基于AHP-QFD的产业竞争情报需求识别方法研究*

石海林 许明金 李维思 周海球 魏 巍 邬亭玉

(湖南省科学技术信息研究所 长沙 410000)

情报工作一般都是由需求驱动开展，正如我国情报专家包昌火指出的那样: “需求是情报的第一驱动力。”[1]美国情报专家简·荷灵也认为情报需求识别是情报工作的基准和最重要环节，他认为情报研究者应该花40%以上的时间来定义情报需求问题[2-3]。产业竞争情报作为一种典型的情报工作，主要服务于产业链中的企业、政府部门、协会组织、产业技术研究院等客户，第一要务也应该是开展情报需求识别，将客户需求转换为具体的情报问题或情报任务，确保所执行的情报任务能解决客户决策面临的情报问题，精准满足客户的需求。由于不同客户对情报产品的需求具有较大差异性，识别不同客户的情报需求和关键情报任务成为了开展产业竞争情报实践的基础和前提。

1 研究综述

1.1 产业竞争情报研究综述

产业竞争情报是为产业战略服务的情报活动，在产业竞争中发挥着“耳目”“尖兵”和“参谋”的作用[4]。据查阅相关文献，发现国外学者对产业竞争情报研究相对较少，在竞争情报理论研究方面大多集中在企业竞争情报领域[5]；国内产业竞争情报作为竞争情报的重要分支，近年来学术界研究比较活跃，陈峰等是较早提出产业竞争情报概念的学者。陈峰认为产业竞争情报是指围绕一个特定区域内特定产业为获取竞争优势开展的竞争情报理论方法研究及其实践工作的总和[6]。王戴尊、刘光宇、吴琼、陈思、位志广、郑荣等分别基于不同理论方法和研究视角开展了产业竞争情报分析框架和模式系统研究。王戴尊等将产业竞争情报理论融入产业技术预警系统，并构建了产业动态跟踪、产业监测和产业预警模块，实现了产业技术预警[5]。刘光宇等认为基于大安全格局的生物医药产业国际竞争已跃升为大国之间的正面对抗领域，应把国家安全意识贯穿于生物医药产业整个链条[7]。吴琼基于产业链理论,对老年智能可穿戴设备产业链上中下游的竞争情报进行分析，提出产业竞争情报应重点关注关键技及养老市场对产品的需求[8]。陈思等构建了包括服务主体、对象、内容、方式和流程的产业竞争情报服务模式，并探索了基于技术链的产业技术竞争情报服务模式[9]。位志广等梳理了产业竞争情报服务模式研究方法，并运用内容分析法分析研究趋势及主流方法[10]。郑荣构等构建了产业竞争情报的智慧服务理论分析框架，分析了供给主体、服务产品与内容、服务平台、服务参与群体、服务规则和系统协作关系[11]。

综上所述，学者对产业竞争情报研究主要包括有分析框架、服务模式、必要性、意义等方面，通过基于不同理论、方法、范式、模型建立包括服务主体、对象、内容、方式和流程的产业竞争情报分析框架，帮助情报用户更好地掌握市场、政策、技术、产品等情报信息。其中，产业竞争情报客户需求识别是开展产业竞争情报服务的首要任务，是产业竞争情报研究的重要内容。

1.2 质量功能配置研究综述

质量功能展开(QFD)是一种由顾客需求驱动，并将需求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量管理工具[12]。QFD方法的核心是质量屋，用直观的图表表达顾客需求与技术特征，具有直观性、适用面广、可操作性强的特点。QFD质量屋一般由屋顶、天花板、左墙、右墙、地板等部分组成，如图1所示。左墙表示客户需求及其重要度；天花板表示产品设计要求；房顶表示产品设计要求之间的关系；房间表示顾客需求与产品设计要求之间的相互关系；右墙表示市场竞争能力评估；地板表示产品设计要求的重要度；地下室表示技术竞争能力评估。QFD质量屋可以根据产品质量功能展开流程的实际需要进行适当简化。

图1 QFD质量屋

目前，运用QFD方法模型开展产品开发质量控制的研究成果很多。李晓杰等结合QFD方法构建了用户需求与质量特征的质量屋模型，获得更能有效实现产品功能的设计要素，创新了产品设计的流程[13]。金宵等通过集成QFD与TRIZ方法，识别出了燃气轮机机闸装配需改进的关键技术参数[14]。吕锋等基于关键顾客需求与对应技术措施间关系，构建了滚动轴承质量改进质量屋，改进了滚动轴承产品质量、提升了顾客满意度[15]。开展QFD方法及模型研究主要应用于产品开发设计阶段，可有效提高产品的质量水平。

在图书情报领域，应用QFD方法开展相关研究还比较少。雷帅等运用QFD构建了任务驱动的国防科技战略情报研究能力评价模型，提出任务驱动的国防科技战略情报研究能力评价方法[16]。徐瑞芳结合Kano和QFD对高校图书馆移动服务用户需求进行了深入分析，将各项用户需求转换为移动服务设计或改进过程中的技术特性指标，通过QFD分析计算出各项技术特性的相对重要度[17]。熊海强通过QFD模型和调研数据，开展了专利情报的需求程度和规范化分析研究，构建了基于专利情报的专利管理体系[18]。在图书情报领域，QFD主要应用于将客户需求转化为具体的技术特征或开展能力评价模型构建，可有效识别出关键任务或重要能力。

综上，QFD方法模型最开始是应用于开展产品开发过程的质量控制，近些年在图书情报领域竞争策略识别和能力评价领方面有所应用，并取得较好的效果，但是在产业竞争情报需求识别方面，尚没有学者采用QFD理论开展识别方法研究。

1.3 产业竞争情报需求研究综述

近年来国内产业竞争情报需求研究领域学者主要有陈峰、王娟娟、赵筱媛、邢宪光、王超等，为产业竞争情报需求研究初步探索了可行的技术路线，奠定了较坚实的理论基础。陈峰以半导体产业为例，对美国对华技术出口限制的产业竞争情报用户需求、情报供给重点等开展了研究[19]。王娟娟构建了基于经济学的产业竞争情报需求模型，提出应针对不同的机构提供符合其竞争情报需求内容和需求量的产业竞争情报[20]。赵筱媛以调查问卷的形式对国内企业的产业竞争情报需求情况进行调查，将产业竞争情报分为技术竞争情报、竞争对手情报、市场竞争情报与政策法规情报四大类，可为竞争情报供给机构提供参考[21]。林志华采取抽样和问卷调查方式，对杭州金融小镇产业竞争情报需求现状进行了分析，并提出开展产业竞争情报服务的策略议[22]。王超基于产业创新链理论对产业创新链的基础研究、应用研究、转移转化、商品化、产业化开展了产业竞争情报需求分析，构建了基于产业创新链的产业竞争情报服务策略，并以国内基因工程疫苗产业为例，对提出的服务策略进行验证[23]。

综上所述，产业竞争情报需求研究主要涉及需求问题定义、需求调研、需求分类、识别途径、供需模型等方面，大多为产业竞争情报需求研究重要性及意义论证研究，开展产业竞争情报客户需求具体识别方法的研究比较少。情报需求从认知视角来看，是指认知的不充分、不协调，是一种知识结构缺陷; 从需求视角来看，指为实现情报用户的真实目标，帮助用户解决认知问题所需的情报[24]。在产业竞争情报的研究和服务实践中，我们发现客户有时并不太清楚自己真正需求什么样的情报，客户大多是从目标出发提出需要哪些方面的情报产品，但是由于缺少对产业竞争情报内涵的深入理解，他们所表达的需求和决策真正所需的情报往往存在偏差，如果直接以客户表达的需求作为情报任务，可能会出现情报任务无法满足决策需求，导致情报不能很好地为产业发展起到“耳目”“尖兵”“参谋”的作用。因此在产业竞争情报实践中探索标准化、流程化的情报需求工程化识别方法，弥补情报用户认知结构的缺陷，准确识别客户真正目标的情报需求，梳理用户解决认知问题所需的关键情报任务，是开展产业竞争情报服务的第一要务，也是提高产业竞争情报服务质量的关键。

2 研究框架设计

本研究主要综合应用QFD及层次分析法(Analytic Hierarchy Prcess，简称AHP)，构建以客户需求为导向的产业竞争情报客户需求及关键情报任务的识别模型，建立客户需求与情报任务之间的多维映射关系，通过AHP-QFD模型计算得到关键情报任务的重要度及排序，最终识别出满足客户需求的关键情报任务。

图2 研究框架设计

研究思路和步骤。研究框架如图2所示。a.客户需求产品：通过文献调研、问卷调研识别出情报客户，通过开展客户访谈和文献调研，识别重点客户的主要情报需求产品；b.客户需求权重：通过问卷调研，开展客户需求重要度专家评分，运用层次分析法计算得到以面向客户需求的情报产品重要度；c.需求-任务关系矩阵：开展QFD分析、专家评分、问卷调研方法，为每一项情报任务与每一个情报需求之间的关系赋值，建立客户需求与情报任务之间的关系矩阵；d.情报任务重要度：通过AHP-QFD加权评分法计算得到每项情报任务的综合重要度、相对重要度及排名；e.通过情报任务重要度排序确定满足客户需求的关键情报任务。

2.1 客户需求与情报任务

2.1.1客户需求

产业竞争情报客户需求是从情报客户视角出发，通常是与产业相关的信息监测、分析报告以及战略研究报告等，如客户需要“产业基础信息”“产业动态信息”“产业专题研究报告”“产业发展战略研究报告”等信息或情报产品[25-26]。“产业基础信息”主要是基于文献资料数据资源整理得到的本底情报，是开展竞争情报服务提供的基础产品[19]。“产业动态信息”则为追踪本产业领域内企业、市场、政策、技术等方面的最新动态，并可以为产业竞争情报客户提供相关发展建议。“产业专题研究报告”则根据客户所属产业领域，结合产业情报分析师在本领域的专业知识，对产业领域某一特定问题开展深入的专项分析，如专利预警分析、竞争态势分析、技术预见等专题研究。“产业发展战略研究”主要在深入分析产业发展趋势、现状及存在问题的基础上，对产业发展的总体思路、发展原则、功能定位、战略布局、对策措施、政策保障等开展研究。

2.1.2情报任务

产业竞争情报任务是从情报供给方视角出发，通常是情报监测或分析的具体对象，主要包括收集“技术竞争情报”“竞争对手情报”“市场竞争情报”与“政策法规情报”等4大类情报任务[21]，从而每个大类情报任务又可以分为具体的小类情报任务，更加明确情报任务执行的范围和对象。在产业竞争情报实践中，“技术竞争情报”可以进一步划分为产业技术情报、产业共性技术情报、国内外替代技术情报、国内外竞争对手专利情报、国内外产业技术专利情报等，“竞争对手情报”可以进一步划分为国内外直接竞争对手和国内外潜在竞争对手动态信息，“市场竞争情报”则可以划分为国内外目标市场商情、国内外市场竞争态势等，“政策法规情报”则主要包括国内外相关政策法规分析与解读等。大类及小类情报任务思维导图见图3所示。

图3 产业竞争情报任务需求思维导图

2.2 需求权重和关系矩阵

QFD模型中产业竞争情报的客户需求评分标准模糊且主观性较强，导致计算结果的准确度不高，降低了顾客的满意度。为克服这一缺陷，在QFD分析框架中引入了层次分析法。主要包括三个步骤：首先建立目标层、准则层和方案层的递阶层次结构，然后构建面向客户需求的判断矩阵，最后开展层次单排序及一致性检验。

建立产业竞争情报的客户需求判断矩阵B=(bij)n×n。将“产业基础信息”“产业动态信息”“产业专题研究”“产业发展战略研究”等客户需求的重要度进行两两比较，通过专家咨询，确定客户需求矩阵:B=(bij)n×n，然后根据判断矩阵求得权重向量Wb=(b1，b2，…，bn)，且计算出λmax、CR，开展一致性检验。若通过一致性检验，则n个客户需求权重分别为b1，b2，…，bn。

建立产业竞争情报客户需求与任务的关系矩阵。客户需求与情报任务之间的关系可用矩阵R=(rij)n×m表示，n表示客户需求项数，m表示情报任务项数，rij表示需求j与任务i的相关程度，rij一般采用1、3、5、7、9等五级量纲表示。相关程度分值通过向产业领域技术专家、战略专家、管理专家以及情报专家开展问卷调研和专家打分等方式确定。

2.3 关键情报任务识别

情报分析正走向强调以数据为中心、以计算为手段的分析思想，运用计算方法和计算工具辅助分析人员识别关键情报任务[27]。在得到了产业竞争情报的客户需求权重，建立客户情报需求与情报任务之间的关系矩阵后，即可建立产业竞争情报客户需求与情报任务的AHP-QFD质量屋。AHP-QFD质量屋左墙为客户需求及重要度，AHP-QFD质量屋天花板为情报任务，AHP-QFD质量屋房间则代表客户需求和情报任务之间的相关程度，用Rij表示，可根据客户和专家问卷评分赋值，赋值越大表示客户需求和情报任务之间的相关程度越高，赋值越大则表示相关程度越低。情报任务绝对权重(QWj)等于每项情报任务对应客户需求的权重(Wi)乘以客户需求与情报任务的相关程度(Rij)之和，见公式(1)所示。相对权重(QRWj)则等于绝对权重(QWj)的标准化数值。

(1)

式中，Wi表示第i个客户需求的重要度(i=1，2，…，n)，n表示客户需求的总数。QWj为情报任务的重要度(j=1，2，…，m)，m表示情报任务的个数。通过完成客户需求与情报任务之间的AHP-QFD矩阵模型计算，即可得到情报任务的重要度大小，得到情报任务优先级排序，从而可识别出满足客户需求的关键情报任务。

3 案例分析：以湖南省工程机械产业为例

3.1 湖南省工程机械产业情报需求与情报任务

湖南省工程机械产业竞争情报客户主要有工程机械主机企业、上游配套企业、地方政府机构、共性技术研究院所等。工程机械产业情报不同客户对情报的需求各有侧重，主机企业的情报需求主要有“产业动态信息”“产业专题研究”等，上游配套企业的情报需求主要为“产业基础信息”“产业动态信息”“产业专题研究”等，地方政府机构的情报需求则主要是“产业专题研究”“产业发展战略研究”等，共性技术研究院所的情报需求则为“产业动态信息”“产业专题研究”等。本案例以满足产业竞争情报上述四类主要客户为目标，因此客户对情报产品需求主要是面向工程机械产业的“产业基础信息”“产业动态信息”“产业专题研究”“产业发展战略研究”等四类产品。

湖南省工程机械产业情报任务也是从情报供给方视角出发，通常是情报监测或分析的具体对象，主要包括收集“技术竞争情报”“竞争对手情报”“市场竞争情报”与“政策法规情报”等4个大类情报任务[21]，每大类情报也可以分为如图3所示的各小类情报任务。

3.2 客户需求权重确定

建立以湖南省工程机械产业竞争情报客户需求重要度为目标，以基础信息、动态信息、专题研究、战略研究为准则层，以“产业基础信息”“产业动态信息”“产业专题研究”“产业发展战略研究”4类情报产品需求为方案层的递阶层次结构；然后建立面向客户需求重要度的判断矩阵B=(bij)n×n，通过咨询4位产业相关领域专家，包括一位技术专家、一位战略专家、一位管理专家以及一位情报专家，将湖南省工程机械“产业基础信息”“产业动态信息”“产业专题研究”“产业发展战略研究”4类情报需求的重要度打分并进行两两比较，最终确定客户需求判断矩阵如表1所示。

表1 客户需求重要度判断矩阵

建立判断矩阵B=(bij)n×n，

最后开展层次单排序及一致性检验。根据判断矩阵求得权重向量Wz=(0.094，0.156，0.434，0.316)，且λmax=4.127，CR=0.047，通过一致性检验。所以，以面向客户需求的情报产品重要度两两比较得出的权重如下：产业基础信息为0.094，产业动态信息为0.156，产业专题研究为0.434，产业发展战略研究为0.316。

3.3 关键情报任务识别

在求解得到湖南省工程机械产业竞争情报客户需求的权重后，即可建立工程机械产业竞争情报客户需求与情报任务质量屋。AHP-QFD质量屋的左墙为客户需求及权重，AHP-QFD天花板为情报任务，AHP-QFD房间为客户需求和情报任务之间的关系(Rij)，反应了客户需求和情报任务之间的强度关系。从而构建出一个4×18的产业竞争情报AHP-QFD质量屋，并邀请了18位湖南省工程机械产业相关领域专家(其中4位技术专家、4位战略专家、5位管理专家及5位情报专家)，通过问卷和座谈的方式对质量屋中房间内的相关程度进行打分。为简化情报任务和客户需求的关系矩阵表达以及扩大情报任务综合重要度之间的差距，关系程度rij采用1，5，9等三级量纲表示，分别代表弱相关、较相关、强相关，分别用△、○、●表示；若不相关赋0分，用▲表示。最后根据公式(1)进行质量功能配置，计算得到情报任务的重要度总分(绝对权重)、相对重要度(相对权重)及其重要度排名，如表2所示。

表2 情报需求与情报任务AHP-QFD质量屋

从产业竞争情报客户情报需求出发，识别出关键情报课题并形成关键情报任务是产业竞争情报实践中十分需要的[28]。通过以上AHP-QFD模型计算可得到重要度总分排序，重要度总分排名前5的情报任务关键情报任务，分别为“产业技术情报”“国外直接竞争对手动态”“国内产业技术专利情报”“国外目标市场商情”“国外市场竞争态势”“国内市场竞争态势”(“国内市场竞争态势”与“国外市场竞争态势”重要度并列第5)，其中属于“市场竞争情报”大类的关键情报任务有3项，属于“技术竞争情报”大类的关键情报任务有2项，属于“竞争对手情报”大类的关键情报任务有1项，属于“政策法规情报”大类的关键情报任务为0项。重要度排名第6至第10为情报客户较为关注的情报任务，包括“国内竞争对手专利情报”“产品技术情报”等；重要度排名第11至第17为情报客户一般关注的情报任务，包括“国内潜在竞争对手动态”“国内替代技术情报”等。通过开展关键情报任务识别与分析，可以得出如下结论:

情报任务重要度排第1、第3分别为“产业技术情报”“国内产业技术专利情报”，均为“技术竞争情报”大类。可见湖南省工程机械产业情报客户对产业共性技术情报的需求非常强烈，这与当前湖南省工程机械产业正处于智能化、电动化、绿色化转型升级阶段有关，企业等情报客户对智能赋能、清洁能源应用、节能减排等前沿技术，以及工程机械可靠性、耐久性、减震降噪、节能减排、轻量化、关键零部件、智能产品应用等产业共性技术的发展动态、前沿技术应用和市场反馈等信息特别关注；同时情报客户对产业技术专利情报仍然颇为关注，通过产业技术专利情报侦查潜在对手技术动态，判断竞争对手在共性技术方面的创新动向，从而推断其产品布局、技术创新、竞争战略等重要情报信息，也是客户极为关注的关键情报任务。

重要度排第2、第4、第5分别为“国外目标市场商情”“国外直接竞对手动态”“国内市场竞争态势”“国外市场竞争态势”等国内外市场情报。当前湖南工程机械产业除了关注国内市场竞争态势，对国外市场商情、竞争对手、竞争态势等海外市场情报也极为重视。近年来湖南省工程机械产业规模排名全国第一，但企业的视野并没有局限在国内市场，而是积极地参与到海外市场竞争。目前湖南省工程机械企业与卡特彼勒、小松等国际巨头相比，在市场规模、技术创新、品牌影响力等方面尚存在一定差距，情报用户对国外直接竞争对手技术布局、主要市场的商情与动态等情报关注度较高，同时海外目标市场的重点企业竞争态势、各自的市场份额，也是湖南工程机械产业拓展海外市场必不可少的情报。通过建立AHP-QFD分析模型识别出国外目标市场商情、国外直接竞对手动态、国内外市场竞争态势等关键情报任务，比较符合湖南工程机械产业大力“抢滩”世界市场、“抱团出海”等战略态势[29]。

4 结论与展望

产业竞争情报需求分析是产业竞争情报研究首要任务。如何立足产业竞争情报目标客户的情报需求，弥补情报用户认知结构的缺陷，精准识别出情报关键任务，是开展产业竞争情报需求研究的关键。本文通过构建产业竞争情报客户需求与情报任务的AHP-QFD模型，运用层次分析法计算面向客户需求的情报产品重要度，并结合专家评分建立需求-任务关系矩阵，通过AHP-QFD加权评分法计算得到情报任务的综合重要度、相对重要度及排名，创新性地将客户情报需求通过标准化、流程化的质量功能展开转化为关键情报任务，形成了工程化思维的情报需求开发范式，从而有效解决了产业情报客户、产业情报专家、企业管理与战略专家等对情报需求和情报任务理解上存在分歧的问题。通过构建AHP-QFD分析模型，聚集不同领域专家智慧，可显著提高客户情报需求识别的准确度和关键情报任务识别的质量，对产业竞争情报实践具有一定的理论指导意义。

准确把握客户对产业竞争情报的需求与规律，对有效开展产业竞争情报服务和提升情报服务质量至关重要。然而在实践中影响产业竞争情报客户需求的因素较多，而且不同客户的需求维度和侧重点都不一样，如何为不同客户提供个性化的产业竞争情报服务，确保执行的情报任务正好解决了客户的情报需求，这是产业竞争情报从业者所希望的。如何保证产业竞争情报服务活动能精准击中客户决策中面临的痛点与疑难问题，这需要我们在产业竞争情报实践中进一步深入研究和总结。