基于四元集成法和熵技术的物流企业风险评价研究

邓德胜，李仕进，陈德良

（中南林业科技大学，湖南 长沙 410004）

随着市场经济的繁荣发展，我国对内对外贸易的发生更加频繁，作为衔接供需双方，实现贸易物资空间价值和时间价值的物流企业，在国民经济中发挥着越来越重要的作用。同时，由于物流活动环节的复杂性和参与方的多重性，特别是适合我国企业的资信评价体系还未建立，使得物流交易活动充满诸多风险；加上市场开放政策的深入带来的大量外资物流企业不断涌入中国，使我国本土物流企业面临的内、外部因素的不确定性逐渐增加。与日俱增的诸多风险可能会给物流企业带来损失，甚至导致整个企业的失败。因此，物流企业风险评价意义重大，科学的评价有助于物流企业加强风险防范意识，克服不利因素的影响，有利于企业的稳定发展。

一、物流企业风险的内涵

物流企业风险是由外部环境的不确定性、物流企业经营活动的复杂性以及物流企业能力与实力的有限性所导致的目标偏离预期的可能性，具体而言包括：[1]

1.结果偏离说

物流企业风险的结果偏离说是指物流企业生产经营活动最终所实现的结果具有波动性。具体表现为物流企业的市场份额在一定的百分比之间波动，交货期仅能确定在一个小范围之内，物流企业投资所能获得的最大收益与最低收益相差甚远等。物流企业风险的结果偏离说揭示出物流企业的观念偏差与行为误差可能会导致实际经营活动结果的不确定性，尽管该不确定性未必一定会给物流企业带来经济损失，但在特定的事件（如突发事件、特殊物品的运输、客户需求较为苛刻的服务等）中必然会触发一系列不利后果。

2.预期偏离说

物流企业风险的预期偏离说是指物流企业生产经营活动偏离预期目标的可能性。具体表现为物流企业无法按照其承诺兑现基于投资者的承诺；物流企业的市场占有率目标、产值目标、利润目标等偏离预期值；物流企业实际提供的服务偏离消费者预期等。显然，物流企业生产经营活动的预期偏离必然会导致风险的产生，如投资者的预期偏离在影响投资积极性之后会导致财务风险，物流企业自身追求目标的预期偏离会阻碍下一轮目标的实现，消费者预期偏离会降低顾客感知质量与品牌忠诚度等。同结果偏离说一样，即使物流企业在未遭受损失的情况下偏离预期目标，仍然会影响物流企业的后续风险。

3.风险损失说

物流企业风险的风险损失说是指物流企业生产经营活动遭受风险损失的不确定性。物流企业生存的目的是在提供物流服务过程中获取经济利益，基于此，狭义风险被视为任何可能导致物流企业经济损失的不确定性。在某种程度上说，损失是风险产生的最终结果，包括经济损失与非经济损失，后者可看作风险损失的外延或者间接经济损失，具体包括物流企业信誉丧失、品牌形象受损、市场地位降低等。

4.心理感受说

物流企业风险的心理感受说是指物流企业管理者以及实际生产经营活动的执行者在遭遇外部环境复杂性以及经营条件局限性时的具体心理感知。显然，物流企业风险的心理感受说具有相对性，受管理者与具体执行者风险偏好、心理承受能力、经济实力的影响。如同样面对政治局势的变动或者经济危机的影响，经济实力较强与心理承受能力较强的物流企业，对于风险感知的敏感程度要远低于经济实力较弱与心理承受能力较差的物流企业；面对不可多得的市场机会，风险偏好型的决策者感受程度要低于风险规避型的决策者等。

二、基于四元集成（DHGF）与熵技术的物流企业风险评价模型

1.四元集成（DHGF）方法与熵技术介绍

四元集成法（简称 DHGF）[2]、[3]是将比较流行的德尔斐法（Delphi）、层次分析法（Analytic Hierarchy Progress）、灰色关联法（Gray Interconnect）、 模糊评判法（Fuzzy Evaluating）的成功之处组合运用，将实践经验和科学理论相结合的从定性到定量的数学方法。DHGF集成法的理论基础是钱学森教授提出的从定性到定量的综合集成方法和顾基发教授提出的物理—事理—人理（WSR）方法，通过对比、分析、研究，发现现有评价方法的优缺点有互补性，采用改进的德尔斐法构造评价指标体系，运用层次分析法取得加权矩阵，使用灰色关联法中的统计专家评分，最后通过模糊评判法得出评价结论。

虽然DHGF方法可以较好地解决在评价过程中指标体系建立不合理的问题和过程复杂操作性差的问题，但是，在如何减弱专家主观因素方面还不能做到完全合理化。因此，有必要引入熵技术对其进行修正。在信息论中熵值反映了信息无序化程度，熵越大，无序程度越高，不确定性越大；反之，熵越小，其有序程度越高，不确定性越小。故可用信息熵评价所获系统信息的有序度及效用，即由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重，它能尽量消除各指标权重计算的人为干扰，使评价结果更符合实际。[4]

2.基于四元集成与熵技术的物流企业风险评价方法

（1）确定指标层

图1 物流企业风险评价指标体系

在物流企业风险评价指标体系中，将影响物流企业的风险因素分解成3层，其中第一层物流企业风险评价为目标层，第二层和第三层为准则层（因素层）和子准则层（子因素层），最底层为方案层。因素集是由影响评价对象的各种因素组成的集合。由图1可见，物流企业的各项风险因素被分成两级，第一级因素集 X=[A1，A2，A3，A4]=[环境风险，运营风险，财务风险，能力风险]；第二级因素从属于第一级因素，其因素集分别为A1=[B1，B2，B3]=[市场风险，政策风险，经济金融风险]，A2=[B4，B5，B6，B7]=[沟通风险，人力资源风险，组织管理风险，激励风险]，A3=[B8，B9，B10，B11]=[信用风险，筹资风险，投资风险，利润分配风险]，A4=[B12，B13，B14，B15]=[成长能力风险，服务能力风险，技术能力风险，成本能力风险]。[5]

（2）构造比较判断矩阵，采用AHP确定权重[6]

进行风险评价时首先要对二级因素集分别构造判断矩阵，然后再对上层因素进行相应的计算。针对上一层的准则，对下一层与之相关的风险因素进行两两对比，按其重要程度评定等级。记aij为第i个风险因素比第j个风险因素的重要性等级，采用1-9标度对其赋值（见表1）。

通过专家评判，得到判断矩阵 R=｛rij｝n×n。根据得到的判断矩阵，分别求出其最大特征值和特征向量，如果判断矩阵一致性比例经检验CR<0.1，则此特征向量即为该层风险因素的权重向量，如果不满足则需调整因素间两两对比关系，直到满足要求为止。计算公式为：

判断矩阵的一致性检验步骤是：

第二，查表2可得平均随机一致性指标。

第三，计算一致性比率C.R.=C.I./R.I.，当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的；当C.R.>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新修正。

第四，层次总排序及其一致性检验。针对指标体系，综合专家对各项评价准则和评价因素相对重要性的判断，采用层次分析方法，构造比较判断权重矩阵，即O上的模糊加权子集W。

W=[W1，W2，…，Wn]

其中，W为因素集合O第i个因素Oi所对应的权重，且

（3）熵值法确定权重

熵值法是一种客观赋权法，依据原始数据之间的关系（各指标值所包含信息量的大小），确定指标的权重，可在一定程度上避免主观随意性。

①选取n个风险评价指标，邀请m位专家对各指标进行评分，得到m位专家关于n个指标的评价矩阵R（R为m×n阶矩阵）：

③计算熵值。第j个评价指标对m个专家的相对重要性的不确定程度，可由下列条件熵度量。

当pij=0时，pijlnpij=0

表1 1~9数量标度及其取值含义表

表2 平均随机一致性指标RI

④计算第j个指标的差异系数。对于第j个指标，指标值的差异越大，对方案的作用越大，熵值就越小。反之，差异越小，熵值就越大。因此，定义差异系数：

⑤确定指标权重。第j个指标权重为：

（5）利用灰色模型计算灰色权值

①确定评价量样本矩阵。通常评价量样本矩阵采用专家对评价指标打分的办法，一般打分标准在1~10之间，分数越高表示对于该方案该指标越符合要求。设有r位专家参加评价E=[E1，E2，…，Er]。第l位专家按DHGF咨询表对第i个指标Oi的评价量样本记为dli，表示的含义是对于某一方案该指标所能达到的好坏程度，将r位专家对所评价信息系统的评价构成样本矩阵D=（dli）n×r。

②确定评价等级。基于物理—事理—人理（WSR）思想和测度理论，V=[V1，V2，…，Vm]（m表示等级个数)，表示m等级──优、良、中…差，以判断方案的优劣。

③确定评估灰类。就是要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数。灰类要根据评价等级，通过定性分析确定。常用的白化权函数有下述三种：

白化权函数转折点的值称为阀值d1、d2。取得阀值的方法有两种：一是按照准则或经验用类比的方法，这种方法取得的阀值称为客观阀值；二是从样本矩阵中寻找最大、最小和中等值，作为上限、下限和中等值，这种方法取得的阀值称为相对阀值。

（6）计算灰色统计数

用灰色统计方法确定各评价标准函数（灰数的白化权数），并求出dli属于p评价标准的权重fp（dli）（1≤p≤m），据此求出此判断矩阵的灰色统计数（记为nip）和总灰色统计数记为ni。

（7）计算灰色评估权重及其权矩阵

综合r位专家对第i个评价因素主张第j种评价标准的灰色权值构成单因素模糊评价权重矩阵R，见式：

（8）计算模糊评价矩阵

由加权子集W和加权模糊评价矩阵R复合运算得到模糊综合评价矩阵B。

（9）计算评价结果

由管理者和专家确定评价能力的等级，确定评价对象的等级集合，即确定等级矩阵V。然后求出综合评价结果p，p=B×V，由p可以对方案作出评价。[7]

三、实例应用

邀请5位物流企业风险管理方面的专家，对已建立的风险评价指标体系运用德尔斐法进行权重分析，并运用该风险评价体系对某知名物流公司面临的风险程度进行打分。为了便于专家评定，规定对每一项的打分范围为1~10分（风险由低到高增加），由各位专家对各个评价指标进行打分（见表 3）。

运用AHP方法，借助于yaahp5.0软件求得各层因素比值关系所构建的矩阵均满足一致性检验要求，则得到风险评价指标体系各指标的权重为：

由于存在一定的主观因素，故采用熵技术修正权重结果为：

由反馈回来的专家调查表得到专家评价样本矩阵，将各个指标分为危险、预警、临界、安全四个等级（见表 4）。相应的评价分数为 V=（9，7，5，3）T。

确定计算评估的灰类，建立如下各个灰数的白化权函数：

表3 专家打分表

表4 评价等级表

则可以求出灰色统计数，n11=f1（3）+f1（4）+f1（5）+f1（3）+f1（4）=2.11

同理得到 n12=2.71，n13=3.8，n14=3.67，对于 B1的总灰色统计数为：

同理求得其他指标的灰色统计数并建立权矩阵：

分别得出经熵技术修正后及未经修正的模糊综合评判矩阵（归一化后）：

计算评价结果为：

通过表2可知，基于层次分析法但权重未经熵技术修正得出的该物流企业安全状况的风险水平位于临界与预警之间，而经熵技术修正后得出的该物流企业安全状况的风险水平位于安全与临界之间，而后者与企业的实际情况较为相符，说明经熵技术修正后得出的指标权重更有效，避免了由于评价结果偏误给企业管理决策的误导以及由此而增加的企业在管理改进过程的风险。

四、结论

物流企业风险评估关系到企业管理水平的改进和企业的持续健康成长，建立良好的风险评价体系和评估改进制度，有利于提高企业应对内外环境风险的能力。本文通过将改进的德尔斐法、层次分析法、灰色关联法、模糊评判法综合集成为DHGF综合评价模型，对物流企业的风险进行评估，以确定企业所面临风险的大小，并根据经熵技术修正前后的两个指标权重分别得出企业风险评价值，然后与企业实际相比较，说明了经熵处理后的权重更有效，从而为物流企业风险水平的确定提供了更科学合理的评价方法，并为企业经营管理的改进及横向比较提供了依据。虽然DHGF理论更具优越性，但这种从定性到定量的数学方法，建模过程需要大量的数据，计算量大，并且不可避免的具有一定的主观性因素。

[1]周慧玲.风险管理学[M].武汉：武汉测绘科技大学出版社，1998：24.

[2]Fank R liehtenberg.Issues in Measuring Industrial R&D[J].Research Policy，1990（l）：157-163.

[3]林元庆.方法群评价中权重集化问题的研究[Jl.中国管理科学，2002（专辑）：20-22.

[4]陈涛焘.物流企业风险评价及对策研究[D].武汉：武汉理工大学，2008：45-46.

[5]温宏伟.物流企业风险的内涵分析及评价[J].物流科技，2007（12）：8-11.

[6]杨安，赵东风，杜金亮.基于DHGF与熵技术的油库风险评价[J].安防科技，2010（5）：3-5.

[7]李洪岩.DHGF与熵技术在风险评价中的应用[J].沈阳航空工业学院学报，2008（2）：92-94.