基于区间数度量的精准扶贫工作绩效评价方法

龚日朝,谭可星

(湖南科技大学 商学院,湖南 湘潭,411201)

当今,精准扶贫工作已进入“啃硬骨头、攻坚拔寨”的冲刺期,迫切需要对每个贫困点开展阶段性过程和实效评价,有针对性地以问题为导向,制定更精准、更科学的攻坚扶贫政策和措施,加快实现2020年全面脱贫的伟大目标。因此,开展精准扶贫工作绩效评价具有重大的现实意义。

目前,对精准扶贫问题的学术研究,在精准扶贫的理论分析、价值分析、政策解读、扶贫模式探讨、影响因素和优化路径等方面取得了一系列研究成果[1-4]。但是,对精准扶贫绩效评价的理论和方法研究,通过中国知网文献库检索,到2019年3月止的学术论文还不到200篇,而且还主要是对绩效的影响因素分析[5-6]、指标体系构建的原则和框架设计等基本问题的探讨[7-12]。当然,也有很多学者从不同的视角,基于不同的评价理论等构建了很多的指标体系：魏名星等[13]从扶贫对象识别精准性、帮扶精准性和管理精准性等构建的扶贫绩效“三维度”评价指标体系;胡善平[14]从投入、过程、产出等构建的精准扶贫工作绩效“三维度”指标体系;白杨等[15]运用4E评价理论,从政府管理的经济性、效率性、效果性和公平性等构建的“四维度”指标体系;向延平等[16]基于AHP法建立的教育精准扶贫工作绩效“六维度”评价指标体系;王林雪[17]从扶贫对象的识别、资源投入、教育扶贫的产出以及成效等构建的“四维度”指标体系;李宝庆等[18]基于平衡计分卡基本原理构建的金融扶贫“四维度”绩效评价指标体系。但是,对于这些成果,孟志华等[3]认为还不够完善,存在与精准扶贫政策初衷不吻合、与“瞄准机制”的扶贫新模式要求不一致等诸多问题。通过分析发现,这些问题的存在主要有两个根源：一是对精准扶贫及其绩效的内涵理解存在偏差;二是源于客观事物的复杂性和指标取值的不确定性,指标数据很难获得的困难,不得不舍弃一些重要指标,这本质上就是源于指标测度方法和统计数据的不完善。正因如此,目前所运用的精准扶贫工作绩效评价模型基本上都是常规型的确定性分析模型,如：平衡计分卡模型[18]、DEA效率评估模型[19]、第三方评估模型[20-21]、层次分析方法模型[22]、模糊评价方法模型[23]等等。这些模型都必须依托精确的统计数据,而事实上,无论是过程管理指标还是实效指标,很多都无法用精确的数字去刻画。在开展精准扶贫工作绩效评价的调研中发现,无论是被调查者,还是相关工作的专家或者具体负责的领导,对很多指标都无法给出精准的评价数据或统计数据,只能给出一个比较模糊的指标取值区间范围,而且官方也缺少完整的指标数据。因此,如果要对扶贫点的工作绩效进行准确的评价,只能开展实地调研,同时创新原始统计数据的收集程序,创新指标测度方法,才能构建与实际统计数据相吻合的评价指标体系及其评价模型。基于这一现实,本文选择用区间数刻画指标取值的方法,对湖南湘西的4个扶贫点开展了实地调研,获得评价数据。然后,基于区间数的运算法则和加权集结算子等理论,引入区间数大小比较的可能度计算模型,提出不同扶贫点绩效比较的方法。

1 绩效评价问题描述

精准扶贫工作绩效评价是一个复杂的多属性评价问题,不仅要对扶贫工作过程管理进行评价,而且要对扶贫工作取得的实效进行评价,是当今政府职能管理部门必须开展的一项重要工作。本文对精准扶贫工作绩效评价问题描述如下：

(1)假设有m个扶贫点,记为U={X1,X2,…,Xm};

(2)假设有k个评级指标,记为B={Bj,j=1,2,…,k},对应权重为ω={ωj,j=1,2,…,k};

(3)假设有n个被调查对象,记为E={e1,e2,…,en};

(4)假设每个评价指标采用区间数测度进行评价。

基于上述假设,对每个扶贫点的工作绩效进行综合评价,给出扶贫点工作绩效排序结果。其中各评价指标权重运用区间数的熵权法确定。因为熵权法不仅是一种客观赋权法,而且其具有良好的性质,能通过信息熵刻画各指标取值的变异程度。如果指标的信息熵越大,其熵权越小,充分说明在该指标下每个被评价对象扶贫点之间的差异越小;反之,则差异越大。因此,将其运用于精准扶贫工作绩效对比评价,可为政府职能管理部门在扶贫工作后续攻坚的工作部署中,抓住主要因素,制定具有针对性的对策措施,提高工作实效。

2 绩效评价指标体系的构建与指标测度

2.1 评价指标体系的构建

精准扶贫工作绩效评价包括过程评价和实效评价。本文借鉴文献[5]构建的精准扶贫工作绩效评价理论框架,结合精准扶贫政策初衷、“瞄准机制”的扶贫新模式要求,分析精准扶贫工作绩效的影响因素,从精准识别、精准帮扶、精准管理、精准考核等4个维度构建指标体系。

精准识别是确保扶贫工作绩效的前提,只有通过合理的制度设计,采取科学有效的识别方法,准确地识别出扶贫对象,才能将有限的扶贫资源锁定扶贫目标群体,符合精准扶贫政策初衷及其瞄准机制。在精准识别的基础上,精准扶贫的核心是精准帮扶,主要是产业帮扶,包括扶贫项目和产业的合理安排、扶贫资源和资金的精准使用、扶贫政策和措施的有效发挥以及扶贫团队建设等指标,这是影响精准扶贫工作绩效的关键,是实现扶贫点自身资源与市场需求相适应的经济产业的基本,是实现永久脱贫目标的保障。开展精准扶贫的帮扶工作离不开科学的管理,主要因素包括农户信息管理、阳光操作管理、扶贫事权管理等,这些管理要素是构建阳光扶贫工程,实现“中央—地方—扶贫点”关系畅通,提高工作效率的保障;精准考核是对精准扶贫工作全过程及其成效的评价,包括人均收入的提高水平、贫困户脱贫率的考核和扶贫对象的满意度等主要指标。基于上述分析,本文构建如下的精准扶贫工作绩效评价指标体系,见表1。

表1 精准扶贫工作绩效评价指标体系

2.2 精准扶贫指标评价值的确立

在实地调查与测评过程中,由于统计数据的不确定性、被调查者和专家认知的主观性和模糊性,定性指标采用 “五等级”方法,即“优、良、中、差、很差”等5个等级进行评价,对每个等级分别赋予区间数[0,2)、[2,4)、[4,6)、[6,8)、[8,10]。对于定量指标,则根据统计数据原值进行评价,其中如果对能获得精确值的指标,如：某个指标的评价值为1,则用区间数[1,1]表示,否则采用原值区间数。显然,这一方法更符合客观实际和人们的认知特征,还能更好地表达被调查者的观点与偏好。在此,本文引进区间数的基本概念与所需运算法则[24-29]。

定义1(区间数) 若 - ∞＜a-≤a+＜+∞,则称a= [a-,a+]为实数空间中的有界闭区间数。如果a-≥0,则称a= [a-,a+]为非负有界闭区间数。特别地,如果a-=a+=a,则a= [a-,a+]退化为实数a。

定义2[16](区间数运算法则) 设a= [a-,a+]和b= [b-,b+]是ℑ上的任意2个有界闭区间数,则：(1)

下面介绍数据的获取与处理过程。

2.3 评价指标权重的确定方法

3 精准扶贫工作绩效综合评价模型

3.1 综合评价值计算模型

假设指标Bj的全局权重为则根据区间数运算法则,各评价对象的综合评价计算模型为

显然,每个评价对象的评价值依然为区间数。

3.2 综合评价结果排序方法

排序的思想是,先根据区间数大小比较的可能度构建区间数两两比较的可能度矩阵,然后,计算每个区间数的优序数并根据其大小进行排序。为此,对于给定的任意两个区间数a= [a-,a+]和b= [b-,b+],本文给出区间数a≥b可能度的计算模型为[27]

4 精准扶贫工作绩效评价实证

4.1 评价对象与数据的来源

湘西州是湖南省重点扶贫的地区之一,在湖南省扶贫办公布的2015—2020年省级贫困村达到1 200个。本文选择某个县4个扶贫点,记为C1、C2、C3、C4作为实证研究对象,旨在验证本文评价方法的有效性和可行性。数据来源于该县扶贫办和实地调查。本文根据表1的评价指标体系,运用(2)式对原始评价数据进行了标准化处理,得到了标准化评价矩阵(表2)。该表中每个区间数表示所在行指标下的扶贫点得分占4个扶贫点总得分的比例区间,区间数越大,表示该扶贫点的标准化得分越高。

表2 二级指标取值区间决策矩阵

4.2 计算评价指标权重

首先,计算二级指标的全局权重。根据表2标准化评价矩阵数据,利用式(4),得到每个二级指标的全局权重,结果见表2的第2列。

其次,计算一级指标权重。计算方法是先利用每个二级指标的权重及其标准化评价值,运用区间数的运算法则和式(5),得到4个一级指标综合评价矩阵

其中,矩阵的行表示扶贫点,列表示第1级指标。然后,根据一级指标评价矩阵式(7),同样基于熵权法,得到每个一级指标的权重计算结果：ω=(0.194 7,0.145 6,0.358 8,0.301 5)。

4.3 结果分析与比较

表3 综合评价结果

基于一级指标评价矩阵式(7)和指标所对应的权重,利用式(5)计算得到4个扶贫点的综合评价值为表3。

于是,根据表3,利用可能度计算公式(6),我们可得到4个扶贫点两两比较的可能度矩阵由此可得出扶贫点C1的优序数为0,C2的优序数为1,C3的优序数为3,C4的优序数为2。于是,4个扶贫点精准扶贫工作绩效排序为

根据上述计算过程和结果,可以得到如下的实证结论：

(1)从熵权法计算的二级指标权重(见表2)可以看出,在13个评价指标中,“农户管理信息化”指标的权重最大,说明4个扶贫点的信息化管理水平差异程度最大,是制约工作绩效的第一个重要因素;其次是“扶贫事权的民主化”指标权重比较大,反映出精准管理工作中4个扶贫点的扶贫事权民主化程度的差异较大;第三是扶贫对象的满意度指标也相对较大,说明4个扶贫点的扶贫对象满意度也存在差异,有的扶贫点的满意度相对不高。从一级指标权重来看,整体上是4个扶贫点在“精准管理”和“扶贫成效”2个指标方面,都存在相对较大的差异,有的扶贫点因为管理问题突出,导致扶贫成效也不高。根据课题组的实地调研,这些研究结论基本上符合实际。说明该县在下阶段的扶贫工作中要加强管理,加大力度重点推进精准扶贫的信息化管理和事权的民主化建设,以此提高扶贫实效,获得普遍的满意度。

(2)从4个扶贫点工作绩效排名可以看出,C3地区的精准扶贫工作绩效最优,而C1最差,这就说明该县要把C1扶贫点作为重点关注和指导对象,帮助其分析存在的问题,甚至要加大对它的投资力度,加快脱贫的速度。

5 结论

精准扶贫工作绩效评价是一个现实迫切需要解决的问题。本文基于精准扶贫工作绩效指标的评测的不确定性、复杂性以及模糊性,在对精准扶贫工作绩效评价指标体系进一步完善的基础上,提出运用区间数理论,将精准扶贫工作绩效评价问题拓展到不确定性分析框架,建立了一个完整的区间数评价模型与方法。通过实证检验,不仅证明了该方法的易操作性和可行性,而且通过模型的计算,可以为扶贫工作职能管理部门指明后续工作的重点和方向,显然具有很好的应用价值。

值得指出的是,本文所构建的区间数评价模型可以应用于定量指标和定性指标共存的评价问题,实现定量分析与定性分析的真正有机耦合。同时,对为未来学术界和事务界构建更完备的指标体系,推进原始统计数据的收集程序,创新指标测度方法,构建与实际统计数据相吻合的评价模型等提供借鉴。