財(cái)政支出的績效評價與項(xiàng)目預(yù)算管理07_講義-資料下載頁
2025-01-12 15:10本頁面
【正文】 ,貼近度越大。 如果依據(jù)指標(biāo)體系所得到的評價數(shù)據(jù)與“ 理想數(shù)據(jù) ” 的貼近度大于設(shè)定的閾值 ,則該指標(biāo)體系具有較好的穩(wěn)定性和可靠性。 確定出合適的指標(biāo)體系，并得到相應(yīng)的評價值之后，數(shù)據(jù)的預(yù)處理就成為最終得出評價結(jié)果之前的最后一道工序。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 (又稱規(guī)范化 )的原因 （ 1）有些指標(biāo)的值越大越好，如科研成果數(shù)、科研經(jīng)費(fèi)等是效益型。有些指標(biāo)的值越小越好，稱作成本型。另有一些指標(biāo)值的屬性既非效益型又非成本型。例如高校的生師比值過高，學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量難以保證；比值過低；教師的工作量不飽滿。 這幾類指標(biāo)放在同一表中不便于直接從數(shù)值大小來判斷優(yōu)劣，因此需要對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使所有指標(biāo)的取值與其優(yōu)劣的對應(yīng)關(guān)系相同。 (2)通過貼近度檢驗(yàn)指標(biāo)體系的穩(wěn)定性和可靠性 由多位專家用某個指標(biāo)體系對評價對象進(jìn)行評價 ,用貼近度反映評價數(shù)據(jù)與 “ 理想數(shù)據(jù) ” 之間的接近程度 ,接近程度越高 ,貼近度越大。 如果依據(jù)指標(biāo)體系所得到的評價數(shù)據(jù)與“ 理想數(shù)據(jù) ” 的貼近度大于設(shè)定的閾值 ,則該指標(biāo)體系具有較好的穩(wěn)定性和可靠性。 確定出合適的指標(biāo)體系，并得到相應(yīng)的評價值之后，數(shù)據(jù)的預(yù)處理就成為最終得出評價結(jié)果之前的最后一道工序。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 (又稱規(guī)范化 )的原因 （ 1）有些指標(biāo)的值越大越好，如科研成果數(shù)、科研經(jīng)費(fèi)等是效益型。有些指標(biāo)的值越小越好，稱作成本型。另有一些指標(biāo)值的屬性既非效益型又非成本型。例如高校的生師比值過高，學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量難以保證；比值過低；教師的工作量不飽滿。 這幾類指標(biāo)放在同一表中不便于直接從數(shù)值大小來判斷優(yōu)劣，因此需要對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使所有指標(biāo)的取值與其優(yōu)劣的對應(yīng)關(guān)系相同。 (2)非量綱化。 由于不同指標(biāo)所使用的計(jì)量單位不同，因此指標(biāo)間經(jīng)常不可公度。 這就需要排除量綱的選用對評估結(jié)果的影響，這就是非量綱化，亦即設(shè)法消去(而不是簡單刪去 )量綱，僅用數(shù)值的大小來反映屬性值的優(yōu)劣。 （ 3）歸一化。 不同指標(biāo)屬性值的大小差別很大，有的指標(biāo)取值動輒千萬，而有的指標(biāo)取值不可能超過 1。 因此，為使得指標(biāo)間的取值具有可比性，需要把屬性值表中的數(shù)值歸一化，亦即設(shè)法使得各指標(biāo)的取值集中于［ 0， 1］的區(qū)間上。 常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法舉例 效益型的指標(biāo)： Zij=yij / yjmax 可見，變換后各評價對象關(guān)于該指標(biāo)的取值最差不為 0，最佳為 1。 成本型的指標(biāo)： Zij=1yij / yjmax 可見，變換后各評價對象關(guān)于該指標(biāo)的取值值最佳不為 1，最差為 0。 當(dāng)然，成本型的指標(biāo)也可以這樣規(guī)范化： Zij= / yjmin /yij 這時 ,變換后的屬性值最差不為 0，最佳為 1。
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