综合评价研究

综合评价研究（共12篇）

综合评价研究 篇1

引言

近年来, 我国轿车市场日益成熟, 但是由于消费者汽车知识的匮乏导致评价能力的有限以及市场行情变化莫测等诸多原因、越来越多的消费者在选购新车的时候遇到了不同的问题。

目前针对家用轿车的综合评价和比较包含了定量数据和定性数据分析的方法, 一是因为无系统权威的算法, 二是由于目前对于汽车的综合评价方法主要有模糊评价方法、遗传算法、物元分析法等, 针对消费者在选购家用轿车时遇到的“不确定”、“不知道”、“不可比”信息, 文章以标准化感官评价的方式聚合信息而促进评价的全面性、客观性和准确性的语言值评价方法, 该方法在家用轿车综合评价中能够解决评价不确定和不可比因素转换的障碍, 为家用轿车选优模型建立提供了核心技术支持。在通过广泛调研和对消费者心理分析后建立相对完善的评价指标体系, 采用蕴涵代数分析处理语言值评价数据, 后经运算得出最终评价结果。

1 我国家用轿车的市场现状

自2011年以来我国汽车市场实现了平稳增长, 新能源汽车积极推进, 汽车相关产业集中度进一步提高, 出口高速增长, 汽车产业结构进一步优化。据中国汽车工业协会的权威统计数据显示, 2006年乘用轿车全年销量第一次超过500万辆, 达到518万辆。其中基本乘用车 (家用轿车) 销量增长至到383万辆, 占乘用车销售总量的74%。见图1。

从图1中可以看出, 家用轿车的增长率始终保持在约20%以上的增幅, 尤其以2000年、2002年、2003年的增长率为最甚, 按照这个趋势发展下去, 中国的家用轿车普及化程度也势必越来越高, 按照人均汽车保有量, 中国2010年均68万辆/千人, 相当于1924年美国、1967年日本的水平, 欲达到2007年全球144辆/千人的水平, 我国目前的产销量也势必翻上一番。

2 家用轿车综合评价研究

2.1 影响消费者选购车辆的相关因素分析

2.1.1看重车型而忽略实用性。目前最受消费者欢迎的车型仍旧是家用轿车和旅行车, 调查表明, 半数以上的受访的未购车人群的购车目标主要是轿车, 其次是旅行车。中国普通家用轿车消费者趋向B级以下车型的选择, 主要考虑因素出于对车型大小、容纳率及价格, B级及以上车型价格不菲, 而A级和A0级又不符合中国传统的审美观念———不大气。

2.1.2注重品牌而轻视实际体验。目前, 国内消费者对汽车品牌认知度有了明显提升, 消费者认为国产品牌普遍稚嫩, 在质量、售后的品牌效应方面远不如合资品牌, 导致消费者普遍向合资品牌倾斜的购车趋向。然而民族品牌在不断的发展中其品质和服务已经得到了很大的改善跟合资品牌的各方面差距并不是很显著, 相反由于民族品牌的价格普遍亲民, 同样的价格在合资品牌中只能选择配置一般的车型, 而民族品牌却能给消费者更大的选择空间。

综合以上对消费者的购车心理的简单分析, 目前国内消费者在购置新车上的消费被感性消费观说主导, 在选购新车时或多或少有不理智的消费行为存在, 因此构建一个理性的家用轿车综合评价系统模型显得意义非凡。

2.2 指标权重的确立

大多数消费者购车侧重指标为:价格、品牌、排量、动力性、燃油经济性、手/自动挡、安全性、可靠性、环保性和美观舒适性, 与消费者的购车心理分析并不相悖。文章将以上10个指标作为轿车车型选优模型的评价指标。这十项指标是指消费者选购车辆考虑较多的评价指标, 但是并非每位消费者心目中对各个指标的偏重都是一样的, 每个消费者选购车辆优先考虑的指标的先后顺序也不尽相同, 所以我们必须在此对所述十项评价指标确立权重[2]。而指标权重的确立就必须用到综合评价方法, 下面将介绍新颖的基于十元格蕴涵代数的语言值评价方法[3]。

2.2.1十元格蕴涵代数简介。根据十元格蕴含代数的定义[3]:令A= (V, ∨, ∧, O, I) 是带有一定逆序的合运算“'”的有介格, I是A的最大元;O是A的和最小元。十元格蕴涵代数的运算规则为:

再将用于评价的语气词分层:V={极高 (m4H) , 很高 (m3H) , 一般高 (m2H) , 有点高 (m1H) , 略高 (m0H) , 略低 (m0L) , 有点低 (m1L) , 一般低 (m2L) , 很低 (m3L) , 极低 (m4L) }。 (如图2)

2.2.2确立指标权重。令语气集M={mi|i=0, 1, 2, 3, 4}其中语气词m0=略, m1=有点, m2=一般, m3=很, m4=极, 基本评价词集为C={H, L}, 其中H (High) =高, L (low) =低。

格蕴涵代数A10= (V, ∨, ∧, →) 由推理、比较规则构成。在评价过程中, 每位专家对每种车型的价格、品牌、排量、动力性、燃油经济性、手/自动挡、安全性、可靠性、环保性和美观舒适性10方面进行评价。令车型集A={a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10} (a1为福克斯;a2为速腾;a3为比亚迪G6;a4为科鲁兹;a5为起亚K2;a6为POLO;a7为奇瑞A3;a8为思域;a9为锋范;a10为名爵MG5) 属性集B={b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9, b10} (b1为价格;b2为品牌;b3为排量;b4为动力性;b5为燃油经济性;b6为手/自动挡;b7为安全性;b8为可靠性;b9为环保性;b10为美观舒适性) 。

针对十款汽车的十项性能指标做出评价, 评价等级 (语气集) 分为5级, m0=略;m1=有点;m2=一般;m3=很;m4=极。评级内容 (基本评价值集) 分为两级即:H=高;L=低。例如认为福克斯的价格很高, 则记为m3L (不是因为价格高而记为高, 而是有利因素记为高, 不利因素记为低) ;若认为速腾动力性极好, 则记为m4H;对于排量而言倾向高排量的记为H, 倾向低排量的记为L;手/自动档位选择定义为倾向自动挡的记为H, 倾向手动档的记为L[4]。

2.2.3属性值聚合

对4位专家学者根据规则的语言评价得出的综合语言值评价的四个矩阵相应的属性角标通过规则求平均值, 采用四舍五入的法则, 得到的平均矩Q阵如表1:

3 结束语

首先, 文章设定的评价指标体系属于多属性指标群, 可比性指标直接赋上语言值, 不可比性指标定义为偏重程度再赋上语言值, 从根源上解决了可比性和不可比性并存的问题, 指标权重值直接经自然语言转换为数值以供运算, 是目前较新颖的处理方法。但是基于蕴涵代数来处理语言值还是有不完善的地方, 如在平均权重聚合时, 蕴涵代数只能提供运算规则对脚标进行处理, 但是遇到代数和为“0”的运算时, 评价集C就不能准确定位为H (high) 还是L (low) , 所以在文中需要综合考虑, 自定义规则。因此发掘更为先进的核心算法是以后工作的重点。

其次, 跟其他评估方法相比, 该评价方法更加直观易懂, 而且原理是转换语言值为代数值, 非常亲和。而且根据规则处理完偏执评价值后, 不需要进行校验, 所以步骤更加简便。

然后, 评价程序在功能上还不完善, 在此只能提供一个单一的程序进行过程演示, 而最终目的是开发出可以不断扩容数据库, 涵盖市面上绝大部分的车型, 并更加细分的指标体系、更加注重用户体验、增加更多实用功能的评估筛选系统, 能够真真正正的广泛运用于消费者选购车型, 为其提供便利。

参考文献

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[2]Yuan Ke-Hai, Bentler Peter M.Finite Normal Mix-ture SEM Analysis by Fitting Multiple Conventional SEM Models[J].Sociological Methodology, 2010, 40 (1) :191-245.

[3]刘新, 殷明娥, 邹丽.基于十元格蕴涵代数的语言值评价方法[J].辽宁工程技术大学学报 (自然科学版) , 2010 (5) .

[4]Wang, Y.-M., Yang, J.-B., Xu, D.-L., Chin, K.-S.The evidential reasoning approach for multiple attribute decision analysis using interval belief degrees[J].European Journal of Operational Research, 2006, (175) :35-66.

综合评价研究 篇2

教学质量是关乎高等教育发展的生命线。教师是高校办学的主体，是教学活动的具体参与者。教学评价是保障和提高教育质量的有效手段。对于教师的评价，其科学性和公正性对调动教师教学积极性至关重要。因此，为了更好地促进高校教育事业的发展，不仅要建立一套符合国情和时代需要的完善的教学质量评价体系，而且要十分重视教学质量评价指标的设计与计算，因为评价指标的权重和分值是教师课堂教学质量评价的核心，它的设计与计算是否科学直接关系到教学质量评价体系的成败。因此，对指标的计算测度应有科学合理的算法，这对完善的教师评价体系，激励教师认真做好教学工作，提高教学质量将起到重要的作用。

国内进行综合评价所采用的.方法，一般均采用层次分析法确定指标权重，用模糊综合评判法计算综合评价分值。但是，这两个方法也有其缺点：层次分析法计算麻烦，不够简便;模糊综合评判法略显粗糙，不够精密。由于评价指标的权重和分值是教师课堂教学质量评价的核心，其计算的简便性和精密度的重要性自不待言。注意到教学质量评价的主体基数较大，利用此特点设计新的更精确的算法就成为了可能。

一个科学合理的高校教师教学质量评价体系的成功运作取决于以下几点：指标体系设计全面、合理、简繁适当，采集评价数据独立、客观，综合评价的算法科学合理、计算简便。

以上三个方面都很重要，但本项目的关注点仅在于其中的综合评价的计算，考虑设计新的算法。综合评价的算法关键在于两个方面的计算，即各指标权重的合理确定，以及根据各指标的评价分值，如何科学合理地得到一个综合评价值。

一、课堂教学质量指标体系

课堂教学质量的评价可以分为四大部分：教学态度，教学内容，教学方法和教学效果。

1.教学态度：任课教师备课充分，授课严谨认真;任课教师教学态度端正，责任心强，严格执行课程教学规范和教学大纲。

2.教学内容：教学内容涵盖信息量大，重点、难点突出;任课教师专业知识丰富，分析问题深入简出;任课教师为学生选定合适的教材或提供合适的教辅资料;教学内容能够反映学科发展趋势或与社会需求联系紧密。

3.教学方法：善于启发引导学生积极思维，课堂气氛活跃，教学互动恰当;授课过程中注重学生创新意识和科学研究能力的培养;能够按照本科生教育特点和教学内容合理选择教学方式或手段。

4.教学效果：学生对教学内容理解吸收程度高，知识、能力、素质等方面受益显著。

以上细分的不同评分项共有十项。一个学生对教师的一门课程的评分，应当是十一项，即十个评分项分值，再加上最后的综合印象分。综合印象分可以根据自己对教师在本课程中的总体表现给出一个综合分值，也可根据各评分项的分值按自己的偏好权重加权平均给出综合分值。

二、权重的确定

设评判指标共有m项，为评判项1，评判项2，…，评判项m。

假设已有n组独立给出的新权重数据(ai1，ai2，…，aim)，其中aik是评判项k的权值(k=1，2，…，m)，i=1，2，…，n1。

设旧权重为(a1，a2，…，am)，是由N1组历史权重数据计算所得。则再加入考虑新的权重数据，新的权重修改为(如果是第一次做，没有历史权重数据，则取N1=0)：

四、实施过程

1.权重数据的采集。每个学期末，可要求每个学生给出每个评判项的权值。权值可以改为给出各评判项的重要性的等级值，等级值可为1~10，数值的大小体现重要性的大小，如10最重要，1最不重要，等级6比等级3重要性大一倍，等等。处理权值数据时，只需将等级值归一化即可。如某人给出的各评判项等级值为(8，7，9，8，6，5，7，5，4，9)，其和为68，则各权重值为(8/68，7/68，9/68，8/68，6/68，5/68，7/68，5/68，4/68，9/68)。如果每个学期每个学生均给出一个权重值数据，积累若干时期，样本数量将相当巨大。根据概率论中的大数法则，其值依概率收敛于其数学期望值。这样，收敛的稳定性是有保证的，且各权重也较全面较准确地反映了每个学生对于各评判项重要性的认识，避免了只依赖几个专家指定权重可能造成的质疑。而且历史权重样本数据不必保存，

五、例

某校评判项有10 项， 历史权重为(0.1176，0.1031，0.1323，0.1170，0.0882，0.0741，0.1040，0.0720，0.0588，0.1329)，权重样本数N1=1000;本次采集的权重样本数n1=100， 权重各项之和为(12.14，9.89，12.86，12.11，8.12，8.09，9.88，8.02，6.15，12.74)。应用式1计算，新权重为(0.117945，0.102718，0.131964，0.117373，0.087564，0.074718，0.103527，0.072745，0.059045，0.1324)。

按式(2) 得到的各项平均分为(80.6，77.8，79，85.2，86，83.4，85.2，83，80.6，80.8)， 按式(3)得到的各项标准差为(8.16，5.88，9.4，5.91，5.51，3.66，4.7，4.86，4.03，3.31)。

区域物流产业综合实力评价研究 篇3

关键词：主成分分析；物流；物流发展评价

一、 引言

河南省的物流企业大多数是过去的商业储运公司、物资系统及外贸系统的储运业。随着商业业态的变化，出现了一些连锁企业的配送中心，但都仅限于连锁店的服务，没有进行横向联合。目前全省物流市场竞争激烈，管理无序，仓库经营极为混乱，几乎所有行业都有仓库，不管什么人，有无商品保管技术知识都可以经营仓库，这种状况严重地影响物流业的整体发展。中原城市群作为河南省的一个中心经济区域，它对河南省物流发展的影响甚大。

中原城市群是指以省会郑州为中心，包括洛阳、开封、新乡、焦作、许昌、济源、平顶山、漯河共9个市，地处河南中原腹地，具有辐射功能和集中功能，十分有利于发展物流业。但是，由于以下多方面原因，比如观念落后、人才短缺、基础设施薄弱等等严重制约了河南省的物流业的发展，对中原城市群各个城市物流业的发展同样产生巨大的影响。在中原城市群中要想让物流规划产生好的效果，就必须解决好以下几个问题：（1）如何找出各城市间的物流发展的瓶颈所在；（2）如何将物流特征相似的区域归类。

因此，本文在以上两个问题的基础提出，对中原城市群各个城市物流发展的现状进行实证研究。本文的研究方法主要是主成分分析，文章的基础框架：首先提出了物流发展的评价指标体系；接着，利用主成分分析方法对各市物流发展情况作综合评价并分类；文章的最后提到目前中原城市群物流发展存在的问题以及对策。

二、 指标体系的构建

1． 指标体系构建的原则。

（1）系统性原则。物流产业竞争力评价指标体系必须充分体现物流产业系统的运营目标，从产业发展的全过程出发，全面反映影响其产业竞争力的各种因素。

（2）科学性原则。物流产业竞争力系统中的每个指标都应有确定的科学内涵，应当依据产业竞争力评价理论，根据区域物流产业本身及经济社会发展的内在联系，选择含义准确，便于理解，易于计算的可靠和实用的指标构建指标体系，科学、客观地反映区域物流产业竞争力的实际状况。

（3）可比性原则。由于各地区之间存在自然资源禀赋差异，经济发展不平衡等方面的因素，设置和建立物流产业竞争力评价指标体系必须遵循国际可比性原则，否则，它对我国区域物流产业竞争力培育和提升实践的帮助作用就会减弱。指标要保持相对稳定性，口径基本统一，以便于纵向的年度比较和横向的国际或区域间的比较。

（4）可操作性原则。指标的选取力求理论与实践相结合、需要与可能相统一，并力求指标含义明确，统计手段灵活，计算方法简便，在基本满足评价要求和提供公众决策所需信息的前提下，应尽量减少指标个数，使得整个指标体系具有较高的使用价值和实际操作可行性，并科学引导各级政府和职能部门努力提升区域物流产业竞争力。

2．指标体系的设计。基于指标设计的系统性原则、科学性原则、可比性原则及可操作原则，本文将物流发展的评价指标分成四类一级指标，二级指标共有14个，具体可见表1所示。（1）经济基础：反映综合经济实力，主要包括GDP（C1）、人均GDP（C2）、工业销售产值（C3）、固定资产投资（C4）；（2）交通与运载能力：包括公路里程（C5）、载货汽车数量（C6）、货运量（C7）；（3）国内外贸易水平：包括商品购进总额（C8）、商品销售总额（C9）；（4）人力资源水平：成人教育数量（C11）、教育经费投入额（C12）、交通运输专业技术人员（C13）、信息类人员（C14）。

三、 研究方法

本文涉及的二级指标多达14个。指标较多，对物流现状的评价比较复杂，如果能用几个指标综合反映上面的14个指标的话，计算量就大大减少了。主成分分析方法就是基于以上的思想：利用降维的思想把原来较多的评价指标抽取主成分后，变成几个综合的主成分指标。但综合了高于85%的信息量。因此，可采用主成分分析中原城市群各城市物流发展进行综合评价。

中原城市群有九个城市，物流发展现状的评价指标有14个，初始样本矩阵

四、 数据分析

由于篇幅有限，本文直接通过SPSS13.O来计算结果：各主成分对应的特征值及方差贡献率见表2所示。

从第一个主成分可以看出，郑州第一个主成分得分较高为2.21433，但第四个主成分得分较低为-0.44448。洛阳整体发展水平较好，只有第三个主成分比较低。漯河、济源这两个城市从上表看出物流发展水平比较落后。其他几个城市物流发展水平适中。

五、 结论

上叙可以看出各个城市的物流发展水平参差不齐，郑州作为全省的政治，经济文化为中心，它的自然条件和地理位置有着独天独厚的发展势力，再加上政府的大力支持，发展物流业将成为郑州市重要的支柱产业，虽然它的得分最高。但是，仍存在着一些问题。从表4中可以看出，它第二、第四、第五主成分得分较低，主要表现在郑州物流缺乏核心竞争力，在郑州近600家物流企业，不过大部分还停留在“三一”阶段，即一张办公桌、一部电话、一间房子、信息技术落后。

洛阳作为河南省第二大城市，它拥有悠久的文化历史，铁路、公路、水路、都是它的交通优势，它的科研势力雄厚，是我国重要的工业基地。但是在经济体系改革过程中，许多国有企业旧的制度严重的阻碍了该市的经济进一步发展，洛阳要想提高自己的物流水平就必须加快国企改革，进而进一步提高自己的经济基础指标。

对于第二个层次的四个城市来说：开封、平顶山、新乡、焦作。由主成分分析可以得出，它们在部分主成分上得分较低，例如：开封在第一个主成分上得分为-0.573 81，说明开封的物流水平低在很大程度上是由于经济基础太薄弱，尤其GDP比较低，第五主成分就更低了，为-0.690 70，这说明它的工业销售产值、商品购进总额以及交通技术人员素质总体水平偏低。因此，在以后的日子里应当加强这几方面的投入。同理，平顶山、新乡和焦作可以用同样的方法分析出哪些指标先进，哪些指标应当改进。

漯河和济源两个城市，从总体来说处于劣势状态，它们要想提高自己的物流发展水平，就必须从多方面加大投入。对于漯河市而言，它的第三个主成分得分很高为0.313 40，也就是说它的国内外贸易指标处于优势地位。因此，漯河必须加强其它三个指标的建设，这样才能使该市的物流发展水平得以提高。对于济源市发展物流来说，该市的主成分得分远远低于其它城市，要想自己发展物流水平是比较困难的，它可以借助于第三方物流来提高自己的物流水平。

参考文献：

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3．程世东，荣建，刘小明．城市物流园区及规划．城市交通，2004，2（3）：21-23．

4．中国物流与采购联合会．郑州现代物流业发展规划．北京：中国物流与采购联合会，2002．

5．河南省统计局．河南省统计年鉴（2006）．

作者简介：于亦文，博士，河南工业大学管理学院副教授；周荣虎，河南工业大学管理学院研究生。

收稿日期：2007-10-28。

大坝安全综合评价研究 篇4

1 基本理论

1.1 量子遗传算法

量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)以量子理论为基础,采用量子位概率编码表示染色体,通过不断更新量子旋转门的作用来更新和优化种群,达到智能寻优的目的[6]。Narayanan等人最早提出了受量子计算思想启发的量子遗传算法,将量子多宇宙的概念引入遗传算法中,较普通遗传算法整体上提高了算法的搜索效率,具有更快的收敛速度,更小的种群数目,且不容易陷入局部极值[7]。

与遗传算法不同,量子遗传算法中最小的信息单元为量子比特,一个量子比特可以处于|0〉态、|1〉态、以及|0〉和|1〉之间的任意叠加态。可以表示为:

式中:α,β分别为量子位对应态的概率幅。

|α|2用作表示量子状态位于|0〉态时相应概率,|β〉2为量子态为|1〉态的概率,并且对于每一个量子状态概率幅都满足如下归一化条件:

在普通概率优化算法中,如遗传算法等,采用的编码方式有二进制编码、十进制编码和符号编码。在量子遗传算法中,编码方式基于量子比特的性质,用一对复数定义一个量子比特位,一个具有n个量子比特位的系统可以描述为:

式(3)的系统可以同时表示系统的2n种状态。

量子遗传算法中,种群的更新可以通过量子旋转门的更新来实现,量子旋转门可以表示为:

量子门更新过程可以表示为:

式中:(αi,βi)T和(αi′,βi′)T代表染色体第i个量子比特旋转门更新前后的概率幅;θi旋转角。

量子遗传算法通过量子门的旋转来进化种群,旋转门的更新操作保证了算法的收敛,旋转角大小和方向的调整策略[8]如表1所示。计算中加入最优个体的信息来引导进化,即比较当前值与最优值,从而加快算法的收敛。

表1中xi和bi分别为解与当前最佳个体的第i个量子位对应的二进制位。f(x)为适应度函数,Δθi为旋转变异角;S(αi,βi)为旋转角度的方向,实际旋转角为θi=S(αi,βi)Δθi,g=αiβi。

1.2 QHA?AHP模型

量子遗传算法具有收敛快,不易陷入局部极值的优点,将其与层次分析法结合,构造权值计算模型,本模型计算基本步骤如下。

步骤1:将问题进行条理化、层次化分析,构造梯阶层次结构。大坝安全评价指标体系如图1所示。

步骤2:将上层元素和下层元素进行两两对比,构造出各层次的判断矩阵。判断矩阵中的各个元素即标度使用数字1~9及倒数表示。

步骤3:确定量子遗传算法适应度函数,得到确定单排序权值。传统层次法进行判断矩阵修正时,修正的随机性较大,修正后再得到的权值不一定是最佳权值,本文引入了量子遗传算法智能寻优以求满足一致性准则的最佳权值,建立了大坝安全评价的指标权值计算QGA-AHP模型。在已建立了目标层(A)、准则层(B)、方案层(C)的情况下,以B层次判断矩阵B1为例,设矩阵B1={bij}n×n,其中i=1,2,…,n,矩阵B1中,bij表示在此层次内元素i相对于元素j的重要程度,设各因素在这一层次的单排序权值为ωi,其中i=1,2,…,n。根据判断矩阵基本定义,若矩阵B满足以下条件:(1)bii=ωi/ωi=1;(2)bji=ωu/ωi=1/bij;(3)bijbjk=(ωi/ωj)(ωj/ωk)=ωi/ωk=bik。则矩阵B中元素bij与权值ωi之间有如下关系式:

其中条件(3)称为矩阵的一致性,满足该条件则表示矩阵元素间的相互关系可以定量传递。对式(6)进行进一步推导,于是有:

一致性程度主要取决于工程科技人员对因素关系的把握程度,对各因素认识得越清楚,判断矩阵的一致性程度就越高。故公式(6)~(8)中等号严格成立时,说明判断矩阵具有最佳一致程度,即一致性指标CR=0。式(8)可以转换为如下优化求解问题[9]:

需满足约束条件:

式中:FCI表示一致性指标函数。

式(9)是一个非线性优化求解问题,常规方法求解比较困难。基于此,本文引入量子遗传算法,以单排序权值ωi为优化变量,以FCI为适应度函数,使用量子遗传算法,对单排序权值进行智能寻优。经过一系列测量、更新、变异、输出最佳适应值,得到矩阵B的各个单排序权值ωi,此时矩阵B的一致性指标函数FCI小于0.1,则计算结果可以接受,否则应重新调整判断矩阵。

此外,为了避免算法寻优过程中陷入局部极值,本模型按照一定的概率引入变异操作,量子位α|0〉+β|1〉经变异操作后,可以表示为α|1〉+β|0〉。变异概率为0.1~0.01,变异操作可以保持种群多样性,并防止陷入收敛于局部极值点。

步骤4:进行各层次元素总排序及其一致性检验。确定每一层次各元素对于顶层元素的排序权值并检验各判断矩阵的一致性。总排序权值要自上而下地将单排序权值进行合成。

步骤5:输出以上结果。

QGA-AHP模型的基本计算流程图如图2所示。

2 实例分析

某大坝为钢筋混凝土平板坝,坝顶高程137.70m,最大坝高约43m,坝顶长为225.0m由27个跨度为7.5m的平板坝垛组成(左岸2号坝垛至右岸29号坝垛),2号坝垛以左和29号坝垛以右为重力式接头部分,其余均为挡水坝垛。变形监测包括水平位移、垂直位移和测缝计等项目;渗流监测包括扬压力监测、渗漏量监测、绕坝渗流监测等;环境量监测包括水位和温度监测。

根据实测资料建立递阶层次结构:目标层A:大坝安全状况。准则层B:变形,渗流,环境量。方案层C:水平位移,垂直位移,关键部位裂缝;扬压力,渗流量,绕坝渗流;坝体温度,坝体材料老化程度。

根据专家学者对各种评价因素的重要性的判断,并结合工程的实际情况两两评比各个安全指标,建立如下判断矩阵:

其中矩阵B中元素b12表示变形相对于渗流的重要程度,b12=2表明在大坝安全评价指标中,变形重要程度大于渗流。应用上述QGA-AHP计算模型与层次分析法分别计算B、C层的单排序权值以及一致性指标FCI,两种方法计算结果见表2和表3。

由表2和表3得到上述单排序、总排序权值计算结果以及各层次FCI值对比,显然QGA-AHP模型的一致性指标更小,计算精度较AHP法更高。结果表明,大坝安全评价指标中权值较大的指标分别是水平位移、扬压力、垂直位移、坝体老化程度。权值越大表明该因素在大坝安全评价中的重要性越强。以“变形”及“渗流”性态为例。本文中“变形”指标是最大坝安全评价中最重要的指标。而“变形”是“坝体及坝基”性态最直观、最有效的反映。长期以来形成了比较完善的研究“变形”的方法,故“变形”在各指标中的重要性最大。由于渗流的复杂性,在反映“坝体及坝基”性态方面存在一些不确定因素,因此“渗流”重要性稍小于“变形”[10]。本文在以专家建立的判断矩阵基础上,运用科学的赋权方法,得到了符合实际物理意义的结果。

为了验证计算结果的有效性,由可拓学知识[11],将本例计算得到的变形性态下的分项权值ω1=0.608、ω2=0.287、ω3=0.105作为可拓模型特征的权值系数,对大坝变形进行评价。性态评价等级按五级评定:恶性失常(M1)、重度异常(M2)、轻度异常(M3)、基本正常(M4)、正常(M5)。根据大坝多年观测资料的数值变化以及趋势[12],确定各物理量的特征值为v1=0.81、v2=0.76、v3=0.77。

该性态经典域为:

节域为:

待评物元为:

根据等级关联度计算公式,“变形”指标关于各等级的关联度Kj(vi)如表4所示。

由表4计算得,K1(M)=-0.728,K2(M)=-0.625,K3(M)=-0.479,K4(M)=0.043,K5(M)=-0.023。舍去负值,取K4(M),大坝变形性态的评价等级为基本正常(M4)。根据本坝2015年度监测资料分析报告,由多年实测资料建立统计模型定量分析各监测量的变化规律以及影响因素,结果表明大坝左右岸方向水平位移时效已趋于稳定,大坝水平位移变化规律属正常;大坝上下游方向倾斜测值变化稳定,大坝倾斜变化规律基本正常;裂缝沿开度方向及沿测面方向测点测值趋于稳定,裂缝变化规律基本正常,大坝变形性态基本正常。故本模型计算结果对大坝变形性态评价是准确合理的。

3 结语

本文提出在进行一致性检验时,基于量子遗传算法基本原理,以权值的一致性指标FCI作为遗传算法的目标函数,使用量子遗传算法进行权值智能寻优,最终得出以下结论。

(1)本文基于量子遗传算法的QGA-AHP模型以适应值函数作为权值计算的一致性指标,基于量子遗传算法对权值智能寻优,弥补了传统层次分析法的不足,为大坝安全评价指标权值计算提供了一种新方法。

(2)本文进行了大坝安全评价指标权值重要性排序,得到了某大坝效应量重要性排序,为大坝安全评价决策提供了一定依据。

(3)本文以指标权值为基础对某大坝变形性态进行评价,评价结果准确合理,表明本计算方法在大坝安全评价方面具有较强的实用性。

参考文献

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综合评价研究 篇5

燃煤电厂烟气脱硫技术综合评价研究

摘要：应用模糊数学原理和层次分析法,从经济、技术和环境三方面综合评价烟气脱硫技术,使烟气脱硫技术的.选择更科学.以五种典型烟气脱硫技术为评价对象,应用该综合评价方法得出石灰石-石膏法较优的结论.作 者：李友平   尹华强    LI You-ping    YIN Hua-qiang  作者单位：李友平,LI You-ping(西华师范大学化学化工学院,南充,637009)

尹华强,YIN Hua-qiang(四川大学建筑与环境学院,成都,610065)

期 刊：四川环境  ISTIC  Journal：SICHUAN ENVIRONMENT 年，卷(期)：2008, 27(2) 分类号：X701.3 关键词：烟气脱硫    模糊综合评价    燃煤电厂   

综合评价研究 篇6

关键词：英语专业；模糊层次分析法；教材选用；综合评价

[中图分类号]F252

[文献标识码]B

[文章编号]1006-2831（2013）02-0030-4 doi：10.3969/j.issn.1006-2831.2013.01.008

教材有广义狭义之分，广义的教材可理解为“教学用的材料”，即所谓“‘材料式的现代教材观（娄新红，2006： 18-191）”；狭义的教材即教学用的课本，本文所指教材即是这个含义。目前，各个高等院校都能够自主选用教材，这既实现了教材选用的针对性，又使得教材使用方有了更多的权利，便于他们从难度、层次等各方面权衡和把握，选择适合自己学科专业的教材。但是，自主选择教材也是存在隐患的，比如教材选用的随意性可能导致教学的不规范性、不连续性，甚至降低教学质量和人才培养质量，而且选择合适的教材也非一蹴而就的事情，需要大量的调查和论证。当然，关于选用教材，教育部门很早就有了相关的指导意见，比如2001年教育部就印发了《关于“十五”期间普通高等教育教材建设与改革的意见》，提出“编”、“选”并重，要大力推动高质量教材的选用，各高校要建立教材评价制度和教材选用管理制度，保证高质量教材进入课堂。基于教育部等教育管理部门的相关意见或制度，各个高校也都纷纷建立了各自的教材选用的规定或制度，这些都为教材选用提供了依据和支持，而要建立这些依据、支持，教材选用的评价工作必不可少。

1. 本科英语专业课程体系现状分析

目前，我国高等院校英语专业课程设置基本上仍是在2000年版的《高等学校英语专业英语教学大纲》指导下制订实施的。相应的课程体系中，课程设置主要包括三类课程：英语专业基础课程和专业必选课、选修课，具体课程大约17～20门，包括：精读、泛读、听力、口语、语法、写作、翻译、高级英语、英语视听、论文写作、英美概况、教学法、语言学、词汇学、商务英语、外贸函电、文学赏析等。这种课程设置力求培养学生的“听说读写译”能力，其设置依据包含了英语专业的培养目标和培养规格，客观地说是较为科学的。但很多学者批评这种课程设置“过于死板，培养规格单一，缺乏特色，没有能够赋予学生充足的选课空间”；“既不利于英语专业学生的语言文化知识面的扩展，又不能满足新形势下学生多种应用方向类课程的需求”（尹根德，2008： 93-94）。之所以会出现这种批评的声音，一方面是理论见解的不同，更重要的是培养结果同培养目标之间的差异。没有培养出高素质的英语专业人才，反推课程设置有问题是无可厚非的。但是，在课程体系没有大的变革之前，如何才能提高英语专业的毕业生素质和能力呢？显然，上好已设置的课程，是最基本和最重要的。而要上好这些课程，如何选用合适的教材无疑至关重要（方红峰，2003： 19-24）。对于一门课程，要选到好的教材，对教材进行中肯和准确的评价必不可少，为此下一部分将对评价方法展开探讨。

2. 教材选用评价指标体系构建

2.1 评价方法选择

层次分析法是一种定性与定量相结合的系统分析方法，它将复杂系统决策思维过程模型化、数量化，通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，为最佳方案的选择提供依据。层次分析法符合人们的思维方式，为这类决策问题提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。但在复杂系统中，需要考虑的因素往往很多，而且因素之间还存在着不同的层次。在这种情况下，纯粹用层次分析法时，需要将评判因素集合按照某种属性分成几类，先对某层各类因素分别进行单排序，然后再对该层所有因素进行总体评判，即总排序，进而最后方案层的总排序。显然，评价指标很多时，不仅方案层的单排序很麻烦，方案层的总排序就更麻烦，因此我们考虑将模糊综合评价法应用于最底层的指标层总排序后，通过计算各个方案对应的隶属矩阵计算各个方案的综合评价值，最终实现各个方案的比选和排序（汪应洛，2009）。

我们不妨将这种把层次分析法和模糊综合评价法相结合的评价方法称为模糊层次分析法。显然，这种模糊层次分析法的主体是层次分析法，即将模糊综合评判方法用于层次分析法中计算各方案关于总目标的权重。事实上，如果问题太过复杂，划分的层次太多，指标太多，我们甚至可以对多个层的指标进行模糊综合评判实现该层的总排序。当然，这种模糊综合评判方法也有缺陷，比如当系统方案很多时，或者系统评价指标不多时，便有可能导致该方法复杂度上升，此时使用该方法需慎重。总体来说，模糊综合评判方法则是一种运用模糊数学分析原理和系统评价层次结构的兼具“模糊性”和“层次结构”的系统评价方法。

2.2 指标体系设计

财务人员综合评价体系研究 篇7

一、建立科学财务人员评价体系的必要性

现实管理中, 企业通常将财务人员评价纳入企业整体人力资源评价体系, 未将法律法规对财务人员管理的基本要求涵盖在内, 很少考虑财务员工在财务管理方面做出贡献对企业发展提供支撑关键因素, 未针对财务人员专门制定一套适合本企业实际和适应财务工作特点的财务人员评价体系。科学的财务人员评价体系是促进财务人员公平健康发展的内在需求, 是培养适应企业发展需要的职业化财务人员队伍的必要条件, 建立一套科学、系统的涵盖财务人员培养、晋升、考核、遴选、分配激励、奖惩各管理环节的量化评价体系, 可为财务人才的发现、选拔、培养、使用、考核提供客观的依据, 为财务人员建立公平健康的职业发展渠道, 为持续提升财会队伍综合素质提供重要制度保障。

二、财务人员综合评价体系评价目的与基本原则

(一) 评价目的

改善财务人员工作表现, 形成超越他人、超越自我的积极竞争心理。评价的结果, 一方面作为财务人员使用、待遇、培训和发展等激励措施的依据。另一方面, 通过对结果的反馈、分析差距来促进提升财务人员胜任力, 提高财务人员的职业素养和专业能力, 从而促进财会队伍整体素质的全面提升。

(二) 基本原则

一是服务于企业战略原则。服务于企业的人才战略, 服务于企业财务管理及财务人才队伍建设目标, 并根据公司战略做相应的调整。二是目标导向原则。通过对财务人员公平、公正的评价, 能够引导其通过努力工作, 发挥潜在素质与能力。三是目标承诺原则。评价结果应用应在财务人员的奖励、晋升、提拔等方面提出激励承诺。四是相关性评价原则。财务人员通过这一体系, 不仅知道什么样的工作结果会获得什么样的评价等级, 还知道什么样的行动可以达到组织要求的目标, 或者如何改进以实现既定的目标。例如, 会计人员的职称和学历就不仅考虑目前现有的状况, 还考虑到职称和学历的提升。

三、财务人员评价体系的理论基础

胜任力这一概念于1973年由哈佛大学教授戴维·麦克利兰 (David Mc Clelland) 正式提出, 它是指区分某工作区域优异者、平庸者潜在的、深层次特征, 是动机、特质、自我、态度或者价值观、领域知识、认知或行为技能, 任何可以被可靠测量到的能够显著区分绩效优秀和绩效一般的个体特征。胜任力与工作绩效有密切的关系, 可以用一些被广泛接受的标准来测量, 从而可以预测员工个体的工作绩效, 并能通过激励与开发加以改善和提高。基于财务管理的核算和监督基本职能, 通过分析财务管理下财务人员素质及能力需求分析, 可从组织胜任力、通用胜任力、职业胜任力和岗位胜任力四个维度着手建立评价体系。

财务组织胜任力是指协调、控制企业财务管理循环过程, 整合完整的财务管理工作体系的能力, 具体包括财务预测能力、财务决策能力、财务计划能力、财务控制能力和财务分析能力等五项指标。

财务通用胜任力是指员工胜任日常工作所必须的通用管理能力。主要包括有效沟通、团结协作、工作纪律、工作严谨四项指标。

财务人员职业胜任力是财务人员需要具备的基本职业胜任力。主要包括职业道德、学历、学历提升、职称、职称提升、执业资格、专业调考、接受培训、内部培训师、论文发表、课题研究、管理创新、先进称号、特殊贡献等十四项指标。

财务岗位胜任力是以上各种胜任力 (特别是职业胜任力) 在具体岗位上的落实和细化, 具体包括岗位技能、工作计划、工作任务、应变能力和改善创新等五项指标。

四、建立财务人员评价体系应注意的问题

(一) 要分层级建立财务人员评价指标体系

根据被评价者的类别, 其胜任力侧重点也明显不同, 相应设置两套评价体系。对于财务主管, 应更多侧重其组织胜任力的考核;对于一般财务人员, 应更多侧重其岗位胜任力的考核。指标权重是对评价内容重要程度的认定指标, 指标权重具有重要的导向作用, 在指标体系一定的情况下, 权重的变化直接影响评价结果, 基于不同的评价重点, 确定了不同的指标权重。

(二) 科学设定不同评价主体权重占比

针对不同评价主体, 分别确定评价占分权重, 最终加权平均确定评价结果。一是被评价者直接上级对被评价者承担着直接领导、管理、监督责任, 对于被评价者是否完成任务达到预期绩效目标较为熟悉, 其权重占比略高为70%。二是本部门同事通常与被评价者共同处事、联系密切, 虽然可能会比财务负责人更能了解其工作能力、态度、业绩及发展潜力, 但受人际关系影响, 可能会做出不客观的评价, 其权重占比不宜过高, 占比15%。三是其他专家、其他部门同事等部门外评价主体, 虽能较为客观的参与评价, 但其对被评价者的绩效表现可能只局限于表面, 其权重占比也不宜过高, 占比15%。通过对不同评价主体设置不同权重, 进一步保证了评价结果的客观性。

(三) 要明确评价结果运用的原则和激励措施

评价的目的是为财务人才选拔、晋级、奖惩、培训提供客观依据, 推动财务人员工作潜力的更大发挥。正确运用评价结果既是评价工作的终末环节, 也是强化新一轮评价工作的动力所在, 更是形成良好的用人导向的重要手段, 所以必需加强对评价结果的目标承诺政策落实。一是明确综合评价结果是财务评先与人才选拔的最主要方式, 全面提高综合评价体系的政策高度;二是明确评价结果运用的后续培养机制, 依据评价建议制定个体差异化培训方案与计划, 提高评价体系的运用效果;三是明确基于评价结果运用的财务人员进阶渠道。明确依据评价结果在一般财务人员中选拔“财务骨干”, 在财务骨干中选拔财务负责人、后备人才, 在财务负责人中确定总会计师后备人才, 建立以评价结果为依据的职业进阶渠道, 为财务人员健康稳定发展提供持续动力与制度保障。

五、财务人员评价应用保障措施

(一) 确定财务人员评价的组织实施主体, 加大执行力度

应当根据财务人员评价层次的划分确定财务人员评价的主体, 这是财务人员评价工作顺利开展的基础。在实际工作中, 评价、执行力度出现从上到下、逐层减弱的现象, 因而要加强财务人员评价的组织领导, 完善财务人员评价工作领导小组工作职能。强化对财务人员评价工作规划、政策制定、政策落实等工作的统一领导。明确牵头部门、协同部门的职责和任务, 确保财务人员评价体系的贯彻落实, 在实际执行过程中, 应加强执行力度, 提高评价的正向激励作用, 并且要有计划、分阶段地对实施情况进行跟踪督促检查, 确保各项措施落到实处。

(二) 健全用才留才机制, 打造人尽其才的广阔舞台

要从以学历为本逐步转变为以能力为本, 克服重学历职称、轻业绩贡献, 重资历身份、轻能力实干的现象, 做到不惟学历、不惟职称、不惟资历、不惟身份, 不拘一格选人才。注重通过实践检验, 充分利用人、岗两种资源, 把最合适的财务人员用到最适合的岗位, 实现“适才适用”、“人岗相适”的使用方式, 优化配置岗位和人才资源, 使每一个财务人员都能找到发挥其特长的岗位, 充分实现人才自身的价值。建立起事前评价、事中评价和事后评价相结合的评价跟踪服务制度, 注重财务人员评价工作的系统化、动态化与科学化。

(三) 完善育才成才政策, 搭建财务人员发展的成长平台

选拔中青年领军人才和中青年科技带头人, 每年安排专项资金, 进行交流挂职锻炼、到高等院校脱产培训、资助重点科研项目 (课题) 参加高层次学术交流活动等, 加快培养技术型、复合型后备人才, 营造促进人才发展的良好环境。

(四) 畅通引才引智渠道, 构筑财务人才集聚高地

立足创新型财务管理的格局、眼光、标准去壮大高层次财务人员队伍, 围绕电网产业发展方向, 搭建引才平台, 创新引才载体, 大力引进各类高层次管理、资本营运人才, 具有开拓和创新能力、熟悉法律、懂经营、善管理的复合型人才。

(五) 树立标杆指标, 为标准设置典范

充分利用各类新闻媒介, 广泛向业界宣传指标体系优异财务人员, 以他们作为标杆和基准, 结合自身实际加以创造性地学习借鉴, 从而改进提高企业的竞争优势。同时定期开展优秀财务人员的评选表彰活动, 做好财务人员评价的推广工作, 营造良好的社会舆论氛围。

(六) 建立PDCA (质量环) 循环, 加强对财务人员评价的修订和后评价工作

县域耕地质量综合评价研究 篇8

随着我国耕地使用制度改革的不断深入和加强耕地质量保护的需要,为了评估耕地地力改造或保护效果的好坏,确定耕地转包或转让以及耕地征用补偿费的多少,不但要掌握耕地的现实地力状况、增产潜力和使用后的收益状况,而且还要将耕地的这些自然和社会经济特征综合表现出来。县域耕地质量综合评价就是通过构建自然和经济特征指标体系,全面分析各个因素之间及其组成因子之间的动态联系和组成方式,建立起宏观和微观尺度上都具有可比性的县域耕地质量级别序列。

2 耕地质量综合评价的概念与内涵

耕地是指种植农作物的土地,包括熟地、新开发复垦整理地、休闲地、轮歇地、草田轮作地;以种植农作物为主,间有零星果树、桑树或其它树木的土地;平均每年能保证收获一季的已垦滩地和海涂。耕地中还包括南方宽<1.0m,北方宽<2.0m的沟、渠、路和田埂[1]。

耕地质量指的是构成耕地的各种因素和环境条件状况的总和,主要表现为生产能力的高低、环境状况的优劣以及耕地产品质量的高低[2],是耕地在现实用途条件下的生物生产能力和农业收益能力与未来用途条件下的潜在收益能力的综合属性特征。耕地质量包括物质状态的粮食生产力与耕地货币状态的经济收益能力,现实用途状态的质量指标与耕地潜在用途状态的质量指标。

耕地是一个自然生态与社会经济复合系统,其内部相关子系统间的协调发展及其系统与外部环境之间通过物质、能量和信息交换所维持的系统结构功能不断增强,为系统的进化和发展提供了内部驱动力量,反之就是阻滞力量。在耕地系统中,自然生态系统是其基础支撑系统,它由包括土壤、水热等在内的自然要素和生物要素组成;社会经济系统属于实施能动系统,受特定的经济目的、技术水平及其行为者素质的直接影响,两者共同作用的直接效用决定着耕地系统的发展方向。

耕地质量是耕地系统特征量的衡量指标,耕地质量的变化指示着耕地系统的不同演化阶段,或某一演化阶段内的系统发展趋势。耕地质量的变化固然有自然要素变化的作用,但根本的原因却在于人类利用方式的影响。耕地质量指标是一种量度或由变量产生的数值,它能判断与人类需求有关的耕地状况及其变化,以及与这种状况相联系的人类活动[3]。县域耕地质量综合评价实质上就是评价县域范围内耕地系统各因子对耕地产出能力和使用后收益状况的影响。耕地产出能力和使用后收益状况及其持续性受耕地基础支撑系统(自然因素)和实施能动系统(人文因素)的共同影响,前者包括土壤性状、水文、气候等因子,后者主要包括各种人为调控措施,如耕作经济用途、水肥投入控制、农业区位等。

3 耕地质量综合评价指标体系的构建

本文以县域内耕地功能和用途差异作为出发点,以耕地的产量、收益与价值问题为核心,围绕着耕地保护的目标、评价因素的选取与评价结果的确定为主要线索,构建了耕地等、耕地现实级和耕地潜在级3个评价指标。耕地等的内涵可以定义为“在现实生产条件下,耕地粮食生产能力的高低”;耕地现实级的内涵可以定义为“在现实的技术条件、管理手段与农业用途条件下,耕地种植业收益水平的高低”;耕地潜在级的内涵可以定义为“耕地在未来用途条件下作为建设用地潜在收益能力的高低,为城镇土地定级在耕地范围内的延伸”。

3.1 耕地等评价因素的选取

耕地等是指耕地物质生产能力的级别,一是以产量为依据的耕地物质生产力;二是不直接考虑耕地的实际产量高低(但与产量高低有关),只考虑耕地的自然属性、利用方向,即耕地的自然地力等级[4]。在耕地等的评价中,针对耕地的生存功能,以耕地种植粮食作物作为其基准用途,将评价耕地的粮食生产能力等别,保护耕地和粮食安全作为主要目的,评价因素为土壤肥力因素,要实现耕地等在不同区域的可比性的同时又要有较大的适用性和经济可行性。

由于耕地等体现的是现实生产条件下耕地粮食生产能力的高低,因此将耕地等的评价因素选取原则确定为“土壤肥力因素”,耕地等的评价因素应主要包括以下几个方面:土壤物理因素、土壤化学因素、土壤生物因素、土壤环境因素和土壤管理因素,见表1。此外,还有一些常用的土壤肥力评价指标,如地貌类型、地形部位、成土母质、土壤侵蚀类型,土壤侵蚀程度、林地覆盖率、地面破碎情况、地表岩石露头度、轮作制度、梯田化水平、设施类型、地下潜水水文状况、≥0℃积温、≥10℃积温、年降水量、全年日照时数、无霜期、海拔等评价因素。由于本文的耕地等评价是建立在县级大比例尺上的评价。所以,当这些因素在县域内差异不显著时,一般不作为评价因素。

3.2 耕地现实级评价因素的选取

在耕地的现实级评价中,针对耕地的收益功能将耕地用于种植蔬菜等经济作物的用途作为其主要用途,以评估耕地在种植业内的收益能力级别、保护和提高农民的种植业收入为目的,评价因素主要为土地利用因素、土壤肥力因索和耕地的农业区位因素。由于耕地现实级体现的是耕地在现实的技术、管理手段与农业用途条件下种植业收益能力的高低。因此,将耕地现实级的评价因素选取原则确定土壤肥力因素、土地利用因素和耕地的农业区位因素。在综合考虑影响耕地现实级因素的基础上,耕地现实级的评价因素(未包含土壤肥力因素),见表2。

3.3 耕地潜在级评价因素的选取

在耕地的潜在级评价中,针对耕地的承载功能,将耕地可用作建设用地作为耕地的一种可能或未来用途,以评估耕地作为建设用地潜在价值的级别,以保护农民的土地财产权为目的,评价因素为土地利用因素、土壤的自然环境因素和工业区位因素。耕地作为潜在建设用地收益水平的高低决定了耕地的利用因素、所处的自然环境因素和工业区位因素,自然环境因素主要包括气候条件、地质条件、水文和水文地质条件、地形条件等,工业区位因素主要包括中心城市影响度、交通便利度等,因此将耕地潜在级的评价因素选取原则确定为耕地的自然环境因素、土地利用因素和工业区位因素,见表3。

4 评价指标权重的确定与耕地质量分值的计算

权重是衡量各项指标相互比较作用大小的量度,指标权重的合理与否直接影响着评价结果的科学性和准确性,是整个评价过程中关键的一步。权重大小分配的合理性是关系到评价成果合理性的关键。近年来人们将层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称为AHP)[5]引入了权因子的确定中。此法理论严谨,便于操作。它是在定性方法基础上发展起来的确定因素权重的一种科学方法,是美国运筹学家Saaty A L于20世纪70年代提出的。在对由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统进行分析时,人们感兴趣的问题之一是:就n个不同事物所共有的某一性质而言,应该怎样对这些事物的性质所表现出来的程度(排序权重)赋值,使这些数值能客观地反映不同事物之间在该性质上的差异。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种简洁的数学建模方法。它把复杂问题分解为组成因素,并按支配关系形成层次结构,然后用两两比较的方法确定决策方案的相对重要性,以此作为决策的依据。

AHP确定因子权重的步骤首先是确定目标和评价因子集A:

同理可得出A2,A3,…,A8评价因子集:

同理可得出B2,B3的评价因子集。

判断矩阵标度及含义为:标度1表示同一评价因子集中Fi与Fj两因子具有同等重要性;标度3表示同一评价因子集中Fi比Fj稍微重要;标度5表示同一评价因子集中Fi比Fj明显重要;标度7表示同一评价因子集中Fi比Fj强烈重要;标度9表示同一评价因子集中Fi比Fj极其重要;2、4、6、8分别表示相邻判断1—3、3—5、5—7、7—9的中间值;倒数表示因素Fi与Fj比较得判断矩阵Fij,则Fj与Fi比较得判断矩阵Fji=1/Fij。根据每个指标的重要性比较得出评价因子集的数值集,之后对数值集求特征值,最大特征值所对应的特征向量就是评价指标的排序,即权重数值分配,如:

求此评价因子矩阵最大特征值:

求得λmax=3.02,其对应的特征向量[0.146 0.8540.4994]T,所以其A1指标评价因子B1、B2、B3权重为依次为0.097、0.569、0.334。同理可以求出A2,A3,…,A8评价指标集中的评价因子的权重,依次求出上层和下层评价因子的权重。由于所选用的评价指标反映事物大小程度单位不同,难以用同一标准进行比较,所以首先对每一个指标都应按如下公式:undefined进行标准化,简化为以100为满分之间的数值,从而进行比较和运算。或者当指标为正向指标时(即指标取值越大越好时),undefined;当指标为逆向指标时(即指标取值越小越好时),undefined。其中Wi为指标的标准值,Fi为指标的实际值,F为指标的目标值,对优于目标值的标准值取100;对每一级指标的运算都采用加权平均法而进行评价,得到所要评价县域内各评价单元耕地质量综合评价分值:undefined为各指标的权重。

5 结论

县域耕地质量综合评价方法采用了系统的思想和方法,对耕地功能、耕地质量、耕地质量指标、耕地质量评价因素、耕地质量评价因素权重方法等进行了全面细致地学习和研究,完整地构建了一个包括耕地等、耕地现实级、耕地潜在级3个单一质量指标的耕地质量评价体系。该方法的县域耕地质量综合评价系统的主要特点在:①嫁接性。耕地等、耕地现实级、耕地潜在级3个单一耕地质量评价指标,无论是从评价因素还是到服务目的都是相对独立的。在县域范围内,任何与这些指标相适应的耕地质量评价结果都可纳入该耕地质量评价体系。②开放性。在单一耕地质量指标的层次上,可根据需要引入更多的单一的耕地质量指标,从而构成更多的复合耕地质量指标,使该评价体系的应用领域更广泛,具有较好的可行性。

摘要：对耕地质量评价研究能够为耕地保护与利用提供科学合理的理论支持。以耕地的粮食生产能力、种植业收益能力和作为建设的潜在收益能力作为评价目标,构建由县域耕地质量指标耕地等、现实级、潜在级组成的耕地质量综合评价体系。在阐述耕地质量综合评价涵义的基础上,选用8项一级指标、36项二级指标和20项三级耕地质量评价指标,运用层次分析法计算和评价耕地质量,得出所要评价县域的耕地各单元综合质量级别序列值。

关键词：县域,耕地质量,综合评价,指标体系

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综合评价研究 篇9

国外最早关于交通影响后评价的研究由Peter Nijkamp提出,认为应该对交通规划和交通影响评价工作进行社会以及经济的再次评估,并对评估结果进行反馈。由于国外的交通模式相对比较稳定,交通基础数据充足,因此交通影响再评估主要是根据建设项目所在的区域,定时(一般为2年)对交通影响评价报告进行修编。国内最早由王元庆等人指出进行交通影响后评价的必要性;之后,陈燕凌、李鑫铭等人提出对交通影响评价措施进行后监管和评价,总结经验教训,保证交通影响评价的科学性和客观性;盖春英、刘兴权等人指出交通影响后评价可以对交通影响评价的结果进行动态检验,分析交通预测数据误差的产生原因,为后续交通影响分析工作提供数据和积累经验;随后,李啸虎研究了交通影响后评价的主要内容并给出相关指标体系,运用模糊综合评价的方法进行了实例论证,但其评价指标过细,不利于实际操作;王小艳等人综合模糊综合评价法和关联矩阵法,对交通影响后评价方法进行了研究,但其数据统计量大、权重难以确定。周昱等人基于属性数学模型,建立了交通影响后评价指标属性测度模型,但其无法检验交通影响评价和交通影响后评价分析存在偏差的原因。

所以,虽然上述文献均肯定了进行交通影响后评价工作的重要性,并对交通影响后评价体系的内容进行了研究,但是现有的评价模型与实际工程的操作应用还存在一定的差距,同时交通影响评价和交通影响后评价前后对比分析的实践案例也不多见。因此,需要提出适合于工程实践运用的评价方法和模型,并通过案例反馈来完善交通影响后评价工作。本研究在建设项目交通影响后评价定义的基础上,应用科学确定权重,并综合考虑主观和客观因素影响的多层次灰色模糊综合评价法,针对具体项目案例选取科学、合理的指标进行分析,评价结果与实际案例的运行情况基本相符,从而论证了评价模型的有效性和实用性。

1 建设项目交通影响后评价定义

建设项目交通影响后评价(Traffic Impact Post Evaluation,TIPE)指在建设项目建成使用初年(项目投入使用2~5年),对项目实施后的交通影响及其交通影响评价中相应的改善措施进行跟踪管理和验证性评价,通过对交通影响的回顾分析和进一步的预测评价,总结经验教训,提出补救措施及改进建议,实现交通发展的可持续性。

交通影响后评价示意图,如图1所示。

2 建设项目交通影响评价模型

在建设项目交通影响后评价中,一方面,由于各个项目所处的内、外部环境不同,评价准则相对具有不确定性,使得影响交通系统的一些因素是模糊的;另一方面,由于参与评价人员的知识结构限制等主观原因的影响,所提供的评价信息往往是不完全的或不充分的(即灰色性)。故本研究采用灰色模糊综合评价法评价项目对交通产生的影响。

2.1 确定评价体系

依据层次分析法(AHP)的基本思想和建设项目交通影响后评价指标体系的内容,设A代表一级指标,记为:A={A1,A2,…,An},n为一级指标的数量,Ai二级评价指标为:Ai={Ai1,Ai2,…,Aij},j为A中第i个指标所包含的指数个数,Aij三级评价指标为:Aijk={A11k,A12k,…,Anjk},k为A中二级指标所包含的三级指标的子分类数。

2.2 确定评价等级

设V={V1,V2,…,Vm}表示评价目标优劣程度的集合,Vm为第m个评价等级,m为评价等级的个数。本文采用5级评判方法,将交通影响后评价指标分为“好、较好、中等、较差、差”5个等级,各等级得分为V={5,4,3,2,1}。通过打分,将定性指标定量化。

2.3 确定权重集

利用层次分析法(AHP法)构建判断矩阵,通过一致性检验后,确定评价指标的权重W。

2.4 建立评判矩阵

组织评价专家按评分标准评分并建立样本评分矩阵D。设评价专家序号为q(q=1,2,…,p),第q个评价专家对评价指标Aij的评分为dijq,则评价样本矩阵D=(dijq)Bij×p,即:

2.5 确定评价灰类

设评价灰类序号为c(c=12,…g),即有g个评价灰类等级。将评价灰类取为“好、较好、中等、较差、差”五级,则g=5。第一灰类e=5,灰数白化权函数为f1;第二灰类:e=4,灰数白化权函数为f2;第三灰类e=3,灰数白化权函数f3;第四灰类:e=2,灰数白化权函数为f4;第五灰类:e=1,灰数白化权函数为f5。

2.6 计算灰色评价系数

对指标Aij,第p个评价指标属于第e个评价灰类的灰色评价系数为属于各个评价灰类的总灰色评价系数为

2.7 计算灰色评价向量及权矩阵

评价专家就指标Aij对第p个评价指标属于第e个评价灰色评价权为rije=Xije/rij,则Aij对于各个评价灰类的灰色评价权向量rij={rij1,rij2,…rijg}。

将被评价指标的所属指标Ai对于评价灰类的灰色评价权向量综合后,得到Ai所属指标Aij对于各评价灰类的灰色评价权矩阵Ri:

2.8 对Ai和A作综合评价

对被评价指标的Ai作综合评价的结果为:

由Ai的综合评价结果得到被评价指标的A所属指标An对于各评价灰类的灰色评价矩阵R:

由R进一步得出受评者A的综合评价结果向量A:

2.9 计算综合评价值

将受评者综合评价结果A单值化,即计算受评者的综合评价值Z。

将各类灰等级按“灰水平”赋值,得到各种评价灰类等值化向量C={C1,Ci2,…,Cg},最后,得出受评者的综合评价值Z=A·CT。

3 案例分析

本研究以乌鲁木齐时代广场项目作为实际案例,运用上述模型进行交通影响后评价。

乌鲁木齐时代广场项目位于城市中心,为商业、办公、住宅混合用地,规划建设用地面积为2 965m2,总建筑面积为284 995m2,其中地上建筑面积234 995m2,地下建筑面积50 000m2,项目于2008年动工,计划于2010年建设完工,实际投入使用时间为2012年。2008年完成的交通影响评价报告中,选取规划建成年2010年和远景目标年2015年为评价年。

根据2008年的交通影响评价报告,预测:2010年项目影响范围内路网整体饱和度(V/C)为0.76,路段服务水平一般,路段D级以下服务水平比重为36%;2015年项目影响范围内路网整体饱和度(V/C)为0.80,路段D级以下服务水平比重为36%。城市道路服务水平划分参见表1。

注:V为最大交通量;C为最大通行能力

3.1 交通影响后评价指标选取

建设项目交通影响后评价是一个多层次、涉及面广的工作。因此,本研究根据其涉及内容建立3级指标体系,一级指标包括交通需求预测后评价指标、交通改善措施实施效果后评价指标和交通影响评价报告完善性后评价指标;二级指标为各一级指标涉及的影响因素;三级指标为各影响因素的明细指标。结合时代广场项目交通影响前评价报告及建设项目运营后的实际交通状况,选取适宜三级的评价指标(45个)用于该项目的交通影响后评价,详见表2。

3.2 交通影响后评价指标评分标准及依据

对于定性指标采取专家打分法,对于定量指标,部分指标无法直接对其进行评判,故采用相对误差指标γ进行处理,再根据评价等级“好、较好、中等、较差、差”,定义不同评分等级相对误差的取值范围。

相对误差γ的计算公式如下:

式中:X1为交通影响后评价指标实际值;X2为交通影响前评价指标预测值。

所选取指标的评分标准通过专家访谈的形式确定,具体评价指标详见表3。

%

3.3 确定指标权重

根据AHP的1-9标度法,本研究邀请5位专家在了解时代广场项目交通影响后评价指标的基础上,构造了判断矩阵,最终采取加权平均算法来计算各层次指标的权重。权重向量如下:

3.4 确定评价样本矩阵和评价灰类

定量指标根据表2中的评分依据和时代广场项目2015年实际情况与交通影响评价报告预测值的偏差,确定分值;定性指标邀请5位专家进行打分,确定分值。时代广场项目交通影响后评价专家评价样本矩阵详见表4。

根据不同阶段的白化权函数,确定相应的白化权函数如图2所示。

3.5 计算灰色评价权值和模糊权矩阵

根据灰色模糊评价法和时代广场项目的判断矩阵,计算时代广场项目交通影响后评价的灰色统计权值,得出模糊权矩阵,如表5所示。

3.6 对因素层指标作综合评价

对因素层评价指标A11技术参数预测作综合评价:

同理:

3.7 对准则层指标作综合评价

准则层指标A1包括因素层指标A11交通需求预测后评价、A12交通改善措施实施效果后评价、A13交通影响评价报告完善性后评价。则令

对准则层指标评价指标作综合评价:

综上可得评价指标A时代广场项目交通影响后评价的总灰色评价权矩阵R为:

进一步得出时代广场项目交通影响后评价的综合评价结果向量A:

3.8 计算综合评价值

根据时代广场项目交通影响后评价各灰类等值化向量C={5,4,3,2,1},得出时代广场交通影响后评价的综合评价值为:

时代广场交通影响后评价得分为3.280 3,评价等级为“中等”,说明该建设项目交通影响评价中的预测值是比较合理的,交通影响评价结果是合格的,交通影响评价报告的预测内容与项目实际运行情况基本相符,可以为政府相关主管部门今后规划项目影响范围内周边片区以及其他类似项目的建设决策提供理论依据。

4 结束语

建设项目交通影响后评价是对交通影响评价的技术方法、预测内容和改善建议进行总结和改善的过程,同时,通过重新对项目进行后续预测,为项目周边交通系统未来的发展建设提供有效的建议和意见,协调城市交通和土地利用之间的矛盾,促进城市交通系统的可持续发展。目前,建设项目交通影响后评价还是一个比较新的概念,对其体系研究还处在探索和实验阶段,其理论依据和技术方法仍需要不断完善。

本文通过对城市建设项目的交通影响后评价进行研究,完善了建设项目交通影响后评价的定义,并借鉴项目后评价的方法提出了方便工程实际应用的交通影响后评价模型,最后以乌鲁木齐市时代广场项目作为实际案例,进行城市建设项目交通影响后评价,案例评价结果验证了本研究评价指标和评价方法的有效性,为交通影响评价体系的完善提供了参考。

摘要：在交通影响评价和项目后评价理论基础上,完善建设项目交通影响后评价定义,同时运用项目后评价的层次分析法和灰色模糊综合评价法建立建设项目交通影响后评价模型,并以乌鲁木齐已投入使用的时代广场项目为例,进行交通影响后评价。评价结果为"中等",表明交通影响评价时段及交通量增长率等主要指标的交通影响评价的预测结果与时代广场项目实际运行情况基本相符,验证所提评价指标和评价方法的有效性。

综合评价研究 篇10

在当今多变的环境下, “外包”成为一种战略调整工具, 即把一些重要但是非核心的业务职能交给企业外部的其他承包商去做, 把企业内部的知识和资源集中于那些具有竞争优势的核心业务上去。有专家认为, 外包成功取决于承包商的信任, 而盲目地信任潜在的承包商又会带来灾难性的损失, 因此, 承包商的选择决定了一个项目的成败, 合理选择承包商对企业发展至关重要。

国内外对企业承包商选择的研究不是很多。传统的评价大多采用专家分析评价承包商的财务指标, 最终确定综合性能较优的承包商。主要有孟力等应用多元统计分析中的因子分析方法, 对承包商选择问题进行了研究。

在建筑企业中, 承包商的选择对整个项目的进展起到了更加重要的作用, 建筑工程项目本身的特点, 决定了在建设项目的招投标和实施过程中, 承包商可能会面临多种风险, 若处理不当会造成施工进程受阻或影响盈利目标的实现。因此, 本文从多层次考虑选择标准, 构建承包商选择评价指标体系, 运用模糊评价方法, 使评价结果更加准确可靠。

二、承包商选择的评价指标体系

1.评价指标评价原则

在评价方法方面, 一般分为定性评价方法和定量评价方法, 评价指标将评价方法定量化, 评价指标的选择是否科学直接影响到对承包商选择评价的准确性, 因此, 在建立评价指标体系时应遵循以下原则: (1) 系统完整性原则。所选取的评价指标尽可能全面地反映承包商的综合水平, 在全面性的原则下, 既能突出重点指标, 又能保持相对均衡统一; (2) 简明科学性原则。评价指标体系的设置应有一定的科学性, 指标体系过大势必将评价者的注意力吸引到细小的问题上, 而过小又不能充分反映承包商的水平; (3) 层次性原则。指标体系应能反映承包商系统的内在结构, 因此其本身必须具有一定的层次性; (4) 可比性与可操作性相结合原则。评价指标应具有普遍的统计意义, 指标概念明确、数据易测易得, 可操作性强, 便于比较。

2.评价指标体系的构建

根据指标筛选的原则, 分别从承包商自身、业绩评价、业务结构、融资能力、企业环境五个角度筛选合适的评价指标, 构建具有多层次结构的承包商选择评价指标体系。每个角度又包含了若干个评价因子, 反映承包商在不同方面的具体状况。

承包商自身包括, 价值取向, 参与改进主动性, 公司规模。

业绩评价包括, 成本分析, 企业信誉。

业务结构包括, 技术合作, 财务状况, 制造/生产状况,

融资能力包括, 风险评价, 负债比率, 资产结构, 债务资本, 技术平台, 资本实力。

企业环境包括, 政治法律环境, 经济与技术环境, 自然地理环境, 社会文化环境。

三、模糊综合评价法

模糊现象是指有些事物类属标准不明确, 不能确切的归类, 表现出模糊性。项目投资风险也具有模糊性。通常把项目风险即风险大小分为五个等级, 但是很难假定各个等级的标准, 这种带有人们主观意识的分类本身就具有模糊性。影响风险的因素也是具有模糊性的, 不能用一个分数来评价。考虑以上因素, 采用模糊综合评价法来对基础设施项目风险做一个综合评价。模糊综合评价法的分析过程包含以下几个步骤:

(1) 确定测评指标集X, X= (x1, x2, x3……xn) 。

(2) 利用AHP方法确定指标权重集A, A= (a1, a2, a3……an)

(3) 确定评价集Y, Y= (y1, y2, y3……ym)

(4) 确定评价集的标准隶属度U, U= (u1, u2, u3……um)

(5) 对评判对象建立模糊判断矩阵R

undefined

其中rij表示判断对象在第i个指标上, 对它作出第j等级评价的人数占全部测评人数的百分比。

(6) 计算模糊综合隶属度集B, B=R·UT

(7) 根据一级因素的判断结果, 进行二级模糊综合评价

(8) 计算综合隶属度P

综合隶属度即测评对象得到的测评总分, 据此我们可以对若干测评对象做出比较客观的评价。

四、建筑企业承包商选择评价模型的应用实例

本文以某一建筑企业A为例, 对该评价模型进行实际应用, 并对承包商的自身、业绩评价、业务结构、融资能力、企业环境5个主要因素评价选择该项目的承包商。

1.指标权重评价

在此我们需要分别确定5个主要要素, 21个指标各自的权重, 用来评价对承包商的选择。依据评价构筑判断矩阵, 然后计算各指标权重, 并检验其一致性, 最终确定权重集。 (计算过程省略)

A= (a1, a2, a 3, a4, a5) = (0.280, 0.328, 0.231, 0.057, 0.104)

A1= (a11, a12, a13) = (0.470, 0.260, 0.270)

A2= (a21, a22) = (0.500, 0.500)

A3= (a3l, a32, a33) = (0.225, 0.376, 0.399)

A4= (a4l, a42, a43, a44, a45, a46) = (0.091, 0.258, 0.190, 0.205, 0.164, 0.092)

A5= (a5l, a52, a53, a54, a55) = (0.382, 0.358, 0.118, 0.098, 0.044)

从上述计算分析可以提出, 目前看来业务结构对承包商选择的评价影响最大, 技术合作, 人事简况, 财务状况, 设备状况, 生产状况, 产品范围都是很重要的因素。其次贷款融资能力也是增强承包商能力的一个重要方面, 是否有能力进行资金的运转, 达到预期经济效益也是十分重要的因素。

2.因素的评价尺度集

(1) 一级模糊综合评价。

利用模糊综合分析法获得所列风险因素的权重后, 需要确定各风险因素的评价尺度。评价尺度根据所列出因素对承包商选择评价的影响程度划分, 将影响程度分为5个等级, 分别为很大 (0.9) , 较大 (0.7) , 一般 (0.5) , 较小 (0.3) 和很小 (0.1) 。即评价等级集Y= (很大, 较大, 大, 一般, 较小) 确定评价集的标准隶属度U= (0.9, 0.7, 0.5, 0.3, 0.1) 邀请专家评价小组对每一种方案下的各个评价项目的评价, 得A项目风险的综合评价等级权重集为:

(2) 二级模糊综合评价。

二级模糊综合评判因素子集的所有因素进行评判, 二级模糊综合评判集为:

同理, B2= (0, 0.665, 0.335, 0, 0)

B3= (0.067, 0.067, 0.379, 0.301, 0.186)

B4= (0.035, 0.483, 0.420, 0.046, 0.017)

B5= (0.191, 0.365, 0.358, 0.054, 0.032)

(3) 三级模糊综合评价。

三级模糊综合评判在各类之间进行综合评判, 三级模糊综合评判集为:

项目A的综合隶属度为:P=B·UT=0.592

综合隶属度为0.592, 说明对该项目的承包商选择级别属于中等偏上。

五、结束语

从复杂系统的视角出发, 对建筑企业选择承包商问题进行了研究, 建立了承包商选择的多层次、多变量综合评价指标体系。根据指标筛选的原则, 选取了承包商自身、业绩评价、业务结构、融资能力、企业环境几个指标, 每个指标又包含若干个评价因子, 能较为客观、全面地反映承包商的综合能力。采用模糊层次综合分析法确定评价体系中各指标的权重, 尽量消除指标权重确定的人为干扰。所建立的评价指标体系及权重确定方法对建筑业承包商的选择具有重要的参考价值。

参考文献

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[4]王家顺, 王田苗, 胡耀光等.一种基于模糊层次分析法的供应商评价模型的研究[J].微电子学与计算机, 2001, (2) .59～64.

综合绩效评价体系构建与实施研究 篇11

一、EVA与BSC理论综述

（一）经济增加值（EVA） EVA指标最早由美国纽约斯特恩·斯图尔特咨询公司于1982年正式提出。自EVA评价方法产生以来，不少著名跨国公司在实际中采用该方法评价本企业以及企业内部各业务部门的经营绩效，如AT&T、Coca-Cola、Briggs Stration、Chrysler、Compaq Computer等。EVA指标最大和最重要的特点就是从股东角度重新定义了企业的利润，考虑了企业投入的所有资本的成本。EVA是企业经过调整的营业利润（NOPAT）减去企业为了产生利润而投资的资本成本后的余额，计算公式为：EVA＝NOPAT－WACC×TC。其中，NOPAT是净利润加上坏账准备的增加、商誉的摊销等调整得到；WACC代表企业加权平均资本成本；TC代表企业投入的总资本。

（二）平衡记分卡（BSC） 战略绩效评价阶段始于20世纪90年代，此时人类社会开始由工业经济向知识经济转轨，引入非财务指标并将评价指标与战略相联系是战略管理绩效评价阶段的显著特点。BSC是这一模式的典型代表，强调财务指标与非财务指标之间的平衡。1992年哈佛商学院教授罗伯特·卡普兰和复兴全球战略集团创始人戴维·诺顿在《哈佛商业评论》上联合发表了一篇题为《BSC：驱动绩效的评价指标》的文章，将BSC作为控制战略实施的重要工具。BSC将影响企业运营的因素分为财务、客户、内部流程、学习与成长四个层面， 设计出相应的评价指标，以便系统、全面、迅速的反应企业的整体运营状况，为企业的平衡管理和战略实现服务。

（三）EVA与BSC结合运用 EVA在调整后的营业利润中扣除了资本成本，消除了会计利润指标过多强调谨慎性原则忽视相关性原则的缺陷，EVA能够准确的评价股东价值的创造。但是，企业仅采用EVA进行绩效评价，会使经营者为了提高EVA优先考虑短期项目、放弃长期项目，造成投资项目短期化。BSC强调财务、客户、内部流程、学习与成长四个层面，其中顾客、学习与成长层面的衡量很好的体现了企业的战略和未来。BSC将短期与长期、原因与结果、财务与非财务指标有机结合，注重企业长期发展，恰好弥补了EVA的缺陷。二者结合可以构建一个完整的绩效评价体系。

二、粒多食品公司现状及绩效评价制度存在的问题

（一）公司现状 粒多食品有限公司始建于1994年，公司位于廊坊经济技术开发区，主要从事粒多饼干、威化饼、蛋黄派、水饺、糖果等儿童食品的生产。 粒多公司经过多年的努力经营，年销售收入达到4000万以上，并多次获得河北省食品质量安全奖。粒多公司按照生产的产品不同下设八个分部，每个分部又分别包括生产、销售、质管、包装、技术、财务等机构。粒多公司多年来一直采用预算管理作为企业管理工具，公司制度规定根据预算进行绩效评价和奖惩。但由于公司不能够根据环境的变化适时调整预算，预算实际成了一纸空文。公司薪酬结构包括基本工资和绩效工资两部分，其中基本工资指固定工资，绩效工资指奖金。基本工资按工龄确定；绩效工资根据产量、利润等指标的完成情况确定。

（二）績效评价存在的问题 粒多食品公司提出根据预算进行考核奖惩，充分认识到考核奖惩的重要性。但其绩效评价仍存在以下问题：

（1）过度关注财务指标，缺乏非财务指标。公司虽然提出根据预算进行考核奖惩，但预算指标均为财务指标，只能衡量企业财务状况，对于顾客、员工和内部流程均没有涉及；且预算一经确定，不再进行反馈和调整，预算没有发挥实际作用。

（2）注重提高短期经济效益，缺乏长期战略的引导。企业绩效评价以税后利润为核心指标，绩效工资按照利润的完成情况来确定，使企业过于依赖利润，容易使企业偏离资本增值的根本目标，为了短期利益，忽视长远发展。绩效评价系统首先是为实施企业的战略目标设计的，有效的绩效评价指标应能反映企业的战略。粒多食品公司缺乏对公司战略的认识和传达，未能将战略目标层层分解，企业的操作层面、战术层面和战略脱节。

（3）绩效工资没有真正落实。按照公司绩效评价制度规定，绩效工资根据产量、利润的完成情况确定，超额完成任务绩效工资应高于标准水平；等额完成任务绩效工资等于标准水平；未完成任务绩效工资小于标准水平。但笔者的调查结果显示，同级员工的绩效工资是相等的，绩效工资并不能反映预期目标的完成情况，绩效工资形同虚设。

三、综合绩效评价体系构建

（一）绩效考核组织 本文以粒多食品公司为评价主体，以各个分部为评价客体，以对各部门负责人和员工的问卷调查为基础，构建EVA与BSC相结合的综合绩效评价体系。为确保绩效评价的权威性，充分发挥绩效评价系统的作用，粒多食品公司建立了完整的绩效考核组织。具体由三个层级组成：一是公司考核委员会。成员包括总经理及各个分部经理，主要负责对绩效考核相关政策和办法的审定、考核指标的确定与调整、考核结果的审核与确认。二是考核管理办公室。设在公司总部办公室，是绩效考核的常设机构，负责考核工作的安排与协调、绩效合同的拟定、单项指标考核情况的汇总、考核兑现方案的制定、兑现结果的分析、汇总上报和实施兑现等。三是绩效考核小组。各个分部及下属机构为考核执行部门，各个分部单独设立绩效考核小组，负责传达绩效考核指标，上报单项指标考核情况，对下属部门绩效执行情况进行检查。

（二）绩效考核程序 绩效考核分为四个阶段：一是自评阶段。年度终了，各个分部根据业绩完成情况进行自评，由绩效考核小组将相关指标的完成情况、本单位审核结果及其他考核资料上报考核管理办公室。二是考评审议阶段。考核管理办公室根据实地调查结果，对绩效考核小组上报资料进行审议，参照各个指标标准值确定得分，并进行汇总。三是审计确认阶段。公司审计部门对各个分部的经营业绩进行内部审计，将审计报告提交考核管理办公室，经公司考核委员会确认。四是兑现奖惩阶段。考核管理办公室根据公司考核委员会确认的考核结果，提出兑现方案，报考核委员会确认后，予以兑现。

（三）绩效评价指标体系 本指标体系（见表1）以BSC四个维度为框架，以EVA为财务核心指标。

（1）指标体系特点。一是根据公司战略规划设计指标体系。粒多公司的战略目标是在五年内实现儿童食品成为本市第一品牌，华北地区优质品牌，销售收入增长率达到30%，资本保值增值率达到110%。绩效评价指标体系包涵EVA、资本保值增值率，生产能力利用率，顾客满意度等指标，指标体系充分反映了企业发展战略。二是融合了财务、客户、内部流程、学习与成长四个维度的指标。财务指标是结果性指标，其他三个维度的指标是动因性指标。财务指标能够显示出企业战略的实施能否为经营结果的改善做出贡献，其他三个维度的指标是实现企业具体目标的手段。四个维度指标之间的逻辑关系是通过提高员工的技能和出色的内部运营，使客户满意，市场份额增大，最终取得更好的财务成果。三是以EVA作为主要的考核指标。EVA指标将会计利润调整为经济利润，衡量经营者为股东创造的财富的多少，从而真实的反映了经营者通过生产经营创造的新增股东价值，维护了所有者利益，克服了很多企业所有者权益不被重视，甚至被侵蚀的弊端。四是指标体系简化可行。本指标体系尽可能简化，可量化指标在指标体系中的权重较大，非量化指标在指标体系中的权重较小，增强了评价指标的可操作性。

（2）指标标准值设置。根据粒多食品公司近五年的数据资料，确定指标标准值。其中安全生产达标率和及时完工率要求达到100%，资产负债率以理论的最合理比率60%为标准，流动比率以理论的最合理比率200%为标准。其余指标按照粒多食品公司近五年数据的平均值确定。

（3）指标分值确定。各单项评价指标的基础分按100分设定，实际得分按该项指标的权重计算。凡达到标准值的计100分；凡没有完成核定指标的按完成程度计分；凡实际完成值高于标准值的，在实际得分的基础上，按标准增加附加分。具体如下：经济利润≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.2分，超过30%以上加6分；净资产收益率≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.1分，超过30%以上加3分；流动比率以200%为标准值，超额部分不增加附加分；资产负债率以60%为标准值，超额部分不增加附加分；总资产周转率≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.1分，超过30%以上加3分；应收账款周转率≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.1分，超过20%以上加2分；）资本保值增值率≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.2分，超过30%以上加6分；客户满意度≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.2分，最多不超过4分；市场占有率≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.2分，最多不超过4分；安全生产达标率标准值100%，未达标时扣30分。生产能力利用率≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.1分，最多不超过2分；及时完工率标准值100%，未达标时扣20分。员工满意度≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.1分，最多不超过3分；人均培训费≥标准值为完成任务，每超过一个百分点增加附加分0.1分，最多不超过2分；各单项指标分值确定之后，可确定综合分数：综合分数＝∑（单项指标得分×单项权重）＋附加分

（四）激励制度激励制度建立在上述绩效考核的基础上，薪酬结构仍然包括基本工资和绩效工资。绩效工资的具体计算办法为：如果某个分部的绩效考核为100分，那么总的绩效工资为该分部现行标准绩效工资；如果考核超过100分，则每超出1分，增加标准绩效工资的1%；如果绩效考核低于100分，则每下降1分，减少绩效工资的1%。通过上述计算，形成各分部的总绩效工资，在分部内部的分配则取决于部门、员工所在的组织层面和自身的绩效完成情况。

四、綜合绩效评价体系实施

虽然粒多食品公司实施绩效评价体系的时间较短，但其效果已初步显现，粒多食品公司未实施新的绩效评价体系之前的各分部2008年度的实际指标值如表2所示：

2009年实施综合绩效评价体系后各项指标的完成情况，如表3所示。通过实施EVA和BSC相结合的综合绩效评价体系，促进了粒多公司各分部的生产销售积极性，主要指标值均有所增长，表3中客户满意度是通过对客户的问卷调查方式取得，员工满意度是通过对员工的无记名调查方式取得，市场占有率是通过对廊坊地区各个销售网点的销售人员的调查方式取得。综合得分是根据本文得分体系设计计算得出，粒多公司可以根据综合得分按照激励政策进行奖惩。

参考文献：

［1］陈良：《基于EVA理论的企业绩效财务评价》，《上海经济研究》2008年第8期。

［2］剧锦文：《公司治理理论的比较分析——兼析三个公司治理理论的异同》，《宏观经济研究》2008年第6期。

［3］刘运国、刘国菲：《BSC与EVA相结合的企绩效效评价研究——基于GP企业集团的案例分析》，《会计研究》2007年第9期。

（编辑杜 昌）

高校财务风险综合评价研究 篇12

随着社会主义市场经济体制的不断完善以及科教兴国战略的实施, 高校正面临前所未有的发展机遇。但潜在的危机也随之产生, 教育事业的不断发展与对教育经费需求的不断扩大成为了我国高校目前很难解决的一大矛盾。高校法人实体地位的确立赋予了高校越来越多的独立和自我管理空间, 尤为体现在办学资金筹集与教学经费的使用上, 这也就导致了高校面临着计划经济体制下并不存在的财务风险。目前, 在实际运营中, 多数高校并未对自身的财务风险引起足够重视, 也未建立起完善的财务风险评价与防范机制。

国内的学术界对于高校财务风险方面已有了一定的研究, 但多数侧重在风险成因与度量上, 尽管一些学者在高校财务风险评价方面取得了一定的研究成果, 多数用偿债能力、运营能力、发展潜力三个指标进行评价, 但由于部分财务信息失真、数据的可获得性较差、指标设置较为繁冗与复杂、各风险指标的影响程度模糊不清, 导致了财务风险评价体系在实际操作中的可操作性不强, 同时, 也没有将高校、政府、银行三者作为一个整体来考虑。因此, 如何尽快建立高效、完整、健全的财务风险评价机制是我国高校目前亟待解决的课题。

二、高校财务风险评价指标选取

由于不同城市或地区、不同高校发展状况等原因的存在, 所选取的指标不一定就能全面反映我国高校财务风险的总体状况。本文在选取指标时, 尽可能地做到涵盖面广、代表性强, 以期说明本文所采用的研究方法在具体情况中如何使用, 各高校在实际运营中, 可根据自身条件, 适当调整指标体系的架构, 做进一步的风险评估, 确定高校财务风险等级以及各风险指标对总体财务状况的影响程度大小, 便于高校领导者及财务人员能更多地参与到教学与科研管理的具体活动中, 使学校有序、健康地发展。

(一) 指标初选

目前, 我国高校财务风险评价指标体系还没有一个成熟、统一的标准, 在不同学校、不同地区和时段都有着不同的特点。笔者在大量阅读了有关高校财务风险及其管理文献的基础上, 请教了有关的专家和学者, 经过深入思考归纳, 按照风险来源的种类, 初步总结归纳了以下风险指标。见表1。

一级指标集为X= (x1, x2, x3, x4) , 二级指标集为Y= (y1, y2y3, …, y19) 。

(二) 指标精选

科学的财务风险评价指标体系应是涉及面广, 且不繁冗重复, 所选取的指标具有足够的代表性, 风险因子在分析过程中的地位真实、可靠, 能够如实反映高校财务风险整体状况。因此, 在初选风险评价指标后, 应再进行一次指标精选, 借助SPSS统计软件, 以各风险评价指标重要程度的平均值、标准差、离散系数、置信区间上下限作为分析的变量, 试图提高指标的代表性, 剔除多余或片面性的指标, 以改善聚类分析效果, 使最终获得的指标体系更加合理。由于初选指标为定性评估指标, 因此, 对指标进行筛选之前应对其进行量化, 然后对量化后的指标进行数学处理。对指标量化需借助专家评价法, 选择的专家可以是学者、教授、银行人员、教育工作者, 且从事高校财务研究在8年以上、能够将金融技术、投资技术、信息技术、控制技术和模拟技术等多门学科综合利用, 有着较丰富的理论和实践经验。对所选专家发放专家调查表, 要求专家对初选指标做影响度选择, 评价分为5个等级 (5影响最大, 4影响比较大, 3影响一般, 2影响较小, 1无影响) , 回收调查问卷并进行统计, 可得调查结果表。

得到调查结果表后, 将指标的重要程度得分值进行数学处理, 以平均值、标准差、离散系数、置信区间上下限作为分析的变量。其中, 置信区间是均值±抽样误差而得, 经实践, 通常认为:100个样本的抽样误差为±10%, 500个样本的抽样误差为±5%, 1200个样本的抽样误差为±3%。 (数据见实例计算)

三、财务风险评价模型的建立

定性问题定量化研究多采用的数学方法是模糊综合评判法、层次分析法、概率法等, 多利用人为主观因素对风险问题进行评价, 导致了评价结果缺乏科学数据支持。本文采用FHW法进行风险评价, 通过对待评价事物进行灰色量化处理, 定义总评分、白色优劣比、灰色优劣比、总灰度、远近效益比五个指标, 经过数学计算得出直观的评价结果, 对待评价指标进行影响程度排序, 为高校决策者在风险管理中分清各指标风险大小提供理论依据。

(一) 确定指标权重

1. 由专家给出每一个层次上各风险评价指标间对于风险影响程度的三标度比较矩阵:

D= (dij) n×n, 其中:n为每一层评价指标的数目。

2, 指标i比指标j重要;

dij=1, 指标i与指标j同等重要;

0, 指标i没有指标j重要。

2. 计算三标度比较矩阵各行元素之和:

3. 将直接比较矩阵变换成间接判断矩阵B= (bij) n×n, 其中:

式中:比较标度bm由最大值rmax和最小值rmin对应的两个元素比较后给出。rmax和rmin是r的最大值与最小值。分别对应两个基点的比较要素, 将比较要素按1-3级判断标度进行比较, 得到基点比较标度bm。

以上判断矩阵具有如下性质:Ⅰ, bij=1;Ⅱ, bij=1/bji;Ⅲ, bij≥1时, 同时满足bij≤bm。

间接判断矩阵B= (bij) m×n是互反矩阵, 与B对应的反对称矩阵E=lgB。构造矩阵B*=[10cij], 其中则矩阵B*是B的最优传递矩阵。B*= (b*ij) n×m的特征向量W= (w1, w2, …, wn) , 经归一化处理后, 得到各评价指标权重ωi, 见下式:

(二) 专家咨询

以FHW法的数学表达式为基础, 设计FHW专家咨询表是意图将定性的因素定量化、来反映各评价指标当前和未来的优劣程度。针对每个指标, 专家需要对其进行主体评价和辅助评价。

表2专家咨询表

(三) 数据计算

根据专家咨询表中得到的数据, 依据下列步骤计算各评价指标的总评分、白色优劣比、灰色优劣比、远近效益与总灰度。

1. 主体评分值Tk。主体评分值分数越高, 表明风险越小。

式中:tki为第i位专家对第k项主体指标的得分值;Ci为第i位专家的决策权重;ωi为第k项指标的指标权重值。

2. 白色优劣比Ck。其含义为被评价指标的明显优势和劣势之比。

式中:Pk=ΣxkiCiωi, qk=Σx'kiCiωi

xki, x'ki分别为第i位专家对指标项yk的明显优度和明显劣度给出的分值。

3. 灰色优劣比Dk。其含义为被评价指标的潜在优度和潜在劣度之比。

式中:ak=∑ykiCiωi, bk=∑y'kiCiωi

yki, y'ki分别为第i为专家对指标项yk的潜在优度和潜在劣度给出的分值。

4. 远近效益Eηk。

Eηk指该风险评价结果侧重远期效益还是近期效益。若为近期效益, 则说明该风险近期将发生;反之, 则亦然。

式中:η>1表示重视白色优劣比, 即重视近期效益。取η<1则表示重视灰色优劣比, 即重视远期效益。η值视情况而定。

5. 总灰度Nk。

N值越大, 说明该项目指标的信息不完整程度越高, 可靠性越差。

灰色优度的总灰度为:

同理, 灰色劣度的总灰度为:

则总灰度Nk=xNk优+yNk劣

式中:x+y=1, x、y表示对灰色优度和灰色劣度的偏向。

若x>y, 则偏重灰色优度的灰度。

若x

当x=y=0.5时, 则表示将灰色优劣度等同对待。

计算辅助评价得分Sk=Ck+Dk+Eηk+Nk

四、实例应用

(一) 构建指标体系

选取D城市S高校作为评价研究对象, 根据初定的风险评价指标体系, 发放50份调查问卷, 回收45份, 其中, 有效问卷40份, 整理后的问卷汇总表见表3。

将样本数据利用公式计算出各风险指标的平均值、标准差、离散系数、置信区间 (通常认为:50个样本的抽样误差为±20%, 100个样本的抽样误差为±10%, 500个样本的抽样误差为±5。) , 本文的抽样误差求50的近似值±20%, 计算结果见表4:

将表3得到的数据利用SPSS统计分析软件进行处理, 按各指标的亲疏程度进行两两聚类, 直至所有指标聚成一大类结束, 将聚类线最长的指标剔除。以X1金融风险为例, 输出结果如下图:

由上图可知, 最后聚成一类的是y4、y2, 表明内部投资风险与利率变动风险与其他两个指标处于不同的类, 应被剔除。其他3个一级风险指标的处理过程与X1相同, 由此可得到精选后的指标体系, 见表5。

(二) 确定指标权重

采用三标度法确定各指标的权重, 以之前所述步骤先给出直接比较矩阵, 然后计算出三标度直接比较矩阵的航要素之和, 由此得到间接判断矩阵, 再由E=lgB得到反对称矩阵, 由wi的计算公式得出二级指标对一级指标的权重:

二级指标对于目标层的组合权重向量为w= (0.0821, 0.0853, 0.0854, 0.0708, 0.0671, 0.0839, 0.079, 0.084, 0.079, 0.0698, 0.0655, 0.0629, 0.0852) 。

(三) 数据计算

发放灰色物元分析专家咨询表, 以获得原始数据。因篇幅有限, 本文不再详列专家咨询表, 拟选定30位专家进行评价咨询, 对专家评分后的各项数据进行处理, 为简化计算结果, 取Ci=1, n=1, x=y=0.5, 计算出总评分等五个比较值, 得到最终评价结果, 见表6。

(四) 评价结果

根据表6的数据, 得到如下结果:

1.S高校财务风险评价的主、辅助评价得分处于中等水平的下限, 主体评价的平均分为71.11, 辅助评价平均分为4.43, 说明财务总体风险程度适中。

2.主体评价分值列表中, y1、y9、y4、y7、y11的得分值低于70分, 说明举债风险、财政投入不足、内控机制不健全、风险管理意识缺乏、对高校资金使用监督乏力这五项风险指标是S校现阶段面临的最主要的风险, 在辅助评价分值中, 这五项指标的得分值低于平均分4.43, 评价结果与主体分值结果相同。

3.白色优劣比C的平均值为1.54, 灰色优劣D的平均值为1.51, y1、y9、y4、y7、y11的分值分别小于其对应的平均值, 表明这五个指标的现实风险和潜在风险均较大。

4.远近效益E列中, y11和y12的计算结果最大, 说明从远期来看, 对高校资金使用监督乏力和宏观调控政策变化风险发生的可能性最大。

五、结论

在对我国高校财务风险进行综合评价过程中, 可以根据财务报表的相关数据进行评价, 也可以从宏观角度对整体环境做出评价, 对于后者的评价是基于全面了解和分析前者的基础之上进行的, 切不可盲目地从主观角度去调查和研究。本文采用的灰色物元分析法, 为保证数据更加真实可靠, 应增加问卷调查的数量以及专家人数, 以便于如实反映高校财务风险状况。此种方法在风险处于何种程度, 哪些指标是着重需考虑的风险方面, 可以提供更加直观的评价结果, 更利于高校决策者在风险管理中分清主次, 制定更加合理、实际的管理方案。

参考文献

[1]曹升元.高校财务风险管理研究[D].中南大学, 2008

[2]徐畅.我国石油技术服务企业产品跨国营销风险评价研究[D].大庆石油学院, 2007

[3]Lian-chang, Trying To Analyze Examination Paper withStatistics Software SPSS[J].Jilin Normal University Journal (Natural Science Edition) , 2005 (2)

[4]陈海涛, 陈晓楠, 邱林.基于三标度法的可变模糊集模型在湖泊水质评价中应用[J].节水灌溉, 2010 (1) :54-60