地方性房地产企业知识更新能力评价指标体系的构建

2021-06-21 03:26杨曼曼苏义坤杨燕炜东北林业大学黑龙江哈尔滨150040
安徽建筑 2021年6期
关键词:主观性指标体系指标

杨曼曼,苏义坤,杨燕炜 (东北林业大学,黑龙江 哈尔滨 150040)

0 引言

知识更新是地方性房地产企业持续获得竞争优势的关键,是实现企业盈利发展的突破口和着力点,企业知识更新能力已成为决定地方性房地产企业生存和发展的关键要素。因此,客观评估知识更新能力,合理地构建评价指标体系尤为关键,从而保证企业知识资源有效利用最大化实现企业经济战略发展目标。

目前,国内外学者最普遍的做法是基于知识生态学理论,从知识迭代、知识团队、知识共享等角度研究知识动力学机制及知识更新的演化,C Wang等则是基于知识动态调度决策系统采用Q学习算法实现知识系统智能化知识更新;在评估指标体系方面,学者们从协同创新、知识整合、技术能力、人力资源等角度构建知识相关指标体系;在指标体系优化方面,有模糊评价、主成分分析、层次分析、回归分析等主观性较强的方法,也有熵值、灰色关联分析等可降低指标体系优化主观性的方法。但在指标体系设立方面,知识更新能力评价指标体系的构建尚未引起学术界的重视,因而本文对地方性房地产知识更新能力评价指标体系的建立进行研究。

1 评价指标体系构建

1.1 评价指标体系构建原则

良好的指标体系应该能充分衡量企业知识更新能力的现状,在构建地方性房地产企业知识更新能力评价指标体系过程中应遵循以下原则。

①科学规范性原则:为使各个层面知识结构能得到真实客观的反映,指标体系确立时要尽最大可能遵照科学性原则;规范性则能保证指标的实用可行。

②实用可操作性原则:确立评价指标体系要充分考虑到客观实际,指标体系的内容要贴合实际,指标的数目要适中利于操作。

③系统性原则:各组织之间相互影响,相关性较强,不仅要做到指标之间具备一定逻辑关系,还能从不同侧面反映企业知识更新总体情况。

④可预测性原则:设立的评价指标除了能真实反映企业知识更新现状之外,还要能通过指标体系对其未来发展作出推测。

⑤定性与定量相结合原则:地方性房地产企业部分情况只能通过定性指标进行描述,还应加入定量指标进行衡量,两者相互补充、相辅相成。

1.2 评价指标体系来源

结合地方性房地产企业知识管理和实施现状并分析大量文献,本文拟从五个维度构建地方性房地产企业知识更新能力评价指标体系,分别是知识管理能力、组织学习能力、员工知识水平、知识整合能力以及技术能力。

2 地方性房地产企业知识更新能力评价指标的筛选

初步建立的指标体系可能存在相关性高且独立性不强的指标,进行指标筛选时需要考虑到以下4点:①初建指标的有效性;②各个指标的重要度;③指标之间的相关程度;④指标之间的鉴别力。

2.1 初建指标的重要度分析

为筛选出真正有效的指标,本文采用专家会议咨询法,对初建指标进行重要性分析是确保指标科学有效的基础。每位专家都有丰富的知识管理研究的工作经历或有关知识管理的实践经验,充分了解对企业进行知识更新的需求程度。

为了降低专家个体对选取指标的主观性影响,需在此基础上进一步进行指标选取。

当自然数s满足sd+r=30(0≤r≤d)时,那么第i(1≤i≤K)位专家选取指标的过程结束,得到s个子集,接下来对初建指标的重要程度进行计算。

表1 地方性房地产企业知识更新能力评价指标集及内容

可能会存在一种情况,某一指标一直未被选中,那么可以采用下述方法进行计算:

2.2 指标的相关性分析

在进行指标的相关性分析之前需要对各评价指标的实验数据进行无量纲化处理,本文选用极值处理法对矩阵中的数值进行标准化处理,公式如下:

对矩阵Q 中的数值进行计算得到:

将指标与其余n-1个指标的相关程度定义为复相关系数,记为p。

在计算C 时有:

2.3 指标的鉴别力分析

本文基于变异系数来确定指标的鉴别力:

变异系数越大,该指标越容易区分;反之,区分度越差。

2.4 基于指标重要度、相关性和鉴别力的指标筛选

以往的研究忽视了各评价指标间相互关联程度上的差异性,基于上面对指标重要度、相关性及鉴别力的分析以及计算得到的各个数值,确定最终筛选系数H:

式中:0≤p≤1,p表示评估者对指标相互独立性的偏好程度,一般情况下取0.5,通过比较H的值进行筛选,H的值越小,指标越该被删掉,确立评价指标如下。

3 评价指标权重确定

根据相关文献,采用粗糙集赋权的方法可有效降低专家主观性影响和以往传统计算方法的主观性,根据属性重要度确定指标权重。地方性房地产企业知识更新能力评价指标体系是一个多属性的决策信息系统S={U,A,V,f},其中U是论域,U={1,2,···,i,···,m}为m个对象组成的集合,且m≥1;A=C∪D,其中C为条件属性集合,D决策属性集合,且C∩D≠∅;V为属性值的集合;f:U×A→V是一个信息函数,指U中每一个对象的属性值(即第i个评价对象关于指标a的评分值)。

表2 地方性房地产企业知识更新能力评价指标体系

以指标体系中员工知识水平下的二级指标C~C为例进行专家打分,将员工知识水平等概率离散为5个等级:很低、较低、一般、较高和很高,分别对应[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]5个分数段,其余几个指标同理。此时C为员工知识水平下的三级指标,C={c,c,···,c},c∈C(1≤i≤n)为某一个指标,D表示对员工知识水平的影响程度,D={d,d,···,d}为某一决策属性,d∈D(1≤j≤m)记c相对于C的属性重要度为:

考虑到系统中属性C自身的重要程度,结合文献,

令C=C-{C},C=C-{C},则

表3 评价指标重要度及权重

4 结论

地方性房地产企业的知识更新是一个动态变化的过程,构建知识更新能力评价指标体系是评价知识更新能力的前提。本文采用理论与实际相结合的方法,结合指标的重要度、相关性及鉴别力分析建立了5个维度、22个指标的地方性房地产企业知识更新能力评价指标体系,为降低专家个体主观性对评价结果的影响,采用粗糙集赋权法确定权重,为建立地方性房地产知识更新能力评价模型提供参考。

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