汽车零部件企业评价模型——基于数据标准化方法

119 10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.07.037 汽车零部件企业评价模型 ——基于数据标准化方法 杨帆1，张勇2，刘大鹏3 （1.中国汽车技术研究中心，天津 300300；2.陕西省工业和信息化厅，陕西 西安 710000； 3.陕西汽车控股集团有限公司，陕西 西安 710043）

摘 要：作为汽车工业的重要组成部分，汽车零部件产业是汽车工业发展的基础。随着世界经济全球化、市场一体化的发展，汽车零部件在汽车产业中的地位越来越重要。文章旨在建立零部件企业评价模型，对全国的零部件企业进行深入比较，了解现阶段我国零部件企业的发展情况。针对使用评价指标原始数据所带来的不足，提出了数据标准化方法，提高了指标数据使用过程中的科学性，增加了综合评价结果的准确性。 关键词：汽车；零部件；数据标准化；企业评价；评价体系 中图分类号：F220 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2018)07-119-06

Evaluation Model of Auto Parts Enterprise ——Based on Data Standardization Method Yang Fan1, Zhang Yong2, Liu Dapeng3 ( 1.China automotive technology research center, Tianjin 300300; 2.Department of industry and information technology of Shaanxi province, Shaanxi Xi 'an 71000; 3.Shaanxi automobile holding group co., ltd., Shaanxi Xi 'an 71043 )

Abstract: As an important part of automobile industry, automobile parts industry is the basis of the development of automobile industry. With the development of world economy globalization and market integration, the position of auto parts in automobile industry is becoming more and more important. This paper is to establish the evaluation model of auto parts enterprises, to make a thorough comparison of the auto parts enterprises in China, and to understand the development of auto parts enterprises in China at present. In view of the shortcomings of the original data, the data standardization method is proposed, which improves the accuracy of the comprehensive evaluation results. Keywords: Auto parts enterprises; Data standardization method; Analytic hierarchy process; Evaluation system CLC NO.: F220 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)07-119-06

随着我国汽车行业的迅猛发展，汽车零部件企业面临着前所未有的良好机遇。我国汽车零部件市场需求正处于高速发展阶段，但是市场需求持续增长的同时我国汽车零部件产业也处于一份较为尴尬的境地：从企业规模、产品技术水平、知识产权、生产工艺流程、产品质量及售后保障等方面，均暴露出诸多问题，使整个行业的发展极不平衡。为了解全国的零部件企业发展情况，需要对零部件行业中的企业进行深入比较，建立起一个统一的评价体系。 一般来说，由于宏观经济因素、行业因素过于复杂，因此对于不同的行业，其中的企业评价也是不尽相同的。应根作者简介：杨帆，就职于中国汽车技术研究中心。 汽车实用技术 120 据零部件企业独有的特征，针对其特殊性建立基本符合其要求的评价指标，才能得到更准确的零部件企业评价模型。零部件企业的特点为： 第一，零部件企业的规模及其地理位置对于企业的经营起着至关重要的作用，产量销量都受到其本身基本情况的制约。 第二，生产过程具有高度的连续性。只有保证企业的营运能力、盈利能力、偿债能力、发展能力，才能保证零部件企业生产的连续。 第三，零部件企业作为汽车产业的基础，其产品情况将直接影响汽车行业的发展，并且其生产的产品基本上都有固定的上下游配套企业。 第四，零部件企业基本上都通过机械设备进行大规模的生产作业，需要将先进的科学技术系统的运用在生产过程之中，因此技术研发水平及员工素质对于零部件企业的发展来说是至关重要的。 第五，零部件行业作为近年来国家重点发展的行业，其对国家政策的敏感度十分强烈，社会环境及政策支持对其影响也是较大的。 1 零部件企业评价模型 1.1 评价指标体系的构建 在制定零部件企业评价体系时，应通过自上而下的思路来考虑。根据上述零部件企业性质特点和已有的其他类别企业的评价体系选出能全面反映零部件企业的准则集（即一级指标），然后再对各个一级指标进行具体分析，结合零部件企业的实际情况，筛选出能够反映该一级指标的下属指标集，包括二级指标和三级指标。最终形成零部件企业的综合评价指标体系。 评价体系选取的指标包括客观数据型指标和主观经验型指标。客观数据型指标主要通过相应的客观数据参数来对零部件企业进行评价，主观经验型指标主要以专家经验分析为基础，结合实际情况对零部件企业进行评价，两者互相补充、互相完善。 对于客观数据型指标而言，其数据间也许存在相关性，为使评价指标更加科学，应采取以下方法对指标进行再筛选。 考虑这样一种情形，如果被评价的n个零部件企业的一项指标数据值相差不多，那么即使这个评价指标在整个评价体系中处于重要地位，其对于每个企业最后评价结果的贡献却是相同的，证明这个指标在整个评价体系中是可以排除的，并且排除后有利于减少这一指标与其他指标的相关性，提高整体评价体系的独立性与连贯性。 计算各项指标数据xj的均方差，即为： （1） 其中，n代表评价企业的个数，xij代表第i家企业的第j项指标数据，代表n家企业的第j项指标数据平均值。此时，若存在且Sq≈0的情况，则证明此评价指标在各企业中的数值相似，不具备评价意义，故排除与Sq相对应的评价指标。 或计算企业之间相同指标数值间的最大离差，即为： （2） 其中，xij和xkj分别代表不同企业第j项的指标数值。此时，若存在且ap≈0的情况，则同样证明此评价指标在各企业中的数值相似，不具备评价意义，故排除与ap相对应的评价指标。 在排除不必要的评价指标后，还可以根据自下而上的思路对整体评价体系进行检验。首先观察零部件企业的实际情况，检验下属指标集（包括二级指标和三级指标）的合理性；然后对指标集进行分类，划分为不同的属性，检验准则集的科学性，从而完成对整体评级体系可行性的检验。 根据上述指标选择方法，并结合客观筛选标准，可以得出以下零部件企业评价的准则集，即X={基本情况，财务状况，产品分析，创新潜力}，具体分析如下。 1.1.1 零部件企业基本情况（Basic situation） 企业基本情况是指企业必备的各种要素的质量以及将各种要素有机结合起来的综合能力，是零部件企业评价的基础。主要包括企业规模、行业中的影响力、员工素质及地理位置几方面。 1.1.2 零部件企业的财务状况（Financial situation） 通过财务分析可以了解零部件企业的生产经营情况。主要分析零部件企业的盈利能力、偿债能力以及资本营运能力。 1.1.3 零部件产品分析（Product analysis） 产品是零部件企业各方面能力的最终体现方式。对零部件产品进行分析能够揭示企业在行业市场中所处的地位，也能表明企业的市场前景。通过对产品的销售、产品的质量和产品市场等方面的分析可以了解企业现在的竞争力及未来的发展前景。主要包括产品质量、产品类别、产品生命周期、新产品情况以及配套企业等方面。 1.1.4 零部件企业创新发展潜力（Innovation potential） 创新能力对于企业未来的发展至关重要，它影响着企业能否跟随时代科技发展不断革新的能力。企业能否将科学理论转化成为用户可用的产品，并且批量化生产、制造和提供给客户，并被客户认可是衡量企业创新发展能力的重要方面。主要包括研发投入、专利数量以及是否顺应国家战略等方面。 根据上述四个评价方面，分别建立起二级指标和三级指标，如表1所示。 杨帆 等：汽车零部件企业评价模型 121 表1 零部件企业评价指标

其中，主观指标包括地理位置、产品质量、配套企业、产品类别、产品生命周期、国家政策顺应情况、技术中心级别和获国家奖项情况。这些主观指标需要按照各自的分类进行评分，具体的打分标度由专家制定，打分标度均为十分满分制。 1.2 层次分析法确定权重 本文在确定权重时使用层次分析法。因为提出的评价指标包括主观指标和客观指标，而层次分析法很好的将主观分析与客观分析系统的结合起来。它的两两比较标度值的方法，能够把依靠主观经验来判断的定性问题定量化，既归纳了定性分析的结果，又兼顾定量分析的优势，既有主观的逻辑判断和分析，又经过了客观上的计算和有效推理，从而使量化决策过程既有科学性又不乏条理性。运用层次分析法确定权重时，一般分为以下四个步骤： 1.2.1 建立递阶层次结构 首先要把所研究的题目条理化、层次化，构建出一个有梯次的结构模型，将决策目标、影响因素（决策准则）和决

策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层。递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般不受层次数限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。 1.2.2 构造判断矩阵并赋值 最常用的方法是咨询专家，对各指标之间进行两两对比，然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造出评价指标的判断矩阵。 1.2.3 层次单排序与一致性检验 利用数学方法将专家填写后的判断矩阵进行层次排序。层次单排序是将每一个因素对于其准则的重要性进行排序，实际就是计算权向量。计算权向量有特征根法、和法等。 在层次单排序中，要对判断矩阵进行一致性检验。判断矩阵唯有通过检验，才能说明其逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析，否则没有意义。 1）计算一致性指标CI（consistency index）