企业核心竞争力评价指标体系构建的论文

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1、企业核心竞争力评价指标体系构建的论文提要本文在分析传统核心竞争力评价的基础上，从评价原则、评价目的、评价步骤等方面构建企业核心竞争力综合评价体系，构建评价分析模型，对企业核心竞争力进行研究分析，从而为企业在不同的核心竞争力状态下进行企业发展战略选择提供决策依据。　　关键词：核心竞争力；层次分析；模糊评价　　经济全球化时代的到来，意味着全球企业进入一个共同化竞争的领域。加入el在哈佛商业评论上发表了“thecorepetenceofthecorporation”一文，标志着企业战略管理理论进入一个新纪元——基于核心竞争力的企业战

2、略管理阶段。lenardbarton认为，企业核心竞争力是使企业独具特色并为企业带来竞争优势的知识体系。mever和utterback认为，企业核心竞争力是指企业的研究开发能力、生产制造能力和市场营销能力，是在产品族创新的基础上，把产品推向市场的能力。.cOm国内外有关核心竞争力理论研究和应用研究的著作和文献不断出现。　　对企业核心竞争力的评价，能使企业对自身及同行业竞争力状况有一个定量的、清楚的认识。企业对自身竞争力水平和变化状况的把握，能便于企业分析其竞争的优势和劣势，制定竞争战略，对同行业竞争力状况的及时了解和把握，通过

3、在与竞争对手的对比中找出差距、分析原因，才能对其竞争力各个方面有全面的认识，做到大处着眼、小处着手，通过各种途径巩固优势，弥补缺陷，改善经营管理，促进技术升级和结构调整，能为企业提高竞争力提供一个指引的、行之有效的战略，为企业效率提高提供努力方向。　　目前，企业竞争力指标体系的建立己趋于系统化，如金磅指标体系设计法、张金吕指标体系设计法等，然而关于企业核心竞争力的评价研究相比之下则相形见绌，对核心竞争力评价的研究还不多，很多文章都是在探讨指标体系的建立而没有进行评价。　　二、企业核心竞争力评价指标体系的构建　　对于企业核心竞争

4、力评价指标的设计，参考了世界经济论坛（）为m种决断，在对事物进行决断时，由于各因素受人的主观因素影响，v中m种决断本身常常是模糊的，因此需要构建一个从u到v的模糊变换。本文采用fuzzy-ahp综合评价的方法，首先对数据实行无量纲处理，利用层次分析法确定权重，再利用多级模糊综合评价法构建企业核心竞争力指标体系。　　1、评价指标的无量纲化处理。无量纲化是数据的标准化、规格化，它是通过数学变换来消除原始变量量纲影响的方法。反映企业核心竞争力的各项指标都有不同的量纲，应首先对评价指标进行无量纲化处理。评价指标的无量纲化处理实质是将评

5、价指标的原始值转化为评价值的过程。假定我们所研究的定量指标的实际值转化成不受量纲影响的指标评价值时，二者之间呈线性关系，指标数实际值的变化引起指标评价值一个相应的比率变化。利用隶属函数，构造下列无量纲化函数：　　2、指标权重确定的数学模型。在多级模糊综合评价中，权重值的确定直接影响着综合评价的结果，权重值的变化会引起被评对象优劣程度的变化。因此，科学地确定指标权重在多级模糊综合评判中举足轻重。企业核心竞争力评价指标体系具有多级结构的特点，同时在评价指标体系中，为准确、综合地反映企业的综合发展能力，必须将定性指标与定量指标综合考

6、虑，有机地结合。层次分析法对于含有定性、非量化因素的评价问题，可以统一处理综合评价中的定性和定量因素，通过专家的判断和选择，对评价指标的重要性程度进行量化、排序，计算也简便。所以，多级结构层次分析法较为适合于确定企业核心竞争力评价指标的权重。　　（1）构建指标权重的判断矩阵。指标体系建立后，上下层次指标间的隶属关系就被确定了。为了比较科学、准确的确定各指标的权重，使层次分析用到的数据具有较高的权威性和可靠性，需要考评专家小组对同一层次指标进行模糊评价，两两比较。为了将比较判断定量化，层次分析法引入见表2所示的1-9比率标度法，

7、并写成矩阵形式，即构成所谓判断矩阵a=（aij）m×n。　　（2）计算指标权重。计算各层元素对系统目标的合成权重，并对此进行总排序，以确定递阶结构图中最底层各个元素在总目标中的重要程度。　　（3）计算判断矩阵a的最大特征值λmax，并进行一致性检验。将计算出的最大特征根λmax导入公式进行一致性检验，并通过。具体公式如下：　　r·i的取值范围见表3。（表3）　　如果c.r＜0.1，则n阶判断矩阵a的一致性可以接受。　　（4）指标权重的综合排序向量。根据各位专家给定的判断矩阵，依次计算各目标层指标的权重向量，然后对所有专家给出的

8、权重向量进行综合处理，计算指标体系中对于各目标层指标的综合排序向量。采用几何平均综合排序向量方法对多个判断矩阵进行计算，得到权重的综合排序向量。出于理论分析及实际应用的目的，企业核心竞争力的评价需要有一套量化的指标体系，考虑到企业核心竞争力的评价具有模糊性和主观性的特点，量化