崔曉玲，胡恰恰，張啟望

（1.遼寧石油化工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 撫順113001；2.遼寧大學(xué) 商學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng)110136）

經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展，會(huì)計(jì)收益計(jì)量方式的主觀(guān)性與信息滯后性已無(wú)法滿(mǎn)足對(duì)收益動(dòng)態(tài)信息的需求。收益信息已成為企業(yè)發(fā)展的命脈，直接關(guān)系到相關(guān)利益人切身利益。因此，收益信息的真實(shí)性、盈利性、持續(xù)性等質(zhì)量屬性，對(duì)企業(yè)利益相關(guān)者提供決策依據(jù)顯得尤為重要。

1 文獻(xiàn)回顧

早期的收益研究中，收益的概念用以區(qū)分最初投入資本和增值收益[1]。之后的“經(jīng)濟(jì)收益觀(guān)”使學(xué)者們逐漸意識(shí)到一定時(shí)期內(nèi)企業(yè)交易形成的收入與相關(guān)成本差額的重要性[2]。隨著收益理論的不斷發(fā)展，會(huì)計(jì)收益的信息量也隨之增加，成為衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài)的重要工具。信息需求者對(duì)會(huì)計(jì)收益的要求越來(lái)越高，會(huì)計(jì)收益局限性逐漸凸顯。

傳統(tǒng)的收益質(zhì)量評(píng)價(jià)側(cè)重于財(cái)務(wù)報(bào)表層次，通過(guò)收益的來(lái)源與去向進(jìn)行收益質(zhì)量分析。但傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)告由于其職能的限制，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果的披露側(cè)重于盈利數(shù)據(jù)，難以滿(mǎn)足決策者進(jìn)行科學(xué)決策的多維需求。學(xué)者們認(rèn)為應(yīng)建立符合企業(yè)實(shí)際情況的多維度收益質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，有效使用財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值管理[3]。因此，收益質(zhì)量應(yīng)分析收益產(chǎn)生的最后結(jié)果[4]，并強(qiáng)調(diào)核心收益的分析價(jià)值[5]。

企業(yè)的異質(zhì)性決定收益質(zhì)量，同一行業(yè)不同企業(yè)，由于生產(chǎn)規(guī)模、主營(yíng)業(yè)務(wù)、企業(yè)所處發(fā)展階段的不同，指標(biāo)體系也會(huì)有一定差異[6]。高質(zhì)量的收益必須在能夠反映當(dāng)前的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的基礎(chǔ)之上體現(xiàn)公司的真實(shí)價(jià)值[7]。鑒于此，收益質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)著重關(guān)注企業(yè)微觀(guān)個(gè)體的同時(shí)，適當(dāng)關(guān)注行業(yè)的整體水平。根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)符合企業(yè)實(shí)際情況的收益質(zhì)量指標(biāo)體系，以期能較準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)企業(yè)收益質(zhì)量的真實(shí)情況，利于企業(yè)戰(zhàn)略制定和長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)。利用收益質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果，引導(dǎo)投資者及企業(yè)相關(guān)利益人進(jìn)行理性決策。

收益質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)滿(mǎn)足客觀(guān)性、全面性、多維度要求，不應(yīng)局限于盈利數(shù)量分析。本文在構(gòu)建多維度收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，選擇熵權(quán)-TOPSIS 法進(jìn)行收益質(zhì)量評(píng)價(jià)。熵權(quán)法有助于規(guī)避傳統(tǒng)分析中指標(biāo)權(quán)重賦值的主觀(guān)性；TOPSIS 法能對(duì)原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行充分利用，定量反映評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度，避免收益質(zhì)量?jī)?yōu)劣性劃分的信息失真。二者結(jié)合，能夠確保收益質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和客觀(guān)性。

2 熵權(quán)-TOPSIS 收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的程序

假設(shè)收益質(zhì)量評(píng)價(jià)體系中評(píng)價(jià)年度A=｛A1，A2,…,Am｝，共包含F(xiàn)=｛F1,F2,…,,Fn｝個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。記M=｛1,2,…,m｝，N=｛1,2,…,n｝。設(shè)決策矩陣為X=(xij)m×n，其中xij為第i 個(gè)年度在第j 個(gè)屬性下的屬性值，則熵權(quán)-TOPSIS 的收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)步驟為：

(1) 數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理采用極差法，處理后的矩陣為Y=(yij)m×n。

對(duì)于高優(yōu)指標(biāo)，處理方法為：

對(duì)于低優(yōu)指標(biāo)，處理方法為：

對(duì)于中優(yōu)指標(biāo)，處理方法為：

式中，opt.xij為可待處理數(shù)值。

(2) 根據(jù)熵權(quán)法分析結(jié)果，確定指標(biāo)權(quán)重ω=(ω1,ω2,…,ωn)，令第j 個(gè)指標(biāo)的熵為[8]：

(3)計(jì)算加權(quán)規(guī)范化矩陣Z= (zij)min，其中，

(4) 確定加權(quán)規(guī)范化矩陣Z 的正理想解Z+和負(fù)理想解Z-：

其中，各個(gè)方案均應(yīng)滿(mǎn)足Z+＞Z-。

(5)計(jì)算各方案到正理想解Z+和負(fù)理想解Z-的Euclid 距離為[8]：

3 基于熵權(quán)-TOPSIS 法的收益質(zhì)量評(píng)價(jià)

3.1 收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

收益評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建應(yīng)基于對(duì)公司收益評(píng)價(jià)問(wèn)題的長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮，應(yīng)滿(mǎn)足多層次、多方面、多維度的收益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文以專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)的成熟企業(yè)為研究對(duì)象。首先，以X 公司（工程機(jī)械制造業(yè)公司）為例，探討微觀(guān)個(gè)體企業(yè)收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題；其次，選擇同行業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)均為專(zhuān)用設(shè)備生產(chǎn)且處于成熟期的6 家上市公司與X 公司組成樣本數(shù)據(jù)，對(duì)其2017 年收益質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。X公司隸屬于傳統(tǒng)行業(yè)，處于成熟期的企業(yè)，更加注重企業(yè)價(jià)值提升和可持續(xù)發(fā)展。企業(yè)的價(jià)值提升和可持續(xù)性發(fā)展由企業(yè)良好的盈利能力、持續(xù)的增長(zhǎng)能力、良好的抗風(fēng)險(xiǎn)能力來(lái)提供保障[9]。本文將收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系劃分為結(jié)構(gòu)性、增長(zhǎng)性、安全性、現(xiàn)金保障性4 個(gè)維度[10]，X 公司收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1 所示。

基于上述構(gòu)建的收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選取X 公司2014—2017 年的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，結(jié)果如表2所示。

表1 X 公司收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2 X 公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)

3.2 X 公司收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

3.2.1 數(shù)據(jù)處理 根據(jù)式(1)—式(3)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，經(jīng)計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，結(jié)果如表3所示。

表3 經(jīng)計(jì)算得到的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

3.2.2 指標(biāo)熵值和權(quán)重的確定 根據(jù)式(4)和式(5)計(jì)算各指標(biāo)的熵值及權(quán)重，計(jì)算結(jié)果如表4 所示。基于熵權(quán)法賦權(quán)所得權(quán)重越大，代表這一指標(biāo)在收益質(zhì)量評(píng)價(jià)中起到的作用越大，即這一指標(biāo)較為重要；指標(biāo)權(quán)重越小，代表這一指標(biāo)在收益質(zhì)量評(píng)價(jià)中起到的作用越小，即這一指標(biāo)重要性較弱。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果可知，在結(jié)構(gòu)性、增長(zhǎng)性、安全性、現(xiàn)金保障性這4 個(gè)維度中，權(quán)重較大的分別是銷(xiāo)售費(fèi)用變化率（I3）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（I5）、經(jīng)營(yíng)杠桿（I10）和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（I14），說(shuō)明這4 個(gè)指標(biāo)在X 公司收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中作用較大，應(yīng)更重視這4 個(gè)指標(biāo)的變化。

3.2.3 加權(quán)規(guī)范化矩陣 加權(quán)規(guī)范化矩陣綜合考慮了各指標(biāo)權(quán)重及其無(wú)量綱化處理后的結(jié)果，是計(jì)算各年收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的計(jì)算基礎(chǔ)。根據(jù)式(6)計(jì)算加權(quán)決策化矩陣，結(jié)果如表5 所示。

3.2.4 理想解的計(jì)算 根據(jù)式(7)和式(8)確定加權(quán)規(guī)范化矩陣Z 的正理想解Z+和負(fù)理想解Z-，計(jì)算結(jié)果如表6 所示。根據(jù)近四年各指標(biāo)的數(shù)值計(jì)算出的最理想的標(biāo)準(zhǔn)及最不理想的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各年收益質(zhì)量進(jìn)行評(píng)判。一般來(lái)說(shuō)，各指標(biāo)的正理想解比負(fù)理想解大。從表6 可以看出，正負(fù)理想解均滿(mǎn)足此標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明計(jì)算結(jié)果合理。

表4 各指標(biāo)的熵值及權(quán)重

表5 加權(quán)決策化矩陣數(shù)據(jù)處理結(jié)果

表6 正負(fù)理想解

3.2.5 Euclid 距離 根據(jù)式(9)和式(10)計(jì)算各年收益質(zhì)量到正理想解Z+和負(fù)理想解Z-的Euclid 距離經(jīng)計(jì)算，各年收益質(zhì)量到正理想解Z+和負(fù)理想解Z-的Euclid 距離的具體結(jié)果為：

3.2.6 收益質(zhì)量相對(duì)貼進(jìn)度 構(gòu)造收益質(zhì)量的相對(duì)貼近度并按照相對(duì)貼近度的大小對(duì)各年收益質(zhì)量進(jìn)行排序。貼近度越大，則收益質(zhì)量越優(yōu)；反之，貼近度越小，則收益質(zhì)量越劣。經(jīng)計(jì)算得到各年相對(duì)貼進(jìn)度及排序，結(jié)果如表7所示。

相對(duì)貼近度是各指標(biāo)的權(quán)重以及各指標(biāo)無(wú)量綱化處理后評(píng)價(jià)值共同作用的結(jié)果，權(quán)重及評(píng)價(jià)值越高，相對(duì)貼近度也就越優(yōu)。從表7 可以看出，近四年的相對(duì)貼近度處于0.400 0 至0.600 0 之間，其中2016 年相對(duì)貼進(jìn)度最小，綜合收益質(zhì)量最低。2014、2015 年以及2017 年的相對(duì)貼進(jìn)度差別較小，X 公司近四年收益質(zhì)量沒(méi)有顯著變化，處于[0.4,0.6)中等偏下水平。結(jié)合熵值及權(quán)重的計(jì)算，各維度中銷(xiāo)售費(fèi)用變化率（I3）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（I5）、經(jīng)營(yíng)杠桿（I10）和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（I14）等指標(biāo)對(duì)于X 公司來(lái)說(shuō)相對(duì)更為重要。由于X 公司為傳統(tǒng)企業(yè)且處于成熟期，市場(chǎng)份額相對(duì)較為固定，因此X 公司增加銷(xiāo)售費(fèi)用對(duì)于提高公司的收益質(zhì)量意義不大；從總資產(chǎn)增加率的變化可以看出X 公司資產(chǎn)設(shè)備更新程度，在一定程度上能表現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的更新變化程度；同時(shí)，處于成熟期的X 公司更應(yīng)注重控制企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)應(yīng)收賬款管理效率。

表7 相對(duì)貼進(jìn)度及排序

3.3 同行業(yè)收益質(zhì)量綜合分析

熵權(quán)-TOPSIS 方法還可以對(duì)行業(yè)的橫向收益質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。選取同行業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)均為專(zhuān)用設(shè)備生產(chǎn)且處于成熟期的6 家上市公司與X 公司組成樣本數(shù)據(jù)，以2017 年為例，按上述方法對(duì)行業(yè)的收益質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。2017 年行業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表8 所示。2017 年行業(yè)相對(duì)貼進(jìn)度如表9 所示。從表9 可以看出，各樣本的收益質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果十分接近，均為0.500 0 左右，說(shuō)明整體行業(yè)的收益質(zhì)量均處于中等偏下水平。結(jié)合各指標(biāo)數(shù)據(jù)，整個(gè)行業(yè)的研發(fā)投入費(fèi)用占銷(xiāo)售總收入比均較低，有的甚至為0，說(shuō)明整個(gè)行業(yè)的研發(fā)能力不足。

表8 2017 年行業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)

續(xù)表8

表9 2017 年行業(yè)相對(duì)貼進(jìn)度

4 結(jié) 論

從縱向微觀(guān)企業(yè)個(gè)體和橫向行業(yè)兩個(gè)角度進(jìn)行了收益質(zhì)量評(píng)價(jià)。縱向方面以X 公司為研究對(duì)象，針對(duì)X 公司所處發(fā)展階段和企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)，從結(jié)構(gòu)性、增長(zhǎng)性、安全性和現(xiàn)金保障性等4 個(gè)維度構(gòu)建了收益質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵權(quán)-TOPSIS 方法對(duì)X 公司2014—2017 年的收益質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明，銷(xiāo)售費(fèi)用變化率（I3）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（I5）、經(jīng)營(yíng)杠桿（I10）和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（I14）對(duì)于X 公司更為重要。因此，對(duì)于成熟期的X公司，應(yīng)合理控制銷(xiāo)售費(fèi)用，提高銷(xiāo)售服務(wù)水平；注重企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新能力；合理控制企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)；優(yōu)化企業(yè)征信管理，提高應(yīng)收賬款回款能力。分析評(píng)價(jià)結(jié)果為X 公司的價(jià)值提升和可持續(xù)發(fā)展提供發(fā)展方向。橫向方面，以2017 年為例選擇均為專(zhuān)用設(shè)備生產(chǎn)且處于成熟期的6 家上市公司與X 公司組成行業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行了行業(yè)收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)。從評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，行業(yè)收益質(zhì)量均處于中等偏下水平，收益質(zhì)量有待提高，同時(shí)行業(yè)樣本中的研發(fā)投入費(fèi)用占銷(xiāo)售總收入比均較低，說(shuō)明整體行業(yè)的研發(fā)能力十分薄弱。

熵權(quán)-TOPSIS 收益質(zhì)量評(píng)價(jià)方法克服了傳統(tǒng)分析方法的主觀(guān)性和不夠全面的缺陷，對(duì)原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行充分利用，定量反映評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度，避免了收益質(zhì)量?jī)?yōu)劣性劃分的信息失真和主觀(guān)性，為企業(yè)的收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)提供了方法上的借鑒。受行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)的差別、資產(chǎn)規(guī)模個(gè)體差異、企業(yè)自身生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理的差別、企業(yè)發(fā)展階段等因素影響，構(gòu)建的收益質(zhì)量評(píng)價(jià)體系具有一定局限性。因次，如何構(gòu)建適合于行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的收益質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，進(jìn)而進(jìn)行收益質(zhì)量行業(yè)橫向大數(shù)據(jù)分析將是下一步的研究重點(diǎn)。