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权重评价方法:项目评价的升级版

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2018年12月03日    作者:孙彤    来源:项目管理评论网

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  在项目管理中,企业通过对优秀项目进行奖励,树立标杆,可以对后续项目起到一个很好的引导作用。作为项目奖励的依据,项目评价由此应运而生,而项目评价往往采用传统的专家评价方法。


传统专家评价方法


  企业每年依据项目评价体系对已完成项目从创新维度、质量维度、效益维度对项目进行整体评价,其中质量指标和效益指标是可度量的量化指标,但创新维度是由专家用德尔菲法进行评价的。


  德尔菲法是一种群体决策行为,具有匿名性、反馈性和统计性等特点。它本质上是建立在众多专家的专业知识、经验和主观判断能力基础上的,因此,特别适用于缺少信息资料和历史数据,而又较多地受到其他因素影响的信息分析与预测。德尔菲通过一个多次与专家交互的循环过程,使分散的意见逐次收敛在协调一致的结果上,充分发挥了信息反馈和信息控制的作用。


  传统的专家评价方法是通过获取专家知识对讨论问题作出评价,依据众多专家的知识、智慧和经验进行评价和预测。它通过企业内专家库提取与项目创新知识领域相关的多位专家,由专家对项目进行调研、打分后计算平均分。一般说来,专家评价方法依照以下步骤进行。


  (1)项目分类:企业的项目创新领域涉及面比较广,不同领域的专家也不同。


  (2)制定评价指标:按创新领域制定项目评价指标,以确保同一领域创新项目使用同一个评价维度。


  (3)专家选聘:同一领域的项目由同一组评审专家进行评审,专家需涉及申报项目的相关知识领域,即评审专家的知识领域需与项目的申报类别匹配。


  (4)专家评审:专家依据评价指标采用隐名的形式在评价系统上对项目进行评价。


  (5)获取评价结果,计算项目得分:系统自动获取每位专家的得分,自动累计总分,计算平均分即项目的最终得分。


  其中,n为专家人数, 为第i位专家的分值。


  需要指出的是,因为评审专家团队是由涉及申报项目相关知识领域的专家组成,所以在专家团队中有些专家对项目是全方位的熟悉,有些专家对项目有一定程度的熟悉,有些专家虽涉及该领域的知识但并不熟悉项目,但每位专家分值权重都是100/n(n为专家人数)。这样的分值只是一个简单的平均分算法,忽略了每位专家的知识领域与项目所涉及知识领域的匹配度,从而会对项目的最终评价准确性造成偏差。接下来,笔者试图分析一下增加专家对项目熟悉程度与分值的权重接轨。


权重评价方法的探索


  专家人数多可以增加评审结果的准确性,但同时会带来一些专家与项目的相关性较弱的问题。所以,增加专家对项目的评价权重,也就是增大与项目相关专家的评分权重来提高项目得分的准确性很必要。在此,笔者推荐权重评价方法。


  具体来说,权重评价方法按如下步骤进行。


  (1)按专家知识领域与项目知识领域的匹配度,对专家进行分类(如表1所示A、B、C、D类专家)。


  (2)确定每类专家的权重 (Y为权重,j为A、B、C、D类专家),其中,



  (3)确定各类专家的分布。A类专家占专家总数的20%,B类专家占专家总数的20%,C类专家占专家总数的30%,D类专家占专家总数的30%。


表1专家类别划分



  为加深大家对权重评价方法的理解,笔者做一个实例分析。以20位专家对项目进行评价打分,并对专家得分进行权重计算(见表2)。


表2专家评价权重分值



  在不考虑专家权重的情况下,平均分 =79.9;考虑专家权重后 =80.8。因为专家评定是判定项目是否获奖的关键,所以依据专家与项目匹配度制定权重非常重要。


结语


  在实际项目评价中,不同专家有不同的知识和经验,他们对同一个项目有不同的评定,专家对相关领域项目的熟悉程度不同,对评定结果有一定影响。因此,为了克服这个问题,对于专家的评分确定一个权重。专家对相关领域项目越熟悉,权重越大;反之,权重越小。这样可以避免专家完全凭项目负责人主管介绍项目而出现不客观的评价,从而提高项目评价的准确性、客观性、公平性。

责任编辑:王兴钊

标签:项目评价
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