企业动态联盟风险的灰色综合评价研究

韩培培　董建华　温明振　熊朗羽　李文

内容摘要：本文在对联盟风险性质准确识别的基础上，构建了包括2个准则层因素、16个指标层因素的企业动态联盟风险评价指标体系，首次运用灰色综合评价法度量企业动态联盟的风险，并进行了算例分析。研究结果表明：灰色综合评价法是度量企业动态联盟风险大小的科学工具，运用该方法，不仅可以有效计算联盟风险的综合评价值，分析联盟的风险等级，而且可以分别计算出准则层因素的风险值，对风险较高的因素进行重点监控和预防。

关键词：企业动态联盟 关系风险 绩效风险 灰色综合评价法

本文基于联盟风险的性质构建了企业动态联盟风险评价指标体系，首次采用灰色综合评价法对联盟风险进行系统性的综合评价，确定企业联盟的风险值，进而确定联盟的风险等级，以期为企业提供度量动态联盟风险大小的科学工具，帮助企业确定动态联盟的综合风险评价值，进而降低动态联盟损失发生的可能性。

联盟风险因素的识别与指标体系的构建

动态联盟风险的分类，第一，按照风险的性质，可以分为关系风险和绩效风险。关系风险关注于联盟成员的关系是否和谐，该风险是合作伙伴出现机会主义行为的可能性和由此产生的结果；绩效风险是在联盟伙伴关系融洽的前提下，联盟体并没有实现其目标的可能性。第二，按照风险产生的层次，可以分为内部风险和外部风险。内部风险是联盟成员诸如伙伴选择错误、信息传递失误、不公平交易、勒逼行为等内部因素所导致的联盟风险；外部风险是由于市场需求的波动、政策的变化、经济的衰退等外部宏观环境所引起的联盟风险。第三，按照风险作用的阶段，可以分为阶段性风险、传递性风险和全程性风险。第四，根据风险的可控性，可以分为可控风险和不可控风险。通过采取适当的措施可以使联盟中的不确定性因素得以消除、转移或减轻的风险是可控风险，反之则为不可控风险。第五，根据风险能否转移，可以分为可转移风险和不可转移风险。可转移风险是指通过签订合同、保险、转移风险源等形式可将联盟体的风险转移给第三方的风险；不可转移风险是指即使采用上述措施依然不能转移损失的风险。

动态联盟风险评估指标体系的构建。上述风险分类方法各有其适用性，为了便于研究，笔者参考文献Das和Teng（1996）、Das和Teng（2001），按照风险的性质将企业动态联盟的风险分为关系风险和绩效风险。本文选取13个指标来衡量联盟的关系风险，选取3个指标来衡量联盟的绩效风险，构建了包括2个准则层基本因素、16个指标层因素的企业动态联盟风险评价指标体系，如表1 所示。

灰色综合评价模型的建立

华南理工大学著名学者邓聚龙在1982年提出灰色系统理论，他认为灰色系统是介于白色系统与黑色系统之间的信息不完全的系统，灰色系统理论主要研究小样本、贫信息的不确定性系统。企业组建动态联盟时，收集到的信息是不完全、不确切的，同时受评估专家背景、知识、经验等条件限制及外界环境的影响，只能得到具有高度灰色性的信息。笔者认为，灰色综合评价法的适用性较强，联盟成员能充分利用“部分确切、部分不确切”的信息最大化联盟风险的度量精度。建立模型主要包括以下9个步骤：

确定评价指标。设研究对象有n个因素，每一因素有m个评价指标。考虑构建指标体系所应遵循的系统全面、简明科學及实用有效等原则，在前人研究的基础上，笔者构建了包括关系风险因素、绩效风险因素2个一级指标、16个二级指标的企业动态联盟风险评价指标体系（详见表1）。

确定各评价指标的权重。由于各指标对评价对象的影响程度不同，因此对联盟风险进行评价时，需要根据指标的重要程度对其赋予不同的权重ai（i=1，2，…，m），由此可以确定各指标的权重矩阵A。通常，权重ai需满足两个条件。确定权重的方法有多种，本文采用专家打分法来确定指标权重。对准则层的风险因素，最终求得Ui的权重集为A=（a1，a2）；对指标层的风险因素，最终求得Uij的权重指标集为Ai=（ai1，ai2，…，aij）。其中，i取值为1时，j取值为13；i取值为2时，j取值为3。

制定评价指标的评分等级标准。本文所构建的企业动态联盟风险评价指标Uij为定性指标，通过制定评价指标的评分等级标准，对不同的等级风险赋予不同数值而将其转化为定量指标。由于企业动态联盟的风险较高，将其划分为5个等级。按5分制进行打分，分别赋予其对应值5、4、3、2、1。若指标风险位于两个相邻的等级之间，则分别赋予对应值4.5、3.5、2.5、1.5。

专家打分，求评价样本矩阵。按照上文设定的评分等级标准，聘请m位相关领域的专家及教授对企业所要参与的动态联盟进行打分，并填写专家打分表。设评价专家的序号为k，则k=1，2，…，m；设专家k评分为dijk，据此可以得到评价样本矩阵D：

确定评价灰类。由于所请专家及教授的研究领域及研究深度的差异，他们只能给出灰数的白化值。为了真实反映属于某类的程度，需要确定评价灰类的等级数、灰数及白化权函数。设评价灰类的序号为h，即h=1，2，…，n，有n个评价灰类。在本文中n=5，即设置了五个等级，分别为低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险。在此基础上，进一步确定不同等级的白化权函数来描述这5个评价灰类。

计算灰色评价系数。针对所有的评价指标Uij，设企业动态联盟关于第h灰类的灰色评价系数为Mijh，其计算公式为；设企业动态联盟关于所有灰类的灰色评价系数为Mij，其计算公式为。

计算灰色评价权矩阵。针对所有评价指标Uij，设企业联盟关于第h灰类的灰色评价权记为qijh，其计算公式为qijh=Mijh /Mij。本文中n=5，即分为5个评价灰类，设联盟风险指标Uij对各个灰类的灰色评价权向量qij，则qij=（qij1 qij2 qij3 qij4 qij5）。由此可以得到联盟风险指标Ui的下属指标Uij对所有灰类的灰色评价权矩阵Qi：

综合评价。针对企业动态联盟，首先对指标Uij做综合评价，设综合评价结果为Bi，其计算公式为Bi=AioQi=（bi1 bi2 bi3 bi4 bi5）。在此基础上，可以得到关于企业联盟风险的指标Ui对各评价灰类的灰色评价权系数矩阵Q：

于是，对联盟风险的指标Ui做综合评价，用B来表示综合评价结果，则其表达式为：B=AoQ=（b1 b2 b3 b4 b5）

计算综合评价值并排序。按照“灰水平”对各评价灰类等级赋值，则评价灰类等级值化向量C =（1，2，3，4，5）。可以根据公式R=BoCT （式中CT表示向量C的转置）来计算联盟风险的综合评价值。若企业有多个联盟可供选择时，可以根据综合评价值的大小来确定各联盟的风险等级，依次计算出所有联盟的综合评价值，并按照数值大小进行排序，进而判断联盟风险的高低。

算例分析

对某企业的动态联盟进行风险评价，根据表1所构建的企业动态联盟风险评价指标体系，利用灰色综合评价模型分析联盟的风险等级。

为降低损失及损失发生的可能性，该企业在投资前对联盟风险进行评估。利用专家打分法确定指标权重，对准则层的风险因素求得Ui的权重集为A=（0.5556，0.4444）；对指标层的风险因素分别求得 A1=（0.0660，0.0849，0.0755，0.0943，0.0755，0.0755， 0.0566，0.0472，0.0849，0.0660，0.0943，0.0849，0.0943），A2=（0.3704，0.3333，0.2963）。

本文聘请了8位专家及教授对该企业的动态联盟进行综合打分，其中包括研究方向为动态联盟管理的教授、风险投资家、具有联盟管理经验的企业高管、公司董事。评价矩阵如下：

结论与展望

通过上文的实例分析得出如下结论：联盟的风险值为3.3057，該企业动态联盟存在较高风险，当企业有多个动态联盟可供选择时，可以分别计算出每一联盟的风险值，选择参与风险最低的联盟；采用灰色综合评价法可以有效评价准则层的风险因素值，对较高的指标风险因素进行重点监控及预防，在本文中关系风险因素的风险值r1=B1oCT=3.6769，高于联盟的综合风险值3.3057，企业应对该因素予以高度关注；灰色综合评价法充分利用了企业动态联盟过程中的贫信息，提高联盟风险度量的精度，是企业进行有效决策的科学工具。

本文所构建的指标体系及风险度量模型适用于企业动态联盟的风险评估，该方法的具体适用性及可操作性还需企业在实践中予以验证。企业可以根据其自身条件、外界环境及联盟状况，对文中所构建的风险评价指标体系进行适度的修正，不断完善风险指标体系及灰色综合评价模型的应用，使该方法臻于完善。

参考文献：

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