導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇評(píng)價(jià)模型，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關(guān)鍵詞】評(píng)分模型 評(píng)價(jià)指標(biāo)

如果把業(yè)務(wù)上的二分類(lèi)問(wèn)題（例如信用評(píng)分中的“好”與“壞”、“拒絕”與“接受”）從統(tǒng)計(jì)角度理解，都在于尋找一個(gè)分類(lèi)器（classifier），這個(gè)分類(lèi)器可能是logistic模型，也可以是多元判別模型（Edward Altman1968年發(fā)展的基于財(cái)務(wù)指標(biāo)建立的企業(yè)破產(chǎn)識(shí)別z得分模型），還可以使其它復(fù)雜形式的模型。

一、ROC曲線(xiàn)

ROC，英文全稱(chēng)Receiver Operating Curve，翻譯成中文，簡(jiǎn)稱(chēng)受試者工作特征曲線(xiàn)。其在統(tǒng)計(jì)實(shí)務(wù)中應(yīng)用甚廣，尤其應(yīng)用于處理醫(yī)學(xué)研究中的“正常組”和“異常組”區(qū)分建模問(wèn)題，用于評(píng)價(jià)分類(lèi)模型的表現(xiàn)能力。

（一）ROC曲線(xiàn)原理。

要說(shuō)清楚ROC曲線(xiàn)的原理，我們從一個(gè)簡(jiǎn)單的分類(lèi)實(shí)例問(wèn)題說(shuō)起。假如我們有了基于商業(yè)銀行企業(yè)貸款數(shù)據(jù)建立違約-非違約的業(yè)務(wù)分類(lèi)模型，比如說(shuō)我們是預(yù)測(cè)的所有樣本的違約概率或者信用評(píng)級(jí)得分，比如信用評(píng)級(jí)得分，我們獲得了關(guān)于兩類(lèi)樣本的分布圖形：

圖 3.1 兩類(lèi)樣本的違約率經(jīng)驗(yàn)分布

1.基本假設(shè)

上面的圖例可以看成一個(gè)基于銀行債務(wù)人違約率分類(lèi)的分類(lèi)器。左邊的分布表示歷史樣本數(shù)據(jù)中違約者預(yù)測(cè)得到的違約率的分布；右邊的分布相應(yīng)表示非違約者的分布，其中C點(diǎn)表示決策者做出決斷的切分點(diǎn)（cutoff），對(duì)于該點(diǎn)有這樣的經(jīng)濟(jì)意義：一旦我們確定了C點(diǎn)，不考慮其他業(yè)務(wù)處理，的樣本被預(yù)測(cè)為違約者，反之被預(yù)測(cè)為非謂語(yǔ)這。對(duì)于一個(gè)固定的Cutoff點(diǎn)，我們可得到一些有實(shí)際意義的量化指標(biāo)：

HR（C）=，表示在C點(diǎn)左邊，對(duì)Defaulters的信用得分分布中，基于C點(diǎn)做決策時(shí)候，被正確命中的比率，這里H（C）表示被正確預(yù)測(cè)的違約者的樣本個(gè)數(shù)，ND表示違約樣本的總數(shù)。

HR（C）=，表示在C點(diǎn)左邊，對(duì)non-Defaulters的信用得分分布中，基于C點(diǎn)做決策時(shí)候，被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的比率，這里F（C）表示被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的違約者的樣本個(gè)數(shù)，NND表示非違約樣本的總數(shù)。

2.ROC繪制方法

很顯然，當(dāng)我們移動(dòng)C點(diǎn)的時(shí)候，我們得到了一個(gè)二維坐標(biāo)點(diǎn)的集合，F(xiàn)AR（C），HR（RC）|C？綴信用得分區(qū)間}這里的FAR（C），HR（C）是風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的專(zhuān)用表示方法。將其用統(tǒng)計(jì)中的一些概念進(jìn)行一般化處理，得到：FD（C）==，表示在C點(diǎn)左邊違約樣本個(gè)數(shù)，F(xiàn)D（C）表示在C點(diǎn)違約者信用得分的累積概率；FND（C）=FAR（C）則相應(yīng)表示非違約者信用得分的累積概率；同樣我們可得到二維坐標(biāo)集合{FND（C），（C）|C？綴信用得分區(qū)間}。

我們將{FND（C），（C）|C？綴}在xy坐標(biāo)平面上繪制，就得到了ROC曲線(xiàn)。

（二）ROC曲線(xiàn)與其他評(píng)價(jià)指標(biāo)間關(guān)系。

1.K-S統(tǒng)計(jì)量

圖 3.2 ROC曲線(xiàn)切線(xiàn)—K-S統(tǒng)計(jì)量

K-S檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)樣本是否來(lái)自一個(gè)指定的分布或者檢驗(yàn)兩類(lèi)樣本是否同分布（獨(dú)立）。對(duì)上述例子，兩樣本分布獨(dú)立性的檢驗(yàn)常用K-S統(tǒng)計(jì)量：

D=MAX|FD（S）-FD（S）|，這里為了符合常識(shí)，我們用表示變量得分。

2.GINI系數(shù)/AR（accuracy rate）準(zhǔn)確率

GINI系數(shù)和AR（accuracy rate）準(zhǔn)確率實(shí)際上是同一個(gè)東西，GINI系數(shù)這一稱(chēng)呼不知道來(lái)源于哪，倒是AR（accuracy rate）準(zhǔn)確率這一術(shù)語(yǔ)常常在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中出現(xiàn)。它的計(jì)算方法是：ROC曲線(xiàn)和對(duì)角線(xiàn)之間的面積與perfect model（y=1直線(xiàn)）和對(duì)角線(xiàn)（y=x）圍成的面積之比，用于度量模型精確性的一個(gè)相對(duì)指標(biāo)。

AR=■，這里表示ROC曲線(xiàn)與對(duì)角線(xiàn)圍成的面積，αpD表示y=1直線(xiàn)與對(duì)角線(xiàn)圍成的面積。很容易計(jì)算：AR=2AUC-1。

3.LR（似然比）

考慮ROC曲線(xiàn)上的導(dǎo)數(shù)，很顯然由這個(gè)關(guān)系式，我們得到在ROC曲線(xiàn)上某點(diǎn)的似然比（可以直接理解成得分的好壞比）為該點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)，這一指標(biāo)可以刻畫(huà)模型局部的區(qū)分能力。

二、CAP曲線(xiàn)

CAP曲線(xiàn)，亦稱(chēng)能力曲線(xiàn)，被各大銀行和評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)用于對(duì)違約率（PD）類(lèi)模型的檢驗(yàn)，它檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)結(jié)果排序能力。

我們依然以上面信用評(píng)分模型為例子，能力曲線(xiàn)的繪制通過(guò)以下步驟得到：

1.對(duì)已經(jīng)評(píng)分的銀行客戶(hù)按其預(yù)測(cè)的違約概率從高到低排序；

2.橫坐標(biāo)表示客戶(hù)按違約率概率從高到低排序后得到樣本總數(shù)的累計(jì)百分比，縱坐標(biāo)表示違約客戶(hù)總數(shù)的累計(jì)百分比；

3.曲線(xiàn)上任何一點(diǎn)的坐標(biāo)具有如下意義：表示給定所有排序后客戶(hù)樣本的一個(gè)比例；表示在給定的條件下，違約客戶(hù)概率大于等于比例的客戶(hù)中最小概率樣本個(gè)數(shù)占總的違約客戶(hù)樣本總數(shù)的比率。

很顯然，對(duì)于任何水平方向的數(shù)值，曲線(xiàn)越高，表明模型的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。

篇2

[關(guān)鍵詞] 城市品牌 模糊綜合評(píng)價(jià) 層次分析法

中國(guó)城市已經(jīng)進(jìn)入品牌時(shí)代，品牌正在成為一個(gè)城市最重要的價(jià)值資源。城市品牌對(duì)于、對(duì)于投資者、旅游者、置業(yè)者的感召力日益增強(qiáng)，并成為提高城市的競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)又好又快發(fā)展的重要?jiǎng)恿ΑＲ虼?，如何更好地建立城市品牌、管理城市品牌、推介城市品牌、?jīng)營(yíng)城市品牌和創(chuàng)新城市品牌，已經(jīng)成為城市決策者的重要任務(wù)，同時(shí)也給相關(guān)理論和城市品牌方面的課題研究提出了更高的要求。通過(guò)建立城市品牌測(cè)評(píng)體系和綜合評(píng)價(jià)模型，可以科學(xué)量化地評(píng)估和比較城市品牌價(jià)值，在此基礎(chǔ)上，城市管理的決策者可以通過(guò)采取更有針對(duì)性的措施提升品牌價(jià)值，以期形成更高的城市品牌的社會(huì)評(píng)價(jià)。

一、城市品牌基本構(gòu)成體系分析

所謂品牌，是指給擁有者帶來(lái)溢價(jià)、產(chǎn)生增值的一種無(wú)形的資產(chǎn)，它的載體是用以和其他競(jìng)爭(zhēng)者的產(chǎn)品或勞務(wù)相區(qū)分的名稱(chēng)、術(shù)語(yǔ)、象征、記號(hào)或者設(shè)計(jì)及其組合。增值的源泉來(lái)自于消費(fèi)者心智中形成的關(guān)于其載體的印象。品牌本身是一個(gè)復(fù)雜的識(shí)別系統(tǒng)，它應(yīng)該是由品牌屬性、利益、價(jià)值、文化、個(gè)性和用戶(hù)這六個(gè)層次構(gòu)成的一個(gè)體系。將品牌概念引入城市形象建設(shè)，對(duì)城市進(jìn)行品牌化管理是營(yíng)銷(xiāo)研究深化的一個(gè)重要標(biāo)志。正如營(yíng)銷(xiāo)大師菲利普?科特勒所指出:廣告、促銷(xiāo)等手段已無(wú)法應(yīng)對(duì)當(dāng)今的全球城市競(jìng)爭(zhēng)，要實(shí)現(xiàn)城市營(yíng)銷(xiāo)的多元目標(biāo)，包括樹(shù)立積極、正面的形象以吸引企業(yè)、投資、游客、高素質(zhì)的居民、公共機(jī)構(gòu)、重要活動(dòng)以及開(kāi)拓出口市場(chǎng)等等，就必須采用戰(zhàn)略營(yíng)銷(xiāo)規(guī)劃工具，必須進(jìn)行自覺(jué)的品牌建設(shè)和管理。

城市品牌是蘊(yùn)含城市獨(dú)特個(gè)性及受眾效用的城市名稱(chēng)和標(biāo)志，是構(gòu)成城市的各種因素之總和在城市公眾心目中的總體印象和實(shí)際評(píng)價(jià)，是城市性質(zhì)、功能和文明的外在表現(xiàn)。關(guān)于城市品牌的基本構(gòu)成體系,一個(gè)全面的城市品牌評(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)由城市品牌屬性、利益、價(jià)值、文化、個(gè)性和用戶(hù)這六個(gè)基本方面構(gòu)成。其中：

1.屬性：品牌代表著特定的商品屬性，屬性是消費(fèi)者判斷是否接受商品的第一要素。對(duì)于城市品牌來(lái)說(shuō)，則是它所反映出來(lái)的一個(gè)城市的基本面貌,如:城市規(guī)模、生活水平、工作效率等。

2.利益:品牌利益在很大程度上受制于品牌屬性，而屬性需要轉(zhuǎn)換成品牌消費(fèi)者功能和情感利益。也就是指一個(gè)城市對(duì)投資者、游客和其他潛在客戶(hù)所能夠帶來(lái)的各種利益，如:良好的投資環(huán)境、完善的公共配套設(shè)施、便利的交通條件等。

3.價(jià)值:品牌還體現(xiàn)了擁有者的某些價(jià)值觀。體現(xiàn)在一個(gè)城市的誠(chéng)信建設(shè)、安全狀況、產(chǎn)品質(zhì)量等方面。

4.文化:品牌也象征了一定的文化。品牌中所蘊(yùn)含的文化是使品牌得到市場(chǎng)認(rèn)可的重要因素。對(duì)于一個(gè)城市而言，文化主要是指歷史文化脈絡(luò)以及能夠凝練反映城市傳統(tǒng)特征的文化特色方面。

5.個(gè)性:不同的品牌會(huì)使人們產(chǎn)生不同的品牌個(gè)性聯(lián)想。品牌還代表了一定的個(gè)性。這在品牌方面主要是指一個(gè)城市的特色。

6.用戶(hù):品牌暗示了購(gòu)買(mǎi)或使用產(chǎn)品的消費(fèi)者類(lèi)型。城市品牌用戶(hù)體現(xiàn)的是城市對(duì)某些特定人群的吸引力。

二、運(yùn)用模糊評(píng)價(jià)與IAHP進(jìn)行城市品牌測(cè)評(píng)

城市品牌測(cè)評(píng)是要將品牌基礎(chǔ)理論研究的最新成果與我國(guó)城市發(fā)展的現(xiàn)狀及國(guó)際化方向相結(jié)合，科學(xué)制定城市品牌評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，旨在對(duì)我國(guó)城市品牌測(cè)評(píng)體系進(jìn)行系統(tǒng)研究。基本思路是：第一，在品牌基本構(gòu)成層次的基礎(chǔ)上，對(duì)各級(jí)城市的相關(guān)要素進(jìn)行確定并量化;第二、綜合利用模糊評(píng)價(jià)原理與層次分析法（IAHP），建立了我國(guó)城市品牌的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型;第三、對(duì)樣本城市品牌進(jìn)行測(cè)評(píng)，為城市決策者提供相應(yīng)的對(duì)策建議。

對(duì)于城市品牌狀況，其影響因素具有極大的復(fù)雜性，精確化能力的降低造成對(duì)系統(tǒng)描述的模糊性，運(yùn)用模糊手段來(lái)處理模糊性問(wèn)題，將會(huì)使評(píng)價(jià)結(jié)果更真實(shí)、更合理。模糊綜合評(píng)價(jià)模型的建立須經(jīng)過(guò)以下步驟：模糊綜合評(píng)估的數(shù)學(xué)原理，首先考慮到影響城市品牌的量的確定是模糊的，也就是在確定了城市品牌能力指標(biāo)體系之后對(duì)各因素指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)首先不做定量處理。而是由評(píng)估專(zhuān)家對(duì)各因素指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行模糊選擇，然后統(tǒng)計(jì)出專(zhuān)家群體對(duì)評(píng)估因素指標(biāo)體系的選擇結(jié)果，再按照所建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行最后計(jì)算。模糊評(píng)估法的基本過(guò)程就是先從定性的模糊選擇入手，然后通過(guò)模糊變換原理進(jìn)行運(yùn)算取得結(jié)果。

指標(biāo)體系的構(gòu)建，首先根據(jù)對(duì)影響城市品牌因素的分析，綜合地反映城市品牌的各項(xiàng)指標(biāo)，利用層次分析法，從品牌屬性、利益、價(jià)值、文化、個(gè)性和用戶(hù)等六個(gè)方面來(lái)構(gòu)建城市品牌評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

1.建立模糊評(píng)價(jià)矩陣R

(1)依據(jù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，設(shè)立評(píng)價(jià)指標(biāo)集A，一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中，分別為:屬性、利益、價(jià)值、文化、個(gè)性和用戶(hù)。二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中i=1,2,……,n，n為一級(jí)指標(biāo)數(shù)，j為一級(jí)指標(biāo)Ai含有的指標(biāo)數(shù)。

(2)確定評(píng)語(yǔ)集

評(píng)語(yǔ)集是對(duì)各種指標(biāo)作出可能結(jié)果的集合，可請(qǐng)專(zhuān)家進(jìn)行評(píng)估定級(jí)。我們根據(jù)城市品牌評(píng)價(jià)的目的。從A到U的模糊關(guān)系可以用模糊評(píng)價(jià)矩陣R來(lái)描述：

現(xiàn)在要對(duì)若干樣本城市分別比較他們的文化、價(jià)值、個(gè)性、用戶(hù)、屬性和利益。

先成對(duì)比較所有樣板城市的“文化”因素，根據(jù)專(zhuān)家評(píng)估定級(jí)，得成對(duì)比較陣：

經(jīng)計(jì)算，的權(quán)向量

對(duì)所有樣本城市的“價(jià)值”、“個(gè)性”、“用戶(hù)”、“屬性”、“利益” 因素同樣得成對(duì)比較陣后，經(jīng)計(jì)算可得其權(quán)向量依次為：

2.確定指標(biāo)權(quán)重集K

所謂權(quán)重系數(shù)是表示某一指標(biāo)在整個(gè)指標(biāo)體系中具有的重要程度。某種指標(biāo)越重要，則該指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)越大，反之，權(quán)重系數(shù)越小?？梢酝ㄟ^(guò)專(zhuān)家打分法并運(yùn)用層次分析法（IAHP）來(lái)確定各指標(biāo)的權(quán)重，。

層次分析法(The analytic hierarchy process)簡(jiǎn)稱(chēng)AHP，是由Thomas L.Staaty 最先發(fā)明的用于解決包含多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的復(fù)雜問(wèn)題，在這個(gè)過(guò)程中，決策者需要判斷各項(xiàng)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的重要性、決策變量相對(duì)于評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)先極。應(yīng)用層次分析法可以給出各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重，各個(gè)決策變量相對(duì)于每項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)先級(jí)，量化決策變量，從而為決策提供依據(jù)。從心理學(xué)觀點(diǎn)來(lái)看，專(zhuān)家打分法如分級(jí)太多會(huì)超越人們的判斷能力，既增加了作判斷的難度，又容易因此而提供虛假數(shù)據(jù)。Saaty等人還用實(shí)驗(yàn)方法比較了在各種不同標(biāo)度下人們判斷結(jié)果的正確性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明，采用1-9標(biāo)度最為合適。對(duì)比矩陣如下：

根據(jù)判斷矩陣，精確地求出 的最大特征根所對(duì)應(yīng)的特征向量。所求特征向量即為各評(píng)價(jià)因素的重要性排序。歸一化后，也就是權(quán)數(shù)分配。經(jīng)過(guò)計(jì)算確定指標(biāo)權(quán)重集為：

3.利用模糊矩陣的合成運(yùn)算

通過(guò)模糊矩陣的合成運(yùn)算，對(duì)樣本城市的品牌進(jìn)行排序。

模糊矩陣的合成運(yùn)算模型:；其中i為評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重（隸屬度）所在列（行），J為樣本城市所在列。

同樣可以得出其他樣本城市的P值，分別為：0.12、0.17、0.25、0.35。

由此可知樣本城市的品牌進(jìn)行的綜合排序結(jié)果。若以最大值 作為標(biāo)準(zhǔn)，則其他各城市品牌的分?jǐn)?shù)分別為：31分、34分、49分和71分。

總之，城市品牌是一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)識(shí)別系統(tǒng)，在全面建設(shè)小康社會(huì)、加快推進(jìn)社會(huì)主義現(xiàn)代化的發(fā)展階段，在城市化進(jìn)程和城市間競(jìng)爭(zhēng)日益激烈和經(jīng)濟(jì)全球化背景下，塑造城市品牌已成為城市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。加強(qiáng)對(duì)我國(guó)城市品牌發(fā)育水平的研究，探討科學(xué)的城市發(fā)展戰(zhàn)略定位，并以此促進(jìn)我國(guó)城市的科學(xué)發(fā)展和城市的國(guó)際化進(jìn)程，將是每個(gè)城市決策者和相關(guān)領(lǐng)域的理論研究者所愈來(lái)愈關(guān)注的問(wèn)題。

參考文獻(xiàn):

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【關(guān)鍵詞】稅務(wù)文化；評(píng)價(jià)指標(biāo)；模型

一、稅務(wù)文化的概念

稅務(wù)文化是稅務(wù)機(jī)構(gòu)和公民組成的特殊文化主體，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的稅收實(shí)踐活動(dòng)后，逐步積累的物質(zhì)條件、行為方式、法律制度與價(jià)值理念等的總和。根據(jù)這個(gè)概念，也可以把稅務(wù)文化進(jìn)一步細(xì)分為稅務(wù)價(jià)值、稅務(wù)制度、稅務(wù)行為和稅務(wù)物質(zhì)四個(gè)部分。稅務(wù)文化建設(shè)水平的高低可以直接或間接地影響我國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、文化的發(fā)展。先進(jìn)的稅務(wù)文化在促進(jìn)稅收更加平等與公正；提高稅務(wù)機(jī)關(guān)征管水平和促進(jìn)企業(yè)合理進(jìn)行納稅籌劃，降低征納稅成本；提高納稅服務(wù)水平，和諧稅收征納關(guān)系；提升國(guó)家文化軟實(shí)力與國(guó)際形象等方面有著積極作用。

二、評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的建立

雖然稅務(wù)文化的評(píng)價(jià)指標(biāo)是多元的、模糊的，但本文只采用一級(jí)指標(biāo)，利用模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)方法，建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型。如要評(píng)價(jià)一個(gè)具體機(jī)構(gòu)的稅務(wù)文化建設(shè)水平，可以確定稅務(wù)價(jià)值、稅務(wù)制度、稅務(wù)行為、稅務(wù)物質(zhì)四個(gè)指標(biāo)。在評(píng)價(jià)指標(biāo)中，選擇排序性的評(píng)價(jià)等級(jí) “優(yōu)秀、良好、合格、差”，并給出相應(yīng)的分值“7分、5分、3分、1分”， 在實(shí)踐中可根據(jù)實(shí)際情況改進(jìn)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，見(jiàn)表1。

三、稅務(wù)文化評(píng)價(jià)模型的簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1.由領(lǐng)導(dǎo)者、稅務(wù)學(xué)者、納稅人等30人成立專(zhuān)家評(píng)估組，確定稅務(wù)文化評(píng)價(jià)的因素集U。該評(píng)估組一致假定評(píng)價(jià)指標(biāo)集U=（u1，u2，u3，u4）=（稅務(wù)價(jià)值、稅務(wù)制度、稅務(wù)行為、稅務(wù)物質(zhì)）。

2.評(píng)估組一致確定稅務(wù)文化的評(píng)價(jià)等級(jí)集V=（v1，v2，v3，v4）=（優(yōu)秀，良好，合格，差）=（7，5，3，1）。并根據(jù)實(shí)際情況，評(píng)估組采用德?tīng)柗品ù_定各個(gè)基本評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重A=（a1，a2，a3，a4，a5）=（0.2，0.3，0.3，0.2）。

3.求出模糊評(píng)價(jià)矩陣R和評(píng)價(jià)結(jié)果B。通過(guò)參照表1，評(píng)估組成員對(duì)稅務(wù)文化的四個(gè)基本指標(biāo)分別作出獨(dú)立的評(píng)判，如表2。

顯然，0.203+0.323+0.333+0.14=1，這是最終的評(píng)價(jià)結(jié)果。由此可見(jiàn)，有20.3%的人認(rèn)為稅務(wù)文化建設(shè)得優(yōu)秀，32.3%的人認(rèn)為良好，并以此類(lèi)推。再按照最大隸屬原則，綜合確定稅務(wù)文化建設(shè)水平為合格。

四、建立稅務(wù)文化評(píng)價(jià)模型的意義

1.為研究稅務(wù)文化提供一種創(chuàng)新思路。當(dāng)前已有很多專(zhuān)家學(xué)者從宏觀、微觀層面、稅收與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展需求等方面對(duì)稅務(wù)文化進(jìn)行了深入的探討研究，也提出了相應(yīng)的稅務(wù)文化理論，但是很少研究稅務(wù)文化的評(píng)價(jià)模型。因此，建立評(píng)價(jià)模型為進(jìn)一步研究稅務(wù)文化提供了一種全新的思路。

2.引導(dǎo)稅務(wù)文化建設(shè)實(shí)踐活動(dòng)。為了實(shí)現(xiàn)從理論到實(shí)踐的突破，稅務(wù)工作者都積極進(jìn)行著稅務(wù)文化建設(shè)實(shí)踐活動(dòng)，但是各級(jí)稅務(wù)機(jī)構(gòu)的建設(shè)水平參差不齊，且各地協(xié)調(diào)合作差，共建力弱，導(dǎo)致發(fā)展不均衡，建設(shè)效果不明顯。如果有一個(gè)科學(xué)的評(píng)價(jià)模型就可以評(píng)價(jià)其建設(shè)的質(zhì)量與效益，找出缺陷，采取相對(duì)應(yīng)改進(jìn)措施。稅務(wù)文化評(píng)價(jià)模型也可以引導(dǎo)納稅人維護(hù)自身的合法權(quán)益，督促稅務(wù)機(jī)構(gòu)提高納稅服務(wù)水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]毛云芳，林擎國(guó).現(xiàn)代稅收文化內(nèi)涵及其建設(shè)的再探討[J].稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)，2005（1）：24-26

[2]陳偉.河南省稅務(wù)文化評(píng)價(jià)體系研究[J].河南財(cái)政稅務(wù)高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào)，2008（8）：9-11

篇4

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈;績(jī)效評(píng)價(jià);指標(biāo)

國(guó)際對(duì)供應(yīng)商的選擇研究最早、影響最大的Dickson G.W.，他通過(guò)分析170份對(duì)采購(gòu)經(jīng)理的調(diào)查結(jié)果，得出了23項(xiàng)供應(yīng)商績(jī)效評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。自Dickson之后，大量學(xué)者對(duì)供應(yīng)商選擇準(zhǔn)則問(wèn)題進(jìn)行了廣泛的研究。

我國(guó)對(duì)供應(yīng)鏈概念引入較晚，供應(yīng)鏈的研究無(wú)論從理論還是實(shí)踐上均處于起步階段，目前的研究也多是以引入為主。馬士華教授等提出了供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的一般性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，包括[1]客戶(hù)服務(wù)、生產(chǎn)與質(zhì)量、資產(chǎn)管理和成本4個(gè)方面；霍佳震教授等針對(duì)集成化供應(yīng)鏈及其績(jī)效評(píng)價(jià)問(wèn)題作了初步探討和開(kāi)發(fā)。他將供應(yīng)鏈視為一個(gè)系統(tǒng)，從供應(yīng)鏈各個(gè)組成要素及各要素之間的關(guān)系出發(fā)，建立了供應(yīng)鏈整體績(jī)效評(píng)價(jià)體系。該體系[2]由四個(gè)部分組成，分別是：供應(yīng)鏈整體績(jī)效評(píng)價(jià)、核心企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)、供應(yīng)商績(jī)效評(píng)價(jià)、零售商績(jī)效評(píng)價(jià)。每部分給出了對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)并使用層次分析法進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)。

一、供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

供應(yīng)鏈不是各節(jié)點(diǎn)企業(yè)簡(jiǎn)單的加總，而是節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間相互依賴(lài)、相互作用的產(chǎn)物。這些節(jié)點(diǎn)企業(yè)各自的經(jīng)營(yíng)績(jī)效和節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間的協(xié)調(diào)績(jī)效共同構(gòu)成了供應(yīng)鏈內(nèi)部績(jī)效，而各節(jié)點(diǎn)企業(yè)組成的供應(yīng)鏈系統(tǒng)對(duì)最終顧客提品和服務(wù)時(shí)所獲得的顧客滿(mǎn)意程度決定了供應(yīng)鏈的外部績(jī)效。

1、各節(jié)點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效

在供應(yīng)鏈中，各個(gè)企業(yè)所處的地位不同，可能是制造企業(yè)，可能是原料供應(yīng)商或者分銷(xiāo)商，這就決定了不同的企業(yè)關(guān)注的對(duì)象也不一樣，但是大體上來(lái)說(shuō)，作為供應(yīng)鏈上的節(jié)點(diǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)者或者所有者，他們比較關(guān)注的應(yīng)該是財(cái)務(wù)狀況，資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)狀況，償債能力狀況和企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)新能力狀況，因此本書(shū)在參考我國(guó)現(xiàn)有的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的同時(shí)，作了進(jìn)一步刪除和豐富，最后的各節(jié)點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

2、節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間協(xié)調(diào)績(jī)效

許多學(xué)者認(rèn)為供應(yīng)鏈管理就是一種平臺(tái)管理，這也顯示出信息共享的重要性。節(jié)點(diǎn)企業(yè)之問(wèn)協(xié)作績(jī)效，即節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間的聯(lián)系程度，正是以企業(yè)之間的信息共享為基礎(chǔ)的。通過(guò)上述各節(jié)點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)，我們能判斷出單個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，但是供應(yīng)鏈?zhǔn)怯啥鄠€(gè)企業(yè)組成，節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間的合作、協(xié)調(diào)能力和狀況對(duì)供應(yīng)鏈整體的績(jī)效會(huì)有非常大的影響。因此，我們對(duì)供應(yīng)鏈內(nèi)部進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)除了對(duì)鏈條上的節(jié)點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)還要對(duì)他們之間的聯(lián)系程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，其指標(biāo)設(shè)置如表2所示。

3、顧客滿(mǎn)意度

供應(yīng)鏈以面向顧客、滿(mǎn)足顧客需要為管理核心。同時(shí)，供應(yīng)鏈上各節(jié)點(diǎn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效及節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間相互影響和相互作用的協(xié)調(diào)績(jī)效的綜合效果只有供應(yīng)鏈外部的顧客能夠直接的感覺(jué)到。因此，供應(yīng)鏈外部績(jī)效評(píng)價(jià)主要側(cè)重于顧客滿(mǎn)意度的評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)如表3所示。

二、供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化模型分析

由于在績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)中，許多指標(biāo)的數(shù)值不能從原始數(shù)據(jù)中得到，因此需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行量化分析。量化分析是供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)過(guò)程的一個(gè)重要階段，本文主要對(duì)協(xié)調(diào)績(jī)效及顧客滿(mǎn)意度指標(biāo)的量化進(jìn)行研究。

1．節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間的協(xié)調(diào)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化

（1）信息傳遞速度。這一指標(biāo)主要從信息在鏈上的傳遞速度來(lái)反映共享信息的時(shí)效。雖然共享的信息很多，但最主要的還是顧客的需求信息?？梢钥疾熳羁拷櫩偷钠髽I(yè)A的需求曲線(xiàn)與最遠(yuǎn)離顧客的企業(yè)B的需求曲線(xiàn)的滯后時(shí)間。可以分別取兩條需求曲線(xiàn)上需求量最大的時(shí)間點(diǎn)，，和需求量最低的時(shí)間點(diǎn)，兩組數(shù)值進(jìn)行比較。則共享信息的傳遞速度ISV可以量化為：

（2）信息傳遞的質(zhì)量?？梢灾饕疾祛櫩偷男枨笮畔⒃阪溕系膫鬟f情況。即最靠近顧客的企業(yè)A的需求曲線(xiàn)與最遠(yuǎn)離顧客的企業(yè)B的需求曲線(xiàn)在數(shù)量上的放大。為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，可以在兩條需求曲線(xiàn)上時(shí)間段T內(nèi)分別取最大值Dmaxa，Dmaxb，最小值Dmina，Dminb兩組數(shù)值，取整個(gè)供應(yīng)鏈在時(shí)間段T內(nèi)的平均需求量，則共享信息的質(zhì)量ISQ的量化公式為：

（3）平均參與年數(shù)。這一指標(biāo)主要從構(gòu)成供應(yīng)鏈的企業(yè)的參與年數(shù)這一角度來(lái)反映供應(yīng)鏈構(gòu)成的穩(wěn)定性。對(duì)于供應(yīng)鏈核心企業(yè)C而言，B的參與一定程度上決定著A的參與，所以B與A的參與年數(shù)對(duì)供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性有不一樣的影響，對(duì)于A的參與年數(shù)應(yīng)該予以弱化，可以取一個(gè)小于1的系數(shù)。進(jìn)行調(diào)整。則平均參與年數(shù)的量化公式可以表示為：

其他組成結(jié)構(gòu)的供應(yīng)鏈的這一指標(biāo)也可以用此思想類(lèi)推得到。

（4）平均交易重要性。應(yīng)該說(shuō)供應(yīng)鏈成員的穩(wěn)定性與成員之間的業(yè)務(wù)重要性是相關(guān)的，所以引進(jìn)這樣一個(gè)指標(biāo)。以核心企業(yè)為出發(fā)點(diǎn)，考察其他企業(yè)對(duì)于核心企業(yè)而言的重要性。由于類(lèi)似指標(biāo)還不多見(jiàn)，下面舉例說(shuō)明、提出一種量化方法。

設(shè)為企業(yè)i的類(lèi)似其與企業(yè)j交易的所有交易總額，為i、j雙方具體的交易額。其平均的交易重要性(TI)可以表示為：

對(duì)于其他類(lèi)型的供應(yīng)鏈，也可以用此方法類(lèi)推得到平均交易重要性這一指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。

2．顧客滿(mǎn)意度績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化

（1）失去銷(xiāo)售百分比。失去銷(xiāo)售百分比指的是失去銷(xiāo)售額與總銷(xiāo)售額的比例，這個(gè)公式中分子“失去銷(xiāo)售額”是量化的難點(diǎn)。參考霍佳震提出的方法，我們可以采用如下的處理方法：用缺貨時(shí)間與單位時(shí)間內(nèi)平均需求量的乘積來(lái)估計(jì)失去的銷(xiāo)售額，其中計(jì)算平均需求量的時(shí)間段可選擇缺貨開(kāi)始()前和結(jié)束()后的各N個(gè)交易日。設(shè)缺貨時(shí)間段為T(mén)Stocko，缺貨開(kāi)始前和結(jié)束后的N個(gè)交易日內(nèi)的需求量分別為，

令TS(Total Sales)為在時(shí)間段T內(nèi)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的總銷(xiāo)售額，則失去銷(xiāo)售百分比為：

（2）客戶(hù)抱怨比率?？蛻?hù)抱怨比率指的是顧客抱怨次數(shù)與總交易次數(shù)的比率，這個(gè)公式中“總交易次數(shù)”可以從銷(xiāo)售數(shù)據(jù)庫(kù)中得到，“客戶(hù)抱怨次數(shù)”可以通過(guò)對(duì)企業(yè)收到的顧客抱怨次數(shù)進(jìn)行修正而得到。所謂修正，是指將企業(yè)收到的抱怨次數(shù)乘以一個(gè)大于1的系數(shù)。這是因?yàn)榭蛻?hù)并不總是把抱怨反饋給企業(yè)?？蛻?hù)抱怨次數(shù)可通過(guò)客戶(hù)管理數(shù)據(jù)庫(kù)獲得；總交易次數(shù)則可從銷(xiāo)售數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)得到。設(shè)T時(shí)段內(nèi)的顧客抱怨次數(shù)為，總交易次數(shù)為，系數(shù)為，則客戶(hù)抱怨率為：

（3）準(zhǔn)時(shí)交貨比率。準(zhǔn)時(shí)交貨比率指的是準(zhǔn)時(shí)交貨次數(shù)與總交貨次數(shù)的比率，這個(gè)公式中的兩個(gè)指標(biāo)都可以從交貨數(shù)據(jù)中取得，。準(zhǔn)時(shí)交貨次數(shù)和總交貨次數(shù)都可以從交貨數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)得到。設(shè)時(shí)段T內(nèi)準(zhǔn)時(shí)交貨次數(shù)為，總交貨次數(shù)為，則準(zhǔn)時(shí)交貨率為：

（4）產(chǎn)品柔性。產(chǎn)品柔性指的是新產(chǎn)品種類(lèi)數(shù)量與產(chǎn)品種類(lèi)總量的比例，這個(gè)公式中需要說(shuō)明的是新產(chǎn)品的范圍，主要指全新型新產(chǎn)品、換代型新產(chǎn)品、改進(jìn)型新產(chǎn)品、仿制型新產(chǎn)品。設(shè)新品種種類(lèi)數(shù)為，供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)的各產(chǎn)品種類(lèi)數(shù)為，則產(chǎn)品柔性PF的計(jì)算公式為：

（5）數(shù)量柔性。數(shù)量柔性指的是可滿(mǎn)足的需求與市場(chǎng)需求總量之比。所謂可滿(mǎn)足的需求，是指供應(yīng)鏈可以提供的產(chǎn)品數(shù)量。這個(gè)數(shù)量是一個(gè)區(qū)間(，)，是保證供應(yīng)鏈獲利的最小生產(chǎn)量，是供應(yīng)鏈以現(xiàn)有規(guī)模，能達(dá)到的最大的生產(chǎn)數(shù)量。設(shè)顧客需求D服從的正態(tài)分布，且D～N(,)。由供應(yīng)鏈的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)庫(kù)可得，

則數(shù)量柔性VF的量化公式為：

（6）交貨柔性。交貨柔性指的是松弛時(shí)間與總交貨時(shí)間之比。霍佳震對(duì)此問(wèn)題有詳細(xì)的數(shù)學(xué)模型，這里為了提高評(píng)價(jià)的易操作性，采用一種簡(jiǎn)化模型，將整個(gè)交貨過(guò)程看作是一個(gè)整體，而不進(jìn)行分解。所以松弛時(shí)間等于平均交貨時(shí)間L與最短的交貨時(shí)間的差值。

（7）響應(yīng)速度。響應(yīng)速度指的是供應(yīng)鏈對(duì)顧客需求的平均響應(yīng)時(shí)間。設(shè)供應(yīng)鏈每次對(duì)顧客服務(wù)需求的響應(yīng)時(shí)間為，則一定時(shí)期了內(nèi)的平均響應(yīng)時(shí)間為：

3．定性指標(biāo)的量化

對(duì)于定性指標(biāo)的量化，通?？梢圆捎脤?zhuān)家評(píng)分法，選擇專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)進(jìn)行打分，求得均值將其轉(zhuǎn)化為百分制，便得到各項(xiàng)指標(biāo)的得分。然后與定性指標(biāo)一起進(jìn)行權(quán)重分析，從而將定性指標(biāo)量化并帶入供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)模型中去。

三、應(yīng)用分析

下面以某第三方物流公司所在的供應(yīng)鏈為例來(lái)說(shuō)明供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的方法。

1．明確評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)本文前面提到的建立績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的要求，可以建立指標(biāo)體系如表4所示。

表4： 某物流公司供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2．無(wú)量綱處理

無(wú)量綱處理，也即對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)化、正規(guī)化處理、它是通過(guò)一定的數(shù)學(xué)變換來(lái)消除指標(biāo)量綱影響的方法，只把性質(zhì)、量綱各異的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的一個(gè)相對(duì)數(shù)――量化值，下面以準(zhǔn)時(shí)交貨率為例計(jì)算無(wú)量綱處理的過(guò)程。

首先判定準(zhǔn)時(shí)交貨率屬于正指標(biāo)類(lèi)型，最大值為1，最小值為0，則對(duì)=0.2222進(jìn)行無(wú)量綱處理的結(jié)果為：

同理，可以得到：

同樣的道理可以得到其他指標(biāo)無(wú)量綱處理后的結(jié)果：

表5： 整體績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的無(wú)量綱處理

接下來(lái)可以求得各指標(biāo)的權(quán)數(shù)：

表6：各指標(biāo)的權(quán)數(shù)

作者單位：山東建筑大學(xué)商學(xué)院

參考文獻(xiàn)：

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[2] 霍佳震.企業(yè)評(píng)價(jià)創(chuàng)新-集成化供應(yīng)鏈績(jī)效及其評(píng)價(jià)[M].河北人民出版社，2001.10-15.

篇5

關(guān)鍵詞：審計(jì)信息；評(píng)價(jià)；可靠性；研究

中圖分類(lèi)號(hào)：F239.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2013）10-0-02

審計(jì)信息是具有不確定性的，在審計(jì)實(shí)務(wù)中只是其中的一部分事項(xiàng)是完全確定的。從時(shí)間角度來(lái)說(shuō)，未來(lái)的事都是不確定的，并且現(xiàn)在和過(guò)去的事也不一定是完全確定的，主要是因?yàn)檫@其中還存在博弈造成的信息不對(duì)稱(chēng)或知識(shí)能力不夠而形成的信息缺位，審計(jì)實(shí)務(wù)中不確定性事項(xiàng)所占的比例是比較高的。審計(jì)信息的不確定性包括引起審計(jì)結(jié)論不確定性的因素。不確定性是會(huì)計(jì)信息的負(fù)量度，減少不確定性有助于相關(guān)決策者的決策以及資本市場(chǎng)的有效運(yùn)行。審計(jì)的不確定性存在降低了審計(jì)信息使用的有效性，使決策相關(guān)者在依據(jù)所獲取的審計(jì)信息作出評(píng)價(jià)和決策時(shí)受到限制。將審計(jì)信息不確定性降至最低是審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)控制的重要措施之一。

一、審計(jì)抽樣信息的不確定性

審計(jì)職能的作用在信息傳遞領(lǐng)域中有兩個(gè)方面：第一是評(píng)價(jià)原始數(shù)據(jù)的客觀性，第二是評(píng)價(jià)所得信息的公允性。

現(xiàn)代審計(jì)已經(jīng)普遍發(fā)展為一種抽樣審計(jì)，而不再是原始的詳細(xì)審計(jì)。抽樣便意味著由此及彼的推斷，而推斷本身便是包含著不確定性，推斷不代表確證，只能表明有理由相信。因而審計(jì)抽樣也是不確定性的一個(gè)重要來(lái)源。審計(jì)抽樣是指從審計(jì)規(guī)模中按科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方式抽取部分樣本進(jìn)行審查，根據(jù)樣本審查的結(jié)果推斷審計(jì)總體特征。無(wú)論樣本的設(shè)計(jì)和審查怎么科學(xué)，根據(jù)部分樣本結(jié)果推斷的總體特漲，樣本特征與總體的實(shí)際情況之間不可避免是有差異的，這就是抽樣風(fēng)險(xiǎn)，也叫抽樣風(fēng)險(xiǎn)，即樣本特征不能代表總體特征的可能性。為了使審計(jì)抽樣能得出客觀公正的審計(jì)結(jié)論，首先要求審計(jì)人員在抽樣時(shí)所選擇的樣本，應(yīng)該具有代表總體的性質(zhì)。審計(jì)抽樣技術(shù)被廣泛運(yùn)用于符合性測(cè)試和實(shí)質(zhì)性測(cè)試，該項(xiàng)技術(shù)的使用雖然降低了審計(jì)成本，可是其存在一個(gè)必然的缺陷，即忽略未被抽中的樣本中可能存在的問(wèn)題。

審計(jì)抽樣中抽樣風(fēng)險(xiǎn)的客觀存在以及風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型出現(xiàn)的可能性，因而我們?cè)趯?duì)源信息進(jìn)行加工處理的過(guò)程中又增加了新的不確定性，而這種不確定性最后很有可能傳遞給宿信息，增加宿信息的不確定性，從而影響到審計(jì)信息質(zhì)量。

那么我們?cè)鯓訉?duì)這種可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)？把香農(nóng)信息熵引入審計(jì)抽樣，這樣就可以進(jìn)一步評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)抽樣的充分性和可靠性。

二、香農(nóng)信息論和香農(nóng)熵

1.“信息論”或者稱(chēng)為“通信的數(shù)學(xué)理論”，是研究信息的傳輸、存儲(chǔ)和處理的科學(xué)。信息論研究的主要問(wèn)題是在通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)中如何實(shí)現(xiàn)信息傳輸?shù)挠行院涂煽啃?。這就和審計(jì)信息系統(tǒng)不謀而合，在抽樣審計(jì)中，抽取的樣本信息是否可以有效、可靠的代表整體信息。

各種通信系統(tǒng)（包括存儲(chǔ)系統(tǒng)），如電話(huà)、電報(bào)、圖像、計(jì)算機(jī)、導(dǎo)航、雷達(dá)乃至生物系統(tǒng)，雖然他們的形式和用途各不相同，但從信息傳輸、存儲(chǔ)和處理的角度來(lái)看，本質(zhì)上有許多共同之處。對(duì)有收發(fā)兩端的單項(xiàng)傳信系統(tǒng)，一般可以概括為圖1.1所示的模型：

香農(nóng)信息論的基本任務(wù)是為設(shè)計(jì)有效而可靠的通信系統(tǒng)提供理論依據(jù)。通信的基本目的是在接收端精確的或以給定的失真度重現(xiàn)信源的輸出。

信息論研究的另一個(gè)主要問(wèn)題是信道編碼問(wèn)題。它和信源編碼問(wèn)題類(lèi)似，但它不是研究最有效地表示信源輸出的，而是研究在保證信息傳輸可靠性（如錯(cuò)誤概率小于給定值）的條件下最有效地利用信道的傳信能力的。設(shè)送入信道的信息速率為R，信道容量為C，信道編碼基本定理告訴我們，若RC則不可能。這是信道編碼和“可行性”問(wèn)題。信道編碼的另一個(gè)問(wèn)題是尋找實(shí)際可行的編、譯碼方法。

香農(nóng)信息論最大的特點(diǎn)是將概率統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)和方法引入到通信理論研究中，揭示了通信系統(tǒng)中傳送的對(duì)象是信息，并對(duì)信息給出科學(xué)的、定量的描述。

2.相關(guān)概念

（1）熵和條件熵

信息量是信息論中量度信息多少的一個(gè)物理量。它從量上反映具有確定概率的事件發(fā)生時(shí)所傳遞的信息。一個(gè)事件的發(fā)生情況可以歸結(jié)為三類(lèi)：①在一定條件下必然要發(fā)生的事件，比如審計(jì)業(yè)務(wù)，根據(jù)證監(jiān)會(huì)相關(guān)規(guī)定，只要是上市公司，必須經(jīng)過(guò)注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)鑒證，出具審計(jì)意見(jiàn)，這些無(wú)論哪個(gè)上市公司每年必須要做的事情，其發(fā)生的概率為1；②在一定條件下必然不會(huì)發(fā)生的事件，事情發(fā)生的概率為0；③在相同條件下，可能發(fā)生也可能不發(fā)生的事件是隨機(jī)事件，例如抽樣審計(jì)過(guò)程中的樣本抽取，可能抽取到具有代表性的樣本信息，也可能抽取到不具有代表的樣本，根據(jù)這些樣本的特征可能得出錯(cuò)誤的審計(jì)意見(jiàn)。事件發(fā)生的可能性程度，可以用發(fā)生的概率來(lái)描述：事件發(fā)生的可能性越小，則事件發(fā)生的概率就越小。人們估計(jì)它是否發(fā)生的困難程度就越大，不確定性就越大；反之，則事件發(fā)生的概率就越大，人們估計(jì)它發(fā)生的可能性就越大，不確定性就越小。事件中的信息量與事件發(fā)生的概率密切相關(guān)：事件出現(xiàn)的概率越小，則事件中包含的信息量就越大，就存在很多不確定性；如果事件是必然的，即發(fā)生的概率為1，則它傳遞的信息量應(yīng)為零，就不存在不確定性；如果事件是不可能（概率為0），則它將有無(wú)窮的信息量。因此，從這一點(diǎn)出發(fā)，信息論利用統(tǒng)計(jì)熱力學(xué)中熵的概念，建立了對(duì)信息的量度方法。1948年，香農(nóng)把波爾茲曼關(guān)于熵的概念引入信息論中，把熵作為一個(gè)隨機(jī)事件的不確定性的量度。

對(duì)于概率空間{X，Q（x）}中事件x的自信息量就是定義在這個(gè)概率空間上的一個(gè)隨機(jī)變量函數(shù)，它是概率分布的函數(shù)。此隨機(jī)變量函數(shù)的每個(gè)特定取值I（x）就是某一特定事件x的自信息量。由此可定義平均自信息量。

集{X，Q（x）}上定義的自信息量I（x）的數(shù)學(xué)期望

集X的平均自信息量，又稱(chēng)作集X的信息熵，簡(jiǎn)稱(chēng)熵。

集X的平均自信息量表示集X中事件出現(xiàn)的平均不確定性，即為了確定集X中出現(xiàn)一個(gè)事件平均所需的信息量（觀測(cè)之前），或集X中每出現(xiàn)—事件平均給出的信息量（觀測(cè)之后）。

在事件個(gè)數(shù)相同條件下，事件等概出現(xiàn)的情況下集的熵值最大。條件自信息量

是集{（X，Y），P（X，Y） }上的隨機(jī)變量。由此可類(lèi)似地得出條件平均自信息量

稱(chēng)作是給定y Y條件下，集X的條件熵。而H（X）又可看作是集{Y，}上的隨機(jī)變量。

定義在集{Y，}上的隨機(jī)變量H（X ）的數(shù)學(xué)期望

稱(chēng)作是集X相對(duì)與集Y的條件熵。

若有兩個(gè)符號(hào)為Xi，Yj同時(shí)出現(xiàn)，可用聯(lián)合概率P（Xi，Yj）來(lái)表示，這時(shí)的自信息量為，當(dāng)Xi和Yj相互獨(dú)立時(shí)，有 ，那么就有

若兩個(gè)符號(hào)的出現(xiàn)不是獨(dú)立的，而是有相互聯(lián)系的，則可用條件概率P（Xi/Yj）來(lái)表示，即在符號(hào)Yj出現(xiàn)的條件下，符號(hào)Xi發(fā)生的條件概率，這樣它的條件自信息量可定義為條件概率對(duì)應(yīng)的負(fù)值：

上式表示在給定Yj條件下，符號(hào)Xi出現(xiàn)時(shí)收信者得到的信息量，因?yàn)?/p>

，則有

即符號(hào)Xi，Yj同時(shí)出現(xiàn)的信息量等于Yj出現(xiàn)的信息量加上Yj出現(xiàn)后再出現(xiàn)Xi的信息量。

（2）互信息

X是信源發(fā)出的離散符號(hào)集合，Y是信宿收到的符號(hào)集合。由于信宿事先不知道信源在某一時(shí)刻發(fā)出的是哪一個(gè)符號(hào)，所以每一個(gè)符號(hào)消息是一個(gè)隨機(jī)事件。信源發(fā)出信號(hào)，通過(guò)有干擾的信道傳遞給信宿。通常信宿可以預(yù)先知道信息X發(fā)出的各個(gè)符號(hào)消息的集合，以及他們的概率分布，即欲知信源X的先驗(yàn)概率P（xi），當(dāng)信宿收到一個(gè)符號(hào)消息yi后，信宿可以計(jì)算信源各消息的條件概率p（xi/yi），y=1，2，……，N，這種條件概率稱(chēng)為后驗(yàn)概率?；バ畔⒘慷x為后驗(yàn)概率與先驗(yàn)概率比值的對(duì)數(shù)，即

由于無(wú)法確定和的大小關(guān)系，所以不一定大于或等于零。互信息量在X集上的統(tǒng)計(jì)平均值

平均互信息量為上述為在Y集合上的概率加權(quán)統(tǒng)計(jì)平均值，即

三、在審計(jì)抽樣中引入信息傳遞指標(biāo)

在信息論中，一般用保真度或保真度的補(bǔ)數(shù)——錯(cuò)失率這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)一般信息系統(tǒng)傳遞信息的可靠程度或失真程度，我們也將這兩個(gè)指標(biāo)引入審計(jì)抽樣的評(píng)價(jià)中，以評(píng)價(jià)審計(jì)抽樣信息的客觀性和公允性。

在審計(jì)抽樣過(guò)程中，信道實(shí)際傳送的審計(jì)抽樣信息量，即用互信息表示的樣本信息量I（X；Y）和從整體樣本信息量H（X）之比，稱(chēng)為樣本信息源的保真度：

而把上述實(shí)際抽取的樣本信息量與審計(jì)抽樣結(jié)果所需要的整體樣本信息量H（Y）之比，稱(chēng)為相關(guān)抽樣審計(jì)信宿的保真度：

在審計(jì)抽樣過(guò)程中，經(jīng)信道（審計(jì)抽樣技術(shù)）傳遞的信源信息有所損失。我們把從審計(jì)抽樣樣本與需要抽取的樣本信息量，即用條件熵 表示誤審信息量與從整體樣本信息量H（X）之比，稱(chēng)為相關(guān)審計(jì)抽樣樣本的錯(cuò)失率：

而把審計(jì)抽樣結(jié)果需要的信息源中沒(méi)有被抽到的樣本信息量，即用條件熵表示漏掉的審計(jì)樣本信息量與審計(jì)抽樣結(jié)果所需要的整體樣本信息量H（Y）之比，稱(chēng)為有關(guān)審計(jì)抽樣信息信宿的錯(cuò)失率：

以上所述的信息熵、條件熵、互信息之間的關(guān)系：

可以推出：

因此，保真度與錯(cuò)失率互為補(bǔ)數(shù)關(guān)系。

四、用信息熵評(píng)價(jià)抽樣審計(jì)信息的客觀性和公允性

經(jīng)融風(fēng)暴之后，各種風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越復(fù)雜化，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)引起審計(jì)理論研究和資本市場(chǎng)的重視，審計(jì)的價(jià)值在于確認(rèn)和鑒證投資者和經(jīng)營(yíng)者之間的關(guān)系，是將信息風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)化的過(guò)程。建立在“信息論”理論上的注冊(cè)會(huì)計(jì)師、經(jīng)營(yíng)者和投資者三方關(guān)系則能夠?qū)ι鐣?huì)責(zé)任觀所導(dǎo)致的審計(jì)信息的變化作出更合理的解釋。投資者的信息需求是審計(jì)三方關(guān)系的核心，正是由于投資者對(duì)較高質(zhì)量審計(jì)對(duì)象信息的需求，才有了提高審計(jì)對(duì)象信息客觀性的審計(jì)報(bào)告的需要。作為審計(jì)業(yè)務(wù)的創(chuàng)造者和審計(jì)信息的使用者，投資者的信息質(zhì)量需求決定了審計(jì)對(duì)象和報(bào)告內(nèi)容，進(jìn)而對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。

降低信息使用風(fēng)險(xiǎn)為注冊(cè)會(huì)計(jì)師開(kāi)展業(yè)務(wù)提供了理論依據(jù)，也使注冊(cè)會(huì)計(jì)師更加關(guān)注查錯(cuò)糾弊。如果要更好地達(dá)到審計(jì)目標(biāo)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師肯定關(guān)注審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，采用新的審計(jì)模式來(lái)識(shí)別和評(píng)估審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。降低信息使用風(fēng)險(xiǎn)，是因?yàn)樾畔⒌氖褂谜咴谶M(jìn)行相關(guān)決策時(shí)所使用的信息是由第三方提供的，由于信息提供者和信息使用者的利益目標(biāo)存在不一致，從自身利益的角度出發(fā)，信息提供者在提供信息時(shí)就有可能偏向于自己一方，使得信息中存在信息風(fēng)險(xiǎn)；而作為信息的使用者在利用信息提供者提供的信息進(jìn)行決策時(shí)，要保證決策的客觀性，就必須通過(guò)科學(xué)的途徑來(lái)降低或消除信息使用風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)審計(jì)信息評(píng)價(jià)的方法，建立在“信息論”基礎(chǔ)上，在審計(jì)信息形成的過(guò)程中評(píng)價(jià)審計(jì)信息的質(zhì)量，使得具有高質(zhì)量的審計(jì)報(bào)告產(chǎn)生成為可能。

參考文獻(xiàn)：

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篇6

關(guān)鍵詞:知識(shí)資本 模糊綜合評(píng)判 層次分析法

1、引言

隨著經(jīng)濟(jì)的全球化運(yùn)作和信息技術(shù)的高速發(fā)展,國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境變化的頻度在不斷的加強(qiáng),企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度的也不斷加深,知識(shí)成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要資源,無(wú)論是大型企業(yè)還是中小企業(yè)都必須加強(qiáng)對(duì)企業(yè)內(nèi)外部知識(shí)的收集和創(chuàng)新,來(lái)提高企業(yè)自身的知識(shí)含量,使企業(yè)加快向知識(shí)型企業(yè)轉(zhuǎn)變。知識(shí)型企業(yè)將企業(yè)的知識(shí)資本經(jīng)營(yíng)運(yùn)作作為主要活動(dòng),重視企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng),知識(shí)資本成為知識(shí)型企業(yè)的核心資本形態(tài)。知識(shí)資本成為企業(yè)在快速變化的環(huán)境中尋求發(fā)展所依賴(lài)的關(guān)鍵性資源,是知識(shí)型企業(yè)得以延續(xù)和創(chuàng)造價(jià)值的動(dòng)力源泉。人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到知識(shí)資本對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和企業(yè)發(fā)展的重要性,如何評(píng)估和衡量知識(shí)資本引起了眾多學(xué)者、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)的重視。本文針對(duì)知識(shí)資本的評(píng)價(jià)特點(diǎn),認(rèn)為適合采用多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法來(lái)對(duì)企業(yè)知識(shí)資本進(jìn)行評(píng)估。

2、企業(yè)知識(shí)資本評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

現(xiàn)代西方經(jīng)濟(jì)理論中對(duì)于知識(shí)資本理解的側(cè)重點(diǎn)不同,對(duì)知識(shí)資本的構(gòu)成也有不同的觀點(diǎn)斯圖爾特(T?Stewart)提出了知識(shí)資本的H-S-C結(jié)構(gòu),指出知識(shí)資本的價(jià)值體現(xiàn)在人力資本、結(jié)構(gòu)性資本和顧客資本三者之中;范徵認(rèn)為知識(shí)資本由人力資本、組織資本、技術(shù)資本、市場(chǎng)資本和社會(huì)資本五大方面構(gòu)成;姚麗瓊等認(rèn)為,知識(shí)資本是知識(shí)在一定條件下轉(zhuǎn)化而成,是企業(yè)在其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)及其管理活動(dòng)中所積累起來(lái)的最具有價(jià)值增量的預(yù)付價(jià)值,由人力資本、技術(shù)資本、管理資本、市場(chǎng)資本和顧客資本五部分構(gòu)成。

基于以上理論研究,根據(jù)指標(biāo)選取的科學(xué)性原則、可測(cè)性原則、敏感性原則、完整性原則和定性與定量相結(jié)合的原則,本文從知識(shí)系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)資本、人力資本、技術(shù)資本和市場(chǎng)資本五個(gè)方面來(lái)對(duì)企業(yè)知識(shí)資本進(jìn)行研究,具體見(jiàn)表1。

3、知識(shí)資本的評(píng)價(jià)方法

本文對(duì)知識(shí)型企業(yè)知識(shí)資本的綜合評(píng)價(jià)采用多級(jí)模糊綜合評(píng)判方法,它是將模糊綜合評(píng)判法與層次分析法相結(jié)合,能夠較好地處理多因素、模糊性和主觀性較大的問(wèn)題。對(duì)定性分析指標(biāo)采用專(zhuān)家調(diào)查與模糊統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,對(duì)定量分析指標(biāo)的處理則引入模糊數(shù)學(xué)的方法,從而實(shí)現(xiàn)了定性指標(biāo)與定量指標(biāo)的結(jié)合。

3.1 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

本論文采用層次分析法(AHP)確定指標(biāo)權(quán)重,即各指標(biāo)的相對(duì)重要程度,綜合專(zhuān)家意見(jiàn)得出權(quán)重值。層次分析法AHP是由美國(guó)學(xué)者薩提(Saaty)提出的一種運(yùn)籌學(xué)方法,它可將人們的主觀判斷量化,是一種簡(jiǎn)便而又實(shí)用的決策方法。具體步驟如下:

(1)建立層次結(jié)構(gòu)模型。

(2)構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣。第二層因素兩兩比較重要性,元素i與元素j相比,同等重要、稍重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要、極端重要時(shí),相對(duì)重要性的權(quán)數(shù)分別為1、3、5、7、9。若元素i與元素j的重要性之比為aij,則元素j與元素i重要性之比為aji=1/aij ,判斷矩陣是一個(gè)方陣,A=(aij)n×n,aij=ci/cj 。

(3)層次排序。特征向量W=(w1,w2,w3,w4,w5,)T及最大特征值λmax。比較判斷矩陣特征向量值,表示同一層次中若干元素對(duì)相鄰的上一層某一元素的相對(duì)重要性排序權(quán)重。本文利用一種簡(jiǎn)單的近似計(jì)算法――和法,步驟如下:

a.將判斷矩陣A的每一列歸一化,得到矩陣B=(bij)n×n,然后按B的行求和,即

,,

b.計(jì)算判斷矩陣的最大特征向量值 ;

c.一致性檢驗(yàn)。首先計(jì)算一致性指標(biāo)CI=(λmax-n)/(n-1),平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI可以查表(n=4,RI=0.9;n=5,RI=1.12),然后計(jì)算一致性比率CR=CI/RI,當(dāng)CR

3.2 進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)

所謂模糊綜合評(píng)判是在模糊環(huán)境中,考慮多種因素的影響,根據(jù)給出的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和具體的評(píng)價(jià)值,經(jīng)過(guò)模糊變換后對(duì)事物作出評(píng)價(jià)的方法。多級(jí)模糊評(píng)判就是先把要評(píng)價(jià)的某一事物的多種因素,按其屬性分為若干類(lèi)大因素,然后對(duì)每一類(lèi)大因素進(jìn)行初級(jí)的綜合評(píng)判,最后在對(duì)初級(jí)評(píng)判的結(jié)果,進(jìn)行高一級(jí)的綜合評(píng)價(jià),其評(píng)價(jià)步驟如下:

(1)確定評(píng)價(jià)向量評(píng)語(yǔ)集和評(píng)價(jià)矩陣。知識(shí)資本水平評(píng)價(jià)集是有關(guān)專(zhuān)家對(duì)各個(gè)具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)可能做出的各種評(píng)價(jià)結(jié)果所組成的集合U。本文將知識(shí)資本水平的評(píng)語(yǔ)集定為:U=(U1,U2,U3,U4,U5)=(高,較高,一般,較低,很低)。通過(guò)專(zhuān)家評(píng)分法對(duì)B1,B2,B3,B4,B5,中的各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)判,得到模糊判斷矩陣R,如下:

其中,i=1,2,3,4時(shí),n=4;i=5時(shí),n=5;j=1,2,…,n

(2)計(jì)算一級(jí)評(píng)價(jià)向量。設(shè)一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)向量為Bi,則有

,i=1,2,3,4,5。

其中,式中的“”表示模糊合成運(yùn)算。

(3)計(jì)算二級(jí)評(píng)價(jià)向量。將Bi=(i=1,…,5)看成一個(gè)指標(biāo),則R=(B1,B2,B3,B4,B5)T的歸一化處理。設(shè)二級(jí)評(píng)價(jià)向量為B,則有B=AR=(a1,a2,a3,a4,a5)。

(4)歸一化處理。為了便于分析,需要對(duì)一級(jí)、二級(jí)評(píng)價(jià)向量作歸一化處理。記歸一化后二級(jí)和一般可以根據(jù)最大隸屬度原則進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的判斷和分析。

4、知識(shí)資本評(píng)價(jià)模型實(shí)證分析

4.1確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

采取層次分析法來(lái)確定知識(shí)資本各指標(biāo)權(quán)重,相對(duì)于知識(shí)資本評(píng)價(jià)這個(gè)總目標(biāo)層來(lái)說(shuō),對(duì)一級(jí)指標(biāo)內(nèi)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,得到相對(duì)重要性判斷矩陣,并利用AHP法中的和法,得到各指標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重W(特征向量),見(jiàn)表2。

同樣方法,可以計(jì)算二級(jí)指標(biāo)知識(shí)系統(tǒng)的相對(duì)重要性判斷矩陣,進(jìn)而得到其相對(duì)重要性權(quán)重,見(jiàn)表3。結(jié)構(gòu)資本、人力資本、技術(shù)資本和市場(chǎng)資本的判斷矩陣略,其相對(duì)重要性權(quán)重分別為:

均通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

,通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

同時(shí),由表2可以看出,該知識(shí)型企業(yè)知識(shí)系統(tǒng)水平指標(biāo)權(quán)重最大,達(dá)到40.09%,說(shuō)明該企業(yè)對(duì)知識(shí)系統(tǒng)的依賴(lài)性較強(qiáng);其次是結(jié)構(gòu)資本,可見(jiàn)該企業(yè)的組織管理水平較好。

4.2 進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)

依據(jù)上述知識(shí)資本風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,本文對(duì)北京市某知識(shí)型企業(yè)的知識(shí)資本風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。通過(guò)有關(guān)專(zhuān)家評(píng)分得到各二級(jí)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的判斷矩陣如下:

根據(jù)層次分析法確定的各一級(jí)指標(biāo)和個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,可以對(duì)企業(yè)的知識(shí)資本水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

(1) 對(duì)二級(jí)因素集做綜合評(píng)判,用模型 計(jì)算,得Bi=Ai?Ri

(i=1,2,…,5)

從該企業(yè)知識(shí)資本各指標(biāo)的評(píng)價(jià)來(lái)看,根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中的最大隸屬度原則,該企業(yè)的技術(shù)資本達(dá)到很高的水平,為30.53%,但是認(rèn)為技術(shù)資本很低的占比也較大,達(dá)到15.17%;知識(shí)系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)資本均達(dá)到較高的水平,分別為49.79%和47.26%;人力資本和市場(chǎng)資本處于一般水平。通過(guò)以上分析,要提高該企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力,應(yīng)采取措施提高企業(yè)的人力資本和市場(chǎng)資本水平,使企業(yè)知識(shí)資本各部分得到均衡的發(fā)展。

(2) 對(duì)一級(jí)因素集做綜合評(píng)判

總評(píng)判矩陣R是以B1,B2,B3,B4,B5為行的模糊矩陣,則對(duì)該企業(yè)知識(shí)資本水平的綜合評(píng)價(jià)為:

以上結(jié)果表明,該企業(yè)知識(shí)資本水平為很高的占6.96% 、較高的占41.01%,般的占39.15% 、低的占9.54%,認(rèn)為水平很低的占3.33%。根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中的最大隸屬度原則,知識(shí)資本水平較高的隸屬度最大,達(dá)到41.01%,所以,可以認(rèn)為該企業(yè)知識(shí)資本綜合水平較高。

5、結(jié)論

該公司的知識(shí)資本綜合水平評(píng)價(jià)為較高水平,但是其人力資本狀況和市場(chǎng)資本狀況趨于一般水平。結(jié)合具體預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果:

(1)知識(shí)系統(tǒng)狀況處于較好水平。知識(shí)只有在人們相互交流時(shí)才能得到發(fā)展,只有通過(guò)建立企業(yè)內(nèi)部信息網(wǎng)絡(luò),使知識(shí)得到共享,企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)資源才能廣泛聯(lián)系起來(lái)。而且,廣泛的聯(lián)系可以促進(jìn)知識(shí)的創(chuàng)新,因此,需要企業(yè)建立與外部間的信息網(wǎng)絡(luò)。

(2)結(jié)構(gòu)資本狀況處于較好水平。為了加速企業(yè)管理決策的速度,企業(yè)必須加快其組織結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變速度和人事管理制度的建設(shè)工作,進(jìn)一步提高企業(yè)的人事管理水平。

(3)人力資本狀況處于一般水平,企業(yè)應(yīng)該關(guān)注人力資本的發(fā)展。畢竟知識(shí)型企業(yè)的員工大都是知識(shí)型員工,知識(shí)型員工一般除了重視物資激勵(lì)外,更重視精神層面的激勵(lì),尤其是自身能力的發(fā)揮和個(gè)人價(jià)值的增值,所以企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)員工培訓(xùn)方面的投入。

(4)技術(shù)資本狀況處于很好水平。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)科研工作,增強(qiáng)產(chǎn)品的高科技含量,使其具有不可模仿和替代性。同時(shí)也要加強(qiáng)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù),提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)意識(shí)和管理水平,增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)總量,提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

(5)市場(chǎng)資本狀況處于一般水平。企業(yè)在今后的發(fā)展進(jìn)程中應(yīng)該逐漸加大對(duì)市場(chǎng)資本的培育,壯大企業(yè)的市場(chǎng)資本,繼續(xù)積極地樹(shù)立企業(yè)良好形象。

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關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)教育資源；教育資源評(píng)價(jià)；評(píng)價(jià)者信譽(yù)；評(píng)價(jià)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1673-8454（2014）11-0035-04

一、引言

本文的研究范圍主要是資源豐富的大型教育網(wǎng)站，其教育資源主要由政府、組織或公司提供。這些網(wǎng)絡(luò)教育資源突破了傳統(tǒng)教育資源在人員、地域、時(shí)空上的多重限制，能夠提供大量全面的資料，為網(wǎng)絡(luò)教育的成功提供了必要保障。但研究發(fā)現(xiàn)很多教育網(wǎng)站中資源豐富，質(zhì)量卻參差不齊。張京彬、賀志強(qiáng)提出由于缺乏有效的資源優(yōu)化管理和資源遴選推薦，優(yōu)秀資源沒(méi)有被明顯標(biāo)注，從而造成資源發(fā)現(xiàn)困難，資源利用率低。[1]例如“國(guó)家數(shù)字化學(xué)習(xí)資源中心”資源豐富，共包含195340個(gè)媒體資源，涉及24581門(mén)課程，但從網(wǎng)站中發(fā)現(xiàn)具有相同教育目標(biāo)或功能的資源很多而資源提供者不同，就猶如淘寶中相同功能的產(chǎn)品或服務(wù)很多，此種情況下到底哪個(gè)資源是最好的成為用戶(hù)快速選擇的難題。大多數(shù)網(wǎng)站對(duì)具有相同教育目標(biāo)或功能的資源或服務(wù)通常依據(jù)資源或服務(wù)的評(píng)價(jià)結(jié)果而進(jìn)行優(yōu)劣排序。評(píng)價(jià)資源可以遴選出優(yōu)秀資源，促進(jìn)資源的有序組織及優(yōu)秀資源的推薦，進(jìn)而促進(jìn)優(yōu)秀資源的利用率及用戶(hù)學(xué)習(xí)。尤其對(duì)于收費(fèi)型資源，因?yàn)橘Y源一般要付費(fèi)后才能使用，所以欲購(gòu)買(mǎi)的用戶(hù)極其看重已使用者對(duì)資源的評(píng)價(jià)。但研究發(fā)現(xiàn)，目前很多教育網(wǎng)站采取的資源評(píng)價(jià)方法卻不能合理有效地反映出資源的真實(shí)質(zhì)量。

網(wǎng)絡(luò)教育資源的評(píng)價(jià)主體包括網(wǎng)絡(luò)教育資源的開(kāi)發(fā)者、使用者、評(píng)審者和管理者。[2]因?yàn)榻逃Y源的根本服務(wù)對(duì)象是用戶(hù)，所以用戶(hù)的評(píng)價(jià)一定程度上可以反映出資源的質(zhì)量。資源投入系統(tǒng)后，大多數(shù)網(wǎng)站根據(jù)所有用戶(hù)評(píng)分采取平均法的方式評(píng)價(jià)教育資源。這種方法簡(jiǎn)單易行但并不一定合理，因?yàn)槊總€(gè)用戶(hù)的評(píng)價(jià)不一定都是合理的，可能受其他因素影響使其評(píng)價(jià)與資源的真實(shí)質(zhì)量之間存在較大差距。不合理性主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，用戶(hù)作為評(píng)價(jià)者因自身的知識(shí)水平、喜好等差異可能導(dǎo)致對(duì)同一個(gè)資源的評(píng)價(jià)差異過(guò)大，可信度降低，難以體現(xiàn)評(píng)價(jià)的可靠性；第二，對(duì)于收費(fèi)型網(wǎng)站，資源的提供者或利益相關(guān)機(jī)構(gòu)與人員可能由于利益驅(qū)使，使一些用戶(hù)對(duì)資源進(jìn)行惡評(píng)（詆毀或哄抬），這樣資源的真實(shí)質(zhì)量就難以從評(píng)價(jià)中體現(xiàn)；第三，很多用戶(hù)為獲得系統(tǒng)積分、提高個(gè)人級(jí)別等原因常進(jìn)行隨意評(píng)價(jià)甚至是未使用資源就直接評(píng)價(jià)，這也可能導(dǎo)致對(duì)資源評(píng)價(jià)的不真實(shí)。以上評(píng)價(jià)現(xiàn)象會(huì)使對(duì)資源的評(píng)價(jià)遠(yuǎn)離其真實(shí)質(zhì)量，從而對(duì)資源的有序合理組織及用戶(hù)選擇產(chǎn)生不良影響，這降低了部分優(yōu)秀資源的使用而不能更好地滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)優(yōu)秀資源的需求。所以，應(yīng)該選擇一種更合理的資源評(píng)價(jià)方法，對(duì)每一個(gè)用戶(hù)的評(píng)分區(qū)別對(duì)待以消除惡評(píng)、隨意評(píng)價(jià)等帶來(lái)的影響。

此外，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)和信任已得到廣泛的研究，并且作為一種評(píng)價(jià)和安全機(jī)制被廣泛用于社交網(wǎng)絡(luò)、虛擬社區(qū)尤其是交易類(lèi)社區(qū)如淘寶等領(lǐng)域。Jøsang認(rèn)為“信譽(yù)就是對(duì)某人或某事的品質(zhì)和特性的通?？捶ɑ蛴^點(diǎn)”。[3]信譽(yù)通常是一方根據(jù)另一方的歷史行為而對(duì)其可信賴(lài)度得出的客觀評(píng)價(jià)，而信任通常是在一定環(huán)境下一方基于另一方信譽(yù)而做出的評(píng)價(jià)，主觀性較大。Li等[4]提出在電子交易的信譽(yù)模型中，信譽(yù)與五個(gè)因素有關(guān)：獲得的交易滿(mǎn)意數(shù)、總交易次數(shù)、交易評(píng)價(jià)可信度、交易上下文（Transaction Context Factor）和社區(qū)上下文（Community Context Factor）。胡建理等[5]提出了一種基于節(jié)點(diǎn)反饋可信度的分布式P2P全局信任模型，克服了以往工作中將節(jié)點(diǎn)的反饋質(zhì)量簡(jiǎn)單地等同于服務(wù)質(zhì)量的不足。黃駿虎，虞慧群[6]提出了一種基于信譽(yù)的P2P 的評(píng)價(jià)模型, 這種模型綜合考慮了自身以往經(jīng)驗(yàn)以及其它節(jié)點(diǎn)對(duì)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的意見(jiàn)以判斷請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)是否可信。在文獻(xiàn)[7]中，作者為了幫助用戶(hù)在虛擬社區(qū)中快速獲得有價(jià)值的信息而根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出影響用戶(hù)之間信任的幾種交互屬性，并提出了一個(gè)以信任等級(jí)為基礎(chǔ)的推薦模型。畢振坤，蔡國(guó)永[8]在參考P2P網(wǎng)絡(luò)中信譽(yù)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合Wiki社區(qū)特點(diǎn)建立相應(yīng)信譽(yù)模型，并在Wiki社區(qū)信譽(yù)模型中利用角色劃分方式引入激勵(lì)機(jī)制。雖然國(guó)內(nèi)外對(duì)信譽(yù)的研究很多，但將信譽(yù)與信任應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)教育資源中的研究還很少。

本文借鑒當(dāng)前對(duì)用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)的研究與應(yīng)用，針對(duì)教育資源評(píng)價(jià)計(jì)算方法單一、評(píng)價(jià)可靠性差、用戶(hù)評(píng)價(jià)積極性不高等問(wèn)題，提出了一種考慮評(píng)價(jià)者信譽(yù)的網(wǎng)絡(luò)教育資源評(píng)價(jià)模型。評(píng)價(jià)者信譽(yù)指用戶(hù)作為資源評(píng)價(jià)者在評(píng)價(jià)資源過(guò)程中所產(chǎn)生的評(píng)價(jià)信譽(yù)，反映了用戶(hù)在評(píng)價(jià)資源方面的可信賴(lài)程度。如果一個(gè)用戶(hù)的評(píng)價(jià)信譽(yù)很高，說(shuō)明該用戶(hù)在評(píng)價(jià)資源方面是一個(gè)“專(zhuān)家”，能夠比較客觀合理地評(píng)價(jià)資源，所以其評(píng)價(jià)觀點(diǎn)更具有參考價(jià)值。該模型通過(guò)對(duì)評(píng)價(jià)者的評(píng)價(jià)信譽(yù)進(jìn)行計(jì)算，并依據(jù)評(píng)價(jià)信譽(yù)賦予評(píng)價(jià)者相應(yīng)的評(píng)分權(quán)重，再綜合所有用戶(hù)的評(píng)價(jià)以綜合評(píng)價(jià)資源。

二、基于評(píng)價(jià)者信譽(yù)的網(wǎng)絡(luò)教育資源評(píng)價(jià)模型

為了提高合理、客觀評(píng)價(jià)的用戶(hù)的評(píng)價(jià)權(quán)重并降低異常評(píng)價(jià)尤其是惡意評(píng)價(jià)的比重以此更準(zhǔn)確地通過(guò)評(píng)價(jià)反映出資源的質(zhì)量，提出基于評(píng)價(jià)者信譽(yù)的網(wǎng)絡(luò)教育資源評(píng)價(jià)模型。當(dāng)用戶(hù)對(duì)資源的評(píng)價(jià)越接近該資源的真實(shí)質(zhì)量，用戶(hù)的評(píng)價(jià)信譽(yù)就越高，其評(píng)價(jià)的權(quán)重就越大，資源質(zhì)量的好壞由用戶(hù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的評(píng)分及其評(píng)分權(quán)重綜合計(jì)算獲得。

定義1：評(píng)價(jià)者的實(shí)時(shí)信譽(yù)TT（Ry，Ux），指用戶(hù)Ux對(duì)資源Ry做出評(píng)價(jià)時(shí)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)信譽(yù)。

定義2：評(píng)價(jià)者的原始信譽(yù)TM（Rk，Ux），指用戶(hù)Ux即將產(chǎn)生新的實(shí)時(shí)信譽(yù)前的當(dāng)下信譽(yù)。

說(shuō)明：對(duì)初次注冊(cè)的用戶(hù)Ux，該評(píng)價(jià)模型為每一個(gè)用戶(hù)設(shè)置一個(gè)相同的初始信譽(yù)，記為T(mén)0（Ux），大小在0～1之間。當(dāng)用戶(hù)一旦對(duì)資源進(jìn)行評(píng)價(jià)后開(kāi)始獲得實(shí)時(shí)信譽(yù)，且初始信譽(yù)即變成了原始信譽(yù)，且原始信譽(yù)隨著用戶(hù)評(píng)價(jià)的進(jìn)行而動(dòng)態(tài)更新。

定義3：資源的綜合評(píng)分ST（Ry），指資源Ry經(jīng)過(guò)一個(gè)固定的時(shí)間窗口T后更新的評(píng)分。

說(shuō)明：為了綜合很多用戶(hù)的評(píng)價(jià)意見(jiàn)且減少系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)擔(dān)，設(shè)置一個(gè)時(shí)間窗口T，即該資源每隔一個(gè)時(shí)間窗口T后，就依據(jù)該時(shí)間窗口下所有用戶(hù)的評(píng)價(jià)及用戶(hù)的實(shí)時(shí)信譽(yù)對(duì)資源進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)計(jì)算。

定義4：資源的原始評(píng)分ST-1（Ry），指資源Ry即將產(chǎn)生新的綜合評(píng)分前的當(dāng)下綜合評(píng)分。

說(shuō)明：對(duì)于資源庫(kù)中每一個(gè)資源Ry，該評(píng)價(jià)模型為其設(shè)置一個(gè)初始評(píng)分，記為S0（Ry），大小在0～10分之間，它是由資源開(kāi)發(fā)者、行業(yè)專(zhuān)家及部分可靠用戶(hù)進(jìn)行的綜合評(píng)價(jià)，其評(píng)分具有相當(dāng)高的可信性。當(dāng)資源經(jīng)過(guò)第一個(gè)時(shí)間窗口后，該資源的綜合評(píng)分將參照這個(gè)時(shí)間段所有用戶(hù)的評(píng)分進(jìn)行更新，其初始評(píng)分會(huì)變成原始評(píng)分，且原始評(píng)分隨著用戶(hù)評(píng)價(jià)及時(shí)間的推移而動(dòng)態(tài)更新。

基于評(píng)價(jià)者信譽(yù)的網(wǎng)絡(luò)教育資源評(píng)價(jià)模型的運(yùn)行過(guò)程為：當(dāng)某一個(gè)資源Ry投入使用后，用戶(hù)Ux對(duì)其評(píng)分設(shè)為ST（Ux，Ry），比較ST（Ux，Ry）與資源的原始評(píng)分ST-1（Ry）的差距，結(jié)合用戶(hù)Ux的原始信譽(yù)TM（Rk，Ux），即可通過(guò)一定的算法計(jì)算出用戶(hù)的實(shí)時(shí)信譽(yù)TT（Ry，Ux）。而對(duì)于資源Ry綜合評(píng)分的更新則需要經(jīng)過(guò)一個(gè)時(shí)間窗口T后，根據(jù)該窗口下所有用戶(hù)Ux對(duì)資源Ry的評(píng)分ST（Ux，Ry）及各個(gè)用戶(hù)當(dāng)時(shí)評(píng)價(jià)該資源時(shí)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)信譽(yù)而賦予的評(píng)分權(quán)重，結(jié)合該資源的原始評(píng)分，通過(guò)一定的算法綜合計(jì)算。綜上，系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)的評(píng)價(jià)不斷更新著每個(gè)用戶(hù)的信譽(yù)值和每個(gè)資源的綜合評(píng)分?；谠u(píng)價(jià)者信譽(yù)的網(wǎng)絡(luò)教育資源評(píng)價(jià)模型圖如圖1所示。

三、評(píng)價(jià)模型中關(guān)鍵量的計(jì)算

1.評(píng)價(jià)者實(shí)時(shí)信譽(yù)TT（Ry，Ux）的計(jì)算

時(shí)間窗口T中，根據(jù)用戶(hù)Ux對(duì)資源Ry的評(píng)分ST（Ux，Ry）、資源Ry在前一個(gè)時(shí)間窗口T-1的綜合評(píng)分ST-1（Ry）的差的絕對(duì)值為SD（Ux，Ry）（以下公式中為方便記為SD）與用戶(hù)的原始信譽(yù)TM（Rk，Ux），則用戶(hù)Ux在時(shí)間窗口T被更新的實(shí)時(shí)信譽(yù)TT（Ry，Ux）如（1）所示。

TT（Ry，Ux）=TM（Rk，Ux）+（1.5-SD）/10 （SD⦤1）

TM（Rk，Ux） （1

TM（Rk，Ux）-（SD-1）/10 （1.5

TM（Rk，Ux）-SD/10 （2

TM（Rk，Ux）-（SD+2）/10 （SD>3）（1）

公式（1）中對(duì)異常評(píng)價(jià)的用戶(hù)信譽(yù)采取了一定的懲罰措施，當(dāng)用戶(hù)評(píng)分與資源的原始評(píng)分的差距SD（Ux，Ry）越大時(shí)，用戶(hù)信譽(yù)會(huì)下降的越快，用戶(hù)在下次評(píng)價(jià)時(shí)的評(píng)分權(quán)重就越小，在一定程度上控制了某些用戶(hù)惡意評(píng)價(jià)的影響。另外，當(dāng)用戶(hù)信譽(yù)大于1時(shí)取為1，小于0時(shí)取為0。

2.用戶(hù)評(píng)分權(quán)重的確定

用戶(hù)評(píng)分在資源綜合評(píng)價(jià)計(jì)算中所占的權(quán)重主要依據(jù)評(píng)價(jià)者的實(shí)時(shí)信譽(yù)。實(shí)時(shí)信譽(yù)度越高，賦予的權(quán)重也越大。另外，資源的原始評(píng)分，是由開(kāi)發(fā)者、專(zhuān)家和部分可靠用戶(hù)綜合評(píng)價(jià)獲得，具有較大的可信性，設(shè)原始評(píng)分的信譽(yù)為0.8。對(duì)資源Ry，假設(shè)在第T個(gè)時(shí)間窗口中有n個(gè)用戶(hù)對(duì)資源Ry做過(guò)評(píng)價(jià)，結(jié)合各評(píng)價(jià)者的實(shí)時(shí)信譽(yù)TT（Ry,Ux），每個(gè)評(píng)價(jià)者相應(yīng)的評(píng)分權(quán)重a（Ux）如（2）所示。

a（Ux）=（2）

對(duì)于該資源的原始評(píng)分權(quán)重a0（Ry）如（3）所示。

a0（Ry）=（3）

3.資源綜合評(píng)分ST（Ry）的計(jì)算

資源的綜合評(píng)分，由當(dāng)前時(shí)間窗口下各用戶(hù)的評(píng)分及其相應(yīng)評(píng)價(jià)權(quán)重獲得。另外，在資源的綜合評(píng)價(jià)計(jì)算時(shí)，還考慮了資源的歷史表現(xiàn)，即參考它在歷史時(shí)間窗口下的各個(gè)綜合評(píng)分，且時(shí)間上越接近當(dāng)前的評(píng)分越有參考價(jià)值。為了平衡計(jì)算壓力，僅考慮距離當(dāng)前時(shí)間窗口最近的一次歷史評(píng)分，即原始評(píng)分的影響力，將原始評(píng)分的比重設(shè)為0.3，而當(dāng)前時(shí)間窗口的綜合評(píng)分的比重設(shè)為0.7。

設(shè)在第T個(gè)時(shí)間窗口中有n個(gè)用戶(hù)對(duì)資源Ry進(jìn)行了評(píng)價(jià)，根據(jù)不同用戶(hù)Ux的評(píng)分ST（Ux,Ry）及資源的原始評(píng)分ST-1（Ry），其綜合評(píng)分ST（Ry）如（4）所示。

ST（Ry）=a（U1）*ST（U1，Ry）+L

+a（Un）*ST（Un，Ry）

+a0（Ry）*ST-1（Ry）*0.7+ST-1（Ry）*0.3（4）

以上不但考慮了不同評(píng)價(jià)可信度用戶(hù)的評(píng)分對(duì)資源綜合評(píng)分的影響，還考慮了資源的歷史表現(xiàn)，既防止個(gè)別惡意用戶(hù)的惡意評(píng)價(jià)的負(fù)面影響，又可在一定程度上抑制用戶(hù)整體異常評(píng)價(jià)帶來(lái)的不良影響。

四、仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證基于評(píng)價(jià)者信譽(yù)的網(wǎng)絡(luò)教育資源評(píng)價(jià)模型的有效性，設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)。在系統(tǒng)中，為每個(gè)資源設(shè)置初始評(píng)分5分（評(píng)分區(qū)間0~10），為每個(gè)用戶(hù)設(shè)置初始信譽(yù)值0.5（信譽(yù)區(qū)間0~1），設(shè)更新資源評(píng)分的時(shí)間窗口為1周。分別采用基于評(píng)價(jià)者信譽(yù)的評(píng)價(jià)方法（簡(jiǎn)稱(chēng)RBE方法）和平均法（簡(jiǎn)稱(chēng)AVG方法）進(jìn)行了以下兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的比較，其中平均法指在每個(gè)時(shí)間窗口下對(duì)用戶(hù)的所有評(píng)價(jià)取平均值，為了與RBE方法對(duì)比，資源的綜合評(píng)分也采用新評(píng)分與原始評(píng)分按7：3進(jìn)行綜合計(jì)算。因?yàn)楫?dāng)前網(wǎng)絡(luò)教育資源網(wǎng)站中普遍存在用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)不足的現(xiàn)象且為了實(shí)驗(yàn)需要，文章將采用著名的Jester Joke數(shù)據(jù)集[9]（主要收集許多用戶(hù)對(duì)不同笑話(huà)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)）來(lái)代替資源評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，且從眾多數(shù)據(jù)中選取部分用戶(hù)對(duì)某一個(gè)笑話(huà)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。因?yàn)镴ester Joke數(shù)據(jù)集中的評(píng)分范圍從-10到10，所以需先將該評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成0到10。另外因?yàn)镽BE方法中涉及到時(shí)間窗口，固設(shè)每個(gè)時(shí)間窗口下有30人評(píng)價(jià)，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要，對(duì)一些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)劃分。實(shí)驗(yàn)分為以下兩類(lèi)：

1.不同評(píng)價(jià)行為下對(duì)資源單次評(píng)價(jià)的比較

RBE方法最主要的目的是抑制用戶(hù)評(píng)價(jià)中的異常評(píng)價(jià)，如惡意和哄抬評(píng)價(jià)、對(duì)資源的隨意評(píng)價(jià)等。所以以下實(shí)驗(yàn)主要驗(yàn)證同一個(gè)資源如果遇到不同評(píng)價(jià)行為時(shí)兩種評(píng)價(jià)計(jì)算方法的有效性。選取某一個(gè)初始評(píng)分為5的資源，參與評(píng)價(jià)的用戶(hù)共30人，且評(píng)價(jià)行為分為三類(lèi)：（a）誠(chéng)實(shí)評(píng)價(jià)；（b）惡意差評(píng)；（c）哄抬評(píng)價(jià)。所有用戶(hù)的信譽(yù)原則上包括信譽(yù)值均高、信譽(yù)值均低、信譽(yù)值隨機(jī)等情況。但由以上資源的綜合評(píng)分計(jì)算方法可知，相比于用戶(hù)信譽(yù)均高的情況，用戶(hù)信譽(yù)均比較低且不誠(chéng)實(shí)評(píng)價(jià)資源時(shí)，則最后的綜合評(píng)分會(huì)更接近原始評(píng)分，其計(jì)算結(jié)果會(huì)相對(duì)比用戶(hù)信譽(yù)均高的效果好。所以?xún)H討論用戶(hù)信譽(yù)值均高的情況。具體評(píng)分矩陣如表1所示：

用戶(hù)信譽(yù)通過(guò)execl工具并按照實(shí)驗(yàn)需求隨機(jī)生成，得到0.80，0.64，0.86，0.83，0.70，0.66……。運(yùn)用RBE方法和AVG方法分別處理表2中的數(shù)據(jù)，可以得出資源的綜合評(píng)分，如表2所示：

由表2可以看出，當(dāng)用戶(hù)真實(shí)、誠(chéng)實(shí)地評(píng)價(jià)資源時(shí)，兩種評(píng)價(jià)方式所得結(jié)果相差不大。但當(dāng)某一資源遇到用戶(hù)惡意差評(píng)、用戶(hù)哄抬評(píng)分等異常評(píng)價(jià)時(shí)，兩種評(píng)價(jià)方法對(duì)資源的評(píng)價(jià)相差很大。從表1和表2中知采用AVG方法影響了資源的總評(píng)分，使總評(píng)分偏離該資源的真實(shí)質(zhì)量比較大，而通過(guò)RBE方法，在遇到異常評(píng)價(jià)時(shí)，能在一定程度上降低差評(píng)及哄抬評(píng)價(jià)的比重，使其評(píng)價(jià)更接近資源的真實(shí)質(zhì)量。這說(shuō)明采用RBE方法能夠更有效地降低用戶(hù)不誠(chéng)實(shí)評(píng)價(jià)的不良影響，使其評(píng)分更加接近資源的真實(shí)質(zhì)量。

以上實(shí)驗(yàn)僅對(duì)資源遭受一次異常評(píng)價(jià)進(jìn)行了比較，以下實(shí)驗(yàn)將比較資源在長(zhǎng)期評(píng)分更新中遭受異常評(píng)價(jià)時(shí)，兩種方法對(duì)異常評(píng)價(jià)的抑制效果。因?yàn)橛脩?hù)異常評(píng)價(jià)的的類(lèi)型及情況很多，以下僅選取一種情況進(jìn)行比較。

2.資源連續(xù)遭受異常評(píng)價(jià)下的評(píng)價(jià)效果比較

選定某一資源，在三次連續(xù)的時(shí)間窗口中，設(shè)每次30人對(duì)資源進(jìn)行評(píng)價(jià)。且該資源同樣依次遭受以下三種用戶(hù)評(píng)價(jià)行為：誠(chéng)實(shí)評(píng)價(jià)、哄抬評(píng)價(jià)及惡意差評(píng)。用戶(hù)的具體評(píng)分矩陣如表3所示。

同上，實(shí)驗(yàn)依舊設(shè)定評(píng)分用戶(hù)信譽(yù)很高，并采取execl根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要隨機(jī)生成以上三組用戶(hù)的信譽(yù)。第一組用戶(hù)信譽(yù)分別為0.72，0.86，0.70，0.75，0.66，0.89……，第二組用戶(hù)信譽(yù)分別為0.89，0.86，0.75，0.89，0.83，0.58……，第三組用戶(hù)信譽(yù)分別為0.95，0.66，0.95，0.75，0.86，0.66……運(yùn)用RBE方法和AVG方法分別處理表3中的數(shù)據(jù)，可以得出以下資源的綜合評(píng)分，如表4所示：

根據(jù)表4中兩種評(píng)價(jià)方法計(jì)算的值并分別對(duì)兩組值求標(biāo)準(zhǔn)差，可得到（RBE）std=0.993，而（AVG）std=1.732。

所以通過(guò)表4及兩種方法下各組評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)差可以清晰看出，當(dāng)一個(gè)資源在連續(xù)遇到用戶(hù)異常評(píng)價(jià)時(shí)兩種評(píng)價(jià)方法存在很大差異。AVG方法中用戶(hù)的評(píng)價(jià)起決定作用，對(duì)資源的評(píng)價(jià)隨著異常評(píng)價(jià)的干涉而波動(dòng)很大，與資源的真實(shí)質(zhì)量相差較大。而RBE方法，對(duì)于不同用戶(hù)的評(píng)分，其評(píng)分高低對(duì)資源不起決定作用，對(duì)資源的評(píng)價(jià)同時(shí)還需參照用戶(hù)的信譽(yù)度及該資源的原始評(píng)分，所以有效降低了用戶(hù)異常評(píng)價(jià)對(duì)資源總體評(píng)價(jià)的影響，使對(duì)資源的每一次評(píng)價(jià)都更合理更接近資源的真實(shí)質(zhì)量，進(jìn)而使資源的綜合評(píng)分進(jìn)行連續(xù)更新時(shí)比較平穩(wěn)。

經(jīng)過(guò)以上仿真實(shí)驗(yàn)可見(jiàn)，在對(duì)資源的評(píng)價(jià)中，基于評(píng)價(jià)者信譽(yù)的評(píng)價(jià)方式更能合理地評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)教育資源，尤其可以抵制一些用戶(hù)異常評(píng)價(jià)的影響。同時(shí)該評(píng)價(jià)模型能夠時(shí)刻反映用戶(hù)的評(píng)價(jià)信譽(yù)。

結(jié)語(yǔ)

該模型能夠更合理科學(xué)地對(duì)資源進(jìn)行評(píng)價(jià)，尤其是降低了用戶(hù)異常評(píng)價(jià)帶來(lái)的不利影響，使用戶(hù)可以快速選擇優(yōu)質(zhì)資源。文章最后的仿真實(shí)驗(yàn)也證明了模型的有效性。

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篇8

關(guān)鍵詞：模糊綜合評(píng)價(jià)模型；學(xué)習(xí)共同體；應(yīng)用型本科院校

一、引言

在國(guó)際教育思潮的影響下，作為一種先進(jìn)的教育理念 ，“學(xué)習(xí)共同體”正在我國(guó)的高等教育中被廣泛倡導(dǎo)。1995年，博耶爾（E. L. Boyer）首次提出 “學(xué)習(xí)共同體 ”概念 ， 他認(rèn)為，學(xué)習(xí)共同體是所有人因共同使命并朝著共同愿景一起學(xué)習(xí)的一種組織，共同分享學(xué)習(xí)興趣，共同尋找通向知識(shí)的旅程和理解世界運(yùn)作方式，并朝著同一目標(biāo)相互作用和共同參與[1]。

美國(guó)西南教育發(fā)展中心（Southwest Educational Development Laboratory）在1997年首次發(fā)表了關(guān)于專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體的描述和介紹，并設(shè)計(jì)了五個(gè)維度、十二個(gè)指標(biāo)。他們認(rèn)為專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體是由具有共同理念的管理者與教師構(gòu)成的團(tuán)隊(duì)，他們致力于促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)，并且是進(jìn)行合作性、持續(xù)性學(xué)習(xí)[2]。學(xué)習(xí)共同體具有學(xué)習(xí)性、互動(dòng)性、團(tuán)體性等基本特征。地方高校作為人才培養(yǎng)的重要陣地，通過(guò)構(gòu)建“學(xué)習(xí)共同體”提高應(yīng)用型人才培養(yǎng)質(zhì)量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

位于江蘇省的S院校定位于地方應(yīng)用型大學(xué)，為提高勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)生的綜合素質(zhì)，該校某社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)努力探索基于學(xué)習(xí)共同體模式的應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式，經(jīng)過(guò)幾年的實(shí)踐，取得了一定的成績(jī)。國(guó)內(nèi)學(xué)者往往傾向于使用定性的方法對(duì)高校專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體實(shí)施狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，這種評(píng)價(jià)方法依賴(lài)專(zhuān)家的觀察和經(jīng)驗(yàn)，比較簡(jiǎn)單，但只停留在感性的初級(jí)評(píng)價(jià)階段。因此，有必要尋求一種科學(xué)、客觀、嚴(yán)密而且定量化的高校專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體評(píng)價(jià)方法。本文以此為出發(fā)點(diǎn)，以對(duì)S學(xué)院社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)實(shí)地調(diào)查所獲得數(shù)據(jù)為實(shí)證分析的主要依據(jù)，運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)模型，從定量的角度對(duì)S學(xué)院社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

二、調(diào)查設(shè)計(jì)

1.調(diào)查的范圍、對(duì)象與目的

本調(diào)查的范圍限于S學(xué)院，調(diào)查對(duì)象為四百多名全日制勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)在校本科生，調(diào)查目的是獲得評(píng)價(jià)S學(xué)院勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體相關(guān)數(shù)據(jù)，了解社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體發(fā)展?fàn)顩r，并為運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)其進(jìn)行客觀考量提供數(shù)據(jù)。

2.調(diào)查指標(biāo)與問(wèn)卷的設(shè)計(jì)

本研究按照1997年美國(guó)西南教育發(fā)展中心（Southwest Educational Development Laboratory）的界定，以五個(gè)維度，十二個(gè)指標(biāo)對(duì)S學(xué)院勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同進(jìn)行評(píng)價(jià)。五個(gè)維度分別是：A1共同的目標(biāo)和理念；A2學(xué)習(xí)的支撐環(huán)境；A3互相對(duì)話(huà)、溝通交流（學(xué)習(xí)意識(shí)，探究意識(shí)，團(tuán)隊(duì)意識(shí)）；A4領(lǐng)導(dǎo)的支持、權(quán)利的共享；A5家庭和社區(qū)的積極參與。十二個(gè)指標(biāo)依次是：B1專(zhuān)業(yè)定位、辦學(xué)宗旨；B2共享的價(jià)值觀和愿景；B3物力支持（經(jīng)費(fèi)支持）；B4信息資源（圖書(shū)館、資料庫(kù)）；B5技術(shù)資源（計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、技能培訓(xùn)課 程）；B6互動(dòng)的課堂文化和互動(dòng)的師生關(guān)系；B7學(xué)生與學(xué)生團(tuán)結(jié)合作、持續(xù)的學(xué)習(xí)文化；B8教師與教師合作性文化；B9尊重各自的價(jià)值觀和人格；B10共享的權(quán)利和民主氛圍；B11家庭有效參與學(xué)校教育；B12走進(jìn)社區(qū)。具體各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)及其代號(hào)見(jiàn)表1。

在二級(jí)指標(biāo)下面又分設(shè)26個(gè)具體問(wèn)題，從而建立一個(gè)自上而下的三層樹(shù)形指標(biāo)結(jié)構(gòu)，并自下而上按照每一級(jí)指標(biāo)對(duì)學(xué)習(xí)共同體的重要性分別賦予分值。對(duì)于一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)，我們采用五分點(diǎn)量表讓被調(diào)查者打分；對(duì)于最底層的26個(gè)問(wèn)題，我們采用四分點(diǎn)量表讓被調(diào)查者打分，然后采用求算術(shù)平均數(shù)的方法算出各個(gè)指標(biāo)的數(shù)值。

3.調(diào)查的實(shí)施

我們先發(fā)放30份試測(cè)問(wèn)卷以獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行信度檢驗(yàn)，結(jié)果如表2、表3所示。

從表2可以看出一級(jí)指標(biāo)的信度系數(shù)為α=0.848，從表3可以看出二級(jí)指標(biāo)的信度為α=0.861，這兩級(jí)指標(biāo)量表的信度均在可接受范圍之內(nèi)，我們認(rèn)為兩份問(wèn)卷均具備較好的信度，可以進(jìn)行實(shí)測(cè)。

本研究調(diào)查階段設(shè)計(jì)了兩種問(wèn)卷：?jiǎn)柧硪缓蛦?wèn)卷二。問(wèn)卷一所獲得的數(shù)據(jù)主要用來(lái)計(jì)算一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)權(quán)重。本次調(diào)查實(shí)測(cè)階段共發(fā)放問(wèn)卷400份，回收396份，問(wèn)卷回收率99%，其中有效問(wèn)卷390份（問(wèn)卷一170份，問(wèn)卷二220份），有效率達(dá)到97.5%。有效問(wèn)卷中，男性問(wèn)卷占48.97%，女性問(wèn)卷占51.03%。見(jiàn)表4。

三、模糊綜合評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用

1.原理簡(jiǎn)介

模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)標(biāo)方法。該綜合評(píng)價(jià)法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，即用模糊數(shù)學(xué)對(duì)受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€(gè)總體的評(píng)價(jià)。它具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能較好地解決模糊的、難以量化的問(wèn)題，適合解決各種非確定性問(wèn)題[3]。

在確定評(píng)價(jià)等級(jí)、評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)數(shù)值基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊集合變換原理，以歸屬度描述各指標(biāo)的模糊界限，構(gòu)造模糊評(píng)判矩陣，通過(guò)多層的復(fù)合運(yùn)算，最終確定評(píng)價(jià)對(duì)象所屬等級(jí)。

若一級(jí)評(píng)價(jià)因素的權(quán)重為α=（A1，A2…Am），則模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為：β=α?R=（b1，b2，…bn），若bk=max（b1，b2，…bn），則評(píng)價(jià)對(duì)象屬于k類(lèi)。

2.模糊綜合評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用步驟

（1）構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建是進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取的方式方法，對(duì)綜合評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性有直接影響。本研究在問(wèn)卷設(shè)計(jì)階段已經(jīng)對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了科學(xué)的構(gòu)建。

（2）構(gòu)建權(quán)重向量。問(wèn)卷一，運(yùn)用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)法，采用五分量表的方式，向S學(xué)院相關(guān)學(xué)者專(zhuān)家共發(fā)放問(wèn)卷180份，回收170份，有效問(wèn)卷170份。讓他們對(duì)五個(gè)一級(jí)指標(biāo)和十二個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行打分，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理獲得相關(guān)指標(biāo)權(quán)重如表5A所示：

（3）構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣。模糊綜合評(píng)價(jià)法要求建立適合的隸屬函數(shù)從而構(gòu)建好評(píng)價(jià)矩陣。我們將學(xué)習(xí)共同體的評(píng)價(jià)分為四個(gè)等級(jí)，分別為差、中等、較好、很好，通過(guò)對(duì)問(wèn)卷二的處理得到每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的隸屬度。問(wèn)卷二共回收220有效問(wèn)卷，因此各個(gè)指標(biāo)歸屬度計(jì)算均以220為分母。

（4）合成權(quán)重和評(píng)價(jià)矩陣。把表5的指標(biāo)權(quán)重和表6的指標(biāo)隸屬度矩陣結(jié)合，對(duì)S學(xué)院社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體進(jìn)行評(píng)價(jià)。

（5）結(jié)論。我們可以看到0.38 對(duì)應(yīng)的是較好，也就是說(shuō)從學(xué)習(xí)共同體角度考量，S學(xué)院勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體總體屬于較好的等級(jí)。

四、討論

通過(guò)運(yùn)用模糊評(píng)價(jià)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)地方應(yīng)用型本科院校S學(xué)院社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體的分析。雖然總體上該專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體屬于較好等級(jí)，但各維度上還存在較大的區(qū)別。

1.強(qiáng)化領(lǐng)導(dǎo)支持與權(quán)力共享，促進(jìn)共同的目標(biāo)與理念的形成

S學(xué)院屬于由各個(gè)高校聯(lián)合辦學(xué)組成的地方高校，管理體制比較特殊。S學(xué)院的學(xué)生雖然在本院讀書(shū)，但S學(xué)院卻沒(méi)有學(xué)歷和學(xué)位證書(shū)的授予權(quán)，導(dǎo)致學(xué)生對(duì)身份的認(rèn)同度不高，院系領(lǐng)導(dǎo)在促進(jìn)學(xué)校發(fā)展與學(xué)生教學(xué)、管理上存在一定的矛盾，賦權(quán)方面存在明顯不足，導(dǎo)致對(duì)權(quán)利共享這個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)較低。

S學(xué)院的勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)定位于培養(yǎng)熟練掌握管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)等相關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，能夠在企事業(yè)單位、大中型企業(yè)和地方社區(qū)從事人力資源、勞動(dòng)與社保相關(guān)工作的應(yīng)用型創(chuàng)新人才。確立了立足地方，提高應(yīng)用技能的培養(yǎng)理念。但由于社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)是一個(gè)比較新的專(zhuān)業(yè)，專(zhuān)業(yè)定位和知識(shí)結(jié)構(gòu)與社會(huì)需求之間存在一定的脫節(jié)。社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)屬于公共管理類(lèi)，在技術(shù)性層面上無(wú)法與理工科相比，雖然國(guó)家十分重視社會(huì)保障，但社會(huì)需求表面化，學(xué)生的就業(yè)很難達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

2.營(yíng)造溝通交流氛圍，提高環(huán)境支撐力

S學(xué)院始終突出教學(xué)的中心地位，在預(yù)算安排上充分體現(xiàn)教學(xué)經(jīng)費(fèi)優(yōu)先的原則。 2013 年，生均預(yù)算內(nèi)教育事業(yè)費(fèi)5978.27元（其中生均撥款1904.31元，商品和服務(wù)支出3279.87元，其他資本性支出94.09元），本科教學(xué)日常運(yùn)行經(jīng)費(fèi)投入2085.61萬(wàn)元，生均1530.16元，本科專(zhuān)項(xiàng)教學(xué)經(jīng)費(fèi)1383.1萬(wàn)元，生均1014.75元。實(shí)驗(yàn)教學(xué)經(jīng)費(fèi)260.97萬(wàn)元，生均191.47元；實(shí)習(xí)經(jīng)費(fèi)141.9萬(wàn)元，生均104.09元。圖書(shū)館占地面積約30700平方米。目前館藏紙質(zhì)圖書(shū)達(dá)136.6萬(wàn)余冊(cè)，其中涉及勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)的紙質(zhì)書(shū)籍有5萬(wàn)冊(cè)，2013年征訂期刊2009種、報(bào)紙208種，各類(lèi)電子圖書(shū)125萬(wàn)余種、電子期刊2萬(wàn)余種，是蘇北地區(qū)圖書(shū)資源最豐富的圖書(shū)館之一。

S學(xué)院是以教學(xué)為主的本科院校，對(duì)于各專(zhuān)業(yè)的教學(xué)十分重視，社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)的教學(xué)滿(mǎn)意度每學(xué)期都在97%以上，學(xué)生與老師之間關(guān)系十分融洽，幾年來(lái)教師通過(guò)“社會(huì)政策”“社會(huì)工作”等課程的教學(xué)改革，使學(xué)生充分融入課堂教學(xué)中，促進(jìn)了師生之間的互動(dòng)。由于學(xué)院是個(gè)較新的學(xué)院，社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)的老師也都比較年輕，老師之間合作與交流十分順暢。這些都為社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)共同體的發(fā)展和有效運(yùn)行提供了良好的保障。

3.構(gòu)建學(xué)校、家庭、社區(qū)三位一體應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式

勞動(dòng)與社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)一方面在教學(xué)上突出老師與學(xué)生互動(dòng)合作，另一方面在管理上突出輔導(dǎo)員的重要作用。社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)有三名輔導(dǎo)員，輔導(dǎo)員對(duì)本專(zhuān)業(yè)的每個(gè)學(xué)生及其家庭狀況都比較了解，使學(xué)生管理工作與學(xué)生的家庭情況緊密聯(lián)系起來(lái)，創(chuàng)建了良好的家?；?dòng)機(jī)制。當(dāng)前政府對(duì)社會(huì)民生問(wèn)題越來(lái)越重視，社會(huì)保障專(zhuān)業(yè)在教學(xué)過(guò)程中加強(qiáng)了與地方社區(qū)的合作，教學(xué)效果逐漸被社會(huì)認(rèn)可，同時(shí)在人社局 、民政局和殘聯(lián)等單位建立了實(shí)踐基地，通過(guò)“社會(huì)保險(xiǎn)實(shí)踐”“社會(huì)工作”“社會(huì)調(diào)查”等課程的社會(huì)實(shí)踐環(huán)節(jié)深入基層，讓學(xué)生在社區(qū)實(shí)踐中來(lái)提高自己，發(fā)展自己。通過(guò)學(xué)校、社區(qū)、家庭三方聯(lián)動(dòng)，建立三位一體的應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式。

本科應(yīng)用型院校普遍存在學(xué)生學(xué)習(xí)積極性差、創(chuàng)新能力不足、人才培養(yǎng)和社會(huì)實(shí)際脫節(jié)等問(wèn)題，因此，將學(xué)習(xí)共同體與應(yīng)用型人才的培養(yǎng)結(jié)合起來(lái)，對(duì)于教學(xué)質(zhì)量的提高、學(xué)生價(jià)值觀的樹(shù)立以及學(xué)生團(tuán)結(jié)合作精神的培養(yǎng)具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

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篇9

關(guān)鍵詞：廣西；物元模型；水質(zhì)評(píng)價(jià)

中圖分類(lèi)號(hào)：X824 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）16-4154-04

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.16.020

隨著社會(huì)的發(fā)展、經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)及人民生活水平的提高，人民對(duì)水資源的要求也越來(lái)越高，科學(xué)地評(píng)價(jià)水質(zhì)顯得尤為重要，常用的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法有綜合指數(shù)法、因子分析法、層次分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、污染損失率法、集對(duì)分析法、模糊綜合評(píng)判法以及物元分析法等。水環(huán)境質(zhì)量的好壞是一個(gè)模糊概念，各水質(zhì)等級(jí)是模糊集合，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)界限的明顯量化將會(huì)遺漏一些有用信息，甚至?xí)?dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論，若以單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)結(jié)果常常具有矛盾性、不確定性和不相容性。物元分析理論是一種主要研究和處理不相容問(wèn)題的方法，它可以將復(fù)雜的問(wèn)題抽象為形象化的模型，并應(yīng)用這些模型研究基本理論，提出相應(yīng)的應(yīng)用方法。本研究以廣西省水質(zhì)評(píng)價(jià)為例，說(shuō)明物元模型理論在水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。

1 物元模型理論

1.1 物元的定義

物元理論是在20世紀(jì)80年代由中國(guó)的蔡文教授創(chuàng)立，是主要研究和處理不相容問(wèn)題的方法，貫穿自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的橫斷學(xué)科，將物元分析與可拓集合相結(jié)合，廣泛應(yīng)用于新產(chǎn)品構(gòu)思與設(shè)計(jì)、優(yōu)化決策、控制、識(shí)別與評(píng)價(jià)等領(lǐng)域，在理論和實(shí)踐方面發(fā)揮了重要作用。物元可拓法將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其特征值作為物元，通過(guò)評(píng)價(jià)級(jí)別和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，得到經(jīng)典域、節(jié)域及關(guān)聯(lián)度，從而建立定量綜合評(píng)價(jià)方法。以有序三元組R=（Q，c，v）作為描述事物的基本單元，稱(chēng)為物元。其中，Q表示事物；c表示Q的特征；v表示Q關(guān)于c所取得的量值。假設(shè)水質(zhì)R有多個(gè)特征，以n個(gè)特征c1，c2，…cn和相應(yīng)的量值v1，v2，…vn描述，則表示為：

3 討論

在運(yùn)用物元分析方法進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)過(guò)程中，物元理論通俗易懂，計(jì)算方法簡(jiǎn)便。物元模型中，關(guān)聯(lián)函數(shù)可取負(fù)值，分辨能力強(qiáng)，能全面分析判別待評(píng)價(jià)對(duì)象屬于某一級(jí)別的程度，從而提供更為豐富的信息，使判斷更加準(zhǔn)確，為環(huán)境決策提供較為可靠的科學(xué)依據(jù)，并為該領(lǐng)域的評(píng)價(jià)方法提供了新的思路。但在應(yīng)用該方法時(shí)，經(jīng)典域、節(jié)域量值范圍的確定、關(guān)聯(lián)函數(shù)的選取等問(wèn)題都有待進(jìn)一步研究探討。

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篇10

【關(guān)鍵詞】地質(zhì)模型；數(shù)值模擬；一體化；模型精度

0 研究目的

三維油藏地質(zhì)建模和油藏?cái)?shù)值模擬是油藏描述的重要研究?jī)?nèi)容。長(zhǎng)期以來(lái)，地質(zhì)建模與數(shù)值模擬是兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的研究過(guò)程，且地質(zhì)模型質(zhì)量關(guān)系到其能否客觀反映油藏實(shí)際，數(shù)值模擬的研究進(jìn)度，及油藏開(kāi)發(fā)各種技術(shù)措施的制定。究其原因主要有三個(gè)方面：一是缺乏詳細(xì)的建模數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范，無(wú)法對(duì)第一手資料的真實(shí)性進(jìn)行甄別；二是由于油藏三維地質(zhì)模型是建立在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和建模人員的地質(zhì)認(rèn)識(shí)及建模水平的基礎(chǔ)上形成的，因此缺乏油藏三維地質(zhì)模型質(zhì)量評(píng)價(jià)的量化標(biāo)準(zhǔn)；三是模型修正是一個(gè)動(dòng)靜態(tài)結(jié)合、綜合研究的過(guò)程，單純根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和歷史擬合結(jié)果進(jìn)行修正，往往造成對(duì)地質(zhì)模型不合理的修改，甚至出現(xiàn)明顯不符合地質(zhì)規(guī)律的狀況。

本次地質(zhì)模型質(zhì)量評(píng)價(jià)及控制方法研究，從資料質(zhì)量、油藏類(lèi)型、地質(zhì)認(rèn)識(shí)、建模方法、軟件開(kāi)發(fā)水平等方面入手，提出并建立了一套對(duì)地質(zhì)模型進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)和控制的方法。

1 質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制方法

質(zhì)量評(píng)價(jià)是指對(duì)比地質(zhì)認(rèn)識(shí)與地質(zhì)模型一致性的過(guò)程。質(zhì)量控制是指利用動(dòng)態(tài)資料約束地質(zhì)模型，進(jìn)一步加深地質(zhì)認(rèn)識(shí)的過(guò)程。

提出了基于靜態(tài)資料建立油藏三維地質(zhì)模型的質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，即由可視化評(píng)價(jià)、規(guī)律一致性評(píng)價(jià)到抽稀井評(píng)價(jià)，其中可視化評(píng)價(jià)包括構(gòu)造模型與構(gòu)造特征、斷層模型與斷裂系統(tǒng)、地層模型網(wǎng)格模型與砂體展布和沉積相分布特征的認(rèn)識(shí)一致；規(guī)律一致性評(píng)價(jià)是指模型數(shù)據(jù)與巖心數(shù)據(jù)和測(cè)井解釋數(shù)據(jù)的規(guī)律一致；最后通過(guò)抽稀井檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)是否符合油藏實(shí)際。這是一個(gè)由直接觀察、數(shù)據(jù)匹配到實(shí)際驗(yàn)證的過(guò)程，體現(xiàn)了模型質(zhì)量由粗到細(xì)的質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

可視化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)具體到三維地質(zhì)模型中主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：構(gòu)造模型中，要求地質(zhì)研究的構(gòu)造面與模型構(gòu)造面趨勢(shì)一致，地層分層數(shù)據(jù)與模型構(gòu)造面吻合；斷層模型中，要求斷棱等間距平行且等高或者高度漸變，兩盤(pán)斷線(xiàn)不可相交，同一斷層的斷點(diǎn)要近斷面分布；網(wǎng)格模型中，要求網(wǎng)格主方向?yàn)橹饕镌捶较?，且無(wú)網(wǎng)格負(fù)體積出現(xiàn)；地層模型中，要求砂體展布范圍、無(wú)井控制的邊水區(qū)要與地質(zhì)認(rèn)識(shí)基本一致。

規(guī)律一致性評(píng)價(jià)內(nèi)容包括，巖心數(shù)據(jù)、測(cè)井解釋數(shù)據(jù)頻率分布特征基本一致，測(cè)井解釋數(shù)據(jù)、井點(diǎn)粗化值、模型數(shù)據(jù)頻率分布特征基本一致。抽稀井評(píng)價(jià)是指抽出部分井重新建立模型，被抽出井點(diǎn)處的模型數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比誤差較小即可。

質(zhì)量控制方法主要是指在模型建立的過(guò)程中，通過(guò)技巧的應(yīng)用提高模型精度。例如在構(gòu)造模型中，需檢查修正局部井斜、補(bǔ)心數(shù)據(jù)，井震結(jié)合，合理化構(gòu)造趨勢(shì)，合理添加虛擬井、點(diǎn)的方法；可使用斷點(diǎn)數(shù)據(jù)及斷點(diǎn)鎖定，層面采樣法確保正確的斷層切割關(guān)系來(lái)提高斷層模型質(zhì)量；地層模型中可采用分層方法優(yōu)選、沉積相控約束和動(dòng)態(tài)驗(yàn)證的方法；儲(chǔ)層模型中可開(kāi)展測(cè)井解釋數(shù)據(jù)可靠性分析，建模方法優(yōu)選，變差函數(shù)的合理調(diào)整及應(yīng)用等方法。

例如在斷層模型中，斷層位置不符、斷距不合理、斷層附近底層尖滅都會(huì)影響構(gòu)造模型精度，從而影響油水井的受效，增加油藏液量、含水量擬合困難，可以采用斷點(diǎn)鎖定、層面采樣等方法控制并提高斷層模型的質(zhì)量。

單純應(yīng)用靜態(tài)資料及建模技巧不能很好的確保模型的精度，在模型建立時(shí)更要考慮結(jié)合油藏生產(chǎn)實(shí)際使得模型更好的服務(wù)于生產(chǎn)，像邊水能量、油水邊界、斷層封閉性、井間連通性、儲(chǔ)層物性時(shí)變、儲(chǔ)層含油性等這些動(dòng)態(tài)資料都可以約束地質(zhì)建模過(guò)程。在這里，將這些參數(shù)進(jìn)行不確定性和確定性參數(shù)分類(lèi)，并分別控制約束范圍來(lái)提高模型精度。

2 應(yīng)用效果

應(yīng)用提出的地質(zhì)模型質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制方法，對(duì)總網(wǎng)格數(shù)達(dá)2163萬(wàn)的地質(zhì)模型開(kāi)展建模數(shù)模一體化研究，僅用了3個(gè)月的時(shí)間，完成了3次模型修正及430口油水井的歷史擬合，且單井?dāng)M合率達(dá)到85%以上，為后期開(kāi)展研究打下良好基礎(chǔ)；因此該方法不僅極大的提高了工作效率，同時(shí)大大的深化并提升了原有地質(zhì)認(rèn)識(shí)。

3 結(jié)論

該方法的應(yīng)用將大大提高三維地質(zhì)模型質(zhì)量，從而提高后期研究工作效率；同時(shí)加強(qiáng)了多專(zhuān)業(yè)、多學(xué)科科研人員的相互協(xié)作和緊密結(jié)合，進(jìn)一步提升地質(zhì)認(rèn)識(shí)；另外，應(yīng)用動(dòng)靜態(tài)資料相結(jié)合，約束地質(zhì)模型的建立和修改過(guò)程，使得模型的建立有章可循、模型的修改有據(jù)可依，保證了三維地質(zhì)模型的精度，為建立三維地質(zhì)模型質(zhì)量規(guī)范提供了部分依據(jù)，為建設(shè)“數(shù)字化油田”及開(kāi)展“建模數(shù)模一體化”工作提供了有力保障。

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