基于模糊综合评价法的知识型企业隐性知识管理绩效评价研究

基于模糊综合评价法的知识型企业隐性知识管理绩效评价研究

论文摘要

知识型企业是一种新型的组织形态,其特殊性表现在它以知识这种特殊资源作为其建立和成长的基本条件,它具有高知识存量,以知识的加工、创造及应用为主要活动。知识作为经济发展中的第一战略资源,已成为企业最重要的投入要素和核心资产,尤其是隐性知识资源,很容易被人们所忽视,但它却是企业获取竞争优势的关键,是企业创造新知识的源动力。建立良好的隐性知识运行机制和管理模式,维护和提升企业核心竞争力是每一个企业都面临的巨大挑战。而企业隐性知识管理的效果如何,需要一个绩效评价体系进行检测。因此,重视并研究知识型企业的隐性知识管理,构建科学的知识型企业隐性知识管理绩效的评价模型,探求提高知识型企业隐性知识管理绩效的路径,具有十分重要的理论和实践意义。目前对隐性知识管理绩效评价的研究不多。国外一些专家已开始意识到绩效评价的重要性并做了一些研究,很多公司也陆续对企业隐性知识管理状况展开了测度:国内目前还处于初始阶段,大多停留在对隐性知识管理理论层面的研究,定量研究和实证研究甚少。鉴于此,本文首先总结梳理了国内外隐性知识管理理论及知识管理绩效评价相关研究,对知识型企业和知识型员工作了界定,提出了知识型企业隐性知识管理绩效的特殊性;其次在参考相关研究成果的基础上,尝试建立了知识型企业隐性知识管理绩效评价的指标体系,涵盖了隐性知识管理重视度、组织结构、信息技术、企业文化建设及有效的激励机制在内的五个一级评价指标和十五个二级评价指标;再次,基于上述所建立的评价指标体系,本文用层次分析法确定了指标体系的权重分布,层次分析法的优点在于可以利用较少的定量信息,把决策思维过程数学化,从而解决多准则或无结构的复杂决策问题。然后运用多层模糊综合评价法以某高新技术企业为例,对隐性知识管理绩效评价方法作了运用,验证了本文所建立的评价指标体系和方法的合理性、有效性与可操作性;多层模糊综合评价法可以将因素集进行分类分层,一方面解决了权数难以较合理分配和因权重中权数很小而泯没大量单因素评价信息的问题,另一方面处理了因素的模糊性,将定性分析转为定量研究,使得评价结果更准确、更符合客观实际情况。最后,本文结合具体案例评价结果的分析,提出了进一步完善知识型企业隐性知识管理绩效评价的相关建议。本文立足于管理学的基本理论,力图融汇经济学、行为学、心理学、社会学、系统工程学等多学科知识,构建科学合理的知识型企业隐性知识管理绩效评价体系。但由于企业隐性知识管理绩效评价问题本身的特殊性,加之本人学术水平的有限性,本文的研究显然带有探索性和稚嫩性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 一、绪论
  • (一) 研究背景及意义
  • 1. 研究背景
  • 2. 研究意义
  • (二) 主要内容及研究方法
  • 1. 研究内容
  • 2. 研究路径与方法
  • (三) 论文主要创新点
  • 二、文献综述
  • (一) 知识型企业
  • 1. 知识型企业的概念
  • 2. 知识型企业的特征
  • 3. 知识型员工
  • (二) 隐性知识管理理论研究综述
  • 1. 隐性知识管理理论研究的渊源
  • 2. 隐性知识管理理论国内外研究现状
  • 3. 企业隐性知识管理绩效评价研究综述
  • 三、知识型企业隐性知识管理绩效评价指标体系的设置
  • (一) 知识型企业隐性知识管理绩效的特殊性
  • 1. 知识型企业隐性知识管理的特殊目的
  • 2. 知识型企业隐性知识管理的特殊流程
  • 3. 知识型企业隐性知识管理绩效评价的难点
  • (二) 知识型企业隐性知识管理绩效评价指标体系设计
  • 1. 设计原则
  • 2. 指标选取
  • 3. 各指标间的关系及评价体系构建
  • (三) 知识型企业隐性知识管理绩效评价应注意的问题
  • 四、知识型企业隐性知识管理绩效评价的方法比较与选择
  • (一) 基本评价方法简介
  • 1. 模糊综合评价法
  • 2. 层次分析法
  • 3. 神经网络模型法
  • 4. 数据包络分析法
  • 5. 灰色关联评价法
  • (二) 模糊综合评价法的选取
  • 1. 模糊综合评价法的基本原理
  • 2. 模糊综合评价法的运算
  • 3. 模糊综合评价法的优点
  • 五、知识型企业隐性知识管理绩效评价的方法运用
  • (一) 调查与数据获取
  • (二) 数据处理—多层模糊综合评价法和层次分析法的应用
  • 1. 应用层次分析法计算权重
  • 2. 应用多层模糊综合评价法评价管理绩效水平
  • (三) 评价结果分析
  • (四) 对策建议
  • 六、结论与展望
  • (一) 本文的主要研究结论
  • (二) 本研究的不足之处
  • (三) 未来展望
  • 参考文献
  • 攻读学位期间取得的研究成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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