基于熵的模糊ＴＯＰＳＩＳ方法在創(chuàng)意項(xiàng)目投資決策中的應(yīng)用

［摘 要］ 本文介紹了創(chuàng)意項(xiàng)目投資決策的發(fā)展現(xiàn)狀，闡述了發(fā)展和完善創(chuàng)意項(xiàng)目投資決策的必要性，并針對(duì)以往評(píng)價(jià)方法的不足和項(xiàng)目投資評(píng)價(jià)過程中的模糊不確定性，建立了基于熵的模糊TOPSIS數(shù)學(xué)模型，為降低創(chuàng)意項(xiàng)目實(shí)施的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)決策的長(zhǎng)期效益趨于最優(yōu)提供了有價(jià)值的理論與方法。

［關(guān)鍵詞］ TOPSIS；三角模糊數(shù)；熵；創(chuàng)意項(xiàng)目；投資決策

［中圖分類號(hào)］F830.59；F224.0［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1673-0194（2008）05-0089-03

進(jìn)入知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代后，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的迅速成長(zhǎng)已經(jīng)成為發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)突出趨勢(shì)，不少國(guó)家和地區(qū)政府都已把創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)作為一個(gè)重要的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，不遺余力地通過各種政策措施和手段積極推動(dòng)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以達(dá)到進(jìn)一步提升國(guó)家或城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力的目的。發(fā)展創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)可以帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式從資源、投資驅(qū)動(dòng)向內(nèi)生性的效益、創(chuàng)新型的增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變，是一種發(fā)展觀念和模式的轉(zhuǎn)變，依靠科技、文化、市場(chǎng)等諸多方面的整體創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化的協(xié)同發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)社會(huì)系統(tǒng)的全面自我進(jìn)化。

一、創(chuàng)意項(xiàng)目投資決策

創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的融投資服務(wù)是由政府部門、風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)、金融公司、非金融公司等共同參與創(chuàng)意項(xiàng)目投融資的項(xiàng)目管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、輔助決策等的系統(tǒng)，涵蓋了咨詢、評(píng)估、貸款、擔(dān)保等一系列內(nèi)容，是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。英國(guó)建立了由財(cái)政撥款、地方政府支出、彩票、贊助商、信托基金、歐盟授助支出等組成的多元化的項(xiàng)目投資融資的服務(wù)平臺(tái)，形成了以獎(jiǎng)勵(lì)投資、成立風(fēng)險(xiǎn)基金、提供貸款、財(cái)務(wù)咨詢、項(xiàng)目評(píng)估與決策分析為主要內(nèi)容的完整、系統(tǒng)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)財(cái)務(wù)服務(wù)平臺(tái)，為英國(guó)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。美國(guó)的股票市場(chǎng)成熟、法規(guī)齊備、風(fēng)險(xiǎn)資金充足，更重要的是對(duì)創(chuàng)意項(xiàng)目的方案評(píng)估與投資決策分析的工作程序化、科學(xué)化，對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了積極的作用。在韓國(guó)等地則建立各種科技研發(fā)基金、文化創(chuàng)新基金、創(chuàng)業(yè)投資基金，營(yíng)造一個(gè)成本低、信息靈、效率高的投融資環(huán)境［1］，并在此基礎(chǔ)上建立了嚴(yán)格的項(xiàng)目評(píng)估體系，對(duì)項(xiàng)目立項(xiàng)，執(zhí)行和效果進(jìn)行評(píng)估、分析與總結(jié)。新加坡的創(chuàng)意發(fā)展資金由政府財(cái)政撥款、民間融資、賽馬賭金以及各種形式的補(bǔ)助或補(bǔ)貼構(gòu)成，并設(shè)有完善的項(xiàng)目評(píng)審與方案實(shí)施預(yù)決策程序，既促進(jìn)了項(xiàng)目的孵化與發(fā)展，又降低了風(fēng)險(xiǎn)與成本。

經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展，中國(guó)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)取得很大的成就，但仍然存在著創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的國(guó)家總體規(guī)劃與政策導(dǎo)向、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)部與外部的環(huán)境、創(chuàng)意項(xiàng)目作為風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的輔導(dǎo)、推動(dòng)與投融資機(jī)制等問題［2］。創(chuàng)意企業(yè)99% 以上是中小企業(yè)，普遍缺乏資金、信息、管理經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)渠道，獨(dú)立生存能力不強(qiáng)［3］，加之創(chuàng)意項(xiàng)目具有較高的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)性，這些特點(diǎn)決定了對(duì)創(chuàng)意項(xiàng)目實(shí)施及投資方案的評(píng)估與決策等方面的研究顯得尤為重要。

二、創(chuàng)意項(xiàng)目投資決策與評(píng)價(jià)模型的研究

TOPSIS方法是由C.L.Hwang和Yoon，K.S.首先提出，是一種逼近理想解的排序方法［4］。由于創(chuàng)意項(xiàng)目具有不確定、動(dòng)態(tài)性、時(shí)效性等特點(diǎn)，這就給具體的分析與決策帶來一定的難度，原先的決策方法主要傾向于主觀判斷、因素分析與案例分析，其決策的結(jié)果往往會(huì)因?yàn)闆Q策人的不同而結(jié)果偏差較大。作者通過模糊優(yōu)選與模糊關(guān)系的有機(jī)結(jié)合，建立了基于熵的模糊TOPSIS法的創(chuàng)意項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策的量化模型，既保留了專家的經(jīng)驗(yàn)分析和判斷，又體現(xiàn)了方案之間的差異與變化，將信息收集、過程分析、方案評(píng)價(jià)的一體化，有助于決策者了解和掌握決策影響因素的構(gòu)成、變化及其相互作用，實(shí)現(xiàn)決策論域中的對(duì)象在模糊環(huán)境中的比較與選擇，提高了決策的合理性與有效性。

其主要的步驟為：

（1）構(gòu)建決策矩陣D。首先，明確決策目標(biāo)。決策目標(biāo)是創(chuàng)意項(xiàng)目決策活動(dòng)所要達(dá)到的成果，是企業(yè)要解決問題的具體指標(biāo)。確定決策目標(biāo)必須在充分調(diào)查、分析企業(yè)內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)需要解決的問題來確定。其次，確定決策所需的指標(biāo)和因素。各因素集的設(shè)定可根據(jù)具體情況而定，應(yīng)盡可能地將風(fēng)險(xiǎn)因素、目標(biāo)要求、備選方案考慮進(jìn)來，數(shù)據(jù)與信息的搜集要盡可能做到客觀、真實(shí)、合理，從而提高決策的可靠性、可信度。第三，擬定備選方案，即擬定可供選擇的各種備選方案。擬定備選方案的過程是發(fā)現(xiàn)、探索的過程，是淘汰、補(bǔ)充、修改和篩選方案的反復(fù)進(jìn)行過程。原則上要求整體詳盡性和相互排斥性相結(jié)合，群策群力、大膽創(chuàng)新、精心設(shè)計(jì)、反復(fù)推敲，并預(yù)計(jì)其風(fēng)險(xiǎn)損益，尋求實(shí)現(xiàn)方案的措施，以便為最后決策創(chuàng)造有利條件。

將矩陣D轉(zhuǎn)化為規(guī)范化決策矩陣R。

（3）建立加權(quán)規(guī)范矩陣V。由于決策者有各自的期望標(biāo)準(zhǔn)，在評(píng)價(jià)過程中較多地引用了專家定性評(píng)價(jià)的指標(biāo)，雖然這些數(shù)據(jù)能夠在某種程度上反映各指標(biāo)的狀況，但由于各指標(biāo)本身的性質(zhì)及復(fù)雜程度不同，從而信息質(zhì)量也會(huì)不盡相同。因此引入熵的方法，依據(jù)信息質(zhì)量對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整。熵是信息論中標(biāo)度不確定性的量，信息量越大，不確定性就越小，熵也越小。反之，信息量越小，不確定性越大，熵也越大。

三、實(shí)例分析

華尚公司根據(jù)對(duì)產(chǎn)品1創(chuàng)意項(xiàng)目的目標(biāo)與要求，建立了由時(shí)間（損失型）、成本（損失型）、收益（效益型）3個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的評(píng)價(jià)指標(biāo)集X=（x1，x2，x3），運(yùn)用三角模糊數(shù)，分別從指標(biāo)的低、中、高對(duì)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總和打分，建立了備選方案集A=（A1，A2，A3），從而構(gòu)成決策矩陣D。

從該矩陣的行來看，采取第一、二方案時(shí)收益效果最優(yōu)，采取第三方案時(shí)成本效果最優(yōu)。而從該矩陣的列來看，考慮時(shí)間、成本因素時(shí)應(yīng)采取第三方案最優(yōu)，考慮收益因素時(shí)應(yīng)采取第二方案最優(yōu)。從該矩陣中貼近度最大達(dá)到了0.987，方案三中成本因素的效果最優(yōu)，但收益在3個(gè)方案中是最低的；第二方案中收益因素的效果最優(yōu)，但時(shí)間和成本因素的效果一般。從綜合的角度來看，第一方案最差，第二和第三方案顯然側(cè)重點(diǎn)不同，這樣給企業(yè)在具體實(shí)施產(chǎn)品的創(chuàng)意項(xiàng)目時(shí)提供了基于偏好的可選方案，以便于企業(yè)根據(jù)其發(fā)展目標(biāo)和實(shí)際情況進(jìn)行選擇與決策。

四、小 結(jié)

本文從創(chuàng)意項(xiàng)目投資決策的目的與要求出發(fā)，將熵與模糊優(yōu)選結(jié)合起來，提出一種基于熵的模糊TOPSIS項(xiàng)目投資決策模型。該模型以模糊運(yùn)算為基礎(chǔ)，通過定性分析與定量分析，實(shí)現(xiàn)決策過程中的對(duì)象在模糊環(huán)境中的比較與選擇，既體現(xiàn)出TOPSIS法在多屬性決策中的作用，又滿足了創(chuàng)意項(xiàng)目評(píng)價(jià)決策過程中不確定、動(dòng)態(tài)性、時(shí)效性的需要，科學(xué)合理，簡(jiǎn)單易行，提高了對(duì)創(chuàng)意項(xiàng)目多目標(biāo)評(píng)判、多因素分析、多方案擇優(yōu)的系統(tǒng)決策效果，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

主要參考文獻(xiàn)

［1］ 陳慶修. 大力發(fā)展創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)［J］. 科學(xué)決策月刊，2006，（10）：29-30.

［2］ 金元浦. 創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的全球勃興［J］. 社會(huì)觀察，2005，（2）：22-24.

［3］ 周德勝，王明照. 創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)應(yīng)成為上海的核心戰(zhàn)略［J］. 決策管理，2006，（11）：11-13.

［4］ Chen C T. Extensions of the TOPSIS for Group Decision-making under Fuzzy Environment［J］. Fuzzy Sets and Systems，2000，114（1）：1-9.

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文?！?/p>