基于多指標評價適配算法的危機事件應急能力測評研究*

張利平王春平李望晨△

基于多指標評價適配算法的危機事件應急能力測評研究*

張利平1，2，3王春平1，2，3李望晨1，2，3△

目的研究多指標評價設計流程與適配算法，以突發公共衛生危機事件應急能力評價為例進行建模實現和實證比較。方法對多指標評價流程分析和性能比較，進行衛生機構事前應急能力綜合測評，AHP法與熵權法結合計算組合權重，單項測量數據基礎上以綜合評分法、TOPSIS法和灰色關聯分析法建模實現并討論比較。結果算例測評方案合理，有效融合客觀信息和研判過程，排序等級相關有顯著統計學意義；有必要對目標導向性和方法代表性適配比較。結論多指標評價算法流程設計與適配分析作為綜合對策，對于衛生領域問題有實用借鑒價值。

多指標評價 適配算法 危機事件 應急能力 測評

多指標評價基本流程評述

多指標評價方法應用已引入社會學、經濟學領域，旨在為決策工作提供導向依據。綜合評價就是根據目的導向、問題情境反映客觀信息和專業觀點，根據同類對象組成樣本集，建立遞階層級指標體系，逐項研判并賦權計算，將指標體系、權重和單項測量數據等信息加權集成，得到綜合排序結果［1］。指標體系為評價依據，權重起調節作用，預處理是合成基礎，算法要兼顧原理和目的導向，各階段設計都影響決策實效性。

1.指標體系是評價的前提依據。指標體系構建是根據專業知識和行業經驗進行研判、論證、整合和優化的復雜過程。首先在同類問題指標體系研究基礎上，經遞階分層與細化篩選后形成初步意見，然后用Delphi法組織該領域專業權威學者形成研討小組，開展針對性咨詢，匿名發表意見后將所有觀點匯總、集中反饋和個別參考。經多輪征詢，計算協調系數和變異系數，修改分歧嚴重指標，排除認同度低指標，適當納入新指標，不斷優化和完善指標體系。指標應表現系統性、特異性、科學性、代表性和可操作性特點，內涵明確且易于量化。

2.權重是指標差異的調節籌碼。層次分析法（AHP）多用于評價問題主觀權重計算，在指標體系遞階分層和專業偏好認識基礎上，兩兩比較后填入判斷矩陣，根據判斷矩陣計算該層指標權重。AHP法步驟繁瑣但充分體現全過程研判信息，更適于層次結構復雜的指標體系賦權計算。客觀權重是通過數據分布特征或離散變異信息體現指標重要性如熵權法，指標數據差異小賦予較小權值，指標差異顯著賦予較大權值，要根據評價目的和導向意義決定是否使用，同類屬性指標體系優先使用。主觀賦權體現指標內涵差異，客觀賦權體現指標數據分布差異，計算組合權重更有合理意義。

3.預處理是信息合成的基礎。單指標測量信息是針對評價對象，由實施者對指標測量或統計，形成單層面評價數據矩陣，代入綜合評價模型。如果評價樣本為n個，指標為m個，第i個樣本第j個指標數據標記xij，第i個樣本用向量（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。指標要同向化處理，逆向指標應同向轉化，方法以不改變數據分布為宜，如醫療評價時感染率x處理為100%－x而非1／x。測量數據還要進行無量綱化處理，建議采用線性化方法，以不改變數據分布為佳。

多指標評價集成算法分析

評價集成算法應用條件、原理出發點和代表性有差異。例如，主成分分析法是將高維原始指標體系降維濃縮為主成分指標，將樣本集指標數據轉化為主成分得分，然后用方差貢獻率作為客觀權重，加權合成后計算綜合得分及樣本排序。國內外權威觀點認為以第一主成分用于評價的做法更合理，方差貢獻率客觀賦權思想缺乏解釋性［2］。秩和比法根據編秩變換思想將原始數據轉化為秩次信息，計算時并不直接利用原始數據，對于離群數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雜評價系統。經文獻檢索，綜合評分法、TOPSIS法和灰色關聯分析法在衛生問題應用中有代表性。

1.綜合評分法將權重信息和單指標測量數據乘積后加權合成，適于同類指標數據信息綜合。它僅依靠加法和乘法計算，體現指標數據信息逐項原始累積效果，實現簡單快速，日常生活中應用較多，如小學生成績排名、青年歌手比賽。對于復雜層級指標體系，合成算法缺乏解釋性，如治愈率和病床數指標無量綱化后加權求和就“欠缺合理”。

2.TOPSIS法由有限方案多屬性決策引申而來。基本思想是根據基礎測量矩陣按每列取最優值，逐列類推完成尋找最優值的過程，目的是根據同指標下所有樣本最優數據，構造與原指標體系相同維數的“虛擬最優樣本”，同樣根據最劣值構造“虛擬最劣樣本”。所有樣本用m維行向量表示，并與指標體系權重一起代入加權距離公式，得到與理想最優、最劣樣本距離，與最劣樣本相對距離值越大，則排名就越靠前，如此進行，可依次得到所有樣本優劣排序情況。該法具體形象、容易理解，而在衛生領域較受推崇。

3.灰色關聯系數法源于灰色系統理論。基本思想是構造參考樣本，將待比較樣本全部與之計算關聯度，關聯度大則說明與參考樣本密切程度高［3］。該思想用于評價模型，是指將樣本測量矩陣分別按每列取最優值，構造與指標體系維數相同的“虛擬最優樣本”向量為參考樣本，每個樣本計算各指標灰色關聯系數，加權計算與理想最優樣本的灰色關聯度，其值越大則樣本排序越優，如此進行得到樣本排序結果。該方法較直觀，在衛生領域應用較多。

綜合評價就是依據多層級指標體系對評價事物全面衡量的算法建模系統，它兼顧指標重要性，充分融合單項測量信息，反映復雜決策思維，以樣本綜合值闡述對象間差異。根據評價目的和導向意義有“發展性評價”和“總結性評價”之分，“總結性評價”力求科學客觀、公信合理地進行綜合均衡和相對比較，如績效分配、學生綜測，本文所列算法都屬于“總結性評價”；“發展性評價”旨在樣本集“拉開差距”后“優中選優”，可忽略整體均衡公平性，如樹立標兵和模范，可對應有算法供選用。

應急能力測評算例研究

1.研究對象

在Delphi法和AHP法實施基礎上，文獻［4］經權威論證已經給出突發公共衛生危機應急能力指標體系，其中事前應急能力指標包括準備階段（應急預案、應急隊伍、應急物資儲備裝備）、監測與預警階段（監測預防、預警能力、突發事件報告）共6個方面，經分層細化后包括18個具體的可測指標：X1預案完備性、X2預案可操作性、X3預案維護與修訂、X4預案培訓與演練、X5組織機構建設、X6專業構成與技術水平、X7培訓演練計劃方案、X8培訓實施與資料歸檔、X9法規政策保障、X10資源儲備、X11儲備物資評估管理、X12危險源重點防護監管、X13預測預報評價、X14信息收集分析、X15預警體系建設、X16報告上報時間、X17報告完整性和X18報告準確性。

據此對某10家衛生機構標記為H1～H10，建立模型進行應急能力測評和比較研究，綜合衡量相對差異。組織應急管理領域領導專家，圍繞指標內涵對采取實際考察、工作匯報和綜合考核等措施進行單項打分，指標根據里克特七級量表依次標度1～7分。指標均為正向而不必同向轉化，指標數據量綱相同而不必無量綱化。以行表示衛生機構，以列表示應急能力指標，測量數據形成矩陣作為計算準備，見表1。

表1 突發公共衛生危機事前應急能力單項打分

2.方法實現

綜合評分、TOPSIS和灰色關聯分析為代表方法，簡要表述如下：

（5）文獻權威論證指標實際權重：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）熵權法根據數據矩陣計算指標客觀權重：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）主客觀結合計算指標組合權重：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）方法計算步驟，將指標組合權重和測量矩陣加權集成，融合各環節信息，計算綜合排序結果，見表2。

表2 突發公共衛生危機事件事前應急能力評價結果

（9）借助SPSS軟件進行Spearman秩相關和Kendall等級相關分析，根據評價排序結果計算相關系數，表明相關有統計學意義（P＜0.001），見表3。

表3 排序結果相關性分析

3.結果分析

表1中每列打分數據離散程度不明顯，熵權法計算客觀權重，差別無懸殊。如指標數據屬性不同、數據分布離群嚴重，權重將很大，組合賦權應慎重，導向解釋應合理。

方法原理不同，其結論導向解釋是不同的。綜合評分法是對原始分數逐項累積求和作為依據，大眾皆知、簡單方便，但易造成“個別指標忽略無妨，只須提高其他分數照樣排名靠前”，如果指標屬性不同，則合成意義難解釋。TOPSIS法對應急能力指標取總體最大值和最小值，構造理想“最佳機構”與“最劣機構”向量，以計算各機構加權“距離”作為依據，形象具體、適用廣；灰色關聯分析將“最佳機構”作為參考，計算各機構加權“灰色關聯度”作為依據。強調加權“距離合成”或“關聯度合成”，各指標總體位置和優劣差值很重要，應逐項“最優看齊”、“均衡兼顧”和“綜合提升”，指標屬性不同時更適用。

結 論

1.突發公共衛生危機應急能力測評研究有實用價值，導向意義是促使衛生機構全方位均衡提升應急能力。指標體系和權重經權威論證而有代表性。主觀權重解釋實際內涵，客觀權重體現數據分布。集成算法綜合利用數據信息，以定量方式融合決策思維，科學得出評價結論。該問題符合“總結性評價”導向，重在均衡衛生機構間相對差異和排名比較。以上設計過程為機構間橫向評價，還可用于某機構年度間縱向自評。

2.方法原理性能和評價目的不同，決策者應對導向意義和應用條件進行適配研究。綜合評分法強調指標權重和測量信息累積合成效果，分數越高則排名越靠前，少數劣勢指標可通過優勢指標總分“補償”，該思想強調“優勢補差”而不是全方位均衡各指標，問題簡單、指標屬性相同問題多用，復雜系統少用或不用。TOPSIS法和灰色關聯分析法更側重于所有指標均衡發展，更關注各指標分別在打分總體中的位置，尋求哪些指標與理想最優、最劣情況差距較大，或哪些指標與理想最優更密切，力求各指標整體優序靠前而非追求累積效應，有利于引導均衡發展，不同屬性指標體系、復雜評價問題多用。

1.胡永宏.對統計綜合評價中幾個問題的認識與探討.統計研究，2012，29（1）：26-30.

2.林海明，杜子芳.主成分分析綜合評價應該注意的問題.統計研究，2013，30（8）：25-31.

3.許建強，李望晨，王成磊，等.基于組合熵權灰色關聯分析的醫療質量綜合評價.中國衛生統計，2013，30（2）：247-278.

4.王曉東，吳群紅，郝艷華，等.突發公共衛生事件應急能力評價指標體系構建研究.中國衛生經濟，2013，32（6）：47-50.

（責任編輯：郭海強）

*山東高校人文社科項目（J14W21）；教育部人文社科項目（13YJAZH094）；濰坊醫學院基金（K11TS1011）；山東統計局項目（2014－183，184）

1.健康領域社會風險預測治理協同創新中心

2.健康山東重大社會風險與治理協同創新中心

3.濰坊醫學院公共衛生學院（261053）

△通信作者：李望晨