張瓊妮

摘要：科學評價成員企業(yè)的知識貢獻度，可以有效地激勵聯(lián)盟企業(yè)中的知識共享并進行合理的利益分配。由于知識本身的復雜性，知識貢獻度難以度量，因此基于網(wǎng)絡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因素分成核心能力、資源投入、努力程度和風險系數(shù)幾個方面，計算得出各指標權重。結(jié)合模糊綜合評價法，完成定性指標的評價，最終得到各個成員的知識貢獻度分配比例。

關鍵詞：層次分析法；模糊評價法；聯(lián)盟企業(yè)；知識貢獻度；知識共享；知識收益；專用性知識；專有性知識

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2015）04-0077-05

當前，越來越多的企業(yè)選擇與別的企業(yè)或機構結(jié)成聯(lián)盟，通過戰(zhàn)略聯(lián)盟、R&D聯(lián)盟、知識聯(lián)盟等形式獲得互補性資源，達到增強企業(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，知識共享風險較大，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)盟伙伴的知識貢獻度進行知識收益的分配是一個有效的途徑。但是聯(lián)盟合作過程中，成員企業(yè)的知識貢獻往往難以量化，這就給科學地評價聯(lián)盟伙伴的知識貢獻度帶來了難度。

一、文獻回顧

目前文獻對知識貢獻度的研究集中在員工對企業(yè)的知識貢獻度，專門研究聯(lián)盟企業(yè)中某個成員的知識貢獻度較少。李穎[2]闡述了影響供應鏈研發(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)盟風險因素和工作努力水平因素四個方面，但未做進一步計算。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)是與知識貢獻系數(shù)以及自身創(chuàng)新成本系數(shù)有關，但此方法需要先獲得知識貢獻系數(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，并根據(jù)成員對聯(lián)盟所做的邊際貢獻來劃分聯(lián)盟收益，但需要先計算得出每個成員單獨利用知識創(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、努力程度和任務完成水平四個層面構建了伙伴貢獻的評價指標，設計了基于投影尋蹤方法的聯(lián)盟伙伴貢獻度評價流程與方法，所得指標權重具有客觀性，但其得到的是各合作伙伴貢獻的相對比較，并不是貢獻分配比例。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)盟分配權機制，建立了基于Cournot模型拓展后的企業(yè)利潤均衡模型，并基于貢獻程度對收益分配進行協(xié)調(diào)，但未說明如何計算知識貢獻程度。胡平波[9]研究網(wǎng)絡組織合作創(chuàng)新中知識共享及利益協(xié)調(diào)機制，著重分析了網(wǎng)絡組織知識共享的影響因素，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價網(wǎng)絡組織知識共享效率。王玉東[10]指出聯(lián)盟成員的利益分配與成員所承擔的風險、所投入的資本及他們的工作成效系數(shù)密切相關，并且成正比關系。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)造出的知識應從過程、產(chǎn)出、結(jié)果三個方面去衡量。

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

二、知識貢獻度評價指標

（一）評價因素分析

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，應該從知識收益的角度來進行考慮。盧福財?shù)萚12]在網(wǎng)絡租金理論中指出網(wǎng)絡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。同樣運用網(wǎng)絡租金理論來分析聯(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系有利于市場知識交易成本的節(jié)約，同時有助于組織內(nèi)部知識交易成本的節(jié)約。由于交易費用的下降，成員就會將更多的業(yè)務活動和與之相關的知識從企業(yè)內(nèi)部分離出來，通過成員間專有性知識的互補效應、知識學習與創(chuàng)新的外部效應[13]，形成知識交易收益。在聯(lián)盟企業(yè)貢獻的知識中，專用性知識（只能用于特殊的用途）的貢獻是節(jié)約更多的交易費用，專有性知識的貢獻是形成了聯(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)盟知識收益的貢獻更大。

專有性知識，顧名思義，就是企業(yè)獨有的知識，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出來，成為顯性知識在聯(lián)盟中擴散出去，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]指出應將成員企業(yè)核心能力的獨特性和相對重要性作為成員企業(yè)對聯(lián)盟知識成果的貢獻系數(shù)。由于知識產(chǎn)權的歸屬問題，專有性知識中，對于重要的核心知識一般是選擇保護，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)部機密知識的同時，往往會帶來技術開發(fā)、技術外泄等各種風險，風險系數(shù)越高，伙伴承擔任務的難度就越大，其成功率和收益就越缺乏保證[7]。所以，在各種聯(lián)盟伙伴貢獻度評價的研究中，風險均作為評價因素之一。

從節(jié)約聯(lián)盟知識交易費用，即專用性知識的角度看，最主要的是有一個統(tǒng)一的知識共享平臺。平臺的提供首先需要相應資金的投入。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)就不用為獲取重復的資源花費額外成本。endprint

知識的貢獻不僅包括投入，還包括產(chǎn)出，即通過聯(lián)盟合作可能創(chuàng)造出新的知識，這也是知識貢獻的一部分。同時，從聯(lián)盟合作到產(chǎn)生知識收益需要一個長時間的過程，每個成員都有各自的分工，成員的表現(xiàn)以及各自任務完成的質(zhì)量也直接影響到知識收益的獲得。

（二）評價指標設計

結(jié)合前述分析，本文構建了聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻度評價指標體系（見表1）。

1. 第一層指標。企業(yè)對聯(lián)盟的知識貢獻度應從這幾個方面加以衡量，第一，企業(yè)本身的知識存量，即其擁有的核心能力，因為評價的目標是對聯(lián)盟的貢獻，所以應從其與整個聯(lián)盟合作方向的關聯(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)貢獻知識所承擔的風險的度量。

2. 第二層指標。企業(yè)的核心能力體現(xiàn)為與業(yè)務流程相關的能力，這里主要選取基于技術的核心能力、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方面。企業(yè)在聯(lián)盟合作中的努力程度通過三個因素來衡量，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；任務完成質(zhì)量則體現(xiàn)了聯(lián)盟企業(yè)的實際工作情況以及是否有新知識產(chǎn)出。企業(yè)聯(lián)盟所面臨的風險主要包括市場風險、合作風險和技術風險。合作風險是聯(lián)盟中最普遍、最復雜的風險。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]。當聯(lián)盟成員知識水平或者業(yè)務方向差別比較大的時候存在較高的合作風險。市場風險主要表現(xiàn)為由于需求的變動導致投資無法收回、核心技術受到模仿、競爭對手的大量涌現(xiàn)引起產(chǎn)品市場份額下降等。技術風險主要是指知識流失風險，企業(yè)無意中將自身核心技術或市場知識外泄，從而使企業(yè)競爭優(yōu)勢弱化。知識流失風險往往存在于這樣一些情況：當企業(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[15]。因此，企業(yè)的知識溢出水平越高時，其承擔的技術風險也越高。

三、基于層次分析法的評價模型

（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)知識貢獻度進行評估時，需要從企業(yè)的核心能力、資源投入、努力程度、風險系數(shù)等方面進行綜合評價，同時在每個方面還有下一級細分指標。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，并對決策對象進行權重排序和篩選。由美國學者T.L.Saaty提出的層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP） ，是將一個復雜的多目標決策問題作為一個系統(tǒng)，將目標分解為多個目標或準則，進而分解為多指標的若干層次，通過決策者對指標的兩兩比較判斷，算出層次單排序和總排序，以作為多指標、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

聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻度評價模型由自上而下的三個層次構成。其中最高層為系統(tǒng)的總目標層，只有一個要素，即聯(lián)盟企業(yè)的知識貢獻度；中間層為準則層，表示影響聯(lián)盟獲得知識收益的幾個方面；最低層為子準層，即準則層的細分。因此評價指標是分成了兩層（見圖1）。

（三）確定指標體系權重

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，即權重。AHP方法采用同一層元素兩兩進行比較，并以數(shù)字1～9作為比較標度（見表2）。

根據(jù)層次分析法原理，基于網(wǎng)絡租金理論，并征詢有關專家學者、企業(yè)管理者的意見，構造以下判斷矩陣。

準則層判斷矩陣如表3所示。解得對應的特征向量為Wp={0.404，0.346，0.175，0.075}。最大特征根λmax為4.068，CR=CI/RI=0.022 6/0.9=0.025 1<0.1。

子準層判斷矩陣如表4、表5、表6所示。

通過資源投入I的判斷矩陣解得對應的特征向量為Wi={0.443，0.17，0.387}。最大特征根λmax為3.016，CR=CI/RI=0.00 8/0.58=0.013 8<0.1。

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

通過風險系數(shù)R的判斷矩陣解得對應的特征向量為Wr={0.582，0.109，0.309}。最大特征根λmax為3.0578，CR=CI/RI=0.289/0.58=0.049 8<0.1。

準則層中，核心能力的判斷比較特殊。聯(lián)盟企業(yè)中各個成員都貢獻自己的核心能力與專長，但是由于聯(lián)盟合作的目標不同，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鍵的環(huán)節(jié)，有的合作先進的設備和獨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)盟利益的貢獻越大，其分得的利益應該越多[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分配的重要因素。

假設該聯(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。

同樣運用層次分析法，對各企業(yè)的核心能力u1，u2，…un構造判斷矩陣。聘請專家將各成員企業(yè)的核心能力對聯(lián)盟知識收益的貢獻做兩兩比較判斷。此時求得的權重w1，w2，…wn即為各個企業(yè)核心能力的貢獻系數(shù)。

表8得出每個單項指標相對于知識貢獻度的權重。endprint

按照AHP要求，為了證明權重分配是合理的，需要驗證判斷矩陣的一致性。從以上求解可看出，所有的隨機一致性比率指標CR都滿足CR<0.1，判斷矩陣一致性檢驗通過。

四、結(jié)合模糊評價法的貢獻度綜合評價

層次分析法的優(yōu)點是可以有效地確定多因素評價中各因素的相對重要程度。但在進行判斷目標的綜合評價時，缺乏統(tǒng)一的、具體的指標量化方法。而且，聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻度的很多評價指標都是模糊的，比如風險系數(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進行評價。

以風險系數(shù)的判定為例，因為動態(tài)聯(lián)盟的風險多數(shù)難以量化，具有很強的模糊性，因此需要通過模糊評價。設評價集為M={高，較高，中等，較低，低}，并賦予評價集各元素以量值M={0.9，0.7，0.5，0.3，0.1}。通過專家打分，獲得落入每個評價等級的隸屬度R={r1，r2，r3，r4，r5}，計算Ri=R*MT，即為該伙伴企業(yè)i的風險系數(shù)。假設有多家聯(lián)盟伙伴n，可得到風險系數(shù)集合R={R1，R2，…，Rn}，通過歸一化處理，即可獲得所有聯(lián)盟伙伴的風險系數(shù)分配比例，從而將模糊評價的指標轉(zhuǎn)化為比例結(jié)果。其他定性指標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)的知識貢獻度評價指標中，各個伙伴的資金、人才、知識庫投入是定量指標，對于這幾項指標，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，即可得到貢獻比例。對于某一個聯(lián)盟企業(yè)，在計算出每一項指標的比例系數(shù)后，將每項指標值乘以它的權重并求和，便可獲得這個企業(yè)的知識貢獻度。同理得出所有企業(yè)的知識貢獻比例。

五、結(jié)論

對于聯(lián)盟企業(yè)的知識貢獻度，目前尚無明確的計算貢獻比例的方法。由于知識本身的復雜性和評價指標中較多的定性指標，增加了綜合評價的難度。因此，本文首先基于網(wǎng)絡租金理論分析知識收益的構成，使得評價指標的選擇有科學依據(jù)。通過層次分析法，建立聯(lián)盟企業(yè)知識貢獻度評價層次模型，獲得每個指標的權重。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)，同樣運用層次分析法去比較各個企業(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確。在此基礎上，結(jié)合模糊綜合評價法，將若干定性指標轉(zhuǎn)化為具體的比例結(jié)果，使得所有的指標都可以獲得對應的比例系數(shù)，從而有效地計算出各個企業(yè)的知識貢獻比例。

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責任編輯、校對：武玲玲endprint