国内外综合评价理论及未来研究方向

（一）理论与方法的综合研究

目前，国内有关综合评价的研究成果也十分丰富，陈挺（1987）的《决策分析》讨论了综合评价问题；彭勇行（1988）出版的《管理决策分析》中提出了一些可用于综合评价的基本方法；顾基发（1990）在《评价方法综述》中对综合评价问题进行了较为系统的阐述；还有邱东、陈晓剑、郭亚军、王宗军、苏为华、胡永宏、陈国宏、金菊良、魏一鸣、白宪春等学者发表和出版了一系列论文和著作，他们都从不同的角度阐述了综合评价的基本理论、方法步骤、基本原理，有的还介绍了国外关于综合评价的一些新的理论与方法，还有的讨论了综合评价领域的规范性问题，提出了很多有见地的观点理论，对国内综合评价理论和实践的发展起到了重要的影响和推动作用，这些著作主要有邱东等的《多指标综合评价的系统分析》，陈晓剑的《系统综合评价方法》，王宗军的《综合评价发展综述》，苏为华的《统计指标理论与方法问题研究》《组合评价及其计算机集成系统研究》与《多指标综合评价理论与方法研究》，胡永宏等的《综合评价方法》，郭亚军的《综合评价理论与方法》与《综合评价理论、方法及应用》，秦寿康的《综合评价原理与应用》，金菊良等的《复杂系统广义智能评价方法与应用》，白宪春的《统计综合评价方法与应用》，等等。

上述这些文稿从不同角度对综合评价理论、方法和实际应用开展研究，成果非常丰富。学者陈述云和张崇甫（1994）提出，解决多种综合评价方法的优化选择问题可使用等级次序检验法来解决，该方法为评判各种评价方法的优良性问题提供了新的思路。^[16]杭州商学院省自然科学基金课题组（1996）提出了“序号总和理论”，利用“序号总和理论”给出了较为准确的综合评价排序方法。^[17]

21世纪以来，综合评价理论与方法在国内发展迅速，本领域专家学者围绕着综合评价理论与方法的比较和优良标准的问题进行研究，包括指标体系、赋权方法和综合评价模型选优问题。尚卫平（2003）认为可以根据得到的等级排序与标准排序的关系来判断合理的综合评价方法。^[18]陈衍泰等（2004）提出了综合评价结果的不一致问题，并将各领域的综合评价方法归纳分类，讨论了各种方法的优缺点。^[19]桂文林、舒晓惠等（2005）研究了如何通过最小均方误差决定机制判别各方法优劣的标准。^[20]张卫华和靳翠翠（2007）提出了区间综合评价合成技术，给出量化检验标准，他还认为该方法具有众多优点，使评价结果更加全面、客观。^[21]郭亚军等（2010、2011）分析了几种常用无量纲化方法对拉开档次法的评价结果的影响，分别研究了基于TOWA算子的动态综合评价模型，给出了一种确定时间权重的方法——最小方差法^[22]，给出了如何科学合理地选择无量纲化方法的依据。^[23]苏为华（2012）详细研究了我国30多年来综合评价方法指标的发展情况。^[24]李红、朱建平（2012）提出了基于大数据的新的综合评价思想^[25]。李美娟等（2013）提出了基于模糊聚类分析方法的动态组合评价方法。^[26]彭张林等（2015）对国内外综合评价理论与方法展开研究，给出了综合评价理论未来的研究方向。^[27]

（二）综合评价的概念

在现实生活中，综合评价已经深入人心，人们在社会经济管理活动中离不开综合评价分析。人们通过一些确定的判断标准，评价有关事物的价值和好坏，指导一定的决策行为，这就是评价。

评价（evaluation）本来是指“根据确定的目的来测定对象系统的属性，并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用感受的行为”^[28]。许多人认为，综合评价能力是现代管理中必备的能力，是做出科学的管理战略决策的重要依据。随着人们活动领域的进一步扩展，所面临的评价对象和事物日趋复杂化，认识社会变得不太容易，认识问题必须全面、系统和深入地进行，综合评价方法便由此而产生。^[29]综合评价方法是一种综合性的评判。^[30]综合评价方法，就是按照一定方法和要求，综合对象的多个指标（即多维信息）的信息，并得到一个综合指标（一维），对评价对象做一个整体上的评判，其目的就是对评价对象进行排序比较。^[31]

许多学者以为，多指标综合评价是利用一定的指标体系，采用一定的方法，对被评价对象的数量特征进行归纳和综合，变多维数据为一维评价值，较好地确定现象的优劣，从而进行排序分析的一种基本的研究方法。

李红和朱建平认为，综合评价是根据评价目的，按照影响评价对象的因素，选择恰当的办法，将影响因素或指标的共同信息提取出来，以便综合反映评价对象的总体特征的过程。^[32]根据研究领域的不同，综合评价的方法也会有所不同。

王宗军指出，综合评价一般概指对以多属性指标体系描述的对象系统做出全局性、整体性、综合性的评价，也就是对评价对象，根据所给数据，采用一定的方法，给每一个评价对象赋予综合值，再根据该综合值择优或排序的过程。^[33]综合评价方法又称为多变量综合评价方法、多指标综合评估技术。目前对综合评价问题的研究热点问题主要有两个方向：一是对综合评价指标体系构建的理论研究，二是对综合评价方法，也就是综合评价模型和赋权方法的研究。第二个研究方向是评价研究领域中最重要且最具研究前景的研究方向之一，它的研究是综合评价中最科学的问题之一。评价方法的科学性又是客观评价的基础，因此，综合评价方法的研究对整个综合评价领域都具有广泛的意义。

（三）综合评价中指标选择优良标准研究

指标的选取是综合评价过程中的基础。在综合评价过程中，评价者的意志需要通过指标体系来得到具体体现，而指标体系的设计又直接影响到综合评价的最终结果。从这一角度来看，评价指标体系建构的合理性和优良性是综合评价最终成败的关键之一。一般来说，指标的选取主要存在以下几个问题：一是往往不能突出评价对象的特点；二是为追求“全面”，罗列过多的指标，导致求解难度加大和成本浪费的问题；三是为避免资料取得的困难而自创一些似是而非的指标；四是评价指标与评价目标不一致，甚至相互矛盾。

就此，徐明强等（2005）提出了一种面向对象的指标体系构建方法。^[34]他们将评价过程包装成类似于面向对象编程思想（OOP）中的“类”（class）的形式，根据分析生成类别实例（instance）和子类，再根据具体的评价对象和评价内容扩充各类集资类的相关内容，并将各模块或类别按对象实例化。这种方式为我们构建指标体系提出了一个清晰的思路，通过对问题进行结构化描述，可为我们进一步的精确评价工作奠定基础。但是，它毕竟只是一个思想体系的建立过程，尚不具备进一步解决问题的能力。

针对具体的指标选择工作，白雪梅和赵松山（1995）通过定量分析，对社会经济问题评价中的指标选择方法进行研究，简化了指标选择的基本过程。^[35]他们将指标的选择划分为四个基本步骤：建立地区社会经济发展的预选指标集→指标隶属度分析→指标鉴别力分析→指标相关分析，从而筛选出具有可观测性、目标关联性、较大隶属度、较大鉴别力和最小相关性的指标构成初步指标集合，再运用多元统计分析方法，即主成分分析、因子分析和聚类分析方法进行二次筛选，以构建得到最终的指标体系。张立军和罗珍（2008）提出了一种主客观相结合的指标筛选方法。^[36]他们首先将评价指标分为若干基本类别，然后再针对这些类别选出若干个候选指标，利用聚类分析的方法把这些指标群分成更小的子类，并通过相关分析和其他分析方法从子类中选择代表性指标，达到基本兼顾指标体系的全面性和代表性的要求。(www.xing528.com)

高杰等（2005）分析了弱权重指标对决策精度的影响，提出利用层次分析的区间估计剔除弱权重指标。^[37]张朝阳等（2009）提出指标约简方法，该方法基于粗糙集理论，以企业创新能力评价指标体系的约简化为例进行实际验证，指出该方法的应用特点和优势。^[38]石宝峰和迟国泰（2014）在进行绿色产业评价中，依据信息含量最大和冗余信息剔除原则定量筛选指标，并通过实证证明了其具有一定的科学性。^[39]杜俊慧（2014）提出灰色聚类理论和粗糙集属性约简相结合的指标筛选方法，利用灰色聚类代替经典粗糙集中的等价关系进行分类，并采用F统计量确定灰色聚类的临界值以实现了综合评价指标的筛选，^[40]她以物流供应商的选择为例，验证了该方法的应用特点和优势。孙友良等（2014）在进行水闸安全评价时，提出一种基于离差最大化法的分配系数计算方法，将绝对灰色关联度和相对灰色关联度有机结合，形成了基于改进广义灰色关联度法的筛选指标机制。^[41]他们将该法应用于水闸安全评价的指标筛选中，得到了较为合理的水闸安全评价指标体系。

（四）综合评价中赋权方法优良标准研究

多数综合评价问题都要涉及权重的确定，综合评价理论发展至今，也已建立了相对成熟的权重确定方法。现实工作中常用的赋权方法有许多种，有层次分析法、数据包络分析法、灰色关联分析法、主成分分析法、专家意见法以及模糊综合评判法。

章志敏等（1999）研究证明了特征向量几何平均排序法具有强条件下保序性等性质，并给出了特征向量排序法和最小偏差法具有相同排序向量的充要条件。^[42]截至目前，对于判断矩阵的排序已衍生出20多种不同的方法，而排序方法的选择对于层次分析法而言，也是对优良标准的探索。代雪静和田卫（2011）对主成分分析法、污染超标赋权法和层次分析法进行了比较，他们以查干湖监测数据为例进行模糊综合评价，并对不同赋权方法得出的权重值与评价等级进行比较分析，^[43]得出了主成分赋权法对权重值的确定能如实反映每一个评价因子在整个环境中的重要性的结论。许涤龙和封艳红（2014）比较了主成分分析法、因子分析、卡尔曼滤波法和VAR模型、联立方程模型在内的经济模型赋权方法，他们将其应用于金融状况的指数评价，进而分析了各方法的优缺点及其适用范围。^[44]张平和马力（2013）将层次分析法和变异系数法结合，通过组合赋权以确定被评价指标的权重值，再基于灰色理论进行目标单位的综合评价。^[45]他们以房地产投资方案决策案例为例，并与基于熵权理论的优选方法进行比较，发现组合赋权和灰色理论相结合的优选决策方法可作为房地产投资决策的一种有效方法。易欣等（2013）根据vague集理论提出了一种新的区间值客观赋权方法，然后采用区间数层次分析法再次对指标进行主观赋权，^[46]他们以业主项目群管理中选择最合适项目组成的问题为例，证明了该方法可以较好地避免由于采用主、客观赋权法所带来的评价结果上的差异，能有效提高权重的赋值优良性。

（五）综合评价模型优良标准研究

综合评价模型是决定综合评价成败的因素之一，模型选择的优劣对于综合评价的成败具有关键的作用。

在模型选择中，王海政等（2006）提出建立一种基于属性匹配思想的模型选择系统。^[47]首先，利用面向对象的评价方法对属性集进行封装，为人机交互提供了可能；其次，将大量的属性集及对应具体的评价方法实例录入数据库中，形成评价方法库；最后，根据匹配度即可基于评价问题对模型进行自动选择。这是一种系统性的思想，相信可以为今后建成模型选择数据库提供很好的思路。但这一系统的主要难题其实集中在匹配度的衡量方面，也就是评价模型优良标准的建立过程上。

高长元等（2011）基于信息论的理论基础，通过构建决策树建立了一套综合评价模型自动选择系统。^[48]这种方法在一定程度上可以很好地保证综合评价模型选择的逻辑合理性，使决策者可以最大限度地选出合适的模型以备决策。但对于方法本身的有效性，他们并未做出更多的解释。王春枝（2008）系统地介绍了综合评价指数模型的三种基本形式，即加法形式、乘法形式和加乘混合形式的模型，并分析了三个模型选择的一般原则，^[49]但对于进一步具体的说明，则并没有给出我们所需要的答案。

陈述云等（1994）提出用等级次序检验来解决多种综合评价方法的优化选择。^[50]他们采用1991年全国各地区独立核算工业企业的经济效益数据对综合指数法、主成分分析法、灰色关联度分析法、秩和比法和距离综合评价法五个方法进行考察，分别运用五个方法进行综合评价，再根据等级相关理论进一步计算得出各种评价方法间的等级相关系数，最后将等级相关系数最高的两种方法，或满足系数进行最小约束条件下的方法视作最优的或可取的。虽然他们的研究也存在一定的局限性，但必须承认他们为评价方法的优劣选择提供了一种办法。基于这个思想，韩轶等（1999）做了进一步的工作，他们选取了常见的四种综合评价方法（TOPSIS法、灰色关联度法、综合指数法和夹角余弦法）进行比较，在假定指标分别满足正态、指数和线性三种基本分布形式的情况下，用Spearman等级相关系数理论，对各种评价方法的评价结果进行优化分析。^[51]结果发现：指标值的分布是一种线性分布时，各评价方法得到的评价结果完全相同；指标值的分布为正态分布时，TOPSIS法和灰色关联度法是首选；指标值的分布为指数分布的情况下，则应选综合指数评价法为宜。

（六）综合评价结果优良标准研究

从目前的许多综合评价活动来看，关于评价结果的确定往往只是“一排了事”。如果将它类比为一个相关分析的过程，当前大多数的综合评价只是针对于相关系数的计算，而对于系数显著性的检验则少有研究。

关于这个问题，刘树梅等（2002）建议要回归到综合评价的功能上。我们首先要再次明确综合评价的功能，一方面是相对重要性的评价，即通过排序而评判出先后的结果，这是综合评价的基本功能，也可以说是最直接的功能。但另一方面，综合评价更为根本的功能是揭示事物的差异，即通过总排序和各层的排序与基础指标之间的联系，揭示其中存在的差异，从而对决策者提供有益的、明确的参考。相信对综合评价更为根本的功能的把握，我们就能明白综合评价不是简单的排序，排序只是一个新的开始。^[52]

相关学者在指标无量纲化方法的研究中也对综合评价结果的标准研究作出了一些尝试。郭亚军（1998）在研究指标一致性和无量纲化处理时提出，综合评价结果对于指标一致性处理和量纲处理方法应具有一定的不敏感性，即选用不同的处理方法，评价的结果不应该出现太大的变动。^[53]张卫华（2005）同样在指标无量纲化方法研究中提出综合评价结果可靠性标准，他根据“序号和理论——把各种不同的评价方法下的排序号相加，得到序号总和，按序号总和排序的结果即真正的位序”进行推理，认为可用不同量化方法所做的等级排序号之平均值的排序作为合理等级排序的依据。^[54]刘贤龙（1998）提出运用多个评价模型进行排序校验的方法。^[55]首先将事先选择的方法和某一模型的排序结果视为标准结果，再运用多个其他评价模型进行校验排序，可以得出回判的正确率与误判率，通过判断误判率是否控制在某个事先约定的范围内，从而对评价结果的合理性进行判断。这为我们进行综合评价结果的优良标准研究提供了很好的借鉴。