付麗妮

(江西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 江西贛州 341000)

基于熵權(quán)-TOPSIS法對建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)分析

付麗妮

(江西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 江西贛州 341000)

本文從各省建筑企業(yè)盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力及規(guī)模與效率四個(gè)方面對全國31個(gè)省市建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評價(jià)排序。用TOPSIS法測量理想解與各省指標(biāo)之間的歐式距離，引入熵權(quán)法為經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)指標(biāo)客觀賦值，使得評價(jià)排序結(jié)果在理論上更符合實(shí)際。

TOPSIS；熵權(quán)法；建筑業(yè)；經(jīng)濟(jì)效益

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引 言

建筑業(yè)發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)息息相關(guān)，每年為勞動(dòng)力市場提供大量的就業(yè)崗位，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由于地 域局限、勞動(dòng)資源分布不均等因素，各個(gè)省市的建筑業(yè)發(fā)展并不均衡。對各省市建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)有助于了解現(xiàn)階段各省建筑產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，并對產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展決策提供參考。

1 熵權(quán)-TOPSIS法原理

TOPSIS法通過測算評價(jià)對象與實(shí)際并不存在的最優(yōu)解和最劣解之間的距離來對評價(jià)對象進(jìn)行排序。以其操作簡單、思路清晰得到廣泛運(yùn)用。朱建德[1]運(yùn)用TOSIS法將各省建筑業(yè)數(shù)據(jù)歸集與同一個(gè)評分體系進(jìn)行排序，但未考慮各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重對評價(jià)體系的影響。本文嘗試用熵權(quán)法衡量各指標(biāo)權(quán)重，以期使評價(jià)結(jié)果在理論上更接近實(shí)際。不同于AHP等通過主觀來衡量指標(biāo)權(quán)重，熵權(quán)法是對評價(jià)指標(biāo)客觀賦權(quán)的方法。主觀賦權(quán)法能較為靈活的依據(jù)實(shí)際情況運(yùn)用指標(biāo)體系進(jìn)行評判得到權(quán)重，文中各指標(biāo)均可用數(shù)值衡量，采用客觀賦值法更為精確反映指標(biāo)實(shí)際情況。熵是描述系統(tǒng)內(nèi)分子無序性的物理量態(tài)函數(shù)[2]。信息是度量系統(tǒng)是否有序的量。某項(xiàng)指標(biāo)包含的信息量越大，信息熵越小，說明該項(xiàng)指標(biāo)在評價(jià)體系所占的權(quán)重越大。信息熵越大，指標(biāo)對評價(jià)體系的貢獻(xiàn)越少、權(quán)重較小。

首先將原始數(shù)據(jù)歸一化處理，消除單位、數(shù)量級不一致。設(shè)原始數(shù)據(jù)矩陣為A=(aij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。本文中m為省市數(shù)量，n為評價(jià)體系中的指標(biāo)個(gè)數(shù)，aij為第i行第j列的值。由于指標(biāo)的屬性不同，需要用功效系數(shù)變換對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行同向化處理：

正向指標(biāo)是指值越大越好的指標(biāo)，如資本收益率，采用如下公式進(jìn)行變換：

yij=(1-α)+α×(aij-minaij)/(maxaj-minaj)

(1)

負(fù)向指標(biāo)是指值越小越好的指標(biāo)，需做如下變換：

yij=(1-α)+α×(maxaj-aij)/(maxaj-minaj)

(2)

2 實(shí)例分析

本文的原始數(shù)據(jù)來源于2013年全國統(tǒng)計(jì)年鑒[3]，為了更客觀全面的分析全國31省市的建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，在指標(biāo)方面參考財(cái)政部制定的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)指標(biāo)并結(jié)合建筑業(yè)特點(diǎn)，選取資本增值保值率和資本收益率作為各省市企業(yè)盈利能力指標(biāo)，資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率作為各省市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)指標(biāo)，流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)可以衡量企業(yè)的營運(yùn)水平，全員勞動(dòng)生產(chǎn)率和技術(shù)裝備率、房屋竣工面積指標(biāo)可以評價(jià)各省市企業(yè)現(xiàn)階段的生產(chǎn)規(guī)模和效率，將以上八個(gè)指標(biāo)納入評價(jià)體系。

表1 評價(jià)體系原始數(shù)據(jù)表

首先，將原始數(shù)據(jù)按(1)、(2)式進(jìn)行歸一化處理，消除單位及數(shù)量級不一致的影響。按照(3)式求出權(quán)重轉(zhuǎn)變矩陣后，按照上述操作步驟可以得到規(guī)范化后的權(quán)重向量W=[0.0675,0.107,0.091,0.109,0.1798,0.1601,0.095,0.1912]。將權(quán)重向量與歸一化后的原始數(shù)據(jù)矩陣相乘，可以得到加權(quán)矩陣。找出最優(yōu)解向量S+=(0.0675,0.107,0.091,0.109,0.1798,0.1601,0.095,0.1912)和最劣解向量S-=(0.0067,0.011,0.009,0.011,0.01798,0.016,0.01,0.0191)。在本文中m=31，k=0.291。計(jì)算各省市的指標(biāo)與理想解之間的歐式距離，并得到貼近程度。根據(jù)貼近程度對各省市建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行排名，如(表2)：

表2 2012年各省市建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益排名

3 結(jié)束語

本文通過熵權(quán)TOPSIS法對全國31個(gè)省市建筑業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)評價(jià)。熵權(quán)法能客觀的對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重賦值，更好的體現(xiàn)各個(gè)指標(biāo)對評價(jià)體系的重要程度，使得評價(jià)結(jié)果在理論上更符合實(shí)際，也為各省建筑業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考。從指標(biāo)權(quán)重上看，本指標(biāo)體系在企業(yè)規(guī)模和生產(chǎn)效率上更為側(cè)重。結(jié)果表明江蘇、浙江和天津三省市建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益較好，青海、山西和貴州排名最后。排名較前的省市多為沿海及中部省份，與各省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平大致相同，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對當(dāng)?shù)亟ㄖI(yè)的經(jīng)濟(jì)效益可能存在一定的影響。從數(shù)據(jù)上看，排名最末的貴州省與排名第一的江蘇省數(shù)值相差將近六倍，可見我國各省市建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益差距比較明顯。我國建筑企業(yè)長期以來都以生產(chǎn)資料成本競爭為主，這并不是提升建筑行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益的長遠(yuǎn)之計(jì)。在我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)的今天，提高建筑行業(yè)管理水平和土木工程技術(shù)科技含量已成為提高企業(yè)競爭力、增加企業(yè)議價(jià)權(quán)的關(guān)鍵因素。因此建筑企業(yè)一方面應(yīng)加強(qiáng)施工過程控制水平，從管理角度對資源進(jìn)行合理分配，降低成本。另一方面加強(qiáng)對新材料、新工藝的研發(fā)力度，提升建筑產(chǎn)品的科技含量，采用技術(shù)手段降低成本費(fèi)用，方為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展之道，也有利于建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提高。

[1]朱建德,任俊娟.基于TOPSIS法的建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)[J].現(xiàn)代企業(yè)教育,2008(12):131～132.

[2]王興娟.基于熵權(quán)-TOPSIS企業(yè)業(yè)績評價(jià)研究[D].保定:河北大學(xué),2009.

[3]國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2013.

The Economic Performance of Construction Industry Based on Entropy-TOPSIS Method

FULini

(School of Economics and Management, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000)

The construction industry development has gain more attention due to the strong relationship with economic progress. While each province’s construction industry development levels is imbalance. In this paper, thirty-one provinces are sorting by the economic performance of construction industry. Four factors are considered to build the index method, which are profitability, debt-paying ability, operating capacity and the enterprise scale and efficiency. Using entropy method to endow objective weight to each index and TOSIS is used to measure the distance between the ideal solution and the provinces’ data. The result is showed that in this way can make the ranking result more approaching to the reality in theory and provides references to the development of construction industry.

TOPSIS；Entropy method；Construction industry；Economic performance

付麗妮(1990.7- ),女。

2015-04-16

TU725

A

1004-6135(2015)05-0098-03