朱喜安，李良

（中南財經政法大學統(tǒng)計與數學學院，武漢430074）

綜合評價賦權優(yōu)良標準的研究

朱喜安，李良

（中南財經政法大學統(tǒng)計與數學學院，武漢430074）

文章對綜合評價方法的賦權方法進行了研究，并提出了6條綜合評價賦權的優(yōu)良標準，分別是評價對象對客觀條件的適應性、分布一致性、相關度、離散程度、內在一致性以及導向作用，并運用實證對各標準進行了檢驗，通過綜合測度值對各方法進行了排序，實證認為賦權方法的優(yōu)良標準能夠較為明顯地區(qū)分不同的賦權方法對評價對象的優(yōu)良程度，各種賦權方法的優(yōu)良性從高到低排序為：BP神經網絡法＞灰色關聯(lián)度法＞主成分分析法＞TOPSIS法。

綜合評價；賦權；優(yōu)良標準

0　引言

當前學者們已經提出的綜合評價方法有很多，與之對應的賦權方法也不少，但問題在于對同一個或者一類評價對象，各種賦權方法得出的結論往往不一致，或者由于各種方法的出發(fā)點不同，解決問題的思路不同，適用的對象不同，因為評價對象的多樣性，就需要我們根據方法的適用性及研究對象的特點選取適合的方法進行評價，并不能一個方法而放之四海而皆準。就賦權方法的挑選問題，目前還沒有一個較為客觀、準確的標準進行參考，學者通常都是根據自己的主觀判斷進行方法的選擇，較少考慮賦權方法的優(yōu)良性。本文從對綜合評價的賦權的方法梳理出發(fā)，綜合當前學者提出的一些賦權方法的優(yōu)良性標準，提出了6條賦權方法的優(yōu)良標準，并通過實際案例分析對6條標準合理性進行了實證。

1　賦權方法的優(yōu)良標準研究

為了體現各個評價指標在評價體系中的作用地位以及重要程度,必須對指標賦予不同的權重系數，不同的權重系數，會導致截然不同甚至相反的評價結論。因此賦權方法的優(yōu)良性尤其重要，我們結合學者的賦權方法優(yōu)良性標準的一些前期研究，根據各類賦權方法的特點，提出了6個賦權方法的優(yōu)良評判標準。

1.1對被評價對象和客觀條件的適應性

不同類別的賦權方法各有特點，也有其適用的范圍，因此，沒有絕對優(yōu)良的賦權方法，也沒有完全低劣的賦權方法，賦權方法的優(yōu)良標準是相對的，是以被評價對象和客觀條件為基礎的相對優(yōu)良標準。如主觀賦權法的權重大小取決于評價專家自身的知識結構、個人喜好等因素，雖然缺乏科學性和穩(wěn)定性，但能夠很好地反映主觀意愿，在信息收集困難和信息不能準確量化的評價中適應性較強；又如客觀賦權法中，變異系數法、主成分分析法、熵值法等方法，該類方法根據樣本指標本身的特點來進行賦權，具有較好的規(guī)范性，但是容易受到被評價對象數據的影響，不同的樣本根據同一方法會得出的不同的權數，在實際應用匯總，當樣本各指標獨立性很強時，變異系數法適應性較強，而對于被評價對象指標相互之間具有復雜聯(lián)系的時候，熵值法得出的權數較為理想，計算量過大時，主成分無疑是一個優(yōu)良的賦權方法；同時，由不同賦權方法得出的最終綜合評價的結果也必須與被評價對象具體情況相符，不能出現背道而馳的情形。因此，賦權方法的首要優(yōu)良標準是對評價對象和評價的客觀條件具有良好的適應性。

1.2分布一致性

分布一致性作為綜合評價的優(yōu)良標準，是評價結果一致性的基本要求。要解決多種評價方法是分布一致性的問題實際上就是解決兩個以上獨立樣本之間是否具有相同分布的問題，可以借助多個獨立樣本檢驗（Test for several independent samples）方法，這類方法主要有Kruskal-Wallis H檢驗、中位數(Median)檢驗和Jonckheere-Terpstra檢驗，我們采用Kruskal-Wallis H檢驗方法來檢驗賦權方法的分布一致性問題。

Kruskal-WallisH檢驗是Mann-Whitney U檢驗法的擴展，是一種推廣的評價值檢驗。其基本思路是，首先對所有的仰恩合并并按照升序排列得出每個數據的秩，然后對各組樣本求平均秩。如果平均秩相差很大，則認為兩組樣本所屬的總體有顯著差異。H統(tǒng)計量的計算公式為：

校正公式為:

其中，Ri為第i個樣本的秩和；ni為第i個樣本的樣本量，N-Σni；tj表示某個觀測值重復的次數。該檢驗方法的假設為：HO:各樣本代表的總體分布相同；HO:各樣本代表的總體分布不完全相同。

1.3相關度

賦權方法的優(yōu)良標準也可從相關性角度來衡量，許芳（2015）采用了相關系數的方法，使用相關系數的平均值，假設所研究的問題共有m種賦權方法，Rij表示第i種賦權方法與第k種賦權方法所得的結果或者排序的相關系數。令則稱為第i種賦權方法與其他方法的差異程度。差異度越低，表明第i種方法相對于其他方法越有效。程琮等（2010）利用Kendall'W協(xié)同系數對不同病人戒酒指標進行分析，判斷評分是否具有一致性。

Kendall'W協(xié)同系數檢驗(Kendall's Coefficient of ConcordanceW)是由Kendall和Babington-Smith在1939年提出，該檢驗旨在考察M種評價方法對N個對象的評判結果之間是否一致，它是通過討論協(xié)同系數W這個指標顯示出樣本中的實際符合與最大可能的符合之間的分歧程度來進行的。該檢驗的思想是考察多次評價中的排序是否隨機，Kendall'W協(xié)同系數反映了各行數據的相關程度，如果其取值接近于1，則認為評價中的排序不是隨機的，即樣本來自多個配對總體的分布存在顯著差異。Kendall'W協(xié)同系數：

其中：m為評價方法的數目；n為評價對象的數目；R為各被評價對象的等級之和。該檢驗方法的假設為：HO: m中方法的評價等級不具有一致性；HO:m種方法的評價等級具有一致性。

1.4離散程度

本文利用Euclidean距離，修正離散度的定義，用以測度評價方法的相對有效性。設研究問題有m種賦權方法，令Dij表示第i種方法與第j種方法所得兩個結果的Euclidean距離，令則稱Di為第i種方法與其他方法的離散度。離散度越小，表明第i中方法相對于其他方法越有效。

1.5內在一致性

我們使用信度來測量評價結果與核心指標的相關性或者稱內在一致性。信度又稱測量可靠性，它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所取得的結果的一致性程度，表現為多次測量結果的穩(wěn)定性和一致性。它根據測量的具體情況可以分為再測信度，復本信度。內在一致性信度和評分者信度。內在一致性信度（InternalConsistentReliability）是當前比較流行的信度評價方法，是分半信度的推廣，反映了指標之間相關的程度，這些指標應該反映同意獨立概念的不同側面。內在一致性可以采用克隆巴赫系數來反映，克隆巴赫α系數實際上就是計算每個測試者在每個項目上的得分和總的得分之間的相關系數，并與所有單個項目得分的變異性比較。計算的邏輯是每個總分很高的測試者在每一個項目上的得分應該也很高，而每個總分很低的測試者在每一個項目上的得分應該也很低。一般認為，克隆巴赫系數在0.80以上表示測評體系的內部一致性極好，在0.6-0.8之間表示內部一致性較好，低于0.6時表示內部一致性差，應對指標進行修正。本研究信度系數在0.71-0.88，可以看出，評價指標體系具有較好的一貫性、一致性、再現性和穩(wěn)定性。說明所建立的綜合指標體系總體信度較高，綜合評價指標體系是比較好的評價工具，測量結果可靠。根據Cronbach公式計算為克隆巴赫α系數，按照Kuder-Richardson公式計算的公式為K-R系數，后者是前者在0、1二分變量情況下的特例?？寺“秃咋料禂禐椋?/p>

1.6導向作用

綜合評價的賦權方法除了是一種事后評價外，還可以是一種事前評價，用以指導和實現評價者的意圖，如近年來國家對普惠金融的發(fā)展越來越重視，為了推動普惠金融的發(fā)展，除了將普惠金融的相關指標納入地方政府金融發(fā)展的考核評價中，還在這些指標上予以傾斜以體現考核者的重視程度，往往能夠起到一定的導向作用。如導向作用不明顯，在指標體系沒有變動的情況下，說明賦權方法還有一定的改進空間。

2　實證分析

“普惠金融”是由聯(lián)合國在推廣2005年國際小額信貸管理年時提出的，它的基本含義就是：一個能有效地、全方位地位社會所有階層和群體——尤其是貧困、低收入人口提供服務的金融體系。2016年1月國務院印發(fā)《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》，提出了我國首個發(fā)展普惠金融的國家級戰(zhàn)略，李克強總理在2016年政府工作報告中亦提出要大力發(fā)展普惠金融和綠色金融。

Beck（2007）最早提出了測度普惠金融程度的八個指標；焦瑾璞（2014）總結了構建普惠金融指標體系的國際實踐，其中，世界銀行從需求方的角度提供有價值的信息，構建和發(fā)布了全球普惠金融指數核心指標（Global Findex Core Indicators）,評估和監(jiān)測各國普惠金融實踐情況，為普惠金融有關研究提供基準和標桿；曾省暉、吳霞、李偉、等（2014）對目前各國和地區(qū)以及國際組織等構建的普惠金融指標體系進行了闡述。

本文借鑒前期學者的對普惠金融的指標的研究成果，結合我國的金融具體實際情況以及數據的可得性和全面性，提出11項評價我國普惠金融狀況的指標，具體如下：

表1　我國普惠金融發(fā)展水平評價指標體系

本文所使用的數據為2005年到2013年的各省數據的平均值，使用的賦權方法有主成分分析法、T0PSIS法、灰色關聯(lián)度法、BP神經網絡法，經過各賦權方法的計算，各省普惠金融發(fā)展狀況的結果以及排名如表2，可以看到，不同方法的評價在結果上有所不同，需要對各方法的優(yōu)良性進行判斷和評估。

2.1.1分布一致性標準

使用Kruskal-Wallis H檢驗方法進行檢驗，通過SPSS20.0軟件計算，結果如下，可以看出，根據秩均值越大，賦權方法之間差異越明顯的原則，各方法的優(yōu)良次序是T0PSIS＞灰色關聯(lián)度法＞BP神經網絡法＞主成分分析法。檢驗的卡方值為0.620，自由度為3，漸進顯著性遠大于0.05，接近于1，即表示4種賦權方法沒有顯著的差異。

2.1.2相關性標準

采用Kendall'W協(xié)同系數檢驗4中賦權方法的相關性，通過SPSS20.0軟件計算，結果如下，可以根據秩均值看出，賦權方法優(yōu)良性從高到低依次是：主成分＞BP神經網絡＞灰色關聯(lián)度。檢驗的卡方值為1.351，自由度為3，漸進顯著性為0.717，遠大于0.05，接近于1，表明我們所使用的4種賦權方法沒有顯著的差異。

表4　Kendall'W協(xié)同系數檢驗結果

2.1.3離散程度

使用歐氏距離（Euclidian Distance）計算4種賦權方法結果的近似矩陣表，該相似矩陣表實質是一個不相似矩陣，其中數值的代表不同方法的離散程度，數值越大，表示兩個方法之間的距離越大，即離散程度越高。

表5　近似矩陣

從計算的近似矩陣來看，主成分分析的方法與其它三種方法的近似值較大，而T0PSIS法、灰色關聯(lián)度方法以及BP神經網絡方法之間的離散程度較小，從4種方法的兩兩近似值的均值也可以看出，主成分分析法的均值要大于其他三種方法，說明T0PSIS法、灰色關聯(lián)度方法以及BP神經網絡方法在離散程度這個標準而言要優(yōu)于主成分分析法。

2.1.4內在一致性

采用克隆巴赫α系數來檢驗我們使用的4種賦權方法的內在一致性，通過SPSS20.0軟件計算，結果如下，可以看出科隆巴赫α系數為0.843，表示4種賦權方法內在一致性極好。

表6　項間相關性矩陣

表7　可靠性統(tǒng)計量

2.1.5賦權方法優(yōu)良性的綜合測度

以上運用分布一致性、離散程度、相關性以及內在一致性優(yōu)良標準都可以得出相應的優(yōu)良賦權方法結果，但是不能全面綜合反映方法的優(yōu)良性，需將四個標準結合起來，對優(yōu)良性進行綜合測度。由于測量各指標的賦權方法不一樣，導致量綱不同而且指標的方向不一致，因此應先將測量指標正向化和無量綱化。其中，分布一致性優(yōu)良標準的測量指標是Kruskal-Wallis H檢驗秩均值，相關度優(yōu)良標準測量指標是Kendall'W協(xié)同系數檢驗秩均值，兩類指標均是秩均值越大，方法之間差異越大，屬逆向指標；離散程度優(yōu)良標準測量指標是兩兩方法近似矩陣的均值，均值越大，方法之間差異絕大，屬于逆向指標；內在一致性優(yōu)良標準測量指標采用兩兩方法項間相關性矩陣的均值，均值越大，方法之間差異越小，屬于正向指標。本文采用公式（5）的方法進行指標正向化，采用公式（6）極差正規(guī)化法進行指標的無量綱化。

表8　各優(yōu)良標準排名結果表

將正向化和無量綱化后的標準值相加，即得優(yōu)良標準的綜合測度值Y。

根據Y的值和排名，可以將各種賦權方法的優(yōu)良性從高到低排序為：BP神經網絡法＞灰色關聯(lián)度法＞主成分分析法＞T0PSIS法。

3　結論

本文提出了對被評價對象和客觀條件的適應性、分布一致性、相關度、離散程度、內在一致性、導向作用等6個綜合評價賦權方法的優(yōu)良標準，并通過實際案例對分布一致性、相關度、離散程度、內在一致性4個優(yōu)良標準進行了實證檢驗，最后構造優(yōu)良性綜合測度對各種方法進行了優(yōu)良性綜合測度。

實證結果表明，對于既定的被評價對象，各種綜合評價的賦權方法存在著一定的差異性，賦權方法的優(yōu)良標準能夠較為明顯地區(qū)分不同的賦權方法對評價對象的優(yōu)良程度，從優(yōu)良標準的綜合測度來看，優(yōu)良性從高到低依次為：BP神經網絡法、灰色關聯(lián)度法、主成分分析法、T0PSIS法，選擇相對優(yōu)良的方法能夠提高綜合評價結果的準確性。本文也為綜合評價方法的遴選提供了一個新的視角。

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（責任編輯/易永生）

F224.12

A

1002-6487（2016）19-0023-04

國家社會科學基金資助項目（13BTJ011）

朱喜安（1961—），男，湖北孝感人，教授，博士生導師，研究方向：經濟統(tǒng)計。李良（1984—），男，湖北赤壁人，博士研究生，研究方向：經濟統(tǒng)計。