基于數據倉庫的企業社會責任評價研究

　　【摘要】 企業履行社會責任是當前社會發展的必然趨勢。文章針對信息系統環境企業社會責任評價的要求，建立了基于數據倉庫的企業社會責任評價指標體系，說明了在數據倉庫環境下如何利用企業現有信息系統的數據進行企業社會責任評價，并利用層次分析法和BP神經網絡相集成的方法建立評價模型，不僅解決了企業社會責任評價指標數據的可獲取性問題，而且定量分析使得評價結果更為準確、客觀，為企業社會責任的評價提供了一種新的思路。
　　【關鍵詞】 數據倉庫； 企業社會責任評價； 指標體系； BP神經網絡
　　
　　一、研究背景
　　從2008年汶川大地震中萬科的“捐款門”事件到“三鹿奶粉”事件，企業社會責任問題已日益成為理論界和社會大眾關注的焦點內容。近期曝光的瘦肉精事件、牛肉膏豬肉等一系列食品安全事件無不考驗著企業的社會責任心。目前，社會大眾越來越關注經濟快速發展背后所付出的沉重代價，而企業社會責任就要求企業在經濟發展的同時，要兼顧好社會、環境、法律等方面的責任。
　　企業社會責任（Corporate Social Responsibility）由英國學者奧利弗·謝爾頓（Oliver Sheldon，1924）首先提出。目前西方國家關于企業社會責任的評價越來越多，如道·瓊斯可持續發展指數、多米尼道德指數。《商業道德》、《財富》等也將企業社會責任納入評價體系。在一些跨國公司和國際組織的倡導下，企業社會責任正朝著量化指標評價方向發展。不少歐美國家開始實行包括SA8000在內的企業社會責任標準認證，但是企業社會責任評價指標體系還沒有形成統一的標準。
　　我國對企業社會責任評價的研究開展得較晚，近幾年才成為熱點。王佳凡（2010）以平衡計分卡的四個層面為基礎，結合利益相關者理論，建立了企業社會責任評價指標體系。苗婷婷、徐鑫（2010）從企業承擔社會責任的過程出發，構建了基于過程視角的企業社會責任評價體系。金立印（2006）從消費者的角度，開發了用于測評企業社會責任運動的量表體系并對其進行了實證檢驗。趙濤等（2008）建立了基于員工權益的企業社會責任評價體系，從員工權益和人權保障兩方面來評價企業對員工權益的保障程度。陳文軍、樂燁華（2010）基于可持續發展的理念，從社會責任會計學、福利經濟學、企業所得稅法和博弈論四個角度對企業社會責任進行了分析。
　　近年來，以數據倉庫技術為基礎的商務智能系統日漸成熟，在不少領域得到了廣泛的應用。數據倉庫技術是商務智能的基石，已成為企業解決需求的首選。它是為了有效地把操作型數據集成到統一的環境中，以提供決策型數據訪問的各種技術和模塊的總稱；它利用所有可用的數據進行統計分析，為決策提供快速而準確的支持，通過它可滿足決策支持和在線分析應用所要求的一切。現今已有的企業社會責任評價指標體系在選取指標時未考慮數據倉庫環境下數據的獲取性，即已有企業社會責任評價指標體系中的指標可能無法從企業現有信息系統中獲取數據。基于此，本文試圖構建一個基于數據倉庫的企業社會責任評價體系，明確建立企業社會責任評價數據倉庫所需要的數據，進而補充評價體系在此方面的欠缺，不斷完善企業社會責任評價體系的研究。
　　
　　二9bb20eca5112640971495609f36182bc、基于數據倉庫的企業社會責任評價指標體系
　　在激烈的市場競爭中，信息對于企業的生存和發展起著至關重要的作用。表達信息的數據隨著時間和業務的發展而不斷膨脹，如何應用好企業海量的數據，成為信息技術發展到一定階段時，企業信息化建設面臨的一個新問題；如何從海量數據中提取出智能信息來支持企業決策，這是企業亟須解決的問題之一。數據倉庫是以關系數據庫、并行處理與分布式處理技術以及聯機分析處理等技術的發展為基礎，針對當前企業和組織中擁有大量數據但信息貧乏（難以利用）的現狀而提出的，是一種對不同系統數據實現集成和共享的綜合性解決方案。本文將在數據倉庫的基礎上，建立一套完全定量化的企業社會責任評價指標體系。
　　筆者認為，企業的社會責任實際上就是對與企業有密切關系的利益相關者承擔責任，盡可能滿足各種利益相關者的愿望和要求。一般來說，企業應當承擔的社會責任主要包括以下內容：
　　（一）對投資者的社會責任
　　這是企業最基本的社會職責。隨著現代企業制度的建立，企業管理者的首要目標就是為投資者提供較高的利潤，對企業的資產進行保值增值，以確保投資者在企業中的利益。主要通過凈資產收益率、現金股利分配率來評價企業對股東的責任履行情況；通過資產負債率、利息保障倍數來反映企業對債權人的責任履行情況。
　　（二）對消費者的社會責任
　　企業利潤的最大化最終依賴消費者購買產品來實現。消費者購買的產品越多，企業的利潤也越大。這就要求企業必須樹立以顧客為導向的營銷理念，為消費者提供準確和充分的產品信息，給顧客提供物美價廉的產品和優質的服務，充分滿足消費者多方面的要求，不得欺詐消費者牟取利益。筆者選取了產品返修率、收入售后服務費用率、消費者投訴率等指標來評價企業在滿足消費者方面作出的努力。
　　（三）對員工的社會責任
　　員工不僅是企業人力資源的提供者，也是企業生產經營活動的參與者。企業管理者應為員工提供安全的工作環境和公平的工作機會，給員工提供更多的發展事業的空間。同時注重團隊精神的培養，使員工感受到企業作為一個大家庭的溫暖，進一步提高員工的滿意度。只有企業與員工之間相互信任，員工間和睦相處，才更有利于企業的發展。對員工的責任履行情況主要通過勞動合同簽訂率、生產事故發生率、員工薪酬率、員工培訓投入等指標來衡量。
　　（四）對商業合作伙伴的社會責任
　　企業要長期發展，必須與供應商和銷售商保持良好的合作關系，從而保證企業的物流鏈和銷售渠道通暢，縮短產品市場投入的時間，迅速占領市場。另外，企業雖然與競爭對手存在利益沖突，但是必須與其公平競爭。如果企業與競爭對手進行惡意競爭，不但使雙方遭受損失，也會給其他利益相關者帶來不利影響，進而影響市場經濟的良好運行和社會的發展與穩定。筆者選取了合同履約成本率、應付賬款周轉率、代銷成本率、品牌價值等指標來考核企業對商業合作伙伴的責任。
　　（五）對政府的社會責任
　　作為企業重要的利益相關者，政府應為企業創造良好的宏觀環境，企業也要積極履行對政府的社會責任。企業應按照政府有關法律、政策的規定繳納稅款，承擔政府規定的其他責任義務，并接受政府的依法干預和監督，不得逃稅、偷稅、漏稅和非法避稅。通過繳納稅款、罰款支付比例等指標反映企業對政府的法定義務。
　　（六）對社會的社會責任
　　企業總是在一定的環境中生存與發展的。這就要求企業必須承擔對周圍環境的責任。企業在環境污染上扮演了重要角色，因此企業應承擔減少污染、保護環境、節約能源等責任。同時，企業處在一定的社區內，企業與社區的和諧關系對企業的發展以及優化外部環境具有重要意義。從長遠看，企業為社區及社會作出的貢獻最終會變成無形資產，對企業的發展具有不可估量的作用。為了評價企業對社會承擔的責任，主要從單位產品耗能率、環境保護設備投入、環境治理費用、社區贊助比例、社區人員就業率、社會貢獻率等指標來具體考核。
　　（七）創新的社會責任
　　當今世界經濟已從工業經濟時代悄然轉變為知識經濟時代。在新經濟時代，企業只有擁有強大的自主創新能力，才能在激烈的國際競爭中獲得生存與發展。企業的自主創新主要包括管理上的創新以及技術上的創新等。本文通過選取技術人員投入程度、R&D投入水平、創新產品節能程度等指標來評價企業承擔的創新責任（見表1）。
　　
　　
　　三、評價模型的構建
　　數據倉庫是面向主題的、集成的、穩定的（不可更新）、隨時間變化的數據集合。它把不同信息源中與決策支持相關的數據，通過抽取、轉換、集成后，按主題存放起來，能夠令我們在數據倉庫的基礎上對數據進行深度挖掘、多維數據分析、動態查詢和報表展現。本文設計的企業社會責任評價指標體系是建立在數據倉庫的基礎之上。所有的指標數據均能夠從數據倉庫中提取出來，因此數據都是可定量化的。鑒于此，筆者采用層次分析法和BP神經網絡算法相集成的方法構建評價模型，該方法根據所提供的數據，通過學習和訓練，找出輸入和輸出之間的內在聯系，從而求得問題的解，而不是完全依據對問題的經驗知識和規則，因而具有自適應能力。不僅如此，它還具有泛化功能和很強的容錯能力，對企業社會責任這類多因素的復雜非線性關系有很強的適應性。
　　（一）評價指標權重的確定
　　（二）用人工神經網絡對企業社會責任履行狀況進行評價
　　應用人工神經網絡對企業社會責任的履行狀況進行定量的評價，是運用具有模擬專家思想、經驗和記憶的智能化功能的神經網絡系統，建立一種新的基于數據倉庫的企業社會責任評價方法。這不僅可以模擬專家知識和經驗實現企業社會責任的評價，而且可以避免評價過程中的人為失誤，并使系統具有良好的容錯能力。
　　1.神經網絡訓練樣本的確定
　　根據企業社會責任評價的實際需要，結合數據倉庫技術，從數據倉庫中抽取相應的指標數據作為神經網絡訓練樣本，對多個典型企業的實際數據進行無量綱化和規范化處理，得出企業的26個評價指標的測量值。
　　2.BP網絡訓練算法選擇
　　根據本文構建的基于數據倉庫的企業社會責任評價指標體系的特點，用改進型BP神經網絡模型進行神經網絡的訓練，為了防止網絡陷入局部極小，采用了附加動量法；在網絡訓練中采用自適應學習速率法，公式如下：
　　式中：?濁為學習速率；k為訓練次數；SSE為誤差函數；yi為學習樣本的輸出值；yi'為網絡訓練后yi的實際輸出值；n為學習樣本的個數。
　　3.BP網絡的調練
　　本文采用一個二層BP神經網絡，在隱含層取20個神經元，采用對數S型激活函數；輸出層取線性激活函數。網絡具有12個輸入節點和1個輸出節點。
　　初始化：設網絡權值（W1jk，Wi2）和閾值（b1j，b2）的初始值為（-1，1）之間的隨機數。W1jk，b1j為第一層網絡連接權的權值和閾值；Wi2，b2為第二層網絡的權值和閾值。
　　BP網絡訓練：利用基于規則的評價法，結合專家的經驗和思想，從數據倉庫中抽取指標數據，對樣本企業進行綜合評價得出真實值。
　　（三）綜合評價結果
　　基于數據倉庫的企業社會責任評價目標層的綜合評價結果是一個向量，為了方便評價，本文采用向量運算，設T為評價等級V的數值化向量，設Z=GTT，那么Z就為目標層的綜合評價值，也是基于數據倉庫的企業社會責任評價的最終評分。根據最大隸屬度原則，可以得出基于數據倉庫的企業社會責任的總體評價。
　　
　　四、結論
　　數據倉庫是管理信息系統的“上層建筑”，它集成了許多不同的源數據系統，從而構成中央式的信息平臺，以實現對管理決策分析的支持。今天，越來越多的企業開始接受并開發數據倉庫，并把它作為信息集成的解決方案和決策支持系統工具，迎接當今日益發展的信息化的挑戰。本文試圖把數據倉庫技術應用到企業社會責任評價中來，以解決企業社會責任評價指標數據的可獲取性問題，從而可以使企業直接利用數據倉庫提取數據資料進行評價，使評價結果更加準確、客觀。由于次準則層內容的確定和數據的計算較為復雜，相關指標體系有待于進一步完善，實證分析也有待于進一步探討。
　　
　　【參考文獻】
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