信息企业文化评价体系研究

作 者:

作者简介:
熊义杰,西安理工大学工商管理学院教授,博士; 谢白雪,西安理工大学工商管理学院硕士研究生。

原文出处:
上海管理科学:学术版

内容提要:

在对信息企业文化特点和影响要素分析的基础上,构建了评价指标体系;针对企业文化具有抽象化和难以量化的特点,综合采用熵权法和灰色模糊评价法,进行无量纲处理得到各指标的得分值并分析影响效果;最后结合西安H信息企业文化进行实例研究,提出信息企业文化建设需要关注员工,加强信息交流,树立企业信用,营造信息氛围。


期刊代号:F31
分类名称:企业管理研究
复印期号:2007 年 11 期

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      一、信息企业文化评价指标的制定

      (一)设置评价指标的原则

      评价指标选取要遵循系统性原则、科学性原则、可操作性原则和可比性原则,这样才能保证选取的评价指标能够全面、可靠、客观而且科学地反映影响信息企业文化建设的整体综合情况。

      (二)确定信息企业文化评价指标

      信息企业文化评价指标是一个多元、动态、综合的复合系统,选取指标要从系统的角度出发,选取能够科学而准确地反映信息企业文化特点的指标。而企业文化是亚文化,受到企业所处在的国家、地区等外部环境的影响,也受到企业从事的信息产业门类的影响,因此构建信息企业文化评价指标要从信息企业的内外部环境出发;另外,企业文化是企业上下潜移默化形成的,信息企业文化评价指标要注意企业网络化水平和企业上下的信息意识。因此,需要注意以下四点:

      (1)分析该信息企业所处在的地区的自然环境、人文环境和社会环境,对各个影响因素进行系统的评价;

      (2)分析该信息企业从事的信息产业类型,是计算机、数据库、通讯还是软件、信息服务业;

      (3)分析企业信息资金的投入,企业信息化普及率和企业信息制度状况;

      (4)分析企业管理层、决策层和操作层的信息认知和信息素质。

      关于信息企业文化评价指标的选取,美国学者Hares选择了信息资源开发、信息资源投入、信息资源利用和环境协调度作为评价指标;而Richard认为应该采用信息基础实施、组织建设、信息.资源和应用信息系统评价等四个指标;Tallon结合了前两位学者的观点,提出信息技术投入及设施水平、生产过程自动化、管理信息水平、营销信息水平和人员素质等五个评价指标;我国学者马莉进行了系统分析,将信息企业文化评价体系分为应用水平、基础建设、战略规划、人力资源、安全措施、企业效益和环境因素等七个指标。参考以往对信息企业文化评价体系的研究并结合我国信息企业文化的特点,通过分析信息企业文化的系统结构和影响要素,以系统工程和层次分析理论为指导,将信息企业文化分为四个体系结构:物质文化、制度文化、行为文化、精神文化,这四个体系结构构成了信息企业文化一级评价指标;并对这四个体系结构进行细分,得到信息企业文化评价指标体系,如表1示:

      “政府对信息化开展支持力度”主要指:政策支持力度,资金支持力度,法律法规支持力度;“外部环境信息化水平”是指:地方政府信息水平,竞争对手信息水平,供应商/客户信息水平;“企业信息实力”指;计算机及设备拥有率,企业局域网和互联网建设水平,企业工作和生活环境。限于篇幅,笔者在此不对每一个评价指标进行解释。

      二、信息企业文化评价模型

      (一)引入熵权法,确定评价指标权重

      在信息企业文化系统中,权数的确定关系到评价的结果。而关于权数确定目前方法很多,有层次分析法(AHP),德尔菲法(Delphi),主观赋权法等,但大部分方法均具有较强的主观性,影响评价的结果并使得评价效果有效性明显下降。为此,本文采用了熵权评价法,一是能够解决不同评价人员在决策时的信息差距,因为人们所获得的信息量能够影响决策的可靠性和精确性;二是熵权评价法能够形成系统的评价,使得部分影响较小的指标或者容易被忽略的指标能够体现在系统之中,保证信息企业文化评价模型的完整性;三是熵权评价法能够将主观判断与客观计算相结合,对各类评分人员的判断进行分析,分析指标之间的内在联系,保证评价权数的可信性。

      表1 信息企业文化评价指标体系

      

      在具有m个评价指标,n个评价对象的系统中,指标数据矩阵为。对于指标j,若各评价对象的指标值间的影响差距越大,则该指标在评价中起到的作用就越大;相反则作用越小。根据熵的定义,表达式可写为:

      

      (二)建立灰色模糊多属性决策模型,进行灰色模糊综合评价

      灰色模糊多属性决策是在信息不充分的条件下,处理具有模糊因素的决策方法。灰色模糊多属性决策实质是为灰色模糊集提供“大”“小”排序的方法,国内外学者较多采用Yeger的决策方法,但是Yeger提出的方法要求灰色模糊集具有正规性和凸性。为此,笔者采用了Choobineh和Li的新方法,避免了对模糊数据的约束,能够有效地对灰色模糊集进行排序。

      由于信息企业文化很难用数值来计量,为此本文采用描述性语言来对应一定的灰度范围,根据信息企业文化评价的目的,建立信息企业评语集:{优秀,较好,中等,较差,恶劣},分别对应灰度值{0~0.2,0.2~0.4,0.4~0.6,0.6~0.8,0.8~ 1.0},而对于灰度中间值可以按正向指标无量纲化处理方法进行无量纲处理。

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