基于AHP—DEA的大學生創業風險分析及應用

[摘 要] “大眾創業，萬眾創新”大潮在高校愈演愈烈，越來越多的大學生投入創業的浪潮中，但創業過程中往往遇到意識、財務、法律政策、企業管理等諸多方面的風險，這些風險相互依賴，難以量化，通過構建基于網絡分析法的風險分析模型，運用Yaahp軟件計算各風險的權重，并以某大學生創業為例，得到風險因素的總排序，為大學生創業的風險控制提供了參考和借鑒。

[關 鍵 詞] 創業風險評估；風險分析模型；應用

[中圖分類號] G712 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2016）35-0126-02

隨著社會就業壓力的不斷加劇，創業逐漸成為在校大學生和畢業大學生的一種職業選擇。創業過程中，不僅會涉及資金和技術的問題，還面臨著政策改變、市場調整以及組織管理等不確定因素，這些風險都會導致大學生創業失敗，大學生創業者只有善于分析創業過程中可能遇到的風險，才能更好地預防、應對和化解創業風險，提高創業的成功率。關于大學生創業風險目前已經有大量研究，大多停留在定性階段，主要探討了創業風險的分類、風險存在的形式、風險的分析與防范以及應對策略等研究。

綜合以上研究成果，本文采用基于AHP-DEA法對大學生創業過程中的風險因素進行分析，為更好地進行風險控制奠定基礎。

一、AHP-DEA構成的原理與方法

（一）AHP模型

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是美國運籌學Saaty教授在20世紀70年代初期提出的，由于AHP能夠簡單、靈活地對定性問題進行定量分析，它在風險管理領域也得到了廣泛的重視和研究。AHP模型的步驟為：

1.通過專家調研、參考文獻和調查問卷等方式收集信息，掌握大學生創業中風險所涉及的范圍，成功創辦企業的條件、策略和不利條件。

2.建立多層次的遞階結構模型，將大學生創業風險按照風險的種類和創業階段進行劃分，形成一個有層次的體系，整個指標分為目標層、準側層、方案層。

3.構造對比矩陣，比較各層內部與各層之間元素對創業影響的重要性，按照相對重要性從1～9進行賦值。

4.通過Yaahp軟件，計算最大特征值以及對應的特征向量，對創業風險的權重進行排序，以確定遞階最后一層各個風險在總目標中的重要程度。

（二）DEA模型

數據包絡分析（Data Envelope Analyse，簡稱DEA）由著名的運籌學家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes首先提出，可用作處理具有多個輸入和多個輸出的多目標決策問題的方法。在資源配置、效率研究、分析決策方面是一種常用而且重要的研究手段和分析工具。本文以EDA模型為基礎，結合L院校學生創業可能出現的風險，在決策單元輸入輸出的數據求得權重排序，根據排序結果對風險作出預防和采取相應措施，適合于多風險的復雜系統。

假設共有n個決策單元，風險指標為yi（i=1，2，3，...m），第j個決策單元的第i個指標為yij，Y=（y1，y2，...ym）T），Yj=（y1j，y2j，...ymj）T，j=1，2，3...，n則有

■

多目標規劃問題

（VP）V-max（y1，...ym）Ts.t.Y∈T

其中■

極大風險曲面移動排序方法：

第一步 對應用模型（D）進行評價，DEA中決策單元記為S1D，（1>g1>g2>......gk>0）令k=2。

第二步 如k>K，則SkD=S＼■SiD停止，否則，對（S＼■SiD）■gkS1D中的決策單元模型（D）考查它們的相對有效性，記DEA有效決策單元的集合為W。

第三步 記SkD=W＼■，若SkD≠？覫，執行第二步，否則執行第五步。

第四步 若■≠W，令SkD=SkD■（W＼■）執行步驟二，否則執行步驟五。

第五步 （S＼■SiD）=？覫，或k>K，否則令k=k+1，執行第二步，

這樣就得到了S中的決策單元的排序：S1D>S2D>S3D......>SPD。

二、大學生創業風險分析指標體系的構成

（一）評價體系的構建

依據對大學生創業風險的分析，建立層次結構如圖1所示（見下頁）李同學結合自身情況以及找到學校創業指導教師對風險評定打分，分別對各個指標進行評價，通過Yaaph軟件計算相關權重，并判斷一致性，最后得出加權平均值，即得出評價的最后結果。

創辦企業的綜合風險評價T的判斷矩陣一致性比例CR ∶ 0.0836；對總目標的權重Wi ∶ 1.0000；λmax ∶ 5.3746，如表1所示：

表1 風險權重表

■

最終對決策目標“創業風險綜合評價”的判斷矩陣計算結果如表2所示：

表2 風險權重計算表

■

（二）運用風險排序

表3 決策單元的兩種風險指標的數據

■

結合層次分析法已經對大學生創業中的風險權重值進行了排序，在對風險因素的風險指標進一步處理后得到表3。依據上表中的數據可以應用有效前沿面整體移動的方法對各決策單元的風險狀況進行分類和排序。

表4 應用（D）算得的S1，S2的值

■

應用模型（D）可計算得出各個決策單元的風險指標對應的S1，S2的值如表4所示。從表4中的數據可知，決策單元2，4，5的風險指標達到了極大狀態，即它達到了pareto有效狀態，表明相對于其他的單元來說，風險指標1和2不可能繼續擴大，要使其中一個指標增大，除非另一個指標縮小。決策單元風險的排序為1、2、3>4、5，如圖2。

■

圖2 決策單元在極大風險曲線移動中的分布情況

對于大學生創業這個系統來說，涉及多變的外部環境以及較多的人為因素，各種風險產生的原因比較復雜，因此對風險的分析變得困難重重。本文利用上述方式將整個系統中的風險劃分為各個方面，為大學生創業中對風險的把控提供了一種可行的方式，也為大學生創業者提供了一定的借鑒。

參考文獻：

[1]何靜.只有輸出（入）的數據包絡分析及其應用[J].系統工程學報，1995，10（2）：48-55.

[2]馬占新.數據包絡分析模型與方法[M].北京：科學出版社，2010：286-287.

[3]董肇君.系統工程與運籌學[M].2版.北京：國防工業出版社，2007.

[4]盧星辰.大學生創業風險的存在形式與應對策略[J].蚌埠學院學報，2014（3）：165-168.