2006·3月号·科技进步与对策
面，当组织之间的依赖关系较弱时，信息系
统的应用会加深组织之间被对方侵占风险
的担忧。这种情况下，IOS的应用对于削减组
织际协调成本没有明显的影响作用。
3 结论
尽管许多研究者论述，在组织间的合作
关系中应用信息技术，能够大大提高组织之
间的信息处理能力，从而降低成本并加强组
织间的合作关系，最终提高企业的业绩。但
是，以前的分析模型以及实证研究结果并不
能完全支持组织间联盟采用信息技术与业
绩提升之间的显著关系。
本文认为良好的协调活动对于组织之
间维持长期稳定的合作关系至关重要，能否
有效地控制协调成本则是合作取得成功的
关键。信息系统的应用将对组织之间的协调
成本产生影响，但是，这种影响的效果并不
完全受技术因素所支配，还必须考虑组织间
合作中存在的关系特点。因此，本文以资源
依赖理论为基础，通过一个案例研究发现，
IOS对于组织之间协调成本的削减效果，会
受到组织之间存在的依赖关系程度的影响。
当组织之间存在较强的依赖关系时，IOS的
应用能够有效降低组织之间的协调成本。然
而，当组织之间的依赖关系较弱时，信息系
统的应用会加深组织之间被对方侵占的风
险。在这种情况下，IOS的应用无法显著地降
低组织际协调成本。
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（责任编辑：胡俊健）
收稿日期：2005-11-10
作者简介：廖述梅（1976-），女，江西南昌人，讲师，江西财经大学信息管理学院博士研究生，研究方向为知识管理、评估测度、语义Web。
摘 要：针对层次分析法（AHP）的不足，结合相对测度的思想，提出了企业知识管理水平的相对测度模型，并给出
了分析实例，以为测度企业知识管理水平提供科学的依据。
关键词：企业知识管理；水平；层次分析法；相对测度
中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1001-7348（2006）03-0111-02
廖 述 梅
（江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330013）
企业知识管理水平的相对测度整合模型
0 前言
目前，知识管理影响无处不在，其理念
已经渗透到全球各行各业政府机构的政策、
战略和实施过程中[1]。
企业实施知识管理战略之后，如何认识
自身的知识管理水平、纵向比较企业自身不
同时期的知识管理水平、横向比较相关企业
之间的知识管理水平，并从中吸取经验教
训，提出改进措施，充分发挥企业知识管理
的优势？这些都是企业知识管理水平测度的
工作目标。
1 相对测度的基本思想
层次分析法（AHP）根据问题的性质和
要求对问题进行层次分解，得到一个层次结
构模型。对上级指标支持的下层指标“两两
比较”，并按1～9比例标度对各指标的重要
性程度赋值，这样得出每一层次全部指标的
相对重要性权值，并加以排序，由此按各指
标两两比较的比例标度构成了判断矩阵
（aij）。AHP需要检验判断矩阵的一致性，即
检验判断矩阵的一致性程度.，当时.
<，认为判断矩阵的一致性可以接受；若
.≥，应对判断矩阵作调整。然而计算
.，就必须计算判断矩阵的最大特征值和
相应的特征向量，运算量大，而且比较复杂。
知识科学与知识工程
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科技进步与对策·3月号·2006
相对测度是AHP的简化[3，4]。设0≤!ij≤
1，!ij表示指标 ui相对于 uj的重要性测度，
!ji=1-!ij是uj相对于ui的测度，由此得到相
对测度判断矩阵（!ij）。当 !ij≥!ji，!jk≥!kj时，
满足 !ik≥!ki，则称相对测度判断矩阵（!ij）具
有一致性。对测度判断矩阵（!ij）一致性时，定
义指标u1，u2，⋯，un的权重向量：
W=(w1，w2，⋯，wn)T
其中，wi=
2
n(n-1)
n
j=1
#!ij (i=1，2，⋯，n)
（1）
则按向量W对u1，u2，⋯，un排序是合理
的。AHP的比例标度判断矩阵通常不满足一
致性，但如果（aij）能满足：当aij≥2，ajk≥2时，
能有aik≥2，即当ui比uj强（记作ui>uj），uj比
uk强（uj>uk）时，要求ui比uk强（ui>uk），这符
合人们正常的思维习惯。为将比例标度转换
为相对测度，引入下面转换公式：
!ij=
"k
"k+1 aij=k，i≠j
aij=1
1
"k+1 aij=
1
k
0 aij=1，i=
%
’
’
&
’
’
( j
（2）
其中，k≥2为自然数，"≥1，通常取 "=
2。显然有：
n
j=1
)wi=1
2 企业知识管理水平测度模型
测度指标体系的建立
企业知识管理水平的测度指标体系共
分为3层：总目标A、一级指标A={A1，A2，⋯，
An}、二级指标Ai={Ai1，Ai2，⋯，Aiki}，(i=1，2，⋯，
n)，这里n表示一级指标的个数，ki表示一级
指标Ai下的二级指标个数。结合国内外学者
对企业知识管理水平测度指标体系的研究
成果[5，6]，本文的测度指标体系有6个一级指
标（即）和31个二级指标（如附图所示）。
各级指标的权重分配
企业知识管理水平测度指标体系的各
指标值相对总体目标的重要性程度各不相
同。在测度指标的层次结构确定后，上下级
指标之间的隶属关系就确定了，需要确定各
指标的权重，并按权重排列指标。由于篇幅
有限，此处仅以一级指标为例确定各
指标的相对测度权重。
（1）用1～9比例标度构造判断矩
阵（aij），见附表各项左边构成的矩阵；
（2）使用公式（2）将比例标度判
断矩阵（aij）转换为相对测度判断矩阵
（!ij），见附表各项右边构成的矩阵
（"=2）；
（3）使用公式（1）计算各指标的权重wAi，
（i=1，2，⋯，n），组成一级指标权重向量 W，
见附表最后一列。
使用相同方法可获得一级指标下各二
级指标相对于一级指标的相对测度权重向
量W1，W2，⋯，Wn。
确定测度结果等级
企业知识管理水平的测度结果分为 r
个等级，V={V1，V2，⋯，Vr}，典型的是r=5，分
别取很好、较好、一般、较差、很差5个评语。
多级模糊评估
首先，由若干位同行业知识管理专家组
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成知识管理水平评估小组，采用多级模糊综
合评估方法确定企业知识管理水平二级指
标所属等级的模糊隶属度，得到单项模糊矩
阵(Ri)j×r，矩阵的第j行第r列元素为一级i项
指标的二级第j项指标为第r级评估结果的
隶属度。
接着，实施如下模糊变换，得一级指标
的相对测度值：
(Li)1×r=(Wi)1×r·(Ri)j×r （3）
其中：Lik=
j
l=1
!Wil×Rilk，（k=1，2，⋯，r）。
令R=(L1，L2，⋯，Ln)T，实施模糊变换，计
算总目标的相对测度结果：
(V)1×r=(W)1×r·(R)i×r （4）
其中：Vk=
i
l=1
!Wi×Rik，（k=1，2，⋯，r）。
最后，由最大隶属原则得出企业的知识
管理水平的测度结果。
3 实例分析
某企业实施知识管理战略之后，欲对其
知识管理水平进行测度，由S位同行业知识
管理专家组成评估小组，采用模糊多级综合
评估，具体如下：
（1）依据小节相对测度分别确定一
级指标权重：
W={,,,,,
}
二级指标权重：
W1={,,}
W2={,,,,,
}
W3={,,,,}
W4={,,,,}
W5={,,,,,
}
W6={,,,,,
}
（2）由专家确定该企业知识管理水平二
级指标的模糊隶属度，得到单项评估矩阵：
R1=
"
##
$
%
&&
’
R2=
0
0
"
(
(
(
(
((
$
%
&
&
&
&
&&
’
⋯⋯
R6=
0
0
"
(
(
(
(
((
$
%
&
&
&
&
&&
’
（3）依据（3）式计算得出 1级指标相对
测度结果：
L1={,,,,}
L2={,,,,}
L3={,,,,}
L4={,,,,}
L5={,,,,}
L6={,,,,}
（4）令R=(L1，L2，L3，L4，L5，L6)T，依据（4）式
计算得到总体目标的相对测度结果 V=
{}。由
最大隶属原则可知该企业的知识管理水平
为较好，可采取一定措施进一步改善其知识
管理水平，如改善企业的组织结构和文化适
宜度等。
4 结束语
进入知识经济时代，实施知识管理已成
为企业获得核心竞争力的关键手段。企业如
何测度自身的知识管理水平，相关工作有数
据包络分析（DEA）、层次分析法（AHP）等方
法[8，9]，由于DEA需要有效性判断[10]、AHP需
要一致性检验，这使得测度运算复杂。本文
的相对测度整合模型及实例分析为企业的
知识管理水平测度提供了一个运算简单、可
操作性强、科学合理的知识管理水平测度方
法。
参考文献：
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（责任编辑：胡俊健）
AHolisticModelinRelativelyMeasuringthe
KnowledgeManagementLevelofEnterprises
Abstract:Listingthelimitationsofanalysisofhierarchicalprocess(AHP),thispaper,combinedwiththecon-
ceptsofrelativemeasurement,presentsaholisticmodelinrelativelymeasuringthelevelofknowledgemanage-
mentforenterprises,andprovidesacase,whichshowsthemodeloperationallysimple,highlyworkable,anda
scientificapproachformeasuringtheknowledgemanagementlevelofenterprises.
Keywords:knowledgemanagementofenterprises；level；analysisofhierarchicalprocess；relativemeasurement
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