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    基于電力數(shù)據(jù)的小微企業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)

    2022-11-23 09:19:52馬洪斌
    關(guān)鍵詞:業(yè)擴(kuò)用電量增長(zhǎng)率

    馬洪斌,宋 暢,喬 建,申 丹

    (國(guó)網(wǎng)棗莊供電公司,山東 棗莊 277000)

    0 引言

    近年來(lái),需求收縮、供給沖擊等多重壓力給小微企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了較大的影響,采用合理的評(píng)價(jià)方法對(duì)小微企業(yè)的發(fā)展水平進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)將有助于政府加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的監(jiān)管,幫助企業(yè)紓困解難,促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[1]。文獻(xiàn)[2]以銀行為研究對(duì)象,通過(guò)建立銀行發(fā)展信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,應(yīng)用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重,通過(guò)模糊分析得到企業(yè)的信用評(píng)價(jià)結(jié)果。文獻(xiàn)[3]針對(duì)小微企業(yè)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,應(yīng)用因子分析法對(duì)小微企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。文獻(xiàn)[4]對(duì)小微企業(yè)的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建反映企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力的綜合評(píng)價(jià)體系,利用時(shí)間權(quán)重加權(quán)實(shí)現(xiàn)對(duì)小微企業(yè)的動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)。當(dāng)前對(duì)小微企業(yè)的發(fā)展分析主要是利用企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等進(jìn)行評(píng)價(jià),該類(lèi)數(shù)據(jù)在企業(yè)的運(yùn)營(yíng)中存在滯后的情況,導(dǎo)致對(duì)小微企業(yè)的評(píng)價(jià)存在延遲性,無(wú)法對(duì)企業(yè)的發(fā)展進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。電力數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性較好,能夠客觀地反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展水平,利用小微企業(yè)的用電量、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝等電力數(shù)據(jù)構(gòu)建電力評(píng)價(jià)指標(biāo),可以對(duì)小微企業(yè)的發(fā)展進(jìn)行高效、科學(xué)的評(píng)價(jià)??紤]到指標(biāo)的維度對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響程度存在差異,本文引入熵權(quán)模型[5],計(jì)算各電力評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,消除指標(biāo)之間的差異性。同時(shí)應(yīng)用秩和比法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行綜合分析和排序處理[6],得到各區(qū)域小微企業(yè)的發(fā)展評(píng)價(jià)結(jié)果。利用電力數(shù)據(jù)對(duì)小微企業(yè)發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,可為小微企業(yè)發(fā)展和政府幫扶提供數(shù)據(jù)支撐,促進(jìn)小微企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

    1 電力評(píng)價(jià)指標(biāo)

    合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以全面、綜合地反映小微企業(yè)的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r。以往主要通過(guò)研究小微企業(yè)的金融數(shù)據(jù)、信用風(fēng)險(xiǎn)、創(chuàng)新數(shù)據(jù)、財(cái)政數(shù)據(jù)等來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo),但部分?jǐn)?shù)據(jù)獲取不全,導(dǎo)致小微企業(yè)的發(fā)展評(píng)價(jià)未能及時(shí)反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況。電力數(shù)據(jù)能夠及時(shí)客觀地反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況。本文以小微企業(yè)的用電量數(shù)據(jù)和業(yè)擴(kuò)報(bào)裝數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),設(shè)置了企業(yè)用電量指數(shù)、企業(yè)用電量增長(zhǎng)率指數(shù)、企業(yè)用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù)、企業(yè)超產(chǎn)率指數(shù)、企業(yè)不景氣率指數(shù)和企業(yè)新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)6個(gè)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)小微企業(yè)的發(fā)展[7-8],指標(biāo)的設(shè)置考慮到企業(yè)的當(dāng)前生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和未來(lái)的發(fā)展活力,從多維度綜合反映企業(yè)的總體情況。

    1.1 企業(yè)用電量增長(zhǎng)率指數(shù)

    用電量數(shù)據(jù)能夠客觀反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況,用電量數(shù)據(jù)的變化可以有效地反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)波動(dòng)。通過(guò)定義企業(yè)用電量增長(zhǎng)率指數(shù),反映企業(yè)在一定時(shí)間內(nèi)的經(jīng)營(yíng)變化趨勢(shì),計(jì)算公式如下:

    式中:IGR為企業(yè)用電量增長(zhǎng)率指數(shù);ECC為當(dāng)期企業(yè)用電量;ECL為上期企業(yè)用電量。

    企業(yè)用電量增長(zhǎng)率指數(shù)客觀反映了企業(yè)用電量的變化,通過(guò)當(dāng)期與上期用電量的比較,分析企業(yè)用電量的變化趨勢(shì),增長(zhǎng)率越高,表明企業(yè)的發(fā)展活力越好。

    1.2 企業(yè)用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù)

    通過(guò)定義企業(yè)用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù),客觀反映企業(yè)在一段時(shí)間內(nèi)的用電量增長(zhǎng)率的變化趨勢(shì),計(jì)算公式如下:

    式中:IGRG為企業(yè)用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù);IGRC為當(dāng)期的用電量增長(zhǎng)率;IGRL為上期的用電量增長(zhǎng)率。

    企業(yè)用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù)反映兩個(gè)增長(zhǎng)率的變化,可以較好地體現(xiàn)企業(yè)用電量的持續(xù)變化情況,增長(zhǎng)率增速指數(shù)越高,表明企業(yè)的用電量在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)增長(zhǎng),且增長(zhǎng)的速度較快。

    1.3 企業(yè)超產(chǎn)率指數(shù)

    企業(yè)超產(chǎn)率指數(shù)是表征企業(yè)整體發(fā)展情況的指數(shù),為當(dāng)期用電量超過(guò)上期用電量的企業(yè)數(shù)量與企業(yè)總數(shù)量的比值,計(jì)算公式如下:

    式中:IOR為企業(yè)超產(chǎn)率指數(shù);NOSP為當(dāng)期用電量大于上期用電量的企業(yè)總數(shù)量;NT為企業(yè)的總數(shù)量。

    企業(yè)超產(chǎn)率指數(shù)客觀反映了發(fā)展較好的企業(yè)在所有企業(yè)中所占的比例,通過(guò)該指數(shù)能夠分析企業(yè)整體當(dāng)期發(fā)展與上期發(fā)展的比較情況。企業(yè)超產(chǎn)率指數(shù)越大,表明企業(yè)的整體發(fā)展越好。

    1.4 企業(yè)不景氣率指數(shù)

    企業(yè)不景氣率指數(shù)是表征企業(yè)整體發(fā)展情況的指數(shù),為當(dāng)期用電量小于上期用電量20%的企業(yè)數(shù)量與企業(yè)總數(shù)量的比值,計(jì)算公式如下:

    式中:IRR為企業(yè)不景氣率指數(shù);NLSP為當(dāng)期用電量小于上期用電量20%的的企業(yè)數(shù)量;NT為企業(yè)的總數(shù)量。

    企業(yè)不景氣率指數(shù)客觀反映了發(fā)展較差的企業(yè)在所有企業(yè)中所占的比例,通過(guò)該指數(shù)能夠分析企業(yè)整體當(dāng)期發(fā)展與上期發(fā)展的比較情況,企業(yè)不景氣率指數(shù)越大,表明企業(yè)的整體發(fā)展越不景氣。

    1.5 企業(yè)新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)

    企業(yè)新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)反映了企業(yè)的發(fā)展活力和短時(shí)間內(nèi)的增長(zhǎng)動(dòng)力,計(jì)算公式如下:

    式中:INIE為企業(yè)新增業(yè)擴(kuò)指數(shù);CNIE為企業(yè)的新增業(yè)擴(kuò)容量;CT為企業(yè)的總運(yùn)行容量。企業(yè)新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)越大,表明企業(yè)的發(fā)展動(dòng)力越足,活力越大。

    2 小微企業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)方法

    2.1 熵權(quán)法

    熵權(quán)法通常用來(lái)對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行賦權(quán)處理,充分利用原始數(shù)據(jù)的信息,精準(zhǔn)地反映各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的差異[9-10]。熵權(quán)法的計(jì)算步驟如下:

    1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)原始的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使各指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到0~1之間,有效保障不同數(shù)據(jù)之間有可比性[11],數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算公式如下:

    式中:Xi為原始的指標(biāo)數(shù)據(jù);Yi為標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

    2)計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的特征比重Pi。求解指標(biāo)信息熵時(shí),通常需要進(jìn)行對(duì)數(shù)處理,因此指標(biāo)數(shù)據(jù)的值不能為0,可在原來(lái)的指標(biāo)數(shù)據(jù)上加一個(gè)略大于0的數(shù)d,即Hi=Yi+d,此處d值取為0.01。

    式中:Pi為第i個(gè)指標(biāo)的特征比重;Hi為修改之后的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

    3)根據(jù)熵值計(jì)算公式計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的信息熵。

    式中:Ei為第i項(xiàng)指標(biāo)的信息熵;k>0,k與樣本數(shù)n有關(guān),一般令k=1/lnn,則0<Pi<1。

    4)根據(jù)信息熵計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù),計(jì)算公式為:

    式中:Di為第i項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)。

    5)利用差異性系數(shù)計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,計(jì)算公式為:

    式中:Wi為第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

    2.2 秩和比法

    秩和比法是將古典參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法與近代參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合,融合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)得到的一種統(tǒng)計(jì)分析方法[12]。秩和比實(shí)際上是將所有的評(píng)價(jià)指標(biāo)生成一個(gè)數(shù)據(jù)表,然后得到指標(biāo)數(shù)據(jù)的秩矩陣,通過(guò)每個(gè)秩值權(quán)重設(shè)置,得到無(wú)量綱的秩和比R,將R對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序處理,得到分檔結(jié)果。在評(píng)價(jià)過(guò)程中,R能夠包含所有的評(píng)價(jià)指標(biāo)信息,顯示出評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合水平,R越大,表明評(píng)價(jià)越高。

    秩和比法的計(jì)算步驟如下:

    1)將R從小到大進(jìn)行排序,得到R的順序序列,然后列出每組R及每組R的累計(jì)頻次,計(jì)算每組R的秩次值及平均秩次值,計(jì)算向下的累計(jì)頻率,并進(jìn)行修正處理。最后根據(jù)得到的累計(jì)頻率,對(duì)照得到其所對(duì)應(yīng)的概率單位值P。

    2)將上一步得到的概率單位值P作為自變量,秩和比的擬合值作為因變量,通過(guò)線性回歸求解得到回歸方程表達(dá)式。

    式中:R′為秩和比的擬合值;a為截距;b為擬合曲線的斜率;P為概率單位值。

    3)利用上一步得到的R′的值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行分檔處理。通過(guò)對(duì)R′及秩和比臨界值進(jìn)行區(qū)間比較,得到分檔的等級(jí),分檔等級(jí)越大,表示對(duì)應(yīng)的等級(jí)水平越高。本文依據(jù)最佳分檔原則,按照合理分檔數(shù)表,將小微企業(yè)發(fā)展水平分為三檔。

    3 小微企業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)結(jié)果

    小微企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的用電量和業(yè)擴(kuò)報(bào)裝容量能夠客觀反映企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。當(dāng)前主要通過(guò)智能采集終端實(shí)現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集,確保了企業(yè)用電數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性,因此依托電力數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)能夠保障分析結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。利用小微企業(yè)的用電量數(shù)據(jù)和業(yè)擴(kuò)報(bào)裝數(shù)據(jù)計(jì)算得到各區(qū)域的電力評(píng)價(jià)指標(biāo),由于各電力評(píng)價(jià)指標(biāo)間存在單位和數(shù)值的差異,單純地用各指標(biāo)的權(quán)重與指標(biāo)相乘求和得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)存在一定的誤差。因此本文先對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理,采用歸一化處理,得到各指標(biāo)的歸一化結(jié)果如表1所示。由表1中數(shù)據(jù)可以看到數(shù)值在0~1之間,避免了指標(biāo)數(shù)據(jù)差異化帶來(lái)的影響。

    表1 各地區(qū)電力評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化結(jié)果

    續(xù)表

    對(duì)歸一化的數(shù)據(jù)進(jìn)行求權(quán)操作,得到用電量指數(shù)、超產(chǎn)率指數(shù)、新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)、用電量增長(zhǎng)率指數(shù)、用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù)、不景氣率指數(shù)的信息熵值、信息效用值及權(quán)重值如表2所示。

    表2 電力評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵值、信息效用值及權(quán)重值

    由熵權(quán)法得到6個(gè)電力評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值分別為0.203、0.137、0.130、0.164、0.284、0.081??梢?jiàn)用電量增長(zhǎng)率增速指數(shù)和用電量指數(shù)權(quán)重較大,對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響較大;不景氣率指數(shù)的權(quán)重較小,對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響相對(duì)較小。

    利用秩和比法求解R,根據(jù)累計(jì)頻率求其對(duì)應(yīng)的概率單位值P,進(jìn)行線性回歸擬合。模型公式R′=-0.367+0.16P,結(jié)合分檔排序臨界表進(jìn)行分檔排序。分檔排序臨界表如表3所示。

    表3 分檔排序臨界表

    通過(guò)秩和比分檔排序得到各區(qū)域的評(píng)價(jià)結(jié)果、綜合排名及分檔區(qū)間,如表4所示。

    表4 分檔排序結(jié)果

    應(yīng)用秩和比法可得到各區(qū)域的小微企業(yè)發(fā)展的評(píng)價(jià)結(jié)果,并進(jìn)行排序和分檔處理。其中發(fā)展好的有3個(gè)區(qū)域,發(fā)展較好的有11個(gè)區(qū)域,發(fā)展一般的有2個(gè)區(qū)域。小微企業(yè)發(fā)展呈梭狀,發(fā)展水平主要集中在中間水平。區(qū)域G屬于發(fā)展好的檔次,區(qū)域H處于發(fā)展一般的檔次,通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比分析,可以看到兩個(gè)區(qū)域的用電量指數(shù)、超產(chǎn)率指數(shù)、不景氣率指數(shù)相差不大,但區(qū)域G新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)及用電量增長(zhǎng)率指數(shù)較為突出,表明該區(qū)域的企業(yè)發(fā)展活力較強(qiáng)。H區(qū)域可以借鑒G區(qū)域發(fā)展模式,加強(qiáng)對(duì)容量增容及用電量需求的刺激,帶動(dòng)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的快速發(fā)展。通過(guò)對(duì)M區(qū)域進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)該區(qū)域內(nèi)企業(yè)的新增業(yè)擴(kuò)指數(shù)較低,同時(shí)企業(yè)的不景氣率較高,表明企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r不佳,建議關(guān)注用電量下降較大的企業(yè),加強(qiáng)幫扶關(guān)注,促進(jìn)企業(yè)健康高質(zhì)量發(fā)展。

    應(yīng)用秩和比法對(duì)企業(yè)的發(fā)展進(jìn)行排序分檔,分析各區(qū)域企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)情況,通過(guò)對(duì)不同檔次區(qū)域的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)落后地區(qū)的薄弱環(huán)節(jié),強(qiáng)化管理,促進(jìn)企業(yè)發(fā)展水平全面提升。同時(shí)對(duì)發(fā)展一般區(qū)域的分項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行透視分析,開(kāi)展針對(duì)性施策,確保精準(zhǔn)發(fā)力。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文構(gòu)建了基于電力數(shù)據(jù)的小微企業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)體系,應(yīng)用歸一化和熵權(quán)法對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)處理,消除指標(biāo)的差異對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響;應(yīng)用秩和比法對(duì)各區(qū)域的小微企業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià);對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行排序處理和等級(jí)分檔。該體系為客觀科學(xué)評(píng)價(jià)小微企業(yè)提供了良好的數(shù)據(jù)支撐,可有效促進(jìn)小微企業(yè)發(fā)展。

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