張瓊妮

（浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院，浙江杭州314408）

聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)研究——基于層次分析法和模糊評(píng)價(jià)法的分析

張瓊妮

（浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院，浙江杭州314408）

摘要：科學(xué)評(píng)價(jià)成員企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)度，可以有效地激勵(lì)聯(lián)盟企業(yè)中的知識(shí)共享并進(jìn)行合理的利益分配。由于知識(shí)本身的復(fù)雜性，知識(shí)貢獻(xiàn)度難以度量，因此基于網(wǎng)絡(luò)租金理論將影響知識(shí)收益的知識(shí)分為專用性知識(shí)和專有性知識(shí)，然后通過(guò)層次分析法將眾多評(píng)價(jià)因素分成核心能力、資源投入、努力程度和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)幾個(gè)方面，計(jì)算得出各指標(biāo)權(quán)重。結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法，完成定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)，最終得到各個(gè)成員的知識(shí)貢獻(xiàn)度分配比例。

關(guān)鍵詞：層次分析法；模糊評(píng)價(jià)法；聯(lián)盟企業(yè)；知識(shí)貢獻(xiàn)度；知識(shí)共享；知識(shí)收益；專用性知識(shí)；專有性知識(shí)

當(dāng)前，越來(lái)越多的企業(yè)選擇與別的企業(yè)或機(jī)構(gòu)結(jié)成聯(lián)盟，通過(guò)戰(zhàn)略聯(lián)盟、R&D聯(lián)盟、知識(shí)聯(lián)盟等形式獲得互補(bǔ)性資源，達(dá)到增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的目的。聯(lián)盟企業(yè)中有效的知識(shí)共享，更有助于企業(yè)獲取知識(shí)資源，贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。而現(xiàn)階段，聯(lián)盟企業(yè)之間在知識(shí)共享方面明顯缺乏動(dòng)力，主要原因在于知識(shí)共享能力的差異，知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)較大，知識(shí)本身的模糊性和隱性，以及缺乏有效激勵(lì)[1]。沒(méi)有利益的驅(qū)動(dòng)，企業(yè)很難把自己掌握的知識(shí)拿出來(lái)和別人分享。為了激勵(lì)企業(yè)共享知識(shí)，依據(jù)聯(lián)盟伙伴的知識(shí)貢獻(xiàn)度進(jìn)行知識(shí)收益的分配是一個(gè)有效的途徑。但是聯(lián)盟合作過(guò)程中，成員企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)往往難以量化，這就給科學(xué)地評(píng)價(jià)聯(lián)盟伙伴的知識(shí)貢獻(xiàn)度帶來(lái)了難度。

一、文獻(xiàn)回顧

目前文獻(xiàn)對(duì)知識(shí)貢獻(xiàn)度的研究集中在員工對(duì)企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)度，專門研究聯(lián)盟企業(yè)中某個(gè)成員的知識(shí)貢獻(xiàn)度較少。李穎[2]闡述了影響供應(yīng)鏈研發(fā)利益聯(lián)盟的影響因素包括知識(shí)創(chuàng)新能力因素、知識(shí)生產(chǎn)成本因素、聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)因素和工作努力水平因素四個(gè)方面，但未做進(jìn)一步計(jì)算。余呈先等[3]利用微分方程對(duì)知識(shí)聯(lián)盟的知識(shí)收益分配契約進(jìn)行分析，得出知識(shí)聯(lián)盟的最優(yōu)分配系數(shù)是與知識(shí)貢獻(xiàn)系數(shù)以及自身創(chuàng)新成本系數(shù)有關(guān)，但此方法需要先獲得知識(shí)貢獻(xiàn)系數(shù)。李綱[4]、石書(shū)玲[5]、唐登莉等[6]均提出基于Shapley值的知識(shí)聯(lián)盟收益分配方案，即以“失去”某聯(lián)盟成員造成的聯(lián)盟損失來(lái)衡量該成員對(duì)聯(lián)盟的貢獻(xiàn)，并根據(jù)成員對(duì)聯(lián)盟所做的邊際貢獻(xiàn)來(lái)劃分聯(lián)盟收益，但需要先計(jì)算得出每個(gè)成員單獨(dú)利用知識(shí)創(chuàng)造的收益以及任意組合獲得的收益。王珊珊等[7]從R&D聯(lián)盟伙伴重要程度、資源投入、努力程度和任務(wù)完成水平四個(gè)層面構(gòu)建了伙伴貢獻(xiàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)計(jì)了基于投影尋蹤方法的聯(lián)盟伙伴貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)流程與方法，所得指標(biāo)權(quán)重具有客觀性，但其得到的是各合作伙伴貢獻(xiàn)的相對(duì)比較，并不是貢獻(xiàn)分配比例。龍躍[8]針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性聯(lián)盟中知識(shí)共享與利益分配的矛盾，引入聯(lián)盟分配權(quán)機(jī)制，建立了基于Cournot模型拓展后的企業(yè)利潤(rùn)均衡模型，并基于貢獻(xiàn)程度對(duì)收益分配進(jìn)行協(xié)調(diào)，但未說(shuō)明如何計(jì)算知識(shí)貢獻(xiàn)程度。胡平波[9]研究網(wǎng)絡(luò)組織合作創(chuàng)新中知識(shí)共享及利益協(xié)調(diào)機(jī)制，著重分析了網(wǎng)絡(luò)組織知識(shí)共享的影響因素，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)組織知識(shí)共享效率。王玉東[10]指出聯(lián)盟成員的利益分配與成員所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)、所投入的資本及他們的工作成效系數(shù)密切相關(guān)，并且成正比關(guān)系。Rebecca Mitchell等[11]對(duì)組織知識(shí)創(chuàng)造的測(cè)量方法做了綜述，指出組織創(chuàng)造出的知識(shí)應(yīng)從過(guò)程、產(chǎn)出、結(jié)果三個(gè)方面去衡量。

綜上所述，目前文獻(xiàn)均未明確提出如何度量聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度的算法，而知識(shí)貢獻(xiàn)度的計(jì)算又直接關(guān)系到聯(lián)盟收益的分配，因此知識(shí)貢獻(xiàn)度的計(jì)算顯得尤為重要。如何全面準(zhǔn)確地度量聯(lián)盟伙伴的知識(shí)貢獻(xiàn)度和分配比例，是本文要研究的主要問(wèn)題。

二、知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)指標(biāo)

（一）評(píng)價(jià)因素分析

組織存在的根本目的，即通過(guò)要素組合來(lái)獲取最大化的交易收益，聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)的目的就是為了幫助聯(lián)盟獲得知識(shí)收益。為了分析有助于聯(lián)盟收益的知識(shí)貢獻(xiàn)，應(yīng)該從知識(shí)收益的角度來(lái)進(jìn)行考慮。盧福財(cái)?shù)萚12]在網(wǎng)絡(luò)租金理論中指出網(wǎng)絡(luò)組織獲得收益可以分解為兩部分，一是交易成本的節(jié)約，二是交易收益的增加。同樣運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)租金理論來(lái)分析聯(lián)盟企業(yè)的知識(shí)收益，也可分為知識(shí)交易成本的節(jié)約和知識(shí)交易收益部分。知識(shí)交易成本的節(jié)約主要表現(xiàn)在聯(lián)盟組織的長(zhǎng)期合作關(guān)系有利于市場(chǎng)知識(shí)交易成本的節(jié)約，同時(shí)有助于組織內(nèi)部知識(shí)交易成本的節(jié)約。由于交易費(fèi)用的下降，成員就會(huì)將更多的業(yè)務(wù)活動(dòng)和與之相關(guān)的知識(shí)從企業(yè)內(nèi)部分離出來(lái)，通過(guò)成員間專有性知識(shí)的互補(bǔ)效應(yīng)、知識(shí)學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的外部效應(yīng)[13]，形成知識(shí)交易收益。在聯(lián)盟企業(yè)貢獻(xiàn)的知識(shí)中，專用性知識(shí)（只能用于特殊的用途）的貢獻(xiàn)是節(jié)約更多的交易費(fèi)用，專有性知識(shí)的貢獻(xiàn)是形成了聯(lián)盟組織的交易收益。而聯(lián)盟企業(yè)所產(chǎn)生知識(shí)收益最主要的差異就是來(lái)自于組織中專有性知識(shí)的“異質(zhì)性”。因此，專有性知識(shí)對(duì)聯(lián)盟知識(shí)收益的貢獻(xiàn)更大。

專有性知識(shí)，顧名思義，就是企業(yè)獨(dú)有的知識(shí)，這些知識(shí)往往是企業(yè)核心能力的重要組成部分。企業(yè)在將這些知識(shí)用于聯(lián)盟合作中，有些可能是完全貢獻(xiàn)出來(lái)，成為顯性知識(shí)在聯(lián)盟中擴(kuò)散出去，有些還是隱性知識(shí)并未公開(kāi)，但對(duì)于聯(lián)盟合作是有幫助的。因此，企業(yè)本身的知識(shí)存量是影響聯(lián)盟知識(shí)收益的重要因素，即企業(yè)的核心能力主要表現(xiàn)為專有性知識(shí)。核心能力越強(qiáng)的企業(yè)在聯(lián)盟合作中發(fā)揮越為重要的作用，對(duì)知識(shí)收益的影響也越大。余呈先等[3]指出應(yīng)將成員企業(yè)核心能力的獨(dú)特性和相對(duì)重要性作為成員企業(yè)對(duì)聯(lián)盟知識(shí)成果的貢獻(xiàn)系數(shù)。由于知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬問(wèn)題，專有性知識(shí)中，對(duì)于重要的核心知識(shí)一般是選擇保護(hù)，只有非核心的知識(shí)才可能使它流出組織外部。因此，在聯(lián)盟知識(shí)共享中，企業(yè)需要界定其專有性知識(shí)的共享范圍。企業(yè)在公開(kāi)其內(nèi)部機(jī)密知識(shí)的同時(shí)，往往會(huì)帶來(lái)技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)外泄等各種風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)越高，伙伴承擔(dān)任務(wù)的難度就越大，其成功率和收益就越缺乏保證[7]。所以，在各種聯(lián)盟伙伴貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)的研究中，風(fēng)險(xiǎn)均作為評(píng)價(jià)因素之一。

從節(jié)約聯(lián)盟知識(shí)交易費(fèi)用，即專用性知識(shí)的角度看，最主要的是有一個(gè)統(tǒng)一的知識(shí)共享平臺(tái)。平臺(tái)的提供首先需要相應(yīng)資金的投入。另外，通過(guò)知識(shí)庫(kù)的建立，將成員企業(yè)的顯性知識(shí)、非核心知識(shí)以及聯(lián)盟外部獲得的公共知識(shí)和市場(chǎng)知識(shí)加以集成，使知識(shí)得以重組和復(fù)用。通過(guò)知識(shí)共享平臺(tái)形成的公共資源，聯(lián)盟企業(yè)就不用為獲取重復(fù)的資源花費(fèi)額外成本。

知識(shí)的貢獻(xiàn)不僅包括投入，還包括產(chǎn)出，即通過(guò)聯(lián)盟合作可能創(chuàng)造出新的知識(shí)，這也是知識(shí)貢獻(xiàn)的一部分。同時(shí)，從聯(lián)盟合作到產(chǎn)生知識(shí)收益需要一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間的過(guò)程，每個(gè)成員都有各自的分工，成員的表現(xiàn)以及各自任務(wù)完成的質(zhì)量也直接影響到知識(shí)收益的獲得。

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)

結(jié)合前述分析，本文構(gòu)建了聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

表1　聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.第一層指標(biāo)。企業(yè)對(duì)聯(lián)盟的知識(shí)貢獻(xiàn)度應(yīng)從這幾個(gè)方面加以衡量，第一，企業(yè)本身的知識(shí)存量，即其擁有的核心能力，因?yàn)樵u(píng)價(jià)的目標(biāo)是對(duì)聯(lián)盟的貢獻(xiàn)，所以應(yīng)從其與整個(gè)聯(lián)盟合作方向的關(guān)聯(lián)性角度去考查；第二，企業(yè)對(duì)聯(lián)盟的資源投入，主要用于知識(shí)共享和合作研發(fā)；第三，企業(yè)在聯(lián)盟合作中的努力程度，體現(xiàn)了成員企業(yè)的知識(shí)創(chuàng)造過(guò)程和產(chǎn)出；第四，企業(yè)貢獻(xiàn)知識(shí)所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)的度量。

2.第二層指標(biāo)。企業(yè)的核心能力體現(xiàn)為與業(yè)務(wù)流程相關(guān)的能力，這里主要選取基于技術(shù)的核心能力、基于營(yíng)銷的核心能力和基于制造的核心能力。與研發(fā)和知識(shí)共享相關(guān)的資源投入體現(xiàn)為資金投入比例、知識(shí)員工投入比例以及共享知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)投入比例幾個(gè)方面。企業(yè)在聯(lián)盟合作中的努力程度通過(guò)三個(gè)因素來(lái)衡量，其中知識(shí)溢出水平表示合作過(guò)程中，某一聯(lián)盟伙伴的知識(shí)向其他聯(lián)盟成員擴(kuò)散的程度[7]，使聯(lián)盟成員接受并吸收；合作程度反映了伙伴與其他成員共享知識(shí)的配合度，是否存在不愿共享知識(shí)或竊取其他伙伴知識(shí)成果的現(xiàn)象；任務(wù)完成質(zhì)量則體現(xiàn)了聯(lián)盟企業(yè)的實(shí)際工作情況以及是否有新知識(shí)產(chǎn)出。企業(yè)聯(lián)盟所面臨的風(fēng)險(xiǎn)主要包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、合作風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。合作風(fēng)險(xiǎn)是聯(lián)盟中最普遍、最復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)。它是指由于成員不完全合作的可能性以及由此帶來(lái)的損失[14]。當(dāng)聯(lián)盟成員知識(shí)水平或者業(yè)務(wù)方向差別比較大的時(shí)候存在較高的合作風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為由于需求的變動(dòng)導(dǎo)致投資無(wú)法收回、核心技術(shù)受到模仿、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的大量涌現(xiàn)引起產(chǎn)品市場(chǎng)份額下降等。技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)主要是指知識(shí)流失風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)無(wú)意中將自身核心技術(shù)或市場(chǎng)知識(shí)外泄，從而使企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)弱化。知識(shí)流失風(fēng)險(xiǎn)往往存在于這樣一些情況：當(dāng)企業(yè)所選擇的伙伴比較有限；聯(lián)盟要求其與合作伙伴分享核心知識(shí)和能力；合作伙伴與自己有相同或近似的業(yè)務(wù)[15]。因此，企業(yè)的知識(shí)溢出水平越高時(shí)，其承擔(dān)的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)也越高。

三、基于層次分析法的評(píng)價(jià)模型

（一）層次分析法的提出

從上述分析可以看出，在對(duì)聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度進(jìn)行評(píng)估時(shí)，需要從企業(yè)的核心能力、資源投入、努力程度、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)等方面進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，同時(shí)在每個(gè)方面還有下一級(jí)細(xì)分指標(biāo)。由于研究對(duì)象考慮因素眾多，需要將影響因素量化，將定性和定量相結(jié)合，并對(duì)決策對(duì)象進(jìn)行權(quán)重排序和篩選。由美國(guó)學(xué)者T.L.Saaty提出的層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP），是將一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問(wèn)題作為一個(gè)系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個(gè)目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)的若干層次，通過(guò)決策者對(duì)指標(biāo)的兩兩比較判斷，算出層次單排序和總排序，以作為多指標(biāo)、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法，因此是解決這一問(wèn)題的有效方法。

（二）建立遞接層次結(jié)構(gòu)

聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)模型由自上而下的三個(gè)層次構(gòu)成。其中最高層為系統(tǒng)的總目標(biāo)層，只有一個(gè)要素，即聯(lián)盟企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)度；中間層為準(zhǔn)則層，表示影響聯(lián)盟獲得知識(shí)收益的幾個(gè)方面；最低層為子準(zhǔn)層，即準(zhǔn)則層的細(xì)分。因此評(píng)價(jià)指標(biāo)是分成了兩層（見(jiàn)圖1）。

圖1聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)層次模型

（三）確定指標(biāo)體系權(quán)重

建立起層次分析模型后，需要確定每一層元素相對(duì)于其上一層元素的重要性程度，即權(quán)重。AHP方法采用同一層元素兩兩進(jìn)行比較，并以數(shù)字1～9作為比較標(biāo)度（見(jiàn)表2）。

表2　比較標(biāo)度

根據(jù)層次分析法原理，基于網(wǎng)絡(luò)租金理論，并征詢有關(guān)專家學(xué)者、企業(yè)管理者的意見(jiàn)，構(gòu)造以下判斷矩陣。

準(zhǔn)則層判斷矩陣如表3所示。解得對(duì)應(yīng)的特征向量為Wp=｛0.404，0.346，0.175，0.075｝。最大特征根λmax為4.068，CR=CI/RI=0.0226/0.9=0.0251<0.1。

子準(zhǔn)層判斷矩陣如表4、表5、表6所示。

表3　 P的判斷矩陣

表4　 I的判斷矩陣

表5　 E的判斷矩陣

表6　 R的判斷矩陣

通過(guò)資源投入I的判斷矩陣解得對(duì)應(yīng)的特征向量為Wi=｛0.443，0.17，0.387｝。最大特征根λmax為3.016，CR=CI/RI=0.008/0.58=0.0138<0.1。

通過(guò)努力程度E的判斷矩陣解得對(duì)應(yīng)的特征向量為We=｛0.4，0.2，0.4｝。最大特征根λmax為3，CR=CI/RI=0/0.58=0<0.1。

通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)R的判斷矩陣解得對(duì)應(yīng)的特征向量為Wr=｛0.582，0.109，0.309｝。最大特征根λmax為3.0578，CR=CI/RI=0.289/0.58=0.0498<0.1。

準(zhǔn)則層中，核心能力的判斷比較特殊。聯(lián)盟企業(yè)中各個(gè)成員都貢獻(xiàn)自己的核心能力與專長(zhǎng)，但是由于聯(lián)盟合作的目標(biāo)不同，不同的專長(zhǎng)與能力對(duì)聯(lián)盟的重要程度也不同，有的合作在市場(chǎng)營(yíng)銷方面是最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，有的合作先進(jìn)的設(shè)備和獨(dú)特的工藝流程較為重要，不能絕對(duì)地在各種核心能力中分出主次。另外，聯(lián)盟的利益是各聯(lián)盟成員提供的核心能力整合運(yùn)用而形成的，聯(lián)盟成員提供的核心能力對(duì)聯(lián)盟越重要，對(duì)聯(lián)盟利益的貢獻(xiàn)越大，其分得的利益應(yīng)該越多[10]。因此，各成員企業(yè)向聯(lián)盟提供的核心能力對(duì)聯(lián)盟知識(shí)收益的重要程度是影響知識(shí)貢獻(xiàn)分配的重要因素。

假設(shè)該聯(lián)盟由n家企業(yè)組成，各企業(yè)擁有的核心能力分別為u1，u2，…un，如表7所示。

表7　各成員核心能力與聯(lián)盟知識(shí)收益關(guān)系

同樣運(yùn)用層次分析法，對(duì)各企業(yè)的核心能力u1，u2，…un構(gòu)造判斷矩陣。聘請(qǐng)專家將各成員企業(yè)的核心能力對(duì)聯(lián)盟知識(shí)收益的貢獻(xiàn)做兩兩比較判斷。此時(shí)求得的權(quán)重w1，w2，…wn即為各個(gè)企業(yè)核心能力的貢獻(xiàn)系數(shù)。

表8得出每個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)相對(duì)于知識(shí)貢獻(xiàn)度的權(quán)重。

表8　聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

按照AHP要求，為了證明權(quán)重分配是合理的，需要驗(yàn)證判斷矩陣的一致性。從以上求解可看出，所有的隨機(jī)一致性比率指標(biāo)CR都滿足CR<0.1，判斷矩陣一致性檢驗(yàn)通過(guò)。

四、結(jié)合模糊評(píng)價(jià)法的貢獻(xiàn)度綜合評(píng)價(jià)

層次分析法的優(yōu)點(diǎn)是可以有效地確定多因素評(píng)價(jià)中各因素的相對(duì)重要程度。但在進(jìn)行判斷目標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)時(shí)，缺乏統(tǒng)一的、具體的指標(biāo)量化方法。而且，聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度的很多評(píng)價(jià)指標(biāo)都是模糊的，比如風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、努力程度等，需要結(jié)合模糊綜合評(píng)判方法來(lái)對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

以風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的判定為例，因?yàn)閯?dòng)態(tài)聯(lián)盟的風(fēng)險(xiǎn)多數(shù)難以量化，具有很強(qiáng)的模糊性，因此需要通過(guò)模糊評(píng)價(jià)。設(shè)評(píng)價(jià)集為M=｛高，較高，中等，較低，低｝，并賦予評(píng)價(jià)集各元素以量值M=｛0.9，0.7，0.5，0.3，0.1｝。通過(guò)專家打分，獲得落入每個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度R= ｛r1，r2，r3，r4，r5｝，計(jì)算Ri=R*MT，即為該伙伴企業(yè)i的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。假設(shè)有多家聯(lián)盟伙伴n，可得到風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)集合R=｛R1，R2，…，Rn｝，通過(guò)歸一化處理，即可獲得所有聯(lián)盟伙伴的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)分配比例，從而將模糊評(píng)價(jià)的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為比例結(jié)果。其他定性指標(biāo)均可以用這種方法換算成某一企業(yè)在聯(lián)盟所占比例系數(shù)。

聯(lián)盟企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)指標(biāo)中，各個(gè)伙伴的資金、人才、知識(shí)庫(kù)投入是定量指標(biāo)，對(duì)于這幾項(xiàng)指標(biāo)，直接采用該企業(yè)的投入除以所有聯(lián)盟伙伴的投入之和，即可得到貢獻(xiàn)比例。對(duì)于某一個(gè)聯(lián)盟企業(yè)，在計(jì)算出每一項(xiàng)指標(biāo)的比例系數(shù)后，將每項(xiàng)指標(biāo)值乘以它的權(quán)重并求和，便可獲得這個(gè)企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)度。同理得出所有企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)比例。

五、結(jié)論

對(duì)于聯(lián)盟企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)度，目前尚無(wú)明確的計(jì)算貢獻(xiàn)比例的方法。由于知識(shí)本身的復(fù)雜性和評(píng)價(jià)指標(biāo)中較多的定性指標(biāo)，增加了綜合評(píng)價(jià)的難度。因此，本文首先基于網(wǎng)絡(luò)租金理論分析知識(shí)收益的構(gòu)成，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇有科學(xué)依據(jù)。通過(guò)層次分析法，建立聯(lián)盟企業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)層次模型，獲得每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。其中對(duì)于核心能力的處理，不是單純比較各種核心能力本身，而是從聯(lián)盟合作方向出發(fā)，同樣運(yùn)用層次分析法去比較各個(gè)企業(yè)擁有的核心能力的重要性，使核心能力的比較更加客觀準(zhǔn)確。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法，將若干定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為具體的比例結(jié)果，使得所有的指標(biāo)都可以獲得對(duì)應(yīng)的比例系數(shù)，從而有效地計(jì)算出各個(gè)企業(yè)的知識(shí)貢獻(xiàn)比例。

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責(zé)任編輯、校對(duì)：武玲玲

Study on Alliance Enterprise's Knowledge Contribution Degree Evaluation

Zhang Qiongni

（Dongfang College,Zhejiang University of Finance&Economics,Hangzhou 314408,China）

Abstract:Evaluating the alliance enterprise's knowledge contribution scientifically can stimulate their knowledge sharing and distribute benefits reasonable. Because of the complexity of knowledge itself, knowledge contribution is hard to measure, so based on the theory of network rent, divide the knowledge which will affect the benefits into special knowledge and proprietary knowledge. Then through the AHP divide many factors into core competence, resource inputs, the level of effort and risk coefficient, and calculate the weight of each index. Combined with fuzzy comprehensive evaluation method, we complete the evaluation of qualitative indicators,and finally obtain the knowledge contribution degree distribution proportion of allmembers.

Key words:AHP, Fuzzy evaluation method, alliance enterprise, knowledge contribution degree, knowledge sharing, knowledge earnings,specificity knowledge,monopoly knowledge

作者簡(jiǎn)介：張瓊妮（1981-），女，浙江三門人，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院講師，博士，英國(guó)格林威治大學(xué)商學(xué)院訪問(wèn)學(xué)者，研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理和企業(yè)管理信息化。

中圖分類號(hào)：F270

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1007-2101（2015）04-0077-05

收稿日期：2014-09-11

基金項(xiàng)目：浙江省科技計(jì)劃軟科學(xué)研究項(xiàng)目“基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新模式與機(jī)制政策研究”（2013C35051）