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摘要：在我国高等教育事业蓬勃发展的背景下，高等院校招生规模持续扩大，随之而来的是经济业务的日趋复杂化。为了确保高校能够精准识别内部控制的薄弱环节，进而提出具有针对性的改进策略，为高校内控建设的持续优化提供坚实支撑，必须构建一套科学、合理，且与高校经济活动实际紧密贴合的评价指标体系。鉴于当前高校在内部控制评价体系构建过程中遭遇的种种挑战，本文将依据高校经济活动及其业务特性进行探讨，通过结合使用网络层次分析法（ANP）与模糊综合评价法（Fuzzy），深入剖析影响高校内控潜在风险的各项指标，构建一套适用于国内高校内部控制工作的评价体系。此举旨在为高校内控建设提供有力的参考依据，并通过评价促进体系建设的不断完善。

关键词：高等学校；内部控制；评价体系；ANP-Fuzzy法

一、研究意义

近年来，随着我国高等教育体系建设的稳步推进和不断深化，高等教育在学人数持续呈现出逐年增长的稳健态势。据统计，2023年我国各类高等教育在学总人数已达4763.19万人，较上一年度增长了108.11万人，增长率达到2.32%。面对这一发展趋势，高校为满足高等教育发展的需求，不断扩大规模，创新办学模式，增加经济业务种类，但同时也伴随着业务风险的增加，给高校内部控制管理带来了诸多挑战。

2016年6月财政部正式发布了《关于开展行政事业单位内部控制基础性评价工作的通知》。此后，高校全面启动了内部控制的深入调研工作，每年需将内控基础性评价工作年度总结报告报送至教育部，以便及时发现薄弱环节，进而采取有针对性的措施来加强内控建设。内部控制作为一种现代管理工具，通过建立严密的制度与完善的程序，明确工作规则，并通过机制固化和流程优化，加强对关键环节的控制。这不仅能有效预防舞弊和腐败，还能显著提升整体工作效率。内部控制评价建设作为内部控制管理的重要环节，既是高校提升管理水平的现实需求，也是实现可持续发展的必然选择。因此，高校内部控制评价工作的重要性日益凸显。

本文选取J高校为具体研究对象，旨在通过实例分析高校内部控制建设的实际状况。通过构建一套科学、合理的评价指标体系，对J高校内部控制的现状进行客观定性评价。本研究主要采用网络层次分析法（ANP）结合模糊综合评价法（Fuzzy）实现定性向定量的有效转化。通过数据模型的运用，精准计算内部控制得分，直观反映J高校内部控制的真实情况。在此基础上，本文将探讨优化内部控制的具体建议，以期确保J高校规范发展，为该校内部控制建设提供有力的科学依据和参考，同时也期望为其他高校在内部控制评价模型的构建与优化方面提供有价值的参考。

二、基于ANP-Fuzzy模型的高校内部控制评价体系构建

（一）ANP-Fuzzy评价方法概述

ANP-Fuzzy评价方法，作为一种综合评估方法，其基础构建于网络层次分析法（ANP），并融合了模糊综合评价法（Fuzzy）的原理，以实现更为全面、细致的评估效果。该方法以AHP的理论框架为基础，经过不断的优化与扩展，形成了更为全面和复杂的评价体系。ANP在理论层面上为决策者提供了更加灵活的考量框架，允许其全面审视复杂系统中各元素间的相互关联与影响。该方法采用网络结构取代传统的层次结构，充分考虑了要素间的依赖性和反馈机制，以非线性结构替代了线性的层次结构，加入反馈机制，并纳入了低层次元素对高层次元素的支配作用，从而更加贴近实际决策问题的复杂性和多样性。

但在ANP分析法中，涉及明确指标权重以及两两元素间重要性比较时，其判断结果可能存在一定的模糊性。为解决这一问题，引入Fuzzy方法，将模糊问题转化为定量的评价，从而降低了主观因素对评价结果的影响，提供了更加客观、可量化的评估依据。

（二）ANP-Fuzzy内部控制评价模型构建

1.构建高校内部控制评价指标体系

本文从高校主体业务及经济活动的实际出发，基于COSO框架、《行政事业单位内部控制规范》以及《教育部直属高校经济活动内部控制指南（试行）》的权威性指导，构建一个严谨、系统且适用于高等院校的内控评价指标体系。这一体系的构建旨在确保高校内部控制活动的规范性和有效性，促进高校财务管理和经济活动的健康、稳定发展。

2. 构造ANP的典型网络结构

ANP一般网络结构将评价体系划分为两个层次，其中，第一个层次为控制层，涵盖了问题目标及决策准则，在此层次中，设置目标层为高校内部控制风险水平，而准则层则为P1-P5。第二个层次为网络层，包含二级指标，这些指标之间形成了交互影响的网络关系，彼此间相互关联。为了确定这些指标间的影响和反馈关系，本文采用了专家访谈、文献整理等方法进行研究验证。在构建高校内部控制评价的网络结构时，课题组采用了Yaanp软件计算分析，以确保其遵循网络分析原理（ANP），从而保障结构的严谨性和系统性。

3.构造判断矩阵、不加权超矩阵和加权超矩阵

（1）构造判断矩阵P

首先，依据控制层高校内部控制评价体系A作为基准，将对元素组Pi内部各元素间的交叉关系重要程度进行审慎评估，进而构建一级指标Pi之间的判断矩阵。在此基础上，以一级指标Pi为参照标准，将对Pi中元素组Cij之间的相互关系及其影响程度进行成对的细致比较，将逐一对比Pi中各元素Cij对Pj中元素的影响程度，以量化评估各指标间的相互影响，从而获取各二级指标Cij的判断矩阵。在本文中，采用德尔菲法对各层级中元素组重要程度的判断进行比较，此方法旨在汇聚高校财务专业与内控领域多位专家的智慧与经验，以确保评估结果的严谨性与准确性。利用 Satty 1-9标度法，以一级指标Pi为准则，采用1-9及其倒数的形式进行赋值，1-9表示Cij对Cji的影响程度逐级增加，倒数则相反。通过问卷评分后，整理专家意见，得出个指标的判断矩阵Pi。

（2）进行一致性检验

一致性检验是排除决策者对不同问题的判断存在逻辑矛盾的情况。利用特征根法，计算P的最大特征值， （其中，Wi为归一化处理后各元素的权重系数）；计算 ，从而求得CR=CI/RI。根据计算结果，当CR<0.1时，矩阵P通过一致性检验；反之，需修正矩阵内各元素的赋分值，直至满足CR<0.1。

（3）构造不加权超矩阵W和加权超矩阵W

在构建判断矩阵P之后，利用Yaanp软件执行精确的计算流程，从而获取不加权超矩阵与加权超矩阵的明确结果。不加权超矩阵W的构建是基于按组排列的相互对应矩阵块，这些矩阵块的形成源于比较集合中获取的局部优先等级向量。为了得到加权超矩阵W ，对W进行了列归一化处理，即在W的基础上，将每个元素乘以对应组的权重，以此确保结果的准确性和合理性。

4.计算极限超矩阵 ，形成指标权重

false通过连续应用不加权超矩阵W的自乘运算，并在每一步自乘之前对列向量进行归一化处理，直至达到稳定状态。计算得到极限超矩阵 。在该矩阵中，所有列相同且列向量为网络层元素Cij对目标层A的影响权重，得到二级指标Cij的综合权重。

经Yaanp软件计算，各层级指标权重如下：一级指标权重为W={0.127，0.148，0.247，0.211，0.266}；二级指标权重分别为W1={0.031，0.041，0.028，0.027}，W2={0.049，0.040，0.059}，W3={0.043，0.040，0.041，0.040，0.042，0.041}，W4={0.071，0.072，0.069}，W5={0.123，0.144}。

5.设定评价矩阵，形成综合评价结果

首先设定评语集，即为评价等级的合集，表示为V={V1，V2，…，Vm}（其中m为评语等级个数）。其次，确定隶属度矩阵R，R通常由隶属度rij组成，一般为R=（rij）=（R1，R2，…，Rn）T。隶属度为元素隶属于模糊集合的程度，其中rij表示对二级指标Cij选定Vm评定等级的数量占总人数的比例。根据各组元素Cij权重及隶属度矩阵R确定模糊综合评价，即Pi=Wi×Ri，由此得出总体模糊综合评价矩阵B，B=（P1，P2，…，Pn）T。由一级指标权重W和总体评价矩阵B，可得综合评价结果U=WB=（x1，x2，…，xn），根据最大隶属度原则，确定评价结果。

三、案例分析

本文选取浙江省J高校为例，对其内部控制风险水平进行实证分析。J高校为中国特色高水平高职学校和专业建设计划建设单位，办学期间落实立德树人的根本任务，实施创新引领创建高水平职业大学发展工程。近年来，随着办学成本增加以及各项经费来源的多样化，内部控制管理可能存在薄弱环节，课题对J高校内部控制进行评价研究，以获得较为科学、客观的评价结果。

（一）确定五级评语集

为各二级指标Cij设定了五个明确的评价级别，分别为优秀、良好、一般、较差、差，以此构建了一个评估向量V，具体表现为V=（优秀，良好，一般，较差，差）。这一设定旨在确保评价过程的标准化和客观性。

（二）确定隶属度矩阵

本文邀请10位高校财务领域、高校治理与内控评价方面的专家，对J高校内控建设实施情况进行评价。通过整理汇总得到评价结果，具体详见表1。由表1可得P1所属隶属度矩阵R1，同理可得R2、R3、R4、R5。

（三）进行模糊综合评价，计算评价矩阵

根据所有二级指标的综合权重、J高校内控评价的隶属度矩阵，可得出一级指标Pi的评价矩阵，根据P1-P5的评价矩阵，构建了J高校内部控制的总体评价矩阵B：

（四）确定J高校内控评价结果

综合评价结果为U=WB=（0.074，0.084，0.036，0.016，0.005），按照最大隶属度原则，J高校的内部控制评价结果隶属于模糊评语集中的“良好”。由此可见，J高校内部控制工作总体良好，应继续加强相关建设，建立健全内部控制评价制度，并严格执行。

五、研究结论与优化建议

（一）研究结论

本文以高校业务活动的核心特征为基点，立足于校内文化的深厚根基，以明确的办学宗旨为指引，同时以发展战略为引领力量，致力于构建一个系统、全面的高校内部控制网络结构评价体系。在此体系框架下，结合具体实践案例，深入分析高校内部控制的风险程度，旨在为高校内部控制评价体系的建设提供科学、合理的指导依据，从而推动高校内部控制体系的持续优化与稳健发展。

（二）优化建议

1.建立健全内部控制评价机制

学校应基于实际情况，构建一套严谨且合理的评价指标体系。此体系需严格遵循科学性、客观性、全面性及可操作性的基本原则，确保涵盖内部控制的所有关键要素。同时，应定期对内部控制状况进行评估，构建一套完善的内部控制评价结果反馈机制，确保评价结果能够迅速、准确地反馈至相关部门，以便及时识别潜在问题并进行相应的优化与改进。此外，为强化内控建设的重要性，学校还将评估结果纳入年度考核范畴，以此激励并督促各部门进一步加强内部控制建设。

2.建立内部控制评价专业队伍

内部控制评价作为确保组织稳健运营的关键环节，其执行者必须具备深厚的专业知识和技能。鉴于此，高等院校应构建专业化的内部控制评价团队，积极吸纳内部控制评价师、审计师等具备高度专业素养的人才，以确保内部控制评价活动的专业性和精准度，从而保障组织内部控制体系的有效运行。加强内部控制相关领域的培训，提高内部控制评价人员的专业素质和技能。

3.提升内部控制信息化水平

对于增强内部控制评价的效率与准确性而言，加强内控信息化建设具有显著效果。此举旨在通过信息化建设，推动内部控制评价的在线化、集中化和规范化运作，进而优化评价流程，提升工作效率与准确性。此外，借助先进的信息平台，高校能够深入分析并挖掘内部控制评价的结果，及时发现潜在问题并采取相应措施，以确保内部控制体系的持续优化与完善。

参考文献

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【课题项目】：浙江省省属高校基本科研业务费项目资金资助（项目编号：2024ZX23）