基于AHP的云會計AIS可信性模糊綜合評價*

程平+藺書東

【摘要】 在云會計環境下，會計信息系統可信性成為用戶選擇AIS的關鍵因素。提出了一種基于AHP和模糊綜合評價相結合的AIS可信性評價方法，建立了AIS可信評價指標體系和判斷矩陣，求解出各評價指標的權重；然后在建立評語集合的基礎上，確定評價指標對評價集合的模糊隸屬矩陣；最后通過各評價指標的權重、模糊隸屬矩陣來對AIS可信性作出綜合評價。通過算例分析說明了方法的合理性和有效性。

【關鍵詞】 AHP； AIS； 模糊綜合評價； 可信性

中圖分類號：F232；F272.5文獻標識碼：A文章編號：1004-5937（2014）21-0123-04

一、引言

經濟全球化、社會信息化加速了市場競爭，這使得企業越來越意識到會計信息化，尤其是AIS（Accounting Information System，以下簡稱AIS）作為會計信息化建設的核心內容對企業發展的作用日益凸顯。近年來，隨著軟件使用規模的不斷擴大，軟件系統的控制也變得越來越難以駕馭，經常發生各種故障和失效，這對于軟件的可信性保障提出了新的挑戰（劉克等，2008）。云會計環境是構建于互聯網上，利用云計算技術和理念，為企業提供會計核算、會計管理和會計決策的會計信息化基礎設施和信息服務環境（程平、何雪峰，2011）。云會計環境下的AIS作為一種典型的可信軟件，其可信性問題也越來越受到用戶的關注，因此，找到一種合理的方法對AIS可信性進行評價就顯得尤為重要，以此讓用戶作出正確的選擇。

在軟件的可信評價方面，田俊峰（2011）等人提出了可信引擎驅動的可信軟件信任鏈模型，并在此基礎上提出了一種可信軟件設計方法及可信性評價策略。楊善林等（2009）在分析現有可信軟件評估需求的基礎上，提出一種基于效用和證據理論的可信軟件評估方法。在AIS可信性的研究方面，陳輝（2010）對部分財務軟件公司進行實證研究，認為財務管理系統的可信性受多方面因素影響，其中技術因素和人員因素最為重要。王凡林（2010）對影響可信性的行為和后果進行了理論探討和實證研究，認為AIS初期的規劃行為對系統的日后運行將產生明顯影響，其中合規性、可控性、參與性與可審計性等規劃特征對計信息系統的可信性影響較大，且程度各異。牛艷芳（2009）在其博士論文中借鑒信息管理的理論和實踐，結合會計研究中的會計信息質量特征、提供會計信息活動、利用會計信息活動、會計人員行為等多方面研究成果研究了會計信息系統的有效性問題。

綜觀上述文獻的研究，學者們主要是從AIS可信性的影響因素以及影響程度的不同進行研究，很少對AIS可信性進行綜合評價。在軟件的可信評價方面，更多的是將引擎驅動、效用和證據作為評價方法，但這些方法相當復雜，運用有一定的局限性。層次分析法（Analytic Hierarchy Process，以下簡稱AHP）和模糊綜合評價法作為兩種定性和定量相結合的計算方法，其結合的應用得到廣泛的發展。唐中富等（2008）針對客運索道安全評價的問題，提出了一種基于模糊評價和層次分析法的客運索道安全評價方法。吳殿延等（2005）針對層次分析法的不足，提出了基于模糊評價和層次分析法相結合的方法，并通過北京師范大學績效評價說明了該方法的應用。孔繁森等（2008）將兩種方法結合建立了設備模糊綜合可用性層次分析模型，并利用該模型研究了發動機缸體生產線設備可用性的評價問題。鑒于此，本文提出了一種基于AHP和模糊綜合評價相結合的方法。該方法首先通過重要性標度含義表建立了可信性評價指標的判斷矩陣，求解出評價指標的權重；然后通過專家建立評價指標對評語集合的模糊隸屬矩陣；最后結合權重實現對AIS可信性作出綜合評價。

二、基于AHP的可信性評價指標權重確定

（一）建立AIS可信性評估指標體系

AIS可信性是指AIS對會計信息的輸入、處理和輸出流程符合AIS用戶的預期，以及AIS產生的會計信息所具有的相關性和可靠性等會計信息質量特征符合企業各級管理人員、審計人員、稅務部門、投資者等會計信息使用者的預期。AIS可信性是客觀對象諸多屬性在人們心目中的一個綜合反映，由正確性、可靠性、安全性、實時性、完整性、可用性、集成性、可審計性、可控性等可信屬性構成。為了對AIS可信性作出評價，結合AHP和AIS可信性的特點，建立由準則層、目標層和結構層所組成的AIS可信性評價指標體系，其中準則層是可信屬性權重的確定，目標層是具體的可信屬性，結構層是影響可信屬性的指標。

（二）建立評價指標的判斷矩陣

根據可信性評價指標體系，建立兩種類型的判斷矩陣。第一類用來表示各可信屬性對于權重的隸屬關系，第二類是各可信屬性的影響指標對于該可信屬性的隸屬關系。構建的標準是：根據其中兩個可信評價指標兩兩比較哪個重要，重要多少，對重要性程度按1—9賦值（重要性標度值見表1）。

（三）一致性檢驗以及權重的確定

對上述判斷矩陣求解出最大特征根λ和特征根所對應的特征向量，然后進行一致性檢驗，檢驗的步驟如下：

1.計算一致性指標CI=■，其中n為判斷矩陣的階數。

2.查表確定相應的平均隨機一致性指標RI，標準見表2。

3.計算一致性比例CR=■。如果CR<0.1，則說明判斷矩陣通過一致性檢驗，否則需要重新構造判斷矩陣。

4.將得到的特征向量進行歸一化處理，就得到各可信性評價指標相應的權重。

用?棕=（?棕1，?棕2，…?棕k）來表示可信屬性的權重，其中k為可信需求的個數。

用?棕t=（?棕t1，?棕t2，…?棕ts）來表示各可信屬性影響指標的權重，其中t=1，2，…，k，s表示影響指標的個數。

三、AIS可信性模糊綜合評價

（一）AIS可信性評語集的建立

對于AIS可信性評價指標體系，建立專家對被各評價指標作出的各種總的評價結果組成的評語集合，用V表示：V=（v1，v2，…，vm），其中m為評語對象的個數。

（二）建立各可信屬性的模糊矩陣

對可信性影響指標中的每一個因素進行評價，以此來確定影響指標對評語集合的隸屬程度，然后將各影響指標的隸屬度組成一個矩陣，由此得到的矩陣就是可信屬性的模糊矩陣Rt：

Rt=r11 r12 … r1mr21 r22 … r2m■ ■ ■rs1 rs2 … rsm

（三）進行模糊綜合評價

1.結合各可信屬性影響指標的權重，求得各可信屬性影響指標綜合評價的向量Ht：

Ht=?棕t·Rt，1≤t≤k

2.結合可信屬性的權重，求得綜合評價向量B：

B=?棕·H

其中H=（H1，H2，…，Hk）T為各影響指標的向量所組成的向量集。

3.結合評語分數集V'，則綜合評價的結果為：

C=B·V'

四、算例分析

ABC為一家制造企業，該企業的采購業務很頻繁，對于AIS采購模塊的可信性要求很高，該企業準備購買某公司的AIS，需要對該公司的AIS采購模塊作出綜合評價，以此來決定是否購買。

（一）對于采購模塊，建立可信評價指標體系（見表3）

（二）判斷矩陣的構造和一致性的檢驗

對于目標層的五個可信屬性，建立了如下判斷 矩陣：

M= 1554 5■ 1 314■■ 1 ■ 2■ 1 214■■■■1

endprint

對于各可信屬性的影響因素（決策層），建立了如下矩陣：

A= 1■43 32 175 5■■ 1 ■ ■■■ 21 1■■ 31 1

B= 1357■ 1 3 5■■ 13■■■1

C= 157■ 13 ■■ 1

D= 1 2 3■ 13 ■■ 1

E= 1■■3 1■531

求解出各矩陣的特征值和歸一化的特征向量如下：

對于矩陣M：

?棕M = （0.524， 0.174，

0.084，0.164，0.054）；λM=5.2303；CR=0.0514<0.1

對于矩陣A：

?棕A=（0.262，0.474，0.055，0.099，0.110）；

λA=5.073；CR=0.0448<0.1

對于矩陣B：

?棕B=（0.565，0.262，0.118，0.055）；

λB=4.117；CR=0.0433<0.1

對于矩陣C：

?棕C=（0.699，0.180，0.121）；

λC=3.0649；CR=0.0559<0.1

對于矩陣D：

?棕D=（0.528，0.332，0.139）；

λD=3.0536；CR=0.0462<0.1

對于矩陣E：

?棕E=（0.105，0.259，0.637）；

λE=3.0385；CR=0.0331<0.1

（三）AIS可信評語等級的建立

結合專家的意見，建立可信評價等級（見表4）。

（四）模糊矩陣的建立

由10位專家對各可信屬性的影響因素進行打分，得到各可信屬性的模糊矩陣，其中：

RA=0.2 0.3 0.4 0.10.4 0.3 0.1 0.20.2 0.2 0.3 0.30.1 0.4 0.3 0.20.1 0.5 0.1 0.2

RB=0.3 0.3 0.2 0.20.1 0.6 0.3 00.5 0.10 0.30.2 0.3 0.3 0.2

RC=0.4 0.2 0.2 0.20.1 0.2 0.3 0.40.2 0.2 0.3 0.3

RD=0.7 0.1 0 0.20.2 0.5 0.2 0.10.2 0.2 0.4 0.3

RE= 00.2 0.3 0.50.1 0.2 0.5 0.20.3 0.3 0.2 0.2

（五）計算模糊綜合評價向量和綜合結果

按照三（三）的步驟，得到最終的結果為：

B =（0.3046，0.3043，0.2008，0.1846，）

C = B·V'=74.2369

其中V'=（100；80；60；40）

對結果進行分析可知，ABC企業所選擇的公司的AIS采購模塊可信性隸屬于一般可信范疇，由于企業對于采購模塊的可信性要求很高，需達到高可信的水平，因此放棄對該公司的選擇。

五、結束語

隨著競爭的日益激烈和軟件的使用規模不斷擴大，AIS可信性成為用戶選擇AIS的關鍵因素。本文提出了一種基于AHP和模糊綜合評價相結合的方法，該方法通過AHP確立權重，然后結合模糊綜合評價法對AIS可信性作出綜合評價。通過算例分析表明該方法有助于用戶對AIS可信性作出綜合評價，從而結合自身的情況作出正確的選擇。●

【參考文獻】

［1］ Juha-Pekka K，Erkki K.L，Hanna S.Impact of enterprise resource planning systems on management control systems and firm performance［J］.International Journal of Accounting Information.

［2］ 劉克，單志廣，等.“可信軟件基礎研究”重大研究計劃綜述［J］.中國科學基金，2008（3）：138-151.

［3］ 唐中富，姚澤華，等.基于模糊評價和層次分析法的客運索道安全評價方法研究［J］.中國安全科學學報，2008，18（6）：275-281.

［4］ 吳殿延，李東方.從北京師范大學績效考核看層次分析法的不足及其改進的途徑［J］.系統工程理論與實踐，2005（1）：100-104.

［5］ 孔繁森，王軍，等.基于層次分析法的發動機缸體生產線設備可用性的模糊綜合評價［J］.吉林大學學報（工學版），2008，38（6）：1332-1336.

［6］ 陳輝.會計信息系統設計中的可信性分析［J］.管理與財富，2010（4）：22-23.

［7］ 王凡林.會計信息系統規劃特征與可信性關系研究［J］ .會計研究，2010（11）：16-23.

［8］ 牛艷芳.基于信息管理觀的會計信息系統有效性研究［D］.廈門大學博士學位論文，2009.

［9］ 程平，何雪峰.“云會計”在中小企業會計信息化中的應用［J］.重慶理工大學學報（社會科學版），2011，25（1）：55-60.

［10］ 楊善林，丁帥，等.一種基于效用的證據理論的可信軟件評估方法［J］.計算機研究與展望，2009，46（7）：1152-1159.

［11］ 田俊峰，李珍，等.一種可信軟件設計方法可信性評價［J］.計算機研究與展望，2011，48（8）：1447-1454.

［12］ 葛家澍，徐躍.論會計信息的相關性與可靠性的沖突問題［J］.財務與會計，2006（12）：18-20.

*基金項目：國家自然科學基金青年項目（批準號：71201179）；教育部人文社會科學基金青年項目（批準號：12YJC630025）。

endprint

對于各可信屬性的影響因素（決策層），建立了如下矩陣：

A= 1■43 32 175 5■■ 1 ■ ■■■ 21 1■■ 31 1

B= 1357■ 1 3 5■■ 13■■■1

C= 157■ 13 ■■ 1

D= 1 2 3■ 13 ■■ 1

E= 1■■3 1■531

求解出各矩陣的特征值和歸一化的特征向量如下：

對于矩陣M：

?棕M = （0.524， 0.174，

0.084，0.164，0.054）；λM=5.2303；CR=0.0514<0.1

對于矩陣A：

?棕A=（0.262，0.474，0.055，0.099，0.110）；

λA=5.073；CR=0.0448<0.1

對于矩陣B：

?棕B=（0.565，0.262，0.118，0.055）；

λB=4.117；CR=0.0433<0.1

對于矩陣C：

?棕C=（0.699，0.180，0.121）；

λC=3.0649；CR=0.0559<0.1

對于矩陣D：

?棕D=（0.528，0.332，0.139）；

λD=3.0536；CR=0.0462<0.1

對于矩陣E：

?棕E=（0.105，0.259，0.637）；

λE=3.0385；CR=0.0331<0.1

（三）AIS可信評語等級的建立

結合專家的意見，建立可信評價等級（見表4）。

（四）模糊矩陣的建立

由10位專家對各可信屬性的影響因素進行打分，得到各可信屬性的模糊矩陣，其中：

RA=0.2 0.3 0.4 0.10.4 0.3 0.1 0.20.2 0.2 0.3 0.30.1 0.4 0.3 0.20.1 0.5 0.1 0.2

RB=0.3 0.3 0.2 0.20.1 0.6 0.3 00.5 0.10 0.30.2 0.3 0.3 0.2

RC=0.4 0.2 0.2 0.20.1 0.2 0.3 0.40.2 0.2 0.3 0.3

RD=0.7 0.1 0 0.20.2 0.5 0.2 0.10.2 0.2 0.4 0.3

RE= 00.2 0.3 0.50.1 0.2 0.5 0.20.3 0.3 0.2 0.2

（五）計算模糊綜合評價向量和綜合結果

按照三（三）的步驟，得到最終的結果為：

B =（0.3046，0.3043，0.2008，0.1846，）

C = B·V'=74.2369

其中V'=（100；80；60；40）

對結果進行分析可知，ABC企業所選擇的公司的AIS采購模塊可信性隸屬于一般可信范疇，由于企業對于采購模塊的可信性要求很高，需達到高可信的水平，因此放棄對該公司的選擇。

五、結束語

隨著競爭的日益激烈和軟件的使用規模不斷擴大，AIS可信性成為用戶選擇AIS的關鍵因素。本文提出了一種基于AHP和模糊綜合評價相結合的方法，該方法通過AHP確立權重，然后結合模糊綜合評價法對AIS可信性作出綜合評價。通過算例分析表明該方法有助于用戶對AIS可信性作出綜合評價，從而結合自身的情況作出正確的選擇。●

【參考文獻】

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［2］ 劉克，單志廣，等.“可信軟件基礎研究”重大研究計劃綜述［J］.中國科學基金，2008（3）：138-151.

［3］ 唐中富，姚澤華，等.基于模糊評價和層次分析法的客運索道安全評價方法研究［J］.中國安全科學學報，2008，18（6）：275-281.

［4］ 吳殿延，李東方.從北京師范大學績效考核看層次分析法的不足及其改進的途徑［J］.系統工程理論與實踐，2005（1）：100-104.

［5］ 孔繁森，王軍，等.基于層次分析法的發動機缸體生產線設備可用性的模糊綜合評價［J］.吉林大學學報（工學版），2008，38（6）：1332-1336.

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［7］ 王凡林.會計信息系統規劃特征與可信性關系研究［J］ .會計研究，2010（11）：16-23.

［8］ 牛艷芳.基于信息管理觀的會計信息系統有效性研究［D］.廈門大學博士學位論文，2009.

［9］ 程平，何雪峰.“云會計”在中小企業會計信息化中的應用［J］.重慶理工大學學報（社會科學版），2011，25（1）：55-60.

［10］ 楊善林，丁帥，等.一種基于效用的證據理論的可信軟件評估方法［J］.計算機研究與展望，2009，46（7）：1152-1159.

［11］ 田俊峰，李珍，等.一種可信軟件設計方法可信性評價［J］.計算機研究與展望，2011，48（8）：1447-1454.

［12］ 葛家澍，徐躍.論會計信息的相關性與可靠性的沖突問題［J］.財務與會計，2006（12）：18-20.

*基金項目：國家自然科學基金青年項目（批準號：71201179）；教育部人文社會科學基金青年項目（批準號：12YJC630025）。

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對于各可信屬性的影響因素（決策層），建立了如下矩陣：

A= 1■43 32 175 5■■ 1 ■ ■■■ 21 1■■ 31 1

B= 1357■ 1 3 5■■ 13■■■1

C= 157■ 13 ■■ 1

D= 1 2 3■ 13 ■■ 1

E= 1■■3 1■531

求解出各矩陣的特征值和歸一化的特征向量如下：

對于矩陣M：

?棕M = （0.524， 0.174，

0.084，0.164，0.054）；λM=5.2303；CR=0.0514<0.1

對于矩陣A：

?棕A=（0.262，0.474，0.055，0.099，0.110）；

λA=5.073；CR=0.0448<0.1

對于矩陣B：

?棕B=（0.565，0.262，0.118，0.055）；

λB=4.117；CR=0.0433<0.1

對于矩陣C：

?棕C=（0.699，0.180，0.121）；

λC=3.0649；CR=0.0559<0.1

對于矩陣D：

?棕D=（0.528，0.332，0.139）；

λD=3.0536；CR=0.0462<0.1

對于矩陣E：

?棕E=（0.105，0.259，0.637）；

λE=3.0385；CR=0.0331<0.1

（三）AIS可信評語等級的建立

結合專家的意見，建立可信評價等級（見表4）。

（四）模糊矩陣的建立

由10位專家對各可信屬性的影響因素進行打分，得到各可信屬性的模糊矩陣，其中：

RA=0.2 0.3 0.4 0.10.4 0.3 0.1 0.20.2 0.2 0.3 0.30.1 0.4 0.3 0.20.1 0.5 0.1 0.2

RB=0.3 0.3 0.2 0.20.1 0.6 0.3 00.5 0.10 0.30.2 0.3 0.3 0.2

RC=0.4 0.2 0.2 0.20.1 0.2 0.3 0.40.2 0.2 0.3 0.3

RD=0.7 0.1 0 0.20.2 0.5 0.2 0.10.2 0.2 0.4 0.3

RE= 00.2 0.3 0.50.1 0.2 0.5 0.20.3 0.3 0.2 0.2

（五）計算模糊綜合評價向量和綜合結果

按照三（三）的步驟，得到最終的結果為：

B =（0.3046，0.3043，0.2008，0.1846，）

C = B·V'=74.2369

其中V'=（100；80；60；40）

對結果進行分析可知，ABC企業所選擇的公司的AIS采購模塊可信性隸屬于一般可信范疇，由于企業對于采購模塊的可信性要求很高，需達到高可信的水平，因此放棄對該公司的選擇。

五、結束語

隨著競爭的日益激烈和軟件的使用規模不斷擴大，AIS可信性成為用戶選擇AIS的關鍵因素。本文提出了一種基于AHP和模糊綜合評價相結合的方法，該方法通過AHP確立權重，然后結合模糊綜合評價法對AIS可信性作出綜合評價。通過算例分析表明該方法有助于用戶對AIS可信性作出綜合評價，從而結合自身的情況作出正確的選擇。●

【參考文獻】

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［3］ 唐中富，姚澤華，等.基于模糊評價和層次分析法的客運索道安全評價方法研究［J］.中國安全科學學報，2008，18（6）：275-281.

［4］ 吳殿延，李東方.從北京師范大學績效考核看層次分析法的不足及其改進的途徑［J］.系統工程理論與實踐，2005（1）：100-104.

［5］ 孔繁森，王軍，等.基于層次分析法的發動機缸體生產線設備可用性的模糊綜合評價［J］.吉林大學學報（工學版），2008，38（6）：1332-1336.

［6］ 陳輝.會計信息系統設計中的可信性分析［J］.管理與財富，2010（4）：22-23.

［7］ 王凡林.會計信息系統規劃特征與可信性關系研究［J］ .會計研究，2010（11）：16-23.

［8］ 牛艷芳.基于信息管理觀的會計信息系統有效性研究［D］.廈門大學博士學位論文，2009.

［9］ 程平，何雪峰.“云會計”在中小企業會計信息化中的應用［J］.重慶理工大學學報（社會科學版），2011，25（1）：55-60.

［10］ 楊善林，丁帥，等.一種基于效用的證據理論的可信軟件評估方法［J］.計算機研究與展望，2009，46（7）：1152-1159.

［11］ 田俊峰，李珍，等.一種可信軟件設計方法可信性評價［J］.計算機研究與展望，2011，48（8）：1447-1454.

［12］ 葛家澍，徐躍.論會計信息的相關性與可靠性的沖突問題［J］.財務與會計，2006（12）：18-20.

*基金項目：國家自然科學基金青年項目（批準號：71201179）；教育部人文社會科學基金青年項目（批準號：12YJC630025）。

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