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水利建設市場主體信息灰度評價模型研究

2019-02-15 08:21:20蔡時雨林錫雄
水利經濟 2019年1期
關鍵詞:評價信息企業

蔡時雨,林錫雄,費 凱,豐 慧,李 明

(1.河海大學商學院,江蘇 南京 211100;2.河海大學項目管理研究所,江蘇 南京 211100;3.廣東省水利廳,廣東 廣州 510635;4.江蘇省“世界水谷”與水生態文明協同創新中心,江蘇 南京 211100)

水利建設市場主體信息灰度直接決定了政府對于水利建設市場的主體監管成本和監管效果。《國務院關于印發社會信用體系建設規劃綱要(2014—2020年)的通知》(2014年)指出,社會信用體系是社會主義市場經濟體制和社會治理體制的重要組成部分,應推進水利建設領域項目信息公開和誠信體系建設,全面設立項目信息和信用信息公開共享專欄,集中公開水利建設項目信息和信用信息,以實現水利建設項目信息和信用信息公開共享的“一站式”綜合檢索服務。而信息透明度是政府對水利建設市場主體信息進行有效監管的重要基礎。目前,越來越多的公眾開始關注水利建設市場主體責任問題,政府也在逐步增大對水利建設市場主體信息監管力度,但是企業責任問題仍然頻繁曝光,影響了水利建設市場主體信用評價和企業的自身口碑。我國企業普遍發生責任問題有兩個主要原因:①水利建設市場主體信息不完全公開,影響了政府監管力度和有效判斷力;②政府未能有效利用各方面資源進行高效率監管,監管力度的不足導致市場主體過多暗箱操作。由于水利建設存在較為突出的信息不對稱現象,水利建設市場主體社會責任的履行和政府的監管之間存在著一個策略博弈的過程,博弈的雙方會根據利益最大化來做出選擇。政府監管效果和監管成本均取決于水利建設市場主體信息不對稱程度,而水利建設市場主體信息不對稱程度取決于信息灰度,即水利建設市場主體信息越透明(灰度越高),水利建設市場主體信息不對稱程度越低;反之水利建設市場主體信息越不透明(灰度越低),水利建設市場主體信息不對稱程度越高。可見,政府監管效果和監管成本取決于水利建設市場主體信息的灰度。從政府監管效果角度分析,水利建設市場主體信息透明度越高,政府監管效果越好;反之,政府監管效果越差。但是從政府監管成本角度分析,水利建設市場主體信息灰度有一個最優灰度,即水利建設市場主體信息透明度越低,政府監管成本并非越低,信息透明度越高,政府監管成本并非越高。為此,需要對水利建設市場主體信息透明度(灰度)進行評估,從而為評估政府監管效果、確定最優灰度等提供依據。

由于現有信息灰度評價資料較少,而信息灰度評價可類比于信用評價。現代的信用評價起源于美國。1841年,路易斯·塔潘于紐約設立了第一家商業信用評估機構,1857年,約翰·布拉斯特瑞特出版了第一本有關信用評級的書籍,1966年,Beaver首次運用單變量判別分析法研究公司財務危機問題,建立了財務危機預測模型,1941年,Durand首次將多元判別分析應用于信用評價領域[1]。Altman等[2]在1968年提出了經典的Z-score模型,用于預測貸款公司的破產可能性。Lundy[3]運用聚類分析法對消費貸款申請者的典型信用申請及年齡、職業、婚否、居住條件等信息進行處理,分成6類并對每類進行回歸評分。遲國泰等[4]根據專家意見進行聚類分析,用來對商業銀行進行信貸風險評估。1977年,Martin建立了Logistic回歸模型(LR模型),并采用一系列財務比率變量來預測公司破產及違約概率[1]。Olson等[5-6]將LR模型分別應用于信用評價和風險貸款。West[7]進行實證研究發現,在信用風險評價的傳統統計法中,LR模型的準確性最高。同時,West在研究商業銀行信用評價時,建立了MLP網絡結構,并利用專家綜合系統對德國和澳大利亞兩個國家銀行貸款企業的財務數據進行兩類模式分類。1984年,Laurentius等將基于統計原理的非參數分類樹法引入信貸風險管理[1]。Jensen[8]利用BP算法網絡對貸款企業進行分類,準確率達76%~80%。縱觀國內,李艷[9]根據《新巴賽爾資本協議》內部評級法的思想以及國際上商業銀行信用評級的實踐經驗,針對我國商業銀行客戶信用評級存在的問題和不足,建立了評價指標體系。史寶平[10]對商業銀行信用管理績效評價問題進行研究,構建了商業銀行信用管理績效綜合評價指標體系。蔣志華等[11]針對上市公司的信用狀況,提出從公司的品格、能力、資本三方面同時考察上市公司信用水平,建立涵蓋上市公司重大事項披露信息在內的、定量與定性指標相結合的信用評價指標體系。孫正英[12]對工業企業資信評估指標體系進行了研究。周佰成等[13]從企業基礎素質、外部環境支持和未來發展潛力三方面綜合建立了工商企業信用評估指標體系。任永平等[14]從信用擔保基金的角度,對中小企業的信用評價體系進行了探討,提出中小企業信用評價的特點之一是應更加注重企業的未來、發展、創新、成長4個方面。

現有有關信息灰度評價的研究成果多集中在金融、商業銀行等領域,評價內容側重于財務指標、理論模型,且這些評價指標和計分模型的設計普遍偏深奧,需要以大量數據信息為前提,還必須配備一定數量的高端專業人員,較少涉及水利建設市場主體信息灰度的評價。信息灰度是在信息透明度基礎上衍化而來,信息透明度的研究多集中在信息公開和政府工作評價等方面。現將政府的工作評價轉換為水利建設市場主題的灰度評價,從政府的角度對企業進行監管。本文立足于水利建設行業,通過定量與定性分析相結合的方式,構建行業特點突出、操作性強的評價指標和相關模型,實現對水利建設市場主體信息透明度的排序,為政府監管部門決策提供依據。

1 水利建設市場主體信息灰度內涵與指標歸類

1.1 水利建設市場主體信息灰度內涵

水利建設市場主體信息灰度是指水利建設市場主體信息的透明度,即政府已知市場主體信息量占企業處于信息完全透明情況下應該披露的所有信息量之比。水利建設市場主體信息全部公開即為完全透明狀態,灰度為1,即處于白箱;水利建設市場主體信息完全保密即為完全不透明狀態,灰度為0,即處于黑箱。通常情況下,水利建設市場主體信息公開程度為不完全透明狀態,即灰度屬于[0,1]。

“灰度”一詞原是黑白攝影的術語,現大多數應用于計算機領域。灰度是使用黑色調表示物體,即用黑色為基準色,用不同飽和度的黑色來顯示圖像。每個灰度對象都具有從0%(黑色)到100%(白色)的亮度值。使用黑白或灰度掃描儀生成的圖像通常以灰度顯示。在灰色系統理論中,用黑箱表示對事物的認識一無所知,用白箱表示對事物100%的掌握[15]。

1.2 水利建設市場主體信息分析

水利建設市場主體信息對確保水利建設市場有序運行起著至關重要的作用。政府監管部門主要依據水利建設市場主體信息實現對企業的有效監管。水利建設市場主體信息灰度介于[0,1]之間,不存在企業信息完全公開和信息完全封閉這兩種極端情況。政府監管部門可以將企業信息披露程度與灰度加以聯系,并根據水利建設市場主體信息的數量和質量來計算市場主體信息灰度,判斷監管力度和監管效果,為政府決策提供理論依據。

為了實現政府監管部門和市場主體雙方共同把握信息數量和信息質量,需要分析水利建設市場主體信息,實現兩個目的:①市場主體可以選擇性地公開企業相關信息;②政府監管部門根據企業公開的信息,可以判斷是否已提供政府監管所需的信息。在雙方共同努力下,將企業信息灰度值進行評估并選取合理區域,以達到政府監管的最優效果。

1.2.1 水利建設市場主體信息范圍認定分析

水利建設市場主體信息包含的種類很多,范圍較廣。與政府監管相關的信息范圍包括企業信用信息公開和項目信息公開,其中,企業信用信息公開包含企業人員資質、以往信用評價、基本情況與介紹等公開;項目信息公開包括項目名稱、建設地點、施工進度情況等公開。

政府應對水利建設市場主體信息進行范圍認定,只允許在此范圍內發布有效信息,避免大量重復無效信息的發布。信息范圍認定分析①可以在源頭上控制企業信息灰度,給企業制定框架,讓企業可以遵循市場制度,達到自覺履行社會責任的高度;②可以根據信息范圍預測企業信息,提前謀劃監管策略,達到事前控制的效果。

1.2.2 水利建設市場主體信息數量與質量分析

為了提升自身價值和達到利益最大化,企業所提供的信息并不是完全真實有效的,且數量有限。在某個企業提供了大量信息時,政府需仔細分析這些信息的真實性和時效性,即對水利建設市場主體信息的數量與質量進行分析。

信息的數量分析主要考慮信息量是否在政府限定的范圍內,剔除多余信息,在眾多的信息中對某項信息出現的頻率進行排序。而信息的質量分析應從兩個方面考慮:①企業自身提供的信息質量,即最原始的信息質量;②政府最大化利用信息所反映的信息質量。假設企業提供了一項關于項目的機密信息,此信息在原始狀態上為有效信息,若政府分析信息失誤或是忽略了此條重要信息,則此條信息變為無效信息,企業信息灰度評價將出現誤差。因此,信息應著重進行質量分析,多次分析后再篩選。

1.3 水利建設市場主體信息灰度評價指標歸類

1.3.1 信息灰度評價指標歸類原則

根據《水利建設市場主體信用評價管理暫行辦法》(2015年)的有關規定,梳理出水利建設市場主體信息灰度評價指標體系。水利建設市場主體信息灰度評價指標原有31個[16],為了更加快速有效地計算企業灰度值,對信息灰度評價指標進行歸類,原則如下。

a. 信息灰度評價指標歸類的一致性和可比性。信息灰度評價指標歸類的一致性是指對同一類型的水利施工企業應采用相同的評價標準;信息灰度評價指標歸類的可比性則是指對不同受評企業的評價結果可以互相比較。信息灰度評價指標歸類的一致性和可比性保證了水利建設市場主體信息評價的公正性和客觀性。因此信息灰度評價指標的制訂應建立在專家對不同類型水利建設企業進行深入分析的基礎上。

b. 信息灰度評價指標歸類的科學性和可操作性。信息灰度評價指標歸類的科學性是指信息灰度評價指標應該由專家小組討論科學制定;信息灰度評價指標歸類的可操作性是指該指標可以較完善地應用到實際案例計算中。信息的采集獲取方式應讓工作人員和受評企業易于理解與執行,且有利于市場主體進行提高自身信息灰度的行為。

c. 信息灰度評價指標歸類的全面性和針對性。信息灰度評價指標歸類的全面性是指政府想獲取的信息量應全面展開列出;信息灰度指標歸類的針對性是指政府區分水利建設市場主體與其他市場主體的有效性,以便有針對性地開展工作。如果評價指標過少或指標分散無針對性,則無法全面反應市場主體的信息,無法為政府監管提供可靠的依據。

1.3.2 信息灰度評價指標歸類結果

信息灰度評價指標體系是評價機構和人員開展信息灰度評價工作的主要依據,也是衡量信息灰度評價結果的重要標尺。水利建設市場主體由多類企業組成,數量眾多,涉及面廣,應建立合理、科學、實用的評價指標體系。同時,不同水利建設市場主體的信用評價指標存在較大差異,本文只討論水利施工企業的信息灰度評價指標歸類結果。

水利建設市場主體為了得到最低成本與最大利益,通常選擇隱蔽部分經營信息。以某施工企業為例,列出經歸類后該施工企業完全公開情況下的所有信息量,見表1,表中的信息灰度評價指標根據《水利建設市場主體信用評價管理暫行辦法》(2015年)整理、歸類。

表1 施工企業完全公開情況下的所有信息量

2 水利建設市場主體信息灰度評價模型的構建

2.1 理想情況下模型的構建

假設政府監管部門能夠獲取水利建設市場主體已披露的所有信息。

a. 若施工企業處于信息完全透明情況下應披露的所有信息量為1,2,3,…,n條。現在政府監管部門已知施工企業信息量為1,2,3,…,m條,采用退火模擬算法,在n條信息量中遍歷尋求已知的m條信息量,如果有此項,則為1,如果沒有,為0。假設共有p家施工企業參與評估,此時可以建立第i個評價對象的第j個指標的矩陣為

(yij) (i=1,2,…,p;j=1,2,…,n)

(1)

b. 采用層次分析法將所有信息量賦予權重W=(w1,w2,…,wn),其中,w1+w2+…+wn=1且wn≥0,即滿足非負化和歸一化條件。

采用德爾菲法法和層次分析法。聘請行業專家對各項信息的重要程度進行評分,十分重要為5分,重要為4分,一般為3分,不重要為1分,無效信息為0分。鑒于企業已將信息上傳網站公示,網站均審核過信息,可以排除上述信息中有無效信息。由于上述信息分類詳細,專家評分后權重無法一一落實,可從建立信息灰度評價指標體系的三大要素入手,將信息歸類于完整性、真實性和及時性三大方面。

在表1中,第1~26個指標為反映信息完整性的指標,第27~28個指標為反映信息真實性的指標,第29個指標為反映信息及時性的指標。此時可知一級指標由完整性、真實性和及時性構成,其權重分別為21.79%、65.44%和12.59%。

c. 采用單層次灰色綜合評價法[17]對施工企業灰度進行評價。將式(1)矩陣展開為

(2)

此時,可以確定一個最優指標,即信息完全透明情況下的矩陣y0=(y01,y02,y03,…,y0n),其中,y01=y02=y03=…=y0n=1。構造原始矩陣,即最優指標與評價對象矩陣構造矩陣:

(3)

對數值進行均值化處理,即將矩陣Y的每列所有數據除以該列數據的平均值,得到無量綱矩陣:

(4)

以最優指標為參考序列,各評價施工企業的指標為比較序列,計算第i個評價對象與第j個評價指標的灰色關聯系數[18]:

(i=1,2,3,…,p;j=1,2,3,…,n)

(5)

(6)

建立灰色關聯矩陣:

A=WRT

(7)

由此可以得到各評價施工企業的灰色關聯度:

(8)

式(8)中,灰色關聯度越大,說明該施工企業信息透明度越接近于完全透明狀態,據此可以排列出評價對象的優劣順序。

2.2 模型的修正

目前,我國尚未構建一個完整的統一信息平臺,各行政區域、各行業的信息沒有完全實現共享,信息之間存在斷鏈現象,以及較為突出的信息孤島現象,政府監管部門只能在本行政區域、本行業獲得水利建設市場主體信息,而難以獲得其他行政區域、其他行業有關該企業的相關信息。有的行業即使構建了統一信息平臺,但由于管理等方面的原因,水利建設市場主體披露了信息,但是政府監管部門難以獲得水利建設市場主體已披露的所有信息,尤其是水利建設市場主體不良行為方面的信息,從而影響了水利建設市場主體信息灰度的評價,為此,需要對理想情況下水利建設市場主體信息灰度評價模型加以修正。采用修正系數法,對式(7)進行修正,模型為

A=W×ω·RT

(9)

式中ω為修正系數。從實際工作角度來看,水利建設市場主體一般愿意提供良好信用方面的信息,而不愿意提供不良信用方面的信息,因此ω取值在0到1之間。

2.3 灰度等級標準

我國已出臺信用評價等級劃分[19],分別為AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C。為了便于評判不同企業之間的灰度值,類比于信用評價等級劃分標準,采用專家會議法和小組討論等方法,對施工企業的信息進行匯總判斷,最終將信息灰度等級劃分為5等,見表2。

表2 信息灰度等級劃分

絕大多數情況下,企業的信息灰度不可能為0,這是因為企業注冊時總會披露部分信息,如企業的基礎信息等,因此,CCC等級的區間范圍為(0,0.2]。

3 案例分析

結合某省級(A)水行政主管部門的水利建設市場信息公開情況,利用本文構建的水利建設市場主體信息灰度評價模型對各施工企業信息公開情況進行評估。

3.1 背景

近年來,A水行政主管部門大力實施水利政策,水利工程開始進入大規模建設和交付使用的關鍵時期。但是由于市場信息不完備,政府無法根據相關的信息來進行下一步的計劃,降低了工作效率,增大了工作量。A水行政主管部門為了加強水利建設平臺信息公開,開發了“水利水電工程多項目智能管理信息化平臺”,在此平臺上可一覽A水利建設市場主體的信息情況。根據各企業信息公開程度,政府可實現對水利水電工程項目管理的規范化、數字化、智能化、自動化,促進了水行政主管部門依法行政,降低了不良信息事件的發生,提升了政府監管部門的工作效率。

3.2 信息灰度計算

3.2.1 收集企業公開信息

登錄A水利建設市場信用信息平臺,在信息統計欄中共收錄52 905條信息,從業單位1 477家,從業人員35 032人,水利工程業績12 074條,項目數量4 322項,良好行為0條,不良行為0條,以上信息均由企業自主申報。為了評估各家企業的信息灰度情況,需要對企業進行分類,收集該網站上所有已注冊企業的信息。為便于比較和計算,選擇3家信息公示程度相差較大的企業,舉出已知信息量,與建立的信息灰度評價指標體系進行對比,采用水利建設市場主體信息灰度評價模型,計算各企業的信息灰度。

3.2.2 計算各個企業信息灰度

經對施工企業信息公示結果大致瀏覽后,選擇甲、乙、丙、丁和戊5家施工企業。以甲施工企業為例進行信息灰度計算,從網站下載甲施工企業的相關公開信息,將信息與信息灰度評價指標相比較,結果見表3。

表3中打分采用按比例計算方法,如甲企業應透露某類信息10條內容,結果只透露3條,此時甲企業的該項得分為3/10。得知每項內容的披露情況和打分后,可通過理想情況下的水利建設市場主體信息灰度評價模型進行計算。

a. 假設共有P家企業參加評估,則P=5,建立第1個評價對象的第1個指標矩陣:y11(1,1)。

以此類推,建立第1個評價對象的第2,3,4,…,29個指標矩陣:y12(1,1),…,y19(1,1),y110(1,1),…,y129(1,1)。

b. 采用層次分析法對甲企業各項得分賦予權重。聘請行業專家進行打分,一級指標完整性、真實性和及時性權重分別為21.79%,65.44%和12.59%。

c. 采用單層次灰色綜合評價法進行評價。將甲企業指標矩陣展開:(y11,y12,y13,y14,y15,y16,y17,y18,y19,y120,y121,y122,y123,y124,y125,y126,y127,y128,y129)。

此時,確定1個最優指標,即信息完全透明情況下的矩陣

y0=(y01,y02,y03,…,y0n)

其中:

y01=y02=y03=…=y0n=1

構造原始矩陣,即最優指標與評價對象矩陣構造矩陣:

計算甲企業第1個指標的灰色關聯系數

表3 甲施工企業信息披露情況

依次計算29個指標的灰色關聯系數,得到評價矩陣

將每項指標相加累計,計算出甲企業最終信息灰度為0.326。依次計算乙、丙、丁、戊施工企業的灰度,結果如表4所示。

3.3 結果分析

由于A水利建設市場信用信息平臺的信息可供瀏覽,增加了公眾透明度和公眾監督能力,優化了政府監管效果。

表4 各企業信息灰度值

根據表4,信息灰度值大都分布在0.2~0.5之間,信息披露程度最好的為丙企業,信息披露程度最差的為乙企業。但不難發現,5家公司的信息披露程度均低于0.5,披露程度較差。原因在于A水利建設市場信用信息平臺的信息由企業自主上傳,傳遞內容由政府界定,企業只能規避某類信息的上傳而不能多傳遞其他企業想要的自主披露的信息,使得各企業上傳信息相差無幾,最終求得的信息灰度值也相類似。

從甲企業披露的信息可以看出,第12~20項全部為信息缺失,此類信息包含公司董事會、公司結構以及公司的長遠目標等信息。由于政府并未規定此類信息上傳,企業無法自主選擇,嚴重影響了整體信息灰度值。為此,A水行政主管部門應盡快完善此處信息并修正該信息局限性的問題。

4 結 論

a. 水利建設市場主體信息灰度總體水平不高,不利于政府監管。由于5家水利企業為隨機抽取,故可在一定程度上代表水利企業整體。從A水利建設市場主體信息灰度計算結果可以看出,3家施工企業的信息灰度均沒有超過0.5,即信息透明度還不到一半。

b. 結合我國目前的信用環境和水利施工企業的特點,對水利建設市場主體信息評價指標進行了遴選。結合文獻和實證調研成果,依據網站上已公開的相關信息數據,通過專家分析法和層次分析法,對信息灰度評價指標做了進一步的權重選擇,構建了水利建設市場主體信息灰度評價指標體系的理論框架。施工企業從完整性、真實性和及時性的3個一級指標以及與之相關的29個二級指標,構成多層次綜合評價指標體系模型框架。

c. 建立了水利建設市場主體信息灰度評價指標模型。利用單層次綜合評價法和層次分析法等對信息進行處理,并考慮了信息孤島這一重要因素,對理想狀態下的水利建設市場主體信息灰度評價指標模型進行了修正。

考慮到目前企業信息灰度不高,建議政府采取相應的強制性措施,如每周檢驗企業上傳信息更新情況,實地考察企業真實情況,聘請專家估測企業運轉情況等,規定強制完善基本信息和企業自主選擇上傳其他類別的信息,提高水利建設市場主體信息的透明度,以減輕后續政府的監管成本。

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