沈惠文

（河海大學商學院，南京211100）

模糊層次綜合評價法在高科技企業(yè)公司治理評價中的應用

沈惠文

（河海大學商學院，南京211100）

將模糊綜合評價法運用于高科技企業(yè)公司治理評價體系中，構建了層次結構模型，運用層次分析法確定了各指標的權重，并通過專家打分確立模糊評價矩陣，進行多級模糊綜合評判。最后得到公司治理評價的綜合等級，為公司治理的改善提供參考。

高科技企業(yè)；公司治理；模糊綜合評價法；層次分析法

引言

近年來，我國高科技產業(yè)發(fā)展迅猛，成為國民經濟新的增長點。高新技術企業(yè)是指，在《國家重點支持的高新技術領域》內，持續(xù)進行研發(fā)和技術成果轉化，使企業(yè)擁有核心自主知識產權，在此基礎上進行經營活動，且在中國境內注冊一年以上的居民企業(yè)。2013年統(tǒng)計表明，我國高科技企業(yè)[1]中，電子和通信設備制造業(yè)占比最高，達到47.1%；第二是醫(yī)藥制造業(yè)，占27.33%，醫(yī)療設備和儀器儀表制造業(yè)占18.44%，電子計算機和辦公設備制造業(yè)占比6%，航空航天制造業(yè)占1%。相比傳統(tǒng)企業(yè)，高科技企業(yè)有知識和技術密集，創(chuàng)新性，高增值性及高風險性等特點。在公司治理方面，高科技企業(yè)多為人力和非人力資本共同治理；企業(yè)的發(fā)展較多依賴技術創(chuàng)新。公司治理是公司正確決策和有效管理的基礎，對公司治理現(xiàn)狀進行合理評價，能夠發(fā)現(xiàn)問題，促進企業(yè)公司治理的完善。本文構建了針對高科技企業(yè)的公司治理評價體系，除了公司治理評價的通用指標，特別添加了技術人才激勵與約束、技術與創(chuàng)新、風險管理及其下級指標。運用模糊層次綜合評價法，即用層次分析法確定各影響因素的權重，用模糊綜合評價法確定各方案指標，并根據模糊評價集上的值按最大隸屬度原則對對象所屬等級進行評定，提高了評價的準確性。

一、高科技企業(yè)公司治理評價的步驟

（一）建立因素集X

因素集是指評價指標的集合。由于高科技企業(yè)公司治理評價系統(tǒng)具有多層次性，本文將全部指標分為四個層次：第一層是目標層X，即高科技企業(yè)公司治理評價水平。第二層是一級指標層Xi，包括公司治理評價的六個方面，即股東、董事會監(jiān)事會、關鍵人、信息披露、技術與創(chuàng)新、風險管理。第三層是二級指標層Xij，它們是由六個一級指標分成的12個二級指標。第四層是三級指標層Xijk，它們是由12個二級指標分成的31個具體的評價指標。見表1。

（二）建立評語集Y

評語集用來評價各指標的優(yōu)劣。四個層次指標的評語集是統(tǒng)一的，本文分為5個等級，即Y=（好，較好，一般，較差，差）=（Y1，Y2，Y3，Y4，Y5），其中，90＜Y1≤100，80＜Y2≤90，70＜Y3≤80，60＜Y4≤70，0≤Y5≤60。

（三）建立權重集A

本文采用層次分析法確定權重，衡量了各指標對于評價目標的相對重要程度。各層指標對于上一層的權重的和為1。設A1，A2，…A6是一級指標對目標層的影響權重，則權重集；二級指標對一級指標的權重集三級指標對二級指標的權重集是對應于Aij的三級指標權重。

（四）確立模糊評價矩陣R

（五）進行多級模糊綜合評判

由于公司治理評價體系包含多層次指標，最終評價集需要根據多級模糊矩陣運算逐級求出。從最底層的三級指標開始，依專家打分統(tǒng)計得到R，再依公式B=A·R=（b1，b2，…bs），s是評判等級數，，得出二級指標模糊評價矩陣；用同樣的算法得出一級指標模糊評價矩陣；同理，根據Y=A·B，最終就得到了總目標的評價集。若最終評價集的，需要歸一化， 就可以依最大隸屬度原則做出評價結論了。

表1 高科技企業(yè)公司治理評價指標體系[2，3]

二、案例——某高科技企業(yè)公司治理評價

（一）層次分析法確定權重

專家評估構造判斷矩陣，先算出層次單排序。方法是將判斷矩陣的每行元素相乘，得到的乘積開n次方，再歸一化處理，得到的向量就是單層次權重向量。然后需驗證判斷矩陣A是否有一致性。由公式AW=λmaxW得出A的最大特征根λmax，然后算出一致性指標 CI和檢驗系數 CR，CI=（λmax-n）/（n-1），CR=CI/RI，RI代表平均隨機一致性指標，見表 2。CR的值越大，說明一致性程度越差。CR＜0.1時，說明A通過了一致性檢驗。當CI=0時，A具有完全一致性。CR≥0.1，需重新建立判斷矩陣。

故一級指標對總目標的權重A=（0.258 2，0.129 1，0.25 2，0.074 5，0.159 5，0.120 6）。從排序結果可以看出，在影響高科技企業(yè)公司治理評價的一級指標中，股東、關鍵人的影響均占了25.82%，技術與創(chuàng)新的影響占了15.95%，董事會監(jiān)事會占12.91%，風險管理占12.06%，信息披露占7.45%。

表2 判斷矩陣階數對應的RI的值

同理，求得二級指標對一級指標權重（6個）：A1=（0.8，0.2）；A2=（0.8333，0.1667）；A3=（0.5，0.5）；A4=（0.75，0.25）；A5=（0.5，0.5）；A6=（0.75，0.25），均檢驗出 CR=0。三級指標對二級指標權重（12 個）：A11=（0.75，0.25），CR=0；A12=（0.1429，0.5714，0.2857），CR=0；A21=（0.1449，0.3551，0.3551，0.1449），CR=0.0152＜0.1；A22=（0.1005，0.433，0.4665），CR=0.0049＜0.1；A31=（0.2，0.6，0.2），CR=0；A32=（0.2599，0.3275，0.4126），CR=0.0462＜0.1；A41=（0.75，0.25），CR=0；A42=（0.5，0.5），CR=0；A51=（0.25，0.75），CR=0；A52=（0.5278，0.1396，0.3325），CR=0.0464＜0.1；A61=（0.5，0.5），CR=0；A62=（0.25，0.75），CR=0。

（二）專家打分法確立模糊評價矩陣

本文通過專家打分法對每個三級指標依“好，較好，一般，較差，差”進行了等級評定，再算出該指標屬于該等級的概率，統(tǒng)計得到12個模糊評價矩陣。

R11表示X111、X112的評價集合，也就是股權構成合理性X111有0.3的概率是等級好，0.5的概率是等級較好，0.2的概率是等級一般；而股權集中度X112有0.2的概率是等級較好，0.1的概率是一般，0.4的概率是較差，0.3的概率是差，評價為差和較差的概率偏高，由此得知該企業(yè)的公司治理中的股權集中度有待優(yōu)化。同理可知，三級指標中的內部人控制、技術人員長期激勵薪酬、自行研發(fā)專利技術、專利申請數、新產品對營業(yè)收入的貢獻、信息溝通的有效性等方面需要改善。

（三）多級模糊綜合評判的計算

運用公式B=A·R進行第一次模糊矩陣運算。B11=A11·到二級指標的模糊矩陣B1=同理可以得到 B2～B6，

第二次模糊矩陣運算 B1*’=A1·B1，B2*’=A2·B2，B=（B1*，B2*，B3*，B4*，B5*，B6*）T得到一級指標的模糊矩陣B=最后再由Y=A·B進行第三次模糊矩陣運算，就得到綜合評價集合 Y=（0.147 8，0.344 6，0.311 8，0.151 1，0.044 7），故而我們可以判斷有14.78%的可能性該企業(yè)的公司治理水平屬于等級“好”，34.46%的概率該企業(yè)的公司治理水平屬于“較好”，31.18%的把握該企業(yè)公司治理水平“一般”，有15.11%的可能性“較差”，也有4.47%的概率其公司治理水平是等級“差”的。由最大隸屬度原則，筆者認為，該企業(yè)的公司治理水平“較好”[4，5]。如要提高該高科技企業(yè)的公司治理評價水平，還需從具體的三級指標進行實際改善。

結語

本文對高科技企業(yè)公司治理進行了評價，運用模糊層次綜合評價法構建了公司治理評價的層次結構模型，將定性指標予以量化，更為企業(yè)提供了公司治理的改善依據。但該模型建立的層次結構模型龐大，計算過程較復雜，專家打分具有主觀性，后續(xù)還須對模型做進一步改良。需要注意的是，隨著企業(yè)發(fā)展，公司治理的相關利益主體可能進行權力結構配置和調整，公司結構也會常常調整，動態(tài)變化，企業(yè)的公司治理水平也在相應變化中。

[1]吳曉璐.高科技企業(yè)公司治理評價研究[D].合肥：安徽大學，2013：15-53.

[2]李佳.我國高科技企業(yè)公司治理對企業(yè)投資決策效率的影響研究[D].北京：北京交通大學，2014：8-17.

[3]李梅.我國高科技企業(yè)公司治理的分析[J].企業(yè)導報，2012，（15）：63-64.

[4]謝智學.模糊綜合評價在大學生體質健康測試中的應用[J].自動化與儀器儀表，2014，（12）：137-139.

[5]夏興平.基于模糊層次分析法的電信業(yè)務網項目后評價研究[J].重慶郵電大學學報：自然科學版，2012，（6）：792-797.

F274；F224

A

1673-291X（2017）35-0008-03

2017-05-08

國家社會科學規(guī)劃基金資助一般項目（15BGL054）

沈惠文（1989-），女，江蘇新沂人，碩士研究生，從事財務會計理論與應用研究。

[責任編輯 柯 黎]