预测_评价指标体系构建研究现状述评
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合理地确定、分配指标权重是指标量化的关键, 也是建立 指标体系研究的难点。在大部分文献中, 解决这个问题都是用 各种方法计算出指标的权重, 这些方法多种多样, 基本上可以 归结为两大类[7, 8]: 主观赋权法和客观赋权法。 主观赋权法有 专家咨询法 (D elp h i)、专家排序法、层次分析法 (A H P)、秩和比 法 (R SR )、相关系数法等[9～ 11]; 客观赋权方法包括主成分分 析、因子分析、熵值法等[12, 13]。 这些方法通常都是基于数理统 计、模糊数学、灰色系统理论[ 14 ]、运筹学、系统工程、经济学等 建立模型, 均有其优缺点。 对于多指标系统, 由于决策者对不 同的指标有不同的偏好[15], 导致每个指标对于研究对象的相 对重要性程度一般是不相同的, 从而得到不同的研究结果, 而 主观赋权法和客观赋权法都不能很好地处理决策者的这种偏 好。因此, 针对指标属性有偏好这一问题, 近年来, 不少研究者 又提出组合权重法[16], 即用各种方法把主、客观权重结合起 来, 得到指标的最终权重。 总之, 指标权重量化方法的研究已 经趋于多元化, 并逐渐向更科学、更公正、更合理的权重量化 方式发展。 213 基于科学决策的原则, 指标体系的应用领域不断拓宽和 创新
对于各种不同的预测或评价研究对象, 都需要许许多多
的指标来进行反映。从不同的角度出发, 就有不同的标准来划 分这些指标[3]。 例如, 按研究目的不同[1], 可分为基本指标体 系和专题指标体系两大类。其中, 基本指标体系是描述国民经 济和社会发展基本情况的指标体系。从内容来看, 该指标体系 包含了经济指标、社会指标和科技指标三大子体系, 且整个指 标体系按照“总体系—— 子体系—— 类体系—— 具体指标”分 层, 形成一个庞大的指标分类系统, 其粗细程度视研究需要而 确定。 专题指标体系是为了全面深人研究某一专题而设置的 指标体系, 由一组从不同侧面说明同一主题的指标构成。其内 容取决于具体的研究目的和研究对象的性质特征, 具有专门 化的特点。例如反映人民生活水平的小康指标体系、反映教育 质量好坏的教育评估指标体系、为了评价经济效益而制定的 经济效益指标体系、为了监测金融活动和预报金融风险而设 置的金融监测预警指标体系、为了评价科技成果价值而制定 的指标体系等等。 按指标体系功能的不同, 有描述、解释、评 价、监测、预测等功能的分类, 一般指标体系都能做到描述和 评价的功能; 要做到监测功能就需从指标体系中发现问题, 并 根据问题提出对策和建议, 难度较大些; 预测功能是指根据目 前情况对今后长期目标进行预测, 如小康社会、现代化目标 等。根据指标反映现象的表现形式不同, 可分为定性指标与定 量指标。根据指标反映现象的性质不同, 可分为客观指标和主 观指标。根据指标本身性质的不同, 可分为正指标、逆指标、适 度指标等等。在一个指标体系中, 往往是几类不同形式的指标 的交叉组合。研究人员必须在明确和全面了解研究对象以后, 才能基本确定指标体系的组合形式, 这就给指标体系的建立 带来了诸多不便。
2 指标体系建立的研究现状
目前已有的关于指标体系理论问题的研究基本上侧重在 指标体系筛选、指标优化、指标权重的确立等方面, 归纳起来 大致有以下几个方面: 211 基于系统科学应用与研究的深入, 为建立指标体系提供 基础理论
建立指标体系的常规方法是根据研究问题的实质, 自行 设计一套指标体系, 再由专家进行综合判断。在指标体系建立 研究的早期, 指标的设计者往往片面地追求指标体系的全面
邱 东[21] 将指标体系的选取方法分为“定量与定性两大 类”, 并提出了定性选取指标的五条基本原则: 目的性、全面 性、可行性、稳定性、与评价方法的协调性。目前在实践中基本
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Fra Baidu bibliotek
上是采用这种定性方法进行指标选取的。对于定量选取指标, 在理论界也有一些研究成果, 如王硕平[21] 提出用数学方法选 择社会经济指标; 张尧庭[21]提出用逐步判别分析、系统聚类与 动态聚类、极小广义方差法、主成分分析法、极大不相关法等 数理统计方法选取评价指标, 并对这些方法的特点进行了分 析; 邱东提到了用“条件广义方差极小原则”来选择指标体系, 还提出一种根据指标相关性选择“典型指标”的方法, 并详细 分析了用主成分分析法进行指标筛选与排序中存在的问题。 何湘藩 [ 21 ] 提出了根据“三力”建标法和利用评价值离差最大的 指标体系就是最优指标体系的思想, 建立了最优指标体系及 相应的最优评价模型; 王庆石[21]探讨了应用复相关系数、多元 回归法、逐步回归法、主成分分析法、因子分析法实现统计指 标间信息重叠的消减方法; 王铮[21]提出了采用综合回归法 (又 称综合趋优法) 建立指标体系的方法, 并详细讨论了这一方法 的三个基本部分: 初始指标的建立、指标集的过滤、指标集的 净化, 这个过程虽然是针对教育评估问题给出的, 但却是比较 完整的定性与定量相结合的指标体系构造过程。
1 指标体系概述
111 指标体系含义 预测或评价研究的对象往往是一个具有多因素、多层次、
多侧面的有机整体, 其各因素之间存在着相互联系、相互制约 的复杂关系。 为了全面、系统地反映研究对象的这种特征, 就 需要利用一系列相互联系的指标, 按照一定层次和原则构成 某种结构[2]。此外, 一个指标体系也并不是若干单个指标的简 单组合, 而是有机的系统, 它不仅可以比单个指标反映的问题 更多更全面, 而且可以深人地分析说明对研究对象影响的重 要程度。因此 , 指标体系不仅具有一定的构成要素 (即指标) 以 及相应的结构层次, 还具有反映指标间关系的量或指标对研 究对象影响重要程度的量 (即权重)。因此, 科学的指标体系概 念不仅包含构成元素 (单个指标E )、层次结构 (S ) , 更重要的还 有指标的权重 (W )。基于上述分析, 将指标体系概念做如下描 述: 指标体系是由 E、S 、W 三元数组相互联系、相互作用构成 的有机整体。 即: Z = f (E , S ,W )。
由于专家价值观、权威程度 (如学术地位、研究领域、对咨
数理医药学杂志
2005 年第 18 卷第 3 期
询内容的熟悉程度) 的不同, 在选择指标和确立指标权重时, 无疑会出现差异。 到底应选择哪个指标更能反映研究对象的 本质、权重确定为多少更能体现该指标在预测、评价中的功能 和作用等问题, 以往实践中缺乏科学方法的论证, 从而导致指 标体系缺乏稳定性, 出现可靠性的“漂移”。 314 指标权重的确立
在建立指标体系的实践中, 由于片面地追求指标体系的 全面性, 企图使指标体系包含研究对象所有的特征, 结果往往 造成指标选择过多, 不仅造成专家判断上的困难, 而且亦容易 导致指标的权重过小, 使反映主要特征的指标没能体现出来, 造成指标筛选结果失真。因此, 需要对指标体系中指标数量进 行合理的设置和科学的筛选。 312 指标体系层次的确定 [ 23 ]
指标的权重是指标在研究对象整体中的相对重要程度的 量化, 其大小直接影响预测、评价结果。目前, 通常采用经验方 法和多因素统计方法确立指标的权重。 但是, 无论是经验方 法, 还是多因素统计方法, 主观因素对结果均有影响, 难以控 制和调节。 此外, 权重确立方法研究虽然十分活跃, 但大多数 局限于纵向研究, 对于方法之间的横向比较研究得较少, 方法 之间的差异性没能明显表示出来。
收稿日期: 2004209230
·265·
Jou rna l of M a them a tica lM edicine
V o l. 18 NO. 3 2005
性, 企图使指标体系包含所有的因素, 结果造成指标过多, 指 标相互间出现重叠, 不但引起专家判断上的错觉和混乱, 而且 导致指标的权重减小, 使指标结果失真。随着系统科学应用与 研究的不断深入, 人们逐渐把系统科学的理论与方法引入建 立指标体系的过程中, 通过系统分析研究问题的实质, 找出了 最能反映研究对象本质属性的指标, 从而减少了指标的总量, 分离了指标的重叠源, 尽量消除了指标间的相关性[4～ 6], 为权 重的真实性提供了保障, 并从系统工程的角度出发, 提出了指 标体系构建的原则以及构建过程。因此, 系统科学从理论上为 建立指标体系提供了基础。 212 基于指标体系量化的差异性, 权重确立方法研究十分活 跃
需要注意的是, 上述四个方面的问题不是单一存在的, 彼 此之间具有一定的相互联系。 能否科学、合理地解决这些问 题, 直接关系预测、评价结果的科学性、客观性。 可以想象, 如 果一个指标体系设置不合理, 即使其研究方法再科学、再先 进, 其最终结果也会失真。
式中, Z 表示指标体系; W 表示单个指标的集合, 即指标 系统的构成要素, 反映指标体系的所有构成元素; S 表示按照 一定层次和原则构成的结构, 反映指标间的所属及相互关系; W 表示指标的权重集合, 反映单一指标对整个研究对象影响 重要程度的量化; f 表示E、S 、W 相互联系、相互作用的函数关 系。 112 指标体系分类
为了适应社会主义市场经济体制下的管理模式, 决策的 科学性日益明显。作为决策依据的评估研究, 其应用范围逐渐 拓宽, 相应的建立指标体系的应用领域也不断扩大, 几乎涉及 管理科学各个学科和社会的各个方面, 例如工业、农业、社会 经济、教育、医疗卫生、科技、体制改革、人口增长与经济可持 续发展、知识产权保护、市场经营、灾害系统、社会现代化程度 等[17～ 20]。 通过有计划、有步骤地进行一系列的科学决策工作 探索, 从实践中逐渐拓展了建立指标体系的应用领域, 深化了 对指标体系建立规律的认识与把握, 并结合实际逐步建立了 一些规范, 为指标体系的科学建立奠定了基础。 214 基于指标体系数量的不可控性, 筛选与优化研究日益明 显
数理医药学杂志 文章编号: 100424337 (2005) 0320265203 中图分类号: R 194 文献标识码: A
2005 年第 18 卷第 3 期 · 综 述 ·
预测、评价指标体系构建研究现状述评
游 海 燕
(第三军医大学卫勤教研室 重庆 400038)
指标体系 ( Indica to r System , IS) 的建立是进行预测或评 价研究的前提和基础, 它是将抽象的研究对象按照其本质属 性和特征的某一方面的标识分解成为具有行为化、可操作化 的结构, 并对指标体系中每一构成元素 (即指标) 赋予相应权 重的过程[1], 也是对客观事物认识过程的继续深化和发展。而 建立指标体系作为系统预测、评价研究的基础, 长期以来一直 受到软科学 (特别是管理科学) 研究人员的关注。 为了使指标 体系能够全面反映研究对象的特性, 尽可能地做到科学、合 理, 且符合客观实际, 人们引入了一些必要的辅助手段和方法 来帮助建立指标体系, 但是由于对研究对象的管理需求、价值 观和判断标准不完全相同, 使建立指标体系研究各具特色。
复杂系统科学认为, 系统具有层次性, 指标体系作为反映 预测、评价对象—— 系统特征的标识, 亦具有层次性和一定的 结构。指标体系的层次结构, 从纵向上来说反映研究对象主要 特征因素相互之间的关系; 从横向上来说, 反映处于同一层次 上的各因素之间的关系。 在实践中指标体系的构建常常存在 指标层次过多的问题, 其结果可导致指标层次结构过于复杂。 因此, 一个指标体系的层次结构究竟需要几层, 往往根据经验 来确定, 没有科学的方法和技术加以支持。 313 指标体系的可靠性[24, 25 ]
所有这些讨论可归结为两个方面, 一是有哪些定性原则 或思想可为指标体系筛选提供基本思路, 二是有哪些定量方 法可以用于指标体系筛选。从类上看, 大致可分为多元统计分 析法与统计指标评价能力测量法两类。
3 指标体系建立存在的问题
由于预测、评价对象的复杂性、多元性、多时序性等特点, 使描述其本质特征的指标亦具有模糊性、不确定性、多元性, 加之预测、评价的主体—— 人 (专家) 价值观念不同, 不仅使所 构建的指标体系中包含的指标的个数和层次数十分复杂, 而 且从方法学上对其科学合理的论证亦十分困难, 导致建立指 标体系存在下列主要问题。 311 指标数量的选择[22 ]
对于各种不同的预测或评价研究对象, 都需要许许多多
的指标来进行反映。从不同的角度出发, 就有不同的标准来划 分这些指标[3]。 例如, 按研究目的不同[1], 可分为基本指标体 系和专题指标体系两大类。其中, 基本指标体系是描述国民经 济和社会发展基本情况的指标体系。从内容来看, 该指标体系 包含了经济指标、社会指标和科技指标三大子体系, 且整个指 标体系按照“总体系—— 子体系—— 类体系—— 具体指标”分 层, 形成一个庞大的指标分类系统, 其粗细程度视研究需要而 确定。 专题指标体系是为了全面深人研究某一专题而设置的 指标体系, 由一组从不同侧面说明同一主题的指标构成。其内 容取决于具体的研究目的和研究对象的性质特征, 具有专门 化的特点。例如反映人民生活水平的小康指标体系、反映教育 质量好坏的教育评估指标体系、为了评价经济效益而制定的 经济效益指标体系、为了监测金融活动和预报金融风险而设 置的金融监测预警指标体系、为了评价科技成果价值而制定 的指标体系等等。 按指标体系功能的不同, 有描述、解释、评 价、监测、预测等功能的分类, 一般指标体系都能做到描述和 评价的功能; 要做到监测功能就需从指标体系中发现问题, 并 根据问题提出对策和建议, 难度较大些; 预测功能是指根据目 前情况对今后长期目标进行预测, 如小康社会、现代化目标 等。根据指标反映现象的表现形式不同, 可分为定性指标与定 量指标。根据指标反映现象的性质不同, 可分为客观指标和主 观指标。根据指标本身性质的不同, 可分为正指标、逆指标、适 度指标等等。在一个指标体系中, 往往是几类不同形式的指标 的交叉组合。研究人员必须在明确和全面了解研究对象以后, 才能基本确定指标体系的组合形式, 这就给指标体系的建立 带来了诸多不便。
2 指标体系建立的研究现状
目前已有的关于指标体系理论问题的研究基本上侧重在 指标体系筛选、指标优化、指标权重的确立等方面, 归纳起来 大致有以下几个方面: 211 基于系统科学应用与研究的深入, 为建立指标体系提供 基础理论
建立指标体系的常规方法是根据研究问题的实质, 自行 设计一套指标体系, 再由专家进行综合判断。在指标体系建立 研究的早期, 指标的设计者往往片面地追求指标体系的全面
邱 东[21] 将指标体系的选取方法分为“定量与定性两大 类”, 并提出了定性选取指标的五条基本原则: 目的性、全面 性、可行性、稳定性、与评价方法的协调性。目前在实践中基本
·266·
Fra Baidu bibliotek
上是采用这种定性方法进行指标选取的。对于定量选取指标, 在理论界也有一些研究成果, 如王硕平[21] 提出用数学方法选 择社会经济指标; 张尧庭[21]提出用逐步判别分析、系统聚类与 动态聚类、极小广义方差法、主成分分析法、极大不相关法等 数理统计方法选取评价指标, 并对这些方法的特点进行了分 析; 邱东提到了用“条件广义方差极小原则”来选择指标体系, 还提出一种根据指标相关性选择“典型指标”的方法, 并详细 分析了用主成分分析法进行指标筛选与排序中存在的问题。 何湘藩 [ 21 ] 提出了根据“三力”建标法和利用评价值离差最大的 指标体系就是最优指标体系的思想, 建立了最优指标体系及 相应的最优评价模型; 王庆石[21]探讨了应用复相关系数、多元 回归法、逐步回归法、主成分分析法、因子分析法实现统计指 标间信息重叠的消减方法; 王铮[21]提出了采用综合回归法 (又 称综合趋优法) 建立指标体系的方法, 并详细讨论了这一方法 的三个基本部分: 初始指标的建立、指标集的过滤、指标集的 净化, 这个过程虽然是针对教育评估问题给出的, 但却是比较 完整的定性与定量相结合的指标体系构造过程。
1 指标体系概述
111 指标体系含义 预测或评价研究的对象往往是一个具有多因素、多层次、
多侧面的有机整体, 其各因素之间存在着相互联系、相互制约 的复杂关系。 为了全面、系统地反映研究对象的这种特征, 就 需要利用一系列相互联系的指标, 按照一定层次和原则构成 某种结构[2]。此外, 一个指标体系也并不是若干单个指标的简 单组合, 而是有机的系统, 它不仅可以比单个指标反映的问题 更多更全面, 而且可以深人地分析说明对研究对象影响的重 要程度。因此 , 指标体系不仅具有一定的构成要素 (即指标) 以 及相应的结构层次, 还具有反映指标间关系的量或指标对研 究对象影响重要程度的量 (即权重)。因此, 科学的指标体系概 念不仅包含构成元素 (单个指标E )、层次结构 (S ) , 更重要的还 有指标的权重 (W )。基于上述分析, 将指标体系概念做如下描 述: 指标体系是由 E、S 、W 三元数组相互联系、相互作用构成 的有机整体。 即: Z = f (E , S ,W )。
由于专家价值观、权威程度 (如学术地位、研究领域、对咨
数理医药学杂志
2005 年第 18 卷第 3 期
询内容的熟悉程度) 的不同, 在选择指标和确立指标权重时, 无疑会出现差异。 到底应选择哪个指标更能反映研究对象的 本质、权重确定为多少更能体现该指标在预测、评价中的功能 和作用等问题, 以往实践中缺乏科学方法的论证, 从而导致指 标体系缺乏稳定性, 出现可靠性的“漂移”。 314 指标权重的确立
在建立指标体系的实践中, 由于片面地追求指标体系的 全面性, 企图使指标体系包含研究对象所有的特征, 结果往往 造成指标选择过多, 不仅造成专家判断上的困难, 而且亦容易 导致指标的权重过小, 使反映主要特征的指标没能体现出来, 造成指标筛选结果失真。因此, 需要对指标体系中指标数量进 行合理的设置和科学的筛选。 312 指标体系层次的确定 [ 23 ]
指标的权重是指标在研究对象整体中的相对重要程度的 量化, 其大小直接影响预测、评价结果。目前, 通常采用经验方 法和多因素统计方法确立指标的权重。 但是, 无论是经验方 法, 还是多因素统计方法, 主观因素对结果均有影响, 难以控 制和调节。 此外, 权重确立方法研究虽然十分活跃, 但大多数 局限于纵向研究, 对于方法之间的横向比较研究得较少, 方法 之间的差异性没能明显表示出来。
收稿日期: 2004209230
·265·
Jou rna l of M a them a tica lM edicine
V o l. 18 NO. 3 2005
性, 企图使指标体系包含所有的因素, 结果造成指标过多, 指 标相互间出现重叠, 不但引起专家判断上的错觉和混乱, 而且 导致指标的权重减小, 使指标结果失真。随着系统科学应用与 研究的不断深入, 人们逐渐把系统科学的理论与方法引入建 立指标体系的过程中, 通过系统分析研究问题的实质, 找出了 最能反映研究对象本质属性的指标, 从而减少了指标的总量, 分离了指标的重叠源, 尽量消除了指标间的相关性[4～ 6], 为权 重的真实性提供了保障, 并从系统工程的角度出发, 提出了指 标体系构建的原则以及构建过程。因此, 系统科学从理论上为 建立指标体系提供了基础。 212 基于指标体系量化的差异性, 权重确立方法研究十分活 跃
需要注意的是, 上述四个方面的问题不是单一存在的, 彼 此之间具有一定的相互联系。 能否科学、合理地解决这些问 题, 直接关系预测、评价结果的科学性、客观性。 可以想象, 如 果一个指标体系设置不合理, 即使其研究方法再科学、再先 进, 其最终结果也会失真。
式中, Z 表示指标体系; W 表示单个指标的集合, 即指标 系统的构成要素, 反映指标体系的所有构成元素; S 表示按照 一定层次和原则构成的结构, 反映指标间的所属及相互关系; W 表示指标的权重集合, 反映单一指标对整个研究对象影响 重要程度的量化; f 表示E、S 、W 相互联系、相互作用的函数关 系。 112 指标体系分类
为了适应社会主义市场经济体制下的管理模式, 决策的 科学性日益明显。作为决策依据的评估研究, 其应用范围逐渐 拓宽, 相应的建立指标体系的应用领域也不断扩大, 几乎涉及 管理科学各个学科和社会的各个方面, 例如工业、农业、社会 经济、教育、医疗卫生、科技、体制改革、人口增长与经济可持 续发展、知识产权保护、市场经营、灾害系统、社会现代化程度 等[17～ 20]。 通过有计划、有步骤地进行一系列的科学决策工作 探索, 从实践中逐渐拓展了建立指标体系的应用领域, 深化了 对指标体系建立规律的认识与把握, 并结合实际逐步建立了 一些规范, 为指标体系的科学建立奠定了基础。 214 基于指标体系数量的不可控性, 筛选与优化研究日益明 显
数理医药学杂志 文章编号: 100424337 (2005) 0320265203 中图分类号: R 194 文献标识码: A
2005 年第 18 卷第 3 期 · 综 述 ·
预测、评价指标体系构建研究现状述评
游 海 燕
(第三军医大学卫勤教研室 重庆 400038)
指标体系 ( Indica to r System , IS) 的建立是进行预测或评 价研究的前提和基础, 它是将抽象的研究对象按照其本质属 性和特征的某一方面的标识分解成为具有行为化、可操作化 的结构, 并对指标体系中每一构成元素 (即指标) 赋予相应权 重的过程[1], 也是对客观事物认识过程的继续深化和发展。而 建立指标体系作为系统预测、评价研究的基础, 长期以来一直 受到软科学 (特别是管理科学) 研究人员的关注。 为了使指标 体系能够全面反映研究对象的特性, 尽可能地做到科学、合 理, 且符合客观实际, 人们引入了一些必要的辅助手段和方法 来帮助建立指标体系, 但是由于对研究对象的管理需求、价值 观和判断标准不完全相同, 使建立指标体系研究各具特色。
复杂系统科学认为, 系统具有层次性, 指标体系作为反映 预测、评价对象—— 系统特征的标识, 亦具有层次性和一定的 结构。指标体系的层次结构, 从纵向上来说反映研究对象主要 特征因素相互之间的关系; 从横向上来说, 反映处于同一层次 上的各因素之间的关系。 在实践中指标体系的构建常常存在 指标层次过多的问题, 其结果可导致指标层次结构过于复杂。 因此, 一个指标体系的层次结构究竟需要几层, 往往根据经验 来确定, 没有科学的方法和技术加以支持。 313 指标体系的可靠性[24, 25 ]
所有这些讨论可归结为两个方面, 一是有哪些定性原则 或思想可为指标体系筛选提供基本思路, 二是有哪些定量方 法可以用于指标体系筛选。从类上看, 大致可分为多元统计分 析法与统计指标评价能力测量法两类。
3 指标体系建立存在的问题
由于预测、评价对象的复杂性、多元性、多时序性等特点, 使描述其本质特征的指标亦具有模糊性、不确定性、多元性, 加之预测、评价的主体—— 人 (专家) 价值观念不同, 不仅使所 构建的指标体系中包含的指标的个数和层次数十分复杂, 而 且从方法学上对其科学合理的论证亦十分困难, 导致建立指 标体系存在下列主要问题。 311 指标数量的选择[22 ]