小型林业企业风险承受能力分析

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摘要：近年来，随着国家在林业领域的不断加大投资和政策引导，林业产业成为了炙手可热的朝阳产业，前景和潜力非常可观。而围绕林业的产业项目这几年更是纷纷走向潮头，成为了大批投资人所青睐的项目。但总体来讲，由于林业行业的投资回收周较长，自然灾害、火灾、病虫害等意外事件发生的可能性较大，对企业投资回收的影响也较大。因此，研究林业企业风险承受能力，可以帮助该类型企业了解林业种植风险，谨慎投资。该文通过对贫困区县的小型生态种植企业所面临的各种风险因素以其风险承受能力进行分析，提出林业企业风险应对的措施，为我国小型林业企业开展风险管理给予借鉴。

关键词：林业企业;风险承受能力;模糊综合评价;实证分析

近年来，以国家政策为依托，各省各贫困市县大力普及“经济林种植业”，以带动各地的经济和生态的双向发展。发展经济林种植既是我国的绿色产业,也是助推生态扶贫的有力举措，成为各省市农村地区炙手可热的投资方向。以重庆市为例，2020年重庆市各区县的生态林业公司多达3000多家，为当地的经济发展起到良好的推动作用。但小型林业企业往往因为管理模式、风险意识、员工素质、企业资金短缺等问题使其经营受到制约，甚至出现管理危机。在未来如何让这些企业能可持续发展是各地政府关注的重点之一。因此，该文旨在针对小型林业企业自身特点与企业特性，提出一套合理的风险承受能力评价指标体系与评价方法，希望能帮助创业者了解自己的风险承受能力，为投资决策提出一定的参考价值。

1模糊综合评价法的应用

由于影响小型林业企业风险承受能力的因素很多，既包括定性的又包括可定量的；又由于与这类企业风险承受能力相关的某些因素或指标模糊性较大，难以量化，因此我们选择模糊综合评价法来解决这两个问题。

1.1数据收集方法

采用专家评估法与问卷调查法相结合。一方面，选取一组具有广泛代表性的人员，比如：林业局、员工、管理人员、客户、专家学者等10人；另一方面，向以上人员发放调查问卷，采用背靠背方式获取他们对风险因素的打分结果，再对其结果进行分析，计算其权重。

1.2权重计算采用层次分析法

1.2.1设定风险因素集根据影响企业风险承受能力的因素及其特征，该文的第一层主干指标为：自然灾害、员工管理、林业灾害、财务风险和经营管理这五大类；在每一类主干指标下再设置第二层子指标来度量，第一层及第二层子指标的设置方式如图1所示。设Ui为评判指标体系，i＝1代表“自然灾害”因素；i＝2代表“员工管理”因素；i＝3代表“林业灾害”因素；i＝4代表“财务情况”因素；i＝5代表“经营管理”因素[1]。即有U1＝［u11u12u13u14］；U2＝［u21u22u23］；U3＝［u31u32u33u34］；U4＝［u41u42u43u44u45］；U5＝［u51u52u53］。1.2.2设定风险评价集将项目风险承受能力划分成5个等级，其评语集分别：很强、强、较强、一般、差。汇总调查问卷中专家的评估结果。1.2.3确定样本矩阵由专家对一个评价对象（第一层主指标）下的每一个子指标进行打分，然后转化成一个模糊数,专家打分的矩阵用A表示。写成模糊向量为：Ai=(ai1，ai2，ai3，…，aim，)（i=1，2，…，n)，Ai∈μ(V)。模糊向量的各分量之和为“1”，完成归一化设定，即：1.2.4对各因素指标设定其权重因素集中各因素对被评判事物的影响是不一致的，赋予各因素ui一个权重ai，则因素的权重分配集A可以看成是因素集U上的一个模糊集，并且要满足归一化条件。1.2.5评判结果及结论用指标权重向量与单因素评判矩阵A相乘得评判结果：B=W·A=(···)[2]。

2小微型林业企业风险承受能力案例实证分析

该文对位于重庆市潼南县的一家小型生态林业公司进行研究，并对其在运营过程中的风险承受能力进行度量，同时给出提高此类企业风险承受能力的意见与建议。由上文可知，第一步，我们选取的因素集是自然灾害、员工管理、林业灾害、财务风险和经营管理。因此，企业风险承受能力的因素集U＝｛U1，U2，U3，U4，U5｝=｛自然灾害、员工管理、林业灾害、财务风险和经营管理｝[3]。第二步，建立风险评价集V={v1，v2，v3，…，vn}，其中：v1=“风险级别很高”；v2=“风险级别高”；v3=“风险级别中等”；v4=“风险级别低”；v5=“风险级别很低”[4]。第三步，建立从U到V的单因素评判矩阵A。研究小组向地10名专家发放调查问卷，由专家独立地对该企业风险承受能力的评价因素给出评价等级。通过专家对上述5个因素的各个指标进行模糊评判，得到如下结论。比如：“自然灾害”因素，认为其风险承受能力很强的专家组有0人，强的为0人，较强的为1人，一般的为3人，差的为6人，按评估人数比形成企业风险承受能力的“自然灾害”因素的各等级评语隶属度[5]:。则模糊向量为：A1=(0.0，0.0，0.1，0.3，0.6)。通过以上调查汇总到“员工管理”因素，模糊向量为：A2=(0.1，0.1，0.2，0.3，0.3)；“林业灾害”因素，模糊向量为：A3=(0.0，0.1，0.3，0.4，0.2)；“财务情况”因素，模糊向量为：A4=(0.0，0.2，0.3，0.4，0.1)；“经营管理”因素，模糊向量为：A5=(0.2，0.2，0.4，0.1，0.1)。上述评判结果均满足归一化条件，向量的各分量之和为“1”。由上述5个单因素评判结果，得到单因素评判矩阵为;第四步，根据该企业风险承受能力评价因素集中各因素对企业风险承受能力的影响程度，应用层次分析法中求根法确定的权重分配。最后得出，近似计算最大特征根λmax=0.9889，同时，通过一致性检测了解到，随机一致性指标C.R.=-0.8954<0.1，判断矩阵A具有满意的一致性[6]。专家对该企业风险承受能力的综合评价结果为：3.17%的专家认为该企业的风险承受能力很强；13.01%的专家认为该企业的风险承受能力强；21.27%的专家认为该企业的风险承受能力较强；27.23%的专家认为该企业的风险承受能力一般；37.74%的专家认为该企业的风险承受能力差。综合评判结果R的向量的各分量之和为1，满足归一化条件。根据最大隶属度原则，A集中隶属度最大者（0.3774）所对应的那个评判等级“风险承受能力差”应作为该类型企业风险承受能力的综合评价结论[7]。

3结论

该文采用模糊综合评价法对重庆市潼南县小型生态林业公司进行风险承受能力进行评价。通过这个方法，我们把多个复杂的因素，例如：自然灾害、员工管理、林业灾害、财务情况和经营管理等财务与非财务因素进行了综合考虑，虽然通过专家打分的方式很大程度上较为主观，但在一定程度上也体现了专家的经验，从综合的评价意见来看，各专家普遍认为该企业在面对自然灾害风险和林业病虫害等风险的情况下没有太好的应急预案和解决办法，企业管理者大多认为这些风险的发生可能性较低。首先是自然灾害方面，由于重庆地区发生地震、泥石流、雪灾的可能性不大，夏天山火有可能发生但概率也不高，所以企业几乎不关注这一风险。其次是“林业病虫害”问题，企业有购买相关的防止病虫害药品，但对不同类型的树木常见病了解不足，也缺乏农业专家的指导。最后专家们得关注的另外一个风险点是“员工整体素质”问题，由于林业公司位于较偏远地区，人才招聘比较困难，所以更应该加强企业内部员工的培训工作，以弥补专业人才不足。这些问题同时也是我国其他地区小型林业企业普遍存在的问题，需要加以重视和改进，让“构树种植业”成为我国扶贫致富的重要途径。该文应用的模糊综合评价法中层次分析法来计算权重，因为最初风险因素的判断和风险指标的获得本身带着主观性，所以为了使评价结果更客观准确，该种方法的运用仍存在改进的空间。

参考文献

[1]史亮.高管能力、风险承受与企业价值[J].财会通讯,2020(9):61-64.

[2]郭姮杳.MJ公司财务风险承受能力评价改进研究[D].西安:西安理工大学,2021.

[3]许红玉.林业企业风险管理研究[J].中国产经,2021(18):168-169.

[4]智雨,张胜,卢思成.企业风险预警监控系统的构建与应用[J].科技资讯,2015,13(33):131-132.

[5]张梦影.集群式供应链企业创新风险承受能力度量研究[D].大连:大连交通大学,2018.

[6]吕璞,马可心.基于相对风险分担的集群供应链协同创新收益分配机制研究[J].运筹与管理,2020,29(9):115-123.

[7]宋高雅.经济政策不确定性、内部控制和企业风险承担[D].郑州:河南农业大学,2020.

作者：唐圣英 单位：重庆人文科技学院