基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价研究.doc

基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价研究 韩意HANYi；姚大鹏YAODa-peng （东软集团股份有限公司，沈阳110179；沈阳工程学院，沈阳110136） （NeusoftGroupCo.，Ltd.，Shenyang110179，China；ShenyangInstituteofEngineering，Shenyang110136，China） 摘要：本文在阐明企业绿色竞争力内涵及特征的基础上，构建企业绿色竞争力评价指标体系，给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型，以期为企业构建绿色竞争力，实现可持续发展提供支持和参考。 Abstract:Theenterprisegreenpetitivenessevaluationindexsystemisconstructedbasedonclarifyingthemeaningandcharacteristicofgreenpetitiveness.Andthen,theevaluationmodelofgreenpetitivenessbasedonBPneuralworkisprovided,soastoprovidesupportforenterprisetoconstructgreenpetitivenessandattainsustainabledevelopment. 关键词：bp神经网络；绿色竞争力；评价 Keywords:BPneuralwork；greenpetitiveness；evaluation ：F272.5：A：1006-4311（xx）34-0005-02 作者简介：韩意（1986-），女，辽宁沈阳人，东软集团股份有限公司会计师，硕士，研究方向为工程管理；姚大鹏（1963-），男，辽宁沈阳人，沈阳工程学院信息学院，副教授，硕士，研究方向为计算机工程。 0引言 近年来，越来越多的人开始关注环境保护与环境影响评价、绿色认证和绿色消费、清洁生产与绿色制造等，因为它们直接而广泛地影响着人们的消费行为和企业的经营行为。因而在企业战略管理领域的研究中，国内外学者对绿色竞争力做了许多有益的研究探索工作，如Porter和VanderLinde（1995）提出“双赢”的观点，认为恰当设计的环境规制可以激发被规制企业创新，产生效率收益1；Bonnifant等（1995）认为通过创新，可减少环境方面的成本从而获得竞争优势2；吴晓玲（xx）把绿色竞争力的内涵概括为发展度、协调度和持续度三个方面等3；但至今有关企业绿色竞争力评价方面的研究成果却相对少见，为此，本文试图做一粗浅研究，聚焦企业绿色竞争力评价问题，以期为企业构建绿色竞争力，实现可持续发展提供支持和参考。 1企业绿色竞争力的内涵及特征 企业绿色竞争力可理解为企业在科学发展观的指导下，采取可持续发展战略，通过绿色创新提高企业资源利用效率、生产效率和管理水平，向市场提供比竞争对手更具吸引力的绿色产品和服务，从而在环境保护、资源节约和经济绩效方面获得竞争优势的一种综合能力。企业绿色竞争力应表现出的基本特征是4： 资源属性方面的特征。企业的资源与企业竞争力密切相关，其素质与规模是企业竞争力的基本保证。 技术属性方面的特征。现代企业的竞争是技术的竞争，只有当企业具备一定的经营优势和核心技术时，企业的竞争力才有坚实的基础并体现出竞争优势。 管理属性方面的特征。管理能力是企业竞争力的核心内容，包括环境适应能力、创新能力、企业文化建设等。 经济属性方面的特征。主要体现在产品全生命周期成本低，企业的环境处理成本低，产品具有绿色性和环保竞争优势，产品市场占有率高。 环境属性方面的特征。企业的环境行为是一种提高企业竞争力的战略性资产，是提高企业竞争力的基本因素。 责任属性方面的特征。企业从事生产经营活动时，必须考虑社会的整体利益和长远发展，自觉承担其相应的社会责任，促进企业、环境和社会和谐发展。 2企业绿色竞争力的评价指标体系建立 企业绿色竞争力评价机制是通过一系列评价指标来完成的，评价指标选择不同会产生不同的评价结果，所以评价指标的选择是建立评价系统的关键。对应于绿色竞争力的基本特征，构建评价指标体系包含六个方面的指标。然后采用频度统计法、理论分析法初步设置指标，通过主成分分析法、极大不相关法对指标进一步筛选、分类，然后采用专家咨询法调整指标，并综合前人的研究成果构建企业绿色竞争力评价指标体系如表1所示。 3基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价方法 3.1指标归一化处理企业绿色竞争力评价指标体系中有些指标是正指标，有些指标是逆指标，需要对各指标进行归一化去量纲处理。 对于正指标：Xi=Xi-Xmin/Xmax-Xmin 对于逆指标：Xi=Xmax-Xi/Xmax-Xmin 归一化处理后的指标值Xi在数值上介于0-1之间，它消除了量纲的影响，具有了可比性，可以进行指标间的相互比较。 3.2BP神经网络评价的基本原理BP神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络，层间神经元实现全连接，而层内各神经元间无连接。典型的BP网络是三层前馈阶层网络，即：输入层、隐含层和输出层。 BP网络的学习由四个过程组成，输入模式由输入层经中间层向输出层的“模式顺传播”过程；网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号，由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权的“误差逆传播”过程；由“模式顺传播”与“误差逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练”过程；网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收敛”过程。 BP神经网络分析具有许多优秀的品质，并且善于从近似的、不确定的、甚至相互矛盾的知识环境中做出决策，其模型的结构如图1所示。 应用BP网络对企业绿色竞争力做评价的方法是把用于描述评价对象的特征信息作为神经网络的输出向量，将代表相应综合评价的量值作为神经网络的输出向量；使用网络前，用一些经传统综合评价取得成功的样本训练这个网络，使它所持有的权值系数值经过自适应学习后得到正确的内部表示，训练后的神经网络便可作为企业绿色竞争力评价的有效工具。 4企业绿色竞争力评价实例分析 本文的实证分析过程选取了我国造纸业上市公司作为研究案例，具体指标值X纸业集团。首先对各输入指标进行归一化处理，然后利用BP神经网络模型对企业绿色竞争力进行评价。 在构造评价企业绿色竞争力的BP神经网络时，考虑到二级指标体系包括36个指标，所以输入层神经元设36个；设置1个输出层神经元，为了增加评价结果的直观性，将评价结果划分为优、良、中、差四个等级，分别对应于（1，0，0，0）、（0，1，0，0）、（0，0，1，0）、（0，0，0，1）；隐含层神经元可根据经验公式n1=sqrt（m+n）+d来确定，其中m为输入层神经元个数，n为输出层神经元个数，d为0到10之间的常数，本文取d=5，由此可确定隐含层神经元个数n1=11。使用Matlab编程软件编写BP神经网络程序，取神经网络学习效率=0.05，给定收敛值=0.001，当企业的指标值经输入层进入网络时，网络便用训练好的权值进行运作，最后根据输出层输出的向量值的隶属关系确定企业的绿色竞争力，得到输出结果为（0.9863，-0.0048，-0.0169，-0.0124），此输出结果与（1，0，0，0）等级最为契合，表明该企业具有较强的绿色竞争力。 5结论 适应当今企业经营绿色化发展趋势和新的形势要求，本文提出了企业绿色竞争力评价指标体系，给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型，推演出了企业绿色竞争力评价指标的应用途径，并结合具体的实例对该指标体系的整合性评价模式进行了实证分析，以期为企业实现可持续发展提供支持和参考。 参考文献： 1PorterME,VanderLindeC.TowardaNewConceptionoftheEnvironmentCompetitivenessRelationshipJ.JournalofEconomicPerspectives,1995(9):97-118. 2BonifantBC,ArnoldMB,LongFJ.GainingCompetitiveAdvantagethroughEnvironmentalInvestmentsJ