基于层次聚类的多维绩效评估模型构念效度验证方法研究

本研究针对多维绩效评估模型(Multidimensional Performance Assessment Models)的构念效度(Construct Validity)验证难题，提出了一种基于层次聚类(Hierarchical Clustering)的创新方法。通过解构模型为"立方体单元(Cubicles)"、实施聚类分析，成功验证了三维可持续性评估模型的结构有效性，为复杂绩效模型的验证提供了可迭代的方法论框架。

　　

在工业4.0时代，企业绩效评估面临前所未有的复杂性挑战。传统单一维度的评估方法已无法满足现代企业多利益相关方(Multi-stakeholder)、多层次(Multi-level)和多标准(Multi-criteria)的评估需求。尽管多维绩效评估模型(Multidimensional Performance Assessment Models)应运而生，但其构念效度(Construct Validity)验证仍缺乏系统方法，导致模型可靠性备受质疑。现有案例研究验证方法存在普适性差、主观性强等局限，亟需开发客观、可重复的验证方法。

为解决这一难题，某中国研究机构的研究人员创新性地将层次聚类(Hierarchical Clustering)技术引入模型验证领域。研究团队提出通过解构模型为离散的"立方体单元(Cubicles)"——即不同绩效维度的交汇点，建立二进制数据矩阵，应用多种距离度量(Jaccard、Dice等)进行聚类分析，最终形成发表于《Expert Systems with Applications》的研究成果。

关键技术方法包括：(1)模型解构技术：将三维可持续性评估模型分解为36个立方体单元；(2)二进制数据矩阵构建：以立方体为对象、绩效指标为特征建立32×33数据矩阵；(3)层次聚类算法：比较Jaccard、Dice等四种距离度量在单连接(Single Linkage)条件下的聚类效果；(4)轮廓系数(Silhouette Score)验证：评估不同距离度量的聚类质量。

研究结果部分显示：
3.1 模型解构与指标识别
成功将可持续性评估模型解构为经济(Ec)、环境(En)和社会(So)三个主维度，对应产品生命周期和组织层次等子维度，形成36个立方体单元，其中32个包含有效指标。

3.2 数据准备
构建的二进制矩阵清晰呈现了指标在立方体中的分布特征，为后续聚类奠定基础。特别注意到经济维度下的EcSyPm单元包含全部4个指标，与其他经济单元形成显著差异。

3.3 层次聚类分析
Dice距离度量以0.54的轮廓系数表现最优，Jaccard距离次之(0.46)，而Russell/Rao距离表现最差(0.05)。聚类树状图显示经济、环境和社会维度各自形成独立簇群，验证了模型的基本构念效度。

3.4 聚类分析与验证
经济维度立方体按组织层次完美聚类(除EcSyPm外)，社会和环境维度则呈现更复杂的子簇结构，反映了组织层次对可持续性影响的不均衡性。

3.5 验证过程优化
提出基于聚类结果的迭代优化策略，包括立方体定义优化、特征工程和算法调整等，特别建议对异常单元EcSyPm进行重点复核。

讨论部分强调，该方法突破了传统案例验证的局限性，首次实现：1) 可视化展示维度交互关系；2) 客观评估指标相关性；3) 支持模型动态迭代优化。在可持续性评估案例中，不仅验证了模型基本结构，还揭示了组织层次对经济维度影响更显著的现象。

结论指出，这种基于层次聚类的验证方法具有三大实践价值：1) 为复杂绩效模型提供标准化验证框架；2) 通过可视化聚类结果增强结果解释性；3) 支持模型的持续演进。研究同时建议未来可结合机器学习算法处理更大规模数据集，并开展跨行业比较研究以进一步验证方法的普适性。