基于三項(xiàng)MCDM方法的制藥企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究

王 夢(mèng) 翔

(湖南工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 株洲 412007)

近些年來(lái)，制藥行業(yè)內(nèi)公司的財(cái)務(wù)績(jī)效，深受健康產(chǎn)業(yè)興起、養(yǎng)生消費(fèi)觀念迭代、醫(yī)藥監(jiān)管日趨嚴(yán)格等因素的影響，呈現(xiàn)出若干新問(wèn)題、新情況。

健康產(chǎn)業(yè)蓬勃興起。在我國(guó)政府頒布的《關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見(jiàn)》中，提倡要以預(yù)防為主，初步建立國(guó)家基本藥物制度。全國(guó)衛(wèi)生健康工作會(huì)議進(jìn)一步提出了改革發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)，要求深入實(shí)施健康中國(guó)戰(zhàn)略，堅(jiān)持預(yù)防為主。預(yù)防為主促進(jìn)了我國(guó)大健康產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。中國(guó)大健康產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略研究報(bào)告顯示，大健康理念有助于全民養(yǎng)生意識(shí)的形成，真正做到健康消費(fèi)。

養(yǎng)生消費(fèi)觀念更新迭代。以婦科藥物為例，一方面，我國(guó)人口總額巨大,婦科藥物的市場(chǎng)潛力巨大；另一方面，對(duì)治療藥物來(lái)源的調(diào)查顯示,藥品的醫(yī)院處方來(lái)源低于多媒體廣告知識(shí)普及率，且像女性常用的針劑、栓劑、沉液等品種品牌多樣,潛在市場(chǎng)雖大,但有上百家生產(chǎn)廠家瓜分市場(chǎng)份額，競(jìng)爭(zhēng)尤為激烈。

醫(yī)療監(jiān)管日趨嚴(yán)格。新醫(yī)改中“兩票制”致力于減少經(jīng)銷(xiāo)商、“一致性評(píng)價(jià)”提出藥品高要求、“三醫(yī)聯(lián)動(dòng)”重新配置醫(yī)療醫(yī)藥資源等國(guó)家政策的實(shí)行，使得藥品流通行業(yè)集聚，藥品零售趨于連鎖化，但零售藥店集聚度仍有提升的空間。醫(yī)藥產(chǎn)品和企業(yè)的重新洗牌，對(duì)醫(yī)藥行業(yè)提出了信息集成管理、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)共享、業(yè)財(cái)融合等新要求，從而促進(jìn)醫(yī)藥行業(yè)安全生產(chǎn)和產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值管理的專業(yè)化，進(jìn)一步壓縮藥品流通環(huán)節(jié)，提升產(chǎn)業(yè)集中度，優(yōu)化供應(yīng)鏈集成。

基于以上的情況，如何正視公司在行業(yè)內(nèi)的地位，發(fā)掘自身的優(yōu)勢(shì)，從而進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，成為新時(shí)期制藥行業(yè)的重要問(wèn)題之一。而績(jī)效評(píng)價(jià)則提供了一種衡量企業(yè)財(cái)務(wù)水平，發(fā)現(xiàn)自身尚存的不足，進(jìn)行合理籌投融資決策的手段。

基于此，筆者提出了一種混合模糊多準(zhǔn)則決策(MCDM)方法來(lái)衡量上市制藥公司的績(jī)效。研究中提出的方法是基于改進(jìn)逼近理想解排序(TOPSIS)方法、多重屬性效用分析(MAUT)方法和權(quán)重指數(shù)法(SAW)。筆者首先介紹MCDM分析及其TOPSIS、MAUT和SAW方法； 然后，將上述方法用于衡量制藥企業(yè)2018年的財(cái)務(wù)績(jī)效；最后對(duì)得出的結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析，得出相關(guān)結(jié)論。

一、文獻(xiàn)回顧

財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)是公司主要特征之一，它在一定程度上反映了公司的競(jìng)爭(zhēng)力、業(yè)務(wù)潛力、管理層的經(jīng)濟(jì)利益以及當(dāng)前或未來(lái)員工的穩(wěn)定性。因此，運(yùn)用財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效分析，找出其優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)管理層、股東、監(jiān)管機(jī)構(gòu)(政府)、金融部門(mén)以及整個(gè)經(jīng)濟(jì)等都有一定的貢獻(xiàn)[1]。公司的績(jī)效評(píng)估通常與公司如何使用資產(chǎn)、股東權(quán)益和負(fù)債、收入和費(fèi)用等有關(guān)，而財(cái)務(wù)比率分析是公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)的最佳工具之一，也是較易獲取的數(shù)據(jù)?？?jī)效評(píng)估為管理層提供了一個(gè)機(jī)會(huì)，幫助企業(yè)找出能獲取比成本更高收入的企業(yè)活動(dòng)[2]10。

對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行整理分析后發(fā)現(xiàn)，在績(jī)效評(píng)價(jià)中，參數(shù)法大多使用基于資產(chǎn)負(fù)債表中財(cái)務(wù)比率的比率分析、回歸分析等方法。而在非參數(shù)法中最常用的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)，而多準(zhǔn)則決策是另一個(gè)用于績(jī)效評(píng)價(jià)的可行方案。朱文濤、段利忠等利用《企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值》中的2008～2014年數(shù)據(jù)，計(jì)算熵權(quán)并進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算領(lǐng)域全行業(yè)績(jī)效，并通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)GM(1,1)模型對(duì)未來(lái)5年醫(yī)藥全行業(yè)績(jī)效進(jìn)行了預(yù)測(cè)[3]。彭鈺欽采用平衡記分卡途徑對(duì)績(jī)效進(jìn)行分解，采取層次分析+熵值的方法進(jìn)行權(quán)重分配和計(jì)算，驗(yàn)證了廣藥白云山的并購(gòu)績(jī)效[4]。張珂妍則采用因子分析法，探討昆藥集團(tuán)財(cái)務(wù)績(jī)效的行業(yè)排名，提出昆藥集團(tuán)財(cái)務(wù)的弱勢(shì)主要在于其盈利能力較低[5]。黃瀅臻、樊一何分別從財(cái)務(wù)比率、經(jīng)濟(jì)增加值兩個(gè)角度，以案例研究形式對(duì)華潤(rùn)三九、哈藥集團(tuán)的財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)[6][7]。

國(guó)際上，MCDM逐漸成為企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的主要手段之一。Lee、Chen、Wang提出一種基于模糊層次分析法(FAHP)和平衡計(jì)分卡(BSC)的評(píng)估方法對(duì)臺(tái)灣制造業(yè)的IT行業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)，從4個(gè)主要角度(即財(cái)務(wù)，客戶，內(nèi)部業(yè)務(wù)流程，學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)等)選擇績(jī)效指標(biāo)，然后提出了FAHP方法以解決信息的模糊，最終構(gòu)建了FAHP信息系統(tǒng)，以促進(jìn)求解過(guò)程[8]。Wang和Lee在研究中使用灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)評(píng)估了三家貨運(yùn)公司[9]，Kung、Chung應(yīng)用模糊MCDM方法基于財(cái)務(wù)報(bào)告材料，使用FAHP選擇權(quán)重指標(biāo)，利用模糊TOPSIS方法進(jìn)行計(jì)算對(duì)臺(tái)灣地區(qū)的5家主要航空公司進(jìn)行排名[10]。Esbouei和Ghadikolaei使用FAHP計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重和ARAS方法對(duì)制造商公司進(jìn)行排名[11]。Ergul和Seyfullahogullari根據(jù)2008～2010年的財(cái)務(wù)表現(xiàn)，對(duì)在ISE上進(jìn)行交易的零售公司進(jìn)行排名[12]。

MCDM技術(shù)被廣泛應(yīng)用于有限數(shù)量的決策方案中，這些方案具有多個(gè)典型的沖突屬性。該技術(shù)在決策問(wèn)題過(guò)程中可以分辨出哪些個(gè)體在財(cái)務(wù)績(jī)效問(wèn)題上更勝一籌及全體樣本的排序。因?yàn)镸CDM提供了高度復(fù)雜條件下的最佳選擇決策方法，其已經(jīng)應(yīng)用于不同行業(yè)、組織、公司的許多領(lǐng)域[13]。

二、MCDM簡(jiǎn)述

MCDM由基于多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)備選方案優(yōu)劣的累積分析方法構(gòu)成，MCDM方法用于性能測(cè)量，所獲得的結(jié)果可用于對(duì)備選方案進(jìn)行排序、選擇和分類(lèi)[14]。

多標(biāo)準(zhǔn)決策是指在存在多個(gè)沖突標(biāo)準(zhǔn)的情況下作出決策，MCDM方法對(duì)備選方案進(jìn)行排名，建議將排名得分最高的方案作為決策者的最佳方案。但是，各種可用的MCDM方法，其復(fù)雜性和解決方案各不相同，可能使決策者感到困惑。幾種MCDM方法似乎適合于特定的選擇問(wèn)題。因此，決策者還面臨的問(wèn)題是：如何從幾種可行的方案中選出最合適的MCDM方法。而不同方法可以沿著不同的維度(例如決策的復(fù)雜性、可信賴性、穩(wěn)健性等)對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行衡量。筆者在比較不同的MCDM方法的排序性能時(shí)，考慮了以下三種MCDM方法：

a)簡(jiǎn)單加法加權(quán)指數(shù)(SAW)方法；

b)逼近理想解排序(TOPSIS)方法；

c) 多重屬性效用分析(MAUT)方法。

三、樣本選擇與體系構(gòu)建

由于制藥業(yè)對(duì)促進(jìn)就業(yè)和助推經(jīng)濟(jì)發(fā)展、保障人民健康有重要的作用，它已經(jīng)成為制造業(yè)種的一個(gè)非常重要的行業(yè)。盡管其重要性越來(lái)越大，但關(guān)于制藥企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的研究文獻(xiàn)卻很少。以“制藥/藥企/藥業(yè)”+“績(jī)效/財(cái)務(wù)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，在知網(wǎng)上只檢索到400條信息，其中研究企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的只有25條。因?yàn)樵撔袠I(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的稅收貢獻(xiàn)十分重要，為評(píng)價(jià)制藥企業(yè)在這一部門(mén)的業(yè)績(jī)而進(jìn)行的研究，將有助于發(fā)展此行業(yè)的生產(chǎn)力的提升。從另一角度看，業(yè)績(jī)衡量現(xiàn)在也已成為制藥企業(yè)監(jiān)測(cè)和衡量其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的業(yè)績(jī)的必要條件之一，成為企業(yè)提高對(duì)內(nèi)部和外部環(huán)境的敏感性的必要條件。

研究基于2018年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，使用TOPSIS、MAUT和SAW的MCDM技術(shù)方法，對(duì)滬深兩市的216家制藥行業(yè)內(nèi)的企業(yè)績(jī)效進(jìn)行測(cè)量。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安金融數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)ST/PT公司進(jìn)行了篩除，并進(jìn)行了多來(lái)源核對(duì)，對(duì)部分缺失值進(jìn)行了補(bǔ)充，確保了初始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)[15][16][17][18]，構(gòu)建制藥行業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 制藥行業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)選取的數(shù)據(jù)，得到所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

從表1可以看出，整個(gè)行業(yè)內(nèi)財(cái)務(wù)指標(biāo)整體上差異較大，其中應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到35.335,表明不同公司銷(xiāo)售回款時(shí)間相差很大，而應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率直接影響到企業(yè)可使用資金的充裕度，間接影響到采購(gòu)及生產(chǎn)決策，該指標(biāo)差異度可能對(duì)整體財(cái)務(wù)績(jī)效的影響度較大。從營(yíng)利性指標(biāo)可以看出，某些企業(yè)在單位利潤(rùn)率上呈現(xiàn)負(fù)數(shù)，說(shuō)明其整體上是虧損的。

四、評(píng)價(jià)過(guò)程及結(jié)果

(一)因子分析法下的評(píng)價(jià)結(jié)果

MCDM三種方法的比較，除相互比較外，利用其他方法進(jìn)行外部比較，可以增強(qiáng)其可信度。利用因子分析，得出了2018年財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果，其所有樣本排名的前15位公司如表2所示。

表2 因子分析方法下企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果

(二)TOPSIS方法

Hwang和Yoon最早開(kāi)發(fā)的TOPSIS順序偏好方法被稱為經(jīng)典的MCDM方法之一[19]58，它基于這樣一種思想，即所選擇的替代方案應(yīng)與理想解決方案的距離最短，而與負(fù)理想解決方案的距離最遠(yuǎn)。在TOPSIS過(guò)程中，性能評(píng)價(jià)和標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重均作為精確值給出。Abo-sinna和Amer擴(kuò)展了TOPSIS方法來(lái)解決多目標(biāo)非線性規(guī)劃問(wèn)題[20]。

TOPSIS的主要步驟是

2)形成加權(quán)歸一化決策矩陣,Vij=ai×Nij,ai為設(shè)定的權(quán)重值;

3)確定正理想解和負(fù)理想解,A+是(V1+,V2+,…,Vn+)中的最大值，A-是(V1-,V2-,…,Vn-)中的最小值;

5)計(jì)算每個(gè)替代方案的接近系數(shù)

6)根據(jù)得出的CL值，確定評(píng)價(jià)排名。

由于傳統(tǒng)TOPSIS存在新加入或刪除的選項(xiàng)會(huì)影響人們的決策問(wèn)題[21]，為解決偏好反轉(zhuǎn)問(wèn)題，采取王宗潤(rùn)、湯小蕓提出的改進(jìn)TOPSIS方法，使用MAX歸一化方法，同時(shí)引入選項(xiàng)相似性概念。鑒于樣本公司數(shù)較大，故采用因子分析下得分前五的公司進(jìn)行示例計(jì)算。

表3 因子分析前五名公司的原始數(shù)據(jù)

表4 標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)

表5 指標(biāo)的相似距離

(三)MAUT方法

多屬性效用理論(MAUT)方法是多屬性決策方法(MADM)的一部分。MAUT主要由Keeney和Raiffa提出。MAUT的基本思想是:在任何決策問(wèn)題中，都有一個(gè)真正有價(jià)值的功能或效用必須最大化。決策者的偏好以實(shí)用函數(shù)的形式被反映出來(lái)，該函數(shù)是根據(jù)一組標(biāo)準(zhǔn)定義的。MAUT中各方案的評(píng)價(jià)可以從單屬性效用函數(shù)得出的效用值表現(xiàn)出來(lái)[22]。在計(jì)算完每個(gè)備選方案的綜合效用后，決策者對(duì)備選方案進(jìn)行完全排名。綜合效用函數(shù)相對(duì)于單屬性效用可以是加性可分離的或乘性可分離的。

MAUT的主要步驟如下所述。

1)確定決策問(wèn)題的子要素。

2)使用一種加權(quán)方法計(jì)算子要素權(quán)重，在研究中，要素權(quán)重是由CRITIC過(guò)程得出。

3)形成決策矩陣X，它顯示了針對(duì)各種個(gè)案的不同替代方案的績(jī)效組合

i=1,2,…,m;j=1,2,..,n。

4)評(píng)估每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的效用函數(shù)。對(duì)于給定的標(biāo)準(zhǔn)，將值1分配給最高滿意度，將值0分配給最低的值，可以通過(guò)歸一化程序計(jì)算中間值。

對(duì)于收益性指標(biāo)

則是成本性指標(biāo)的計(jì)量方法,uj(xij)是根據(jù)歸一化尺度上的單屬性效用函數(shù)確定的歸一化標(biāo)準(zhǔn)值。

根據(jù)以上步驟，得出的因子分析前5名公司的結(jié)果如表6所示，從表中可以看出,A2(0.806 6)>A3(0.798 0)>A1(0.752 1)>A4(0.751 1)>A5(0.693 6)。

表6 MAUT法下樣本公司總效用計(jì)算

(四)SAW方法

簡(jiǎn)單加性加權(quán)法(SAW)也稱為加權(quán)線性化方法，該方法需要將決策矩陣的值表示為線性非標(biāo)度值。用這種方法生成偏好值(pi)包括三個(gè)步驟。

表7 標(biāo)準(zhǔn)化后決策矩陣

(五)方法的比較

對(duì)以上幾種方法進(jìn)行整理，得到排名比較結(jié)果如表8所示。

表8 各方法公司排名比較

從表8中可以看出，MCDM下的改進(jìn)TOPSIS法、MAUT法、SAW法得出的5家公司財(cái)務(wù)績(jī)效排名是一致的，盡管與因子分析法相比，A1由第一名變動(dòng)至第3名，但其他公司的排序并未發(fā)生變動(dòng)，說(shuō)明MCDM各方法是具有一定的一致性的。

五、結(jié) 語(yǔ)

績(jī)效評(píng)價(jià)通過(guò)收集、分析和系統(tǒng)地報(bào)告信息，監(jiān)控企業(yè)使用的資源、生產(chǎn)的產(chǎn)品和提供的服務(wù)的過(guò)程，對(duì)企業(yè)的活動(dòng)和產(chǎn)出進(jìn)行檢查、評(píng)價(jià)和改進(jìn)，進(jìn)而測(cè)定目標(biāo)和已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的結(jié)果。在當(dāng)今的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，企業(yè)績(jī)效的測(cè)量和評(píng)價(jià)已經(jīng)變得非常重要，因此，為了在不斷變化的市場(chǎng)中生存，企業(yè)必須加強(qiáng)和控制其財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，有效的財(cái)務(wù)分析對(duì)于確保財(cái)務(wù)政策的有效實(shí)施至關(guān)重要，多準(zhǔn)則決策分析(MCDM)則為解決多個(gè)不相容決策提供了可行性方法。

基于全行業(yè)2018年各公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)，本研究重點(diǎn)比較了5家排名最前列的制藥企業(yè)的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。在研究中，筆者運(yùn)用TOPSIS、MAUT和SAW等方法，使用客觀加權(quán)技術(shù)CRITIC對(duì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行加權(quán)。另外，基于MCDM文獻(xiàn)中廣泛使用的理論和主要思想，本研究應(yīng)用了三種不同的技術(shù)：MAUT、SAW和TOPSIS。通過(guò)這種方式，筆者試圖提供具有更多合格和不同意見(jiàn)的通用解決方案。

通過(guò)對(duì)不同方法得到的結(jié)果的比較表明，本研究TOPSIS、MAUT和SAW方法提供的排名差異度至少在前5名內(nèi)區(qū)別并不大。例如，對(duì)2018年結(jié)果的分析顯示，根據(jù)因子分析的排名，A1公司獲得第一名，而根據(jù)MAUT、 SAW的分析，它獲得第三名。而在2018年，A3、A4、A5在這四種方法中排名相同。考慮到因子分析方法與其他三種方法比較時(shí)出現(xiàn)的偏差，可能是由歸一化方法的不同造成的，但總體來(lái)說(shuō)，評(píng)價(jià)結(jié)果是較為一致的。

研究的主要焦點(diǎn)在于，財(cái)務(wù)比率無(wú)法個(gè)別地提供對(duì)公司績(jī)效的全面了解，且鑒于不容易就業(yè)務(wù)單位的財(cái)務(wù)績(jī)效發(fā)表評(píng)論，因此這些信息可能會(huì)誤導(dǎo)投資者和公司股東。因此，應(yīng)用定量的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模式是近年來(lái)研究者所考慮的問(wèn)題。研究的目的是試圖尋求一種合適的模式來(lái)評(píng)估公司的財(cái)務(wù)績(jī)效，并為此提供一種最合適的方法。研究采用的方法，由于其具有概念簡(jiǎn)單、計(jì)算方便等優(yōu)點(diǎn)，是較為合理的績(jī)效測(cè)量方法。此外，在實(shí)踐中使用多種MCDM方法最重要的缺點(diǎn)是每個(gè)方法給出的結(jié)果不同，這使得很難對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，而使用TOPSIS/SAW/MAUT的三重驗(yàn)證，能使其結(jié)果穩(wěn)健性更強(qiáng)。

除上述優(yōu)點(diǎn)外，本研究也存在一定的局限性。由于沒(méi)有考慮所有的財(cái)務(wù)比率，以及選取樣本時(shí)間跨度較短等問(wèn)題，使本研究受到了限制。如果把盡可能多的財(cái)務(wù)比率都包括在內(nèi)，那么關(guān)于這一問(wèn)題的下一步研究可能會(huì)有所改進(jìn)。作為未來(lái)的研究，可以生成復(fù)合模型，所有提到的模型都可以修改，以尋找擴(kuò)展來(lái)滿足績(jī)效評(píng)價(jià)的要求。同時(shí)，MCDM技術(shù)的一些模糊應(yīng)用如VIKOR、PROMETHEE和ELECTRE也可以用來(lái)比較結(jié)果。