安雪芳

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)，北京 100083)

目前煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法只針對(duì)自身企業(yè)進(jìn)行分析得到戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，而眾所周知，分析企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)需要考慮到戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的概率和產(chǎn)生損失的大小以及其變化程度，而這些情況的取得需要對(duì)同類企業(yè)進(jìn)行比較和分析得出。所以本研究引入了基于熵權(quán)的TOPSIS評(píng)價(jià)方法，構(gòu)建了煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的新模型。這種評(píng)估方法立足于煤炭企業(yè)間的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)比較，比較的指標(biāo)是企業(yè)的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，比較的個(gè)體是煤炭企業(yè)規(guī)模近競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，也可是其他有目的選擇。最終得到的結(jié)果是被評(píng)價(jià)的煤炭企業(yè)在所選范圍煤炭企業(yè)中的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)排名。

1 構(gòu)建評(píng)價(jià)新模型

“熵”(entropy)是熱力學(xué)中的一個(gè)重要概念，最早由德國(guó)的物理學(xué)家克勞修斯(R.Clausius)提出，后來(lái)熵被引入信息科學(xué)領(lǐng)域，信息論認(rèn)為當(dāng)機(jī)制處于有序程度時(shí)可以用信息作為度量的標(biāo)準(zhǔn)，但是當(dāng)機(jī)制處于無(wú)序狀態(tài)時(shí)信息就不能完成這個(gè)任務(wù)，熵則可以解決這個(gè)問(wèn)題。現(xiàn)在熵應(yīng)用的范圍正日趨廣泛，也在工程技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域得到了重視[1]。

TOPSIS(Techinque for Order Preference by Similariety to Ideal Solution)也稱離散型逼近理想解排序法，是系統(tǒng)工程中常用的一種決策技術(shù)，用于解決有限的多個(gè)方案中的多個(gè)目標(biāo)決策分析的問(wèn)題。

它的原理是先對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行正規(guī)化處理，從中找出有限方案中一個(gè)空間，這個(gè)空間是以最優(yōu)方案和最差方案為界構(gòu)成，待評(píng)價(jià)的方案是存在于這個(gè)空間中一個(gè)點(diǎn)，計(jì)算該點(diǎn)與最優(yōu)方案和最差方案間的距離，這個(gè)距離又被稱為歐氏距離，最后得出該方案與最優(yōu)方案的接近數(shù)值，數(shù)值小的方案相對(duì)較優(yōu)，數(shù)值大的方案相對(duì)較差，通過(guò)數(shù)值來(lái)評(píng)價(jià)方案的優(yōu)劣[2-5]。

在以上兩個(gè)概念的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了新的評(píng)價(jià)模型——基于熵權(quán)的TOPSlS評(píng)價(jià)方法。

1.1 以熵權(quán)法得出各指標(biāo)的權(quán)重

熵權(quán)法中的“熵”是用來(lái)對(duì)信息量進(jìn)行度量的尺度，同時(shí)可以度量已知數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息量。

1.1.1 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

假定有評(píng)估指標(biāo)m個(gè)，待評(píng)價(jià)對(duì)象n個(gè)，其中有的評(píng)估指標(biāo)是可量化的定量指標(biāo)，有的則是無(wú)法直接量化而需要主觀賦值的定性指標(biāo)。無(wú)論是定性還是定量最終都可得到多個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)多個(gè)待評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)矩陣，見(jiàn)式(1)。

(1)

對(duì)R′進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到：R=(rij)min。

公式中，rij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)應(yīng)指標(biāo)的數(shù)值，又rij∈[0,1]，表示為式(2)。

(2)

1.1.2 確定指標(biāo)信息熵值H和信息效用值d。

在有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)估問(wèn)題中，第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵可以定義為式(3)。

(3)

第i項(xiàng)指標(biāo)的信息效用值等于1與該指標(biāo)的信息熵Hi相減的結(jié)果，見(jiàn)式(4)。

di=1-Hi

(4)

1.1.3 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。

熵權(quán)法得到各指標(biāo)的權(quán)重的原理是通過(guò)指標(biāo)信息的價(jià)值系數(shù)的估算來(lái)確定，當(dāng)某一指標(biāo)價(jià)值系數(shù)很高時(shí)，其對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的貢獻(xiàn)度就大，其權(quán)重也就越大。據(jù)此，可推出對(duì)n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的問(wèn)題中，第i指標(biāo)的熵權(quán)(也是下文中TOPSIS中指標(biāo)的權(quán)重)，表示為式(5)。

(5)

1.2 TOPSIS方法的具體步驟

使用TOPSIS的關(guān)鍵步驟就是求出“理想點(diǎn)的相對(duì)接近度”，即。

第一步是建立決策矩陣R，然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，見(jiàn)式(6)。

(6)

式中：dij為第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)屬性值；rij為對(duì)第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)屬性進(jìn)行歸一化處理的所得值。因規(guī)范化矩陣己經(jīng)熵權(quán)法求出，在此不作贅述。

第二步是計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，見(jiàn)式(7)。

X=[ωirij]m×n

(7)

式中：dij為屬性j的權(quán)重(由前文中熵權(quán)法得出)。

第三步是確定雙基法中最優(yōu)點(diǎn)和最差點(diǎn)，分別見(jiàn)式(8)、式(9)。

(8)

(9)

式中：J是求最大目標(biāo)的函數(shù)集；J0是求最小目標(biāo)的函數(shù)集。

第四步是計(jì)算各解與最優(yōu)點(diǎn)的距離，見(jiàn)式(10)。

(10)

各解與最差點(diǎn)的距離表示見(jiàn)式(11)。

(11)

第五步為計(jì)算各個(gè)方案到最優(yōu)點(diǎn)的相對(duì)接近度，見(jiàn)式(12)。

(12)

第六步為根據(jù)相對(duì)接近度的數(shù)據(jù)對(duì)各方案按優(yōu)劣進(jìn)行排序。是在0與1之間的一個(gè)值。當(dāng)Ii=1時(shí)，對(duì)應(yīng)的是“最優(yōu)點(diǎn)”F*，當(dāng)時(shí)，對(duì)應(yīng)的是“最差點(diǎn)”F0。

最后按照企業(yè)在所選范圍內(nèi)企業(yè)中的排序就可判斷企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，如排名居后的企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較大，排名列前的企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較小。

2 新模型的優(yōu)勢(shì)

相比較目前專家常用的企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，本研究的評(píng)價(jià)模型具有以下兩個(gè)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。

優(yōu)勢(shì)之一是能夠科學(xué)有效認(rèn)知煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的整體概率。分析企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)需要考慮到戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的概率和產(chǎn)生損失的大小以及其變化程度，這既是本研究選取戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的依據(jù)，也是綜合評(píng)價(jià)煤炭企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的重要考量標(biāo)準(zhǔn)。本文采用的基于熵權(quán)的TOPSlS評(píng)價(jià)方法對(duì)規(guī)模相近的不同煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行比較分析，更能科學(xué)有效地讓煤炭企業(yè)認(rèn)知自身戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)水平。得出的結(jié)論是，排名靠后的煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)較大，其內(nèi)部戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)因素更易于轉(zhuǎn)化為企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，也即此煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率較大，反之，煤炭企業(yè)發(fā)生戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)的整體概率較小。

優(yōu)勢(shì)之二是能夠準(zhǔn)確解析煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的來(lái)源。企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)因素轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)事件的最重要的促成力量是同類企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)比較，本文采用的基于熵權(quán)的TOPSlS評(píng)價(jià)方法對(duì)同規(guī)模的各個(gè)煤炭企業(yè)的各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素進(jìn)行了比較的分析，更利用企業(yè)準(zhǔn)確找出企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源，便于煤炭企業(yè)進(jìn)一步有的放矢進(jìn)行戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)控制。

3 算例說(shuō)明

本研究采取的評(píng)價(jià)方法是以同等規(guī)模的煤炭企業(yè)為評(píng)價(jià)基礎(chǔ)，下面以9家規(guī)模相似的煤炭企業(yè)為算例來(lái)研究。下面算例涉及了9家煤炭企業(yè)(A1，A2...,A9)，算例中指標(biāo)打分?jǐn)?shù)據(jù)為個(gè)人編造，僅做演示之用，其評(píng)價(jià)結(jié)果不針對(duì)現(xiàn)實(shí)中具體煤炭企業(yè)。

算例中對(duì)于不同的指標(biāo)采用統(tǒng)一的評(píng)語(yǔ)集和定值標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)語(yǔ)集規(guī)定為{高風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、一般風(fēng)險(xiǎn)、較低風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)}，各等級(jí)和得分標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定為：高風(fēng)險(xiǎn)—(0，30)；較高風(fēng)險(xiǎn)—(30，60)；一般風(fēng)險(xiǎn)—(60，80)；較低風(fēng)險(xiǎn)—(80,90)；低風(fēng)險(xiǎn)—(90，100)。

每個(gè)專家對(duì)各個(gè)因素按統(tǒng)一的評(píng)語(yǔ)集和對(duì)應(yīng)的得分標(biāo)準(zhǔn)分別進(jìn)行打分，每個(gè)因素就有了n個(gè)分值，那么該因素的最后得分可以通過(guò)加權(quán)平均的方法獲取，即當(dāng)專家人數(shù)為n時(shí)，針對(duì)某因素每位專家給出的分?jǐn)?shù)分別為V1，V2，V3，…Vn,那么這個(gè)因素通過(guò)加權(quán)平均公式得出的最終得分為V=(V1+V2+V3，…+Vn)/n。

3.1 選取評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本研究只選取煤炭企業(yè)宏觀環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素、產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素、競(jìng)爭(zhēng)者風(fēng)險(xiǎn)因素、供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)因素、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)因素、資源風(fēng)險(xiǎn)因素、能力風(fēng)險(xiǎn)因素、企業(yè)家因素和戰(zhàn)略管理因素等10個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3.2 數(shù)據(jù)收集

本研究的數(shù)據(jù)收集主要采用的是專家評(píng)分的方式。各專家在通過(guò)充分分析了解企業(yè)的具體情況的基礎(chǔ)上對(duì)企業(yè)的10個(gè)一級(jí)指標(biāo)給出分?jǐn)?shù)，再求出各專家對(duì)各個(gè)指標(biāo)的評(píng)分均值，這個(gè)均值就表示了各個(gè)一級(jí)指標(biāo)的最后得分，也是對(duì)一級(jí)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 。如表1所示。

3.3 評(píng)價(jià)過(guò)程

3.3.1 指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

宏觀環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素u1、產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素u2、競(jìng)爭(zhēng)者風(fēng)險(xiǎn)因素u3、供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)因素u4、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素u5、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)因素u6、資源風(fēng)險(xiǎn)因素u7、能力風(fēng)險(xiǎn)因素u8、企業(yè)家因素u9、戰(zhàn)略管理因素u10。利用公式(2)對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果見(jiàn)表2。

3.3.2 得出一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

首先對(duì)表2形成矩陣運(yùn)用公式(3)進(jìn)行處理，可以得到10個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體熵值(記作Hi)，利用公式(4)運(yùn)算，得到各個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的差異化系數(shù)(記作di)，最終根據(jù)公式(5)計(jì)算出各個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，運(yùn)算后得出的各個(gè)具體數(shù)據(jù)如表3所示。

表1 一級(jí)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

3.3.3 運(yùn)用TOPSIS進(jìn)行綜合運(yùn)算

首先根據(jù)式(7)以指標(biāo)權(quán)重為基礎(chǔ)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣，然后根據(jù)式(8)求出各風(fēng)險(xiǎn)因素一級(jí)指標(biāo)的最優(yōu)解F*，根據(jù)式(9)求最差解F0。加權(quán)規(guī)范化矩陣和各個(gè)因素的最優(yōu)解見(jiàn)表4所示。

表2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)

表3 一級(jí)指標(biāo)權(quán)重值

表5 相對(duì)貼近度具體值

由上可知，利用各煤炭企業(yè)與最優(yōu)解和最差解之間的距離，以各個(gè)煤炭企業(yè)與最優(yōu)解距離最小和最差解距離最大為參考標(biāo)準(zhǔn)，將綜合評(píng)價(jià)值從小到大進(jìn)行排序，就可以得到煤炭企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)的高低，評(píng)價(jià)值高的企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)較低，其具體排名情況見(jiàn)表5最后一列所示。根據(jù)排序的結(jié)果，可以得出企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)最小的是 A8，其次是 A1，最大的是A3。

煤炭企業(yè)作為基礎(chǔ)能源類企業(yè)，較其它類型的企業(yè)擁有著更為相似的戰(zhàn)略環(huán)境和企業(yè)運(yùn)作流程，所以本文構(gòu)建的立足于同規(guī)模煤炭企業(yè)比較評(píng)價(jià)的新模型更為科學(xué)，評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)煤炭企業(yè)也更具有借鑒意義。

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