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[論文摘要]文章基于企業(yè)知識管理能力內(nèi)涵的分析，利用層次分析法，從近期、中期、遠期層次，構建企業(yè)知識管理能力評價指標體系，并相應確定權重，形成企業(yè)知識管理績效評價模型，旨在幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)自身不足，為企業(yè)加強知識管理提供參考。

[論文關鍵詞]層次分析法知識管理評價

1總體思路

總的思路是將整個評估體系建立在目標實現(xiàn)的基礎上。簡而言之，就是通過考察企業(yè)目標的實現(xiàn)程度來反映企業(yè)的知識管理系統(tǒng)的效能。同時，用層次分析法分析各個目標的層次，以及各個層次目標中所包括的指標和重要度，并在此基礎上結合考慮權重的情況，形成最后的知識管理效能的評估量化值。

層次分析法首先根據(jù)問題的性質(zhì)和要求提出一個總體的目標，然后將問題按層次分解，對同一層次內(nèi)的諸因素通過兩兩比較確定出相對于上一層次目標的各自的權系數(shù)。這樣層層分析，直至給出所有因素相對于總目標而言的按重要性的排序。

對于現(xiàn)代組織而言，目標的制定是管理工作的前提，也是管理的目的所在，因而以知識目標實現(xiàn)作為知識管理績效度量的指標是非常合適的。在上述績效評估目標體系下，下面將運用層次分析法建立企業(yè)知識管理績效的評估模型。

2指標的分層量化

按照上文所述的知識目標的三個層次，我們可以將整個評估目標分為以下幾個層次分開考慮，同時在不同層次的目標中選取最后的評估指標。知識目標可以分為近期、中期和長期三個層次。

在一個總的知識目標的基礎上，分為以上三個層次。然后在每一個層次中，確定對目標影響最大的制約因素，通過對這些制約因素的分析，得到目標的受影響情況，之后在綜合幾個分層次的目標情況反映整個最終目標的性質(zhì)。

2．1近期目標層

近期目標通常以組織的知識共享水平作為評價標準。

具體涉及組織內(nèi)部顯性知識的共享水平，包括組織內(nèi)部顯性知識編碼化的水平和組織內(nèi)部部門之間的交流水平；組織內(nèi)部隱性知識的共享水平，包括員工個人知識顯性化水平和組織內(nèi)人際交流水平；組織外部顯性知識的共享，包括外部知識編碼化和組織對外部的溝通水平；組織外部隱性知識的共享，包括外部隱性知識內(nèi)部化和外部隱性知識顯性化。

在概念分析的基礎上，我們認為具體交流方式作用情況更能反映企業(yè)的知識共享水平。企業(yè)是一個員工的結合體，員工之間的信息傳遞包括了多種方式，有物理的、有虛擬的、有即時的、有延遲的。各種交流方式對知識交流效果的作用程度是不一致的，根據(jù)對象的不同和個體情況的差異，不同交流方式的作用情況也呈現(xiàn)出不同的特點。根據(jù)我們對具體交流方式的作用情況的分析，認為具體交流方式中可以采用如下指標，作為近期企業(yè)知識交流水平的目標評價指標。

傳統(tǒng)印刷媒體的出版頻率，稱為A1。在這個指標中，我們需要著重強調(diào)以下幾點：首先，傳統(tǒng)印刷媒體包括企業(yè)內(nèi)部的專門出版物，用于內(nèi)部交流的紙質(zhì)通知，用于公共信息的公告等。重點在于這些印刷品的目的在于在企業(yè)內(nèi)部傳遞信息，促進交流；其次，我們關注的是頻率。一般以一個統(tǒng)一的時間段作為單位，描述整個時間內(nèi)的情況。選用頻率是為了便于結果的處理，沒有其他的含義。

企業(yè)培訓的頻率，稱為A2。在這個指標中，我們需要強調(diào)以下幾點：首先，這里定義的培訓指企業(yè)舉辦的正式的培訓活動，以及各種正式的經(jīng)驗報告會和交流會等。其次，我們關注的也是頻率。一般以一個統(tǒng)一的時間段作為單位，描述整個時問內(nèi)的情況。選用頻率是為了便于結果的處理，沒有其他的含義。

與工作交流相關的電子郵件頻率，稱為A3。這里定義的電子郵件指的是員工在工作過程中進行的與工作相關的電子郵件操作，包括上行郵件、下行郵件和平行郵件等。

企業(yè)信息庫系統(tǒng)的使用頻率，稱為A4。這里定義的包括企業(yè)內(nèi)部的所有信息存儲系統(tǒng)，如案例庫和數(shù)據(jù)庫等。

在此基礎上，我們需要對指標A1、A2、A3、A4進行量化工作。

量化工作的基本方式是：采用模糊數(shù)學的方法，對于定量指標，采用閾值法，對指標進行測量并進行無量綱化。將評估等級分為優(yōu)良中差四等，取閾值y1，y2，y3，y4，規(guī)定x≥yl為優(yōu)，y2≤x<yl為良，y3≤x<y2為中，X<y3為差。這里采用模糊處理的方式，求得各等級的隸屬度。對于定性指標，利用約束條件定義相應的模糊集ui，再建立ui到[0，1]的隸屬函數(shù)μ，然后依據(jù)該函數(shù)求得指標的隸屬度。所以，對于指標A1、A2、A3、A4，我們可以得到如下函數(shù)式：對A1，設論域為U=[0，S]

注釋：因為各個企業(yè)的情況不一致，他們的取值s1，s2，s3，s4也各不相同，所以不能把這四個數(shù)據(jù)具體化。在不同企業(yè)中，需要具體分析，得出不同的數(shù)據(jù)，代入函數(shù)計算。同樣的道理，我們也可以對其他的指標如A2、A3、A4進行這樣的計算，將具體的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為隸屬程度，能實現(xiàn)對本來模糊的語言加以定量的刻畫，然后再利用模糊數(shù)學的計算方法進行處理。

2．2中期目標層

中期目標以組織的競爭優(yōu)勢作為評價標準，包括企業(yè)內(nèi)部競爭優(yōu)勢和企業(yè)外部競爭優(yōu)勢。

內(nèi)部競爭優(yōu)勢評估選取產(chǎn)品優(yōu)勢、技術優(yōu)勢、管理優(yōu)勢、生產(chǎn)優(yōu)勢、營銷優(yōu)勢、人力資源優(yōu)勢、速度優(yōu)勢、財務優(yōu)勢和企業(yè)文化優(yōu)勢共9個具體指標；外部競爭優(yōu)勢選取供應商優(yōu)勢、承銷商優(yōu)勢和用戶優(yōu)勢共3個具體指標。

在全面的績效評估體系中，需要考慮以上優(yōu)勢集合中的所有優(yōu)勢情況，但是對于我們的課題而言，這樣做顯然太大了。而且，以上的優(yōu)勢集合中很多項目和知識管理系統(tǒng)的關系比較弱，另外一些則很強?？紤]到企業(yè)的具體情況，以及在分析中的便利，我們決定根據(jù)各種優(yōu)勢同知識管理系統(tǒng)的關系程度，簡化模型，選取以下指標作為標準：①技術優(yōu)勢，稱為B1；②企業(yè)文化優(yōu)勢，稱為B2；③用戶優(yōu)勢，稱為B3。

量化工作的基本方式是：采用模糊數(shù)學的方法，對于定量指標，采用閾值法，對指標進行測量并進行無量綱化。將評估等級分為優(yōu)良中差四等，取閾值y1，y2，y3，y4，規(guī)定x≥yl為優(yōu)，y2≤x<yl為良，y3≤x<y2為中，x<y3為差。這里采用模糊處理的方式，求得各等級的隸屬度。對于定性指標，利用約束條件定義相應的模糊集Ui，再建立Ui到[0，1]的隸屬函數(shù)，然后依據(jù)該函數(shù)求得指標的隸屬度。

對于以上的指標，我們很難通過具體的定量數(shù)值進行衡量。但是在先前的定量化的基礎上，結合模糊數(shù)學的原理和方法，我們可以用程度副詞“優(yōu)”“良”“中”“差”來形容；然后將其定義為對從屬函數(shù)的某種運算，這樣就可以將模糊的程度副詞利用從屬函數(shù)來加以刻畫，轉(zhuǎn)化為類似上文的指標的隸屬度的情況。

根據(jù)模糊數(shù)學的原理，請參考相關書籍對于定性指標模糊算子的運算規(guī)則的定義，我們可以得到形容指標B1、B2、B3的程度副詞(“優(yōu)”“良”“中”“差”)的從屬函數(shù)。

根據(jù)模糊數(shù)學的原理，我們首先根據(jù)各個企業(yè)中調(diào)查來的數(shù)據(jù)情況設定一個行業(yè)性的初始隸屬度，設為ym=μ，權重假設為p1、p2、p3、p4

通過以上的計算，我們可以得到在指標B1中的幾個程度副詞的從屬函數(shù)，進而得出最后的隸屬度。因為在各個企業(yè)中的情況是不一致的，我們很難將pl、p2、p3、p4具體化，而直具體化的結果也會帶來很多問題，這些數(shù)據(jù)的確定應該根據(jù)具體的情況具體分析而確定。

根據(jù)同樣的道理，我們也可以對其他的指標如B2、B3進行這樣的計算，將定性分析的程度副詞轉(zhuǎn)化為隸屬程度，能實現(xiàn)對本來模糊的語言加以定量的刻畫，然后再利用模糊數(shù)學的計算方法進行處理。

2．3長期目標層

長期目標以價值創(chuàng)造作為評價標準。選取銷售利潤率、資產(chǎn)利潤率、客戶滿意程度共3個指標。在指標選取的過程中，存在很多其他的選項，但是與上文中期目標的分析相似，我們通過對關系程度的判斷，最后確定以上三個因素為重要因素。

(1)銷售利潤率，稱為C1；

(2)資產(chǎn)利潤率，稱為C2；

(3)客戶滿意程度，稱為C3。

以上的三個指標，在現(xiàn)有的企業(yè)績效評估體系中就有涉及，我們在調(diào)查的過程中也發(fā)現(xiàn)這些指標在現(xiàn)有企業(yè)中的普遍存在性，數(shù)據(jù)比較容易獲得。根據(jù)量化工作的基本方法，他們屬于定量的指標，所以，類似于近期目標的處理方法，我們可以得到以下函數(shù)：

對C1，設論域為U=[0，H]

注釋：因為各個企業(yè)的情況不一致，他們的取值h1、h2、h3、h4也各不相同，所以不能把這四個數(shù)據(jù)具體化。在不同企業(yè)中，需要具體分析，得出不同的數(shù)據(jù)，代入函數(shù)計算。

同樣的道理，我們也可以對其他的指標如C2、C3進行這樣的計算，將具體的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為隸屬程度，能實現(xiàn)對本來模糊的語言加以定量的刻畫，然后再利用模糊數(shù)學的計算方法進行處理。在以上分析的基礎上，我們可以得到在圖上的底層指標中的隸屬度情況，這些隸屬度呈現(xiàn)為一種矩陣組合，設為M。

3確定指標的權重

在上面的論述中，我們已經(jīng)完成了指標的量化工作。接下來的工作，我們需要采用層次分析法來確定指標的權重。設某一層次上的因素為A1，A2，……An，對該層次上任意的Ai，Aj求得其相對重要度比較值aij作為權系數(shù)，從而形成判斷矩陣A=。

下面給出一種常用的判斷分值表(若目標i比目標j次要，則aij為表中值取反)。

基于上表，可以采用如下的評估流程：

次序一致性檢驗：檢查評估者對各目標要素重要性的認識是否存在邏輯上的矛盾，這是所得判斷矩陣是否可用的前提。采用數(shù)理邏輯的符號，則次序一致性可以表示為：求得每一層次各要素判斷矩陣的最大特征值并求得屬于該特征值的特征向量W=(W1，W2，……Wn)T，W1，W2，……Wn給出了因素Ai(i∈[1，n])相對于因素C按重要性的一個排序。

求同一層次的組合權系數(shù)：設上一層因素為C1，C2，……Cm，則對任一個Ci可以求得相應的權向量Wi=(W1i，W2i……，wni)T。設已知上一層Ci的權重為ai，則可以求得當前層每個因素的組合權系數(shù)為：

依此類推，直至求出最底層所有因素的權系數(shù)。根據(jù)最底層權系數(shù)可以給出相應的排序。

一致性檢驗：為了避免判斷上的不一致性，需要用一致性指標CI進行檢驗，在CI≤0．1的條件下，認為判斷矩陣A有效。

綜合專家意見，得到相應階段的權重排序向量W。

以上的計算過程是參考運籌學的層次分析方法建立的，結合上面我們給出的層次圖形，可以計算出在我們確定的目標體系中各個因素的權重。因為各個企業(yè)中的差異性，我們很難確定上面公式的具體數(shù)據(jù)，但所有的計算結束后可以得到權重排序向量矩陣W。

4績效評估

最后，可以通過已經(jīng)建立起來的指標體系對知識管理的績效進行評估，其操作過程如下：

(1)按照前面的方法，確定了近期目標、中期目標、遠期目標三個層次體系；

(2)將上文知識目標中的指標加入指標集合IN—DEX，然后建立評估等級集合CLASS={優(yōu)，良，中，差}；

(3)邀請多名專家根據(jù)上面的方法進行計算。因為每個專家在定性指標方面的理解是不同的，所以在定量指標和定性指標共存的條件下，他們會得出不同的結論。一個專家得到的最后結果為一行，如上文中的LIALIBLICLID等。由于知識管理涉及因素的廣泛性和復雜性，所以這個評判屬于多因素模糊綜合評判，因而可以在專家結果的基礎上建立隸屬度模糊矩陣：

(4)采用層次分析法來確定指標的權重，按照上文的論述，得到最后的權重矩陣W；

(5)按照模糊數(shù)學的乘法，進行運算Eff=M。W。這里的乘法不同于一般意義上的乘法，是模糊關系W和M的復合，也就是模糊矩陣W和M的乘積；

(6)計算綜合評分值為Result=Eft*E，E取為CLASS類中等級評定閾值的中間值；

(7)在以上基礎上，我們可以從所有行業(yè)企業(yè)中抽樣選取有代表性數(shù)量的樣本，分別計算它們的評分值，得到Result1，Result2，Result3……ResultN；

(8)最后考慮采用合適的辦法對以上Result值進行處理，可以得到行業(yè)的平均情況和其它類似的指標。