談標(biāo)桿賦權(quán)重評(píng)價(jià)法

□文/劉 釗 李海生 魯俊杰

（石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院 河北·石家莊）

一、各種評(píng)價(jià)方法對(duì)比

時(shí)下最常用的評(píng)價(jià)方法有AHP層次分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)、模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)、灰度評(píng)價(jià)。除灰度評(píng)價(jià)外，其他幾種方法都牽扯到人為主觀判斷，且灰度評(píng)價(jià)由于權(quán)重幾乎不進(jìn)行考慮，評(píng)價(jià)效果也是最差的，灰度比較適用于簡(jiǎn)單的比較評(píng)價(jià)，且指標(biāo)間數(shù)量差異較小。AHP過多的牽扯到專家評(píng)分，對(duì)于資源相對(duì)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(jìn)行評(píng)分。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般需要MatlaB軟件，相對(duì)比較麻煩，對(duì)于不同人不易上手。Matlab也是收費(fèi)軟件，對(duì)于非從事一定行業(yè)的人購買這款軟件負(fù)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(gè)標(biāo)桿企業(yè)，把標(biāo)桿企業(yè)認(rèn)為是我們所要評(píng)價(jià)目標(biāo)里評(píng)價(jià)分?jǐn)?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(jì)算出指標(biāo)的權(quán)重。再用計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重對(duì)所有公司進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得出最終評(píng)分。當(dāng)然，標(biāo)桿企業(yè)是最高得分的樣本。由于是通過先尋找標(biāo)桿企業(yè)，再根據(jù)標(biāo)桿企業(yè)的各指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算求出權(quán)重，所以，此方法命名為標(biāo)桿賦權(quán)重評(píng)價(jià)法。

三、具體步驟

1、通過一定的方法找到標(biāo)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(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)？有人可能會(huì)選擇財(cái)富500里排名最高的企業(yè)。但是盡量選擇爭(zhēng)議性最小的企業(yè)，例如在評(píng)價(jià)PC制造企業(yè)創(chuàng)新性時(shí)，如果在所有公司里選擇方正，那么爭(zhēng)議是比較大的。在這里選擇標(biāo)桿企業(yè)可以是完全主觀的，也可以選擇幾個(gè)待定的標(biāo)桿企業(yè)，當(dāng)計(jì)算出的權(quán)重不甚理想時(shí)，可以把標(biāo)桿企業(yè)替換成待定的標(biāo)桿企業(yè)。

2、制定評(píng)價(jià)指標(biāo)。根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)尋找數(shù)據(jù)，這里評(píng)價(jià)指標(biāo)要盡量能夠概括評(píng)價(jià)目的，對(duì)代表指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，處理方法為（M-n）/（M-m），M為指標(biāo)數(shù)據(jù)里的最大值，m為指標(biāo)數(shù)據(jù)里的最小值，n為當(dāng)前指標(biāo)數(shù)據(jù)值。其實(shí)對(duì)數(shù)據(jù)處理遠(yuǎn)比這要復(fù)雜得多，因?yàn)闋砍兜诫x群值和指標(biāo)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(biāo)不一定是線性關(guān)系，對(duì)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(duì)于其他個(gè)體指標(biāo)進(jìn)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(biāo)權(quán)重，a、b、c 代表標(biāo)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(biāo)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(xiàng)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(gè)，就變成了10個(gè)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(shí)的前一步時(shí)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(jī)抽樣。

5、通過求出的權(quán)重來評(píng)分。

四、特殊情況

1、當(dāng)我們測(cè)試的約束方程較少就計(jì)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(biāo)桿企業(yè)不合適或是指標(biāo)不具有代表性。

解決方法：為評(píng)價(jià)指標(biāo)的適當(dāng)性進(jìn)行復(fù)核，參考相關(guān)文獻(xiàn)，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)不存在重大爭(zhēng)議；對(duì)標(biāo)桿企業(yè)進(jìn)行替換，用不同的企業(yè)進(jìn)行測(cè)試。

2、指標(biāo)過多時(shí)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(shí)礙于數(shù)據(jù)的收集以及對(duì)評(píng)價(jià)沒目標(biāo)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(píng)價(jià)方法失效。

解決辦法：選擇其他評(píng)價(jià)方法。

3、如果選出的標(biāo)桿企業(yè)在所有指標(biāo)的數(shù)據(jù)中都優(yōu)于其他企業(yè)或大部分指標(biāo)超過其他企業(yè)，使得約束方程無效或相對(duì)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(biāo)過少，樣本規(guī)模過小，也有可能發(fā)生在指標(biāo)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(duì)標(biāo)桿企業(yè)存在爭(zhēng)議時(shí)，可以對(duì)存在爭(zhēng)議的每個(gè)標(biāo)桿企業(yè)進(jìn)行測(cè)試，看看哪一個(gè)滿足的約束方程多。

五、使用情況

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

六、實(shí)例

本文選用2010年證監(jiān)會(huì)行業(yè)代碼為A農(nóng)林牧漁業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表為基礎(chǔ)計(jì)算財(cái)務(wù)比率。選取體現(xiàn)運(yùn)營能力的指標(biāo)，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(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益周轉(zhuǎn)率等5個(gè)指標(biāo)，41個(gè)樣本，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，方法為上文描述的。我們預(yù)設(shè)每個(gè)指標(biāo)權(quán)重為1，5個(gè)權(quán)重相加為5，且各指標(biāo)乘權(quán)重相加的值最大為評(píng)價(jià)目標(biāo)，得分最高的為標(biāo)桿企業(yè)。計(jì)算得到大連壹橋海洋苗業(yè)股份有限公司評(píng)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(shí)剔除離群值5個(gè)指標(biāo)的離群值有11個(gè)，剔除樣本后，樣本還剩28個(gè)。剩下的公司中，浙江山下湖珍珠集團(tuán)股份有限公司評(píng)分最高，但遇到特別情況，相減后其他企業(yè)大部分指標(biāo)都大于0，遇到特殊情況5，權(quán)重計(jì)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(biāo)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(biāo)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(biāo)桿企業(yè)時(shí)，權(quán)重的計(jì)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(biāo)桿企業(yè)時(shí)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(shí)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(zhǔn)確性對(duì)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(shí)質(zhì)意義的約束方程。

七、方法的深化

1、方法改進(jìn)探究。本方法是通過約束方程來進(jìn)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(huì)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。可以把約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(jìn)行轉(zhuǎn)換需要進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)換。此方法在很多方面可以提高，如在先試驗(yàn)約束方程的數(shù)目、個(gè)數(shù)等，可以經(jīng)過計(jì)算確定測(cè)試的最佳數(shù)量和樣本的測(cè)試順序；方法不一定只應(yīng)用于評(píng)價(jià)企業(yè)，也可以應(yīng)用于滿足評(píng)價(jià)條件的其他方面。

2、方法的有效性驗(yàn)證。在實(shí)例中，我們?cè)噲D驗(yàn)證該方法的有效性，但是由于取自真實(shí)數(shù)據(jù)，且個(gè)樣本間差異明顯，致使約束效果不佳。為了驗(yàn)證該方法的有效性可以用隨機(jī)數(shù)進(jìn)行測(cè)試，再用固定公式加權(quán)、權(quán)重預(yù)設(shè)，得分最高的為標(biāo)桿，這樣就可以解決評(píng)價(jià)指標(biāo)代表性問題以及標(biāo)桿企業(yè)的選取問題。通過計(jì)算得出的權(quán)重與預(yù)設(shè)的進(jìn)行比較就可以查看方法的準(zhǔn)確性。但是，隨機(jī)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(píng)價(jià)目標(biāo)樣本，通過其再求出權(quán)重計(jì)算企業(yè)評(píng)價(jià)樣本。對(duì)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(jì)環(huán)境社會(huì)文化等諸多方面，評(píng)價(jià)最好的可能很難，但是可以通過評(píng)價(jià)最壞的企業(yè)同樣可以達(dá)到目的，例如評(píng)價(jià)最惡劣的奶制品公司如果選擇三鹿，那么尋找人們對(duì)奶制品行業(yè)討厭的因素，通過計(jì)算可以求出權(quán)重，再對(duì)樣本計(jì)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(píng)價(jià)方法與案例[M].清華大學(xué)出版社，2008.

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