摘要：影響企業(yè)競爭力的各個(gè)因素，由于其影響力不同，所以在對企業(yè)競爭力進(jìn)行評價(jià)時(shí)應(yīng)該被賦予不同的權(quán)重。文章在直覺模糊集的范疇內(nèi)提出絕對偏好度這一概念，指出并證明其具有類似于效用函數(shù)的公理性性質(zhì)，正是由于絕對偏好度的優(yōu)良性質(zhì)，可以有效地對直覺模糊判斷矩陣的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)?；诖宋恼绿岢鲆环N新的指標(biāo)賦權(quán)模型，并將其運(yùn)用到企業(yè)競爭力評價(jià)當(dāng)中。

關(guān)鍵詞：企業(yè)競爭力評價(jià)；絕對偏好度；指標(biāo)賦權(quán)模型

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展以及中國市場化改革的深入，作為市場主體的企業(yè)將面臨愈發(fā)激烈的國內(nèi)外競爭壓力，在這種環(huán)境下，從更新管理理念，加快技術(shù)升級等方面著手提高自身競爭力成為企業(yè)的迫切要求。對企業(yè)競爭力進(jìn)行正確的評價(jià)，可以使企業(yè)把握自身在國內(nèi)外的競爭地位，從而制定有針對性的競爭戰(zhàn)略，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展壯大。

一、 企業(yè)競爭力評價(jià)指標(biāo)體系

大量學(xué)者對企業(yè)競爭力評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了研究，觀點(diǎn)不盡相同。胡大立（2001）設(shè)立了企業(yè)營運(yùn)能力、經(jīng)營安全能力、獲利能力等12項(xiàng)評價(jià)要素以及與評價(jià)要素相對應(yīng)的70個(gè)評價(jià)指標(biāo)，以期全面評價(jià)企業(yè)的顯性競爭力和潛在競爭力。張金昌（2002）從企業(yè)的盈利能力角度對企業(yè)競爭力進(jìn)行評價(jià)，評價(jià)要素包括企業(yè)利潤、生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)、市場份額等。肖智、冉松況（2002）設(shè)立了企業(yè)總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人力資本要素、科技開發(fā)要素、經(jīng)濟(jì)信息資源利用水平、技術(shù)創(chuàng)新能力、企業(yè)償債能力6項(xiàng)基本要素以及與每項(xiàng)基本要素相對應(yīng)的若干評價(jià)指標(biāo)對企業(yè)的綜合競爭力進(jìn)行評價(jià)。金培（2003）認(rèn)為對企業(yè)競爭力評價(jià)的指標(biāo)可以分為測評性指標(biāo)和分析性指標(biāo)，測評性指標(biāo)反映的是企業(yè)競爭力大小的表現(xiàn)結(jié)果，分析性指標(biāo)反映的是競爭力大小的影響因素。張曉文、于武（2003）等將企業(yè)競爭力指標(biāo)分為三個(gè)層次，第一層包括能力資源、能力制度與機(jī)制、能力狀態(tài)三個(gè)基本要素，每個(gè)基本要素分為若干個(gè)第二層次的評價(jià)要素，而每個(gè)評價(jià)要素又分為若干個(gè)第三層次的評價(jià)指標(biāo)，這樣就建立了由3個(gè)基本要素，11個(gè)評價(jià)要素和30個(gè)評級指標(biāo)構(gòu)成的企業(yè)競爭力評價(jià)指標(biāo)體系，該評價(jià)體系適用于層次分析法（AHP）。

以上的研究從不同角度構(gòu)建具有說服力的評價(jià)指標(biāo)體系，側(cè)重點(diǎn)在于評價(jià)要素和評價(jià)指標(biāo)的選取。各個(gè)評價(jià)指標(biāo)對于與之相對應(yīng)的評價(jià)要素具有不同的重要性，而不同的評價(jià)要素對于企業(yè)競爭力的評價(jià)也具有不同的重要性，這就需要對各個(gè)評價(jià)要素和評價(jià)指標(biāo)賦予不同的權(quán)重。本文的重點(diǎn)在于探索一種指標(biāo)賦權(quán)的新方法，并非試圖建立完備的創(chuàng)新性的指標(biāo)體系，評價(jià)指標(biāo)選取越簡單，對于新賦權(quán)方法使用的說明越清晰。因此本文將張金昌指標(biāo)評價(jià)體系簡化為企業(yè)利潤、生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)、市場份額4個(gè)評價(jià)要素，運(yùn)用基于絕對偏好度的指標(biāo)賦權(quán)模型對企業(yè)競爭力進(jìn)行評價(jià)。

二、 模型理論基礎(chǔ)

1. 模糊集與直覺模糊集。集合是具有某種屬性的對象的全體。區(qū)別于經(jīng)典集合，美國控制論專家L.A.Zadeh（1965）首次提出模糊集（Fuzzy Sets）的概念，用來描述一些模糊的屬性，比如大、小、年輕、漂亮等。經(jīng)典集中的對象對集合的隸屬是非此即彼的，而由于模糊集所描述的屬性本身沒有清晰的判斷界限，所以模糊集中的對象對其隸屬關(guān)系也是不明確的。

在模糊集的基礎(chǔ)上，保加利亞學(xué)者Atanassov（1986）提出了直覺模糊集的概念?，F(xiàn)實(shí)生活中，人們可能很難對事物隸屬某一屬性的程度進(jìn)行清晰判斷，當(dāng)需要對不同事物對某一屬性隸屬程度進(jìn)行比較時(shí)，情況會更復(fù)雜。對于這種情況，引入直覺模糊集是很好的解決辦法，就某事物滿足某個(gè)屬性來做判斷，直覺模糊集不僅考慮對象對集合的隸屬度、非隸屬度，同時(shí)考慮判斷的猶豫度，是把判斷思維的不確定性加以量化。

2. 絕對偏好度及其性質(zhì)。在實(shí)際生活中，決策者會對兩個(gè)方案實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的有效性進(jìn)行比較，比較的結(jié)果用直覺模糊數(shù)來表示。比如為了調(diào)動職工工作積極性，決策者對“提高工作表現(xiàn)突出的工人工資待遇”和“給工作表現(xiàn)突出工人更多升職機(jī)會”兩個(gè)方案進(jìn)行比較，決策者直接用直覺模糊數(shù)給出判斷結(jié)果：（uc（xy），vc（xy））=（0.6，0.3），其中，x 代表“提高工作表現(xiàn)突出的工人工資待遇”； y 代表“給工作表現(xiàn)突出工人更多升職機(jī)會”；c 代表“調(diào)動職工工作積極性”； uc（xy）=0.6表示該傾向于認(rèn)為提高工資待遇比提供更多升職機(jī)會更有利于調(diào)動職工積極性的程度為60%，vc（xy）=0.3表示該決策者傾向于認(rèn)為提供更多升職機(jī)會比提高工資待遇更有利于調(diào)動員工工作積極性的程度為30%，存在10%的猶豫度。在這種情況下，如何量化決策者對兩種方案傾向的差異？本文提出絕對偏好度的概念：

定義1 設(shè)U 為非空的有限集，c 為決策者要想要達(dá)到的目標(biāo)，對任意的方案x，y∈U，決策者對x，y就“更有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)”進(jìn)行兩兩比較，直接用Vague數(shù)，或直覺模糊數(shù)表示（uc（xy），vc（xy））表示，得出的所有直覺模糊數(shù)構(gòu)成非空有限直覺模糊集V={（uc（xy），vc（xy））|x，y∈U}，APC是V 的賦值函數(shù)， 使得：

APC：V→[-1，1]，（uc（xy），vc（xy））∈V→APC[uc（xy），vc（xy）]∈[-1，1]，x，y∈U

稱APC為絕對偏好度函數(shù)，稱APC[uc（xy），vc（xy）]為x 方案和y 方案就更有利實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c的程度相比較得到的直覺模糊值的絕對偏好度。其中x，y∈U，是U中的任意兩個(gè)方案，U 是有限方案的集合；uc（xy）表示在某決策者看來，方案x和方案y 就更有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c 相比較，方案x 優(yōu)于方案y 的程度；vc（xy）表示在該決策者看來，方案x 和方案y 就更有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c 相比較，方案y 優(yōu)于方案x 的程度。

絕對偏好度的計(jì)算，首先需要將直覺模糊數(shù)或Vague 數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)。我們運(yùn)用二次投票法完成這種轉(zhuǎn)化，二次投票模型的思想就是將模糊度按照真隸屬度和假隸屬度的比例進(jìn)行二次分配，從而將直覺模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)。比如將直覺模糊數(shù)（0.6，0.3）轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)， 此例中uc（x）=0.6，vc（x）=0.3）因此可知？仔c（x）=0.1，uc（x）與vc（x）的比例為6/3，將猶豫度？仔c（x）=0.1按照6/3的比例分配給uc（x）和vc（x），得到模糊數(shù)（0.67，0.33）。

假設(shè)決策者為實(shí)現(xiàn)某一目標(biāo)，有若干個(gè)方案可選，他對這些方案能夠達(dá)到目標(biāo)的有效性進(jìn)行兩兩比較，比較的結(jié)果用直覺模糊數(shù)表示。決策者對兩個(gè)方案傾向的差異就可以用絕對偏好度表示。下面給出絕對偏好度的計(jì)算公式：

當(dāng)uc（xy）？叟0.5時(shí)，

APC（xy）=（1）

當(dāng)uc（xy）？燮0.5時(shí)，

APC（xy）=-（2）

其中maxuc（xixj）代表U 中所有方案就更有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c 兩兩比較方案xi優(yōu)于方案xj的最大值；minvc（xixj）代表U 中所有方案就更有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c兩兩比較方案xi優(yōu)于方案yj的最小值；因?yàn)閁 為有限集，所以|maxuc（xixj）-0.5|+|maxvc（xixj）-0.5|為正的常數(shù)用M 代替，絕對偏好度的公式簡化為：

當(dāng)uc（xy）？叟0.5時(shí)，

APC（xy）=（3）

當(dāng)uc（xy）？燮0.5時(shí)，

APC（xy）=-（4）

絕對偏好度具有以下性質(zhì)：

（1）APC（xy）∈[-1，1]

（2）互反性：APC（xy）=-APC（yx）

（3）可加性：APC（xz）=APC（xy）+APC（yz）

（4）傳遞性：如果APC（xy）？艸0，APC（yz）？艸0，則APC（xz）？艸0

（5）若APC（xy）？艸0，APC（yz）？燮0， 則當(dāng)|APC（xy）|？叟|APC（yz）|時(shí)，APC（xy）？叟0；當(dāng)|APC（xy）|？艽|APC（yz）|時(shí)，APC（xy）？艽0

（6）當(dāng)決策者認(rèn)為x 方案和y 方案對實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c 的重要性無差別時(shí)，即決策者對x 方案和y 方案就更有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)c 進(jìn)行比較所給出的分值為（0.5，0.5）時(shí)，APC（xy）=0。

以上只有性質(zhì)（3）和性質(zhì)（4）不太直觀，其他都顯而易見。限于篇幅文中不給出證明過程，如有需要，可向作者索取。

3. 直覺模糊判斷矩陣一致性檢驗(yàn)。判斷矩陣是決策者就各種選擇對實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較形成的矩陣，直覺模糊判斷矩陣是指判斷矩陣當(dāng)中的元素均由直覺模糊數(shù)構(gòu)成。判斷矩陣的一致性就是指決策者對因素之間的相對重要性進(jìn)行兩兩比較時(shí)，判斷結(jié)果不會出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。比如，針對某一目標(biāo)，決策者對A，B，C 三個(gè)因素的相對重要性進(jìn)行判斷，若決策者認(rèn)為A 比B 重要，B 比C 重要，那么他就不應(yīng)該得出C 比A 重要的結(jié)論。

杜棟（1996）考查了層次分析法（AHP）中判斷矩陣的一致性問題，不過只是局限于經(jīng)典集的判斷矩陣。運(yùn)用絕對偏好度，可以有效地判斷基于直覺模糊集的判斷矩陣的一致性。式（5）給出一個(gè)直覺模糊判斷矩陣：

A=c c c c14c c c c24c c c c34c c c c44=

（0.5，0.5） （0.6，0.2） （0.6，0.3） （0.7，0.2）（0.2，0.6） （0.5，0.5） （0.5，0.1） （0.7，0.1）（0.3，0.6） （0.1，0.5） （0.5，0.5） （0.4，0.3）（0.2，0.7） （0.1，0.7） （0.3，0.4） （0.5，0.5）（5）

A 中的元素cij（i=1，2，3，4；j=1，2，3，4）個(gè)體對指標(biāo)更符合某個(gè)屬性進(jìn)行兩兩判斷給出的模糊數(shù)。將直覺模糊判斷矩陣轉(zhuǎn)換為模糊矩陣：

A1=（1/2，1/2） （3/4，1/4） （2/3，1/3） （7/9，2/9）（1/4，3/4） （1/2，1/2） （5/6，1/6） （7/8，1/8）（1/3，2/3） （1/6，5/6） （1/2，1/2） （4/7，3/7）（7/9，2/9） （1/8，7/8） （3/7，4/7） （1/2，1/2）（6）

在檢驗(yàn)其一致性之前，首先給出直覺模糊判斷矩陣的定義：

定義2 設(shè)A 為由直覺模糊判斷矩陣轉(zhuǎn)換而來的n 階模糊判斷矩陣，如果A 中的每一行的元素所顯示的絕對偏好度排序一致，則稱A 為一致模糊判斷矩陣，A所代表的直覺模糊判斷矩陣稱為一致直覺模糊判斷矩陣；如果中每一行元素所顯示的絕對偏好度相同，則稱A 為完全一致模糊矩陣，其所代表的直覺模糊判斷矩陣為完全一致直覺模糊判斷矩陣。

利用絕對偏好度的計(jì)算公式將（6）轉(zhuǎn)化為（7）。（6）中maxuc（xy）=7/8，minvc（xy）=1/8，所以M=|maxuc（xy）-0.5|+|minvc（xy）-0.5|=|7/8-1/2|+|1/8-1/3|=3/4。故

A2= 0 2/3 4/9 5/6-2/3 0 8/9 1-4/9 8/9 0 -4/21-5/6 -1 -4/21 0 （7）

用符號？酆表示決策者對方案就“更有利于目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)”進(jìn)行兩兩比較的傾向關(guān)系。矩陣（7）的第一行顯示C1？酆C3？酆C2？酆C4，說明在決策者看來最有利于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的是方案1，其次是方案3，再次是方案2，最后是方案4；第二行顯示C1？酆C2？酆C3？酆C4；第三行顯示C1？酆C4？酆C3？酆C2；第四行顯示C2？酆C1？酆C3？酆C4，表明決策者的判斷思維發(fā)生逆轉(zhuǎn)，從而（5）為非一致直覺模糊判斷矩陣。這種情況下，應(yīng)該由決策者就“更有利于目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)”對各方案重新進(jìn)行兩兩比較，甚至多次比較，直到各行絕對偏好度排序一致。

至此，我們介紹了絕對偏好度的概念和計(jì)算方法，并介紹了運(yùn)用絕對偏好度對直覺模糊判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)的方法，接下來就可以基于這些方法來構(gòu)建決策指標(biāo)賦權(quán)模型。

三、 基于絕對偏好度的指標(biāo)賦權(quán)模型

已有的對指標(biāo)賦權(quán)的方法可以歸結(jié)為兩類：主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要是指特爾斐法，又名專家調(diào)查法，20 世紀(jì)60 年代由美國蘭德公司赫爾墨和達(dá)爾基首創(chuàng)。特爾斐法是以書面形式就某一問題征求該領(lǐng)域的專家的意見，然后對專家的意見進(jìn)行整理，整理的結(jié)果作為判斷的依據(jù)。主觀權(quán)重法適用于判斷環(huán)境復(fù)雜、指標(biāo)權(quán)重?zé)o法用客觀數(shù)據(jù)量化的情況；客觀賦權(quán)法包括因子分析法、熵權(quán)重法、變異系數(shù)法、離差最大化法等，客觀賦權(quán)法適用于指標(biāo)權(quán)重可以用數(shù)據(jù)計(jì)算的情形。經(jīng)濟(jì)生活中很多情況下指標(biāo)的權(quán)重?zé)o法找到客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，因此特爾斐法具有廣泛的應(yīng)用空間，本文提出的基于絕對偏好度的指標(biāo)賦權(quán)方法就屬于特爾斐法。

假設(shè)專家調(diào)查的工作已經(jīng)完成，每一位專家就各指標(biāo)對評價(jià)目標(biāo)影響力的判斷用直覺模糊數(shù)給出。每一位專家的判斷就構(gòu)成一個(gè)n×n的直覺模糊判斷矩陣，n代表指標(biāo)的個(gè)數(shù)。這個(gè)模糊判斷矩陣就包含專家對各指標(biāo)相對重要性的判斷信息，絕對偏好度的賦權(quán)模型就是在直覺模糊判斷矩陣的基礎(chǔ)上建立的。

第一步，用前文介紹的方法將直覺模糊判斷矩陣轉(zhuǎn)化為模糊判斷矩陣，然后利用絕對偏好度的計(jì)算公式（3）、（4），將模糊判斷矩陣轉(zhuǎn)化為元素為絕對偏好度的判斷矩陣。

第二步，用前文介紹的方法檢驗(yàn)絕對偏好度矩陣的一致性，對非一致性判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整。

第三步，對于一致性的絕對偏好度判斷矩陣，利用權(quán)重計(jì)算公式對指標(biāo)賦權(quán)。

下面給出計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的公式：

i=（8）

G=n1APC（xiyj），i，j∈U，i，j=（1，2，…，n）（9）

minGi+m=1（10）

U={xi|i=1，2，3，…，n}（11）

其中？著i代表第i 項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重； G為第i 項(xiàng)指標(biāo)與其他指標(biāo)相比絕對偏好度數(shù)值的和；m為實(shí)常數(shù)；U為有限指標(biāo)集合。

四、 企業(yè)競爭評價(jià)

企業(yè)對自身的競爭力進(jìn)行評價(jià)，請專家（這里僅就單人情況進(jìn)行說明）對企業(yè)利潤、生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)和市場份額四個(gè)評價(jià)要素對企業(yè)競爭力的影響進(jìn)行評價(jià)，假定該專家給出如表1的直覺模糊判斷矩陣。

其中c1、c2、c3、c4分別代表企業(yè)利潤、生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)和市場份額四個(gè)評價(jià)要素。

改寫為傳統(tǒng)矩陣的形式：

C=c c c c14c c c c24c c c c34c c c c44=

（0.5，0.5） （0.6，0.2） （0.6，0.3） （0.7，0.2）（0.2，0.6） （0.5，0.5） （0.5，0.1） （0.7，0.1）（0.3，0.6） （0.1，0.5） （0.5，0.5） （0.4，0.3）（0.2，0.7） （0.1，0.7） （0.3，0.4） （0.5，0.5）（12）

A中的元素cij（i=1，2，3，4；j=1，2，3，4）代表專家就四個(gè)評價(jià)要素哪一個(gè)對企業(yè)競爭力影響力更大進(jìn)行兩兩判斷給出的模糊數(shù)。首先將直覺模糊判斷矩陣轉(zhuǎn)化為模糊判斷矩陣：

C1=（1/2，1/2） （3/4，1/4） （2/3，1/3） （7/9，2/9）（1/4，3/4） （1/2，1/2） （5/6，1/6） （7/8，1/8）（1/3，2/3） （1/6，5/6） （1/2，1/2） （4/7，3/7）（7/9，2/9） （1/8，7/8） （3/7，4/7） （1/2，1/2）（13）

利用絕對偏好度的計(jì)算公式，將（13）轉(zhuǎn)換為絕對偏好度判斷矩陣：

C2= 0 2/3 4/9 5/6-2/3 0 8/9 1-4/9 8/9 0 4/21-5/6 -1 -4/21 0 （14）

用前文介紹的檢驗(yàn)判斷矩陣一致性的方法，發(fā)現(xiàn)矩陣（12）不是一致性判斷矩陣，經(jīng)過該專家重（下轉(zhuǎn)第67頁）新評價(jià)，調(diào)整指標(biāo)的比較結(jié)果，得到可接受的一致性絕對偏好度判斷矩陣：

C3= 0 2/3 4/9 5/6-2/3 0 -1/3 3/7-4/9 1/3 0 1/2-5/6 -3/7 -1/2 0 （15）

利用公式（9）、公式（10），計(jì)算得：

G1=35/18，G2=-12/21，G3=7/18，G4=-74/42，minGi=G4=-74/42

由公式（10）可知m=116/42；由公式（8）計(jì)算可知，該專家賦予企業(yè)利潤、生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)和市場份額的權(quán)重分別為：

由此，通過基于絕對偏好度的指標(biāo)賦權(quán)模型完成了對影響企業(yè)競爭力的四個(gè)評價(jià)因素的賦權(quán)。

由于本文的重點(diǎn)在于提出一種新的賦權(quán)方法，所以沒有建立完整的的指標(biāo)評價(jià)體系。在對企業(yè)競爭力進(jìn)行評價(jià)時(shí)，往往將每個(gè)評價(jià)要素細(xì)分為若干個(gè)可以用數(shù)據(jù)量化的評價(jià)指標(biāo)，將企業(yè)競爭力作為評價(jià)目標(biāo)，評價(jià)要素作為第一層指標(biāo)，評價(jià)指標(biāo)作為第二層指標(biāo)。利用本文提出的賦權(quán)模型，首先根據(jù)第二層指標(biāo)對相應(yīng)的第一層指標(biāo)的影響力賦權(quán)，由于第二層指標(biāo)以數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)，加權(quán)以后就得到相應(yīng)的第一層指標(biāo)的數(shù)據(jù)；然后根據(jù)第一層指標(biāo)對評價(jià)目標(biāo)的影響力賦權(quán)，再利用計(jì)算得到的第一層指標(biāo)的數(shù)據(jù)加權(quán)，就可以得到企業(yè)競爭力的評估值。

另外，本文只是根據(jù)單個(gè)專家的判斷信息對指標(biāo)賦權(quán)，在企業(yè)征求多個(gè)專家意見的情況下，該賦權(quán)模型也同樣適用。根據(jù)上述，每個(gè)專家都會對企業(yè)的競爭力得出一個(gè)量化的評價(jià)，此時(shí)只需最終的決策者根據(jù)這些專家在該領(lǐng)域的權(quán)威性，對每個(gè)專家給出的評價(jià)結(jié)果賦權(quán)，再將這些結(jié)果加權(quán)平均，最終得到多專家評價(jià)的企業(yè)競爭力評估值。

五、 結(jié)論

在決策分析領(lǐng)域，很多情況下無法對評價(jià)指標(biāo)的相對重要性作出定量的判斷，這時(shí)候就需要決策者進(jìn)行主觀判斷。直覺模糊集是對決策者判斷思維的量化，由于同時(shí)考慮了支持、反對和猶豫三種狀況，因此在最大程度上保證了判斷信息的完整性。本文提出的基于絕對偏好度的指標(biāo)賦權(quán)模型正是在直覺模糊集的范疇內(nèi)提出的，由于絕對偏好度的優(yōu)良性質(zhì)可以對直覺模糊判斷矩陣的一致性進(jìn)行有效檢驗(yàn)，從而保證了判斷思維的一致性，因此本模型可以廣泛應(yīng)用于需要主觀判斷的決策分析領(lǐng)域。

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作者簡介：張英濤，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生；張保剛，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生；劉奎寧，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生