基于模糊MACBETH和生态位理论的PSS方案评价方法

曾鹏 耿秀丽

摘 要：针对多属性决策方法与生态位理论结合的PSS评价方法权重确定过程中一致性检验繁琐、权重计算过程复杂和未考虑评价语义的模糊性的问题，模糊MACBETH用于确定客户价值的权重和客户体验阶段提供客户价值的重要性系数；该方法无须复杂的计算过程，利用三角模糊数处理语义的模糊性且依托软件系统自动检验一致性，提高了评价效率和准确度。针对生态位优势仅适用于完全竞争状态的优势计算，将生态位重叠与生态位优势结合，提出的竞争优势公式可以体现方案间竞争程度和生态位优势表示方案间的竞争优势的优点，反映方案间真实的竞争状态。最后以某新能源汽车制造企业PSS方案评价问题为例验证了所提方法的有效性。

关键词：产品服务系统方案评价；客户价值；模糊MACBETH；生态位理论

中图分类号：C934   文献标志码：A   文章编号：1001-3695（2024）01-031-0206-06

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0184

PSS scheme evaluation method based on fuzzy MACBETH and niche theory

Abstract：For the problems of cumbersome consistency testing，complicated weight calculation process and failure to consider the fuzziness of evaluating semantics in the process of determining the weights of the PSS evaluation method combining multi-attribute decision method and niche theory，this paper used fuzzy MACBETH to determine the weights of customer value and the importance coefficients of providing customer values in the customer experience phases.The method did not require a complicated calculation process，used triangular fuzzy numbers to deal with semantic fuzziness and relied on a software system that automatically verified consistency，which improved the evaluation efficiency and accuracy.Aiming at the calculation of niche advantage only applicable to the perfect competitive state，this paper combined niche overlap and niche advantage，and the proposed competitive advantage formula combined niche overlap to reflect the degree of competition between schemes and niche advantage of the competitive advantage of the schemes，and reflected the real competitive state between schemes.Finally，this paper took the PSS scheme evaluation problem of a new energy vehicle manufacturing enterprise as an example to verify the effectiveness of the proposed method.

Key words：PSS（product service system） scheme evaluation；customer value；fuzzy MACBETH；niche theory

0 引言

產品服务系统（PSS）是一种满足不同用户个性化价值需求的产品和服务高度集成优化的解决方案［1］。基于产品服务系统战略，制造企业依托互联网平台等创新载体，打通上下游产业，致力于生态重构转型［2］。生态重构转型有助于制造企业优化PSS模式，提供更综合、完整和可持续性的产品和服务，从而为客户创造更大价值。生态系统的理念自提出以来已逐步应用到产品设计、商业管理和工业生产等领域。文献［3］运用扎根理论和模糊集定性比较分析，探讨了开放创新生态系统模式如何促进产品创新的因果关系。文献［4］研究了工业生态系统向循环经济范式转型的过程，阐述了转型机制、目的和相互关系。生态系统的理念也已经运用于PSS领域。文献［5］提出了一个基于质量功能展开和模糊网络层次分析法的PSS生态系统框架，通过厘清产品服务与利益相关者之间的关系来确定利益相关者。PSS方案评价是制造企业生态重构转型的重要环节，其结果的可行性和科学性对后续交付、客户体验和产业生态具有重要影响。PSS方案评价是典型的多属性决策问题，传统多属性决策方法，如层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）［6］、偏好顺序结构评估法（preference ran-king organization method for enrichment evaluations，PROMETHEE）［7］、数据包络分析法（data envelopment analysis，DEA）［8］等已用于PSS方案评价，但是这些方法仅对方案进行优先级排序，无法反映方案间的竞争关系。通过研究PSS方案之间的竞争关系，可以了解各个方案的相对优势和劣势，有助于选出最优方案；竞争关系促使制造企业提供更好的产品和服务，从而推动PSS方案的创新和改进；研究竞争关系，可以了解不同方案对客户的满意度，从而提升整体客户体验。

生态位理论是一种描绘不同物种在生态系统如何竞争的生态学理论，其强调生态系统中存在激烈的竞争［9］。它提供量化竞争关系的解释模型。例如生态位重叠用于描述不同物种在资源利用上的重叠程度，反映物种对资源的竞争程度；生态位优势用于描述不同物种在资源利用上的相对能力和机会，反映物种在资源利用方面的竞争优势。生态位理论已经广泛运用于各个领域研究对象的竞争关系。文献［10］将生态位重叠用于供应链竞争识别研究。文献［11］基于生态位重叠的概念提出国际工程承包领域的新概念，反映承包商之间对某一特定市场的竞争关系。文献［12］将生态位重叠与优势用于分析旅游业中全球四大预定系统的竞争关系。已有学者将生态位理论用于PSS评价研究。文献［13］将AHP与生态位理论结合，评估PSS概念与传统产品的竞争优势。文献［14］基于客户价值将网络分析法（analytic network process，ANP）与生态位优势组合，用于评价新PSS概念。文献［15］从客户角度将ANP与生态位理论结合，其中ANP方法计算客户价值和体验周期的相对重要性，生态位优势用于比较PSS方案的竞争优势，从而选出最佳方案。这些研究仍存在一些不足。AHP方法确定属性权重过程较为简单，一致性检验烦琐。ANP方法计算过程复杂且耗时。通过基于类别的评价技术测量吸引力（measuring attractiveness by a categorical based evaluation technique，MACBETH）是一种多属性决策方法，依托其系统软件M- MACBETH能够自动验证判断的一致性，且无须复杂的数学计算过程［16］。模糊MACBETH由Pamucar等人［17］提出，用于确定指标的权重。其在MACBETH的基础上利用三角模糊数（triangular fuzzy numbers，TFNS）处理语义评价的模糊性，减少主观评分带来的偏差，提高评价的准确性。本文在其基础上构造客户价值与客户体验阶段的关系矩阵，用于计算重要性系数。

此外，以上基于生态位理论的PSS评价探究中生态位优势公式假设所有备选方案在提供客户价值方面具有完全相同的能力和机会，并且客户价值是完全可替代的，仅适用于完全竞争状态下的竞争优势计算。然而现实生活中，不同方案提供客户价值的能力和机会存在差异，客户价值之间也存在差异，导致PSS方案之间存在不完全竞争状态。生态位重叠反映不同PSS方案在提供客户价值方面的竞争程度。本文将生态位重叠与生态位优势结合，得到竞争优势的计算公式，比较不同方案优势的同时能够反映其竞争程度，可以更准确地反映不同方案之间的竞争多样性，从而更真实地揭示它们在实际不完全竞争中提供客户价值的竞争状态。

本文以某新能源汽车制造企业的5个PSS方案为研究对象，从客户视角出发以客户价值为评价指标，运用所提方法在确定客户价值的权重以及客户体验阶段提供客户价值的重要性系数的基础上计算不同方案的竞争优势。

1 理论基础

1.1 模糊MACBETH方法

1.2 生态位理论

生态位原意指不同种群在n维资源环境空间中占据的体积，反映不同种群之间在有限资源环境中的竞争。在PSS方案评价中，生态位可理解为提供相同客户价值的类似方案对客户价值竞争的空间。竞争关系可通过生态位重叠和生态位优势表示；生态位重叠衡量共享价值的程度，重叠度越大表明生态位相似度越高，则竞争越大；生态位优势反映方案对客户价值的竞争优势［19］。生态位重叠［20］的计算公式如下：

其中：n表示客户人数（n=1，2，…，N）；k表示客户体验阶段（k=1，2，…，K）；GOakn是客户n对PSS方案a中客户价值i在客户体验阶段k的评分。生态位优势［20］的计算公式如下：

其中：n表示客户人数（n=1，2，…，N）；k表示客户体验阶段（k=1，2，…，K）；La＞b，kn表示客户n在客户体验阶段k对PSS方案a中客户价值i的评分大于PSS方案b。

2 研究框架和评价过程

2.1 研究框架

PSS方案设计评价的目标是为客户提升体验周期中客户价值体验，以满足客户的价值需求。根据PSS的特点以及制造企业生态重构转型的背景，本文在Holbrook客户价值研究的基础上将功能、成本、服务质量、生态保护能力和稳定性作为PSS方案评价的客户价值类型［21］。从客户视角以客户价值类型作为PSS方案的评价指标，并将客户价值与客户体验阶段的关系反映到评价过程中，提出模糊MACBETH方法与生态位理论相结合的PSS方案评价方法，以比较不同方案对客户价值的竞争优势。该方法逻辑严谨，综合考虑了客户的各种价值需求，为制造企业生态重构转型提供了有力支持。

2.2 评价过程

a）客户评价小组根据PSS体验对PSS生态位分析问卷进行打分。问卷设计内容包括PSS方案在客户体验阶段提供五种客户价值类型的得分；每一阶段提供某一客户价值类型的得分为1～5分，客户根据不同客户体验阶段的价值满意度进行打分。基于对产品客户体验过程相关文献的研究学习，并结合PSS实际情况，提出了客户五个体验阶段，即预订、购买、主体验、维护和处置［22］。

b）采用模糊MACBETH方法确定客户价值的权重和客户体验阶段提供客户价值的重要性系数。根据客户体验感知将评价指标（即客户价值）按其重要性降序输入M-MACBETH软件构造比较矩阵。利用TFNS构造对应的模糊比较矩阵，求解模糊线性规划模型获得指标的模糊权重，利用式（5）对其进行归一化。假定各客户的评价权重相等，将归一化的指标模糊权重进行算术平均并去模糊化，得到指标的最終权重。

构造客户价值与客户体验阶段的初始关系矩阵B，矩阵中bij是评价小组的语义评价值，用TFN表示，直观反映客户体验阶段i对于提供客户价值j的重要程度。用面积重心（center of area，COA）法［23］对TFNS去模糊化，通过式（9）对去模糊化的直接关系矩阵进行归一化处理。利用式（10）求出两者的总关系矩阵T，对总关系矩阵进行归一化处理，得到每列和为1的内在关系矩阵，矩阵中元素为内在关系系数。利用式（11）求出客户体验阶段提供客户价值的重要性系数，表示客户体验阶段提供客户价值的相对重要程度。在整个客户体验周期，针对特定客户价值，不同体验阶段重要性存在差异，有些阶段可能更为关键，而有些阶段可能相对较为次要。

其中：i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；B是方阵时，Y=（I-X）-1，B不为方阵时，Y=（XTX）-1XTX；T为总关系矩阵；I为单位矩阵。

WCE=WV×WI（11）

其中：WCE为重要性系数，表示客户体验阶段提供客户价值的相对重要程度；WV是客户价值的权重；WI是内在关系系数，表示客户价值和客户体验阶段的内在关系。

c）利用生态位理论计算PSS方案的竞争优势。利用式（6）计算客户价值的生态位重叠值，由于生态位问卷采用5分制，所以生态位重叠的取值为［0，4］。0表示PSS方案之间完全重叠，意味着两方案之间处于完全竞争状态；4表示两者无竞争。即两方案提供客户价值的得分差异越大，重叠值越大，重叠程度越低，对客户价值的竞争程度越低［20］。为方便理解和计算，利用式（12）［20］计算生态位重叠调整值，取值为［0，1］；0表示互补状态，表示两方案在提供客户价值方面具有互补的能力，相互补充而不竞争；1表示完全竞争状态，表示两方案在提供客户价值方面没有差异。

式（13）用于计算方案a提供客户价值i的初始竞争优势，利用式（14）将初始竞争优势归一化；式（15）将初始竞争优势的相对值与生态位重叠的调整值相乘，得到实际竞争状态下方案a提供客户价值i的竞争优势。方案a提供所有客户价值类型的竞争优势通过式（16）计算得到。

其中：Piab表示初始竞争优势；n表示客户人数（n=1，2，…，N）；k表示客户体验阶段（k=1，2，…，N）；WCE为重要性系数，表示客户体验阶段提供客户价值的相对重要程度；La＞b，kn表示客户n在客户体验阶段k对PSS方案a中客户价值i的评分大于PSS方案b。

其中：Riab表示与PSS方案b相比，方案a提供客户价值i的竞争优势；Wi表示客户价值i的权重；Rab表示方案a提供所有客户价值类型的竞争优势。

d）比较不同PSS方案提供客户价值的相对竞争优势。如果PSS方案a的竞争优势更大，即提供客户价值更有优势，则PSS方案a优于方案b，比较公式为

3 案例分析

3.1 背景描述

为满足客户个性化价值需求，提高新能源汽车PSS方案效率与服务质量，实现企业生态重构转型，某知名新能源汽车制造商在PSS方案设计阶段确定了五个备选方案（a，b，c，d，e）。本研究以V1（功能）、V2（成本）、V3（服务质量）、V4（生态保护能力）和V5（稳定性）五个客户价值类型，结合P1（预定）、P2（购买）、P3（主体验）、P4（维护）和P5（处置）五个客户体验阶段，使用所提方法对备选方案进行评价。本研究的PSS方案评价小组由三名男性和两名女性客户组成。

3.2 分析过程

a）根据客户体验对备选方案的生态位分析问卷打分。每位客户根据自身对五个PSS方案在五个客户体验阶段的产品服务感受，根据价值感知对五个备选方案的生态位分析问卷进行打分，共收回25份问卷，打分区间参照5分制的Likert量表。

b）计算每个客户价值类型的权重和客户体验阶段提供客户价值的重要性系数。模糊MACBETH方法用于确定客户价值的权重以及客户体验阶段提供客户价值的重要性系数。

（a）指标按重要性降序输入M-MACBETH软件的语义比较矩阵（表1）判断矩阵一致性，不一致时给出修改建议。评价小组使用表2给出的模糊MACBETH语义量表利用模糊线性规划模型对模糊比较矩阵（表3）进行两两比较求出客户价值类型的模糊权重，利用式（5）对模糊权重归一化，对归一化模糊权重进行算术平均并去模糊化，获得客户价值的最终权重。表4给出了不同客户价值的最终权重，可以看出实用型价值类型成本V2、服务质量V3和功能V1权重较高。

（b）构造客户价值与客户体验阶段的初始关系矩阵。矩阵B1用TFNS对应语义评价（表5），以处理人类思维中的模糊性［24］。评价小组通过语义评价确定客户价值和客户体验阶段的初始关系矩阵B1（表6）。

（c）生成客户价值与客户体验阶段的内在关系矩阵。首先用COA法对TFNS去模糊化，再通过式（9）对去模糊化后的初始关系矩阵进行归一化，再利用式（10）求出客户价值与客户体验阶段的总关系矩阵，最后通过对总关系矩阵进行归一化处理，得到内在关系矩阵（表7）。该矩阵反映客户价值类型与不同客户体验阶段的内在关系的重要程度。由表7可以看出功能V1与主体验阶段P3、成本V2与购买阶段P2、服务质量V3与主体验阶段P3、生态保护能力V4与维护阶段P4以及稳定性V5与处置阶段P5关系更紧密，其中服务质量V3与主体验阶段P3的内在关系系数高达0.505 5。

（d）计算客户体验阶段提供客户价值类型的重要性系数。通过式（11）计算重要性系数，计算结果如表8所示，可以看出主体验阶段P3和维护阶段P4提供客户价值的重要程度较高。

c）根据评价小组的生态位问卷打分情况，利用式（12）～（15）计算PSS方案提供客户价值的竞争优势。PSS方案的竞争优势是根据客户价值的权重、客户体验阶段提供客户价值的重要性系数和评价小组对PSS方案在不同客户体验阶段提供的价值得分计算得到。计算结果如表9～18所示。

以方案d與e的生态位分析举例，两方案对功能的生态位重叠度最高，重叠调整值为0.902 8，对成本的重叠度最低，重叠调整值为0.767 2。这说明两方案对功能价值的竞争最为激烈，且整体上对五种客户价值的竞争较为激烈。通过比较方案d与e对五种客户价值的竞争优势可知，方案e在提供功能、服务质量和稳定性价值方面优于方案d，方案d在提供成本和生态保护能力价值方面优于方案e。其中方案e在提供成本价值方面竞争优势为0，分析可知其成本费用与方案d相比过高。综合分析两方案在提供服务质量方面的生态位重叠和竞争优势可知，两方案对其竞争较为激烈，且优势相近。这说明客户对两方案提供服务质量价值的认可度相近。

通过计算两方案的最终相对竞争优势可知，方案d略优于方案e。方案e要想脱颖而出，应在降低成本和提高生态保护能力两方面作出努力。例如，完善电池技术和制造工艺以降低电池成本；优化电池回收和再利用流程；采用更加环保材料和生产工艺以降低车辆制造过程中的环境影响等。方案d要想保持优势状态，应该在巩固提供成本和生态保护能力价值优势的基础上，完善车辆功能、提升其稳定性和提升服务质量，特别是提升服务质量方面。例如，建立完善的售后服务网络，包括维修、保养和紧急救援服务等；提供优质的客户支持和咨询服务，解答用户疑问和提供技术支持等。

d）比较PSS方案提供客户价值的相对竞争优势。利用式（17）比较5个PSS方案提供客户价值的相对优势，比较结果如表19所示。

表19给出了五个PSS方案的竞争优势比较结果，以方案a与b的比较结果为例，方案a相对于方案b的相对竞争优势Sab=-0.4641<0，说明方案b的竞争优势更大。整理得五个PSS方案提供客户价值的竞争优势按以下顺序排列：d>e>b>c>a。方案d在提供客户价值过程中更占优势，即客户视角下方案d是最优方案。目前新能源汽车市场竞争激烈，根据生态位竞争性原理，企业会根据环境作出改变，选择继续竞争或退出。因此，该新能源汽车制造企业需要明确各方案在新能源汽车领域的定位，通过差异化策略使各方案都能将自身优势最大化，从而避免恶性競争。例如，由于方案d提供客户价值的综合能力最优，可以朝着多功能车型方向发展。其他方案可以专注于某一特定客户群体，研究其消费行为，提供与该群体密切相关的产品和服务。

3.3 对比分析

为了说明本文方法的可行性和有效性，将所提方法的评价结果与模糊AHP、模糊AHP与模糊TOPSIS的综合方法以及ANP与生态位理论的结合方法的评价结果进行比较，结果如图1所示。折线U1表示本文方法获得的结果，方案优先级顺序从高到低为：d>e>b>c>a。U2表示使用模糊AHP获得的结果，方案优先级顺序从高到低为：d>c>e>b>a。U3表示模糊AHP与模糊TOPSIS的综合方法所获结果，方案优先级顺序从高到低为d>b>c>a>e。U4表示ANP与生态位理论的综合方法的评价结果，方案优先级顺序从高到低为：d>c>b>a>e。

U1考虑了模糊环境中客户语义评价的不确定性，利用模糊MACBETH方法计算客户价值的权重以及客户体验阶段提供客户价值的重要性系数。为了真实反映不同PSS方案在提供客户价值过程中的相对优势，计算生态位重叠值反映不同PSS方案之间真实的竞争程度；基于生态位重叠与生态位优势，定义了竞争优势的计算公式。一种PSS方案相对于另一种PSS方案的竞争优势表明前一种PSS方案与后一种方案竞争过程中提供客户价值的能力大小。将五种PSS方案进行成对比较，得出五种方案的排名。虽然U1与U2两种方法都考虑了评价过程中语义的模糊性，但是U2仅涉及客户价值与PSS方案之间的相互关系，没有考虑不同客户体验阶段与客户价值的相互关系。U1在考虑模糊性的基础上，分析客户体验阶段与客户价值的相互关系，评价结果更符合客观事实。虽然U3使用模糊TOPSIS方法通过比较不同方案的模糊正理想解与模糊负理想解进而得出客户对不同评价方案的满意度，但是该过程很难解释不同方案之间的竞争关系。U1利用生态位理论很好地解释了不同PSS方案之间的竞争关系，评价结果更加准确可靠。虽然U1与U4两种方法同时考虑了客户价值与客户体验阶段的相互关系，也都利用生态位理论解释PSS方案之间对客户价值的竞争关系，但是U4仅反映完全竞争状态下的方案竞争关系，不符合实际。U1通过计算生态位重叠值，反映方案之间真实竞争状态。此外，U1在确定判断一致性和计算过程方面都要优于U4，评价结果更加符合实际。

4 结束语

本文对PSS方案评价研究领域主要有以下几方面贡献：首先，在方法上将模糊MACBETH与生态位理论相结合，在模糊环境下充分利用MACBETH在确定客户价值权重过程中一致性检验方便、考虑客户评价语义主观性和体现客户价值与体验阶段关系等优点，利用生态位理论反映对象之间竞争关系的理论基础量化PSS方案的竞争优势；其次，从客户视角出发，结合生态位重叠与生态位优势的计算公式，反映不同方案之间真实竞争状态下对客户价值的竞争优势，其评价结果满足客户价值需求，为制造企业生态重构转型提供决策支持和指导，推动其实现可持续发展和提高竞争力。

模糊MACBETH在确定客户价值过程中，假设各价值之间相互独立，缺乏对价值之间相互关系的分析。后续研究将进一步分析客户价值之间的相互关系。由于客户在PSS产品体验过程中获得的实际价值与客户在评价过程中给出的感受价值之间存在差距，后续研究有必要对不同PSS方案进行全面解释，以增强客户对PSS产品的理解。

参考文献：

［1］Baines T S，Lightfoot H W，Evans S，et al.State-of-the-art in product-service systems［J］.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers，Part B：Journal of Engineering Manufacture，2007，221（10）：1543-1552.

［2］夏清华，陈超.以海尔为案例的中国本土制造企业商业生态重构研究［J］.管理学报，2016，13（2）：165-172.（Xia Qinghua，Chen Chao.Business ecosystem reconstruction of Chinese incumbent manufacturing firms［J］.Chinese Journal of Management，2016，13（2）：165-172.）

［3］Xie Xuemei，Wang Hongwei.How can open innovation ecosystem modes push product innovation forward？ An fsQCA analysis［J］.Journal of Business Research，2020，108：29-41.

［4］Parida V，Burstrm T，Visnjic I，et al.Orchestrating industrial ecosystem in circular economy：a two-stage transformation model for large manufacturing companies［J］.Journal of Business Research，2019，101：715-725.

［5］Yin Dao，Ming Xinguo，Liu Zhiwen，et al.A fuzzy ANP-QFD methodo-logy for determining stakeholders in product-service systems development from ecosystem perspective［J］.Sustainability，2020，12（8）：3329.

［6］Nag U，Sharma S K，Padhi S S.Evaluating value requirement for industrial product-service system in circular economy for wind power-based renewable energy firms［J］.Journal of Cleaner Production，2022，340：article ID 130689.

［7］耿秀麗，王婕.基于复杂网络和偏好顺序结构评估法的产品服务系统设计方案评价［J］.计算机集成制造系统，2019，25（9）：2324-2333.（Geng Xiuli，Wang Jie.Evaluation of product service system design based on complex network and PROMETHEE II［J］.Compu-ter Integrated Manufacturing Systems，2019，25（9）：2324-2333.）

［8］Zhou Tongtong，Chen Zhihua，Ming Xinguo.Multi-criteria evaluation of smart product-service design concept under hesitant fuzzy linguistic environment：a novel cloud envelopment analysis approach［J］.Engineering Applications of Artificial Intelligence，2022，115：article ID 105228.

［9］Pianka E R.Niche overlap and diffuse competition［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences，1974，71（5）：2141-2145.

［10］Antai I，Mutshinda C M.Competitor identification for sustainable survival strategies：illustration with supply chain versus supply chain competition［J］.Sustainability，2021，13（14）：7861.

［11］Zhao Zhenyu，Guo Xiaoling，Chang Ruidong.Market concentration and competitive intensity of the international engineering contracting industry［J］.Journal of Construction Engineering and Management，2019，145（5）：article ID 04019026.

［12］Byun H J，Kim J J，Lee B C.Competitiveness analysis of GDSs in South Korea by using niche theory：focusing on user gratification［J］.Sustainability，2020，12（20）：8425.

［13］Lee S，Park Y.Evaluation of PSS concepts for successful shift from product to PSS：an approach based on AHP and niche theory［C］//Proc of IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management.Piscataway，NJ：IEEE Press，2010：453-457.

［14］Lee S，Geum Y，Lee S，et al.Evaluating new concepts of PSS based on the customer value：application of ANP and niche theory［J］.Expert Systems with Applications，2015，42（9）：4556-4566.

［15］Yin Zhen.A new evaluation method for product service system scheme based on analytic network process and niche theory［J］.IEEE Access，2022，10：48994-49004.

［16］Bana E C C A，Vansnick J C.The MACBETH approach：basic ideas，software，and an application［M］//Meskens N，Roubens M.Advances in Decision Analysis.Berlin：Springer，1999：131-157.

［17］Pamucar D，Behzad M，Boanic′ D，et al.Designing a fuzzy decision support framework for assessing solid waste management in the South European region［J］.Environmental Science and Pollution Research，2022，29（28）：42862-42882.

［18］Pamucar D，Torkayesh A E，Deveci M，et al.Recovery center selection for end-of-life automotive lithium-ion batteries using an integrated fuzzy WASPAS approach［J］.Expert Systems with Applications，2022，206：article ID 117827.

［19］Dimmick J.Ecology，economics and gratification utilities［M］//Alexander A.Media Economics：Theory and Practice.Hillsdale：Lawrence Erlbaum Associates，1993.

［20］Seol H，Park G，Lee H，et al.Demand forecasting for new media services with consideration of competitive relationships using the competitive Bass model and the theory of the niche［J］.Technological Forecasting and Social Change，2012，79（7）：1217-1228.

［21］Holbrook M B.Introduction to consumer value［M］//Consumer Va-lue.［S.l.］：Routledge，2002：17-44.

［22］Kim W C，Mauborgne R.Knowing a winning business idea when you see one［J］.Harvard Business Review，2000，78（5）：129-138.

［23］Chen Meifang，Tzeng G H，Ding C G.Combining fuzzy AHP with MDS in identifying the preference similarity of alternatives［J］.Applied Soft Computing，2008，8（1）：110-117.

［24］Chen C.Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment［J］.Fuzzy Sets and Systems，2000，114（1）：1-9.