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)知識貢獻(xiàn)度評價(jià)研究——基于層次分析法和模糊評價(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)評價(jià)成員企業(yè)的知識貢獻(xiàn)度，可以有效地激勵聯(lián)盟企業(yè)中的知識共享并進(jìn)行合理的利益分配。由于知識本身的復(fù)雜性，知識貢獻(xiàn)度難以度量，因此基于網(wǎng)絡(luò)租金理論將影響知識收益的知識分為專用性知識和專有性知識，然后通過層次分析法將眾多評價(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)合模糊綜合評價(jià)法，完成定性指標(biāo)的評價(jià)，最終得到各個(gè)成員的知識貢獻(xiàn)度分配比例。

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

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

一、文獻(xiàn)回顧

目前文獻(xiàn)對知識貢獻(xiàn)度的研究集中在員工對企業(yè)的知識貢獻(xiàn)度，專門研究聯(lián)盟企業(yè)中某個(gè)成員的知識貢獻(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創(chuàng)新能力因素、知識生產(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]利用微分方程對知識聯(lián)盟的知識收益分配契約進(jìn)行分析，得出知識聯(lián)盟的最優(yōu)分配系數(shù)是與知識貢獻(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貢獻(xiàn)系數(shù)。李綱[4]、石書玲[5]、唐登莉等[6]均提出基于Shapley值的知識聯(lián)盟收益分配方案，即以“失去”某聯(lián)盟成員造成的聯(lián)盟損失來衡量該成員對聯(lián)盟的貢獻(xiàn)，并根據(jù)成員對聯(lián)盟所做的邊際貢獻(xiàn)來劃分聯(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)的相對比較，并不是貢獻(xiàn)分配比例。龍躍[8]針對競爭性聯(lián)盟中知識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)利潤均衡模型，并基于貢獻(xiàn)程度對收益分配進(jìn)行協(xié)調(diào)，但未說明如何計(jì)算知識貢獻(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)組織知識共享的影響因素，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)網(wǎng)絡(luò)組織知識共享效率。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]對組織知識創(chuàng)造的測量方法做了綜述，指出組織創(chuàng)造出的知識應(yīng)從過程、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)知識貢獻(xiàn)度的算法，而知識貢獻(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)盟伙伴的知識貢獻(xiàn)度和分配比例，是本文要研究的主要問題。

二、知識貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)

（一）評價(jià)因素分析

組織存在的根本目的，即通過要素組合來獲取最大化的交易收益，聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻(xiàn)的目的就是為了幫助聯(lián)盟獲得知識收益。為了分析有助于聯(lián)盟收益的知識貢獻(xiàn)，應(yīng)該從知識收益的角度來進(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)租金理論來分析聯(lián)盟企業(yè)的知識收益，也可分為知識交易成本的節(jié)約和知識交易收益部分。知識交易成本的節(jié)約主要表現(xiàn)在聯(lián)盟組織的長期合作關(guān)系有利于市場知識交易成本的節(jié)約，同時(shí)有助于組織內(nèi)部知識交易成本的節(jié)約。由于交易費(fèi)用的下降，成員就會將更多的業(yè)務(wù)活動和與之相關(guān)的知識從企業(yè)內(nèi)部分離出來，通過成員間專有性知識的互補(bǔ)效應(yīng)、知識學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的外部效應(yīng)[13]，形成知識交易收益。在聯(lián)盟企業(yè)貢獻(xiàn)的知識中，專用性知識（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)生知識收益最主要的差異就是來自于組織中專有性知識的“異質(zhì)性”。因此，專有性知識對聯(lián)盟知識收益的貢獻(xiàn)更大。

專有性知識，顧名思義，就是企業(yè)獨(dú)有的知識，這些知識往往是企業(yè)核心能力的重要組成部分。企業(yè)在將這些知識用于聯(lián)盟合作中，有些可能是完全貢獻(xiàn)出來，成為顯性知識在聯(lián)盟中擴(kuò)散出去，有些還是隱性知識并未公開，但對于聯(lián)盟合作是有幫助的。因此，企業(yè)本身的知識存量是影響聯(lián)盟知識收益的重要因素，即企業(yè)的核心能力主要表現(xiàn)為專有性知識。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，對知識收益的影響也越大。余呈先等[3]指出應(yīng)將成員企業(yè)核心能力的獨(dú)特性和相對重要性作為成員企業(yè)對聯(lián)盟知識成果的貢獻(xiàn)系數(shù)。由于知識產(chǎn)權(quán)的歸屬問題，專有性知識中，對于重要的核心知識一般是選擇保護(hù)，只有非核心的知識才可能使它流出組織外部。因此，在聯(lián)盟知識共享中，企業(yè)需要界定其專有性知識的共享范圍。企業(yè)在公開其內(nèi)部機(jī)密知識的同時(shí)，往往會帶來技術(shù)開發(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)度評價(jià)的研究中，風(fēng)險(xiǎn)均作為評價(jià)因素之一。

從節(jié)約聯(lián)盟知識交易費(fèi)用，即專用性知識的角度看，最主要的是有一個(gè)統(tǒng)一的知識共享平臺。平臺的提供首先需要相應(yīng)資金的投入。另外，通過知識庫的建立，將成員企業(yè)的顯性知識、非核心知識以及聯(lián)盟外部獲得的公共知識和市場知識加以集成，使知識得以重組和復(fù)用。通過知識共享平臺形成的公共資源，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。

知識的貢獻(xiàn)不僅包括投入，還包括產(chǎn)出，即通過聯(lián)盟合作可能創(chuàng)造出新的知識，這也是知識貢獻(xiàn)的一部分。同時(shí)，從聯(lián)盟合作到產(chǎn)生知識收益需要一個(gè)長時(shí)間的過程，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收益的獲得。

（二）評價(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)知識貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

表1　聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)

1.第一層指標(biāo)。企業(yè)對聯(lián)盟的知識貢獻(xiàn)度應(yīng)從這幾個(gè)方面加以衡量，第一，企業(yè)本身的知識存量，即其擁有的核心能力，因?yàn)樵u價(jià)的目標(biāo)是對聯(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)對聯(lián)盟的資源投入，主要用于知識共享和合作研發(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)的知識創(chuàng)造過程和產(chǎn)出；第四，企業(yè)貢獻(xiàn)知識所承擔(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、基于營銷的核心能力和基于制造的核心能力。與研發(fā)和知識共享相關(guān)的資源投入體現(xiàn)為資金投入比例、知識員工投入比例以及共享知識庫中的知識投入比例幾個(gè)方面。企業(yè)在聯(lián)盟合作中的努力程度通過三個(gè)因素來衡量，其中知識溢出水平表示合作過程中，某一聯(lián)盟伙伴的知識向其他聯(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的配合度，是否存在不愿共享知識或竊取其他伙伴知識成果的現(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產(chǎn)出。企業(yè)聯(lián)盟所面臨的風(fēng)險(xiǎn)主要包括市場風(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的損失[14]。當(dāng)聯(lián)盟成員知識水平或者業(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)。市場風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為由于需求的變動導(dǎo)致投資無法收回、核心技術(shù)受到模仿、競爭對手的大量涌現(xiàn)引起產(chǎn)品市場份額下降等。技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)主要是指知識流失風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)無意中將自身核心技術(shù)或市場知識外泄，從而使企業(yè)競爭優(yōu)勢弱化。知識流失風(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價(jià)模型

（一）層次分析法的提出

從上述分析可以看出，在對聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻(xiàn)度進(jìn)行評估時(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)行綜合評價(jià)，同時(shí)在每個(gè)方面還有下一級細(xì)分指標(biāo)。由于研究對象考慮因素眾多，需要將影響因素量化，將定性和定量相結(jié)合，并對決策對象進(jìn)行權(quán)重排序和篩選。由美國學(xué)者T.L.Saaty提出的層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP），是將一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個(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，通過決策者對指標(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)知識貢獻(xiàn)度評價(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)的知識貢獻(xiàn)度；中間層為準(zhǔn)則層，表示影響聯(lián)盟獲得知識收益的幾個(gè)方面；最低層為子準(zhǔn)層，即準(zhǔn)則層的細(xì)分。因此評價(jià)指標(biāo)是分成了兩層（見圖1）。

圖1聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻(xiàn)度評價(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，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

通過資源投入I的判斷矩陣解得對應(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。

通過努力程度E的判斷矩陣解得對應(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。

通過風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)R的判斷矩陣解得對應(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，但是由于聯(lián)盟合作的目標(biāo)不同，不同的專長與能力對聯(lián)盟的重要程度也不同，有的合作在市場營銷方面是最關(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聯(lián)盟越重要，對聯(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聯(lián)盟知識收益的重要程度是影響知識貢獻(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)盟知識收益關(guān)系

同樣運(yùn)用層次分析法，對各企業(yè)的核心能力u1，u2，…un構(gòu)造判斷矩陣。聘請專家將各成員企業(yè)的核心能力對聯(lián)盟知識收益的貢獻(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)相對于知識貢獻(xiàn)度的權(quán)重。

表8　聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻(xiàn)度評價(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。

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

層次分析法的優(yōu)點(diǎn)是可以有效地確定多因素評價(jià)中各因素的相對重要程度。但在進(jìn)行判斷目標(biāo)的綜合評價(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)知識貢獻(xiàn)度的很多評價(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)合模糊綜合評判方法來對這些指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)。

以風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的判定為例，因?yàn)閯討B(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，因此需要通過模糊評價(jià)。設(shè)評價(jià)集為M=｛高，較高，中等，較低，低｝，并賦予評價(jià)集各元素以量值M=｛0.9，0.7，0.5，0.3，0.1｝。通過專家打分，獲得落入每個(gè)評價(jià)等級的隸屬度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)的知識貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)中，各個(gè)伙伴的資金、人才、知識庫投入是定量指標(biāo)，對于這幾項(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)的知識貢獻(xiàn)度。同理得出所有企業(yè)的知識貢獻(xiàn)比例。

五、結(jié)論

對于聯(lián)盟企業(yè)的知識貢獻(xiàn)度，目前尚無明確的計(jì)算貢獻(xiàn)比例的方法。由于知識本身的復(fù)雜性和評價(jià)指標(biāo)中較多的定性指標(biāo)，增加了綜合評價(jià)的難度。因此，本文首先基于網(wǎng)絡(luò)租金理論分析知識收益的構(gòu)成，使得評價(jià)指標(biāo)的選擇有科學(xué)依據(jù)。通過層次分析法，建立聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻(xiàn)度評價(jià)層次模型，獲得每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。其中對于核心能力的處理，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)的知識貢獻(xiàn)比例。

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責(zé)任編輯、校對：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，英國格林威治大學(xué)商學(xué)院訪問學(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：F270

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：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)平臺的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新模式與機(jī)制政策研究”（2013C35051）