企业隐性知识价值潜力评价体系研究，本文主要内容关键词为：隐性论文,评价体系论文,潜力论文,价值论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
M.Polanyi于20世纪60年代首先提出了隐性知识的概念[1]，认为知识可分为显性知识与隐性知识。显性知识也称编码型知识，一般指可以编码和度量的、可以由计算机处理的知识。显性知识易被广泛传播，因此也极易被竞争对手学到。所以，显性知识难以成为企业持续的竞争优势。隐性知识也称意会性知识，一般指头脑中属于经验、诀窍、灵感的知识。它存储在各个员工的大脑里，是企业员工的个人经验，难以掌握且不易被复制和模仿。因此，隐性知识对企业十分重要，是构成企业核心竞争力的基础[2]。企业员工隐性知识的转化方式主要有3种[3]：①知识的社会化，即从隐性知识到隐性知识的转化；②知识的外化，即从隐性知识到显性知识的转化；③知识的内化，即从显性知识到隐性知识的转化[2]。从企业的角度考虑，不论是哪一种转化方式，其转化的结果都必须给企业带来期望的效益。
通常情况下，存在于人们头脑中的隐性知识难以与他人共享，难以凝聚为整个企业的知识资产[4—5]。这是因为企业内部隐性知识的转化受到诸多因素的影响，主要有：①员工对其所具有的隐性知识并没有完全明白；②对于员工个人而言，也没有将隐性知识社会化或外化的必要；③出于对所有权、特权地位、优势地位等的考虑，员工往往不愿意将自己具有商业价值的思想、技术或信息知识与其他人员或组织共享，以确保或提升自身的地位，或者期望将拥有的知识卖出更好的价钱。为了鼓励员工积极参与隐性知识的转化，首先要知道这些隐性知识究竟能为企业带来多大的效益，即需要对隐性知识的价值潜力进行评价，然后才能决定是否进行激励或进行多大程度的激励以达到促进该隐性知识在企业内部有效转化的目的。
所谓隐性知识的价值潜力是指企业可预期的隐性知识的价值生产能力，即隐性知识本身能够持续地为企业带来的潜在效用，可以表现在企业竞争能力、知识的时效性、企业组织的学习和共享能力等方面。
1 企业隐性知识价值潜力评价体系的构建
隐性知识的价值潜力评价指标体系主要包括直接或间接地与此相关的各项指标，本文主要分为潜在知识竞争力、时效力、潜在效益增加值和共享力。
1）潜在知识竞争力。这一指标反映隐性知识能够给企业带来的知识竞争力的提升程度。由于隐性知识为其所有者独有，隐性知识的价值只有通过其所有者才能表现出来。一般而言，隐性知识的价值应与其所有者自身的能力成正比。因此要测度隐性知识对企业未来竞争力的提升程度，首先需要了解隐性知识所有者与企业知识竞争力相关的能力情况。这主要反映在2个方面：①隐性知识所有者自身的创造力，主要指能产生新设想的创造性思维能力和能产生新成果的创造性技能；②所有者自身的专业技能，主要包括在专业领域内从事实验、生产、管理、技术开发和科研等工作的操作技能。除所有者自身的能力外，隐性知识也能够从多方面对企业的各项技术指标产生影响，从而促进企业知识竞争力的提升，因此，可用潜在技术附加值这一指标来衡量。潜在技术附加值是指产品价值中在外部购进价值的基础上，企业利用隐性知识所创造的潜在价值。
2）时效力。因为隐性知识的价值C总体上会随着时间t的推移而减小，所以隐性知识只有在有效的时间段内才能发挥自身应有的作用。否则，经过一段时间T，其他人通过学习可以逐渐掌握它，从而使其失去作为隐性知识所特有的价值，即假设C＝C（t），则C（t）＝0，t≥T。有效时间T越长，说明该隐性知识的竞争力越强，其时效力和价值潜力就越大，反之，则越小。因此，可用
附图
来描述时效力B[，T]与价值和时间的关系。由上式可知，影响时效力大小的因素有3个：①隐性知识的初始价值C（0），它的大小反映了企业对该隐性知识需求的紧迫性；②有效时间T，它表示隐性知识显性化所需的时间，与员工的知识积累能力成负相关关系；③C″（t），它的大小反映了员工学习该隐性知识的快慢程度，C″（t）越大（价值的加速度越大），说明员工学习该隐性知识越慢，其个人领会理解能力就越弱，反之，则越强。因此，隐性知识的时效力B[，T]可以由企业对该隐性知识需求的紧迫性和员工的知识积累能力以及员工个人对隐性知识的领会理解能力3个指标来反映。
3）潜在效益增加值。这一指标反映隐性知识能够给企业带来的潜在效益的增加程度。具体由以下3个指标来反映：①企业的利润增长率，指通过隐性知识能够带来的预期发展水平与当前发展水平的对比，反映企业生产经营活动质量这一经济指标的变动程度和趋势；②劳动生产率，主要指企业利用隐性知识（如技能等）生产某种使用价值的效率，通常以单位劳动时间内生产的产品数量表示；③知识的增值程度，指知识在原有价值或意义上产生的新价值或意义，实现知识的再生和创新的程度。
4）共享力。这一指标反映企业对隐性知识进行重用所能够达到的共享程度。具体由以下3个指标来反映：①表达交流能力，主要指员工用口头语言表达自己的思想、情感，以达到与人交流的目的的一种能力；②企业凝聚力，主要指企业员工的团结力；③企业的组织学习能力，主要指企业的资源要素和企业学习隐性知识的态度。
上述隐性知识的价值潜力评价指标体系可用递阶层次结构表示为图1。
附图
图1 隐性知识价值潜力评价指标体系示意图
2 隐性知识价值潜力的区间数模糊综合评价
对隐性知识价值潜力的评价具有不确定性，这是因为一方面隐性知识本身具有不确定性，另一方面影响隐性知识的许多因素都是不确定的。由于该评价体系中的各指标值大都是由专家根据其经验打分而得，因此不可避免地受到主观因素的影响。而专家对某些影响因素的褒贬程度又不尽相同，很难直接用统计学的方法确定这些因素的具体判断值。因此，如何对不确定信息进行量化处理和综合评价就显得尤为重要。基于上述原因，本文采用区间数模糊综合评价方法[6]，对隐性知识的价值潜力进行评价。
设R为实数域，称闭区间[a，b]为闭区间数，其中a，b∈R，a≤b。R上全体闭区间数的集合记为
。若0＜a＜b，则称[a，b]为下正闭区间数，若0＜a≤b＜∞，则称[a，b]为正有界闭区间数。设·（x[，1]，x[，2]）＝x[，1]·x[，2]为R上的一个代数运算，即·是R×R→R的一个映射，其具体形式为
·（[a，b]，[c，d]）＝[a，b]·[c，d]＝｛z│存在（x，y）∈[a，b]×[c，d]，使得z＝x·y｝。
设
=[a[-]，a[+]]，
=[b[-]，b[+]]，如果
(a[-]+a[+]/2)＜(b[-]+b[+]/2)，或(a[-]+a[+]/2)=(b[-]+b[+]/2)
(a[+]-a[-]/2)=(b[+]-b[-]/2)
则称≤。
运用区间数模糊综合评价法构建隐性知识价值潜力的模糊综合评价模型其基本步骤如下。
步骤1 确定评价企业员工知识创新能力等级的向量评语集V＝｛v[，1]，v[，2]，…，v[，t]，…，v[，m]｝，t＝1，2，…，m，m为向量评语集中的评语数目。本文中m＝4，V＝（很大，较大，一般，差）。
步骤2 将因素集U＝｛U[，1]，U[，2]，…，U[，s]｝按其属性分成s个子集，每个U[，k]由若干个第三层指标组成，即U[，k]＝｛u[，k1]，u[，k2]，…，u[，kj]，…u[，knk]｝，k＝1，2，…，s，j＝1，2，…，n[，k]，n[，k]表示U[，k]所包含的第三层指标的数目。在此模型中s＝4，分别为“潜在知识竞争力”、“时效力”、“潜在效益增加值”和“共享力”。
步骤3 对构成第二层指标的第三层指标进行模糊评判。由fuzzy的性质可得U[，k]的判断向量
[，k]＝
[，k]。
[，k]，其中[，k]是由U[，k]到评语集V的一个模糊映射。单独考虑U[，k]下各个第三层指标u[，kj]时，可通过请若干名有经验的专家按心里测量的基本要求进行试验的方式，考察指标u[，kj]令人满意的程度。以区间[0，1]的右端点表示“很满意”，左端点表示“很不满意”，中点表示“中等”。让每一位专家将自己的满意程度表示在区间上适当的位置，这样若干次后，记最左边点的坐标为r[－][，kjt]，最右边点的坐标为r[＋][，kjt]，得到区间[r[－][，kjt]，r[＋][，kjt]]，这就是u[，kj]隶属于第t（t＝1，2，…，m）个评语v[，t]的程度（表1），从而可得U[，k]的区间值模糊评价矩阵
表1 隐性知识价值潜力评价的模糊判断区间值数据
评定级
第一层指标
权重 第二层指标 权重
很大 较大 一般
差
潜在知识
所有者自身的创造力(u[，11]) 0.30 [0.38，0.42] [0.18，0.21] [0.19，0.21] [0.18，0.22]
竞争力
0.30 所有者自身的专业技能(u[，12])
0.30 [0.36，0.39] [0.04，0.07] [0.05，0.09] [0.28，0.32]
(U[，1])
潜在技术附加值(u[13])
0.40 [0.10，0.15] [0.55，0.65] [0.18，0.23] [0.08，0.11]
时效力 企业需求的紧迫性(u[，21])
0.36 [0.08，0.14] [0.37，0.44] [0.10，0.20] [0.34，0.44]
(U[，2]) 0.26 知识积累能力(U[，22])[**]
0.34 [0.46，0.54] [0.15，0.25] [0.18，0.23] [0.06，0.11]
领会理解能力(u[，23])[**]
0.30 [0.24，0.37] [0.39，0.41] [0.07，0.12] [0.19，0.20]
潜在效益
企业利润增长率(u[，31]) 0.35 [0.18，0.21] [0.39，0.42] [0.16，0.22] [0.14，0.24]
增加值
0.24 劳动生产率(u[，32]) 0.42 [0.08，0.13] [0.49，0.52] [0.28，0.31] [0.07，0.11]
(U[，3])
知识增值程度(u[，33])
0.23 [0.24，0.27] [0.34，0.37] [0.29，0.30] [0.09，0.10]
共享力 表达交流能力(u[，41])
0.40 [0.34，0.42] [0.28，0.31] [0.20，0.21] [0.09，0.12]
(U[，4]) 0.20 企业凝聚力(u[，42]) 0.26 [0.08，0.12] [0.44，0.51] [0.28，0.31] [0.08，0.12]
企业的组织学习能力(u[，43]) 0.34 [0.39，0.41] [0.36，0.39] [0.17，0.21] [0.09，0.12]
注：标**的指标与其相应的第一层指标呈负相关关系。
附图
式中n[，k]为U[，k]中评价指标的数目。而[，k]＝（W[，1]，W[，2]，…，w[，nk]）为采用直接评分法、AHP法或Delphi法等方法所得的U[，k]中评价指标的权重向量。利用M(·，
)算子方法，可求得对应于U[，k]的模糊向量
附图
，
[b[－][，kt]，b[＋][，kt]]＝w[，k1]·[r[－][，k1t]，r[＋][，k1t]]
w[，k2]·[r[－][，，k2t]，r[＋][，k2t]]…
w[，kn]k]·[r[－]，kn[，k][t]]，r[＋][，knk[t]]]，
从而可得对第二层指标进行判断的模糊矩阵
附图
步骤4 利用M(·，)算子确定评价隐性知识价值潜力的向量元素集
附图
式中
=(p[，1]，p[，2]，…，p[，k]，…，p[，n[，k]])为对应于U[，k]（k＝1，2，…，n）的权重向量。在本文中
附图
z[，11]＝[0.2260，0.3030]，z[，12]＝[0.2860，0.3440]，
z[，13]＝[0.1440，0.1820]，z[，14]＝[0.1700，0.2060]，
z[，21]＝[0.2572，0.3350]，z[，22]＝[0.3012，0.3664]，
z[，23]＝[0.1182，0.1862]，z[，24]＝[0.1898，0.2554]，
z[，31]＝[0.1518，0.1902]，z[，32]＝[0.4205，0.4505]，
z[，33]＝[0.2053，0.2762]，z[，34]＝[0.0891，0.1532]，
z[，41]＝[0.2894，0.3386]，z[，42]＝[0.3488，0.3892]，
z[，43]＝[0.2106，0.2360]，z[，44]＝[0.0874，0.1200]，
z[，1]＝[0.2290，0.2890]，z[，2]＝[0.3348，0.3844]，
z[，3]＝[0.1653，0.2165]，z[，4]＝[0.1392，0.1890]。
步骤5 由区间数的排序方法可知该隐性知识价值潜力的评价结果为“价值潜力较大”。
3 结语
企业要在市场中保持竞争优势，必须不断地通过企业内部知识交流去发现、共享员工能够给企业带来持续竞争力和良好效益的隐性知识。目前关于企业隐性知识方面的研究大都是定性的，本文从定量的角度提出了隐性知识价值潜力的评价指标体系，并针对隐性知识的诸多评价因素难以给出精确值这一特点，采用区间数模糊评价法对其进行了评价。