综合集成赋权法在和谐社会评价中的应用

综合集成赋权法在和谐社会评价中的应用

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1、综合集成赋权法在和谐社会评价中的应用摘要:和谐社会的21项具体指标对各维度乃至和谐社会的影响程度并不相同,只有通过赋不同的权重来区分差异,推广到类似社会现象也如此,都需要以赋权的形式揭示现象的轻重关系。在分析传统主客观赋权方法利弊的基础上,提出体现主客观信息的综合集成赋权法,并以和谐社会评价为实例,梳理综合集成赋权法的具体应用过程。关键词:综合集成赋权;和谐社会;层次分析;变异系数分析中图分类号:D9文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.08.063随着我国和谐社会建设的不断深入,有必要对和谐社会建设程度进行统计

2、评价,进行有效监测,让全国人民了解和谐社会的实施进程,给人以定量的切身感受。众所周知,和谐社会是一项十分复杂的系统工程,对其的统计评价必然是属于多指标的综合评价分析,而指标之间的权重大小关系成为综合评价的首要问题,因此指标权重的确定过程会直接影响指标体系的使用效果以及评价结果的准确性。目前确定指标权重的方法较多,基本上可归结为三大类:第一类是主观赋权法,凭借专家的个人经验与知识积累人为的确定指标权重,如主观经验法、德尔菲法、专家会议法、层次分析法等,该方法能够综合考察各方面的因素,给出较为全面的权重系数,但是主观性强,专家遴选更具随意性,成本较高,所需花费的

3、时间也比较长;第二类是客观赋权法,即根据指标数值变异程度所提供的信息来计算相应的指标权重,如熵值法、变异系数分析法、主成分分析法等,该方法能够有效地克服专家的主观性,比较节省成本和时间,而且计算也比较简单易行,但是对指标数值的依赖性太大,权重会随着指标数值的变化而不断变化;最后一类是将上述两种方法结合而得到的综合集成赋权法,使所确定的权重同时体现主客观两方面的信息,相结合的模型主要包括加法集成模型和乘法集成模型两种。我国对综、合集成赋权法的应用起步相对比较晚,仍有较大的改进完善空间。国内学者关于综合集成赋权法也有些代表性研究:如王惠子、赵敏(2014)基于综

4、合集成赋权法进行了水务公司的财务综合评价分析;徐文远等人(2013)利用综合集成赋权法确定指标权重对哈尔滨市公交系统进行综合评价;丁敬达等(2010)利用综合集成赋权法优化了我国高校的科技创新竞争力评价指标并评价;王彦彭(2012)构建了我国生态承载力的评价指标体系,并利用综合集成赋权法确定了指标权重。1综合集成赋权法原理层次分析法(AHP)是美国匹斯堡大学教授萨泰于20世纪70年代初提出的一种多目标决策评价方法,也是应用非常广泛的主观赋权法之一,由此能得到主观权重pi(i=l,2,…,n),并且,O^pi^l,Zpi=l。变异系数分析法是根据各项指标数值的

5、差异程度来赋权,如某项指标的各个数值差异越大,意味着该指标发展越不稳定,从而对于实现预期目标的把握性越差,在构建和谐社会过程中就应给予较多的关注,因而赋予较大权重;反之,若某个指标差异很小,意味着该指标发展得较为稳定,实现预期目标的把握较大,给予的关注就可以少一些,因而所赋权重就小。这里的差异包括纵向和横向两方面内容,也即根据时间序列数据和截面数据都可以确定权重。由此能得到客观权重qi(i=l,2,…,n),并且0彡qi<1,Zqi=l。将主客观权重相结合的综合集成赋权模型有两种:式中仅是主客观权重相乘,省去判断合成系数的过程,操作简便易行。2实例应用将实现

6、和谐社会设为总目标A,下设经济发展、社会进步、社会公平、社会安全、社会活力与生态和谐6个维度,分别记为Bl,B2,…,B6,其中,经济发展维度下选取人均GDP和第三产业增加值占GDP比重2项指标;社会进步维度下选取平均预期寿命、非农产业从业人员占全部从业人员比重、城镇化率与恩格尔系数4项指标;社会公平维度下选取城乡居民收入比、男女性别比、基尼系数、每千人医疗卫生机构床位数与公民自身民主权力满意度5项指标;社会安全维度下包含城镇登记失业率和每10万人交通事故死亡人数;社会活力维度下选取万人专利数、人均文教娱乐支出占消费支出比重和R&D经费占GDP比重3项指标;

7、生态和谐维度下选取万元GDP综合能耗、工业污染治理投资占GDP比例、森林覆盖率、城镇人均绿地面积与生活垃圾无害化处理率5项指标,共包含21项具体指标,分别记为Cl,C2,…,C21全面反映和谐社会状况。2.1指标主观赋权的层次分析法计算聘请三位具有丰富理论知识和实践经验的资深专家,请专家给出各维度间,各指标对于本维度的相对重要程度,经专家讨论,得出趋于一致的排序关系,在此基础上构造判断矩阵;然后用方根法计算各指标权重系数,见表1〜7。最后,对判断矩阵进行一次性检验。计算一致性比例CR=CI/RI,其中,经济发展与社会安全维度只包括2项指标,不必做一致性检验,

8、其他判断矩阵的CR值分别:B2-C为0.0116,B

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