基于信息熵的虚拟企业知识共享有效性指标权重的研究
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摘要： 本文考虑虚拟企业的特殊性，以及企业间知识共享的特征，采用基于信息熵的多因素权重分配方法对虚拟企业的知识共享有效性的各个指标的权重进行研究。该方法很好的结合了模糊聚类法和粗糙集理论，对知识的模糊性以及相关信息获取及处理的弊端都进行了修正。因此，对虚拟企业知识共享有效性指标的权重分配较传统方法更为准确可靠。
Abstract: The article taking account of the particularities of different enterprises and the characteristics of knowledge sharing between them, do research on the efficiency index of virtual enterprise knowledge sharing based on information entropy by the way of multi-factors weight distribution. The method revises the knowledge fuzzy and the abuse of informationaccessing and processing by combining the theory of rough sets with fuzzy clustering approach. Therefore, this way is more accurate and reliable than the classic way.
关键词： 知识共享；虚拟企业；有效性；信息熵
Key words: knowledge sharing；virtual enterprise；efficiency；information entropy
中图分类号：F270 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）01-0100-02
0引言
目前，国内外许多学者对知识共享做了有价值的研究,使得企业知识共享已经取得了长足的进步。例如Dixon针对面对面的知识交流与共享进行了研究[1]；Richard、Gillian等人对知识共享过程中可能遇到的障碍因素从人、技术和组织三个方面进行了论述；Wah等则对知识共享的动机进行了研究，认为薪酬、奖励对知识共享行为有积极的显著影响[2]。国内的一些学者对知识共享的研究重点则偏向于共享机制、共享风险等方面[3]，而对知识共享的有效性研究不多，尤其是虚拟企业的知识共享有效性，研究成果还不丰富。因此，如何对虚拟企业知识共享的有效性进行准确理解和评价，对于提高虚拟企业知识共享的有效性具有非常重要的意义。
1有效性及虚拟企业的知识共享
目前，管理学界对“有效性”这一概念没有定论，引用较广的有如下几个：一个是彼得•德鲁克在其《有效的管理者》中所讲的，“所谓有效性，就是使能力和知识的资源，能够产生更多更好成果的一种手段”；“有效性是指做对的事情的能力”[4]彼特•德鲁克强调的是一种可以获得效果的能力。还有就是由GB/19001质量标准的规定得出的：有效性是指完成可策划的活动并达到所策划的结果的程度的度量。特别的，质量管理体系的有效性则是指通过完成质量管理体系所需的过程（或活动）而达到质量方针和质量目标的程度。[5]这个定义注重的是目标的实现程度。而有效性涉及到效果和成本两方面,可以从知识共享的效果和成本两个方面来衡量虚拟企业知识共享的有效性,以低成本较好的实现企业目标就意味着虚拟企业的知识共享是有效的。传统企业的知识共享主要是企业内部的，而虚拟企业的知识共享既有企业内部的又有企业间的。虚拟企业的内部知识共享与传统企业差别不大，本文主要研究虚拟企业中跨组织的知识共享的有效性。
虚拟企业的知识共享有效性难以根据传统的研究方法来进行准确的评价的。本文采用的基于信息熵的多因素权重分配方法是模糊聚类方法和粗糙集理论的结合。由模糊聚类理论可知，该理论在处理信息时没有任何系统信息的损失，但无法提供基于客观信息的系统各属性的权重，并且运用模糊聚类方法时通常需要提供先验的权重分配。而由于虚拟企业的短暂性和动态性，是无法提供先验的权重分配的。而粗糙集理论在进行数据处理时无需提供数据之外的先验信息，并且能够提供各属性的权重分配，在进行数据约简时还能够删除不重要的属性。但该理论在运用时会忽略部分系统信息。因此将这两者结合起来的多因素权重分配方法是研究虚拟企业知识共享有效性的重要方法。
虚拟企业是实现敏捷竞争战略和产品快速创新的新型组织形式，其相对于传统企业的最显著的特征就在于通过成员企业的知识交流与共享来共同实现虚拟企业的目标。虚拟企业知识共享的有效性表现为企业间的知识共享活动完成虚拟企业目标的程度。因此，影响虚拟企业知识共享有效性的因素可以分为两大类：一是涉及效果的，二是涉及成本的。具体而言，主要有以下几个：创新能力，成员企业的信任程度，对市场的反应能力，知识的模糊性，成员企业对知识的保护程度，成员企业的学习能力，知识管理的技术水，时间成本，资金成本，人力资源成本等。
2虚拟企业知识共享有效性指标权重确定
2.1 虚拟企业知识共享有效性指标的制定由上文的影响因素分析可知，要尽可能准确的衡量企业间知识共享的有效性，指标的确定就应尽量全面的覆盖诸因素。
2.2 基于信息熵的虚拟企业知识共享有效性指标权重确定的步骤
2.2.1 确定需要处理的样本对象,抽取指标数据则可用m×n阶特征值矩阵对需要处理的对象企业进行模糊聚类。
2.2.2 建立模糊相似关系在建立模糊相似矩阵的过程中，由于衡量虚拟企业知识共享有效性的各个指标特征值物理量的量纲不同，为了避免运用粗糙集理论处理数据时的局部信息丢失的现象，在进行聚类时，首先消除各个指标特征值物理量纲的影响，使属性指标特征值规格化，规格化数在区间[0,1]范围内。
2.2.3 分类利用模糊等价闭包法求出模糊等价矩阵，然后根据模糊等价矩阵确定分类数目。首先根据模糊等价矩阵确定适当的阈值范围，在各阈值范围内进行分类，在各阈值范围内进行分类时以阈值范围的低端为标志αk，记录采用不同的阈值范围时各类中所包含的元组的名称及个数，分别记为Ci（i=1,2,…,k）。然后，再从全部指标中依次删除各个指标后再进行步骤2.2.2、2.2.3，在此重复的步骤中，各分类的数目以2.2.1中所确定的阈值范围为准,即删除各属性后整个集合仍然按相应的阈值范围分类,记录各类中所包含的元组的名称及个数，分别记为Cj′（j=1，2，…，k′），以此考察各属性对分类的影响。阈值的确定方法为：设∈F（X），而α∈0，1，记=x∈X（X）α，称为模糊集的α截集，或称为的α水平集。α称为阈值。
2.2.4 确定删除各因素后在各个置信水平时的互信息量的大小I=C;C=HC-HCC=HC-HCC，（其中HC、HC为初始信息熵，HCC、HCC为条件信息熵）互信息量反映知识C从知识Ci上获取的信息量。从互信息量的含义可知，在删除某一指标后，如果能够从初始的分类中获取较多的信息量，则说明被删除的指标对分类来说所含的信息量较少；相对如删除某一指标后，从初始分类中获得的信息量较少，则说明被删除的指标所含的信息量较大。比如，在该例中，我们先删除企业的创新能力这一指标，然后检验从初始的分类中获取的信息量的变化，如果变化不大，则说明企业的创新能力对虚拟企业的知识共享有效性影响不大；反之，如果从初始分类中获取的信息量变化较大，则说明创新能力对知识共享的有效性有较大的影响。因此，删除某一指标后从初始分类中所获得的信息量的大小与被删除的指标所含信息量的多少是成相反的关系。故可用删除某一指标后的分类与初始分类的互信息量的倒数来表示指标所含信息量相对大小，结合步骤2.2.3将在不同的置信水平上的互信息量加权处理用来表示指标所含信息量。