□文/劉 釗 李海生 魯俊杰

（石家莊經(jīng)濟學(xué)院 河北·石家莊）

一、各種評價方法對比

時下最常用的評價方法有AHP層次分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價、模糊數(shù)學(xué)評價、灰度評價。除灰度評價外，其他幾種方法都牽扯到人為主觀判斷，且灰度評價由于權(quán)重幾乎不進行考慮，評價效果也是最差的，灰度比較適用于簡單的比較評價，且指標間數(shù)量差異較小。AHP過多的牽扯到專家評分，對于資源相對缺乏的人來說很難適用，模糊數(shù)學(xué)也同樣需要多位專家進行評分。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般需要MatlaB軟件，相對比較麻煩，對于不同人不易上手。Matlab也是收費軟件，對于非從事一定行業(yè)的人購買這款軟件負擔(dān)太大。

二、新方法的構(gòu)建思路

通過一定的方法尋找一個標桿企業(yè)，把標桿企業(yè)認為是我們所要評價目標里評價分數(shù)最高的，因此，他的總得分應(yīng)該是最高的。通過一定的方法計算出指標的權(quán)重。再用計算出的指標權(quán)重對所有公司進行數(shù)據(jù)處理，得出最終評分。當(dāng)然，標桿企業(yè)是最高得分的樣本。由于是通過先尋找標桿企業(yè)，再根據(jù)標桿企業(yè)的各指標值進行計算求出權(quán)重，所以，此方法命名為標桿賦權(quán)重評價法。

三、具體步驟

1、通過一定的方法找到標桿企業(yè)。這里主要是還通過一定主觀定性判斷，如IT行業(yè)里誰競爭力最強？有人可能會選擇財富500里排名最高的企業(yè)。但是盡量選擇爭議性最小的企業(yè)，例如在評價PC制造企業(yè)創(chuàng)新性時，如果在所有公司里選擇方正，那么爭議是比較大的。在這里選擇標桿企業(yè)可以是完全主觀的，也可以選擇幾個待定的標桿企業(yè)，當(dāng)計算出的權(quán)重不甚理想時，可以把標桿企業(yè)替換成待定的標桿企業(yè)。

2、制定評價指標。根據(jù)評價指標尋找數(shù)據(jù)，這里評價指標要盡量能夠概括評價目的，對代表指標的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，處理方法為（M-n）/（M-m），M為指標數(shù)據(jù)里的最大值，m為指標數(shù)據(jù)里的最小值，n為當(dāng)前指標數(shù)據(jù)值。其實對數(shù)據(jù)處理遠比這要復(fù)雜得多，因為牽扯到離群值和指標中的數(shù)據(jù)可能是遞減性的相關(guān)，意思是數(shù)據(jù)與指標不一定是線性關(guān)系，對數(shù)據(jù)的處理可以適當(dāng)考慮數(shù)據(jù)所代表的含義以及所處的環(huán)境。

3、對于其他個體指標進行約束處理。如 X*a＋Y*b＋Z*c≥X*a’＋Y*b’＋Z*c’，這里的 x、y、z是指標權(quán)重，a、b、c 代表標桿企業(yè)的數(shù)據(jù)值，a’、b’、c’代表其他企業(yè)的數(shù)據(jù)值，由于我們假設(shè)標桿企業(yè)是最優(yōu)的，所以X*a、Y*b、Z*c相加（加權(quán)平均數(shù)）要比其他企業(yè)大，我們通過移項就變成 X*（a-a’）＋Y*（b-b’）＋Z*（c-c’）＞0，這就變成了線性規(guī)劃求解。如果假設(shè)其他企業(yè)為10個，就變成了10個約束方程。在這里 X＋Y＋Z=c，c為常數(shù)。通過 excel的線性規(guī)劃求解功能，把權(quán)重相加的函數(shù)的值設(shè)為常數(shù)，最好為1，選擇一定數(shù)量的約束方程，求出解。

4、通過一直加大約束方程的數(shù)目，直到求出的權(quán)重不存在時的前一步時的權(quán)重。當(dāng)然，也可以通過其他方法選擇約束方程優(yōu)先次序。例如，先選擇有中位數(shù)相近的企業(yè)樣本，或是隨機抽樣。

5、通過求出的權(quán)重來評分。

四、特殊情況

1、當(dāng)我們測試的約束方程較少就計算出來結(jié)果（假設(shè)約束方程足夠多），這可能是我們選擇的標桿企業(yè)不合適或是指標不具有代表性。

解決方法：為評價指標的適當(dāng)性進行復(fù)核，參考相關(guān)文獻，使得評價指標不存在重大爭議；對標桿企業(yè)進行替換，用不同的企業(yè)進行測試。

2、指標過多時就需要盡量多的樣本，這樣才可以求出權(quán)重的最佳值。但是，有時礙于數(shù)據(jù)的收集以及對評價沒目標的特殊性，導(dǎo)致方法無法找到足夠多的樣本數(shù)據(jù)，在這種情況下，評價方法失效。

解決辦法：選擇其他評價方法。

3、如果選出的標桿企業(yè)在所有指標的數(shù)據(jù)中都優(yōu)于其他企業(yè)或大部分指標超過其他企業(yè)，使得約束方程無效或相對約束方程較小，約束方程作用消失。這種情況易發(fā)生在指標過少，樣本規(guī)模過小，也有可能發(fā)生在指標間差異太大，如離群值過多，方差較大。在這種情況下不適合用此方法。

解決辦法：選擇其他辦法。

4、當(dāng)對標桿企業(yè)存在爭議時，可以對存在爭議的每個標桿企業(yè)進行測試，看看哪一個滿足的約束方程多。

五、使用情況

方法的使用情況：存在多個代表指標，且各個樣本在某一指標間差異比較明顯。如果差異不明顯會造成約束方程個數(shù)較少。造成特殊情況3。

六、實例

本文選用2010年證監(jiān)會行業(yè)代碼為A農(nóng)林牧漁業(yè)的財務(wù)報表為基礎(chǔ)計算財務(wù)比率。選取體現(xiàn)運營能力的指標，包括存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益周轉(zhuǎn)率等5個指標，41個樣本，對數(shù)據(jù)進行歸一化，方法為上文描述的。我們預(yù)設(shè)每個指標權(quán)重為1，5個權(quán)重相加為5，且各指標乘權(quán)重相加的值最大為評價目標，得分最高的為標桿企業(yè)。計算得到大連壹橋海洋苗業(yè)股份有限公司評分最高。在樣本數(shù)據(jù)中，山東九發(fā)食用菌股份有限公司等缺少相應(yīng)數(shù)據(jù)，剔除樣本，同時剔除離群值5個指標的離群值有11個，剔除樣本后，樣本還剩28個。剩下的公司中，浙江山下湖珍珠集團股份有限公司評分最高，但遇到特別情況，相減后其他企業(yè)大部分指標都大于0，遇到特殊情況5，權(quán)重計算結(jié)果為0.298697、-0.47508、3.342656、1.100859、0.732871，與假設(shè)的權(quán)重1相差很大。剔除標桿企業(yè)，發(fā)現(xiàn)原先排名第二的企業(yè)相減后也是很多指標都明顯大于其他企業(yè)。相應(yīng)的剔除安徽荃銀高科種業(yè)股份有限公司、云南景谷林業(yè)股份有限公司、云南綠大地生物科技股份有限公司，當(dāng)大湖水殖股份有限公司為標桿企業(yè)時，權(quán)重的計算結(jié)果分別為 1.29、1.10、2.03、0.68、0，不甚理想。在天津松江股份有限公司為標桿企業(yè)時為 1.42、1.144、2.16、0.14、0.14，發(fā)現(xiàn)還是不理想，這主要是選取的數(shù)據(jù)為真實數(shù)據(jù)，且樣本之間差異明顯，未形成真正的約束方程所致。方法的準確性對于約束方程的依賴可見一斑。此方法的應(yīng)用需要盡量多的有實質(zhì)意義的約束方程。

七、方法的深化

1、方法改進探究。本方法是通過約束方程來進行規(guī)劃求解，解得權(quán)重的，如果約束方程質(zhì)量不高或過少，那么就會導(dǎo)致所求出的權(quán)重也就不合適，這是規(guī)劃求解的確定?？梢园鸭s束變成回歸分析里的最小二乘法，這樣可以提高一定的精度，但是如何進行轉(zhuǎn)換需要進行一定的轉(zhuǎn)換。此方法在很多方面可以提高，如在先試驗約束方程的數(shù)目、個數(shù)等，可以經(jīng)過計算確定測試的最佳數(shù)量和樣本的測試順序；方法不一定只應(yīng)用于評價企業(yè)，也可以應(yīng)用于滿足評價條件的其他方面。

2、方法的有效性驗證。在實例中，我們試圖驗證該方法的有效性，但是由于取自真實數(shù)據(jù)，且個樣本間差異明顯，致使約束效果不佳。為了驗證該方法的有效性可以用隨機數(shù)進行測試，再用固定公式加權(quán)、權(quán)重預(yù)設(shè)，得分最高的為標桿，這樣就可以解決評價指標代表性問題以及標桿企業(yè)的選取問題。通過計算得出的權(quán)重與預(yù)設(shè)的進行比較就可以查看方法的準確性。但是，隨機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)又能代表什么，值得考慮。

3、方法的合理性。此方法的創(chuàng)建理論是現(xiàn)有最好的評價目標樣本，通過其再求出權(quán)重計算企業(yè)評價樣本。對于這里最好的樣本選擇方法可以結(jié)合特定環(huán)境、定量定性比重、經(jīng)濟環(huán)境社會文化等諸多方面，評價最好的可能很難，但是可以通過評價最壞的企業(yè)同樣可以達到目的，例如評價最惡劣的奶制品公司如果選擇三鹿，那么尋找人們對奶制品行業(yè)討厭的因素，通過計算可以求出權(quán)重，再對樣本計算就可以求出最好的企業(yè)。

[1]杜棟，龐慶華，吳炎.現(xiàn)代綜合評價方法與案例[M].清華大學(xué)出版社，2008.

[2]胡運權(quán)，郭耀煌.運籌學(xué)教程[M].清華大學(xué)出版社，2007.