基于模糊-Topsis的企业社会责任评价模型——以交通运输行业为例

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本文以2015年42家交通运输行业上市企业为研究对象,以国际标准化组织ISO26000、全球报告倡议组织的G4标准为基础,通过主基底分析遴选出对企业社会责任评价结果影响显著的指标,采用相关分析剔除信息反映重复的指标,设立了包含6个一级准则层、12个二级准则层、39个指标的交通运输行业企业社会责任评价指标体系。通过模糊Topsis对指标进行赋权,构建交通运输行业企业社会责任绩效评价模型。文章的创新与特色:一是通过专家经验确定指标重要程度的最保守值、最可能值和最乐观值,通过三角模糊熵对指标进行赋权,保证了得到的权重更能真实的反映专家的主观意见,通过Topsis引入贴近度构造单个企业对于正理想解和负理想解的距离函数,测算企业社会责任绩效得分。二是通过Gram-Schmidt正交法对指标z-score标准化数据向量进行正交变换,并根据方差越大、相应指标携带的信息含量越多的思路,逐步筛选出最大方差对应的指标向量作为基底,直至新入选基底的方差达到阈值。通过保留已筛选出基底对应的指标并剔除剩余指标,建立了交通运输行业企业社会责任评价指标体系,确保筛选后的指标对结果有显著影响。
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