農業產業化龍頭企業社會責任評價的指標權重確定方法
管理創新
作者：陳新達 徐雪高 張照新
摘要：農業產業化龍頭企業在農村經濟中正發揮愈發重要的作用，因而需要其在盈利的同時履行相應的社會責任。定量評價是分析農業企業社會責任水平的有效方式，而這種評價由於涉及到企業的社會責任故需要較多的評價維度和較強的主觀性。定量評價的基礎工作在於確定各評價指標的合理權重，為此，文章首先對常見的權重算法進行簡單介紹；隨後對不同的算法進行比較分析，確定各算法的優劣所在；最後，提出了農業產業化龍頭企業進行社會責任評價時可以采用的合理的指標權重算法。
關鍵詞：農業龍頭企業；企業社會責任；權重算法
一、 引言
農業產業化龍頭企業是農村經濟的重要主體，它在一端與廣大農戶鏈接，在另一端與流通商或消費者鏈接，充當著農產品供需市場的橋梁。中央曆來十分重視農業龍頭企業在提高農業產業化程度及推動現代農業上的作用，不僅多次以文件形式加以明確，同時在稅收、配套設施等多方麵對農業龍頭企業的發展給予了有效支持。受益於此，農業龍頭企業在近十幾年間得到了長足的發展，以新希望、雛鷹農牧等為代表的農業企業在創造自身效益的同時，亦有效帶動了當地經濟的發展。然而資本畢竟是逐利的，以利潤最大化或股東權益最大化為經營目標，難免會導致農業企業過分關注其經營業績，而忽視了其本應履行的社會責任；同時作為國民經濟的基礎，農業部門的發展理應從全局角度予以考慮，成為國家可持續發展的“動力之源”。因而，應要求農業龍頭企業的經營具備公共色彩，並履行相應的社會責任。
但是，如何對農業龍頭企業的社會責任進行衡量？企業社會責任的評價不同於生產分析，也不同於財務分析，它包含更多的評價維度和更強的主觀性。通常的解決方法是將企業社會責任（CSR）的評價視為一個多指標的綜合評價問題，即表示為如下形式：
y=f（x，w）（1）
其中，y為評價結果；x為評價指標，包括指標體係的構建以及指標數據的標準化方法等問題；w為指標權重，包括是否顯化權重以及權重算法的選擇等問題；f為評價函數，包括函數形式的選擇等問題。稱式（1）得到的評價結果為絕對評價值。進一步地，當y值已知或經運算得知時，可以得到評價結果的相對評價值（如通過DEA法多的值），此時評價方法可表示為（2）式：
h=g（y，u，x，v）（2）
然而，無論是（1）式還是（2）式，評價問題的一個重要基礎是確定評價指標的權重值，本文以下部分將對幾種常見的權重值算法進行比較分析，希望確定適用於評價農業產業化龍頭企業社會責任的權重計算方法。
二、 評價指標的權重值算法
目前國內外關於評價指標權重的算法有多種，具體到企業社會責任評價時，已有研究文獻中的方法大致可分為兩類：一類為主觀算法；另一類為客觀算法。
1. 主觀權重算法。當某種權重算法在比較權重關係時，直接依賴於個人判斷或間接通過數據反映個人判斷時，可以將該種算法劃分為主觀權重算法。主觀權重算法又可進一步細分為兩類：一類方法根據專家的知識及經驗對指標間關係進行直接評價，從而確定指標權重，如專家打分法、層次分析法；另一類方法則基於專家的事後主觀判斷反向推斷其判斷邏輯，從而確定指標權重，如粗糙集方法、神經網絡法。
（1）德爾菲法。該方法依據係統的程序，采用匿名發表意見的方式（即專家之間不得互相討論，不發生橫向聯係，隻能與調查人員發生關係），通過反複的填寫問卷，以集結問卷填寫人的共識及搜集各方意見，應對複雜任務難題的管理技術，如李雄飛在對某有色金屬加工企業社會責任的綜合評價中，即采用德爾菲法由20位專家對該企業的經濟貢獻、環境影響等四類指標的權重進行確定，並基於指標權重運用模糊分析法對企業的社會責任作出了評價。
（2）層次分析法。層次分析算法將決策者對複雜係統的決策過程模型化，是一種定性與定量相結合的決策分析方法。應用這種方法，決策者通過將複雜問題分解為若幹層次和若幹因素，在各因素之間進行簡單的比較和計算，就可以得出不同方案的權重，為最佳方案的選擇提供依據。AHP方法可以單獨使用，也可與多種數據處理方法聯合使用，得出企業社會責任的評價數值，如齊二石、朱永明、焦馨銳則通過層次分析得出了煤炭企業社會責任評價指標的權重值，並基於此運用灰色聚類法對煤炭企業進行了評價。層次分析法是目前眾多的權重算法中，較多運用於農業企業CSR的方法，如王林萍、施嬋娟、林奇英通過層次分析法對農藥企業的社會責任進行了評價，孫承飛采用層次分析和模糊評價相結合的方法對安徽某種業公司的社會責任進行了評價。
（3）粗糙集方法。粗糙集方法也是一種基於主觀判斷的權重算法，但與專家打分法和層次分析法不同的是，粗糙集法的主觀性並不體現在對指標權重的主觀判斷，而是體現在對待評對象的最終評價，即它是基於專家的事後主觀判斷反向推斷其判斷邏輯，從而確定指標權重。具體的算法源自數學中的粗糙集理論，將全體評價指標視為條件屬性，將最終評價視為決策屬性，然後分別計算條件屬性全集對決策屬性集的知識依賴度、去單指標的條件屬性集與決策屬性集的知識依賴度（如指標全集包含財務指標、人資指標、生產指標，則考慮財務指標的去單因素條件屬性集則隻包含人資指標和生產指標），則兩者之差即為該指標對於決策屬性的重要程度（即絕對權重，記為？酌i），再計算其他各指標的絕對權重並求其歸一化權值即得到評價指標的相對權重？棕i；此外，有學者給出了一種改進的粗糙集算法，將粗糙集理論與模糊集理論相結合以確定指標權重。在應用方麵，龐永師、王瑩將粗糙集算法應用與建築企業的社會責任評價，確定其評價體係中一級指標和二級指標的權重分配。