简单加权评价与模糊综合评价结果优化方法

一、数据的无量纲化——阈值法

对15家企业技术创新界面管理效果的简单加权评价与模糊综合评价中，无量纲化处理方法采用阈值法。

首先，确定待评企业各指标值的上下限。本研究通过全球最具创新企业排行榜，选定名列榜首的苹果公司为标准上限公司，其第i个指标值为Xi max，其标准值Y为100。对于第19、20和第21项指标，美国与中国国情不同，因此，以国内最佳情况作为这三个指标值的上限。另外，假定一家企业界面管理能力为0，即各个指标值都接近于0，其第i个指标值为Xi min，其标准值Y为1。以上两家企业的各指标值分别作为待评企业各指标值的上下限，如表6－2所示。

此后，就可以依此对企业各指标实际值进行无量纲化处理。经过无量纲化处理的15家企业的各评价指标数值如表6－3所示。

二、各指标权重的确定

本研究采用层次分析法和专家意见法相结合的方法确定各指标的权重系数。专家意见法中最主要的一项内容就是把指标体系中的指标编号后，寄给国内（外）同行专家，之后专家按重要性对此指标体系中的全部基本指标排序或两两比较。本次调查尽可能综合各专家的意见，减少主观判断对结果确定的影响程度，选择的专家熟悉企业技术创新的全过程，并对界面管理有较为深入的理解。调查对象主要是国内大专院校创新领域的有关专家学者、有关政府部门的专员、企业的相关部门主要负责人等。通过邮寄问卷、E－mail、电话访谈和面对面交流的方式，共征得26位专家的意见，其中学者10位，政府部门专员3位，企业主要负责人13位。

通过对有关专家的调查咨询，对各位专家判断信息结果进行综合，得到一级指标集A＝（ B1，B2，B3，B4，B5，B6 ）的判断矩阵RA及其权重，如下：

同理，二级指标集的判断矩阵RB1，RB2，RB3，RB4，RB5，RB6分别为：

可以通过AHP软件计算上述判断矩阵的最大特征向量作为相应指标的权重系数。分别为：

U＝［0.080，0.161，0.055，0.234，0.438，0.032］

VB1＝［0.333，0.667］

VB2＝［0.155，0.244，0.405，0.094，0.060，0.040］

VB3＝［0.576，0.125，0.222，0.076］

VB4＝［0.167，0.833］

VB5＝［0.253，0.065，0.108，0.573］

VB6＝［0.571，0.286，0.143］

根据上述各个判断矩阵计算最大特征根λmax，并进行一致性检验。采用乘积法计算同一层次所有指标相对于目标层重要性的组合权重，并对层次总排序结果进行一致性检验。对应检验结果如表6－4所示。可以知道，各判断均通过一致性检验。各指标的组合权重见表6－5。(www.xing528.com)

表6－4 一致性检验结果

表6－5 各评价指标的组合权重

续 表

三、简单加权评价结果

根据上述组合权重，对15家企业技术创新界面整合管理效果进行简单加权评价，结果及排名见表6－6。

表6－6 简单加权评价排名结果

四、模糊综合评价结果

通过层次分析法，可以得到模糊综合评价各个指标的权重，如表6－7所示。按前述模糊综合评价的步骤对15家企业的技术创新界面整合管理效果进行评价，综合评价集T见表6－8。

表6－7 各级指标的模糊综合评价权重

表6－8 模糊综合评价集

得出模糊综合评价集后，可采用归一化法确定评价对象的结果，具体做法如下：

①先求评价之和：t＝t1＋t2＋t3＋t4＋t5；

②用评价之和t分别除原来的各个评价，组成归一化的模糊综合评价集T′：T′＝（t1／t，t2／t，t3／t，t4／t，t5／t）＝（t′1，t′2，t′3，t′4，t′5）；

③令模糊综合评价的评价集R＝（ 强 较强 中 较弱 弱 ）对应的得分值为：r＝（1，0.8，0.6，0.4，0.2）；

④最后依式Y＝T′·r T可得到综合指数。见表6－9。

表6－9 模糊综合评价排名结果