張森

摘 要：雖然當(dāng)前許多城市在智慧化建設(shè)中有完整的戰(zhàn)略規(guī)劃，但對智慧社區(qū)信息服務(wù)的收入產(chǎn)出卻沒有清晰的反饋。本文通過構(gòu)建一個智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價指標(biāo)體系，結(jié)合層次分析法和模糊綜合評價方法建立測評模型，進行實證研究并提出相應(yīng)建議。

關(guān)鍵詞：智慧社區(qū);信息服務(wù);績效評價

中圖分類號： TU984.12 ? ? ?文獻標(biāo)識碼： A ? ? ?文章編號： 1673-1069（2016）30-72-2

0 ?引言

自從2008年金融危機后，IBM公司提出“智慧地球”的新理念，以此理念為核心的智慧項目成為世界各國城市建設(shè)的風(fēng)向標(biāo)，引起了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。而智慧社區(qū)是智慧城市在個體生活最小單元上的映射，它是智慧城市這項復(fù)雜的系統(tǒng)工程中至關(guān)重要的一環(huán)，是智慧城市的理念、技術(shù)在精確空間尺度上的一種演繹。有關(guān)智慧社區(qū)的概念，中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部印發(fā)的《智慧社區(qū)建設(shè)指南（試行）》的闡釋為：智慧社區(qū)是借助新一代信息通信技術(shù)，整合相關(guān)信息資源，依托信息基礎(chǔ)設(shè)施。建立統(tǒng)一信息服務(wù)平臺，最終為社區(qū)居民提供便捷的、全方位的信息服務(wù)，在順應(yīng)黨中央關(guān)于智慧社區(qū)建設(shè)要求的同時能夠為智慧城市的建設(shè)奠定基礎(chǔ)。同時智慧城市要求借助新一代通信技術(shù)如互聯(lián)網(wǎng)+、云計算、大數(shù)據(jù)等進行多源信息整合，打破信息孤島，為公眾提供高質(zhì)量的信息資源及信息服務(wù)，這一實踐對于資源利用率的提高及社區(qū)居民生活質(zhì)量的提高有著重要的意義。本文通過梳理智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價理論，構(gòu)建出智慧社區(qū)信息服務(wù)測評指標(biāo)體系，使用基于層次分析法的模糊綜合評價模型對智慧社區(qū)信息服務(wù)績效進行測評，最后根據(jù)評測結(jié)果提出智慧社區(qū)信息服務(wù)水平提升和優(yōu)化的基本策略。

1 ?智慧城市信息服務(wù)評價指標(biāo)體系

1.1 智慧社區(qū)信息服務(wù)績效測評指標(biāo)體系設(shè)計思路

筆者在智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中，依托的是測評樹狀式指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)，遵循的是客觀性、針對性、可操作性、完備性等原則，將測評指標(biāo)體系分為三個層次，分別是：目標(biāo)層、指標(biāo)層（要素層）、具體指標(biāo)層。

1.2 智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價指標(biāo)體系構(gòu)建

本文在智慧社區(qū)信息服務(wù)指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中，參考了《智慧社區(qū)建設(shè)指南（試行）》中的所構(gòu)建的評價之標(biāo)體系，并借鑒了《社區(qū)信息服務(wù)顧客滿意度評價》中所構(gòu)建的指標(biāo)體系以及相關(guān)的信息服務(wù)績效評價指標(biāo)構(gòu)建的文獻，同時梳理了國內(nèi)對于智慧社區(qū)和社區(qū)的研究，最終構(gòu)建智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價一級指標(biāo)6個，二級指標(biāo)17個的績效評價指標(biāo)體系，見表1。

2 ?智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價模型選取

2.1 層次分析法

層次分析法是由T.L.薩蒂（Saaty）于20世紀(jì)70年代提出的，具體概念是將評價指標(biāo)體系根據(jù)其隸屬度分為幾個層級，并在形成的這一個多層指標(biāo)體系及基礎(chǔ)，從而確定出指標(biāo)的權(quán)重。主要步驟有：①構(gòu)建判斷矩陣，對于同一層次下的指標(biāo)進行兩兩評判。②層次單排序，根據(jù)判斷矩陣計算特征向量并歸一化，得到一級指標(biāo)層次單排序。③確定相對權(quán)重，運用特征向量的方法計算各層指標(biāo)相對于上一級指標(biāo)的權(quán)重。④一致性檢驗，將偏差一致性指標(biāo)與平均一致性指標(biāo)進行對比。⑤確定各指標(biāo)權(quán)重，該指標(biāo)體系所構(gòu)建的判斷矩陣達到一致性檢驗的要求后，各指標(biāo)權(quán)重取值取自判斷矩陣的特征向量。

2.2 模型綜合評價法

考慮到本文中所構(gòu)建的智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價指標(biāo)體系中定量指標(biāo)較少，定性指標(biāo)較多的情況。因此本文在做綜合評估的時候采用的是基于層次分析法的模糊綜合評判。主要步驟如下：①確定測評指標(biāo)的層次，將評價指標(biāo)集分為6個指標(biāo)子集，其中每個一級指標(biāo)又是由二級指標(biāo)構(gòu)成;②確定權(quán)重集，利用層次分析法確定每個層級的權(quán)重，得到一級指標(biāo)的權(quán)重集以及二級指標(biāo)的權(quán)重集;③建立測評集。在確定各層級指標(biāo)的權(quán)重集之后，再建立測評集;④一級指標(biāo)的模糊綜合評價集，這17個二級指標(biāo)形成的評價矩陣，通過算子將權(quán)重和矩陣進行計算，得到一層指標(biāo)的模糊綜合評價集;⑤二級指標(biāo)模糊綜合評價集，根據(jù)二級指標(biāo)模糊綜合評價的評價矩陣得到評價集。

3 ?智慧社區(qū)信息服務(wù)實證研究

3.1 數(shù)據(jù)收集

本文的實證研究選取長沙市雨花區(qū)智慧社區(qū)項目，其建設(shè)也惠及了雨花區(qū)五個社區(qū)居民的衣食住行，滲透到了社區(qū)信息服務(wù)中多處環(huán)節(jié)上，通過德爾菲方法將一級指標(biāo)與二級指標(biāo)分層提交給領(lǐng)域內(nèi)專家，進行指標(biāo)間重要程度評判，構(gòu)建9分比例標(biāo)度的判斷矩陣，發(fā)放調(diào)查問卷給當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)居民，得到客觀的因素集對評價集的隸屬程度。

3.2 數(shù)據(jù)處理

整理好指標(biāo)權(quán)重集數(shù)據(jù)和隸屬程度表后，針對判斷矩陣計算權(quán)重集并通過權(quán)重集對智慧社區(qū)信息服務(wù)指標(biāo)單因素隸屬程度的數(shù)據(jù)進行模糊計算，得到指標(biāo)判斷矩陣的特征向量并做一致性檢驗，通過與權(quán)重集進行加權(quán)算子的運算，得出一級指標(biāo)A1，二級指標(biāo)A1、A2、A3、A4、A5、A6的特征向量計算結(jié)果如下：

WA=（0.13，0.1，0.21，0.27，0.08，0.21，）;

WA1=（0.14，0.55，0.31）;

WA2=（0.64，0.36）;

WA3=（0.19，0.28，0.15，0.38）;

WA4=（0.2，0.31，0.11，0.38）;

WA5=（0.7，0.3）;

WA6=（0.64，0.36）.

它們的隨機一致性比率計算結(jié)果分別為0.016、0.042、0、0.058、0.067、0.01、0.013，各值均小于0.1，因此我們承認(rèn)判斷矩陣之間有非常好的適應(yīng)度從而接受特征向量值作為智慧九華評價指標(biāo)的權(quán)重值。

4 ?智慧社區(qū)信息服務(wù)發(fā)展建議

本文通過分析當(dāng)前智慧社區(qū)信息服務(wù)相關(guān)研究理論，借鑒《智慧社區(qū)建設(shè)指南（試行）》中的所提出的指標(biāo)，構(gòu)建了新的智慧社區(qū)信息服務(wù)指標(biāo)體系，基于層次分析法和模糊綜合評價法建立評價模型，對實例進行實證研究，結(jié)果表明當(dāng)前智慧社區(qū)信息服務(wù)發(fā)展良好，能夠大幅滿足社區(qū)居民智慧化的需求，符合國家智慧城市戰(zhàn)略發(fā)展方向。但是現(xiàn)有的智慧社區(qū)信息服務(wù)建設(shè)存在“重建設(shè)輕管理”的問題，信息服務(wù)的提供過于強調(diào)物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，忽視了智慧化整合信息資源的需求，淡化了智慧社區(qū)以人為本的內(nèi)在意義。智慧社區(qū)信息服務(wù)的發(fā)展需要更加注重主客體接受信息能力，并加強主客體間的互動性，拓展信息服務(wù)渠道，提升信息服務(wù)效果。