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基于模糊综合评判的企业知识资本评价模型

| 来源:网友投稿

摘要:随着知识经济时代的到来,知识对企业的发展越来越重要,知识资本已经成为企业最重要的资本。伴随着知识重要性的提高,知识资本管理日益成为企业管理研究的热点。为了更好的管理企业知识资本,必须对知识资本进行评估,以便更好了解其运营状况。因此,本文运用AHP法和模糊综合判断法,建立了知识资本水平综合评价模型,并以北京某知识型企业进行了实证分析。评价结果显示该公司的知识资本综合水平评价为较高水平,但是其人力资本状况和市场资本状况趋于一般水平。

关键词:知识资本 模糊综合评判 层次分析法

1、引言

随着经济的全球化运作和信息技术的高速发展,国际竞争环境变化的频度在不断的加强,企业间竞争的激烈程度的也不断加深,知识成为企业获取竞争优势的重要资源,无论是大型企业还是中小企业都必须加强对企业内外部知识的收集和创新,来提高企业自身的知识含量,使企业加快向知识型企业转变。知识型企业将企业的知识资本经营运作作为主要活动,重视企业的创新活动,知识资本成为知识型企业的核心资本形态。知识资本成为企业在快速变化的环境中寻求发展所依赖的关键性资源,是知识型企业得以延续和创造价值的动力源泉。人们越来越意识到知识资本对社会经济和企业发展的重要性,如何评估和衡量知识资本引起了众多学者、企业和研究机构的重视。本文针对知识资本的评价特点,认为适合采用多层次模糊综合评价法来对企业知识资本进行评估。

2、企业知识资本评价指标体系的构建

现代西方经济理论中对于知识资本理解的侧重点不同,对知识资本的构成也有不同的观点斯图尔特(T·Stewart)提出了知识资本的H-S-C结构,指出知识资本的价值体现在人力资本、结构性资本和顾客资本三者之中;范徵认为知识资本由人力资本、组织资本、技术资本、市场资本和社会资本五大方面构成;姚丽琼等认为,知识资本是知识在一定条件下转化而成,是企业在其生产经营及其管理活动中所积累起来的最具有价值增量的预付价值,由人力资本、技术资本、管理资本、市场资本和顾客资本五部分构成。

基于以上理论研究,根据指标选取的科学性原则、可测性原则、敏感性原则、完整性原则和定性与定量相结合的原则,本文从知识系统、结构资本、人力资本、技术资本和市场资本五个方面来对企业知识资本进行研究,具体见表1。

3、知识资本的评价方法

本文对知识型企业知识资本的综合评价采用多级模糊综合评判方法,它是将模糊综合评判法与层次分析法相结合,能够较好地处理多因素、模糊性和主观性较大的问题。对定性分析指标采用专家调查与模糊统计相结合的方法,对定量分析指标的处理则引入模糊数学的方法,从而实现了定性指标与定量指标的结合。

3.1 确定评价指标的权重

本论文采用层次分析法(AHP)确定指标权重,即各指标的相对重要程度,综合专家意见得出权重值。层次分析法AHP是由美国学者萨提(Saaty)提出的一种运筹学方法,它可将人们的主观判断量化,是一种简便而又实用的决策方法。具体步骤如下:

(1)建立层次结构模型。

(2)构造两两比较判断矩阵。第二层因素两两比较重要性,元素i与元素j相比,同等重要、稍重要、明显重要、强烈重要、极端重要时,相对重要性的权数分别为1、3、5、7、9。若元素i与元素j的重要性之比为aij,则元素j与元素i重要性之比为aji=1/aij ,判断矩阵是一个方阵,A=(aij)n×n,aij=ci/cj 。

(3)层次排序。特征向量W=(w1,w2,w3,w4,w5,)T及最大特征值λmax。比较判断矩阵特征向量值,表示同一层次中若干元素对相邻的上一层某一元素的相对重要性排序权重。本文利用一种简单的近似计算法——和法,步骤如下:

a.将判断矩阵A的每一列归一化,得到矩阵B=(bij)n×n,然后按B的行求和,即

,,

b.计算判断矩阵的最大特征向量值 ;

c.一致性检验。首先计算一致性指标CI=(λmax-n)/(n-1),平均随机一致性指标RI可以查表(n=4,RI=0.9;n=5,RI=1.12),然后计算一致性比率CR=CI/RI,当CR<0.1时,认为比较判断矩阵具有满意的一致性,排序权重可以接受,否则应该重新进行判断来调整判断矩阵的元素,直至达到满意为止。

3.2 进行模糊综合评价

所谓模糊综合评判是在模糊环境中,考虑多种因素的影响,根据给出的评价标准和具体的评价值,经过模糊变换后对事物作出评价的方法。多级模糊评判就是先把要评价的某一事物的多种因素,按其属性分为若干类大因素,然后对每一类大因素进行初级的综合评判,最后在对初级评判的结果,进行高一级的综合评价,其评价步骤如下:

(1)确定评价向量评语集和评价矩阵。知识资本水平评价集是有关专家对各个具体的评价指标可能做出的各种评价结果所组成的集合U。本文将知识资本水平的评语集定为:U=(U1,U2,U3,U4,U5)=(高,较高,一般,较低,很低)。通过专家评分法对B1,B2,B3,B4,B5,中的各指标进行评判,得到模糊判断矩阵R,如下:

其中,i=1,2,3,4时,n=4;i=5时,n=5;j=1,2,…,n

(2)计算一级评价向量。设一级模糊综合评价向量为Bi,则有

,i=1,2,3,4,5。

其中,式中的“”表示模糊合成运算。

(3)计算二级评价向量。将Bi=(i=1,…,5)看成一个指标,则R=(B1,B2,B3,B4,B5)T的归一化处理。设二级评价向量为B,则有B=AR=(a1,a2,a3,a4,a5)。

(4)归一化处理。为了便于分析,需要对一级、二级评价向量作归一化处理。记归一化后二级和一般可以根据最大隶属度原则进行风险的判断和分析。

4、知识资本评价模型实证分析

4.1确定评价指标的权重

采取层次分析法来确定知识资本各指标权重,相对于知识资本评价这个总目标层来说,对一级指标内指标进行两两比较,得到相对重要性判断矩阵,并利用AHP法中的和法,得到各指标的相对重要性权重W(特征向量),见表2。

同样方法,可以计算二级指标知识系统的相对重要性判断矩阵,进而得到其相对重要性权重,见表3。结构资本、人力资本、技术资本和市场资本的判断矩阵略,其相对重要性权重分别为:

均通过一致性检验。

,通过一致性检验。

同时,由表2可以看出,该知识型企业知识系统水平指标权重最大,达到40.09%,说明该企业对知识系统的依赖性较强;其次是结构资本,可见该企业的组织管理水平较好。

4.2 进行模糊综合评价

依据上述知识资本风险评价方法,本文对北京市某知识型企业的知识资本风险进行评价和分析。通过有关专家评分得到各二级指标风险的判断矩阵如下:

根据层次分析法确定的各一级指标和个二级指标的权重,可以对企业的知识资本水平进行综合评价。

(1) 对二级因素集做综合评判,用模型 计算,得Bi=Ai·Ri

(i=1,2,…,5)

从该企业知识资本各指标的评价来看,根据模糊数学中的最大隶属度原则,该企业的技术资本达到很高的水平,为30.53%,但是认为技术资本很低的占比也较大,达到15.17%;知识系统和结构资本均达到较高的水平,分别为49.79%和47.26%;人力资本和市场资本处于一般水平。通过以上分析,要提高该企业的综合竞争力,应采取措施提高企业的人力资本和市场资本水平,使企业知识资本各部分得到均衡的发展。

(2) 对一级因素集做综合评判

总评判矩阵R是以B1,B2,B3,B4,B5为行的模糊矩阵,则对该企业知识资本水平的综合评价为:

以上结果表明,该企业知识资本水平为很高的占6.96% 、较高的占41.01%,般的占39.15% 、低的占9.54%,认为水平很低的占3.33%。根据模糊数学中的最大隶属度原则,知识资本水平较高的隶属度最大,达到41.01%,所以,可以认为该企业知识资本综合水平较高。

5、结论

该公司的知识资本综合水平评价为较高水平,但是其人力资本状况和市场资本状况趋于一般水平。结合具体预警评价指标的评价结果:

(1)知识系统状况处于较好水平。知识只有在人们相互交流时才能得到发展,只有通过建立企业内部信息网络,使知识得到共享,企业内部的知识资源才能广泛联系起来。而且,广泛的联系可以促进知识的创新,因此,需要企业建立与外部间的信息网络。

(2)结构资本状况处于较好水平。为了加速企业管理决策的速度,企业必须加快其组织结构的转变速度和人事管理制度的建设工作,进一步提高企业的人事管理水平。

(3)人力资本状况处于一般水平,企业应该关注人力资本的发展。毕竟知识型企业的员工大都是知识型员工,知识型员工一般除了重视物资激励外,更重视精神层面的激励,尤其是自身能力的发挥和个人价值的增值,所以企业应加强对员工培训方面的投入。

(4)技术资本状况处于很好水平。企业应加强科研工作,增强产品的高科技含量,使其具有不可模仿和替代性。同时也要加强对知识产权的保护,提高知识产权的保护意识和管理水平,增加知识产权总量,提升企业的技术创新能力和综合竞争力。

(5)市场资本状况处于一般水平。企业在今后的发展进程中应该逐渐加大对市场资本的培育,壮大企业的市场资本,继续积极地树立企业良好形象。

参考文献:

[1]范徵.知识资本评价指标体系与定量评估模型[J].中国工业经济.2000(9)

[2]张维然,石宏平.知识资本评价模型比较[J] .管理现代化[J] .2001(6)

[3]王兴元,成冰.企业知识资本内涵及其评价研究[J] .科学学与科学技术理.2003(9)

[4]党兴华,李晓梅..知识资本的度量与西部工业知识资本评价[J] .西安理工大学学报.1999

[5]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用[M].华中科技大学出版社.2006(8)

[6]姚丽琼.知识及知识资本的测度研究[DB] .西安交通大学硕士学位论文.万方数据入.2002

本文系首都经济贸易大学研究生科技创新资助项目

(作者单位:首都经济贸易大学统计学院)

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