绩效评价体系的建立固然重要，企业依赖绩效评价方法来有效激励管理层做出正确的战略决策并引导企业创造价值。有效激励的关键在公平，而公平激励的基础是准确的绩效评分。国外研究者在非营利组织的多指标评分方面做出了有益的探索，构造了数学模型并且进行了实证研究。

A.N.Voronin在《一种评估多指标和优化层次系统的方法》中首先提出了任何一个多指标评价问题都可以用一个层次系统来表示。评价对象的个体属性在系统的较低级别上被评估，使用一个标准向量；并且使用合成机制对上一级评价对象进行整体评估。研究者提出了一种解决复杂多指标评价和优化问题的方法。它是基于向量标准值的嵌套标量卷积，并允许多结构层次系统的简单结构和参数合成。A.N.Voronin又在《多指标评价和优化问题的非线性方案》中提出了一种非线性评价方案的概念。结果表明，通过正确地逼近效用函数，并构造大量的数学模型（标量卷积），能解决各种多指标问题。举例表明，在分析实际问题时，这个卷积是一个目标函数，它的极值就是一个最优向量。

Brian A.Jacob和Lars Lefgren在《如何识别有经验的老师？关于教育的绩效评价实证研究》一文中，将教师教育经验的传统决定因素和基于学生成就的有效增值方法进行比较，提出了一种基于学生成就的增值评分模型。其优点在于通过观察增值评分的方差减去平均误差方差（估计教师固定效应的标准误差平方的平均值）来获得真实方差的量度，从而解决了低估主要评级和增值指标之间的相关性问题。

Daniel Y.Shee和Yi-Shun Wang在《关于Web电子学习系统的多标准评价：基于学习用户满意度的方法及其应用》一文中，研究了目前普遍采用的Web电子学习系统（WELS）的多指标评价方法。由于用户已被广泛认为是影响信息系统采纳的利益相关者的关键群体，研究者基于多标准决策理论与人机交互和信息系统领域的用户满意度研究成果，从学习者满意度的角度提出了发生在WELS生命周期前后期的多标准评价方法，绘制了学习者满意度评价的多标准评价方法的详细步骤图，并且设置了评价者对于WELS先评级后加权的评分方法。

G.Tuzkaya、A.Ozgen、D.Ozgen和U.R.Tuzkaya在《供应商环境绩效评价：一种混合模糊多标准的决策方法》的研究中，提出了一种对供应商环境绩效进行评价的方法。研究者结合混合模糊网络分析法（ANP）和模糊偏好排序方法（PROMETHEE）进行评价，绘制了供应商环境评价标准表及其影响因素。这种方法不要求决策团队（DMT）给出准确的评分值，标准评价和替代评价都是从语言偏好开始的。这种情况增加了方法的有效性。

虽然国外研究者在绩效评价模型的建立与改进上有新的观点，在绩效评分上提出新的数学概念和增值评分模型，但在具体的多指标绩效评分方法方面并没有突破。可以分析看出，国外研究目前包含以下几点问题：(www.daowen.com)

①关于多指标评分方法的研究少之又少，可供组织参考的公平评分方法寥寥无几。

②虽然有学者研究了多指标绩效评分的方法，但是无量纲化标准值的公平性没有得到验证，使传统无量纲化评分方法的固有缺陷没有得到解决。

③学者根据企业自身情况改进了现有的绩效评价模型，甚至提出了优化评分问题的非线性概念，但是仍旧忽略了具体正指标和逆指标的分值转化方法。

因此，本书注意到国内外学者对于多指标绩效评分存在的局限性，结合三个必要条件，建立绩效评分模型。