多元化指标（共6篇）
多元化指标 篇1
随着油田开采程度的不断加深, 老油田稳油控水及治理的难度和矛盾越来越大。一方面是老油田井间、层间、平面储量动用程度逐渐提高, 剩余油分布更加零散, 治理难度加大;另一方面是含水上升速度加快, 保持油田稳产所需的注水量、产液量以及调整工作量增大, 生产规模扩大与操作成本削减的矛盾日益突出。
1 多元化注水经济评价方法和评价指标
1.1 现金流量法主要是通过计算多元化注水
开发项目计算期内各年的现金收支 (现金流入和现金流出) , 及各项动态和静态评价指标, 进行项目盈利分析的方法。
注水项目的经济评价方法从总体思路上讲, 可以规范为现金流量的动态经济评价方法。但由于该项目的投入产出不同于一般类型的建设项目, 其经济评价方法也有所差别。注水项目通过改善水驱效果, 并利用油田原有资产和资源, 以增量调动存量, 用一定的新增投入取得一定的新增效益。其经济方法原则上可以归属于石油工业的“改扩建”项目, 根据“有无项目对比法”, 先计算“有多元注水项目”和“无多元注水项目”两种情况下的效益和费用, 再通过效益和费“有”“无”的差额 (即增量效益与增量费用) , 进一步计算增量的财务内部收益率、财务净现值、投资回收期、投资利润率、投资利税率等财务评价指标。
1.2 多元化注水经济评价评价指标
财务分析的主要评价指标包括内部收益率、财务净现值、投资回收期、总投资收益率、资本金净利润率、利息备付率、偿债备付率和资产负债率等[3]。
(1) 财务净现值 (NPV) 是在基准收益率或给定折现率下, 多元注水投资方案在项目评价期内各年净现金流量的现值之和, 是考察项目在评价期内盈利能力的动态评价指标。反映项目在经济寿命期内的获利能力, 如果项目净现值大于或等于零, 说明多元注水项目可行。
表达式如下:
式中:
RNPV——后评价净现值;
R C I——根据实际情况重新预测的项目的年现金流入;
RCO——根据实际情况重新预测的项目的的现金流出;
(RCI-RCO) t——第t年净现金流;
i0——行业基准折现率;
(2) 内部收益率 (IRR) 是指在整个评价期内, 各年的净现金流量累计等于零的折现率。它反映项目所占用资金的盈利率, 是反映项目盈利能力的评价指标。当内部收益率大于或等于基准收益率时, 多元注水投资方案可行。
表达式如下:
式中:
RIRR——后评价内部收益率。
(3) 项目投资回收期是指以项目净收益回收项目投资所需要的时间, 一般以年表示, 项目投资回收期越短, 则项目投资回收越快, 抗风险能力越强。
其表达式为:
式中:
pt——投资回收期
(CI-CO) t——第t年的净现金流量。
(4) 总投资收益率 (ROI) 系指项目运营期内年平均息税前利润与项目总投资的比率, 总投资收益率越高, 反映项目盈利能力越强。
2 经济效益评价
2.1 评价参数
经济评价参数主要包括投资类估算参数、销售收入估算参数、成本估算参数、税金估算参数及财务分析综合参数和基础参数。
(1) 投资估算参数包括建设投资估算、流动资金估算及建设利息计算的有关参数, 按照中国石油天然气集团公司颁布的有关指标、费用定额、取费标准等执行。
(2) 销售收入估算参数主要包括原油价格、副产品价格和天然气价格, 根据中国石油天然气集团公司定期发布数据确定。
(3) 成本估算参数包括折耗摊销年限、修理费率、人员费用、其他管理费用、营业费用等, 按照中国石油天然气集团公司颁布的有关规定计取。
(4) 税金估算参数包括增值税、城市维护建设税、教育附加、资源税、矿产资源补偿费、石油特别收益金、所得税等, 根据国家有关税法规定确定。
(5) 财务分析综合参数包括财务基准收益率和资本金比率, 按照中国石油天然气集团公司有关规定计取。
(6) 基础参数包括评价年限、利率、汇率等。
2.2 经济效益评价
根据多元注水开发方案的产量预测剖面和开发指标, 依据目前经济条件对未来若干年的产量、投资、成本和效益进行预测, 编制现金流量表, 计算财务内部收益率、净现值等经济评价指标。
3 应用
将多元注水评价方法与指标运用到项目的方案评价中, 实例证明该方法和指标体系具有较强的适用性。
××油田进入高含水、高采出程度的“双高期”后, 制约注水开发效果的四大矛盾 (平面、层内、层间、油品性质) 仍然突出, 油田开发形势开始恶化。通过对油藏分区、分层、分方式评价, 找出不同油藏影响开发效果的主要矛盾和同一油藏不同区块、不同层段面临的问题及潜力。
依据该区块的多元注水方案, 对该区块的经济效益进行经济效益评价。
该区块的新增投资28500万元, 其中新钻井投资18900万元, 地面投资9600万元。该区块的增油量56万吨, 项目期内累积营业收入156408万元 (油价按照60美元/桶) , 单位操作成本850元/吨。
经济评价结果:项目的财务财务净现值17133万元, 内部收益率20.94%, 投资回收期4.78年。
4 结论
通过对多元注水经济效益评价方法研究, 建立了多元注水经济效益评价体系, 能够满足多元注水经济效益评价的需要, 并在多元注水的实践中取得良好的应用效果, 为老区油田的注水的管理和建设反馈了信息, 增强了项目实施的经济可行性, 提高了投资项目管理水平, 为注水油田的投资决策提供了科学的依据, 提高注水油田经济评价的准确性。
多元化指标 篇2
关键词：spss 环境检测 多元统计分析 因子分析
中图分类号：X824 文献标识码：A 文章编号：1007—3973（2012）009—120—02
1 多元统计分析
多指标综合评价中比较难以解决的是各指标间信息的重复问题，因此因子分析法解决了这个问题，其主要是对协方差阵或相关阵的内部依赖关系的研究，并且可以使一些具有一定关系的样本或变量归结为较少的综合因子的多元统计分析方法。
2 淋溶试验常规有机指标综合评价模型
2.1 建立因子模型
根据淋溶试验结果建立因子模型，设x1代表pH值，x2代表DO，x3代表BOD，x4代表水样的COD，x5代表高锰酸盐指数，x6代表氨氮，x7代表总氮，x8代表硝酸盐氮，x9代表总磷。据此建立数据文件，相应的代表含义为它们的变量标签，对原始数据作标准化处理，得到变量间的相关矩阵如表1。
由相关系数可知：其中大部分绝对值大于0.5，说明每个变量至少与其它一个变量有较大的相关系数；pH值与氨氮、硝酸盐氮、总磷呈现负相关；高锰酸盐指数与DO、COD、BOD呈现较高的正相关；总磷与氨氮、硝酸盐氮也有较高正相关。对于一个因子模型，变量之间必须相关，如果相关很小，说明变量之间不享有共同因子。由此也可以看出，可用适当的因子模型来解释描述多个变量之间的相关关系。从相关矩阵出发，用主成分分析法求解特征向量和相应的特征值。
由于前面四个主因子提供了原始资料88.769%的信息，通过观察特征值、方差分布情况可以得知这些主因子和变量之间的相关程度较高。据主因子数确定准则，说明九项指标提供的全部信息可以用四个主因子来代表；并且为使因子模型有一个简单结构，四个主因子更能全面系统地说明变量情况，我们必须对因子载荷矩阵进行旋转，从而便于对实际背景的合理解释。
2.2 进行因子旋转
与不考虑因子旋转时得到主成分模型的初始因子载荷矩阵相比较，旋转前的公共因子对变量的解释意义不是很明确。初始因子载荷矩阵中，四个公因子对变量总氮、硝酸盐氮的说明比较模糊，有必要对其作因子旋转。
第一主因子主要由变量高锰酸盐指数、BOD、COD、DO共同表征，也即是有机综合指标，其反映有机污染指标的重要性；水体中有机阴阳离子等物质的量主要由变量氨氮、总磷、硝酸盐氮共同表征。其中硝酸盐氮是填充对地下水影响的重要因子主要是由于硝酸盐氮的载荷比较高；第三主因子由变量总氮表征，由于检测中总氮的超标比较严重，因此更加印证了对总氮的监控的重要性；第四主因子则由变量pH值表征，说明了水质的酸碱程度的影响方面。由此我们也可以知道，四个公因子充分反映了矸石淋出水样中，有机综合指标、硝酸盐氮、总氮、pH值是重要的检测因子。
2.3 求因子得分
通过比较分析，确定使用最大方差正交旋转获得合理的因子载荷，并由此计算得出公因子方差和方差贡献，最后计算得到因子得分系数（如表2）。
根据因子分析基础知识，我们知道通过系数矩阵就可以将所有的公因子表示为各个变量的线性组合，也就是所求的因子得分。如本文中第一个公因子得分就可以表示为：
其中，z1—z9 表示九个指标变量标准化后的值，其它三个公因子得分同样可以计算得到。在对所有水样进行综合评价时，就可以用因子得分来代替原来的试验数据结果，从而大大减少综合评价计算量。
3 综合评价结果
根据因子分析基础知识，我们知道通过系数矩阵就可以将所有的公因子表示为各个变量的线性组合，也就是所求的因子得分。
从综合得分结果来看：
（1）所有水样的得分都小于标准水样的得分，表明煤矸石井下填充过程中对地下水环境的有机污染程度较轻，综合评价上看基本上可以达到国家水质指标地下水Ⅲ类水质标准；
（2）粒径小的矸石对地下水的污染影响比较大，由于其粒径小，表面积就大，元素的溶出率也越大，由此引起超标现象；
（3）得到结果显示中等粒径的得分较低，影响较小；
（4）从因子分析计算过程中，我们可以明确有机综合指标、硝酸盐氮、总氮、pH值都是淋出水样的重要污染因子，这也是在实际应用时需要特别监测的主要因子。
参考文献：
[1] 赵选民，徐伟，师义民，等.数理统计[M].北京：科学出版社，2002：167—181.
[2] 梅长林，周家良.实用统计方法[M].北京：科学出版社，2002：1—145.
[3] 吴聿明.环境统计学[M].北京：中国环境科学出版社，1991：109—113，427—472.
[4] 游家兴.如何正确运用因子分析法进行综合评价[J].统计教育，2003（5）：10—11.
多元化指标 篇3
图书馆联盟已经成为21世纪文化信息服务领域的热点, 随着联盟的发展, 图书馆联盟绩效成为投资者管理者及图书馆联盟成员各方日益关注的核心问题。图书馆联盟在中国已有数十年的发展历程, 其运作效果如何、是否完成预期目标、建立联盟后各地区信息资源的保障率和满足率到底有多大提高、如何对联盟的运作绩效进行评价?对这些问题, 国内目前尚未有科学和完整的量化数据来评价和反映。图书馆联盟绩效评价成功的关键在于评价指标体系的构建。因此, 迫切需要建立适合中国国情的图书馆联盟绩效评价指标体系。只有科学评估才能度量联盟的投入与产出, 测算其目标的实现程度, 了解图书馆之间合作效果。因此, 设计一套客观、有效而又具有操作性的图书馆联盟绩效评价指标体系是联盟绩效评价的前提, 也是其运作的基础, 对于指导联盟绩效管理, 促进国内图书馆联盟的良性发展和信息化水平的提高具有重要理论及实践意义。
在图书馆联盟绩效评价领域, 受多种指标共同作用和影响的现象是大量存在的, 指标之间有相关性也是避免不了的。在进行指标分析时, 如果分开处理不仅会丢失很多信息, 而且也不容易取得好的研究效果, 因此, 本文采用多元统计分析的方法来解决。多元统计分析通过对多个变量观测数据的分析来研究变量间的相互关系以及揭示这些变量内在的变化规律, 是实现定量科学分析的有效工具。常见的有主成分分析、因子分析等。
主成分分析也称为主分量分析, 利用降维思想, 在不损失原有信息的前提下, 将多个彼此相关的指标转化为少数几个指标的多元统计分析方法。因子分析的基本思想是:依据相关性的大小将变量分组, 使得同组内的变量之间相关性较高, 但不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构, 这个基本结构称为公共因子。将多个实测变量转变为少数几个线性不相关的综合指标, 从而简化数据处理。综合指标的提取方法很多, 一般来说, 在因子分析中, 如果存在特殊因子可以忽略, 使用主成分分析的方法进行指标的提取。主成分分析是因子分析的基础, 因子分析是主成分分析的应用和发展。
1 调查问卷设计
为了获得全面、可靠的数据资料, 满足多元统计分析的需要, 本次研究利用德尔菲法设计了两份调查问卷, 即《图书馆联盟评价指标调查问卷》和《图书馆联盟评价指标权重分配调查表》。自2010年11月至2012年10月, 历时近2年的时间, 问卷覆盖范围包括江西、北京、天津、上海等省市图书馆联盟管理人员。调查者从江西省高校图书馆联盟、珠江三角洲数字图书馆联盟、中国图书馆联盟、首都图书馆联盟、南开大学图书馆、天津数字图书馆、中科院文献情报中心、西南交通大学图书馆等寻找260位情报管理及图书管理人员作为专家, 采用电子邮件、现场访谈等方式向他们发放260份调查问卷, 收回问卷200份, 有效问卷160份。
借助统计分析软件SPSS 13.0对调查问卷进行数据挖掘和统计处理。把初拟的42个初级评价指标作为变量, 将调查得到的打分数据输入SPSS13.0。首先对各项评价指标的原始分数进行标准化处理, 按一级指标的分类分别进行因子分析, 进行指标的合并、删减。
2 图书馆联盟评价指标的因子分析
下面以“从用户角度设立指标标准”的13项评价指标为例进行因子分析。因子分析基于这样的基本思想:根据相关性的大小把变量分组, 使得同组内的变量之间相关性 (共性) 较高, 而不同组的变量相关性较低。这样, 从实际意义上说, 每组代表一个方面 (因子) ;从统计学上来讲, 每组代表了原协方差结构一个基本结构。
设有原始变量:x1, x2, …, xm。原始变量与潜在因子之间的关系可以表示为:
其中, f1, f2, …, fm是m个潜在因子, 是各原始变量都包括的因子, 称为共性因子。ε1, ε2, …, εm是各对应指标xi所特有的因子, 称为特殊因子, 它表示xi中所不能被公共因子解释的部分。αij是第i个指标在第j个公共因子上的系数, 称为因子载荷。一般来说, 在因子分析中, 假设变量是因子的线性组合时, 则特殊因子ei可以忽略, 使用主成分分析的方法进行指标提取。
在“从用户角度设立指标标准”的13项评价指标中, 分别用原始变量x1, x2, …, x13表示, 进行因子分析的基本步骤是:
第一步:因子分析的适宜条件。可以进行因子分析的变量之间具有一定程度的相关, 但是对于一群相关太高或太低的变量, 不太适合进行因子分析。因子分析有一个默认前提条件就是各变量间必需有相关性, 看其是否呈显著或极其显著相关系数是否占据多数, 并通过KMO值及Kartlett's球形检验加以判定 (见表一) , 这是因子分析最为严格的前提要求。
由表一可以看出, KMO的值为0.686, 显著性检验为.000, 显著性水平P<0.001, 各指标之间具有一定的相关性, 满足因子分析检验的要求。并且, 因子分析要求样本量比较充足, 否则可能无法得到稳定和准确的结果。根据Gorsuch (1983) 的观点, 因子分析时样本量与变量数比例应在5∶1以上, 实际上理想的样本量应为变量数的10~25倍, 且总样本量不得少于100, 而且原则上越大越好。本类一级指标的变量为13, 总样本量160, 样本量与变量数的比例为12.3∶1, 满足因子分析的前提条件。因此, 本样本适宜进行因子分析。
第二步:评价指标结果输出。各主成分的输出参数如表二所示。
第三步:特征值提取因子。确定需要保留的因子数量, 一般来说, 提取主成分累积贡献率达到80~85%以上可以决定需要提取多少个主成分。其次是特征根, 特征根在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标, 可以用特征根大于1作为纳入标准。
由特征值大于1提取因子, 则可以提取5个因子, 此时累积贡献率87.9, 符合确定因子数量的条件。经最大方差旋转后, 旋转矩阵如表三所示。
可见, 与主成分z1系数绝对值最大的原始变量分别为x1, x2, 其值分别为:0.8425, 0.7456;与主成分z2系数绝对值最大的原始变量分别为x3, x4, x5, x6, x7, 其值分别为:0.7823, 0.8185, 0.6217, 0.6723, 0.7891;与主成分z3系数绝对值最大的原始变量分别为x8, x10, 其值分别为:0.7567, 0.8165;与主成分z4系数绝对值最大的原始变量分别为x9, x11, 其值分别为:0.6912, 0.7563;与主成分z5系数绝对值最大的原始变量分别为x12, x13, 其值分别为:0.7192, 0.6867。若提取五个主成分, 则x1, x2合并, x3, x4, x5, x6, x7合并, x8, x10合并, x9, x11合并, x12, x13合并较为合适。
第四步:合并后指标。合并后指标如表四所示。
3 图书馆联盟绩效评价指标体系的建立与评定
同理可得到其他维度的合并指标表, 这样一份完整的图书馆联盟绩效评价表就完成了, 如表五所示。
最后, 通过数值计算就可以得出各图书馆联盟的综合绩效评价分值, 进而客观判断各条图书馆联盟的优劣, 从而为图书馆联盟的运行决策提供依据。
参考文献
[1]谢春枝, 燕今伟.图书馆联盟绩效评价的研究实践及思考[J].图书情报知识, 2007, (02) :96-99.
[2]王鑫.图书馆联盟绩效评估研究[D].天津:天津工业大学, 2007.
[3]徐晓琳.图书馆联盟运作绩效评价研究[J].图书馆建设, 2006, (02) :99-101.
多元化指标 篇4
关键词：政府购买公共服务,绩效评估,指标体系模型
一、政府购买公共服务绩效评估指标体系模型构建
近年来, 我国在政府购买公共服务绩效评估方面的探索逐渐活跃, 也受到了党中央、国务院的高度重视。总体来说, 我国政府购买公共服务绩效评估无论在理论研究还是实践探索上都还处于“刚刚破题”阶段, 亟待进一步拓展和深化, 这是实现政府购买公共服务制度价值的关键所在, 也是当务之急。
政府购买公共服务绩效评估指标体系模型的构建, 可谓是政府购买公共服务绩效评估的核心问题和关键前提, 也是难点, 其构建的科学与否直接关系到评估的有效性、准确性和评估本身的价值取向, 对政府购买公共服务工作也具有强烈的行为引导功能。近年来, 学界围绕政府绩效评估和公共服务绩效评估指标体系的构建进行了多方面的探索与研究, 取得了显著成果, 为政府购买公共服务绩效评估指标体系模型的构建提供了有益参考。虽然三者有较多相似及交叉之处, 但政府绩效评估和公共服务绩效评估的指标均不能代替政府购买公共服务绩效评估的指标。目前, 政府购买公共服务绩效评估指标体系的构建也引起了国内有些学者的关注及探索, 我国各级政府也按照党中央、国务院的指示并根据自身实际情况进行了积极而努力的探索, 出台了相关指标体系。总体来说, 就政府购买公共服务绩效评估指标体系的构建取得了一些成效和共识, 但仍存在不少争议。并且探索尚不够深入和全面, 存在一些明显不足。基于对当前国内外关于政府购买公共服务绩效评估指标体系构建实践活动和相关文献资料的回顾与分析, 本文尝试性地通过对一些关键问题的思考, 基于多元价值取向及结果取向与过程取向的有机结合这两个层面, 提出政府购买公共服务绩效由经济、效率、效果、公平公正、民主、能力和环境7个变量构成, 并据此构建政府购买公共服务绩效评估指标体系模型, 如图1所示。
二、政府购买公共服务绩效评估指标体系模型阐释
1. 政府购买公共服务绩效评估指标体系模型构建的取向
(1) 第一个层面:多元价值取向。受政府绩效评估和公共服务绩效评估价值取向多元化的影响和启发, 大多数学者认为政府购买公共服务绩效评估也应遵循多元的价值取向, 并在批判继承“3E” (“经济” (economic) 、“效率” (efficiency) 、“效果” (effectiveness) ) 和“4E” (“经济” (economic) 、“效率” (efficiency) 、“效果” (effectiveness) 、“公平” (equity) ) 理论的基础上, 基于不同的研究背景、视角及目的等, 将质量、成本、民主、公正、参与、回应性、责任、服务、竞争和公民本位等扩展至其中。库珀认为, 政府购买公共服务绝对不是一项单纯的交易行为, 竞争、效率并不是对其衡量的唯一标准, 回应性、效率、经济性、有效性、责任、平等等都是管制政府购买公共合同的重要标准[1]。王春婷等基于公众满意、责任和服务的价值取向, 从效率和效果两个维度出发, 提出政府购买公共服务绩效由政府成本、效率、社会公正度和公众满意度4个变量构成[2]。魏中龙等将政府购买公共服务视为公共项目的运行过程, 从购买效率的视角提出, 效率评估指标应遵循多元的价值取向。周俊认为在多中心治理的视角下, “政府购买承载着经济效率、政府瘦身、公众参与等多重追求。”贾西津等也提倡“不仅以最低价格, 而且结合服务质量和参与性来评估公共服务提供者”。包国宪以政府购买居家养老服务为例, 突出绩效评估指标由购买的效率和养老服务的质量两个维度组成, 更侧重对效果和公平的考量。孟华等从服务型政府的理念出发, 明确提出政府购买公共服务的绩效指标不仅要考虑成本和效率, 更要彰显公正和公民本位的价值取向[3]。杨孟著指出, 政府购买服务评价标准不宜由单一指标构成, 应由具有较强的相关性和互补性的定性指标和定量指标合理搭配组成的复合指标体系构成, 重点包括以下三个部分:一是服务的满意度;二是投入产出比;三是成本收益分析[4]。在已有研究基础上, 本文主张政府购买公共服务绩效评估应遵循多元的价值取向, 具体包括经济、效率、效果、公平公正和民主。仅提及这五方面, 非因其他方面不重要, 而是因为本文认为这五方面基本已能涵盖或体现其他, 相关解析可从下述“政府购买公共服务绩效评估指标体系的内容构成”略窥一二。
(2) 第二个层面:结果取向与过程取向的有机结合。对于政府购买公共服务绩效评估应坚持结果取向还是过程取向, 学界也有不同主张。本文认为政府购买公共服务绩效评估应坚持结果取向与过程取向的有机结合, 具体来讲:其一, 既要坚持结果取向, 也要坚持过程取向。受西方国家政府绩效评估更加侧重于“结果取向”的影响, 针对我国政府部门长期以来重办事过程、轻办事效果的现象, 我国当今的政府购买公共服务绩效评估也强调重视实际业绩和工作效果。当然, 这种“结果取向”的绩效评估对于提高政府购买公共服务绩效及避免政府因过于关注过程与投入而产生的劳民伤财现象, 无疑具有积极的意义。但我们也要避免或控制对“结果取向”的理解和运用出现“过于重视结果”甚或“只讲结果而不讲过程”的偏差。改善和提升政府购买公共服务绩效是评估政府购买公共服务绩效的出发点和落脚点。因此, 在构建政府购买公共服务绩效评估指标体系时, 我们要基于结果与过程两个取向, 不仅要看为公众供给了什么样的公共服务, 也要看公共服务供给过程是否做到了民主、规范、合理、公平、公正及公开等, 还要看政府能力、承接商能力、市场环境及体制环境等, 这些既是政府购买公共服务绩效的构成要素, 也是政府购买公共服务绩效能否实现及保持可持续发展的重要影响因素。特别对于政府购买公共服务总体还处于起步阶段的我国来说, 这一点尤为重要, 有助于我们通过绩效评估来促进工作改进, 以更好、更快地持续推进政府购买公共服务。其二, 以结果取向为重。投入、过程固然重要, 但最后是否产生好的结果, 是否满足公众需求则显得更重要。因而, 在坚持结果与过程双取向的同时, 应以结果取向为侧重。否则, 易导致浪费、低效率、形式主义和官僚主义等, 又会回到传统公共行政的老路上去。其三, 在坚持结果与过程双取向及以结果取向为重的前提下, 结果与过程二者的具体权重组合可依政府购买公共服务所处发展阶段、环境及公共服务类型等而有所差别。
2. 政府购买公共服务绩效评估指标体系的内容构成
基于前述政府购买公共服务绩效评估指标体系模型构建的取向, 分析政府购买公共服务绩效要素结构, 提出政府购买公共服务绩效由经济、效率、效果、公平公正、民主、能力和环境七个变量构成。
(1) 经济。经济指标指的是投入到政府购买公共服务项目中的资源标准。按照经济原则, 力求政府部门以尽可能低的投入或成本来提供一定数量和质量的公共服务。在全球化时代, 资源的稀缺已是不争的事实, 各国政府都面临着公共服务需求的扩大与施政成本有限的矛盾。经济指标提出了政府的成本观念 (政府购买公共服务的成本主要指交易成本, 即获得准确市场信息所需要的费用以及谈判和经常性契约的费用, 还包括由政府购买公共服务行为所引起的公共资源损耗、政府公信力等无形成本) , 使政府不得不主动去寻找缩小政府管理规模、降低行政管理成本及选择合适公共服务承接商的途径, 从而促进政府购买公共服务绩效的提升。同时, 经济指标也便于进行成本收益分析, 有利于指导科学投入, 使有限的公共财政资金发挥更大的作用, 一定程度上缓解政府财政压力。但这并不表明, 政府可以随意减少财政投入甚至不再投入。若此, 则是对政府购买公共服务的一种误读, 甚或是借“政府购买”之名行“扔包袱”之实。事实上, 正如前文所述, 从资源利用上来说, 政府购买公共服务可以通过市场机制充分利用社会资金以解决政府资金有限问题, 同时促进财政资源的有效利用和合理配置, 以满足人民群众不断增长的公共服务需求, 但这并没有改变政府对于公共服务安排的基本职责。因而, 政府仍然要提供与经济发展进程匹配、与社会公共服务需求相适应的足额财政投入, 并要有财政制度安排作保障, 这是政府无可推卸的责任。
(2) 效率。简单地说, 效率指标就是指投入与产出之间的比例, 强调的是以最少的投入获得最大的产出。从效率的来源看, 可分为配置效率和生产效率两个层面。配置效率指的是公共服务供给结构与需求结构的配比程度, 公共服务的供给结构与需求结构越吻合, 配置效率就越高。而生产效率指的是供给公共服务的平均成本。政府购买公共服务是否有效率不仅包括购买过程, 即政府有效选择公共服务承接商的时效等, 还包括公共服务的供给结果, 即在给定投入和技术条件下的公共服务产出, 如服务数量、服务频率、服务类别和服务区域等。
(3) 效果。许多公共服务性质上很难界定, 更难量化, 因此, 效果便成为衡量公共服务的一个重要指标。效果指标以“结果的改善”为基础, 是对公共服务质量的衡量, 主要体现为公众满意度和社会效益两个层面。 (1) 公众满意度。从政府绩效评估的角度理解, 公众满意度是指公众对政府绩效 (效果) 的感知与他们的期望值相比较后形成的一种失望或愉快的感觉程度的大小。[2]许多国家都开发了运用于评价公众满意度的相关测评模型和方法, 如瑞典的SCSB模型方法、德国的DK模型方法和美国的ACSI模型方法等。目前, 国内也将公众满意度纳入公共服务绩效评估指标体系中, 并将“公众满意度”摆到突出的位置, 作为衡量公共服务质量优劣的主要指标, 积极开展关于公众满意度的理论和实践探索 (如陈振明、丁元竹、尚虎平和王春婷等学者, 如实践中的公共服务绩效考核“海淀模式”等) [2,5,6,7]。公共服务的对象是人民群众, 公共服务供给要以人民群众的根本利益为最高行为准则, 评估公共服务做得好坏, 当然也是人民群众最有发言权, 最终要以人民群众满不满意为标准, 这是科学发展观和服务型政府的内在要求。对于政府购买公共服务而言, 公众满意度涉及公众对服务的数量和质量、服务过程的公开性和便捷性及服务者工作态度和作风等方面的满意度。 (2) 社会效益。社会效益主要体现为公共服务的社会知晓度、支持度及其对同类服务、项目执行组织、同类行业、社会整体发展的影响程度等。
(4) 公平公正。公平公正是现代社会的基本价值取向与准则, 是衡量社会文明与进步的重要尺度, 对维护社会和谐具有重要的基石作用。自新公共行政以来, 公平公正日益受到广泛重视, 并成为衡量政府绩效的重要指标, 是善治的基本要素, 也是当今公共管理区别于传统公共行政的重要方面。作为政府购买公共服务绩效的评估指标, 公平公正意味着权利的平等、分配的合理、机会的均等及司法的公正, 它关心的主要问题在于“接受服务的群体或个人是否都受到公平公正的待遇?需要特别照顾的弱势群体是否能够享受到应得的服务?公共服务供给市场是否具备公平竞争的市场氛围?”因此, 虽然相当难以衡量, 但公平公正指标的重要性是不言而喻的。
(5) 民主。民主既是评估政府购买公共服务绩效的重要指标, 也是实现政府购买公共服务绩效的重要前提。随着20世纪70年代以来新公共管理尤其是政府绩效管理的兴起和逐步推进以及20世纪90年代以来治理理论尤其是“善治”模式的提出, “民主应该成为公共行政核心价值追求”的呼声日益高涨, “公众参与”及“政府回应”成了政府行政运作回避不了且日益加强的主题, 它要求公众作为治理主体的重要组成部分积极参与到公共管理活动中来, 形成政府与公众对公共生活的合作管理状态[8]。而之于公共服务, 公众对公共服务的参与度及政府的回应性, 直接反映出公共服务过程的民主性。民主本质上也是一种参与过程, 随着公众主体意识的不断增强以及需求的不断变化, 公众不再是公共服务的被动接受者, 而是公共服务的主动参与者。因而, 公共服务组织 (包括政府和公共服务承接商) 应建立畅通便捷的交流渠道, 鼓励公众参与到公共服务的决策、实施及监督与评估过程中来, 对公共服务的方式、内容、标准、反馈、监督及评估等提出意见、建议、诉求及反响, 这也是提高公共服务水平和质量的有效途径。而这种公众参与机制的有效运行取决于政府、公共服务承接商与公民之间建立在诚信基础上的积极的、双向的有效互动。政府和公共服务承接商对于公众的意见、建议、诉求及反响应及时回应, 并据此对公共服务做出相应调整与改进, 以满足公众的服务需求及相关期待, 从而实现真正意义上的民主。
(6) 能力。一是指政府能力。较强的专业性及市场机制本身固有的缺陷等使政府购买公共服务对政府能力提出了新的要求和挑战。如竺乾威等学者曾指出, 从一定意义而言, 购买公共服务是一种管理和服务方式变革, 要求公务人员必须增添一些新的能力, 如讨价还价的谈判能力、制定合同的能力、防范合同风险能力、监控合同实施能力等;要求政府要变成精明的买家、风险管理专家和服务质量评估行家等[9]。而这些也是当今政府能力的短板和着力增长点。因而, 政府购买公共服务改革在某种程度上也意味着政府管理的重大变革, 它要求政府在进行角色转换的同时, 更要通过理念重塑、组织结构调整、制度建设、人员培训及信息技术运用等提升其对政府购买公共服务的管理、调控和驾驭能力, 以有效推进政府购买公共服务的顺利进行, 促进公共服务责任的切实履行。否则, 政府购买公共服务的种种理念、目标将难以落在实处, 甚至还可能因无法克服实践中的具体矛盾和问题而使改革功亏一篑。具体来说, 政府能力的测量项可为理念、使命与战略、组织结构、项目管理、制度建设、人力资源及信息化建设等。
二是指承接商能力。公共服务承接商作为公共服务的生产主体, 其能力会深刻影响到其提供服务的品质, 对政府购买公共服务绩效有直接重要影响。对此, 理论界与实践界已基本达成共识。不过, 对承接商能力的测量项如何展开莫衷一是, 尚需进一步探索。具体来说, 主要可以通过使命与战略、资源整合与管理、组织结构、制度建设、项目管理、人力资源、外部伙伴关系、学习与创新等方面对承接商能力进行综合评估。
(7) 环境。一是市场环境。中南大学PPLG中心研究员杨孟著在接受《财会信报》记者采访时指出, 政府购买服务依赖于健全发达的公共服务市场, 但在我国, 公共服务市场发育并不成熟, 这是我国政府购买服务中遇到的首要问题[4]。理论与实践均表明, 政府组织、市场组织和社会组织在公共服务供给中各具优势, 三者根据各自的优势“合作”供给公共服务最有利于提升公共服务的效率和质量。因而, 政府购买公共服务的有效推进还须具备一定的“主体基础”, 即:既要有大量的、能承担起公共服务供给职责的市场组织和社会组织存在, 又要确保其存在于充分竞争的环境中。因此, 对市场环境的测量, 我们可以从两个方面进行:市场成熟度和组织发展状况。
市场成熟度方面, 成熟的市场机制是政府购买公共服务高效运作的首要前提和基础。尤其要强调的是, 使市场机制有效发挥作用的一个极为关键的因素就是, 在政府购买公共服务过程中引入竞争机制, 以充分有效的竞争“激活”社会的力量, 以有效承载由政府转移出来的公共服务。正所谓, 政府购买公共服务不只是将公营变成民营, 更重要的是将垄断变成竞争, 以求多元主体供给公共服务的均衡效率。国内学者也把引入规范化的市场竞争机制视为减少公共服务供给成本、提高供给效率和质量、满足社会需求的有效途径, 并通过理论和实证分析论证了市场成熟度对政府购买服务的显著影响[10,11,12]。因此, 在政府购买公共服务过程中, 政府一定要通过各种举措尤其是制度建设强化竞争机制, 使各供给主体在市场准入、项目审批、税收优惠、资金补贴、资源利用及价格制定等方面都具有完全平等的权利和机会, 为政府购买公共服务创造公平、有序、有效的市场环境。
组织发展状况方面, 政府购买公共服务的成功推行需要一定的社会力量为依托, 即市场组织和社会组织。否则, 相当一部分公共服务供给便无法得到有效转移。鉴于目前我国社会组织发育尚不成熟的实际, 在此主要关注社会组织的发展状况。成熟、发达的社会组织是政府购买公共服务不可或缺的社会基础。在西方发达国家公共服务的供给中, 社会组织发挥着重要作用, 已成为与政府组织、市场组织并驾齐驱的一支重要的社会力量。然而, 受政治、经济、社会等诸多因素的影响, 目前我国的社会组织还刚刚兴起, 发育不全, 力量相对较弱, 独立性也不够, 还不能很好地承担起由政府转移出来的公共服务供给职责, 无法充分发挥其应有的社会功能。这无疑会牵制着我国政府购买公共服务的进程, 影响着其成效发挥。因此, 政府要创造一切有利条件包括理念氛围、政策制度、技术、资金等来引导与促进社会组织快速健康有序地发展, 为进一步推动政府购买公共服务的运行与发展提供依托力量。
二是体制环境。技术固然重要, 而制度更具根本性和长远性, 也是政府购买公共服务发展的关键影响因素。目前, 我国政府购买公共服务尚属于起步阶段, 体制上的掣肘及相关法律法规的缺失、模糊与执行困境等无疑会影响政府购买公共服务的有效、有序进行。因而, 从规制性要素出发, 首先要深化行政体制改革, 革除体制障碍, 为政府购买公共服务创造良好的外部行政环境;其次要建立健全政府购买公共服务法律法规体系, 对政府购买公共服务行为进行法制化的制约、监督和保障, 使政府购买公共服务过程有法可依、有章可循, 保证政府购买公共服务沿着预想的、正确的轨道发展。总之, 要通过深化行政体制改革、建立健全相关法律法规体系, 明确政府购买公共服务过程中政府组织、市场组织和社会组织各自的责任及权益, 并对政府购买公共服务过程中的准入、监管、评估及责任追究等加以规范, 以优化政府购买公共服务的体制环境, 促进政府购买公共服务的规范化、法制化和高效化。因而, 对体制环境的测量, 我们主要可以从行政体制环境和法律法规建设这两个方面进行。
多元化指标 篇5
1建立指标体系的方法
指标体系的建立一方面要合理选取评价指标。指标的选取要考虑以下因素:一是科学性,所选的指标应具有广泛的统计范围和统计意义,能够客观公正地反映新型城镇化水平与质量;二是系统性,所选指标应能够从不同层面、不同角度系统 地表征新 型城镇化 水平;三是可获 得,所选指标应具有可统计性,并能从公开资料中得到真实权威的统计数据。另一方面,要利用科学方法对所选指标赋予权重。设定权重的方法主要有德尔菲法、层次分析法、神经网络法和数理统计方法。其中,德尔菲法和层次分析法通过专家打分计算权重,容易引入主观人为误差;神经网络法和 数理统计 方法则借 助数学软 件 (如MATLAB、SPSS等),通过数学分析获取权重。
因子分析是一种多元统计方法,使用SPSS软件、利用因子分析提取公因子并获取权重。严志强等以广西为例采用此方法对西部欠发达地区城镇化综合水平进行了测度,马胜男等采用此方法对海南省城镇化进程的阶段性及影响因素进行了研究,张效娟等结合地域特点采用此方法从水平空间格局角度对青海省城镇化水平进行了研究,姚晓芳等在前人研究基础上,建立综合指标体系, 对中部6省城镇化发展进行了横纵两向比较。采用此方法,既要考虑研究对 象特点和 科学、系统选取 指标的原 则,又要注意因子分析法的正确应用和分析结果的现实意义,达到分析结果、实际情况和预期目的三者的统一。
2选取指标和数据
在指标选取上,综合经济、人口、科教、医疗保障、环境等多方面因素,参考各类指标,遵循指标选取原则,筛选出4类共计17项指标,标记为X=(x1,x2,…,x17)T, 如表1所示。由于直接查阅获取的各指标项均为绝对数据,考虑到各省市人口和面积的差异,为提高可比性,对数据做了平均化处理,如:
人均居民储蓄存款余额 = 城乡居民储蓄存款余额/ 年末总人口
互联网宽带接入用户接入率=互联网宽带接入用户数/年末总人口
随着全国新型城镇化建设的发展,省域间、市域间的经济、文化交流更加深入,人员流动更加频繁,联系更加紧密。因此,充分考虑到周边省份经济一体化发展趋势的影响,在采集指标数据时,除了河北省11个市,还包括河南和山西两省份28个地市的数据。这三个省份地理位置相邻,自然环境相似,经济社会发展水平相近,历史渊源深厚,数据可比性强,具有参考价值,而且增大了样本容量,提高了因子分析的可靠性。指标数据可以从《中国城市统计年鉴2013》及各省、市统计局网站获得。
3基于因子分析建立新型城镇化水平评价指标体系
因子分析法的基本原理就是以尽可能少的信息损失为代价,用少数几个能高度概括原变量数据中的信息的因子代替原变量,达到减少变量数量的目的。具体方法是分析原变量相关系数矩阵内部的结构,找到少数几个能包含原变量X=(x1,x2,…,xm)T的绝大部分信息的随机变量F=(f1,f2,…,fn)T,建立如式(1)所示的模型。
式中:A=(aij)为m×n(m>n)阶因子载荷矩阵;aij为因子载荷,是第i个原始变量在第j个因子变量上的负荷;ε =(ε1,ε2,…,εm)T为特殊因子,表示因子变量无法解释的原始变量中的部分。忽略掉ε,以F来近似代替X,这样就可以降低变量的维数。
使用SPSS软件进行因子分析,采用KMO检验和巴特利特球形检验验证数据是否适合做因子分析。因子提取方法采用主成分分析法,先设定特征值大于1获得总方差解释,根据总方 差解释重 新分析,提取出4个公因子,因子分析的旋转方法采用最大方差法,输出因子得分系数矩阵。
一般认为,KMO统计量大于0.9时分析效果最佳, 0.7以上属可接受范围,小于0.5则不适合作因子分析。 分析结果中的KMO检验值为0.786,巴特利特球形检验统计量的Sig值为0.00<0.01,否定相关矩阵为单位矩阵的零假设,说明所选数据可以做因子分析。
总方差解释情况如表2所示,4个因子的累积方差贡献率为88.606%,满足累积 方差贡献 率高于80% 的要求,说明这两个公因子可以反映出7项基础指标原始变量88.606%的信息。因此,选择这4个因子作为主因子。
采用最大方差法,设定最大收敛性迭代次数为25,得到旋转后(5次后收敛)的载荷矩阵,如表3所示。
根据表3提取公因子,标记为F=(f1,f2,f3,f4)。 可以看出,第1个公因子在x1、x2、x5、x6、x7、x8、x9这7项指标上都有较大的载荷,反映了经济、文化、科技和教育等各个方面总的影响,具有综合反映城镇化水平和质量的性质,可以将其命名为城 镇化总程 度公因子。第2个公因子在x10、x11、x12、x13、x14这5项指标上有较大的载荷,反映了城市建设和交通方面的信息,可以将其命名为城建和交通公因子。第3个公因子在x15、x16、x17这3项指标上有较大的载荷,反映了城市的绿化状况,命名为绿化公因子。第4个公因子在x3、x4这2项指标上的荷载较大,反映的是经济总量和财政收入状况,命名为财经公因子。4个公因子的含义及命名,如表4所示。
因子得分系数采用回归法计算,结果如表5所示。
以因子得分系数矩阵(用K表示)作为权重,得到公因子得分计算公式,如式(2)所示。
4消防4项指标与城镇化4个公因子的多元相关分析
随着城镇化进程的加快,城市建设规模的逐年扩大, 我国城市人口日渐密集,城市建筑密度增大,地下工程、 高层建筑、大型公共建筑不断增加,加之人们生产、生活所消耗的火、电、油、气量迅速攀升,传统与非传统火灾隐患相互交织,极易引发造成群死群伤或巨大财产损失的恶性事故,给消防工 作带来了 越来越大 的挑战和 压力。 为研究新型城镇化进程对消防安全工作的影响,利用数学分析方法深入分析新型城镇化进程中社会、经济、环境等领域统计数据与消防安全统计数据间的相关性,探索新型城镇化进程对消防安全工作的影响,以期在规划新型城镇化进程时融入消防安全因素。
消防四项指标是指火灾次数、死亡人数、受伤人数及直接经济损失,通常用来衡量一个地区消防安全总体水平。使用SPSS对消防四项指标和根据式(2)计算出的4个公因子得分做多元线性回归分析,数据选择2012年河北省各市消防四项指标和2012年各市城镇化4个公因子得分,使用SPSS分别以四项指标为因变量,以4个公因子得分为自变量进行分析。
4.1火灾次数
由于回归分析和简单相关分析结果显示了火灾次数与4个公因子之间有一定相关性,考虑到指标间的相关关系可能会影响某一指标与火灾次数的线性相关程度, 参考简单相关系数,作火灾次数与城镇化总程度公因子的偏相关分析,以探究二者之间真实的相关关系。结果如表6所示,城镇化总程度公因子与火灾次数的偏相关系数为0.875,呈显著正相关关系,说明新型城镇化进程显著影响火灾发生次数。火灾次数与4公因子的回归模型中决定系数为0.774,表明火灾次数与4公因子之间存在一定相关性。可以解释为,随着新型城镇化总体水平的提高,城市面积、人口总量的逐渐增加,火灾次数呈上升趋势。图1显示了火灾次数与新型城镇化总程度公因子的关系。
4.2死亡人数
死亡人数与4个公因子 的回归模 型中决定 系数为0.08,且方差分析结果中F统计量等于0.131,概率P值高达0.966,该模型不具有统计学意义。说明提取的4个表征城镇化水平的公因子与死亡人数在2012年数据下不具有线性相关性。
4.3受伤人数
回归结果显示,受伤人数与4个公因子的回归模型中决定系数为0.379,且方差分析结果中F统计量等于0.914,概率P值为0.512,该模型不具有统计学意义。4个公因子都未能解释受伤人数的变化。但从简单相关分析和偏相关分析结果(见表7)来看,城建和交通公因子与受伤人数呈一定正相关关系,说明城市集中建设、人口聚集、交通发展在一定程度上引起火灾中受伤人数的增加, 二者的关系如图2所示。
4.4直接经济损失
死亡人数与4个公因子 的回归模 型中决定 系数为0.241,且方差分析结果中F统计量等 于0.476,概率P值高达0.754,该模型不具有统计学意义。说明4个城镇化公因子不能解释死亡人数的变化。
4.5讨论
对比近10年 《中国城市 统计年鉴》和 《中国消防 年鉴》有关数据,不难发现,随着城镇化水平的提高,城市面积、城镇人口总量、中心城区人口密度、城市建设密度和固定资产投资都显著增加,这些变化反映在消防统计数据上,即为一定程度的火灾次数和直接经济损失的增加。 与此同时,消防事业在技术、管理、宣传和救援演练等方面的发展,也有效减少了火灾中的人员伤亡。
结合上述社会状况和回归分析结果,作如下讨论:
(1)火灾次数与城镇化进程密切相关。由回归结果可知,火灾次数与4个公因子回归模型中调整的R2值为0.774,二者有一定相关性,即火灾次数在4个公因子增大时呈增大趋势,城镇化总程度公因子与火灾次数的偏相关分析结果具体显示了二者呈显著正相关关系。
(2)死亡人数、受伤人数和直接经济损失与4个公因子的回归模型拟合效果较差,未得出这三项指标与4个公因子之间的明显相关关系。分析原因,一方面是消防投入加大、消防各项 建设日趋 正规化、群众消防 意识增强、疏散能力提高和建筑防火、灭火设施日趋完善等积极因素发挥作用,有效减少了火灾中的人员伤亡和财产损失;另一方面,火灾伤亡人数数据本身在数量级上很小, 存在地域上的数据突变,这一点影响了其与经济指标回归模型的拟合效果。
(3)受伤人数与城建和交通公因子的偏相关系数为0.568,说明二者之间具有一定正相关性。其主要原因是城市繁华地区建筑密集,人口密度大,交通繁忙,在火灾情况下容易造成人员伤害。
5结论
从不同方面选取了反映河北省各市新型城镇化水平的17个统计指标,利用因子分析法对这17个指标进行分析并提取出城镇化总程度公因子、城建和交通公因子、 绿化公因子和财经公因子。这4个公因子反映了新型城镇化水平的不同方面,相互独立,意义明确,可作为河北省新型城镇化水平与质量的表征量。为研究新型城镇化水平与消防安全的相关性,选取2012年数据对各市消防四项指标与新型城镇化4个公因子作多元相关分析。回归结果显示,火灾次数与4个公因子呈正相关关系,与城镇化总程度公因子呈显著正相关关系;死亡人数、受伤人数和直接经济损 失与4个公因子 的回归模 型拟合效 果差,无法得出 这3项指标与4个公因子 之间的明 显相关关系。受伤人数 与城建密 度公因子 的偏相关 系数为0.568,说明二者之间具有一定正相关性。
摘要：为研究新型城镇化进程对消防安全工作的影响,筛选出能够综合评价河北省各市新型城镇化水平的17项统计指标,利用因子分析法对指标进行分析并提取出4个公因子。选取2012年数据对各市消防4项指标与新型城镇化4个公因子做多元相关分析,结果显示:火灾次数与4个公因子呈正相关关系;死亡人数、受伤人数和直接经济损失与4个公因子的回归模型拟合效果差,无法得出这3项指标与4个公因子之间明显的相关关系。受伤人数与城建和交通公因子的偏相关系数为0.568,说明二者之间具有一定的正相关性。
多元化指标 篇6
湖北恩施地处湖北西南山区, 有着浓郁的少数民族地区特色。湖北恩施自治州为少数民族聚居地, 以土家族、苗族为主。恩施少数民族传统体育运动项目开展得如火如荼, 曾多次在全国少数民族传统体育运动会和湖北省少数民族传统体育运动会上取得优异成绩, 展现了土家族、苗族儿女风貌及民族特色。研究鄂西南土家族女大学生纵跳摸高成绩与相关身体形态指标的关系有特殊的地域性特色, 可为少数民族运动员选材提供定量化的数据参考, 又可为因材施教, 准确地选择教学与训练方法提供参考依据。本研究填补了少数民族聚居地大学生弹跳力研究的空白, 这也是本研究的意义所在。[2]
2 研究对象与方法
2. 1 研究对象
研究对象为土家族女大学生纵跳摸高成绩与部分身体形态指标关系的多元回归分析。调查对象为随机抽取的湖北民族学院非体育专业大学生女生50 名、恩施职业技术学院非体育专业大学生女生50 名, 均为土家族, 共100 名在校大学生。调查对象的年龄为19 ~22 岁。测试该100 名在校女大学生纵跳摸高成绩; 同时进行身高、体重、小腿长、小腿围、踝围、跟腱长的测量; 在测量足弓形态的基础上, 计算出足弓指数, 即足弓空心百分比[1], 包括左足弓空心百分比和右足弓空心百分。用多元回归分析法研究土家族女大学生纵跳摸高成绩与身高、体重及其小腿长、小腿围、踝围、跟腱长、左足弓空心百分比、右足弓空心百分比等8 项身体形态指标的相互关系。
2. 2 研究方法
2. 2. 1 文献资料法
从中国知网、期刊网、国内外体育官方网站和报刊杂志查阅了大量有关弹跳力、纵跳摸高、纵跳摸高成绩影响因素、身体指标测量、足弓指数测量的相关文献资料, 以及与本研究主题相关的多元回归分析的文献, 了解和本文相关的一些理论知识和测量方法。
2. 2. 2 专家访谈法
为了保证科学研究的时代性与前瞻性, 课题研究前组织了体育训练学领域3 位专家、运动解剖与运动生理领域5 位专家就该课题研究问题进行了座谈, 得到了专家的指点与宝贵建议。为了准确测量各项身体形态的指标数据, 本人还专门多次请教了4 位体育统计与测量学科的专家, 请教方式为面授与电话访谈相结合。
2. 2. 3 测量法
为了提高测量工作效率, 专门配备了10 名测量员。10 名测量员进行了为期两天的岗前培训。10 名测量员的测量方法和技术得到了专家认可后再上岗, 以保证测量数据的准确性、真实性与实效性[3]。将100 名在校女大学生分成4 个班级进行测量, 每班人数为25 人, 于2014 年10 月至11 月间利用四次体育课的时间完成全部的测量工作。测量地点分别在湖北民族学院和恩施职业技术学院的两个田径场。
对相关身体形态指标及弹跳力进行同步的测量。即在一次体育课上对被试的女大学生, 测试纵跳摸高成绩, 同时完成身高、体重、小腿长、小腿围、踝围、跟腱长、左足弓空心百分比、右足弓空心百分比的测量。
2. 2. 4 数理统计分析法
将所测量的原始数据输入SPSS20. 0 操作系统建立数据库[4], 用多元回归分析方法进行数据分析。
3 结果与分析
从表1 中看出, 100 名受试者中, 女生的身高为157. 91 ±4. 59cm, 体重为52. 84 ± 6. 39kg, 小腿围是34. 16 ± 2. 34cm, 踝围是21. 20 ± 1. 79cm, 跟腱长是22. 56 ± 2. 22cm, 小腿长是41. 70 ± 1. 84cm, 左足弓空心百分比为55. 17 ± 19. 15 ﹪, 右足弓空心百分比为54. 53 ±13. 00 ﹪。经检验各项身体指标测量值均符合正态分布。
从表2 中看出, 100 受试者中, 女生纵跳摸高成绩为2. 28± 0. 07m。经检验测量值符合正态分布。
将所测量的原始数据输入SPSS20. 0 操作系统建立数据库, 用多元回归分析, 以探讨纵跳摸高成绩与身高、体重、小腿长、小腿围、踝围、跟腱长、左足弓空心百分比、右足弓空心百分比的关系。
回归因变量: 纵跳摸高; 回归自变量: 身高; 体重; 小腿长;小腿围; 踝围; 跟腱长; 左足弓空心百分比; 右足弓空心百分比;自变量进入方程的方法: 逐步回归法; 自变量进入回归方程的标准: 概率值= 0. 10; 变量被剔除回归方程的标准: 概率值=0. 15。
表3 说明本回归过程变量进入、剔除的情况。从表中可以看出, 第1 个进入回归方程的变量是“身高”, 其后为“跟腱长”、“小腿长”。此过程共建立了3 个回归模型, 第1 个回归方程只含“身高”一个变量; 第2 个回归方程包含“身高”、“跟腱长”2 个变量; 第3 个回归方程包含“身高”、“跟腱长”、“小腿长”3 个变量。
表5 是所建3 个回归方程的显著性检验结果 ( 即方差分析结果) 。从表中结果可知, 所建3 个回归方程皆具有显著性意义。
表6 是所建3 个回归方程的回归常数与回归系数。从表中结果可知, 这3 个回归方程分别是, 非标准化回归方程: 纵跳摸高=0. 565 +0. 011 × 身高; 纵跳摸高=0. 573 +0. 009 × 身高+0.009×跟腱长;纵跳摸高=0.544+0.007×身高+0.007×跟腱长+0.01×小腿长;标准化回归方程:纵跳摸高=0.749×身高;纵跳摸高=0.652×身高+0.317×跟腱长;纵跳摸高=0.504×身高+0.244×跟腱长+0.277×小腿长。
纵跳摸高成绩与所测8 项身体形态指标中的3 项指标 ( 身高、跟腱长、小腿长) 存在线性关系, 其非标准回归方程是: 纵跳摸高=0. 544 +0. 007 × 身高+ 0. 007 × 跟腱长+ 0. 01 × 小腿长; 标准回归方程是: 纵跳摸高= 0. 504 × 身高+ 0. 244 × 跟腱长+0. 277 × 小腿长。所建的回归方程经检验具有高度显著性。
综上所述, 对影响纵跳摸高成绩的相关身体形态指标的多元回归分析可得: 身高是各项相关身体形态指标中影响作用最大的, 身高越高, 纵跳摸高成绩越好。这符合实际情况, 身高占优势的运动员, 有先天的高度、幅度优势, 一些项目中很受青睐。如马丽亚等在《我国优秀女子跳高运动员专项身体形态指标体系和特征研究》一文中提到, 众多考虑弹跳力的运动项目如篮球、排球、跳高、跳远等都会选材体型高大的运动员, 以期获得先天的高度优势, 在该项目上取得优异成绩[5]。跟腱长是继身高之后的对立定跳远成绩比较突出的身体形态影响因素, 从回归方程中看出跟腱长与立定跳远成绩成正相关, 即跟腱越长, 立定跳远的成绩越好。这与传统的观点一致, 很多经验丰富的跳高、跳远教练员也会挑选跟腱长的运动员, 认为跟腱长的运动员具有更好的爆发力。小腿长是继跟腱长之后的对原地纵跳摸高又一个比较突出的身体形态影响因素。小腿越长, 纵跳摸高成绩越好。这与前面提到的排球、跳高运动员选材类似。小腿越长, 肌肉工作的杠杆作用越明显, 获得的弹跳力就越好[5]。在少数民族传统体育运动项目运动员选材中可以考虑小腿长这一身体形态指标, 当其他条件相同的情况下, 可优先考虑选择小腿长的运动员。
4 结论与建议
1. 从回归方程数据可以得出: 土家族女大学生相关身体形态指标与纵跳摸高成绩之间关系显著。对纵跳摸高成绩影响最大的是身高, 其次是跟腱长, 再其次是小腿长。而与体重、小腿围、踝围、左足弓空心百分比、右足弓空心百分比关系不大。纵跳摸高成绩与所测8 项身体形态指标中的3 项指标 ( 身高、跟腱长、小腿长) 存在线性关系, 其非标准回归方程是: 纵跳摸高=0. 544 +0. 007 × 身高+ 0. 007 × 跟腱长+ 0. 01 × 小腿长;标准回归方程是: 纵跳摸高=0. 504 × 身高+ 0. 244 × 跟腱长+0. 277 × 小腿长。所建的回归方程经检验具有高度显著性。
2. 在今后的体育教学与训练中, 少数民族地区的项目选材可参考本研究。本文得出的结论, 特别是回归方程的数据模型对少数民族地区的项目选材具有较强的参考价值, 而对非少数民族地区体育项目的选材是否具有参考价值有待进一步考证与比较研究。
3. 本研究得出的回归方程, 其非标准回归方程是: 纵跳摸高=0. 544 +0. 007 × 身高+ 0. 007 × 跟腱长+ 0. 01 × 小腿长;标准回归方程是: 纵跳摸高=0. 504 × 身高+ 0. 244 × 跟腱长+0. 277 × 小腿长, 对湖北恩施地区的女大学生这一人群, 有准确的预测性。在今后的教学、训练及选材等领域可充分利用、参考。
摘要：本文运用文献资料法、专家访谈法、测量法、数理统计分析法等研究方法, 研究对象为土家族女大学生纵跳摸高成绩与部分身体形态指标关系的多元回归分析, 调查对象为随机抽取的湖北民族学院非体育专业大学生女生50名、恩施职业技术学院非体育专业大学生女生50名, 均为土家族, 共100名在校大学生。测试该100名在校女大学生纵跳摸高成绩;同时进行身高、体重、小腿长、小腿围、踝围、跟腱长的测量;在测量足弓形态的基础上, 计算出足弓指数, 即足弓空心百分比[1], 包括左足弓空心百分比和右足弓空心百分。将所测得的数据建立数据库, 采用SPSS20.0操作系统, 进行多元回归分析。得出结果是:土家族女大学生相关身体形态指标与纵跳摸高成绩之间关系显著。对纵跳摸高成绩影响最大的是身高, 其次是跟腱长, 再其次是小腿长。而与体重、小腿围、踝围、左足弓空心百分比、右足弓空心百分比关系不大。