指標
質量競爭力指數1.質量水平指標
反映的是“質量發展的當前狀況”，是對“現狀”的測量；質量水平指標是根據對標準與技術水平、質量管理水平、質量監督與檢驗水平等質量指標的測量來評價行業或地區的質量水平。
2.發展能力指標
反映的是“質量發展的持續能力”，是對“潛力”的測量。是根據對研發與技術改造能力、核心技術能力和市場適應能力等與質量相關的科技投入與產出指標的測量來評價行業或地區的質量發展能力。
體系
根據質量競爭力的結構模型，影響質量競爭力水平的核心要素主要是顧客價值、戰略、過程和績效等，因而，通過對此四要素進行深入分析，進一步細化各要素的構成形成初始測評指標體系。通過多輪次的企業調查反饋，對初始指標進行反覆的篩選、合併、補充與刪減，最終得到體現質量競爭力結構模型的四個方面28項測評指標。
意義
質量競爭力指數從微觀層面看，質量競爭力指數的測量、分析與利用可以為組織有針對性地持續改進產品與服務質量，制定行之有效的質量經營戰略提供決策支持。概括起來，質量競爭力指數在微觀層面有如下5個方面的意義：
1．揭示了組織獲得長期質量競爭優勢的關鍵因素
這些關鍵因素包括積極採用國際標準和國外先進標準，改進產品實物質量水平和質量管理水平，降低質量經營成本，提高顧客滿意度和增加質量資源投入等。通過發布行業、地區或國家質量競爭力指數，可以引導組織了解其標準與技術水平的實際狀況，重視國家對產品質量的監督與抽查結果，關注消費者對自身產品的評價，提高組織自身的質量管理水平，從而幫助組織在市場競爭中獲得持久的質量競爭優勢。
2．為組織提供了與競爭對手進行水平對比的共同平台和技術框架
通過這種比對，組織可以找出其在質量經營中的不足，進行有針對性的改進和提高。質量競爭力指數可以預測組織未來的發展前景。如果組織的質量競爭力嚴重不足，即使組織當前的經濟指標(如市場占有率、利潤率等)表現良好，也會在激烈的市場競爭中處於劣勢而逐步被淘汰。
3．有利於提高組織的投資回報率、增強市場適應性
質量競爭力指數的測量方法將質量管理、科技投入活動與質量經營的經濟效果聯繫起來，使得質量競爭力指數的量值既反映組織的投入產出率，又反映組織現實及潛在的市場適應能力。
4．成為組織制定質量目標、評價自身質量經營狀況的參考依據之一
質量競爭力與組織的經營業績及長遠發展趨勢存在密不可分的聯繫。質量競爭力指數不僅可以作為組織管理的技術指標和具體手段，而且可以作為組織管理追求的戰略目標之一。組織可以按相關標準的要求，根據行業和組織特點的實際，參考質量競爭力指數，使制定的質量目標具有符合性、適宜性、充分性和有效性。如果組織能夠獲得卓越的質量競爭力，市場就會給組織帶來高額的經濟利益。卓越的質量競爭力也可以成為組織的一項具有長期價值的戰略性無形資產。如果組織在行業中擁有較高的質量競爭力，就會逐步在消費者或用戶中形成良好的商譽，從而產生組織渴求的品牌效應。
5．有助於組織持續改進組織的管理者需要
一個質量績效測評系統來監控質量經營狀況，並發現其發展趨勢。通過其預警作用，組織能在不理想的結果發生之前就採取預防措施。這正是現代組織進行質量績效測評的根本原因和動機。
方法
質量競爭力指數人工神經網路(簡稱神經網路)是一種通過模擬人腦神經細胞的結構和功能來進行信息處理的技術 由大量簡單的神經元廣泛互聯而形成 具有存儲和套用經驗知識的自然特性。神經網路有多種模型 在進行質量競爭力指數測評時，我們主要採用誤差反向傳播前饋網路(簡稱BP網路) 該網路是各類神經網路模型中套用最為廣泛的代表性網路。
典型的BP網路含有一個或多個隱含層 一般採用誤差反向傳播算法訓練網路的權值和偏差。
2.複合線性矩陣測評方法
複合線性矩陣法是一種多因素評價方法，比較適用於企業質量競爭力測評和診斷分析。該方法通過選擇對企業運營質量具有重要影響的關鍵因素與職能部門 分別構建部門一質量意識矩陣和部門一質量因素矩陣 形成複合矩陣(參見下表) 評估各質量因素在具體部門的實施情況 並將其實際運營效果與其最大潛能相比較 最終形成質量競爭力指數。
3.卓越績效準則評價方法
2005年1月1日．國家標準《卓越績效評價準則》正式實施。該準則主要從領導、戰略、顧客與市場、資源、過程管理、測量分析與改進 經營結果等七個方面規定了卓越績效的評價要求．可以全面地診斷、評價組織經營管理的成熟度。卓越績效評價準則的七種要素結構關係如下圖:
從圖中可以看出：卓越績效評價中所考慮到的七方面因素,已經涵蓋了質量競爭力測評中涉及的要素,並增加了領導、資源．以及測量、分析與改進等因素。並且,卓越績效評價考慮到了相對競爭對手和業內標桿的比較,同時注重對評價因素的差異化分析,評價過程中各要素的評分賦值體現了因素的權重分配。因而,卓越績效評價結果可以在一定程度上為企業質量競爭力水平提供一種近似的估計。
4.主成分分析法
在進行指數化測評時,較多的測評指標在帶來有關信息的同時,也給數據分析帶來了一定困難,同時,這些數據之間還可能存在著較強的相關性,如果直接進行分析,可能因多重共線性的存在而無法得出正確結論。此時,我們可以選用主成分分析和因子分析等統計方法,對原始測評數據進行降維處理,將眾多觀測指標濃縮為少數關鍵變數,有效提取原始數據的內在結構,並解決多重共線性等問題。
原則上,如果有n個變數,則最多可以提取出n個主成分,但如果將它們全部提取出來就失去了該方法簡化數據的實際意義,多數情況下前2～3個主成分就已經包含了90％ 以上的原始信息,其它主成分則可忽略不計。
5.層次分析法
在進行質量競爭力指數化測評時,有時限於客觀條件約束而缺少量化的數據,需要藉助專家知識和經驗進行從定性到定量的轉化處理,而層次分析法恰恰為此類問題的決策提供了一種簡潔而實用的測評方法。該方法最早由美國運籌學家、匹茨堡大學教授TLSaaty於上世紀7O年代提出．其特點是在對複雜決策問題的本質,影響因素及其內在關係等進行深入分析基礎上，利用較少的定量信息使決策思維過程數學化,從而為多目標、多準則或無結構特性的複雜決策問題提供簡便的決策方法,尤其適用於對決策結果難以直接準確計量的場合。
層次分析法的基本原理是：根據具有遞階結構的目標、子目標(準則)、約束條件、部門等來評價方案．採用兩兩比較的方法確定判斷矩陣,然後把判斷矩陣的最大特徵根相對應的特徵向量的分量作為相應的係數,最后綜合給出各方案的權重(優先程度)。它是將複雜的問題分解成為若干層次，在各個層次上再逐步分解，將人為主觀判斷和定性分析用數量形式表達、轉換和處理后綜合分析。
