蘇越良，張馨丹

(華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣東廣州 510641)

1 研究背景

企業(yè)創(chuàng)業(yè)失敗的直接原因不盡相同，但究其根本，資金的制約是每個(gè)創(chuàng)業(yè)企業(yè)都會面臨的重要問題，固定資產(chǎn)的不足和流動(dòng)資產(chǎn)的缺乏都會直接導(dǎo)致企業(yè)夭折，因而對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說，獲得銀行的授信或其他投資人的青睞是其度過瓶頸期至關(guān)重要的一步。但由于創(chuàng)業(yè)企業(yè)存在缺少可抵押物、財(cái)務(wù)透明度低、信用風(fēng)險(xiǎn)大等問題，如果利用現(xiàn)有的企業(yè)價(jià)值評估體系對其進(jìn)行評估，將低估創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值，使其很難獲得授信。目前常見的企業(yè)價(jià)值評估體系更關(guān)注企業(yè)的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，用往年的數(shù)據(jù)來衡量企業(yè)的各項(xiàng)能力，從而得到對企業(yè)價(jià)值的綜合評估結(jié)果，而準(zhǔn)確可靠的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)正是新創(chuàng)企業(yè)所缺少的。因此，構(gòu)建一個(gè)適用于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估體系來解決創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資難的問題已迫在眉睫。

目前，對于企業(yè)價(jià)值評估體系的構(gòu)建，已經(jīng)有學(xué)者做了充分的研究。陳智民等[1]為評估企業(yè)價(jià)值提出了相對收益能力的概念，并依此構(gòu)建了包含4大類13小類共46個(gè)指標(biāo)的相對收益能力指標(biāo)體系，最后用灰色評估方法來對企業(yè)價(jià)值進(jìn)行評估。王晶等[2]將企業(yè)盈利能力具體分割為現(xiàn)有、潛在和持續(xù)三部分，并以此為一級指標(biāo)構(gòu)建了一套有別于以往研究的企業(yè)評價(jià)指標(biāo)體系，隨后采用灰色聚類方法進(jìn)行建模，從而得到評估企業(yè)價(jià)值的一個(gè)完整模型。趙秀芳[3]利用價(jià)值鏈原理創(chuàng)新地將企業(yè)整體價(jià)值和企業(yè)的經(jīng)營價(jià)值進(jìn)行重新調(diào)整與融合，最后利用平衡記分卡法構(gòu)建了一套企業(yè)價(jià)值綜合評估體系。可以看出，一般企業(yè)價(jià)值評估的指標(biāo)體系中，企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)尤其是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)起到舉足輕重的作用，而已經(jīng)存在的對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估體系也或多或少地依賴于其并不可靠的歷史數(shù)據(jù)。因此構(gòu)建一種不依賴于歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)價(jià)值評估方法，將更適用于缺少可靠定量信息的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，從而為投資者作出決策提供參考，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

由于創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)需要盡量減少對歷史數(shù)據(jù)的依賴，本文在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)盡量壓縮了財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)量，更多地利用定性指標(biāo)，并選擇能夠更好地衡量定性指標(biāo)體系的模糊影響圖方法進(jìn)行建模，得到一種新的適用于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估方法。

2 創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系構(gòu)建

要想獲得一個(gè)可靠的價(jià)值評估模型，一套完備的指標(biāo)體系是必不可少的。同時(shí)，由于創(chuàng)業(yè)企業(yè)自身具有的特性，在建立指標(biāo)體系的過程中需要注意與一般企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系的差別，指標(biāo)的選取一定要遵循以下原則：

（1）科學(xué)性：指標(biāo)體系的構(gòu)建首先應(yīng)當(dāng)遵循科學(xué)合理的原則，這樣創(chuàng)造出的指標(biāo)體系才有實(shí)用意義與價(jià)值。構(gòu)建過程中應(yīng)該盡量多地使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等科學(xué)方法對指標(biāo)進(jìn)行篩選，從而減少個(gè)人主觀因素的影響，使價(jià)值評估結(jié)果更貼近創(chuàng)業(yè)企業(yè)的實(shí)際價(jià)值，對投資者來說更有指導(dǎo)意義。

（2）全面性：在選取指標(biāo)時(shí)應(yīng)當(dāng)注意指標(biāo)是否全面地覆蓋了所有可以反映企業(yè)自身價(jià)值的因素，全面的指標(biāo)體系才能在各個(gè)維度上實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的評估，使評估結(jié)果更加客觀真實(shí)。在保證全面性的同時(shí)，也要盡量避免實(shí)質(zhì)上相似的指標(biāo)的重復(fù)，減少各指標(biāo)之間的相關(guān)性，如有關(guān)聯(lián)性很高的指標(biāo)存在，則選取其中一個(gè)性能最佳的指標(biāo)即可。這樣可以避免指標(biāo)體系過于繁瑣，簡化了實(shí)際評價(jià)過程中的操作和計(jì)算，同時(shí)又可以保證指標(biāo)體系中各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的準(zhǔn)確性。

（3）可操作性：指標(biāo)體系中的指標(biāo)首先應(yīng)該具有可比性，在可比性的基礎(chǔ)上應(yīng)該具有容易評分的性質(zhì)。具有可操作性的指標(biāo)可以降低評價(jià)過程的難度，提高評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度。

（4）更側(cè)重于定性指標(biāo)：定量指標(biāo)固然具有更強(qiáng)的客觀性與可比性，但由于創(chuàng)業(yè)企業(yè)缺少可靠的歷史數(shù)據(jù)，許多定量指標(biāo)并不能真實(shí)反映創(chuàng)業(yè)企業(yè)的情況，如果大量使用將造成評估結(jié)果的偏差，因此本文側(cè)重于對定性指標(biāo)的利用，并選擇了適用于定性指標(biāo)的模糊影響圖算法進(jìn)行建模。

2.1 一級指標(biāo)的選取

2.1.1 一級指標(biāo)的整理

為了構(gòu)建適用于創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估的指標(biāo)體系，本文采用綜合法進(jìn)行一級指標(biāo)的選取，即首先將目前已有文獻(xiàn)中的指標(biāo)盡量收集全面，之后再在現(xiàn)有指標(biāo)整理結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的歸納和篩選。因此本文查閱大量核心期刊中與企業(yè)價(jià)值評估相關(guān)的文獻(xiàn)，把已有的指標(biāo)體系按照一般企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系和創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系兩類進(jìn)行整理和歸納，得到整理結(jié)果見表1。

表1 企業(yè)價(jià)值評估的一級指標(biāo)相關(guān)研究整理

2.1.2 一級指標(biāo)的選取

結(jié)合我國創(chuàng)業(yè)企業(yè)的實(shí)際情況，對于本文所構(gòu)建的創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系中一級指標(biāo)的整理和篩選，本文基于以下幾個(gè)方面進(jìn)行綜合考量。

（1）基于已有文獻(xiàn)的分析。本文按照一般企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)兩種類別分別整理了現(xiàn)有的企業(yè)價(jià)值評估體系指標(biāo)，這兩者之間的關(guān)系是前者是后者產(chǎn)生的基礎(chǔ)，可以說創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估體系是基于一般企業(yè)價(jià)值評估體系而衍生發(fā)展出來的。因此本文也以一般企業(yè)價(jià)值評估體系的指標(biāo)為基礎(chǔ)參考，來構(gòu)建創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估體系。同時(shí)，目前已有的創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估體系更加貼近創(chuàng)業(yè)企業(yè)，具有很高的參考價(jià)值，但由于其建模方法等等的限制，依舊無法脫離企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，因此不完全適用于本文的模糊影響圖法。本文基于對兩部分文獻(xiàn)的梳理和歸納，選擇以一般企業(yè)價(jià)值評估體系為基礎(chǔ)，結(jié)合創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估體系做出更適合創(chuàng)業(yè)企業(yè)特性的調(diào)整，以求設(shè)計(jì)出適合模糊影響圖法的創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估體系。

（2）基于創(chuàng)業(yè)企業(yè)特性。在已有的企業(yè)價(jià)值評估體系的基礎(chǔ)上，本文針對創(chuàng)業(yè)企業(yè)“大部分價(jià)值存在于未來而非現(xiàn)在”的特點(diǎn)，把評估重心從企業(yè)現(xiàn)有盈利能力轉(zhuǎn)移到企業(yè)潛在盈利能力及持續(xù)盈利能力上，對已有的企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)進(jìn)行篩選并重新整合，以期獲得最適用于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估指標(biāo)體系。

由此，最終選擇了外部因素、企業(yè)基礎(chǔ)、發(fā)展?jié)摿?、?jīng)濟(jì)效益四個(gè)維度的一級評價(jià)指標(biāo)。

2.2 二、三級指標(biāo)的選取

一級指標(biāo)確定后，本文從這四個(gè)維度出發(fā)，對已有文獻(xiàn)中指標(biāo)體系的二級指標(biāo)進(jìn)行了分類整理，得到整理結(jié)果如表2。

表2 企業(yè)價(jià)值評估的二級指標(biāo)相關(guān)研究整理

根據(jù)整理情況，依據(jù)指標(biāo)選取的原則，選擇在已有文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻率較高，更具有代表性的指標(biāo)來構(gòu)成指標(biāo)體系。但由表2的整理結(jié)果可看出，以上大部分二級指標(biāo)還只是停留在對各個(gè)一級指標(biāo)內(nèi)涵的擴(kuò)展與延伸，概括性較強(qiáng)，依舊無法達(dá)到將指標(biāo)具體化數(shù)據(jù)化并在各個(gè)企業(yè)之間進(jìn)行橫向比較的目的，因此需要再針對每項(xiàng)二級指標(biāo)選取可以對這一方面進(jìn)行評價(jià)的三級指標(biāo)，篩選時(shí)需要注意遵守指標(biāo)選取的原則，盡量減少需要依據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算的指標(biāo)，從而減少對歷史數(shù)據(jù)的依賴，使指標(biāo)體系更貼合創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估的需求。

經(jīng)過對已有指標(biāo)體系的梳理和整合，本文的價(jià)值評估指標(biāo)體系初步確定，選取結(jié)果如表3所示。

表3 初步指標(biāo)體系

2.3 評價(jià)指標(biāo)的完善和確定

從表3中可以看出，三級指標(biāo)數(shù)量繁多，且部分指標(biāo)之間存在明顯的關(guān)聯(lián)性，這不僅會加大每次價(jià)值評估過程的工作量，還會加大評估結(jié)果的誤差。為了提高價(jià)值評估結(jié)果的準(zhǔn)確性并，本文接下來將對初步篩選出的三級指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，留下能夠反映原來變量80%以上信息量的前幾個(gè)指標(biāo)，將其他指標(biāo)刪去。

下面以創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)這一二級指標(biāo)下的五個(gè)三級指標(biāo)為例，說明主成分分析法的過程。首先請8位專家對行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人聲望、教育背景、溝通能力、商業(yè)洞察力這五項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分，得到結(jié)果如表4所示。

表4 主成分分析矩陣 單位：分

本文用到的統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件為SPSS，首先運(yùn)用SPSS對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，之后再對這五項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析的計(jì)算，得到結(jié)果如表5所示?？梢钥闯觯叭齻€(gè)變量累加起來的信息量占所有信息量的84.043%，超過了前文確定的80%的標(biāo)準(zhǔn)，可以反映絕大多數(shù)信息，因此選擇前三個(gè)主分量：行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人聲望和教育背景作為創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)二級指標(biāo)下的三級指標(biāo)。按照上述處理方法，對每一個(gè)二級指標(biāo)下的三級指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得到一個(gè)更為簡練且保存了大部分原有信息的指標(biāo)體系如表6所示。

表5 說明的變異數(shù)總計(jì)

表6 最終確定的創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系

3 創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估模型的構(gòu)建

影響圖是一種由節(jié)點(diǎn)和有向弧組成的無環(huán)路有向圖，其中節(jié)點(diǎn)表示問題中的各個(gè)變量，節(jié)點(diǎn)間的邊代表變量間的影響關(guān)系。模糊影響圖則是將模糊集理論與影響圖結(jié)合，用模糊集理論描述節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，是影響圖的一種改進(jìn)，目前已經(jīng)在風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，本文利用模糊影響圖處理定性指標(biāo)的優(yōu)越性，結(jié)合前文篩選出的創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估指標(biāo)體系，以節(jié)點(diǎn)代表價(jià)值評估體系中的指標(biāo)，節(jié)點(diǎn)之間的連線代表指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來構(gòu)建創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估模型。下面對模糊影響圖的計(jì)算過程進(jìn)行簡要說明。

3.1 獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的頻率矩陣

圖1中，設(shè)節(jié)點(diǎn)X為獨(dú)立節(jié)點(diǎn)，則其可能狀態(tài)向量為：

圖1 獨(dú)立節(jié)點(diǎn)模糊影響圖示意圖

3.2 非獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的頻率矩陣

同理，從節(jié)點(diǎn)Zm到節(jié)點(diǎn)X的模糊關(guān)系為：

最后，從計(jì)算出的頻率矩陣FX中，選取使本行與其所對應(yīng)頻率的乘積達(dá)到最大的一行作為隨機(jī)結(jié)果的隸屬度，則每一隨機(jī)結(jié)果的概率函數(shù)為：

圖2 非獨(dú)立節(jié)點(diǎn)模糊影響圖示意圖

4 基于模糊影響圖評價(jià)算法的創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值評估模型應(yīng)用

4.1 確定價(jià)值分析影響圖

根據(jù)第二節(jié)篩選出的指標(biāo)體系，首先要繪制出影響企業(yè)價(jià)值的模糊影響圖。以企業(yè)價(jià)值的增加幅度為價(jià)值節(jié)點(diǎn)，四個(gè)一級指標(biāo)為對價(jià)值節(jié)點(diǎn)直接產(chǎn)生影響的決策節(jié)點(diǎn)，再層層遞進(jìn)，將各個(gè)機(jī)會節(jié)點(diǎn)分解至基本風(fēng)險(xiǎn)因子，得到完整的模糊影響圖，如圖3所示。

圖3 企業(yè)價(jià)值的模糊影響圖

4.2 企業(yè)價(jià)值評估過程

利用模糊影響圖方法進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評估的一般步驟如下：

（1）構(gòu)造模糊影響圖的數(shù)值層和函數(shù)層；

（2）計(jì)算所有獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的頻率矩陣；

（3）計(jì)算以獨(dú)立節(jié)點(diǎn)為緊前節(jié)點(diǎn)的非獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的頻率矩陣，再逐層求出所有非獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的頻率矩陣；

（4）運(yùn)用模糊推理原理計(jì)算價(jià)值節(jié)點(diǎn)的頻率矩陣與價(jià)值。

本文采取上述步驟對創(chuàng)業(yè)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行評估。

4.2.1 定義語言變量的模糊集

定義概率論域。

定義頻率模糊集及隸屬度。

定義狀態(tài)模糊集。

4.2.2 確定各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)及節(jié)點(diǎn)間關(guān)系

通過查閱文獻(xiàn)資料，結(jié)合專家意見，得出無前序獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)及頻率評估表，如表7所示。隨后從獨(dú)立節(jié)點(diǎn)開始，確定各節(jié)點(diǎn)間的模糊關(guān)系，最后傳遞到價(jià)值節(jié)點(diǎn)，如表8所示。

表8 節(jié)點(diǎn)間的模糊關(guān)系

表8（續(xù)）

表8（續(xù)）

4.2.3 通過價(jià)值節(jié)點(diǎn)頻率矩陣評估公司價(jià)值

根據(jù)本文第三節(jié)中介紹的模糊理論方法進(jìn)行計(jì)算，得到價(jià)值節(jié)點(diǎn)頻率矩陣如下所示，據(jù)此可以得到價(jià)值節(jié)點(diǎn)狀態(tài)概率如表9所示。根據(jù)表中數(shù)據(jù)可以看出，該公司價(jià)值增加的概率為10%～30%這一事件發(fā)生的累積概率達(dá)到27%，價(jià)值增加的概率為40%～70%這一事件發(fā)生的累積概率達(dá)到42%，價(jià)值增加的概率為80%～100%這一事件發(fā)生的累積概率達(dá)到31%。

表9 價(jià)值節(jié)點(diǎn)狀態(tài)概率

5 結(jié)語

本文針對創(chuàng)業(yè)企業(yè)的特點(diǎn)，構(gòu)建了一個(gè)適用于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值評估指標(biāo)體系，由于創(chuàng)業(yè)企業(yè)具有的歷史數(shù)據(jù)不夠豐富可靠，因此在評價(jià)體系中應(yīng)當(dāng)盡量避免，提高定性指標(biāo)的占比。本文選擇利用更適用于定性指標(biāo)評價(jià)的模糊影響圖方法，對創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值進(jìn)行評估。通過本文所舉的案例可以看出，模糊影響圖方法的關(guān)鍵在于對其數(shù)值層和函數(shù)層的定義，只有準(zhǔn)確定義出各節(jié)點(diǎn)之間的模糊關(guān)系才能得到更精準(zhǔn)的評估結(jié)果。