知识密集型服务业价值创造能力评价探究

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1、知识密集型服务业价值创造能力评价探究摘要：首先介绍了两种评价方法：层析分析法和模糊综合评价法；接着遵循评价指标体系的设置原则，依照不同的层次结构，构建了知识密集型服务业的价值创造能力评价体系；最后运用层次分析和模糊综合评价法对某电子商务企业进行了实证研究，并对评价结果进行了分析。为知识密集型服务业在提高价值创造能力方面指出了努力的方向，并为后续相关研究提供借鉴。Abstract:Firstlytwokindsofevaluationmethodsanalytichierarchyprocess(AHP)andfuzzycomprehe

2、nsiveevaluation(FCE)areintroduced.Thenfollowingtheestablishmentprinciplesofevaluationindexsystem,accordingtothedifferentlevelsofstructure,thispaperconstruetstheevaluationsystemofvaluecreationabilityofknowledge-intensivebusinessservice(KIBS).FinallyusingbothAHPandFCE,thi

3、spapercarriesoutanempiricalresearchononee-commerceenterprise,andmakesananalysisoftheevaluatingresult・ThisresearchpointsoutthefuturedirectionsforKIBSenterprises^improvementofvaluecreationability,andprovidesreferencesforthesimilarfollow-upresearches.关键词：知识密集型服务；价值创造；评价指标体

4、系；层次分析；模糊评价Keywords：KIBS；valuecreation；evaluationindexsystem；AHP；FCE中图分类号:F719文献标识码：A文章编号:1006-4311(2012)29-0005-040引言当前国内外学者对知识密集型服务业的研究主要集中在如下方面：知识密集型服务业的定义、分类［1］、创新［2］、集群［3］、实证研究［4］［5］等。而在某种程度上来讲，服务价值共创能力可谓是知识密集型服务企业的核心竞争能力，直接决定了企业区别于其竞争对手的关键能力。通过全面评价服务价值创造能力，使企业能够发现

5、自身在价值创造能力方面的总体水平以及每一部分的优、劣势，以便采取相应的改进措施，从而提高整体服务效率和客户满意度。1评价方法知识密集型服务企业的价值创造能力受多种因素影响，因此构建指标体系时需要从多维度考虑，才能客观评价企业价值创造能力。本文采用层次分析法来确定其指标体系各层权重，结合模糊评价方法进行评判。1.1层次分析法层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP）,是用于处理有限个方案的多目标决策方法。其基本方法是建立层次结构模型。通过对不同目标两两比较后的结果填入判断矩阵，求解判断矩阵的特征值和特征向

6、量，然后确定各目标重要性的加权系数。1.2模糊综合评价法模糊综合评价（FuzzyComprehensiveEvaluation,简称FCE）是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其评价结果是以一个模糊集合来量化说明［6］。进行模糊综合评价时，采用专家调查法，方法是制作专家评分调查表，对每一具体评价对象的每项指标根据专家经验进行认定，统计多位专家调查表情况得到各个因素对应等级的频数，经过归一处理，得到各个因素对应等级的隶属度,从而得到单因素评价矩阵，即隶属度二（认为因素i属于第j评语的人数）/（参加评定的专

7、家总人数）。2评价指标体系的构建综合考虑知识密集型服务业的特点，根据评价指标的设置原则（科学性、整体性、操作性、可比性、定性与定量结合），在现有文献的基础上，并结合一些访谈专家的意见，构建知识密集型服务企业的价值创造能力的评价指标体系，层次如下：2.1目标层即最高层次，为价值创造能力（A）o2.2准则层目标层分解为3个子系统层：价值实现程度（A1）、服务交互能力（A2）和基本保障能力（A3）,如图1所示。2.3主题层分别将各准则层分解为若干个主题：价值实现程度由财务绩效水平（B1）、顾客忠诚度（B2）、顾客满意度（B3）3个主题构成；

8、服务交互能力由扩展性（B4）、顾客价值性（B5）、独特性（B6）、关联性（B7）4个主题构成；基本保障能力由知识与技能技术水平（B8）、组织结构水平（B9）、服务管理与文化水平（B10）3个主题构成。2.4指标层指标层由