高校科技管理部门负责人经济责任审计评价――基于多级模糊综合评

1、1高校科技管理部门负责人经济责任审计多级模糊综合评价原理模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation ,FCE 是一种应用非常广泛而又十分有效的模糊数学方法,是根据模糊关系合成原理,利用多个因素对被评价对象隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。它通过构造等级模糊子集把反映被评价对象的模糊指标进行量化,即确定隶属度,然后利用模糊变换原理对各指标进行综合1。高校经济责任审计模糊综合评价是把模糊数学的综合评价模型应用于高校经济责任审计中的一种评价方法,它首先建立科学的高校文章编号:1008-7133(200901-0144-03高校科技管理部门负责人经济责任审计评价基

2、于多级模糊综合评价视角王奇杰1,李斌2(1.盐城工学院经济与管理学院,江苏盐城224051;2.盐城工学院审计处,江苏盐城224051摘要:高校科技管理部门负责人经济责任审计评价指标体系中,对于定性指标,指标值具有模糊和非定量化的特点,很难用精确数字来表示,只能采用模糊数学的方法对模糊信息进行量化处理。由于定量指标的计量单位各不相同,不具有可比性,可用无量纲化解决指标间的可综合性问题,指标无量纲化过程也就是求解隶属函数的过程。因此运用多级模糊综合评价法,客观、公正地评价审计对象经济责任的履行情况,不失为完善和发展高校经济责任审计方法的一种有益尝试。关键词:高校经济责任审计;审计评价指标;多级模

3、糊综合评价中图分类号:F239.47文献标识码:AResearch on audit evaluation of economic responsibility about university science and technology management department responsible personnelBased on fuzzy comprehensive evaluation angle of viewWANG Qi -jie 1,LI -Bin 2(1.School of Economics and Management ,Yancheng Institute o

4、f Technology ,Yancheng 224051,China ;2.Audit Office ,Yancheng Institute of Technology ,Yancheng 224051,China Abstract :In evaluation indicator system of economic accountability audit about university science and technology management department responsible personnel ,qualitative indicators have fuzz

5、y and non -quantitative characteristics.It is difficult to show with accurate figures ,and is likely to quantify the fuzzy information with fuzzy math method.Because the quantitative indicators'measuring unit is various but not comparable,indicators of non -dimensional can be integrated.Non -dim

6、ensional process is to solve the process of membership functions.Therefore ,the utilization of fuzzy comprehensive evaluation of an objective and fair assessment of economic responsibility fulfillment situation is the beneficial attempt of consummating and developing methods for university economic

7、accountability audit.Key words :university economic accountability audit ;audit evaluation indicator system ;multilevel fuzzy comprehensive evaluation收稿日期:2008-08-31基金项目:江苏省软科学研究计划资助项目(BR1008102作者简介:王奇杰(1967-,男,副教授;李斌(1962-,男,副教授.第11卷第1期科技与管理Vol.11No.12009年1月Science-Technology and ManagementJan.,200

8、9经济责任审计评价指标因素集和评语集,然后分配这些评价指标的权重,对这些评价指标分别进行评价,最后利用模糊矩阵对审计对象的经济责任履行情况进行综合评价,得出综合评价结果。因此高校经济责任审计模糊综合评价模型可由因素集、评语集、权重集等若干个集合组成,利用层次分析法确定评价指标的权重,再用模糊评价方法对评价结果进行归类和综合评价。现以高校科技管理部门负责人经济责任审计评价为例2,运用FCE建立高校科技管理部门负责人经济责任审计综合评价模型。由于高校科技管理部门负责人经济责任审计评价指标体系是个复杂的系统,需要考虑的因素较多,每个指标的权重都很小,如果经过算子综合评判,就可能会出现没有价值的结果,

9、针对这种情况需要采用多级FCE3。多级模糊综合评价的基本思想是,先对最低层级的各个指标进行综合评判,再对上一层级的各个指标进行综合评判,逐层向上直到最顶层,得出最终的综合评价结果。2研究方法2.1确定评价对象集M=高校科技管理部门负责人经济责任履行情况。2.2建立模糊综合评价因素集高校科技管理部门负责人经济责任审计评价因素集U=u1,u2,u3,u4=财务绩效指标,内部控制指标,廉洁自律指标,管理绩效指标,由于评价指标体系为二级,故评价子因素集U1=u11,u12,u13,u14,U2= u21,u22,U3=u31,u32,u33,u34,u35,U4=u41,u42,u43,u44, u4

10、5,u46,u47,如表1所示。2.3建立评语集针对高校经济责任审计的特点,与领导干部考核等级相衔接,我们确定评语等级为优秀,称职,基本称职,不称职,分别用v1,v2,v3,v4表示,为了对高校科技管理部门负责人经济责任履行情况作量化评价,可将模糊综合评价结果转化为得分值,采用等距离赋值原则,将“优秀”定义为90分,“称职”定义为80,“基本称职”定义为70分,“不称职”定义为60分。则评语集V=v1,v2,v3,v4=优秀,称职,基本称职,不称职= 90,80,70,60。2.4确定各评价指标的相对权重(1计算一级指标权重采用层次分析法确定各评价指标的权重4。一级指标权重集A=(a1,a2,

11、a i,其中a i为一级指标中第i个指标的权重,二级指标权重集A i=(a i1,a i2,a im。本研究采用层次分析法求出4个一级指标权重。构造判断矩阵S=(u ijp×p即:S=143541341910894510914519854!""""""""""""""""""""""#$%&1用M athematica软件5计算判断矩阵S的最大特征根得m ax

12、=4.0047。为进行判断矩阵的一致性检验,需计算一致性指标CI=m ax-nn-1=4.0047-44-1=0.00157平均随机一致性指标RI=0.89。随机一致性比率CR=CIRI=0.001570.89=0.00176<0.10此层次分析排序的结果具有满意的一致性,即权系数的分配是非常合理的。其对应的特征向量A0= (1.1362,0.8801,0.9183,1.0890,再作归一化处理得一级指标权重向量A=(0.2825,0.2187,0.2282,0.2706。(2计算二级指标权重同理,仍采用层次分析法确定二级指标权重。分别对各个二级指标构造其各自的判断矩阵,再用M athe

13、matica软件计算最大特征根和一致性检验,得出合理的权重。财务绩效指标的权重向量A1=(0.2447,0.1731,0.2911,0.2911,内部控制指标的权重向量A2=(0.4736,0.5264,廉洁自律指标的权重向量A3=(0.0909,0.2727,0.2727,0.2727, 0.0910,管理绩效指标的权重向量A4=(0.1771,0.1569,表1高校科技管理部门负责人经济责任审计评价指标权重及模糊判断矩阵一级指标及权重财务绩效指标u1(0.2825内部控制指标u2(0.2187廉洁自律指标u3(0.2282管理绩效指标u4(0.2706二级指标及权重预算收入完成率u11(0

14、.2447预算支出完成率u12(0.1731财务收支真实性u13(0.2911财务收支合法性u14(0.2911内部控制制度健全率u21(0.4736内部控制制度执行率u22(0.5264职务消费指标u31(0.0909个人违纪违规资金总额u32(0.2727单位违纪违规资金总额u33(0.2727损失浪费金额u34(0.2727招待费支出率u35(0.0910科研经费收入完成率u41(0.1771科研经费收入年增长率u42(0.1569科研仪器设备支出比率u43(0.0860横向科研收入占科研收入比例u44(0.0358纵向科研收入占科研收入比例u45(0.0521校级以上科研成果奖项u46

15、(0.2238科研成果转化率u47(0.2683优秀0.50.70.60.70.40.50.50.70.60.80.90.50.30.60.70.80.60.7称职0.20.10.30.10.10.10.40.10.20.10.40.30.10.10.20.3基本称职0.20.20.10.10.20.10.10.10.30.20.20.1不称职0.10.10.30.30.10.10.20.10.10.10.10.20.1模糊判断矩阵王奇杰等:高校科技管理部门负责人经济责任审计评价基于多级模糊综合评价视角145第1期0.0860,0.0358,0.0521,0.2238,0.2683,一、二级指

16、标权重向量见表1。2.5建立模糊关系矩阵R 并进行一级模糊综合评价确定高校科技管理部门负责人经济责任审计指标体系各指标的评价值,即计算指标的隶属度(R|u i ,得到从U 到V 的模糊判断矩阵R 为R =R |u 1R |u 2R |u p=S =r 11r 12r 1m r 21r 22r 2m r p 1r p 2r pmp.m 矩阵R 中第i 行第j 列元素r ij ,表示被评价对象从指标u i 来看对v j 等级模糊子集的隶属度。一个被评价对象在某个指标u i 方面的表现,是通过模糊向量(R-u i =(r i 1,r i 2,r im 来刻画的,而其他评价方法中是由一个指标实际值来刻

17、画的,因此,从其角度讲模糊综合评价要求更多的信息。各评价指标模糊判断矩阵见表1。模糊综合评价的基本模型为B=AR 。模糊运算一般可选用4种广义模糊算子,即M (,M (·,M (,茌,M (·,茌,前3种模糊算子主要用于因素突出型,不考虑或稍微考虑次要因素的综合评价;后一种属于加权平均型,即对所有因素依权重大小均衡兼顾,适用于要求整体指标情形。本研究选取M (·,茌算子,既突出主因素,又兼顾了其他因素。财务绩效指标评价向量B 1=A 1R 1B 1=(0.2447,0.1731,0.2911,0.29110.50.30.20.10.70.10.200.60.30.

18、100.70.10.10.1=(0.6220,0.1827,0.1418,0.0536。依此类推,内部控制指标评价向量B 2=(0.4526,0.1000,0.1474,0.3000,廉洁自律指标评价向量B 3=(0.7000,0.1454,0.0364,0.1182,管理绩效指标评价向量B 4=(0.5761,0.2553,0.0971,0.0715。2.6合成模糊综合评价结果向量并进行二级模糊综合评价根据单级模糊综合评价,得出高校科技管理部门负责人经济责任审计评价隶属矩阵R =(B 1,B 2,B 3,B 4,则高校科技管理部门负责人经济责任审计模糊综合评价集B=AR ,归一化后记为B=(

19、b 1,b 2,b 3,b 4,B 为U 对V 的隶属度向量,即为综合评价结果向量。B =(0.2825,0.2187,0.2282,0.27060.62200.18270.14180.05460.45260.10000.14740.30000.70000.14540.03640.11820.57610.25530.09710.0715=(0.5903,0.1757,0.1069,0.1271。3结果分析3.1科技管理部门负责人经济责任审计综合评价得分对评价结果的处理可采用最大隶属度法、模糊分布法和加权平均法。其中,模糊分布法以B 中各元素的取值表示一定比例的相应评价等级的认可程度,便于对评价对象作更全面、深入的认识。本研究选取模糊分布法对评价结果B 进行处理,运用模糊分布法,可以显示高校科技管理部门负责人经济责任审计综合评价结果有59.03%的可能性是“优秀”,有17.57%的可能性是“称职”,有10.69%的可能性是“基本称职”,有12.71%的可能性是“不称职”,其综合评价得分为V 0=B ×V =(0.5903,0.1757,0.1069,0.1271×(90,80,70,60=82.292财务绩效指标维度评价得分:V 1=B 1×V =83.738内部控制指标维度评价得分:V 2=B 2×V =77.052廉洁自律指标维度评价得