那保國

（上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200052）

0 引言

自1953年鮑恩（Bowen）在《商人的社會(huì)責(zé)任》一書中首次明確現(xiàn)代公司社會(huì)責(zé)任（CSR）的概念以來，學(xué)術(shù)界對(duì)CSR的研究投入了極大的熱情，企業(yè)界也對(duì)CSR的研究也給予了極大的關(guān)注。其中對(duì)于CSR的評(píng)價(jià)問題成為近年來專家、學(xué)者以及企業(yè)界人士所關(guān)注的焦點(diǎn)之一。原因在于：學(xué)術(shù)界想通過一種科學(xué)、合理和操作性強(qiáng)的評(píng)價(jià)方法來客觀衡量企業(yè)的社會(huì)責(zé)任績效，以便于為CSR與企業(yè)財(cái)務(wù)績效關(guān)系的研究以及企業(yè)社會(huì)責(zé)任投資的研究提供理論基礎(chǔ)；同時(shí)，企業(yè)界也希望自己在社會(huì)責(zé)任方面的作為和表現(xiàn)能夠得到客觀、合理的評(píng)價(jià)，為企業(yè)贏得一定的社會(huì)聲譽(yù)。

1 國內(nèi)外CSR評(píng)價(jià)方法文獻(xiàn)綜述

對(duì)于CSR評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來說，各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相對(duì)重要性是不同的，這種相對(duì)重要性的大小需要通過指標(biāo)權(quán)重來刻畫。對(duì)CSR評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法的研究，目前主要應(yīng)用層次分析法（Analytic Hierarchy Process：AHP）。例如，Samuel&Sandra（1994）[1]、馬學(xué)斌和徐巖（1995）[2]、Ruf&Muralidhar（1998）[3]、溫素彬和薛恒新（2005）[4]、Mehmet&Lenny（2007）[5]、宋 建 波 和 盛 春 艷（2009）[6]、李雄飛（2009）[7]、張?zhí)m霞和李崢（2009）[8]等。AHP將專家對(duì)指標(biāo)體系同一層次指標(biāo)重要性的判斷以定量的方法表示，構(gòu)造判斷矩陣，然后利用數(shù)學(xué)方法計(jì)算指標(biāo)之間相對(duì)重要性的大小。利用AHP計(jì)算CSR評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重，優(yōu)點(diǎn)是：AHP既包含專家對(duì)CSR評(píng)價(jià)指標(biāo)主觀的邏輯分析和判斷，又依靠客觀的數(shù)學(xué)計(jì)算和推演，使評(píng)價(jià)過程具有很強(qiáng)的條理性和科學(xué)性。缺點(diǎn)是：（1）AHP雖然較好地集成了CSR評(píng)價(jià)過程中的各種定性與定量信息，但是對(duì)于指標(biāo)重要性的分析畢竟是基于專家的主觀判斷，在應(yīng)用中難以擺脫專家主觀上對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)認(rèn)識(shí)的不確定性和模糊性；（2）當(dāng)CSR評(píng)價(jià)體系同一層次的指標(biāo)過多時(shí)，會(huì)導(dǎo)致專家對(duì)于指標(biāo)間的重要性作出矛盾的判斷，使判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)很難通過，需要多次調(diào)整判斷矩陣。

在CSR評(píng)價(jià)過程中，除了指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算，還涉及到CSR綜合得分的計(jì)算。所謂計(jì)算CSR的綜合得分，指的是應(yīng)用特定的數(shù)學(xué)方法，將CSR評(píng)價(jià)體系中的多個(gè)指標(biāo)值進(jìn)行“合成”，形成一個(gè)綜合性的評(píng)價(jià)值，更加明確地對(duì)企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的狀況進(jìn)行衡量。對(duì)CSR綜合得分的計(jì)算，目前主要應(yīng)用線性加權(quán)評(píng)價(jià)法和模糊綜合評(píng)價(jià)法（Fuzzy Comprehensive Evaluation：FCE）。應(yīng)用線性加權(quán)評(píng)價(jià)法的有王林萍和施嬋娟（2007）[9]、宋建波和盛春艷（2009）[10]。線性加權(quán)評(píng)價(jià)法直接將各指標(biāo)的得分與權(quán)重之積累加，得到最終的綜合得分。優(yōu)點(diǎn)是操作簡單，評(píng)價(jià)過程較直觀，容易理解。缺點(diǎn)是線性加權(quán)評(píng)價(jià)法本身要求評(píng)價(jià)指標(biāo)間具有嚴(yán)格的獨(dú)立性，而CSR評(píng)價(jià)體系的各指標(biāo)間很難保證這一點(diǎn)。應(yīng)用FCE的有Davenport（2000）[11]、Igalens&Gond（2005）[12]、李立清（2006）[13]、顏剩勇（2007）[14]、Okoye（2009）[15]等。應(yīng)用FCE來評(píng)價(jià)CSR綜合水平，優(yōu)點(diǎn)是：在CSR評(píng)價(jià)過程中，對(duì)某些指標(biāo)的判斷往往不是絕對(duì)的肯定或絕對(duì)的否定，涉及到模糊因素，而FCE則很好地解決了判斷的模糊性和不確定性問題。缺點(diǎn)是同線性加權(quán)評(píng)價(jià)法一樣，它只適合于用來計(jì)算指標(biāo)間相互獨(dú)立的評(píng)價(jià)體系。

綜上可知，在CSR評(píng)價(jià)過程中，目前所使用的指標(biāo)權(quán)重和綜合得分計(jì)算方法，在實(shí)際應(yīng)用過程中都存在一定的局限性，難以滿足CSR評(píng)價(jià)的需求。

2 粗糙集-模糊積分CSR評(píng)價(jià)模型

本文提出粗糙集-模糊積分CSR評(píng)價(jià)模型，對(duì)基于粗糙集理論的CSR評(píng)價(jià)體系指標(biāo)定權(quán)方法和基于模糊測度的模糊積分評(píng)價(jià)方法進(jìn)行詳細(xì)論述，并給出具體的應(yīng)用步驟。

2.1 基于粗糙集理論的屬性定權(quán)原理

粗糙集（Rough Set）理論是由波蘭華沙理工大學(xué)Pawlak教授于20世紀(jì)80年代初提出的一種研究不完整、不確定知識(shí)和數(shù)據(jù)的表達(dá)、學(xué)習(xí)、歸納的理論方法。由于其具有不需要先驗(yàn)知識(shí)，可以自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中獲取潛在依賴模型的特點(diǎn)，使得其在很多領(lǐng)域如機(jī)器學(xué)習(xí)、決策分析、過程控制、模式識(shí)別與數(shù)據(jù)挖掘都得到了成功應(yīng)用。Rough Set的研究對(duì)象是由多值屬性集合描述的一組對(duì)象集合，對(duì)于每個(gè)對(duì)象的屬性都有一個(gè)值作為描述符號(hào)。在粗糙集中，對(duì)象、對(duì)象的屬性以及對(duì)象屬性的描述符號(hào)是表達(dá)決策問題的3個(gè)基本要素。

通常情況下，對(duì)評(píng)價(jià)體系中指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定都是通過專家的經(jīng)驗(yàn)獲取的。專家對(duì)指標(biāo)間相對(duì)重要性的判斷是基于其積累的關(guān)于對(duì)象的先驗(yàn)知識(shí)所做出的，這種判斷受到專家的個(gè)人好惡、專業(yè)背景等因素的影響，主觀性較強(qiáng)。在Rough Set理論中，當(dāng)對(duì)象、屬性以及描述符號(hào)確定后，屬性集合可以將對(duì)象集合分成一個(gè)等價(jià)類，當(dāng)去掉一個(gè)屬性后，剩余的屬性集合也可以將對(duì)象集合分成另外一個(gè)等價(jià)類，通過比較兩個(gè)等價(jià)類所包含的信息量大小，便可知被去掉屬性的重要性大小，通過依次去掉所有的屬性，可以求得所有屬性的重要性，進(jìn)而求得所有屬性的權(quán)重大小。

為便于更好的理解基于Rough Set理論的定權(quán)原理，給出屬性信息量和屬性重要度的定義。

（1）屬性信息量

給定知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)S=(U,A,V,F),P?A,U/ind(P)={X1,X2,???,Xn}，屬性P的信息量I(P)定義為：

其中，U:對(duì)象的非空有限集合；

A:屬性的非空有限集合；

V:是屬性a的值域；

F:U×A→V是一個(gè)函數(shù)，它為對(duì)象的每個(gè)屬性賦予一個(gè)屬性值，即?a∈A,x∈U,f(x,a)∈Va；

U/ind(P)={X1,X2,???,Xn}:屬性P對(duì)對(duì)象集合U進(jìn)行分類所形成的等價(jià)類；

|X|:集合X的基數(shù)；

|Xi|/|U|:集合Xi在集合U中的概率。

（2）屬性重要度

給定知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)S=(U,A,V,F)，屬性a∈A在A中的重要度SigA-{a}(a)定義為：

特別地，當(dāng)A={a}時(shí)，用Sig(a)表示

利用屬性重要度公式（2），可以通過去掉某屬性來考察剔除該屬性后知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)S=(U,A,V,F)信息量的變化情況，進(jìn)而判斷該屬性在知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)中的重要程度。若剔除該屬性后，信息量的變化較大，則說明該屬性的重要程度較高，反之，則說明該屬性的重要程度較低。

基于Rough Set理論的定權(quán)方法，就是利用對(duì)象、屬性以及描述符號(hào)來構(gòu)建知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)S=(U,A,V,F)，通過考察各屬性a∈A在知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)中的重要程度來確定該屬性的權(quán)重。此種方法克服了AHP的缺點(diǎn)，不需要專家對(duì)指標(biāo)間相對(duì)重要性進(jìn)行主觀判斷，指標(biāo)權(quán)重的確定完全依賴于知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)本身所反映的屬性信息量的大小。

應(yīng)用Rough set屬性重要度方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的步驟包括：

（1）應(yīng)用對(duì)象所組成的樣本集合、屬性以及描述符號(hào)構(gòu)造知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)S=(U,A,V,F)；

（2）利用公式（1）計(jì)算對(duì)象各屬性的信息量；

（3）利用公式（2）或（3）計(jì)算各屬性的重要度；

（4）利用公式：

計(jì)算各屬性的權(quán)重。

2.2 基于模糊測度的模糊積分評(píng)價(jià)方法

日本學(xué)者Sugeno于1974年提出了基于模糊測度的模糊積分理論用來對(duì)模糊系統(tǒng)進(jìn)行研究[16]。相對(duì)于傳統(tǒng)的概率測度而言，模糊測度不要求指標(biāo)間具有嚴(yán)格的獨(dú)立性，因而能夠更加準(zhǔn)確地刻畫人類的評(píng)估行為。為了解決n個(gè)決策準(zhǔn)則所產(chǎn)生的模糊測度值數(shù)量過多的情況①采用一般模糊測度進(jìn)行多準(zhǔn)則決策，對(duì)于包含n個(gè)決策準(zhǔn)則的問題來說，需要決策者給出個(gè)2n-2個(gè)模糊測度值，這種高復(fù)雜度使得模糊測度在多準(zhǔn)則決策中的實(shí)用性大大降低。，Sugeno又定義了λ模糊測度，以減少?zèng)Q策者的工作量，提高基于模糊測度的模糊積分解決實(shí)際的多準(zhǔn)則決策問題的能力。

設(shè)在集合X上的函數(shù)g:F(X)→[0,1]滿足如下條件：

（1）有界性：g(?)=0,g(X)=1；

（2）單調(diào)性：?A,B?X,A?B?g(A)≤g(B)；

則稱g為模糊測度，如果g還滿足下面的條件（3），則稱之為λ模糊測度。

當(dāng)λ=0時(shí)，g就是概率測度，這時(shí)準(zhǔn)則之間是相互獨(dú)立的；當(dāng)-1＜λ＜0時(shí)，g為λ模糊測度，這時(shí)準(zhǔn)則之間存在冗余關(guān)系，它們相互之間具有替代作用；當(dāng)λ＞0時(shí)，g為λ模糊測度，這時(shí)準(zhǔn)則之間存在互補(bǔ)關(guān)系，它們相互之間具有補(bǔ)足作用。由此可知，在λ模糊測度中，通過λ的取值可以看出決策準(zhǔn)則之間存在怎樣的關(guān)系以及該種關(guān)系的強(qiáng)弱。因此，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的模糊積分也不會(huì)要求指標(biāo)間具有嚴(yán)格的獨(dú)立性。這一點(diǎn)恰好彌補(bǔ)了線性加權(quán)評(píng)價(jià)法和FCE所存在的不足。

當(dāng)g為λ模糊測度時(shí)，它具有如下性質(zhì)：

（1）若A?B，則

（2）?i≠j時(shí)，Ai?Aj=?，則：

設(shè)g是定義在集合X上的λ模糊測度，X的元素記做[x1,x2,…,xn]。函數(shù)f:X→R+關(guān)于λ模糊測度g的離散Choquet積分定義為：

其中，i指的是按照0≤f(x1)≤…≤f(xn)進(jìn)行排序后的下標(biāo)，Ai={xi,xi+1,…,xn}，f(x0)=0。

2.3 基于Rough Set-模糊積分的CSR評(píng)價(jià)模型

（1）確定指標(biāo)值

CSR評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)共分兩大類：定量指標(biāo)和定性指標(biāo)。其中定量指標(biāo)指的是用來衡量企業(yè)經(jīng)濟(jì)責(zé)任的各種財(cái)務(wù)指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、銷售凈利率、市盈率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率，同時(shí)還包括一部分環(huán)境責(zé)任指標(biāo)和社會(huì)責(zé)任指標(biāo)：環(huán)保投入、女性雇員比例、農(nóng)民工的平均工資、重大事故數(shù)、慈善捐贈(zèng)等。這些指標(biāo)的值通過查閱企業(yè)年報(bào)、企業(yè)季報(bào)以及企業(yè)公開的其他信息獲得。定性指標(biāo)指的是用來測評(píng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)責(zé)任和社會(huì)責(zé)任的一些非定量化指標(biāo)，這些指標(biāo)一般通過與企業(yè)員工、高層的深度訪談和向企業(yè)相關(guān)人員發(fā)放調(diào)查問卷獲得。運(yùn)用三角函數(shù)法或其他數(shù)學(xué)方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到CSR評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)值f(xi)。

（2）確定指標(biāo)權(quán)重

在此，利用基于Rough Set理論的屬性定權(quán)原理來計(jì)算CSR評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)權(quán)重。構(gòu)造CSR評(píng)價(jià)的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)四元組S=(U,A,V,F)。

其中，U：被評(píng)價(jià)企業(yè)的樣本集合；

A：CSR評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)集合；

V：評(píng)價(jià)指標(biāo)的值域集合；

F：樣本集合所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值

依次去掉單個(gè)指標(biāo)a∈A，根據(jù)公式（1）計(jì)算各指標(biāo)的信息量，根據(jù)公式（2）或（3）計(jì)算各指標(biāo)的重要度，根據(jù)公式（4）計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，得到模糊密度g(xi)。

（3）計(jì)算λ模糊測度

①將經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的各指標(biāo)值f(xi)(i=1,2,…,n)按由小到大重新排序。

②確定λ模糊測度

由λ模糊測度的性質(zhì)（2）和可得：

根據(jù)模糊密度g()xi，由公式[6]可求出CSR評(píng)價(jià)體系

中所有指標(biāo)的λ值。根據(jù)λ模糊測度的性質(zhì)（2），可以求得所有指標(biāo)的λ模糊測度。

③為便于計(jì)算，對(duì)評(píng)價(jià)體系中所有指標(biāo)的λ模糊測度進(jìn)行歸一化處理。

（4）計(jì)算CSR綜合得分

利用模糊積分公式（5），計(jì)算CSR的綜合得分。

3 粗糙集屬性重要度方法與模糊積分方法的優(yōu)勢

（1）傳統(tǒng)方法對(duì)于CSR評(píng)價(jià)體系各指標(biāo)重要性的比較，需要向參與比較的人提供關(guān)于各指標(biāo)的先驗(yàn)信息或者參與比較的人已有這方面相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)。但是，這些先驗(yàn)信息或經(jīng)驗(yàn)往往是模糊的，不精確的甚至是不完整的。作為一種處理不精確、不確定與不完整數(shù)據(jù)信息的數(shù)學(xué)理論，Rough Set的主要特點(diǎn)是無需提供除問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息。它可以只根據(jù)被評(píng)價(jià)企業(yè)的指標(biāo)觀測值，通過測量指標(biāo)值所形成的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)中知識(shí)的信息量-屬性重要度，來比較指標(biāo)間的相對(duì)重要性，進(jìn)而確定各指標(biāo)的權(quán)重。因此，基于Rough Set理論的定權(quán)方法所確定的指標(biāo)權(quán)重，是對(duì)CSR評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測值的客觀反映，避免了AHP法等主觀賦權(quán)方法所存在的專家判斷的主觀性和模糊性。

（2）CSR評(píng)價(jià)問題就其評(píng)價(jià)內(nèi)容來說屬于不確定性問題的一種，其中關(guān)于社會(huì)、環(huán)境等問題的指標(biāo)具有一定的模糊性，很難對(duì)其進(jìn)行精確的數(shù)字描述。在評(píng)價(jià)的過程中，要應(yīng)用相關(guān)的方法對(duì)CSR的各定性指標(biāo)進(jìn)行描述，屬于對(duì)其進(jìn)行半定量的描述，與模糊積分評(píng)價(jià)方法的特點(diǎn)相吻合。

（3）基于模糊測度的模糊積分評(píng)價(jià)能夠客觀反映CSR評(píng)價(jià)體系各項(xiàng)指標(biāo)的非線性關(guān)系。AHP法、FCE等皆是假設(shè)各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間相互獨(dú)立，在現(xiàn)實(shí)情況下，CSR的各指標(biāo)不是線性無關(guān)，而是各指標(biāo)之間或多或少存在著交互作用，不具有嚴(yán)格獨(dú)立性?？紤]到模糊測度方法將線性假設(shè)放寬，僅要求滿足單調(diào)性，而模糊積分是定義在模糊測度的基礎(chǔ)上的一種非線性函數(shù)，它并不需要假設(shè)各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間相互獨(dú)立。由此，基于模糊測度的模糊積分方法使評(píng)價(jià)結(jié)果更接近企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的客觀實(shí)際。

4 結(jié)論

中國在30年發(fā)展的過程中取得了西方發(fā)達(dá)國家用200多年取得的經(jīng)濟(jì)成就，但同時(shí)也積累了他們在發(fā)展過程中碰到的所有問題，其中最要的問題就是企業(yè)在發(fā)展過程中導(dǎo)致的諸多社會(huì)問題。在我國，目前企業(yè)導(dǎo)致的社會(huì)問題主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①企業(yè)的商品誠信問題，例如1998年的山西朔州假酒案、2001年的廣東毒大米事件以及2008年的三聚氰胺毒奶粉案。②企業(yè)的交易誠信問題，例如在2003～2007年間，西門子曾向5家中國國有醫(yī)院行賄，致使包括原國家藥監(jiān)局局長鄭筱萸在內(nèi)的多位高官落馬。③企業(yè)與勞工的關(guān)系問題，例如中國一直存在的農(nóng)民工工資和勞動(dòng)環(huán)境問題、2010年上半年的富士康跳樓事件。④企業(yè)與環(huán)境的關(guān)系問題，例如2009年的陜西鳳翔縣血鉛事件。⑤企業(yè)的資源消耗問題，據(jù)統(tǒng)計(jì)，從1980～2000年，全國有280億噸煤炭資源被浪費(fèi)。由此可知，企業(yè)在其生產(chǎn)經(jīng)營過程中，不僅要考慮自身的經(jīng)濟(jì)利益，而且要考慮眾多的利益相關(guān)者的利益，即企業(yè)要承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，在生產(chǎn)發(fā)展過程中，要保證利益相關(guān)者的利益最大化，而不是自身利益的最大化。如何科學(xué)、合理地對(duì)企業(yè)的社會(huì)責(zé)任行為進(jìn)行評(píng)價(jià)，無疑是目前亟待解決的問題。

本文對(duì)國內(nèi)外CSR評(píng)價(jià)中指標(biāo)權(quán)重設(shè)定方法和綜合得分計(jì)算方法的優(yōu)、缺點(diǎn)進(jìn)行分析，指出AHP、線性加權(quán)評(píng)價(jià)法以及FCE的不足。根據(jù)CSR評(píng)價(jià)的特點(diǎn)以及CSR評(píng)價(jià)方法的不足，提出了Rough Set-模糊積分CSR評(píng)價(jià)模型。將Rough Set理論中的屬性重要度方法引入到CSR評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定，使定權(quán)過程更加客觀。將基于λ模糊測度的模糊積分方法引入到CSR評(píng)價(jià)綜合得分的計(jì)算，客觀反映了CSR評(píng)價(jià)體系指標(biāo)間的非線性關(guān)系，使評(píng)價(jià)結(jié)果更接近企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的客觀實(shí)際。

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