1 引言
“十二五”规划第九章明确指出，提升改造制造业，推进重点产业结构的调整，加快制造业集群的优化升级，加强企业的技术改造。因此，推动制造业集群的优化升级成为国家和地区的重要工作。然而，随着知识经济时期的到来，传统的加大投资、扩大产业规模、增加人员投入等方式在提升产业集群的整体竞争力方面并没有显现出明显的效果，甚至导致大量人力、物力的浪费。C K Prahalad 和G Hamel指出企业的核心竞争力是组织积累的学识，尤其是协调各种不同的生产技能和整合不同的技术流的学识（知识），为制造企业的发展提供了新思路。所以，通过提升制造企业知识能力来推动制造业集群的优化升级，通过提升企业知识服务能力，从根本上满足顾客的需求以提升制造企业自身的竞争力，符合当今知识经济飞速发展的趋势。
本文通过灰关联分析，在确定制造业企业知识服务能力影响因素的基础上，分析制造业集群内部企业知识服务能力，通过横向对比发现企业的优势和劣势并制定有效的策略提升企业知识服务能力。最后根据综合评价结果，提出符合企业当前发展状况的策略、同时提升集群的整体知识服务能力。
2 灰关联分析的应用
在灰色理论中，关联度分析应用得最为广泛，通常用于分析系统中各元素的相似程度和关联程度，根据关联程度对系统元素排序，确定因素的位置，具体步骤如下。
第一，根据分析系统选择参考系列，通常记作X0，表示成序列形式为：
X0={x0（1），x0（2），x0（3）…x0（n）}（n表示元素对比的指标因子的个数）
第二，根据系统中元素个数的多少确定被比较系列，这里记作Xi，表示成序列形式为：
Xi={xi（1），xi（2），xi（3）…xi（n）}（i=1，2…m且i表示系统对比元素的个数）
第三，确定第k个对比指标因子的关联系数ξi（k），其计算公式如式（1）：
ξi（k）=mini mink|xo（k）-xi（k）|+θmaxi maxk|xO（k）-xi（k）||x0（k）-xi（k）|+θmaxi maxk|xO（k）-xi（k）|（1）
式（1）中，θ为分辨系数且θ∈，θ的引入是为了避免机制对计算的影响，通常在应用过程中θ的取值在区间。
第四，确定关联系数序列ξ={ξi（1），ξi（2）…ξi（n）}，ξi（k）越大，表示与对比序列指标越接近。
最后，根据评价因素及指标因子特点确定各层次的指标因子权重序列W=，根据式（2）确定各个比较元素的综合能力并进行横向比较，其中R表示所有对比元素的各个对比指标因子的分值矩阵。
C=R×WT（2）
3 评价指标体系的确定
3.1 知识服务能力影响因子
制造业产业集群内部企业大多数所属的领域为制造业，因此，企业的知识服务能力评价与其他类型企业的侧重点不同。目前，学者对制造业产业或企业竞争力、服务能力的评价做了一定的研究，如张约翰从产业结构与规模、经济效益、市场绩效、发展动力、技术创新几个方面对东北地区装配制造业竞争力进行了评价；喻金田从竞争实力和竞争潜力两个方面出发，构建了制造业企业评价指标体系；李岩从技术能力、管理能力、营销能力3个方面对生产性服务企业的核心能力进行了有效评价。根据C K Prahalad 和G Hamel提出的企业核心能力以及国内外学者的研究，并结合制造业集群的特点，本文从顾客满意度、员工知识水平、企业技术能力、企业管理水平、市场规模以及与集群内成员企业的关系6个方面对制造业集群成员企业的知识服务能力做出评价。
3.2 影响因子层次划分
通过阅读相关文献并结合制造业集群的特点，本文将制造业集群内部企业知识服务能力的影响因素划分为两个层次，每个一级因子又根据专家的相关研究及对相关企业的咨询进一步划分，具体的划分层次如图1所示。
3.3 影响因子权重的确定
采用灰关联综合分析法，最重要的部分是确定各个指标因子的权重，相对合理的指标因子权重通过计算后才会得到相对科学的结果。本文采用熵值法确定各个一级指标因子权重，具体算法如下。
第一，确定各个一级评价指标因子的熵值eki，如式（3）。
eki=-λ∑mi=1φniln φni，λ=ln m（m表示被评价企业的个数且φni=xi（k）∑nk=1xi（k）） （3）
第二，计算各个一级指标的效用值μki如式（4），也就是指标的偏差度，偏差度越大其对应的价值就越大，相应的指标因子权重也就越大。
μki=1-eki（k=1，2…n）（4）
第三，确定各个一级指标因子权重wki如式（5）。
wki=μki∑nk=1μki（5）
第四，根据各个二级指标满分分值确定二级指标因子权重ωkij如式（6）。
ωkij=ckij∑pj=1ckij，且∑pj=1ωkij=1（6）
式（6）中P表示每个一级指标因子细分的二级指标因子的个数，Ckij表示第i个一级指标因子对应的二级指标因子满分分值。
4 集群内部企业知识服务能力的评价
4.1 指标因子权重的计算
本文在研究制造业集群知识服务能力过程中选取了某制造业集群内的8家企业进行了灰关联分析，对每家企业经过专家打分确定每一个指标因子的参考序列，并根据熵值计算确定每个一级指标因子的权重。为了尽量减少专家个人因素对研究结果的影响，本文
选取了不同领域的多名专家进行打分，且分值处理过程中剔除两个最大值和两个最小值，具体的指标及其权重如表1所示（指标因子权重计算参数见表2）。
4.2 企业知识服务能力案例分析
对某制造业集群8家企业的专家打分情况进行统计，取各个二级指标因子的平均值相加得到一级指标因子的分值，构造一级指标因子分值矩阵R如下所示（矩阵的第一行至第八行依次为企业1到企业8的平均分值）。
一级指标因子权重矩阵W=，根据式（2）计算各企业的知识服务能力，根据式（1）计算各指标因子的关联系数矩阵ξij，另外，在计算过程中取θ=0.5计算各指标因子关联系数。
C=T且C0=62.730
综上，计算得出8家企业的知识服务能力由强到弱依次为：C0>C4>C1>C2>C8>C3>C6>C5>C7，因此，企业4为这8家企业中知识服务能力最强的企业，尤其是在技术、管理、市场、成员关系4个方面与对比系列的关联系数达到最大值1.000，表明在这几个方面企业4可以等同于参考系列，是其他7个企业学习的标杆， 第一论文网同时顾客满意度关联系数企业1最大，因此，在顾客管理方面其他企业应该向企业1学习。另外，可以通过计算8家企业知识服务能力的均值确定整个集群相对的知识服务水平C=（∑8i=1 Ci）/8。
4.3 具体问题与解决策略
对8家企业的知识服务能力进行了整体对比，并确定了标杆企业，但是对于各个企业的具体二级指标因子存在的不足尚未分析，并没有为企业提升知识服务能力提供具体方案，所以，下面本文将对这8家企业的二级指标因子进行具体分析，以发现每个企业的不足。通过对相关专家打分结果的处理，得到二级指标因子评分矩阵，如Rij所示（由上到下依次为企业1至企业8）。
二级指标因子在计算过程对企业整体知识服务能力的指标权重Pkij=Pi×ωkij，各二级指标因子的评价结果如表3所示。
表3数据显示，通过对每个二级指标的分值处理后的对比，每个企业就会发现自身的不足，必然会采取对应策略提高其整体知识服务能力。例如以“企业间知识流动频次”这个二级指标为例，企业6的分值明显低于其他企业。因此，企业6可以通过加强与其他企业间的知识交流、完善知识共享渠道、知识转移等策略来增加知识流动的频次，以减少与其他企业的差距。
5 结论
本文将灰关联这一系统分析方法应用在制造业产业集群内部企业知识服务能力评价上，通过建立有效的评价指标，确定企业在集群内部的位置，同时发现自身的不足，经过具体分值对比，采取有效措施，提高企业的知识服务水平。另外，企业知识服务的水平也是集群整体知识服务能力的反映，通过灰关联分析结果的一般状况，可以确定集群整体的优势和劣势，为产业集群的发展提供参考依据。
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