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【摘 要】 通过属性数学理论和利益相关者理论的融合建立企业绩效评价的属性识别模型。该模型首先根据不同利益相关者的利益要求建立绩效评价体系；然后通过属性数学确定各指标的单指标属性测度函数，以反映该指标具有某属性且在某属性的量化级别，进一步确定多指标综合属性测度并根据综合属性测度按照置信度准则得出企业绩效评价等级；最后将该模型运用到电力行业上市公司，并以华能国际为例进行说明。研究表明，企业绩效评价的属性识别模型通过属性测度使得评价指标量化及评级更加合理，评价过程更为客观和科学。
【关键词】 绩效评价； 利益相关者； 属性数学； 属性集； 属性测度
【中图分类号】 F270.7 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）16-0069-03
一、引言
本文基于属性数学中的属性识别模型和利益相关者理论研究企业绩效评价。作为管理控制系统的重要内容，如何选择评价指标进而确定评价指标体系一直是企业绩效评价研究的热门话题。企业在进行综合绩效评价体系设计时，往往侧重财务指标（ROA、ROE等），然而这些指标数据容易受到操纵，使企业绩效评价不合理。基于此，为了避免财务指标的缺陷，经济增加值指标（EVA）[1]和平衡计分卡（BSC）[2]等绩效评价体系应运而生。此外，构建企业绩效评价体系的另一中心问题便是如何确定所选指标的权重。已有研究中定性指标的采用以及基于不同利益相关者视角确定指标权重也得到越来越多学者的认同[3-5]，但确定评价指标后如何合理量化的相关指标研究不够，属性数学可以提供很好的解决思路。
属性指对事物的定性描述，而属性数学就是研究这种定性描述的。本文通过利益相关者理论确定评价指标以构建评价指标体系，运用属性数学理论建立企业绩效评价的属性识别模型[6-7]，进一步确定不同指标的属性测度以及综合属性测度，并根据综合属性测度按照置信度准则确定企业综合绩效评级。
二、企业绩效评价的属性识别模型
（一）基于利益相关者理论的企业绩效评价指标体系
利益相关者理论代表人物弗里曼认为企业经营是为了平衡不同利益相关者的利益要求[8]。不同于股东至上的传统思想，利益相关者理论认为任何企业追求的都应该是所有利益相关者的整体利益，而不单单是股东等某些主体的利益，这是因为企业的成长与发展均离不开各利益相关者的参与[9]。该理论认为企业的利益相关者不仅包括交易伙伴，如股东、债权人、雇员、消费者、供应商等，而且包括其经营活动直接或间接影响的客体，如政府部门、本地居民、媒体、自然环境等，这些利益相关者不仅参与企业经营活动，而且会对企业经营进行监督，均与企业生存与发展密切相关。因此，企业经营决策必须要考虑他们的利益或接受他们的约束。基于该视角，弗里曼认为企业的生存和发展不仅仅取决于股东，而且依赖于其他的利益相关者，从理论上阐述了企业绩效评价和管理的中心，为其后的绩效评价理论奠定了基础。基于该思想并结合我国企业具体状况，本文确定企业利益相关者及其对应的评价指标，见表1。
（二）属性识别模型
1.基本定义
（1）定义“属性测度”
设x为元素，A为属性集，用“x∈A”表示“x元素具有A属性”，“x元素具有A属性”的程度记为U（x∈A）或者Ux（A），称它为x元素具有A属性的属性测度，属性测度取值在0到1之间。
（2）定义“属性判别方法”
属性判别的目的是基于综合属性测度Uxj（1≤j≤k），判断X属于哪一个属性集。既然要进行判断，则必然要给出某项判断准则，属性判别的准则有好多种，如最小代价准则、最大属性测度准则、置信度准则等。本文选择置信度准则作为判别的标准，其原因为置信度准则比较适合于属性集有序分割的属性判别。
（3）定义“有序分割”
对于属性空间F上的属性集，如果有属性集R{C1< C2C2>C3>…>Ck}，则称属性集R为属性空间F上的有序分割。
四、结语
本文在属性数学理论和利益相关者理论的基础上，给出了企业绩效评价的属性识别模型。该模型将企业绩效评价指标体系分为K（C1，…，Cj，…，Ck）个属性集，使企业绩效评价指标评级更加合理；引入属性测度告别了传统概率统计遵循的“一次一票”原则，不仅使得定性指标更加合理地量化在各个属性集中，定量指标的属性分布也更加合理，从而使企业的绩效评价结果更加科学清晰。在案例研究中，本文采用电力行业上市公司为样本，对其进行企业绩效评价分析以及排序，可以看出将属性识别理论模型应用于绩效评价，具有广阔的应用前景。
【参考文献】
[1] ROGERSON W P. Intertemporal cost allocation and managerial investment incentives： A theory explaining the use of economic value added as a performance measure[J]. Journal of Political Economy，1997，105（4）： 770-795.
[2] KAPLAN R S，Norton D P. The balanced scorecard： translating strategy into action [M]. Boston： Harvard Business School Press， 1996： 12-96.
[3] 温素彬.管理会计[M].北京：机械工业出版社，2008：201-256.
[4] 贾生华，陈宏辉. 利益相关者的界定方法述评[J]. 外国经济与管理，2002（5）：13-18.
[5] 张茜，李靖宇，饶佳艺，等. 基于利益相关者分析“女神的新衣”：如何构建TV 商业模式[J]. 管理评论，2015，27（8）：234-241.
[6] 程乾生. 属性识别理论模型及其应用[J]. 北京大学学报（自然科学版），1997，33（1）：14-22.
[7] 张长，于鲁冀. 属性识别法在郑州市空气质量评价中的应用研究[J]. 环境科学与管理，2015，40（4）：179-181.
[8] JEFF F. Stakeholder Influence Strategies [J].Academy of Management Review， 1999， 24（2）：191-205.
[9] 邓德强，温皓然. 管理会计工具及应用案例——利益相关者价值取向的绩效三棱镜及应用[J]. 会计之友，2016（7）：134-137.
【关键词】 绩效评价； 利益相关者； 属性数学； 属性集； 属性测度
【中图分类号】 F270.7 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）16-0069-03
一、引言
本文基于属性数学中的属性识别模型和利益相关者理论研究企业绩效评价。作为管理控制系统的重要内容，如何选择评价指标进而确定评价指标体系一直是企业绩效评价研究的热门话题。企业在进行综合绩效评价体系设计时，往往侧重财务指标（ROA、ROE等），然而这些指标数据容易受到操纵，使企业绩效评价不合理。基于此，为了避免财务指标的缺陷，经济增加值指标（EVA）[1]和平衡计分卡（BSC）[2]等绩效评价体系应运而生。此外，构建企业绩效评价体系的另一中心问题便是如何确定所选指标的权重。已有研究中定性指标的采用以及基于不同利益相关者视角确定指标权重也得到越来越多学者的认同[3-5]，但确定评价指标后如何合理量化的相关指标研究不够，属性数学可以提供很好的解决思路。
属性指对事物的定性描述，而属性数学就是研究这种定性描述的。本文通过利益相关者理论确定评价指标以构建评价指标体系，运用属性数学理论建立企业绩效评价的属性识别模型[6-7]，进一步确定不同指标的属性测度以及综合属性测度，并根据综合属性测度按照置信度准则确定企业综合绩效评级。
二、企业绩效评价的属性识别模型
（一）基于利益相关者理论的企业绩效评价指标体系
利益相关者理论代表人物弗里曼认为企业经营是为了平衡不同利益相关者的利益要求[8]。不同于股东至上的传统思想，利益相关者理论认为任何企业追求的都应该是所有利益相关者的整体利益，而不单单是股东等某些主体的利益，这是因为企业的成长与发展均离不开各利益相关者的参与[9]。该理论认为企业的利益相关者不仅包括交易伙伴，如股东、债权人、雇员、消费者、供应商等，而且包括其经营活动直接或间接影响的客体，如政府部门、本地居民、媒体、自然环境等，这些利益相关者不仅参与企业经营活动，而且会对企业经营进行监督，均与企业生存与发展密切相关。因此，企业经营决策必须要考虑他们的利益或接受他们的约束。基于该视角，弗里曼认为企业的生存和发展不仅仅取决于股东，而且依赖于其他的利益相关者，从理论上阐述了企业绩效评价和管理的中心，为其后的绩效评价理论奠定了基础。基于该思想并结合我国企业具体状况，本文确定企业利益相关者及其对应的评价指标，见表1。
（二）属性识别模型
1.基本定义
（1）定义“属性测度”
设x为元素，A为属性集，用“x∈A”表示“x元素具有A属性”，“x元素具有A属性”的程度记为U（x∈A）或者Ux（A），称它为x元素具有A属性的属性测度，属性测度取值在0到1之间。
（2）定义“属性判别方法”
属性判别的目的是基于综合属性测度Uxj（1≤j≤k），判断X属于哪一个属性集。既然要进行判断，则必然要给出某项判断准则，属性判别的准则有好多种，如最小代价准则、最大属性测度准则、置信度准则等。本文选择置信度准则作为判别的标准，其原因为置信度准则比较适合于属性集有序分割的属性判别。
（3）定义“有序分割”
对于属性空间F上的属性集，如果有属性集R{C1< C2
四、结语
本文在属性数学理论和利益相关者理论的基础上，给出了企业绩效评价的属性识别模型。该模型将企业绩效评价指标体系分为K（C1，…，Cj，…，Ck）个属性集，使企业绩效评价指标评级更加合理；引入属性测度告别了传统概率统计遵循的“一次一票”原则，不仅使得定性指标更加合理地量化在各个属性集中，定量指标的属性分布也更加合理，从而使企业的绩效评价结果更加科学清晰。在案例研究中，本文采用电力行业上市公司为样本，对其进行企业绩效评价分析以及排序，可以看出将属性识别理论模型应用于绩效评价，具有广阔的应用前景。
【参考文献】
[1] ROGERSON W P. Intertemporal cost allocation and managerial investment incentives： A theory explaining the use of economic value added as a performance measure[J]. Journal of Political Economy，1997，105（4）： 770-795.
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[3] 温素彬.管理会计[M].北京：机械工业出版社，2008：201-256.
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[6] 程乾生. 属性识别理论模型及其应用[J]. 北京大学学报（自然科学版），1997，33（1）：14-22.
[7] 张长，于鲁冀. 属性识别法在郑州市空气质量评价中的应用研究[J]. 环境科学与管理，2015，40（4）：179-181.
[8] JEFF F. Stakeholder Influence Strategies [J].Academy of Management Review， 1999， 24（2）：191-205.
[9] 邓德强，温皓然. 管理会计工具及应用案例——利益相关者价值取向的绩效三棱镜及应用[J]. 会计之友，2016（7）：134-137.