中 華 大 學 碩 士 論 文
題目：運用模糊層級分析法改善國軍考績評鑑 作業
Improving the Assessment of Military Personnel Performance by Fuzzy Analytic Hierarchy
系 所 別：科 技 管 理 研 究 所 學號姓名：M09403049 白 志 成 指導教授：李 友 錚 博 士
中華民國九十五年六月
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運用模糊層級分析法改善國軍考績評鑑作業
學生：白志成 指導教授：李友錚博士
摘 要
人力資源管理最重要的工作，即在激勵及引導所屬發揮潛能，並使其績 效表現對於組織目標的貢獻達到最大，而國軍考績評鑑作業不僅為人事作業 之核心，更是國防管理實務重要之課題。國軍考績制度行之多年，主要以績 等的強迫分配和三級審核來進行評核作業，其考核評鑑的指標包含了一些具 體可衡量的數量性指標，也包含了難以具體衡量的定性評估，其中或多或少 牽涉了主觀的評價與判斷，加上個人認知與價值觀之差異，都限制了考績制 度的公平與公正性。國軍軍士官考績評鑑的結果為晉升、任職、進修、受訓、
敘薪等人事作業之重要依據，因此，考績評鑑作業的公正與否，影響國軍幹 部之士氣甚鉅。本研究運用模糊德菲法（Fuzzy Delphi Method；FDM）之方 式，探討影響國軍考績評鑑作業的重要因素為何，而考量國軍考績評鑑具有 多準則評估與不確定性決策環境之問題特性，再藉由模糊層級分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process；FAHP）之方式，求算各要素之重要性程度並找出 考核評鑑項目客觀之權重值。本研究經由因素評比與個案研究之驗證，顯示 其結果相對傳統明確值之評鑑模式較為客觀與公正。此模式之適用性可協助 決策者在複雜且不確定的環境下進行績效評估，俾提供未來決策者在進行軍 士官考績評鑑時之參考。
關鍵詞：考績、績效評估、模糊理論、模糊層級分析法
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Improving the Assessment of Military Personnel Performance by Fuzzy Analytic Hierarchy
Student : Chih-Cheng Pai Advisor : Dr. Yu-Cheng Lee
Abstract
The most important task of human resources management is to motivate and guide subordinates to develop their potential and maximize their performance to the organization goals. Military Personnel Performance Assessment Operation is not only a core business of human resource operation, but also is an important topic of military management practices. Military Personnel Performance Assessment System has been deployed for years. It conducts its assessment operation mainly using forced performance ranking distribution and three-grade evaluation. This system’s assessment indicators not only include some tangible quantitative indicators, but also include some intangible ones. These indicators more or less involve subjective evaluation and judgments plus the difference of personal perception and values. All these biases combined limit the equity and justice of the system. The results of Military Personnel Performance Assessment are the important bases for human resource management operations such as promotions, assignments, advanced education, training, salaries, etc. Therefore, the equity of Military Personnel Performance Assessment System will have great influence on Military Personnel’s morale. This study leverages Fuzzy Delphi Method （FDM） to discuss what the important factors that influence Military Personnel Performance Assessment Operation are. Considering that Military Personnel Performance Assessment Operation has its unique features which are multi-principle assessment and uncertain decision-making environment, we further use Fuzzy Analytic Hierarchy Process （ FAHP ） to calculate the importance degree of every factor and find out the objective weight values of assessment categories. By using “Factor Rating” and “Case Study Method”, this study indicates that its results are more objective and fairer than the traditional assessment model. This model’s practical applications can assist decision makers in conducting performance assessments under complicated and uncertain environments. This model can also work as reference to decision makers who will
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conduct Military Personnel Performance Assessment in the future.
keywords: Merit system、Performance assessment、Fuzzy Theory、FAHP
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誌 謝
在工作了一段不算短的日子以後，再回到學校，雖然同時要兼顧課業與 工作，的確是一件辛苦的事情，但也是快事一件，畢竟能夠有機會將理論與 職場實務相印證，所獲得的快樂確是無與倫比的，尤其這段日子感受到許多 老師身教言教的啟發以及同學們熱切的砥礪，更讓我終身受益。
研究所求學這段時間，承蒙指導教授李友錚博士在知識學業、論文架構、
觀念啟迪及提網挈領耐心和悉心指導，而其温文儒雅的大家風範且嚴謹的治 學態度以及豐富和紮實的學識，皆令學生萬分敬佩，亦是學生學習的典範，
能在恩師的帶領下學習與成長是學生莫大的榮幸。
在科技管理知識求學過程期間，深忱感謝本校賀力行院長、謝玲芬所長、
許良僑老師、蔣德煊老師、馬恆老師、林錦煌老師和李欣怡老師等循循善誘、
諄諄敎誨與耐心的教導。另外還要特別感謝鄒源淦學長和黃勝彥學長，在我 研究過程中所給予之協助，以及難忘的研究夥伴黃兆勇、傅永光、許耀文、
陸仲平等同窗共硯的關懷鼓勵。在論文撰寫期間，承蒙辦公室吳萬教處長、
朱祖和處長、蔡慶展副處長、張成瀚副處長和曾淵智、田樺穆與楊愛如等長 官、同仁在本人工作業務上的幫忙，在我遇到困難及瓶頸時，提供我許多新 的想法，更寛廣的思考方式，或論國是、或訴苦衷，休戚與共，讓我提起精 神，使論文得以如期的完成並讓我在未來的生涯規劃有所啟發，朝理想邁進，
獲益匪淺。本篇論文的完成，還要感謝葉日豐博士、林少斌博士以及恩師李 友錚博士等口試委員於百忙之中撥空指導，提供諸多寶貴意見，使論文內容 疏漏與缺失得以斧正，為本論文增添光彩，更臻完備，在此一併致謝。
最後感謝我的父母、岳父母及摯愛的妻子郁然和寶貝兒子紹威，是我求 學路上最大的支柱，更是情深瀚海。回顧這兩年的光陰，不論晨昏與夜晝，
不是你們孜孜矻矻的支持、鼓勵及包容體諒，不可能專心致志無後顧之憂順 利付梓，謹致上最誠摯的謝意。僅此論文獻給所有關心過我的人。
白志成 謹誌於中華科管所 中華民國95 年 6 月 3 日
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目 錄
摘 要... i
Abstract ... ii
誌 謝... iv
目 錄... v
表目錄... viii
第一章 緒論... 1
1.1 研究背景與動機 ... 1
1.2 研究目的 ... 4
1.3 研究流程 ... 5
1.4 研究範圍與限制 ... 6
1.5 研究架構 ... 6
第二章 文獻探討... 7
2.1 考績的意義與原則 ... 7
2.1.1 考績的意義 ... 7
2.1.2 考績原則 ... 8
2.2 績效評估 ... 10
2.2.1 績效評估發展與沿革 ... 10
2.2.3 績效評估之方法 ... 13
2.3 模糊理論 ... 15
2.3.1 模糊理論與性質 ... 15
2.3.2 模糊集合 ... 16
2.3.3 隸屬函數與模糊數 ... 17
2.3.4 模糊運算 ... 18
2.3.5 解模糊化 ... 19
2.3.6 模糊理論的應用 ... 22
第三章 研究方法... 24
3.1 德菲法 ... 24
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3.2 模糊德菲法 ... 25
3.3 層級分析法 ... 27
3.3.1 層級分析法的目的與假設 ... 27
3.3.2 層級結構化之要點 ... 28
3.3.3 建立層級的優點 ... 29
3.3.4 層級分析法之步驟 ... 30
3.4 模糊層級分析法 ... 38
3.4.1 問題描述 ... 38
3.4.2 建立層級架構 ... 39
3.4.3 建立模糊成對比較矩陣 A~ ... 39
3.4.4 模糊權重值計算 ... 40
3.4.5 模糊一致性檢定 ... 40
3.4.6 層級串連 ... 40
3.4.7 解模糊化 ... 40
3.4.8 排序 ... 41
3.5 因素評比法 ... 41
第四章 個案研究... 44
4.1 國軍考核評鑑指標之篩選 ... 44
4.2 建立 FAHP 之層級架構 ... 45
4.3 FAHP 各項指標權重之計算... 46
4.4 實例印證 ... 56
4.5 結果分析 ... 57
第五章 結論與建議... 58
5.1 結論 ... 58
5.2 建議 ... 58
參考文獻... 60
附錄... 63
問卷一：模糊德菲法專家問卷... 63
問卷二：模糊層級分析法問卷... 69
vii
圖目錄
圖1.1 本研究流程示意圖... 5
圖2.1 三角型模糊歸屬函數圖... 18
圖2.2 三角型模糊數重心示意圖... 20
圖2.3 α 截集示意圖... 21
圖2.4 中心平均解模糊化法示意圖... 22
圖3.1 模糊德菲法門檻值示意圖... 26
圖3.2 層級分析法層級結構示意圖... 29
圖3.3 AHP 法流程圖... 37
圖3.4 模糊語意變數示意圖... 39
圖3.5 本研究 FAHP 流程示意圖 ... 41
圖4.1 國軍考核評鑑指標層級架構圖... 45
viii
表目錄
表3.1 傳統德菲法與模糊德菲法的比較... 25
表3.2 AHP 評估尺度語意表... 31
表3.2 AHP 評估尺度語意表（續）... 32
表3.3 隨機指標表... 35
表3.4 三角模糊語意表... 39
表4.1 FDM 國軍考核評鑑指標篩選結果表 ... 44
表4.1 FDM 國軍考核評鑑指標篩選結果表（續） ... 45
表4.2 第一層之專家意見... 46
表4.3 第二層【思想】下分項指標之專家意見... 46
表4.4 第二層【品德】下分項指標之專家意見... 47
表4.5 第二層【才能】下分項指標之專家意見... 47
表4.6 第二層【學識】下分項指標之專家意見... 47
表4.7 第二層【績效】下分項指標之專家意見... 47
表4.8 第一層【國軍人員考核評鑑績分（等）】整合後之模糊成對比較矩陣 ... 49
表4.9 第二層【思想】整合後之模糊成對比較矩陣... 50
表4.10 第二層【品德】整合後之模糊成對比較矩陣... 51
表4.11 第二層【才能】整合後之模糊成對比較矩陣... 51
表4.11 第二層【才能】整合後之模糊成對比較矩陣（續）... 52
表4.12 第二層【學識】整合後之模糊成對比較矩陣... 52
表4.13 第二層【績效】整合後之模糊成對比較矩陣... 53
表4.14 以【總目標層】為考量之第二層級構面模糊之權重值... 53
表4.14 以【總目標層】為考量之第二層級構面模糊之權重值（續）... 54
表4.15 以【思想】為考量之第三層級構面模糊之權重值... 54
表4.16 以【品德】為考量之第三層級構面模糊之權重值... 54
表4.17 以【才能】為考量之第三層級構面模糊之權重值... 54
表4.18 以【學識】為考量之第三層級構面模糊之權重值... 54
表4.19 以【績效】為考量之第三層級構面模糊之權重值... 55
表4.20 FAHP 國軍考核評鑑各項指標權重表 ... 55
表4.21 本研究個案綜合評估值、排序及績等表... 56
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表4.21 本研究個案綜合評估值、排序及績等表（續）... 57
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第一章 緒論
1.1 研究背景與動機
人類進入廿一世紀，社會所面對的外在環境變化之大，與現今國際化、
地球村和 e 世代的降臨，整體社會的轉型迫使國軍為因應外在環境之衝擊與 挑戰，各階層在科技、文化、組織、戰略思想、戰術及戰技訓練準則與後勤 整備等亦產生前所未有之重大變革。美國著名軍事研究專家Bates Gill 就提 出：「軍事事務革命，並非僅指科技，而是指與軍事有關的科技、制度、作業、
組織、及戰略等五個領域的進步與革新」。科技的革命性或全面性之發展，必 定對軍事產生重大的衝擊和影響，但科技畢竟屬於技術與物質之層次，而屬 於「人」的文化與思想層次將對軍事之影響更大【22】。
人力資源管理最重要的工作，即在激勵及引導所屬發揮潛能，並使其績 效表現對於組織目標的貢獻達到最大，而國軍考績評鑑作業不僅為人事作業 之核心，更是國防管理實務重要之課題。人事管理的內容包含了「選、訓、
考、用、退」五大項，其中「考」即是指考核或考績而言，因它具有推動性，
可謂為其他四項之基礎工作，亦為人事管理中最重要的一環。國軍考績評鑑 作業的主要法源依據為「陸海空軍軍官士官考績條例」、「陸海空軍軍官士 官考績條例施行細則」暨「陸海空軍軍官士官考績績等及獎金標準訂定」等 相關法令，國軍主管機關並於每年實施考績作業之前，先行召開講習訂頒當 年度「考績作業規定注意事項」，作為各單位進行年度考績評鑑工作之依據，
國軍考績制度行之多年，主要以績等的強迫分配、三級審核來進行評核作業，
其作業方式係由受考官每季（或半年）填寫考核評鑑表之重大事蹟簡述，再 由主考官（受考官直屬之主官、管）覆核並以平時觀察受考官之表現，於各 考核分項逐項進行考評。
現行考績評鑑制度設有團體績等比例管制及個人績等之限制，績等比率 管制係依據「陸海空軍軍官士官考績績等及獎金標準」第二條之規定：「考 績績等評定標準如左：（1）特優相當於 95 分以上（2）優等相當於 90 分至 94 分（3）甲上相當於 85 分至 89 分（4）甲等相當於 80 分至 84 分（5）乙 上相當於 75 分至 79 分（6）乙等相當於 70 分至 74 分（7）丙上相當於 65 分至69 分（8）丙等相當於 60 分至 64 分（9）丁等相當於 59 分以下」；以
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及第五條之規定：「為避免考績浮濫，單位得依照辦理考績的軍士官現員人 數實施績等比率管制 （1）特優：不得逾百分之一（2）優等：連同特優不得 逾百分之五（3）甲上：百分之十最高不得逾百分之十五 （4）甲等不予限制」
【8、9、10】。
根據「陸海空軍軍官士官考績條例」第十一條及「陸海空軍軍官士官考 績條例施行細則」第十二條之規定，各級考評官及辦理考績人員，對考績事 項應嚴守秘密，考績結果及有關表冊等均應列為密件不得洩漏。國軍考績制 度存在許多的問題，諸如「強迫分配影響到考績的公正性」、「三級審核影 響考績的公平性」、「考績保密使績效評估的正面作用無從發揮」等這些問 題至今依舊存在【11、28】。除了學者提出的問題之外，如果從不正確的考 績結果去反省它的產出過程，可以歸納以下幾點【12】：
一、公平性：
考績謬誤論者認為，客觀具體的資料，能減輕主觀判斷的謬誤，且 人的記憶有限，時間愈久愈容易記憶力減退或淡忘，必須隨時紀錄關鍵 事項，以備綜合考評之用。國軍現行考績作業常以一季為單位實施，主 官如果未落實平時考核記錄或主、受考者離退調遷頻繁則對受考者的表 現可能無從認定。再者，二審或三審主官對受考者如不了解將何以作最 後裁定。
二、透明性：
考核過程沒有互動性，受考者的績效，考核標準全由考核者決定，
考績結果又依法列為機密不公佈，受考者沒有申辯的機會，亦無從得知 個人工作表現在組織中的貢獻度及優缺點。
三、有效性：
考績除了有評定員工工作成效之功能外，最重要的是要能夠激發員 工的潛能，找出瓶頸或問題來解決，進而提升組織整體績效，考核者與 受考核者如果沒有相互討論與改進的空間，則考績作業難免流於形式，
不能有效提昇組織競爭力。
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四、發展性：
從生涯規劃的角度來看，組織與個人都必須適應時代的變遷往更有 利的時、空發展。組織確定目標與階段性策略後，所有的成員其所有的 作為都應該與組織目標相結合。若然，則個人目標達成的同時，組織目 標亦能達成，營造雙贏的局面。反觀國軍考核項目多偏向個人的特徵表 現。如果可以結合職務特性及任務目標，訂定評估效標並據以考核，則 有利組織與個人目標之達成。
五、實用性：
考績的結果為其他人事作業的重要依據。而升遷、晉用、訓練除了 考績的績等與成績比序資料外，可能還需要受考者執行工作（任務）的 過程與經驗佐參，依現行考績之結果可能不符所求。而且目前個人考績 資料有屬地性，並非所有用人單位均可引用參考，在用人為才的現代，
突顯出人才難覓的困境。
國軍考績制度已行之有年，雖然在執行細節上每年偶有稍加修訂，然而 在整體制度之施行上，卻未見全面性檢討，因此每年考績作業完畢，仍有大 多數的幹部抱怨連連，究其原因「人為因素」乃是最為人所詬病之處，甚至 讓人避免不了仍認為是一種黑箱作業。考績評鑑作業是否能真正地衡量出成 員的工作績效表現與未來發展潛力，以及是否能落實做到公正、公平、公開，
且較不受人為因素之干擾，勢將影響到組織人力資源運用與所屬成員之工作 士氣。因為考核評鑑的指標包含了一些具體可衡量的數量性指標，也包含了 難以具體衡量的定性評估，其中或多或少牽涉了主觀的評價與判斷，加上個 人認知與價值觀之差異，都限制了考績制度的公平與公正性。如何避免上述 情形，讓考績制度更加合理化，使國軍考績評鑑制度能夠真正發揮其功能是 本研究的第一個動機。
探討將權重與考評分項成效結合成為整體績效值，國軍現行幹部考核評 鑑指標中五個評鑑項目均採相等權重的方法並不適切，所以本研究嘗試以模 糊層級分析法求得各層級客觀之權重值是本文研究的第二個動機。
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1.2 研究目的
資訊科技的快速變更，不但對整體人類社會造成重大衝擊，相對的也影 響到現代軍事教育的組織型態、準則，產生了跨世紀的變革，此為歷史學家 與軍事分析所公認之事實【22】。因此，為因應資訊科技之創新與突破，而 培育的優秀軍中人才，如何才能在整體組織結構上作重塑規劃？在不影響目 前整體國防組織領導系統，並能尊重專業制度的建構前題下，建立一套理想 的考績評鑑作業與升等制度是必要的；健全的人事評議制度，才能使所培育 出的優質軍事人才，願意長期留任於軍中，此為本文研究之主要宗旨之一。
績效衡量主要在考評部屬之工作績效及未來發展潛力，考績之真正目 的，一般而言，考績可作為人事決策指標、部屬回饋與發展、評估單位績效 與目標達成程度。根據前述的研究背景及動機，因此，本研究希望能達到以 下目的：
一、期望透過模糊理論的運用，建構國軍考績評鑑模式，並應用模糊德菲與 模糊層級分析法，進而計算出國軍考績五項評鑑項目之權重值，提供決 策者在實施軍士官考績評鑑時之參考。
二、期望透過本研究結果，使考評者及受考評者，明瞭五項評鑑項目及分項 指標之關聯性；哪些評鑑指標對軍士官考績評鑑具有影響結果及重要性。
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1.3 研究流程
有關本研究之流程，如下圖1.1 所示：
圖1.1 本研究流程示意圖 研究背景與動機
研究目的
研究限制
文獻探討
研究方法
結論與建議 研究範圍
FDM
FAHP 篩選考績評鑑作業重要因素
建立層級架構求算各項指標權重值
個案研究
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1.4 研究範圍與限制
一、本研究係針對現行國軍考績評鑑作業之五項評鑑項目進行合理之假設，
以利本研究之進行。
二、考評者的主觀認知、評定能力與受考者之認知及其互動關係結果均會影 響考績評鑑之正確性，以及考評功能制度是否充分發揮，此等涉及技術 面之問題，本研究不予討論。
三、本研究之方向，著重於考績方法之探討，對於考績制度是否合理及未來 制度上應如何修正，由於涵蓋範圍甚廣，亦不予討論。
1.5 研究架構
本研究之主要內容可分為緒論、文獻探討、研究方法、個案研究及結論 與建議等五大部分。
一、第一章：為緒論說明本研究的研究背景與動機、研究目的、研究流程、
研究範圍與限制及研究架構。
二、第二章：為理論及相關文獻回顧包括考績意義、績效評估、模糊理論等。
三、第三章：為研究方法包括德菲法與模糊德菲法、模糊層級分析法與傳統 分析之比較等。
四、第四章：為個案研究將國軍考績五項考評項目及分項指標以模糊德菲問 卷探討影響國軍考績評鑑作業的重要因素為何，再藉由模糊層級分析法 之方式，求算各要素之重要性程度並找出考核評鑑項目客觀之權重值，
並運用因素評比作個案研究之驗證。
五、第五章：為結論與建議就整個過程研究中所獲致之結果及心得，歸納出 結論與建議，以作為決策者及後續研究者之參考。
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第二章 文獻探討
2.1 考績的意義與原則 2.1.1 考績的意義
考績，乃是人事行政的中心環節，它本著「綜覈名實、信賞必罰」之旨，
經由激勵單位成員勤勉任事，進而提昇組織的績效。因此，考績有效，方能 事奏其功、獎優汰劣、發揮潛能及提高組織效能；反之，考核無效，不僅無 以汰劣，更嚴重打擊優良人員士氣，使組織癱瘓。
因此惟有建立一套公平、公正考績制度，實為真正促使所屬成員發揮服 務精神、激勵其個別潛能、提升生產力關鍵之所在；亦為積極推動工作績效 必要之手段。
無論是政府組織或是稍具規模的私人企業，對於組織成員在某一定期 間，都會對其績效表現作一評估。這種績效評估或稱績效考核，也就是一般 所謂的「打考績」，係用某些標準來評定員工的績效表現【6】。根據學者蔡良 文【24】的剖析，公務機關的考績是指政府機關之各級長官依據考核要項對 所屬公務人員之工作實績及品德操行，平時予以詳加查核，於年終時再以併 計考績，並依成績優劣予以獎懲，以達到獎優汰劣的目的。學者黃榮烈【19】
根據以上的定義，將考績的意義分析如下：
一、考績是長官對所屬人員的考核
層級節制是軍事機關與部隊的主要特色之一，長官對部屬擁有指揮 監督之權，因而對部屬之工作績效與行為表現，長官有考核的責任。考 績乃部隊組織中長官、部屬與工作三者之間的溝通關鍵，人事管理的三 個要素—主管、部屬與工作三者，雖似分立，實則相屬。考績之實施使 主管人員更能瞭解部屬狀態並加強工作輔導，積極的改善監督關係與工 作效能；而部屬亦可藉此獲知組織和長官的要求；另方面亦可使長官和 部屬共同來檢討組織的目標、彼此之工作性質和難易程度。
二、考績係以工作績效與操行表現為主
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國防組織分官設職任用軍職與文職及聘雇人員等，其主要目的在達 成全民國防之目標，故組織成員服務工作的績效，自然是考核的要項。
而成員的品德操守是否忠誠清廉，相當程度地影響人民對國家政府的向 心與信任，因此也為考核的重點。
三、考績以平時考核為基礎
一般而言，軍職人員的考績期間均以一年為期稱之為年終考績或年 度考核，然而如果等待年度即將終了，才進行考核工作則不免產生許多 誤差，所以在平時就要持續不斷地對所屬成員施予考核工作並予以紀 錄，等到年終時再根據平時考核紀錄情形給予適當的年終考績成績。
四、考績是達成人事行政目標的方法之一
人事行政的目標在於選才、育才、用才及留才。考選是方法之一，
但卻是施於任用之前，或是針對一般知識水準加以測驗，或是針對所需 專長給予檢測。考績則是任用後的考核和實際工作能力的評比。在人事 行政程序上，如果僅有考選而無考績，則對所任用之人員，其實際的工 作能力與及服務績效，無從評定優劣，且目前之考試成績優異者並未能 保證其將來之工作績效高。由此可知，考績實為考試之延伸，唯有兩者 配合互相配合，始能衡鑑人才之優劣。同時考績之結果，亦可作為培育 人才之重要參考或是獎優汰劣之根據，可見實為達成人事功能的主要途 徑。
2.1.2 考績原則
學者蔡良文【24】於 1999 年提出：
一、綜覈名實信賞必罰
綜覈名實乃考績之結果與實際工作表現相符合，若名實不符，使人 無法信服。信賞必罰是該賞必賞，該罰必罰，若該賞不賞、該罰不罰，
則虛應故事無法落實，考績徒具形式，自無法發揮真正「獎優懲劣」之 效果。
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二、客觀公正
考績時必須客觀公正，這是指長官於評斷優劣之時，要有充分的客 觀事實資料作基礎，而非只憑長官對部屬的主觀印象。為達客觀公正的 目的，必須考慮下條件：
（一）每一職位或同職稱職務，盡可能在質與量方面訂定明確的工作標 準。
（二）對於公務人員平時的工作與倫理、品行，要作詳細的記錄，以為 考核事實資料。
（三）考績進行期間，力求保密，以防止不必要的阻力產生。
（四）採取客觀量化的考績方法，如心理分析和統計方法。
三、工作績效與倫理品行並重、時間與事業兼行
公務人員能力強、工作成果佳，固然合於要求；但若公務倫理與品 行不良、貪污、受賄，損害政府公信力及形象，則能力愈強，愈為政府 帶來傷害，故兩者不宜偏廢。考績就時間言，包括了平時考核和年終考 績；就事蹟言，則就重大事件作專案考績。在時間和事蹟上作雙軌考績，
則人員的優劣可充分顯現，各機關首長與各單位主管不可不察。
四、考績結果要公開、並准予覆審、申訴
考績決定後，要公開發表，以昭公信，並可使公務人員相互了解，
共同批評。對於因考績成績低劣面臨淘汰之公務人員，因涉及個人去留 與生計問題，更應審慎，應給予其覆審機會，以免因受不公對待而遭犧 牲。而被考績者如認為考績不公或考績過程有違法及政治歧視行為，前 者，可向有關仲裁機構申訴或再申訴；後者，向仲裁機關再復審，或可 向法院提出訴訟，爭取撤銷對其本人的考績決定。
另一學者張潤書【16】於 2002 年提出：
一、公平確實：
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考績不能採取片斷及臨時資料，也不應受主觀因素的影響，因此考 績應加以制度化、體系化，以客觀公正的態度來辦理考績。
二、重德識才：
依現行考績法的規定，考績對象有工作、操行、學識及才能四種。
這四種項目實包含了工作員的內外修養，只有操守而工作能力差，不是 最優秀的工作員，反之亦有問題，所以考績應才德並重。
三、客觀周密：
考績應就各種人才職能之內涵，分別評定客觀的考績標準，自不必 強求一致。因職位不同，性質各殊，所需要的條件與標準也因此而異。
如軍人應考核其是否忠勇奮發有膽有識，主計人員需考核其是否細密周 詳，廉潔有守，外交人員則需考核其是否忠信篤敬，開拓國威。
四、認真嚴格：
信賞必罰，使每一個人員都感到考績有作用，一則可以產生積極的 鼓勵作用，另一方面也能產生消極的阻嚇作用。
總結上述多位學者的界說，研究者認為「考績是組織針對所屬人員的服 務成績，兼含對人及對事的考核，一般多透過一套程序，運用多種方法，所 進行的考核與評價，其結果大多作為昇遷、調轉，及獎懲的依據」。因此，
考績可稱為是一種價值判斷和決定的歷程，係針對被考核人員的表現給予考 核評定。本研究認為「考績」與「考核」、「評鑑」、「評量」、「評價」
等名詞可以通用，有時也稱為「效率評量」、「工作評量」或「績效考核」，
名稱雖各有不同，但其精神卻一致。
2.2 績效評估
2.2.1 績效評估發展與沿革
本文中所謂「考績評鑑」即管理學上的所謂「績效評估」屬於管理上的
「控制」功能。這種功能有其消極與積極意義，消極者，係指欲瞭解規劃之 執行狀況與進度，如有歧異，並達到一定程度時，即應採取修正之因應對策；
11
就積極面而言，則希望藉由績效評估制度之建立，能在事前或活動進行中，
對於行動者之決策與行為產生影響或導引作用，使其個人努力目標能與組織 目標趨於一致，此即所謂「目標一致化」（goal congruence）作用。而績效評 估之所以能產生前述之積極作用者，主要在於兩個因素，一為績效評估
（performance measurement criteria），另一為激勵（incentives）【7】。
賀力行、斐文、楊振隆等【17】，合譯之管理學－理論、技巧與應用一書 當中即說明，所謂績效考核（performance appraisal），係指企業機構對其員工 究應如何執行其職位，以及如何改進其查核與溝通之程序。建立績效考核常 見之用途：
一、供作有關人事管理各項行政決策之依據。
二、供作企業機構研議個別員工及組織全盤訓練及發展計畫。
三、作為績效改進之鼓勵。
本研究試圖建構一個以模糊理論為基礎，而發展形成為準則決策方法之 應用模式，作為我國軍軍士官之績效考核評估標準，試圖修正、改進目前使 用的評鑑方式，以達到更為良好的評鑑成果，以下敘述有關之理論發展。
一、激勵及考核之相關理論
（一）科學管理時期
二十世紀初期由泰勒（Frederick Winslow Taylor）於 1911 年 所提出之理論，他強調利用酬勞來激發勞工的工作績效是有需要 的，酬勞和績效表現具有直接相關。此一理論後來被視為科學管 理的極致，得到不當的惡劣評價，而被稱為「泰勒主義」（Taylorism）
【23】。
（二）傳統管理理論時期
傳統管理理論時期：依學者許士軍【13】的說法，管理思想 的演進，大致可分三個階段：
12
第一階段：傳統理論時期，包括有：
科學管理學派 管理程序學派
層級結構模式（官僚理論）學派 第二階段：修正理論時期，包括有：
行為科學學派 管理科學學派
第三階段：新近發展理論時期：
系統觀念學派
二、傳統管理之缺陷與管理理論發生改變的原因近代管理學者對傳統管理理 論多所批判，其要點如下：
未將外界環境因素對於組織與管理的影響正式納入理論，對於人的 行為過份簡化。傳統學派的主導，多數源於直覺的推論，未經過科學方 法的驗證。傳統的管理理論迄今仍為構成管理知識的基礎，有它不可抹 滅的貢獻，但由於有上述的批評，導致各種修正理論的出現。尤其近代 世界迅速的改變，其中與組織與管理有關者，主要有以下幾方面：
（一）各種組織的繼續擴大與複雜化。
（二）科技發展的加速化，從生產至傳導、通訊… 使得組織結構和人員 素質，工作方式多發生不可思議的改變。
（三）工業化的結果，同時帶來的社會結構的變遷。
（四）相關科學的高度發展，尤其是行為科學的發展，對於管理者提供 最直接的貢獻。
（五）人類價值觀念的改變。
三、行為科學學派之理論
13
從霍桑實驗（Hawthorne Experiment）於 1924-1932 期間，人與工作 的關係有了顯著的突破性發展與改變，「人」在此一時期開始成為管理 活動的焦點。以人及其團體為中心的研究是組織研究管理的主要課題，
確屬一重要的轉變。
四、管理科學學派之理論
管 理 科 學 學 派 （Management science school ） 即 計 量 學 派
（Quantitative school），由早期的科學管理運動演變而來，該學派把管 理當作一項數學模式所建立的系統，至少在管理上可運用數學程序幫助 作決策【5】。所謂「系統」係指由部份所結合或構成的整體。一個大系 統可由若干子系統構成。學者Bertalanffy（1950、1951）及 Boulding（1956）
發現，自系統觀點來看，所有各種科學均有極其相似和平行的觀念和原 理，可以將這些共同的觀念和原理予以提出和一般化，發展所謂的「一 般系統理論」，使各種科學能夠發生整合和統一【14】。
2.2.3 績效評估之方法
績效評估的方法主要有下列方式【15】：
一、圖表評分標尺：
圖表評分標尺（Graphic Rating Scale）是績效評估最受歡迎的方法之 一，在評分表中，它列出每一項目（如品質、數量）及其績效程度（從 不滿意到很出色）。評估者在每個屬性適當的位置打勾並給予評分，再 將這些分數加總起來，即可得到他對屬下績效評估結果。
二、交替排序法：
就是依照某些特定項目，將員工從最好的到最差的予以排序，因為 區分最差的與最好的員工比對他評分較為容易，因此，交替排序法
（Alternation Raking Method）是相當受歡迎的。
三、配對比較法：
利用配對比較（Paired Comparison Method）可以使排序的工作做的
14
更為有效。對每一個評估項目（工作的數量、工作品質等），將每位部 屬與其他的一個人進行相互的對比。
四、強迫分配法：
強迫分配法（Forced Distribution Method）類似於「以常態分配來分 等」。即按預先訂好的比例，將員工分配到不同的績效等級上。例如按 下列比例來分配：高績效15%、中高績效 20%、中等績效 30%、中低績 效20%、低績效 15%。
五、重要事蹟法：
重要事蹟法（Critical Incident Method）是主管為每位部屬保有一份 有關部屬在工作上表現特殊良好或不佳事蹟的紀錄，然後在績效評估 時，主管和部屬討論後的績效，可以用這些特殊事蹟作為例證。
六、行為基準之評分標尺：
行為基準之評分標尺（Behaviorally Anchored Rating Scales，BARS）
係一項經特別設計，用於評估受考員工行為之考核方法，並非直接針對 受考人之工作績效，而係在於員工在其職位上表現之行為。此法基本假 設為：員工之職能行為、應能產生其職位績效。設計BARS 制度時，通 常應舉行一系列之多次會議，約請管理人及在職受考員工雙方共同參 加；並應依詢下列步驟：
（一）由管理人及在職受考員工會同認定所含職位層面。
（二）再由管理人及在職受考員工，就各項職位層面分別編訂適當之行 為基準；所訂之行為基準，項數愈多愈佳，並應以文字記下。
（三）最後復由管理及在職受考員工進行討論，就各項行為基準分別訂 其評分值，然後在製成行為基準評分標尺之基準與評分說明。
BARS 之優點：BARS 考核制度之設計，係由管理人及在職受考人 雙方共同參與之結果，因此制度易於獲接受；其次，本項制度中之行為 基準，係由員工依其實務經驗而訂定，故應屬切合實際；另本考核方法，
15
對受考員工應為一項有效的回饋，應能有助於員工績效改善。BARS 之 缺點：設計過程費時，且需獲得雙方對採行之承諾；其次，採行本項制 度，於不同職位，必需分別研擬不同之文件表示，為一大缺點。
七、目標管理：
目標管理（Management By Objectives，MBO）指對每一位員工設定 一個具體可衡量的績效目標，然後定期的由其直屬上司與員工討論其目 標達成的程度。
八、混用不同的方法：
在績效評估實務上，有時並非單純地使用一種評估方法，大多數的 公司是採取混用若干種評估工具來執行。
管理思想學派或因時代背景差異而產生分立，但在作實務求滿足的願 望，因此，人類需求與技術精進是相因相生，相輔相成的【5】。故而從管理 理論發展的過程及其演進都不脫對「人」此一組織之重要資源的重視，尤其 是軍隊組織中的領導階層－軍官，如何在此處身於國防預算緊縮，裝備持續 更新之際，誘發其工作潛能，發揮軍官每一員額之最高工作力，確為值得研 究之課題。
2.3 模糊理論 2.3.1 模糊理論與性質
「模糊理論」（Fuzzy Theory）是由 L.A.Zadeh【39】於 1965 年提出模糊 集合（Fuzzy Sets）的概念而開始發展。他發現當系統愈趨複雜時，愈精確的 描述將失去意義，此稱之為「不相容原理」（Principle Of Incompatibility）。利 用傳統數學所建立的數學模型，因為不可能與實際系統完全吻合，所以經常 無法建立精確描述的數學模型，而一般的作法是簡化數學模組或犧牲系統部 分的性質，以利數學處理上的方便，這也說明了明確數學模組所受的侷限性。
因此，對具有的模糊性的事物所進行的認知和觀察，便要仰賴模糊理論了。
對古典集合論進行擴充之後而形成的模糊理論之主要概念在於，將人類
16
思維中不確定的、屬質的事物用隸屬度函數來表示。使生活上週遭的模糊情 境與事物，能透過多元邏輯觀念與運算方法，進行數理分析。模糊理論泛指 論域中具有特定性質的事物，且定義區域的界限並不分明，模糊理論的主要 特質，是在對於樣本的多重可能偏好，做出更深入更精確的解說。
2.3.2 模糊集合
1965 年美國自動控制學大師 L.A.Zadeh【39】為了解決不明確的模糊問 題，利用數學方式來處理這些問題，便提出模糊集合的概念。傳統的明確集 合（Crisp Set）是以二值邏輯為基礎，亦即一個元素x和一個集合 A 的關係只 會有兩種可能，亦即「x屬於 A 」或「x不屬於 A 」的非 0 即 1 的選擇{0,1}，
擴展成為由 0 到 1 之間的任何選擇[0,1]，依照所屬程度的不同，給予 0 到 1 之間的數值。
L.A.Zadeh【40、41】更進步定義為：「某一集合元素隸屬於某一個集合 的程度。此程度可用介於0 到 1 之間的數值來表示的方法」。
[ ]
0,1: )
(x U →
μA ，x→μA(x) ，x∈U
U ：論域（Universe of Discourse），論域當中的每個對象稱做“元素”
μ：論域U 上的一個模糊子集合 A ，x∈U指任意包含在論域U當中的 元素x，給定了一個介於0 到 1 之間的實數μA(x)∈
[ ]
0,1，用它來表示x對A 的隸屬程度，μA(x)稱之為 A 的隸屬函數。
當U 為有限集合或元素之可數集合（離散的）時，則 A 可表示為 A=
1
( ) /
n
A i i
i
x x μ
∑
==μA( ) /x1 x1+μA( ) /x2 x2+ +... μA( ) /xn xn
當U 是元素無限之不可數集合（連續的）時，則 A 可表示為 A= A( ) /i i
Uμ x x
∫
令 A、B 為論域U 的兩個模糊集合，則任意兩模糊集合之運算其數學表示式 如下：
一、聯集：μA∪B( )xi =μA( )xi ∨μB( )xi =Max[μA( ),xi μB( )]xi
17
二、交集：μA∩B( )xi =μA( )xi ∧μB( )xi =Min[μA( ),xi μB( )]xi 三、補集：μA( ) 1xi = −μA( )xi
2.3.3 隸屬函數與模糊數
隸屬函數（Membership Function）又可稱為歸屬函數，是用以表示模糊 集合中該元素隸屬於此模糊集合的程度，元素的隸屬程度越高，則表示隸屬
於此集合的程度也越高【34】。
定義一模糊數的隸屬函數時須滿足下列條件【32】：
一、正規化模糊子集（Normality of A Fuzzy Subset）。
二、凸模糊子集（Convex Fuzzy Subset）。
三、區段連續（Piecewise Continuous）。
即 模 糊 集 合 A 中 至 少 存 在 著 一 個 隸 屬 程 度 等 於 1 的 元 素 maxx U∈ μA( ) 1x = ，亦即模糊集合 A 的高度為 1，則稱此模糊數 A 為正規化的 模糊子集。對於實數集合為全集合的模糊集合 A，對任意的實數 x≤ ≤ ，y z 存在μA( )y ≥μA( )x ∧μA( )z 時，則稱 A 為一凸模糊子集【34】。
又三角型模糊數之定義如公式2.1
A( )x
μ =
0,
0,
x a
x a a x b b a
c x
b x c c b
x c
⎧ <
⎪ −⎪ ≤ ≤
⎪ −⎨ −
⎪ ≤ ≤
⎪ −⎪ >
⎩
（2.1）
18
圖2.1 三角型模糊歸屬函數圖 2.3.4 模糊運算
依 據 三 角 模 糊 數 的 性 質 ， 假 設 兩 個 三 角 模 糊 數 A%=( , , )a b c1 1 1 ，
2 2 2
( , , )
B%= a b c 則其模糊運算法則表示如下【36】：
一、加法運算 A% % ⊕B
1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2
( , , ) ( , , ) (a b c ⊕ a b c = a +a b, +b c, +c ) 二、減法運算 A%Θ B%
1 1 1
( , , )a b c Θ( , , )a b c2 2 2 =(a1−a b2, 1−b c2, 1−c2) 三、乘法運算 A% % ⊗B
1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2
( , , ) ( , , ) (a b c ⊗ a b c = a ×a b, ×b c, ×c ) 四、除法運算 A B% % ∅
1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2
( , , ) ( , , ) ( / , / , / )a b c ∅ a b c = a c b b c a 五、模糊數的倒數
1 1
1 1 1
1 1 1
1 1 1 ( , , ) ( , , ) A a b c
c b a
− = − ≅
%
六、模糊數的開根號
x 1
a b c
A( )x μ
19
1
1/ 1/ 1/
1 1 1
( n, n, n) A%n = a b c
2.3.5 解模糊化
解模糊化（Defuzzifier）之目的就是要將模糊性質的最終資料結果轉換為 明確的數值資料。若在運算的過程中使用模糊性的數值，則其所得的結果亦 為一模糊數，將此模糊數予以解模糊化，使其成為明確的且具有代表性的數 值，以利最後階段之比較、及排序動作。常用的解模糊化方法有下列幾種：
一、重心法（Center of Gravity Method）
重心法即是找出三角型面積中心點之概念，將模糊數的面積中心點 視為其代表值。
若論域U為實數域中的有界集合，則U 中的模糊集~: ( ) x
A μA 的模糊 數重心為：
∫
=
∫
U A
U A
dx x
xdx x
DF ( )
* ) ( μ
μ ，其中
∫
UμA(x)dx≠0 （2.2）若U =[ ba, ]時，則模糊數重心為：
∫
=
∫
ba A
b
a A
dx x
xdx x DF
) (
* ) ( μ
μ ，其中
∫
abμA(x)dx≠0 （2.3）若U ={ , , x1 x2 ..., x }n ⊂ R時，模糊數重心為
∑
∑
=
= = n i
i A n
i
i i A
x x x DF
1 1
) (
* ) ( μ μ
，其中
∑
= n ≠
i
i
A x
1
0 )
μ ( （2.4）
20
當模糊數為三角模糊數時，則公式2.2 可轉換成下列線性式公式：
( ) ( )
[
UR LR MR LR]
LR i nDFi = i− i + i− i /3+ i; =1,2,..., （2.5）
其中DF ：解模糊化值後的明確值 i
UR ：三角模糊數的最大值 i
MR ：三角模糊數的中間值 i
LR ：三角模糊數的最小值 i
重心法示意圖如下：
圖2.2 三角型模糊數重心示意圖 二、最大平均法（Mean of Maximum Method）
以模糊數的隸屬函數中最高隸屬度值的元素，做為此模糊數的明確 值；若符合此條件的值不只一個，則取所有符合條件的值之平均值，以 表示解模糊化的值。其表示式如下：
∑
==
Ni
N
x
iDF
1
1 （2.6）
三、 α截集法（α-cut Method）
Zimmerman【42】指出：α -cuts 是利用門檻值的概念，將模糊集合 轉換為明確集合的方法。
DF x
A(x)
•
21
定義：論域 U 中所有對集合 A 之隸屬度大於或等於α的元素所組成 的集合，即為A 。稱為模糊集合 A 的α α-cut。
{
| A( ) ,}
Aα = x μ x ≥α x∈X ，α∈[0,1]
[
α α]
α (m l) l,u (u m)
A = − + − −
其中，α可視為信心水準（Confidence Level）或稱為「門檻」值。
參見圖2.3。
圖2.3 α 截集示意圖
四、中心平均解模糊化法（Center Average Defuzzifier）
若論域U為實數域中的有界集合，U 上存在兩個三角模糊子集 A~ 與 B~
則，中心平均解模糊化法公式如下：
其中，x 表第 i 個模糊數的中心值。中心平均解模糊化法示意圖如i 下所示：
Aα
α ) μ(x
l m u x
隸屬度
∑
∑
=
= =N i
i i N
i i
w w x DF
1
1 （2.8）
（2.7）
22
圖2.4 中心平均解模糊化法示意圖 2.3.6 模糊理論的應用
模糊理論的方法已經廣泛地應用於各種不同的領域上，甚至已經應用實 務上，像洗衣機、錄影機、冷氣機等家電產品的應用，捷運、電梯等的交通 系統，影像、語音系統的辨識等；或者是商業上、工廠設備上的決策評估；
甚至在日常生活，用以溝通的自然語言中，到處都充滿曖昧不明、含意模糊 的用語，像是今天天氣「很熱」、50 比 5「大很多」、車速「太快了」，幾 乎都是常見的生活用語，每一句用引號括起來的詞意都相當含糊、不明確。
模糊理論從 1965 年 L.A.Zadeh 發表以來，已歷經四十餘年，這期間在 全球漸漸形成以美國、日本、中國大陸為主的研究陣營。其中美國雖然是模 糊理論的發源地，但是模糊理論在美國受重視的程度卻遠不如日本來得高。
日本除了將模糊理論發揚光大外，並擴展其商業市場價值。中國大陸則以數 學家為中心自成一系，專門研究模糊數學理論，在模糊數學方面中國大陸是 一研究重鎮，茲將各國的研究略述如下：
一、日本：1989 年由通產省主導，結合產、官、學而成立的「國際 fuzzy 工 程研究實驗室」，為期六年經費 25 億日圓。日本是世界第一的模糊產 品開發國家，以模糊理論結合自動控制，應用於家電產品上，表現非凡。
藉由隨處可見的日本家電產品，fuzzy 一詞逐漸被人們廣為熟知，fuzzy 能廣為人之，日本家電可謂之居功厥偉。
二、大陸：1981 年以數學家為中心，成立了全國性的「中國模糊數學與系統 學會」學術組織，並於許多省市設立分會。大陸的模糊理論研究方向不
DF x2 A~
B~ w 1
w 2
x1
23
同於美、日，主要以數學理論為重心，但從 1989 年後，中國大陸也開 始著重在模糊應用方面的研究，現在在許多領域上都有不錯的研究成果。
三、美國：加州大學柏克萊分校是模糊理論的發源地，也是模糊研究的濫觴。
在美國已有多位研究者投入模糊的研究，不論在模糊理論與模糊實驗研 究上，均有許多重要的文獻發表。
四、台灣：對模糊理論的研究起步稍晚，直到1990 年，生產力中心有計劃的 連續舉辦十餘場有關模糊理論及應用的研討會，才將模糊的觀念推展開 來。
24
第三章 研究方法
本研究係運用模糊德菲專家意見（Fuzzy Delphi Method；FDM）調查的 方式，探討影響國軍考績評鑑作業的重要因素為何，並藉由模糊層級分析法
（Fuzzy Analytic Hierarchy Process；FAHP）的方式，求算各評鑑項目指標之 重要性程度和客觀之權重值。本章節將逐一對所用到之研究方法做詳盡之介 紹與說明。
3.1 德菲法
德菲法（Delphi）為一種專家意見調查法，其主要目的乃是透過有系統 的、反覆性的調查，獲取專家的群體共識，尋求一致性的意見【31】。德菲法 是可集思廣益與兼顧專家獨立判斷特質的方法，因此已被廣泛運用於科技預 測、方案規劃、公共政策分析、創新的教育制度以及其它領域方面【1】。德 菲法的基本假設如下：
一、團體的判斷優於個人的判斷。
二、運用學者專家的專業知識判斷或預測事件的發展趨勢。
三、專家所聚集的有效資訊將比其他團體所提供的資訊更具有正確性。
四、匿名的作業方式可使參與者克服擾亂正確資訊的發生。
五、團體的壓力可使參與者意見趨於整合。
德菲法雖已廣泛應用於各領域中，但亦有以下幾項缺失【3、18】：
一、為使專家之共識趨於一致，必須增加調查次數以獲得較佳之結果，導致 作業過程耗時、成本高且回收率不高。
二、以平均數作為篩選評估準則的依據，在統計上易受到極端值影響，可能 導致扭曲專家原意的情形發生。
三、預測部門在彙總專家意見時，可能有先入為主觀念，而過濾掉專家真正
25
的意見，以系統性消弱或抑制不同的看法。
3.2 模糊德菲法
模糊德菲法（Fuzzy Delphi Method；FDM）顧名思義係由傳統德菲法
（Delphi Technique）結合模糊集合（Fuzzy Set）理論所發展出之方法，將其 應用於群體決策上可解決專家意見共識程度之模糊性問題【35】。本研究以 FDM 進行第一階段評鑑項目重要因素之篩選工作。藉由模糊理論的應用不但 可解決專家的共識程度之模糊性問題及給予專家們更彃性的評估值尺度，同 時亦可減少問卷來回的次數並提升問卷的效率與品質，經由統計的結果可篩 選出較客觀之評估因素。傳統德菲法與模糊德菲法的比較，如表3.1 所示。
表3.1 傳統德菲法與模糊德菲法的比較
傳統德菲法 模糊德菲法
時間 調查時間較久 調查次數降低
意見一致 容易扭曲專家的意見 專家意見可完整表達
糢糊理論 未納入 有採用
成本 成本花費較高 成本花費較低
資料來源：黃淑慧【21】
FDM 的進行步驟如下【33】：
一、蒐集決策群體意見：利用問卷中語意變數的方式，找出每位專家對各評 鑑項目的重要性評價分數。
二、建立三角模糊數：計算專家們對每個評鑑項目的三角模糊數評估值，找 出該項評鑑項目的重要性三角模糊數。本研究以Klir & Yuan 【36】於 1995 年所提出之平均數一般化模式之幾何平均數型，作為 FDM 求算群 體決策共識的方法。其計算如公式3.1。
假 設 第 i 位 專 家 對 第 k 個 要 素 的 重 要 性 評 估 值 為
26 m i
c b a
w~ik =( ik, ik, ik), =1,2,Λ , 。則第k個要素的模糊權重w~k為 .
, , 2 , 1 ), , ,
~ (a b c k n
wk = k k k = Λ 其中
{ } { }
ik k im
i ik k
i ik
k b c Max c
b m a
Min
a = =
∑
==
1 ,
,
1
三、解模糊化：利用簡易重心法的方式，將各個評鑑項目的模糊權重w~k解模 糊化成為明確值Sk，如公式3.2 所示：
3
k k k k
c b S a + +
=
四、篩選評估指標：最後藉由設定門檻值α ，即可從眾多的因素中，篩選出 較適當的因素。篩選原則如下【36】：
若Sk ≥α，則接受第 k 個因素為評估指標。
若Sk <α，則刪除第 k 個因素。
模糊德菲法門檻值示意圖，如圖3.1 所示。
圖3.1 模糊德菲法門檻值示意圖 Aα
) μ(x
隸屬度
α
a b c x
（3.1）
（3.2）
27
3.3 層級分析法
層級分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是由 Saaty, Thomas L. 【37】
於1971 年所提出。其主要適合用來處理風險性、不確定之情況下及具有多數 個評估準則或方案的決策問題上。由於層級分析法理論清晰簡單，操作方法 容易，並能同時容納多位專家與決策者的意見，因此，在多年來廣為被學術 界和實務界所使用。
層級分析法的主要特色是利用階層式架構的方式，將複雜關係的因素建 立階層結構，同時將可能的影響因素間做兩兩成對的重要性比較，可以使複 雜的問題簡化，透過量化讓問題能夠更容易評比，使決策者能有效的作出決 策與減少風險。
3.3.1 層級分析法的目的與假設
在我們的日常生活中，經常需要作各式各樣的決策以解決我們所遇到的 問題，但多數的時候我們可能因為經驗、心智、能力…等關係，使得我們在 欠缺足夠解決問題所需的資訊下，可能會做了錯誤與高風險性的決策。
層級分析法之發展目的，就是要將複雜之問題予以系統化，藉由劃分不 同層級的方式將目標問題給予階層式的分解，可以使複雜評估的問題透過階 層結構的方式變得更容易評估與了解，並透過量化的判斷，予以綜合評估，
提供決策者選擇適當之方案計劃時的充分資訊，並減少決策錯誤的風險性。
層級分析法的基本假設，包括列下列各項：
一 、 一 個 系 統 或 問 題 可 被 拆 解 成 許 多 被 評 比 的 種 類 （Classes ） 或 成 份
（Components），並形成有向層級的結構。
二、層級結構中，每一層級的因素均假設其具有獨立性（Independence）。
三、每一層內的因素可用上一層級內某些或全部因素做為基準來進行評比。
四、進行評比時，允許將數值尺度轉換成比率尺度（Ratio Scale）。
五、因素間進行完成對比較（Pairwise Comparison）後，可用正倒值矩陣
（Positive Reciprocal Matrix）來表示。
28
六、偏好關係及優劣程度須滿足遞移性（Transitivity）。但比較過程中要完全 滿足遞移性並不容易，因此允許不具遞移性的情況出現，但必須測試其 一致性（Consistency）的程度。
七、因素的優先程度用加權法則（Weighting Principle）求得。
八、任何因素只要出現在層級結構中，不論其優先程度如何小，均被認為與 整個評比結構有關。
此外，Vargas【18】提出使用 AHP 方法前使用者應具備以下幾點的認知：
一、立性（Independence）：任兩因素間彼此的比較必須為假設互相獨立。
二、質性（Homogeneity）：任兩因素間之比較必須要有意義，並在合理的的 評估尺度內。
三、倒數對照性（Reciprocal Comparison）：任兩因素間在進行成對比較時，
其喜愛程度的比較必須滿足倒數的特性，若 A 比 B 喜愛程度是 x 倍，則 B 是 1/x 倍喜愛於 A。
四、預期性（Expectations）：要完成決策目標，關係階層須要描述清楚，換 言之，在建構關係階層與相關準則或選擇方案時必須完整，不能有遺漏 或忽略。
3.3.2 層級結構化之要點
層級結構為系統結構的骨架，透過層級方式的表現，可以清楚表示階層 中各要素之間的交互影響關係，使決策者較易做出正確判斷。將影響系統之 因素加以分解成數個群體，每群再區分為數個次群，逐級依序分解並建立全 部之層級結構，其關係如圖3.2 所示：
層級的主要目的，是為了建立系統分解後的架構，所建立的層級架構包 含了兩種：一是完整層級（complete hierarchy），另一為不完整層級（incomplete hierarchy）。
一、完整層級如圖3.2 左方所示，顯示了第 a 層與第 a+1 層內的要素均有關
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連，也就是說完整的連線不會影響對整個系統的有效性。
二、不完整層級如圖3.2 右方所示，顯示了第 a 層與第 a+1 層內的要素並不 是都有關連，即沒有完整的連線。
圖3.2 層級分析法層級結構示意圖 資料來源：Saaty【38】
3.3.3 建立層級的優點
依據Saaty【38】的說明與鄧振源、曾國雄【25、26、27】的整理，採用 層級結構方式具有以下優點：
一、層級分析法理論簡單，操作容易，能有效擷取多數專家及決策者有共識 的意見。
二、層級分析法對於影響研究目標的相關因素，皆能納入模型中，配合研究 目的，考慮各種不同的層面。
三、相關影響因素，在經過專家學者評估及數學方法處理後，皆能以具體的 數值顯示各個因素的優先順序。
四、可將複雜的評估因素以簡單的層級架構方式呈現，有助於了解與溝通，
也易於決策者所接受。
完整層級示意圖 不完整層級示意圖
目標層
準則層
次準則層
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 … xn x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 … xn
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Saaty【38】認為層級分析法適用在下列決策問題上：
一、決定優先次序（Setting Priorities）
二、產生交替方案（Generating a Set of Alternatives）
三、選擇最佳方案（Choosing a Best Policy Alternatives）
四、決定需求（Determining Requirements）
五、資源分配（Allocating Resources）
六、預測結果（Predicting Outcomes）
七、績效衡量（Measuring Performance）
八、系統設計（Designing System）
九、確保系統穩定（Ensuring System Stability）
十、最佳化（Optimization）
十一、規劃（Planning）
十二、解決衝突（Resolving Conflict）
十三、風險評估（Risk Assessment）
其中，一、三、七即是本研究所欲找尋的最終方案的結果。
3.3.4 層級分析法之步驟
層級分析法之操作步驟簡單地說，首先將目標問題做問題的描述，再從 中找出可能的影響因素並建立起層級關係，採用兩兩因素成對比較之方式比 較兩因素之間的優劣程度，並依此建立成對比較矩陣，利用矩陣之特徵值與 特徵向量的計算，求得各屬性與方案之權重值，最後再透過綜合評判的方式 得到最終的方案排序，其重要步驟說明如下。
