财务指标在企业创新能力的评价上具有特别重要的意义。首先，财务指标是企业最重要、最全面的经营活动信息，企业的创新能力与全面的竞争能力都能直观的反映在其财务指标上。企业技术创新的成果及创新的资本或资源优势也都体现在财务指标上。比如，企业创造的超额收益的水平、可持续盈利的增长情况、总资产的质量状况、研究开发经费的投入情况、智力资产的存量与使用效率等都能较好的反映企业的研发能力、技术改造与技术转化能力、技术创新财务成果的实现情况等。其次，利用财务指标可以诊断企业运营中存在的问题，预测企业发展态势，评判企业的财务状况、偿债能力及盈利能力，从而使政府创新基金的评审更科学、更规范，确保政府对企业的资金投入，真正用在技术创新上，最大限度地规避风险。企业财务状况不佳，会影响企业的发展，就谈不上技术创新。
所谓财务评价，简言之，就是对财务状况和财务活动的优劣作出判断。具体地说，就是根据会计信息，利用科学的方法，有重点、有针对性地对经济活动各组成部分和影响因素及其内在联系进行剖析，从而对财务活动的过程和结果得出全面的、本质的解释和判断，以便帮助会计的服务对象作出正确决策。财务评价一般包括财务健康状况评价、偿债能力评价、获利能力评价和资产利用效率评价等。模糊财务评价则是将模糊数学中的综合评判模型用于财务指标评价，以提高评价的准确性。
一、模糊综合评估法简述
1、模糊评估是由美国自动专家、加利福尼亚大学教授查德于1965年创建的，它是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的数学，故通常称为模糊数学。
2、模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对的肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。可以用来对人、事、物进行全面、正确而又定量的评价，因此它是提高领导者决策能力和管理水平的一种有效方法。
3、线性加权模型直观性强，模型运算简单，且速度快，易程序化，所以在评估中采用频率较高。它的特点在于其评价方式与人们的正常思维模式很接近，用程度语言描述对象。在定性因素的评判过程中，许多模糊现象如组织管理制度、企业领导人等很难明确的划定界限，无法用通常的简单数字来表达，所以只能用模糊数学来处理。
4、模糊综合评价的数学原理，是由评估专家对各因素指标标准进行模糊选择，然后统计出专家群体对评估因素指标体系的选择结果，再按照所建立的数学模型进行最后计算。模糊评价法的过程就是先从定性的模糊选择入手，然后通过模糊变换原理进行运算取得结果。
二、模糊财务指标评价问题的提出
在现实生活中，许多事物除了具有精确性以外，还存在着模糊性。财务会计也是如此，除了具有精确性的一面以外，也存在着模糊性。财务评价内容诸如盈利能力的高低、偿债能力的高低、财务状况的优劣等具有模糊性，因而人们在对财务指标评价中就自觉或不自觉地采用各种模糊的方法，模糊评价和模糊分析就是常见的模糊方法。模糊评价和模糊分析在对事物进行认识时侧重于总体性、概括性的认识结果，如把评价结果分为好、较好、一般、较差、差等模糊等级，这种评价方法虽然看似缺少精确性，甚至被有些人认为是不科学的，其实这种方法与人们日常的模糊认识相吻合，往往更容易为人们所接受，而且其评价效果也是一般精确方法所不能达到的。
三、模糊财务评价体系的建立
根据对表现企业财务状况因素的分析，综合分析企业财务状况的各项指标，从净资产收益率、总资产周转率、主营业务利润率、成本费用利润率、智力资产效益贡献率、应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率、盈利能力稳定系数等9个方面构建财务指标评价体系。
1、确定评价因素集。我们把影响财务指标评价的因素构成的集合，称为因素集。它是一个普通的集合，用U表示：
U={u[1]，u[2]，……u[n]}
其中，U[i]表示第i个影响因素，n为因素的个数。
按照选取的影响财务指标的9个要素，则有：u[1]（净资产收益率）；u[2]（总资产周转率）；u[3]（主营业务利润率）；u[4]（应收账款周转速度）；u[5]（成本费用利润率）；u[6]（智力资产效益贡献率）；u[7]（存货周转率）；u[8]（固定资产周转率）；u[9]（盈利能力稳定系数）。这9个因素组成一个因素集：
U={u[1]，u[2]，u[3]，u[4]，u[5]，u[6]，u[7]，u[8]，u[9]}
2、建立指标权重集。所谓权重系数是表示某一指标在整个指标体系中具有的重要程度。这种指标越重要，则该指标的权重系数越大，反之，权重系数越小。为了反映各因素的重要程度，对每个因素u[i]应赋予一定的权重，建立起对应于U的权重集A：
A={a[1]，a[2]，……a[n]}；并满足：a[i]=1。
假设根据问卷调查等方式得知反映企业财务状况的9个因素的权重分配分别为：25%，10%，15%，20%，5%，10%，5%，5%，5%。那么，对应于U的权重A可记为：
A={0.25，0.1，0.15，0.2，0.05，0.1，0.05，0.05，0.05}
3、建立评价集。评价集是评价者对评价对象可能作出的各种总的评价结果组成的集合。用V表示：
V={v[1]，v[2]，……，v[m]}
其中v[j]代表第j个评价结果，m为总的评价结果数。模糊财务评价的目的就是在综合考虑所有影响因素的基础上，从评价集中选出一个最佳的评价结果。对企业财务状况进行评价时，建立的评价集可设为：V={好，较好，一般，较差，差}。
4、进行单因素模糊评价。单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集V的隶属程度，称为单因素模糊评价。
设取因素集U中的第i个因素u[i]进行评价，对评价集V中第j个元素v[j]的隶属度为r[ij]，则对u[i]的单因素评价可得到模糊集R[j]：R[j]={r[i1]，r[i2]，……，r[im]}。
对所有单因素都分别进行评价后，即可得矩阵：
R=R[1]R[2] …R[n]=r[11] r[12] … r[1m]
r[21] r[22] … r[2m]
… … … …
r[n1] r[n2] … r[nm]
假设通过调查，评价者根据自己的把握度确定隶属度，对净资产收益率有20%的人认为好，35%的人认为较好，25%的人认为一般，15%的人认为较差，5%的人认为差，则对流动资产周转速度的评价可得到一个模糊集R[1]：
R[1]={0.2，0.4，0.2，0.15，0.05}
同理，总资产周转率、主营业务利润率、成本费用利润率、智力资产效益贡献率、应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率、盈利能力稳定系数评价可依次设为：
R[2]={0.25，0.3，0.15，0.2，0.1}
R[3]={0.3，0.1，0.4，0.15，0.05}
R[4]={0.4，0.2，0.15，0.15，0.1}
R[5]={0.15，0.25，0.1，0.4，0.1}
R[6]={0.1，0.35，0.3，0.15，0.1}
R[7]={0.3，0.25，0.15，0.25，0.05}
R[8]={0.2，0.3，0.15，0.25，0.1}
R[9]={0.15，0.3，0.25，0.15，0.15}
由此，可得到一个模糊关系矩阵R：
R=0.2 0.4 0.2 0.15 0.05
0.25 0.3 0.15 0.2 0.1
0.3 0.1 0.4 0.15 0.05
0.4 0.2 0.15 0.15 0.1
0.15 0.25 0.1 0.4 0.1
0.1 0.35 0.3 0.15 0.1
0.3 0.25 0.15 0.25 0.05
0.2 0.3 0.15 0.25 0.1
0.15 0.3 0.25 0.15 0.15
5、进行模糊综合评价。单因素模糊评价仅反映一个因素对评价对象的影响，这是不够全面的。我们的目的在于综合考虑所有因素的影响，得出更合理的评价结果，这就要进行模糊综合评价。
模糊综合评价的数学模型可表示为B=A·R，即：
{0.25，0.1，0.15，0.2，0.05，0.1，0.05，0.05，0.05}×
0.2 0.4 0.2 0.15 0.05
0.25 0.3 0.15 0.2 0.1
0.3 0.1 0.4 0.15 0.05
0.4 0.2 0.15 0.15 0.1
0.15 0.25 0.1 0.4 0.1
0.1 0.35 0.3 0.15 0.1
0.3 0.25 0.15 0.25 0.05
0.2 0.3 0.15 0.25 0.1
0.15 0.3 0.25 0.15 0.15=（0.2，0.25，0.2，0.15，0.1）
归一化后：0.2+0.25+0.2+0.15+0.1=0.9
B′=，，，，
=（0.222，0.278，0.222，0.167，0.111）
该评价结果表明：认为财务指标效率好的占22.2%，较好的占27.8%，一般的占22.2%，较差的占16.7%，差的占11.1%。根据模糊数学中最大隶属原则，属于较好的隶属度最大，故可以最后给出评语，该企业财务指标效率较好。
四、结语
由于财务评价内容具有模糊性，且受多种因素的影响，因此对财务评价，应用模糊数学的方法，通过模糊变换进行综合评价，取得的实际效果将会更准确、更科学。这是因为模糊数学虽然是研究和描述模糊现象的一种数学工具，但它本身是精确的，是用精确的数学方法去描述和研究模糊现象的。
主要参考文献：
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