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随着小微企业的迅猛发展,如何选择合适且高效的融资方式日益重要.利用基于“功能驱动”原理的G2赋权法,对相应的评价指标进行赋权；然后利用TOPSIS法建立评价模型；最后,通过算例对小微企业现有融资方式进行选择,从而为小微企业选择最优的融资方式提供定量分析依据.
小微企业融资效率 评价选择
G2赋权 TOPSIS法
小微企业是国民经济和社会发展的重要基础,是创业富民的重要渠道,数据表明,我国的小微企业提供50%以上的税收,创造60%以上的国内生产总值,完成70%以上的发明专利,提供了80%以上的城镇就业岗位.它们在活跃市场、增加税收,特别是创造就业、改善民生、保持社会稳定等方面发挥着巨大作用,我国70%的城镇居民和80%以上的农民工都在小微企业就业.可以说,小微企业兴则经济活,小微企业强则民众富.所以小微企业的问题既是一个经济问题,又是一个社会问题.目前,制约小微企业发展的首要困难因素仍然是融资问题,融资难、融资贵现象层出不穷,因此,如何选择合适且高效的融资方式成为小微企业的一项重要决策.
在已有的小微企业融资效率评价研究中,得到广泛认可和运用的是DEA数据包络分析法,DEA的分析方法不需要假设具体的函数形式,模型中的权重也是由数学规划产生,没有人为主观的成分,能满足立足点平等的原则,因此在中小微企业融资效率评价中得到广泛应用.但是,DEA要求以同类可比作为研究的基础和前提,并且对异常值相当敏感,甚至DEA往往难以给出具体的政策建议,所以本文采用日益受到关注的TOPSIS法,TOPSIS法是一种有限方案多目标决策的综合评价方法,在对原始数据进行同趋势和归一化的处理后,它消除了不同指标量纲的影响,并能充分利用原始数据的信息.所以,TOPSIS法能充分反映各方案之间的差距,客观真实的反映实际情况,具有真实、直观、可靠的优点.而且,该方法对样本资料无特殊要求,具有普遍适用性.
需要强调的是,很多学者往往只重视评价方法的选择,而忽视了评价指标的赋权问题.众多文献直接选择了层次分析法进行赋权,甚至在没有任何说明的情况下,直接给出了权重.这种轻视权重的研究,直接影响了小微企业融资效率评价结果的科学性和可信度.
基于“功能驱动”原理的G2赋权法简述
G2赋权法是一种更面向实际应用的区间映射赋权法,由东北大学郭亚军教授首创.和其他主观赋权法相比,G2赋权法具有方法灵活、便于推广、能充分反映专家风险意识等特点,从而改变了专家进行主观赋值时往往由于信息不足而不能给出确定数值的不足.
G2赋权法的相关定义和定理如下：
设专家在评价指标集 中挑选出他认为是最不重要的一个且只一个指标并记为 ,这时,不妨将m个指标 , ,等, 重新标记为 , ,等, ,其中 为 中的某一个指标.显然,指标集 和 是一一对应的.
设专家根据有关信息对评价指标 和指标 关于某准则的重要性程度之比 作出理性判断,即令
式中 ,取 .
在有些情况下,专家对ak进行主观赋值时,由于信息的不足而没有把握赋予ak一个确切的数值,但又不能放弃.也就是说,不能肯定地对ak赋予一个且只一个确定的数值,但却有把握给出ak的一个取值范围.
实数有界闭集
称为闭区间.也可以把闭区间看成是由它的端点d1和d2组成的一对有序数,称为区间数,通常用D表示.对于 ,分别称
为D的区间宽度和区间中点.当 时,D为对称区间.对于 , ,则规定 .
称映射
为具有专家风险态度的区间映射函数,其中 为风险态度因子（ ）.对于保守型专家,取 ；对于中立型专家,取 ；对于风险型专家,取 .对于指定的专家, 为已知数.
设专家根据有关信息对评价指标 和指标 关于某准则的重要性程度之比 给出一个区间数 ,即给出 的取值区间：
其中 , .
若 的赋值准确,则
（1）
基于G2赋权TOPSIS方法的具体步骤
TOPSIS （Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法由C.L.Hwang 和K.Yoon 于1981 年首次提出.TOPSIS 法指借助各方案和“理想解”和“负理想解”之间的距离大小来排序的决策方法.“理想解”的各个指标值就是各备选方案中的最优值.“负理想解”的各个指标值就是各备选方案中的最坏值.逼近理想解的排序方法就是通过计算方案集中的每个方案和理想解及负理想解的距离,找出尽可能接近理想解而同时又远离负理想解的方案,距离最大值对应的方案就是最优方案.该方法的具体步骤分为8步：
第一步：根据G2方法计算出评价指标相对应的权重.构成权重矩阵B.
第二步：设有m个目标（有限个目标）,n个属性,专家对其中第i个目标的第j个属性的评估值为 则初始判断矩阵V为：
第三步：由于各个指标的量纲可能不同,需要对决策矩阵进行归一化处理：
其中
,
（2）
第四步：形成加权判断矩阵：
等于
第五步：根据加权判断矩阵获取评估目标的正负理想解：
正理想解：
负理想解：
其中, 为效益型指标, 为成本型指标.
第六步：计算各目标值和理想值之间的欧氏距离：
（3）
（4）
第七步：计算各个目标的相对贴近度：
, （5）
第八步：依照相對贴近度的大小对目标进行排序,形成决策依据.相对贴近度越大,决策方案越贴近正理想解,方案越优.
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参考文献：
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