基于ANP—Fuzzy法的公立醫院內部控制有效性評價研究

李靜　李衛斌

摘要：目前行政事業單位的內部控制評價方法存在一定的缺陷，不能準確地反映行政事業單位內部控制的實際情況。文章創新性地將網絡層次分析法（ANP）與模糊綜合評價法（Fuzzy）相結合評價公立醫院內部控制的有效性，克服了以往單純采用層次分析法（AHP）的缺陷，同時兼顧了公立醫院內部控制評價指標體系中相當一部分定性指標，對于當前行政事業單位內部控制的有效性評價具有一定的指導意義。

關鍵詞：公立醫院 內部控制 評價體系 ANP-Fuzzy法

一、引言

為貫徹落實黨的十八屆四中全會通過的《中共中央關于全面推進依法治國若干重大問題的決定》，2012年以來，財政部陸續頒布了《行政事業單位內部控制規范（試行）》（2012年11月，以下簡稱《內控規范》）、《關于全面推進行政事業單位內部控制建設的指導意見》（2015年12月）及《關于開展行政事業單位內部控制基礎性評價工作的通知》（2016年6月）。然而目前，各地區、各部門、各單位對內部控制建設的重視程度冷熱不均，建設進度不平衡，《內控規范》的實施效果也存在差異。只有加強對各單位內部控制建設的監督與問責，才能切實提高《內控規范》的實施效果。對各單位內部控制的內外部監督離不開評價，對單位負責人及有關人員的問責更要以評價結果為依據。

公立醫院是我國醫療服務體系的主體。隨著醫療改革的不斷深化，公立醫院面臨的競爭也愈加激烈。公立醫院要想實現持續健康發展，必須加強自身的內部控制建設。本文試建立公立醫院內部控制評價指標體系，并通過克服層次分析法（AHP）割裂各指標間內在關系的缺陷，采用網絡層次分析法（ANP）確定各個指標的權重，最后結合模糊綜合評價法（Fuzzy）對各個指標進行綜合評價，從而更加客觀地反映公立醫院內部控制的實施效果。

二、公立醫院內部控制評價研究現狀及ANP-Fuzzy法的引入

（一）公立醫院內部控制評價研究現狀。目前我國針對行政事業單位內部控制評價的研究起步較晚，相關的研究成果較少，其中內部控制評價方法主要是借鑒國外公共部門或企業的內部控制評價方法，主要有層次分析法、德爾菲法、模糊綜合評價法、網絡層次分析法等。

鄭萍（2011）將高校內部控制評價體系分為三級，采用德爾菲法和層次分析法對指標體系進行賦權，從而得出高校內部控制情況的評分。更多的學者將AHP法和Fuzzy法相結合，通過AHP法計算出權重，并結合Fuzzy法建立一個定性和定量的評價模型，對行政事業單位內部控制的有效性進行評價（邱玉興等，2013；宋良榮等，2013；陳艷等，2015）。但在AHP法處理下，同一個層次的內部是獨立的，即同一個層次中任意兩個元素不存在相互依賴的關系，不符合內部控制評價指標體系的具體情況。于是有學者開始采用其他評價分析方法以期獲得更合理的結果，如陳文川和黃凱穎（2015）基于內部控制評價指標體系內部各要素的相互依賴關系和內部循環，采用ANP法來確定政府內部控制評價指標的權重并計算出有效性綜合得分，擯棄了以往AHP法的缺陷，為行政事業單位內部控制評價提供了更為科學的方法。

在行政事業單位內部控制評價方法的實踐應用中，由于上述方法的知識含量高，掌握難度大，再加上評價成本高（如專家問卷）和可操作性不強，各單位在內部控制評價中更多地采用定性評價法和百分制打分法。定性評價法受限于評價者的主觀判斷，科學性與客觀性不足，且不便于進行各單位間的橫向比較和本單位不同階段的比較。百分制打分法雖受限于各指標分值的科學性而有失客觀性，但其通過“以評促建”的方式指導和推動行政事業單位積極開展內部控制建設，還是能夠發揮其應有作用的，如《財政部關于開展行政事業單位內部控制基礎性評價工作的通知》中即采用了百分制打分法。在全國各行政事業單位內部控制建設工作步入正軌后，為滿足各單位定期評價的需要，應尋找一種更加科學、客觀、規范的內部控制評價方法，并通過開發行政事業單位內部控制評價軟件系統來降低評價成本、增強其可操作性，這是政府部門與研究者的共同目標。

ANP-Fuzzy法是一種將網絡層次分析法（ANP）與模糊綜合評價法（Fuzzy）相結合的評價方法。

（二）ANP法。

1.ANP法概述。ANP法是Satty于1996年提出的，主要用于解決內部結構中具有相互依賴和相互影響關系的決策問題。它克服了AHP法的缺陷，考慮到各個指標之間的相互依賴性，將系統內部各個元素的關系用一種網絡結構的方式表現出來，使結果更為有效。ANP法將系統分為控制層和網絡層。控制層包括決策目標和決策準則。決策準則對上隸屬于決策目標，對下控制著每個網絡結構。網絡層由相互依賴的元素組成，這些元素既可以是元素集的內部依存，也可以是不同元素集之間的外部依存。典型的ANP結構如圖1所示。

2.ANP法的基本步驟。（1）分析問題。對決策問題進行組合與分析，形成元素和元素集。確定準則與元素，并判斷元素之間是否獨立，是否存在相互依賴關系。（2）構造ANP的典型結構。確定決策目標、決策準則，構造控制層。分析每個準則之下各個元素之間的相互影響關系，建立網絡結構。（3）計算權重。先對各個準則構成的相關組進行兩兩比較，得到比較判斷矩陣，并計算其權重。再對各個準則內部的元素構成的組內與組之間的相關組進行兩兩比較，得到比較判斷矩陣，并計算其權重，構造出超矩陣與極限矩陣。一般采用超級決策（Super Decisions，SD）軟件進行計算。

（三）Fuzzy法。

1.Fuzzy法概述。在實際的工作和學習中，許多現象并非是很確定的關系，而是介于“是”和“不是”之間。若要對涉及這些模糊因素的現象進行評價，就需要采用Fuzzy法。Fuzzy法是將元素屬于集合的概念模糊化，通過模糊線性變換依次從指標的最低層向最高層進行綜合評價，最后根據最大隸屬度原則確定綜合評價結果。

2.Fuzzy法的基本步驟。

（1）確定因素集、評判集。因素集U={U1，U2，…，Um}；評判集V={V1，V2，…，Vm}。

（2）確定權重。本文采用ANP法確定各個指標的權重W。其中W={W1，W2，…，Wm}。

（3）建立單因素評判矩陣。即建立一個從U至V的模糊映射。

（4）綜合評判。根據上述權重和單因素評判矩陣，通過模糊變換并歸一化，得到一級綜合評價結果：

其中“·”是廣義的模糊合成運算。若建立的是多層次的模型，比如本文建立了公立醫院內部控制評價的三級指標，即從最低層開始建立單因素評判矩陣，同時確定各層指標的權重，通過模糊運算得到最低層的綜合評價結果，再逐層向上進行模糊運算，從而得到最終的模糊綜合評價。

三、公立醫院內部控制ANP法評價指標體系的構建

公立醫院是向社會公眾提供醫療服務的非營利機構。公立醫院實施內部控制是為了提高醫療服務的質量和效率，保證醫院醫療設備、藥品等資產的安全和有效使用，財務信息的真實完整以及對舞弊的有效預防。本文根據COSO內部控制五要素并結合公立醫院的目標和實際情況，將公立醫院內部控制分為三個層次。第一層按照COSO內部控制五要素進行劃分，分為控制環境、風險評估、控制活動、信息與溝通和監控。第二層是第一層的細分，共包括21個指標。第三層是對第二層中各個指標的進一步分解，共計92個指標。其結構如下頁表1所示。主流的研究方法采用的是AHP法的遞階層次結構分析法，但是AHP法默認同一個層次中的任意兩個指標之間和不相鄰的兩個層次之間是不存在相互聯系的，即指標內部與外部都是相互獨立的。這不符合內部控制評價指標體系的實際情況。

首先，內部控制目標層是相互聯系的。例如，控制環境是指行政事業單位內部各個組成部分的客觀狀態，它是單位內部控制的基礎，決定著單位整個內部控制體系是否有效。因此，內部環境（U1）會對風險評估（U2）、控制活動（U3）、信息與溝通（U4）以及監督（U5）產生影響。風險評估（U2）主要是對內部控制關鍵風險點進行識別與分析，并采取相應的應對措施。因此，它必然會推動控制活動（U3）和監督機制（U5）的進一步完善。控制活動（U3）的實施需要全面體現內部控制要素的要求。同時它也離不開信息與溝通（U4）和監控（U5），良好的信息溝通渠道會促進單位控制活動的開展，對業務活動過程的監督也會促進控制活動的正常運轉。

其次，目標層之下準則層內部的各個要素也是相互影響、相互依賴的。例如，內部環境中單位領導的管理理念（U11）決定著一個單位的人力資源政策（U12），并影響單位文化（U13）。單位領導對內部控制的重視程度會直接影響單位內部控制的建設與實施。良好的人力資源政策（U12）有助于單位選拔能力突出的員工，尤其是財務、內審人才，這有利于單位內部控制的風險評估和內部監督（U53）。單位在開展風險評估時，首先要進行目標設定，目標的設定要符合單位的實際情況，并與單位所承擔的風險相一致，這要求目標設定（U21）要充分考慮單位所面臨的風險，即進行風險識別與分析（U22）。風險識別與分析（U22）、風險應對與評估（U23）貫穿于整個控制活動的全過程，控制活動中具體業務的展開體現了這兩點。控制活動中的預算業務（U31）反映了單位各個方面收入、支出、現金流的總體計劃。因此，預算業務控制會對整個控制活動產生影響。同時預算業務的順利開展需要預算編制部門與相關的業務部門進行溝通，從而促進本單位信息與溝通（U4）的完善。收支控制（U32）與預算業務（U31）存在很多重疊的地方，但預算業務側重于計劃，收支業務注重收支過程中的合法合規性以及是否及時收繳。對收支業務控制嚴格把控，有利于單位的貨幣資金控制（U33）、采購控制（U34）、實物資產控制（U35）、建設項目控制（U36）以及合同控制（37）。在信息與溝通中，良好的管理信息系統（U41）有利于加強單位的內部溝通（U42）和外部溝通（U43）。在監控中，內部監督（U51）通過對單位內部控制的建立與實施情況進行檢查，可以發現內部控制的關鍵薄弱點，從而提出改進意見，推動內部評價機制（U53）的真正落實。同時，問責機制（U54）可以根據評價機制（U53）所產生的結果，對員工進行獎懲與考核，使得內部控制具有約束力，進一步強化內部監督（U51）的權威。

綜上所述，行政事業單位內部控制評價指標體系內部各指標之間不是相互獨立的，而是一個相互依賴、相互聯系的整體，因此，采用ANP法來確定其權重更為合適。

四、對某公立醫院內部控制的綜合評價

（一）基于ANP法確定內部控制評價指標權重。根據已構建的公立醫院內部控制評價指標體系，和各個指標之間的相互關系，運用Super Decisions 1.6.0軟件構建公立醫院內部控制評價指標體系的ANP法結構模型（見下頁圖2）。為了確定各個指標的權重，筆者邀請了該醫院的財務負責人和相關學者對該模型按照“一級指標”“二級指標”“三級指標”的順序依次進行打分。在SD軟件中，本文選擇問卷調查法即九級標度法對指標之間的相互關系相對于準則而言的重要性程度進行打分，從而得出相應的權重。當通過了一致性檢驗時，表示該判斷矩陣有效，即得出的權重也是有效的。經過檢驗后，采用SD軟件對公立醫院內部控制評價指標體系中的二級指標構建極限超矩陣。極限超矩陣是通過加權超矩陣反復自乘，再做歸一化處理，所以每一列都是相同的，該極限超矩陣的列向量就是各個二級指標的權重。同樣地，在二級指標的基礎上，可以繼續構建三級指標的極限超矩陣，該極限超矩陣的列向量就是各個三級指標的權重。

綜上所述，運用SD軟件即可得到公立醫院內部控制評價指標體系中各級指標的權重，見表2—表6。

（二）基于Fuzzy法某公立醫院內部控制模糊評價矩陣的建立。利用前文所建立的內部控制評價指標體系，根據Fuzzy法選擇某公立醫院對其內部控制情況進行評價。筆者邀請了該公立醫院黨辦、院辦、財務科、設備科等科室負責人以及相關管理人員共計11人進行評價。本次評價采用電子問卷的方式，共發放問卷11份，在規定時間內收回11份，且均為有效，回收率達100%。在參與評價的人員中，高層職務人員占9.09%，中層職務人員占90.91%，最高學歷均為本科，均在本單位工作超過5年。匯總統計如表2—表6所示。

1.根據表2—表6，得到三級指標單因素評判矩陣Bij，其中i=1，2，3，4，5；j=1，2，3，4，5，6，7，8，9。第三級指標的單因素評判矩陣如下：

根據上述三級指標權重W11=（0.00190，0.00010，0.00051）做一級綜合評判，用模型M（·，+）計算，得：

P11=W11·B11=（0.00009，0.00144，0.00028，0.00069，0.00000）

同理得出：

P12=（0.00055，0.00208，0.00029，0.00002，00000）

P13=（0.00263，0.00731，0.00090，0.00013，0.00000）

P14=（0.00009，0.00009，0.00047，0.00038，0.00000）

2.根據P11、P12、P13構建二級指標的單因素評判矩陣：

由二級指標的權重W1=（0.00641，0.00149，0.00304，0.03492）、二級指標的單因素評判矩陣B1做二級綜合評價：

P1=W1·B1=（0.00001，0.00004，0.00002，0.00002，0.00000）

根據上述數據可以得到其余的二級綜合評價向量：

P2=（0.00001，0.00005，0.00001，0.00000，0.00000）

P3=（0.00523，0.01054，0.00327，0.00015，0.00024）

P4=（0.00020，0.00049，0.00011，0.00001，0.00000）

P5=（0.00281，0.01776，0.00518，0.00343，0.00000）.

3.根據一級指標U={U1，U2，U3，U4，U5}及其權重W=（0.450855，0.088298，0.191842，0.094619，0.174386），總單因素評判矩陣為：

做三級綜合評價，得：

P=W·B=（0.00152，0.00519，0.00155，0.00064，0.00005）

（三）綜合評價結果分析。由上述三級綜合評價結果，按照最大隸屬度原則，可以確定該公立醫院的內部控制評價結果，如表7所示。可知，該公立醫院的內部控制評價結果為較好，這表明該公立醫院內部控制建設與實施從總體上看是比較完善的。根據上述評價結果可以看出，該公立醫院的控制環境良好，其中管理理念、人力資源政策、單位文化的評價結果均為較好，表明該公立醫院的領導班子重視對于內部控制的宣傳，管理者的風險防范意識較強，人力資源政策能夠有效實施，單位的文化氛圍良好。但是組織機構的評價結果為一般，表明該公立醫院各部門內部和各部門之間的權責分配均存在一定問題。風險評估及其二級指標的評價結果為較好，表明該公立醫院能夠根據本單位的具體情況設定相應的目標，并及時進行風險識別和風險分析，從而制定風險的應對措施。控制活動的評價結果為較好。其中實物資產控制的評價結果為好，表明該公立醫院很重視實物資產控制。信息與溝通的評價結果為較好，表明該公立醫院的管理信息系統比較完善，能夠有效地傳遞與內部控制相關的信息，單位的內部溝通和外部溝通有著相對比較暢通的渠道。監控的評價結果為較好，表明該公立醫院的監督檢查工作能夠有效開展，內部審計部門在一定程度上能夠發揮其作用。

五、總結

本文將ANP法和Fuzzy法相結合，對

某公立醫院內部控制的實施情況進行了綜合評價。首先根據COSO內部控制五要素和《內控規范》，并考慮到各個指標之間的相互關系，針對該公立醫院構建了一個內部控制評價指標體系。其次，采用ANP法，并借助SD軟件計算出各個指標的權重。最后，通過問卷調查的方法，了解該公立醫院內部控制建設和實施的具體情況，采用Fuzzy法對該公立醫院內部控制進行綜合評價。通過上述方法能夠對行政事業單位的內部控制做出更加科學、合理的評價，從而有助于政府部門開展內部控制有效性評估工作。S

參考文獻：

[1]周黎莎等.基于網絡層次分析法的電力客戶滿意度綜合評價[J].電網技術，2009，（17）：191-197.

[2]鄭萍.高校內部控制評價指標體系實證研究——基于某省36所普通高校內部控制狀況的分析[J].財會通訊，2011，（2）：104-106.

[3]邱玉興等.高校內部控制評價指標體系的構建[J].會計之友，2013，（4）：121-124.

[4]宋良榮等.行政事業單位內部控制評價探討[J].財會研究，2013，（5）：37-42.

[5]陳艷等.行政事業單位內部控制有效性評價框架研究——基于AHP與FCE的視角[J].財經問題研究，2015，（9）：72-79.

[6]陳文川，黃凱穎.ANP法在高校內部控制評價的應用研究[J].財會通訊，2015，（27）：103-106.

[7]陳文川，黃凱穎.基于網絡層次分析法的政府部門內部控制有效性評價體系研究[J].財會通訊，2015，（4）：10-15.

[8]林麗.行政事業單位內部控制有效性問題研究[J].商業會計，2013，（16）：47-49.

[9]孫宏才等.網絡層次分析法與決策科學[M].北京：國防工業出版社，2011.

[10]方周文等.行政事業單位內部控制規范實施指南[M].上海：立信會計出版社，2013.

作者簡介：

李靜，女，紹興文理學院碩士研究生；研究方向：企業內部控制和風險管理。

李衛斌，男，紹興文理學院副教授，東北財經大學會計學博士，碩士生導師；研究方向：企業內部控制和風險管理。