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基于熵技術的層次分析法和模糊綜合評價的政務數據共享開放考核評估方法研究

2023-09-19 11:04:04唐春生高山謝真強
中國自動識別技術 2023年4期
關鍵詞:考核評價

唐春生 高山 謝真強/文

在國家出臺加快培育數據要素市場的政策背景下,推進政務數據共享開放已成為提升政務服務、優化營商環境、實現國家治理體系和治理能力現代化的重要手段。構建科學、合理的評估體系,對政務數據共享開放成效進行評估,對于有效推動政務數據共享開放工作、提升評估工作效率以及促進政務數據價值的充分釋放具有重要意義。

政務數據共享開放考核評估方法,是從政府內部評價的角度,以政務數據共享開放主管部門為評估主體,以具體實施政務數據共享開放的部門為評估對象,建立包括組織管理、基礎保障、數據共享、數據開放、數據應用五個維度的評估指標體系,并采用熵技術支持下的層次分析法確定指標權重,利用加權平均算子對政務數據共享開放效能進行模糊綜合評價,對各部門數據共享開放工作進行量化評估考核,從而有效推動政務數據共享開放工作,促進政務數據價值充分釋放。

政務數據共享開放考核評估體系的構建方法,其核心內容是評價指標的設計和權重的計算。研究思路具體為:

第一步,實地調研影響政務數據共享開放的重要因素,并完成評估指標的初步匯聚和整理;

第二步,對評估指標進行設計、分類和分級,構建評估指標框架;

第三步,征求領域專家意見,并修訂評估指標;

第四步,向政府部門相關技術人員和管理人員咨詢,根據年度評估重點,使用層次分析法計算指標權重;

第五步,基于以上信息,構建政務數據共享開放考核評估指標體系。

方法主要為專家調查法和層次分析法。專家調查法指在評估指標框架建立后,走訪專家進行咨詢,聽取專家的意見,對評估指標框架進行相應修改。層次分析法是一種常用的定性與定量相結合的確定指標權重的方法,其具體思路是將要解析的復雜問題分解為若干層次,由專家和決策者對同一層次的各指標重要程度進行比較和打分,依據打分結果構造判斷矩陣,利用各判斷矩陣的特征向量確定該層指標對上層指標的貢獻度,從而得到基層指標對總目標的重要性的賦權結果。

評估指標體系構建與考核評估方法探索

評估指標體系構建

根據政務數據共享開放工作的實際情況,首先要有組織管理措施對整個共享開放工作進行統籌,然后在完成基礎保障建設的基礎上,使政務數據在各部門之間進行共享,且對社會公眾進行數據開放,最后需對應用政務數據較好的典型案例進行激勵。政務數據共享開放考核評估體系以組織管理評估指標B1、基礎保障評估指標B2、數據共享評估指標B3、數據開放評估指標B4 和數據應用評估指標B5作為基本指標,見表1。

表1

組織管理組織領導B11、工作機制B12、宣傳培訓B13、安全管理B14和資金保障B15。其中,組織領導是指成立數據共享開放工作專班和設置首席數據官;工作機制是指建立數據共享開放工作制度;宣傳培訓包括在部門內部進行共享開放宣傳和定期組織內部綜合培訓;安全管理是指建立數據安全管理制度和應用日志記錄;資金保障指的是制定政務數據共享開放所配套的工作經費計劃。

基礎保障網絡互通B21 和系統部署B22。網絡互通是指政務信息系統和國家級、省級垂管系統接入電子政務外網;系統部署是指部門信息系統接入統一的政務云平臺。

數據共享數據資產登記B31、目錄編制B32、有條件共享B33、共享交換能力B34、共享數據質量B35、共享數據量B36 和共享數據更新B37。數據資產登記是指業務系統數據采集、使用、產生和管理的數據進行資產登記;目錄編制是指對政務數據進行分類、分級、編制、上傳、更新和維護;有條件共享是指對有條件共享數據反饋的時效性和合規性;共享交換能力是指采用數據管道、API 接口或前置機方式實現系統接口貫通;共享數據質量是指共享數據的可用性和完整性;共享數據量是指共享數據的數量;共享數據更新是指共享數據的時效性。

數據開放主動開放B41、依申請開放B42、脫敏脫密審核B43、開放數據質量B44、開放數據更新B45 和數據解釋B46。主動開放是指數據開放目錄、開放數據類型和開放數據量;依申請開放是指對依申請開放數據反饋的時效性和合規性;脫敏脫密審核是指是否制定開放數據的脫敏脫密審核制度;開放數據質量是指開放數據的可用性、完整性、準確性以及數據格式;開放數據更新是指開放數據的時效性;數據解釋是指開放數據是否有相應的解釋說明。

數據應用典型應用B51。典型應用是指通過政務數據推出的各類應用產品。

考核評估方法探索

根據建立的評估體系,對政務數據共享開放成效進行模糊綜合評價的步驟是:第一步,建立政務數據共享開放評估的因素集;第二步,建立評估的評語集;第三步,在因素集與評語集之間進行單因素評價,建立模糊關系矩陣;第四步,采用熵技術支持的層次分析法確定指標權重;第五步,利用加權平均算子對政務數據共享開放效能進行模糊綜合評價。通過分析計算準則層和指標層相對重要性的判斷矩陣,同時利用熵技術支持的層次分析法計算各級指標權重,得出準則層和指標層的判斷矩陣及權重。

以G 部門為例,采用模糊隸屬度計算方法,分析計算各指標所對應的模糊化指標得分。首先,確定各評價指標分級標準及閾值。為簡化計算,假定各指標分級標準及閾值相同,將政務數據共享開放成效分為差(0-0.2)、較差(0.2-0.4)、一般(0.4-0.6)、較好(0.6-0.8)、好(0.8-1)五個等級。其次,根據G 部門各指標取值,計算指標隸屬度,從而得出G部門各指標對應的模糊化指標得分。

通過對G 部門政務數據共享開放在組織管理、基礎保障、數據共享、數據開放和數據應用五個方面進行模糊綜合評價,同時根據最大隸屬度原則,在五個隸屬度中取隸屬度最大的評價結果作為該指標的評分結果。再經過歸一化處理得出G 部門政務數據共享開放成效的綜合評價結果。

組織管理層在組織管理層指標的模糊綜合評價結果中,“差”的隸屬度為0,“較差”的隸屬度為0.0553,“一般”的隸屬度0.1362,“較好”的隸屬度為0.6880,“好”的隸屬度為0.8856,五個隸屬度中“好”的隸屬度最大,說明G 部門政務數據共享開放組織管理層指標為“好”。

基礎保障層在基礎保障層指標的模糊綜合評價結果中,“差”的隸屬度為0,“較差”的隸屬度為0,“一般”的隸屬度為0.6305,“較好”的隸屬度為1,“好”的隸屬度為0.8424,五個隸屬度中“較好”的隸屬度最大,說明G 部門政務數據共享開放基礎保障層指標為“較好”。

數據共享層在數據共享層指標的模糊綜合評價結果中,“差”的隸屬度為0,“較差”的隸屬度為0.2896,“一般”的隸屬度為0.7007,“較好”的隸屬度為0.7530,“好”的隸屬度為0.3438,五個隸屬度中“較好”的隸屬度最大,說明G 部門政務數據共享開放數據共享層指標為“較好”。

數據開放層在數據開放層指標的模糊綜合評價結果中,“差”的隸屬度為0,“較差”的隸屬度為0.1366,“一般”的隸屬度為0.2868,“較好”的隸屬度為0.5848,“好”的隸屬度為0.7709,五個隸屬度中“好”的隸屬度最大,說明G 部門政務數據共享開放數據開放層指標為“好”。

數據應用層在數據應用層指標的模糊綜合評價結果中,“差”的隸屬度為0.3520,“較差”的隸屬度為1,“一般”的隸屬度為0.8240,“較好”的隸屬度為0,“好”的隸屬度為0,五個隸屬度中“較差”的隸屬度最大,說明G 部門政務數據共享開放數據應用層指標為“較差”。

綜合成效評價結果在政務數據共享開放綜合成效的模糊綜合評價結果中,“差”的隸屬度為0.0685,“較差”的隸屬度為0.3076,“一般”的隸屬度為0.5307,“較好”的隸屬度為0.5215,“好”的隸屬度為0.4284,五個隸屬度中“一般”的隸屬度最大,“較好”的隸屬度略低于“一般”的隸屬度,說明G部門政務數據共享開放綜合成效評價在“一般”和“較好”之間。

基于熵技術的政務數據共享開放考核評估方法和指標體系,通過對實施政務數據共享開放的部門從五個維度進行全面評估,快速、準確地評估各部門在政務數據共享開放中的績效表現,找到問題并加以解決。指標體系重點考慮了評估指標的科學性、準確性和可操作性,有效地反映政務數據共享開放的實際情況,并對政務數據共享開放提供有價值的指導。同時,研究方法和指標體系也可用于政府部門之間以及政府與企業、社會組織等方面的交流合作,推動政務數據共享開放的進一步發展。

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