基于模糊综合评价的高校后勤固定资产管理绩效评价研究

吕静 黄淮学院

基于模糊综合评价的高校后勤固定资产管理绩效评价研究

吕静 黄淮学院

根据高校后勤固定资产的特性，通过基于模糊理论的综合评价方法，对固定资产选取合适的绩效评价的指标来构建固定资产管理绩效评价指标体系，并进行实证分析。实现对高效固定资产管理的有效管理。

管理绩效 模糊综合评价法 指标体系 隶属度

后勤固定资产是高校资产的重要组成部分，目前对后勤资产的有效管理绩效缺乏有效绩效的评价机制和方法，因此，建立后勤固定资产管理绩效评价体系，有利于提高科学化、规范化地管理固定资产，提高资产的利用率。模糊综合评判决策是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法。由于绩效考核是一个评价指标复杂、评价标准模糊的问题。因此对后勤固定资产管理绩效评价非常合适应用模糊综合评价的数学模型。

1 评价指标体系的构建

后勤固定资产管理绩效评估指标体系从一级指标、二级指标来保障指标体系构建的科学性和合理性，一级指标从资产保障能力U1，管理水平U2，安全能力U3三个方面构建。

图1 评价指标体系

2 固定资产管理绩效评价模型

基于模糊理论的综合评价法则是对于多个相关因素做综合性考虑及进行全部评价，在后勤固定资产管理绩效评价研究中，借助模糊综合评判主要分为两个步骤，首先按每个单因素单独评判，对后勤固定资产管理绩效进行定量化处理，而后再按所有因素作综合性的评判。其程序包含：建立影响的因素集、确定因素权重集、建立参数评价集、建立因素评估矩阵以及进行模糊综合评估等五个部份。

2.1 给出评价因素集，即选取论域U

因素集是影响评估对象的m种因素所组成的集合，通常以U来表示，即U={u1,u2,...,um}。在管理绩效评价因素集合U={u1，u2，u3}中，u1，u2，u3是已知的一级影响因素指标，即U={u1(保障能力)，u2(管理水平)，u3(安全能力)}。

二级影响因素指标：

u1={u11(资产运营规模)，u12(资产优化结构)，u13(资产使用质量) }，

u2={u21(管理团队)，u22(管理制度)，u23(管理水平)}，

u3={u31(资金的预算来源)，u32(资金的投入使用)，u33(资金的使用效果)}，

2.2 建立权重集

为了能反映出各个因素在评价中的重要程度，需要对各个评价因素Ui应赋予一相应的权重值ai，由各个评价因素吃饭应的各权数所组成的集合A称为因素权重集，表示式为A={a1，a2，a3，...am}。若ai表示第i个因素权重值，各因素的权重值应满足(1)式，必须注意各权数ai应满足归一性与非负性条件。权重集为因素集上的一个模糊子集，权重集如(2)式。

2.3 建立评价集

评价集是评判者评估对象可能作出的n种评价结果所组成的集合，通常以V来表示之，即V={v1,v2,...,vn}。vI(i=1，2，3，...，n)代表各评估结果。在综合考虑所有影响因素基础上通过模糊评价，从评价集中得出一最佳的评价结果。评价集为V={很满意、满意、普通、不满意、很不满意}，对应的量化评分值为C=(100，80，60，40，20)。

2.4 建立评价矩阵

“高铁一响，黄金万两”，高铁不仅是现代社会更高效、快捷、舒适的通行方式，也是一条贯通人流、物流、资金流的“财富之路”。据了解，在2018年余下的时间内，中国铁路将密集开通10条新线，新增高铁营业里程约2500公里，为2018年献上“收官大礼”。

单因素模糊评判系单独评判一个因素，以确定评判对象对评价集元素的隶属程度。若评估对象按因素集中第i个因素Ui进行评估，对评价集中第j个元素Vi的隶属度为rij，则按第i个因素Ui评估的结果，可用以下模糊集合表示：

其中(Ri)称为单因素评判集，它是评估集上的一个模糊子集，可表示为(Ri)=(ri1，ri2，ri3，...，rin)，将所有因素评价集的隶属度，组成一个模糊评价矩阵R，表示如下：

2.5 模糊综合评判

但这样并未考虑各因素的重要程度，因此如果对rij施以相应因素的权数ai，则能合理的反应所有因素的综合影响，此时模 糊 综 合 评判可表示为：

其中bj称为模糊综合评判指标。(10)式表明运算式按小中取大的方式进行，突出了主要因素的权重隶属度的影响，适合于多项产品快速择优之排序。

3 实证分析

以M学校后勤资产管理绩效进行基于模糊理论的综合评价实证分析。

3.1 确定隶属度

设置评价指标体系，由30位专家进行打分评价，可得评价因子对应于评价集的隶属度如表1所示。

表1 隶属度表

3.2 模糊综合评价

由表1知：评价因子权重向量：

A1=（0.4，0.27，0.33）；A2=（0.41，0.31，0.28）；A3=（0.38，0.35，0.27）

各评价因子的模糊综合评价矩阵：

根据模糊综合评价的计算模型B=A°R，按照M学校后勤固定资产管理各评价因素的权重和隶属度，可以计算得出一级指标资产保障能力U1，资产管理水平U2，资产安全能力的评价向量：

按照M学校后勤固定资产管理绩效综合评价的评语集{很满意、满意、普通、不满意、很不满意}，通过计算可以得出相应的评价向量B*，即：

根据最大隶属度原则，立足于M学校的实际，明确得出固定资产管理绩效的评价向量MAX(0.224，0.39，0.23，0.147，0.014) =0.39，因此绩效的模糊综合评价等级为“满意”。

依据可量化的评分集计算，把评分值为C=(100，80，60，40，20)代入评价向量，则可计算得出M学校固定资产管理绩效的模糊综合评价得分，即：

4 结束语

本文探究基于模糊综合评价后勤固定资产管理绩效评估，在经过评价指标体系建立后，通过给出评价因素集、建立单因素矩阵、确定综合评价、评判结果的处理等四个步骤的评价模型加以量化处理，能够将资产管理绩效透过模糊概念加以量化统计，提供整合多因素指标的评量，解决了部分指标不易量化的问题。通过一定的模糊数学方法进行综合考虑多个专家学者对多个因素的评估情况，有效克服了主观性较强且评估结果片面的弊端，以尽可能科学、合理的、客观的、整体的反应被评估的情况，通过绩效评价实例数据，论证了该模糊评价的科学性和合理性，揭示该模型的可行性与实用性。为各高校资产管理绩效评价提供了一种实用有效的评价参考方法。

[1]孟芳.国外高校财务绩效评价体系的启示[J].北方经贸,2015(10):146-147

[2]徐倩.绩效评价[M].中国标准出版社,2008

[3]吕静.高校学生公寓BOT项目融资研究[J].科技经济市场，2017，4：104-105