一、引言

随着我国市场经济体制的逐步完善和发展，企业的诚信问题日益引起社会各界的广泛关注。企业的诚信问题对经济活动的影响也愈发强烈，企业的失信行为会给经济活动带来不同程度的损失。时至今日，我国企业的诚信体系建设工作尚未完成，企业的失信行为依旧给经济发展造成重大损失。据相关部门统计，每年我国企业因为诚信缺失造成的经济损失超过了6000亿[1]，这给整个社会造成了非常不良的影响。可见，企业信用的相关问题是一个值得关注的社会热点问题，建立并完善企业的信用体系任重而道远。

对此，我国众多专家学者针对企业信用这一问题，从不同角度开展了不同的研究。吴育辉[2]借鉴了Demerjian等(2012)的方法度量管理层能力，并以2010-2014年进行过信用评级的A股上市公司作为研究对象，探讨了管理层能力与企业信用评级之间的关系以及信息披露的质量怎样影响评级机构对于公司管理层能力的判断；马述忠、张洪胜[3]以县为地域单位，从县一级组织集群的商业信用视角着手研究，结果表明集群的商业信用能够显著促进企业的出口扩张；邹高峰[4]等将单一中小企业进行银行融资的研究视角拓展到由多个中小企业组成的信用共同体与银行的关系。研究表明：信用共同体融资能否获得高还款率的关键在于是否具备惩罚违约企业的能力、增大借款企业造假成本的能力、低成本横向监督的能力、识别优质投资项目的专有能力和为借款企业提供足够吸引力的融资条款的能力等；王永进、盛丹[5]构造了一个较为综合的地理性质的集聚指标，并结合1998-2007年中国工业企业的数据以及双重差分法，系统性地探讨了地理集聚作用对企业商业信用的影响。研究证实，地理集聚作用对企业商业信用的发展具有显著的促进作用，而且资本的集聚影响超过了产出的集聚和劳动的集聚；项喧、范闾翮[6]基于质量管理相关部门和企业访谈的数据对我国企业质量诚信体系的建设进行了分析和研究，报告了现阶段企业质量诚信体系建设的现状，并通过采用文献研究、问卷调查等系列方法，进行了企业质量诚信体系建设中存在问题的调查，提出相应的对策和建议。

此外，还有学者通过KMV模型、概率论数理统计和博弈论的知识来阐述或量化研究信用问题或企业诚信问题。许屹[7]基于万得数据库中2011-2014年间所有主体信用评级被调降且原主体信用评级在AA+到AA-之间的上市公司数据和KMV模型，对债券发行主体的违约距离以及违约距离对信用风险变化的捕捉能力及敏感性进行了研究，报告了信用债券发行主体信用评级变动和相应的违约距离的现状，通过采用实证分析的方法展开了对信用评级的时效性调查，反映了国内信用债券的信用评级变动可能存在滞后的问题，得出了对KMV模型结果做出适当修正后可以对信用债券的信用风险的变化进行较为及时的指示作用的结论；黄静[8]等将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合，构建了用于客户信用评估的类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI)，综合利用有、无类别标签的样本提高了模型的性能；肖进[9]等引入半监督学习技术，并将其与多分类器集成技术中的随机子空间方法(Random Subspace，RSS)相结合，构建了类别不平衡环境下基于RSS的半监督协同训练模型RSSCI。

第五孔窑洞开间3.28m，进深7m，室内空间狭长，此处是装载粮食的空间，南侧设窗但不设门，进入此处只能通过第四孔窑洞，这样既保证了室内的通风采光，使粮食的存放时间更长，也保证了粮食的存放安全，避免了外来人直接进入粮食装载区。

诸如此类的研究大多根据因果论的方法剖析企业失信的原因以及企业失信带来的危害，并根据上述两点提出对策建议。然而，针对失信企业（或企业失信行为）进行具体惩罚措施的方法性研究却相对较少。文章通过模糊数学的知识，通过对政策文件的解读，利用模糊综合评价的方法，按照逻辑步骤构建了一种惩罚失信企业的具体方法，可以给从事企业管理和信用管理的相关工作人员提供一定的参考。

Kahneman和Tversky改变了传统理论评估总效应的做法，转而衡量一个前景的总价值V，该价值主要是通过价值函数υ（·）和决策权重函数π（·）的结合来决定的。［14］价值函数反映了结果的主观价值，决策权重函数表示与该结果概率P相对应的决策权重，它和客观概率P有着本质的区别，它反映了P对整个前景值的影响力，“是决策者根据事件结果出现的概率（p）做出的某种主观判断”［15］。这意味着决策者在进行风险决策时，至少会受到两个方面的影响：一是决策者对结果主观价值感受的影响；二是决策者对结果出现的主观概率判定的影响。

二、模糊数学及模糊综合评价方法

1.模糊数学的概述

模糊数学是在模糊集的基础上，用来研究和处理模糊性现象的数学方法。在日常生活中，模糊的概念或现象处处存在[10]（谢季坚、刘承平，2016），比如厚、薄、快、慢、大、小、长、短、黑夜、白天、黎明、清晨、中午、傍晚、黄昏等等。

由此可得企业1的单因素评价矩阵为：

2.模糊综合评价方法简介

模糊综合评价是在多因素或多指标条件下对事物进行全面综合评价的决策方法。

假设 U={u1，…，un}为 n 种因素或指标，V={ν1，…，νm}为 m 种评价，它们的元素个数和名称均可根据实际需求进行主观命名，各种因素所处地位不同，其作用亦不相同，因素权重也不相同，对于n种评价并非直观的0-1二值逻辑，即单纯地肯定或否定，因此综合评价是V上的一个模糊子集：

 

其中h¯(V)用来表示评价集上的模糊子集，也称模糊幂集，bj(j=1，2，…，m)反映了第j种评价νj在综合评价中所占据的地位，即νj对于模糊集的隶属度(j)=bj，综合评价模集赖于各个因素的权重，它是U上的模糊子集：

 

其中0≤ai≤1，且a1+…+am=1，ai表示第i种因素或指标的权重，因此，只要得到给定的权重集，则相应地可得到一个综合评价集，根据模糊映射的概念，建立一个从U到V的模糊映射∶U→(V)，则对每一个因素ui单独作一个评价ui)，存在模糊映射关系 ui|→(ui)=(ri1，…，rim)∈h¯(U)，根据模糊映射与模糊关系之间的联系，可知存在模糊关系(ui，νj)∈(U×V)，满足条件：

 

以(ui，νj)为行构造一个模糊矩阵，有：

 

称为单因素评价矩阵，由上述内容可知，模糊综合评价的数学模型主要由因素集U，评价集V以及单因素评价矩阵组成，因此，对于权重集=(a1，…，an)，利用Zadeh算子进行合成运算，即(∧，∨)来进行运算，可得：

 

为综合评价集，根据最大隶属原则，对于综合评价集中的元素bm，相应地执行方案为max(bm)对应的评价νm。

模糊综合评价方法是一种较为成熟的评价方法，国内已有学者利用模糊综合评价的方法来解决企业信用及信用相关问题。陈晓红、杨志慧[11](2015)利用AFF模型对中小企业进行了信用评估；张诚[12](2014)则利用人工以及机器搜索策略，充分挖掘了中小非上市公司信息风险元并进行分类整理，在此基础之上进行模糊综合评估；徐长宝[13]等依据趋势预测的结果选取岭形模糊隶属度函数，采用层次分析法和反熵权法结合的组合赋权方法进行权重设定并进行模糊综合评价；王发麟[14]等通过专家打分法和结果的无量纲化处理建立隶属矩阵，结合单因素模糊权向量的熵权法确定和综合模糊权向量的层次分析法确定实现了基于模糊综合评判法的线缆敷设质量等级评判；另外，在种业企业并购、重大工程招投标、电压暂降治理等领域中也常常用到模糊综合评价的方法。

文章利用的是基于Delphi法的模糊综合评价方法，相较于上述模糊综合评价方法，其拥有开展容易、效率高、入门简单等特点。

三、政策解读与案例演算建模

1.政策解读

国家工商管理总局于2015年12月30日根据第83号总局令，公布了《严重违法失信企业名单管理暂行办法》 （以下简称《办法》），其宗旨是为了加强对严重违法失信企业的管理，促进企业守法经营和诚信自律，扩大社会监督。

《办法》中详细举出了列入严重违法失信企业名单管理的十种情形，包括：第一，被列入经营异常名录届满三年仍未履行相关义务的；第二，提交虚假材料或者采取其他欺诈手段隐瞒重要事实，取得公司变更或者注销登记，被撤销登记的；第三，组织策划传销的，或者因为传销行为提供便利条件两年内受到三次以上行政处罚的；第四，因直销违法行为两年内受到三次以上行政处罚的；第五，因不正当竞争行为两年内受到三次以上行政处罚的；第六，因提供的商品或者服务不符合保障人身、财产安全要求，造成人身伤害等严重侵害消费者权益的违法行为，两年内受到三次以上行政处罚的；第七，因发布虚假广告两年内受到三次以上行政处罚的，或者发布关系消费者生命健康的商品或者服务的虚假广告，造成人身伤害的或者其他严重社会不良影响的；第八，因商标侵权行为五年内受到两次以上行政处罚的；第九，被决定停止受理商标代理业务的；第十，国家工商行政管理总局规定的其他违反工商行政管理法律、行政法规且情节严重的。

针对上述十种情形，各级工商管理部门有四种相应地惩罚管理措施，包括：惩罚措施一，列为重点监督管理对象；惩罚措施二，依照本办法第五条第一款第（一）项规定被列入严重违法失信企业名单的企业的法定代表人、负责人，三年内不得担任其他企业的法定代表人、负责人；惩罚措施三，不予通过‘守合同重信用’企业公示活动申报资格审核；惩罚措施四，不予授予相关荣誉称号。

现代化的教育体系中，小学数学教育信息化是非常重要的组成部分，按照科学的规划策略来完成，能够促使教育的综合效用获得大幅度提升，针对小学生的成长、进步，提供较多的帮助。与此同时，小学数学教育信息化的研究，还必须深入地开展，尤其是在动态因素的控制和解决过程中，都要选用正确的模式来开展，高度尊重小学生的想法，减少传统教育手段造成的不良影响。

第三，知识结构差异。各级工商管理部门的工作人员大多具备优秀的专业素质和丰富的相关工作经验，而案例中的专家均是由社会各界不同行业中筛选的，行业背景不同造成知识结构差异较大，综合评价的结果自然与专业人士不相一致。

2.模糊综合评价建模

文章作者与某大数据企业合作，策划并组织了一次关于模糊综合评价方法的案例演算，目的是演示模糊综合评价方法的整个计算过程，然后将该方法计算出的综合评价结果与工商部门的判决进行一致性比对，测算该方法的一致率。

首先通过国家工商局的国家企业信用信息公示系统以及新闻资料的汇总，查询了多家异常经营及被列入严重违法失信企业名单的企业的经营情况，选择了十份失信材料比较齐全的企业，分别记为企业1，企业2，企业3…企业10，简述其失信情况详见表1。

 

表1 失信企业案例表

  

注：只列出工商部门的主要惩罚管理措施，不包括与其它有关部门的联合惩罚。

 

A栏 B栏 C栏失信企业编码企业失信主要原因 工商部门主要处罚结果企业1 失信材料1 惩罚措施三企业2 失信材料2 惩罚措施二企业3 失信材料3 惩罚措施三企业4 失信材料4 重点监管企业5 失信材料5 惩罚措施二企业6 失信材料6 惩罚措施三企业7 失信材料7 惩罚措施四企业8 失信材料8 惩罚措施一企业9 失信材料9 惩罚措施四企业10失信材料10 惩罚措施二

模糊综合评价是一种较为便捷的量化评价方法，其主要有知识门槛低、算法简单、便于开展等优点，但也有如下缺点：

根据最终演算结果，利用模糊综合评价法来选择对十家失信企业进行何种惩罚措施，与各级工商部门的实际政策执行结果存在部分一致性，一致率大约为74.20%，基于失信企业个数小样本条件下的一致率还是比较高的。

 

表2 措施倾向投票表

  

因素集U评价集V v1 v2 v3 v4 u1 7 2 1 0 u2 3 3 0 4 u3 1 2 5 2 u4 6 2 2 0 u5 3 0 1 6 u6 0 0 7 3 u7 1 0 1 8 u8 4 2 1 3 u9 0 0 2 8 u10 3 6 1 0

意愿独立投票填写表单，填写时相互之间禁止抄袭交流。“措施倾向”属于非共同知识，由每个专家组组内投票决定即可，可知每个专家组投票的结果必然不尽相同；而“因素权重”属于共同知识，必须有500名专家集体投票，汇总后统一规定。

假设因素集 U=(u1，…，u10)，u1，…，u10分别对应《办法》中企业失信的十种情形，假设评价集 V=(ν1，…，ν4)，ν1，…，ν4分别对应 《办法》中的四种惩罚管理措施。

需要对10家失信企业轮流评价，首先针对企业1，随机从50个专家组中随机抽出一个专家组，该组为组3，其填写的措施倾向投票表，如表2所示，以及根据全部500名专家投票结果统计出来的因素权重投票表，如表3所示。

 

表3 因素权重投票表

  

注：专家一人一票，且必须投给其中一个因素。

 

因素集U措施权重得分（一人总共有100分票，可以都投给同一个因素）u1 45 u2 50 u3 110 u4 25 u5 10 u6 160 u7 20 u8 35 u9 15 u10 30

从量的角度来看，各个科学领域和人类日常生活中遇到的量可以分两大类：确定性和不确定性，根据两大类量可以将数学模型分为三类：第一类是确定性数学模型，比如微分法、微分方程、差分方程等等；第二类是不确定性数学模型中的随机性数学模型，比如马尔科夫链、概率分布模型等等；第三类便是不确定性数学模型中的模糊数学模型。模糊数学在计算机技术、物理学、生物学、医疗卫生以及经济管理领域均有广泛应用，其中应用最为广泛的方法之一就是模糊综合评价。

 

对矩阵中的元素进行归一化处理，将矩阵化为矩阵，其中的每一个元素满足0≤≤1，是归一化单因素评价矩阵中的元素，则有：

 

又因为专家组的权重为：

二是要加强网络信息技术的研发合作。世界范围内网络信息技术的发展呈现不均衡性，发达国家占据优势地位，但这不应成为发达国家垄断网络空间，实现网络霸权的理由。事实上，发达国家在网络核心技术层面的垄断已经成为阻碍网络反恐合作的重要原因之一。发展中国家在技术上的过度依赖导致了丧失双方在网络空间平等的话语权。一方面，发达国家应当重新审视网络反恐全球合作的必要性，正确认识发展中国家参与的重要意义；另一方面，发展中国家应当重视网络信息技术的研发、创新，加大科研资金投入，缩小与发达国家的“技术鸿沟”，实现与发达国家平等对话，为国家间网络信息技术的合作奠定基础。

 

将权重进行归一化处理后的调整权重为：

 

则根据定义，企业1的模糊综合评价为：=(A*)◦()，求得=(0.1，0.2，0.32，0.3)，将归一化可得：

 

根据隶属度最大原则，取32/92对应的措施ν3对企业1进行管理处罚，ν3对应的管理惩罚措施为：不予通过“守合同重信用”企业公示活动申报资格审核，这与工商管理部门对企业1的实际处罚管理措施一致（详见表1），同理，对剩余九家失信企业也进行相同的模糊综合评价步骤，最后得到专家组三运用模糊综合评价法对十家失信企业进行惩罚管理措施的综合评价表（详见表4）。

在高盐稀态酱油发酵过程中，增香酵母的添加时期及顺序对酱油风味具有重要影响。本试验在薏仁碎米酱醪发酵过程中在不同时间和顺序添加T酵母和S酵母，并对比分析酱油生香发酵前后主要的理化指标、氨基酸组分及含量、风味物质成分的变化差异等，旨在为薏仁碎米酱醪增香酵母的添加工艺提供指导，为改善高盐稀态薏仁碎米酱油风味成分的研究提供理论依据。

 

表4 专家组3对10家失信企业的模糊综合评价表

  

是否一致（是■，否×）企业1 v3 v3 ■企业2 v1 v2 ×企业3 v3 v3 ■企业4 v4 v1 ×企业5 v2 v2 ■企业6 v3 v3 ■企业7 v1 v4 ×企业8 v1 v1 ■企业9 v4 v4 ■企业10 v2 v2 ■失信企业编码模糊综合评价结果工商部门主要处罚结果

由表4可知，专家组三在主观设定的权重下，对十家失信企业进行模糊综合评价来决定惩罚管理措施的一致率为70%，同理，按照随机抽取的顺序，先后令50个专家组按照上述步骤重复进行模糊综合评价，按照不同的一致率对专家组的组数进行汇总统计，最后得到全部专家组的评价一致率如表5所示。

由表1可以看出，伊利股份的净资产收益率从2012年的23.41%下降到2013年的19.77%，趋势同样变化的还有主营业务利润率和销售毛利率，在2012年到2013年均处于下降趋势，伊利股份2013年三季度净利大幅低于市场预期，仅增长28.6%，而市场普遍预期在60%以上，也略低于37.6%的预期。

3.评价结果分析

模糊综合评价在上述案例演算中的一致率为74.20%，造成这一结果的主要原因有四点：

第一，方法的差异性。各级工商管

理部门对于失信企业的惩罚管理执行有既定的措施流程，而这里的模糊综合评价方法是基于定量化分析的一种方法，使用不同的评价方法自然会得到不同的结论。

第二，信息不对称。各级工商管理部门从事政策执行工作的人员在工作中可以接触到公开或非公开的材料，具有相同或近似的信息集，而案例中的专家均是从社会各行业中筛选的，他们对于失信企业行为的了解仅基于部分公开材料，两个群体的信息是不对称的，必然会导致结果的偏差。

除了上述检测方法外，沙门氏菌的快速检测方法还有电阻抗法、噬菌体法、核酸探针、MALDI-TOF-MS法等。

根据以上内容可知，不论是企业失信的十种情形还是四种惩罚管理措施均可视为模糊的，为此，可利用模糊综合评价方法，将上述十种情形组成的集合视作因素集，而将上述四种惩罚管理措施组成的集合视作评价集，这样就构造出综合评价模型三要素中的其中两个，至于单因素评价矩阵，则可以组织各行各业的专家组成专门的评审委员会，由专家投票计算出矩阵内所含元素的值，从而得到相应的单因素评价矩阵。

第四，失信企业样本容量较小。由于财力和信息采集等客观条件限制，本案例仅仅搜集了十份较为齐全的失信企业的材料，评价对象的代表性略显不足，每个专家只能评估十家企业，较小的工作量使得每位专家未能在短时间内积累有效的工作经验，评价工作中必然会产生人为的非系统性误差。若相关失信企业的失信材料数量较多，专家们人均积累的工作量也会随之增加，在积累工作经验时则会产生固定的工作思维，人为的非系统性误差会减少，评价的稳定性会得到提高。

可见，若增加信息量，提高信息的共享率和透明度，从条件和专业知识上提高“专家”的筛选门槛，同时加大对失信企业的材料的搜集力度，增加更多的评估材料，加大“专家”相关的工作量，使之形成一定的工作经验和固化思维，则模糊综合评价的一致率必然会相应提高。

四、结论与对策建议

制定专家选拔标准：按年龄25至60岁，大学本科及以上学历，按照这两条硬指标进行选择，在项目志愿者中筛选出500名符合条件的人士，称其为“专家”，10名专家随机组成一组，将500名专家随机分配组成50个专家组，记为组1，组2…组50，保留表1中的A栏和B栏，将C栏删去，删改后的表记为表1*，印制表1*，然后印制“措施倾向投票表”以及“因素权重投票表”，最后将表1*，表2，表3装订在一起后发放给500名专家，要求他们针对每一个企业的失信材料所反映的情况，按照自己的

2.1.3 金芪降糖片供试品溶液的制备 精密称取金芪降糖片粉末0.5 g，甲醇定容至50 mL容量瓶，超声提取1 h，称质量，补足质量，进样前0.45 μm微孔滤膜过滤。

第一，因素集中的因素个数和评价集中的评价结果的个数较多时，模糊综合评价方法的计算量较大。

第二，当综合评价结果出现两个或两个以上相同隶属度的时候，“最大隶属度原则”有可能失灵，造成评价无法继续进行。

第三，单因素评价矩阵和权重主要依靠专家投票、打分的方式获取，这样难免会带有一定的主观性，影响模型的整体构造。

随着人寿保险行业不断深化改革，越来越多人开始关注和重视寿险公司财务风险管理等问题。因此，相关管理人员在对寿险公司财务风险进行管理过程当中一定要严格依照相关规章制度来进行，只有完善的综合监督管理机制才能够抵御各种财务风险的发生，进一步推动人寿保险公司经营的持续稳健发展。

第四，模糊综合评价中通用的加权求和法不一定总是有效，使用加权求和有时会造成评价结果与客观事实相背离。举例说明，假设评价的对象是部手机，仅考虑两个特征指标x1与x2，x1表示手机显示的清晰程度，x2表示手机声音的清晰程度，第一部手机显示清晰但没有声音，第二部手机无法显示但声音清晰，第三部手机的显示和声音均有但不够清晰，勉强可用。这时对三部手机的单项指标评价值如表6所示。

(3)计算,已经五天得不到你底回信了。当然,病与病来扰乱了你底心,但你何苦要如此烦恼呢?我看你底态度和以前初到时不同,你逐渐逐渐地消极起来了。你更愁更愁地愁闷起来了。侃哥边说你这几天瘦的厉害,萧先生,你自己知道么?

 

表5 专家组的评价一致率

  

注：保留百分数小数点后两位。

 

一致率% 组的个数10.00% 0 20.00% 1 30.00% 3 40.00% 2 50.00% 1 60.00% 5 70.00% 14 80.00% 6 90.00% 9 100.00% 9总计 50平均一致率% 74.20%

 

表6 三部手机的评价值

  

显示 声音手机1 1.0 0.0手机2 0.0 1.0手机3 0.5 0.5

假设两个特征指标的权重系数分别为w1=0.7与w2=0.3，设三部手机的综合评价分别为E1、E2与E3，由计算公式可知，三部手机的综合评价结果分别为：E1=0.7，E2=0.3，E3=0.5，按评价结果第一部手机被认为最好，若调整权重系数，分别令其为k1=0.4与k2=0.6，这时综合评价结果为E1=0.4，E2=0.6，E3=0.5，则按照评价结果第二部手机被认为最好，不论哪种评价结果皆与客观现实背离，依照常理最好的自然应该是第三部手机，毕竟谁也不会选择没有声音或没有显示的手机。出现这种现象并非由于权重选择问题，而在于权重系数是指标的概率密度函数。加权求和必须建立在各项指标相互独立的假设基础上，但在现实问题中评价指标之间却未必相互独立，有时候甚至难以通过简单的数学方法判断其是否独立，在这种情况下使用加权求和有可能得到不正确的评价结果。

Design of Intelligent Balancing Vehicle Control System based on Arduino

针对以上缺点可做如下改进：

第一，运用Matlab、R语言等软件进行编程计算，减少繁琐的计算。

第二，可以根据实际背景采用或制定其它的取舍原则，未必一定遵循最大隶属度原则，比如可采用主要因素决定型隶属度原则、主要因素突出型隶属度原则、加权平均型隶属度原则等诸如此类的改进的隶属度原则。

第三，将专家筛选的门槛提高，减少人力资源上附带的不确定性，用更为专业的人士来进行评价，可以提高模型构造的专业性，使得评价结果更加客观。

第四，使用其它类型的积分法和测度来替代加权求和法与概率测度，比如使用模糊泛积分法和模糊测度，如此可避免评价指标非独立造成的错误评价结果。

第八，多种措施开源，特别是要利用好非常规水资源。比如说雨洪资源的利用，现在我们在这方面做了一些工作，在保障安全的前提下，尽可能把汛期的洪水蓄积利用起来。城市现在也搞了雨污分流，充分利用雨水资源。还有中水回用的潜力也非常大。现在每年城市供水总量是507.9亿m3，污水处理量331亿m3，但是中水回用量只有33亿m3，仅相当于1/10。所以说，下一步中水回用是弥补水资源不足的有效途径。北京市在这方面做了很多工作，2011年用水量36亿m3，其中中水回用7亿m3。下一步我们还要加大力度，通过开源节流并重、管理并举，提高水资源利用效率和效益，有效应对农业水资源短缺的问题。

综上，企业的信用行为无时无刻不在影响着整个市场，企业守信，则消费者受益，其它企业受益，上下游的其它产业也随之受益，整个经济生态圈都会受益，企业自身的边际效用会增加；企业失信，则消费者会被迫承担这一恶果，其它企业，甚至上下游的其它相关产业也会受到波及，企业自身的边际效用也会递减，为此文章提出以下几点建议：

第一，完善企业的信用管理机制。企业的信用管理不仅要依靠政府部门的监督，更要有自我监督、自行履约、自觉守信的企业精神，在各级企业中建立相应的信用管理部门，直接对接政府机关，负责企业经营活动的全面信用管理。

第二，提高企业的失信成本。对于企业扰乱经济生态的恶意失信行为，社会各界应该强烈予以谴责打击，让失信行为没有立足之地，加大相关的惩罚力度，将失信心理和失信行为消灭在萌芽状态。

第三，奖惩并重。利用好“天秤原理”，在大力惩罚恶意失信企业的同时，亦要大力奖励严格守信的守信企业，鼓励守信，打击失信，从政策上、宣传上、物质上、精神上全面落实。

第四，加强教育宣传。应定期对企业法人、企业主要负责人进行教育宣传、大力普及企业守信的益处以及企业失信的坏处，使之常态化，形成一种由上到下的健康风气。

第五，加大人才培养力度。目前不论是高等院校，还是科研院所、学协会、社会培训机构，都鲜有“企业信用管理”方面的教研培训内容，也鲜有与之匹配的人才建设机制，这一点需要引起政府的重视，只有培养人才、引进人才，才能加快企业诚信体系的全面建设，形成健康良好的市场生态圈。

只有建立企业诚信体系才能促进产业结构升级优化与创新发展，才能够推动我国社会诚信体系建设。褒奖守信企业、惩罚失信企业都是建立企业诚信体系的手段方式，企业诚信体系的建设可以美化市场的信用环境、降低企业经营风险、减少交易中的灰色成本，通过一系列良性循环最终完善我国社会主义市场经济体制，使得诚实守信成为社会主义市场经济体制下各个企业的自发行为。

自2009年成为校长以来，我先后带领学校经历了合并薄弱校、搬迁校区、增加新校区的挑战，带领学校成功实现了由省一级学校到示范性高中的跨越。初任校长，年轻的我倍感责任与压力。在角色转变中，面对纷繁复杂的学校管理，对“做怎样的教育”“怎样才能做更好的教育”，我感觉迷茫，缺乏信心。而打破这一局面，则是在我成为了广州市优秀校长培训班的一员之后。

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