多指标综合评价方法

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多指标综合评价方法

评价是根据确定的目的来测定对象系统的属性，并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用行为，整个过程离不开评价者的参与，而综合评价作为评价的一种也需要评价者做出相应反应或指示，而很多综合评价过程易受到评价者的干预，使评价结果产生偏差。

主成分分析能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分信息。而且，伴随主成分分析的过程，将会自动生成各主成分的权重，这就在很大程度上抵制了在评价过程中人为因素的干扰，因此以主成分为基础的综合评价理论能够较好地保证评价结果的客观性，如实地反映实际问题。主成分综合评价提供了科学而客观的评价方法，完善了综合评价理论体系，为管理和决策提供了客观依据，能在很大程度上减少了上述不良现象的产生。

所以在社会经济、管理、自然科学等众多领域的多指标体系中，如节约型社会指标体系、生态环境可持续型指标体系、和谐社会指标体系、投资环境指标体系等，主成分分析法常被应用于综合评价。

一、主成分分析原理和模型

（一）主分成分析原理

主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F

（选取的第

一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F

1)越大，表示F

包

含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F

1应该是方差最大的，故称F

为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取

F 2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F

已有的信息就不需要再出

现再F

2中，用数学语言表达就是要求Cov(F

, F

)=0，则称F

为第二主成分，依

此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。（二）主成分分析数学模型

F2=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p

……

F p =a

+……+a

其中a

1i , a

, ……,a

(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的

特征向量，ZX

1, ZX

, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际

应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。

A=(a

ij )

p×m

=(a

,…a

,)，Ra

=λ

，R为相关系数矩阵，λ

、a

是相应的特征值

和单位特征向量,λ

1≥λ

≥…≥λ

≥0 。

进行主成分分析主要步骤如下：

1.指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；

2.指标之间的相关性判定；

3.确定主成分个数m；

4.主成分F

表达式；

5.主成分F

命名；

主成分与综合主成分(评价)值。

二、主成分分析在SPSS中的操作应用

（一）主成分分析在SPSS中的具体操作步骤

运用SPSS统计分析软件Factor过程[2]对沿海10个省市经济综合指标进行主成分分析。具体操作步骤如下：

1.Analyze-Data Reduction-Factor Analysis，弹出Factor Analysis对话框

2.把X

1～X

选入Variables框

3.Descriptives: Correlation Matrix框组中选中Coefficients，然后点击Continue，返回Factor Analysis对话框

4.点击“OK”

图表2 Factor Analyze对话框与Descriptives子对话框

SPSS在调用Factor Analyze过程进行分析时，SPSS会自动对原始数据进行标准化处理，所以在得到计算结果后指的变量都是指经过标准化处理后的变量，但SPSS不会直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用Descriptives过程进行计算。

图表3 相关系数矩阵

图表4 方差分解主成分提取分析表

图表5 初始因子载荷矩阵

从图表3可知GDP与工业增加值，第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系，与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强，证明他们存在信息上的重叠。

主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。注：特征值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，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过图表4（方差分解主成分提取

分析）可知，提取2个主成分，即m=2，从图表5（初始因子载荷矩阵）可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；人均GDP和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映了人均GDP和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息，所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。

用图表5（主成分载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数[2]。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入（可用复制粘贴的方法）到数据编辑窗口（为变量B1、B2），然后利用“Transform-Compute Variable”，在Compute Variable对话框中输入

“A1=B1/SQR(7.22)” [注：第二主成分SQR后的括号中填1.235]，即可得到特征向量A1(见图表6)。同理，可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，然后就可以得出主成分表达式[注：因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析，故在此不对提取的主成分进行命名，有兴趣的读者可自行命名]：

F 1=0.353ZX

+0.042ZX

-0.041ZX

+0.364ZX

+0.367ZX

+0.366ZX

+0.352ZX

+0.364ZX

8+0.298ZX

+0.355ZX

F 2=0.175ZX

-0.741ZX

+0.609ZX

-0.004ZX

+0.063ZX

-0.061ZX

-0.022ZX

+0.158ZX

8-0.046ZX

-0.115ZX

图表6 Compute Variable对话框

前文提到SPSS会自动对数据进行标准化，但不会直接给出，需要我们自己

另外算，我们可以通过Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives对话框来实现：弹出Descriptives对话框后，把X1～X10选入Variables框，在Save standardized values as variables前的方框打上钩，点击“OK”，经标准化的数据会自动填入数据窗口中，并以Z开头命名。

图表 7 Descriptives对话框

以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型：

即可得到主成分综合模型：

F=0.327ZX

1-0.072ZX

+0.054ZX

+0.310ZX

+0.323ZX

+0.304ZX

+0.297ZX

+0.3

34ZX

8+0.248ZX

+0.286ZX

根据主成分综合模型即可计算综合主成分值，并对其按综合主成分值进行排序，即可对各地区进行综合评价比较，结果见表8。

图表8 综合主成分值

综合安全评估中的若干问题及未来发展趋势

综合安全评估中的若干问题及未来发展趋势徐庆新1，赵俊豪2，刘晓平3 大连海事大学轮机工程学院, （116026） E-mail: haiguai2008@https://www.360docs.net/doc/2912860730.html, 摘要：本文针对目前较流行的综合安全评估方法，分析了其在评估过程中存在的时间特性、常权和变权、非线性无量纲处理、结构模型的确定、评价集的确定和决策这几个问题，并对综合安全评估方法的未来发展趋势做出了预测。关键词：综合安全评估，问题，发展趋势 1．引言随着安全生产日益的重要，社会各界对于船舶安全营运的重视程度也越来越高，为了对船舶潜在的危险因素进行评价，许多安全评价及风险评估方法被引入到船舶日常管理与营运之中。其中综合安全评估（FSA）方法成为最近广泛应用的安全评价方法之一。它能较好地解决复杂、模糊、随机系统的安全评价问题。且在评价过程中，大多数学者都对评价对象系统建立系统模型，并将多指标综合成一个能从整体上衡量评价对象系统是否安全的综合指数。FSA正是一种系统性和规范化的综合评估方法，在船舶设计、航运与安全管理方面中采用合理的危险识别、风险评估、风险与控制方案的制定、费用与效益评估和提出解决方案这5个步骤来对船舶整体安全性、经济型进行综合指标的确定[1]。虽然FSA其功能强大并逐渐广泛应用于航运界的管理，但如果在实际评价过程中，将众多指标综合到一起来对系统的整体进行分析时，就必须考虑指标的自身特征、指标间的逻辑关系、指标的权值和指标的量化处理问题，否则对整体的分析以及决策建议也就失去了其合理性和真正的价值。 2．综合安全评估方法中存在的问题分析在对船舶系统进行综合安全评估过程中，所获得的结果不仅部分地以来于数据（例如历史事故信息），也依赖于对这些数据的解释和对工业发展趋势的判断及未来可能发生的潜在事故的影响等。也就是说要得到FSA的结果，一方面需要那些可用来进行理性判断的相关数据，另一方面还需要进行合理的分析。但在很多情况下，历史数据没有记录，或是无法应用于FSA评价方法中去，一定程度上就要依赖于专家的观点来补充统计数据。目前，在FSA 的评价过程中，大多数数据的获得都需要制作调查表，由专家打分处理后在针对这些数据进行安全评判的。要完成这样数据的综合评价，其评价次序应为：第一步，评价指标体系的建立；第二步确定评价指标的权系数；第三步，评价指标的模糊无量纲化处理；第四步，确定评价结构，求综合评价值；第五步，评价集的确定和决策。 - 1 -

评价指标方法概述

?综合评分法 ?FHW方法 ?软评价方法 ?德尔菲法综合评分法这一种方法是用于评价指标无法用统一的量纲进行定量分析的场合，而用无量纲的分数进行综合评价。综合评分法是先分别按不同指标的评价标准对各评价指标进行评分，然后采用加权相加，求得总分。其顺序如下： 1、确定评价项目，即哪些指标采取此法进行评价。 2、制定出评价等级和标准。先制定出各项评价指标统一的评价等级或分值范围，然后制定出每项评价指标每个等级的标准，以便打分时掌握。这项标准，一般是定性与定量相结合，也可能是定量为主，也可以是定性为主，根据具体情况而定。 3、制定评分表。内容包括所有的评价指标及其等级区分和打分，格式如下表所示： 4、

根据指标和等级评出分数值。评价者收集和指标相关的资料，给评价对象打分，填入表格。打分的方法，一般是先对某项指标达到的成绩做出等级判断，然后进一步细化，在这个等级的分数范围内打上一个具体分。这是往往要对不同评价对象进行横向比较。 5、数据处理和评价。（1）确定各单项评价指标得分。（2）计算各组的综合评分和评价对象的总评分。（3）评价结果的运用。将各评价对象的综合评分，按原先确定的评价目的，予以运用。 FHW方法 FHW（模糊、灰色、物元空间）方法是贺仲雄教授创立的一种新的决策、评价方法，是对德尔菲法的改进和发展，融合了德尔菲法、BS法（头脑风暴法）、KT法的优点，并采用了一些新兴学科的思路，如模糊数学、灰色系统理论、物元分析等，从而能定量处理联想思维，而把德尔菲法的咨询表改为FHW咨询表，把向专家咨询

的一个数（顺序、判断、打分）改为一个模糊、灰色物元。 FHW法的步骤为：（1）收集与指标相关的信息资料，以便能做出判断。（2）填写“FHW评价表”：每个专家填写两次评价表。第一次，不开讨论会，各自独立思考，充分发挥各自的判断才能，填写A轮评价表。这样做的目的，是为了使专家在填表时不受“马太效应”的影响。第二次，召开讨论会，会后再填写B轮表。讨论会上各抒己见，畅所欲言，不要求意见统一。这样可以相互启发，激发联想思维，讨论顺序，一般应和A轮表的填写顺序相反，以防止思维惯性的影响。经过讨论，专家填写B轮表时，尽可能对自己在A轮表中填写的数据作必要的修改。当然，允许不修改自己的意见。（3） FHW方法计算各组评价指标。由于每个专家都进行了两轮咨询，所以每个项目都由两个数据，这两个数据便组成一个闭区间，组成模糊灰色物元空间，评价的结果需要得到一个数，所以必须在区间数投影到一个点上，由三种准则可供选择。第一种，乐观准则。将区间数投影到最大值，这适用于评价条件从宽的情况。第二种，悲观准则。将区间数投影到最小值，这适用于条件从严掌握的情况。第三种，平均值准则。将区间数投影到两个端点的平均值。然后计算主体评分T，总灰色N，白色优劣比S、灰色优劣比D、

综合评价指标体系构建方法

大庆石油学院学报 JOURNA L OF DAQI NG PETRO LE UM I NSTIT UTE 第28卷　第3期　2004年6月V ol.28　N o.3　Jun.　2004　收稿日期:2004-03-09;审稿人:赵俊平;编辑:王文礼基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(G 01-25) 作者简介:邵　强(1963-),男,副教授,主要从事经济评价、企业经济活动分析等方面的研究. 综合评价指标体系构建方法邵　强1,李友俊1,田庆旺2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆　163318;　2.大庆石油管理局人才劳动力交流中心,黑龙江大庆　 163453) 摘　要:针对评价指标体系构建中存在的问题,提出用数理方法构建综合评价指标体系.给出了指标体系构建原则的数学表达式,同时,根据指标重要程度是否相同分别建立了指标体系构建模型,并给出了指标体系构建的程序. 关　键　词:综合评价;指标体系构建;原则;方法;程序中图分类号:F091.345 文献标识码:A 文章编号:1000-1891(2004)03-0074-03 多指标综合评价作为全面认识事物的重要方法,近年来受到了广泛的关注,据不完全统计,1994～2002年我国中文期刊发表的有关综合评价方面的学术论文达2770多篇,其研究范围涉及到了社会、经济、技术等方面.在多指标综合评价技术中,指标体系的构建是关键问题之一.构建合理的评价指标体系是科学评价的前提.目前,我国政府机构和专家学者们提出了涉及社会、经济乃至军事的上百种评价指标体系,由于缺乏严格的优选方法和程序,往往就同一评价对象给出了多种相差甚远的指标体系,因此,迫切需要对综合评价指标体系的构建方法进行研究.笔者从综合评价指标体系构建的原则出发,提出指标体系构建的数理方法,并给出指标体系建立的程序. 1　评价要素集与指标集的关系综合评价某一事物所涉及的各相关要素构成评价要素集.各个要素的重要程度可能相同,也可能不同.用以评价该事物的一系列指标构成评价指标集.评价指标集是评价要素集的一个映射.一个评价要素集存在多个映射指标集.建立合理的评价指标体系就是在多个映射指标集中寻优.评价要素集和评价指标集之间存在4种映射关系,见图1.图1(a )是一对一关系,即一个评价指标只反映一个评价要素;图1(b )是多对一关系,即一个评价指标反映多个评价要素;图1(c )是一对多关系,即有多个指标共同反映同一个评价要素;图1(d )是多对多关系,即同时存在图1(b )和图1(c )的2种情况. 在4种映射关系中,一对一的关系最简单,也最理想,但在现实中很难找到;在一对一或多对一的映射关系中,指标间不存在重叠或交叉;在一对多或多对多的映射关系中,指标间存在重叠和交叉. 2　指标体系构建原则关于建立指标体系的原则,目前有2种典型的表述:一是全面、不重叠(或交叉、或冗余)和指标易于取得;二是科学性、合理性和适用性[1-3].比较而言,第1种要比第2种更加明确.一套科学的指标体系首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况,如果指标体系不全面,就无法对评价对象做出整体判断;其次,指标间不能重叠过多,过多的重叠会导致评价结果失真,即使对重叠进行适当的修正[4],也会增加计算的难度和工作量;最后,计算指标所需要的数据应是容易采集的,指标容易计算或估计,否则指标体系就无法应用.因此,建立指标体系应遵循评价指标尽可能全面、不重叠和易于取得的原则. ? 47?

多指标综合评价方法

技术资料3：多指标综合评价方法评价是根据确定的目的来测定对象系统的属性，并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用行为，整个过程离不开评价者的参与，而综合评价作为评价的一种也需要评价者做出相应反应或指示，而很多综合评价过程易受到评价者的干预，使评价结果产生偏差。主成分分析能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分信息。而且，伴随主成分分析的过程，将会自动生成各主成分的权重，这就在很大程度上抵制了在评价过程中人为因素的干扰，因此以主成分为基础的综合评价理论能够较好地保证评价结果的客观性，如实地反映实际问题。主成分综合评价提供了科学而客观的评价方法，完善了综合评价理论体系，为管理和决策提供了客观依据，能在很大程度上减少了上述不良现象的产生。所以在社会经济、管理、自然科学等众多领域的多指标体系中，如节约型社会指标体系、生态环境可持续型指标体系、和谐社会指标体系、投资环境指标体系等，主成分分析法常被应用于综合评价。一、主成分分析原理和模型（一）主分成分析原理主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1 （选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F 1)越大，表示F 1 包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最大的，故称F 1 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取 F 2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F 1 已有的信息就不需要再出现再F 2中，用数学语言表达就是要求Cov(F 1 , F 2 )=0，则称F 2 为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。（二）主成分分析数学模型 F2=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p =a 1m ZX 1 +a 2m ZX 2 +……+a pm ZX p

多指标综合评价方法及权重系数的选择

多指标综合评价方法及权重系数的选择来源：中国论文下载中心 [ 09-02-01 10:17:00 ] 编辑：studa20 作者：王晖，陈丽，陈垦，薛漫清，梁庆【摘要】由于计算机的发展及一些相关领域的不断深入研究，综合评价方法得到了不断的发展和改进。而指标权重系数的确定方法作为综合评价中的重中之重，近几年来也取得了一些新的进展。本文对多指标评价方法和权重系数的选择进行概括介绍。【关键词】多指标综合评价;评价方法;权重系数;选择基金项目：广东药学院引进人才科研启动基金资助项目( 2005ZYX12)、广州市科技计划项目（ 2007J1-C0281）、广东省科技计划项目（2007A060305006）综合评价是利用数学方法（包括数理统计方法）对一个复杂系统的多个指标信息进行加工和提炼，以求得其优劣等级的一种评价方法。本文就近年来国内外有关多指标综合评价及权重系数选择的方法进行综述，以期为药理学多指标的研究提供一些方法学的资料。 1 多指标综合评价方法 1.1 层次分析加权法（AHP法）［1］ AHP法是将评价目标分为若干层次和若干指标，依照不同权重进行综合评价的方法。根据分析系统中各因素之间的关系，确定层次结构，建立目标树图→ 建立两两比较的判断矩阵→ 确定相对权重→ 计算子目标权重→ 检验权重的一致性→ 计算各指标的组合权重→计算综合指数和排序。该法通过建立目标树，可计算出合理的组合权重，最终得出综合指数，使评价直观可靠。采用三标度（－1，0，1）矩阵的方法对常规的层次分析加权法进行改进，通过相应两两指标的比较，建立比较矩阵，计算最优传递矩阵，确定一致矩阵（即判断矩阵）。该方法自然满足一致性要求，不需要进行一致性检验，与其它标度相比具有良好的判断传递性和标度值的合理性；其所需判断信息简单、直观，作出的判断精确，有利于决策者在两两比较判断中提高准确性［2］。 1.2 相对差距和法［3］设有m项被评价对象，有n个评价指标，则评价对象的指标数据库为 Kj=(K1j，K2j，……，Knj)，j=1，2，……，m。设最优数据为K0=（K1、K2、……Kn）。最优单位K0中各数据的确定如下：高优指标，取所有m个单位中该项评价指标最大者；低优指标，取所有m个单位中该项评价指标最小者。各单位与最优单位的加权相对差距和

综合评价指标体系

小学生综合素质评价指标体系低年段（1～2年级）中年段（3～4年级）高年段（5～6年级）篇二：供应商综合评价指标体系供应商综合评价指标体系摘要根据相似性度量理论中的χ2统计量，在专家评级的基础上，构造出定性指标的相关系数矩阵，利用主成分分析法选取主成分，并作因子分析，进而根据因子载荷矩阵，得到主成分与各原始指标间的相关系数，最后在一定阈值标准下，舍掉相关系数绝对值较小的指标，从而达到用客观合理的方法对定性指标进行筛选的目的。该方法可被借鉴应用于物流领域中供应商定性评估指标的筛选。引言供应商评估和选择是企业的一个重要决策，一个好的供应商是指供应商拥有制造高质量产品的加工技术，拥有足够的生产能力，以及能够在获得利润的同时提供有竞争力的产品。同一产品在市场上的供应商数目越来越多，供应商的多样性更使得供应商的评估和选择工作变得复杂，需要一个规范的标准来操作。供应商评估首先要解决的是供应商评估指标体系的确立问题。供应商综合评价指标体系设置供应链中战略供应商选择的综合评价指标体系，是一套能够充分揭示企业发展过程的内在规律、具有一定的内在联系、相互补充、能确保企业长远发展目标实现的指标群体。在这个指标群体中，设置哪些指标，如何设置，既关系到评价结果的科学性、准确性和实用性，更关系到企业发展方向调整，影响整个供应链绩效的过程，因此，设计系统的评价指标体系，是正确供应链中战略供应商选择的前提与基础。实际运行中的供应链系统是一种人工和自然相结合的多变量、多目标、多约束条件的复杂非线性开放系统，对这种系统的评价指标体系的设计，应遵循以下准则：（1）指标系统性。按系统论的观点，整个供应链可以看成是一个复杂的大系统，供应商系统是整个供应链管理系统中的一个子系统。从整个供应链管理大系统出发，对战略供应商的选择不仅要受自然规律的影响，也要受各种社会因素的制约。因此，所设计的评价指标体系要尽可能全面地、系统地反映供应商企业目前的综合水平，并包括企业发展前景的各方面指标。（2）指标科学性。战略供应商选择的评价指标体系是一个有机的系统，要从总目标出发，抓住重点，突出基本目标，以综合性为主，而不是面面俱到。所设计的指标要能正确揭示对整个供应链系统优化程度，各指标应规范化，有明确的内涵和外延，统计方法单一，统计口径一致。在指标体系形式上，绝对数指标和相对数指标相结合，通过绝对数指标反映出企业技术创新行为在总量上和规模上的情况；通过相对数指标反映出速度和比率等。两类指标相辅相成，结合分析，可以更能准确地反映实际情况。（3）指标的实用性。指标的实用性也就是指标的可操作性。这主要包括评价指标的可计算性以及指标计算所需数据的可行性。评价指标体系应具有足够的灵活性，以使企业能根据自己的特点以及实际情况，对指标灵活运用。因此，在设计指标体系时应尽可能地采用可量化的指标和利用现有的统计数据。（4）指标的可比性。战略供应商选择的评价指标体系应符合动态可比和横向可比的要求。动态可比上指指标在时间上的可比；用于企业过去、现在和将来的比较，反映战略供应商选择的发展和变化趋势；横向可比是指各供应商之间的互相比较和排序，以便总结经验，找出差距。

评价指标体系构建原则及综合评价方法

评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则：（1）区域性原则衡量一个研究对象的运行情况，要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势，评价指标要具有针对性。（2）动态性原则研究对象是一个动态的过程，指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状，还要动态的考察其发展潜力。选取的指标要能够具有动态性，可以衡量同一指标在不同时段的变动情况，并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。（3）可量化原则数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障，需要大量的统计数据作为支持。选取的指标应该具有可量化的特点，在保证指标有较高反映考核对象的前提下，能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据，以保证评价的可操作性，同时数据来源要具有权威性，这样能保证正确评估研究对象。（4）层次性原则一级指标同时分别设立多个具体的子指标。在众多指标中，把联系密切的指标归为一类，构成指标群，形成不同的指标层，有利于全面清晰的反映研究对象。综合评价方法的选取：随着计算机技术飞速发展和普遍应用，用于定量评价多指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面，特别是SAS、SPSS等统计软

件的使用更加提高综合评价法的实用性。目前用于分析多指标体系的综合评价方法主要有模糊综合评价法、灰色综合评价法、数据包络分析法（DEA 法）、层次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多种方法，不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评价。在综合评价过程中，指标权重的确定十分重要。对指标赋值主要有主观赋值和客观赋值，也有将主观、客观赋值法结合起来的。对于指标数量比较大时，采用传统的主观赋值法确定指标的权重则难以全面把握众多指标，依赖主观判断会增大或降低一些指标的重要程度，导致实证的结果难以反映客观实际情况。客观赋值法如主成分分析法、变异系数法、熵值法等，权重的确定是根据各项指标的变异程度或者各指标之间的相互关系。具体采用哪一种方法需要根据所构建指标体系的特点以及实证的目的来确定。综合评价方法的选取要依据研究对象的特点而定，采用客观赋权法的主成分分析能避免主观因素的影响，且提取主成分也能减少工作量。以下对常用的层次分析和主成分分析两种综合评价方法做简单介绍。（1）层次分析法层次分析法（The Analytic Hierarchy Process ）简记AHP ，是美国运筹学家等人提出的一种定量和定性分析相结合的多准则决策方法，广泛应用于分析复杂的社会、经济以及科学管理领域的问题。其基本原理是通过构造层次分析结构，排列组合得出优劣次序来为决策者提供依据。具体步骤如下：首先构建包括目标层、准则层和指标层三个层次的层次分析结构模型，反映系统各因素之间的关系。其次是构造判断矩阵，将各层因素进行两两比较，对于各因素之间重要性的比较可以通过专家咨询法，判别主要依据常用的1-9标度法。然后对1.0<=RI CI CR

第十二章统计综合评价

第十二章统计综合评价 Ⅰ．学习目的本章阐述统计综合评价的理论与方法，通过学习,要求：1.明确统计综合评价的基本步骤及特点； 2.掌握基本的指标筛选和数据预处理方法；3.掌握常见的评价指标客观赋权法；4.掌握对各评价指标值进行综合的基本方法，并对评价结果做出判断。 Ⅱ．课程内容要点第一节综合评价概述一、统计综合评价的基本步骤综合评价是根据研究的目的建立一个统计指标体系，对现象发展的多个方面分别给予定量描述，并在此基础上，把各个指标所提供的信息综合起来，得到一个综合评价值，对被研究对象做出整体性的评判，以此进行横向或纵向的比较。综合评价方法须遵循的基本步骤如下：（一）确定评价指标体系。（二）评价指标的规范化。包括两方面内容：1、评价指标类型的一致化；2、评价指标的无量纲化。（三）确定各评价指标的权重系数。对评价结果越重要的指标应赋予较大的权数，反之，赋予较小的权数，同时要求各指标的权数之和应等于100%。指标权数的确定方法有两大类：主观赋权法和客观赋权法。（四）确定综合评价的方法模型。在确定了指标体系和各指标权数的基础上，就要采用一定的方法把各指标的评价值综合成为一个整体的评价值据此可对各评价对象在不同时间、空间上进行整体性的比较和排序二、统计综合评价的特点； 1、综合性和整体； 2、可比性； 3、不稳定性。第二节评价指标选择与数据预处理一、评价指标的选择方法（一）指标筛选的定性方法——专家意见法（二）指标筛选的定量方法 1、次要指标的删除。可以通过衡量各项指标在所有被评价对象中取值的离散程度来确定指标的重要性：离散程度越大，说明该指标对评价结果影响越大，则给予保留；反之，说明该指标对评价结果影响越小，可以考虑从评价指标体系中给予删除。 2、重复指标的筛选 154

信息安全保障评价指标体系的研究

1、前言为了更好地保障我国的信息安全，中央办公厅下发了《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》(中办发[2003]27号)。27号文明确了加强信息安全保障工作的总体要求和主要原则，对加强信息安全保障工作做出了全面部署，提出了5年内建成国家信息安全保障体系IA(Information Assurance)的构想。目前，关系国家安全、经济命脉和社会稳定等方面的3大基础信息网络(电信网络、广电网络和互联蜘络)和8个重要信息系统行业(金融、电信、证券、保险、民航、铁路、税收和海关)的信息安全保障系统逐渐建成，并投入使用。信息化是信息技术系统与社会系统相互作用、紧密耦合，且有大量人的行为参与其中的综合发展进程。然而安全因素和系统因素相互制约，使得信息安全具有很大的综合性、复杂性和不确定性。同时，信息安全保障会伴随信息化的发展而不断变化。为了保证国家基础网络设施和重要信息系统等关键部门所建设的信息安全保障体系的长效机制，迫切需要针对不同重要行业、业务系统研究建立科学的、可度量的，可操作的信息安令保障评价指标体系(Indicator)，对其信息安全保障的整体状态进行科学的、客观的评价与描述，从而确定所建设的信息安全保障体系的保障水平、保障实效和保障周期等问题。闪此。信息安全保障评价指标体系就是用一组科学的、可度量的指标作对信息安全保障系统的保障功能、保障效果和保障周期进行综合的考核和评价。 2、相关工作现有的安全评估方式可以大致归结为4类：安全审计、风险分析、安全测评和系统安全工程能力成熟度模型SSECMM(Systems Security Engineering Capability Maturity Model)等。大部分通用的信息安全标准，如ISO17799，ISO13335等，其核心思想都是基于风险的安全理念。信息技术先进的国家，例如美国、俄罗斯和日本等在信息安全保障评价指标体系方面已经率先开展了研究工作。特别是美国，利用卡内基梅隆大学系统安全工程能力成熟度模型SSECMM较早地建立了信息安全保障评价指标体系。Rayford B.Vaughn和Nabil Seddigh等人研究了信息安全保障评价的概念和范畴，给出了信息安全保障评价的框架。在国内，国家信息中心研究了网络

多指标评分加权综合法

多指标评分加权综合法这一方法的内容就是:对每项指标的实际值,按评分标准打分,一般按五级评分,最优5分,最差1分。除评分外,对各项指标还要确定权数。最后用权数(w)对各项指标的得分(p)进行加权综合,其结果即为多项指标的综合评价值。这种方法的一般步骤就是: 第一步,选择进行评价的各项指标并收集指标值。第二步,对指标进行评分。首先规定各指标值的评分标准,制定评分标准的方法就是:用各项指标最大值减最小值的差除以所定的评分等级数,得出每个分数段的“组距”;然后以此组距从最低值开始,划出各分数段的上限与下限。用计算公式表示,即: n R R A min max -= 式中,R max 代表指标最大值;R min 代表指标最小值;n 代表评分级数,采用5分制时,n ＝5;100分制时,n ＝100;A 代表组距。有了评分标准后,对各指标实际值评出相应的分数: 0~A 1; A~2A 2; 2A~3A 3; 3A~4A 4; 4A~5A 5 第三步,确定各指标的权数。各项指标对信息化发展水平的作用不完全相同,为了能正确衡量信息化总水平,需分别确定各个指标的权数。权数大小应根据各个指标的作用或影响程度的大小而定,各指标权数之与应等于1或100％。第四步,加权综合,得出总分,并做出分析。具体做法就是:将各项指标的评分乘以相应的权数,然后进行综合得出总分,即多项信息化指标的综合评价值。上述计算过程可归结为下列公式: F ＝P 1W 1+P 2W 2+P 3W 3+……+P n W n ＝∑P i W i (i=1,2,……,n) 式中,F 代表多项指标综合评价值;p i 代表第i 项指示的评分;w i 代表第i 项指标的

多指标安全综合评价方法

多指标安全综合评价方法概述对指标体系的安全综合评价方法，叫多指标安全综合评价法，它是把多个描述被评价对象不同方面且量纲不同的定性和定量指标，转化为无量纲的评价值，并综合这些评价值以得出对该评价对象的一个整体评价。多指标安全综合评价法具有多指标、多层次特性，能较好地处理大型复杂系统的安全评价问题，因而得到了广泛的应用。其评价步骤包括：明确评价对象；建立评价指标体系；定性与定量指标评价值的确定；评价指标权系数的确定；确定指标间合成关系，求综合评价值；根据评价过程得到的信息，进行系统分析和决策。其中，最为关键的问题是指标体系的建立、指标评价值和权系数的确定以及合成关系的处理。只有解决好上述问题，才能得到较为切合实际的安全评价结果。指标体系的建立的原则安全评价的核心问题，是确定评价指标体系。指标体系是否科学、合理，直接关系到安全评价的质量。为此，指标体系必须科学地、客观地、合理地、尽可能全面地反映影响系统安全的所有因素。但是，要建立一套

既科学又合理的安全评价指标体系，却是一个非常困难的问题。为此必须按照一定的原则去分析和判断，才有可能较好地解决这一难题。 ⒈目的性原则指标体系要紧紧围绕改进系统安全这一目标来设计，并由代表系统安全各组成部分的典型指标构成，多方位、多角度地反映系统的安全水平。 ⒉科学性原则指标体系结构的拟定，指标的取舍，公式的推导等都要有科学的依据。只有坚持科学性的原则，获取的信息才具有可靠性和客观性，评价的结果才具有可信性。 ⒊系统性原则指标体系要包括系统安全所涉及到的众多方面，使其成为一个系统：相关性--要运用系统论的相关性原理不断分析，而后，组合设计安全评价指标体系；层次性--指标体系要形成阶层性的功能群，层次之间要相互适应并具有一致性，要具有与其相适应的导向作用，即每项上层指标都要有相应的下层指标与其相适应；整体性--不仅要注意指标体系整体的内在联系，而且要注意整体的功能

多指标综合评价方法汇总

多指标综合评价方法汇总一、指标正向化（1）指标：1. 正向指标（越大越好） 2. 逆向指标（越小越好） 3. 适度指标（不能太小也不能太大，接近某一值最好）（2）逆向指标正向化 1. 倒数法： 1i i y x = 上式作为指标的正向化公式时，当原指标值ij x 较大时，其值的变动引起变换后指标值的变动较慢；而当原指标值较小时，其值的变动会引起变换后指标值的较快变动。特别是当原指标值接近0时，变换后指标值的变动会非常快，使得指标评价值的确定，也即指标的无量纲化变得困难。 2. 最小阈值法：min i i x y x = 3. 最大阈值法（互补法）max 1i i x y x =- 4. 倒扣逆变换法 {}1max i ij ij i ij i n y x x y x ≤≤=-=- 或（3）适度指标的正向化 1. 绝对值倒数法：反应了实际值与标准值之间的偏差，偏差越小越好，对应的转化后的值越大，达到正向化的目的； 2. 距离倒数法：跟绝对值倒数法类似 3. 1max k k k i ij ij i ij i n y x x y x ≤≤=---=-- 或二、指标的无量纲化（1）极差正规化法 {}{}{}min max min ij ij l i n ij ij ij l i n l i n x x y x x ≤≤≤≤≤≤-= 多指标综合评价中不可取。（2）标准化法—目前最普遍使用的无量纲化方法。 ij j ij j x x y σ-= 消除了量纲和数量级的影响，同时标准化法也消除了各指标变异程度

上的差异，因此经标准化后的数据不能准确反映原始数据所包含的信息，会导致综合评价的结果不准确。（3）均值化法 ij ij j x y x 在实际问题中，情况是复杂的，有时需要保留指标的变异信息，有时需要消除指标的变异信息。当综合评价的指标值都是客观数值时，一般来说应该用均值化方法对指标进行无量纲化；而当综合评价的指标值是主观分数时，则用标准化方法更好。叶宗裕. 关于多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择[J]. 统计科学与实践, 2003(4):24-25.

多指标综合评价方法在上海市水闸安全鉴定中的应用

第３０卷第７期２　０　１　２年７月水　电　能　源　科　学Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　ＰｏｗｅｒＶｏｌ．３０Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２　０　１　２文章编号：１０００－７７０９（２０１２）０７－０１０９－０４多指标综合评价方法在上海市水闸安全鉴定中的应用李　达，王春树，杜晓舜，金鹏飞（上海市水利管理处，上海２００００２）摘要：针对上海市中小型水闸的安全鉴定缺乏统一标准的问题，基于各种实际检测数据，采用多指标综合评价方法从安全性、适用性和耐久性３方面对水闸进行了综合评价。选用模糊综合评价方法确定了水闸安全评价指标的构成，由不同领域的专家根据各损伤部位对水闸安全鉴定的影响程度给定指标权重，并对指标进行了无量纲化处理，进而获得指标评价标准和综合评价公式。在此基础上对上海市水闸进行了安全综合评价，确定了各水闸的安全性能。关键词：中小型水闸；安全鉴定；多指标综合评价方法；上海市中图分类号：ＴＶ６６文献标志码：Ａ收稿日期：２０１２－０２－０２，修回日期：２０１２－０３－１５作者简介：李达（１９８４－），男，硕士研究生，研究方向为水闸工程管理及水资源调度，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｄａｗａｔｅｒ＠１２６．ｃｏｍ上海市现有１　９５９座中小型水闸，大部分建于２０世纪８０年代以前，普遍存在防洪标准低、混凝土裂缝和碳化、表面冲刷磨损、内部钢筋锈蚀、部件倾斜和位移、地基渗透破坏、不均匀沉陷等问题，工程安全隐患突出，严重威胁着人民生命财产安全，也影响了水闸兴利效益的发挥。由于上海市的水闸均为中小型水闸，不同位置的水闸安全性也不尽相同，且不同水闸功能亦不同，这导致各水闸的安全性、适用性和耐久性存在较大差别，因此对水闸安全鉴定统一建立一种科学合理的评价方法就显得十分重要。我国的水利工程安全评价研究工作始于大坝安全性综合评价，随之赵然杭等［１］提出了水闸工程评价方法。根据《水闸安全鉴定规定》［２］，上海市在２００１年实质性启动了水闸安全鉴定工作，将病险水闸除险加固工程列入到上海市实施防汛保安工程体系建设中。但在具体实施过程中，由于每个人对规定［２］的理解和掌握程度不同，在内容和深度上的把握也不同，因此选取的检测或复核内容并不统一，故现行规定［２］对水闸系统安全检测和评估方面的实际指导性有些薄弱，这也导致上海市水闸可靠性检测、评估工作在具体操作时缺乏统一的标准，影响了鉴定的一致性。鉴此，本文从安全性、适用性和耐久性３方面考虑，采用多指标综合评价方法对上海市中小型水闸进行了综合评价，确定了各水闸的安全性能。该评价方法降低了人为因素的影响，保证了水闸可靠性评价工作的科学性和严肃性。１　构建水闸安全综合评价指标体系１．１　水闸综合评价指标体系的构成本文选用多层次模糊综合评价方法［３］分析水闸综合评价指标体系的构成。指标不超过２０个，且合并重复的指标，并剔除对项目评价影响性小的指标。针对上海市水闸的特点，对一些共性问题在指标中要体现出来，如水闸建设年代久导致防洪标准相差较大，且上海市地势低洼，地面沉降和海平面上升同时存在，很多闸室高程有可能低于建成时的高程，因此防洪能力和闸室沉降两指标要单列。随着上海市水闸自动化控制系统的不断普及，自动化控制指标亦作为安全鉴定的重要考核因素。最终以水闸工程结构的安全性、适用性和耐久性作为一级指标，将其再细分为若干二级指标，具体水闸安全评价指标构成见表１。表１　水闸安全评价指标构成Ｔａｂ．１　Ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ　ｏｆ　ｓｌｕｉｃｅ项目一级指标权重Ｗｉ二级指标分项权重Ｗｊ上海市水安全性Ｂ１０．６４７　１混凝土结构Ｃ１０．１６６　８闸安全综启闭机Ｃ２０．１２９　０合评价Ａ钢闸门Ｃ３０．１３２　８自动化控制系统Ｃ４０．１０２　７防洪能力Ｃ５０．１７１　７抗渗和抗滑稳定性Ｃ６０．１７１　７闸室沉降观测Ｃ７０．１２５　４适用性Ｂ２０．１７０　６相对过水能力Ｃ８０．１７９　５相对漏水流量Ｃ９０．２４７　２消能防冲能力Ｃ１００．２１０　６闸门启闭机控制力Ｃ１１０．２３７　５辅助设备（观测、防雷）完好情况Ｃ１２０．１２５　２　耐久性Ｂ３０．１８２　３混凝土强度Ｃ１３０．２１２　３钢筋锈蚀Ｃ１４０．２３０　０表面裂缝Ｃ１５０．２４９　１碳化深度Ｃ１６０．１４８　１运维能力Ｃ１７０．１６０　５

关于评价标准与方法的说明

英语形成性评价和终结性评价的实施新的《英语课程标准》指出：评价是英语课程的重要组成部分。评价体系要体现评价主体的多元化和评价形式的多样化。3-6年级教学评价应以形成性评价为主，以学生平时参与各种教学活动的表现和合作能力为主要依据。然而传统的教学评价将总结性评价也就是考试分数作为唯一的评价标准，在这一过程中，只有少数成绩优异的学生体验到了成功的快乐，大多数的学生却没有体验到学习英语的乐趣。这样无形中伤害了他们的学习积极性。而注重学生日常学习过程中的形成性评价弥补了这个不足，它激发了学生的学习英语积极性，充分挖掘了学生的学习潜力，使每一个学生都能体会到成功的喜悦，从而为他们以后的学习打下了良好的基础。在小学英语教学中开展形成性评价已十分必要。而形成性评价是指通过观察、活动记录、测验、问卷调查、咨询等形式对学生的学习进行的持续评价。其目的是激励学生学习，帮助学生调整自己的学习过程，给学生提供了一个不断的完善与提高的机会。那么形成性评价如何操作实施呢？一、什么是形成性评价教学形成性评价是相对于传统的终结性评价而言的。所谓形成性评价，“对学生日常学习过程中的表现，所取得的成绩以及所反映出的情感、态度、策略等方面的发展”做出的评价，是基于对学生学习全过程的持续观察、记录、反思而做出的发展性评价。其目的是“激励学生学习，帮助学生有效调控自己的学习过程，使学生获得成就感，增强自信心，培养合作精神”。形成性评价使学生“从被动接受评价转变成为评价的主体和积极参与者。” 形成性评价重视对学生学习过程的评估和评判。它通过多种渠道多种方法收集、综合和分析学生日常学习的信息,了解学生的知识、能力、兴趣和需求，着眼于学生潜力的发展。它不仅注重对学生认知能力的评价，而且也重视对学生情感及行为能力的评价。形成性评价为学生提供了一个不断自我完善与提高的机会，有助于学生身心素质的全面发展。二、评价原则 1.评价应着眼于评价学生应用知识的能力：学习英语的目的是为了交流，达到能听、会说、能读、会写。所以，我们在评价学生时也应围绕这几种能力展开，而不应只局限于学生是否会做什么样的题目，是否会背某一课内容。 2.评价应能引导、刺激学生的继续学习和发展：小学生学习英语的目的是激励学生的学习兴趣和积极性。特别是在我国这种英语学习是一种外语学习，并非第二语言学习的条件下，学生没有明确的学习目的。所以我们在评价时，一定要照顾到学生的这一特点，使我们的评价成为鼓励学生学习的动机和源泉。 3.注重培养和发展学生自我评价的能力：素质教育的评价观，就是让学生积极参与评价活动。所以，针对小学生好表现，特别认真负责的特点，可以事先使学生对自己要达到的结果有个明确的认识，并主动地使自己的学习与任务的预期要求看齐。 4.形成性评价和终结性评价相结合：学习成绩是终结性评价结果，而学习水平则是针对学习过程的形成性评价结果，所以为了激发学习动机，帮助学习者看到自己的学习成效，我们要注重二者结合进行评价。小学英语教学形成性评价是英语教学的一个重要组成部分。它是语言评价中不可缺少的一部分，在实际教学中，我们要艺术地使用评价语言和技巧，完成有效的形成性评价，通过评价推动学生朝目标不断前进。

综合素质评价指标体系

曹杨二中学生综合素质评价指标体系（六模块41个观测点）一、基本规范 1.文明用餐【说明1：针对学生陋习。】 2.卫生习惯【说明2：针对学生陋习。】 3.文明出行【说明3：针对学生陋习乱停车、乱穿马路。】 4.学习常规【说明4：强化学生良好学习习惯。】 5.环保意识【说明5：促进学生形成环保意识，使得环保意识深入每位学生心理。】二、君子风范 6.理想信念【说明6：修身、齐家、治国、平天下，7至16条是人生理想的具体化，不易测量就采用态度评估。】 7.自尊自重【说明7：针对学生交往严重偏离常规而提出。】 8.言行得体 9.诚实守信 10.坚韧耐挫【说明8：培养学生耐挫能力与坚强毅力。】 11.孝敬长辈【说明9：需要强化，同时也是中国文化传统的要求。】 12.尊师友爱 13.志愿服务 14.组织领导 15.民族精神与爱国情怀 16.国际视野三、博学创新创新的基础是博学，也还依赖于学科的交叉与思维方法的互补迁移；创新素养分为创新型人格和创造力。创新型人格是与创新有关的个性特征，而创新能力落实在学生自我范围内

的突破，比如完成自己没有经历过的任务。 17.求真好奇心、科学精神（含质疑精神、独立精神）、科学态度。【说明10：与学校精神联系起来。】 18.务实治学严谨、认真勤奋、合作进取、学术规范。【说明11：与学校精神联系起来。】 19.阅读与演讲【说明12：引导学生读课外书。阅读面、阅读深度。引导学生作公众演讲。】 20.创新能力发散与想象、逻辑与推理、建模与解释、反思与批判、应用与迁移、学术研究与实验、学习与改进能力。 21.学业评价第一，GPA绩点。基础、拓展。【说明13：研究课程成绩在学术能力中体现。】第二，均衡度（学科横向）。【说明14：均衡全面指“达到各学科的基本要求”。特长是在全面达到基本要求基础上的特长。全面和特长两者之间不矛盾。】第三，进步度（纵向）。第四，学科素质：建模能力、实验能力、反思能力、信息搜集处理能力等等，由学科教师评定。第五，学术倾向与能力。【说明15：倾向分为社会人文、自然科学、工程技术三类；通过研究型课程与项目学习表现来分级判定。】四、强身健体【说明16：由体育老师负责实施。】 22.体质 23.体能 24.体育精神与体育品格【说明17：对两极典型进行判定即可。】 25.健身习惯 26.运动知识与技能 27.运动经验与运动智能 28.特长项目

人效指数评价方法20160629

人效指数的评价方法郭昀现代企业发展，钱（财力资源）重要还是人（人力资源）重要？对这一问题的回答，85%以上企业家都会说人重要，但85%以上的企业家又都会用财力资源指标评价企业的效益。这是为什么呢？我们以为，从定性来说，企业家普遍意识到人的重要性；从定量来说，缺乏有效的定量的评价指标评价人力资源的效率。本文试图用经济指标与人力指标相结合，定量化的评价人力资源的效率（人效），形成评价企业的竞争力和价值的人效指数。一、什么是人效指数？顾名思义，人效是指人创造的产出效益，指数是反映现象总体数量变动的相对数。人效指数就是反映人力资源创造效益的计量指标，不仅是度量人力资源管理成效的核心指标，而且是反映企业竞争力的关键指标，反映企业价值的基础性指标。（一）理论基础人效指数的理论基础是劳动生产率论和现代企业效益理论。 1、劳动生产率劳动生产率理论最早可以追述到古希腊。到机器大工业时代，生产率理论体系逐步建立并日臻完善起来。由于研究者研究问题的角度

不同，对生产率认识的层次不一，研究方法的多样，形成了不同的认识。主要集中在以劳动价值论为基础和以西方经济学经济增长理论为基础的生产率质的研究：二是劳动生产率的计量经济模型等领域，并且推及到全员劳动生产率。从计量来说，劳动生产率是指劳动者在一定时期内创造的劳动成果与其相适应的劳动消耗量的比值，可以用同一劳动在单位时间内生产某种产品的数量来表示，单位时间内生产的产品数量越多，劳动生产率就越高；也可以用生产单位产品所耗费的劳动时间来表示，生产单位产品所需要的劳动时间越少，劳动生产率就越高。全员劳动生产率指根据产品的价值量指标计算的平均每一个从业人员在单位时间内的产品生产量，反映从业人员在生产经营过程中的劳动效率，也是是企业生产技术水平、经营管理水平、职工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现。一般以平均每个职工在一定时期内完成的总产值(量)表示。计算公式是：期内完成的总产值（量）/期内平均职工人数 2、现代企业业绩理论产值是以货币形式表现的，企业在一定时期内生产的工业最终产品或提供工业性劳务活动的总价值量，包括已经卖出的和没有卖出的部分。它表明企业生产总规模和总水平，反映的是生产总成果，但不能反映市场的接受程度，不是准确的产出指标。在计划经济时代，由于产品是按统一的计划生产和销售的，售价也是相对固定和统一的，产值基本上等于销售收入；因此，在计划经济时代，用产值衡量产出的状况是准确和真实的。企业作为商品的生产者和经营

评价指标方法概述

?综合评分法 ?方法 ?软评价方法 ?德尔菲法综合评分法这一种方法是用于评价指标无法用统一的量纲进行定量分析的场合，而用无量纲的分数进行综合评价。综合评分法是先分别按不同指标的评价标准对各评价指标进行评分，然后采用加权相加，求得总分。其顺序如下： 1、确定评价项目，即哪些指标采取此法进行评价。 2、制定出评价等级和标准。先制定出各项评价指标统一的评价等级或分值范围，然后制定出每项评价指标每个等级的标准，以便打分时掌握。这项标准，一般是定性与定量相结合，也可能是定量为主，也可以是定性为主，根据具体情况而定。 3、制定评分表。内容包括所有的评价指标及其等级区分和打分，格式如下表所示： 4、

根据指标和等级评出分数值。评价者收集和指标相关的资料，给评价对象打分，填入表格。打分的方法，一般是先对某项指标达到的成绩做出等级判断，然后进一步细化，在这个等级的分数范围内打上一个具体分。这是往往要对不同评价对象进行横向比较。 5、数据处理和评价。（1）确定各单项评价指标得分。（2）计算各组的综合评分和评价对象的总评分。（3）评价结果的运用。将各评价对象的综合评分，按原先确定的评价目的，予以运用。方法（模糊、灰色、物元空间）方法是贺仲雄教授创立的一种新的决策、评价方法，是对德尔菲法的改进和发展，融合了德尔菲法、法（头脑风暴法）、法的优点，并采用了一些新兴学科的思路，如模糊数学、灰色系统理论、物元分析等，从而能定量处理联想思维，而把德尔菲法的咨询表改为咨询表，把向专家咨询的一个数（顺序、判

断、打分）改为一个模糊、灰色物元。法的步骤为：（1）收集与指标相关的信息资料，以便能做出判断。（2）填写“评价表”：每个专家填写两次评价表。第一次，不开讨论会，各自独立思考，充分发挥各自的判断才能，填写A轮评价表。这样做的目的，是为了使专家在填表时不受“马太效应”的影响。第二次，召开讨论会，会后再填写B轮表。讨论会上各抒己见，畅所欲言，不要求意见统一。这样可以相互启发，激发联想思维，讨论顺序，一般应和A轮表的填写顺序相反，以防止思维惯性的影响。经过讨论，专家填写B轮表时，尽可能对自己在A轮表中填写的数据作必要的修改。当然，允许不修改自己的意见。（3）方法计算各组评价指标。由于每个专家都进行了两轮咨询，所以每个项目都由两个数据，这两个数据便组成一个闭区间，组成模糊灰色物元空间，评价的结果需要得到一个数，所以必须在区间数投影到一个点上，由三种准则可供选择。第一种，乐观准则。将区间数投影到最大值，这适用于评价条件从宽的情况。第二种，悲观准则。将区间数投影到最小值，这适用于条件从严掌握的情况。第三种，平均值准则。将区间数投影到两个端点的平均值。然后计算主体评分T，总灰色N，白色优劣比S、灰色优劣比D、