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        地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

        2021-06-21 03:26:24楊曼曼蘇義坤楊燕煒東北林業(yè)大學(xué)黑龍江哈爾濱150040
        安徽建筑 2021年6期
        關(guān)鍵詞:鑒別力主觀性指標(biāo)體系

        楊曼曼,蘇義坤,楊燕煒 (東北林業(yè)大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150040)

        0 引言

        知識(shí)更新是地方性房地產(chǎn)企業(yè)持續(xù)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵,是實(shí)現(xiàn)企業(yè)盈利發(fā)展的突破口和著力點(diǎn),企業(yè)知識(shí)更新能力已成為決定地方性房地產(chǎn)企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵要素。因此,客觀評(píng)估知識(shí)更新能力,合理地構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系尤為關(guān)鍵,從而保證企業(yè)知識(shí)資源有效利用最大化實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)。

        目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者最普遍的做法是基于知識(shí)生態(tài)學(xué)理論,從知識(shí)迭代、知識(shí)團(tuán)隊(duì)、知識(shí)共享等角度研究知識(shí)動(dòng)力學(xué)機(jī)制及知識(shí)更新的演化,C Wang等則是基于知識(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度決策系統(tǒng)采用Q學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)知識(shí)系統(tǒng)智能化知識(shí)更新;在評(píng)估指標(biāo)體系方面,學(xué)者們從協(xié)同創(chuàng)新、知識(shí)整合、技術(shù)能力、人力資源等角度構(gòu)建知識(shí)相關(guān)指標(biāo)體系;在指標(biāo)體系優(yōu)化方面,有模糊評(píng)價(jià)、主成分分析、層次分析、回歸分析等主觀性較強(qiáng)的方法,也有熵值、灰色關(guān)聯(lián)分析等可降低指標(biāo)體系優(yōu)化主觀性的方法。但在指標(biāo)體系設(shè)立方面,知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建尚未引起學(xué)術(shù)界的重視,因而本文對(duì)地方性房地產(chǎn)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立進(jìn)行研究。

        1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

        1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則

        良好的指標(biāo)體系應(yīng)該能充分衡量企業(yè)知識(shí)更新能力的現(xiàn)狀,在構(gòu)建地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系過(guò)程中應(yīng)遵循以下原則。

        ①科學(xué)規(guī)范性原則:為使各個(gè)層面知識(shí)結(jié)構(gòu)能得到真實(shí)客觀的反映,指標(biāo)體系確立時(shí)要盡最大可能遵照科學(xué)性原則;規(guī)范性則能保證指標(biāo)的實(shí)用可行。

        ②實(shí)用可操作性原則:確立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系要充分考慮到客觀實(shí)際,指標(biāo)體系的內(nèi)容要貼合實(shí)際,指標(biāo)的數(shù)目要適中利于操作。

        ③系統(tǒng)性原則:各組織之間相互影響,相關(guān)性較強(qiáng),不僅要做到指標(biāo)之間具備一定邏輯關(guān)系,還能從不同側(cè)面反映企業(yè)知識(shí)更新總體情況。

        ④可預(yù)測(cè)性原則:設(shè)立的評(píng)價(jià)指標(biāo)除了能真實(shí)反映企業(yè)知識(shí)更新現(xiàn)狀之外,還要能通過(guò)指標(biāo)體系對(duì)其未來(lái)發(fā)展作出推測(cè)。

        ⑤定性與定量相結(jié)合原則:地方性房地產(chǎn)企業(yè)部分情況只能通過(guò)定性指標(biāo)進(jìn)行描述,還應(yīng)加入定量指標(biāo)進(jìn)行衡量,兩者相互補(bǔ)充、相輔相成。

        1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)源

        結(jié)合地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)管理和實(shí)施現(xiàn)狀并分析大量文獻(xiàn),本文擬從五個(gè)維度構(gòu)建地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,分別是知識(shí)管理能力、組織學(xué)習(xí)能力、員工知識(shí)水平、知識(shí)整合能力以及技術(shù)能力。

        2 地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選

        初步建立的指標(biāo)體系可能存在相關(guān)性高且獨(dú)立性不強(qiáng)的指標(biāo),進(jìn)行指標(biāo)篩選時(shí)需要考慮到以下4點(diǎn):①初建指標(biāo)的有效性;②各個(gè)指標(biāo)的重要度;③指標(biāo)之間的相關(guān)程度;④指標(biāo)之間的鑒別力。

        2.1 初建指標(biāo)的重要度分析

        為篩選出真正有效的指標(biāo),本文采用專家會(huì)議咨詢法,對(duì)初建指標(biāo)進(jìn)行重要性分析是確保指標(biāo)科學(xué)有效的基礎(chǔ)。每位專家都有豐富的知識(shí)管理研究的工作經(jīng)歷或有關(guān)知識(shí)管理的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),充分了解對(duì)企業(yè)進(jìn)行知識(shí)更新的需求程度。

        為了降低專家個(gè)體對(duì)選取指標(biāo)的主觀性影響,需在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行指標(biāo)選取。

        當(dāng)自然數(shù)s滿足sd+r=30(0≤r≤d)時(shí),那么第i(1≤i≤K)位專家選取指標(biāo)的過(guò)程結(jié)束,得到s個(gè)子集,接下來(lái)對(duì)初建指標(biāo)的重要程度進(jìn)行計(jì)算。

        表1 地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)集及內(nèi)容

        可能會(huì)存在一種情況,某一指標(biāo)一直未被選中,那么可以采用下述方法進(jìn)行計(jì)算:

        2.2 指標(biāo)的相關(guān)性分析

        在進(jìn)行指標(biāo)的相關(guān)性分析之前需要對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,本文選用極值處理法對(duì)矩陣中的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,公式如下:

        對(duì)矩陣Q 中的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算得到:

        將指標(biāo)與其余n-1個(gè)指標(biāo)的相關(guān)程度定義為復(fù)相關(guān)系數(shù),記為p。

        在計(jì)算C 時(shí)有:

        2.3 指標(biāo)的鑒別力分析

        本文基于變異系數(shù)來(lái)確定指標(biāo)的鑒別力:

        變異系數(shù)越大,該指標(biāo)越容易區(qū)分;反之,區(qū)分度越差。

        2.4 基于指標(biāo)重要度、相關(guān)性和鑒別力的指標(biāo)篩選

        以往的研究忽視了各評(píng)價(jià)指標(biāo)間相互關(guān)聯(lián)程度上的差異性,基于上面對(duì)指標(biāo)重要度、相關(guān)性及鑒別力的分析以及計(jì)算得到的各個(gè)數(shù)值,確定最終篩選系數(shù)H:

        式中:0≤p≤1,p表示評(píng)估者對(duì)指標(biāo)相互獨(dú)立性的偏好程度,一般情況下取0.5,通過(guò)比較H的值進(jìn)行篩選,H的值越小,指標(biāo)越該被刪掉,確立評(píng)價(jià)指標(biāo)如下。

        3 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

        根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn),采用粗糙集賦權(quán)的方法可有效降低專家主觀性影響和以往傳統(tǒng)計(jì)算方法的主觀性,根據(jù)屬性重要度確定指標(biāo)權(quán)重。地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是一個(gè)多屬性的決策信息系統(tǒng)S={U,A,V,f},其中U是論域,U={1,2,···,i,···,m}為m個(gè)對(duì)象組成的集合,且m≥1;A=C∪D,其中C為條件屬性集合,D決策屬性集合,且C∩D≠?;V為屬性值的集合;f:U×A→V是一個(gè)信息函數(shù),指U中每一個(gè)對(duì)象的屬性值(即第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象關(guān)于指標(biāo)a的評(píng)分值)。

        表2 地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        以指標(biāo)體系中員工知識(shí)水平下的二級(jí)指標(biāo)C~C為例進(jìn)行專家打分,將員工知識(shí)水平等概率離散為5個(gè)等級(jí):很低、較低、一般、較高和很高,分別對(duì)應(yīng)[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]5個(gè)分?jǐn)?shù)段,其余幾個(gè)指標(biāo)同理。此時(shí)C為員工知識(shí)水平下的三級(jí)指標(biāo),C={c,c,···,c},c∈C(1≤i≤n)為某一個(gè)指標(biāo),D表示對(duì)員工知識(shí)水平的影響程度,D={d,d,···,d}為某一決策屬性,d∈D(1≤j≤m)記c相對(duì)于C的屬性重要度為:

        考慮到系統(tǒng)中屬性C自身的重要程度,結(jié)合文獻(xiàn),

        令C=C-{C},C=C-{C},則

        表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度及權(quán)重

        4 結(jié)論

        地方性房地產(chǎn)企業(yè)的知識(shí)更新是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程,構(gòu)建知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是評(píng)價(jià)知識(shí)更新能力的前提。本文采用理論與實(shí)際相結(jié)合的方法,結(jié)合指標(biāo)的重要度、相關(guān)性及鑒別力分析建立了5個(gè)維度、22個(gè)指標(biāo)的地方性房地產(chǎn)企業(yè)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,為降低專家個(gè)體主觀性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,采用粗糙集賦權(quán)法確定權(quán)重,為建立地方性房地產(chǎn)知識(shí)更新能力評(píng)價(jià)模型提供參考。

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