第三章 競爭程度衡量
第二節 權重衡量
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 權重衡量
透過相似度概念的計算，可以得知個案在產品屬性、推案總價、推案 時點、推案地點四個面向之相似（近）程度；經過加權，即可求知個案間 之競爭程度。因此，本節將說明如何取得四個面向之權重分配，以得整體 競爭程度值。
一、 分析網絡程序法
1971 年 Thomas L. Satty 發展出分析層級程序法，這是一種多屬性決策 分析工具，常應用於經濟、社會及管理科學等領域。該理論基礎乃利用階 層結構，協助決策者將不確定情況及多個評估準則的問題系統化分解，藉 由名目尺度進行各層級準則之兩兩互相比較獲得成對比較矩陣（Pairwise Comparison Matrix），經過運算求出特徵值（Eigenvalue），以相對權重方式 呈現，決定替選方案的優劣或執行的優先順序。
使用AHP 法的前提為層級結構中每一層級的要素均假設具獨立性，但 類決策時之思慮模式是多元的，宛如網絡式之結構，又，各項決策因素彼 此間亦會互相影響，因此Thomas L. Satty 為了解決 AHP 法獨立性假設過 強之問題，提出分析網絡程序法，允許集群內（內部相依）與集群間（外 部相依）的交互作用與回饋，使ANP 法較 AHP 法更符合人類決策模式。
圖2 AHP 法與 ANP 法問題架構示意圖
AHP 法與 ANP 法問題架構如上圖所示。每一個橢圓代表一個集群，
箭頭方向表示從屬方向，雙箭頭表示兩者間有外部相依關係，而彎曲箭頭 表示集群內部要素存在內部相依關係。總結兩者之差異如下表：
目標
準則
方案
目標
準則
方案
因素
AHP 法 ANP 法
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表2 AHP 法與 ANP 法之差異
項目 分析層級程序法(AHP) 分析網絡程序法(ANP) 元素間關係 相互獨立，且影響方向只
能由上而下 相互依賴
結構特性 線性結構 非線性結構
回饋關係 無回饋關係 相互回饋關係
權重計算 成對比較矩陣 超矩陣
元素比較基礎 最終目標 指定評估項目 資料來源：鄧振源（2005）
而分析網絡程序法的基本假設，主要包括下列幾項：
(一) 一個系統可被分解成許多種類（Classes）或成份（Components），並 形成非線性的網路結構。
(二) 層級內的要素，可以用上一層級內某些或所有要素作為準則，進行評 估。
(三) 比較評估時，可將絕對數值尺度轉換成比例尺度（Ratio Scale）。
(四) 各層級要素進行成對比較後，可使用正倒值矩陣（Positive Reciprocal Matrix）處理。
(五) 偏好關係滿足遞移性（Transitivity）。不僅優劣關係滿足遞移性，如：
A 優於 B， 優於 C，則 A 優於 C）；強度關係也滿足遞移性，如：
A 優於 B 二倍，B 優於 C 三倍，則 A 優於 C 六倍。
(六) 由於偏好關係完全具遞移性不容易，因此容許不具遞移性的存在，但 需測試其一致性（Consistency）的程度。
(七) 要素的優勢程度經由加權法則（Weighting Principle）而求得。
本研究將競爭程度分類為產品屬性、推案總價、推案時點、推案地點
四個面向討論。若了解各項競爭因子的重要性，即可整合而得個案間之競 爭程度。不過，市場上與學術上鮮少關於競爭因子彼此關係之研究。如前 所述，競爭程度屬於多評估準則的問題，因此適合採用分析網絡程序法。
其結構如下：
‧
稍微重要（weak importance）、頗為重要（essential importance）、極為重要
（very importance）和絕對重要（absolute importance），並分別賦予 1、3、
5、7、9 的衡量值，在五個基本尺度之間另賦予 2、4、6、8 之衡量值，表
‧
‧
（Consistency Ratio, CR）進行檢測，根據 Satty（2001：67-68）之建議，
認為CR≦0.1 為佳，且最大容忍範圍不得＞0.2。一致性比率 CR＝CI/RI，
CI（Consistency Index）為一致性指標16，而RI（Random Index）為隨機指 標，與各階層比較項目數有關，其對照值如下表。
表5 各階層比較數目 n 與相對之 RI 值（節錄）
n 1 2 3 4 5 6 7 8 … RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 …
資料來源：Satty and Takizawa（1986）
本研究問卷之CR 值＝0.053，小於 0.1，符合該一致性之要求。經 Super Decision 2.0.8 軟體進行矩陣計算後，為整合不同領域專家之主觀意見（整 合結果請參見附錄3），取得較客觀之評估權重值，本研究選擇事前整合17方
15 詳見 http://www.superdecisions.com
16 CI＝λmax/(n-1)，n 為各階層比較項目數。