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一“两化”融合的指标体系
“两化”融合DSP模型分析的逻辑推论和直观表现就是建立“两化”融合的评价指标体系。
根据DSP模型及其三大支柱的分析,我们可以建立“两化”融合的一般框架函数,即:
M=W{ID、IS、IP}
其中,M——“两化”融合;
ID——融合硬度(“两化”融合的需求要素,工业化);
IS——融合软度(“两化”融合的供给要素,信息化);
IP——融合深度(“两化”融合的均衡点要素,一体化)。
在上述理论分析的基础上,遵循科学性、准确性、全面性和可行性(尤其是数据的可获得性)等建立评价指标体系的基本原则,我们构建了“两化”融合评价指标体系,包括4个层级,一级指标包括3个大类,分别反映融合硬度、融合软度和融合深度;
二级指标包括9个中类,分别从规模、质量、速度三个方面反映每个大类的具体发展情况;
三级指标共27个,进一步对每个中类指标从宏观、中观、微观三个层面进行了细分,以求能更清晰、全面地反映各个具体方面的状况;
四级指标共182个,尽可能详尽、细致地反映“两化”融合的发展情况(见表1)。
表1“两化”融合发展程度评价指标体系
续表
二“两化”融合的评价方法
(一)数据来源
数据的质量——准确性、可靠性和完整性,在很大程度上决定了最终评测结果的可信度和价值量,只有获得大量准确、可靠、权威、完整的数据资料,并对其进行科学合理的处理和分析,才能保证得出科学、准确、有价值的结论和结论建议。
所以,必须充分重视数据的获取和处理工作,认真严谨,一丝不苟,保质保量,从源头上保证评测工作的准确性、可信性和可靠性。
数据的搜集和筛选是本报告的基础性工作。
本报告全部采用客观指标,数据主要来源于相关年份的《中国统计年鉴》、《中国信息年鉴》、《中国信息产业年鉴》、《中国电子信息制造业年鉴》、《中国电子商务年鉴》和《中国信息安全年鉴》等;
部分数据还来自《2009中国通信统计年度报告》和《2010年中国广播电影电视发展报告》等年度报告以及国家统计局、工业和信息化部等政府部门的相关统计数据。
(二)数据处理
由于各项指标存在量纲的差别,数值可能相差几个数量级,因此首先要对数据指标进行无量纲化处理。
无量纲化处理有多种方法,为了保证处理以后各指标值的可比性、可加性,我们决定采用直线型无量纲化处理方法中的归一化法,又叫极值法,其基本原理是:
将各指标的原始数值处理后,统一规化为[0,1]之间的数值,该值的大小反映了原指标数值的大小(数量大小、信息差异),公式如下:
其中,X′i是各指标处理后的标准值,max{Xi}、min{Xi}分别是各指标的原始最大值、最小值。
这样处理后,各指标的数值均处在[0,1]之间,具有同一性,可以方便加总、计算,得出总分。
此外,考虑到一小部分指标是“逆向指标”,就是指标数值越大越“不好”,例如单位产值能耗、成本等,这就需要首先对其进行“同趋化处理”,使转化后指标数值的大小跟其“好坏”程度成正比,具体方法如下:
这样处理后,“逆向指标”指标数值就由“越小越好”变为“越大越好”,且保留了原始值的信息差异;
同时,指标数值仍均在[0,1]之间,方便和其他各“正向指标”处理后的标准值进行比较、加总、计算,得出所有指标的综合得分。
(三)计量模型
要准确、规范、合理地评价各地区的“两化”融合发展水平,不但要有恰当、科学、可行的指标体系和完备翔实的数据,构建科学、合理的评价模型(评测模型)也至关重要。
如果把一个指标评测项目比作人体的话,那么指标体系是骨架,数据是血肉,而评价模型就是贯通整个人体的血管——正是评价模型把指标体系和数据连接到了一起,打通了整个报告的“经脉”,使建立在指标体系基础上的数据得以利用和升华,从而得到最有价值和思想的“大脑”部分——评测结果及分析结论和建议。
根据所研究问题的具体特点,并参考相关领域其他课题的评价模型,我们提出了评测各地区“两化”融合发展程度的评测模型——“‘两化’融合发展进程综合指数”模型,如下所示:
其中,S总表示一个地区“两化”融合发展程度的总得分,i表示指标的个数,对计算总分来说,这里n=3,二、三、四级指标的计算也类似;
Xi表示各个具体指标的得分或处理后标准值(对四级指标而言);
Pi表示各个指标的权重系数,这里为了客观分析、发现影响“两化”融合的“关键指标”,我们采用了平均赋值法,所以各指标的权重系数=1/该指标所在层次的指标总数。
(四)计量方法
根据对各指标无量纲化处理的结果——指标标准值,对各省份的各底层指标(四级指标)数据进行加总计算,由四级指标向上逆推,依次计算出各三级指标、二级指标、一级指标的得分——“两化”融合硬度指数、“两化”融合软度指数和“两化”融合深度指数,最后汇总得出各省份的“两化”融合发展进程总得分——“两化”融合综合指数,并以此为依据进行各省份排名和后续的评价分析。
-全文完-
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- 关 键 词:
- 融合 评价 体系