、旅游业、广告业、金融业、房地产业等经营领域。

　　 本研究选择了20名熟悉该公司情况的学者和财务分析人员组成评判组，根据构建的零售业上市公司绩效评价指标体系进行评价，采用层次分析法分别计算得出主因素和子因素的权重集：
 
　　 主因素权重为：A={A1，A2，A3，A4}={0.32，0.28，0.22，
　　0.18}
　　 子因素权重为：A1={0.21，0.20，0.18，0.16，0.25}
　　 A2={0.22，0.25，0.22，0.15，0.16}
　　 A3={0.20，0.13，0.25，0.25，0.17}
　　 A4={0.20，0.18，0.25，0.22，0.15}

　　 然后，通过对这些学者和财务分析人员根据所确定的评语集对上述建立的指标体系进行评价，得到S公司绩效模糊评价矩阵。如子因素财务层面的模糊评价矩阵为

　　 R1=0.25  0.3 0.25 0.1  0.1
　　0.30 0.25 0.2  0.15 0.1
　　0.4 0.35 0.2  0.05  0
　　0.25 0.30 0.20 0.15 0.1
　　0.15  0.3  0.3 0.2 0.05

　　 对该子因素指标层指标的评价矩阵Ri作模糊矩阵运算，得到指标ui对于评价集V的隶属向量：
 
　　 B1=A1·R1=[0.26 0.30 0.24 0.13 0.07]

　　 采用相同的方法可以得到其他三个子因素层面的综合评价矩阵，分别为：

　　 B2=A2·R2=[0.19 0.3 0.31 0.16 0.04]
　　 B3=A3·R3=[0.28 0.35 0.22 0.12 0.04]
　　 B4=A4·R4=[0.21 0.3 0.3 0.15 0.04]

　　 由上述各要素评价结果B1，B2，B3，B4构成更高一级的模糊矩阵R。根据主因素权重A，然后再对R作模糊矩阵运算，得到指标u对于评价集V的隶属向量：

　　 B=A·R=[0.24 0.31 0.27 0.14 0.05]

　　 将其归一化处理得B=[0.24 0.31 0.27 0.14 0.05]，根据模糊数学中最大隶属度原则进行评价，则可判定S公司的绩效为“较好”。为了能够定量说明该企业业绩综合评价的结果，可计算出该企业绩效评价的量化分值。本研究对于评价集中每个评价集V=[优秀，良好，一般，较低，较差]赋予相应的数值W=[90 80 70 60 50]，则最终的评价得分为：
 
　　 Z=B?WT=（0.24 0.31 0.27 0.14 0.05）?[90 80 70 60 50]T=75.6

　　 根据计算结果可以说明该企业的业绩水平接近良好，与用模糊综合评价法中根据隶属度最大的原则得出的评价结果基本一致。

　　 四、结论

　　 运用平衡计分卡理论和零售行业公司实际构建绩效评价指标体系，运用层次分析法客观赋予各评价指标权重，运用模糊分析法针对绩效评价影响因素中那些难以直接用准确的数字进行量化的评价问题进行量化处理，对于决策者选择最佳方案具有重要的指导意义，综合运用此方法分析与评价手段更加科学合理精确，结果也比较准确，符合零售业上市公司的实际情况。

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　　（责任编辑：张瑶瑶）