多指标综合评价

多指标综合评价（精选10篇）

多指标综合评价 第1篇

1 材料

1. 1 药物

天麻药材购自信阳市药材站,经信阳农林学院周巍教授鉴定为天麻的干燥块茎; 天麻素对照品( 批号为110807 - 200205) 、D - 无水葡萄糖对照品( 批号为110833 - 200503) ,由中国药品生物制品检验所提供。

1. 2 主要仪器

高效液相色谱仪、紫外- 可见分光光度计,北京普析通用仪器有限责任公司生产; 电子分析天平,上海树信仪器仪表有限公司生产; 超声清洗仪,上海声彦超声波仪器设备有限公司生产; 真空干燥箱,南京诺威干燥设备有限公司生产; 水循环恒温水浴箱,上海智城分析仪器制造有限公司生产; 鼓风干燥箱,北京恒泰丰科试验设备有限公司生产; 多功能中药切片机,潍坊市北方制药设备制造有限公司生产。

2 方法与结果

2. 1 软化方式

2. 1. 1 润透取天麻药材200 g,喷洒加水80 m L,并不时翻动,浸润24 h至药材完全润透。

2. 1. 2 蒸软取天麻药材200 g,快速洗淋之后置蒸锅中隔水蒸15 min( 至药材软硬适合切片) ,取出,稍晾。

2. 1. 3润蒸取天麻药材200 g,喷洒加水80 m L,并不时翻动,浸润8 h至3 ~ 4 成透时,置蒸锅中隔水蒸5 ~ 8 min( 至药材软硬适合切片) ,取出,稍晾。

2. 2 天麻素含量的测定

参照《中华人民共和国药典》［1］天麻项下天麻素含量测定的方法进行测定。

2. 3 天麻多糖含量的测定

2. 3. 1 对照品溶液的制备精密称取105 ℃ 干燥至恒重的D - 无水葡萄糖对照品适量,加水溶解制成浓度为0. 038 4 mg /m L对照品溶液。

2. 3. 2标准曲线的绘制精密吸取对照品溶液0. 5,1. 0,2. 0,2. 5,3. 0,4. 0 m L,分别置25 m L比色管中,体积不足4 m L者用水补足至4 m L; 各管加入5%苯酚溶液2 m L,混匀; 迅速加入浓硫酸10 m L,摇匀,置40 ℃水浴中作用5 min; 取出,以相应试剂为空白,采用紫外- 可见分光光度法在491 nm波长处测定吸光度值; 以吸光度值为纵坐标,浓度为横坐标,绘制标准曲线,得回归方程: Y = 0. 015 7X - 0. 000 012 9,r =0. 999 6。结果D - 无水葡萄糖在1. 2 ~ 9. 6 μg / m L浓度范围内线性关系良好。

2. 3. 3 天麻多糖浓度的测定取80 ℃ 真空干燥的天麻药材粉末( 过4 号筛) 约0. 2 g,置锥形瓶中,加水50 m L,静置1 h; 加热回流2. 5 h; 放冷,称定重量,用水补足减失的重量; 摇匀,滤过,精密吸取续滤液2 m L至100 m L容量瓶中,加水至刻度,摇匀; 精密量取2 m L至25 m L比色管中,参照2. 3. 2 中的方法测定吸光度值,从标准曲线上读出供试品溶液中天麻多糖的浓度［3］。

2. 4 天麻醇溶性浸出物含量的测定

参照《中华人民共和国药典》［1］醇溶性浸出物测定法项下的热浸法测定,用乙醇作为溶剂。

2. 5 炮制工艺的正交试验设计

2. 5. 1因素与水平根据《中华人民共和国药典》天麻项下收载的炮制方法,以天麻素、天麻多糖和天麻醇溶性浸出物含量为指标,以L9( 34) 正交表进行设计,对软化方法( A) 、切制薄片厚度( B) 和干燥方法( C) 进行考察。因素与水平的设置见表1。

2. 5. 2正交试验结果取天麻药材200 g,按照L9( 34) 正交表中的炮制方法研制天麻饮片,测定其天麻素、天麻多糖和天麻醇溶性浸出物含量。正交试验结果见表2。

由表2 可知,各因素影响的主次顺序为: 软化方法> 干燥方法> 切制薄片厚度。在考察范围内,炮制工艺的最佳条件可选择A3B2C2。

对试验结果进行方差分析,得知A因素的方差为10. 94,说明软化方法有显著性影响。结合实际生产效率、能量消耗和生产成本,确定炮制方法为: 润蒸后,切成1. 5 mm厚的薄片,80 ℃烘干。

2. 6 验证试验

在确定的天麻最佳炮制工艺下,测得天麻素平均含量为5. 30 mg /g( n = 3,取样量分别为1. 937 2,2. 085 4,2. 031 5 g) ,天麻多糖平均含量为42. 23%( n = 3,取样量分别为0. 193 8,0. 207 4,0. 213 5 g) ,天麻醇溶性浸出物平均含量为22. 03% ( n = 3,取样量分别为2. 890 5,3. 089 7,3. 2836 g) 。

3 讨论

到目前为止,关于天麻炮制工艺的研究多以天麻素和天麻多糖为指标［3］。尚未见用3 个指标控制炮制质量的报道,本研究填补了这项空白。本研究选择醇溶性浸出物作为考察指标之一,并以《中华人民共和国药典》［1］天麻质量标准项下收载的方法为依据,考虑到了临床中药天麻入汤剂的应用因素,是否应以水溶性浸出物为指标,这有待进一步考察。

注: 综合分= ( X /Xmax) × 30% + ( Y/Ymax) × 30% + ( Z /Zmax)× 40% 。式中: X表示天麻素含量,Y表示天麻多糖含量,Z表示天麻醇溶性浸出物含量。

本研究确定的天麻炮制方法操作简单,天麻饮片质量重现性好,可为国家有关部门制订天麻饮片炮制品的标准提供可靠依据。

摘要：为了研究并优化天麻药材的最佳炮制工艺,试验以天麻素、天麻多糖和天麻醇溶性浸出物含量为指标,用正交试验设计综合评分,对软化方法、切制薄片厚度和干燥方法进行考察。结果表明:天麻最佳炮制工艺为润蒸后切成薄片,80℃烘干。

大学生综合素质评价指标 第2篇

一级指标 二 级 指 标

品德 社会责任感；事业心；公私观；信用；诚实；善良

价值观 成就型；自由型；自我完善型；支配型；实惠型

性格 乐观性；独立性；挑战性；敢为性；合作性；坚持性；进取心

智力 记忆力；注意力；观察力；想像力；思维力等

技术能力（语言能力、分析能力、学习能力、研究能力、操作能力；）

能力 社会能力（语言能力、说服能力、协商能力、交往能力、适应能力、开拓能力、决策能力、组织领

导能力；）

应用多项指标综合评价学校教育质量 第3篇

应用多项指标，综合评价学校教育质量，是本轮教育评价改革要完成的任务之一。然而，如何应用多项指标综合评价学校的教育质量以及如何对评价结果进行解释？笔者在指导实验区教育质量综合评价改革的过程中，找到了一种较为适用的方法。现通过案例加以说明，仅供各实验区参考借鉴。

案例介绍

某县于2015年年底，选取了本县8年级全体学生作为实验群体，开展了一次教育质量综合评价工作。本次教育质量综合评价采用的评价模型为“学业发展水平评价+综合素质评价+发展潜能评价+学业负担评价”。其中学业发展水平评价包含学科知识、技能和能力3个二级指标，综合素质则包括行为习惯、公民素养、人格品质、实践能力、创新意识、情绪行为调控、好奇心求知欲7个二级指标。发展潜能包括认知能力倾向、认知过程以及认知项目3个二级指标，学业负担则包括负担事实、主观感受、身体影响和心理影响4个二级指标，本次综合评价共使用了17个指标。这意味着，参与测试的每所学校都会获得17个分数，如何通过17个分数对各学校的教育质量作出一个科学、客观的判定，无疑直接考验我们教育评价人员的专业能力。

传统做法，我们会将所有的分数进行简单的相加或者是加权相加，根据总分进行排名，并据此对各学校的教育质量进行评价。之所以说传统评价并不科学，原因在于简单相加或者加权相加只适用于分数所代表的属性为基本同质。如果多个分数所代表的属性并不同质，简单相加会使分数的含义模糊不清，导致结果无法解释，而不能解释的分数是无法做出有效价值判断的。教育质量综合评价的多个指标，有的是指向学生认知的，有的是指向学生情感偏好的，有的是指向学生行为的，还有的是指向外部学习环境的，指标性质差异较大，所获得分数的含义也不尽相同，因此，指标分数简单相加的结果根本无法解释。而统计学中聚类分析是将多变量数据进行分类的有效方法之一，用在教育质量综合评价结果处理上是比较恰当的。按照个体或样品的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则应具有尽可能高的异质性。

该县共有14所学校参与了本次综合评价。按照学业发展水平（知识、技能、能力与总成绩的平均得分率）、综合素质评价（二级指标：人格品质、情绪行为调控、创新意识、实践能力、行为习惯、公民素养的平均得分率）、发展潜能评价（认知能力倾向、认知过程、项目的平均得分率）和学业负担评价（负担事实、主观感受、身体影响、心理影响的平均得分率）分别进行聚类分析。14所学校在不同评价内容上，基本都被分成了3类：高分组、中分组和低分组。根据评价内容的性质以及各组的分数特征，对每组加以命名，得到如下量表：

通过上面的分组表，我们可以对该县各个学校的教育质量情况作出以下判断：

第一，该县高学科成绩组中只有3所学校，而低学科成绩组有6所学校，低学科成绩组的学校数量是高学科成绩组学校数量的2倍，意味着该县整体学科水平不高。

第二，14所学校中，12所学校都属于综合素质低分组，表明该县绝大多数学校对综合素质的重视程度不够。

第三，发展潜能低分组的学校数量达到7所，而高分组只有3所，表明该县生源整体水平欠佳；潜能高分组的学校同时也是学科成绩高分组学校，表明这三所学校是集中了全县优质生源的学校，该县存在明显的择校现象。

第四，学业负担中度超标（高）组有6所学校，表明近一半的学校学生的学业负担是较重的。

如果将每所学校在4类评价内容上的分组情况对比来看，则会发现以下问题：

一是学科成绩位于该县前列的3所学校，位于发展潜能高分组，但同时也是综合素质低分组和学业负担中度超标（高）组，表明这些学校虽然取得了良好的学科成绩，但学科成绩的获得，一方面源于生源好，另一方面也与高学业负担有关，恰恰因为学生的学业负担重，用于发展综合素质的时间少，就导致了综合素质分数偏低，显然，这并非是我们所期待的教育质量。

二是表中“学校13”的学科成绩和发展潜能均位列低分组，但综合素质却是全县唯一的一所位列高分组的学校，学业负担也是全县少有的轻学业负担的学校之一，表明该学校在生源和教学均不占优势的情况下，另辟蹊径，将重点放在了学生综合素质的培养与发展上。

三是表中“学校9”的发展潜能位于中分组，但学科成绩，综合素质均位于低分组，且学校学业负担重，学科成绩与学生潜能不匹配，由此可以推断学校的教学形式与方法可能过于机械、呆板，不利于学生的成长，从而导致他们的潜能发挥受到一定限制。

四是表中“学校7、8”的发展潜能位于低分组，但学科成绩位于中分组，且学业负担相对较轻，学校在教学方面应该有其独到之处，教学成效明显。但是对综合素质部分的关注还是不够，导致学校位于综合素质低分组，学科教育质量值得肯定，但综合素质培养方面还需大力加强。

聚类分析方法的其他优势与限制条件

在多指标的教育质量综合评价中，应用聚类分析方法，不仅可以解决多项指标之间相互比较的问题，还可以解决以往根据分数排名，导致学校之间相互竞争的问题。聚类分析得到的结果相对模糊，将相似度高的学校归为一组，而不强调组内各校之间的分数，每组只需要对照本组的平均水平来发现本校的优势与存在的差距，这样既不会导致分分计较的恶性竞争，也可以避免低水平的学校和高水平的学校相比较，进而出现越比越灰心丧气的情况。

多指标综合评价 第4篇

国家烟草专卖局姜成康局长多次指出:“品牌是行业核心竞争力的集中体现, 要做大企业必须做大品牌, 要做强企业必须做强品牌, 要提高中国烟草总体竞争实力, 必须有一批规模大、质量高、效益好的品牌来支撑。因此, 要努力实施名牌战略, 培育一大批具有较大规模、较强竞争力和较广市场覆盖面的全国性名优品牌。”

在大部分烟草企业进行联合重组后, 都在进行品牌置换, 品牌整合已成为目前中国烟草企业的当务之急, 做强做大品牌以抗衡外国卷烟的竞争。目前的烟草行业已经从生产导向、市场导向走到了品牌竞争时期, 所以大品牌的培育也要从品牌的整体竞争实力来考虑。

卷烟品牌竞争力是一种动态的比较能力。他是在一定的市场环境中企业拥有的塑造强势品牌并支持强势品牌持久发展的能力, 是某品牌较同类产品市场影响大、占有率高、附加值高、生命周期长的深层次原因。

二、品牌竞争力评价方法现状

目前对品牌竞争力的评价方法很多, 但主要集中在层次分析法、经济分析法、专家评价法和数理统计方法。这些方法优缺点各不相同。层次分析法将定性与定量相结合, 评价结果客观性强, 但是当评价指标众多时, 构造的判断矩阵很难满足一致性要求。经济分析法适用于不同对象间的比较, 但构建模型较困难。专家评价法方法简单, 易于操作, 但由于主要依靠专家进行打分, 主观性非常强。数理统计方法排除了评价中的主观因素, 适用于对方案决策或排序, 且要求各个指标必须有具体的数值。

本文采用与以上模型均不同的含模糊评价指标的一种综合评价模型, 这种模型既能包括模糊的指标变量, 同时还能克服评价中的主观判断因素, 同时兼顾功能性和差异性, 客观的评价我国卷烟品牌的竞争力。

三、卷烟品牌竞争力评价指标的建立

品牌竞争力是工业企业与卷烟消费者之间互动形成的一种类似品牌价值的能给工业企业带来增量收益乃至未来收益的能力。因此, 卷烟品牌竞争力的评价指标就要从企业和消费者两个角度共同考虑。

评价卷烟品牌竞争力的指标体系很多, 有外在的, 有内质的, 有定量的, 有定性的。根据我国卷烟品牌生产和销售的特点, 本文将评价指标体系分为品牌市场能力、品牌关系能力和品牌基础能力。

根据上述评价体系, 结合中国卷烟销售的特点, 将各个指标体系分解成如下具体指标。

1、品牌市场能力

是指品牌在市场上与竞争品牌相比较而产生的, 具体表现为品牌的超值创利能力, 这是品牌竞争力的外在的显性的表现, 主要包括:

*存销比:是烟草品牌经营效益的核心指标, 目前国内对卷烟存销比尤其是一、二类卷烟存销比控制较严格。

*平均单箱销售收入:是考量品牌盈利能力的重要指标, 可以反映了总资产周转率的高低。

*销量平均增长率:一般用品牌近三年销售平均增长率来衡量品牌经营状况, 同时也是分析预测品牌未来发展趋势的重要指标。

*市场占有率:从市场角度体现品牌的市场占有能力, 反映了品牌的市场价值以及判断市场是否饱和。

2、品牌关系能力

是由企业在自身品牌建设经营过程中与客户建立并维持长期良好关系的能力, 它是强势品牌保持市场领先地位的基础, 更是维持品牌忠诚度的前提条件。

消费者忠诚度:卷烟是习惯性的消费品, 消费者容易形成对品牌的忠诚性, 因此较强的品牌竞争力会带来更高的顾客满意度, 是品牌竞争力对企业带来稳定收益的基础。

3、品牌基础能力

是由企业运作系统中若干项最基本的工作所组成, 包括企业管理、技术创新、人力资本和企业文化等, 主要包括:

*企业文化:是任何一个强势品牌的精神支柱, 有效的品牌文化可以是企业上下同心, 齐心协力, 发挥出最大的潜能。

*技术创新:是企业在竞争中获胜的一把利剑, 技术的不断创新, 可以长期保持品牌一定的市场份额和活力能力。

四、卷烟品牌竞争力评价模型的构建

国家局目前推出的30个“全国重点骨干品牌”是为了将来能够培育出“10多个”大品牌。这些重点品牌中谁的品牌竞争力强, 谁就有希望在今后脱颖而出成为“10多个”大品牌中的一员。本文应用综合评价方法对全国重点骨干品牌的品牌竞争力进行评价, 从而为今后品牌的培育提供一定的理论基础。

1、指标建立

根据表1分别设存销比为X1, 平均单箱销售收入为X2, 销量平均增长率为X3, 市场占有率为X4, 消费者忠诚度为X5, 企业文化为X6, 技术创新能力为X7。

其中消费者忠诚度、企业文化与技术创新能力属于模糊指标。首先本文采用模糊评判法求出这三个指标值。模糊评判法具体方法如下:

设立三个模糊指标的评判集Uj= (u1, u2, u5) , (j=5, 6, 7) 。然后聘请专家对这三个指标的评判集中的因素分别打分得到三个一阶矩阵Bj= (b1, b2, b5) , (j=5, 6, 7) , 然后分别按每一个指标评判集中的因素赋予其隶属度, 从而得到这三个指标隶属度的矩阵EjT= (e1, e2, e5) , (j=5, 6, 7) 。最后通过Xj=EjBj, (j=5, 6, 7) 得到后三个指标的指标值。

这样, 30个全国重点骨干品牌的每一个指标就可以表示为xij, i为第i个品牌, j为第i个品牌第j个指标值。这样, 整个数据集就可以构成如下的一个矩阵:

2、指标的预处理

进行综合评价的这7个指标中, 有的是极大型指标, 有的是区间型指标, 有的指标以“箱”为单位, 有的指标以“元”为单位。这样不统一是无法进行评价的, 因此我们要对指标进行预处理。

指标一致化处理

首先我们将需要的评价指标统一变换为极大型指标。因为这7个指标中, 只有“存销比”属于区间型。区间型指标可以应用下面的公式进行变换:

因为不同品牌的卷烟要求的存销比有所不同, 所以对每个牌子q1, q2都不同, 因此[q1, q2]为每个卷烟品牌存销比的最佳区间, M, m分别为存销比允许的上、下限。

指标的无量纲化处理

无量纲化处理方法很多, 有“标准化”处理法, “极值”处理法, 还有“功效系数法”。本文采用的是“标准化”处理法。

其中, 分别为30个卷烟品牌第j项指标值的平均值和均方差。

3、权重系数的确定

给各个指标赋权是一个不容易解决的问题。权重系数确定的不准, 将直接影响到最终的评价结果。本文采用基于“功能驱动”原理的G1法和“差异驱动”原理的均方差法相结合的一种综合集成赋权法。

3.1 G1法确定指标权重。通过专家确定这7个评价指标的优先级。按重要次序重新将指标进行排序, 得到

这种方法主观判断性较强, 在评价中可能要受到评价者 (或决策者) 的知识经验的影响。

3.2“差异驱动”原理确定指标权重

此方法利用数学理论, 较好的避开了在评价中主观因素的影响。但是在经济管理或决策中, 评价者 (或决策者) 的主观信息也是非常重要的。

4、评价模型的建立

由于上述两种赋权法的局限性, 本文采用了这两种方法相结合的综合指标赋权法。

根据公式 (5)

求得每一个卷烟品牌的品牌竞争力评价值。

5、根据评价值排序

通过公式 (6) 得到每一个卷烟品牌竞争力的评价指标, 根据指标值对卷烟品牌重新排序, 得到通过评价后的卷烟品牌竞争力排名。

五、结语

本文通过分析我国卷烟市场的整体态势以及卷烟品牌间竞争的特点, 建立了我国重点卷烟品牌竞争力评价指标。通过运用模糊指标赋值法以及综合评价模型, 构建了符合我国卷烟竞争力分析的多指标评价模型。通过这个模型进行评价, 既可以解决数值指标与模糊指标一起评价的难题, 同时也克服了其他模型只有主观性或客观性赋权的弊端, 它从整体的角度对各个卷烟品牌竞争力进行了客观综合的评价, 为我国卷烟品牌的培育提供了很好的理论基础。

参考文献

[1]、[美] 戴维.阿克.创建强势品牌[M].吕一林译.北京:中国劳动社会保障出版社, 2004.

[2]、李光斗.品牌竞争力[M].北京: 中国人民大学出版社, 2004.

[3]、杨纶标 高英仪.模糊数学原理及应用 (第三版) .广州:华南理工大学出版社, 2003.

港口综合发展评价指标体的构建 第5篇

————基础资源和环境建设

摘要:通常我们在评价港口码头时都是从码头的作业指标和经济指标进行评价。但同时码头的评价也要看它的拥有的资源和环境状况，码头的基础资源是码头发展的先决条件，它由港口码头的自然资源和人工资源组成。港口码头的发展历史悠久，一路走来其的面貌改变了不少，可给周围的环境也造成了不少的影响······

(一)港口评价指标的意义和分类:指标是一个企业根据其自身资源和外部环境条件提出的在一定时期内,企业全体职工共同奋斗的目标.港口生产经营企业作业评价指标是反映港口生产经营活动状态和生产经营目标的数值.港口指标的种类有:港口作业指标,港口经济活动评价指标.其中港口作业指标由吞吐量指标,装卸作业指标,车船在港停留时间指标,港口生产设备运用设备指标,港口能源消耗指标,港口生产质量和安全指标组成.今天我们要从码头的基础资源,发展支持系统,环境支,智力支持系统,安全能力及创新能力几个指标来对港口发展进行讨论.(二)港口码头的基础资源:一个港口码头的发展的好与差不但与港口作业指标和经济

指标有着直接关系更与此港口码头所拥有的基础资源密不可分。港口的基础资源分为自然资源和人工资源,自然资源是指港口所处的地理位置所占据的资源.因为港口建设发展需要一定的自然条件，优越的地理位置、广阔的水陆域、必要的泊位水深、良好的气象等条件是现代码头长期充满活力的必要保证。港口的发展还需要有发达的经济腹地条件，为港口提供稳定的货源。优越的地理位置是港口码头建立的前提条件，一般来说要修建港口码头地理要求有：足够宽阔的堆场、便捷的交通、合适的岸线长度等。足够的堆场能够保证货物的流转能顺利进行以保证船边的装卸工作的正常完成以及为装船的和卸下船的货物的堆码；众所周知港口码头是交通运输的枢纽，因为大量货物在这里的流通，码头必然成为水路、公路、空运等各种运输方式的连接中心，交通是否方便也是一个评价港口发展的重要指标。码头的岸线长度从某些方面决定了该港口的装卸能力，岸线长度直接关系着一个能够安装多少台码头装卸设备和设置几个码头泊位。另外，除了码头的地理条件外，码头的自然条件还有必要的泊位水深、良好地气象。通常我们会说某航线是否适航，特别是内河航道就是指该条航道的水深，如果某港口码头的水深不够会给来停泊的船只造成诸多的不便，也会给传播的装卸工作带来一定程度的危险性，故必要的泊位水深也是评价以讴歌港口发展的指标之一；一帆风顺是人们对除外远行之人一路平安的美好祝愿，从这句话中我们也可以看出水面风浪对船只的影响，可以说气象是影响船只安全的最大因素了，所以船只都更愿意选择气象状况稳定安全的港口停靠。良好地天气状况不仅对船只的航行有利也有利于港口的装卸，船只在码头的停靠每一天都需要一笔巨大的费用，特别是定期租船且不论在港一天需要支付的各种费用如果承租人延迟交船都将产生一笔巨大的费用。

另外，除自然资源以外的后天性人为资源也是评价港口码头的重要指标之一。这些指标包括港口的装卸设备资源、机械设备的利用率、港口人力资源、港口管理水平等。先进的港口必然拥有先进的机械设备，不但能提高港口码头的装卸运输效率同时还能改善员工的工作环境，是否是先进发展的港口码头可以考察其是否拥有先进的机械设备，未来港口码头机械设备的发展方向有：1大型化2.自动化3,环保化4.高速化。先进的机械设备只能从表面上让港口码头看上去更先进更现代化一些，只是某些方面码头的某些指标达标了，要看一个港口码头的通货状况，还要看港口码头的机械设备利用率。很多港口由于错误的规划购置安装了多余的机械设备，从而导致了这些机械设备的作用得不到充分的利用进而造成资源的浪费，机械设备利用率指标就是体现了港口机械设备的利用状况，也反映了一段时间内港口机械设备货物流通状况。另外，港口除了客观的自然资源评价指标和硬件机械设备资源外，还有主观化的评价方面：港口人力资源和港口管理水平也是评价一个港口好坏的一种指标。一个和个的港口必然有优秀的中高层管理人员和优秀的技术操作员工，中高层的管理人员应具备一定的学历，对港口码头的各项业务都非常熟悉和对港口码头的作业能力也要做到心中有数以便对港口码头的发展做出正确并具有前瞻性的决策，技术操作员工应该具备有效的操作能力证明和强硬的实践操作能力，如码头跨运车驾驶员应该有相应的驾驶证明和出色的驾驶水平。如此，码头的各项作业才能有条不紊的进行下去。

（三）港口码头环境支持系统：港口码头的发展历史悠久，自人类有了船开始码头就开始融入了人们的生活并随着贸易的开展而逐渐发展壮大。港口码头是见证人类发展的标杆，陪同人类走过了几千年也将和人类继续走下去。当然，前提是港口码头环境的到很好的保护，然而今天的港口码头环境问题诸多：【1】部分港口空间布局同质化，影响岸线环境资源有效利用，港口扩张占用岸线的发展模式仍显粗放，岸线集约性利用水平仍然不高。部分地方政府希望以港口经济拉动经济快速增长，局部地区港口建设过热，在岸线利用上没有统筹考虑，造成了局部区域港口空间布局的不合理,突出表现为港区空间布局同质化问题，影响岸线和环境资源的有效利用;

2、关键环保技术的研究和应用推进缓慢，港口行业中油品码头油气无组织排放、煤炭和矿石等干散货码头粉尘污染、船舶压载水外排等产生的环保问题较为突出，但相关环保措施的推进仍十分缓慢。油品码头油气回收系统的建设停滞不前，煤炭和矿石等干散货码头粉尘污染治理推进缓慢，船舶压载水生物灭活技术储备不足，未建立完善的港口清洁生产指标体系；

3、港口建设项目环境管理体制有待完善，港口规划环评审查时序较为滞后，执行规划力度不够。审批后及运行期间的环境保护管理力度不足。总体上港口的行业环境保护管理体系尚不健全，港口运行期间环保监督和执行力度不够。重审批、轻验收的情况普遍存在。由于缺少后评价工作，港口项目建设后，长期和累积性的影响在技术评估和管理要求上尚未有明确的要求。鉴于以上问题，当前港口应采取的措施有：

一、加强规划引导，优化港口空间布局，完善港口群规划研究，对各港口群内主要港口的功能地位、组织模式、运行管理等方面进行深入分析，统筹优化港口功能和发展规模，合理配置港口岸线。通过规划环评，统筹新港区与老港区合理分工和功能定位，合理利用和保护港口岸线资源，避免低水平重复建设。重新审视地方政府关于中小型港口规划的控制要求，实行备案制，并在规划中明确控制要求。进一步考虑公用和企业码头关于岸线资源和货物运输能力的占比关系，合理利用公共资源。

多指标综合评价 第6篇

湖南省位于长江中游南部, 大多数地区在洞庭湖之南。东临江西, 西接重庆、贵州, 南毗广东、广西, 北连湖北。辖14个地州市、122个县。

湖南省以山地、丘陵为主, 山地面积1084.9万hm2, 占全省总面积的51.22% (包括山原面积1.66%) ;丘陵面积326.27万hm2, 占15.40%;岗地面积293.8万hm2, 占13.87%;平原面积277.9万hm2, 占13.12%;水面135.33万hm2, 占6.39%。

湖南为大陆性中亚热带季风湿润气候。气候具有三个特点:第一、光、热、水资源丰富, 三者的高值又基本同步。第二, 气候多变, 冬季寒冷, 夏天酷热, 春温多变, 秋温陡降, 春夏两季多雨, 秋冬两季干旱。第三, 气候垂直变化在三面环山的山地地带最明显。

2湖南省土地资源可持续利用评价过程

2.1 土地资源可持续利用评价指标体系构建

根据全面性原则、科学性原则、系统性原则、可操作性原则和动态性原则, 参照了陈百明、傅伯杰、王静等评价指标体系, 主要从土地资源社会性、生产性、安全性、保护性、经济性五个方面, 结合湖南土地资源的现状, 通过15个单项指标构建湖南省土地资源可持续评价指标体系的基本框架。该指标体系由1个目标层、5个准则层、15个因素层组成的层次体系 (如表1) 。

2.2原始数据的来源和确定标准值

根据以上设计的土地资源可持续利用评价的指标体系, 湖南省2002~2013年各项指标的原始数据主要参考了《湖南省2002~2013年统计年鉴》、《湖南省2002~2013年国民经济和社会发展统计公报》。标准值主要采用全国平均值[2]。

2.3评价指标权重的确定

由于15个指标对可持续利用贡献程度不一, 因此采用专家打分法分别确定, 并且采用层次分析法进一步确定。 (如表2)

2.4评价指标原始数据标准化

由于土地资源可持续利用评价涉及到经济、社会和生态等多方面因素, 各因素度量单位不一致, 缺乏可比性, 就必须对原始数据进行标准化处理。因此, 要从各指标因子的性质、作用的程度及表现形式为依据选用标准化模型, 进而对指标进行标准化处理。

指标可分为二种类型:一是正向指标, 如人均GDP、粮食单位面积产量等;二是负向指标, 如恩格尔系数等。

具体方法如下:

设X和Y分别为某一单项指标的原始值和标准值, 则该单项指标标准化为:

当X为正向指标时:

当X为负向指标时:

2.5评价模型和评价标准

指标体系建立后, 选择加权综合方法模型对土地资源可持续利用水平进行评价, 即:

其中;S为综合评价值;Vj为第j个准则层指标权重;Wi为第i个因素层指标权重;Ri为第i个因素层标准化的评价值;n为第j个准则层所包含的因素层的指标个数。

本文参考陈百明、张凤荣、王静等人制定的县域土地资源可持续利用的评价标准, 结合湖南省土地资源利用的实际情况, 确定湖南省土地资源可持续利用评价标准。将土地资源可持续利用划分为可持续利用起步阶段、可持续利用发展阶段、基本可持续、可持续四个阶段 (如表3) 。

3湖南省土地资源可持续利用综合评价

3.1 评价结果

根据上述方法, 计算出2002~2013年湖南省土地资源可持续利用评价值得分 (如表4) 。

3.2结果分析

从表4可知, 2002~2013年, 湖南省土地资源的可持续利用水平基本上处于稳步上升趋势, 主要是因为该时期湖南省的土地产值及人均国民生产总值, 土地单位生产总值等有显著提高, 工业“三废”处理工作发展较快, 耕地保护工作比较到位, 森林资源利用情况较好, 人民生活水平各项指标均有明显改善。土地资源生产性和经济性已步入良性循环。在土地资源保护性方面, 虽然湖南土地资源保护性基本上处于稳定趋势, 但是相对生产性和经济性而言, 其上升趋势相对较弱。

摘要：以湖南省为例, 利用多指标综合评价法构建适合湖南省实际的土地可持续利用评价指标体系, 采用层次分析法和德尔菲法确定指标的权重和模型, 对湖南省20022013年的土地资源可持续利用变化情况进行定量分析研究, 并对评价结果进行了分析。

关键词：多指标综合评价法,土地资源可持续利用评价,湖南省

参考文献

[1]陈百明.基于区域制定土地可持续利用指标体系的分区方案[J].地理科学进展, 2001, 20 (3) :247-253.

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[7]张凤荣, 齐伟.持续土地利用管理评价方法的研究[J].中国农业大学学报.2002, 7 (1) :40-46.

通用供应商多因素评价指标体系 第7篇

制定原则

经过综合分析, 笔者提出制定评价指标体系需要注意的几个主要原则。

评价指标体系必须与运营、发展战略与管理要求相适应。评价供应商是为采购服务的, 而采购是为企业运营、发展战略服务的, 并受到各项管理要求和条件的制约, 评价指标体系的建立必须与企业发展战略和管理要求和条件相适应。

供应商评价指标必须与采购类别相适应。不同类别的物资/服务使用需求与供应市场状况差异极大。为了体现这种差异, 对不同类别评价因素和权重应有所区别。

评价指标体系必须与供应商的水平相适应。评价指标是用于对供应商的评价的, 它必须与评价的对象供应商的状况相适应。供应商评价指标体系是否合理的关键是能否把供应商之间的本质差异反映出来。

评价指标体系必须与供应商管理策略相适应。对于不同的企业与供应商的关系定位, 供应商评价指标体系的设置也应有所不同。

按照各类别的供应商所处的供应市场状况和该类别对公司业务的影响, 通常可以将供应商分为四类:战略型、瓶颈型、利用型和次要型。对于不同类型的供应商, 在确定评价因素和相应的权重时, 自然也应有所侧重。

评价指标体系

笔者基于多年领导战略采购工作的实践, 参考相关文献, 兼顾适用性, 认为采用多因素的评价指标体系比较合理, 据此制定了一套评价指标体系, 建立了相应的数学模型。经过有经验的采购、技术、管理、财务人员等专家的评审, 并在实际采购活动中应用验证, 效果良好。

针对采购类别的通用的多因素综合评价指标体系的框架如图1所示。图中, 第一个层次为总体评价结果, 第二个层次为基本因素层次, 包含成本、质量、服务、交货、实力五个主要评价的基本因素, 第三个层次为构成基本因素的细分因素层次, 第四个层次为构成细分因素的具体因素层次。

多因素评价指标体系的详细结构如图所示, 其中的具体因素仅举例说明。

其中:Hx为供应商x的综合评价值;Hi该类别的基本因素i的评价值;Wi为基本因素i的权重。

其中:Hi意义同上;Hij为该类别的基本因素i中细分因素j的评价值;Wij为基本因素i中细分因素j的权重。

m为各基本因素中的细分因素数

其中:Hij意义同上;Hijk为该类型的基本因素i中的细分因素j中的具体因素k的评价值;Wijk为细分因素j中具体因素k的权重。

n为各细分因素中的具体因素数。

应用评价指标体系过程中的几个关键问题的处理:评价指标体系应以类别为单元确定, 同一类别, 评价指标体系一旦确定, 一般不宜改动, 以保证不同时期评价的一致性;指标体系中的评价因素 (细分因素与具体因素) 是指南性的, 评价因素的选择主要基于两方面的需要:一是体现该类别的实际需要的特点, 二是满足区分供应商实质性差异的需要。

合理选择评价因素, 可以使指标体系具有针对性和实用性。在选择评价因素是既要注意细分因素的科学性、先进性, 又要注意评价因素不能脱离实际。例如, 同一类别在正常采购与紧急缺料情况下的采购, 考虑的评价指标体系应当有所区别。

评价指标体系中的第二、三、四层次 (尤其是后两个层次中的评价因素) , 都应该由评价工作组根据类别的特性以及前面的几项原则, 在评价时具体明确。

在具体实施评价时, 由各类专家组成的专家组结合具体的采购类别, 根据实际需要, 确定具体内容体因素。它应是具体的, 可以明确衡量的项目。例如, 对于实物质量, 可以从众多合格率、可靠性等等指标中具体选择。

..某一评价因素的权重的确定, 应由不同类型专家组成的专家小组经过充分的交流与讨论, 根据实际经验和管理需求确定。

所有评价因素都需要予以无量纲化处理以便进行量化处理。

对于定性因素, 例如质量体系, 可以制定一套评分标准 (可以参照9000系列标准) , 将它细分为一系列子项, 对每个子项按标准打分 (对于子项要求的满足程度进行评定) , 然后累计得出该因素评价值。

对于定量因素, 例如价格与供货能力, 前者是越低越好, 后者越大越好, 对它们的量化, 可以根据具体情况分别用两种方法解决。

其一是对于像价格之类指标, 需要综合专家意见, 事先设定一个价格基准和差异率 (相对于基准的差异百分比) 。按照差异率, 将最低价格设定为1, 对高于最低价格的进行分档, 对每一档次事先规定一个评价值 (小于1的小数) 。按照这样的档次对所有供应商的价格赋值。在这里, 差异率实际上体现了企业对该类别价格差异的敏感程度。这样做的目的是为了保证评价数值的合理性。类似地, 体现经济性的其他指标也可同样处理。。

其二是对于量值对保证公司的需要没有问题的指标, 可以对所有供应商的评价值设定为1。

多指标综合评价 第8篇

图像匹配算法性能评估[1,2,3]是一个复杂的系统工程,为全面评估匹配算法性能的优劣,在评估中通常采用多种指标,如能反映匹配识别正确性方面的指标(匹配概率的均值),能反映识别效率方面的指标(单次匹配时间)等。对于建立的多指标评估体系,通过赋予各指标不同的权重,体现不同指标的不同重要性,使评估结论能够多侧面反映匹配算法的综合匹配识别效果。本文在引入模糊数学中的模糊综合评判方法建立图像匹配综合评估模型的基础上,纳入多种图像匹配算法性能评估指标,得出综合合理的评估结论。

1 模糊综合评判模型

1.1 模糊综合评判模型的建立

模糊综合评判[4]是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,为了某种目的,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,对在复杂环境中受各种因素影响的事物或对象进行综合评价的一种方法。它是通过构造不同等级的模糊子集把反映被评事物的模糊指标进行量化,然后利用模糊变换原理对指标进行综合。

模糊综合评判包括三个基本要素[5]:因素集、评语集和权重集。

因素集可以表示为U={u1,u2,,ui,,un},其中,ui为综合评判中需要考虑的各种单项评估指标,如U={匹配概率均值(u1),匹配速度(u2)}。

评语集可以表示为V={v1,v2,,vj,,vm},其中,vj为评价匹配算法性能优劣的一种评语,如V={优(v1),良(v2),中(v3),差(v4)}。

权重是以某种数量形式对比、衡量因素集各元素对综合评估贡献大小的量值。依据不同的背景,各种因素对系统的重要程度是不一致的,因此,采用权重集A={a1,a2,,ai,,an}为各因素分配权重,其中,ai为第i种单项评估指标的分配权重,一般地,它们满足归一化要求:。

M(∧,∨)算子为

建立模糊综合评判模型的一般步骤[6]为

1)确定因素集U

根据评估目的,从重点关心的问题出发,结合单项评估指标确定因素集。各因素集元素之间尽量相对独立,且容易比较出相互之间的权重。若必须同时考察具有相关性的因素,可以考虑使用多级模糊综合评判模型。

2)确定评语集V

根据评估内容,确定评语集中的元素,层次分明,意义清晰。一般情况下,评语集中的元素个数取[3,7]中的整数,这样便于给出被评事物的评语归属,如果评语集中的元素个数过大,那么语言难以描述且不易判断评语归属。

3)因素集元素权重分配

由于各评价因素对评估对象的重要程度不同,因此需要确定各因素的权重集A={a1,a2,,ai,,an},其中0ai1,且。权重集的选择与具体评估背景有关,一般不恒定。

4)为每个评语选择对应的因素变化区间

根据评估要求和实验数据为每个评语选择对应的因素变化区间,如表1所示(假定µ1>µ2>µ3,v1

5)得出单因素评判矩阵

逐个对每个因素集元素进行量化,确定单因素对各评语的隶属度。

假设使用一种匹配算法进行了k组目标匹配识别实验,每组获得因素集上所有单项评估指标的一个值。设匹配概率均值大于等于µ1的有k11组,落在[µ2,µ1)、[µ3,µ2)区间上的分别有k12、k13组,小于µ3的有k14组,则对该种匹配方法在匹配概率均值这一单项评估指标上的单因素评判结果为

类似地,对于多种单项评估指标可以得出单因素评判矩阵:

其中:rij=kij/k,i=1,,n,j=1,,m。n为因素集元素个数,m为评语集元素个数。

6)得出模糊综合评判结果

将表示各因素权重向量的A与各评价指标的隶属度矩阵R用合适的算子进行合成,得到各被评价事物的模糊综合结果向量。R中的不同值表示不同指标对各级模糊子集的隶属度,R与代表权向量的A进行合成,可得到该被评价对象从总体上看对各等级模糊子集的隶属度,即模糊综合评判的结果:

其中评判结果B为一个向量,向量中的元素表明对每一种评语的隶属程度。

7)多级模糊综合评判方法

当模糊综合评判的对象相当复杂时,需要考虑的因素往往很多,这样,在众多因素当中权重的分配比较难以确定。即使形成了一个权重分配方案,由于该方案要满足归一化要求,会使权重集中的元素变得较小,导致评语集中的元素也变得较小,很多信息都在变换中损失掉了,对哪一个评语都难以占据绝对优势,从而导致模糊综合评判难以达到较好的评估效果,失去了实际意义。因此,在进行综合评估时并不是考虑的因素集元素越多越好,关键是要考虑该因素所起作用的大小,如果选取的因素过多,就会分散对主要因素的评价。因素集元素的确定需要根据实际情况来分析,有些因素需要分解,有些因素需要综合或删减。另外,因素集元素还可能分属不同的层次。当模糊综合评判的因素集元素较多时,通常把各因素进行合理分类,先对每一类进行综合评判,再对评判结果进行各类之间的高层次的综合,这就是多级模糊综合评判[7],如图1所示。

8)评判结果向量的分析

通过模糊综合评判,得到的评判结果以向量的形式表达被评判对象对各评语的隶属度,相比一个点值,能够为综合评估匹配算法的性能提供更加丰富的信息。但有时为了使评判结果更加简化且便于比较,需要对评判结果向量做进一步处理。首先,可以通过对评判结果向量的归一化来进行分析,得到的等价结果表示各评语等级在综合评判结果中占的百分比。在此基础上,还可以将各评语等级数量化,采用加权平均法,得到一个评判值。

1.2 权重的确定

权重确定方法大致可分为两种[8]:主观判断法(如专家调查法、环比评分法等)和客观判断法(如熵值法、多元回归分析法等)。主观判断法一般受主观因素干扰较大,而客观判断法则是通过提取分析数据本身所包含的客观信息,从中找出规律以确定权重。但是客观判断法往往过分依赖客观数据,且只有得到全部数据后才能确定权重,忽视了人的主动作用。

权重应该根据评价目的确定为因素集元素在对某算法性能评估中的相对重要程度,在统一的规则下比较算法。如何客观、合理的分配权重,主要取决于两方面:

1)各评判因素对评判对象的影响程度;

2)专家对各评判因素的主观认识。

由于专家认识的着眼点不同,因而对某一评判因素考虑的重要程度,即权重的分配不同。这是个模糊性问题。为了确保评估结果的准确合理,一般可对统计实验或专家评分等方法进行综合,逐步调整完善,给每个评价因素相应的权重。

2 评估实验

2.1 权重的确定

选择灰度相关匹配算法和相位相关匹配算法两类算法进行性能评估实验(下文分别简称算法1和算法2)。选取信噪比(SNR)、旋转误差因子(θ)、尺度误差因子(σ)3个图像度量指标作为参照信息。在参考图集中随机选取41幅,从每幅参考图中再分别截取98幅子图,作为匹配参考图,并对其添加畸变获得参考实时图对。

将因素集分为三个层次:

第一级因素集:U={u1,u2,u3},其中u1:准确性,u2:适应性,u3:实时性。

第二级因素集:u1={u1(1),u1(2),u1(3)},u2={u2(1),u2(2),u2(3)},u3={u3(1),u3(2),u3(3)}。其中,u1(1),u2(1),u3(1)分别代表在信噪比SNR影响下的匹配概率均值、适应性指标、匹配速度;u1(1),u2(2),u3(2):分别代表在尺度误差因子(σ)影响下的匹配概率均值、适应性指标、匹配速度;u1(3),u2(3),u3(3):分别代表在旋转误差因子(θ)影响下的匹配概率均值、适应性指标、匹配速度。

第三级因素集:uj(i)={uj(i1),uj(i2),uj(i3)},i=1,2,3,j=1,2,3。第三级因素集分别将第二级因素集u1,u2,u3分为三个子集,即SNR分别在5、25、50三个水平下、σ分别在1、1.1、1.2三个水平下及θ分别在6°、8°、10°三个水平下的匹配概率均值、适应性指标、匹配速度。

对两种匹配算法设定相同的权重集。第一级因素集的权重集设为A={0.40,0.40,0.20},第二级因素集的权重集都设为A′={0.2,0.3,0.5},第三级因素集的权重集都设为A″={0.2,0.3,0.5}。

评语划分为四个等级,即评语集为V={v1,v2,v3,v4},其中,v1:优,v2:良,v3:中,v4:差。

分别将两种算法应用于待测数据,记录实验结果,采用多极模糊综合评判模型评估算法性能。

2.2 数据分析和评估结论

根据多次实验的情况,各因素在每个评语对应的因素变化区间赋值如表2。

1)求第一级模糊综合评判结果

对算法1的第一级模糊综合评判的结果为

对算法2的第一级模糊综合评判的结果为

2)第二级模糊综合评判

第一级模糊综合评判的结果即为第二级模糊综合评判的单因素评判矩阵,与权重集进行模糊合成,得到第二级模糊综合评判的结果。

算法1的第二级模糊综合评判的结果为

算法2的第二级模糊综合评判的结果为

3)第三级模糊综合评判

第二级模糊综合评判的结果即为第三级模糊综合评判的单因素评判矩阵,与权重集进行模糊合成,得到第三级模糊综合评判的结果。

算法1的第三级模糊综合评判的结果为:B1=(0.27 0.3 0.4 0.4),归一化之后近似等于B1′=(0.2 0.22 0.29 0.29)。最后的归一化模糊综合评判结果表明,算法1的性能综合表现为:20%为优,22%为良,29%为中,29%为差。

算法2的第三级模糊综合评判的结果为:B2=(0.4 0.4 0.4 0.3),归一化之后近似等于B2′=(0.27 0.27 0.27 0.19)。最后的归一化模糊综合评判结果表明,算法2的性能综合表现为:27%为优,27%为良,27%为中,19%为差。

从归一化评判结果看,算法1的性能有42%表现为优良,29%表现为差,而算法2的性能有54%表现为优良,19%表现为差。比较而言,算法2的性能优于算法1。

为了充分利用综合评判结果提供的信息,得到更加简化且便于比较的评判结果,对评判结果向量做进一步处理。将优、良、中、差四个评语等级分别量化为:1、0.85、0.75、0.6,采用加权平均法将归一化评判结果与评语等级量化值结合,得到两种算法的评判值分别为0.7985和0.8160。比较两个评判值,容易判断算法2的性能优于算法1。

为了说明多指标综合评估模型相对于单一指标评估的优势,下面考察在尺度误差因子(σ)影响下两种算法的匹配性能。此时,尺度误差因子(σ)权重变为1,信噪比(SNR)和旋转误差因子(θ)权重都变为0。此时两种算法的模糊综合评判结果分别为(0.27 0.3 0.3 0.4)及(0.3 0.3 0.4 0.35),归一化后为(0.21 0.24 0.24 0.31)及(0.22 0.22 0.3 0.26),评判值分别为0.780和0.785。从结果可以看出,算法2与算法1在尺度误差因子(σ)测试条件下匹配准确性差不多,难以度量两算法的差异,但是在综合考虑多个评估指标及权重后,可以看出算法2的性能优于算法1。

综合来说,根据评估目的建立评估指标体系后,模糊综合评判模型能够充分得出综合评估结论。尤其当两种算法的某些性能较为接近时,采用该模型的评估结论更利于区分出两种算法的性能差异,为使用者提供参考。

3 结论

本文综述了模糊综合评判的基本概念及数学模型,并建立了基于模糊综合评判的匹配性能评估方法,对模型进行了评估仿真实验,得出评估结论。依据评估目的及各种先验知识,基于模糊综合评判的评估方法通过划分因素集层次,合理选择因素集权重及评语集,得出能够反映多方面性能的综合评估结论,并且该结论用对评语集各元素的隶属度来描述,能够更为合理的评估匹配算法性能。

参考文献

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多指标综合评价 第9篇

1 卫生技术评价

卫生技术评价 (HTA) 是一种系统评价, 辅助决策者合理利用卫生资源, 接受或拒绝一种新卫生技术, 确保卫生技术是安全、有效、经济上可承受的, 合乎法律和伦理的要求。随着现代科学技术的进步, 新的卫生技术不断出现, 这些新技术一方面能够改善人们的健康, 另一方面可能会增加人们的经济负担。在卫生资源稀缺的情况下, 对卫生技术进行综合评价非常重要。

目前卫生技术评价的方法多以增量成本-效果比为基础, 通常以每获得一个质量调整生命年 (QALY) 所需要的增量成本表示。但这种方法并未将技术创新性、患者依从性等重要指标纳入评价体系中。一些国家的医疗卫生机构已经尝试在决策制定过程中合并各种不同的指标, 例如荷兰卫生保健系统使用卫生保健的必需性、有效性、效率这几项指标制定卫生决策, 但该方法使决策过程变得相当复杂[1]。有些国家, 例如比利时和法国正在尝试建立财务约束和医疗需要之间的关系, 希望根据患者的医疗需要调整药品开支[2,3];韩国健康保险检查评估院 (HIRA) 在决定一种药物能否报销时, 会考虑到其他国家的临床效益、成本效果比和补偿机制以及其他可能会影响公共健康的因素[4];英国国家卫生与临床技术优化研究所 (NICE) 也开始研究其他指标在卫生技术评价中的重要性, 并派专家组织研究[5]。这些均意味着卫生技术评价开始从传统的成本-效果分析 (CEA) 等方法向合并使用其他指标转变。国际上的卫生决策制定者一直在考虑将其他指标并入ICER中, 例如社会可接受程度、疾病严重程度、公平性、医护人员的效益等。因此新的卫生技术评价方法也开始受到关注。

2 多指标决策分析

多指标决策分析 (MCDA) 是按照某种决策准则, 对具有多个指标的有限方案进行选择和排序。多指标决策分析的理论和方法在工程、设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着广泛的应用, 是现代决策科学的重要组成部分[6], 越来越多的研究正在积极扩展多指标决策的应用领域。

面对卫生技术多指标评价的发展趋势, 多指标决策分析法逐渐被应用到卫生保健领域。Baltussen等[7]指出了多指标决策分析在制定健康干预措施优先次序中的必要性, Mussen等[8]在药物风险-效益评价机制中引入了多指标决策分析。Dolan[9]还把多指标决策分析中的层次分析法 (AHP) 应用于患者和医生之间治疗方案、卫生技术的选择与评估中, 该方法可以识别患者的个人偏好, 但其复杂性也成为缺点之一。王健等[10]研究了多指标决策分析在卫生适宜技术评价中的应用, 阐述了该方法在卫生适宜技术评价中的应用步骤及各指标的评分方法。Thokala等[5]详细比较了多指标评价法和NICE现有评价方法, 以具体案例分析了三种多指标决策分析方法在卫生技术评价中的应用及各自的优缺点。

多指标决策分析能够帮助决策者在面对多种指标时进行清晰的选择, 能有效解决系统中多个指标的协调发展, 避免忽略其他指标的重要性, 从而确定最佳选择[11]。许多研究者建议使用多指标决策分析来衡量除QALY之外的临床效益, 一些药品生产厂商也推荐使用多指标决策分析, 以评价药品的安全性、有效性和经济性。

本文主要选取多指标决策分析下的线性加权和法以及排序法中的ELECTRE-I法, 研究其在卫生技术评估药物治疗领域的具体应用情况, 为临床实践提供更加清晰透明的证据。

3 MCDA在HTA中的应用

MCDA有多种方法, 包括线性加权和法、层次分析法 (AHP) 、项目预算与边际分析法 (PBMA) 、ELECTRE选择法、目标规划法等, 这些方法均须首先获取决策信息, 即确定各目标属性的权重和值, 然后通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行选择、排序或分类。

假设药物A是目前治疗某疾病的常用药物, 药物B是新上市治疗该疾病的药物。此时, 卫生决策者需要对这两种药物进行决策评价。药物A和药物B的属性比较, 见表1。

为方便研究, 本文纳入五个指标进行决策分析, 需要说明的是, 本文的目的并不是为了研究哪些指标应该纳入卫生技术评价体系。因此, 表1中列出的指标体系只是为了演示MCDA在HTA中的实际应用, 各指标的含义为: (1) 成本-效果比:是指每获得一个健康产出所消耗的成本, 如每挽回1例死亡所消耗的成本。成本-效果比越小, 说明药物越有效。 (2) 公平性:药物的公平性是指该药物使用后能否降低健康不公平性, 即可以避免的或由不公平因素导致健康水平的不同, 如地理分布、性别等。考虑一种卫生技术能否减少不公平性是非常重要的[10]。 (3) 创新性:主要指药物属于新药还是仿制药。在卫生技术评价指标中纳入药物的创新性, 可促进制药企业的药物研发创新积极性。 (4) 患者依从性:是指患者行为 (服药、饮食、改变其生活方式等) 与医嘱的一致性, 依从性不佳不但影响患者正常康复, 甚至严重干扰医护工作的进行。 (5) 证据质量:证据是循证医学的基石, 遵循证据是循证医学的本质所在。临床研究者应尽可能提供和应用当前最可靠的临床研究证据是循证医学的关键所在。证据主要指临床人体研究的证据, 包括病因、预防、诊断、治疗和康复等。

由表1可见, 药物A和药物B各有优缺点。若以成本-效果比为具体指标, 则药物A优于药物B (假设意愿支付阈值为$20 000每QALY) 。若从患者依从性来看, 药物B方案则优于药物A, 但若从证据质量角度比较, 药物A和药物B均可作为最佳方案。因此, 需要通过一种方法来综合衡量上述两种药物的优劣, 然后做出决策, 这种方法就是MCDA。实际情况中, 可能治疗药物远远不止两种, 而是更加复杂的情况, 但MCDA的理论和方法也同样适用。下面就用三种不同的MCDA对上述案例进行研究。

3.1 线性加权和法

线性加权和的基本思想是计算各备选方案的加权值, 然后选择加权值最高的方案为最优方案。即为假设一个多目标决策问题中, 共有1, 2, …m等m个目标, 各目标得分记作vi, 则可以对目标分别给以权重wi (i=1, 2, …, m) , 然后构成一个新的目标函数如下:

计算所有方案的F (x) 值, 从中找出最大值的方案, 即为最优方案。

根据上述方法可知, 在将MCDA应用于上述案例之前, 需要满足两个方面的条件, 一是统一各指标的度量标准以进行直接比较, 二是确定各指标的权重, 即各指标在备选方案中的重要程度。为将不同度量单位化为无量纲统一的数量标度, 建立各方案之间具有可比性的数量关系, 本研究假设已经存在某种方法可以规范各指标的属性值vi, 且vi均处于0~1之间, 不失一般性地认为得分越高越好。本研究还假设已通过一定方法赋予了各指标一定的权重, 以权重表示各指标的重要程度, 权重越大, 其对应指标越重要。因此, 构建表2。

vi (a) 和vi (b) 分别代表药物A和药物B各指标的属性值。然后根据公式 (1) 分别计算两种药物的F (a) 和F (b) 。F (a) =0.75×8+0.15×1+0.92×3+0.76×2+0.88×3=13.07F (b) =0.87×8+0.09×1+0.61×3+0.91×2+0.75×3=12.95F (a) >F (b) , 应选择药物A。

由上述结果可以看出, 若仅以成本-效果比作为决策指标, 药物B比药物A更具成本-效果。但是, 线性加权和的方法使药物A在成本-效果比方面比药物B差的部分均通过其创新性、公平性和证据质量得到了补偿, 药物A的总体效果大于药物B。在实际决策问题中, 决策者常易由于某种方案在某个指标属性上比其他方案差得较多而不承认该方案总体上优于其他方案, 而这种方法在指标属性之间则进行了补偿, 而且计算过程较为简单。唯一不足的是该方法的决策结果会随着指标体系及其权重的变化而变化, 因此, 如何选择评价指标以及确定权重是使用该方法必须考虑的重要问题。

3.2 ELECTRE-I排序法

排序法的基本思想是优劣关系。若某方案各指标的属性值vi均优于其他方案的目标, 则该方案就处于绝对优势, 被称为最优解。但在实际情况中, 这种绝对优势的情况很少出现, 因此需要一系列的方法来评估各方案的优劣。从广义上讲, 只要证明方案A不比方案B差, 就可以说方案A优于方案B。该方法利用了级别高于关系的办法, 即根据某一指标属性值对方案进行两两比较, 从而选择优解, 通过这些两两比较来计算和谐性指标与不和谐性指标。药物A的和谐性指标是药物A优于药物B的证据, 药物A的不和谐指标是药物A劣于药物B的证据。计算和谐性指标与不和谐性指标的第一步是构建两种药物根据各指标得分高低的一个排序矩阵, 两种药物的各指标属性值见表3, 排序后的矩阵见表4。

注:“√”表示某方案在某一指标上优于另一方案

下一步就是计算和谐性条件与不和谐性条件。根据使用的排序方法不同, 和谐性条件与不和谐性条件的确定方法也不同。本文选用ELECTRE家族中的ELECTRE-I方法, 和谐性条件用C (a, b) 表示, 指药物A中不劣于药物B的那些指标属性的权重之和在所有指标属性权重总和中所占比例, 代表药物A比药物B的相对优势指数。即:

其中Q (a, b) 代表药物A不劣于药物B的指标集。选定一个阈值α, 若C (a, b) ≥α, 则通过和谐性检验。

ELECTRE-I方法中的不和谐性检验是基于上述MCDA方法中的指标属性间部分补偿。ELECTRE-I中不和谐性检验通过定义不和谐性条件进行, 如下所示:

其中di是一种判断阈值, 对于任意指标i, 若不和谐性vi (b) -vi (a) ≥di, 则不管药物A其他指标如何, 均不再接受其他属性补偿, 决策者不再承认药物A优于药物B。

在和谐性条件与不和谐性条件的基础上, 只要药物A满足C (a, b) ≥α, D (a, b) ≤d, 就可以做出药物A优于药物B的决策。

在本案例中, 根据公式 (2) , 药物A的和谐性指标为 (1+3+3) / (8+1+3+2+3) =7/17, 同理可得, 药物B的和谐性指标为10/17, 假设α取值为9/17, 则药物B通过了和谐性检验。但确定药物B优于药物A还须满足小于0.31, 因为药物A和药物B各指标的最大差值是创新性指标之间的0.31。

与线性加权法一样, 该方法也要求首先对决策矩阵的无量纲化。但这种排序法不需要线性加权和方法中对权重的权衡, 因为权重对决策结果无太大影响。ELECTRE-I方法能充分利用由所获信息转换成决策矩阵并能精炼萃取较好方案及对方案进行排序, 被很多学者称之为较好的多准则决策方法[12]。但ELECTRE-I方法同样也存在一定的缺点, 一是若备选方案及评价指标数量过多, 会导致排序与计算过程非常复杂;二是许多阈值需要决策者主观设定, 降低了决策结果的稳定性;三是不和谐性指标的计算未考虑各指标的权重。

4 讨论

本文列举的两种多指标决策分析方法各有优缺点, 均能成功应用于卫生技术评价药物治疗方案的选择, 但还有许多地方值得进一步思考。第一, 线性加权和以及ELECTRE-I排序法都建立在一定的假设前提下, 一是假设备选药物方案的评价指标体系已经确定, 实际决策中卫生技术评价指标的选择还需要更多、更深入的研究;二是假设存在某种方法可以将各指标进行无量纲化;三是本研究只考虑了两种备选方案五种评价指标的决策分析, 相对简单, 而真正的卫生技术决策中可能涉及更多的备选方案和评价指标, 因此决策过程会更加复杂。除此之外, 多指标决策分析一般需要决策者提供偏好信息, 即赋予各指标一定的权重, 由于客观事物的复杂性及人类思维的模糊性, 一般情况下, 人们难以给出明确的偏好信息, 若提供其可能的变化范围, 又会在很大程度上影响决策方法的精确性。因此多指标决策分析用于卫生技术评价, 还有许多相关问题有待深入研究和探索。

摘要：目的 多指标决策分析法作为一种重要的决策分析方法, 其在卫生技术评价中的应用引起了国内外许多学者的关注。本文主要研究多指标决策分析在卫生技术评价中应用的可能性。方法 选取多指标决策分析的两种类型, 将其应用于具体的卫生技术评价案例中进行分析。结果 在满足一定的假设条件下, 多指标决策分析可以应用于卫生技术评价。结论 在卫生技术评价中引用多指标决策分析, 仍有许多相关问题有待深入研究和探索。

多指标综合评价 第10篇

一、独立学院财务评价指标体系

建立科学的财务评价体系是对独立学院的财务管理工作进行的全面分析。客观反映学校财务全面状况, 要从建立反映独立学院财务实力、教学业绩、科研绩效和校产指标以及反映学校信贷价值的指标等方面着手, 财务实力、教学业绩、科研绩效和校产指标是定量化的, 信贷价值的指标则是定性化与定量结合的指标。具体内容如表1所示。

二、独立学院财务评价指标内涵

独立学院财务评价各指标内涵同公立学校指标相似, 为了规范指标口径范围, 增强可比性, 从总体上分为两大类, 一类是定量指标, 另一类是定性与定量结合的指标。

定量化的指标主要包括反映独立学院实力的指标、反映独立学院教学绩效的指标、反映独立学院未来发展潜力的指标。

1、反映独立学院实力的指标

(1) 生均总经费收入。该指标指当年学校总经费收入除以在校学生的总人数, 计算学生年平均分摊的总经费收入。学校总经费收入是独立学院经费来源, 总经费收入反映独立学院筹集资金的规模, 体现学校所拥有的综合经济实力, 表明学校各项事业发展的能力和潜力, 这一指标反映出独立学院在年度发展中筹措经费的能力。

(2) 教学活动收入占总经费收入的比例。该指标指独立学院当年教学活动收入与总经费收入之比, 教学活动收入是独立学院自筹资金的重要来源之一, 学校教学活动收入包括学杂费和各项教学服务活动的收入等, 其高低直接反映学校教育的创收能力和办学活力, 体现学校教学实力和自我发展能力, 独立学院当前主要靠学费收入。

(3) 捐款及赞助收入占总经费收入的比例。该指标指学校当年收到的捐款及赞助收入与总经费收入之比, 捐款和赞助收入是独立学院通过扩大自身影响, 从国内外各界获取的无偿资助的资金, 是多渠道筹集资金的重要来源, 该指标反映学校在国内外的知名度和社会影响。但由于独立学院历史短, 影响弱, 这方面收入差距较大, 有的独立学院获无偿赞助较多, 如浙大城市学院和宁波理工大学等, 而大部分独立学院此项收入不多。

(4) 学校自筹经费占总经费收入的比例。指学校当年自筹经费与总经费收入之比, 学校自筹经费反映了独立学院多渠道集资办学的规模和效益。

(5) 经费总支出占总经费收入的比例。这一指标反映独立学院的资金结余情况, 从一定程度上体现独立学院发展的潜力。

(6) 学校自筹经费的年增长率。指学校当年总经费收入中自筹经费收入所占比例, 反映学校对国家的依赖程度, “学校自我筹措资金的能力以及努力程度”这一指标越大, 说明自我积累和自我发展的能力越强, 这一指标从动态角度反映学校在自筹资金方面的努力程度和状况, 在横向或与其他院校相比之下, 反映学校经营状况和财务管理水平。大部分独立学院资金主要依靠学费来源。

2、反映独立学院教学绩效的指标

(1) 人员经费占经费总支出的比重。该指标指人员经费包括在教育事业费中支出的教职工工资等费用;公用经费包括公务费、业务费、设备购置费、修缮费和其他费用, 在经费总支出中, 人员经费比例越高, 公用经费比例就越低, 反映真正用于事业发展的部分越少, 在同等规模可比基础上, 降低人员经费比重是提高管理水平和效益的体现, 这一指标要求越低越好。

(2) 学生生均培养费。该指标是以当年教育事业费支出除以在校学生的总人数, 计算学生年平均分摊的培养经费, 一般而言, 学校层次高实力强, 培养学生所需的经费就多, 但在同等条件下, 若学生培养质量差异不大, 则生均培养经费越少反映学校办学成本越低。在可比的基础上, 使用这一指标分析是有意义的, 由于这一指标有双重性的评价特点, 在评价体系中, 仅给予较小的权重系数, 作为参考指标之一, 不作重点考评要求。

(3) 师生比。全部在编专业教师人数与全部在校学生人数折合平均本专科学生人数的比例, 说明独立学院的人力资源利用效率, 间接反映办学效益, 师生比高, 说明学校具有较高的管理水平, 办学效益好。

(4) 教学活动收入增长率。该指标是将当年与上年度学校全部教学活动所获取的经费数对比, 反映其年增长比率, 从动态角度反映学校在教学活动方面自筹资金的努力程度和状况, 在横向或与其他院校相比之下, 反映学校教学活动的创收状况和财务管理水平。独立学院因其成立时间短, 这项指标目前用途还不大。

(5) 教师占全校教职工的比重。该指标指在编专业教师人数占全校教职工人数的比例, 是衡量学校社会化程度的重要指标, 教师比例越低, 反映学校非教学人员越多, 学校社会化程度偏低。

(6) 学生在校人数。该指标指折算后的在校学生人数, 本专科生按照1:1折算, 硕士研究生按照1:2折算, 博士研究生按照1:3折算, 这个指标反映学校的办学规模。目前后两者在独立学院中比重不高, 以后将会逐渐提高。

(7) 教职工人均获取经费额。该指标为当年学校总经费收入除以全部在编的教职工人数, 说明平均每个教师分摊的总经费。这一指标从平均量上说明教职工的事业发展能力, 从人均经费的多少, 说明管理水平和运营效率, 随着学校事业的发展, 相应地人均获取经费的能力越强, 不同类型的学校可能在人均获取经费上有些差别, 但同类型学校则具有可比性。

3、反映独立学院未来发展潜力指标

教师人均科研经费、科技活动收入增长率、科研获奖情况、校办产业上交学校总额的年增长率、教职工人均校产收入等, 由于独立学院成立的时间大都很短, 这几项指标可以做为参考指标, 作为以后独立学院发展考核的指标。

对学校管理者和债权人而言, 可以通过以上各指标对学校财务状况和资金运行进行基本判断。

定性与定量相结合的指标设立反映独立学院信贷价值的指标。为了更准确地评价学校投资偿还能力和测定投资的风险程度, 还可建立一些金融和非金融性的指标, 即关于学校的信贷价值指标。具体内容如下:

(1) 可用资金/总负债。可用资金包括非限制性流动资金资产、非限制性准捐赠资金资产和所有固定资金资产的总和减去契约限制要求留存的所有资金。总负债是以下几项之和:非限制性流动资金负债、所有固定资产负债减契约留存资金和准捐赠资金负债。根据美国私立高校经验, 可用资金必须至少是总负债的两倍才是较为适宜的, 这个指标的比值最小应为2∶1, 独立学院也可借鉴这一标准。

(2) 债务还本付息额/非限制性流动资金收入。债务还本付息额是指年度所借债务本金与利息偿还额、契约所限制的资金留存额和契约所要求的更新与重置资金。非限制性流动资金收入指所有的非限制性流动资金的收入。由于债务还本付息额是法定的要求, 因而, 这一比值越高, 说明用于其他方面的资金越少。如这一比值呈下降趋势, 则说明还本付息有足够的保证金, 不会影响财务的其他方面;如果该比值呈上升趋势, 则表明收入减少或还本付息额上升, 或者二者兼而有之, 这些都将影响到独立学院其他方面的收支状况。该指标是独立学院应该关注的。

(3) 实际报到学生的人数/录取学生数。录取学生数是指通过高招录取的所有新生和不报到学生的人数。由于学费通常是独立学院重要的资金来源, 因而, 独立学院的债权人通常很注意了解学校申请入学的人数和其中真正报到注册的人数。当这一指标的比值很高, 如接近100%时, 说明独立学院招生中灵活性很小, 在这种情况下, 通过降低标准等手段保持学校入学人数的可能性很小, 这时便要求学校有较多的财政储备以应付未来的变化。

(4) 年度初在校生数/上年初在校生数。该指标用来说明学校与上年度相比, 今年的录取学生数是增长了还是下降了, 从而判断学校发展的趋势和未来的实力。第3、4两个指标都是考察学校录取学生情况的, 对于以人才培养为宗旨的学校来说, 这两个指标都很重要。学校的总注册人数往往是评价大多数独立学院财政实力的决定性因素。同时, 学校债权人往往还关注注册人数的种类、类型、层次、趋势等情况, 以此来判断学校偿还债务的能力。此外, 还会考察其他方面的有关资料, 如学生财政资助情况、教师的利用效率等非金融性指标, 以全面了解一所学校的信贷情况。

直接与财务状态相联系的金融性指标可以从基本的会计报表中获得数据, 而非金融性的指标则需要从其他有关的统计资料中来获得材料。

三、独立学院综合财务评价指标体系建立

综合评价就是遵循整体性原则, 在分别使用各项指标对总体现象进行单因素评价的基础上, 对各单项指标的评价结果进行综合, 用一个指标表示出来, 用以对经济现象的状态做出全面、统一的判断。在实际工作中, 一般包括四个方面的内容, 一是设置一套能全面反映研究对象的指标体系;二是确定评价标准, 作为综合评价的基本依据;三是将各项指标与评价标准进行比较, 分别对现象的各个方面进行单因素评价;四是采用适当的评价方法对各项指标的评价结果进行汇总, 形成一个全面反映经济现象的综合评价数值。

本文指标体系的建立借鉴公立高校财务评价指标体系并通过对6所独立学院调查访问 (浙大城市学院、复旦太平洋金融学院、东南大学成贤学院、青岛理工琴岛学院、中国地质大学长城学院、北京工商大学嘉华学院等) 确定了各指标的权重。该权数分配表只对第一类定量化指标进行权数分配。由于独立学院历史短, 科研和校产弱的特殊性, 在权数分配上主要向财务实力和教学绩效指标上倾斜。计算独立学院财务评价指标体系各指标的权数如表2所示。

在此基础上, 运用综合经济效益指数法对独立学院的办学效益进行综合考核评价。综合经济效益指数法是根据指数分析的基本原理, 采用加权算术平均数指数公式, 对经济现象进行综合评价的一种方法。其基本思想是:把某一标准时期各项经济效益指标的数值作为基数, 然后把报告期对应指标的实际数值与之比较, 最后将计算所得到的系数 (动态比率) 加权平均。计算公式为:

式中:k为综合经济效益指标;K1为各项经济效益指标指数;ai为各项经济效益指标报告期实际水平;ai0为各项经济效益指标评价标准的水平;ωi为各项经济效益指标的权数。

具体计算步骤如下:第一步, 将各项经济效益指标报告期的实际水平与作为评价标准的水平对比, 计算该项指标的指数;第二步, 确定各指标重要程度的权数;第三步, 将各个数值用加权算术平均法进行加权平均, 即为综合经济效益指数。

经济效益综合评价的标准, 是指作为比较和衡量经济效益好坏程度的尺度。依据不同的尺度, 评价的结论也往往不同。因此, 需要在综合评价经济效益之前予以确定。

常用的评价标准有计划标准、历史标准、社会标准、先进标准等, 用综合经济效益在全国或某地区、某部门已经达到的平均实际水平作为评价的统一尺度。综合经济效益指数法用统一的数值作为评价的标准, 使得经济效益指数在不同时期或不同地区具有可比性, 直接把各项经济效益指标的数值进行加权平均, 使得综合经济效益指数不仅能综合反映经济效益的变动趋势, 还能具体反映经济效益的变动幅度, 从而能更正确地评价各地区 (部门、单位) 经济效益的综合水平, 此外, 计算综合经济效益指数的有关数据, 比较容易获得, 计算过程也不太复杂。综合经济效益指数的主要缺点在于权数的确定缺乏足够的定量分析和论证。该指标体系应反映在各独立学院对外报表和对内的董事会报告中, 并且可成为独立学院整体发展评估的一项指标。

参考文献

[1]杨周复、施建军:《大学财务综合评价研究》, 中国人民大学出版社2002年版。

[2]代蕊华:《美国高校财务评价的指标》, 《吉林教育科学·高教研究》1998年第2期。