返乡农民工创业论文创业环境评价体系论文

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1、返乡农民工创业论文创业环境评价体系论文:返乡农民工创业环境评价体系构建研究摘要：层次分析法往往用于复杂的多冃标决策问题，以系统的概念将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标的若干层次。通过利用层次分析法、模糊评价法构建返乡农民工创业环境评价体系，将定性化问题转化为定量分析，有助于建立更为客观、科学、系统的评价体系。关键词：农民工；创业环境；层次分析法；模糊评价法1构建返乡农民工创业环境评价指标体系关于创业环境的研究国内外学者大多分为两方面：内部创业环境和外部创业环境。内部创业环境主要包扌舌创业者素质、创业团队文化与创业组织等自身条件；外部创业环境主耍包括社会环

2、境、市场坏境、口然环境等创业过程中外部影响因素的集合。本文创业环境评价指标体系的建立主要是基于创业者创业过程中外部影响因素。文章结合五维度模型和全球创业观察模型(GEM),在参阅人量国内外关于农村创业环境理论基础上，结合国内农村创业现状，坚持科学性、系统性、可操作性、针对性原则，拟建了返乡农民工创业环境评估指标体系。如图所示：2运用层次分析法确定各指标的权重(1)构造判断矩阵。层次分析法的「个重要特点就是用两两重要性程度Z比的形式表示出两个方案的相应重要性程度等级。创始人Saaty给出了9个重要性等级及其赋值，如下图所示：含义两个因素相比，具有相同重耍性两个因素相

3、比，前者比后者稍重要两个因素相比，前者比后者明显重要两个因素相比，前者比后者强烈重要两个因素相比，前者比后者极端重要上述相邻判断的屮间值对于一个拥有n个因素A1,A2,...An的同层元素的相互比较结果，将会建一个n*n阶的判断矩阵，[A]=[aij]，它反映了I指标相对于J指标比较得分，aii=1,aij=1/aji,构造判断矩阵如下：A=a11,a12,a1j,a21,a22,……a2j,ai1,ai2,a1j（2）计算比较矩阵的最大特征根及其相对应的特征向量，并进行一致性检验。判断矩阵的特征向量即为相应同层因素相对于上层因素的相对重要性权重系数。本文用方根法

4、比较判断矩阵A=（aij）n*m的最大特征根，及相对应的特征向量（即权重系数），并进行一致性检验，具体方法如下：nnnj=1aij（i=1,2,3,n）;wi=ini,wi即为所求的特征向量（权重系数）的第I个分量。最大特征根Xmax=1nni=1nj=1aijxwiwi；一致性检验Xman：偏差一致性指标CI=Xmax-nn-1；随机一致性比率CR=CIRI（平均随机一致性指标RI可查表求得)若RI<0.1时，该判断矩阵具有满意的一致性，否则可重新调整判断矩阵中的元素，直至具有满意的一致性。3运用模糊综合评判法评价某地返乡农民工创业环境创业环境是由不同环境因素相

5、互作用形成的系统，各要素指标难以定量化、精确化，使得对于创业环境的描述产生模糊性。而模糊综合评价法通过先对每个因素单独评价，再按所有因素综合评价的这种具体方法，使得创业环境的评价更加具体，易量化。(1)确定因素集合评语集。根据本文上述所作统计，因素集u=(U1,U25U3)U45U5,U6)5U1=(U11,U125U13),U2=(U21,U225U23)U24,U25),U3=(U31,U32,U33),U4=(U41,U42,U43,U44),U5=(U51,U52,U53,U54,U55),U6=(U61,U62,U63);冃标评价集V=(优秀、良好、一般

6、、差、很差)。(2)构造单因素模糊评价矩阵。通过走访、调查，对调查结果整理、统计，确定各指标的评价结果归属于各评价等级VK(K=1,2,3,4,5)的频数m,计算公式为：qij=mij/n,qij即为指标Uij隶属于VK的隶属度，并构造二级指标的模糊矩阵Fi(i=1,2,345,6)(3)综合评价。权重集合A=(a1,a2,a3……ai)(04M)进行模糊数学运算，公式为:B=AxF(BwV),运算结果为:B=(b1,b2,b3...bm)，即为要素的模糊评价结果。如果有多级评价指标，由评价结果B构成上一级模糊矩阵F,F=(B1,B2,B3...Bn)，模糊运算同

7、上。4返乡农民•丁创业环境模糊综合评价假设有50份有效回收问卷，统计处各评价结果归属于各评价等级VK的频数m,构造二级指标的模糊矩阵：(A为一级指标权重集，F为单因素评价矩阵)经计算，B=(0.17,0.32,0.24,0.02,0.04)把评语集V=(优秀、良好、-般、差、很差)量化，优秀量化为9分，依次类推，7=(1,3,5,7,9),量化结果Z=B*VT,最终评价结果量化值Z的取值范围在0-10之间，分值越低,说明创业环境越差,反之，创业环境较好。创业环境模糊评价的最大优点就在于将模糊因素量化，在目前创业环境评价方法缺乏有效的定量的情况下，本文提出的层次分析

8、法、模糊评