CN104299067A - 一种可量化的企业发展情况评估模型 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种可量化的企业发展情况评估模型,模型的指标体系加入了创新能力和引进人才两项一级评估指标。本发明对企业发展情况的评估，体现对企业软实力以及未来发展潜力评估方向重点倾斜，提高了评估手段的科学性、动态性以及评估结果说服力以及政策指向性效果；各项指标分层次进行统一量化，最终的评估结果也归于一个确定的标量，能够方便地为相关部门为决策者提供了科学的、客观的决策依据；评估模型相比于以往的人工评估可以准确、客观的评估企业的发展状况，并且最大程度上减少了人为主观因素的干扰。

Description

一种可量化的企业发展情况评估模型

技术领域

本发明涉及一种企业发展情况评估模型，具体是涉及一种可量化的企业发展情况评估模型。 

背景技术

企业发展情况评估是指企业内部或者政府机构依据一定的评估准则对企业当前的发展情况进行一个科学的评估，一次来帮助企业或者政府对企业的当前运行情况和未来的发展趋势进行把控。另外根据对当前运行情况和未来发展估计的分析可以帮助企业或政府制定相关的方针政策帮助企业健康的发展。 

层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。其特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。 

企业发展情况评估的基本原理是先依据企业的发展规律和以往的经验对影响企业发展的因素进行划分，具体可分为运营状况、创新能力和引进人才三大项。然后对这三大项进行更为详细的细分。最后利用层次分析法给出各个因素进行模型构建并得出各个因素在评估中所占的权重。 

目前对企业发展情况的评估主要停留在对企业当前运营状况的评估，即对企业当前的经济效益的评估。这种评估只能是一种片面的静态的评估，无法对企业的整体实力和未来的发展状况进行有效的评估。另外当前的评估手段主要只能得出数据报表，即通过大数据或者统计图的形式给出，无法给出一个量化的简明的评估结果。 

发明内容

发明目的：本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种可量化的企业发展情况评估模型。 

技术方案：为了实现以上目的，本发明所述的一种可量化的企业发展情况评估模型包括以下步骤： 

1)指标选取及指标体系建立：将企业发展情况评估问题进行条理化、层次 

化，选取影响企业发展情况评估所需要的评估指标，建立多层结构的指标体系模型； 

2)指标权重向量计算：通过运用层次分析法确定各级指标的权重向量； 

3)企业发展情况评估评分表生成。 

上述步骤对各项指标分层次进行统一量化，最终的评估结果也归于一个确定的标量，而不是传统评估得出的复杂的数据报表，能够方便地为相关部门为决策者提供了科学的、客观的决策依据。 

所述指标体系加入了创新能力和引进人才两项一级评估指标。对企业发展情况的评估超越了传统的评估方法仅对运营状况的进行评估的局限性，对人才各学历层次人数尤其是高层次人才人数指标的引入以及知识产权拥有数量方面、研发投入比方面指标引入，体现了评估方向上对企业软实力以及未来发展潜力重点倾斜。提高了评估手段的科学性、动态性以及评估结果说服力以及政策指向性效果。 

所述指标体系一级评估指标还包括运营情况指标。 

在一级评估指标下建立对应的二级指标，二级指标一个十六个， 

创新能力指标下设二级指标六个， 

分别为：发明专利个数、实用新型专利个数、外观专利个数、国际专利个数、软件著作权个数以及研发投入比。 

运营情况指标下设二级指标五个， 

分别为：年度总收入、年度主营业务收入、年度净利润、年度上缴税金以及劳动人员平均报酬。 

引进人才指标下设二级指标五个， 

分别为：博士人数、硕士人数、本科人数、大专人数以及曾任知名机构高层人数。 

所述指标权重向量计算步骤，分别利用下述层次分析法确定一级、二级权重向量。 

层次分析法计算指标向量的具体步骤包括： 

1)设定比较标度表： 

标度	定义	说明
			1	同样重要	两个元素相比较，具有同样的重要性
3	稍微重要	两个元素相比较，前者比后者稍微重要
			5	明显重要	两个元素相比较，前者比后者明显重要
7	重要得多	两个元素相比较，前者比后者重要得多
			9	极端重要	两个元素相比较，前者比后者极端重要
2、4、6、8		上述相邻判断的中间值
			倒数		两个元素相比较，后者比前者重要，则用倒数表示

2)判断矩阵构造，根据所述指标体系模型，结合比较标度表构造判断矩阵A； 

3)相对权重计算，对所述判断矩阵通过以下方式进行权重计算求得权重矩阵W： 

${\mathrm{\ω}}_i=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{a_{\mathrm{ij}}}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kj}}},i=\mathrm{1,2},...,n$

4)矩阵W的最大特征值λmax和最大特征向量Wi计算步骤，对上述权重矩阵W，计算其最大特征值λmax和最大特征向量Wi； 

5)计算一致性指标，按照以下方式计算一致性指标C.I.： 

$C.I.=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\max }-n}{n-1}.$

6)一致性比例计算，根据如下的平均随机一致性指标表， 

矩阵阶数	1	2	3	4	5	6	7
								R.I.	0	0	0.52	0.89	1.12	1.26	1.36
矩阵阶数	8	9	10	11	12	13	14
								R.I.	1.41	1.46	1.49	1.52	1.54	1.56	1.58

查找平均随机一致性指标R.I.，并按照以下的方式计算一致性比例C.R.： 

$C.R.=\frac{C.I.}{R.I.}.$

7)一致性检验，若C.R.＜0.1，则判定模型为合理的，并将特征向量Wi作为各元素的权重。若C.R.＞0.1，则认为模型不合理需要回到第一步重新调整。 

所述企业发展情况评估评分表计算包括：根据特征向量Wi提供的权重，结合模型中的元素及元素属性生成评分表。 

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点： 

1.对企业发展情况的评估加入了创新能力和引进人才评估指标，体现对企业软实力以及未来发展潜力评估方向重点倾斜，提高了评估手段的科学性、动态性以及评估结果说服力以及政策指向性效果； 

2.各项指标分层次进行统一量化，最终的评估结果也归于一个确定的标量，能够方便地为相关部门为决策者提供了科学的、客观的决策依据； 

3.评估模型相比于以往的人工评估可以准确、客观的评估企业的发展状况，并且最大程度上减少了人为主观因素的干扰。 

附图说明

图1是本发明的企业发展情况评估模型。 

具体实施方式：

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。 

实施例： 

该企业综合评估模型现已设计为智慧园区招商评估系统中的入驻企业评估模块，并提供给太仓大学科技园进行使用。 

本实施例所述的一种可量化的企业发展情况评估模型包括以下步骤： 

1.指标选取及指标体系建立(如图1所示)： 

所述指标体系包括以下一级评估指标：创新能力指标、运营情况指标和引进人才指标； 

在一级评估指标下建立对应的二级指标，二级指标一个十六个， 

创新能力指标下设二级指标六个， 

分别为：发明专利个数、实用新型专利个数、外观专利个数、国际专利个数、软件著作权个数以及研发投入比。 

运营情况指标下设二级指标五个， 

分别为：年度总收入、年度主营业务收入、年度净利润、年度上缴税金以及劳动人员平均报酬。 

引进人才指标下设二级指标五个， 

分别为：博士人数、硕士人数、本科人数、大专人数以及曾任知名机构高层人数。 

2.指标权重向量计算步骤，分别利用层次分析法确定一级、二级权重向量。首先计算一级指标的权重向量，设定比较标度表： 

标度	定义	说明
			1	同样重要	两个元素相比较，具有同样的重要性
3	稍微重要	两个元素相比较，前者比后者稍微重要
			5	明显重要	两个元素相比较，前者比后者明显重要
7	重要得多	两个元素相比较，前者比后者重要得多
			9	极端重要	两个元素相比较，前者比后者极端重要
2、4、6、8		上述相邻判断的中间值
			倒数		两个元素相比较，后者比前者重要，则用倒数表示

判断矩阵构造，根据所述指标体系模型，结合比较标度表构造判断矩阵相对权重计算，对所述判断矩阵通过以下方式进行权重计算求得权重矩阵： 

入驻企业评估	创新能力	运营情况	引进人才	权重(Wi)
					创新能力	1.0000	0.6703	1.2214	0.3021
运营情况	1.4918	1.0000	1.8221	0.4506
					引进人才	0.8187	0.5488	1.0000	0.2473

对上述权重矩阵，通过Matlab计算其最大特征值为3.0013，最大特征向量为(0.3021，0.4506，0.2473)^T。 

一致性比例计算，根据如下的平均随机一致性指标表， 

矩阵阶数	1	2	3	4	5	6	7
								R.I.	0	0	0.52	0.89	1.12	1.26	1.36
矩阵阶数	8	9	10	11	12	13	14
								R.I.	1.41	1.46	1.49	1.52	1.54	1.56	1.58

查找平均随机一致性指标R.I.，并按照以下的方式计算一致性比例C.R. 为0.0017。 

一致性检验，由于C.R.＜0.1，将特征向量作为一级指标各元素的权重。二级指标、三级指标的计算过程与一级指标类似，在此不再详细展开。计算二级指标的权重向量，结果如下： 

创新能力指标的判断矩阵 

创新能力指标的权重矩阵的权重向量为(0.1959，0.0734，0.0734，0.2932，0.1392，0.2249)，最大特征值为6.0034，一致性比例为0.0077 

运营情况指标的判断矩阵 

运营情况指标的权重矩阵的权重向量为(0.3444，0.1247，0.0836，0.3444，0.1029)，最大特征值为5.0011，一致性比例为0.0009 

引进人才指标的判断矩阵 

引进人才指标的权重矩阵的权重向量为(0.2338，0.1922，0.1532，0.1288，0.2868)，最大特征值为5.0013，一致性比例为0.0010由上述结果可知，所有二级指标的权重矩阵的C.R.＜0.1，将特征向量作为三级指标各元素的权重。 

综上，可以判定模型为合理的。 

3.企业发展情况评估评分表计算。 

给出二级指标评分标准，括号能为元素对应的权重。 

Claims (5)

1.一种可量化的企业发展情况评估模型，所述企业发展情况评估模型建立的方法包括以下步骤：指标选取及指标体系建立；指标权重向量计算；企业发展情况评估评分表生成,其特征在于,所述指标体系加入了创新能力和引进人才两项一级评估指标。

2.根据权利要求1所述的一种可量化的企业发展情况评估模型，其特征在于,所述指标体系一级评估指标还包括运营情况指标。

3.根据权利要求1所述的一种可量化的企业发展情况评估模型，其特征在于,所述创新能力指标下设二级指标六个，分别为：发明专利个数、实用新型专利个数、外观专利个数、国际专利个数、软件著作权个数、研发投入比。

4.根据权利要求1所述的一种可量化的企业发展情况评估模型，其特征在于,所述运营情况指标下设二级指标五个，分别为：年度总收入、年度主营业务收入、年度净利润、年度上缴税金以及劳动人员平均报酬。

5.根据权利要求1所述的一种可量化的企业发展情况评估模型，其特征在于,所述引进人才指标下设二级指标五个，分别为：博士人数、硕士人数、本科人数、大专人数、曾任知名机构高层人数。