制造业供应链企业间知识流动优化研究

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随着知识经济的崛起,知识的战略性价值日益凸显,在推动经济发展、提升组织核心竞争力中发挥了重要作用。识别知识、获取有效知识,并将知识转化为组织核心竞争力,成为目前研究的热点和难点问题。近年来,知识流动和共享作为组织获取知识的有效途径,受到学者们的普遍关注,尤其是以战略联盟、跨国公司等为代表的组织间知识流动问题的研究得以逐步深入。供应链作为一种新兴的组织合作模式,在物流、资金流和信息流方面,已有较为充分的研究,但有关知识流的研究还不深入,有待进一步探讨。本文以供应链企业之间的知识流动为研究对象,从供应链链条企业如何在合作过程中获得有效知识,促进知识在链条上的有效流动和共享的研究角度出发,构建供应链企业间知识流动影响要素指标体系,评价知识流动效果,并对知识流动路径进行优化研究,这对丰富知识流动理论和实践研究,提升供应链企业间的合作水平有重要的现实意义。本文的研究工作主要围绕供应链企业间知识流动分析展开,具体包括以下几个方面:(1)构建了供应链企业间知识流动影响要素指标体系,并首次运用结合分析法和模糊层次分析法对比确定指标权重在对知识流动相关文献分析汇总的基础上,运用鱼刺图梳理出影响知识流动的96项指标要素,结合供应链企业间合作的特点,构建了供应链企业间知识流动影响要素指标体系,其中包含知识自身特性、企业间关系特性、知识流动主体特性和知识流动环境特性四个一级指标,以及知识可表达性、知识模糊性、关系质量、知识距离、文化差异、组织距离、物理距离、知识流动主体意愿和能力、知识流动渠道和信息技术支撑共11个二级指标。为探讨各指标的重要程度,分别运用结合分析法和模糊层次分析法计算出各指标的相对权重,证实了企业间关系特性是影响供应链企业间知识流动的最重要的指标,知识流动主体特性次之;二级指标中的关系质量对供应链企业间知识流动的影响比较突出。(2)运用粗糙集—BP神经网络对制造业供应链企业间知识流动静态效果进行研究,并以烟草制造业进行实例验证在对指标体系及权重确定的基础上,将粗糙集理论和BP神经网络方法结合,引入到知识流动的研究领域,实现了对制造业供应链企业间知识流动效果的静态评价。通过粗糙集理论对复杂的指标体系进行约简,得出能够代表原有指标体系的约简指标组合,减轻BP神经网络计算的负担,实现对制造业供应链企业间知识流动效果快速有效的模拟过程。运用模拟实现的最优网络对烟草制造业供应链的知识流动效果进行评价,判断出烟草制造业供应链知识流动效果一般,这一评价结果与《中国科技统计年鉴》中烟草制造业的新产品产出及专利数量产出数据显示排名基本一致,证实粗糙集—BP神经网络方法能够有效评估制造业供应链企业间知识流动的效果,同时表明烟草制造业供应链企业间知识流动水平尚需要大幅度提升,以满足烟草制造业的高、尖、精发展。(3)运用基于时间的DEA方法对制造业供应链企业间知识流动动态效果进行研究,并对制造业不同行业进行了分析静态评价实现了对不同链条整体知识流动效果的考核,但知识流动毕竟是个动态概念,其变化必然会影响整体知识流动效果,本文从时间维度研究知识流动,运用基于时间的DEA方法(数据包络方法)对制造业10个行业(食品制造业、饮料制造业、通用设备制造业、医药制造业、电气机械及器材制造业、金属制品业、交通运输设备制造业、通信设备、计算机制造业、文教体育用品制造业)的知识流动效果进行了动态评价。使用《中国科技统计年鉴》中关于制造业的R&D投入(研发投入)强度、行业新产品产值/工业生产总值、行业拥有的专利数量(2004年—2009年)以及专家打分数据评价了制造业10个行业知识流动效果,结果表明因为时间的累积效应,知识流动效果在初始年份较差,但随着时间的推移,知识流动效果渐佳。同时表明,通信设备、计算机制造业供应链企业间的知识流动效果最佳,而以金属制造业为代表的传统制造业供应链企业间知识流动效果较差,需要从知识需求度、知识合作度以及关系质量等方面进行提升。(4)构建了烟草制造业供应链企业间知识流动路径优化模型,并从单向路径和循环路径两个方面进行了优化仿真研究对供应链企业间知识流动评价的最终目的是对知识流动效果较差的行业进行有效地改进,从知识流动路径成本最低的角度,考核烟草制造业供应链企业间知识流动最短路径问题,分别运用Dijkstra算法(迪杰斯特拉)和Lingo计算出了单向的最短知识流动路径,运用改进的蚁群算法模拟了循环的最短知识流动路径,通过对计算结果的对比发现,业务紧密程度对烟草制造业供应链企业间知识流动路径选择有重要影响。本文从供应链企业间合作的角度,分析构建了供应链企业间知识流动影响要素指标体系及各指标的相对权重;以时间维度划分静态和动态评价研究来评价知识流动的效果;从知识流动路径成本最低角度优化知识流动的路径,尽可能对研究内容进行定量研究,以期为不同行业供应链企业间知识流动的研究提供借鉴,为我国企业加强知识管理提供参考。
摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 研究背景及意义第12-16页
        1.1.1 研究背景第12-15页
        1.1.2 研究意义第15-16页
    1.2 本文涉及的概念界定第16-21页
        1.2.1 知识的相关概念界定第16-20页
        1.2.2 供应链的相关概念界定第20-21页
    1.3 研究设计第21-25页
        1.3.1 研究内容第21-23页
        1.3.2 技术路线第23页
        1.3.3 研究方法及数据来源第23-25页
    1.4 论文的创新点第25页
    1.5 本章小结第25-26页
第二章 组织间知识流动的相关理论研究第26-40页
    2.1 知识流动的理论研究第26-31页
        2.1.1 知识的特点分析第26-27页
        2.1.2 知识流动的涵义第27-28页
        2.1.3 知识流动的特征第28-29页
        2.1.4 知识流动的相关概念比较第29-31页
    2.2 不同组织间知识流动研究第31-36页
        2.2.1 战略联盟的知识流动研究第32-33页
        2.2.2 跨国公司及母子公司的知识流动学派I第33-34页
        2.2.3 产学研合作的知识流动学派第34-36页
        2.2.4 产业集群的知识流动学派第36页
    2.3 国内外供应链企业间知识流动问题研究动态第36-39页
        2.3.1 国外供应链企业间知识流动问题动态研究第37页
        2.3.2 国内供应链企业间知识流动问题动态研究第37-39页
    2.4 本章小结第39-40页
第三章 供应链企业间知识流动影响要素研究第40-58页
    3.1. 知识流动影响要素鱼刺图分析第40-42页
    3.2 供应链企业间知识流动影响要素指标体系构建第42-47页
        3.2.1 知识流动要素指标使用频率第42-43页
        3.2.2 供应链企业间知识流动影响要素指标体系第43-47页
    3.3 供应链企业间知识流动影响要素指标权重衡量第47-57页
        3.3.1 基于结合分析法的供应链企业间知识流动影响要素权重第48-53页
        3.3.2 基于FAHP的供应链企业间知识流动影响要素权重选择第53-57页
    3.4 本章小结第57-58页
第四章 制造业供应链企业间知识流动效果评价研究第58-88页
    4.1 供应链企业间知识流动效果评价模型第58-67页
        4.1.1 相关理论模型第58-65页
        4.1.2 供应链企业间知识流动效果评价模型的构建第65-67页
    4.2 制造业供应链企业间知识流动效果的静态评价第67-73页
        4.2.1 RS-BP的基本理论和模型第67-69页
        4.2.2 基于RS-BP的供应链企业间知识流动效果评价算法第69-73页
    4.3 制造业供应链企业间知识流动效果的动态评价第73-79页
        4.3.1 DEA方法的基本理论和模型第74-77页
        4.3.2 基于时间的DEA方法第77-79页
    4.4 制造业供应链企业间知识流动效果评价第79-85页
        4.4.1 基于RS-BP方法的知识流动静态评价第79-82页
        4.4.2 基于时间DEA的知识流动动态评价第82-85页
    4.5 本章小结第85-88页
第五章 烟草制造业供应链企业间知识流动路径优化研究第88-102页
    5.1 烟草制造业知识流动路径问题及dijkstra算法的实现第88-94页
        5.1.1 从图论角度谈知识流动路径第89-91页
        5.1.2 知识流动路径数学模型及Dijkstra寻优的基本思路第91-92页
        5.1.3 Dijkstra算法最短路径寻优第92-93页
        5.1.4 基于Lingo的最短路径寻优第93-94页
    5.2 蚁群算法求解知识流动路径优化问题第94-100页
        5.2.1 蚁群算法的基本思路第94-95页
        5.2.2 问题描述第95-97页
        5.2.3 求解知识流动路径问题的改进蚁群算法第97-98页
        5.2.4 蚁群算法路径寻优仿真实验第98-100页
    5.3 本章小结第100-102页
第六章 研究总结与展望第102-104页
    6.1 研究结论第102-103页
    6.2 研究不足与展望第103-104页
致谢第104-106页
参考文献第106-116页
附录A 攻读博士学位期间的科研成果第116-118页
    A.1 正式发表(包括待发表)的论文第116页
    A.2 出版专著第116页
    A.3 攻读博士学位期间参加的科研项目第116-118页
附录B 论文相关的基础数据和编程第118-135页
    B.1 深度访谈提纲第118-119页
    B.2 结合分析法中的专家打分基本数据第119页
    B.3 运用Fuzzy-AHP筛选供应链企业间知识流动影响要素第119-121页
    B.4第121-124页
        B.4.1 DEA求解部分原始数据第121-122页
        B.4.2 DEA计算后的投入指标原始数据与调整数据对比表第122-124页
    B.5 知识流动路径成本分析第124-127页
    B.6 基于C++的Dijkstra算法实现程序第127-130页
    B.7 LINGO程序实现最短路径选择第130-131页
    B.8 蚁群算法的MATLAB实现程序第131-135页
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