AHP指标评价法

AHP指标评价法（精选10篇）

AHP指标评价法 第1篇

本文结合西北师范大学科研团队建设和管理的经验和做法, 采用层次分析法, 建立了多层次、多指标的科研团队绩效评价的指标体系, 以期为管理部门的评价和科研团队的自我评价提供依据, 发挥绩效评价在科研团队建设中的引导和推动作用, 使科研团队的绩效评价逐步走向规范化和科学化。

1 高校科研团队绩效评价的内容

高校建设科研团队是为优秀人才施展才华, 搭建舞台, 以事业发展的空间和环境汇聚优秀人才和团队, 充分发挥高校的人才优势和多学科综合优势, 选择有限目标、组织优势力量, 进行重点培育, 更多地承担国家重大、重点任务, 取得更多的创新性科技成果。也就是说, 高校科研团队组建的目标要求应是高标准、高水平、高绩效的, 这也是科研团队的价值所在, 因此对科研团队建设情况进行评价就应以绩效评价为主, 评价指标不仅要全面, 而且应定量化, 具有可操作性。

1.1 队伍建设

人才队伍建设是科研团队建设的核心任务, 科研团队的每位成员在团队中有着一定的地位, 各自扮演着不可替代的角色, 其中团队带头人是团队科研活动的领导者和组织者, 肩负着科学研究、队伍建设和促进科研工作发展等重要任务, 他不仅有深厚的业务基础, 学术水平, 在国内同行中具有一定的优势, 对相关科学领域有广博的知识, 具有把握学术方向的能力, 对国家发展的需求有战略眼光, 能凝练出重大课题并围绕其开展研究工作, 进而取得重大创新科研成果, 而且在管理方面有坚强的领导能力, 良好的人际交往及沟通技巧和能力。同时, 科研团队有结构合理的研究梯队, 学术带头人、科研骨干和团队成员形成合理的比例结构, 尤其是合理的学科和素质结构, 不同知识层次、不同能力的团队成员在不同的岗位上相互协调补充、扬长避短, 才能充分发挥团队的整体合力和团队优势, 产生1+1>2的团队效应。

1.2 科研项目

科研团队是面向科研目标、科研项目而组成的。随着科学研究整体化、综合化趋势的不断增强, 科研团队在攻克重点、重大项目, 尤其在攻克跨学科的重大难题方面, 已远远超出单个科研工作者绩效的整体优势。科研团队只有承担重大科研项目, 才有可能产生高水平的成果;才有可能使自身的学术水平和人才培养质量上水平、上层次;才有可能建成一支高水平的人才队伍。通过科研项目的研究和创新活动, 团队中的每一个成员在深化基础理论、强化创新性思维、提高新技术研发能力、多学科交叉的重大项目各环节的把握等方面得到很好的锻炼, 不断提高队伍的科研能力、学术水平和整体素质, 从而提高队伍的整体水平, 保证科研团队人才队伍的稳定和可持续发展, 实现以项目研究促进科研团队建设的目标。

1.3 科研成果

科研团队应该是一个持续产生新成果, 尤其是重大科技成果的高效研究群体[1]。科学技术发展使科学家之间需要合作, 而科研团队的建设可以形成设备和人力资源的有效凝聚, 共同完成重大项目的科技攻关, 产生具有显示度的、前瞻性的研究成果。评估科研团队绩效的最根本指标是科技创新能力, 具体表现为科研成果的数量和质量, 因此, 科研团队要有明确的团队目标, 通过承担国家重大、重点科研项目, 实现理论创新和研究方法创新, 争取出标志性、创新性、高水平科研成果。事实上, 很多重大科研成果都来自于各类科研团队, 相当多的科研团队也都取得了丰硕成果, 展现了旺盛的生命力。

1.4 制度建设

高效的团队内部管理及运行机制是科研团队成功发展的关键。任何一个组织, 如果没有相应的组织制度, 其成员就会成为毫无凝聚力和战斗力的一盘散沙, 如果没有科学的工作制度, 其成员工作就无章可循, 工作任务就不能按计划完成[2]。因此, 不同类型的科研团队应针对自己的具体情况制定科学的行之有效的规章制度, 以确保团队内部有序的、良好的工作环境。首先, 团队文化是团队有效运行和团队工作能力培养的关键因素。良好的团队文化有利于科学研究工作的创新, 有利于科技人才的脱颖而出, 有利于产生原创性的科研成果。其次, 利益合理分配是科研团队成功运作的关键之一, 团队领导者要善于运用激励措施, 建立健全利益分配制度。再次, 影响团队成果很重要的因素在于团队成员能否营造良好和谐的气氛, 在信息、情感等诸多方面能否高效沟通。另外, 高效的科研团队对成员有着强大的凝聚力, 凝聚力在很大程度上决定了团队成员能力的发挥和工作效率的高低, 只有具备民主的学术氛围, 科研团队才具有凝聚力, 才能够不断吸纳优秀人才, 不断提高整体上的科技创新能力。

1.5 平台建设

高校科研团队不仅注重科研效益, 更注重学科发展和人才培养。在高校建设与发展中, 重点学科是提升学校地位和确保高校可持续发展的关键, 学位点是高校人才培养、科学研究和重点学科建设水平的标志, 科研基地 (重点实验室或者工程中心) 是承接和完成科研项目、发展学科、开展高水平科学研究的依托, 它们在科研工作中都发挥着极其重要的作用。首先, 科研团队只有依托于重点学科和科研基地建设科研团队, 才能真正实现科技资源的当量凝聚, 才能切实有效地开展高水平的科学研究工作, 才能使科研团队具有可持续发展的活力和生命力[3]。其次, 科研基地是从事科学研究的重要平台, 在科研基地的平台上锤就创新团队, 有助于锻炼和促进创新团队的成长, 科研基地比一般的科研组织具有更多的优势, 承担国家和部省级科技项目比较多, 研究方向相对集中, 国际学术交流广泛, 学术氛围浓厚, 普遍具有吸引一流人才的条件和环境, 为科研团队的形成提供了基本条件[4]。此外, 通过高水平的科技创新平台建设, 不仅能够促进现有人才的快速成长, 同时也拓宽了科研团队的建设途径。

2 层次分析法评价模型的建立[5]

层次分析法 (AHP) 是将与决策有关的因素分解成目标、准则、方案等层次, 在此基础上进行定性和定量分析, 体现了求解复杂问题的分解判断综合的整个过程, 使人们对复杂问题的判断、决策过程得以系统化、数量化。

2.1 建立层次结构图

基于对影响科研团队绩效评价因素的分析, 可运用层次分析法建立绩效管理层次模型, 设科研团队绩效评价为目标层A层, 准则层为B层, 队伍建设、科研项目、科研成果、制度建设、平台建设分别设为B1、B2、B3、B4、B5, 并且把每个主原因的次一级原因分别设为C11C52, 如图1所示。

2.2 构造比较矩阵

完成层次模型后, 将各层因素对上一层因素的相对重要性进行两两比较, 请有关专家给出判断矩阵的元素值, 从而得到层次分析的判断矩阵。假定A层中元素AK与B层元素B1, B2, , Bn有联系, 则构造的判断矩阵如表1所示。

其中bij表示对于AK而言, Bi对Bj的相对重要性, 通常bij取1, 2, , 9及它们的倒数, 其含义见表2。

显然, 对判断矩阵有:bii=1, bij=1/bji (i, j=1, 2, , n) , 因此, 对于n阶判断矩阵, 我们仅需要对n (n-1) /2个元素给出数值。

2.3 相对权重向量确定

层次分析法一般与德尔菲法结合起来运用, 在绩效评价中, 经专家及评价小组相关人员讨论各因素的重要性, 则可得各层次比较矩阵。本文以A-Bi判断矩阵 (见表3) 为例说明其求解过程, 具体如下:

其中:W为本层次单排序过程中各因素的权重, 计算步骤为:先计算判断矩阵每一行的乘积Mi, 如:M1=b11b12b1n, 再计算Mi的n次方根undefined, 然后对向量V= (V1, V2, , Vn) T归一化, 即Wi=Vi/ (V1+V2++Vn) , 则W= (W1, W2, , Wn) T为所求的特征向量, 即层次单排序中各因素的权重。

2.4 一致性检验

λmax为n阶判断矩阵的最大特征根, CI为检验n阶判断矩阵一致性所需要计算的一致性指标, 计算公式为:CI= (λmax-n) / (n-1) 。RI为需要判断矩阵的平均随机一致性指标, 对于1至9阶矩阵, RI的值表示如表4所示。

CR为判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比, 称为随机一致性比率, CR=CI/RI, 当CR的值小于0.10的时候, 则认为判断矩阵具有满意的一致性, 否则就需要调整判断矩阵, 使其具有满意的一致性。

由A-Bi判断矩阵求解得λmax=5.103, CIB=0.026, 由于A-Bi判断矩阵为5阶矩阵, 所以RIB=1.12, 因此可得出CRB=0.023<0.1, 可见, A-Bi判断矩阵具有满意的一致性。

同理可构造B1-C1j, B2-C2j, B3-C3j, B4-C4j, B5-C5j判断矩阵, 并检验判断矩阵的一致性。各判断矩阵的求解结果如下。

B1-C1j:λmax=3.010, CI1=0.005, RI1=0.58, CR=0.009<0.1

B2-C2j:λmax=2.0, CI2=0.0, RI2=0.0, CR=0.0<0.1

B3-C3j:λmax=4.105, CI3=0.035, RI3=0.9, CR=0.039<0.1

B4-C4j:λmax=4.118, CI4=0.039, RI4=0.9, CR=0.004<0.1

B5-C5j:λmax=2.0, CI5=0.0, RI5=0.0, CR=0.0<0.1

在获得了同层各要素之间的相对重要程度 (即权重值) 后, 就可以自上而下地计算各级因素关于总目标的组合权重。从计算结果可知, C层各因素对目标问题A的综合权重值为:Wundefined= (0.076 0.042 0.023 0.157 0.079 0.225 0.034 0.073 0.151 0.009 0.025 0.008 0.011 0.065 0.022) T。

2.5 组合权重和组合一致性检验

由A-Bi判断矩阵求解结果可知WB= (WundefinedWundefinedWundefinedWundefinedWundefined) T = (0.141 0.236 0.483 0.053 0.087) T 其中:WB中的值为表3中W的值, 因此可得出CIC= (CI1CI2CI3CI4CI5) [WB]T= (0.005 0 0.035 0.039 0) (0.141 0.236 0.483 0.053 0.087) T=0.0197 (其中:CI1, CI2, CI3, CI4, CI5的值为求解所得CI的值) , RIC= (RI1RI2RI3RI4RI5) [WB]T= (0.58 0 0.9 0.9 0) (0.141 0.236 0.483 0.053 0.087) T=0.5642 (其中:RI1, RI2, RI3, RI4, RI5的值为求解所得RI的值) , 最后计算出CRC=CRB+CIC/RIC=0.023+0.020/0.564=0.058<0.1。可见在科研团队绩效评价中, 整个判断矩阵的构建具有满意的组合一致性。

经过对影响绩效评价的各种因素进行分析、校验以后, 我们可以得到绩效评价指标及权重表, 见表5所示。

3 结束语

从本研究构建的指标体系看, 高校科研团队建设的绩效评价指标按重要性程度依此为科研成果、科研项目、人才建设、平台建设, 与高校科研团队建设的目标基本一致, 因而对科研团队的建设与管理具有一定的参考和借鉴意义。同时对科研团队自身来说, 加强激励分配、交流沟通制度建设, 增强凝聚力, 形成团结向上的团队文化, 确保团队成长具有生命力, 也是科研团队建设与管理中的重要方面。由于我国高校的科研团队可按照科技活动类型、所属学科、某个具体的科技活动指标以及科技服务对象的不同分为多种类型, 因此, 建设标准和评价指标也要根据不同的团队类型具体确定, 需要有适应其特殊性的评价指标体系。同时, 衡量和评价科研团队的指标体系也不是一成不变的, 应在实际评价的基础上进一步调整, 不断地予以修正和完善。

参考文献

[1]康旭东, 王前, 郭东明.科研团队建设的若干理论问题[J].科学学研究, 2005 (2) :232-236.

[2]管靖, 胡澄宇.浅议高校科研团队的建设与管理[J].武汉科技大学学报:社会科学版, 2004 (1) :22-24.

[3]郭东明.加强科研创新团队建设提高服务振兴东北能力[J].中国高等教育, 2004 (8) :21-22.

[4]沈炯.积极营造宽松氛围打造精品科研创新团队[J].中国高等教育, 2004 (8) :19-20.

AHP指标评价法 第2篇

基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用

本文在总结前人的.工作经验和结合现有资料及相关规范,确定了影响滑坡危险度的因素及各因素指标的评估等级向量的确定方法,运用多级模糊综合评判原理对滑坡危险度进行综合评估,形成了一套评估指标体系和评估等级体系,从而实现对滑坡危险度的评估,并将其应用于工程实例中.

作 者：骆伟 蒋忠诚 LUO Wei JIANG Zhong-cheng 作者单位：桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西,桂林,541004刊 名：科技信息英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：“”(29)分类号：关键词：层次分析法(AHP) 模糊综合评价法 滑坡危险度

AHP指标评价法 第3篇

关键词：科技创新能力；AHP模型；轨道交通；评价指标体系

中图分类号：G726 文献标识码：A

一、引言

培养科技创新人才是社会发展的需要，更是当前高校教育的首要任务。对大学生科技创新能力的研究近年来成为热门课题，目前为止，针对不同类型高校学生科技创新能力培养现状的个案研究比较少，怎样结合不同类型院校特点，构建一套适合该校学生的科技创新能力评价指标体系，值得关注。

随着近年轨道交通业的快速发展，为满足技术革新和行业可持续发展的需要，轨道交通类专业大学生需要具备良好的科技创新能力，然而有关该类型高校大学生科技创新能力的研究当前还是空白，因此根据轨道交通院校特点，构建一套科学合理的评价指标体系，为高校从哪些方面培养和提高大学生的科技创新能力指明重点努力方向，这是值得探索的一门新课题。

二、大学生科技创新能力评价指标体系

科技创新能力指标体系的构建是大学生创新能力综合评价体系的核心内容，也是创新能力评价工作中的一个难点。在借鉴国内现有相关指标体系研究 的基础上，结合轨道交通高校学生的特点，采用定性与定量相结合的层次分析法（AHP），构建大学生科技创新能力评价指标体系，具体步骤如下：

（一）明确问题，构建递阶层次结构模型

本文以南京铁道职业技术学院轨道交通类专业学生为研究对象。在分析轨道交通学科知识体系的基础上，结合当前社会发展对轨道交通创新型人才培养的需求，并遵循全面性、科学性、可行性原则，对大学生科技创新能力构成要素进行分解，初步设计出评价指标，然后征询多位业内专家意见，对评价指标经过两轮反复筛选、整合，拟订出最终的科技创新能力评价指标体系，如表1所示。该评价指标体系分为目标层、准则层和指标层3个层次，准则层中6项指标呈现出一种相互关联、相互作用，较全面地反映了大学生科技创新能力的要素内涵。

（二）各项指标评价标准

1.创新基础能力的评价标准

创新基础能力是大学生进行创新活动需要具备的基本能力，主要包含5个二级指标（见表1）。轨道交通管理人员需要常与人沟通交流，评价学生的沟通交流能力看其是否善于倾听别人意见，勇于表达自己观点等方面来评价。轨道交通行业高速发展，要求行业人员的知识和技能不断更新，这需要学生具有较好的自我学习能力，可从较强的自学意识、良好的学习习惯、正确的自学方法等方面反映。信息化迅猛发展的时代，学生应熟悉轨道交通及相关专业的文献信息资源，用科学的方法进行信息的收集、整理、加工和利用。网络时代，计算机应用能力是轨道交通大学生必备的一项技能，可通过使用office软件和专业软件（如CAD、Matlab等） 的熟练程度、考取计算机等级证书（如中级操作员证书等）等方面评定。写作能力可参照实训总结、社会调研报告与求职文书等应用文写作能力来评价。

2.创新知识结构的评价标准

创新知识结构是大学生进行科技创新的核心能力，包括基础知识、专业知识、交叉学科知识。轨道交通大学生要求具备较好的数学、电学等自然科学和人文社会科学基础，能系统地掌握轨道交通专业各学科知识基本理论和知识，并会融会贯通，了解轨道交通行业最新的技术发展动态。基础知识和专业知识能力可通过课程考试成绩等级来评价。交叉学科知识可通过选修其他专业课程情况，是否掌握丰富的各学科知识并会灵活应用来衡量。

3.创新意识的评价标准

创新意识包括创新的动力、主动性，对创新研究富有激情，关心轨道交通科技发展，关注铁路及地铁的技术变革，具有主动探索，开发自身潜能，不断获取轨道交通专业的新知识及新技能。

4.创新思维能力的评价标准

轨道交通类人才需熟悉监测设备的数据、波形分析，处理系统故障，有主见，善于发现问题，想法解决难题，需要具有较强的创新思维。轨道交通人才创新思维可由逻辑思维、发散思维能力、洞察能力3个二级指标来反映。

逻辑思维能力体现在学生对已有知识总结归纳，再加工，进行推理判断的能力。发散思维体现在学生想像力丰富，破除惯性思维，对所学的知识有独立见解，在学习中标新立异、常涌现灵感的火花。洞察能力体现在学生具有敏锐的观察力，对新事物能迅速的认知理解，具备独立思考分析问题本质的能力，能够较快地判断事物本质规律。

5.创新品质的评价标准

轨道交通类人才要求具有对国家和人民的生命财产高度负责的社会责任感，具备轨道交通专业设备维护工作的基本生产组织、技术管理能力。创新品格包括责任感、团队合作能力、组织协调能力。责任感可体现在遵守校纪班规，团队合作能力体现在团队意识、合作技巧，要求学生具有大局意识，在学习中互相帮助合作。组织协调能力可通过学生参与各种集体活动的表现、担任校内各级学生组织职务、参加实训实习和生活学习中的表现来评判学生的组织协调能力。

6.创新实践能力的评价标准

根据轨道交通类专业培养目标，要培养具有创新精神和较强实践能力的高端技能型人才。创新实践能力可通过参加的科技活动及取得的科技成果情况来评价。对轨道交通学生来说，参与课题研究、车站志愿服务、社会调研、各级竞赛（如全国职业技能大赛、大学生数学建模竞赛、电子竞赛等）及取得相关奖项、参加专业能力资格考试获得的证书（比如CAD工程师认证证书、铁路客运员或货运员资格证书、铁路信号中级工资格证书等）可作为评价实践能力的评价标准。

（三）对指标进行两两比较，构造判断矩阵

从第二层开始，把同一层级的指标因素用成对比较法构造判断矩阵，直到最后一层。若同一层两个因素分别设为i，j，因素i与因素j对上一层因素的重要性之比用cij表示，则判断矩阵C=（cij）nxn，且cij = 1—cij（i，j=1，2L，n）对于cij的值，采用Satty提出的1～9标度法（如表2所示）。

针对轨道交通专业的特点，设计专家调查问卷，采用专家打分法，通过两两比较，对结果汇总分析后得到判断矩阵，其中准则层（B1、B2、B3、B4、B5、B6）对目标层（A）的成对比矩阵记为P，指标层（三级指标）对准则层中6个二级指标的对比矩阵分别记为

P1，P2，P3，P4，P5，P6。

（四）层次单排序与一致性检验

由于研究对象的复杂性和专家主观判断的差异，前面构建的判断矩阵无法保证完全的一致，只要做到接近一致性就可以，为保证评价结果合理，需对这些矩阵的一致性进行检验。

由第二层的成对比矩阵P，计算出准则层（B1、B2、B3、B4、B5、B6）对目标层（A）的权重向量为：

wk

（2）=[0.0483，0.1892，0.1980，0.1584，0.1502，0.2558]

最大特征根λ=6.4203和一致性指标CI=0.0841，一致性比率CR=0.0678<0.1，可知矩阵P具有较好的一致性。若CR>0.1，则认为矩阵一致性程度不能接受， 需对矩阵中元素的相对重要性进行调整， 直到矩阵满足CR<0.1标准为止。

（五）层次总排序及其一致性检验

层次总排序即计算准则层指标对于总目标层A相对重要性的排序权值，计算出轨道交通大学生科技创新能力评价体系权重系数，具体如表4中所示。层次总排序也要进行一致性检验，一致性检验公式如下：

其中 是准则层对于目标层的权重，CIk、CRk分别是第三层对比矩阵的一致性比例、一致性比率。由CIz<0.1知轨道交通类专业学生科技创新能力评价体系具有满意的一致性，可以进行层次总排序并加以运用。

从表4中可以看出，大学生科技创新能力评价指标中，创新实践能力最重要，其次是创新意识、创新知识结构、创新思维能力、创新品质、创新基础能力。在创新基础能力中，自我学习能力这一指标是最重要的，其次是信息采集处理能力；在知识结构中，认为专业知识最重要，其次是交叉学科知识；创新意识中，主动性中重要；创新思维能力中，认为逻辑思维最重要，其次是发散思维能力；创新品质中，责任感最重要，其次为组织协调能力；创新实践能力中，认为科技成果最重要，其次为科技活动。总体来看，大学生科技创新能力评价体系中科技成果、创新主动性、专业知识、逻辑思维是排在前四位的评价要素。这些结果可为轨道交通类专业重点从哪些方面培养和提高学生科技创新能力提供借鉴。

三、轨道交通大学生科技创新能力评价体系应用实例

首先，以南京铁道职业技术学院铁道交通专业某学生为研究对象，根据前面建立的大学生科技创新能力评价体系，取指标要素的评价等级为：

{强（90），较强（80），一般（70），较差（60）}

请三位专业老师对该学生各项评价指标按照评价标准评定等级，取对应分值的平均值作为该生该项评价指标的分值，整理出该生对应表1的18项二级指标的分值见表5：

将二级指标的分值乘以表3对应的权重系数，再求和，计算到该生创新能力评分为80.284。

从最终的结果80<80.284<90，说明该学生的创新能力综合评价为“较强”。利用以上综合评价方法，高校可以对轨道交通专业学生的科技创新能力进行综合评价，并根据评价结果采取相应的教学对策。

四、结语

本研究在大量文献分析、专家调查并结合轨道交通类专业特色的基础上，利用AHP方法建立了轨道交通专业大学生科技创新能力评价指标体系，可以使大学生创新能力的综合评价更趋科学化、标准化、制度化。文中所采用的层次分析法虽具有一定科学性，但是评价指标是根据专家的意见给出的，不能完全避免主观随意性的影响，该科技创新能力评价指标还需在实际应用过程中不断检验、修订。

参考文献

[1]蔡离离.普通本科高校学生创新能力评价体系的构建及应用研究[D].[硕士学位论文].长沙理工大学，2013.3.

[2]曹颖颐.大学生创新能力指标体系的构建研究[D].[硕士学位论文].武汉理工大学，2008.3.

[3]李艳坡.高职院校大学生创新能力现状分析及对策研究[D].[硕士学位论文].华北电力大学，2010.5.

[4]李淑娣.高职学生创新能力培养与评价研究[D].[硕士学位论文].华北电力大学，2010.12.

[5]陈雷.医学人才科技创新能力评价指标体系构建与应用[D].[硕士学位论文].第二军医大学，2008.5.

[6]胡忠任.管理类专业高职生实践与创新能力的评价指标体系[J].长春教育学院学报，2014（9）.

基于AHP的校园安全评价指标研究 第4篇

1 影响校园安全的因素分析

校园作为一个社区, 与外界有着千丝万缕的联系, 造成校园不安全的因素多种多样, 有管理上的因素, 有客观上较难避免的问题, 也有人为主观的因素[1,2]。

1.1 管理的因素

学校安全机构不健全;规章制度不健全;安全检查不足;安全管理机构不健全;缺少相应的安全教育等等。

1.2 火灾、爆炸隐患

一些老的教学楼、宿舍等消防器具不完善, 消防栓过少且上锁;学生宿舍使用大功率电器或电器使用不当、乱拉乱接电线和保险丝、点蜡烛乱扔未灭的烟蒂、宿舍内焚烧杂物等;实验室或校工厂设备或药品管理使用不当等。

1.3 危险建筑物导致的隐患

由危险建筑物导致的隐患有坍塌危险隐患、火灾危险隐患、高空坠落或建筑物的搁置物、悬挂物坠落等。

1.4 中毒、窒息事故隐患

学校向学生提供的食品、饮用水或其他物品不符合国家卫生安全标准;食品加工、储存卫生安全注意不够;实验室违规操作、设备老化造成有毒物泄漏或排放等

1.5 校园交通事故隐患

校园内道路多弯曲折、狭窄而且绿化较好致使视野不开阔;社区安全标志较少、不醒目, 司机和行人意识不强, 没有在大街上的警惕意识;进出校园的车辆数目繁多, 机动车的数量大量增加和停车泊位的有限致使机动车违章停放严重;高校扩招使得许多学校设立分校, 校区之间往返造成交通隐患等等。

1.6 校园盗窃

校园盗窃主要集中在学生宿舍、图书馆、自习室, 主要原因是在日常生活中的安全防范意识不强, 出宿舍不随手锁门, 宿舍钥匙随意丢放;临时离开手机、钱包等贵重物品不随身携带;社会上各种人员进校服务, 素质参差不齐, 高校校园不再是过去的“一方净土”。

2 基于AHP模型的校园安全评价指标体系

层次分析法最适宜于解决那些难以完全用定量方法进行分析的公共决策问题[3]。应用AHP解决问题地思路是:首先, 把要解决的问题分层系列化, 即根据问题的性质和所要达到的目标, 将问题分解为不同的组成因素, 按照因素之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合, 形成一个递阶、有序的层次结构模型;然后, 对模型中每一层次因素的相对重要性, 依据人们对客观现实的判断给出定量表示, 再利用数学方法确定每一层次因素中各因素相对重要性次序的权值, 得到最低层 (方案层) 相对于最高层 (总目标) 的相对重要性次序的组合权值, 以此作为评价和选择方案的依据和标准。

2.1 建立层次结构框架

校园作为一个系统, 要制定其安全评价指标体系, 应该注意从校园的实际出发, 并尽可能反映校园意外事故的主要特征和基本状况, 通过对校园安全的分析, 结合世界卫生组织关于校园安全的标准和国内有关学校的评价标准, 根据指标体系建立的科学性、全面性、可行性、国际性等原则, 在广泛征求有关专家意见的基础上加以归纳整理, 可将目标分解为安全制度、物质校园安全、精神校园安全、安全教育、事故后改进五个方面研究指标层次架构。五个方面的结构又可各自按指标的支配关系形成有序递阶层次结构。

2.2 构造判断矩阵, 计算指标权重

上文通过建立层次结构得出了具体的指标项及体系各层次关系。为了给指标权重赋值, 首先需要构造判断矩阵, 采用因素成对比较法, 比较他们对目标影响的重要程度, 按“1-9”的标度方法进行量化, 以上一层的某要素An为判断准则, 对下一层的要素B1, B2, , Bn进行两两比较, 按判断尺度确定其相对重要度Bij, 以此作为元素建立判断矩阵:

得到比较矩阵B, 接着根据判断矩阵计算权重, 并进行一致性检验。计算步骤如下:

(1) 对B按列规范化, 得

undefined

(2) 按行相加得和向量为

undefined

(3) 将得到的和向量正规化, 即权重向量为

undefined

(4) 计算矩阵最大特征根λmax为

undefined

为了检验判断矩阵B的一致性, 根据AHP原理, 通过计算一致性指标CI进行判断, 即

undefined

当λmax=n时, CI=0, 为完全一致;CI值越大, 判断矩阵的完全一致性越差。一般只要CI0.1, 判断矩阵的一致性就可接受, 随着判断矩阵维数的增加, 引入随机一致性指标RI作为修正值, 用更合理的随机一致性指标CR来衡量判断矩阵的一致性。CR=CI/RI, 通常只要CR0.1, 则认为B具有满意的一致性。RI的取值如表1。

3 校园安全模糊综合评价过程与模型

模糊综合评价是以模糊数学为基础, 应用模糊关系合成原理, 将一些边界不清, 不易定量因素定量化、进行综合评价的一种方法[4]。模糊综合评价分为单级和多级, 对于校园安全这样一个复杂的系统, 宜采用多级模糊综合评价方法[5]。

3.1 设置评判集及权重系数

设v={v1, v2, , vm}为评判集, Ai={ai1, ai2, , ain}为ui中各因素相对v的权重系数集, 且满足ai1+ai2++ain=1, 其中ain根据ui中各因素的重要程度分配。A={a1, a2, , al}为U中各子因素集Ui相对v的权重系数集, 即a1+a2++al=1。

3.2 求综合评价矩阵

对于单因素uin求出其对于v的单因素评判矩阵Ri, Ri的元素rij表示对ui的因素uij的评价中, 评判等级vj (j=1, 2, , m) 所占的份额。根据单因素评判矩阵Ri, 利用复合运算即可求得对子因素ui的综合评判结果为

undefined

其中bij=undefinedaikrkj, 1jm, 1il, 然后对高层因素进行评判, 即对评判空间 (U, V, R) 进行综合评判, 而对于因素集U的单因素评判矩阵R, 则由较低层次的综合评判输出Bi构成为

undefined

因此, 对于评判因素集U的最后评判结果为

undefined

4 评价实例分析

4.1 校园安全评价体系权重及单因素评判矩阵

本文以中国劳动关系学院为例, 编制校园安全检查表, 以问卷调查的方式得到最底层单因素评价矩阵。以安全制度U1为例, 编制调查问卷见表2。每一项内容都按“优、良、一般、较差、很差”调查结果分别给出百分比例, 如u11的第二项制定了合理的长期的校园安全管理规划, 问卷调查结果10%的认为较好, 40%的认为一般, 40%认为较差, 10%认为很差, 则单因素评判向量为 (0.0 0.1 0.4 0.4 0.1) 。构成如下单因素评判矩阵:

undefined

同理可得R2、R3、R4、R5。

通过上述分析, 得出校园安全评价指标的权重系数集为A, 见表3。

4.2 综合评判计算

根据表2对单因素u1={u11, u12, u13}的综合评判矩阵为:B1=A1R1= (0.38 0.33 0.29)

undefined

同理可得其他单因素的综合评判矩阵

undefined

利用B1, B2, B3, B4, B5构建基于评价因素u={u1, u2, u3, u4, u5}的综合评价矩阵为

undefined

4.3 结果分析

上述结果B即为对该校园安全综合评价的结果。按最大隶属度原则, 上述综合评判结果说明该校园安全评价结果为“一般”。

按模糊分步法, 对综合评判结果进行归一化处理。上述结果表明, 模糊综合评价得出的结论是:9%评价很好, 31%评价较好, 40%评价一般, 19%评价较差, 1%评价很差。

5 结论

(1) 研究表明, 当前国内外校园存在诸多安全隐患, 开展校园安全评价研究具有重要的理论与现实意义。

(2) 运用层次分析法 (AHP) 对校园安全的影响因素进行了层次划分, 建立了基于AHP和综合模糊评价的数学模型, 并结合实际给出了应用模型评价的步骤和方法。评价结果表明, 建立的校园安全评价体系科学、合理、简单易行, 具有可行性和指导性。

(3) 笔者以中国劳动关系学院为例开展的评价结果与实际相符合。但校园安全是一个复杂的系统, 对其进行全面、准确、定量评价较为困难, 本文给出的评估模型还有待于进一步研究。

参考文献

[1]王南平, 郭秀, 邵灵红, 艾刚凤, 孙红艳.从事件研究大学生对重大事件的应激反应[J].实用医学进修杂志, 2006, 34 (2) :118~122WANG Nan-ping, GUO Xiu, SHAO Ling-hong, AI Gang-feng, SUNHong-yan.Research on Reaction of Uni-versity Student to Significant Accident Derived from Acci-dent[J].Further Education Magazine of Practical Medi-cal Science, 2006, 34 (2) :118~122

[2]李敏.“女版马加爵”拷问中国教育[J].政府法制, 2008, (7) :60~61LI Min.“Women Jiajue Ma”interrogation of Chinese Education[J].Government Legal System, 2008 (7) :60~61

[3]王鸿刚.美国校园悲剧的警示意义[N].广州日报, 2007-04-19WANG Hong-gang.Warnings of Campus Tragedy in the United States[N].Guangzhou Daily, 2007-04-19

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[6]褚宏启.学校事故的分类及其处理, 教学与管理, 2000 (2) :43~46CHU Hong-qu.Classification and Disposal of Campus Ac-cident, Teaching and Management, 2000 (2) :43~46

[7]徐文后, 郭炫宙, 王陆洋.校园不安全因素分析[J].职业圈, 2007, (24) :172~173XUWen-hou, GUO Xuan-zhou, WANG Lu-yang.Unsafe Factor Analysis of Campus[J].Occupational Circle, 2007, (24) :172~173

[8]许树柏.层次分析法原理.天津:天津大学出版社, 1988XUShu-bai.Hierarchy Analysis Theory.TianJin:TianJin University Publishing House, 1988

[9]杨纶标, 高英仪.模糊数学原理及应用[M].广州:华南理工大学出版社, 2001YANG Lun-biao, GAO Ying-yi.Fuzzy Mathematics Theo-ry and Applications[M].Guang Zhou:South China Uni-versity of Technology Publishing house, 2001

AHP指标评价法 第5篇

摘 要： 作者以所在学校为例，首先分析其主要实践环节的构成，之后通过AHP评价法构建经管类实践教学评价体系，并以本校进行效果分析。

关键词： 经管类 实践教学 评价体系

一、江西理工大学应用科学学院经管类主要实践环节构成

（一）军训，安排在新生入学的第2、3周。

（二）学术报告、讲座，每学期都有相应安排，让学生走进名家。

（三）商业模拟竞赛，每学期都有，促使学生将理论和实践结合。

（四）课程设计，针对应用性较强的专业课程，每个课程安排为期两周的实践操作。

（五）专业综合实践，在第5、6个学期末，安排学生到企业、实习基地进行锻炼。

（六）毕业实习，在第8学期进行，学生外出实习并写出实习报告。

（七）毕业论文，安排在第7、8学期，其中第7学期选题、定导师，第8学期修改和答辩。

二、着手构建经管类实践教学评价体系

（一）经管类实践教学评价体系的内涵

这是对经管类实践教学活动开展情况的一系列评价指标，是系统、科学地规范实践教学活动开展的指导。

（二）评价体系面临的问题

1.内涵不够深入，高校实践教学理论研究和实践教学受到制约，创新滞后。

2.主要集中在高职院校，有针对性的评价体系领域狭小，发展空间受限。

3.具体指标设计不够完善，权重分配的合理性有待提高。我国高校，特别是经管类专业在运用方面成功案例较少。

（三）AHP评价法的经管类实践教学评价体系的构建

基于AHP评价法，我们将经管类实践教学评价体系分为六个方面，具体如下：目标评价（总体目标、实践课程目标、实践项目目标）、内容评价（教学设计、与教学目标的配合、对学生综合素质的培养、对学生创新能力的培养）、师资队伍评价（指导教师数量、指导教师的工作经历、指导教师的实践锻炼培养、指导教师的教学效果）、基础条件评价（教学场所、教学设备、教学材料、教学记录）、效果评价（学生的评价、同行的评价、督导的评价、企业的评价）、保障机制评价（教学计划、师资队伍培训和考评机制、考评机制）。

三、基于AHP评价法的经管类实践教学评价体系在我校的应用分析

（一）问卷调查结果

笔者给经管师生发放了150份问卷，回收了100份有效问卷，结果如下：

1.第一层次六个指标（多选题）比例：目标评价（63.27%）、内容评价（61.22%）、师资队伍评价（61.22%）、基础条件评价（42.86%）、效果评价（55.1%）、保障机制的评价（20.41%）。

2.目标评价的各项指标（多选题）比例：总体目标（59.18%）、实践课程目标（63.27%）、实践项目目标（67.35%）。

3.内容评价的各项指标（多选题）比例：教学设计（42.86%）、与教学目标的配合（44.9%）、对学生综合素质的培养（75.51%）、对学生创新能力的培养（75.51%）。

4.师资队伍评价的各项指标比例：指导教师数量（2.04%）、指导教师的工作经历（22.45%）、指导教师的实践锻炼培养（40.82%）、指导教师的教学效果（34.69%）。

5.基础条件评价的各项指标比例：教学场所（10.20%）、教学设备（46.94%）、教学材料（30.61%）、教学记录（12.24%）。

6.效果评价的各项指标比例：学生的评价（38.78%）、同行的评价（12.24%）、督导的评价（8.16%）、企业的评价（40.82%）。

（二）问卷调查结果的启示

1.优势：在第三层次中，接受问卷调查的师生对实践项目目标、学生综合素质的培养、学生创新能力的培养、企业的评价，重视度较高。这充分肯定了这份评价体系在本院的实用性和极具优势性。第一，我院经管专业对实践教学项目管理到位，有丰富的教学项目，很好地适应于经管各专业，且有很强的针对性，比如课设安排、学科竞赛、企业合作等。第二，本院大力培养学生的创新能力。经管每学期都有丰富多样的创新活动、比赛，极力地激发了经管学生的创新思维，并有效地将理论和实践相结合。第三，本院不仅重视学生课本知识的学习，而且注重学生德智体美劳全面发展，比如经管系的“经管之夜”、“我的专业我来说”、“经管感恩周演讲”等；经管系对综合素质好的学生，特设“卧龙奖学金”。这些活动和措施有效地提高了学生综合素质。第四，近几年我院注重和校外企业双管齐下，高效地培养理论知识丰富、实践能力强的人才，并和许多企业友好建交；这些措施和本评价体系中的企业评价相适应，促使该评价体系在本院很好地实行。

2.劣势：本评价体系对于师资力量要求高，对实践设备需求大；本院缺乏雄厚的师资力量，经费紧张，实践设备落后、破旧，这些硬伤阻碍了本评价体系的有效实施。

AHP指标评价法 第6篇

AHP是美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授萨蒂于20世纪70年代提出的一种定性和定量相结合的多准则决策方法,其决策分析的最终目的是定量地确定其决策方案中各个元素对于总目标的相对重要性系数,据此来判断决策方案的优劣。在综合评价中,这个相对重要性系数就是评价指标的权重。AHP的基本步骤是:

(1)构建平衡计分卡评价指标体系递阶层次结构。平衡计分卡并不是一套固定不变的指标体系,它随应用企业的不同而不同,企业战略不同,平衡计分卡指标体系的构成也不同。现以处于成熟阶段企业为例来构建平衡计分卡评价指标体系。在遵循全面性、可操作性、可理解性、易量化性等原则的基础上,根据平衡计分卡四个维度的内容及AHP的递阶层次结构要求,结合企业实际情况,将平衡计分卡评价指标体系构造为目标层、准则层和指标层。目标层为企业的经营业绩;准则层由平衡计分卡的四个维度构成;指标层为与准则层相对应的若干单项评价指标。见表1。

(2)构造两两比较判断矩阵,并进行层次单排序和一致性检验。首先,根据所建立的平衡计分卡递阶层次结构体系,以上一层元素为准则,将下一层受其支配的各元素按其对上一层准则的重要程度用数值表达成矩阵形式。重要性程度通常采用1～9以及它们的倒数表示,见表2。判断矩阵是评价指标体系权重信息的载体,因此必须保证所构矩阵的合理性,这是获得科学、合理权重的关键。由于对指标间重要性的判断具有较强的主观性和模糊性,任何单个评判者给出的标度判断值都不可避免地有较浓的“个人色彩”,在实际操作时应综合众多专家的意见合成处理后给出。

其次,计算判断矩阵的特征向量和与之相对应的最大特征根。所求的特征向量即为各评价因素针对上一层准则的重要性排序,也就是权重分配。求权的方法有行和法、方根法、和积法,其中方根法的结果最为准确。利用方根法得到判断矩阵的特征向量为:

判断矩阵的最大特征根为:(P表示任意一个判断矩阵)。为了检查所构的判断矩阵及由此导出的权重向量是否合理,需要对判断矩阵进行一致性检验。一致性比率指标,式中,CI为一致性指标,CI=(max-n)/(n-1),RI为平均随机一致性指标,对于1-9阶的判断矩阵,RI值如表3所示。当CR<0.10时,即认为判断矩阵具有满意的一致性,说明权重分配合理;否则就需要调整判断矩阵,直到取得满意的一致性为止。

已构建的平衡计分卡评价指标体系是针对处于成熟阶段的特定企业的,这个阶段企业以“巩固与改进”为战略目标,关键成功因素是降低消耗、控制成本、提高利润。因此,在平衡计分卡评价体系的四个维度中,财务方面重要程度最强,客户、内部业务流程这两方面次之,学习和成长方面重要性较弱。根据指标间的相对重要性及取值标度,综合多位专家意见,分别构造出准则层及各指标层进行两两比较的5个判断矩阵,并利用方根法计算得出其权重向量和一致性检验的结果,见表4～表8。

计算结果表明各判断矩阵通过了一致性检验,说明所构造判断矩阵均具有满意的一致性,据此计算的指标权重具有合理性。

(3)计算层次总排序。将层次单排序中得到的数据填入表格(表9),用指标层相对于准则层的权重乘以准则层相对于总目标的权重,得出指标层各指标相对于总目标的重要性合成权重,即层次总排序。计算结果见表9。

从表9可以看出,在平衡计分卡的四个维度中,权重最大是财务维度,其次是客户维度,学习和成长维度的权重最小,这与该企业提出的“巩固与改进”战略目标基本一致,充分体现了财务方面在这一发展阶段的重要性。在合成权重中,销售净利率的权重比其它指标的权重明显较大,也体现了处在成熟阶段的企业业绩的关键成功因素是降低消耗、提高利润。

应用定性和定量相结合的AHP来确定平衡计分卡中各指标的权重,减少了传统的直接由专家打分而造成的主观因素的影响,不仅可以提高指标权重的科学性和业绩评价的可信度,还为企业有限资源的合理分配提供了较客观的依据。同时,层次单排序和一致检验的计算可以直接由AHP软件完成,具有较强的可操作性。但由于所构造的判断矩阵的数值主要是通过专家咨询法获取,仍不可避免地存在一定的主观性。在实际操作时,可采用专家群组构权法进行综合评判,以进一步提高指标权重的准确性。

参考文献

[1]苏为华：《综合评价学》，中国市场出版社2005年版。

AHP指标评价法 第7篇

近三十年来, 现代民用运输机的安全性、安全运营保障有了明显改进, 但飞行事故与不安全事件仍时有发生。调查结果表明, 百分之七十以上的飞行事故的发生是源于人为因素, 而这些人为因素所造成的事件中, 又有相当一部分是由于飞行疲劳导致机组警觉性水平降低、工作能力下降所致[1]。2000年, 新西兰民航局在报告中指出, 新西兰大约有25%的航空事故与疲劳因素有关[2]。2011年, 美国联邦航空局 (Federal Aviation Administration, FAA) 对航空安全报告系统 (Aviation Safety Report System, ASRS) 记录的数据统计发现, 自2009年以来有256份报告与飞行疲劳有关[3]。欧洲驾驶员协会 (European Cockpit Association, ECA) 报告指出, 在由人为失误引起的空难事故中有15%~20%是由飞行员疲劳所导致[4]。飞行员疲劳主要源于工作时间的不确定性、长的执勤周期、节律紊乱和睡眠不充分, 以及职业紧张等多种因素[5], 疲劳不仅会使飞行员的体力和脑力下降, 影响削弱机体功能, 还会对记忆、反应速度、精神集中、信息处理和决策、情绪, 以及团队合作、人际交流等产生负面影响, 产生不安全行为, 影响飞行安全[6]。

目前对飞行疲劳的测定与评价主要有主观评价与客观评价两种方式。主观评价的评价结果受主观因素影响较大, 客观评价主要集中在执勤时间限制和休息时间管理两个方面, 没有将飞行中的环境因素、生理及心理等方面的因素纳入评价范畴, 不能够确切全面地反映飞行员的疲劳状况。层次分析法是一种整理和综合人们主观判断的客观方法, 也是一种定性与定量分析相结合的系统分析方法。应用层次分析方法综合飞行疲劳的影响因素建立飞行疲劳风险评价体系, 使得飞行疲劳评价更加具有科学性、层次性、可行性、动态性。

1 层次分析法

飞行疲劳风险涉及不同的影响因素, 各个因素对于疲劳的作用不尽相同。各因素权重确定, 关系到最终评价的准确性。确定因素权重的众多方法中, 层次分析法是一种较为成熟和有效的方法。

层次分析法 (analytic hierarchy process) 是美国运筹学家T.L.Satty等人在20世纪70年代提出的一种系统分析方法[7]。该方法主要针对一些较为复杂、较为模糊的问题, 合理地将定性与定量相结合, 把人的思维过程层次化、数量化, 特别适合那些难于定量分析的问题。自20世纪80年代以来, 层次分析法以其系统性的分析方法、简洁实用的决策方法和所需定量数据较少的特点, 在社会经济各领域得到广泛的应用, 其基本思路是将复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次, 使之条理化, 将问题分解成不同的组成因素, 按照因素间的相互影响和隶属关系将其层次聚类组合;然后对各层的因素进行对比分析, 构造判断矩阵, 利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值, 通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。

2 飞行疲劳风险评价模型

2.1 指标体系的建立

文献分析表明, 飞行疲劳的主要影响因素包括睡眠不足与昼夜节律的改变、作业强度与持续时间、身体素质、环境状况、工具设备与人的匹配程度、心理负荷与营养状况等[8]。刘俊杰等[9]和类淑菊[10]分别在分析飞行疲劳致因因素的基础上, 建立了飞行疲劳评价指标体系。对导致飞行疲劳个体因素 (生理和心理) 和环境因素, 做了较为全面的分析。飞行疲劳是多种因素综合作用的结果, 一些社会因素和组织因素也会影响飞行员的身心状态从而导致疲劳[11]。如欠科学的排班和预料之外的某些社会活动都会带来一定程度上的睡眠缺失;社会压力、不良的人际关系、家庭状况等也会影响个人的情绪和睡眠, 导致疲劳积累。控制飞行疲劳风险是一项系统工程, 必须基于综合视角建立飞行疲劳风险评价指标体系, 以全面评估疲劳风险。

2.2 建立层次结构模型

通过全面分析疲劳致因因素和参考相关专家建议, 按照飞行疲劳风险评价的目的, 结合指标选取的科学系统、独立可行原则, 依据层次分析法采用平行模块式的结构, 拟从个人因素、社会因素和组织因素三方面综合评价飞行疲劳风险。飞行疲劳风险评价指标体系可以划分为目标层、准则层和指标层, 目标层为飞行疲劳风险综合评价, 准则层分别为社会因素、个人因素、组织因素, 其中各准则层所包含指标为:

(1) 社会因素。包括管理的重视程度、法规及政策、社会竞争压力、人际关系及社会活动5个方面。 (2) 个人因素。包括睡眠、昼夜节律、医疗因素 (药物/酒精滥用等) 、生理因素 (健康状况等) 、心理因素 (自信心和应激管理能力等) 、情感因素、年龄、饮食及协作能力9个方面。 (3) 组织因素。包括疲劳的管理措施、飞行排班、工作区域环境、人力资源 (飞行员数量和质量) 、疲劳报告机制、企业安全文化、飞行疲劳的相关培训7个方面。

2.3 构造判断矩阵

层次分析法主要是人们对每一层次中各因素相对重要性给出判断, 这些判断通过引入合适的标度用数据表现, 写成矩阵就是判断矩阵。飞行疲劳风险评价中的不少指标难以直接量化, 因此采用1~9标度法来构造两两判断矩阵[12]。

2.4 计算各层次因素的相对权值

(1) 计算判断矩阵A每一行元素的乘积:

2计算Mi的n次方根:

4计算判断矩阵的最大特征根:λmax=ni=1Σ (A·W) i n Wi, 式中A·W=a11a12…a1n a21a22…a2n an1an2…annn n n n nnn n n n n n n nn n n n nnn n n n n n n n·W1W2Wnn n n n nnn n n n n n n nn n n n nnn n n n n n n n……………, (A·W) i=ai1W1+ai2W2+, …, +ainWn。

2.5 一致性检验

(1) 计算一致性指标:

(2) 查同阶矩阵平均随机一致性指标RI值[12]。

(3) 计算一致性比率:

当CR=0时, A具有完全一致性。当CR<0.10时, A具有满意一致性。当CR叟0.10时, A具有非满意一致性, 则应予以调整判断矩阵, 使之具有满意一致性。

2.6 层次总排序及一致性检验

依次沿递阶层次结构由上而下逐层计算, 可计算出最底层因素相对于最高层 (总目标) 的相对重要性或相对优劣的排序值, 即层次总排序[12]。

1计算层次总排序。设准则层中m个因素U1, U2, …, Um对总目标层U的排序为a1, a2, …, am, 指标层中的n个因素对准则层中因素为Uj的层次单排序为b1j, b2j, …, bij (j=1, 2, …, m) :。

2计算层次总排序的一致性比率CR。设指标层对准则层中因素Uj (j=1, 2, …, m) 的层次单排序一致性指标为CIj, 随机一致性指标为RIj, 则层次总排序的一致性比率为:。

当CR<0.10时, 认为层次总排序通过一致性检验。层次总排序具有满意的一致性, 否则需要重新调整那些一致性比较高的判断矩阵的元素取值。

3 飞行疲劳风险评价实例分析

根据已建立的飞行疲劳风险评价指标体系和1-9标度法制定调查问卷, 根据对各层指标相对重要程度的认识对各层指标进行排序和评分。为保证指标体系权重的可靠性, 对来自国航、东航、海航、川航、吉祥航空以及中国民航飞行学院各年龄段的20名飞行专家、飞行教员进行问卷调查。发放调查问卷20份, 其中18份回复有效。对其统计分析, 得到各层指标的判断矩阵。以U1-U1j判断矩阵为例进行权重求解, 如表1。

注:λmax=5.2879;CI=0.0720;CR=0.0643.

计算过程通过MATLAB编程进行, 得到各层判断矩阵的最大特征值、一致性指标CI和一致性比率CR。各层层次单排序的一致性比率CR均小于0.1, 说明层次单排序的计算结果具有满意的一致性。

表2中的各指标权重与综合权重, 层次总排序一致性比率CR=0.0795<0.1, 说明总排序的计算结果具有满意的一致性。社会因素的权重是0.4000, 个人因素的权重是0.2000, 组织因素的权重是0.4000, 说明对于飞行疲劳的控制不仅仅要关注飞行员个人因素, 也应着重于从社会因素和组织因素两个层面入手, 减少飞行员产生疲劳的可能性。从社会因素各指标权重可以看出, 法规与政策、管理的重视程度起主要作用;从个人因素各指标权重可以看出, 睡眠、昼夜节律、心理因素和协作因素影响更大;组织因素各指标权重而言, 飞行排班、人力资源 (飞行员数量和质量) 和疲劳的管理措施起主要作用。评价指标总排序表明, 法规及政策、管理的重视程度和飞行排班排列前三, 是应考虑的主要因素。

4 结论

AHP指标评价法 第8篇

关键词：社区建设,评价,指标体系,层次分析法

社区建设水平的高低、建设质量的好坏直接影响社会的和谐与稳定,受到许多国家的重视,近年来中央和各级政府非常重视社区建设工作,并成为学术领域研究的热点。然而,由于我国社区建设历史较短,目前在理论研究方面还较多地停留在社区建设的目标层面、机制层面以及对社区建设局部功能与特征的研究,这些研究具有较高的理念指导意义但缺乏实际的可操作性,因而在社区建设的实践中,具体实施人员普遍感到无从下手,因此,建立一套既有理论支撑又具有可操作性的评价指标体系来指导社区具体建设工作就显得十分必要而紧迫。

本文力图打破以往社区建设评价研究中单指标体系、单用途的设计思想,通过“一套指标多种用途”、“指标数据多种来源、多种途径填报”的思路,构建了一个涵盖现行多个评价标准的庞大指标“库”,并结合国内外经验及前人研究成果补充新建了若干指标,借鉴《旅游饭店星级的划分与评定》的思想将评价指标按1~5级划分,设计出社区建设星级评价指标体系。在权重的设定过程中,没有简单地应用AHP方法,而是借鉴三角形调查表的研究思路,运用修正的层次分析法确定评价指标体系的指标权重。

1 我国社区评价指标体系研究现状

近年来国内诸多学者先后对社区评价指标体系开展了相关研究与探索。

鲁习文等人[1]、文军等人[2]分别研究了社区文明建设评估问题,建立了文明社区指标体系。江苏省南京市白下区[3,4]组织专家研究制定社区建设评估指标体系。田志友等人[5]探讨了上海社区建设评价体系与信息化提升。中共南京市党委党校课题组[6]、谢颖[7]、赫扬扬等人[8]、周常春等人[9]分别在和谐社区建设方面,探讨了和谐社区的评价标准、实现途径、指标体系,构建了和谐社区绩效评估指标体系。范晓屏等人[10]对虚拟社区评价指标体系进行了研究与实证分析。田美荣等人[11]、范平等人[12]、周传斌等人[13,14]分别研究生态社区评价指标体系和城市生态社区综合评价指标体系。张林英等人[15]探讨了绿色社区的内涵和评价内容,提出了一组测评绿色社区可持续发展的评价指标体系。伍先江[16]探讨了城市社区安全评估指标体系的构建问题,以北京市为例构建了社区安全评估指标体系。

总体看来,目前关于社区评价指标体系的研究大多数仅针对社区建设的某一方面,如围绕“文明社区”、“和谐社区”、“生态社区”、“绿色社区”和“安全社区”等来开展,不足以综合反映社区各方面的建设情况。构建指标体系的方法主要是在总结前人研究成果的基础上对其加以改进和综合得到相应的指标体系。确定指标体系的权重分别运用多元统计分析、数值代数和运筹学等现代数学理论建立指标综合模型,并多采用AHP、问卷调查法等。

2 社区建设综合评价指标体系设计与构建

本文构建的社区建设综合评价指标体系分为三级,包括一级指标6项,二级指标25项,三级指标238项。在一级指标层面,我们选取社区民主、社区管理、社区安全、社区环境、社区文化、社区服务以综合反映社区建设的各个方面。在二级指标层面,社区民主由民主选举、民主决策、民主管理、民主监督组成;社区管理由社区党建、公共管理、物业保障、经费保障组成;社区安全由安全设施、安全保障、安保效果、安全感受组成;社区环境由硬件建设、配件指标、环保机制、卫生效果、环保参与组成;社区文化由文体设施、文化氛围、文体活动、精神文明组成;社区服务由公共服务、商业服务、志愿服务、信息服务组成;本文对各二级指标给出了相应解释。在三级指标层面,238项指标中包含一般项219项和特别加分项19项。限于篇幅,本文仅列出一级指标、二级指标及其释义,并在二级指标释义后的括号内标出一般三级指标的个数(表1)。

表1 社区建设综合评价指标体系

3 层次分析法及其修正

层次分析法(AHP)是由美国运筹学家T.L.Satty等人在20世纪70年代提出的一种多准则决策方法,可以有效地处理不确定性问题的评价,被广泛地应用到各个不同的领域都取得了很好的效果[17]。

在社区管理与评价体系的研究中,我们面临的就是一个相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂系统。层次分析法将多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次,构建一个层次结构模型,用一定标度对人的主观判断进行客观量化,仅利用较少的定量信息把决策的思维过程数学模型化。因此,我们希望借助层次分析法提升评价社区建设的科学性。

3.1 建立层次分析结构模型

社区建设综合评价层次分析结构模型按照目标层、准则层和指标层三级进行构建。目标层A,即社区建设综合评价;准则层Ni(i=1,2,…,6),即评价指标体系中的一级指标;指标层Pi(i=1,2,…,25),即评价指标体系中的二级指标(图1)。

图1 层次分析结构模型

3.2 构造判断矩阵

在建立层次分析结构模型之后,我们就可以在各层因素中进行两两比较,构造出比较判断矩阵,即针对上一层次因素,本层次与之有关因素之间相对重要性比较的数值表。

为了提高判断的准确性,本文没有采用通常的相对重要性两两比较数值五级标度法,而是将相对重要性指标进一步细化,按九级标度法取1~9及其倒数(表2)。按照上述方法构造的判断矩阵的特点是对角线元素取值均为1,对称元素均为倒数。我们以A层与N层为例,构造了A-N判断矩阵(图2)。

表2 九级标度法及其含义

图2 A-N判断矩阵

3.3 修正判断矩阵

在构造各层比较判断矩阵的过程中,我们必须在各层进行评价因素之间的两两比较。然而,由于评价对象的复杂性和人们认识上的多样性,很可能产生判断的片面性,从而导致判断的逻辑错误,如出现A比B极端重要,B比C极端重要,C比A极端重要的情况,将会严重影响本文评价指标体系所要求判断具有的大体一致性。为了解决这个问题,本文借鉴张崎等人[18]提出的三角形调查表,即通过对第一层的各因素的两两比较推导出下一层的两个因素的重要程度(图3),以此来修正层次分析法的不足,避免判断过程中因逻辑关系复杂而造成的逻辑混乱,提高了判断思维的一致性,另外可以通过尽可能少的问题得到较准确的判断。

图3 三角形调查表

3.4 判断矩阵的一致性检验

判断矩阵的一致性检验分为三步:

1)计算判断矩阵的最大特征根值λmax

2)计算一致性指标

CI值越大,表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大,反之则越小;CI=0时,判断矩阵具有完全一致性。

3)计算随机一致性比率CR=CI/RI

其中,RI为平均随机一致性指标(表3)。CR≤0.10时,判断矩阵具有满意的一致性;CR≤1时,被认为一致性可以接受。

本文运用Matlab及Excel分别计算了λmax、CI及CR。计算结果显示,各判断矩阵的CI都接近0且CR都小于0.10,表明各判断矩阵都具有满意的一致性(表4)。

表3 平均随机一致性指标

表4 判断矩阵的一致性检验指标

3.5 指标权重的确定

依次沿递阶层次结构由上而下逐层计算,即可计算出最低层因素相对于最高层的相对重要性或相对优劣的排序值,即层次总排序。借助Matlab将各判断矩阵的特征向量进行归一化处理,得出总排序(表5)。

表5 社区建设评价指标的总排序

4 结论与讨论

本文通过“一套指标多种用途”、“指标数据多种来源、多种途径填报”的思路,构建了一个涵盖了北京市社区规范化标准、北京市“六型”社区建设、北京市社区基本公共服务指导目录、北京市大兴区和谐社区建设标准的庞大指标“库”,并结合国内外的经验及前人研究成果补充新建了若干指标;借鉴《旅游饭店星级的划分与评定》的思想,将评价指标按1~5级划分,设计出层层递进的社区建设星级评价的指标体系。

采用修正后的AHP方法确定了指标体系的权重值,设计出具有很强操作性的、可定制的计算机评价系统,开始用于北京市大兴区社区建设的星级评价工作,受到相关领导及具体工作人员的肯定。

AHP指标评价法 第9篇

AHP (Analytic Hierarchy Process简称AHP) , 即:层次分析法。AHP由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初提出的, AHP经常把一个复杂的问题中的各种因素划分为不同层次和归属, 根据专家或分析者对一定客观现实的主观判断将同一层次的元素两两比较, 得出判断矩阵后利用数学方法计算每一层次元素的权重值。AHP是能够对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法[1]。20世纪80年代引入我国后, 在经济社会各个领域内得到了广泛的重视和应用, 近年来也出现在教学质量评价过程中。

2 利用AHP设定教学评价指标的权重

AHP主要包含以下步骤:建立递阶层次结构, 构造判断矩阵并赋值, 层次单排序 (计算权向量) 与检验, 层次总排序与检验。

2.1 建立递阶层次结构

应用AHP对大学物理课堂教学质量评价指标权重的设定首先明确要分析的问题, 并使之条理化、层次化[2]。AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成:目标层 (最高层) 、准则层 (中间层) 和措施层 (最低层) 。根据我校大学物理课程的教学要求, 构建评价指标如表1所示。

2.2 构造判断矩阵并赋值

以同一层次的元素 (即各层影响因素) 作为判断矩阵的行和列。针对判断矩阵的准则向填写人反复询问:其中两个元素比较哪个重要, 重要多少, 重要性程度按重要性标度表赋值。

判断矩阵中的元素具有如下性质:aij>0;aji=1/aij;aii=1。根据以上性质可知, 判断矩阵具有对称性, 填写时, 仅需填写上三角形或下三角形的元素即可。征求填写人 (专家) 意见, 填写后的判断矩阵如表2所示。

2.3 层次单排序 (计算权向量) 与检验

2.3.1 一致性检验

一般情况下从逻辑上看, 判断矩阵应要遵循一致性准则。首先通过MATLAB软件计算判断矩阵的最大特征值[3], 计算相容性指标C.I. (consistency index) ;然后查表确定相应的平均随机一致性指标R.I. (random index) ;最后计算一致性比例C.R. (Consistency Ratio) 。一般地, 当C.R.<0.1时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的, C.R.>0.1时, 认为判断矩阵不符合一致性要求[4], 填写者 (专家) 需对该判断矩阵进行重新修正。

2.3.2 计算权向量及检验

利用判断矩阵, 采用“和法”计算权重值进行层次单排序, 进而进行检验。层次单排序如表3所示。

可见, 所有单排序的C.R.<0.1, 认为每个判断矩阵的一致性都是可以接受的。

2.4 层次总排序与检验

总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层 (最上层) 的相对权重。本文准则层 (B层) 的单排序即为总排序, 措施层 (C层) 的总排序如表4所示。

可见, 总排序的C.R.<0.1, 认为判断矩阵的整体一致性是可以接受的。

结束语

大学物理课堂教学质量评价指标的设定是教师课堂教学质量评价的核心问题, 其基本要求是科学合理地制定和量化评价指标, 直接地对评价指标设定权重的方式将受到制定人的影响, 很难排除人为因素带来的偏差, 通过AHP可以对评价指标的量化进行闭环设定, 客观上极大消除了人为因素所带来的偏差。

摘要：本文主要介绍了大学物理课堂教学质量评价指标权重的一种设定方式。采用AHP对评价层次结构进行设定, 进而构造判断矩阵进行赋值, 通过判断矩阵计算层次单排序和总排序并进行检验, 以判断各层次权重值的合理性, 整个过程最终以闭环方式得到合理的权重值。

关键词：AHP,判断矩阵,层次总排序,一致性检验

参考文献

[1]赵春元.基于层次分析法的教学质量模糊综合评价模型及应用[J].沈阳工程学院学报, 2011, 7 (2) :185-186.

[2]冯小安, 刘艳平“.通信原理”课程教学质量指标体系的构建与评价[J].电气电子教学学报, 2010, 32 (4) :18-19.

[3]任若恩, 王惠文.多元统计数据分析[M].北京:国防工业出版社, 1997:28-35.

AHP指标评价法 第10篇

关键词：知识型员工,因子分析,AHP,绩效考核,指标体系

在知识经济时代, 知识成为企业核心竞争力的重要源泉。作为企业知识主要来源和载体的知识型员工, 则是该战略实施成功与否的核心要素。对于企业而言, 特别是类似于电力试验研究院、电力设计院等以知识为主要生产力的知识型企业, 知识型员工的工作绩效对于企业的生存和发展具有决定性作用。然而, 激发知识型员工不断提高工作绩效的基础是企业的人力资源体系能够对知识型员工的现有工作绩效进行科学、合理的评价, 并配备完善的反馈和培训机制, 以便使知识型员工能够准确的认识自身当前的工作绩效及存在的问题, 并在人力资源部门的引导下进行自我提升。

在确定绩效考核指标体系的过程中, 指标内容的确定和指标权重的分配是两个关键环节。其中, 指标内容的确定是基础, 而指标权重的合理分配则是该指标体系得以实际应用的必要条件。本研究以为企业的知识型员工建立科学、合理的绩效考核指标体系为目的, 特别是为了弥补已有研究在确定指标权重时单纯依靠客观数据计算结果或主观评价的不足, 我们将因子分析得到的客观权重和AHP (层次分析法) 得到的主观权重值相结合得到最终的权重值。基于此种思路, 得到的绩效考核指标体系将更加科学、完善, 将既能够对理论研究有一定的贡献, 又具有较强的实践应用价值。

1 知识型员工及其绩效考核指标体系

现代管理学大师彼得德鲁克首次提出知识型员工的概念, 即“知识型员工是指那些掌握和运用符号和概念、利用知识和信息工作的人。”这个概念发展到今天, 己经扩展为在工作过程和结果上主要以脑力劳动为特征的工作人员, 即通常所说的“白领”。他们与传统的听从命令或按规定程序进行操作的员工不同, 因为他们拥有最有价值的资产知识。工作中以运用知识为主, 以及知识创新能力是知识型员工最主要的特点。综合上述观点, 我们将知识型员工界定为“为所服务的对象做出创新型的贡献, 以知识作为主要原材料、工作对象和工作成果, 从而为企业带来知识资本和货币资本快速增值的员工。”

为了得到一套科学合理的知识型员工绩效考核指标体系, 本研究将工作划分为以下4个递进的阶段: (1) 根据已有文献整理出知识型员工绩效考核指标体系初稿; (2) 为了满足具体应用场景的需求, 邀请知识型员工对指标体系进行焦点小组座谈和问卷调查, 收集一线员工的意见和建议; (3) 根据一线员工问卷打分结果, 根据因子分析得到的负载系数删除不合适的指标; (4) 将因子分析得到的负载系数和方差贡献率作为数据计算得到的客观权重, 将AHP法得到的专家打分作为主观权重, 并将两种权重的平均值作为最终权重, 从而最终得到合理的、包含权重信息的知识型员工绩效考核指标体系。

第一阶段。在已有研究中, 人们经常从能力、态度和业绩这三个维度对知识型员工的绩效进行考核。首先, 能力包括已具备的能力, 如知识、经验、专业技能、解决问题的方法、沟通能力、创新能力等, 能力还包括在工作中没有完全表现出来的潜在能力, 能力反映了个体完成各种工作任务的可能性;其次, 态度指个体对外界事物的一种较为持久而又一致的内在心理和行为倾向, 体现在工作满意度、工作涉入和组织承诺等方面。分析;业绩对于个人的绩效考核而言, 就是个人层面的工作成果的有效输出。业绩体现为员工做了什么、做了多少, 表现为目标完成率、工作量、创利水平等。根据已有文献和实际工作情况, 在参考徐晓梅 (2008) 研究的基础上, 首先确定含有21个指标的知识型员工绩效考核指标体系。

第二阶段。为了保证本指标体系的合理性, 特别是能够被知识型员工正确理解和接受, 本研究邀请某电力试验研究院的11名知识型员工进行焦点小组座谈, 请他们对每个指标的合理性和语言表达进行论证。焦点小组座谈的结果表明, “知识产权拥有量”和“项目履约率”, 以及“获利情况”及其下属的“研发费用或投入情况”和“项目利润”都不应该作为考核指标。原因是这些因素不是某个知识型员工自身能够决定的, 即知识产权是归属于企业整体, 同时项目是否能够按时履约、研发投入和项目利润也是由企业多方面共同影响的, 因此, 这两个指标不能作为对个人进行考核的标准。根据上述讨论, 将此两个指标删除。

第三阶段。在删除上述指标之后, 本研究邀请该研究院的65名知识型员工进行问卷调查, 请他们在7分量表上回答每个指标反映其上层指标的合理性。例如, 在问卷中让员工回答其对“专业知识”能够代表“专业技能”的态度, “1”表示“非常不同意”, “7”表示非常同意。

SPSS 15.0软件的因子分析结果表明, KMO=0.719, 巴特莱特球体检验与0有显著性差异, 这些表明问卷得到的数据适合做因子分析, 并且因子分析的结果可以采纳。通过方差最大化方法旋转之后, 得到3个公因子以及每个指标在这3个公因子的负载系数。根据负载情况及每个指标的含义可以推断出, 这3个公因子正是能力、态度和业绩。然而, 对于在所有公因子上的负载系数均小于0.5, 或在两个及三个公因子上的负载系数均大于等于0.5的指标, 本研究根据统计规则将其删除。最终得到的指标内容如表1所示。

第四阶段。每个指标在对其所在维度的负载系数反映了指标在维度内的权重, 因此可将负载系数作为每个指标的权重;而每个维度 (因子) 的方差贡献率的内涵即是该维度说明整体问题的能力, 因此可将方差贡献率作为该维度的权重。

然而, 负载系数和方差贡献率都是从数据本身根据统计学原理得出的“硬”权重, 无法反映实际管理需求。为了弥补这一缺陷, 本研究结合AHP法确定各个指标的权重。AHP采用判断矩阵, 由专家对指标进行相对权重的打分, 最后进行矩阵运算得到权重结果。本研究邀请2知识型企业人力资源部的负责人和2一线知识型员工参与AHP打分, 并将其打分进行算数平均, 得到每个相对权重打分。例如, 请专家对“专业知识”及“受训能力”的相对重要性进行打分。本研究最后将因子分析得到的客观权重和AHP法得到的主观权重加以平均, 得到了附加权重信息的知识型员工绩效考核指标体系如表1所示。 (指标后的数字表示权重)

2 结论和今后的研究方向

本研究得到的知识型员工绩效考核体系包含能力、态度和业绩等3个维度及专业知识等11个评价指标。通过文献整理、焦点小组座谈、因子分析、AHP法等多种方法进行阶段性的递进设计, 最终确定了知识型员工绩效考核指标体系的内容, 以及各个指标和维度的相对权重。业绩是知识型员工绩效考核体系中最重要的一级指标, 其次是态度和能力, 因此, 企业在对知识型员工进行招聘和培训时也应该按照此顺序进行, 从而使企业的人力资源工作能够在有限的资源约束下得到最大化的收益。

在今后的研究中, 应尽可能对知识型员工进行更加细化的区分, 建议针对研发人员、管理人员和市场人员分别建立适当的绩效考核指标体系。

参考文献

[1]徐晓梅.高新技术企业知识型员工绩效考核体系研究[D].吉林大学硕士学位论文, 2008.

[2]王焕霞.知识团队绩效考核指标的设计[J].内蒙古科技与经济, 2008 (20) :43-44.

[3]时宇, 陈东红, 钱敏.知识型员工绩效考核管理的研究[J].科技情报开发与经济, 2007 (34) :198-199.

[4]林忆宁.舰船科研院所知识型员工绩效考核优化[J].船舶工程, 2007 (6) :84-91.

[5]李军, 于咏华.对知识型员工绩效考核的建议[J].现代企业, 2003 (1) :49-50.