均存货所除而得到的比率，衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理状况的综合性指标。

三、基于ahp和模糊理论的综合评价体系构建

由于所处的行业与市场具有较大的差异性，it企业在识别与评价企业生命力的过程中通常很难找到合适的标杆企业，而且由于市场环境、管理水平和企业财力等问题造成企业经营者不可能在内部开展全面的生命力评价和构建工作。因此，it企业应该结合自身发展情况，首先判断自己生命力的强弱，其次借鉴标杆企业的成功经验，然后有针对性地开展提示市场表现的改进工作，从而达到事半功倍的目的。由此可以看出，企业生命力评价的有效建立对于企业的建设和发展有着不可小觑的作用，对于引导并扶持相关企业起着重要决策依据作用。但是从以上分析可以看出，影响企业生命力表现的因素较多且既有定性也有定量指标，定性指标也多为模糊的评价。因此，本文尝试利用模糊理论建立判别模型。根据影响新兴信息企业生命力的主要因素的分析，建议构建一个多层次模糊评价评估模型，利用分层的办法来解决问题（如表1所示）。
但是，在考虑定性指标和定量指标的混合多因素时，会有两方面问题：一方面是权重分配很难确定；另一方面是在满足归一性要求的前提下每一因素的权重必然很小，因素的信息量将会埋没在计算中。
指标权重设定处理的方法较多，一般采用专家意见法、专家调查法和层次分析法。采用ahp（层次分析方法）确定同级指标的权重是一个相当较好的选择。层次分析法（analytichierarchyprocess，ahp）为美国运筹学家t.l.satty等人在20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。它将决策问题的有关元素分解为目标、准则、方案等层次，用一定标度对人的主观判断进行客观量化，并在此基础上进行定性和定量分析的一种决策方法。尽管利用ahp方法会有一定的主观性，但在ahp严格的数学逻辑方法下，可以对确定的权数进行理清和修理，以尽可能提出主观成分，符合客观现实。

因素信息量的处理即模糊合成算法选择较多，最简单的合成算法就是普通矩阵乘法（即加权平均法）。这种方法的模型中每个因素都对综合评价有所贡献，可以避免信息丢失，因此也比较客观的反映了评价对象的全貌。

四、新兴企业生命力评价方法

根据前面的分析，本文采取二级模糊综合评价模型，将目标层u按属性分成四个准则子集{u1，u2，u3，u4}。同时建立评价指标的评语集，用v = {v1，v2，v3，v4}表示，本评估模型建议所定义的评语集v={优，良，中，差}4个档次。将每一个子因素分别做出综合评判。由于效果层指标中有定量也有定性，因此在评价是可以把定量指标分成不同的区间段，定性指标分成不同的水平等级，并给出统一的标准分值，具体如表2所示。
对每一个评价指标ui（i=1，2，3，4）进行单指标评价。由于因素集u到评语集v是一个模糊映射，因此可以根据表2的标准分值进行评价，确定ui中各个因素对应于v中的各种评语的隶属度矩阵，逐个对被评新兴信息企业从最底层指标uij上进行量化，即确定从指标uij来评判被评企业对各等级模糊子集的隶属度（ri｜uij），从而得到模糊关系矩阵ri。通过专家评分以及ahp来确定ui中各指标的权重，这样既考虑了人们主观上对各项指标的重视程度，又考虑了各项指标原始数据之间的相互联系及它们对总体评价的影响。
将得出的ui最终评定作为一个独立元素。用bi作为ui的单指标评价向量，可构成u到v的模糊评价矩阵r。按照ui在u中的重要程度给出权重a = {a1,a2,…,a4}t且■ai = 1。于是得出u的最终评语向量b。即b=a.r。按照最大隶属度原则，据此可以得出每个新兴信息企业生命力的一个总体评价。当然，由于是对多个企业进行整体评价，因此要对多个企业的评价结果进行综合排序并选出最优者。

五、结束语

本文在借鉴已有文献资料的基础上，采用ahp和模糊理论的综合评价方法处理对新兴信息企业生命力评价问题。此方法规避了ahp不适用于多方案综合评价问题的弊端，在对新兴信息企业定性分析的基础上，进行定量化、模型化的综合评价。它不但能全面、有效地反映新兴信息企业的基本特征，而且还能较好地评估出新兴信息企业的总体价值，为有效扶持并引导信息企业成长、促进新经济发展提供建设性的指导意见。当然，本文对it企业生命力评价的研究只是一种探讨，仍然存在诸多不足，例如指标因素挖掘的可靠性论证、it企业生命力如何更准确量化等问题，这些都有待做进一步研究。

[参 考 文 献]
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[2]陈红川.高新技术企业核心竞争力评价体系研究[j].广东社会科学，2007，23(4)：79-85
[3]孟雪梅.信息资源建设[m].哈尔滨：黑龙江人民出版社，2002
[4]姜宏.我国it产业发展现状分析[j].北京劳动保障职业学院学报，2008(2)：48-51

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