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［提要］ 本文将二元语义和层次分析法结合，为知识管理能力的测评提供了一种新的思路和方法。根据这种方法得出的结论有利于企业管理者对知识进行综合管理和运用。
关键词：二元语义；层次分析法；知识管理；评价
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2012年3月5日
一、序言
二元语义层次分析法是指运用二元语义判断矩阵与层次分析法相结合，对知识管理能力测度总体上使用层次分析法的框架结构，但在具体测度时主要采用二元语义判断这种模糊综合评价的方法。模糊综合评价是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。在多属性决策中，属性值评价一般有定量与定性两种处理方法。通常情况下，定量处理方法一般是给出一些确定的数值，而定性处理方法一般采用自然语言变量（如很好、好、差等）或其他形式来实现。由Herrera首次提出的二元语义以及相应的集结算子，能尽量降低定性指标在计算过程中信息的丢失，其最大优点是将语言短语看作在其定义域内是连续的，它能以预定的语言短语集合中的短语和一个数值的形式来表达语言评价信息集结后所获得的所有信息，因此在语言信息的集结过程中能够确保信息的完整与真实。
二、知识管理能力的评价指标体系
知识管理能力是组织通过协调各种知识管理行为，整合存在于组织内部及组织外部的各种知识，从而使组织增强竞争力的能力。企业若有效地增强其竞争优势，则必须具有良好的知识管理基础能力和流程能力。本文在前人研究的基础上，按照知识管理系统的构成，从知识链，技术工具和环境支持几个维度将知识管理能力定义为如下几个方面：
1、知识获取能力：信息检索，多途径、多模式、多方法获取知识的能力。包括：与同行进行沟通的主动程度（G1），与政府部门或科研机构沟通的主动程度（G2），与科研机构联系的主动程度（G3），员工提高自我能力的主动程度（G4），企业总结各种工作经验与方法的水平（G5）。
2、知识组织能力（O）：主要指对知识进行整理、编码的能力（O1），运用数据库、知识库等技术存储知识的能力（O2），运用电子邮件、知识地图检索知识的能力（O3），知识的维护能力（O4）和知识的保护能力（O5）。
3、知识转移能力（T）：知识转移是指知识被定位后被扩散吸收的过程。包括知识扩散能力（T1）和知识吸收能力（T2）。
4、知识利用能力（U）：知识的应用是企业员工对获取、吸收的新知识与已有知识进行整合，应用到工作流程中解决问题或制定决策的过程。主要包括：运用新知识的能力（U1），员工利用知识处理新任务的能力（U2），员工利用知识开发新产品的能力（U3），员工利用知识提高工作效率的有效性（U4）。
5、设施性的知识管理能力：指组织建立高效的信息技术基础结构的能力。包括：对所获取知识编码化的程度（I1），外部网络资源的便利性（I2），内部企业数据库建设及应用水平（I3），寻找所需知识资源的方便度（I4），技术设备及数据库的更新速度（I5）。
6、结构性的知识管理能力：指知识管理能力在组织结构方面和其在政策、管理、激励系统及部门分工等制度方面的体现。包括：CKO职位设立及其职能行使水平（F1），组织结构扁平化水平（F2），员工胜任度的考核与激励程度（F3），组织结构具有内部市场性的程度（F4）。
7、文化性的知识管理能力：指企业良好的组织文化的培养能力。包括：员工工作环境的开放和信任程度（C1），员工之间关系的融洽程度（C2），员工之间进行非正式交流的程度（C3），有专长的员工具有的薪资水平（C4），有专长的员工受到的尊重程度（C5）。
上述评价指标的评价信息分别于专家评判或对被评价对象的自身情况统计，其中定性指标对其评价一般具有模糊性，通常需要专家以语言变量形式做出评判，定量指标一般可通过企业财务数据或统计分析得到。
三、二元语义模糊评价方法
（一）相关概念。二元语义是采用一个二元组（Si，?琢i）表示语言评价信息的方法。其中，Si表示事先定义的语言评价信息集中的语言短语，?琢i表示计算得到的语言信息与初始语言评价信息集中最贴近语言短语之间的差，该差是区间［-0.5，0.5）内的一个数值。下面给出二元语义有关的运算算子的定义。
定义1：假设语言评价集S＝｛S0，…，Sg｝，?茁∈［0，g］是一个数值，表示语言符号集结运算的结果，则与?茁相应的二元语义可由函数得到：
△∶［0，g］→S×［-0.5，0.5）
△（?茁）＝（si，?琢） （2）
其中，i＝round（?茁），?琢＝?茁－i，?琢∈（-0.5，0.5）。这里，round表示“四舍五入”运算。
定义2：假设语言评价集S＝｛S0，…，Sg｝，（Si，?琢）是一个二元语义，则存在一个逆函数△－1使得二元语义可以转化为相应的数值?茁∈［0，g］（这里也成为二元语义的代表值），即：
△－1：S×［-0.5，0.5］→［0，g］
△－1（si，?琢）＝i＋?琢＝?茁
定义3：二元语义集X＝｛（r1，?琢1），…，（rn，?琢n）｝，W=｛w1，…，wn｝为相应的权重向量，则其加权平均数■e的计算公式为：
■e=△■=■ （3）
（二）模型计算步骤
1、设定语言等级和权重语义变量表。假设评价的知识管理能力的评价指标集为C＝｛■1，■2，…，■n｝，则关于知识管理能力的评价问题可以表述为：对一个组织在知识管理能力各组成部分能力情况进行排序，可以形成知识管理能力的对比。在评价问题中，所采用的信息有：指标权重向量W=｛w1，w2，…，wn｝T和评价矩阵［■ij］m×n。这里wj为指标cj的权重，■ij为知识管理能力针对指标cj的评价值。其中，指标权重wj和指标评价值■ij可由专家根据事先设计好的如表1所示的语言和权重评语集，以语言变量形式给出，并可将语言变量转换为对应的三角模糊数；由企业财务数据或统计分析以数值形式得到的数值也可表示三角模糊数，如10可表示为（10，10，10）。（表1）
2、集结各专家给出的指标权重向量和评价矩阵。假定有l位专家（即p1，p2，…，pl）参与知识管理能力的评价（假设每位专家的重要程度均相同），记专家pk给出的指标评价值组成评价矩阵X（k）＝［■ijk］m×n，其中 wj（k）可用三角模糊数分别表示为wj（k）= （aj（k），bj（k），cj（k））。
3、运用二元语义模糊变量加权的方法计算出语义的评价。对于给出的评价值，X（k）可表示为；■ijk＝（eijk，fijk，gijk），j=1，2，…，n；则可将每位专家给出的评价矩阵分别集结为群的指标权重向量W=（w1，w2，…，wn）T和群的评价矩阵X＝［■ij］m×n，其中：
wj＝（1/l）?茚［wj（1）?茌wj（2）?茌…?茌wj（l）］，j＝1，2，…，n （3）
■j＝（1/l）?茚［■ij（1）?茌■ij（2）?茌…?茌■ij（l）］，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n （4）
式中，符号“?茚”和“?茌”分别表示模糊数乘法和加法运算。根据扩展原理，wj和 ■j仍为三角模糊数。对于重要性的语义变量，我们设置为7个等级，得到三角模糊数（表1），然后选择专家进行测评。
4、运用模糊语言权重算法计算相应的权重。权重计算方法同（3）。
5、计算最终知识管理能力的整体评价。根据公式（3）计算最终的知识管理能力整体评价。
四、算例
某公司拟对2010年度的知识管理能力进行绩效评价，以考核公司实施知识管理后的情况。该公司聘请3位专家（即p1，p2，p3），对这一年度知识管理能力做出评价，具体指标按上述内容为准。各位专家给出的评价指标，评价结果和权重向量如表2所示。（表2）根据模型计算步骤，该企业知识管理能力业绩贡献度为（S4，0.13）。
从结果中可以看出，企业最终由三位专家进行语义评价后的综合值为4.13，结合表1中的三角模糊数集，企业的知识管理能力的价值贡献评价为中上。通过这种方法可以将专家的定性评价转换为数理分析，进行运算后，得到具体的数值，再根据数值所属的区间，得出最终的评价结果。
五、结论
本文将二元语义和层次分析法结合，为知识管理能力的测评提供了一种新的思路和方法。根据这种方法得出的结论有利于企业管理者对知识进行综合管理和运用。这种方法最大优点是，在无法定量的指标上，并且指标数众多的情况下，综合的考察到参与的所有专家的各项评价。另外，这种定性方法也可以在多个方案中进行比较，判断比较企业间知识管理能力的价值增值能力的高低。同时，企业管理者可以根据这个测评结果，更直观地看出企业目前业绩驱动的关键知识管理能力的因素所在，可以加强对此的投入和管理，以更有效地提高企业绩效。
（作者单位：南京航空航天大学金城学院）
主要参考文献：
[1]LA.Zadeh，The concept of a linguistic variable and its applications to approximate reasoning，Inform.Sci.，pt.II，1975.no.8.
[2]R.R.Yager，On ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decision making， IEEE Trans.Syst.Man，Cyber，1988.no.18.
[3]F.Herrera and L.Martínez，A 2-tuple fuzzy linguistic representation model for computing with words，IEEE Trans.Fuzzy Syst.，2000.vol.8.
[4]王欣荣，樊治平.基于二元语义信息处理的一种语言群决策方法[J].管理科学学报，2003.6.
[5]郭彦文，徐盈之.现代服务业知识管理能力综合评价模型研究.广东经济管理学院学报，2006.21.5. |
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