应用层次分析法确定政府绩效评估指标权重研究，本文主要内容关键词为：权重论文,分析法论文,绩效评估论文,层次论文,指标论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
确立包括科学的指标权重在内的评估指标体系，是政府绩效评估顺利完成和提高评估结果信度和效度的关键。层次分析法（AHP）为准确确定政府绩效评估指标间权重提供了可行的途径。要准确评估政府绩效，必须准确确定各指标的权重，确定评估指标权重时，应重点考虑指标彼此间重要性的量化。
一、层次分析法及其基本流程
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是由美国匹兹堡大学教授T.L.Saaty在20世纪70年代中期提出的。它是将复杂问题分解为多个组成因素，并将这些因素按支配关系进一步分解，按目标层、准则层、指标层排列起来，形成一个多目标、多层次的模型，形成有序的递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合评估主体的判断确定诸因素相对重要性的总顺序。层次分析法的基本思想就是将组成复杂问题的多个元素权重的整体判断转变为对这些元素进行“两两比较”，然后再转为对这些元素的整体权重进行排序判断，最后确立各元素的权重。具体流程如图1。
图1 层次分析法实施流程
二、层次分析法在确定政府绩效评估指标权重中的具体应用
（一）建立递阶层次结构
对问题所涉及的因素进行分类，构造一个各因素之间相互联结的递阶层次结构。处于最上面的层次一般是问题的预定目标，通常只有一个元素，中间层的元素一般是准则层和子准则层，最低层一般是方案层。政府绩效评估指标体系分三层，第一层为政府绩效这一总目标A，第二层包括政治绩效B[，1]、经济绩效B[，2]、文化绩效B[，3]和社会绩效B[，4]共四项指标，每项指标下面又包含若干个子指标项。整个绩效评估指标体系如表1所示。
表1 政府绩效评估指标体系
政治民主程度及公民对政治的参与度B[，11]
政府政策法规制定的准确度与可行度B[，12]
政府政策法规执行的效度B[，13]
政治绩效B[，1] 政府管理体系运行的适应度B[，14]
国家军事安全稳定系数B[，15]
政府外交能力和水平B[，16]
政 国民经济增长的速度B[，21]
府 国民经济增长的质量B[，22]
绩 经济绩效B[，2] 国有资产保值增值水平B[，23]
效 人均国民收入增长速度及水平B[，24]
综 通货膨胀率抑制情况B[，25]
合 就业率B[，26]
评 教育发展速度和普及率B[，31]
估 科技发展速度和水平B[，32]
指 文化绩效B[，3] 广播影视文化事业发展速度和水平B[，33]
标 体育事业发展速度和水平B[，34]
体 公民道德水平、文化素质提高的程度B[，35]
系 社会生活的安全、稳定系数B[，41]
A 社会公平与正义的普及率B[，42]
社会绩效B[，4] 社会保障发展水平及普及率B[，43]
犯罪率降低指数B[，44]
公共卫生事业发展程度及水平B[，45]
（二）构造两两比较判断矩阵
对每一层次各因素的相对重要性用数值形式给出判断，并写成矩阵形式（见下页）：
表2 标度及含义
标度 含义
1 两指标相比，具有同等重要程度
3 两指标相比，一个指标比另一个指标稍微重要
5 两指标相比，一个指标比另一个指标明显重要
7 两指标相比，一个指标比另一个指标非常重要
9 两指标相比，一个指标比另一个指标极端重要
2，4，6，8 取上述两相邻判断的中值
判断矩阵中的指标数值可以根据调研数据、统计资料、政府工作报告以及专家意见综合权衡后得出。
（三）层次单排序和一致性检验
层次单排序是根据判断矩阵计算对于上一层某因素而言，本层次与之有联系的因素的重要性次序的权值，它可以归结为计算判断矩阵的特征和特征向量问题，即对判断矩阵B，计算满足BW=λ[，max]W的特征根和特征向量，并将特征向量正规化，将正规化后所得到的特征向量W=[w[，1]，w[，2]，Λ，w[，n][T]作为本层次元素b[，1]，b[，2]，Λ，b[，n]对于其隶属元素A[，k]，的排序权值。
A[，k] B[，1]
B[，2]Λ B[，n]
B[，1] b[，11] b[，12]
Λ b[，1n]
B[，2] b[，21] b[，22]
Λ b[，2n]
M
MM M
B[，n] b[，n1] b[，n2]
Λ b[，nm]
由于受诸种主客观因素的影响，判断矩阵很难出现严格一致性的情况。因此，在得到λ[，max]后，还需要对判断矩阵的一致性进行检验。
为了检验判断矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标CI，定义
CI=（λ[，max]-n）/（n-1）
当CI=0时，判断矩阵具有完全一致性。λ[，max]-n愈大，CI就愈大，那么判断矩阵的一致性就差。为了检验判断矩阵是否具有满意的一致性，需要将CI与平均随机一致性指标RI进行比较。RI的取值见下表：
阶数n 1 2 3 4 5 6 7 8 9
RI
0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
如果判断矩阵CR=CI/RI＜0.10时，则此判断矩阵具有满意的一致性，否则就需要对判断矩阵进行调整。
在这里，具体指标之间的两两比较，一般可以通过调查访问法、专家咨询法进行。根据各指标的重要性构造判断矩阵进行计算，所得结果如下：
（1）判断矩阵A-B（相对于总目标而言，各准则之间相对重要性的比较）
A
B[，1] B[，2] B[，3] B[，4] W
B[，1]1 1/7 1/3 1/50.0569
B[，2]7 1
1/5 1/30.5579
B[，3]3 5
1
3 0.1219
B[，4]5 3
1/3 1 0.2633
λ[，max]=4.1172 CI=0.0391 RI=0.90 CR=0.0434＜0.10
（2）判断矩阵B[，1]-P（相对于政治绩效而言，各指标之间的相对重要性比较）
B[，1] B[，11] B[，12] B[，13] B[，14] B[，15] B[，16]
W
B[，11]
15
4
6
2
90.3930
B[，12]
1/5 1
1/3 2
1/5 50.0841
B[，13]
1/4 3
1
4
1/4 50.13539
B[，14]
1/6 1/3 1/4 1
1/7 30.0466
B[，15]
1/2 5
4
7
1
80.3141
B[，16]
1/9 1/5 1/5 1/3 1/8 10.0263
λ[，max]=6.4200 CI=0.0840 RI=1.24 CR=0.0680＜0.10
（3）判断矩阵B[，2]-P（相对于经济绩效而言，各指标之间的相对重要性比较）
B[，2] B[，21] B[，22] B[，23] B[，24] B[，25] B[，26]
W
B[，21]
1 1/2 1/2 1/3 1/2 1/20.0821
B[，22]
2 1
2
1
2
2 0.2419
B[，23]
2 1/2 1
1/2 1/2 1 0.1531
B[，24]
3 1
2
1
3
1/20.2765
B[，25]
2 1/2 2
1/3 1
1/20.1273
B[，26]
2 1/2 1
2
2
1 0.1191
λ[，max]=6.2679 CI=0.0536 RI=1.24 CR=0.0431＜0.10
（4）判断矩阵B[，3]-P（相对于文化绩效而言，各指标之间的相对重要性比较）
B[，3] B[，31] B[，32] B[，33] B[，34] B[，35]W
B[，31]
13
5
4
7 0.4913
B[，32]
1/3 2
3
2
5 0.2321
B[，33]
1/5 1/3 1/2 1/2 3 0.0925
B[，34]
1/4 1/2 1
1
3 0.1384
B[，35]
1/7 1/5 1/3 1/3 1 0.0457
λ[，max]=5.1263 CI=0.0315 RI=1.12 CR=0.0282＜0.10
（5）判断矩阵B[，4]-P（相对于社会绩效而言，各指标之间的相对重要性比较）
B[，4]
B[，41] B[，42] B[，43] B[，44] B[，45]
W
B[，41]12347 0.4335
B[，42]1/2 1325 0.2644
B[，43]1/3 1/3 11/2 1 0.0910
B[，44]1/4 1/2 213 0.1481
B[，45]1/7 1/5 11/3 1 0.0630
λ[，max]=5.1767 CI=0.0434 RI=1.12 CR=0.0388＜0.10
以上各判断矩阵均通过一致性检验。
（四）层次总排序和一致性检验
利用同一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言本层次所有因素重要性的权值。层次总排序需要从上到下逐层进行。如果总指标A隶属的n个指标B[，1]，B[，2]，Λ，B[，n]对A的排序数值向量为W[，A→Bi]（a[，1]，a[，2]，Λ，a[，n]），B[，ik]对指标B[，i]的层次单排序数值为向量W[，Bi]→B[，ik]（b[i][，1]，b[i][，2]，Λ，b[i][，k]），此时B[，ik]对A的数值向量为B[，ik]。分别将一级指标B[，i]相对于总指标A的权重向量W[，A→Bi]和二级指标B[，ik]相对于其隶属指标A的权重向量代入上述公式，可计算出层次总排序，即二级指标B[，ik]相对于总指标A的权重向量。综合评估指标权重即为所求。计算结果如下：（见表3）
表3 政府绩效评估指标权重准则层
B[，1]B[，2]B[，3]B[，4]各指标相
准则层 对于总目标
0.0569
0.05579 0.1219
0.2633
的权重
B[，11]
0.3930 0.0220
B[，12]
0.0841 0.0048
B[，13]
0.1359 0.0080
B[，14]
0.0466 0.0029
B[，15]
0.3141 0.0175
B[，16]
0.0263 0.0016
B[，21]0.0821 0.0458
B[，22]0.2419 0.1350
B[，23]0.1531 0.0854
指 B[，24]0.2765 0.1543
标 B[，25]0.1273 0.0710
层 B[，26]0.1191 0.0664
B[，31] 0.49130.0599
B[，32] 0.23210.0283
B[，33] 0.09250.0113
B[，34] 0.13840.0169
B[，35] 0.04570.0056
B[，41] 0.44335 0.1141
B[，42] 0.2644
0.0696
B[，43] 0.0910
0.240
B[，44] 0.1481
0.0390
B[，45] 0.0630
0.0166
一致性指标为
其中，CI[，i]为B[，ik]对B[，i]单排序的一致性指标，RI[，i]为相应的平均随机一致性指标。总排序的结果具有满意的一致性。
以上各指标特征向量就是政府绩效评估指标权重，它为政府绩效评估指标的量化及政府绩效评估实践的开展提供了前提条件。
三、结论
政府绩效评估指标体系是一个具有多层次、多指标的复合体系，在这个复合体系中，各层次、各指标的相对重要性各不相同，难以科学确定，常用的经验估值法、专家确定法等方法难以奏效，甚至一筹莫展。层次分析法通过构造判断矩阵，先对单层指标进行权重计算，然后再进行层次间的指标总排序，来确定所有指标因素相对于总指标的相对权重，为确定类似指标体系权重提供了一种很好的解决途径。利用层次分析法，不仅可以降低工作难度，提高指标权重的精确度和科学性，而且通过采取对判断矩阵进行一致性检验等措施，有利于提高权重确定的信度和效度，同时，计算矩阵特征向量时，可以利用和积法、幂法和方根法等多种思路，并可以应用计算机来处理数据，具有较强的可操作性。
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