从评价方法的_组合评价_到_两两集成_杜栋
从定性到定量综合集成的主导产业评选体系研究.kdh
３８３黎雪林 孙东川 暨南大学管理科学与工程研究所［摘 要］ 本文提出了选择主导产业的定性、定量基准，设计了一组主导产业选择的评价指标，然后构建主导产业选择的评价模型——模糊综合评价模型，并运用这一模型对广东省主导产业的评选进行实证分析和初步评价。
［关键词］ 主导产业 定性定量综合集成 评价指标 模糊综合评价一、主导产业的内涵、特征和选择基准所谓主导产业，是指在国家或地区发展的各个阶段，有一个或几个产业部门在产业系统中处于主要的支配地位（主要指所占比重较大、关联度高、综合效益较高、具有较大的增长潜力、能够发挥先导作用，对国民经济具有较大的驱动力），它的发展能够带动国家或整个区域的经济综合发展，并推动国家或地区产业结构向高一层次演化。
显然，主导产业是一个动态概念，因时因地而异。
作为区域经济增长及产业结构变动的主角，主导产业有以下特征：第一，在整个国民经济中，它具有举足轻重的作用。
第二，对其它产业以致区域经济发展具有强大的驱动力。
在选择区域主导产业时，需考虑各种因素，运用多项原则。
综合起来，这些原则可归纳为两大类基准：一是定性分析的基准（背景性基准），它是区域主导产业选择所应考虑的背景约束条件和选择范围；二是定量分析的基准（特征性基准或性质基准），它是区域主导产业选择所应考虑的产业性质、特征的具体化。
这两大类基准分别从定性和定量两个维度，对主导产业的选择进行刻画。
二、区域主导产业选择的定性基准１．工业化阶段论：根据工业化阶段确定主导产业“霍夫曼定理”指出一个国家或地区选择什么样的部门做主导产业，要看它的经济特别是工业化发展到了何种程度。
因此，主导产业选择必须以对区域发展阶段的把握为前提，不能超越阶段选择主导产业。
２．区域要素禀赋状况区域要素禀赋状况是指资源、劳动、资本、技术、知识和信息等要素的现实或潜在供给量。
主导产业的选择应建立在深刻认识本区域自然条件、资源优势、劳动力优势的基础上。
区域要素禀赋，特别是待选产业发展所依赖的核心要素的禀赋状况和发展前景，是主导产业选择时必须考虑的重要因素。
现代综合评价方法PPT3
建 2500 筑 面 积 2000 1500 0 10
S4 M S1 P S3 S2 20 教职工数 30 40
就培养800名学生来看， S1、S2、 S4三所学校的 投入处于Pareto最优，即不可能在保持其中一项 投入不变的情况下，减少另一项投入。由S1、S2、 S4 三点连成的折线生产前沿面，凡是在前沿面上 的点的投入状态均处于Pareto最优（投入的最低 限）。位于右上方的点组成生产可行集，即按这 个集合中的点的坐标数字进行投入，按已有绩效 水平，均可办成800名学生规模的学校。称处于 生产前沿面上的点为DEA有效。
数据包络分析
第一节 思想和原理 第二节 模型和步骤 第三节 应用和案例
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA） 是一种基于线性规划的用于评价同类型组织工作绩效相对有 效性的工具手段。这类组织例如学校，医院，银行的各分支 机构，超市的各营业部分等等。各自具有相同的投入和相同 的产出。衡量这类组织之间的绩效高低，通常采用投入产出 比这个指标，当各自的投入和产出均可折算成同一单位，很 容易计算出各自的投入产出比并且进行排序。但当衡量的同 类型组织有多项投入多项产出，且不能折算成同一单位时， 不能计算出投入产出比，就需要引入与之相关的DEA方法。
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上式是一个分式规划问题，使用CharnesCooper变化，即令：
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(完整版)评价方法综述
评价方法综述综合评价是指对以多属性体系结构描述的对象系统作出全局性、整体性的评价，即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。
常用的综合综合评价方法可以分为以下几大类:(1)定性评价方法，包括专家会议法、德尔菲法（Delphi法）。
这类方法具有操作简单，可以利用专家的知识，结论易于使用的优点,但是主观比较强，多人评价是结论难收敛,适合于不能或难以量化的大系统，简单的小系统。
(2）技术经济分析方法，包括经济分析法和技术评价法，分别通过价值分析、成本效益分析、价值功能分析，采用 NPV（Net Present value)、 IRR(Internal Rate of Retum)等指标和通过可行性分析、可靠性评价等。
该方法含义明确，可比性强，但是建立模型比较困难,只适用评价因素少的对象。
(3）多属性决策方法（Multi Attribute Decesion—makingMethod，简称DADM），这类方法通过化多为少、分层序列、直接求非劣解、重排次序法莱排序与评价，具有描述精确,可以处理多决策者、多指标、动态的对象的优点，但由于隶属刚性的评价，无法涉及模糊因素的对象。
(4)系统工程法，包括评分法、关联矩阵法和层次分析法（Analytic Hierarchy Proeess，简称AHP），前两者具有方法简单、容易操作的优点，但只能用于静态评价;AHP法的可靠度比较高，误差小，但评价对象的因素不能太多（通常不多于9个)。
(5)模糊数学方法,包括模糊综合评价、模糊积分、模糊模式识别等，能克服传统数学方法中的“唯一解"的弊端，根据不同可能性得出多个层次的问题解，但不能解决评价指标间相关造成的信息重复问题，隶属函数、模糊相关矩阵等的确定方法有待进一步研究.(6）物元分析方法与可拓评价,可以解决评价对象的指标存在不相容性和可变性的问题。
（7）统计分析方法,包括主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等，具有全面性、可比性、客观合理的优点，但都需要大量的统计数据，没有反映客观发展水平.（8）运筹学方法，数据包络分析模型(Data Envelopment Analysis，简称DEA，包括C2R/C2GS2等）具有可以评价多输入多输出的大系统，并可用“窗口”技术找出单元薄弱环节加以改进，但只能评价单元的相对发展指标，无法表示出实际发展水平。
第五章 综合评价
第五章 综合评价对评价对象的决策分析与评价是一项系统性的多方面、多层次的分析与评价，包括诸多方面的因素。
对象的决策分析与评估设置了多项指标，旨在尽可能提供全方位的信启、，以对对象做出全面的评价。
评价对象的各项指标可能好坏不一，大小不均，甚至有可能会相互矛盾，以致不太容易分清评价对象的优劣，很难对对象做出直观的评价。
对于影响和制约对象的各种因素，其影响大小也可能不一，作用相同或相反，也有的存在着相互作用和相互依存的关系，要判断其影响程度，也不是简单的事情。
另一方面，所确定的每项指标能够提供的信息有一定的局限性，只能从某个方面或某个角度来评价对象，而且各项指标所提供的信息对对象的判断有可能并非一致，这样就使得如何权衡利弊，进行决策变得困难。
因此在完成对评价对象各项指标的分析研究之后，有必要采用某种适宜的方法，对对象做出全面的评价，并由此得出评价结论。
这就是综合评价的由来。
第一节 基本概念实际上，综合评价并没有一个系统和固定的定义，而只是前人经验的总结。
综合评价是指人们根据不同的评价目的，采用不同的评价形式，选择多个因素或指标，通过一定的评价方法，将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息、或单个因素指标的过程。
运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。
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。
综合评价的对象系统常常是社会、经济、科技、教育、环境和管理等一些复杂系统。
综合评价的结果，是对被评价事物一般水平或趋势的抽象程度较高的数量描述，这种描述具有整体性和全面性，具有实际社会经济含义。
一般地，一个综合评价问题由5个要素组成:评价对象、评价指标、权重系数、集结模型及评价者。
l) 评价对象：同一类被评价对象的个数要大于1。
假定(均为同一类的)被评价对象或系统分别记为n s s s ,,,21 ，其中1>n 。
综合评价方法分类及研究进展
消费者偏好识别 、 决策 中 的 专 家 系 统、 证券投资分 析、 银行项目贷款 对 象 识 别 等 [13～16 ] , 拥 有 广 泛的应用前景
第 2 期 陈衍泰等 : 综合评价方法分类及研究进展
续表 1 方法类别 方法名称 逐步法 (STEM) 方法描述 优 点 缺 点
价方法
21 技术经济
经济分析法 技术评价法
分析方法
方法的含义明确 , 可比性强 对评 价 对 象 描 述 比较精确 , 可以处 理多决策者 、 多指 标、 动态的对象 可以 评 价 多 输 入 多输出的大系统 , 并可 用 “窗 口” 技 术找 出 单 元 薄 弱 环节加以改进
31 多属性决
策方法
(M ODM)
期刊包括 FuzzуSets and S у stems , Artificial Intelli2
gence , International Journal of Project Management
等 . 国内期刊 , 包括 《管理科学学报》 《 、管理工程学 报》 《 、系统工程理论与实践》 《 、数量经济技术经济 研究》 等 . 国内的研究与国际上的研究进展相比 , 多属跟踪研究和具体性 、 经验性的总结 .
模糊综合评价
引入隶属函数 μIу :C→ [ 0 , 1 ] , 实现 把人类的直觉确定为具体系数 ( 模 糊综合评价矩阵) R = [ μI ( x jh ) ] n ×m , 其 中 , ij μI ( x jh) 表示指标 U I 在论域上评 ij ij 价对象属性值的隶属度 , 并将约束 条件量化表示 , 进行数学解答.
( 福州大学管理学院 , 福州 350002)
①
摘要 : 将各学科领域的综合评价方法归纳 、 分类 ,讨论了各类方法的基本原理 、 优缺点及适用 领域 ,并论述了综合评价方法研究的新进展 . 指出目前综合评价存在的突出问题 : 多方法评价 结论的非一致性问题 ; 方法针对性不强 ; 理论研究与实际应用的脱节问题 . 针对三个问题 ,提出 “基于方法集的组合评价” 的新思路 ,以探索建立一个支持一致性的 I3DSS. 关键词 : 综合评价 ; 方法分类 ; 研究趋势 中图分类号 : O212. 1 文献标识码 : A 文章编号 : 1007 - 9807 ( 2004) 02 - 0069 - 11
工业生态园综合评价模型的建立
型，本文运用层次分析方法，从经济效益、环境效
收稿日期： !$$">$?>## 作者简介： 黄& 方 （ #?"" @ ） ， 女， 四川成都人， #??! 年毕业于上海同
济大学环境工程专业， 工学博士， 副教授。研究方向为 水污染控制及环境监测。
益、社会效益三方面入手建立生态工业园综合能力 的评价模型，并应用该模型对成都现有高新技术开 发区进行评价，提出将高新区持续改进为生态工业
:*;<,04"：(HQ;SO:N<5 8W454I=；8W4>NHQ;SO:N<5 R& QNSO:NWO；8U<5;<ON4H V4Q85
& & 工业发展给人类文明带来了巨大的进步，同时 也对环境造成了严重的破坏。长期以来人们注重污 染治理，未能从根本上解决工业发展与环境保护之 间的矛盾。#?D? 年“ 可持续工业发展战略”标志 着工业生态学的诞生。生态工业的重要实践是生态 工业园区（ .W4 @ NHQ;SO:= R<:Z ，.(\） 。生态工业园 是指一个由制造业和服务业企业组成的企业生物群 落，通过包括能源、水和物料等基本要素在内的环 境与资源的合作和管理来实现生态与经济双重优化 和协调发展，最终使该企业群落寻求一种比每个公 司优化个体表现就会实现的个体效益之和还要大得
等级 ! " # $ % 综合评价值 3 #4 5 6 7 #4 5 3 8 #4 5 7 ! #4 5 8 4 5! 评" " " " 语 建立了成熟的生态工业园，园区活力强 建立了一般的生态工业园，园区活力较强 初步建立了的生态工业园，园区活力中等 生态工业园还未完全形成，园区活力弱 生态工业园基本没有形成，园区活力很弱
第4章 系统评价方法——理工
0.4 0.3 0.1 0.2
0
0.0
28
逐对比较法例表
x1 X1 X2 X3 X4 0 0 0 0 x2 1 0 0 0 x3 1 1 0 1 x4 1 1 0 0 x5 1 1 1 1 得分 4 3 1 2
x5
0
0
0
0
0
0
29
第三节 关联矩阵法
确定各指标的评价尺度
评价尺度例表
评价尺度(得分) 评价指标 期望利润（万 元） 产品成品率 （%） 市场占有率 （%） 投资费用（万 元） 产品外观 5 800以上 97以上 40以上 20以下 非常美观 4 701-800 96-97 35-39 21-80 美观 3 601-700 91-95 30-34 81-120 比较美观 2 501-600 86-90 25-29 121-160 一般 1 500以下 85以下 25以下 160以上 不美观
第四章
系统评价方法
青岛理工大学管理学院 原丕业
1
第一节 系统评价原理
系统评价就是全面评定系统的价值。
价值通常被理解为评价主体根据其效用
观点对于评价对象满足某种需求的认识， 它与评价主体、评价对象所处的环境状 况密切相关。
2
第一节 系统评价原理
系统评价问题是由： 评价对象(What)
14
一、评价指标体系的建立
2.分析和比较各影响因素之间的关系，对指标
进行筛选 原则： 系统性原则 一致性原则 独立性原则 可测性原则 科学性原则 可比性原则
15
一、评价指标体系的建立
3.经过优化后确定指标之间的层次结构，即得
到评价指标体系
16
各种评价方法介绍
第一节综合评价概述一般来说，构成综合评价问题的要素主要有以下几个方面：评价目的；被评价对象；评价者；评价指标；权重指数；综合评价模型；评价结果。
综合评价方法有多种，各种评价方法的总体思路是一致的，大致可分为熟悉评价对象，确立评价的指标体系，确定各指标的权重，建立平价的数学模型，分析评价结果等几个环节。
其中确立评价指标，确定各指标的权重，建立数学模型是综合评价的关键环节。
第二节指标体系的建立指标的选择是综合评价的基础。
指标的选择好坏对分析对象有这句足轻重的作用。
指标太多事实上是重复性的指标，指标太少可能会造成缺乏足够的代表性，会产生片面性。
指标体系的建立，要是具体的问题而定这是毫无疑问的，但是一般说来，要遵循以下的原则：1指标宜少不宜多，宜简不宜繁。
2指标要具有独立性。
3指标应具有代表性4指标应可行，符合客观实际水平，有稳定的数据来源，易于操作，也就是具有可测性。
指标体系的确定具有很大的主观随意性，虽然指标体系的确定有经验确定和数学方法两种，但是多数研究中均采用经验确定法，淡然，确立指标体系的数学方法可以降低选取指标体系的主观随意性，但由于所采用的样本集合不同，也不能保证指标体系的唯一性。
在实际应用中，专家调研法是一种常用的方法。
第三节指标权重的确定指标的权重影视指标评价过程中其对重要程度额的一种主观度的一种反应。
一般而言，指标间权重差异主要是以下三方方面的原因造成的：1评价者对各指标的重视程度不同，反映评价者的主观差异2各指标在评价中所起的作用不同，反映了个指标间的客观差异；3各指标的可靠性程度不同，反映了个指标所提供的信息的可靠性不同权重也称加权，他表示对某指标重要程度的定量分配。
加权的方法大体可以分为两种：经验加权：也称定性加权，它的主要优点是有专家直接估价，简单易行；数学加权：也称定量加权，它以经验为基础，数学原理为背景，间接生成，具有较强的科学性。
目前权数的确定方法主要采用专家咨询的经验判断法。
第1讲 综合评价方法
2013年建模培训基础班讲义
二、综合评价的一般方法
２. 综合评价指标的预处理方法
（1） 评价指标类型的一致化
3）区间型指标 对区间型指标 x ，则通过变换
ax 1 c , x a x 1, a xb 1 x b , x b c 其中 [ a, b] 为 x 的最佳稳定区间， c max{a m, M b} ， 即可将 x 极大化。
6 2014年6月28日
2013年建模培训基础班讲义
一、综合评价的基本概念
２.综合评价的一般步骤与流程
明 任 确 务 对 s1, s2 , , sn 进行综合评价 明 目 确 的 排序或 分类 ? 确 系 定 数 权 权 重 系 数 确定评 价指标 确定指标 初始值 指 预 标 处 的 理 规范化指标
2014年6月28日
2013年建模培训基础班讲义
二、综合评价的一般方法
２. 综合评价指标的预处理方法 (2) 数据指标的无量纲化处理方法 ３) 功效系数方法 xij m j c 令 xij d (i 1,2, , n; j 1,2, , m) ， M j mj 其中 c, d 均为确定的常数。 ， d 表示 c 表示“平移量” “旋转量” ，即表示“放大”或“缩小”倍数。 [c, c d ] 。 则 xij
x1 , x2 , , xm
选 价 择 模 评 型 综合评价指 标 y f (x, w) 计算综合 评价指标 依 指 标 y1, y2 , , yn 对 s1, s2 , , sn 排序或分类
w1, w2 ,, wm
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2014年6月28日
2013年建模培训基础班讲义
二、综合评价的一般方法
从定性到定量的综合集成方法_楼蔚文
学形式而被广泛应用。
尽管SFI研究所强调“crude-look”,中国专家强调形象思维,甚至有的专家声称要“淡化数学”,我们认为,这只是说复杂性科学强调定性与定量相结合、强调形象思维与逻辑思维并重,并注重用计算机图形来表示系统的演化特性等等,但是,要看到,无论是混沌理论还是分形几何学,数学的本质都是很明显的。
混沌理论证明,复杂系统的长期预测是不可能的,只能利用混沌吸引于进行定性的把握,但这仍然是数学的。
分形几何学本身是一种处理更接近自然本质的非线性形状的数学。
应当说,复杂性强调的定性是定量基础上的定性,形象思维是逻辑思维基础上的思维,我们不应忽略其数学的、逻辑的基础。
事实上,这一点对于在决策科学中利用复杂性理论是至关重要的。
在决策领域里向复杂性进军有利于决策的精确化、科学化。
正如金吾伦所说“他们在相当难以定量把握的领域,找出引入定量描述的途径”(金吾伦主编:《跨学科研究引论》,中央编译出版社1997年版,第10页)。
再者,复杂性科学的典型特点就是利用计算机对系统进行模拟,没有计算机和计算数学的发展,就没有今天的复杂性理论,这也证明了其数学的性质。
最后,它是一种经济的方法论。
首先,苗东升等人提出,“把复杂性当作复杂性来处理,”而不是将复杂系统分解为几个简单系统,或是将复杂系统近似地看成简单系统。
事实上,将复杂系统看作复杂系统并不复杂,处理起来可能更简单,因为,复杂现象可能由简单规则导致,其数学形式可能更为简单,非线性方程更符合事物的本质,因此,将复杂性看作复杂性更为经济。
而且,哈肯的役使原理表明,大量的变量主要是由少数几个变量所役使,这时系统的自由度大大减少,符合“奥卡姆剃刀”的原则,可以说,复杂性是一种经济的方法沦。
而对决策来说,经济、最优化,一直是其追求的目标之一。
从定性到定量的综合集成方法楼蔚文(山东大学档案馆) 从定性到定量的综合集成法是钱学森针对开放的复杂社会系统而提出的一种方法体系。
该方法提出后,对我国社会政治、经济领域决策科学化起到了极大的促进作用,受到了社会各界学者与人士的广泛重视,进行了大量的理论探讨与实践应用,被认为是目前在社会、经济领域中进行决策活动较为科学的方法论体系。
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第23卷第5期Vol.23 No.5统计与信息论坛Statistics&InformationForum2008年5月May,2008
收稿日期:2007-12-29;修复日期:2008-03-03作者简介:杜 栋(1964-),男,陕西户县人,教授,研究方向:多指标综合评价、统计信息系统;吴 炎(1983-),男,湖南张家界人,硕士生,研究方向:多指标综合评价、决策支持系统。
=统计理论与方法>从评价方法的/组合评价0到/两两集成0杜 栋,吴 炎(河海大学信息管理系,江苏常州 213022)
摘要:在对单一评价方法和/组合评价0方法存在问题分析的基础上,提出了评价方法的/两两集成0概念,介绍了/两两集成0的基本机理,并给出了几种评价方法的/两两集成0解决方案。关键词:评价方法;组合评价;集成中图分类号:C81 文献标识码:A 文章编号:1007-3116(2008)05-0005-04
一、引 言评价的结果有赖于评价方法的选择。多种逻辑上可行的评价方法针对同一评价对象集可能得到不同的评价结果,这是评价理论中不可回避的一个难题。这时方法的优劣自然会成为研究的一个主要课题。遗憾的是,各种方法的提出都有其特殊的背景和意义,因而会有适合自己的应用范围。换句话说,方法的优劣与否没有绝对的甄别标准,单纯从方法的机理上判别方法的好坏不可行。为此,从另一种角度出发,一些学者提出组合的思想[1]。组合评价思想是没错的,但具体地来看,对单一评价方法的组合,它主要是针对单一评价方法的权数进行组合,或者是针对单一评价方法的评价排序结果进行组合[2]。但是,这样的/组合评价0仍存在一定的问题[3]。实际上,评价是个十分复杂的问题,它涉及评价对象集、评价指标集、评价方法集、评价人集,评价结果由以上诸因素特定组合所决定。也就是说,对一个复杂对象的评价能否准确,不但受所遴选的专家群及描述被评价对象特征的指标体系的影响,还受所选择评价方法的影响,应该从评价的全过程角度进行考虑。当前,人们已经重视对评价方法的创新与发展,我们能不能从系统观看待问题,运用集成法帮助解决问题?本文就拟在/组合评价0的基础上,提出评价方法的/两两集成0。二、对/组合评价法0的讨论为了弄清楚什么是/组合评价0和如何去组合,我们先来对已有的单一评价法做个简单汇总分类。按照如何确定权数的角度,单一评价法可分为两大类:主观赋权评价法和客观赋权评价法。前者多是采取定性的方法,由专家根据经验进行主观判断而得到权数,如层次分析法、模糊综合评判法;后者的原始数据来源于实际数据,根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数,如数据包络分析法和人工神经网络方法。也有的基于评价所使用数据的来源来划分,认为评价中有客观评价和主观评价之说[4]。客观评价一般根据实测数据来评价,如数据包络分析(DEA)、人工神经网络评价法;而主观评价往往随评价者的主观判断而定,如层次分析法(AHP)和模糊综合评判法。总的来看,单一评价法存在这样一些问题:第一,不存在一种绝对完美的评价方法。不同的方法只是从不同的角度对被评价对象做出的某种估计,如果仅采用一种方法进行评价,其结果的可信性就值得怀疑。第二,选择何种评价方法受评价主体的主观影响太大。面对同一个被评对象,不同的人会选择不同的评价方法,而不同的方法所得到的评价结果一般并不完全相同,至于何种方法所得的结果为优,有
5时是很难判断的。第三,无论是选用主观赋权评价法,还是采用客观赋权评价法,都有自身无法解决的缺陷。主观赋权法虽然能充分吸收本领域专家的知识和经验,体现出各个指标的重要程度,但以人的主观判断作为赋权基础不尽完全合理。客观赋权法虽然具有赋权客观、不受人为因素影响等优点,但也有不足之处:一是客观赋权法所得各指标的权数不能体现各指标自身价值的重要性;二是各指标的权数随样本的变化而变化,权数依赖于样本。面对单一评价方法的不足,人们的想法自然就是对两类方法做一综合,以实现二者的优势互补,得到更为合理、科学的评价结果。这种综合的方法,就是/组合评价法0。已有的/组合评价法/研究表明,对单一评价方法的组合,可针对单一评价方法的权数进行组合,也可对单一评价方法的评价排序结果进行组合。或者说,可将组合评价方法分为/权重系数的组合0与/评价结果的组合0。需要注意的是,只有在几种单一评价法所赋的权数或评价结果具有一致性时才能进行组合。或者说,只有当选择的原始方法具有一致性时,在此基础上所建立的组合评价法才是有效的。这就需要采用一定的方法进行检验,包括事前检验和事后检验。组合评价法的事前检验,主要是检验用以组合的各种单一方法的排序结果是否能够相互印证,即是否具有一致性。组合评价法的事后检验,主要是检验组合方法所得的排序结果与原始方法所得排序结果之间的密切程度,即组合评价是原始方法的如实体现还是对它们的歪曲。无论是事前检验还是事后检验,需要的工作量较大,所以,在对评价的准确度要求较高时,才考虑采用组合评价法。从理论上来说,组合评价法应该比单一的评价方法更合理、更科学。而且,从评价结果看,应该说,主观赋权评价法的评价结果与客观赋权评价法的评价结果具有一定程度的互补性。但是,组合评价法也可能出现较大的随机性偏差,从而与真实情况不相符合。由于有众多的单一评价方法可供组合,而在组合时又有许多不同的方法,所有这些都会使采用组合评价法进行评价时具有一定程度的主观性色彩。从另一方面看,单一评价法所得的评价排序结果具有一定的抽象意义,而组合评价法是在单一评价方法的基础上进行进一步的综合,这就使组合评价法的排序结果更具有抽象意义,其社会经济含义不易把握,不利于进一步地分析。所以,要对组合评价法有一个正确、全面的认识:首先,组合评价法并不能完全取代单一评价法。不能说组合评价方法就一定优于某一种单一评价方法。其次,采用组合评价法进行综合评价时仍然具有较强的主观性。因为组合评价法只是从评价方法选择方面进行了改进。再次,在采用组合评价法进行评价时,单一评价方法并不能随意组合。因为不同的单一评价方法对评价指标体系和被评价对象个数的多少有不同的要求。最后,在采用组合评价法进行评价时不能忽视评价过程的其他几个阶段。只有在各个阶段都比较科学、合理的情况下才能最终保证评价结果的科学性、合理性。
三、评价方法的/两两集成0鉴于单一评价法和组合评价法的优缺点,我们提出和即将介绍的是对单一评价方法的/两两集成0。这里不是/组合0,而是/结合0,为了避免混淆,采用/集成0这个术语也许更合适些。/集成0与/组合0的最大不同在于,/组合0只在权数和结果两个局部环节进行/重组0,而/集成0是在同时使用两种方法进行评价的各个阶段根据需要进行/再造0。前面也已指出,/在采用组合评价法进行评价时不能忽视评价过程的其他几个阶段。只有在各个阶段都比较科学、合理的情况下才能最终保证评价结果的科学性、合理性。0/两两集成0是两个(或以上)评价方法在需要和可能的阶段进行的有机结合,它可以缩小主观认识和客观实际的差距,这也许更具科学性和可操作性。目前,关于这方面的尝试有一些,但有关应用基础研究还较少,而要有效地求解复杂对象的综合评价问题,就必须针对问题的不同侧面应用不同的方法,因此就有必要探讨多种方法的综合运用问题。比如,在求解DEA(数据包络分析)的线性规划最优解时,实际上是选取对被评价决策单元最为有利的权系数(输入和输出的权系数)。在很多实际问题中,每项输入(或输出)的重要性是不相同的,因此权系数的选取应该满足一定的限制,在事先确定各项指标之间的相对重要性时要把主观因素考虑进来。如果能将层次分析法(AHP)与数据包络分析(DEA)进行整合,这种权重的选择方法比一般的DEA的权重分析方法更具有准确性和客观性,能够克服一般DEA方法对权重选择的缺点。又比如,传统的BP(逆向传播)网络都研究输6
统计与信息论坛入、输出层维数确定的建模问题,然而,当我们研究复杂系统建模时,例如社会、经济系统,系统内各因素间的复杂关系还不能由我们现有的理论知识完全合理地进行解释,即不明确哪些因素(自变量)对我们所关心的变量(因变量)关系密切些。这时,为避免对因变量有重要影响的因素的漏选,常用的方式是将所有对因变量有影响的变量均作为输入变量,着手建立系统模型。当这些因素(自变量)很多时,把它们都作为BP网络的输入,显然会增加网络的复杂度,降低网络性能,大大增加计算运行的时间,影响计算的精度。层次分析法(AHP)为解决这一难题提供了较好的方法。由于AHP是一种定性与定量相结合的、系统的、层次化的分析方法,它通过专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化,因此,应用它可将重要的变量选择出来。具体方法是,我们先用AHP筛选出对因变量(网络输出)最有影响作用的变量(自变量)作为BP网络的输入节点,再用改进的BP算法进行学习。这样做的思想在于,虽然AHP在筛选出对因变量最有影响的因素(自变量)方面有独到的优点,然而在用其它常规方法拟合时,其精度往往不如BP算法[5]。因而,取长补短,将两种方法有机地结合起来,从而增强了BP网络对复杂系统建模的能力。将AHP与BP神经网络相结合建立的新模型,不仅可以自动确定复杂系统的输入维数(输入节点数),而且还提高了网络的学习速率,加快了网络的收敛速度,从而优化了网络的拓扑结构,增强了BP网络的适应能力。下面挑选了五种比较流行的现代综合评价方法,即层次分析法(AHP)、模糊综合评判法、数据包络分析(DEA)方法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法,介绍以层次分析法和模糊综合评判法为主,与其他几个评价方法进行集成的解决方案。(一)层次分析法与模糊综合评判法的集成AHP方法将定性分析和定量分析有效结合,不仅能保证模型的系统性和合理性,而且能让决策人员充分运用其有价值的经验和判断能力,从而为许多多规则决策问题提供强有力的决策支持。层次分析法与模糊综合评判法的结合,主要体现在将评价指标体系分成递阶层次结构,运用层次分析法确定各指标的权重,然后分层次进行模糊综合评判,最后综合出总的评价结果[6]。(二)层次分析法与数据包络分析方法的集成AHP法的判断矩阵是由评价者或专家给定的,因此其一致性必然受到有关人员的知识结构、判断水平及个人偏好等许多主观因素的影响。DEA以各决策单元的输入输出指标的权重为变量,确定各指标在优先意义下的权重,使之受不确定的主观因素的影响比较小。在确定各指标权重时,如能主客观相结合地得到综合权重,这样就可以充分发挥各自的优势,将使综合评价方法更加完善[7]。(三)层次分析法与人工神经网络评价法的集成对于评价问题来说,常有许多定性因素穿插交融在复杂的评价问题之中,要求人们凭借经验、知识和智慧参与判断决策。层次分析法设法通过一定模式使决策思维过程规范化,使之适用于定性与定量因素相结合特别是定性因素起主导作用的评价问题。然而如何在人的参与过程中,尽量减少主观上的随意性、思维上的不定性以及认识上的模糊性等不利的主观因素影响,人工神经网络方法可有效地弥补解决上述问题[8]。(四)层次分析法与灰色综合评价法的集成层次分析法是的一种系统化、层次化分析问题的多目标决策方法,而灰色关联分析方法一般多用于分析和处理纵向序列(如时间序列),可建立多层次灰色相对关联度分析综合评估法,即将灰色综合评估法与层次分析法有机结合起来的一种直接多层次评估方法。这样的评估方法既能对复杂系统的各层次子系统进行评估,又能在系统评估的基础上进行综合评估,将为评估多层次复杂系统提供一种新的思路和方法[9]。(五)模糊综合评判与数据包络分析方法的集成在DEA的应用过程中,最关键的步骤就是输入输出指标体系的确定和各决策单元在相应指标体系下的输入输出数据的搜集与获得。目前已有的DEA模型由于所涉及的指标体系是确定的,所涉及的投入产出数据是确定已知的,所以目前的模型都是确定型的。然而许多领域的评价和决策问题都存在着大量的不确定性,对于这些领域中的决策问题,确定型的DEA模型就存在着缺陷和不足。因此,有必要研究和建立能够处理含有不确定性因素的评价与决策问题的DEA模型。两者集成的研究已初见成效[10]。(六)模糊综合评判与人工神经网络评价法的集成由于客观事物本身在很多情况下都带有模糊性,使得相应的评价与决策工作必须引入模糊数学的理论和方法,才能使决策的效果更加切合实际,更加准确。但是,由于这些方法都缺乏自学习的能力,7