!
"#
"$
统计与决策
!""# 年第 $ 期! 总第 %&% 期"
一!企业信用评价指标体系
本文将企业信用状况通过 ! 个评价
要素反映#这 ! 个要素包括$企业素质%
生产能力%盈利能力%竞争能力%偿债能
力%发展能力%应变能力%企业形象以及
企业价值取向& 将受评企业的信用综合
测定值作为整个系统的目标层’ 将说明
企业信用状况的 ! 个方面作为一级指
标#各项指标的具体内容如表 " 所示&
二! 企业信用多层次灰色综合评判
模型
影响企业信用的因素很多# 而且多
是灰色%模糊%难以量化的#其评价建立
在评价者的知识水平% 认识能力和个人
偏好之上# 从而难以排除人为因素的影
响#这就决定了评价指标体系的灰色性&
因此# 以灰色系统理论为基础的层次综
合评判模型具有可行性&
设被评对象序号为 #$#%"&’&( &()&*+#,
代表第 # 个被评对象的综合评价值& -
代表一级评价指标 -. 所组成的集合#记
-%/-"#-’#( &-01’2.!.%"&’&( &0"代表二
级指标 所组成的集合# 记为 2.%/2."&
2.’#(&+3%"&’&(&4)& 则层次灰色综合
评判的具体步骤如下&
"5评价等级与标准确定
!""指标无量纲化处理#将末级指标
按是否能量化分为定量指标和定性
指标#其中定量指标都有不同的量纲#应
对其进行无量纲化归一化处理# 其处理
过程是$
%
式中 为对应于评价指标 的无
量纲指标值#为对应于评价指标 的
有量纲化指标值#087 对应于评价指
标 的上限值&
!’"指标评价等级与标准的确定
将上面无量纲归一化处理的定量指
标按 9 分制折算其得分# 定性指标按其
优劣等级统一划分为 )优*%)良*%)中*%
)差*%)很差*等 9 种标准#其分值分别为
9%:%;%’%"&
’5确定评价指标 -.和 的权重
评价指标 -. 和 对目标 * 的重要
性权重#可以通过层次分析法!<=>"解
出& 设一级指标 -.的权数分配为 8.+.%"&
’&(&0,#则各指标权重向量 <%!8"&8’&( &
80"且满足 8.!?&
0
. % "
"8.%"@同理二级指标
的权数分配为 # 各指标权重向量
<.%!8."&8.’&(&."且满足
4.
3 % "
"%"&
;5组织评价专家进行评分!确定评
价样本矩阵
设评价专家的序号为 A&A%"#’#(&(&
组织 ( 位评价专家对受评对象按评价指
标评分等级标准进行二级指标 的评
分&根据 ( 位评价专家所填写的评分表#
求得各受评企业的评价样本矩阵#记第 #
个被评对象的评价样本矩阵为 B +#,#则
有$B!#"%++#,,&
其中 .%"&’&( &0@3%"&’&( &4.@A%"&’&( &
(&
:5评价灰类及其计算
!""确定评价灰类
设评价灰类序列号为 D&D%"&’& (&9&
即有 9 个评价灰类#它们分别代表)优*%
)良*%)中*%)差*%)很差*#其对应的灰类
即白化权数为$
第 " 灰类)优*!D%""&灰类#"$E9#
FG#白化权函数为 H"+见图 ")#同理可得
’%;%:%9 灰类的白话权函数 H’!见图 ’"#
H;!见图 ;"%H:!见图 :"%H9!见图 9"&
!’"计算灰类评价函数
对于评价指标
D 个评价灰类的灰色评价系数为 +#)$
+#)%
(
A % "
%HD++#))
对于评价指标 & 受评企业属于各
评价灰类的总灰类评价数为 +#)$
+#)%
9
D % "
"+#)
!;"计算灰类评价权向量及权矩阵
将所有 ( 位评价专家就评价指标
# 主张第 D 个评价灰类的灰色评价数
记为 +#)&则$
+#)%+#) K +#)
由于评价灰类有 9 个# 便有第 # 个
受评者的指标 对于各灰类的灰色评
价权向量 +#)L
+#)%+"+#)&’+#)&(&+#))
的综合评价
&李万庆 张立宁 孟文清企业
信用
表 " 企业信用指标评价体系
一级指标
企业素质
生产能力
盈利能力
竞争能力
偿债能力
发展能力
应变能力
企业形象
企业价值取向
二级指标
领导者素质
员工素质
组织制度
战略实施
人力资源管理
劳动生产率
设备生产力
销售利润率
主营业务利润率
市场占有率
技术装备水平
资产负债率
流动比率
利息保障倍数
销售增长率
新产品开发技术完成率
政府支持
行业状况
产品寿命周期
信息反馈能力
管理水平
遵纪守法情况
文化氛围
价值观
经济观
社会观
环境观
总目标
企业信
用 -
MNM-OINOP<O理论新探
!"
万方数据
!
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统计与决策
!""# 年第 $ 期!总第 %&% 期"
将第 ! 个受评者的 "# 所属指标 "$%
对于各评价灰类的灰色评价权向量综合
后#得到其灰色评价权矩阵 &$!!"’
&$(!)*
+#,-!.
+$/-!.
+$0$-!
!
"
""
#
$
%
%%
&.
*
+$,,-!. +$,/-!. $ +$,1-!.
+#/,-!. +#//-!. $ +#/1-!.
+#0#,-!. +#0#/-!. $ +#0#1-!
!
"
""
#
$
%
%%
&.
12对 3 和 4$作综合评价
对于第 ! 个受评者的 4$ 作综合评
价#其综合评价结果记为 5$-!)6则有
5$(!.*7$8&$(!.*(9$,(!.69$/(!.6$69$1(!..
由 4$ 的综合评价结果 5$!!"得到第 !
个评价对象的总灰色评价权矩阵 &!!"%
&!!"*
5,!!"
5/!!"
5:!!
!
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""
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%%
&"
*
9,,(!. 9,/(!. $ 9,1(!.
9/,(!. 9//(!. $ 9/1(!.
9:,(!. 9:/(!. $ 9:1(!
!
"
""
#
$
%
%%
&.
对第 ! 个受评者 3 作综合评价#其
综合评价结果记为 5!!"6则
5!!"*78&!!"*(9,(!.69/(!.69;(!.69<(!.691(!..
=2计算综合评价值及结论
对于 5!!"所提供的信息#可以按取最
大原则确定该企业所属灰类等级& 但是
按此原则判断所得的结果# 有时是有效
的# 有时往往会因这种判断原则丢失信
息而失效#而且 5!!"不能直接用于企业信
用的评价&为此#对 5!!"作进一步处理#使
其单值化&其具体方法是#将灰类等级按
’灰水平(赋值#第 , 灰类取 >,#第 / 灰类
取 >/#$6第 1 灰类取 >1& 则各灰类评价
等级值化向量 >*!>,#>/#>;#><#>1"#然
后按公式 ?!*5 !!"8>@计算第 ! 个受评者
信用综合评价值 A-!.#并依次对 ! 个评价
对象进行排序&
三!应用案例
某中等规模的德国公司#为了开拓
亚洲市场# 欲求在亚洲范围内寻求一家
信用良好的企业合作伙伴# 经过初步调
查#有 < 家后选企业脱颖而出#这 < 家候
选企业分别来自韩国)中国)日本和中国
台湾!分别以 7)5)>)B 来代表"&应用层
次灰色综合评判模型# 该公司对 < 家候
选企业的信用状况进行了全面评估#得
到了最终的比较结果&
,2确定评价指标权重
本案例中共有 = 位专家对 7)5)>)
B 四家企业信用进行评估# 由各专家给
出各指标重要性两两比较判断矩阵#应
用 7CD 求得各层评价指标的权重向量
!过程略"分别为%
7*!E,6E/6$ 6EF"*-G2<G6G2,<6G2,H6G2G<6
G2G;6G2G/6G2G16G2,G6G2,1)
7,*!G2=/6G2,;6G2,,6G2GI6G2G="
7/*-G2H<6G2/=) 7;*-G2=,6G2;F)
7<*-G2HF6G2/,) 71*-G2==6G2/G6G2,<)
7=*-G2=F6G2,;6G2,/6G2G<6G2G/)
7H*-G216G21) 7I*-G2H16G2/1)
7F*-G2/16G216G2/16G2/1)
/2确定评价样本矩阵并计算
由 = 位专家对被评价企业的各项信
用指标进行评分# 根据 = 位评价专家的
评价结果#得到
7 企业的评价
样本矩阵 B !,"
如下%
!,"计算灰
类评价系数
对于评价
指 标 ",,#7 企
业属于第 J 个
评价灰类的灰
色评价系数 K,,J
-,)计算如下&
J*,’ K,,,-,)*
L,-M,,,-,))NL,(M,,/(,..
NL, (M,,; (,.. NL, (M,,<
(,..NL, (M,,1 (,..NL,
(M,,=(,..
*L,(<.NL,(;.
NL,(<.NL,(;.NL,(;.
NL,(<.*<2/GG
同理可得
J*/’K,,/(,.*12/1GOJ*;’K,,;(,.*12GG,OJ*<’
K,,<(,.*,21GGOP*1’K,,1(,.&
对于评价指标 4,,#7 企业信用属于
各评价灰类的总灰色评价系数 K,,!,"为%
K,,!,"*
1
$ * ,
’K,,$(,.*K,,,(,.NK,,/(,.NK,,;(,.NK,,<(,.N
K,,1 (,. *<2/GG N12/1G N12GG, N,21GG NG *
,12F1,
同理可得其它评价指标的各评价灰
类评价系数及其属于各评价灰类的总灰
色评价系数&
!/"计算灰色评价权向量及权矩阵
所有专家就评价指标 4,,对 7 企业
信用主张第 J 个评价灰类的灰色评价权
向量 +,,(,.为%
+,,!,"*+,,,(,.#+,,/(,.#+,,;(,.#+,,<(,.#+,,1(,.
*(G2/=;;6G2;/F,6G2;,;16G2GF<,6G.
同理可以计算其他 +$%!,"!$*,6/6$FO%*
,6/6$60$"& 从而可得 7 企业信用 4$所属
指标对于各评价灰类的评价权矩阵 &$(,.
($6,6/6$6F.&
&,!,"*
+,,(,.
+,/(,.
+,;(,.
+,<(,.
+,1(,
!
"
""
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&.
*
G2/=;; G2;/F, G2;,;1 G2GF<, G
G2;<=I G2;1</ G2/1<; G2G;<H G
G2/I</ G2;I=/ G2/1HI G2G=,I G
G2/I</ G2;I=/ G2/1HI G2G=,I G
G2;F1= G2;I<= G2/,FI G2GGGG
!
"
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&G
&/!,"*
+/,(,.
+//(,(). * G2;HG1 G2;F,F G2/;H= G2GGGG G
.
G2;<=I G2;=</ G2/1<< G2G;<H( *G
&;!,"*
+;,(,.
+;/(,+*. * G2/=;; G2;/F, G2;,;1 G2GF<, GG2;/<; G2;;HI G2/HG; G2G=H=( *G
&<!,"*
+<,(,.
+</(,(*. * G2/I/= G2;1;; G2/FFI G2G=</ GG2/11; G2;,F, G2/FHF G2,/HH( *G
&1!,"*
+1,(,.
+1/(,.
+1;(,
(*
.
*
G2;/<; G2;;HI G2/HG; G2G=H= G
G2/,G1 G2/=;, G2;GF= G2/,=H G
G2/,F, G2/H;I G2;/<= G2,I/1
( *
G
&=!,"*
+=,(,.
+=/(,.
+=;(,.
+=<(,.
+=1(,
!
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G2/<<F G2;G=, G2;/== G2,//< G
G2/=;; G2;/F, G2;,;1 G2GF< G
G2/;I/ G2/F,1 G2;,;1 G2,1=H G
G2<//, G2;H=F G2/G,G G G
G2;HG1 G2;F,F G2/;H= G
!
"
""
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&G
&H!,"*
+H,(,.
+H/(,(*. * G2;/<; G2;H,= G2/HG; G2G;;I GG2/<<F G2;G=, G2;/== G2,//<( *G
&I!,"*
+I,(,.
+I/(,(*. * G2<G<1 G2;;H, G2//<H G2G;;H GG2;<=I G2;FII G2/1<< G( *G
&F!,"*
+F,(,.
+F/(,.
+F;(,.
+F<(,
(*
.
*
G2/I</ G2;I=/ G2/=HI G2G=,I G
G2,I<= G2/;GI G2;GHH G2/H=F G
G2/=;; G2;/F, G2;,;1 G2GF<G G
G2<1G/ G2;=IH G2,I,G G
( *
G
!;"对 7 企业的信用作综合评价
!对 4$作综合评价& 其评价结果记
为 5$!,"#则由前可知%
5$!,"*7$8&$(,.*(9$,(,.69$/(,.6$69$1(,..
"对 3 作综合评价
由以上计算可得 7 企业信用的总
灰色评价权矩阵 &!,"%
&!,"*
5,!,"
5/!,"
5;!,"
5<!,"
51!,"
5=!,"
5H!,"
5I!,"
5F!,
!
"
"
"
"
"
"
#
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&"
*
G2;F1H G2/<;F G2/II, G2GF== G
G2;=<; G2;I<H G2/</G G2GGFG G
G2/IH, G2;;/1 G2/F=H G2GI;I G
G2/H=F G2;<=, G2/FF< G2GHH1 G
G2/I1F G2;,;F G2/I1I G2,,;1 G
G2/1=, G2;,,F G2;,=1 G2,,11 G
G2/I<= G2;;IF G2/=I/ G2GHI, G
G2;FG, G2;1/1 G2/;/, G2G/1; G
G2/F1= G2;/IH G2/=H1 G2,GI/
!
"
"
"
"
"
"
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&G
由此得 7 企业信用的综合评价结
果 5!,"
5!,"*78&!,"*!G2<6G2,<6G2GH6G2G<6G2G;6
G2G/6G2G16G2,G6G2,1"
G2;F1H G2/<;F G2/II, G2GF== G
G2;=<; G2;I<H G2/</G G2GGFG G
G2/IH, G2;;/1 G2/F=H G2GI;I G
G2/H=F G2;<=, G2/FF< G2GHH1 G
G2/I1F G2;,;F G2/I1I G2,,;1 G
G2/1=, G2;,,F G2;,=1 G2,,11 G
G2/I<= G2;;IF G2/=I/ G2GHI, G
G2;FG, G2;1/1 G2/;/, G2G/1; G
G2/F1= G2;/IH G2/=H1 G2,GI/
!
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&G
*(G2;,,H6G2;<1H6G2/H;;6G2GHH/6G.
!<"计算综合评价值 ?!!"并排序
将各灰类等级按灰水平赋值# 得各
评价灰类等级值化向量 >%
> *!>,#>/#>;#><#>1" *!1G#<G#;G#
/G#,G"
于是 7 企业信用综合评价值 ? !,"
为%
? !,"*5 !,"8>@*!G2;,,H6G2;<1H6G2/H;;6
G2GHH/6G"(1G6<G6;G6/G6,G.@*;F2,1=
同理可得企业 5#>#B 的信用综合
评价值 ?!/")?!;")?!<"如下%
?!/"*<,21G,*?!;"*<;2<</*?!<"*;H2/=F
所以 < 家候选企业的信用综合排序
为%>Q5Q7QB
通过比较 < 家候选企业的信用综合
评价值#我们可以很明显看出#> 为最优
合作对象#其次是 5#最不可能合作的对
象是 B&
四!结束语
信用管理日益成为企业关注的焦
点#而信用评价是信用管理的关键一环&
应用层次灰色综合评判模型对企业信用
进行评价#方法科学)合理#具有很强的
可操作性#有重要的现实意义*有利于企
业在信用管理方面有的放矢# 更加适应
市场经济的变化#在竞争中取胜&
!作者单位 R河北工程大学"
"责任编辑 R李友平#
B!,"*(M$%S(,..*
< ; < ; ; <
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