摘要：本文在扼要分析了目前广泛应用的IPD流程和矩阵式管理结构的基础上，探讨了位于这种架构中研发人员绩效考评时常见的问题，对建立完整、可操作、动态灵活的相关软件研发人员考核体系提出了具体的量化指标建议，并采用不同模糊隶属度函数进行了模糊综合考评系统的设计、实现和验证。结果证明本系统具有设计合理、可用性强的特点。

关键字： IPD；矩阵式管理结构；绩效考核；

1　引言

在日益激烈的全球竞争中，知识创新能力是影响企业核心竞争力的关键因素之一，而作为知识创新的核心的研发人员，必须在一种合理有效的绩效考评体系管理下，才能有效激发其创造力。

针对研发组织成员的绩效考评问题，众多学者提出了诸多解决方法[1][2]，团队理论、激励机制设计理论等也被借鉴用于R&D团队绩效考核及激励资源的分配方案系统设计[3][4]。

目前，研发机构的绩效考核研究在国外最常使用的是关键业绩指标法(KPI)方法、平衡计分法(BSC)等[5]。这些方法在国外运行的十分完善。但在我国软件研发行业中，基层管理人员多数是从技术人员中提拔而来，很多人管理知识匮乏，重技术轻管理，对所管理的员工的绩效考评难以应对，轮流坐庄的变相大锅饭或根据个人好恶评估绩效的情况还较多。因此，基层管理人员需要一个易操作、易理解，所选指标相对客观具体，尽量减少主观评价的考核体系。

集成产品开发（Integrated Product Development, 简称IPD）作为一种先进的卓有成效的产品开发模式、理念与方法。被IBM等美国企业研究并探讨出适合企业发展的模式、并被国内一些领先企业所借鉴包括华为、中兴等企业付诸实施，并取得了预期的效果。与之相适应，矩阵式的组织结构形式被这些企业用于研发团队管理。IPD流程之中的矩阵式组织形式，对于其中的员工个体的考核就变得复杂：从一维的垂直考评，变成了二维的矩阵式考评，给基层管理人员增加了考评难度[6]，目前的针对性研究也比较少。

本文借鉴模糊理论，总结了一系列较为实用的IPD下矩阵组织中员工的绩效考核指标体系，并通过模糊评判方法进行员工的绩效评估。

2　矩阵管理结构和IPD

2.1矩阵管理结构原理

在软件研发企业中，矩阵式组织结构能有效加强各职能部门之间的协作和配合,具有较强的机动性。但是也存在二维管理结构带来的资源管理复杂、权责不清、项目组稳定性差的问题。

图1 矩阵结构原理图

2.2 IPD 流程下的研发团队

IPD流程（框架）是IPD的核心体现[7]，包括跨部门团队、结构化流程等七个方面，产品开发的IPD框架如图2所示。

研发人员是IPD流程中产品开发团队（PDT）的一部分，主要在开发验证阶段参与进来（也有公司把验证阶段交给专门测试部门进行的）。PDT经理（也就是矩阵结构中的产品经理）主要负责产品生命周期中的各项工作。职能部门（矩阵结构中的纵向部分）主要起资源池的作用，重点关注对PDT的支持和团队建设两个方面。

2.3 问题的提出

IPD流程中矩阵式管理下的研发团队，产品经理和部门经理为了各自部门利益，如果对处于交汇点上的人员提出不同甚至相互矛盾的工作牵引，会使得研发工作人员感到无所适从。通常研发人员的绩效考核主要负责人是部门经理，其工作也是部门布置和评估的。部门容易用手中掌握的考核权限来限制员工过多地参与有利于产品线而对部门无益的工作。

图2 IPD流程原理图

为此，有必要把产品经理的评价引入到员工考核中，并加以制度化、规范化，使之容易操作，保证考评的全面真实和正确导向。

当然，不同考评对象的具体考核指标是又差异的，需要针对不同研发团队（预研、开发、测试）区别设置。

3　软件研发个人绩效考评指标

3.1软件研发个人绩效考评问题

软件研发人员的绩效考评和软件开发团队的绩效考评是两个概念，但是前者会受到后者的一定影响。

团队绩效和个人绩效的关系

一般而言，软件研发人员的绩效考评是在一个考评周期内，该员工在所参与的所有企业开发相关任务中的个人工作业绩、个人对团队的贡献度、个人能力提升三个主要方面。团队绩效则主要考虑产品的合格率、及时率、团队氛围、人员稳定率等因素。团队在这个研发部门中测评的结果直接影响团队收入和团队领导的绩效，对研发人员个体的影响是间接的。

以导向性原则建立考核指标

导向性原则是建立绩效考核体系的最基本的原则，是选定考核项目、确定有关加权系数的主要依据。任何考评体系都应该充分地考虑员工对于企业整体目标的各个方面的贡献度，并及时根据公司或者部门的阶段性目标加以调整，让员工能够充分理解考评指标的含义和导向，从而保持和企业同步前进。例如：在迫切需要解决重大问题及时提交版本时，看重的是绩效，是员工艰苦奋斗努力工作，考评体系中工作业绩的权重应该放大；在开发任务稳定，着眼于长远发展的部门（例如预研部门），考评体系中员工素质持续提升、团队贡献度的权重应该放大，以保证团队的稳定。

软件开发人员考评流程

在一个考评周期之前，部门经理根据产品经理方面提交的研发任务在组员内进行层层的分配与目标确认，并要求每个人根据其所承接的任务，提出自己的本周期的考评承诺：包括工作承诺、个人素质进步承诺、团队贡献承诺等几个考评指标。经过部门经理审核和双方协商最终形成考核文件记录。在整个考评周期内，部门经理负责记录各员工的各方面表现，并在考评周期结束时评议该员工绩效。

这样的考核制度坚持了以人为本的原则。一方面可以体现对成员的尊重与信任，另一方面又能够使他们具有一定的自由度去自行安排自己的工作，最大限度激发其主观能动性与创造力。

总之，考评体系既是评估员工整体表现以便付出相应酬劳的工具，也是对员工进行引导以便和部门企业的整体导向相一致的手段。

3.2软件研发人员绩效评判指标的设计

目前，已有很多关于企业研发团队建立综合考评体系的研究成果[8][9]。如黄颖[10]将R&D项目分为基础研究、应用研究、产品开发3个层次进行研究。于静等提出[5]从业绩考核和能力评定两部分执行考核。

现有考评体系研究中提出的评价标准对目前软件团队的考评有一定的指导意义，但是有过多的感性化认识，例如是否懒散、是否和睦等。而给员工每个考核项目相应的评语集合时，如果靠的是管理者的主观判断，很难得到客观公正的结论。

为此，有必要研究出适合矩阵管理模式下二维的绩效评估考核体系，尽可能采用有针对性的量化考评指标。

3.3 矩阵管理模式下的二维绩效评估指标体系

矩阵管理模式下的二维绩效评估指标体系从产品经理和部门经理两方面进行员工考核。产品经理评价员工在产品开发方面的工作绩效, 部门经理评价员工在职能部门内部所作贡献的职能绩效。

工作绩效

包括任务绩效和任务规范性两个方面。

任务绩效关注在产品生命周期内该员工所做的直接贡献，是考评的最重要的部分。包括：

1、任务完成率：完成数量/总任务数

2、工作量：有效代码（行）、有效文档（页）。需要注意的是，按照CMM或者瀑布型等其他软件开发流程执行的软件开发过程中，需求分析、概要设计、详细设计、编码、单元测试等不同任务的难度不同，所以在考核员工完成任务的数量的同时，也应该对难度进行加权。

3、工作效率：所有任务实际花费时间/布置时间

4、工作效果：代码效果（加权测试部门测到的bug数量和检视错误之和/总代码行数）、文档效果（加权各种检视到的错误数量/文档页数）。这里也应考虑任务的难度。

任务绩效不考虑具体用户对其开发的软件是否满意这个因素。因为PDT里面开发人员不直接面对用户，用户满意度原则上是整个PDT团队的考评指标。

任务规范性包括：

1、流程规范性：因为个人原因导致软件开发走简化流程的次数/总任务数。

2、流程改进：提出的有效改进PDT工作流程的意见数量在同类人员中的排名。

任务规范性不考虑编码是否严格遵守代码规范性：因为这个因素在工作效果中已经得到体现，检视的内容之一就是代码规范性。

职能绩效

包括团队贡献和个人发展两个方面。

团队贡献关注在职能部门中该员工为增强团队凝聚力，和保证团队可持续发展所做的贡献，包括：

1、团队精神：为改善团队绩效做出的努力。主要指帮助团队成员解决问题的数量、次数，组织团队活动的次数和数量级。可以通过团队内部成员匿名的相互评分来实现。

2、周边评议：相关人员（非本团队人员）对该员工的合作态度打分。

3、流程改进：提出的有效改进职能部门工作流程的意见数量在同类人员中的排名。

个人发展关注的是员工自身的不断学习进步。通常是考虑其参加各种业务培训、技术学习等方面的努力。考评前由部门经理将培训数、文档数等量化为具体数字给出排名。

个人的技术能力不作为周期绩效考评的依据。因为这方面内容已经在基本工资中得到体现。周期考核主要是作为评比奖金的依据。

总结和归纳以上观点．可以构建如下的二维绩效评估指标体系：

图3 二维绩效评估指标体系

4　分级模糊综合评判体系及其应用

依据图3确立的研发人员考核指标体系，虽然真实反映了员工考核中应该关注的各个方面，但是考核的最终目的还是给出一个绩效值，例如优秀、合格等等, 这恰恰适合应用模糊多准则决策理论[11]。本文应用模糊理论，构造了一个员工绩效考核的分级模糊综合评判体系。

4.1 确定权重

依据模糊数学的基本原理[12]，利用层次分析法可以分别得出各级指标的权重。三个等级的指标权重都满足归一化。这里的指标权重是仅指各指标针对于上一层次有关元素的相对重要程度。即层次单排序的指标权重 而不包括某元素针对于目标层的层次总排序权重。

下面给出各层评价指标和其子层各评价指标之间的权重关系：

目标层：由A层的两个指标组成，权重向量为：

(2)A层:二个指标A1、A2：由B层指标组成，对应权重向量分别为：

(3)B层:4个指标：对应的C层的指标权重向量有4个，分别为：

4.2 模糊处理隶属度函数构造

图3中记录的各项量化指标，最终被归一化为[0,1]区间数据而用于模糊评判中。这就需要选择隶属函数。截至目前已经发展出了专家确定法、模糊统计法、综合加权法、正态分布函数法等模糊处理中隶属度函数的构造方法。不同方法的适用范围不一样，本文采用如下隶属函数进行对比研究。

4.2.1 升半梯形分布函数

降低归一化处理的复杂度的最简单的方法是对每个考核项目使用如下图4升半梯形分布函数，求取员工在一个具体考核项上的模糊值：

图4升半梯形分布函数

其中的α1 和 α2 分别代表在这一考核项上表现最差和最好的员工的数据。函数处理得到的是模糊处理中的C级输入数据隶属度。

4.2.2升阶梯形分布函数（评语集方法）

根据员工在考核项上的排名，按员工表现分成几等，每一等级具有相同隶属值。

为此，给出了下面评语集合U={优秀，合格，待改进，不称职}。数量化后的各等级隶属值分别是优秀为1，合格为0.80,待改进为0.60,不称职为0.40。

考核时，职能经理按照受考评职能部门中团队的员工数量，结合团队的考核成绩，确认在不同考核项上的比例。例如：如果是普通团队，则优秀、合格、待改进、不称职的比例为：10％、40％、40％、10％；如果是优秀团队，则成员中优秀、合格、待改进、不称职的比例为：15％、50％、35％、10％；这种测评方法符合团队理论中把团队成绩和个人成绩挂钩，从而有利于员工从团队利益出发进行工作的思想。

图5升阶梯形分布函数(普通团队)

确定好上述比例后，按照员工在3.3中各项指标中的量化数据，对员工进行排名，然后按照上面提到的比例划入不同等级化处理。得到的是模糊处理中的C级输入数据。

正态分布函数法

评语集方法具有操作简单的优点。但是，因为这种比例的存在，可能导致两个人在某一项上积分相近，例如0.82和 0.79，但是被分别评价为优秀和合格。这显然不合情理。因此，在C～B层进行逐层处理时，我们采用了如图6的升半正态分布函数作为隶属函数，来处理数据的模糊化过程。

以工作量的评估为例：图6中，工作量最大的人得到的隶属度值最大为1，而任何小于α（项目组确定的最小工作量）的员工在此项上取值为0；其他人的取值通过升半正态分布函数计算得到。具体就是：

图6升半正态分布函数

5多层次模糊综合评判实验

我们以某大型软件开发企业12人普通团队中一名研发人员的各考核项数据为例，综合使用三种隶属度函数进行对比分析，结果如下：

表1：多层次模糊综合评判结果

结合下面表2中的各级指标和各层权重，计算得到该员工在此次考评中的最终结果分别是0.713257、0.7792、0.82。属于中上等的表现，在工作绩效方面的表现综合来说优于职能绩效，个人发展是其短板，需要给予一定的业务、素质方面的培训，增强其发展后劲。

表2：研发人员的各级指标和各层权重

6 结论

本文在介绍了IPD和矩阵式管理结构的基础上，综合分析了目前软件开发团队绩效考核中遇到的问题，就建立完善、可操作、动态灵活的软件研发人员考核体系提出了建议，并采用不同模糊隶属度函数进行了模糊综合考评系统的设计和实现。实验工作充分表明本文设计思路的正确可行。

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