评价指标相关性的处理方法研究

评价指标相关性的处理方法研究

引言所谓综合评价是对多属性体系结构描述的对象系统做出全局性、整体性的评价。目前对评价问题的研究大致可以分为两类：一类是对评价指标体系的研究；另一类是对综合评价方法的研究。前者解决个性问题，后者解决共性问题。后者是在前者研究的基础和方向上的深入研究。指标体系的建立是进行预测和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，并对指标中每一构成元素(即指标)赋予相应权重的过程，也是对客观事物认识过程的继续深化和发展。在对指标体系的研究中，指标的相关性问题被日益重视，在指标体系建立的早期，指标的设计者往往片面地追求指标体系的全面性，企图指标体系包含所有的因素，造成指标过多，指标间相互重叠，不但引起专家判断上的错觉和混乱，而且导致指标权重的减少，指标结构失真，从方向和数量两方面扭曲真实的信息，使得人们对评价的客观性和有效性提出质疑。所以处理指标相关性可以简化指标体系，又能增加评价的客观性和真实性，提高评价功效。一、研究现状1．评价方法对指标相关性的处理层次分析法：层次分析法在进行相对重要程度的对比中，将各因素看为独立的个体，它的应用前提就是指标之间较小的相关性。主要应用于效益决策、资源分配次序、冲突分析等等。主成分分析法：主成分分析法考虑到了系统内部的因素的相关性问题，将高维变量系统综合为一个低维变量系统，并且新变量系统中各个变量是不相关的，但计算结果并不能很好地消除变量间重复信息和相关信息的对综合评价值的影响，也不利于系统管理时的跟踪控制。主要适用于对评价对象进行分类。模糊综合评价法：在解决系统内部问题时，将其模糊化，通过隐含层到输出层，确定风险权数使期望值与实际值得方差最小。克服了传统数学“唯一解”的弊端，符合现代管理中“柔性管理”的思想。但隐含层是否有效剔除了冗余的情况，这种方差最小的结果是不是所有方法中比较好的，为什么隐含层会进行这种处理等一系列的问题都不能解答。不能解决评价指标间相关造成的信息重复，隶属函数、模糊相关矩阵的确定方法有待进一步研究。主要应用于对消费者偏好的识别决策中的专家系统，证券投资分析，银行项目贷款对象的识别等等。因子分析法：用R型聚类将变量分类，通过多元变量的降维来降低分析问题的复杂性。R型聚类将原始变量相关性强的归入一类，相关性小的归入不同的类。这种方法在解决问题时受到限制，相关性问题没有得到根本解决，对于一些指标相关，l生很大或需要细化指标的系统评价都不适用。熵值法：熵值法的应用主要分两类：绝对信息熵方法和相对信息熵方法，后者对不同方案的重要性进行比较，得到相对重要性测度，并可以引入评价者主观判断权值，合成一个实用权值。该方法计算结果可信度大，可排除人为因素。风险因素的干扰，自适应功能强，但会受模糊随机性的影响，没有对评价指标相关性的直接处理而转嫁到发生的概率上。适用于具有数据的样本，目前主要应用在宏观财税政策评价。2．处理指标相关性的办法随着科学的发展，不同知识领域相互交融和交叉的趋势越采越显著，管理科学的发展也是如此。一方面管理科学不断引入系统科学以及许多技术方法；另一方面，不同方法的综合和交叉也促进新方法和新思想

的产生的研究成果，以全新的视觉和方法促进管理科学取得新的突破。对指标相关性的研究也是这个趋势中的一支，归纳起来近年来对指标相关性的研究主要可分为以下几个方面：(1)修正指标权重。通过建立指标的相关矩阵，将重叠部分转化为指标影响权重，修正权重消除重复计算；(2)限制指标数量。指标数量越少重叠的可能性就越小，指标的相关性也就越小。因此在构建指标体系时在反映整体特征的前提下精选指标，减少指标总量；(3)分离重叠源。将相关的指标分别进行分解，分析各个指标的重复因素，然后把重复因素分离得到独立的指标；(4)确定相关性。用关联度法、相关系数法、夹角余弦法、Theil 不等系数法以及相关性的组合预测将指标间的相关性定量化然后进行相关处理；(5)

按格兰特一施密特正交化方法是指标间互不相关。将指标按其对评价内容的重要性进行排序，重要的在前面，用施密特正交化法使他们的相关系数为零，为互不相关的指标；(6)使指标等价类的相关性最小。在指标评价相关矩阵的基础上，首先用相关系数法确定指标相关度，根据具体问题取水平值对指标集合进行等价类划分，然后利用随机向量线性相关性，对指标等价类加以优化求解，使得指标等价类之间的相关，性最小，进而得到等价类的指标综合函数。分别求得所有等价类指标的线性综合函数后，用等价类指标函数作为最终评价指标进行系统综合评价；(7)最小独立变量模糊聚类方法。该方法认为一个单项指标由若干个变量按一定的数学运算法则复合而成，若指标存在相关性，可以从其组成变量体现出来，按此数学法则可找出指标的真正元变量，但有时很困难。最小独立变量模糊聚类方法的思想是由所有单项评价指标组合成评价集，由评价集中所有的单项指标的独立变量组成因素集，然后根据评价集中几种元素的模糊隶属度进行模糊聚类分析；(8)集成价值链绩效综合评价思想(价值链集成化)。哈佛大学迈克尔·波特在《竞争优势》中引入价值链分析方法，将企业以及相关联的主体看作创造同一个价值的整体。集成价值链(integrated value chain．IVC)综合评价方法注重企业的整体绩效：一方面对顾客价值采用定性评价方法；另一方面对供应链进行全过程评价，得到综合绩效。这种方法体现了20世纪管理的发展趋势，是一种全新的思想，有广泛的研究前景。但是目前还没有比较好的定量化模型可以准确表示价值链集成化的评价思想；(9)分级指标设计方法。文献认为主成分分析法不能很好地消除变量间重叠信息的影响，当采用一些毫无意义的信息时会扭曲事实。在没有认识这一点而选取指标时会采取“多多益善”的原则。建议采用“分级指标设计方法”(如平衡记分卡法)，在指标体系中从上到下对指标间的独立性要求可适当放松，从而尽可能避免指标间信息的重复。以上几种方法是在评价过程中的不同阶段如前三种方法是在指标体系构建过程尽量减少可能产生指标相关性发生的因素，而后五种方法是在确定权重时消除指标的相关性，在运用综合评价方法时，可以有针对性地将它们结合使用。二、新的研究方向指标相关性的研究是伴随着评价方法的发展而不断完善和发展的，所以，它的研引言所谓综合评价是对多属性体系结构描述的对象系统做出全局性、整体性的评价。目前对评价问题的研究大致可以分为两类：一类是对评价指标体系的研究；另一类是对综合评价方法的研究。前者解决个性问题，后者解决共性问题。后者是在前者研究的基础和方向上的深入研究。指标体系的建立是进行预测和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，并对指标中每一构成元素(即指标)赋予相应权重的过程，也是对客观事物认识过程的继续深化和发展。在对指标体系的研究中，指标的相关性问题被日益重视，在指标体系建立的早期，指标的设计者往往片面地追求指标体系的全面性，企图指标体系包含所有的因素，造成指标过多，指标间相互重叠，不但引起专家判断上的错觉和混乱，而且导致指标权重的减少，指标结构失真，从方向和数量两方面扭曲真实的信息，使得人们对评价的客观性和有效性提出质疑。所以处理指标相关性可以简化指标体系，又能增加评价的客观性和真实性，提高评价功效。一、研究现状1．评价方法对指标相关性的处理层次分析法：层次分析法在进行相对重要程度的对比中，将各因素看为独立的个体，它的应用前提就是指标之间较小的相关性。主要应用于效益决策、资源分配次序、冲突分析等等。主成分分析法：主成分分析法考虑到了系统内部的因素的相关性问题，将高维变量系统综合为一个低维变量系统，并且新变量系统中各个变量是不相关的，但计算结果并不能很好地消除变量间重复信息和相关信息的对综合评价值的影响，也不利于系统管理时的跟踪控制。主要适用于对评价对象进行分类。模糊综合评价法：在解决系统内部问题时，将其模糊化，通过隐含层到输出层，确定风险权数使期望值与实际值得方差最小。克服了传统数学“唯一解”的弊端，符合现代管理中“柔性管理”的思想。但隐含层是否有效剔除了冗余的情况，这种方差最小的结果是不是所有方法中比较好的，为什么隐含层会进行这种处理等一系列的问题都不能解答。不能解决评价指标间相关造成的信息重复，隶属函数、模糊相关矩阵的确定方法有待进一步研究。主要应用于对消费者偏好的识别决策中的专家系统，证券投资分析，银行项目贷款对象的识别等等。因子分析法：用R型聚类将变量分类，通过多元变量的降维来降低分析问题的复杂性。R型聚类将原始变量相关性强的归入一类，相关性小的归入不同的类。这种方法在解决问题时受到限制，相关性问题没有得到根本解决，对于一些指标相关，l生很大或需要细化指标的系统评价都不适用。熵值法：熵值法的应用主要分两类：绝对信息熵方法和相对信息熵方法，后者对不同方案的重要性进行比较，得到相对重要性测度，并可以引入评价者主观判断权值，合成一个实用权值。该方法计算结果可信度大，可排除人为因素。风险因素的干扰，自适应功能强，但会受模糊随机性的影响，没有对评价指标相关性的直接处理而转嫁到发生的概率上。适用于具有数据的样本，目前主要应用在宏观财税政策评价。2．处理指标相关性的办法随着科学的发展，不同知识领域相互交融和交叉的趋势越采越显著，管理科学的发展也是如此。一方面管理科学不断引入系统科学以及许多技术方法；另一方面，不同方法的综合和交叉也促进新方法和新思想的产生的研究成果，以全新的视觉和方法促进管理科学取得新的突破。对指标相关性的研究也是这个趋势中的一支，归纳起来近年来对指标相关性的研究主要可分为以下几个方面：(1)修正指标权重。通过建立指标的相关矩阵，将重叠部分转化为指标影响权重，修正权重消除重复计算；(2)限制指标数量。指标数量越少重叠的可能性就越小，指标的相关性也就越小。因此在构建指标体系时在反映整体特征的前提下精选指标，减少指标总量；(3)分离重叠源。将相关的指标分别进行分解，分析各个指标的重复因素，然后把重复因素分离得到独立的指标；(4)确定相关性。用关联度法、相关系数法、夹角余弦法、Theil不等系数法以及相关性的组合预测将指标间的相关性定量化然后进行相

关处理；(5)按格兰特一施密特正交化方法是指标间互不相关。将指标按其对评价内容的重要性进行排序，重要的在前面，用施密特正交化法使他们的相关系数为零，为互不相关的指标；(6)使指标等价类的相关性最小。在指标评价相关矩阵的基础上，首先用相关系数法确定指标相关度，根据具体问题取水平值对指标集合进行等价类划分，然后利用随机向量线性相关性，对指标等价类加以优化求解，使得指标等价类之间的相关，性最小，进而得到等价类的指标综合函数。分别求得所有等价类指标的线性综合函数后，用等价类指标函数作为最终评价指标进行系统综合评价；(7)最小独立变量模糊聚类方法。该方法认为一个单项指标由若干个变量按一定的数学运算法则复合而成，若指标存在相关性，可以从其组成变量体现出来，按此数学法则可找出指标的真正元变量，但有时很困难。最小独立变量模糊聚类方法的思想是由所有单项评价指标组合成评价集，由评价集中所有的单项指标的独立变量组成因素集，然后根据评价集中几种元素的模糊隶属度进行模糊聚类分析；(8)集成价值链绩效综合评价思想(价值链集成化)。哈佛大学迈克尔·波特在《竞争优势》中引入价值链分析方法，将企业以及相关联的主体看作创造同一个价值的整体。集成价值链(integrated value chain．IVC)综合评价方法注重企业的整体绩效：一方面对顾客价值采用定性评价方法；另一方面对供应链进行全过程评价，得到综合绩效。这种方法体现了20世纪管理的发展趋势，是一种全新的思想，有广泛的研究前景。但是目前还没有比较好的定量化模型可以准确表示价值链集成化的评价思想；(9)分级指标设计方法。文献认为主成分分析法不能很好地消除变量间重叠信息的影响，当采用一些毫无意义的信息时会扭曲事实。在没有认识这一点而选取指标时会采取“多多益善”的原则。建议采用“分级指标设计方法”(如平衡记分卡法)，在指标体系中从上到下对指标间的独立性要求可适当放松，从而尽可能避免指标间信息的重复。以上几种方法是在评价过程中的不同阶段如前三种方法是在指标体系构建过程尽量减少可能产生指标相关性发生的因素，而后五种方法是在确定权重时消除指标的相关性，在运用综合评价方法时，可以有针对性地将它们结合使用。

二、新的研究方向指标相关性的研究是伴随着评价方法的发展而不断完善和发展的，所以，它的研究也以评价方法的航标为导向。在很多情况下，要完全消除指标之间的相关性是十分困难的，只能将相关性尽量降到最小，或者在评价中巧妙地绕开相关性问题。所以对于相关性的处理方法越来越倾向于更加宏观的方法，即对评价方法改进的研究趋势减弱，而对新的评价万法的研究加强。1．系统模拟和仿真系统模拟与仿真评价方法是以反馈控制理论为基础，用模拟为手段的方法。引进动态时间概念，用计算机技术进行系统仿真，进而进行过程分析与评价。传统的系统仿真方法有蒙特卡罗方法、离散时间和连续时间模拟、离散事件模拟仿真等。主要的应用领域为复杂的社会大系统，如高速公路建设、大型水利工程建设等。这种方法的出现可以实现动态评价，能解决高阶次、非线性等复杂特征的系统，能对数学模型很难表示的系统评价；更能避免系统指标的相关性问题，但是建立模型的难度很大。有关这种方法的研究正在深入之中。2．指标相关的动态研究事物是发展的，每一阶段都呈现不同的特点，系统矛盾的主要方面会有相应的变化，指标的相关性也是如此，所以评价方法逐渐向动态评价的方向发展，评价方法考虑时间因素(方法动态化)动态评价方法分两类：一类是确定评价指标在不同j寸刻的权重系数，是目前研究的

热点；第二类，因为在时间序列中对象的属性在变化，在不同时间评价指标也应当调整，这方面的研究尚属起步。3．上观与客观结合，定性与定量结合的方法，有针对性地将方法进行结合运用4．粗糙集理论粗糙集理论是一种新兴的处理评价因素的合理赋权问题的方法，1982年，波兰学者Pawlak给出了粗糙集的概念用来处理不确定性和不精确性信息，其主要思想是利用景点集合的等价关系给出近似来考虑元素间的不可区分性。与模糊集合概念不同，不精确性的数值不是事先假定的，而是通过表达不精确性的概念近似计算得到的。这种不精确性的数值表示是有限知识(对对象分类能力)的结果。因此不需要用一个机构来指定精确的数值来表达不精确的知识，而是采用量化概念(分类)来处理，不精确的数值特阵来表达概念的精确性。5．对评价对象的评价和对评价人的评价的集成(评价要素集成化) 传统的评价方法是研究被评价对象的多属性指标的集成化问题。但对含有软指标或结构不良的对象的评价往往离不开专家，专家的偏好和水平对评价结果会有重要影响。基于评价人集的专家群评价方法的研究。旨在解决对含有软指标或结构不良的对象进行评价时，由于专家判断的主观性而引起的评价结论不一致问题。专家群评价研究的思路是将对对象的评价和对专家的评价，结合起来，实际上体现了集成的思想。三、存在的问题第一，研究分散，各种方法没有相互间大的跨越。研究至今还没有形成理论系统，没有形成被人们普遍认可的方法，消除指标的相关性的问题仍在探寻中，原有方法在解决问题时有一定的局限性，新方法出现的不多。第二，针对性评价研究少。万法的机理各异，对不同的问题有不同的适用度。而且评价对象有宏观、微观、单目标单属性和多目标多属性等区别。在选择评价方法9寸没有一个准则可供参考。第三，定量的研究偏多，而对定性指标的研究相对匮乏。对于存在的定量和定性指标混和的系统研究很少。第四，理论研究与实际应用脱节，方法的可操作性需要加强。从目前国内外的文献看，无论是评价方法还是相关性的研究，多数学者在研究上都遵循着一种思路，即针对某类问题构造出一种新的方法，然后用一个例子来说明其方法的有效性，理论研究与实际应用距离甚远。另外，随着理论研究的深入，方法越来越复杂，又没有有效地面向广大的实际工作者，以至实际工作者望而生畏，理论成果的推广应用受到很大的局限，使目前不少具有一定理论意义的研究成果的不到有效的推厂和利用。在指标相关性的改进方面的研究很多，但应用很少，人1门趋向于寻找更加适用的评价方法，或者还是使用原有不加改进的评价方法。

四、建议为了解决上述问题，指标相关性的处理方法的研究应该从下列方面得到加强：1．加强纵向研究，不应放弃对原有的评价方法的完善现阶段的研究逐渐偏向于选择新的评价方法，但是新的方法应用很少，还没有得到充分实践检验。原有的评价方法虽然在处理相关性或其他方面存在一定的问题，但是毕竟经过长时间的应用检验，在实践中得到了一定的完善和发展，而却对特定问题的解决有独到之处。所以在研究中不能使队员有方法的摒弃，原有方法的修正也是十分必要的组成部分。将已有方法分类方便应用，同时探索新的更有效更简便的评价方法，使不同层次的方法各得其所。2．加强对评价对象的认识，探索有效的评价方法随着相关领域学科的发展，新的评价理论与万法不断涌现出来并广泛应用于自然、经济和社会等各个领域，促进了管理决策的科学化发展。但是仅仅对原有的评价方法的机理研究已经不能满足评价实践的需要，只有不断追踪新的评价方

法，同时对评价对象、外部环境、评价的要求等综合要素有充分认识，才能真正有效地进行

评价工作。 3．

定性研究与定量研究相结合 4．从应用实践出发，具体问题具体研

究 从共性向个性过渡，从个性向共性蔓延，从而找到具有应用价值的方法供研究人员

及学者使用。 5．加强各种研究的连接性 进行新的研究时说明相关的研究基础依

据及研究方法的适用范围，在结束时列出研究可能的方向及存在的问题，做研究链条的衔接。

从而使研究有脉络可循。 五、结束语 指标相关性的研究只是综合评价

方法研究的一部分，但是随着理论的发展与实践要求的不断提高，使这些细节的问题被放大，

指标相关性的研究也应该被重视，它应该随着系统综合评价方法的进步与扩展而得到解决。

当然只有对指标对具体问题及环境进行深入研究，才能找到问题的根源和实用的解决方法。

评价指标相关性的处理方法研究 刘继斐

传媒竞争力评价指标体系研究

丁和根

中国传媒业正面临着日益加剧的竞争态势，积极参与市场竞争，不断增强自身的核心能力，是传媒应对和驾驭市场竞争的必由之路。那么，传媒竞争力应该由哪些指标来表征？通过实施一定战略来提升传媒竞争力的效果如何才能得到科学的评估呢？要对传媒竞争力进行实际监测，对传媒竞争力提升战略的实施效果进行检验，就必须有一种行之有效的监测度量方法，建立一套比较完整的评价指标体系。本文初步构建了我国传媒竞争力评价的指标体系和分析模型，同时说明了指标体系的构建原则和评价方法。

一、指标体系的类型及构建原则

１．指标体系的类型

传媒竞争力的评价指标，是用来评价传媒在实现一定目标（中长期或短期）过程中拥有的竞争优势所采用的标准和尺度。指标体系是一系列指标的构成体，这些指标之间存在有机的联系并相互作用，指标体系通过揭示这种联系和相互作用的规律来反映传媒竞争力系统的结构状况，考察系统结构的稳定性和应变能力，辨明系统功能和效益的演变动向和发展趋势，最终达到对传媒竞争力系统进行有效控制的目的。

依据竞争力评价的目的以及指标选取的范围，可以将传媒竞争力的评价指标体系分为综合指标体系和单项指标体系。单项指标体系只针对研究对象的某一方面进行评价，所选择的指标也只限于与这一方面相关的因素。其功能是评价传媒的局部竞争力。综合指标体系针对研究对象的全部领域进行评价，所选择的指标涉及传媒的各个方面。其功能是评价传媒的整体竞争力。

依据指标体系的内在逻辑关系，又可将其分为描述性指标体系和分析性指标体系。描述性指标体系主要反映系统的实际状况或条件，如资源、环境条件等。它按照一定的体系汇集社会经济各项统计中能描述传媒竞争力状态的各项指标。描述性指标体系具有以下几个基本功能：①汇集描述传媒竞争力状况和趋势的基本数据，力图全面、翔实地反映传媒竞争力发展的基本状态；②它是搜集传媒竞争力数据的框架；③它是协调、统一各项统计的基础。分析性指标体系主要是分析计量评价对象各因子之间的内在联系和各因子

的发展趋势，如有关资源效率、经济效率等方面的指标。分析性指标体系的指标具有高度综合性和创新性，可以达到综合评价的目的，洞察和把握传媒竞争力存在及发展的状态和趋势。但是，分析性指标体系在设置和应用中会碰到指标权重难以确定的问题。另外，传媒竞争力评价指标的标准（标准值或基准值）也并不是一个绝对概念，随着时间的变化和外在条件的变化，标准也应该做相应的变更。

依据竞争力评价的对象范围，可以将传媒竞争力的评价指标体系分为总体性评价指标体系和分类性评价指标体系。总体性评价指标体系是对所有传媒进行综合评价的系统，针对的是传媒竞争力的同一性问题；分类性指标体系是对不同类型的媒体进行评估的系统，它可以解决媒体的差异性问题。两者可以互相参照，但一般说来，总体评价方法可以为分类评价方法提供理论依据；而分类评价则可以通过对各种不同类型媒体的具体评价，积累大量的实际数据，为总体性评价提供实践基础。

本文的首要目标是构拟一个总体性的综合评价指标体系，在此基础上，以实际应用为主要目的可以再构建分类性的综合或单项指标体系。为了既能反映一个媒体竞争力的现实存在状态，又能体现这种竞争力的发展趋势，我们将试图使指标体系的描述性与分析性统一起来。但无论是哪一类的指标体系，都应具有实用性、定量化和综合性等几个一般性的特征。

２．构建指标体系的原则

根据传媒竞争力的性质、层次和存在形态，传媒竞争力的评价不可能基于单个指标数据用一种简单的方法就能完成，而必须考虑诸多方面的因素。与此相应，确立评价指标也应该遵循以下几个基本原则。

一是现实评价与预期评价相结合的原则。现实评价就是对传媒竞争力的已实现指标的评价，预期评价就是对传媒竞争力的发展空间的评价。现实评价对应于传媒的实际竞争力和短期竞争力，预期评价对应于潜在竞争力和长期竞争力。

二是经济评价与社会评价相结合的原则。一家媒体有没有竞争力既要看它的经济效益如何，又要看它的社会效益如何。传媒的经济效益与社会效益是相互依赖和相互制约的，是一种辩证统一关系。

三是定量评价与定性评价相结合的原则。传媒竞争力的决定因素有些是可以进行量化分析的，有些则无法进行量化分析，只能用定性的方法来评价。一般来说，资源因素的大多数内容，环境因素和能力因素的部分内容，是可以用量化指标来表征的；而知识因素的绝大部分内容，以及其他因素中无法进行量化分析的内容，都只能用定性指标来表征。

四是总体评价与分类评价相结合的原则。总体性评价与传媒竞争力评价的理论范式和基础框架相结合，可以为分类性评价打下良好的基础。但由于它所体现的是传媒竞争力的一般特性，所以很难不经改造而直接应用于对各类不同媒介的评估。分类性评价可以针对各种不同的媒体进行深入研究，充分揭示不同类型媒体之间的差异性。但仅仅靠分类性评价，又很难全面反映存在于所有媒体之中的本质规律。只有将这两类评价有机结合起来，才能真正解决好传媒竞争力评价中的同一性与差异性问题。

二、总体性评价指标体系

总体性的综合评价指标体系就是将所有媒体看成是一个具有共同属性的整体而构建的评价系统。在这一系统中，尚未考虑各种媒体之间的差异性。通过这一系统的构建，可以为各种分类评价系统的构造提供理论框架。

１．指标体系构架

用指标体系去评价传媒竞争力，其基本目的在于寻求一组具有典型意义并且能全面反映传媒竞争力各方面要求的特征指标，这些指标及其组合能够恰当地表达人们对传媒竞争力状况和发展趋势的定量判断。传媒竞争力主要是一种抽象的概念，如果要使它建立起与定量指标的联系，就必须先找到一个中介环节。一方面，这个环节要能反映传媒竞争力对它的要求；另一方面，尽管这个环节仍较为抽象，但它与定量指标间的相关关系较传媒竞争力更为直接和简单。我们将这个环节称为传媒竞争力的表征系统，它构成传媒竞争力评价的第一层次，即中介层（或称表征系统层）。在中介层的范畴内，可以划分出若干个主题，我们将其作为第二个层次，即主题层。然后，再选择与每个主题层相匹配的具体指标，由这些指标构成第三个层次，即指标层。这三个层次最终形成评价指标体系的整体结构框架。

我们主要采用社会经济统计学方法，根据决定传媒竞争力的系统性影响因素、确立评价指标的基本原则以及实际数据的可获得性，确定传媒竞争力评价的总体性综合评价指标体系，其结构系统如图１所示。

（注：本图在第三层次（指标层）中只列出“市场占有率”中的三项指标作为示例，其余主题子项可依此类推。）

２．评价内容说明

首先，在主题层中，有些内容子项之间可能有较强的替代性，因而在实际评价中不一定需要同时运用结构图中的所有子项。例如，在“产品（服务）质量”与“品牌”之间替代性较强，可以只选择其中一项作为评价内容。

其次，每个主题子项皆由若干个评价指标构成。在这个结构图中，我们只列出了“市场占有率”中的三项指标作为示例，其余主题子项皆可依此类推。

再次，指标层中的每个指标又可以根据需要再分解出更为细化的指标。

３．评价方法说明

综合评价是实践中经常要遇到的一种做法，通过综合评价，可以提高人的总体认识能力，与此同时，也可以扩大我们对问题的分析研究范围。作为一种科学方法，综合评价有着自身的一套工作程序，其主要环节有：建立评价指标体系；确定评价指标的取值及其变换；对各个评价指标进行赋权；构造综合评价模型等。

下面，我们主要就指标定值与变换，指标权数的确定，综合评价模型的构建等问题，逐一进行解释和说明。

（１）指标定值与变换

在传媒竞争力评价指标体系中，涉及到的具体评价指标为数众多，在这些指标当中，从其信息功能来看，有的是描述传媒活动经济绩效方面的，有的是反映传媒活动业务能力方面的，还有些则是刻画传媒活动的社会属性方面的内容。从指标数值的表形式来看，有的是绝对数，如总收入，净利润等，有的是相对数，如：市场占有率等。为了保持评价体系的完整性和客观性，在具体设立评价指标的时候，需要考虑到一些定性描述方面的因素，也就是说，在传媒活动综合评价中，既包括定距和定比测量尺度的指标，如：市场占有率、收入、成本、经营规模、资本实力等，也包括部分定类和定序测量尺度的指标，如：企业文化、经营环境、品牌、服务水平等。另外，各个指标的取值大小和方向，可能分别代表和说明着不同的问题。所有这些情况一致表明，在进行综合评价之前，对各个评价指标的取值及其变换做出适当的规定是十分必要的。

评价指标的取值确定，归纳起来，主要有以下几种办法：

①逆指标正向化处理。所谓逆指标是指，该指标的取值越小，表明现象发展或存在的状态越好，如：单位产品成本，产品（服务）投诉率等。对于逆向指标，为了使它们能同正向反映指标综合结合起来，道理上需要实施正向化变换。逆向指标变换的方法有：

第一，倒数变换法，采用的公式为：

其中，ＸＪ为逆向指标，Ｘｉｊ表示进行倒数变换之后的结果。

第二，基准变换法。如果逆向指标存在最小定额值ＸＬ或最大定额值ＸＵ，此时，可以采用下列公式进行变换：

或

②定类和定序测量指标的数量化处理。只能采用定类和定序尺度测量的指标，其结果首先直接表现为文字、符号等。那么，要想把有关这些指标也纳入到评价体系中去，就必须首先要对其实施数量化处理。对此，我们可以采用量表技术来给相应的评价指标赋值，也可以借助专家打分系统。

③定距和定比尺度指标取值的变换。由定距和定比尺度得到的指标值，一般都直接表现为数值。对这些指标进行变换的目的，主要是消除计量单位在综合评价当中的干扰。其中，最常用的变换方法是功效系数法，公式为：

进行指标定值和变换，可以有各种各样的办法。每一个方法都有自身的特定功能和用途，也有专门的适应对象，因此，在选择什么样的处理方法之前，需要进行细致的分析和对比。

（２）指标权数的确定

在评价指标体系中，各个评价指标在综合评价结果中的地位和作用是不一样的。有鉴于此，为了使评价的结论更具有客观性和可信性，原则上就要求，应该对每一个评价指标赋以不同的权重。

尽管指标权重的确定在综合评价中的意义非常明显，但是怎样给评价指标赋权，却是一件比较困难的事情。下面，我们仅对实用价值较大的指标权数确定方法——专家咨询法和层次分析法，进行相应的应用讨论和说明。

①专家咨询法

这种指标赋权的方法，又叫做“德尔菲法”、“老手法”。其具体做法是：召集或挑选同行业的一批专家，先让他们分别根据个人的经验和主观感受给每个指标确定一个权数，经过处理后，将第一轮的赋权结果反馈给各位专家，并进行第二轮评估，如此反复几次，直至专家们的评定意见比较吻合时为止。

专家咨询法赋权，由于是同行专家共同评定的，因而得到的指标权重一般比较客观。另外，这种赋权方法相对而言比较简单，而且也容易理解。正因为如此，在社会问题的综合评价中，专家咨询法使用得比较广泛。但是，我们也需要注意到，如果评价指标的为数比较多，有可能会造成不好把握分寸。

②层次分析法

层次分析法（ＡＨＰ）是美国匹茨堡大学数学运筹学家Ｔ·Ｌ·萨绨教授在上个世纪７０年代提出的，其基本思想是：把一个复杂的问题分解成各个组成部分，然后将这些组成要素按支配关系进行分组，从而形成一个有序的递阶层次结构，在这个基础上，通过两两

比较的方式确定层次中各个因素的相对重要性，最后综合人的判断确定出各个要素的相对重要性的总的排列顺序。

运用层次分析法确定评价指标权数，一般要经过这么几个步骤：

第一步，构造判断矩阵。所谓判断矩阵是指，位于同一层次的各个指标的相对重要性的判断值。

第二步，计算单一准则下各个指标的相对重要性。在这一步，主要是根据判断矩阵，计算对于目标而言各个指标的相对重要性次序的权值。

第三步，进行一致性检查。由于客观事物的复杂性和人的主观认识的偏好的差异，判断矩阵很难会有严格的一致性，但应该要求要有一个大致的一致性。为此，就需要进行一致性检验。关于一致性检查，主要涉及三个指标，即：一致性指标（Ｃ·Ｉ·），平均随机一致性指标（Ｒ·Ｉ·），一致性比例（Ｃ·Ｒ·），三者之间的关系为：

（３）综合评价模型的构造

对评价指标体系中各个评价指标信息进行综合提炼，从而上升到总括性的认识，这一根本目标的实现需要借助于合适的模型。能够汇集一系列评价指标信息的数学模型，不妨称之为综合评价模型。

多指标综合评价模型的种类有很多，对于传媒竞争力综合评价问题来说，模型构造的基本原则是，一要简单适用，不能搞得太繁琐，二要保证评价结果的客观性和公正性。

假定Ｘｉｊ表示第ｉ层第ｊ个指标的评定值，Ｗｉｊ表示第ｉ层第ｊ个指标的权重，Ｗ′ｉ表示第ｉ层的权重，则二阶评价体系的综合评价公式为：

如果权重进行了单位化处理，则上式又可简单表示成：

对于多阶综合评价问题，可以做类似的处理。

此外，以上关于评价方法的说明，同样适用于各种分类评价指标体系，因此后面不再赘述。

三、分类性评价指标体系

根据上述总体性综合评价指标体系的构架，我们可以按不同类型的媒体来构造各种分类性的评价指标体系，如“报纸竞争力评价指标体系”、“电视媒体竞争力评价指标体系”、“广播媒体竞争力评价指标体系”等等。

分类性评价必须按照各类媒体的特殊性和生产经营规律来确定具体的评价指标。限于目前研究进展的程度，这里我们以报纸媒体为例，构拟了一个报纸竞争力的综合性评价指标系统。请见图２。

由于只有将同一性程度较高的媒体放在一起评价才有可比性，因而这一系统在用于评价报纸时，还要对媒体进行更具体的分类。通常的分类方法是按报纸的内容属性和读者范围，将所有报纸分为党报、都市报和其他各种专业报三大类。

此外，我们还可以根据评价的具体目的和要求，抽出主题层中的任一子项及其所属指标，作为单项评价系统。如“市场占有率评价系统”、“品牌评价系统”、“成本评价系统”或“报纸成长性评价系统”等等。当报纸的评价体系研究达到一定阶段后，我们便可以将这些经验和方法应用到对杂志、广播、电视等不同类型媒体的评价之中，建立起各种更为细致和实用的分类评价指标系统。

（作者系南京大学传媒发展研究中心副主任、复旦大学新闻传播学博士后）

主观赋权法主要是由专家根据经验主观判断而得到，如AHP法、Delphi法等，这种方法人们研究较早，也较为成熟，但客观性较差。客观赋权法的原始数据是由各指标在评价中的实际数据组成，它不依赖于人的主观判断，因而此类方法客观性较强，如变异系数法，变异系数法直接根据指标实测值经过一定数学处理后获得权重。当由于评价指标对于评价目标而言比较模糊时，采用变异系数法评价进行评定是比较合适的，适用各个构成要素内部指标权数的确定，在很多实证研究（毕业论文等）中也多数采用这一方法。缺点在于对指标的具体经济意义重视不够，当然也会存在一定的误差。