定量战略计划矩阵

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定量战略计划矩阵(Quantitative Strategic Planning Matrix,QSPM矩阵)

目录 1 定量战略计划矩阵简介 2 实例分析 3 建立QSPM的六步骤 4 QSPM的优点与局限性

定量战略计划矩阵简介

定量战略计划矩阵（QSPM矩阵）是战略决策阶段的重要分析工具。该分析工具能够客观地指出哪一种战略是最佳的。QSPM利用第一阶段和第二阶段的分析结果来进行战略评价。QSPM的分析原理是这样的：将第二阶段制定的各种战略分别评分，评分是根据各战略是否能使企业更充分利用外部机会和内部优势，尽量避免外部威胁和减少内部弱点四个方面，通过专家小组讨论的形式得出。得分的高低反映战略的最优程度。也就是说，QSPM的输入信息正是第一阶段的因素评价结果（由EFE矩阵、IFE矩阵、竞争态势矩阵分析得出）和第二阶段的备选战略（由SWOT矩阵、SPACE矩阵、BCG矩阵、IE矩阵和大战略矩阵分析得出），QSPM的结果反映战略的最优程度。

虽然QSPM是基于事先确认的外部及内部因素来客观评价备选战略的工具，然而，良好的直觉判断对QSPM仍然是必要且极为重要的。

QSPM矩阵的格式如下表所示。QSPM顶部一行包括了从SWOT矩阵、SPACE矩阵、BCG矩阵、IE矩阵和大战略矩阵中得出的备选战略。这些匹配工具通常会产生类似的可行战略。需注意的是，并不是说匹配技术所建议的每种战略都要在QSPM中予以评价，战略分析者必须运用良好的直觉对行业的丰富经验剔除一些明显不可行的战略选择，只将最具吸引力的战略列入QSPM矩阵。QSPM的左边一列为关键的外部和内部因素（来自第一阶段），顶部一行为可行的备选战略（来自第二阶段）。具体地说，QSPM的左栏包括了从EFE矩阵和IFE矩阵直接得到的信息。在紧靠关键因素的一列中，将标出各因素在EFE矩阵和IFE矩阵中所得到的权数。在QSPM矩阵中一个重要的概念是战略的最优程度。它是根据各战略对外部和内部因素的利用和改进程度而确定的。QSPM中包括的备选战略的数量和战略组合的数量均不限，分析的结果并不是非此即彼的战略取舍，而是一张按重要性和最优程度排序的战略清单

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实例分析

如下图表所示的QSPM矩阵中，两种备选战略：在欧洲建立合资企业和在亚洲建立合资企业——正在被一家商品公司所考虑

建立QSPM的六步骤

(1) 在QSPM的左栏列出公司的关键外部机会与威胁、内部优势与弱点。

这些信息直接从EFE和IFE矩阵中得到。

QSPM中应至少包括10个外部和10个内部关键因素。

(2) 给每个外部及内部关键因素赋予权重。

这些权重应与EFE和IFE矩阵中的相同。

权重在第二栏中。

(3) 考察匹配阶段各矩阵并确认企业可考虑实施的备选战略。

这些战略置于QSPM顶行。

若可能将各战略分为互不相容的若干组。

(4 )确定吸引力分数(AS): Attractiveness Scores

用数值表示各组中各个战略的相对吸引力。

AS确定法：依次考察各外部或内部关键因素，提出“这一因素是否影响战略的选择？”

回答“是”，对这一因素对各战略进行比较。

回答“否”，不给该组战略以吸引力分数。

1=没有吸引力；2=有一些吸引力；3=有相当吸引力；4=很有吸引力。

(5) 计算吸引力总分(TAS): Total Attractiveness Scores

TAS等于权重乘以吸引力分数。

吸引力总分越高，战略的吸引力就越大。

(6) 计算吸引力总分和(STAS)。

吸引力总分加总而得。

表明了在各组供选择的战略中，哪种战略最具吸引力。

备选战略组中各战略吸引力总分和之差表明了各战略相对于其他战略的可取性

QSPM的优点与局限性

QSPM的优点之一是可以相继地或同时地考察一组战略。例如，可以首先评价公司一级的战略，之后是分公司一级战略，再后是功能部门一级的战略。在QSPM中可以同时评价的战略或战略组数量不受限制。

另一个优点是，它要求战略家在决策过程中将有关的外部和内部因素结合起来考虑。通过建立QSPM可避免关键因素不适当地被忽视或偏重。QSPM使人们注意到影响战略决策的各种重要关系。虽然在建立QSPM过程中需要进行一些主观性决策，但这些次要的决策可能使最终战略决策质量更佳。QSPM经过适当修改便可用于大型和小型的、营利和非营利性的组织，它实际上可以被应用于任何类型的组织。QSPM尤其可以提高跨国公司的战略决策水平，因为它可以同时考察很多关键性因素和战略。它也已经被成功地应用于一些小型企业的战略决策中。

QSPM并非没有局限性。首先，它总是要求直觉性判断和经验性假设。权重和最优程度分数的确定都要依靠主观判断。尽管这些判断所依据的是客观信息。但不同的战略分析专家也可能应用相同的方法得出不同的结论。这种差别是由于他们的经验和微妙的直觉的不同所造成。QSPM的另一个局限性是其结果的科学性取决于它所基于的信息和匹配分析的质量。