科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)
——一個(gè)基于AHP 方法的理論初探

（中國(guó)石油天然氣股份有限公司勘探開發(fā)研究院（北京院）計(jì)劃財(cái)務(wù)處北京100083）

一、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1999年，財(cái)政部、原國(guó)家經(jīng)貿(mào)委、人事部、國(guó)家計(jì)委頒布了《國(guó)有資本金效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)規(guī)則》和《國(guó)有資本金效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)操作細(xì)則》（財(cái)統(tǒng)字［1999］2號(hào)）。2006年國(guó)務(wù)院國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督委員會(huì)頒布了《中央企業(yè)綜合績(jī)效評(píng)價(jià)暫行辦法》，該辦法提出建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，全面對(duì)企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量狀況、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況、盈利能力狀況、經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)狀況以及管理績(jī)效等進(jìn)行綜合、全面的評(píng)價(jià)。與此同時(shí)，我國(guó)學(xué)者也對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效展開相關(guān)研究，蔡昌、田依靈（2017）利用時(shí)間序列回歸模型以2008—2013年的上證 A股和深證 A股上市公司為樣本，基于產(chǎn)權(quán)稅收理論，實(shí)證分析了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、稅收負(fù)擔(dān)和企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的相關(guān)性；趙剛、許德惠（2017）借助基于 PLS的結(jié)構(gòu)方程建模技術(shù)，研究企業(yè)資源對(duì)供應(yīng)商整合及財(cái)務(wù)績(jī)效的影響；盧宏亮等（2016）將B2B品牌形象和 B2B-OEM關(guān)系價(jià)值放在一個(gè)框架中，探討了二者對(duì)B2B財(cái)務(wù)績(jī)效的影響以及B2B品牌形象對(duì)OEM關(guān)系價(jià)值感知的影響。

國(guó)外方面，企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系主要有兩種，分別是沃爾評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和EVA評(píng)價(jià)體系。此外，美國(guó)學(xué)者Altman通過建立的Z-SCORE模型，分析企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效。之后的學(xué)者繼續(xù)優(yōu)化此模型，產(chǎn)生了基于此模型的諸多變種，在企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方面發(fā)揮了重要作用。Bell利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效，此模型具備預(yù)警機(jī)制，對(duì)預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)揮了重要的作用。

本文嘗試用AHP（層次分析法）方法，構(gòu)造科研課題財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以綜合、全面地反映科研項(xiàng)目的財(cái)務(wù)完成情況。

二、本文研究方法

層次分析法（AHP）是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家匹茲堡大學(xué)教授A.L.Saaty于20世紀(jì)70年代針對(duì)解決大型的復(fù)雜問題而提出的一種能綜合進(jìn)行定性與定量分析的方法。AHP法將所研究的問題結(jié)構(gòu)化、層次化，實(shí)現(xiàn)了定性研究和定量研究的結(jié)合，最終通過一致性（CR）檢驗(yàn)在一定程度上解決了指標(biāo)賦權(quán)的主觀性，從而提高了主觀決策過程的科學(xué)性，是分析多目標(biāo)、多因素、多準(zhǔn)則復(fù)雜大系統(tǒng)的有力工具。

筆者將科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算總結(jié)為呈樹狀結(jié)構(gòu)的預(yù)算體系?！翱蒲许?xiàng)目總預(yù)算”下設(shè)一級(jí)明細(xì)預(yù)算，一級(jí)明細(xì)預(yù)算下設(shè)二級(jí)明細(xì)預(yù)算，以此類推建立起樹狀結(jié)構(gòu)的科研項(xiàng)目預(yù)算體系。構(gòu)造判斷矩陣和相對(duì)權(quán)重計(jì)算是由定性過渡到定量的核心，也是由主觀判斷到定性分析的關(guān)鍵所在。根據(jù)科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算的樹狀結(jié)構(gòu)體系編制科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)矩陣（見表1）。

表1 科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)矩陣表

科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)矩陣依據(jù)科研項(xiàng)目預(yù)算的級(jí)別分為四個(gè)層次，分別為：目標(biāo)層、標(biāo)準(zhǔn)層、指標(biāo)層和明細(xì)層。其中“科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)”為判斷矩陣中的目標(biāo)層，因其構(gòu)建的模型就是用于評(píng)價(jià)科研項(xiàng)目的財(cái)務(wù)績(jī)效；標(biāo)準(zhǔn)層為科研項(xiàng)目的各一級(jí)預(yù)算；指標(biāo)層為各一級(jí)預(yù)算下的二級(jí)預(yù)算；相應(yīng)的明細(xì)層即為各二級(jí)預(yù)算下相應(yīng)的明細(xì)項(xiàng)目。

三、判斷矩陣權(quán)數(shù)確定方法

權(quán)數(shù)的確定是判斷矩陣構(gòu)造的核心。學(xué)術(shù)界對(duì)模型中權(quán)數(shù)的確定方法不一，主要有專家打分法、會(huì)議討論法等。鑒于科研項(xiàng)目預(yù)算的可獲得性，本文采用預(yù)算百分比法進(jìn)行權(quán)數(shù)的確定。具體操作為：將課題歸類，將屬于同一類的課題歸集到一起，課題歸類的標(biāo)準(zhǔn)依決策者的需要而定；將同一類別課題的總預(yù)算以及各級(jí)明細(xì)預(yù)算分別加總，亦即將判斷矩陣中的各標(biāo)準(zhǔn)層、指標(biāo)層、明細(xì)層的預(yù)算明細(xì)加總；將加總后的各級(jí)預(yù)算明細(xì)與所屬的上一級(jí)預(yù)算合計(jì)做商。例如：將各級(jí)次預(yù)算與所屬上一級(jí)的預(yù)算合計(jì)數(shù)做商；經(jīng)過“做商”的處理后，即能得出同一級(jí)次各預(yù)算明細(xì)與上一級(jí)預(yù)算合計(jì)的比例，即能夠比較同級(jí)預(yù)算之間的相對(duì)重要程度。

四、模型計(jì)算方法概述

根據(jù)Saaty1—9比率標(biāo)度法（見表2），可為同一級(jí)次的各明細(xì)預(yù)算賦值，即構(gòu)成所謂判斷矩陣A=（aij）mn。

表2 Saaty1—9表

（一）建立判斷矩陣。

（二）將矩陣按行相乘即得到M矩陣。

（五）計(jì)算判斷矩陣的最大特征根λmax。

（六）進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。由于人們的認(rèn)知不盡相同，對(duì)各類因素的分析勢(shì)必存在一定程度的偏差，這就需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。首先引入度量判斷矩陣偏離一致性的指標(biāo)，CI=（λmax-n）/（n-1），其次由 RI值表（見表3）查出對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)隨機(jī)一致性指標(biāo)。

表3 RI值對(duì)照表

（七）計(jì)算CR值。CR=CI/RI，只有當(dāng)CR值小于0.1時(shí)，矩陣中各項(xiàng)的權(quán)數(shù)才能被應(yīng)用于模型中。用這種方法可以分別計(jì)算科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)矩陣中每個(gè)層次預(yù)算項(xiàng)目的相對(duì)權(quán)重?？蒲许?xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分情況很大程度上取決于各明細(xì)級(jí)預(yù)算項(xiàng)目相對(duì)權(quán)重。隸屬于同一預(yù)算項(xiàng)目下同一級(jí)次的預(yù)算明細(xì)權(quán)數(shù)可以通過將其在本級(jí)次中的相對(duì)權(quán)重乘以其所屬的上一級(jí)預(yù)算在它的同一級(jí)預(yù)算中的相對(duì)權(quán)重值的方法取得。舉例來說：通過上述權(quán)數(shù)的計(jì)算，我們得到一級(jí)預(yù)算中“06”的相對(duì)權(quán)數(shù)為A，“0605”在所有“06”預(yù)算下的相對(duì)權(quán)數(shù)為 B，“060503”在“0605”中的相對(duì)權(quán)數(shù)為C，則在評(píng)價(jià)科研項(xiàng)目的財(cái)務(wù)績(jī)效時(shí)，應(yīng)該賦予“060503”的權(quán)值為 A×B×C。

（八）計(jì)算具體某一明細(xì)項(xiàng)的得分。我們采用權(quán)數(shù)值與離差值相乘的方法計(jì)算某一明細(xì)預(yù)算項(xiàng)的得分。離差表示為該項(xiàng)支出與預(yù)算之差的絕對(duì)值。用該明細(xì)預(yù)算項(xiàng)相對(duì)于總預(yù)算的權(quán)重值乘以該項(xiàng)預(yù)算的離差即為該項(xiàng)預(yù)算明細(xì)的實(shí)際得分。如此分別計(jì)算出本預(yù)算項(xiàng)目下的各明細(xì)預(yù)算項(xiàng)目的得分，然后將各最明細(xì)預(yù)算的得分相加即為該項(xiàng)目的財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分。

五、應(yīng)用舉例

本文以某研究機(jī)構(gòu)承擔(dān)的科研項(xiàng)目為例。該機(jī)構(gòu)中科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系由三個(gè)層次組成，分別為目標(biāo)層、標(biāo)準(zhǔn)層和指標(biāo)層，無明細(xì)層。目標(biāo)層為“財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)”，總括性地反映評(píng)價(jià)項(xiàng)目的得分，得分高即財(cái)務(wù)績(jī)效高。標(biāo)準(zhǔn)層預(yù)算分為條件配套費(fèi)、辦公費(fèi)、會(huì)議費(fèi)、差旅費(fèi)、材料費(fèi)、技術(shù)配套費(fèi)、技術(shù)服務(wù)費(fèi)。在指標(biāo)層預(yù)算上，條件配套費(fèi)包括租賃費(fèi)、維修費(fèi)、運(yùn)輸費(fèi)；技術(shù)配套包括圖書資料費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、設(shè)計(jì)制圖費(fèi)、資料解釋費(fèi)、咨詢?cè)u(píng)審費(fèi)、測(cè)試化驗(yàn)加工費(fèi)。如表4所示。

表4 評(píng)價(jià)體系指標(biāo)表

根據(jù)上述建立的指標(biāo)體系，該項(xiàng)目財(cái)務(wù)效能評(píng)估集可以標(biāo)記為 X={X1，X2，X3，X4……X7}，每個(gè)因素又有具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)，依次建立指標(biāo)集 Xi={Xi1，Xi2，Xi3……}，其中 i=1，2，3，4，5，6。

表5 標(biāo)準(zhǔn)層判斷矩陣

表6 技術(shù)配套費(fèi)判斷矩陣

表7 條件配套判斷矩陣

根據(jù)下級(jí)預(yù)算占上級(jí)預(yù)算的比重確定各指標(biāo)權(quán)數(shù)。最終得到各級(jí)次的判斷矩陣，判斷矩陣見表5—表7。

（一）將矩陣按行相乘，得到新向量M。分向量依次為：M1=0.00003527，M2=0.00625，M3=0.27777，M4=0.41666，M5=9，M6=140。

（三）特征向量。所得的特征向量為w=（0.0004，0.001461，0.003772，0.004175，0.009，0.017873，0.069005）T。

（四）計(jì)算判斷矩陣的最大特征根λmax。

進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。首先引入度量判斷矩陣偏離一致性的指標(biāo)，即 CI=（λmax-n）/（n-1）=0.041987，其次由RI值對(duì)照表查出對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)隨機(jī)一致性指標(biāo)RI=1.32。

（五）根據(jù)CR=CI/RI計(jì)算出CR。CR=0.041987/1.32=0.03＜0.1，因此各指標(biāo)層對(duì)目標(biāo)層的重要性具有較滿意的一致性，故w=（0.0004，0.001461，0.003772，0.004175，0.009，0.017873，0.069005）T可以作為一級(jí)預(yù)算判斷矩陣的權(quán)重。用同樣的方法可以求出：

技術(shù)配套判斷矩陣的特征向量為：

從而我們可以得出匯總的一級(jí)預(yù)算指標(biāo)和二級(jí)預(yù)算指標(biāo)的綜合權(quán)重，詳見表9。

表9 標(biāo)準(zhǔn)層與指標(biāo)層綜合權(quán)重表

根據(jù)此綜合權(quán)重表，我們可以構(gòu)建出該機(jī)構(gòu)科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)效能評(píng)估綜合模型：

實(shí)際應(yīng)用中，在比較同一機(jī)構(gòu)不同項(xiàng)目間財(cái)務(wù)績(jī)效時(shí)，Z值高的科研項(xiàng)目的財(cái)務(wù)績(jī)效比Z值低的科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效高。

六、結(jié)束語

在缺乏科研項(xiàng)目財(cái)務(wù)績(jī)效有效定量綜合研究的情況下，引進(jìn)AHP層次分析方法可以實(shí)現(xiàn)由定性到定量、由局部到綜合的轉(zhuǎn)變，提高評(píng)估的系統(tǒng)性和科學(xué)性。使用AHP方法下的科研課題財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)估模型，可以把包括各個(gè)預(yù)算明細(xì)重要程度等的所有因素綜合地考慮在內(nèi)，它揚(yáng)棄了過去簡(jiǎn)單的依靠預(yù)算完成情況衡量課題財(cái)務(wù)支出情況的局面，而是以立體、完整的分析框架評(píng)價(jià)課題財(cái)務(wù)支出情況，對(duì)相關(guān)管理部門制定決策有用的信息更具指導(dǎo)意義。