| 标题 | 基于D—S/AHP的战略决策模型 |
| 范文 | 李碧影 祁荣珊 [摘要]为解决由于信息的不充分和很多不确定性因素导致的决策失误问题，文章以证据理论在企业战略决策中的应用为着眼点，借助于计算机科学、数学等分析方法与工具，建立了基于D-S理论的企业战略决策模型，为企业战略决策领域提出了一种科学的方法论，同时创新地将证据理论应用于战略管理，扩展了证据理论的应用范围。 [关键词]战略决策；D-S证据理论；层次分析法 [DOI]1013939/jcnkizgsc201821082 1绪论 企业面临的环境复杂多变，战略决策亦需要不断改变以适应多变的环境，维持企业的竞争优势，推动企业长足发展。而战略决策又是一个复杂的过程，依赖于企业所能得到的信息和决策者的经验与决断力，而有时往往因为信息的不充分和不确定性因素导致决策的失误，从而对企业造成不可挽回的损失。证据理论具有化解冲突、解决信息不确定的优势，对“未知性”的表示更加合理、明确，可以很好地解决决策过程中由于信息模糊、不完整、不准确而导致决策失误的问题，能够为企业战略决策者提供科学客观的指导。本文根据对企业战略决策的研究，创新地提出一种基于D-S理论的战略决策模型，结合企业目前所处的环境，构建战略环境评估体系和确定备选方案，通过科学的计算与选择，帮助企业确定最优战略方案，为企业决策提供准确有效的指导。 2理论基础 21企业战略决策模型 从1950年开始，国内外学者开始提出一些战略决策模型和技术，并广泛应用于企事业单位，对企业战略决策起到了有效的指导。目前现有的战略决策技术包括，SWOT矩阵、平衡记分卡、SPACE矩阵、BCG矩阵等。后来，美国学者弗雷德·R戴维在其Strategic Management一书中[1]，将一些重要的战略决策技术整合到一个三阶段的决策框架之中，成为经典战略决策模型。战略制定框架第一阶段为“输入阶段”，主要是为战略的制定输入基本信息，由外部因素评价（EFE）矩阵、内部因素评价（IFE）矩阵和竞争态势矩阵（CPM）组成。战略制定框架的第二阶段为“匹配阶段”，主要是通过分析和研究内外部关键因素，得出可行的备选方案，主要技术有SWOT矩阵、SPACE矩阵、BCG矩阵、IE矩阵、GSM矩阵。第三阶段为“决策阶段”，弗雷德·R戴维只提供了一种方法，即定量战略规划（QSPM）矩阵，根据第一阶段输入的信息对第二阶段产生的备选方案进行客观评价和对比分析，由此得出最优决策。[1]本文提出的基于D-S证据理论的战略决策模型就是在弗雷德·R戴维的战略决策框架基础之上构建的。 22证据理论 对不确定信息的表示和推理一直都是国内外学者研究的热点。近年来，已经提出了很多表述不确定性信息的模型和推理方法。例如，主观贝叶斯方法、模糊集理论以及本文所要应用的证据理论等。所谓不确定性，主要表现为知识和信息的随机性、模糊性以及不完备性、不协调性和非恒常性等。[2]而D-S证据理论通过引入信任函数、似然函数，很好地表示了“不确定性”“未知不明”等认知方面的重要概念，在不确定性度量方面比较灵活，推理机制比较简洁，对未知的考虑也比较接近于人类专家的思维习惯。简单来讲，证据理论是以基本信任分配函数作为度量标准，进行证据合成决策的不确定性推理方法。 3基于D-S证据理论的战略决策模型 本文提出的基于D-S证据理论的战略决策模型，主要思想是通过对企业的战略环境进行分析，得出战略决策评估体系，由企业决策者或专家组对评估体系进行剖析后得到多个备选方案，最终从中遴选出一个针对本企业而言的最优方案。具体战略决策模型的分析框架如图1所示。 31构建战略环境评估体系 与传统决策模型一样，进行战略决策之前，首先需要对企业战略环境进行分析，建立战略环境评估体系。根据现有的战略环境评估模型，应用SWOT矩阵，对企业环境进行评估，列出关键评估因素作为战略环境评估体系的指标，如图2所示。 32层次分析法确定指标权重 为了避免主观经验性，使决策结果更加合理，应用层次分析法对战略环境评估体系设置权重。下表是以战略外部环境带来的机会为例，构造机会矩阵（EO），同理可构建威胁（ET）、优势（ES）、劣势（EW）矩阵。之后咨询专家，根据各矩阵中元素的重要性对以上四个矩阵进行判断对比，得到相应的重要性aij。之后计算每一元素的行积与权重，得到由ωi组成的向量，由ωi构成的向量W即为对应战略评估指标的权重。 33确定战略方案集 战略环境分析结束之后，企业决策者和专家组基本锁定几个备选方案，备选方案的确定需要企业家多年的工作经验与专家组的理论知识相结合，需要符合可行性、科学性、持续性、系统性。企业的战略方案集，即由决策者和专家锁定的几个备选方案组成。结合证据理论的识别框架的表述方法，将战略方案选择集的定义为Q={Q1，Q2，…，Qn}，其中Q表示企業可以选择的n种战略方案的集合，即证据理论的识别框架Θ为Q={Q1，Q2，…，Qn}。 34计算证据支持度 根据证据理论的知识，结合企业战略模型对mass函数定义如下： m（Qr/Eij）=Qr，Sij，r=1，2，…，n（1） 式中：∑Sijr=j=1，j=2，…，11，公式（1）表示专家对出现战略决策评价指标Eij采用战略方案Qr的可行性的评分为∑Sijr，即基本信任分配函数值为∑Sijr。 选择相关领域专家，根据战略环境评估体系中关键因素对备选方案的支持度进行打分得到基本信任函数（mass函数），打分标度为0～1。需要特别注意的是，专家打分时，需横向打分，即针对某一战略环境因素，按照在该环境下采取某一备选方案的可能性，赋0～1之间的任一数值，但要求符合该环境因素的所有可能性总分为1，最后得到所有专家对所有战略环境因素的打分，即初始mass函数。 考虑到各指标因素权重的差异，结合层次分析法得出各个评价指标的权重分配，提出如下构造mass函数的方法。定义关键指标为Eiq，表示权重最大的指标因素，其权重记为Wiq；非关键指标为Eif，表示其他指标因素，其权重记为Wif。则证据支持度函数计算公式表示如下： m（Qr/Eiq）=αSrij（2） m（Qθ/Eiq）=1-∑nr=1m（Qr/Eiq）（3） m（Qr/Eif）=（Wif/Wiq）αSrij（4） mQθ/Eif=1-∑nr=1mQr/Eif（5） 其中系数α为折扣率，取值范围为（0，1]，反映作为证据的关键指标在多大程度上以置信度Srij支持上一级指标。应用公式2～5对初始mass函数进行计算，即得到最终的证据支持度函数。 35证据合成 根据证据理论中的证据合成公式，输入相关软件，建立计算模型，将获取的数据按照以下步骤进行计算： M（A）=∑∩Ai=A∏1≤i≤nmi（Ai）1-K，A≠φ0，A=φ（6） 式中：K=∑∩Ai=φ∏1≤i≤nmi（Ai） Step1：根据公式（6）对战略环境评估体系中EO、ET、ES、EW各个二级指标的证据支持度分别合成，得到每一位专家对一级指标EO、ET、ES、EW在战略方案集上的支持度。 Step2：重复利用该公式将每一位专家对一级指标EO、ET、ES、EW在战略方案集上的支持度进行合成，即可得到每一位专家在战略方案集Q上的最终支持度。 Step3：最后再用该式将所有专家在战略方案集Q上的最终支持度进行合成，即可得到最终的战略选择结果。合成值最大的一个备选方案即为综合了每位专家意见的最优决策。 4结论与展望 本文将基于不确定性问题证据理论应用到企业战略决策领域，构建一种新的战略决策模型，对企业所处环境进行客观的评价和分析，并通过准确的数学计算，将所处环境与合适的目标战略方案匹配。证据理论处理不确定性的优点，减少了决策者主观性和战略评价指标不确定性的影响，并且有效解决了多位专家意见不一致导致决策冲突的问题，为企业战略决策提出了一种新的方法，同时也扩展证据理论的应用范围。但本文仍存在问题，例如在建立战略环境评估体系时，应用了SWOT分析，将目前企业所面临的问题分为四个部分，但有些指标不能准确地划分为某一部分，且某一指標同时可以划分为几部分，造成评估体系的不准确和模糊，另外，该指标体系的内容会根据企业的不同而不同，且会随着环境的变化而改变，因此确定一个比较科学完整确定的战略环境评估体系需要进一步进行深入研究。 参考文献： [1]弗雷德·R戴维战略管理[M].赵丹，译北京：清华大学出版社，2013 [2]李德毅杜鹢不确定性人工智能[M].北京：国防工业出版社，2005：57-185. |
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