張利平王春平李望晨△

基于多指標(biāo)評(píng)價(jià)適配算法的危機(jī)事件應(yīng)急能力測評(píng)研究*

張利平1，2，3王春平1，2，3李望晨1，2，3△

目的研究多指標(biāo)評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)流程與適配算法，以突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)事件應(yīng)急能力評(píng)價(jià)為例進(jìn)行建模實(shí)現(xiàn)和實(shí)證比較。方法對(duì)多指標(biāo)評(píng)價(jià)流程分析和性能比較，進(jìn)行衛(wèi)生機(jī)構(gòu)事前應(yīng)急能力綜合測評(píng)，AHP法與熵權(quán)法結(jié)合計(jì)算組合權(quán)重，單項(xiàng)測量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上以綜合評(píng)分法、TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)分析法建模實(shí)現(xiàn)并討論比較。結(jié)果算例測評(píng)方案合理，有效融合客觀信息和研判過程，排序等級(jí)相關(guān)有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；有必要對(duì)目標(biāo)導(dǎo)向性和方法代表性適配比較。結(jié)論多指標(biāo)評(píng)價(jià)算法流程設(shè)計(jì)與適配分析作為綜合對(duì)策，對(duì)于衛(wèi)生領(lǐng)域問題有實(shí)用借鑒價(jià)值。

多指標(biāo)評(píng)價(jià) 適配算法 危機(jī)事件 應(yīng)急能力 測評(píng)

多指標(biāo)評(píng)價(jià)基本流程評(píng)述

多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法應(yīng)用已引入社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，旨在為決策工作提供導(dǎo)向依據(jù)。綜合評(píng)價(jià)就是根據(jù)目的導(dǎo)向、問題情境反映客觀信息和專業(yè)觀點(diǎn)，根據(jù)同類對(duì)象組成樣本集，建立遞階層級(jí)指標(biāo)體系，逐項(xiàng)研判并賦權(quán)計(jì)算，將指標(biāo)體系、權(quán)重和單項(xiàng)測量數(shù)據(jù)等信息加權(quán)集成，得到綜合排序結(jié)果［1］。指標(biāo)體系為評(píng)價(jià)依據(jù)，權(quán)重起調(diào)節(jié)作用，預(yù)處理是合成基礎(chǔ)，算法要兼顧原理和目的導(dǎo)向，各階段設(shè)計(jì)都影響決策實(shí)效性。

1.指標(biāo)體系是評(píng)價(jià)的前提依據(jù)。指標(biāo)體系構(gòu)建是根據(jù)專業(yè)知識(shí)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研判、論證、整合和優(yōu)化的復(fù)雜過程。首先在同類問題指標(biāo)體系研究基礎(chǔ)上，經(jīng)遞階分層與細(xì)化篩選后形成初步意見，然后用Delphi法組織該領(lǐng)域?qū)I(yè)權(quán)威學(xué)者形成研討小組，開展針對(duì)性咨詢，匿名發(fā)表意見后將所有觀點(diǎn)匯總、集中反饋和個(gè)別參考。經(jīng)多輪征詢，計(jì)算協(xié)調(diào)系數(shù)和變異系數(shù)，修改分歧嚴(yán)重指標(biāo)，排除認(rèn)同度低指標(biāo)，適當(dāng)納入新指標(biāo)，不斷優(yōu)化和完善指標(biāo)體系。指標(biāo)應(yīng)表現(xiàn)系統(tǒng)性、特異性、科學(xué)性、代表性和可操作性特點(diǎn)，內(nèi)涵明確且易于量化。

2.權(quán)重是指標(biāo)差異的調(diào)節(jié)籌碼。層次分析法（AHP）多用于評(píng)價(jià)問題主觀權(quán)重計(jì)算，在指標(biāo)體系遞階分層和專業(yè)偏好認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)上，兩兩比較后填入判斷矩陣，根據(jù)判斷矩陣計(jì)算該層指標(biāo)權(quán)重。AHP法步驟繁瑣但充分體現(xiàn)全過程研判信息，更適于層次結(jié)構(gòu)復(fù)雜的指標(biāo)體系賦權(quán)計(jì)算?？陀^權(quán)重是通過數(shù)據(jù)分布特征或離散變異信息體現(xiàn)指標(biāo)重要性如熵權(quán)法，指標(biāo)數(shù)據(jù)差異小賦予較小權(quán)值，指標(biāo)差異顯著賦予較大權(quán)值，要根據(jù)評(píng)價(jià)目的和導(dǎo)向意義決定是否使用，同類屬性指標(biāo)體系優(yōu)先使用。主觀賦權(quán)體現(xiàn)指標(biāo)內(nèi)涵差異，客觀賦權(quán)體現(xiàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)分布差異，計(jì)算組合權(quán)重更有合理意義。

3.預(yù)處理是信息合成的基礎(chǔ)。單指標(biāo)測量信息是針對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象，由實(shí)施者對(duì)指標(biāo)測量或統(tǒng)計(jì)，形成單層面評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)矩陣，代入綜合評(píng)價(jià)模型。如果評(píng)價(jià)樣本為n個(gè)，指標(biāo)為m個(gè)，第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)記xij，第i個(gè)樣本用向量（xi1，xi2，…，xij，…，xim）表示，所有樣本向量按行疊放為樣本測量矩陣｛xij｝n×m。指標(biāo)要同向化處理，逆向指標(biāo)應(yīng)同向轉(zhuǎn)化，方法以不改變數(shù)據(jù)分布為宜，如醫(yī)療評(píng)價(jià)時(shí)感染率x處理為100%－x而非1／x。測量數(shù)據(jù)還要進(jìn)行無量綱化處理，建議采用線性化方法，以不改變數(shù)據(jù)分布為佳。

多指標(biāo)評(píng)價(jià)集成算法分析

評(píng)價(jià)集成算法應(yīng)用條件、原理出發(fā)點(diǎn)和代表性有差異。例如，主成分分析法是將高維原始指標(biāo)體系降維濃縮為主成分指標(biāo)，將樣本集指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為主成分得分，然后用方差貢獻(xiàn)率作為客觀權(quán)重，加權(quán)合成后計(jì)算綜合得分及樣本排序。國內(nèi)外權(quán)威觀點(diǎn)認(rèn)為以第一主成分用于評(píng)價(jià)的做法更合理，方差貢獻(xiàn)率客觀賦權(quán)思想缺乏解釋性［2］。秩和比法根據(jù)編秩變換思想將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為秩次信息，計(jì)算時(shí)并不直接利用原始數(shù)據(jù)，對(duì)于離群數(shù)值無敏感性并且原始信息利用不充分。很多方法不能用于復(fù)雜評(píng)價(jià)系統(tǒng)。經(jīng)文獻(xiàn)檢索，綜合評(píng)分法、TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)分析法在衛(wèi)生問題應(yīng)用中有代表性。

1.綜合評(píng)分法將權(quán)重信息和單指標(biāo)測量數(shù)據(jù)乘積后加權(quán)合成，適于同類指標(biāo)數(shù)據(jù)信息綜合。它僅依靠加法和乘法計(jì)算，體現(xiàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息逐項(xiàng)原始累積效果，實(shí)現(xiàn)簡單快速，日常生活中應(yīng)用較多，如小學(xué)生成績排名、青年歌手比賽。對(duì)于復(fù)雜層級(jí)指標(biāo)體系，合成算法缺乏解釋性，如治愈率和病床數(shù)指標(biāo)無量綱化后加權(quán)求和就“欠缺合理”。

2.TOPSIS法由有限方案多屬性決策引申而來?；舅枷胧歉鶕?jù)基礎(chǔ)測量矩陣按每列取最優(yōu)值，逐列類推完成尋找最優(yōu)值的過程，目的是根據(jù)同指標(biāo)下所有樣本最優(yōu)數(shù)據(jù)，構(gòu)造與原指標(biāo)體系相同維數(shù)的“虛擬最優(yōu)樣本”，同樣根據(jù)最劣值構(gòu)造“虛擬最劣樣本”。所有樣本用m維行向量表示，并與指標(biāo)體系權(quán)重一起代入加權(quán)距離公式，得到與理想最優(yōu)、最劣樣本距離，與最劣樣本相對(duì)距離值越大，則排名就越靠前，如此進(jìn)行，可依次得到所有樣本優(yōu)劣排序情況。該法具體形象、容易理解，而在衛(wèi)生領(lǐng)域較受推崇。

3.灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法源于灰色系統(tǒng)理論?；舅枷胧菢?gòu)造參考樣本，將待比較樣本全部與之計(jì)算關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度大則說明與參考樣本密切程度高［3］。該思想用于評(píng)價(jià)模型，是指將樣本測量矩陣分別按每列取最優(yōu)值，構(gòu)造與指標(biāo)體系維數(shù)相同的“虛擬最優(yōu)樣本”向量為參考樣本，每個(gè)樣本計(jì)算各指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，加權(quán)計(jì)算與理想最優(yōu)樣本的灰色關(guān)聯(lián)度，其值越大則樣本排序越優(yōu)，如此進(jìn)行得到樣本排序結(jié)果。該方法較直觀，在衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用較多。

綜合評(píng)價(jià)就是依據(jù)多層級(jí)指標(biāo)體系對(duì)評(píng)價(jià)事物全面衡量的算法建模系統(tǒng)，它兼顧指標(biāo)重要性，充分融合單項(xiàng)測量信息，反映復(fù)雜決策思維，以樣本綜合值闡述對(duì)象間差異。根據(jù)評(píng)價(jià)目的和導(dǎo)向意義有“發(fā)展性評(píng)價(jià)”和“總結(jié)性評(píng)價(jià)”之分，“總結(jié)性評(píng)價(jià)”力求科學(xué)客觀、公信合理地進(jìn)行綜合均衡和相對(duì)比較，如績效分配、學(xué)生綜測，本文所列算法都屬于“總結(jié)性評(píng)價(jià)”；“發(fā)展性評(píng)價(jià)”旨在樣本集“拉開差距”后“優(yōu)中選優(yōu)”，可忽略整體均衡公平性，如樹立標(biāo)兵和模范，可對(duì)應(yīng)有算法供選用。

應(yīng)急能力測評(píng)算例研究

1.研究對(duì)象

在Delphi法和AHP法實(shí)施基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)［4］經(jīng)權(quán)威論證已經(jīng)給出突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)應(yīng)急能力指標(biāo)體系，其中事前應(yīng)急能力指標(biāo)包括準(zhǔn)備階段（應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急隊(duì)伍、應(yīng)急物資儲(chǔ)備裝備）、監(jiān)測與預(yù)警階段（監(jiān)測預(yù)防、預(yù)警能力、突發(fā)事件報(bào)告）共6個(gè)方面，經(jīng)分層細(xì)化后包括18個(gè)具體的可測指標(biāo)：X1預(yù)案完備性、X2預(yù)案可操作性、X3預(yù)案維護(hù)與修訂、X4預(yù)案培訓(xùn)與演練、X5組織機(jī)構(gòu)建設(shè)、X6專業(yè)構(gòu)成與技術(shù)水平、X7培訓(xùn)演練計(jì)劃方案、X8培訓(xùn)實(shí)施與資料歸檔、X9法規(guī)政策保障、X10資源儲(chǔ)備、X11儲(chǔ)備物資評(píng)估管理、X12危險(xiǎn)源重點(diǎn)防護(hù)監(jiān)管、X13預(yù)測預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)、X14信息收集分析、X15預(yù)警體系建設(shè)、X16報(bào)告上報(bào)時(shí)間、X17報(bào)告完整性和X18報(bào)告準(zhǔn)確性。

據(jù)此對(duì)某10家衛(wèi)生機(jī)構(gòu)標(biāo)記為H1～H10，建立模型進(jìn)行應(yīng)急能力測評(píng)和比較研究，綜合衡量相對(duì)差異。組織應(yīng)急管理領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)專家，圍繞指標(biāo)內(nèi)涵對(duì)采取實(shí)際考察、工作匯報(bào)和綜合考核等措施進(jìn)行單項(xiàng)打分，指標(biāo)根據(jù)里克特七級(jí)量表依次標(biāo)度1～7分。指標(biāo)均為正向而不必同向轉(zhuǎn)化，指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱相同而不必?zé)o量綱化。以行表示衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，以列表示應(yīng)急能力指標(biāo)，測量數(shù)據(jù)形成矩陣作為計(jì)算準(zhǔn)備，見表1。

表1 突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)事前應(yīng)急能力單項(xiàng)打分

2.方法實(shí)現(xiàn)

綜合評(píng)分、TOPSIS和灰色關(guān)聯(lián)分析為代表方法，簡要表述如下：

（5）文獻(xiàn)權(quán)威論證指標(biāo)實(shí)際權(quán)重：0.021，0.022，0.019，0.022，0.023，0.022，0.022，0.018，0.021，0.021，0.02，0.02，0.018，0.022，0.019，0.023，0.022，0.02。

（6）熵權(quán)法根據(jù)數(shù)據(jù)矩陣計(jì)算指標(biāo)客觀權(quán)重：0.083，0.046，0.06，0.051，0.06，0.025，0.089，0.092， 0.025，0.029，0.031，0.027，0.092，0.025，0.059，0.059，0.059，0.089。

（7）主客觀結(jié)合計(jì)算指標(biāo)組合權(quán)重：0.040，0.023，0.026，0.262，0.319，0.013，0.045，0.039，0.012，0.014，0.014，0.012，0.039，0.013，0.026，0.031，0.03，0.041。

（8）借助Excel軟件按照（1）～（4）方法計(jì)算步驟，將指標(biāo)組合權(quán)重和測量矩陣加權(quán)集成，融合各環(huán)節(jié)信息，計(jì)算綜合排序結(jié)果，見表2。

表2 突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)事件事前應(yīng)急能力評(píng)價(jià)結(jié)果

（9）借助SPSS軟件進(jìn)行Spearman秩相關(guān)和Kendall等級(jí)相關(guān)分析，根據(jù)評(píng)價(jià)排序結(jié)果計(jì)算相關(guān)系數(shù)，表明相關(guān)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001），見表3。

表3 排序結(jié)果相關(guān)性分析

3.結(jié)果分析

表1中每列打分?jǐn)?shù)據(jù)離散程度不明顯，熵權(quán)法計(jì)算客觀權(quán)重，差別無懸殊。如指標(biāo)數(shù)據(jù)屬性不同、數(shù)據(jù)分布離群嚴(yán)重，權(quán)重將很大，組合賦權(quán)應(yīng)慎重，導(dǎo)向解釋應(yīng)合理。

方法原理不同，其結(jié)論導(dǎo)向解釋是不同的。綜合評(píng)分法是對(duì)原始分?jǐn)?shù)逐項(xiàng)累積求和作為依據(jù)，大眾皆知、簡單方便，但易造成“個(gè)別指標(biāo)忽略無妨，只須提高其他分?jǐn)?shù)照樣排名靠前”，如果指標(biāo)屬性不同，則合成意義難解釋。TOPSIS法對(duì)應(yīng)急能力指標(biāo)取總體最大值和最小值，構(gòu)造理想“最佳機(jī)構(gòu)”與“最劣機(jī)構(gòu)”向量，以計(jì)算各機(jī)構(gòu)加權(quán)“距離”作為依據(jù)，形象具體、適用廣；灰色關(guān)聯(lián)分析將“最佳機(jī)構(gòu)”作為參考，計(jì)算各機(jī)構(gòu)加權(quán)“灰色關(guān)聯(lián)度”作為依據(jù)。強(qiáng)調(diào)加權(quán)“距離合成”或“關(guān)聯(lián)度合成”，各指標(biāo)總體位置和優(yōu)劣差值很重要，應(yīng)逐項(xiàng)“最優(yōu)看齊”、“均衡兼顧”和“綜合提升”，指標(biāo)屬性不同時(shí)更適用。

結(jié) 論

1.突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)應(yīng)急能力測評(píng)研究有實(shí)用價(jià)值，導(dǎo)向意義是促使衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全方位均衡提升應(yīng)急能力。指標(biāo)體系和權(quán)重經(jīng)權(quán)威論證而有代表性。主觀權(quán)重解釋實(shí)際內(nèi)涵，客觀權(quán)重體現(xiàn)數(shù)據(jù)分布。集成算法綜合利用數(shù)據(jù)信息，以定量方式融合決策思維，科學(xué)得出評(píng)價(jià)結(jié)論。該問題符合“總結(jié)性評(píng)價(jià)”導(dǎo)向，重在均衡衛(wèi)生機(jī)構(gòu)間相對(duì)差異和排名比較。以上設(shè)計(jì)過程為機(jī)構(gòu)間橫向評(píng)價(jià)，還可用于某機(jī)構(gòu)年度間縱向自評(píng)。

2.方法原理性能和評(píng)價(jià)目的不同，決策者應(yīng)對(duì)導(dǎo)向意義和應(yīng)用條件進(jìn)行適配研究。綜合評(píng)分法強(qiáng)調(diào)指標(biāo)權(quán)重和測量信息累積合成效果，分?jǐn)?shù)越高則排名越靠前，少數(shù)劣勢指標(biāo)可通過優(yōu)勢指標(biāo)總分“補(bǔ)償”，該思想強(qiáng)調(diào)“優(yōu)勢補(bǔ)差”而不是全方位均衡各指標(biāo)，問題簡單、指標(biāo)屬性相同問題多用，復(fù)雜系統(tǒng)少用或不用。TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)分析法更側(cè)重于所有指標(biāo)均衡發(fā)展，更關(guān)注各指標(biāo)分別在打分總體中的位置，尋求哪些指標(biāo)與理想最優(yōu)、最劣情況差距較大，或哪些指標(biāo)與理想最優(yōu)更密切，力求各指標(biāo)整體優(yōu)序靠前而非追求累積效應(yīng)，有利于引導(dǎo)均衡發(fā)展，不同屬性指標(biāo)體系、復(fù)雜評(píng)價(jià)問題多用。

1.胡永宏.對(duì)統(tǒng)計(jì)綜合評(píng)價(jià)中幾個(gè)問題的認(rèn)識(shí)與探討.統(tǒng)計(jì)研究，2012，29（1）：26-30.

2.林海明，杜子芳.主成分分析綜合評(píng)價(jià)應(yīng)該注意的問題.統(tǒng)計(jì)研究，2013，30（8）：25-31.

3.許建強(qiáng)，李望晨，王成磊，等.基于組合熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析的醫(yī)療質(zhì)量綜合評(píng)價(jià).中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2013，30（2）：247-278.

4.王曉東，吳群紅，郝艷華，等.突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究.中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2013，32（6）：47-50.

（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

*山東高校人文社科項(xiàng)目（J14W21）；教育部人文社科項(xiàng)目（13YJAZH094）；濰坊醫(yī)學(xué)院基金（K11TS1011）；山東統(tǒng)計(jì)局項(xiàng)目（2014－183，184）

1.健康領(lǐng)域社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測治理協(xié)同創(chuàng)新中心

2.健康山東重大社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)與治理協(xié)同創(chuàng)新中心

3.濰坊醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院（261053）

△通信作者：李望晨