在评价测度过程中，权重指标对评价结果会产生较大影响。权重的确定将测度方法大致可以划分为两大类，一类是主观赋权法，多采取综合咨询评分的定性分析法，如层次分析法、Delphi法；另一类是客观赋权法，它降低了人为因素带来的偏差，可以通过各指标间相关关系或各指标的变异程度来确定权数。
基于数据获取困难的客观性与中小企业成长能力评价的特殊性，本文采用模糊综合评价法来进行研究。一般来说，可以分成综合评价与动态分级两个部分对产业成长能力进行评价。而综合评价法有两个作用，一是通过模糊综合评价方法得到所有能力要素的指数，判断能力要素相互匹配的状况，二是获得企业成长能力综合评价指数，由此来分析该企业成长能力所处的生成阶段。而模糊综合评价法可以较好地解决综合评价中的模糊性问题，因而更加适合于评价要素多、层次复杂的分析对象。在应用模糊综合评价法时，从最低层开始，逐级计算。
设评价指标集U={u1 ,u2 ,…,un}，评价等级集V={v1 ,v2 ,…,vn}和权重集W={w1 ,w2 ,…w3}，其中
。
逐个对每个因素uj(i=1,2,…,n) ，上进行量化得到模糊关系矩阵R。
其中，R中rij表示某个被评事物从因素ui来看对 vj等级模糊子集的隶属度。可表示为：
k为参加评价的专家总数，kij表示为k个专家认为的i个底层指标属于第j个等级。
利用模糊综合评价可以有效地处理人们在评价过程中本身带有的主观性，以及客观所遇到的模糊性现象。模糊综合评价通常按以下的步骤进行：
1．确定评价因素集合U={u1 ,u2 ,…,un}
2．确定评价等级标准集合V {v1 ,v2 , ,v}
3．确定隶属度矩阵
（1）定性指标隶属度的确定方法
定性指标是指人们在判断一个事物时无法用定量的方法表达出来，而通常采用一些具有模糊意义的表述，如：合理、一般等。
本文采用百分比统计法，该方法是直接将被评价对象的评级结果进行百分比统计并将结果作为该指标的隶属度。隶属度的确定方法如下（以单层次综合评价方法为例）：
对于评级因素论域中的元素有m个，评价等级论域中有n个等级，其评价结果为：ijr(i=1,2,3…,m;j=1,2,3,…,n)。设有H位评价者参与评价，对于评价者k对评价对象i的评价结果
来说，
中有一个分量为1，其余分量为0，见下表，表中评语元素每行中只有一个为1，其余全部为0。隶属度矩阵的确定由下式计算得到。
式中
表示评价者k对评价对象i的评价结果；H为邀请的评价者数目；m为评价对象个数；n为评价等级数。由 ijR构成判断矩阵为R。
表5-1 某一专家给出的定性指标评价结果
（2）定量指标隶属度的确定方法
线形分析法是常用的确定定量指标隶属度的方法，该方法首先在一个连续的区间上确定一系列具有分界点作用的值，然后将实际指标通过线形内插公式进行处理，即可得该指标值对应的隶属度。
本文采用环境科学中广泛应用的半梯形分布函数作为隶属度函数，具体方法如下所述：
设评价指标因素集XT={x1 ,x2 ,…,xm}，评价等级标准V={v1,v2,v3,…,vn}，设 vj和vj+1为相邻两级标准，且vj+1>vj，则vj级隶属度函数为：
根据上式，计算评价指标i隶属于评价等级j的隶属度rij，生成隶属函数R
4．进行多层次综合评价
以二级综合评价为例，主要包括以下四步：
（1）将评价指标按属性归类，分层排列成具有层次结构的评价指标体系。其中，第一层为评价总目标V；第二层为评价准则层，对评价总目标划分，记为：
U={U1 ,U2 ,…,UN}；第三层为评价指标层，对第二层因素Ui(i=1,2,…,n)划分，记为：Ui={Ui1 ,Ui2 ,…,Uilt@span sub=1>n ,}(i=1,2,…,n)，对于不同指标层 ，n的取值是不同的。相对应地确定指标的权重，设U层指标权重向量为W， W={w1 ,w2 ,…,wn}；
Uin相对于 iU指标权重向量为Wi，Wi={wi1 ,wi2 ,…wilt@span sub=1>n}(i=1,2,…,n)。Wi、Wij满足关系式：
（2）建立评价结果集合V
该步骤或单层次模糊综合评价中建立评价结果集合意义相同。
V={v1, v2,…vm}
（3）进行一级因素的综合评价
即按某一类的各个因素进行综合评价。设对第i(i=1,2,⋅⋅⋅,N） 类中的第j(j=1,2,⋅⋅⋅,n） 元素进行综合评价，评价对象隶属于评价结果集合中的第k(k=1,2,⋅⋅⋅,m） 个元素的隶属度为ijkr (i=1,2,…,N;j=1,2,…,n;k=1,2,…,m)，则该综合评价的单因素隶属度矩阵为：
于是第i类因素的模糊综合评价集合为：
式中：i(i=1,2,⋅⋅⋅,N） ；B为B层第i个指标所包含的各下级因素相对于它的综合模糊运算结果；ib为B层第i个指标下级各因素相对于它的权重； iR为模糊评价矩阵。
（4）进行二级因素的模糊综合评价
最底层模糊综合评价仅仅是对某一类中的各个因素进行综合，为了考虑各类因素的综合影响，还必须在类之间进行综合。进行类之间因素的综合评价时，所进行的评价为单因素评价，而单因素评价矩阵应为最底层模糊综合评价矩阵：
B=W⋅(B1 ,B2 ,…,BN )T=(w1 ,w2 ,…,wN )⋅(B1 ,B2 ,…,BN )T
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
