基于熵权TOPSIS法的企业韧性评价研究——以昆明市企业为例

马家豪

（昆明理工大学管理与经济学院，云南 昆明 650500）

随着国际环境与经济增长的不确定性日益凸显，企业作为社会经济组成和发展的重要组成部分，面临生存与发展的严峻挑战[1]。在此情境下，韧性作为企业化危为安、保持基业长青的关键，能够帮助企业把握发展机遇、重构资源、快速恢复不利状态，使企业实现能力飞跃与可持续发展[2]。如何评价企业在易变的、不确定的、复杂的、模糊的新常态环境下的韧性，已成为学界和业界亟须解决的重要问题。考虑到企业所处的外部环境日益具有乌卡（VUCA）特征[3]，是典型的多属性评价问题，熵权TOPSIS模型是解决多属性韧性评价问题的经典方法[4]，因此，本文采用熵权TOPSIS法对企业韧性进行评价，并通过实际案例验证该方法的有效性，以期为企业韧性评价及提升提供借鉴与参考。

一、企业韧性评价模型

（一）指标的选取

王楠楠[5]在对能力视角、过程视角、结果视角等多种视角的基础上重新定义了企业韧性，并从韧性的动态性和复杂性的广义视角出发，构建了企业韧性评价指标体系。基于此，本文选择王楠楠[5]所提出的企业韧性评价指标体系作为本文的评价体系（见表1），防御能力指企业积极策划预防方案，从而降低对企业具有破坏性的事件发生概率的能力；成长能力指企业从已发生的事件中吸取教训，并内化为企业创新发展的能力；恢复能力指企业迅速做出反应，并从已有变故中快速抽身和恢复的能力；抵抗能力指企业能够尽可能地减少内外部变故对企业所造成损失的能力。

表1 企业韧性评价指标体系

（二）基于熵权—TOPSIS的企业韧性评价模型

香农[6]提出了“信息熵”的概念，熵是对信息混乱程度的衡量，在对研究对象进行评价时，熵越大说明该指标混乱程度越大，即所能提供的信息量就越小；反之，该指标所能提供的信息量越大。熵权法的评价思路可简单概括为，在对研究对象进行评价时，计算各个指标对研究对象评价信息的总熵值，根据熵值的大小来判断评价指标的重要程度，并计算相应的权重值。因此，熵权法能够有效地反映评价数据中所隐含的信息。TOPSIS法通过计算各项指标的评价值与“正理想解”和“负理想解”的贴近程度来对研究对象的优劣进行评判[7]。熵权法对传统TOPSIS法中相关权重的获取进行了优化，使TOPSIS法在权重方面更加科学、严谨[4]。运用熵权TOPSIS模型对企业韧性进行综合评价，能够最大限度地利用评价信息，提高最终评价结果的准确性。

具体操作步骤如下：第一步，构建评价矩阵X，X= (xij)m×n；第二步，数据预处理，本文针对利益型指标与成本型指标分别进行标准化，公式表达分别如下：，xij为利益型指标，，xij为成本型指标；第三步，构建加权评价矩阵Z，为各项指标的权重，且其中，，k=1 / l n（n），第四步，确定最优最劣方案，第五步，计算各个评价对象与正负理想解之间的距离，第六步，计算相对贴近度，Ci越大表明企业韧性越强，反之越弱。

二、实证分析

（一）数据获取

本文一共邀请5名来自OSIRIS数据库中的上市企业的管理人员组成专家评估小组，以昆明市三家企业A1、A2、A3为例，由专家小组依据企业年度报告等给出的数据，采用李克特5级量表打分，通过集体讨论后给出最终评价分数，并通过最终评价矩阵计算各个指标的权重（如表2所示）。

表2 企业韧性评价指标权重

由表2可知，整体权重分布情况与文献[5]权重总体分布情况相符，现金持有水平、冗余资产、股价下跌幅度、员工流动性、员工学历、创新产出分别占总权重的11.3%、8.5%、8.3%、8.3%、9.2%、8.3%，是企业韧性评价的关键指标。

（二）数据分析

根据所获数据与方法，计算出三家企业韧性的标准化加权评价分数，具体结果如表3所示。其中，A1企业在股价波动性、总资产周转率、股本回报率等指标的评分较高，说明该企业抵抗能力与恢复能力表现较为良好，能够有效地抵抗乌卡（VUCA）环境所带来的负面影响，快速恢复企业的正常运转。A2企业现金持有水平、股价波动性、员工流动性、股本回报率、销售增长率等指标评分较高，且各维度分布较为均衡，这说明该企业比较重视整体能力的发展，但从中可以明显看出，A2企业需要更加偏向于抵抗能力与恢复能力建设。A3企业整体均处于较高水平，但股价波动性、股本回报率、销售增长率等指标处于三家企业的末位，其中，销售增长率是预见企业生存空间和发展前景的重要因素[8]，因此，A3企业需要加强这三项指标的建设，从而使企业实现稳健发展。

表3 企业归一化加权评价结果

由44页表4所示的综合贴近度的排序可知，企业A3（0.653）>企业A2（0.441）>企业A1（0.377）。首先，A1企业综合得分最低。从正负理想解的距离可知，A1企业整体评价距离正理想解较远，距离负理想解较近，这说明A1企业整体企业韧性偏低；就评价分数而言，其在防御能力、成长能力这两个维度的评价指标表现较差，虽在股价波动性、总资产周转率、股本回报率等指标的评价分数处于领先，但无法弥补其与另两家企业的差距，这使A1企业在整体韧性综合评价中落后于其他两家企业。其次，A2企业虽然处于第二位，但其综合得分与A1企业相差较小。从正负理想解的距离可知，A2企业整体评价与正负理想解的距离比较接近，这说明A2企业整体企业韧性处于中等水平；就评价分数而言，A2企业在防御能力、抵抗能力、恢复能力、成长能力四维的评价指标中除少数指标得分较差，其他指标的得分比较平均，这导致A2企业与A1企业整体韧性综合评价比较接近。最后，A3企业处于第一位，从正负理想解的距离可知，其结果较另两家企业的整体评价截然相反，距正理想解更近，距负理想解更远，符合TOPSIS方法的基本逻辑；就评价分数而言，A1企业较另两家企业在防御能力、抵抗能力、恢复能力、成长能力四维的评价指标得分处于较高水平，从而使A1企业领先另两家企业，整体企业韧性评价处于第一位。

表4 评价对象与正负理想解距离及综合贴近度

三、结论与分析

本文利用熵权TOPSIS评价模型，并以云南省昆明市三家制造企业为例对企业韧性进行评价，得到了一系列结论：第一，熵权法作为权重的确定与修正方法，准确性高、适应能力强，TOPSIS作为经典多属性评价方法，二者都是比较完善的方法，二者结合构建的熵权TOPSIS模型，可以科学、客观和规范地评价企业韧性。第二，通过数据计算结果发现，现金持有水平、冗余资产、股价下跌幅度、员工流动性、员工学历、创新产出等指标是影响企业韧性的关键因素。第三，通过评价过程发现，防御能力、抵抗能力、恢复能力、成长能力均衡发展的企业整体韧性综合评价更高，韧性更强。

本文对于企业韧性评价的研究仍存在一定的不足，未来可以从两方面进一步研究：第一，由于企业韧性逐渐具有乌卡（VUCA）问题的典型特征，应考虑参评专家认知水平、主观偏好等的差异，准确整合多位专家的整体意见。第二，企业韧性具有动态特征，企业与环境之间、指标之间均存在相互作用，应动态地对指标相互作用进行更为完整的分析，从而更加准确地评价企业韧性。