摘要：为进一步提高企业知识管理绩效评价的有效性，在分析现有指标权重求解算法缺陷的基础上，提出一种新的评价指标权重求解算法，构建了一套新的物流企业知识管理绩效评价指标体系，采用定性分析和定量计算相结合的方法对物流企业知识管理绩效进行仿真测评。算例分析结果表明了新方法的有效性。

关键词：知识管理；绩效评价；模糊数学；权重

中图分类号：F275       文献标识号：A

1 引言 

二十一世纪信息经济时代，知识管理如今已成为企业提升核心竞争力的重要途径之一。企业通过对内部知识和外部知识的管理和利用，开发、挖掘知识资源的内在潜力，以增强组织创造价值能力的一种过程^[1-5]。学术界对知识管理的研究是从二十世纪九十年代后期开始的，其中对企业知识管理绩效的研究则处于刚起步阶段，部分学者对此进行了一定程度的研究。如李顺才（2001）^[5]运用多层次灰关联分析法来评价企业的知识存量；王军霞（2002）^[6]将复合DEA方法运用到企业知识管理绩效评估的测试过程中；黄立军（2002）^[7]从项目管理功能、通信与协作能力等几个方面构建了一套指标体系，进行了企业知识管理系统的评价研究；朱启红（2003）^[8]建立了基于人工神经网络的企业知识管理评价模型，具有一定的创新性。但不足在于指标的选取不够全面，另外，样本需求量较大，方法的现实操作性不强；刘希宋（2004）^[9]从技术水平、劳动生产率、盈利能力、顾客满意和竞争地位等五个维度，构建了单因素评价矩阵并以此建立了知识管理实施效果评价模型，具有一定的应用价值，不足在于指标体系的构建不够合理。综合以上分析可知，现有的研究成果对于企业知识管理的实践具有一定的指导意义与应用价值，但还存在以下不足：一是指标体系的构建缺乏理论支持，指标选择不够合理；二是所采用的权重求解算法过于复杂，可操作性不强。三是缺乏定性研究与定量研究的紧密结合，论证过程的科学性有所欠缺。四是专门研究物流企业知识管理绩效的文献尚不多见。作者在充分吸收现有研究成果价值的基础上，提出了一种新的权重求解方法，并对知识管理绩效评价指标体系进行梳理与调整，删除不够合理的指标，同时采纳一些新的评价指标，并结合简易的算法进行了算例分析。

2 物流企业知识管理绩效评价体系与方法

2.1  知识管理绩效评估指标体系的设计原则 

（1）系统性原则。指标的设计应体现出逻辑关系,即能把企业的知识管理过程作为一个整体进行分析和研究，各个影响因素都应兼顾，力求评价结果可信度。

（2）层次性原则。指标之间不能互相隶属，不能将不同方面的内容纳入同一指标，各个指标之间也不能有交集，否则其中任何一个错误都会引起评价结果的偏差。

（3）细分性原则。指标的含义不能过多，或过于复杂，否则，将会导致不同的评审者对指标的内涵产生不同理解，另一方面也会给实际操作过程中的指标取值带来困难。