效果评价指数范文

效果评价指数范文（精选10篇）

效果评价指数 第1篇

关键词：PAR指数,错,安氏Ⅲ类,矫治效果

安氏Ⅲ类错牙合畸形是临床常见的口腔畸形,如何客观、准确地评价其正畸效果是正畸医师一直比较关注的问题。1992年,Richmond等发展的一种专门用于测量治疗以后牙、牙合的改变来评价正畸治疗结果的方法—PAR指数,近年来在欧洲国家得到广泛的应用[1]。该方法简单、客观、有效,可评估不同错畸的治疗难易程度,评价治疗者的矫治水平,追踪评价矫治效果等[2]。PAR指数对矫治疗效进行评估时,减少了主观因素的影响,使评价结果更加客观有效,且更具有可比性[3]。PAR指数被认为是当代所有评价方法中最可靠而又有效的方法[4]。有研究表明,PAR指数能非常敏感的反应出从尖牙到第三磨牙之间咬合关系的细微变化[5]。笔者对安氏Ⅲ类错牙合畸形患者矫治前后的模型进行PAR指数测量,对其治疗结果进行牙牙合方面的比较,评价其临床矫治效果,为今后安氏Ⅲ类错牙合畸形矫治方案的设计和矫治效果的评价提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本组安氏Ⅲ类错牙合畸形患者60例,符合以下条件:患者病历资料完整;牙列皆为恒牙列,无先天异常;被临床确诊为安氏Ⅲ类错牙合畸形;经过正畸医师完善的检查、诊断和治疗。模型要求:完整、准确、清晰,无气泡,无破损现象,无风化现象;边缘达到上、下颌唇颊侧黏膜移行皱襞处。矫治前加权总分<10分2例,10～40分36例,>40分22例。

1.2 研究方法

1.2.1 研究设计:

采用游标卡尺、直尺和分规对治疗前后模型进行PAR指数测量,测量项目包括:前牙错位、后牙咬合、覆牙合、覆盖、中线。测量由本人集中2周时间进行,具体操作及评分方法参照Richmond等[6]关于PAR指数的测量标准。为进一步确保实验数据的精确性和说服力,减少因个人测量因素引起的误差,笔者对每组数据均进行3次测量,取其平均值做为有效分析数据。分别记录各评估项目治疗前后的PAR分值,计算治疗前后的PAR总分及差值,并对所得数据进行统计学分析。

1.2.2 实验数据加权处理:

根据统计学分析需要,对PAR指数所评估的各种错牙合特征进行加权处理,其中前牙段的牙列错位和颊侧咬合关系的权重为1,覆盖、覆牙合、牙弓中线的权重分别为6、2、4,其余项目权重为0,上下牙弓每项的实测值乘以权重后相加形成加权总分值[7]。矫治前加权总分>40分22例,10～40分36例,接近10分2例。

1.3 矫治效果判定

加权PAR总分值代表治疗前患者与正常牙合的差异程度,治疗前后的PAR分值差异则代表正畸治疗结果的改善程度。PAR总分值越接近零,与正常牙合的差异越小;PAR总分值越高则表示异常排列程度越重。接近理想:加权PAR总分<6分;可以接受:加权PAR总分6～10分;不能接受:加权PAR总分>10分[8]。加权PAR分值的减少程度和加权PAR分值减少的百分率能反应正畸获得的矫治效果[9]。加权PAR分值减少越多,牙牙合畸形的改善程度就越明显。以加权PAR分值减少百分率为标准将矫治效果分为以下等级:(1)变坏或无改善:加权PAR分值减少<30%;(2)改善:加权PAR分值减少>30%;(3)极大改善:加权PAR分值减少22分以上[10]。

1.4 统计学方法

采用SPSS 13.0统计软件包进行数据分析,计量资料以$\overline{x}\pm s$表示,组间比较采用t检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

矫治后各评估项目分值均低于矫治前,差异有统计学意义(P<0.05)。矫治后接近理想53例,可以接受7例,无不能接受病例。牙牙合关系无改善或变坏的例数为0,改善12例,极大改善48例。见表1。

注:与矫治前比较,*P<0.05

3 讨 论

安氏Ⅲ类错牙合是临床常见的错牙合畸形,以磨牙近中关系、前牙对刃或反覆盖为主要特点,一些病例同时伴有中线不调现象,有研究表明,下颌偏斜引起中线不调在安氏Ⅲ类错牙合畸形中的发病率最高[11]。此类畸形会降低口腔咀嚼功能,易导致牙牙合创伤;对口腔其他功能及颜面的美观也有严重的影响,有些患者甚至会形成自卑心理。

治疗前PAR分值的高低可反映患者牙牙合畸形的严重程度和主要错牙合特征,治疗前后PAR指数的变化量反映治疗改善程度,通过各指标不同改善程度的比较有助于探索更完善的治疗标准。本研究发现:所有病例矫治后PAR各评估项目及PAR总分均比矫治前减小,差异有统计学意义(P<0.05),说明全部患者经正畸治疗后,总体上来说,牙牙合关系均得到了明显改善。所有样本矫治前后的PAR总分值减少的百分率均>80%,牙牙合畸形的改善程度普遍较高,这一结果与牟明奎等人的研究结果一致[12]。在构成PAR指数评估体系的各项目之中,前牙错位、覆牙合、覆盖和中线的分值减少率较大,表明安氏Ⅲ类错牙合畸形中,牙齿错位、反覆盖及明显的中线偏斜是影响矫治的主要因素,提示临床中无论采用何种矫治方式,牙齿错位问题相对容易解决,而打开咬合的矫治和咬合关系的调整等相对复杂和困难。

本资料显示,所有错牙合畸形牙牙合关系均获得改善或极大改善,临床矫治效果较好。值得注意的是,本研究中,矫治效果要确定为极大改善,加权PAR分值减少(即总分差)必须>22分。但有些错牙合程度较轻的病例(矫治前PAR总分在22以内者),尽管治疗后总分几乎为零,即减少百分率接近百分之百,为理想正常牙合,但其治疗前总分<22分,那么总分差必定<22分,因而没有进入极大改善的行列。

效果评价指数 第2篇

关键词 企业 创新能力 评价分析

一、构建企业创新评价指标体系的基本原则

1.科学性与真实性。所选用的评价指标要能真正反映企业研发活动和技术创新的现实状况、发展潜力和变化趋势。强化指标的客观监测与科学评价功能，以及对企业创新活动的实际引导作用。

2.可衡量性与一致性。所选用的指标既要注意与目前国际通行的指标保持一致，保证评价指标具有国际可比性，能够被世界学术界认可和应用；同时也要与国内官方统计口径一致。指标的选取均能做到可测度、可衡量、可比较、可评价。

3.数据可获得性与简明便利性。在指标的设置上，既要考虑是否能够采集到权威、准确的公开数据，也要考虑数据的易得性。在理论研究中，虽然指标设置方案可以有多种选择，这些指标的设置甚至非常具有理论和实践意义；但是，如果所设置的指标无法采集到数据，则该指标没有实际的意义。评价指标体系既要体现简明扼要、重点突出，也要体现层次性和逻辑性，同时具有操作和使用的便利性。

4.相对稳定性。评价指标要保持相对的稳定，在一般情况下不易变动，否则达不到累积比较的目的，很难动态监测和比较分析一个企业在5年或10年后的发展变化情况。

为了使统计评价工作更加准确和客观，真正反映新疆企业创新发展的实际情况和发展趋势，在评价指标的设计和选择上，还要注意遵循统计和评价的理论方法基础。例如，总量指标与平均指标相结合，绝对指标与相对指标相结合，经济指标与科技指标相结合，以保证评价指标能够相关互补、有机平衡，并满足唯一的评价服务目标。

二、分析方法

1.构建企业创新评价指标体系。参考同家相关部委、国内学者构建的企业创新评价指标体系，通过指标遴选初步构建新疆企业创新发展指数评价指标体系，通过征询有关专家、行业管理者的意见，对指标体系进行修改完善，最终确立新疆企业创新发展指数评价指标体系。

2.指标体系权重赋值。新疆企业创新发展指数综合评价拟采用德尔菲法，通过征询有关专家、行业管理者的意见，确定指标体系各层次的权重。

3.选择评价方法。在实践应用分析的基础上，根据新疆企业创新发展评价的需要选择适宜的评价方法。

4.综合指数及单维指数评价。搜集整理指标体系中相关数据，运用所选择的评价方法，对新疆2000家规模以上工业企业2013年企业创新能力进行综合评价，根据评价结果对2000家规模以上工业企业的企业创新能力进行排序。

为了进一步揭示影响评价结果的关键因素，在综合评价的基础上，可根据需要，对单维指标进行分析，以便找到影响评价的原因，为有针对性的整改提供依据，使评价結果更具说服力和区分性。

5.评价结果讨论。根据计算结果，分析2000家规模以上工业企业的企业创新能力现状、存在的问题、优势劣势，根据存在的问题和优劣势，提出相应的政策建议。

三、新疆企业创新发展指数评价体系设计

结合新疆企业的实际情况，筛选出新疆企业创新发展指数的关键构成的关键要素，从而确定新疆企业创新发展指数评价的维度和构成要素。新疆企业创新发展指数评价包括三个方面评价指标，即创新环境、创新投入和创新成效。指标体系设计过程中，本着定量与定性相结合的原则及可操作性原则，以期对新疆企业创新发展有一个综合、客观、科学的评价。

1.创新环境。通过企业科技经费、人才、项目管理相关制度的健全程度，闩治区级以上认定的研发机构个数，高中级技术职称人员在年末从业人员数中所占比例，企业销售利润率，企业人均科技活动用仪器设备净值等五个方面建设情况指标，反映企业创新的环境条件。

（1）科技经费、人才、项目管理相关制度：是否形成了相关的管理制度及文件，科技经费、人才、项目管理相关制度各占一份，三项制度评分的权重均为1。计算方法：根据相关的管理制度，公司文件进行统计并赋值。

（2）自治区级以上认定的研发机构：企业研发中心泛指建在企业的工程（技术研究）中心、重点实验室、技术中心及其他研究开发机构，企业任一种研发中心通过闩治区级以上科技部门认定的，即可列入统计范围。

计算方法：以科技厅认定的文件为基准，统计、认定。

（3）高中级技术职称人员在年末从业人员数中所占比例：企业中拥有高中级技术职称人员数量在企业全部从业人员中所占比例，通过企业具有高中级技术职称的人才比较，体现企业创新发展的环境和能力，以及企业实施创新型人才政策战略的实际成效

计算方法：高中级技术职称人员

年末从业人员数

（4）企业销售利润率：主营业务收入指企业在销售商品、提供劳务等日常活动中所产生的收入总额；利润总额指企业生产经营活动的最终成果，是企业在一定时期内实现的盈亏相抵后的利润总额，反映企业的基础支撑作用。

计算方法： 利润总额

主营业收入

（5）企业人均科技活动用仪器设备净值：企业人均拥有生产设备的情况，从而判断其从业人员的生产能力和效率。

计算方法：

2.创新投入。通过企业用于科技活动的全部经费支出，委托外单位开展科技活动的经费支出，R&D经费占主营业务收入的比重，技术获取和技术改造经费支出，R&D人员折合全时当量等指标反映企业研究与开发的投入强度，鼓励企业重视创新平台长期建设和投入，是衡量企业创新发展的最重要指标。

（1）企业用于科技活动的全部经费支出：企业用于与境内外研究机构和高等学校科技合作的支出总额，直接显示企业与科研院所及高校进行合作交流情况，用来考核企业创新发展的环境。

计算方法：

（2）委托外单位开展科技活动的经费支出：企业用于与境内外研究机构和高等学校科技合作的支出总额，直接显示企业与科研院所及高校进行合作交流情况，用来考核企业创新发展的环境。

计算方法：委托外单位开展科技活动的经费支出

（3）R&D经费占主营业务收入的比重：表现企业的研发活动对经营收入的贡献程度，该指标越大，表明企业用于研究开发和技术创新投入对企业经营收入贡献水平越高，用来考核企业创新发展的可持续性水平。

计算方法：

（4）技术获取和技术改造经费支出：反映了企业在报告期内创新投入中的技术获取基本情况，用来考核企业从外部获取的技术支撑力度；同时，反映企业对技术引进的消化程度，表现其创新能力。

计算方法：

（5）R&D人员折合全時当量：R&D项目人员的全时当量南参加基础研究、应用研究、试验发展三类项目人员的全时当量相加计算；应分摊在R&D项目上的管理和直接服务人员的全时当量按R&D项目人员的全时当量占全部科技项目人员全时当量的比重计算。

计算方法：R&D人员折合全时当量合计

3.创新成效。通过有效发明专利数，形成国家或行业标准，专利所有权转让及许可数，新产品销售收入占主营业务收入的比例，劳动生产率等指标，反映企业研究与开发能力和成本效率及企业创新发展的核心水平。

（1）有效发明专利数：反映企业获得专利认证的数量，包括发明、实用新型和外观设计，反映拥有自主知识产权的科技和设计成果情况。

计算方法：有效发明专利数分累计和当年情况

（2）形成国家或行业标准：企业科研成果获得国家和行业的认可，最终形成国家或者行业标准的数量。

计算方法：形成国家或行业标准分累计和当年情况

（3）专利所有权转让及许可数：反映企业在专利授权方面的成果和效益，用来考核企业创新发展的绩效水平。

计算方法：专利所有权转让及许可数分累计和当年情况

（4）新产品销售收入占主营业务收入的比例：新产品销售收入是反映企业创新成果，即将新产品成功推向市场的指标。新产品销售收入占主营业务收入的比例能够更准确地反映新产品开发在企业经济运营中的地位和作用，企业通过新产品开发而带来的经济效益，创新对产品结构调整的效果。

计算方法：新产品销售收入

主营业务收入

（5）劳动生产率：在报告期内企业的工业总产值与年末从业人员数之比。创新是影响劳动生产率的重要因此，提高劳动生产率是企业创新的目的之一。劳动生产率反映创新对工业经济发展的促进作用。

计算方法： 工业总产值

年末从业人员数

新疆企业创新发展指数评价体系中各指标的权重分配、指标来源见表1。

全部子项指标共15项，加分项包括：获国家和自治区科技奖项目数（获得自治区以上的奖项加分项）。

四、明确新疆企业创新发展评价体系指标选择范围和统计口径

新疆企业创新发展指数评价体系所需要的数据均包含在如下报表当中：

（1）规模以上工业企业科技项目情况（B107-1表）；

（2）规模以上工业企业科技活动及相关情况（B107-2表）；

（3）规模以上工业企业R&D活动及相关情况过录表；

（4）工业统计年报。

其数据均来源于自治区统计局社会科技处，指标口径以规模以上企业为主。

五、企业创新发展指数分析方法

南于企业创新发展评价的统计指标功能各异，视角不同，并且指标之间的量纲也不尽相同，因此，对于企业创新发展评价指标体系的设计不能简单化。首先在内容上，要保证每个组成要素、子要素和评价指标都能够深刻体现和科学测度企业创新发展各个方面的内在实力和外部影响；其次还要考虑统计技术上的要求。例如，不同性质指标的有机配合及比例问题，消除不同量纲标准化的客观性问题，指标采集与测度的误差影响问题等，都要求利用规范的统计理论和方法，以保证和提高企业创新发展评价指标体系的质量和功能。

1.评价指标的标准化。在新疆企业创新发展指数的指标体系中，评价指标的量纲很多是不同的，不可以直接相加和对比，因此首先需要对评价指标做标准化处理。得到一个可以相互对比的标准化值，用于计算评价总体、组成要素和子要素的得分结果。标准化处理的方式有很多种，在本研究中，采用国际通行的标准差方法（Standard Deviation Method，SDM），将各个评价指标转化为可比的标准化值（STD）。

实际上，标准差方法（SDM）是以标准差为单位表示某个数据在全部样本中所处位置的相对位置量数，它可以用来衡量全区所有企业间的相对差别。具体来说，标准差方法是以一批数的算术平均值作为参照点，以标准差为单位表示每一个数与算术平均值之间的距离。计算出的标准化值（STD）南正负号和绝对数值两部分组成，正负号说明原始数是大于还是小于算术平均值，绝对数值说明原始数相距算术平均值的远近程度，从而准确地刻画了某个数在一批数中的相对位置。原始数据被全部转换成标准化值后，它们的整个分布形态并不会发生改变。经过这样处理以后，就可以将原来不能直接加总的原始指标数据，转化为消除了量纲因素，可以随意相加的标准化值。

对于每个评价指标，首先计算全区所有企业的算术平均值和标准差；再使用标准差公式，分别计算每个企业的标准化值（STD）。指标原始数据的标准化处理步骤如下：

（1）计算全区所有企业的某一项指标j的算术平均值：

（2）计算全区所有企业某一项指标i的标准差：

（3）计算第i个企业的第j项指标的标准化值（STD）：

其中，Xij表示第i个企业的第j项指标的原始数据N表示参评企业的总数，M表示评价指标的总数，表示第j项指标全区所有企业的算术平均值，sj表示第j项指标全区所有企业的标准差。标准化以后，所有指标数据的均值为0，方差为1，即指标数据满足标准正态分布。

由于任何指标的标准差都大于零（不考虑等于零的情况，即各个企业的某项指标的值完全相等），STDij有可能为正值，说明第i个企业的第j项指标的值高于全区所有企业的平均水平，而且数值越大，说明该企业在此项指标上的相对优势越明显；也可能为负值，说明第j个企业的第j项指标的值低于全区所有企业的平均水平，而且数值越小，说明该企业在此项指标上的相对劣势越明显；若STDij=0，则说明第i个企业的第j项指标在全区所有企业中处于平均水平。

2.缺失数据的处理。在国家统计局发布的我区工业企业科技活动统计资料中，有些企业的部分数据有缺失的现象，需要对这些缺失数据进行特殊处理。一般处理缺失数据最常见、最简单的方法是用个案剔除法，但这种方法无法保证企业数据信息的完备性。均值替换法是另外一种常用的处理缺失数据方法，是利用该变量所在群体其他对象取值的平均值来替换该缺失值。这种方法简便、易行，而且对该变量所在群体的均值不会产生影响。但是均值替换法将会造成该变量所在群体标准差的变小，而且对其他统计对象是一种不公平的处理。

由于在工业企业科技活动统计中缺失的数据，通常是那些比较分散、数据量较小，或者难以统计到的数据，因此可以考虑将缺失数据统一默认为零进行计算。但是在样本量较小的情况下，这种处理方法非常容易影响数据的客观性和结果的正确性。尤其是对于数据绝对值比较大的情况，这一处理方法容易对均值和标准差的计算结果产生较大影响。基于以上考虑，在本研究中采取最小值替换法，即利用该变量所在群体其他对象的最小值来替换缺失的变量值，这样既可以避免对均值和标准差产生较大影响，也不至于造成缺失数据被无形“拔高”而产生不公平的排名结果。

效果评价指数 第3篇

学术评价一直是国际学术界和高校管理部门十分关注的问题,目前用于高校教师评价研究的定量和定性方法可细分为:文献计量分析、经济回报率测算、同行评议、案例研究、回溯分析和定标比超等。而我国高校在评价教师学术水平的过程中通常采用的评价方式是同行评议法、文献计量分析法或两者相结合的模式。但是,同行评议法带有大量的主观看法和无法堵塞的人情网;文献计量分析法主要考虑的因素有科研人员发表论文数、论文被引次数、高影响力论文的篇数和被应用情况及载文期刊的影响因子等,容易造成学术泡沫等负面影响[1],所以这些方法都不可避免的存在一些缺陷。因此,很多文献计量学家、科学评价机构人士一直在寻求和设计能对质量与数量同时兼顾的衡量指标。

2005年美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理系的J.E.Hirsch教授提出了主要用于评价科学家个人学术成就的一项新指标———h指数(h-index)。该指标一经提出,便迅速得到国际学术界的高度关注,成为科学文献计量学与学术评价领域的国际热点问题。

一、h 指数及其衍生指数

1.h 指数

J.E.Hirsch将h指数定义为:当且仅当一个科学家有h篇引文数至少为h的论文,同时其余论文的引文数都小于h时该科学家h指数的值为h[2]。随后Rousseau在Hirsch基础上提出了h指数更精确的定义:将科学家S发表的论文按照引文数从高到低的顺序排列,相同引文数的论文具有不同的序列号(对此没有严格限制Rousseau建议按论文发表时间倒序排列),当且仅当前h篇论文每篇论文的引文数至少为h,同时第h+1篇论文的引文数小于h+1时则科学家S的h指数值为h[3]。例如,Hirsch本人的h指数是49,这表示他已发表的论文中,每篇被引用了至少49次的论文总共有49篇。Hirsch认为,h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就,一个人的h指数越高,则表明他的论文影响力越大。

h指数的优点是明显的,它非常简单而且易于理解同时又能兼顾论文产出的质量和数量,并且它是动态的,随着时间的推移引用次数的增加h指数会逐渐的上升。然而它的缺点也是显而易见的,它对于从事科研时间较短和论文少但被引频次高的科学家是不利的,而且它随着时间的增加指数只增不减无法反应科学家研究活力衰退情况,并且时间越长它的灵敏度越下降常会出现数年不变的情况导致一部分科研人员的h指数处于相近水平。

2.其他衍生指数

随着对h指数的深入研究,国内外学者提出了一系列类h指数,也就是h指数的衍生指数,弥补了h指数的局限性。

(1)g指数

2006年,Egghe在分析h指数评价效果时,提出了一种基于学者以往贡献的g指数,主要是弥补h指数不能很好反映高被引论文的缺陷提出的。g指数定义为,论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g,亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。将论文按被引次数由高自低排序,将序号平方,被引次数按序号层层累加,当序号平方等于累计被引次数时,该序号则为g指数。如序号平方不是恰好等于而是小于对应的累计被引次数,则最接近累计被引次数的序号即为g指数。从定义可以看出,和h值一样,g值越大说明该学者的学术影响力越大、学术成就越高,并且g≥h,而按被引量排序靠前的文章的被引次数越大,g指数越大。G指数通常作为h指数的补充或提高[4]。Egghe认为,h指数的优点是对低被引频次文献不敏感,但是它应该对所有高被引频次文献敏感。g指数很好地反映出了那些高被引文献,体现了高被引文献被引次数的增长对期刊学术影响力的影响。

(2)w指数

2008年,中国科技大学管理学院副教授吴强博士[5]提出W指数,对h指数进行了重要改进。将其定义为:一个科学家的w值,等于当且仅当在他 / 她发表的论文中有w篇论文每篇获得了不少于10w次的引文数而其余每篇论文的引文数都小于10(w+1)。W指数不但继承h指数简洁易懂的优势,更是弥补了h指数不关注高被引次数的缺陷,W指数能够显现出一个科学家某篇具有代表性的文章,并且能够更加准确的反映出一个科学家的综合影响力。

(3)h(2)指数

Kosmulski提出了h(2)指数[6],解决了科学家同名和自引的问题。将其定义为一个科学家有h(2)篇高被引论文,其中每一篇论文的被引次数均不低[h(2)]2。从定义可以看出,h(2)<h,这样就保证了计算h(2)指数所需要核对的论文数量比计算h指数时要少。Kosmulski还进一步提出了h(x)指数,即一个研究者有h(x)篇高被引论文,其中每一篇论文的被引次数均不低于[h(x)]x。Kosmulski认为对于数学、天文学这样的平均引用数不高的学科,x取1(即h指数)比较适合,对于化学和物理学,x取2(即h(2)指数)比较合适,对于医学和生物学引文较高的学科领域,x可取2.5。

(4)A指数

A指数被定义为纳入h指数的论文的引文数的平均数,各高校教师A指数的计算:对各科学家发表的论文按被引次数从高到底排列,h指数划定的绩效核内论文被引用量的平均值。

(5)M 商

h指数随着时间的推移引用次数的增加会逐渐的上升,但对于年轻科学家来说,由于发表论文数量太少,论文的数目成了其h指数的上限。一个人的h指数不会随着时间的推移而减少,只会增加或保持不变[7]。鉴于h指数对时间不敏感,引入M商,将时间因素(科学家从事学术生涯的时间)考虑进去,可发现具有潜力的年轻科学家。M商定义为h值除以学者从事学术生涯时间的商值。

即 M = h/t(年)

例如,甲、乙二人具有相同的h值,但甲的M商值大于乙的,意味着科学家甲相对于科学家乙在较短的时间内达到相似水平的学术成就。

二、h 指数及其衍生指数的计算与分析

1.数据库选取及各指数计算

CNKI源数据库是全球领先的数字出版平台。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。利用cnki数据库的机构检索功能(Affiliation Search),统计某“211”高校10位教授在2001—2010年期间发表的论文情况。

h指数的计算:根据h指数定义,对某教授发表的n篇论文按被引次数降序排列,其中有h篇论文每篇至少被引用h次,剩下的(n-h)篇论文每篇被引用的次数都小于h次,则h为该教授的h指数。

G指数的计算:根据g指数定义,对某教授的n篇论文按被引次数降序排列,将序号平方,被引次数按序号层层累加,当序号g平方等于累计被引次数时,该序号g则为该教授的g指数。

h(2)指数的计算:根据h(2)指数定义,某教授的h(x)篇高被引论文,其中每一篇论文的被引次数均不低于h(x)的平方,则x为该教授的h(2)指数。

A指数的计算:根据A指数定义,对某教授发表的论文按被引次数降序排列,把被纳入h指数的论文计算出的引文数的平均数的值A就是该教授的A指数。

M商的计算:根据M商的定义,用某教授计算得出的h指数除以该教授从事学术生涯的时间所得的M值就是该教授的M商。

2.结果分析

本文选取某“211”高校10位教授作为实证研究对象,利用cnki数据库的机构检索功能(Affiliation Search),统计其在2001—2010年期间10位教授发表论文情况,统计出他们的h指数、g指数、H(2)指数、A指数、M商的数值,得到的结果见表1。

表1是根据十位教授的h指数数值降序排列的,由表1可以看出:10位教授中,徐教授的h指数、g指数、A指数、M商最高,徐教授、姚教授和庞教授的h(2)指数相同并列最高,可见徐教授在其学术领域内具有一定的影响力。十位教授中虽然是按照h指数降序排列的,但是其他指数的排名却相差很大。

在h指数与g指数的比较中,教授论文的g指数都明显高于h指数,而且存在h指数相对较低教授的g指数却很高的情况,原因在于学术领域中有刚开始从事科学研究的人员和那些论文数量少却有比较经典的文章使得被引频次高的学者,例如:姚教授的h指数是17位居第二与位居第五的苏教授的g指数只相差两个数值,而在利用h指数的计算评价中,这些著作的影响力并没有得到充分展示,而g指数由于其和h指数不同的计算机制,在这方面表现较好,恰好弥补这一缺陷。

在h指数与h(2)指数的比较中,教授论文的h(2)指数明显要低于h指数并且相差较多,但是h(2)指数在学术评价中也发挥了很重要的作用,例如:张教授和梁教授虽然h指数都是10,但是h(2)指数却不同。

在h指数与A指数的比较中,可以看出教授论文的A指数和h指数相差悬殊,A指数要高出h指数两倍左右,A指数是被定义为纳入h指数的论文的引文数的平均数,又一次的弥补了h指数不关注高被引论文的缺陷,而且比g指数更直观,例如,徐教授和苏教授的h指数相差悬殊,但是A指数却非常接近。

在h指数与M商的比较中,可以发现,M商的数值都非常小,都徘徊在一左右,因为M商是h值与学者从事学术生涯时间的商值,它弥补了h指数对时间不敏感的缺陷。例如,张教授虽然他的h指数、g指数、h(2)指数、A指数都不高,但是M商却是惊人的,排在10位教授中的第2位。这说明,张教授虽然从事学术生涯的时间短,但是学术成果却很具有影响力。

三、结论

综上所述,h指数及其衍生指数给我们评价高校学术水平和影响力提供了新的视觉[8]。h指数与g指数、h(2)指数、A指数、M商在高校教师学术评价中相互促进、逐步完善,都有诸多优势,因为它们的侧重点不同,所以结合各项指数的优缺点综合它们的结果,可以更加准确地评价出高校教授的学术影响力水平,进一步改善和丰富单一的利用h指数评价高校教师学术水平时所造成的缺乏灵敏度和区分度的问题,为高校教师学术评价提供理论和实证研究依据,以使评价结果更为全面和公正,而未来尚需对各个指数进行进一步修正,以达到更好的评价效果。

摘要：以CNKI数据库中的引文数据为基础,获取某“211”高校2001—2010年10位教授的论文发表情况,根据各相关指数的定义,通过比较,分别统计计算出十位教授的h指数、g指数、h(2)指数、A指数、M商,根据相关数值全面评价高校教师学术水平。研究表明,结合各项指数的优缺点综合它们的结果,可以更加准确地评价出高校教授的学术影响力水平,使其结果更加公平和公正。

效果评价指数 第4篇

关键词：示范性高职院校；竞争优势；评价指数；层次分析法

中图分类号：G719.28；G719.21

文献标识码：A DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2016.06.0045

本研究以“国家示范性高等职业院校建设计划”为研究视角，切入点为中国高等职业教育高水平的示范性高职院校，具体又以湖北省示范性高职院校（国家级、省级）的实验改革、创新发展行动中生成的竞争优势——自身发展能力赋予的位势为研究对象。文章以核心竞争力理论和竞争优势理论为依据，采用问卷调查，集合专家意见，通过开展相关性分析以及信度、效度检验，最终确定示范性高职院校竞争优势要素组成的综合指标体系。指标权重的确定运用AHP层次分析法，从四个维度对示范性高职院校竞争优势进行评价。四个维度分别为：专业及课程竞争力、教学质量竞争力、师资竞争力、资源竞争力，并以2015-2016年湖北省示范性高职院校（国家级、省级）发展经验为样本进行实证检验。

一、文献回顾与理论分析

教育部、财政部自2006年启动的国家示范性高等职业院校建设项目，分国家示范性高职院校建设和国家骨干高职院校建设前后两期。建设目标浓缩为“领先建设”和“重点建设”。示范院校的建设，是从计划到行动，以内涵建设为抓手、重点建设专业为载体、体制机制创新为内驱动力、创新人才培养模式为突破口，逐步生成各具特色竞争优势的过程。省级示范性高职院校建设紧随国家级示范院校建设进程，是进一步深化高职教育改革、促进我国高等职业教育全方位发展的战略举措。省级示范性高职院校建设遵循和坚持创新性、规范性与示范性的统一。事实证明，示范高职院校建设项目，在国家宏观政策及相关部门的合力推进下，成功做到了引领中国高职教育从规模、速度扩张进入到注重质量提升、创新管理机制的内涵建设常态化阶段，这为示范性高职院校竞争优势研究提供了实践基础。

（一）核心竞争理论及影响因素

核心竞争力理论由Prahalad and Hamel提出，认为企业是能力的独特的集合体，核心竞争能力对企业的长期竞争优势具有决定性作用，且能力的价值性随其利用程度不断升值，呈现出收益递增规律。核心竞争力具有提供公司进入多个市场的潜在途径、为客户带来可感知价值、竞争对手难以复制三个特征。张洪春、宋振云指出[1]，系统性影响示范性高职院校竞争力的因素有“环境资源要素”、“核心能力要素”及“行为过程要素”。其中每一种要素都是多个相关属性的集合体，那么，示范高职院校竞争力本质上就是一种经过整合的“力”，正是这种“力”形成持续竞争优势。孙支南指出，“核心竞争力不是一成不变的，而是动态的，……对示范性高职院校的‘核心竞争力应该有新的认识”[2]。王良青认为，经济新常态下的示范院校，唯有结合自身实际，加强内涵建设，打造特色，提升核心竞争力，方能逐步形成自身的竞争优势[3]。概括地说，不论研究对象是企业还是学校，大量有关“核心竞争力”的研究表明：资源、能力、管理、制度、知识、文化、变革、创新、战略、品牌等均属于影响核心竞争力以及能否生成竞争优势的因素，这为示范性高职院校竞争优势研究提供了理论视野。

（二）竞争优势理论及影响因素

学术界对竞争优势的研究，一直以来多聚集在企业研究领域，被视为企业战略管理研究的热点和中心议题之一。竞争优势字面含义：在韦伯字典中，“竞争”之含义为基于与对手的争夺，包含着“两个以上的个体对共同感兴趣的利益进行争夺”。“优势”之含义，在韦伯字典中被界定为优越的条件或位势，表示“好”，更具体一点，指“相对更好”。因此，对竞争优势的理解，简而言之，就是指主体在资源分配、利益争取等过程中，相对比同行竞争者做得更好的能力与位势。

对竞争优势的研究，管理学的研究视角以企业为核心，从企业内部去发掘竞争优势的来源[4-6]，这种视角后来被称为以资源为基础（RBV）的观点；经济学则是以企业外部市场为核心[7]，从企业所处的市场、行业、区域或者生态环境去发掘竞争优势的来源[8]，这种视角后来被称为以市场为基础（MBV）的观点。总体来看，学者们对企业竞争优势的研究，大都结合实际，运用系统的、交互的思维将环境与定位、资源及能力、战略与创新等要素整合起来，综合考虑企业内部和市场两方面的组成因素而展开分析和讨论。核心目的在于帮助企业精准定位及有效配置资源，提升企业效益，进而获得可持续发展力。显然，企业竞争优势的来源主要在于构成核心竞争力以及可持续发展力的各种因素，如资源、能力、制度、文化、战略、品牌等。各种因素构成的核心竞争力、可持续发展力以系统形式存在，完整地体现了竞争优势的“源”、“内在逻辑”和“可持续性”。鉴于以上分析，本文在现有理论和研究基础上提出构建示范性高职院校竞争优势的评价指数。

本研究所构建的示范性高职院校竞争优势指数，是在专家们充分提炼、浓缩和高度地宏观概括后，同时考虑了其微观的可操作性基础上拟定评价指标。评价指标的构成分目标层、准则层。示范性高职院校竞争优势为目标层，本研究的准则层有四个，分别为专业及课程竞争力、教学质量竞争力、师资竞争力、资源竞争力，各准则层又是由多个相关属性指标的措施层组成。

二、示范性高职院校竞争优势评价指数的构建

示范性高职院校竞争优势评价指数采用AHP（Analytic Hierarchy Process）层次分析法，从示范性高职院校竞争优势的要素组成出发，确定相关具体的评价指标，旨在反映示范性高职院校创新发展能力、可持续发展能力、市场竞争位势的综合状况，为实现评价目标，在指标设置时遵循四个基本原则：一是可操作性原则。构建评价指标体系的目的在于应用，因此指标的选取基于理论基础的同时，要能够找到可观测、可检验、可转化的真实、可靠数据来源以及可以准确量化的方法；二是系统性原则。示范性高职院校的创新发展能力、可持续发展能力、市场位势是一个多维度、多层次的复杂系统，需要建立一套全面、系统的指标体系进行评价；三是科学性原则。科学性原则要求选取的指标紧紧围绕评价内容，既符合实际应用，又满足科学评价；四是突出性原则。依据评价目的和评价内容进行指标的选取的同时，突出从示范性高职院校竞争优势的要素组成角度实现指标内在联系，强化竞争优势指数的科学性及创新性。

（一）指标的选取：理论分析与专家调查

示范院校的建设过程是高职院校创新发展的过程，被视为高职院校可持续发展力的，正是学院创新发展过程中积累性生成的核心竞争力，它是示范院校内部自我拓展和外部竞争优势的源泉。本研究对于评价指标的选取，采用问卷调查方式咨询了30位职教领域的专家，并对他们的意见进行了综合，最终从专业及课程竞争力——示范性高职院校竞争优势的载体；教学质量竞争力——示范性高职院校竞争优势的呈现；师资竞争力——示范性高职院校竞争优势的关键；资源竞争力——示范性高职院校竞争优势的保障四个准则层面，提出了措施层面21项评价指标，指标名称与界定如表1所示。

（二）指标的合理性：信度与效度检验

信度主要反映测量工具是否精准，涉及问卷测量结果的一致性和稳定性，目的是控制和减少随机误差。本文采用内在一致性α系数来检验选取指标的信度，通过公式 （1）计算：

α=KK-11∑ki=1σ＼+2＼-iσ＼+2＼-T（1）

其中K为评价指标的数量，σ＼+2i代表第 i 个指标的方差，σ＼+2T表示总得分的方差。α系数介于0和1之间，数值与信度水平正相关。一般情况下，α系数达到0.7被认为信度满足可靠性要求。本研究对 30 位职教领域专家发放问卷，问卷的第一部分为指标信度效度咨询，并依据李克特量表将选项指标从非常有效到非常无效设置为五个量级，运用SPSS19.0软件对回收问卷的结果进行信度分析处理，最终计算出的α=0.786，表明所选取指标基本符合内部一致性，可以达到信度要求。

效度即有效性，指测量工具能够准确测量出所欲测量特性的程度，即测量到的是不是所要测量的特征。效度检验，本文采用内容效度（content validity，CV）检验方法来衡量选取指标的效度，通过公式（2）计算：

CV=（Ni-N/2）/N/2（2）

其中Ni表示被调查的专家中认为指标能够很好地表达评价内容的人数，N表示调查的总人数。在调查的30位专家中，有27位专家认为指标体系能够较好地实现评价目的，CV=0.80满足内容效度要求。

（三）指标权重的设置

评价工作的重要环节之一是指标权重设置，基于国内外模糊评价的赋值技术方法，本研究指标权重的设置确定采用层次分析法。层次分析法可有效集中专家意见使权重分配符合理论依据和现实经验。

层次分析法由美国匹兹堡大学教授、运筹学家T.L.Saaty提出，主要目的是解决定量与定性分析中的多目标决策问题。层次分析法按照要达到的总目标，依据决策的准则，确定决策的实施方案，将复杂系统转化为多指标、多层次的分析结构。运用定性指标模糊量化方法确定层次指标的权数，层次间赋权，层次内两两比较，主观判断的不可靠性问题采用一致性检验来克服。

确定各指标权重的主要步骤：一是建立层次结构模型。由高到低分别为：目标层、准则层、指标层。本研究示范性高职院校竞争优势评价指数准则层为四个一级指标，指标层为21个二级指标；二是构造判断矩阵（成对比较）。采用问卷调查，向相关的职教专家发放问卷，征求他们对各指标重要性的评分，综合专家们的评分意见，依据T.L.Saaty教授提出的比例九标度法，得出各层指标重要性的判别矩阵；三是层次单排序及一致性检验。通过AHP层次分析软件计算各判别矩阵所有特征值、最大特征值和特征向量，并进行一致性检验；四是层次总排序及一致性检验。对各指标由上至下逐层计算，计算得到的权向量进行一致性检验，得出整体权向量综合排序，进而确定各指标的权重Wi。

1.构造比较判断矩阵。根据比较判断矩阵的构造方法，通过问卷调查的形式，将调查的问题采用T.L. Saaty的9标度制成问卷，聘请职教领域的专家填写，依据问卷调查结果构造比较判断矩阵。1-9标度的含义如表2。

构造的比较判断矩阵如表4、表5、表6、表7、表8所示。

2.计算最大特征值、特征向量和层次单排序权重向量。将问卷调查结果整理后，输入AHP层次分析软件，计算判断矩阵最大特征值λmax及相应的特征向量。作归一化处理后，得到权重向量Wi（i=0，1，2，3，4，…n）。

3.计算一致性指标，作一致性检验。计算一致性指标C.I.（consistency index），CI=（λmax-n）/（n-1）。据判断矩阵不同阶数查表3，确定相应的平均随机一致性指标R.I.。

依据Saaty给出的随机一致性指标RI值，计算一致性比率指标CR=CI/RI。若CR<0.1说明通过一致性检验，Wi可以作为权重向量，否则要调整比较判断矩阵的元素。比较判断矩阵及其相应的Wi（i=0，1，2，3，4）、λmax、CIi、CRi计算结果如表4、表5、表6、表7、表8所示。

示范性高职院校竞争优势，λmax=4.1179，CI0=0.039，RI0=0.89，CR0=0.0442<0.1，判断矩阵的一致性检验通过。权重向量W0 =（0.1571，0.2428，0.2810，0.3191）可以作为评价指标的权重系数。

专业及课程竞争力，λmax=5.2340 ，CI0=0.0585，RI0=1.12，CR0=0.0522<0.1，判断矩阵的一致性检验通过。权重向量W1 =（0.2092，0.3034，0.0949，0.1326，0.2599）可以作为评价指标的权重系数。对“示范性高职院校竞争优势”的权重为0.1571。

教学质量竞争力 ，λmax=5.3584 ，CI0=0.0896，RI0=1.12，CR0=0.08<0.1，判断矩阵的一致性检验通过。权重向量W1=（0.1754，0.0815，0.3578，0.3473，0.0380）可以作为评价指标的权重系数。对“示范性高职院校竞争优势”的权重为0.2428

师资竞争力，λmax=6.5708，CI0=0.1141，RI0=1.25，CR0=0.0906<0.1，判断矩阵的一致性检验通过。权重向量W1=（0.1280，0.1231，0.0725，0.3018，0.2319，0.1427）可以作为评价指标的权重系数。对“示范性高职院校竞争优势”的权重为0.2810。

资源竞争力，λmax=5.1548，CI0=0.0387，RI0=1.12，CR0=0.0346<0.1，判断矩阵的一致性检验通过。权重向量W1=（0.1799，0.3871，0.2306，0.1041，0.0983）可以作为评价指标的权重系数。对“示范性高职院校竞争优势”的权重为0.3191。

4.指数的生成：指标与权重线性集成。通过指标选取和权重设置，最终构成示范性高职院校竞争优势评价指数模型如下：

示范性高职院校竞争优势评价指数=专业课程竞争力指数+教学质量竞争力指数+师资竞争力指数+资源竞争力指数，其中专业课程竞争力指数=∑WiXi，i=1，2，3，4，5；教学质量竞争力指数=∑WiXi，i=6，7，8，9，10；师资竞争力指数=∑WiXi，i=11，12，13，14，15，16；资源竞争力指数=∑WiXi，i=17，18，19，20，21。

三、实证检验与分析

（一）样本选择、数据来源及指标预处理

示范性高职院校竞争优势评价指数能否实现示范性高职院校专业课程竞争力、教学质量竞争力、师资竞争力、资源竞争力等综合办学实力的评价？评价方法是否可靠？评价结果预计带来哪些启示？本文选择湖北省12所示范性高职院校（国家级、省级）作为研究对象，选取2015-2016年数据为样本经验值。数据来源于高职院校年度质量报告及各高职院校官网，各项指标值的取得全部通过手工搜集获得。而本文选择的二级指标数量级不同，其中部分指标值为总量指标，因计量单位存在差异，因此，需要对这部分数据进行标准化处理。本文采用Decimal scaling小数定标标准化法，这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化，小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大数值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是： x'=x/（10j）其中，j是满足条件的最小整数。

（二）权重计算

依据专家对指标重要性的评判结果，采用AHP层次分析软件计算，结果显示权重指标的一致性系数均小于0.1，层次分析法计算的结果可以通过检验，最终得到各指标的权重如表9所示。

（三）实证结果与结论分析

用示范性高职院校竞争优势评价指数对湖北省示范性高职院校（国家级、省级）评价后的结果进行排名，示范性高职院校竞争优势评价指数分值越高表明其专业及课程竞争力、教学质量竞争力、师资竞争力、资源竞争力越强。本文基于2015-2016年度数据进行评价结果如表10所示。

通过对不同示范高职院校的评价分值及排名结果进行分析可以发现：

1.从对目标层高职院校竞争优势评价指数来看，资源竞争力所占比重最高达0.3191，这表明资源在形成高职院校竞争优势中的作用凸显。而师资竞争力仅次于资源竞争力位居第二，占比达0.2810，这充分说明人才对高职院校竞争的重要性。二级指标中按重要性程度分为三档。其中最重要的是实验实训设施、专业技术能力、双师、校企合作、示范性实训基地、优秀教学团队、行业地方政府投入七项指标之和占比达0.5757。其次是品牌专业、双证比例、创新项目、专业教师培训、副高以上职称占比、硕士以上学历占比、社会影响力、市场需求、校园文化九项指标之和达0.3392。其他指标之和仅为0.0851。

2.排名靠前的高职院校共有的经验。（1）牢牢抓住培养学生职业能力这个核心。占比重较大的7个2级指标中有6个是与培养学生职业能力高度相关的指标，而评价指数排名靠前的高职院校，这几方面的实力都较强，且大幅领先其他示范性高职院校。（2）实践教学有特色且实力突出，针对性强而且与社会实际需要接近。（3）最具竞争力的核心资源——师资实力雄厚。一方面名师挂帅，优秀教学团队较多；另一方面，双师型教师占比较高。（4）校企合作特色鲜明，规划细致，注重实效。合作机制健全，合作融合度高。

3.排名靠后示范院校的共存问题。（1）实践教学能力不强，实训基地建设投入不够，校外实训基地规模偏小。（2）师资实力不雄厚，一方面实践技能型教师比例偏低，教师后续培养缺乏机制保障；另一方面，教育资源投入不足。（3）校企合作起步晚，起点低，缺乏机制保证。创新合作方式不充分，对校企合作的重要性认识不足，具体表现有没有建立健全与校企合作相关的制度及开展相关单位或组织的研讨。（4）国际交流尚未真正意义上开展或者仅有国外学者讲座等形式的进行。

四、研究结论与建议

本文依据核心竞争力理论和竞争优势理论，构建了示范性高职院校竞争优势评价指数，并以湖北省示范性高职院校（国家级、省级）2015-2016年数据为样本，进行了实证检验。经研究得出了以下几点结论与建议：1.高职院校要实现其培养目标，必须紧紧围绕服务为宗旨，就业为导向，职业能力为核心这个目标，从制度建设到日常管理及教学中心、资源分配等各方面都要立足于实践教学这个核心。无论从实训师资培养、实验实训基地建设、校企合作的规划与发展、教学改革等都要注重突出高技能实用复合型人才培养。2.以高职院校发展战略规划为出发点，注重学院各项制度建设，检验制度是否合理应从三个方面来看：其一，是否有利于调动全校教职工的工作积极性和提高教职工责任心和发挥创造力；其二，是否有利于提高学校教学资源利用效率及全校师生工作学习效率；其三，是否有利于增强学院办学竞争优势。为此学院要分析评价指数反映的优点和缺点，优点要保持与发扬，同时弥补不足，有针对性地提出完善方案，不断提高学院办学实力。3.以供给侧改革为导向，以我国经济转型升级为根本指针，为满足经济新常态下对各类人才需求为已任，进一步优化高职院校各类资源配置，目标以实现精准定位，创品牌、显特色，立足当地经济、放眼全国、面向世界。

[参考文献]

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[3]王良青.基于核心竞争力的“后示范时代”高职院校内涵建设研究[J].教育与职业，2015（14）：5-8.

[4]PRAHALAD C K， HAMEL G. The core competence of the corporation[J]. Harvard Business， 1990，69（3）：275-292.

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创意产业评价指数研究评述与启示 第5篇

自上世纪90年代末英国提出创意产业概念以来, 创意产业就迅速在全世界引起广泛关注。现如今, 创意产业被视为创造财富、增加就业机会、城市持续发展、商业创新、增强城市和国家竞争力等方面的重要推动力量[1][2]。从实践来看, 创意产业创造的巨额财富和大量就业机会成为地区和城市经济结构变迁过程中一个引人瞩目的现象, 而创意阶层比重增加、技术创新和艺术创作能力的增强、多种文化和文明交流融通等都对地区经济和城市经济产生了重大影响。对此, 传统测度方法和评价指数不能做出准确测量, 而且已远不能体现创意产业依赖“知识”、“信息”和“创意”等特征。因而, 无论是发达国家还是发展中国家都需要一个有效的分析工具来测度一个国家、城市或社区的创意产业发展状况, 并为制定相关发展政策提供参考依据。近些年来, 不少学者和学术机构致力于创意指数研究与开发, 并用于测度创意产业发展状况。其中值得关注的研究有:Florida的《创意阶层的崛起》中的3T指数[3], 《创意阶层起飞》中的全球创意指数[4], Florida与Tinagli合著《创意时代的欧洲》中的欧洲创意指数[5], 香港中文大学文化政策研究中心的香港创意指数[6], Kreidler主持硅谷文化启动项目中的创意社区指数[7][8], 上海创意产业中心的上海城市创意指数[9]。此外, Porter的创新指数以及瑞士洛桑IMD的竞争力指数也可作为测度创意产业发展状况的辅助方法。这些创意指数大都运用了人类学、社会学和经济学等多学科知识, 涉及文化多样性、创造力、社区、全球化、文化参与、价值观、技术创新、研发和高科技等诸多领域。本文旨在对这些创意指数进行回顾和总结, 并从中提炼一些发展创意产业的规律和建议。

1 创意指数评述

1.1 “3T”准则与首个创意指数

Florida (2002) 在《创意阶层的崛起》一书中提出发展创意经济3T准则, 即技术 (Technology) 、人才 (Talent) 和宽容 (Tolerance) , 认为创意产业发达的地方往往是创意人才集聚, 高科技产业集中, 环境宽松舒适。与之相应, Florida构建了3个方面的指数用于评价地区创意产业发展情况, 评价结果可用于制定政策的参考依据。这些指数有: (1) 科技指数。评价科技方面的有创新指数和高科技指数。创新指数以人均专利数测量, 高科技指数以地区高科技产业产出量占全国高科技产业产出量比例和地区高科技产业集中度两个指数测量。 (2) 人才指数。该指数用一个地区具有学士学位以上人口占总人口的比例测度, 同时从事创意产业相关工作的创意阶层人口数量及其占总人口比例也是评判依据。 (3) 宽容指数。衡量一个地区宽容性的指数是波西米亚人指数 (bohemian index) 、人口混居指数 (melting pot index) 和同性恋指数 (gay index) 构成的组合多样化指数 (composite diversity index) 。波西米亚指数是指地区艺术创意人口数比例, 表示能为地区提供文化和艺术财富的创造者规模。人口混居指数是指一个地区外来人口的相对比重, 反应该地区的对外来人员和移民的开放程度, 这些新增人口有利于本地经济增长。同性恋指数是用同性恋人口比重反应一个地区的社会开放性和包容性程度。

对于Florida的研究, 一些学者提出了异议。例如, Kotkin就对Florida对于同性恋的宽容态度与新技术成功和地区经济增长联系在一起提出强烈批评, 认为这样的关系过于勉强[10];Malanga认为一些研究结果与事实并不相符, 一些不被看好的城市工作机会增加幅度达19%, 同时Florida忽视了税收等传统政策的激励作用[11]。哈佛大学经济学家Glaeser认为争辩双方都基于一定的事实, 但又都有所夸大, 与其用3T不如用3S, 即技能 (skill) , 阳光 (sun) 和城市蔓延 (sprawl) [12][13]。事实上, 3S与3T理念也没有太多差异, 只是3S更加强调良好环境对于发展创意产业的重要促进作用。

1.2 欧洲创意指数和全球创意指数

Florida和Tinagli (2004) 在《创意时代的欧洲》报告中基于3T准则, 构建了欧洲创意指数, 包括欧洲人才指数、欧洲技术指数和欧洲宽容指数, 并对欧洲14国和美国进行了对比分析。尽管该指数的基本框架是3T准则, 但是具体指数内容与作者最早提出的创意指数还是存在一些重要差异。其中人才指数增加了科学人才分指数, 技术指数增加了R&D分指数, 而宽容指数变动最大, 不再由波西米亚指数、人口混居住指数和同性恋指数组合而成, 而是由态度分指数、价值分指数和自我表达分指数构成。宽容指数的分指数虽然不同, 但都是衡量环境开放、文化多样等宽容特征。具体指数见表1。

资料来源:Florida and Tinagli.Europe in the Creative Age, 2004, 42~44.

Florida (2005) 将欧洲创意指数应用于全球, 构建了全球创意指数, 指数的计算方法与欧洲创意指数相同。Florida等也考虑了如住宅负担, 交通拥挤等一些不利因素, 但是并未体现在总体指数中。

1.3 “5C”架构与香港创意指数

香港创意指数是由香港中文大学文化政策研究中心于2004年创建, 该指数用于评价香港创意产业发展状况及其决定因素。香港创意指数共有5个方面指数构成:创意成果 (manifestation of creativity) 、机构制度资本 (structural/institution capital) 、人力资本 (human capital) 、社会资本 (social capital) 和文化资本 (cultural capital) 。这5个指数构成“5C”模型 (见图1) , 其中4种资本的互动是决定创意成果和创意产业成长的主要因素。

香港创意指数分5个方面, 共计88个指标:

(1) 创意成果指数, 包括创意产业的经济贡献, 就业人数, 交易额, 中小企业创业精神, 电子商务经济贡献, 商业领域创造性能力, 与申请专利有关的创新活动, 创意部门和文化艺术领域的创新活动。这些测度内容可以划分为经济贡献、经济领域的创意活动和非经济收益方面的创造力等3个角度, 共计17个分指标。

(2) 结构制度指数, 包括法律制度, 言论自由, 信息和通讯技术的基础设施建设, 社会和文化基础建设, 企业精神和金融结构等, 共计23个分指标。

资料来源:香港特别行政区民政事务局.香港创意指数中期报告, 2004年第36

(3) 人力资本指数, 有11个分指标, 分为3个方面:①地区提供知识增进的合适环境的能力, 用研发支出和用于教育的公共支出来测度;②地区知识工作者的可得性, 以研究人员的多寡和拥有高等学历人口数量表示;③人力资本与人口的流动性, 以离境人数和移民人口比例表示文化交流、技能和知识传播以及新概念普及的程度。

(4) 社会资本指数, 包括一般性信任, 制度性信任, 互惠原则, 合作性, 对人权态度, 自我表达, 社会活动参与度, 企业和个人捐赠, 社会部门在社会福利上的支出等21个分指标, 以评价人们所遵守的价值观和地区能够吸引、动员和维持创意的社会环境支持力度。

(5) 文化资本指数, 有16个分指标, 分为3个方面:①以文化领域中的公共支出和企业捐赠测度公共部门和企业对于创意产业支持程度;②, 用家庭在选定的文化产品和服务领域的支出, 反映地区在创意产业中的投资力度;③人们对于创意的态度、对艺术教育和人权保护方面的重视程度来反映文化规范和文化价值。

1.4 上海城市创意产业指数

上海创意产业中心于2006年公布上海城市创意指数 (SHCI) , 该指数的制定参考欧洲创意指数和香港创意指数体系, 又结合中国国情和上海特点, 是内地首个城市创意指数。上海创意指数涵盖产业规模、科技研发、文化环境、人力资源和社会环境5个方面指数, 共计33个分指标。

(1) 产业规模指数包括创意产业增加值占全市增加值的比重和人均GDP两个分指标。

(2) 科技研发指数体现了一个城市的创新能力, 包括研发经费占GDP比重, 高技术产业拥有自主知识产权产品实现产值占GDP比值等6个分指标。

(3) 文化环境指数包括家庭文化消费占全部消费的比例, 公共图书馆每百万人拥有数, 艺术表演场所每百万人拥有数, 博物馆和纪念馆每百万人拥有数等9个指标。良好的文化环境能够使新思想不断产生, 从而提高社会创造力。

(4) 人力资源指数包括新增劳动人均受教育年限, 高等教育毛入学率, 人均高等学校在校生学生数等7个指标。人力资源层次越高、流动性越强就越有助于社会的文化交流、技术转移和知识的传播, 越有利于产生新的产业。

(5) 社会环境指数包括全社会劳动生产率, 社会安全指数, 人均城市基础设施建设投资额等9个指标。

1.5 硅谷创意社区指数

硅谷文化启动 (cultural initiatives silicon valley) 是Kreidler (2002) 主持的一个艺术文化研究项目, 旨在提供硅谷在艺术、文化以及创意产业等方面的客观信息, 并以此来协调政策促进硅谷文化向前发展。该活动通过创意社区指数 (creative community index) 来测度艺术与文化如何在硅谷运作及其对当地商业与科技创新的贡献。创意社区指数的框架有4部分构成 (见图2) :文化杠杆 (cultural levers) 包括艺术教育、领导者作用、投资与文化政策;文化资产包括创意部门、市民审美特征、集会地和设施等;文化参与包括艺术与文化等的参与性;文化效果包括创造力、贡献与社区联通性 (connectedness) 。研究结果表明, 艺术与文化水平越高对提高市民生活品味和发展本地经济越有利。

资料来源:根据john Kreidler (2002) 第3页内容整理。

2 结论与启示

创意产业是发达国家经济结构转型的重要方向, 也是发展中国家实现经济崛起的重要战略。虽然世界各国和地区对于创意经济的定义和分类存在差异, 但是其本质都强调了人的创造力以及保护知识产权等共同属性。基于Florida的3T理念构造的创意指数是评价地区创意经济发展状况的经典方法。基于这种理念, 欧洲创意指数、香港创意指数、上海创意指数相继出台, 这些指数对于掌握本地创意产业发展状况以及进行横向比较和趋势分析提供了基本分析工具。此外, 美国硅谷创意社区指数也提供了参考价值, 各个城市的社区可以根据该方法建立适合本社区的创意指数, 以用于评价本社区的创意产业发展状况和发展趋势。总体而言, 这些评价方法和创意指数都有明显的地方色彩, 即都结合本地区实际情况设计评价指数。

在我国, 农业经济、工业经济和知识经济同时共存, 工业化和信息化过程同时发展。一些经济发达的城市, 创意产业贡献比重快速上升, 对城市经济结构变迁和经济增长方式转变起到了重要的推动作用。例如, 北京、上海、杭州、深圳、南京、武汉、重庆、西安等城市, 创意产业已经成为城市经济发展的重要方向和动力源泉。《国家“十一五”时期文化发展规划纲要》提出要逐步完善有利于文化创意群体创业发展的市场环境和政策环境, 培育文化创意群体和内容提供商, 重点培育广播影视、动漫、音像、传媒、视觉艺术、表演艺术、工艺与设计、广告装潢、服装设计、软件和计算机服务等方面的创意人才。显然, 这个规划具有导向性作用, 对发展创意产业极为有利。然而, 这些城市发展创意产业始于近年, 发展什么样的创意产业以及如何发展仍然在探索之中。我们根据前文创意指数构成内容, 提出以下建议:

2.1 培养创意人才, 促进创意生成

发展创意产业不仅要最大限度的发挥现有创意人才的智慧, 而且还要不断教育和培养更多的后继人才。对于现有创意人才, 要鼓励其进行各种创业尝试, 奖励和支持优秀的创意人和项目, 鼓励其与世界各国的创意人才和机构进行交流和合作, 同时也要容忍失败, 不能视之为见不得人的事。在教育和培养新创意人才方面, 政府可通过建立国民创新、创业教育与培训体系, 并以立法形式给予制度上支持, 同时继续完善对中小学生甚至更小的孩子进行创新意识和创业意识的培养机制, 为创意产业的未来发展储备人才。建立专门制度吸引各界各国优秀的创意人才到中国创业, 这对我国创意人才形成新创意有正效应。

2.2 倡导全民创业, 促进更多企业家涌现

企业家是开发和运用创意的人, 是创业者, 而良好的创业环境有利于全民创业, 有利于更多的人成为企业家。倡导全民创业, 减少行政审批环节, 缩短注册审批时间, 减少注册审批费用, 消除各项体制外的管制和寻租行为, 为创业者提供高效、公平、迅捷的服务。另外, 根据行业特性, 减少或取消注册资金要求, 为更多有创意但是资金不多的人创造公平的创业机会, 这也是增加就业机会的好方法。

2.3 加强知识产权保护, 维护创意人和企业家的合法利益

创意是具有非竞争性和部分排他性的无形资产, 容易被人盗用、滥用, 不仅造成创意人利益受损, 而且也会弱化和泯灭创意人的创造激情, 而这对于发展创意产业和经济增长极为不利。同时, 企业家开发和利用创意的过程也是创意逐渐展示的过程, 在这个过程中创意极易为人盗用和滥用, 加强知识产权保护, 有利于企业家创业, 进而有利于创意产业发展。

2.4 提倡多样化, 促进宽容和谐

城市是创意经济发展的最重要平台, 所以城市一级的政府要积极提倡多种文明、多种文化和谐相处、共同发展的经营理念, 提升城市的宽容性, 提高城市吸引和保留创意人才的能力, 从而增强城市发展创意产业的实力和竞争力。

应用综合指数法综合评价医疗质量 第6篇

本文应用综合指数法对我院2007-2011年的医疗质量指标进行综合评价, 以掌握医院的医疗质量情况, 为医院和上级主管部门制定计划和决策提供科学的依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

资料来源于我院2007-2011年医院业务统计报表、医院质量报表, 资料真实、可靠。按照代表性、敏感性、独立性原则, 从中选取能反映医院工作质量的10项统计指标进行综合评价, 分别是:门急诊人次、出院人次、手术人次、病床周转次数、病床使用率、出院者平均住院日、入出院诊断符合率、三日内确诊率、治愈好转率、抢救成功率。2007年2011年10项统计指标及其数值见表1。

1.2 统计分析

采用综合指数法[3,4]进行评价。

首先对各项统计指标进行相对化处理, 以消除量纲的影响。以5年的平均值 (M) 为参考值, 将原指标 (X) 与参考值求相对比。10项指标中除出院者平均住院日为逆指标, 其余均为正指标。

正指标指数化计算公式:Yij=Xij/Mij ;逆指标指数化计算公式:Yij=Mij/Xij

式中, Yij表示指数;Xij表示原指标;Mij表示参考值;i表示原指标类号;j表示同类原指标编号。

最后计算综合指数I, 按同类指数相乘, 异类相加的方法进行指数综合。

计算结果详见表2。

2 结果

3 讨论与建议

表1中的10项统计指标按其功能分为四类:X1, X2, X3表示工作强度指标;X4, X5, X6表示工作效率指标;X7, X8表示诊断质量指标;X9, X10表示治疗质量指标。

从表2可见, 5年来我院的综合指数逐年递增, 其中变化最大的是工作强度指标[5], 与2007年相比, 2011年的门急诊人次、出院人次、手术人次分别增长了51.85%、23.16%、19.64%;但工作效率指标、诊断质量指标、治疗质量指标变化并不明显, 有些甚至略有下降, 如出院者平均住院日增长了4%, 抢救成功率下降了0.16% 。这就说明虽然我院医疗质量呈现出持续上升的趋势, 但存在的问题是不容乐观的。

2011年的综合指数是2007年的1.24倍, 从5年的综合指数变化可以预测, 2012年的综合指数还会有较大的增长。因为就工作强度指标来看, 随着旧综合大楼的重新投入使用, 增加了病房, 使医院的开放床位有所增加, 收治的病人也会随之增多。但我院目前的人力、物力资源并不能满足工作量增加的需求, 这将成为医院发展的瓶颈。而仅仅依靠工作量方面来提高医疗质量显然是不会长远的, 必须同时依靠工作效率、诊断质量和治疗质量四者来保证较高医疗质量, 这对医院的实际情况来说更是一个难题。因此, 医院决策层应根据医院的实际情况制定出相应的措施:如完善医疗质量管理体制, 加强管理;加强专家门诊力量, 进一步提高急诊抢救水平[6];重点加强学科建设, 创新诊疗技术, 引进优秀人才, 培养内部人员, 完善岗前教育和继续教育, 减轻一线医务人员的负担, 关心一线医务人员的发展问题, 对高风险的医疗技术给予相应支持, 合理配置人才梯队。努力提高医疗水平, 诊断质量, 治疗质量, 吸引周边更多患者来院就诊, 并根据病人规模相应的增加人力, 增加检查设备, 加快检查效率, 以更有效地缩短门诊病人的就诊时间, 加快病房病床周转次数, 提高病床使用率, 减少住院者的平均住院日, 以更多的实际行动来提高患者的满意度, 提升我院作为一家三级乙等综合性医院的社会效益。

参考文献

[1]杨梅芬.综合指数法在医院医疗质量综合评价中的应用[J].中国医院统计, 2011, 18 (3) :273-274.

[2]涂自良, 王玉贵, 明星辰.医疗质量管理现状分析及对策探讨[J].中国卫生质量管理, 2010, 17 (2) :28-30.

[3]刘保华.用综合指数法对医疗质量综合评价[J].中国医院统计, 2010, 17 (3) :223-224.

[4]张惠娟.应用综合评价法评价医疗质量[J].中国病案, 2009, 10 (3) :19.

[5]马剑雄.运用综合指数法对医疗质量综合评价[J].中国病案, 2011, 12 (7) :57.

效果评价指数 第7篇

学术表现评价在高等学校工作中占有重要地位。高等学校科研及学术水平的高低对人才培养、技术创新、国民经济发展都会产生深远的影响, 因此, 构建和谐、高效、积极的学术表现评价机制是正确引导高校学术方向, 促进高等学校学术健康发展的保障。

近年来, 我国各高等学校根据自身的学科特点和学校发展定位制定了不同的学术评价标准和评价指标体系。在高校学术评价体系中, 评价研究人员所发表论文质量时, 往往以该文是否发表在本领域权威或者核心期刊上来判定;而管理者为简化对研究人员学术水平、声望及其论文学术价值的判断, 通常使用一定时期内论文发表的数量、论文总被引频次、篇均被引次数等。但这种传统引文评论方法对专家学者学术影响力的评价效果不能让人满意。论文数是指个人或单位在一定时间内发表的论文总数, 但是论文数量无法说明论文的重要性和影响力, 而且数千种学术期刊发表的论文水平良莠不齐, 片面强调论文数量存在一定的弊端。平均引用次数, 即总被引频次除以总论文数的结果。该指标对发表论文少且每篇论文引证数高的人很有利, 但不利于论文多产者。针对这些评价指标存在的不足, 物理学家Hirsch (2005) 提出h指数作为评价研究人员科学产出的标准, 比利时著名科学计量学家Egghe (2006) 提出了g指数。h指数和g指数提出后, 受国内外学者的广受关注, 已经成为信息计量学研究的前沿领域。

一、h指数和g指数概述

(一) h指数

美国物理学家J E Hirsch (2005) 提出的h指数在学界产生较大影响。他将h指数定义为:当且仅当一个科学家有N篇引文数至少为h的论文, 同时其余论文的引文数都小于h时, 该科学家h指数的值为h[1]。随后Rousseau在Hirsch基础上提出了h指数更精确的定义:将科学家S发表的论文按照引文数从高到低的顺序排列, 相同引文数的论文具有不同的序列号 (对此没有严格限制Rousseau建议按论文发表时间倒序排列) , 当且仅当前h篇论文每篇论文的引文数至少为h, 同时第h+1篇论文的引文数小于h+1时则科学家S的h指数值为h[2]。

h指数的优点是明显的。首先, 和传统的引文分析法相比较, h指数是一个非常简单并且易于理解的复合指标, h指数兼顾个人科学产出的质量和数量, 得出的影响力评价更为合理;其次h指数是动态的, 不是静止不变的, 随着时间推移, 科研人员会产出更多的成果, 并且科研人员以往的成果在未来的引用次数会只增不减, 这对科研人员是一个极好的激励[3]。目前, h指数已被越来越多的科研人员所接受, 正如Hirsch所说, “你无法伪造它, 因为它依赖的运作机制需要有个时间跨度。”研究过科学引文统计学的波斯顿大学的物理学家Sidney Redner也表示同意:“想要操纵整件事非常困难”[4]。但是h指数对于那些刚开始从事科学研究的人员和那些论文数量少而被引频次高的学者而言是不利的, 因为他们的论文产出和引文率相对较低。

(二) g指数

g指数是h指数的衍生指数, 主要是为弥补h指数不能很好反映高被引论文的缺陷而提出的。Egghe (2006) 提出了g指数:论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g, 亦即第 (g+1) 序次论文对应的累积引文数将小于 (g+1) 2。从定义可以看出g≥h, 而按被引量排序靠前的文章的被引次数越大, g指数越大。

Egghe在分析h指数评价效果时, 提出了一种基于学者以往贡献的g指数将论文按被引次数由高自低排序, 将序号平方, 被引次数按序号层层累加, 当序号平方等于累计被引次数时, 该序号则为g指数。如序号平方不是恰好等于而是小于对应的累计被引次数, 则最接近累计被引次数的序号即为g指数。和h值一样, g值越大说明该学者的学术影响力越大、学术成就越高, 通常作为h指数的补充或提高[5]。Egghe认为h指数的优点是对低被引频次文献不敏感, 但是它应该对所有高被引频次文献敏感。g指数很好地反映出了那些高被引文献, 体现了高被引文献被引次数的增长对期刊学术影响力的影响。

二、h指数和g指数的计算与分析

本文选取某“211”高校教授作为实证研究对象, 由于篇幅所限, 现随机选取某一级学科十位教授进行比较分析, 利用CNKI数据库的机构检索功能 (Affiliation Search) , 统计在19982012年期间这10位教授发表所有论文的被引总次数和被引篇数, 并计算得出每位学者的篇均被引次数、h指数和g指数 (如表1所示) 。

结合数据统计过程中的一些发现对表1进行分析, 可以得出以下论点。

1.在考察某高校某学科领域内专家教授的学术影响力时, 被引总次数这个指标比较有利于发文较多的作者, 而篇均被引次数则有利于发文较少的作者。这两个指标均无法十分有效地衡量专家教授在其学科领域内的学术影响力, 而h指数和g指数则较好地解决了这个问题, 平衡发文的质量和数量, 评价效果较好。

2.在对这10位教授进行学术表现评价分析时, 发现教授论文的g指数都明显高于h指数, 而且存在h指数相对较低教授的g指数却很高的情况, 原因在于学术领域中有刚开始从事科学研究的人员和那些论文数量少却有比较经典的文章使得被引频次高的学者, 而在h指数的计算中, 这些著作的影响力并没有得到充分展示, 而g指数由于其和h指数不同的计算机制, 在这方面表现较好, 恰好弥补这这一缺陷。如表1中的庞教授虽然h指数不是最高, 但g指数非常突出, 体现了其在本学科领域中的影响力。

3.在对教授论文影响力进行评价时, 是否排除自引一直是个具有争议性的话题, 所以很多时候评价作者影响力的论文不得不同时给出排除自引和不排除自引得到的两种结果。在对h指数和g指数进行计算的过程中发现, 这两个评价指数对于自引具有较好的鉴别作用, 虽然个别作者的自引数量较多, 但对h指数和g指数影响并不大。

三、相关性分析

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面, 它用来衡量定距变量间的线性关系[6]。相关系数的绝对值越大, 相关性越强, 相关系数越接近于1或-1, 相关度越强, 相关系数越接近于0, 相关度越弱。通常情况下根据以下取值范围判断变量的相关强度:相关系数在0.81.0之间极强相关;在0.60.8之间强相关;在0.40.6之间中等程度相关;在0.20.4之间弱相关;在0.00.2之间极弱相关或无相关。

(一) h指数和总被引次数的相关性分析

根据表1, 可以得到h指数和被引总次数的关系 (如图1所示) 。

利用SPSS软件进行相关性分析, 经检验h指数和总被引次数均符合正态分布, 因此可以选择Pearson相关来衡量相关性的强弱。经计算得到h指数和总被引次数相关系数大小及显著性检验结果 (如表2所示) 。

相关分析是一种基于假设检验的统计分析方法, 而显著性水平 (Significant level) 反映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性。在本检验中, 显著性水平设为0.01, 也即在原假设事实上正确的情况下, 研究者接受这一假设的可能性为99%。本文的原假设是“相关系数为零” (即h指数和被引总次数之间不存在显著的相关关系) , 经计算, 统计量的相伴概率 (即某特定取值及更极端可能值出现的准确概率, 用p表示) , 在表3中即显著性 (双侧) 为0.001, 低于0.01。因此, 可以认为“相关系数为零”的可能性很低, h指数和被引总次数之间存在显著相关关系;相关系数r=0.916, 说明总被引频次和h指数之间存在极强的相关性。

(二) g指数和总被引次数的相关性分析

根据表1, 可以得到g指数和被引总次数的关系 (如图2所示) 。

利用SPSS软件进行相关性分析, 得到g指数和总被引次数相关系数大小及显著性检验结果 (如表3所示) 。

**.在.01水平 (双侧) 上显著相关。

由表3可知, g指数和被引总次数之间存在显著相关关系, 相关系数r=0.879, 说明总被引频次和h指数之间存在极强的相关性。

(三) h指数和g指数的相关性分析

根据表1, 利用SPSS统计软件进行相关性分析, 得到h指数和g指数相关系数大小及显著性检验结果表 (如表4所示) 。

**.在.01水平 (双侧) 上显著相关。

由表4可知, h指数和g指数之间存在显著相关关系, 相关系数r=0.947, 说明总被引频次和h指数之间存在极强的相关性。

四、结论

通过以上的相关性分析得出, h指数、g指数与传统引文评价的关系十分密切, 相关系数也很大, h指数在评价高校学者某学科领域内的影响力时较好地综合了学者科学产出的质量和数量, 而g指数则在h指数固有优势的基础上进一步优化了高校学术表现评价指标, 使其更趋于科学化、合理化。学术表现评价是考核科研工作者学术水平的一个主要指标, 也是衡量高校办学水平的重要指标之一。因此, 采用科学的学术评价指标对高校学者进行学术评价, 有着十分重要的现实意义[7]。

高等学校学术表现评价具有重要的实际应用价值, 评价范围并不仅仅局限于本文, 可以将被评价学科着眼于全国乃至世界同类一级学科进行横向比较, 检验其学术成就, 但在实际评价操作过程中应该注意以下几点问题:第一, 数据更新问题。必须定期相应地更新学科基准线, 同时, 不要将采集面板数据时间拉得过长, 以免导致整个基准线失衡, 使评价结果失真。第二, 数据甄别问题。评价过程数据量较大, 数据处理要保证准确性。例如, 某个学者的个人经历不同, 不同时期在不同机构工作或学习, 对其发表的文章要认真确认再综合起来开展后期的分析与评价报告工作, 尽量避免遗漏或范围扩大。第三, 数据库选择问题。评价的数据主要基于各类数据库, 因此, 在实际评价中应根据学科分类来甄选数据库, 使评价结果更加科学合理[8]。

参考文献

[1]Hirsch, J.E.An Index to Quantify an Individual's Scientific Research Outputs[A].Proceedings of the National Academy of Sciences, 2005, 102 (46) .

[2]Rousseau R.New Developments Related to The Hirsch Index[J].科学观察, 2006, (4) .

[3]丁楠, 潘有能.h指数和g指数评价实证研究——基于CSSCI的统计分析[J].图书与情报, 2008, (12) .

[4]Ball P.Index aims for fair ranking of scientists[J].Nature, 2005, 436 (18) .

[5]彭爱东, 于倩倩.h指数、g指数和累积影响因子在期刊评价中的相关性研究——以综合性社科期刊为例[J].情报科学, 2012, (30) .

[6]吕福新, 顾姗姗.心理所有权与组织公民行为的相关性分析——基于本土企业的视角和浙江企业的实证[J].管理世界, 2007, (5) .

[7]周志峰, 韩静娴.h指数应用于区域科研评价的实证研究—以中国大陆31个省级区域为例[J].情报杂志, 2012, (3) .

效果评价指数 第8篇

关键词：公路路况,广义量化理论,模糊判决,灰色理论,指数模型

1 概论

公路路况性能评价是路面养护维修决策、道路经济分析的基础。路况性能评价模块根据收集的路面资料，判断目前路面状况是否满足交通要求，所得结果将作为采取养护或改建措施以及采取何种措施的依据。公路养护管理系统辅助决策的好坏，很大程度上取决于养护管理系统对路况性能的评价。公路路况性能评价的主要评价过程是以表征路段原有强度的当年路面强度指数(SSI)为主要判别基础，以所收集的历年维修、养护资料的统计规律反映出的道路实际状况为辅助判别，最终得出道路状况综合评价。

目前，对路况(路基及路面综合情况)评价模型研究较少，可以借鉴的是路面性能评价模型，其评价指针体系分综合指标评价和分项指标评价两大类;就评估方法来看，主要有系统分析法和回归模型法。这些方法在改造后均可引入到路况评价中，它们都各有优缺点，应结合实际情况选用合适的模型。事实上，由于作用负荷，在对原有路况进行评价时，许多影响因素及作用机理目前还不完全清楚，因而结构层性能的评价系统具有“灰色”特征，所以可以利用灰色聚类评估进行分析。鉴于公路路况的特点和目前的研究现状，本文使用层次分析法、灰色系统理论、以及指数法等数学模型及算法，提出了一种对公路路况综合评价的指数模型。

2 公路路况评价的指数模型

2.1 指数分析法

目前，指数概念广泛应用于许多领域，如：军事实力指数、国民经济指数、工商指数、税收指数等。为了适应公路路况综合评价的需要，国外从事公路路况研究的专家，在寻找新的科学方法时，创造性地将国民经济中的指数概念移植于公路路况评估，建立了一种新的公路路况综合评价方法，即杜佩-邓尼根指数法，很快推广到公路和其它的有关部门，至今仍在不断应用和发展之中。根据杜-邓指数法在国外的应用情况，该指数法具有很好的效果和指导作用，并得到了广泛的应用。

2.2 指数建模思想

根据军事能力指数模型，这里所述的公路路况综合指数在建模思想上赋予了新的含义：

1)采用二维综合，即纵向和横向同时综合，并采用统一衡量标准。

2)采用灰数白化的概念，量化定性指标。

3)基本模型采用模糊综合评判的思想，所不同的是，这里得到一个带有综合性的模糊指数，而不是一个评判矩阵。

4)采用性能指针法获得加权矩阵，采用广义量化原理获得评判矩阵 (或因子矩阵) ，以避免人为因素。指针法是以自己通过资料建模或实测而得到的资料为依据，并经过大量专家审查认可或经实测所得到的，由此所得或再经统计后得到的加权是可信的，不会出现人为的扯皮现象。广义量化是一种从社会学科转向自然学科，并且具有实用性的工程方法，强调量的相对大小，而不注重其绝对大小。

5)采用T.L.Saaty提出的层次分析法，构造一个由若干层次组成的物理模型。

综合以上的建模思想，可见这里的效能指数分析法具有以下特征：综合性、宏观性;相对性、可比性;周密性、可靠性;统一性;普适性。

2.3 广义量化原理

广义量化方法首先把传统量的概述推广成比数值更广的量的概念，即广义量指事物数量差异与性质差异的表征量，主要是寻找系统中诸要素的符号对应关系，并且把传统的量化数学方法推广到一般的推理规则集的变换。于是，广义量化方法就规划成广义量化符号集与广义演算符号集的各种不同变换规则的集合。不管是定量量或定性量，还是数学计算，以及逻辑命题演算，都可以转化成0或1的各种组合与变换，由已知信息 (定性或定量) 的输入，通过广义算法的变换，即可输出未知新命题的解答。广义量化方法的问世及其在各个领域中的应用，将改变人类研究自然、社会、科学、系统的传统观念和方法，不论是在理论上还在在应用方面都有着重要的意义。

3 公路路况评价的指数模型建立过程

3.1 确定公路路况评价的指标体系

在现行的《公路沥青路面养护技术规范》中，分项路况的评价内容包括路面破损状况、行驶质量、强度及抗滑性能，所用的指针分别对应为路面状况指数(PCI)、路面行驶质量指数(RQI)、路面强度系数(SSI)、路面抗滑系数(SFC或BPN);除上述指标外，还包括施工监理数据评分、地质雷达测试评分、瑞利波测试评分等等指标。建立公路路况的指数模型，目的在于求得对公路路况的综合评价。通过前面的分析可以将公路路况的综合评价可以归纳为：路面状况指数、路面行驶质量指数、路面强度系数、路面抗滑系数、其它五个方面的子层。为此，将公路路况的众多指标经聚类处理后，分为不同的层次，相同的层次又可分为若干个层次，实际情况要针对公路路况指标进行全面细致的分层。这样的层次模型可根据需要进行纵向和横向的延伸和扩展，即：所考虑的因素可增可减、模型可大可小，以适应不同的场合。

3.2 数学模型及算法

以上，我们得到了一个规格化的物理模型，即输入为参数、输出为指数的模型，由此可见，公路路况综合评价的计算是一个从下到上、从小到大、从局部到整体的计算过程。

首先，根据灰色理论将有关的定性指标量化(某些性能参数不能给出定量的指标，而只能给出定性的描述，如优、良、中、差)，以得到全部量化的指标集，则第i层第j个子能力指数Tij的隐表达式：

Tij=f (X1, X2, , Xn) , i, j∈ (1, 2, )

式中，(X1, X2，，Xn)为Tij对应的参数，f为一广义量化变化函数。

根据模糊综合评判和所述建模思想，综合评价指数的数学模型为：

式中：Tij为第i层第j个评价指数，当i=j=1时，T11为综合评价指数。

A軑为性能指针权行阵，表明各指标重要性的测度。实际中，为了避免人为因素，直接用系统实际达到的指针数值集组成权行阵。与其它系统相比较时，各对应元素必须先统一单位，然后去掉单位代入。这样，各系统被公平对待，建立同样的标准，无可非议。

各子层又可作为上一层的指标权阵, 以此类推。于是有:

(X1, X2, , Xn) ∈ (A1, A2, , An)

Ai为权行阵元素，i∈(1, 2，，n)。

[t]为广义量化评判矩阵或布尔因子矩阵，元素全由0, 1组成。其量化算法为：将各个指针分别定出m个等级，凡是达到某一等级标准的，其矩阵元素为1，达不到的则为，这正是广义量化的思想，只求相对大小，不求绝对大小，且各系统的规则统一，比模糊评判矩阵的计算要简单得多。

为标准权列阵，它表明每个指针等级得可能性和重要性，可由现行指标和技术的统计值得到。

4 结语

公路路况的指数模型是规格化的，也是简单的，但它是建立在多种数学基础上的，具有很强的扩展性和兼容性，在实用以上模型时，还有一项重要的工作要做，就是如何录取基础数据。另外该模型能以定量的数值表示评价的结果，从而能较完整地反映事物状况的综合水平，同时易于用计算机进行编程处理。

参考文献

[1]潘玉利主编.路面管理系统原理[M].北京:人民交通出版社, 1998.

效果评价指数 第9篇

摘要：循环经济效率是我国钢铁行业循环经济发展程度的合适测度。结合循环经济的内涵和钢铁行业的特点构建钢铁行业循环经济效率的评价指标体系，在此基础上采用数据包络模型对我国钢铁行业2006—2010年的循环经济综合效率、规模效率和技术效率进行测算与衡量，同时采用Malquist指数分解对我国钢铁行业循环经济效率的变迁进行动态评价。结果显示：自2006年以来我国钢铁行业循环经济综合效率在平稳中有所上升，其中规模效率的贡献大于纯技术效率的贡献。影响我国钢铁行业循环经济效率变迁的主要因素在于技术进步的变动。

关键词：循环经济效率；钢铁行业；数据包络分析；生态效率；规模效率；综合技术效率；纯技术效率；节能减排

中图分类号：F426.31 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）02-0078-05

随着钢铁行业的不断发展，资源、环境与产业发展的矛盾越来越突出。资源短缺、能源高耗、环境污染等问题日益严重，同时大量低产能、分散型中小钢铁企业的存在，也加大了钢铁行业的改造难度。对此理论界一致认为只有发展循环经济，采用绿色生产方式，钢铁行业才能走上可持续发展之路。作为一种经济发展方式，循环经济是以资源的高效利用和循环使用为目的；以“减量化、再利用、再循环”为原则；以低开采、低消耗、高利用、低排放为特征，把物质、能量进行梯次和闭路循环使用，把传统的依赖资源净消耗线性增加的发展转变为依靠生态型资源循环来发展的一种经济运行模式。而钢铁行业发展循环经济的实质就是在资源、环境和经济三者协调的基础上，进一步拓宽钢铁行业的生产功能，使其不仅具有产品制造功能，还有能源转换、大宗废弃物消纳处理及为相关行业提供原料等功能，即实现物质和能源的大、中、小循环。可见，循环经济将成为我国钢铁行业发展的新模式。然而，目前我国循环经济技术支撑体系还不完善、考核评价标准和体系相对落后，导致钢铁行业循环经济发展缓慢且发展效果难以衡量。为了更好地发展循环经济，迫切需要尽快建立评价循环经济发展状况的指标体系，并采用合适的方法对其发展状况进行定量测度。

一、研究综述

国外对循环经济运行评价的研究始于1990年，由Schaltegger等人首次提出，采用的是生态效率的概念。这一阶段对生态效率的研究更多是定性化研究，认为生态效率是实现企业、区域、国家可持续发展的一种战略工具。如世界可持续发展工商理事会（WBCSD）认为，对于公司而言，生态效率意味着“节约资源—提高竞争力”，生态效率可以推动商业与可持续发展的结合。这一阶段对生态效率的定量化研究很少，更没有将其发展成一种评价工具。直到1998年，经济合作与发展组织（OECD）在定义生态效率时结合了福利、竞争力、产品整个生命周期的生态影响、自然资源的使用和环境承载力等因素，认为生态效率是生态资源满足人类需要的效率，并将它看作是一种“产出—投入”的比值。此后，生态效率作为一种评价工具开始广泛应用于政府、工业企业和其他组织。Hartmut Hoh等人介绍了德国环境经济账户中的7个生态效率指标，Yoshinori Kobayashi等人评价了制造业的生态效率。

国内对循环经济运行状况的研究并不多，更鲜于研究钢铁行业的循环经济效率。早期的钢铁行业循环经济评价研究大都是钢铁行业清洁生产或钢铁产品绿色度的评价。这些多为定性研究。21世纪初，对钢铁企业循环经济的评价开始引入“效率”的概念。2005年戴铁军、陆钟武采用工业代谢方法，从资源、能源、环境效率三方面评价了钢铁企业的生态效率水平，弥补了钢铁行业循环经济定量评价实证研究的空白。随后陈静、林逢春等从企业环境信息披露的要求出发，基于生态效益的理念对钢铁企业的环境绩效进行了动态评估，但忽略了环境绩效只是循环经济效率评价的一个方面。2009年成金华、杜春丽以我国钢铁产业中47家钢铁企业为决策单元，利用BCC模型和Malmquist生产力指数，将污染物排放量作为一种非期望投入引入数据包络分析（DEA）模型中，对其2003—2006年循环经济效率进行了动态的总体分析和评价。该评价虽具有一定的代表性，然而在评价指标的设计方面不全面，没有完全涵盖循环经济的本质。

总之，上述研究虽或多或少地引入了循环经济效率一词，但其内涵都是基于生态效率，侧重于从保护和改善生态环境的角度来衡量循环经济的运行状况，忽略了循环经济效率才是循环经济的最合适测度。构建的指标体系也只是在传统经济效率评价的基础上纳入了环境绩效，并未真正理解循环经济效率的本质。循环经济不同于生态经济，循环经济效率不仅要强调经济发展对资源、环境的影响即资源负荷率、环境负荷率，更要注重资源的再生利用效率和废弃物的回收利用率以及产品的综合利用率。鉴于此，本文在以上研究的基础上，结合循环经济的原则，在构建循环经济效率评价指标时不仅考虑了资源投入、环境产出等因素，也融入了资源再循环、产品再利用等因素。

二、研究方法与指标体系的构建

（一）研究方法的选择

目前循环经济评价所使用的评价方法有层次分析法（AHP）、模糊综合评价法、灰色综合评价法和主成分分析法等。尽管研究方法很多，但是每个方法都有自己的特点，彼此原理不同、思路不同，结论也存在一定的差异，都存在一定的假设条件和适用对象。此外，这些方法也都存在一些优缺点。AHP作为一种系统性评价方法，简洁实用，所需定量数据信息较少，但是定性成分太多，指标过多时权重不易确定。模糊综合评价是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，适合于各种非确定性问题的解决。灰色综合评估法是一种以灰色关联分析理论为指导，基于专家评判的综合性评估方法。上述方法存在一个共同的缺点就是主观性太强，各分析指标之间关系难以衡量，并且结论仅仅只能排序，无法分析各评价单元是否有效合理。于是，国内外一些学者开始引用“效率”概念，采用投入产出法来评价循环经济的运行。如国外的环境保护投入产出模型（EIO）和垃圾投入产出模型（WIO）作为分析经济过程中垃圾排放和治理情况的研究工具显得非常有效。国内也有部分学者开始运用数据包络投入产出模型（DEA）在区域范围内对循环经济运行进行研究，并取得了一定的成效。DEA分析法适合用来处理多投入、多产出的问题，同时各分析指标的权重能客观地确定，避免了主观因素的影响，并且能够分析其评价单元的有效性及其有效性的影响因素。因此，运用DEA模型对循环经济运行效率进行评价是一种适合的评价方法。

从系统观点出发，钢铁行业循环经济系统是一个集资源、经济、环境和社会多个子系统为一体的复杂的巨型系统。由于钢铁行业循环经济系统较复杂、元素间此消彼长，以及对资源消耗、外界环境的影响大，涉及的输入、输出指标较多，且计量标准不一，而DEA方法能将投入和产出分开考虑，计算量较小，具有一定的客观性，因此数据包络分析（DEA）是评价钢铁行业循环经济效率的合适方法。

CCR和BCC模型是数据包络分析的两个基本模型。CCR 模型假设规模报酬不变，研究决策单元是否同时为综合技术效率最佳和规模效益不变，并不能单纯评价决策单元技术效率是否最佳。而BCC模型解除了对规模报酬的约束，是在规模效益变化的情况下讨论技术效率是否最佳的问题。因此，本文采用BCC模型对钢铁行业循环经济的效率进行静态比较，同时为了客观衡量综合技术效率变动、技术变动与总要素生产率的关系，本文采用Fare、Grosskopt等（1992）定义的Malquist指数（简称MPI）对钢铁产业循环经济效率做进一步的动态分析。

（二）评价指标体系的构建

根据循环经济的内涵，循环经济即减量化、再利用和再循环。钢铁行业发展循环经济就是在钢铁行业获得最大产出的同时，减少资源投入和污染产出，实现资源、产品和废弃物的最大循环利用。因此，钢铁行业循环经济效率的评价指标体系需要兼顾资源综合利用、生态环境效率、社会经济效率和资源再循环利用四个方面。根据经济效率的计算方法，考虑到数据的可得性和指标口径的一致性、可比性，按照“3R”原则设计指标体系。

减量化原则是针对环境、资源利用的输入端，是指在产品生产经营和消费过程中尽可能减少资源的消耗和废弃物污染物的产生。一般用资源消耗系数、能源消耗系数和污染物排放系数来衡量。再利用和再循环原则是输出端原则，要求生产出来的物品在完成其使用功能后能重新变成可以利用的资源而不是无用的垃圾，减少最终废弃物处理处置量，也就是通常所说的回收利用和废物综合利用。一般采用废弃物回收比例系数、产品回收率、产品再循环率来衡量。

具体到钢铁行业而言，输入端不仅包括资本投入、劳动投入和技术投入，还包括环境产出。资本投入又细分为资源投入、能源投入和固定资本投入。环境产出是非期望产出（如废气、废液、废渣排放等），在这作为输入端。输出端包含经济产出和产品、废弃物的综合利用率，经济产出是期望产出（如工业增加值、年利税总额等）；产品、废弃物的综合利用率以综合利用产品产值、工业用水循环利用率、余热余能回收利用率和废渣回收利用率来衡量（见表1）。

三、指标的意义及数据的来源

（一）指标的意义

1. 劳动力投入。劳动力投入是钢铁行业一项重要的开支。考虑到各地劳动力成本的差异以及不同质量劳动者工资水平的不同，选取员工薪酬总额代替劳动力数量来衡量劳动投入。

2. 吨钢新水消耗。钢铁行业是用水大户，吨钢新水消耗是考核钢铁行业资源消耗的一项重要指标。该指标反映了钢铁行业对水的利用效率，吨钢新水消耗越高，对水资源的利用率越低。为便于比较，吨钢新水消耗用每生产一吨钢消耗的新水立方数来衡量。

3. 吨钢钢铁料消耗。钢铁原料主要包括精矿粉（包括碱性和酸性）、块矿、球团矿、废钢、炼钢生铁、氧化铁屑、硅铁、锰铁、钒铁、铌铁、硅锰合金等。吨钢钢铁料消耗指每生产一吨钢所投入的钢铁料数量。

4. 吨钢综合耗能。钢铁行业是高能耗行业，能源投入用每个钢铁企业每生产一吨钢的综合总能耗来表示，综合总能耗的计算方法依据《中国钢铁工业生产统计指标体系指标解释》中的“能源折算系数参考表”，按照折算系数把各类能源消耗折算为标煤（万吨）。

5. 年固定资产投资额。资本总额（总资产）是钢铁行业重要的经济投入。为避免钢铁行业总资产和资源投入、含铁原材料投入的重叠，我们选择年固定资产投资额作为设备购置、更新改造、引进先进工艺、先进技术的费用。

6. 烟（粉）尘排放量。烟（粉）尘是钢铁行业最大的污染之一，约占全国的6%～7%，指每生产1吨合格钢水外排的烟（粉）尘量。用年排放烟尘量和年排放粉尘量之和与合格钢水年产量的比值来计算。

7. 外排废水量。指每生产1吨合格钢水外排的废水量。其计算公式为年排放废水量与合格钢水年产量之比。

8. SO2排放量。是反映废气排放的重要指标，指每生产1吨合格钢水外排废气中的SO2量。其计算公式为年排放SO2量与合格钢水年产量的比值。

9. 工业增加值。反映的是钢铁企业的产出状况。由于工业增加值不会忽略长流程钢铁企业中间产品的产出价值，因此该指标能比较客观地反映真实的产出状况。

10. 年利税总额。反映的是钢铁企业的盈利状况。考虑到各地税收政策差异会影响到企业利润情况，选取利税总额来表示。

11. 工业用水循环利用率。水资源循环利用率是钢铁企业节能减排的重要指标，也是工业循环经济的必需指标。提高工业用水的循环利用率不仅能减少资源消耗还能减轻对环境的污染。工业用水循环利用率的计算公式为：水资源重复利用量与水资源总体消耗量的比值。

12. 余热余能回收利用量。钢铁生产各工序可利用余热余能的吨钢利用量，包括各种副产煤气、干熄焦余热和高炉煤气余压发电等余能以及烧结烟气余热、冶金渣显热和其他低温余热的利用。用各工序所有可利用余热的全年实际利用量与合格钢水年产量的比值来表示。

13. 废渣回收利用率。废渣是钢铁工业主要的固体废物，具有较高的回收价值。废渣回收利用率反映了排放的工业固体废物被再循环再利用的程度。该指标用钢铁企业废渣处置利用量占废渣产生总量的比例来计算。

（二）数据的来源及处理

由于我国现有的钢铁企业数量较多，而且层次不一，考虑到数据的可得性，在此选择46家重点大中型钢铁企业作为目标企业来代表整个行业的情况。对于研究区间则选择2006—2010年的面板数据来测算钢铁行业的循环经济效率。本研究的数据主要来源于《中国经济统计年鉴》《中国钢铁工业年鉴》《中国钢铁工业节能环保统计月报》《钢铁企业环境保护统计》《中国钢铁统计》，还有一部分数据是笔者通过对钢铁企业的走访、网站查询等方式获取。

根据DEA分析法的特点，输入端指标应该越小越好，输出端指标应该越大越优。而环境产出中外排废水量、SO2排放量和烟（粉）尘排放量，这三项指标都是非期望产出，与要求相违背。根据循环经济的特点，这些值应该越小越好，与输入端指标的要求相符，因此将非期望输出作为输入指标来处理。而工业用水循环率、余热余能回收利用率和废渣回收利用率指标则是越大越好，在此作为输出端指标。

四、我国钢铁行业循环经济效率的实证分析

（一）钢铁行业循环经济效率静态评价

本研究以DEAP2.1软件作为分析工具，采用BCC模型，以产出为导向，首先来计算这46个决策单元的综合技术效率、纯技术效率和规模效率。研究区间为2006—2010年，输入指标9个，产出指标3个。然后将这46家钢铁企业运算所得的各项效率值进行整理，计算其各年度各效率的平均值，以此来评价整个钢铁行业的循环经济效率。

从表2可以看出，我国钢铁行业循环经济发展的综合技术效率、纯技术效率和规模效率值均未达到最优，但波动不大。从综合效率来看，2006—2009年，我国钢铁行业循环经济效率平稳发展，有小幅上升，但在2010年，综合效率、纯技术效率和规模效率的平均值均比2009年有不同程度的下降，可见2010年明显是个转折点。2010年1月20日国务院召开常务会议研究部署加强淘汰落后产能工作，甚至在某些地区，节能减排的约束性指标与地方政府政绩考核相挂钩，在这种情况下，2010年三季度后地方政府对节能减排的重视度大为提高，钢铁行业受此影响明显，其粗钢产量连续三个月同比下降，这在很大程度上影响了钢铁企业的经济绩效。

从纯技术效率平均值来看，2006—2010年行业纯技术效率波动不大，但都低于行业规模效率的平均值，说明纯技术无效性是导致我国钢铁行业循环经济无效率的主要原因。纯技术效率既反映了钢铁企业在一定资源投入下实现最大产出的能力，同时也体现了循环经济发展中钢铁企业的循环技术水平以及对废弃物的综合回收利用的能力。

从规模效率平均值来看，2006—2010年我国钢铁行业的规模效率有所上升，但仍未达到最优。说明我国钢铁行业的规模在不断扩大，钢产量在不断提高，自2009年后一直稳居世界第一，我国已成为名副其实的钢铁大国，但仍然存在着大量低产能、分散型中小企业，加大了钢铁行业的改造难度，也不利于“减量化、再利用、再循环”原则的贯彻。尽管从数值上看这5年钢铁行业的规模效率都高于纯技术效率，但提高钢铁产业的集群化程度已成为不争的事实。

从规模收益的特征来看，2006—2010年规模收益不变的企业数目最多，基本占46个决策单元的一半左右，均高于规模收益递减和规模收益递增的企业数目。2006年规模收益不变企业数目21个，在2007年数目有所减少后，又一路攀升，直到2010年规模收益不变企业的数目又有所下降。规模收益递减企业的数目也是在2007年后一直增加，2010年达到22家。而规模收益递增企业的数目则不断减少。根据规模报酬理论，企业的扩张一般要经历收益递增、收益不变和收益递减三个阶段。目前我国钢铁行业规模收益递减的企业数目增多并不能说明我国钢铁行业已经达到甚至超过了最优规模。只有少数企业（如宝钢）规模较大，效率也较高。而大多数钢铁企业规模的扩张则是由于盲目投资、资源投入过多导致的，其循环经济效率并不高。可见，行业规模并非越大越好，而应根据技术、管理水平寻找最佳规模，以节约资源、降低成本、提高循环经济效率为目的。

（二）钢铁行业循环经济效率动态分析

上述研究表明我国钢铁行业循环经济效率的主要影响因素是纯技术效率。为了更直观地说明我国钢铁行业全要素生产率的变动情况，需要采用Malquist生产力指数来进行进一步分析。Malquist生产力指数把全要素生产率（TFP）变动分解为综合技术效率变动和技术变动。而综合技术效率变动又进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动的乘积。其中综合技术效率的变动表示企业管理方法的优劣与管理构成决策的正确与否，反映企业无效率状态与生产前沿面之间的距离。而技术变动表示的是整个行业的技术进步，反映的是整个行业生产前沿面的移动。其Malquist生产力指数分析的理论基础仍然是数据包络分析。指数分解的指标体系与DEA效率测度的指标体系相同。根据Deap2.1软件对我国46家重点钢铁企业四个年度区间（2006—2007；2007—2008；2008—2009；2009—2010）的效率变动情况进行考察，结果如表3所示。

根据Malquist生产力指数的数据，2006—2007年、2007—2008年和2009—2010年的Malquist生产力指数均小于1，但接近于1，变动不大；2008—2009年的Malquist生产力指数大于1，全要素生产率上升了15%，表明我国钢铁行业循环经济效率从2006—2010年的Malquist生产力指数呈现了一定的波动，且在波动中有所上升。

2008—2009年Malquist生产力指数是1.15，说明2009年较2008年我国钢铁行业发展循环经济的全要素生产率上升了15%，根据MPI的计算结果，上升的主要原因是行业技术进步指数12.7%的上升，同时综合技术效率也略有上升，上升了0.2%。2006—2007年和2007—2008年这两个时间段的Malquist生产力指数都有所下降，而且下降的原因均在于整个行业技术效率指数的下降，尽管综合技术效率指数都有所上升。

纵观这四个时间段Malquist生产力指数的变化发现，其变化趋势均与行业技术效率指数变化趋势相同，可见行业技术水平的波动是导致全要素生产率变化的主要原因。

五、结论

钢铁行业发展循环经济是钢铁行业实现可持续发展的必然途径，也是我国钢铁行业转型成功与否的重要标志。本研究在现有经济效率评价的基础上界定了循环经济效率的内涵，并完善了循环经济效率评价的指标体系，将资源投入、环境产出和循环利用均作为评价要素融入到指标体系中。为了全面评价我国钢铁行业发展循环经济的效率水平，本文引入数据包络模型，利用DEA方法和Malquist生产力指数从静态评价和动态分析两个方面对我国整个钢铁行业的循环经济效率进行全面、客观研究。研究结果表明：

1. 钢铁行业循环经济效率是评价钢铁行业循环经济发展水平的重要定量指标。循环经济效率评价指标体系的构建需要在传统生产效率评价的基础上加入环境要素和资源循环利用的要素，如污染物的排放、水资源循环利用程度和废弃物综合利用程度等。

2. 我国钢铁行业循环经济效率不佳的主要原因来自纯技术无效性。2006—2010年我国大中型钢铁企业规模效率的平均值均在纯技术效率的平均值之上，说明对我国钢铁行业循环经济效率贡献最大的是规模效率。尽管如此，规模收益递减企业的数目增多大多是由于企业盲目投资、资源投入过多导致的，而企业的综合效率并不一定提高。

3. 全要素循环经济效率波动中略有增长，主要是由于综合技术效率的提高导致的，而行业技术进步指数并未提高。由于综合技术效率表示未达到生产前沿面的企业与前沿面企业之间的差距，因此综合技术效率的提高说明相对无效企业在这5年间技术水平有了提高，产出能力有所上升。而行业技术进步指数反映的是整个钢铁行业的技术变化程度，也即生产前沿面的变动。这5年间行业技术进步指数增幅较慢，甚至有所下降，说明我国钢铁行业创新能力不足，整体技术水平有待提高。

需要说明的是对钢铁行业循环经济效率的测算是以46家大中型钢铁企业为代表计算的，由于我国还存在大量中小型钢铁企业，如果将这些都计算在内，本文所得的数据就会有一定的误差。另外对钢铁行业循环经济效率测度采用的是数据包络分析，该模型是测度相对效率的一种方法，得到的只是局限于所研究数据的决策单元的相对效率结果，如果评价的结果中出现多个决策单元同时有效的情况，则难以对研究对象进行排序。

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建立评价指标体系发布城市休闲指数 第10篇

一、城市休闲发展评估的意义

对城市休闲发展进行评估具有十分重要的现实意义:

从宏观层面,城市休闲发展评估体系为政府决策提供了比较客观的、量化的、科学的分析与预测手段。目前,国内还没有一个城市真正以“休闲”为城市未来的发展定位,杭州提出的打造“东方休闲之都”的构想,可以说是向城市休闲发展迈进了一步,但毕竟不是所有的城市都有实力和能力来发展休闲,也不是所有的城市休闲发展都可以到达一样的高度。城市休闲发展评估体系就是要提供这样一个标准,为政府决策和社会评价提供参考依据。

从中观层面,在体验经济时代里,休闲产业作为国民经济的重要支柱产业之一,不仅成为企业发展的共同祈求,更成了企业在市场中生存和发展的制高点。休闲产业发展与城市休闲发展密切相关的,企业要在城市经济体系中生存就要考虑到企业自身与城市整体定位的一致性。而城市休闲发展评估系统就是要为企业提供一个平台,可以让企业更清楚的了解目标市场的发达度,为企业制定战略规划提供参考。

从微观层面,面对急剧变化的现代社会,个人的生存与发展选择显得尤为重要。进入体验经济时代,随着休闲逐渐进入人们的生活,进而成为人们生活不可或缺的重要组成部分,也在相当程度上改变着人们的生活方式和生存状态。而城市休闲发展评估体系可以为人们更全面地了解城市的休闲发展水平,从而为个人职业生涯、消费选择提供更科学的方法和途径。

二、城市休闲发展评估指标体系的建立

城市休闲发展评估指标体系是在较为细致地分析了城市休闲发展的内部结构和外部相关性的基础上建立起的一套可以描述和分析的工具,使得城市休闲发展的概念具有现实性、测度性和应用性。

(一)“城市休闲发展评估指标体系”建立的基本原则

第一,关联性。

每个指标至少能够在一定程度上,一定时期内,近似地反映城市休闲发展度的某一方面的某些基本特征,或者说,每个指标能从某一特定角度反映城市休闲发展的程度。

第二,可度量性。

所选择的指标必须是可度量的,而且能够实际取得数据。数据主要来自各类不同的统计指标,在缺乏统计数据的情况下使用调查数据,个别情况辅之以专家测评。

第三,可比性。

从城市发展的实际情况出发,自行选择指标尽可能突出城市转型时期的特点,使指标设置既符合城市间的可代表性和通用性,又要体现城市休闲发展是一个动态发展过程,使指标具有相对可比性,从而提高指标体系的使用范围。

第四,导向性。

所选择指标既要从城市的现实出发,考虑数据资料的可获得性,又要从城市的发展趋势出发,考虑指标的先进性,力求使每个设置指标都能够反映城市休闲发展的本质特征、时代特点和未来取向。

第五,层次性。

由于指标体系是一个多层次多要素的复合体。因此,指标的设置必须按照其层次的高低和利用的大小不断细分。

(二)我国城市休闲发展评估指标体系的基本构成

城市休闲发展评估系统由城市休闲发展实力系统、城市休闲发展动力系统、城市休闲发展能力系统、城市休闲发展魅力系统四个要素构成,共设置一级指标4个,二级指标11个,三级指标41个,包括统计指标和调查指标两大类。这三级两类四个方面的指标构成了我国城市休闲发展评估指标体系。

1.城市休闲发展实力系统

城市休闲发展是建立在一定的城市经济基础之上的发展体系。发展城市休闲需要城市已有的社会、经济等方面的实力作为其发展的依靠。城市休闲发展实力系统就是用来全面描述一个城市已经拥有的可以作为发展城市休闲的基本要素的总和。

(1)经济规模。

一个城市的休闲发展实力主要是以该城市经济规模为依靠的。没有坚实的经济基础做支撑,城市休闲只是空中楼阁。从一般经验来看,经济规模越大,城市休闲发展的实力就越强。本指标体系选择了人均GDP、人均地方财政收入两个指标来反映城市总体经济规模。

(2)产业结构。

城市的产业结构反映了城市经济的总体取向,是城市休闲发展的内在支撑。对于一个城市来说,第三产业的蓬勃发展是最终走向休闲发展的前提。本指标体系选择的第三产业增加值占GDP增加值的比重和现代服务业增加值占第三产业增加值的比重是可以反映城市产业结构现状的。

(3)城市功能。

城市功能是城市各基础设施的功能体现。与发展城市休闲有关的城市基础设施主要有人均住房面积、人均铺装道路面积、每万人拥有医生数、人均电信业务总量和城市交通发达度等。城市功能的完备可以促进城市休闲的发展,而城市休闲发展也必然对城市功能提出越来越高的要求。总之,城市功能越完备,城市休闲发展的实力越强。

(4)人居环境。

人居环境是城市休闲发展的基础,同时,城市休闲发展也可以推动城市人居环境的改善。本指标体系选取了城市人口密度、人均绿地面积、环境噪音达标指数和环境空气污染度指数来代表性地反应一个城市的人居环境。

2.城市休闲发展动力系统

城市休闲的发展依赖于各个推动要素的有机整合。城市休闲发展动力分为内在推动力和外在推动力,内在推动力主要是城市舆论和政府政策对城市休闲发展的导向度,表现了城市对于休闲发展的内在精神追求;外在推动力主要是社会进步对于城市休闲发展的驱动,从物质的角度表现了城市对于休闲发展的要求。无论是内在推动因素还是外在推动因素,其最终结果都是提供城市休闲发展的系统动力。城市休闲发展动力系统描述及整合各个推动力要素,形成城市休闲发展系统推动力,从而促进城市休闲整体发展。

(1)理念导向指数(内在推动力)。

理念导向主要是城市舆论和政府政策对城市休闲发展的导向,表现了城市对于休闲发展的内在精神追求,城市舆论导向度分为民众意愿导向度、学术导向度和媒体导向度,政府政策导向度比城市舆论导向更具宏观性,既体现了政府对群众满足程度,也从侧面体现了群众对休闲意愿的强弱程度。

(2)社会进步指数(外在推动力)。

社会进步是对城市休闲发展就巨大的推进作用,落后的社会状态下的休闲会变成一种好逸恶劳的生活状态,而只有社会进步了,对城市休闲的推动才是健康的推动。本指标体系选取了恩格尔系数、城市化指数、居民消费指数、知识发展指数等作为反映社会进步的指标。不难得出,社会越进步,对城市休闲发展的推动力就越强,他们之间是正相关的。

3.城市休闲发展能力系统

城市休闲发展的核心竞争能力是发展城市休闲的决定因素。核心竞争能力来源于资源的稀缺性和不可模仿性。而一个城市拥有的休闲设施及休闲资源的独特性及不可模仿性造就了该城市的城市休闲发展核心竞争能力。一个城市休闲发展的核心竞争能力也是该城市的城市休闲发展在动力作用于实力之后产生的。

(1)休闲设施。

休闲设施是城市休闲发展的基础之一,也是发展城市休闲的首要任务。完善的基础休闲设施的提供,才可以使市民真正的享受休闲。所以,休闲设施的发达度是最直观地让我们了解城市休闲发展程度的依据。本指标体系列出的城市休闲资源并不是所有城市休闲设施的总和,而是选取部分与城市休闲发展关联度最强又最能体现城市休闲特征的城市基础设施。例如城市的星级饭店数、旅行社数量、会展场馆数、健身场馆数、影剧院数、博物馆、超市数、商场数以及各类休闲吧的数量等。

(2)休闲资源。

城市休闲资源主要是指城市拥有的自然和人文资源。发展城市休闲有赖于对城市休闲资源的有效整合。本指标体系选取的国家历史文化名城、国家重点风景名胜区和城市旅游景点个数作为反应一个城市休闲资源的代表。

4.城市休闲发展魅力系统

城市休闲发展魅力系统是城市休闲发展人性化的表现。城市休闲发展魅力主要表现在人们对于城市休闲为城市品牌的认可程度、对城市休闲服务的满意程度以及休闲文化对人们的影响程度。城市休闲发展魅力系统的评估可以把城市休闲发展的潜力得以外现,并对城市休闲发展起到乘数效应。

(1)城市品牌认知度。

城市品牌认知度表现在人们对于城市休闲作为城市品牌的认可程度。城市的品牌是宝贵的文化和经济资源,打造城市品牌,从而提升综合资源,是世界性的潮流。人们对城市品牌的认可程度是一个反映城市品牌确立得得当与否的重要衡量指标。人们对休闲作为城市品牌越认可,也就说明城市发展休闲的潜力越大。

(2)城市文化影响力。

城市文化影响力指休闲文化对人们的影响程度以及人们对休闲文化的接受程度。城市文化影响力是一种潜在的影响力,但是可以在人们对休闲的追求中表现出来,影响力越强说明城市休闲越深入人心,它在人们心中的魅力就越大。

(3) 城市休闲满意度。

城市休闲满意度对城市休闲服务的满意程度,这种服务既有硬件上例如休闲场馆、休闲设施的满意度,又有软件上对提供休闲服务的人的满意度。这种满意度会成为城市休闲发展的后续推动力,也是一个城市的休闲吸引力即魅力的一种表现。

(三)城市休闲发展评估过程

城市休闲发展评估过程的第一步是要明确“城市休闲发展度”作为评估结果的意义所在,其次是评估过程的指数标准化和权重的确定。

1.“城市休闲发展度”的概念

通过城市休闲发展评估指标体系,最终可以获得“城市休闲发展度”的概念。

“城市休闲发展度”是在运用城市休闲发展理论与方法进行分析的基础上,通过对影响城市休闲发展的关键因素的有机整合,以揭示城市休闲发展程度为目的的综合指标。

2.指数的标准化

城市休闲发展度指数不同于一般的“统计指标”。统计指标是要对客观存在的数量加以调查、统计、汇总、计算,尽可能精确地表现出那些客观存在的数量特征,而“城市休闲发展度”则是一个特殊的统计指标,在城市休闲发展评价系统中,至少与一般的统计指标相比有以下一些特征:

第一,它是由一组不同的数量指标通过某种方法联系起来(加权计算)所构成的一个统一的数量化指标。

第二,在使用指数反映城市休闲发展的某种态势时,如果我们无法直接获取某些数量指标,有时可以借助人们对这一事物评价的抽样调查结果进行统计归纳进行量化,来间接地反映事物某一方面的状态。比如,关于“城市休闲品牌认知度”这个问题,就需要通过专家评估获取数据。严格地说,这种由专家评估所形成的指数具有某种“主观性”,但无论如何,“指数”只是“指明状态的一个数”。

第三,指数具有近似性和动态性的特征。由于影响城市休闲发展的因素具有多面性,在现实中也不可能获得所有的有关信息,只能利用可获得的数据,通过有限的信息加以分析和度量,有时甚至采用问卷调查和专家评估的方法加以主观性评判,因此指数具有一定的近似值。它可能近似地表明了城市休闲发展的主要动态变化趋势和一些主要的差别,但永远不可能精确而完整地度量事物的状态。

需要注意的是,在“城市休闲发展评估指标体系”中使用的是城市休闲发展度的相对指数。它并不表明城市本身发展水平高低的绝对程度,而是表明在哪个城市的城市休闲发展相对高一些,哪个城市相对低一些,以及创造和持续这个发展程度的原因是什么。

3.“权重”的确定

为了比较全面地反映城市休闲发展水平的状态,笔者选取了多个指标从不同方面对城市休闲发展进行度量,并分阶段对单项变量指数、层面指数、总指数进行了合成。所选取的测度指标在很大程度上受到数据可获得性的影响。在可用的指标中,各指标的重要程度和真实程度可能存在差异。不同指标之间可能既存在互补关系,又可能存在某种程度的交叉和重合,这些现象是难免的。因此,在测算中很重要的问题是如何选取个指标的权重,也就是如何决定“哪个因素所起的作用有多大”。

在任何“指数”的研究和分析中,权重的选择是个难点。其中,定性的方法和定量的方法都有广泛的应用。由于城市休闲发展度是一个高度抽象的概念,其各组成方面及其因素的重要程度很难从理论或定性的方面加以判断。为了尽可能减少主观随意性,本研究报告采用了国际计量经济学普遍承认的“主成分分析法”来测算权重,即依据各因素的实际数据对所测算总指数的贡献度,将各种指标的数据带入模型,由这个数据本身的相互关系自动生成它们在这一体系中的权重。采用主成分分析法确定权重,其最大特点和优势在于客观性,即权重不是由人而是由数据及相关的计算机程序所确定的。

“主成分分析法”在决定变量权重时最主要的特点是:一方面,它给那些存在差异较大的变量以较大的权重,而对那些影响城市休闲发展度较小的变量,则给它以较小的权重,从而使最后生成的指数更能体现差异性。由于城市休闲发展度反映的就是各个城市休闲发展的差异;另一方面,各变量之间是存在相关性的,而主成分分析法可以根据各变量之间的关系,剔除一部分变量之间的相关性或“重合性”,从而有利于避免不适当地夸大差异。

但由于“主成分分析法”所确定的系数在解释和说明时,与事实可能造成较大的出入,所以,本指标体系最后的权重的确定,是根据“主成分分析法”的结果,再经过“专家评估法”的修正,使得指标的权重更具科学性。

三、结论

城市休闲发展“实力能力”模型主要体现了“城市休闲发展四要素”中城市休闲发展实力与能力两者之间的相关性,因为城市休闲发展实力会有相应的能力体现出来,同时城市休闲发展能力也需要相当的实力作保障。

城市休闲发展是当今的前沿话题,对城市休闲发展及其评估指标体系的研究还处于摸索与探究的过程中,笔者试图从经济学与管理学的角度引发思考,提出对城市休闲发展及其指标体系建立的一些看法。相信不久的将来,我国政府相关部门、休闲研究机构,最终将会出台科学合理的城市休闲评价指标体系,就象城市竞争力排名那样,由权威机构发布我国城市休闲发展指数,进而引导和推动我国休闲事业的发展。

摘要：城市休闲,是指在城市范围内休闲观念、休闲行为以及相关的休闲供给和休闲需求之间的总和。我国传统的评价指标体系多侧重于生产领域,与人民生活密切相关的休闲领域评价指标体系研究还近乎于空白。因此必须为我国城市休闲发展水平提供一整套客观的、量化的、科学的分析与预测手段——城市休闲发展评价指标体系。

关键词：城市休闲,城市休闲发展,评估指标体系,指数

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