区域企业诚信管理体系研究
发布时间：2020-10-14 04:49
市场经济发展和社会交易形式的升级对社会诚信环境提出了更高的要求。较好的社会诚信环境能提高社会经济交易水平,降低交易费用。企业诚信是社会诚信体系的重要组成部分,一个区域内企业诚信水平对改善区域投资环境,推动区域经济发展,提高区域经济竞争力具有重要意义。区域企业诚信水平的提高依赖于有效的诚信管理。综合政府与社会力量,建立区域企业诚信管理体系是实施诚信管理的必要手段和有效方法。论文通过理论推理分析对企业诚信相关理论问题进行了深入分析,界定了诚信、企业诚信和区域企业诚信的内涵;明确了企业诚信和区域企业诚信的内容、结构。以信息经济学理论为指导,借助博弈分析方法探讨了区域企业诚信的生成机理,提出利益最大化是企业诚信形成的内在动机,而诚信信息的存在、传播以及其权威性是企业诚信形成的催化剂,外部监管与惩罚则是企业诚信形成的外生约束。综合信用经济理论、组织管理理论和企业社会责任理论界定了区域企业诚信管理的内容,进而根据区域企业诚信管理的内容,设计了包括区域企业诚信管理组织体系、区域企业诚信制度体系、区域企业诚信评价体系、区域企业诚信监督体系和区域企业诚信信息管理体系的区域企业诚信管理体系框架。论文提出区域企业诚信管理综合协调组织、监管机构、诚信信息管理与评价机构的设置方案并分析了其职能与运作模式。结合相关理论和数理统计分析方法,确定了区域企业诚信的影响因素,提出影响区域企业诚信的主要因素可以分为诚信能力、诚信意识和区域环境三个方面。依据分析得到的区域企业诚信影响因素,结合多目标综合评价理论,利用内在信度分析、层次分析法、熵权法、社会网络中的社区识别技术和logistic模型等方法提出了区域企业诚信的合成评价法、直接评价法和基于诚信负面表现的评价法。根据区域企业诚信管理的内容分析了区域企业诚信管理的信息需求,提出构建区域企业诚信信息共享平台是区域诚信信息管理的主要内容和手段。根据易用性、可扩展性和安全性等原则,设计了能够提供诚信数据交换和共享服务的诚信信息服务、数据共享交换、共享数据目录等子系统和共享信息数据库功能等模块的区域企业诚信信息共享平台架构。根据区域企业诚信信息分析的要求,研究了数据挖掘技术在区域企业诚信信息分析中的应用,设计了区域企业诚信影响因素关联挖掘、企业失信维度关联挖掘、区域企业诚信状态聚类挖掘和区域企业诚信状态判别分析模型和算法。
【学位单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F270
【部分图文】：
利和劳动条件，为改善公共环境、发展社会公益承担的这些社会责任，是一种长期的利益积累，对信品牌有很大的作用，有助于树立企业良好的社会形信的四个方面构成了企业诚信的整体，缺一不可。、相互支撑。企业内部诚信有助于企业形成诚信文识，可以保证员工在处理与企业外部的利益相关者；企业外部诚信对企业内部诚信也有促进作用（见图
图 5-2 企业社区识别结果Fig.5-2 Community detection results for enterprise sets在评价指标权重的确定上，根据前文的分析分别采用客观赋权法确定诚信能力指标权重，采用主观赋权法确定诚信意识指标权重、因素层权重和企业类别权重。采用熵权法对诚信能力的指标计算权重。以设备制造企业为例，其权重确定过程如下：根据 12 家设备制造企业诚信能力评价的得分进行标准化处理（采用最小—最大标准化方法，见公式 5-15）得到表 5-11。根据公式 5-16 计算各指标的信息熵，得到表 5-12。依据公式 5-18 计算各指标的权重，得到表 5-13。假设在评价中有 k 个评价指标（Xj，j=1, 2, 3……k），n 个对象（xi,i=1, 2, 3……n）。（5-16）其中：max()min()min()iiijiijxxxxY =
致的诚信评价值的降低。由于企业诚信各维度上的诚信负面表现项数（LCi属于离散数据，因而此函数不适合用直线函数、指数函数，对数函数，幂指数函数等表达。如果将区域企业诚信的评价值用一个守信概率加以表达，则公式后半部分可以理解为区域内企业出现诚信负面表现的概率。区域企业诚信负面表现的概率与区域企业诚信负面表现之间具有以下规律：在诚信负面表现项数值很少的情况下，随着诚信负面表现项数的增加，区域企业诚信负面表现概率会随之缓慢增加；随着诚信负面表现项数的进一步增加，诚信负面表现概率提高的速度会增加；最终诚信负面表现概率可能趋近于 1。Logistic 模型被广泛用于处理一个表现为某事物出现概率的因变量和单一、或者多个自变量与之间的关系，其自变量可以是连续变量，也可以是离散变量或者是虚拟变量，且自变量不必符合正态分布。一般在 Logistic模型中，自变量与应变量之间的关系呈现为 S 型曲线（见图 5-3），随着自变量的增加，应变量会对应缓慢增长，伴随着自变量的进一步增加，因变量出现快速增长，之后随着自变量的进一步增加，因变量增长速度再次放缓，并最终达到概率为 1（Prasad K., Anjaneyulu G，2017）[134]。
【参考文献】
本文编号：2840206
【学位单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F270
【部分图文】：
利和劳动条件，为改善公共环境、发展社会公益承担的这些社会责任，是一种长期的利益积累，对信品牌有很大的作用，有助于树立企业良好的社会形信的四个方面构成了企业诚信的整体，缺一不可。、相互支撑。企业内部诚信有助于企业形成诚信文识，可以保证员工在处理与企业外部的利益相关者；企业外部诚信对企业内部诚信也有促进作用（见图
图 5-2 企业社区识别结果Fig.5-2 Community detection results for enterprise sets在评价指标权重的确定上，根据前文的分析分别采用客观赋权法确定诚信能力指标权重，采用主观赋权法确定诚信意识指标权重、因素层权重和企业类别权重。采用熵权法对诚信能力的指标计算权重。以设备制造企业为例，其权重确定过程如下：根据 12 家设备制造企业诚信能力评价的得分进行标准化处理（采用最小—最大标准化方法，见公式 5-15）得到表 5-11。根据公式 5-16 计算各指标的信息熵，得到表 5-12。依据公式 5-18 计算各指标的权重，得到表 5-13。假设在评价中有 k 个评价指标（Xj，j=1, 2, 3……k），n 个对象（xi,i=1, 2, 3……n）。（5-16）其中：max()min()min()iiijiijxxxxY =
致的诚信评价值的降低。由于企业诚信各维度上的诚信负面表现项数（LCi属于离散数据，因而此函数不适合用直线函数、指数函数，对数函数，幂指数函数等表达。如果将区域企业诚信的评价值用一个守信概率加以表达，则公式后半部分可以理解为区域内企业出现诚信负面表现的概率。区域企业诚信负面表现的概率与区域企业诚信负面表现之间具有以下规律：在诚信负面表现项数值很少的情况下，随着诚信负面表现项数的增加，区域企业诚信负面表现概率会随之缓慢增加；随着诚信负面表现项数的进一步增加，诚信负面表现概率提高的速度会增加；最终诚信负面表现概率可能趋近于 1。Logistic 模型被广泛用于处理一个表现为某事物出现概率的因变量和单一、或者多个自变量与之间的关系，其自变量可以是连续变量，也可以是离散变量或者是虚拟变量，且自变量不必符合正态分布。一般在 Logistic模型中，自变量与应变量之间的关系呈现为 S 型曲线（见图 5-3），随着自变量的增加，应变量会对应缓慢增长，伴随着自变量的进一步增加，因变量出现快速增长，之后随着自变量的进一步增加，因变量增长速度再次放缓，并最终达到概率为 1（Prasad K., Anjaneyulu G，2017）[134]。
【参考文献】
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本文编号：2840206
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