指標權重的設定方法與結果

已有的研究或采取專家調研法，即從主觀上為指標設定權重；或采取客觀賦權法，即采用層次分析等統計方法，從數據的分析和統計中求得權重。雖然客觀賦權法更能增強指標的解釋力和獨立性，但我們仍決定采用主觀賦權法。正如我們在之前經濟社會公平度測評報告中所指出的，之所以這樣做，是因為我們希望突破以往過分重視與收入有關的因素這一思維定勢，更多地強調公平發展理念。具體來講，這種主觀賦權法能夠體現以下兩方面理念：第一，與效率相比，更加重視從公平的角度來審視問題；第二，合理權衡底線公平、機會公平和分配公平三者的重要性。

在權重系數調節的具體操作上，我們采取有事先提示的專家調研法，即邀請經濟、社會領域的專家學者各15名，以及15名在綜合管理崗位上任職的黨政干部，讓他們分別給各指標打分，并且明確告知他們要更多地考慮公平發展的理念。指標權重的計分方法是：我們列出待賦權重的指標，要求專家對同一層級的指標進行兩兩比較（如果專家認為甲指標比乙指標重要，那么就給甲指標計1分，乙指標不得分）。在這一過程中，一個指標“打敗”其它指標的次數越多，所得的分數就越高。當然，這樣的打分工作是在一、二級指標層面同時展開。將這樣的打分工作進行五輪后（在開展下一輪打分工作前，我們都將每個指標在上一輪打分中所得的平均得分告知打分者，以供其參考），我們將各指標在每輪中的得分相加，再進行相應調整，就得到了各指標的權重系數（見圖1）。

數據的標準化處理

為了增強測評結果的科學性和可比性，在對指標數據的選擇和設定過程中，我們應用了此前測評研究中連續使用過的具有單調性和凸性特征的指數功效函數，對六個二級指標數據分別進行了無量綱化和標準化處理。該功效函數的具體形式如下：

該功效函數中，d是量化后的得分，我們將其區間控制在了60-100之間，x是觀測值，也就是各指標數據的實際統計值，xh是滿意值，xs是不允許值。一般來說，正向指標滿意值取各指標的最大值，不允許值取其最小值，但對于低保人口占總人口比率這樣的逆向指標，滿意值應取其最小值，不允許值取其最大值。在操作過程中，經過功效函數的轉換之后，就可將各地市所有的指標數值全部轉換為60-100之間的得分。因此，在我們構建的地方經濟社會公平度評價體系中，最低生活保障參保人數占常住總人數比重的觀測值越大，得分越低；余下的其他五個二級指標則相反，也即其觀測值越大，所獲的得分越高。

然而這里還有必要指出的是，依據該功效函數所得出的結果是相對結果，前述六個二級指標數據的最小值和最大值會影響各地市經濟社會公平度的得分。也就是說，如果改變參與測評的地市樣本量，可能會導致數據指標的最大值和最小值發生變化，各地市經濟社會公平度的最終得分也會發生變化。但是，這并不會對各地市之間經濟社會公平度的排名順序產生影響，也就是原有各地市經濟社會公平度的先后排序將保持不變。