基于层次分析法的国防生淘汰因素分析

李顺宏　陈晓春　李辉亿　朱　丹

[摘要]利用若干所高校被淘汰的国防生的数据，通过德尔菲打分法，计算出了权重矩阵。根据若干所高校国防生的实际数据，运用不同的标度，得出了两个国防生培养的风险函数。通过时风险函数的进一步分析，得到应加强计算机专业和中西部地区贫困家庭国防生的培育管理，应注重培养国防生的综合素质等结论。

[关键词]国防生；淘汰因素；层次分析法

[中图分类号]E073

[文献标识码]A

[文章编号]1008—1763(2009)03—0072—04

国防生又称国防定向生，是指根据军队建设需要，依托地方普通高等学校，从参加国家统一招生考试的普通中学应届高中毕业生中招收培养的青年学生。近十年来，绝大多数大学生加入国防生队伍后思想稳定，学习努力，注重日常养成，积极参加军队安排的军政训练，不断提高个人综合素质，为毕业后能够尽快地适应军队的学习、工作和生活奠定了良好基础。但也有少部分同学加入国防生队伍后不能达到部队的要求，一些国防生的行为与一名合格的国防生相去甚远。把不合格的国防生淘汰出去，是国防生队伍正规化建设的要求。影响国防生淘汰的因素多种多样，为了降低国防生淘汰的比率，提高国防生的培养效率和效益，我们对淘汰的国防生作特征提取的分析和研究，以找出其被淘汰的主要原因，避免日后类似的问题重复出现。

一分析方法

层次分析法是萨蒂等人在20世纪70年代初提出的一种决策方法。在错综复杂的情况下，人们期望利用各种信息做出最优决策。在做最优决策时，因素很多，有些因素可以量化，有些因素只有定性关系，如何将定性关系转化为定量计算，从而做出最优决策呢?层次分析法就是将半定性、半定量的问题转化为定量问题的行之有效的方法。它将各种有关因素层次化，并逐层比较多钟关联因素，为分析、决策、预测或控制事务的发展提供可比较的定量依据。层次分析法的基本步骤的是：首先建立层次结构模型。将问题所包含的因素分层。一般分为最高层、中间层、最低层。最高层表示解决问题的目的；中间层为实现总目标而采取的各种方案、措施、政策，可分为策略层、约束层、准则层等；最低层是用于解决问题的各种措施、政策、方案等。当某个层包含因素超过9个时，可将该层再划分成若干个子层。其次，构造成对比较阵。我们要比较n个因素x₁，x₂，……，x_n-1，x_n对目标z的影响，就要确定这些因素在目标中所占的比重，即这些因素对目标的相对重要性。我们这里采用两两比较的方法将各个因素重要性的定性部分数量化。由全部比较结果得到的矩阵A=(a_ij)，称为成对比较矩阵。求出成对比较矩阵的最大特征值λ_max及其对应的特征向量Y，即可用标准化后的向量Y'来反映这些因素对目标的重要性。

由矩阵论知识，可知矩阵的最大特征值是正实数且是单重的，它对应的特征向量为正。再次，一致性检验问题。如果每个人对决策对象的比较具有逻辑的绝对一致性，即：a_xi×a_jk=a_ik则不会出现任何矛盾的结论。然而，实际情况是，由于人的思维活动不可避免的带有主观性和片面性，人们构造的成对比较矩阵常常是不一致阵。即可能出现a_ij×a_jk≠a_ik。因此，在分析因素对目标的影响时，必须对成对比较矩阵进行一致性检验。可以证明的是：n阶成对比较矩阵是一致阵，当且仅当比较阵的最大特征值与其阶数相同，即：λ_max=n。因此只须计算矩阵的最大特征值，就可以判断成对比较矩阵是否为一致阵。如果A不具有一致性，可以证明λ_max＞n，且其特征值λ_max越大，其不一致程度越严重。此时λ_max对应的特征向量y就不能真实反映因素x₁，x₂，……，x_n-1，x_n在目标；中所占的比重，令：CI=λ_max-n/n-1，CI称为一致性指标。最后。进行层次总排序及其一致性检验。计算同一层次所有因素对于总目标即最高层相对重要性的排序权值，称为层次总排序。这一过程是由最高层到最低层逐层进行的。同样的，层次总排序也要进行一致性检验。检验也是从最高层到底层进行，方法与前面的相同，不再赘述。

因此本文构建一个层次分析法的模型框架，分析各个因素在国防生淘汰中所占的比重，并得出最终影响国防生淘汰的总函数。

二模型设定和数据说明

(一)数据来源和假定

数据来源于中国海洋大学、湖南大学、长沙理工大学、中南大学、湘潭大学和湖南师范大学这六所高校的调查表。按照六所高校的调查表，可以掌握国防生的姓名、性别、培养层次、籍贯、所学专业、淘汰时间、淘汰原因等信息。按照国防生淘汰因素模型层次图，在已掌握的数据中选取所需要的数据。筛选原则和处理后的结果，如表1所示。

对以上调查数据，我们做如下假定：(1)国防生之间不存在合谋、串谋行为；(2)调查数据具有客观性、离散性的特征；(3)专家对各高校和社会需求比较了解；(4)专家打分时的意见独立；(5)各个学校的不同数据可以代表我国不同层次高校的办学水平。根据这些假定，我们可以认为单个成对比较矩阵是基本一致的。

(二)模型结构

根据上述层次分析法的基本思想和原理，按照层次分析法建模的基本步骤，以及本文要得出影响国防生淘汰因素函数这一目标，建立适合本目标的模型层次结构和框架。完成数据选取后，请专家对以上因素进行分析，两两比较打分，建立成对比较矩阵。但是根据专家意见的不确定性，决策群生成的最终决策必然会产生不一致。故采取德尔菲打分法，将意见反馈后，请专家进行新一轮的打分。如此反复，直到一致为止。

经过6轮专家打分与意见反馈后，专家意见分歧仍然较大，并没有出现专家评价一致的趋势。考虑到对6个因素进行比较，不确定性较大的情况。为了简化打分评价的过程，我们将数据进一步分析。可以得出淘汰因素分析表，如表2所示：

从淘汰分析表中，我们可以看出，培养层次的数据—致性较大，对结论影响很小。故在新的层次分析模型中，忽略这一因素，起到简化模型的作用。将培养层次这一因素省略后，仍存在5个因素进行比较，对5个因素进行比较，将需要构建一个5×5的矩阵，可想而知，要得到一致性较好的结论也是很困难的。所以为了进一步达到简化模型的目的，我们根据所选取的5个因素与培养学校关系的紧密程度，分为入校前因素

和入校后因素两大类。对入校前因素和入校后因素分别建立成对比较矩阵，将原有的6阶矩阵有效的简化成2个2阶矩阵和1个3阶矩阵，极大的方便了专家打分，也使得比较结果更加精确。

根据德尔菲打分法得出入校前和入校后的决策函数后，进一步比较入校前后的整体因素对国防生淘汰的影响，便可以轻松可以得出最后的决策函数。

三结果及建议

在请专家对新的层次模型进行了4轮专家评价的决策后，我们得到了具有一致性的权重矩阵。考虑到表格的形式不若线型图的形式更直观，我们用图的形式表示出来。

可以清楚看到，专家普遍认为学生的专业特征这一因素对淘汰的影响是最重要的。根据专家的评价，我们对照表2所示的淘汰因素分析表，可以得出每个因素对应的特征对决策函数的风险系数。

国防生培养风险函数=28.18％计算机信息类专业+20.19％该校热门专业+9.38％贫困家庭学生+8.04％中等收入家庭+5.34％因成绩不合格淘汰+3.62％违约退出+3.40％大学三年级学生+3.13％来自中部地区的学生

根据权重表和所得风险函数，发现对专业特征过于偏重，在计算中，可能会造成因截尾带来不精确的后果，我们将打分的标度由原来的1-9改为指数标e^0/5-e^8/5的形式，这样可减小因素权重问的绝对差距，但并不影响其相对差距。新的权重表如图2所示：

比较图2与图1，可以发现，两图只是将因素间的绝对差距改变了，因素间的相互关系变化不大，仅仅是生源所属地区和淘汰主要原因的相互关系有了细微的变化。同样的，我们可以得到新的决策函数系数，如表3所示：

根据上表，我们可以得到国防生培养的风险函数：

国防生培养风险函数=18.44％计算机信息类专业+13.68％该校热门专业+12.02％贫困家庭学生+10.31％中等收入家庭+8.06％来自中部地区的学生+5.80％因成绩不合格淘汰+5.47％大学三年级学生+3.93％违约退出。

从风险决策函数中，我们看到对培养风险的影响由高到低依次是：专业特征为计算机信息类专业和本校的热门专业、家庭收入为贫困或者中等收入的学生、由于成绩不合格而淘汰、来自中西部地区的学生、本科三年级的学生和选拔过程中因违约而被淘汰的学生。下面，我们就对对这些淘汰风险较大的因素逐一进行分析。(1)专业特征为计算机信息类专业和本校的热门专业。首先，在学校培养过程中，这两类专业是所有学生的首选，故而本身的生源质量比较高，竞争较其他专业更激烈，同时筛选也比较严格，淘汰率较其他专业更高；其次，这类专业属于通用性比较强的专业，学生的选择余地大，一部分学生自愿被军队淘汰；再次，为满足军队的培养需要，国防生在这类专业中所占的比重较大，淘汰人数的绝对数大，但并不意味着相对数也大。但是若单纯为了降低风险的需要，尽量少的将国防生招入计算机信息类专业和本校热门专业，与国家培养国防生以达到提高我军的信息化水平、强化我军综合素质的目的是相违背的，会使得国防生的培养失去原有的意义。相反的是，为了提高我军的综合素质，加快部队的信息化进程，我们更需要选择国防生学习计算机信息类专业和本校热门专业。为了解决这一矛盾，可以采用加强管理、重点培养的办法，降低计算机信息类专业和本校热门专业国防生的淘汰率，达到我军培养国防生的目的。(2)贫困或者中等收入家庭。这类家庭的孩子在选择签订国防生协议时，有可能更多的考虑了经济因素，为了减轻家里的经济负担，而选择了国防生这条道路。那么在筛选过程中，由于意志不坚定、成绩不合格、身体不合格、不热爱国防事业等种种原因被淘汰。因为经济方面的原因而选择国防生道路的学生比较多，所以被淘汰的绝对数也比较大，但相对数并不大。考虑到相当多的贫困地区的学生有很强的进取心和毅力，有远大的理想和抱负，符合部队的发展需要。为此，可以针对不同学生的特点，有选择地加强思想政治教育、学习成绩、身体素质的培养力度。(3)成绩不合格。本来，国防生的筛选制度较高校的普通筛选更为严格，国防生的平均成绩应好于其他学生。如果学生成绩不合格，原因一定多种多样，必须对症下药，切实提高学生成绩，降低国防生因成绩原因而淘汰的比例。(4)来自中西部地区的国防生。中西部地区的国防生的综合素质一般较其他地区低。一则是和中西部地区的经济欠发达有关。我们发现，“来自中西部地区”与“学生的家庭收入为贫困和中等”相关度为l，即来自中西部地区的学生家庭收入均为贫困或中等。这类学生参加的综合社会实践活动比较少。再则与中西部地区的教育模式有关。数据说明。大部分因“身体不合格”而淘汰的学生都来自中西部地区。这与中西部地区在学生培养方面过于重视学生分数，忽视整体素质提高有关。由于身体素质较差，自我学习能力不强，容易遭到淘汰。(5)本科三年级的学生。在大学三年级的时候，学生接触社会逐渐增多，譬如很多学生就已经开始考虑毕业后的工作问题。这个阶段国防生极易受到社会上高薪职位和自由生活的诱惑，选择违约，退出国防生培养；还有的是在和外界接触的过程中，放松了对自己的要求，因成绩下降、违反纪律等原因被淘汰。为此，“选培办”和学校应特别加强对大三学生的管理，以降低这一淘汰率。(6)主动选择退出。部分国防生在最初并没有清楚地认识到作为国防生的义务和责任，在进一步学习和培养的过程中，感觉到这一任务的艰巨，并且对国防事业的热爱、责任心和使命感以及政治觉悟不够，从而选择主动退出；还有的可能只是为了读个好大学，以“曲线救国”的方式选择了国防生这条道路，一旦借助国防生的身份进入了大学校门，便又另寻出路，退出国防生。我们要进一步完善国防生的录入和退出制度，防止各种机会主义行为。对于主动退出者，可以考虑加大违约的惩罚力度，不仅仅从经济上给予处罚，也可以考虑记入个人信用档案，坚决杜绝此类现象的发生。

通过以上分析，对比根据不同标度的得到的国防生培养风险函数，可以得出这样的初步结论：应加强对计算机信息类专业和本校热门专业的国防生的监管力度，加强对贫困家庭和中等收入家庭的国防生的思想政治教育。这样，可以降低国家在国防生的投资中存在的大部分风险。

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