基于层次分析的创业机会评价指标权重确定

◆ 中图分类号：F276文献标识码：A

内容摘要：本文运用AHP方法计算创业机会评价指标的权重,较好地实现了定性与定量的结合,而且通过对判断矩阵进行一致性检验,提高了权重确定的信度和效度。

关键词：创业机会 评价 指标 层次分析法 权重

现有创业机会评价方法概述

（一）定性方法

史蒂文森认为，从以下五个方面评价创业机会：机会的大小、存在的时间跨度和随时间成长的速度；潜在的利润是否足够弥补资本、时间和机会成本的投资，而带来令人满意的收益；机会是否开辟了额外的扩张、多样化或综合的商业机会选择；在可能存在的障碍面前，收益是否会持久；产品和服务是否真正满足真实的需求。

（二）定量方法

标准打分矩阵法。通过选择对创业机会成功有重要影响的因素，并由专家小组对每一个因素进行最好（30%）、好（20%）、一般（10%）三个等级的打分，最后求出对于每个因素在各个创业机会下的加权平均分，从而可以对不同的创业机会进行比较。

（三）现有创业机会评价方法的不足

1.缺乏定量与定性相结合的评价方法。创业机会是一个复杂的系统，对影响创业机会的关键指标应采取定性分析的方法；而对关键指标符合标准的创业机会，要采用定量的分析方法，从而可以对创业机会的优劣进行排序，以便选出更好的创业机会。目前有关创业机会的评价缺乏一个定量与定性相结合的科学的评价方法。

2.缺乏主观与客观相结合的研究方法。创业机会的有效识别依赖于客观上良好的评价系统和评价指标，以及主观上创业者能够正确获取信息、感知机会的能力。创业机会本身具有什么特征， 可以分为几个主要维度，国内外的研究较少对之作出全面分析。这使得创业者在选择适当的评价指标评估创业机会时存在较大的模糊性，缺乏主观方法与客观方法的结合。

AHP的内涵及在计算机创业机会指标权重的应用

AHP即Analytic Hierarchy Process，又称层次分析法，它是一种强有力的系统分析和运筹学方法，对多因素、多标准、多方案的综合评价及趋势预测相当有效。AHP最大的优点是可以处理定性和定量相结合的问题，可以将决策者的主观判断与政策经验导入模型，并加以量化处理。

AHP在计算创业机会指标权重的应用可表现为以下几方面：

建立层次结构模型。对于问题所涉及的因素进行分组，按照最高层、若干有关的中间层和最低层的形式排列起来，形成各个因素之间相互联结的递阶层次结构。最高层表示解决问题的目标，通常只有一个元素；中间层的元素一般是准则层和子准则层；最低层一般是方案层。创业机会评价指标依据层次分析法可分为三层，最高层为目标层，即创业机会的绩效；第二层为因素层和子因素层，影响创业机会的四个因素即财务、客户、内部因素、创新与成长；第三层为方案层，即不同的创业机会。

构造判断矩阵。在构建递阶层次结构后，上下层次之间元素的隶属关系被确定。判断矩阵表示针对上一层次某因素而言，本层次与之有关的各因素之间的相对重要性。即通过两两比较该层次所有元素相对于上一层次的重要性，依据1-9比例标度法（见表1）建立判断矩阵。

权重的计算及一致性检验。根据判断矩阵，构造因素层指标对比表并进行一致性检验。权重可以通过层次单排序来计算。层次单排序是根据判断矩阵计算相对于上一层次某因素而言，本层次与之有关的因素的重要性次序的权值，它可以归结为计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量的问题。结果见表2。

经过以上步骤，最终创业机会评价一级指标的权重如下：财务为0.14；顾客为0.54；创业团队为0.21；机会潜力为0.11。具体的二级指标视不同的情况可以适当调整，其计算权重的方法与过程同一级指标权重的计算方法与过程。

参考文献：

1.张玉利.创业管理[M].清华大学出版社，2006

2.左凌烨.创业机会评价方法研究综述[J].中外管理导报，2002（7）