基于AHP的云会计AIS可信性模糊综合评价*

程平+蔺书东

【摘要】 在云会计环境下，会计信息系统可信性成为用户选择AIS的关键因素。提出了一种基于AHP和模糊综合评价相结合的AIS可信性评价方法，建立了AIS可信评价指标体系和判断矩阵，求解出各评价指标的权重；然后在建立评语集合的基础上，确定评价指标对评价集合的模糊隶属矩阵；最后通过各评价指标的权重、模糊隶属矩阵来对AIS可信性作出综合评价。通过算例分析说明了方法的合理性和有效性。

【关键词】 AHP； AIS； 模糊综合评价； 可信性

中图分类号：F232；F272.5文献标识码：A文章编号：1004-5937（2014）21-0123-04

一、引言

经济全球化、社会信息化加速了市场竞争，这使得企业越来越意识到会计信息化，尤其是AIS（Accounting Information System，以下简称AIS）作为会计信息化建设的核心内容对企业发展的作用日益凸显。近年来，随着软件使用规模的不断扩大，软件系统的控制也变得越来越难以驾驭，经常发生各种故障和失效，这对于软件的可信性保障提出了新的挑战（刘克等，2008）。云会计环境是构建于互联网上，利用云计算技术和理念，为企业提供会计核算、会计管理和会计决策的会计信息化基础设施和信息服务环境（程平、何雪峰，2011）。云会计环境下的AIS作为一种典型的可信软件，其可信性问题也越来越受到用户的关注，因此，找到一种合理的方法对AIS可信性进行评价就显得尤为重要，以此让用户作出正确的选择。

在软件的可信评价方面，田俊峰（2011）等人提出了可信引擎驱动的可信软件信任链模型，并在此基础上提出了一种可信软件设计方法及可信性评价策略。杨善林等（2009）在分析现有可信软件评估需求的基础上，提出一种基于效用和证据理论的可信软件评估方法。在AIS可信性的研究方面，陈辉（2010）对部分财务软件公司进行实证研究，认为财务管理系统的可信性受多方面因素影响，其中技术因素和人员因素最为重要。王凡林（2010）对影响可信性的行为和后果进行了理论探讨和实证研究，认为AIS初期的规划行为对系统的日后运行将产生明显影响，其中合规性、可控性、参与性与可审计性等规划特征对计信息系统的可信性影响较大，且程度各异。牛艳芳（2009）在其博士论文中借鉴信息管理的理论和实践，结合会计研究中的会计信息质量特征、提供会计信息活动、利用会计信息活动、会计人员行为等多方面研究成果研究了会计信息系统的有效性问题。

综观上述文献的研究，学者们主要是从AIS可信性的影响因素以及影响程度的不同进行研究，很少对AIS可信性进行综合评价。在软件的可信评价方面，更多的是将引擎驱动、效用和证据作为评价方法，但这些方法相当复杂，运用有一定的局限性。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，以下简称AHP）和模糊综合评价法作为两种定性和定量相结合的计算方法，其结合的应用得到广泛的发展。唐中富等（2008）针对客运索道安全评价的问题，提出了一种基于模糊评价和层次分析法的客运索道安全评价方法。吴殿延等（2005）针对层次分析法的不足，提出了基于模糊评价和层次分析法相结合的方法，并通过北京师范大学绩效评价说明了该方法的应用。孔繁森等（2008）将两种方法结合建立了设备模糊综合可用性层次分析模型，并利用该模型研究了发动机缸体生产线设备可用性的评价问题。鉴于此，本文提出了一种基于AHP和模糊综合评价相结合的方法。该方法首先通过重要性标度含义表建立了可信性评价指标的判断矩阵，求解出评价指标的权重；然后通过专家建立评价指标对评语集合的模糊隶属矩阵；最后结合权重实现对AIS可信性作出综合评价。

二、基于AHP的可信性评价指标权重确定

（一）建立AIS可信性评估指标体系

AIS可信性是指AIS对会计信息的输入、处理和输出流程符合AIS用户的预期，以及AIS产生的会计信息所具有的相关性和可靠性等会计信息质量特征符合企业各级管理人员、审计人员、税务部门、投资者等会计信息使用者的预期。AIS可信性是客观对象诸多属性在人们心目中的一个综合反映，由正确性、可靠性、安全性、实时性、完整性、可用性、集成性、可审计性、可控性等可信属性构成。为了对AIS可信性作出评价，结合AHP和AIS可信性的特点，建立由准则层、目标层和结构层所组成的AIS可信性评价指标体系，其中准则层是可信属性权重的确定，目标层是具体的可信属性，结构层是影响可信属性的指标。

（二）建立评价指标的判断矩阵

根据可信性评价指标体系，建立两种类型的判断矩阵。第一类用来表示各可信属性对于权重的隶属关系，第二类是各可信属性的影响指标对于该可信属性的隶属关系。构建的标准是：根据其中两个可信评价指标两两比较哪个重要，重要多少，对重要性程度按1—9赋值（重要性标度值见表1）。

（三）一致性检验以及权重的确定

对上述判断矩阵求解出最大特征根λ和特征根所对应的特征向量，然后进行一致性检验，检验的步骤如下：

1.计算一致性指标CI=■，其中n为判断矩阵的阶数。

2.查表确定相应的平均随机一致性指标RI，标准见表2。

3.计算一致性比例CR=■。如果CR<0.1，则说明判断矩阵通过一致性检验，否则需要重新构造判断矩阵。

4.将得到的特征向量进行归一化处理，就得到各可信性评价指标相应的权重。

用?棕=（?棕1，?棕2，…?棕k）来表示可信属性的权重，其中k为可信需求的个数。

用?棕t=（?棕t1，?棕t2，…?棕ts）来表示各可信属性影响指标的权重，其中t=1，2，…，k，s表示影响指标的个数。

三、AIS可信性模糊综合评价

（一）AIS可信性评语集的建立

对于AIS可信性评价指标体系，建立专家对被各评价指标作出的各种总的评价结果组成的评语集合，用V表示：V=（v1，v2，…，vm），其中m为评语对象的个数。

（二）建立各可信属性的模糊矩阵

对可信性影响指标中的每一个因素进行评价，以此来确定影响指标对评语集合的隶属程度，然后将各影响指标的隶属度组成一个矩阵，由此得到的矩阵就是可信属性的模糊矩阵Rt：

Rt=r11 r12 … r1mr21 r22 … r2m■ ■ ■rs1 rs2 … rsm

（三）进行模糊综合评价

1.结合各可信属性影响指标的权重，求得各可信属性影响指标综合评价的向量Ht：

Ht=?棕t·Rt，1≤t≤k

2.结合可信属性的权重，求得综合评价向量B：

B=?棕·H

其中H=（H1，H2，…，Hk）T为各影响指标的向量所组成的向量集。

3.结合评语分数集V'，则综合评价的结果为：

C=B·V'

四、算例分析

ABC为一家制造企业，该企业的采购业务很频繁，对于AIS采购模块的可信性要求很高，该企业准备购买某公司的AIS，需要对该公司的AIS采购模块作出综合评价，以此来决定是否购买。

（一）对于采购模块，建立可信评价指标体系（见表3）

（二）判断矩阵的构造和一致性的检验

对于目标层的五个可信属性，建立了如下判断 矩阵：

M= 1554 5■ 1 314■■ 1 ■ 2■ 1 214■■■■1

endprint

对于各可信属性的影响因素（决策层），建立了如下矩阵：

A= 1■43 32 175 5■■ 1 ■ ■■■ 21 1■■ 31 1

B= 1357■ 1 3 5■■ 13■■■1

C= 157■ 13 ■■ 1

D= 1 2 3■ 13 ■■ 1

E= 1■■3 1■531

求解出各矩阵的特征值和归一化的特征向量如下：

对于矩阵M：

?棕M = （0.524， 0.174，

0.084，0.164，0.054）；λM=5.2303；CR=0.0514<0.1

对于矩阵A：

?棕A=（0.262，0.474，0.055，0.099，0.110）；

λA=5.073；CR=0.0448<0.1

对于矩阵B：

?棕B=（0.565，0.262，0.118，0.055）；

λB=4.117；CR=0.0433<0.1

对于矩阵C：

?棕C=（0.699，0.180，0.121）；

λC=3.0649；CR=0.0559<0.1

对于矩阵D：

?棕D=（0.528，0.332，0.139）；

λD=3.0536；CR=0.0462<0.1

对于矩阵E：

?棕E=（0.105，0.259，0.637）；

λE=3.0385；CR=0.0331<0.1

（三）AIS可信评语等级的建立

结合专家的意见，建立可信评价等级（见表4）。

（四）模糊矩阵的建立

由10位专家对各可信属性的影响因素进行打分，得到各可信属性的模糊矩阵，其中：

RA=0.2 0.3 0.4 0.10.4 0.3 0.1 0.20.2 0.2 0.3 0.30.1 0.4 0.3 0.20.1 0.5 0.1 0.2

RB=0.3 0.3 0.2 0.20.1 0.6 0.3 00.5 0.10 0.30.2 0.3 0.3 0.2

RC=0.4 0.2 0.2 0.20.1 0.2 0.3 0.40.2 0.2 0.3 0.3

RD=0.7 0.1 0 0.20.2 0.5 0.2 0.10.2 0.2 0.4 0.3

RE= 00.2 0.3 0.50.1 0.2 0.5 0.20.3 0.3 0.2 0.2

（五）计算模糊综合评价向量和综合结果

按照三（三）的步骤，得到最终的结果为：

B =（0.3046，0.3043，0.2008，0.1846，）

C = B·V'=74.2369

其中V'=（100；80；60；40）

对结果进行分析可知，ABC企业所选择的公司的AIS采购模块可信性隶属于一般可信范畴，由于企业对于采购模块的可信性要求很高，需达到高可信的水平，因此放弃对该公司的选择。

五、结束语

随着竞争的日益激烈和软件的使用规模不断扩大，AIS可信性成为用户选择AIS的关键因素。本文提出了一种基于AHP和模糊综合评价相结合的方法，该方法通过AHP确立权重，然后结合模糊综合评价法对AIS可信性作出综合评价。通过算例分析表明该方法有助于用户对AIS可信性作出综合评价，从而结合自身的情况作出正确的选择。●

【参考文献】

［1］ Juha-Pekka K，Erkki K.L，Hanna S.Impact of enterprise resource planning systems on management control systems and firm performance［J］.International Journal of Accounting Information.

［2］ 刘克，单志广，等.“可信软件基础研究”重大研究计划综述［J］.中国科学基金，2008（3）：138-151.

［3］ 唐中富，姚泽华，等.基于模糊评价和层次分析法的客运索道安全评价方法研究［J］.中国安全科学学报，2008，18（6）：275-281.

［4］ 吴殿延，李东方.从北京师范大学绩效考核看层次分析法的不足及其改进的途径［J］.系统工程理论与实践，2005（1）：100-104.

［5］ 孔繁森，王军，等.基于层次分析法的发动机缸体生产线设备可用性的模糊综合评价［J］.吉林大学学报（工学版），2008，38（6）：1332-1336.

［6］ 陈辉.会计信息系统设计中的可信性分析［J］.管理与财富，2010（4）：22-23.

［7］ 王凡林.会计信息系统规划特征与可信性关系研究［J］ .会计研究，2010（11）：16-23.

［8］ 牛艳芳.基于信息管理观的会计信息系统有效性研究［D］.厦门大学博士学位论文，2009.

［9］ 程平，何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用［J］.重庆理工大学学报（社会科学版），2011，25（1）：55-60.

［10］ 杨善林，丁帅，等.一种基于效用的证据理论的可信软件评估方法［J］.计算机研究与展望，2009，46（7）：1152-1159.

［11］ 田俊峰，李珍，等.一种可信软件设计方法可信性评价［J］.计算机研究与展望，2011，48（8）：1447-1454.

［12］ 葛家澍，徐跃.论会计信息的相关性与可靠性的冲突问题［J］.财务与会计，2006（12）：18-20.

*基金项目：国家自然科学基金青年项目（批准号：71201179）；教育部人文社会科学基金青年项目（批准号：12YJC630025）。

endprint

对于各可信属性的影响因素（决策层），建立了如下矩阵：

A= 1■43 32 175 5■■ 1 ■ ■■■ 21 1■■ 31 1

B= 1357■ 1 3 5■■ 13■■■1

C= 157■ 13 ■■ 1

D= 1 2 3■ 13 ■■ 1

E= 1■■3 1■531

求解出各矩阵的特征值和归一化的特征向量如下：

对于矩阵M：

?棕M = （0.524， 0.174，

0.084，0.164，0.054）；λM=5.2303；CR=0.0514<0.1

对于矩阵A：

?棕A=（0.262，0.474，0.055，0.099，0.110）；

λA=5.073；CR=0.0448<0.1

对于矩阵B：

?棕B=（0.565，0.262，0.118，0.055）；

λB=4.117；CR=0.0433<0.1

对于矩阵C：

?棕C=（0.699，0.180，0.121）；

λC=3.0649；CR=0.0559<0.1

对于矩阵D：

?棕D=（0.528，0.332，0.139）；

λD=3.0536；CR=0.0462<0.1

对于矩阵E：

?棕E=（0.105，0.259，0.637）；

λE=3.0385；CR=0.0331<0.1

（三）AIS可信评语等级的建立

结合专家的意见，建立可信评价等级（见表4）。

（四）模糊矩阵的建立

由10位专家对各可信属性的影响因素进行打分，得到各可信属性的模糊矩阵，其中：

RA=0.2 0.3 0.4 0.10.4 0.3 0.1 0.20.2 0.2 0.3 0.30.1 0.4 0.3 0.20.1 0.5 0.1 0.2

RB=0.3 0.3 0.2 0.20.1 0.6 0.3 00.5 0.10 0.30.2 0.3 0.3 0.2

RC=0.4 0.2 0.2 0.20.1 0.2 0.3 0.40.2 0.2 0.3 0.3

RD=0.7 0.1 0 0.20.2 0.5 0.2 0.10.2 0.2 0.4 0.3

RE= 00.2 0.3 0.50.1 0.2 0.5 0.20.3 0.3 0.2 0.2

（五）计算模糊综合评价向量和综合结果

按照三（三）的步骤，得到最终的结果为：

B =（0.3046，0.3043，0.2008，0.1846，）

C = B·V'=74.2369

其中V'=（100；80；60；40）

对结果进行分析可知，ABC企业所选择的公司的AIS采购模块可信性隶属于一般可信范畴，由于企业对于采购模块的可信性要求很高，需达到高可信的水平，因此放弃对该公司的选择。

五、结束语

随着竞争的日益激烈和软件的使用规模不断扩大，AIS可信性成为用户选择AIS的关键因素。本文提出了一种基于AHP和模糊综合评价相结合的方法，该方法通过AHP确立权重，然后结合模糊综合评价法对AIS可信性作出综合评价。通过算例分析表明该方法有助于用户对AIS可信性作出综合评价，从而结合自身的情况作出正确的选择。●

【参考文献】

［1］ Juha-Pekka K，Erkki K.L，Hanna S.Impact of enterprise resource planning systems on management control systems and firm performance［J］.International Journal of Accounting Information.

［2］ 刘克，单志广，等.“可信软件基础研究”重大研究计划综述［J］.中国科学基金，2008（3）：138-151.

［3］ 唐中富，姚泽华，等.基于模糊评价和层次分析法的客运索道安全评价方法研究［J］.中国安全科学学报，2008，18（6）：275-281.

［4］ 吴殿延，李东方.从北京师范大学绩效考核看层次分析法的不足及其改进的途径［J］.系统工程理论与实践，2005（1）：100-104.

［5］ 孔繁森，王军，等.基于层次分析法的发动机缸体生产线设备可用性的模糊综合评价［J］.吉林大学学报（工学版），2008，38（6）：1332-1336.

［6］ 陈辉.会计信息系统设计中的可信性分析［J］.管理与财富，2010（4）：22-23.

［7］ 王凡林.会计信息系统规划特征与可信性关系研究［J］ .会计研究，2010（11）：16-23.

［8］ 牛艳芳.基于信息管理观的会计信息系统有效性研究［D］.厦门大学博士学位论文，2009.

［9］ 程平，何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用［J］.重庆理工大学学报（社会科学版），2011，25（1）：55-60.

［10］ 杨善林，丁帅，等.一种基于效用的证据理论的可信软件评估方法［J］.计算机研究与展望，2009，46（7）：1152-1159.

［11］ 田俊峰，李珍，等.一种可信软件设计方法可信性评价［J］.计算机研究与展望，2011，48（8）：1447-1454.

［12］ 葛家澍，徐跃.论会计信息的相关性与可靠性的冲突问题［J］.财务与会计，2006（12）：18-20.

*基金项目：国家自然科学基金青年项目（批准号：71201179）；教育部人文社会科学基金青年项目（批准号：12YJC630025）。

endprint

对于各可信属性的影响因素（决策层），建立了如下矩阵：

A= 1■43 32 175 5■■ 1 ■ ■■■ 21 1■■ 31 1

B= 1357■ 1 3 5■■ 13■■■1

C= 157■ 13 ■■ 1

D= 1 2 3■ 13 ■■ 1

E= 1■■3 1■531

求解出各矩阵的特征值和归一化的特征向量如下：

对于矩阵M：

?棕M = （0.524， 0.174，

0.084，0.164，0.054）；λM=5.2303；CR=0.0514<0.1

对于矩阵A：

?棕A=（0.262，0.474，0.055，0.099，0.110）；

λA=5.073；CR=0.0448<0.1

对于矩阵B：

?棕B=（0.565，0.262，0.118，0.055）；

λB=4.117；CR=0.0433<0.1

对于矩阵C：

?棕C=（0.699，0.180，0.121）；

λC=3.0649；CR=0.0559<0.1

对于矩阵D：

?棕D=（0.528，0.332，0.139）；

λD=3.0536；CR=0.0462<0.1

对于矩阵E：

?棕E=（0.105，0.259，0.637）；

λE=3.0385；CR=0.0331<0.1

（三）AIS可信评语等级的建立

结合专家的意见，建立可信评价等级（见表4）。

（四）模糊矩阵的建立

由10位专家对各可信属性的影响因素进行打分，得到各可信属性的模糊矩阵，其中：

RA=0.2 0.3 0.4 0.10.4 0.3 0.1 0.20.2 0.2 0.3 0.30.1 0.4 0.3 0.20.1 0.5 0.1 0.2

RB=0.3 0.3 0.2 0.20.1 0.6 0.3 00.5 0.10 0.30.2 0.3 0.3 0.2

RC=0.4 0.2 0.2 0.20.1 0.2 0.3 0.40.2 0.2 0.3 0.3

RD=0.7 0.1 0 0.20.2 0.5 0.2 0.10.2 0.2 0.4 0.3

RE= 00.2 0.3 0.50.1 0.2 0.5 0.20.3 0.3 0.2 0.2

（五）计算模糊综合评价向量和综合结果

按照三（三）的步骤，得到最终的结果为：

B =（0.3046，0.3043，0.2008，0.1846，）

C = B·V'=74.2369

其中V'=（100；80；60；40）

对结果进行分析可知，ABC企业所选择的公司的AIS采购模块可信性隶属于一般可信范畴，由于企业对于采购模块的可信性要求很高，需达到高可信的水平，因此放弃对该公司的选择。

五、结束语

随着竞争的日益激烈和软件的使用规模不断扩大，AIS可信性成为用户选择AIS的关键因素。本文提出了一种基于AHP和模糊综合评价相结合的方法，该方法通过AHP确立权重，然后结合模糊综合评价法对AIS可信性作出综合评价。通过算例分析表明该方法有助于用户对AIS可信性作出综合评价，从而结合自身的情况作出正确的选择。●

【参考文献】

［1］ Juha-Pekka K，Erkki K.L，Hanna S.Impact of enterprise resource planning systems on management control systems and firm performance［J］.International Journal of Accounting Information.

［2］ 刘克，单志广，等.“可信软件基础研究”重大研究计划综述［J］.中国科学基金，2008（3）：138-151.

［3］ 唐中富，姚泽华，等.基于模糊评价和层次分析法的客运索道安全评价方法研究［J］.中国安全科学学报，2008，18（6）：275-281.

［4］ 吴殿延，李东方.从北京师范大学绩效考核看层次分析法的不足及其改进的途径［J］.系统工程理论与实践，2005（1）：100-104.

［5］ 孔繁森，王军，等.基于层次分析法的发动机缸体生产线设备可用性的模糊综合评价［J］.吉林大学学报（工学版），2008，38（6）：1332-1336.

［6］ 陈辉.会计信息系统设计中的可信性分析［J］.管理与财富，2010（4）：22-23.

［7］ 王凡林.会计信息系统规划特征与可信性关系研究［J］ .会计研究，2010（11）：16-23.

［8］ 牛艳芳.基于信息管理观的会计信息系统有效性研究［D］.厦门大学博士学位论文，2009.

［9］ 程平，何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用［J］.重庆理工大学学报（社会科学版），2011，25（1）：55-60.

［10］ 杨善林，丁帅，等.一种基于效用的证据理论的可信软件评估方法［J］.计算机研究与展望，2009，46（7）：1152-1159.

［11］ 田俊峰，李珍，等.一种可信软件设计方法可信性评价［J］.计算机研究与展望，2011，48（8）：1447-1454.

［12］ 葛家澍，徐跃.论会计信息的相关性与可靠性的冲突问题［J］.财务与会计，2006（12）：18-20.

*基金项目：国家自然科学基金青年项目（批准号：71201179）；教育部人文社会科学基金青年项目（批准号：12YJC630025）。

endprint