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综合评价方法

综合评价方法

一、综合评价方法介绍

（一）概念

综合评价方法是对评价对象的全体，根据所给的条件采用一定的方法，给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。

综合评价的目的通常是希望能对若干对象按一定意义进行排序从中挑出最优或最劣对象。

对于每一个评价对象通过综合评价和比较可以找到自身的差距也便于及时采取措施进行改进。

其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。

如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。

（二）特点

1、评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；

2、在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；

3、评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位＂综合状况＂的排序。

（三）构成综合评价的要素

1、评价目的。

对某一事物开展综合评价，首先要明确为什么要综合评价，评价事物的哪一方面，评价的精确度要求如何等等。

2、评价者。

评价者可以是某个人或某团体。

评价目的的给定、评价指标的建立、评价模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关。

因此，评价者在评价过程的作用是不可轻视的。

3、被评价对象。

随着综合评价技术理论的开展与实践活动，评价的领域也从最初的各行各业经济统计综合评价拓展到后来的技术水平、生活质量、小康水平、社会发展、环境质量、竞争能力、综合国力、绩效考评等方面。

这些都能构成被评价对象。

4、评价指标。

所谓指标是指根据研究的对象和目的，能够确定地反映研究对象某一方面情况的特征依据，每个评价指标都是从不同侧面刻画对象所具有的某种特征。

所谓指标体系是指由一系列相互联系的指标所构成的整体，它能够根据研究的对象和目的综合反映出对象各个方面的情况。

指标体系不仅受评价客体与评价目标的制约而且也受评价主体价值观念的影响。

5、权重系数。

相对于某种评价目的来说，评价指标相对重要性是不同的，

权重系数确定的合理与否，关系到综合评价结果的可信程度。

6、综合评价模型。

所谓多指标综合评价，就是指通过一定的数学模型将多个评价指标值＂合成＂为一个整体性的综合评价值。

7、评价结果。

输出评价结果并解释其含义，依据评价结果进行决策，应该注意的是应正确认识综合评价方法公正看待评价结果，综合评价结果只具有相对意义即只能用于性质相同的对象之间的比较和排序。

（四）步骤

1、确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。

2、收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。

3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。

4、对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。

5、根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。

（五）指标体系中指标的选择原则

1、完整性原则：

评价指标应能够反映全面系统的研究各个方面，全面又不重叠。

2、可操作性原则：

指标体系选择应尽量简单明了、准确可靠，尽量利用现存数据和己有规范标准，评价指标应该在相对有限的时间和空间上容易获取的指标。

3、重要性原则：

指标应是诸领域的重要指标，是能够反映研究目的、现状及变化特征的主要指标。

4、独立性原则：

某些指标间存在显著的相关性，反映的信息重复，应择优保留。

指标体系必须包含相对独立的子系统，用以反映子系统内部特征与状态的指标；同时，子系统间的相互关联使之形成一个有机整体，子系统内部各指标之间的相互作用表现为子系统的状态和特征，因此，指标体系中应包含反映不同子系统之间以及同一子系统内部不同主题之间相互协调的指标。

5、评价性原则：

指标均应为量化指标，并可用于不同系统之间的比较评价。

注意事项：

在对备选方案进行综合评价之前，要注意评价指标类型的一致化处理。

有些指标是正指标，有些指标是逆指标，有些指标是定量的，有些指标是定性的。

指标处理中要保持同趋势化，以保证指标间的可比性。

对于效益型指标，越大越好；对于成本型指标，则越小越好；对于区间型指标，属性值在某一固定区间为最好。

这就要求对评价指标属性值进行归一化处理。

对于定性指标首先要经过各种处理，使其转化成数量表示的指标。

对于定量指标，其性质和量纲也有不同造成了各指标间的不可共度性。

需要对评价指标作无量纲化处理。

（六）评价方法的分类

1、专家评价法：

专家打分法

2、运筹学等数学方法：

AHP、DEA、模糊综合评判法。

3、新型评价法：

人工神经网络（BP）、灰色评价等

4、混合方法：

AHP-模糊综合评价等、模糊综合评判法。

（七）评价方法筛选原则

1、选择评价者最熟悉的评价方法。

2、所选择的方法必须有坚实的理论基础，能为人们所信服。

3、所选择的方法必须简洁明了，尽量降低算法的复杂性。

4、所选择的方法必须能够正确地反映评价对象和评价目的。

二、综合评价方法的指标赋权

（一）主观赋权法简单地说，主观赋权法就是用来将决策者定性的认识和判断进行定量化的一

类方法。

目前主观赋权法有多种，研究也比较成熟。

评价研究者（一般为专家）根据自己的经验和对实际的判断主观给出的评价指标的权重系数，若认为某一指标越重要，则赋予它越大的权重系数。

任何一种能够将自己对权重分配的定性判断量化出来的方法都可称为主观赋权法。

比较成熟的几个方法有：

德尔菲法、层次分析法、序关系分析法、直接赋权法等。

（二）客观赋权法

客观赋权法没有任何的主观色彩，其权数的确定完全从实际数据中得出，这些数据是指所有评价对象的各指标的得分值或测量值。

其核心思想是，以＂分辨信息＂来衡量指标的＂重要性程度＂，如果某评价指标在各评价对象之间所表现出来的差异程度越大，则说明该指标中的＂分辨信息＂越多，从而赋予较大的权重。

现在己经有很多的客观赋权法：

熵值法，变异系数法，离差法，方差法，均方差法等。

变异系数法、离差法、方差法、均方差法比较容易理解，分别是将各个指标的变异系数、最大离差、方差、均方差进行归一化处理后得来的。

另外，有人从因子分析法、主成分分析法等所得公式中将权数专门剥离出来，也归纳为客观赋权法的一种。

（三）两者的比较

1.主观赋权

（1）适用性

综合评价整个过程中，对评价目的的理解、指标体系的构建等都是评价研究者（或专家）根据自身的理论与实践经验进行的，那么在权重分配这一环节更是如此。

权重分配与指标体系构建两个环节是紧密相连的，在构建指标体系过程中，从哪几个方面考虑、侧重于哪个方面?

那些指标可以纳入指标体系、哪个指标更具代表性或更能体现综合评价目的?

这些考虑在构建指标体系时是必须考虑，而且＂侧重方面＂以及＂更具代表性＂等这些方面的考虑也就己经涉及到了研究者对指标“相对重要程度”的认知和判断，运用这种或进一步的思考后的认知和判断对指标进行赋权是水到渠成之事，也是理所应当之事。

所以说，对于综合评价而言，＂重要性程度＂的差别本身就需要评价研究者的主观判断，不应该用其它的参考标准。

这也就是这种方法在多指标综合评价中的可靠性与适用性所在。

（2）缺点

1工作量比较大，当专家人数较多且调查轮次较多时更是如此；

2不容易找到合适的专家;

3专家精力消耗较大；

4评价结果会受到主观因素干扰；

5主观随意性强这些缺点是客观存在的，前三点表现为＂成本大＂，第四点则影响到了结果的准确性，但并非是不可解决的，比如多挑选几个专家并将他们的结果进行汇总得出结论考虑而操作。

，德尔菲法就是基于这种。

2.客观赋权

（1）适用性客观赋权法的核心思想是＂信息权＂的概念，主要是从统计数据出发，根据各指标提供的信息量来确定权数，而不是依赖主观判断。

（2）缺点

由于客观赋权法要依赖于足够的样本数据和实际的问题域，通用性和可参与性差，计算方法也比较复杂，而且不能体现评判者对不同属性指标的重视程度，有时候定的权重会与属性的实际重要程度相差较大。

三、几种综合评价方法及案例

（一）主观赋权：

德尔菲法、层次分析法（AHP）

1.德尔菲法（Delphi法），是在20世纪40年代由O.赫尔姆和N.达尔克首创，经过T.J戈尔登和兰德公司进一步发展而成的。

依据若干专家的知识、智慧、经验、信息和价值观，对己拟出的评价指标进行分析、判断、权衡并赋予相应权值，一般需经过多轮匿名调查，在专家意见较一致的基础上经组织者对专家意见进行数据处理，检验专家意见的集中程度、离散程度和协调程度，达到要求之后得到各评价指标的初始权重向量，然后经过归一化处理后获得各评价指标的权重向量。

参考德尔菲法的基本步骤：

（1）选择专家。

这是很重要的一步，选得好不好将直接影响到结果的准确性。

一般情况下，选本专业领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家10〜30人左右，并需征得专家本人的同意。

（2）将待定权重的p个指标和有关资料以及统一的确定权重的规则发给选定的各位专家，请他们独立的给出各指标的权数值。

（3）回收结果并计算各指标权数的均值和标准差。

（4）将计算的结果及补充资料返还给各位专家，要求所有专家在新的基础上确定权数。

（5）重复第（3）和第（4）步，直至各指标权数与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，也就是各专家的意见基本趋于一致，以此时各指标权数的均值作为该指标的权重。

为了使判断更加准确，令评价者了解已确定的权数把握性大小，还可以运用＂带有信任度的德尔菲法＂，该方法需要在上述第（5）步每位专家最后给出

权数值的同时，标出各自所给权数值的信任度。

这样，如果某一指标权数的任任度较高时，就可以有较大的把握使用它，反之，只能暂时使用或设法改进。

案例：

某市饮用水源地环境安全评价

根据评价指标体系构建所遵循的全面性原则、动态与静态相结合的原则、区域尺度性原则、定性与定量相结合的原则，以综合法和分析法为主、频度统计法为辅，选取与某市集中式饮用水源地环境安全密切相关的社会经济指标、生态环境指标和环境建设指标．经统计筛选共选取12个二级指标（用X1-X12表示，如表1所示）．

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基于12个二级指标共选取某市10个饮用水源地取水口（用Y1-Y10表示）的指标数据参与统计析，由于原始数据的量纲各不相同，即有价值量，也有百分比量等，不能直接用于数学模型的计算。

为了消除不同单位的影响，方便计算。

按公式

（1）

对原始指标数据进行标准化处理，式中Xij表示第i个指标第j个取水口的

标准值，Xj表示第j个取水口的平均值，计算结果如表2所示。

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通过征求39位行业专家的意见，对某市饮用水源地环境安全评价指标进行打分，并将评价指标｛X｝作为一个模糊概念，把每个指标视为一个元素，对每个指标进行隶属度分析.假设在第。

i个评价指标Xi上,专家选择总次数为Mi，即总共有Mi位专家认为Xi是饮用水安全的重要评价指标，那么该评价指标的隶属度为：

t｛=VtA,

式中：

ri为第i个评价指标Xi的隶属度；Mi为第i个评价指标Xi的专家选择总次数；n为有效调查问卷总数•如果隶属度值很大，则评价指标在评价体系中很重要，有必要保留它作为一个正式评价指标；反之，该评价指标则可予以删除.据此可得到12个指标的主观权重和排序（表3）。

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2.层次分析法（AHP）

（1）建立层次结构模型

将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。

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（2）构造判断矩阵

在确定各层次各因素之间的权重时，如果只是定性的结果，则常常不容易被别人接受，因而Saaty等人提出：

一致矩阵法，即:

不把所有因素放在一起比较，

而是两两相互比较。

对比时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同因素相互比较的困难，以提高准确度。

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（3）层次单排序

所谓层次单排序是指，对于上一层某因素而言，本层次各因素的重要性的排序。

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（2）对按列归一化的矩阵，

再技行求和，即

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（3）将向量^'=

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归一化，即

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（4）判断矩阵的一致性检验

所谓一致性是指判断思维的逻辑一致性。

如当甲比丙是强烈重要，而乙比丙是稍微重要时，显然甲一定比乙重要。

这就是判断思维的逻辑一致性，否则判断就会有矛盾。

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（5）

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层次总排序

确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程，称为层次总排序。

这一过程是从最高层到最底层依次进行的。

对于最高层而言，其层次单排序的结果也就是总排序的结果。

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案例：

电网企业职业卫生管理水平评价一一AHP

在指标体系构建中将资源投入作为切入点，随后考虑资源投入的有效性的问题。

保证资源投入的有效性，

（1）制度保障；

（2）流程保障。

制度的建立和有效执行使得资源投入更加合理、有序。

运作流程是实现资源转化的途径，是职业卫生管理活动的实现过程，这个过程要依靠制度保障和资源投入。

因此，衡量职业卫生

管理水平，制度建设”资源投入”运作流程”3个方面缺一不可，制度建设”资源投入”运作流程”构成了职业卫生管理系统，

这3个方面又独立构成一个子系统。

综上，职业卫生管理评价系统由制度建设”资源投入”运作流程”3个子系统构成，各子系统内部分别由若干指标组成，由此形成了职业卫生管理评价系统的评价指标体系。

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表1职业卫生管理评价指标体系

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（1）运用AHP法确定评价指标的权重

我们采用专家调查法，邀请20位专家通过对各层指标相对重要程度的了解，独立自主地做出判断，并对各指标的重要性程度进行打分，根据相关专家的打分情况构造出各层相应的判断矩阵。

我们以一位专家咨询表中制度建设指标的打分

为例介绍权重计算的过程

M）构造判断矩阵：

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（2）计算各判斷矩阵的最大特征價和特征向

乩过程如下*

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这样就计算出制度建设（CJ的权利集’

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0.056,0.197）

计算判断矩阵的战大特征樓入小：

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<3）对权巫向駁进苻一致性检验.

①一致性描标=["=（7.79O5-7）/6=

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2半均随机一致性指标Rl=l.32

3随机一致性比率CR-CI/RI0.1317/1.32

所以我们认为判断矩阵具仃较好的一致性欄

同理，我们对20份专家咨询表中电网企业职业卫生管理的制度建设指标、资源投入指标、运作流程指标及综合指标分别进行重要性排序计算和一致性检验。

检验结果表明，20份专家咨询表的各单项指标和对综合指标的总排序均具有一致性，最后我们计算出根据20份专家咨询表确定的各权重的平均值，确定了职业卫生管理评价指标的各权重，各权重计算结果如表4所示：

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