多指标综合评价方法的思考

【摘要】综合评价方法是一个多学科边缘交叉、相互渗透、多点支撑的新兴研究方法。在介绍模糊综合评价、层次分析法等六种常用综合评价方法的基础上，阐述了综合评价方法运用中应注意的问题。

【关键词】多指标、综合评价、方法

【中图分类号】TP18 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2012）11-0436-01

湖南化工职业技术学院2012年度院级课题“长株潭城市群金融生态环境评价研究”资助

现实生活中，对一个事物的评价常常要涉及多个因素或多个指标，评价是在多因素相互作用下的一种综合判断。多指标综合评价方法需要将反映评价事物的多项指标的信息加以汇集，得到一个综合指标，以此来反映从整体上反映被评价事物的整体情况。这种方法包含了若干个指标，这多个评价指标分别说明被评价事物的不同方面，要对被评价事物做出一个整体性的评判，用一爪.总指标来说明被评价事物的一般水平。综合评价这种定量分析技术为人们正确认识事物、科学决策提供了有效手段。

一、几种常用的综合评价方法

多指标综合分析方法按照权数产生方法的不同大致分为主观法和客观法两类。主观法是指根据经验和重要程度人为给出权数大小，再对指标进行综合评价，要包括层次分析法、综合评分法、功效系数法、指数加权法和模糊评价法等方法。客观法则根据构建的综合评价模型以及指标自身的作用和影响确定权数，从而进行综合评价。这类方法主要有熵值法、主成分分析、变异系数法、聚类分析、判别分析等多元分析方法。上述方法在进行综合评价分析中各有所长，需要根据评价指标性质和评价目的进行选择配合使用。

（一）因子分析法

因子分析（Factor Analysis）是由英国心理学家c.Spearman提出的，是主成分分析的发展。其利用降维的思想，通过研究众多变量之间的内部依赖关系，把相关性很高的多个指标转化为少数几个互相独立的综合指标，从而实现用较少的变量反映绝大多数信息，同时也大大简化了原指标体系的指标结构。

（二）层次分析法

层次分析法（Analyt jc Hierarchy Process）是20世纪70年代由著名运筹学家他T.L.Satty等人提出的一种定性和定量相结合的多准则决策方法。它的基本原理是用两两比较的方法确定判断矩阵，然后根据判断矩阵的最大特征根相应的特征向量的分量作为相应的系数，最后综合出各方案各自的权重。该方法由于让评价者对照一相对重要性函数表给出因素集中两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小。不足之处是遇到因素众多、规模较大的问题时，该方法容易出现问题，它的应用限于诸因素子集中的因素不超过9个的对象系统。

（三）灰色关联分析法

在多指标综合评价中，评价目标往往具有灰色性，因而，用灰色关联分析方法（Gray Corr elation Analysis）进行综合评价是适宜的。它由样本资料确定一个最优参考序列，通过计算各样本序列与该参考序列的关联度，就能对评价目标做出综合分析。在进行综合评价时，这种方法可避免主观因素对评价结果的影响。另外，灰色关联分析法对数据量没有太高的要求，在系统数据较少和条件不满足统计要求的情况下，更具有实用性。但是，这种方法要求样本数据具有时间序列特性，而且，它只是对评价对象的优劣作出鉴别，并不反映绝对水平。

（四）人工神经网络评价法

人工神经网络评价（Artificial Neural Ne tworks）法通过神经网络的自学习、自适应能力和强容错性，建立更加接近人类思维模式的定性和定量相结合的综合评价模型。目前有代表性的网络模型已达数十种，使用最广泛的是由Rumelhart等人于1985年提出的反向传播（BP）神经网络，其拓扑结构由输入层、隐含层和输出层组成。已有定理证明，三层BP网络具有可用性，故只要给定的样本集是真正科学的，其结果是令人信服的。

（五）模糊综合评价法

模糊综合评价（Fuzzy Comprehensive Evaluation）利用模糊数学的原理来开展多指标问题的评价。模糊数学就是试图利用数学工具解决模糊事物方面的问题。就模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不容易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶书登记状况进行综合性评价。涉及模糊因素的对象系统的综合评价方法，在模糊环境下，考虑多种因素的影响，为了某种目的对一事物做出综合决策的方法。它将评价对象和评价指标运用模糊数学方法转变为隶属度和隶属函数，通过模糊复合运算来得到模糊结果集。可以较好的解决综合评价中的模糊性，在许多领域广泛应用。

（六）数据包络分析法

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是著名运筹学家A.Charnes和W.Copper等学者在1978年提出。它以“相对效率”概念为基础，以数学规划为主要工具，以优化为主要方法，根据多指标投入和多指标产出对相同类型的决策单元（可以是部门或者企业等）进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法。根据各决策单元的观察数据判断其是否有效，本质上是来判断决策单元是否处于生产前沿面上。

二、多指标综合评价法应用中应注意的问题

（一）指标选取要合理

对于指标的选取，应增加相对指标的比例，这样不仅可以反映评价对象的规模数量，而且可以反映评价对象的结构质量。同时，要加强指标间关系的研究，处理好整体和局部的辩证关系。

（二）指标体系构建要精简

尽管确定最优指标体系是不现实的，但这并不是说可以随意地确定指标体系。建立指标体系不能单纯追求大而全，而应以目的性为导向，将注意力放在指标在评价过程中所起作用的大小上，从中遴选出最有代表性、最核心的指标，这样不仅能更灵敏、更准确地体现评价目的，而且能减少评价的复杂程度，评价结果也更具有现实指导意义。

（三）评价方法选择要匹配

多指标综合评价方法虽然很多，但是每种方法考虑问题的侧重点不尽相同。在进行评价工作时，应具体问题具体分析，在熟悉各评价方法基本原理的基础上，根据评价者本身的目的和评价列象的特点选择合适的评价方法。

（四）数据处理要统一

在对数据进行标准化处理上，所选用的转化公式要根据客观事物的特征及所选用的统计分析方法确定。在多种方法均具可行性的情况下，应遵循简易性原则，尽可能采用直线型转化公式。此外，当综合评价的指标都是客观数值时，一般来说应该用均质化方法对指标进行处理，而当指标是主观分数时，则用标准化方法更好。

三、结束语

可以用作综合评价的方法很多，但是每种方法考虑问题的侧重点不尽相同。鉴于所选择的方法不同，有可能导致评价结果的不同，因而在进行多目标综合评价时，应具体问题具体分析，根据被评价对象本身的特性，在遵循客观性、可操作性和有效性原则的基础选择合适的评价方法。还可以对多种可行评价方法进行组合，取长补短，可以尽量减少单一方法产生的偏差，有利于提高综合评价结果的准确度。