1、基于模糊層次分析的企業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估研究    關(guān)鍵詞：循環(huán)經(jīng)濟(jì) 經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估 模糊層次分析 1緒論 目前我國(guó)循環(huán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展步伐十分迅猛，但是從文獻(xiàn)檢索結(jié)果來(lái)看，目前對(duì)循環(huán)經(jīng)濟(jì)條件下企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估的研究還相對(duì)較少。據(jù)此，本文將首先歸納出企業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)，然后采取量化方法對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行評(píng)估，其中量化評(píng)估將綜合使用模糊集合理論與層次分析法。 2循環(huán)經(jīng)濟(jì)視角下企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建 此處筆者首先根據(jù)文獻(xiàn)資料歸納整理出了9個(gè)一級(jí)指標(biāo)，67個(gè)二級(jí)指標(biāo)；然后采用模糊Delphi法進(jìn)行意見(jiàn)集成得出了5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，34個(gè)二級(jí)指標(biāo)；最后選擇了5

2、家樣本企業(yè)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查確定了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，16個(gè)二級(jí)指標(biāo)，具體內(nèi)容如下表1所示： 表1：循環(huán)經(jīng)濟(jì)視角下企業(yè)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系 3基于模糊層次分析的企業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估理論模型 首先邀請(qǐng)相關(guān)專家對(duì)k個(gè)上層準(zhǔn)則指標(biāo)下各備選方案的滿意度進(jìn)行一一評(píng)價(jià)，將各個(gè)專家意見(jiàn)集成后的結(jié)果用三角模糊數(shù)來(lái)表示。三角模糊數(shù)權(quán)重的確定方法如下：Wt=（et，ft，gt）。下層準(zhǔn)則權(quán)重和下層準(zhǔn)則滿意度用平均算子集成決策者的評(píng)價(jià)。具體集成方法如下： 由集成Situ和Wtu得到待評(píng)估企業(yè)Zi的滿意度指標(biāo)Ri： 。令Situj=（qituj，oituj，pituj）和Wtuj=（ctuj，atuj，btuj，）為三角模糊數(shù)，

3、則 。根據(jù)Ri和上層準(zhǔn)則的模糊權(quán)重值對(duì)每個(gè)待評(píng)估企業(yè)進(jìn)行模糊整體評(píng)價(jià)： 。最后選擇Chang Jing-rong的雙系數(shù)法與傳統(tǒng)的重心法相結(jié)合來(lái)對(duì)模糊數(shù)進(jìn)行排序：設(shè)有三角模糊數(shù)Ai=(a，b，c)，a<b。根據(jù)傳統(tǒng)的重心法有： 。Fi的值越大則這個(gè)被評(píng)估企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效越高。 4企業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估的實(shí)例分析 假設(shè)我們需要對(duì)循環(huán)經(jīng)濟(jì)條件下四家企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行評(píng)估，從中甄選出經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)最好的一家企業(yè)，下面討論具體的經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估過(guò)程： 4.1邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家采取模糊Delphi法計(jì)算得出上層準(zhǔn)則的模糊權(quán)重，如下表2所示： 4.2應(yīng)用表1中語(yǔ)言變量值的模糊數(shù)分別評(píng)價(jià)下層準(zhǔn)則的權(quán)重Wtu和各個(gè)

4、待評(píng)估企業(yè)的滿意度Situ；并計(jì)算得出各個(gè)待評(píng)估企業(yè)對(duì)每個(gè)上層準(zhǔn)則的模糊滿意度指標(biāo)Ri。 4.3計(jì)算得出四家待評(píng)估企業(yè)的模糊整體評(píng)價(jià)，如下表3所示： 4.4計(jì)算得出四家待評(píng)估企業(yè)的非模糊化值并進(jìn)行排序，結(jié)果如下表4所示： 表4：四家待評(píng)估企業(yè)的模糊評(píng)價(jià)值的非模糊化及其排序 根據(jù)模糊集合理論，F(xiàn)i的值越大則企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效越高，循環(huán)經(jīng)濟(jì)下企業(yè)三經(jīng)營(yíng)績(jī)效最好。 5結(jié)論 本文首先確定了企業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的評(píng)估指標(biāo)體系；然后應(yīng)用模糊Delphi法得到各準(zhǔn)則的模糊數(shù)權(quán)重，再通過(guò)層次集成的模糊多準(zhǔn)則決策方法得到各個(gè)待評(píng)估企業(yè)的模糊整體評(píng)價(jià)；最后通過(guò)Chang Jing-rong雙系數(shù)法和重心法對(duì)模糊數(shù)進(jìn)行非

5、模糊化排序，最后通過(guò)一個(gè)實(shí)例分析詮釋了該評(píng)估方法的求解過(guò)程。 參考文獻(xiàn)： 1Chang J R， Cheng C H， Kuo C Y. Conceptual procedure for ranking fuzzy numbers based on adaptive two-dimensions dominanceJ. Soft Computing， 2005， (4): 429-437. 2Chen L H，Lu H W. An approximate approach for rank ing fuzzy numbers based on left and right dominance

6、J. ComputMath Appl， 2001， 41: 1589-1602. 3Lee S，Lee K H，L ee D. Ranking the sequences of fuzzy valuesJ. Inf. Sci， 2004， 160: 41-52. 4HuangM ， Yang H M ，Wang XW. Genetic algorithm and fuzzy synthetic evaluation based risk programming for virtual enterpriseJ. ACTA AUTOMATICA SINICA ， 2004， 30 (5) : 449-454. 作者簡(jiǎn)介： 唐欣（1980-），女，湖南衡陽(yáng)人，現(xiàn)為湖南工學(xué)院講師，中南大學(xué)管理科學(xué)與工程碩士，研究方向：環(huán)境會(huì)計(jì)。 基金項(xiàng)目：湖南省科技廳軟科學(xué)研究資助項(xiàng)目“環(huán)境會(huì)計(jì)視野下的湖南省工業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模型研究”（2009ZK4059）；湖南省情與決策咨詢研究項(xiàng)目“湖南“兩型社會(huì)”建設(shè)的創(chuàng)新路徑構(gòu)建環(huán)境會(huì)計(jì)范式下