综合评价研究论文

　XXXX 大学毕业论文

　 题

　目 目：

　综合评价方法的比较和应用

　— 以 城镇化水平的综合评价 为例

　 院 （系）：

　xxxxxxxxxxxxxxxxxx

　 年

　级：

　x xxxx 级

　专

　业：

　统计 专业

　 班

　级：

　xxxxx （x x ）

　班

　学

　号：

　xxxxx

　姓

　名：

　x x

　x x

　x x

　指导教师：

　x x

　x x

　x x

　 完成日期：

　x xxx 年 年 x xx 月 月 x xx 日

　 I 目

　录

　1 研究背景及研究的目的和意义

　.............................................................................................................. 1 1.1 研究背景

　............................................................................................................................................ 1 1.2 目的及意义

　....................................................................................................................................... 1 2 国内外研究现状

　.......................................................................................................................................... 2 2.1 国外研究现状

　.................................................................................................................................. 2 2.2 国内研究现状

　................................................................................................................................. 2 3 现有综合评价方法的归类和比较

　......................................................................................................... 4 3.1 定性分析研究

　.................................................................................................................................. 4 3.2 定量分析

　............................................................................................................................................ 4 3.2.1 多元统计方法

　...................................................................................................................... 4 3.2.2 运筹学评价方法

　................................................................................................................. 5 3.2.3 系统工程评价法

　................................................................................................................. 6 3.2.4 智能化评价方法

　................................................................................................................. 6 4 基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价

　.................................................................................... 7 4.1 选取的指标及原始数据

　................................................................................................................ 7 4.2 确定评价指标权重

　......................................................................................................................... 7 4.3 判断矩阵的一致性

　......................................................................................................................... 7 4.4 计算城镇化指标的模糊矩阵

　....................................................................................................... 8 4.5 评价结果

　............................................................................................................................................ 9 5 基于因子分析法的城镇化水平综合评价

　........................................................................................... 10 5.1 因子的提取

　..................................................................................................................................... 10 5.2 因子旋转

　.......................................................................................................................................... 10 5.3 计算因子得分

　................................................................................................................................ 10 6 城镇化水平评价效果对比与启示

　......................................................................................................... 12 致谢

　...................................................................................................................................... 错误! 未定义书签。

　参考文献

　......................................................................................................................................................... 13

　 II

　摘要

　综合评价方法的应用越来越广，由原来的统计学、管理学和系统工程理论拓展到一些新兴的学科如模糊数学、灰色系统理论、神经网络技术等也都引入到综合评价的研究中来。本文通过大量文献的收集整理对各种综合评价方法进行归类和比较。以城镇化水平为例，收集数据，选取层次分析法和因子分析法分别对北京、天津、辽宁、上海等八个省份的城镇化水平进行排序。对结果进行比较分析，两种方法的评价排序均为上海、北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川，结果表明层次分析法与因子分析法在测度城镇化发展水平具有同样的效用。但不同的综合评价方法具有不同的适用条件和对象，在综合评价中，应该通过对比选择最优。

　关键词：

　综合评价方法 层次分析法

　因子分析法

　城镇化水平

　 III Abstract

　 Comprehensive evaluation method more widely, from statistics, management and systems engineering theory extended to the study of emerging disciplines such as fuzzy math, gray system theory and neural network technology are introduced into the comprehensive evaluation. In this paper, a comprehensive range of evaluation methods are classified and compared by a large number of documents collected. The level of urbanization, for example, collect data, the level of urbanization of the eight provinces of Beijing, Tianjin, Liaoning, Shanghai, sort, select the AHP and Factor Analysis. On the results of a comparative analysis of the two methods of evaluation sort are Shanghai, Beijing, Tianjin, Liaoning, Fujian, Shaanxi, Hunan, Sichuan, results show that the AHP and factor analysis method to measure the level of development of urbanization have the same effect. Comprehensive evaluation of different methods have different applicable conditions and objects, you should choose the best by comparing the comprehensive evaluation.

　 Key words:

　Comprehensive Evaluation Method

　Analytic Hierarchy Process

　Factor Analysis

　The level of urbanization

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　1 1 研究背景及研究的目的和意义 1 1.1 研究背景

　随着我国科学进步和社会经济发展，人们对各类问题的思考从分析拓广的了综合评价。综合评价方法是一个多学科边缘交叉、相互渗透、多点支撑的新兴研究领域，最初的研究是从统计学、管理学和系统工程理论角度着眼的，近些年，一些新兴的学科如模糊数学、灰色系统理论、神经网络技术等也都引入到综合评价的研究中来。综合评价方法研究吸引理论工作者在该领域开展了大量的研究，用于综合评价的方法很多，但由于各种方法出发点不同，解决问题的思路不同，适用对象不同，又各有优缺点，以至人们遇到综合评价问题时不知该选择哪一种方法，也不知评价结果是否可靠。

　1.2 2 目的及意义

　本文在收集相关文献的基础上，阅读相关书籍，对各种综合评价方法进行归类和比较。收集数据，选取层次分析法和因子分析法分别对北京、天津、辽宁、上海等八个省份的城镇化水平进行排序。通过对两种方法结果的比较，分析两种方法在使用中的差异，及综合评价方法在使用中应注意的问题。

　综合评价技术已运用到各行各业，各行各业均需要进行评价，选用何种评价方法，如何评价，怎样打分更合理、更科学，怎样才能提高评价方法质量是我们不可回避的问题，也是值得深入研究和解决的问题。不同的评价方法会得出不同的结果，本文运用层次分析法与因子分析对城镇化水平进行分析，通过比较其结果的差异性，分析两种方法的优缺点，及在综合评价方法应用方面给出合理建议。

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　2 2 国内外研究现状 1 2.1 国外研究现状

　(1)早在1888 年，开现代科学评价之先河者艾奇沃斯(Edgeworth)在英国皇家统计学会的杂志上发表的论文“考试中的统计学”中，就已经提出了对考试中的不同部分应如何加权。(2)1913 年，斯皮尔曼(Spearman)发表了“和与差的相关性”一文，讨论了不同加权的作用，此文实际上已用了多元回归和典型分析。(3)1965年，美国加利福尼亚大学的控制论专家zadeh教授发表了著名的“FuzzySetS”的论文，标志着模糊数学的诞生。由于在综合评价的实践中，待评对象或多或少都具有一定的模糊性，因此，模糊综合评价方法成为目前多指标综合评价实践中应用最广泛的方法之一。(4)1974年，日本学者sugen提出模糊测度和模糊积分的概念，并将其应用于主观评判过程，Ralescu等把sugen。定义的模糊测度和模糊积分的值域推广到整个正半轴[0，+∞)。主成分分析，首先是由英国的皮尔生(Karl Pearson)对非随机变量引入的，而后美国的数理统计学家赫特林(Harold.Hotelling)在1933年将此方法推广到随机向量的情形团。主成分分析的降维思想从一开始就很好地为综合评价提供了有力的理论和技术支持。(5)20 世纪 70-80 年代，是现代科学评价蓬勃兴起的年代。在此期间，产生了多种应用广泛的评价方法，诸如ELECTRE法(1971-1977, 1983)、多维偏好分析的线性规划法 (简记 LINMAP,1973)、层次分析法(简记 AHP, 1977)、数据包络分析法(简记 DEA, 1978)、逼近于理想解的排序方法 (简记 TOPSIS, 1981)等。

　2. 2 国内研究现状

　（1）庞皓、谢胜智最早引入多目标规划思想进行经济效益综合评价，提出了后来生产很大影响的“功效系数法”钱昆润等曾经介绍了综合指数法、综合评分法等多种将多个指标综合成“单指标”的评价方法。（2）刘亮、卢春恒则提出了用综合指数法评价工业经济效益在环境评价等领域，综合指数法早在1960年代就有运用，并且在权数设计、合成方法与数值变换等方面，都有很多好的思路。（3）随着经济效益综合评价问题讨论的深入，越来越多的评价方法得到了应用。可以这样说: 经济效益评价问题的研究直接催化了多指标综合评价理论研究的兴起与发展。越来越多来自不同学术背景的专家、学者关注并研究 综合评价理论与方法及其应用。评价方法的应用领域也日益扩展，已经涵盖到社会、经济、教育、科技、文化、工程、医学、农业、军事等各个领域。

　综上所述，国内外有很多学者研究综合评价方法，但国内的研究与国际上的研究进展相比，多属跟踪研究和具体性、经验性的总结。本文通过阅读相关文献

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　3 和书籍，对综合评价法进行归类和比较，总结出各种综合评价方法的适用范围、优点和缺点。并通过案例进行对比分析。

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　4 3 现有综合评价方法的归类和比较 目前国内外提出的综合评价方法已有几十种之多，但总体上可归为两大类：即主观赋权评价法和客观赋权评价法。前者多是采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，如层次分析法、模糊综合评判法等；后者根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数，如灰色关联度法、TOPSIS法、主成分分析法等。以下是对几种常见综合评价方法的概述：

　3.1 定性分析研究

　定性研究是定量研究的先前步骤，如概念框架、关键问题等的得出，并可以帮助理解和解释定量研究的结果，如解释注意、现象学。对于研究目标属于“定性”-“是/有什么”、“为什么”、“怎么做”、“如何做”等，尤其尚不完全清楚、有分歧等时，或者研究过程与手段难以定量实现时均可选择定性分析。常用的定性分析有专家评价法和 Delphi 评价法。

　定性分析研究的优点不受统计数据的限制，可以充分发挥人的智慧和经验，可以减少因统计数据不足或不精确而产生的片面性和局限性。并且此类方法操作简单，可以利用专家的知识，结论易于使用。但是这是一种以专家的主观判断为基础，依据专家的知识、经验、价值观，对评价对象做出总的评价的方法，评价中的随即因素影响较多，评价结果易受到评价人员主观意思的影响和经验、知识的局限，易带有个人偏见和片面性。对于多人评价时结论难以收敛。

　3.2 定量分析

　3.2. .1 1 多元统计方法

　多元统计方法被广泛应用于自然科学、社会科学、经济、管理等多个领域中。实践表明，多元统计方法在处理包括大量实验单元，多个指标的变量、复杂的数据方面，是一种很有使用价值的方法，特别是随着实验单元、指标的个数增加，其价值和重要性愈能体现出来。我们结合多元统计分析的目标和研究内容分别进行说明。

　(1)数据结构简化或是数据压缩:用少数几个因子代表影响消费者购买行为的因素;体育运动项目的研究，如田径运动成绩的分析有助于确定各种运动的基本功;同样可以用在选择区域主导产业时，在产业的多个指标数据中可用的因子分析方法确定若干个主要因子，为主导产业的选择提供参考。

　(2)分类和组合:根据产业发展的不同情况，将不同的产业进行投资可行性等分类;根据城市的发展情况，对城市进行分类;对不同的客户，根据其消费信贷情

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　5 况，对其进行分类；根据不同企业的经营、生产情况，对其进行分类；对作品的著作权的归属进行分析；利用多元统计分析方法进行税务识别，在发达国家和地区早已实行。

　(3)变量间的关系：企业绩效与战略之间的关系；企业文化与企业绩效的关系；创新与企业环境的关系。

　(4)预测：通过对学生情况的连续跟踪，利用高考成绩得分及几个高中成绩变量与几个大学成绩之间的联系，构造用来预测学生在大学里成功与否的指标；利用公司会计数据信息，构造识别具有潜在危机上市的办法；根据产品销售状况与企业投放广告情况、价格水平、促销力度、产品质量、竞争产品等因素的关系，对产品的销售进行预测。

　(5)假设的构建有检验：利用多个变量数据来确定在新兴工业化国家中不同类型的公司是否会呈现出不同的改革模式；特定的城市空气污染的程度在一周时间内是否会固定不变，或周末与平时有无差异；股市中是否存在周日效应；不同广告方式等因素对产品的销量是否有显著差异。

　(6)信息的提取：对超市中不同顾客购买日用品、消费品等数据的分析整理，为超市的货物调配、摆放布局、进货品种等管理决策提供基本依据；通过上述例子，我们可以看到虽然分的具体问题各不相同，但都会用到多元统计分析的方法。我们这里所说的多元统计分析方法有主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析。

　多元统计综合评价方法的最大优点在于其评价模型生成过程中同时也生成了一种信息量权数。这是效用函数综合评价法、模糊综合评价法、灰色系统综合评价法等所不具备的。由于省去了构权的“麻烦”，因此人们在进行多指标综合评价时特别偏爱于多元统计方法（特别是 PCA 与 FA）。但这一优点是“双刃”的，它也意味着多元统计模型将无视指标的实际重要性。

　多元统计综合评价方法的最大缺点在于其评价结论的相对性.样本构成变动将会导致评价过程中的“逆序”，而这种逆序是不合理的。与效用函数评价法与模糊综合评价法相比较，多元统计评价值的物理含义不够明确。我们一般不容易直接从评价值大小看出被评单位价值水平的高低.为了获得取值含义丰富的评价结论，一般需要对多元统计评价结果进行专门的函数变换，以约束其取值区间及取值规律(如在某些关键点的评价分值)。

　3.2. .2 2 运筹学评价方法

　运筹学评价法的应用范围限于一类具有多输入、多输出的对象系统，常用于评价经济学中生产函数的技术、规模有效性,产业的效益评价、教育部门的有效性等。主要方法有线性规划法、相关树法、定量分析法、经济模型和动态规划法等。其优点是可以评价多输入多输出的大系统,并可用“窗口”技术找出单元薄

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　6 弱环节加以改进，但是运筹学评价法存在着许多应用条件的限制，在实际新产品开发评价中的应用较少。首先，运筹学评价法所需要的数据、信息很难获得，造成数据收集不完善或缺乏数据，使计算机模拟还不能充分利用。技术和经济效益某些质的方面的预测和量化尚未实现也制约了运筹学评价法的应用。

　3.23 .3 系统工程评价法

　系统工程是现代管理学重要的方法论，是运用了“系统论”、“控制论”、“信息论”等新兴理论来统筹管理工程系统全局的科学。概括的说：系统工程既是一个技术过程也是一个管理过程。系统工程就是应用近代的数学方法和工具，来研究和讨论一般系统的分析、规划、设计、组织管理、评价等问题。系统工程评价法有 Topsis 评价法、层次分析法（AHP）、模糊评价法、灰色关联度分析法和基于粗糙集理论的评价。

　系统工程评价法的优点是方法简单,容易操作，可靠度比较高,误差小，但只能用于静态评价且评价对象的因素不能太多(一般不多于 9 个)。

　3.2 .4 智能化评价方法

　智能化评价方法是模拟人脑智能化处理过程的人工神经网络技术,通过 BP算法,学习或训练获取知识,并存储在神经元的权值中,通过联想把相关信息复现。能够“揣摩”“提炼”评价对象本身的客观规律,进行对相同属性评价对象的评价。它的应用领域不断扩大,涉及银行贷款项目、股票价格的评估、城市发展综合水平的评价等。智能化评价方法包括人工神经网络、遗传算法、支持向量机。其优点是网络具有自适应能力、可容错性,能够处理非线形、非局域性与非凸性的大型复杂系统。他的缺点是精度不高,需要大量的训练样本等。

　综合评价方法很多,但是任何一种方法都有自身的一套原理,有优点和缺陷,以及不同的适用范围,我们在实际使用中应该具体分析问题,然后选择合适的方法进行综合评价,这样的评价结果才科学、可靠。

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　7 4 4 基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价

　4.1 1 选取的指标及原始数据

　本文选取上海、北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川8个省进行分析比较。选取的指标包括经济指标A1(包括人均国内生产总值A11、第二产业增加值占GDP比重A12、第三产业增加值占GDP比重A13、人均出口额A14和人均财政收入A15,共5个二级指标);人口指标A2(包括城镇化率A21、第三产业从业人员比重A22,共2个二级指标)如表4-1所示。

　表4-1

　选取的指标及原始数据 地区 A1

　A2 A11/元 A12/% A13/% A14/美元 A15/元

　A21/% A22/% 北

　京 37058 37.59639 60.00

　1377.71

　4986.52

　 62.61

　66.7 天

　津 31550 53.21364 43.30

　2036.30

　2404.10

　 54.31

　40.6 辽

　宁 16297 47.70916 41.09

　448.51

　1255.97

　 57.00

　38.4 上

　海 55307 50.84675 47.86

　4219.59

　6350.13

　 69.87

　52.2 福

　建 17218 48.74049 38.41

　837.22

　949.94

　 46.00

　30.3 湖

　南 9117 39.45665 39.95

　46.38

　478.69

　 35.50

　28.8 四

　川 8113 41.03096 37.70

　45.61

　442.16

　 31.10

　29.6 陕

　西 7757 49.13526 37.17

　64.68

　580.19

　 32.98

　31.5 资料来源：《中国统计年鉴》 4.2 确定评价指标权重

　由于本文中数据较多,确定权重过程较为烦琐,仅列举第一项经济指标与其二级指标的赋权方法.采用比率标度技术,如专家判断“人均国内生产总值A11”比“第二产业增加值占GDP比重A12”稍微重要,则在表4-2中相应的位置填入数字“3/2”.以此类推,直至将右斜三角填满为止,左斜三角则为对应倒数。

　表4-2

　 经济指标中二级指标重要性的判断[8] A1 A11 A12 A13 A14 A15 W(2) 1 A11 1 3/2 3.5/6.5 3/2 3.5/6.5 0.18 A12 2/3 1 3.5/6.5 3.5/6.5 1 0.16 A13 6.5/3.5 6.5/3.5 1 6.5/3.5 2/3 0.23 A14 2/3 1 2/3 2/3 3/2 0.15 A15 6.5/3.5 3/2 6.5/3.5 3/2 1 0.28 4.3 判断矩阵的一致性

　对于以上得到的判断矩阵A=（a ij ）

　n×n ，解特征根问题W AWmaxλ 。

　W 是经过正规化后作为元素A 1 ，A 2 ,„，A n 在C k 准则下的排序权重，此法称为排序权向量

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　8 计算的特征根法。由公式λ max =     nii inW AW1/

　计算出λ max =8.284，由一致性指标CI=(maxλ -n)/(n一l)，可得CI=（8.284-8）/（8-1）=0.041。

　查表4-3得到平均随机一致性指标RI，计算一致性比例CR=CI/RI，当CI<0.1时，一般认为A的一致性是可以接受的，否则就需要调整判断矩阵，使之具有满意的一致性。本文RI=1.41，得CR=0.029＜0.01，既符合指标权重的一致性。同理可以确定其他指标的权重如表4-4所示。

　表4-3

　不同阶数判断矩阵所对应的RI值 矩 阵 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52

　表4-4

　 权重确定结果 项目 分权重 组合权重 A1 0.56 0.56 A11 0.18 0.1008 A12 0.16 0.0896 A13 0.23 0.1288 A14 0.15 0.084 A15 0.28 0.1568 A2 0.44 0.44 A21 0.65 0.286 A22 0.35 0.154 4.4 4 计算城镇化指标的模糊矩阵

　对原始数据运用公式计算模糊隶属度,构造模糊矩阵：

　elsex x xx x ox xx xr Ri i ii ii ii ii . max . min. min. min . max. min10   

　式中: R 为ix的城镇化隶属度; ix为指标 i 的原始城镇化数值;ix. max为该指标值序列 的最大值;ix. min为该指标序列的最小值。

　   mn m mnnmr r rr r rr r rRRRR2 12 22 211 12 1121 对于每个评价对象建立综合评价矩阵R，这里R=）

　（in i ir r r  , ,2 1为第i个因素iu的单因素评价，其中ijr表示第i个因素iu在第j个评判jv上的频率分布，一般将其

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　9 规一化使之满足11njijr。

　R =

　0716 . 0 0219 . 0 0 0402 . 0 6170 . 0 224 . 0 3096 . 0 10486 . 0 0 1135 . 0 3843 . 0 1 6680 . 0 5988 . 0 8128 . 00234 . 0 0 0062 . 0 0859 . 0 1 1377 . 0 3321. 07692 . 00046 . 0 0 0002 . 0 1897 . 0 1 0965. 04796 . 0 3191 . 00 0234 . 0 1218 . 0 0544 . 0 4681 . 0 1717 . 0 2685 . 0 17389 . 0 2199 . 0 1191 . 0 7136 . 0 8484 . 0 6475. 01 00 0075 . 0 0286 . 0 1990 . 0 1 1796 . 0 5004 . 0 6162 . 0

　其中行为城镇化的7各指标，列为8个相比较的省份依次是北京、天津、辽宁、上海、福建、湖南、四川和陕西。

　4.5 评价结果

　被评价城市的城镇化模糊综合评价值计算公式C为城镇化模糊综合评价值,城镇化模糊综合评价值越大,表明城镇化程度越高。

　  n 2 1 2 1, , , , R R R W W W R W CK i i    

　其中:  KW W W  , ,2 1

　为通过计算且经过一致性检验得到的指标的组合权重.k为指标个数。

　C=（0.1008，0.0896，0.1288，0.084，0.1568，0.286，0.154）

　0716 . 0 0219 . 0 0 0402 . 0 6170 . 0 224 . 0 3096. 010486 . 0 0 1135 . 0 3843 . 0 1 6680 . 0 5988 . 0 8128 . 00234 . 0 0 0062 . 0 0859 . 0 1 1377 . 0 3321. 07692 . 00046 . 0 0 0002 . 0 1897 . 0 1 0965. 04796. 03191 . 00 0234 . 0 1218 . 0 0544 . 0 4681 . 0 1717 . 0 2685 . 0 17389 . 0 2199 . 0 1191 . 0 7136 . 0 8484 . 0 6475. 01 00 0075 . 0 0286 . 0 1990 . 0 1 1796 . 0 5004. 06162 . 0 =（0.7248，0.4857，0.3579，0.8589，0.2365，0.0627，0.0269，0.0952）

　即北京、天津、辽宁、上海、福建、湖南、四川和陕西8个省各指标的综合排序为：2

　3 4 1 5 7 8 6。

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　10 5 5 基于因子分析法的城镇化水平综合评价

　5.1 因子的提取

　根据构建的指标体系的实际统计数据，利用 SPSS13.0 软件对北京、天津、上海省等进行因子分析如下：

　将数据无量纲化，进行因子分析，按照特征根大于 1 的原则取定因子的个数。分析得到变量相关系数矩阵有 2 个特征根:5.101、1.533，分别解释变量标准方差,72.875%、21.896%，一起解释变量标准方差的 94.771%，如表 5-1 所示。相应提取的主因子有：f1、f2。

　表 5-1

　因子分析后因子提取结果 Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.101281 72.87544832 72.87544832 5.101281 72.87544832 72.87544832 2 1.532716 21.89594972 94.77139804 1.532716 21.89594972 94.77139804 3 0.243847 3.483529257 98.25492729

　4 0.100796 1.439937328 99.69486462

　5 0.019214 0.274479388 99.96934401

　6 0.002037 0.029105514 99.99844952

　7 0.000109 0.001550475 100

　5.2 因子旋转

　经分析，得旋转后的因子载荷矩阵见表 5-2。从表 5-2 可以看出在提取的 2个主要因子中除第二产业增加值占 GDP 比重指标外，其余指标在 f1 因子上有较大的载荷，反映了社会发展水平。f2 反映的是工业化水平。

　表 5-2

　 旋转后因子载荷矩阵

　f1 f2 A11 0.948 0.286 A12 0.031 0.964 A13 0.89 -0.423 A14 0.822 0.509 A15 0.981 0.087 A21 0.915 0.228 A22 0.943 -0.26 3 5.3 计算因子得分

　由因子分析结果可以知道因子得分系数矩阵和各省份的因子得分值排序如表 5-3。由表 5-3 可知八个省在城镇化水平综合评价中上海的城镇化水平最高，

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　11 其次是北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川。

　表 5-3

　因子得分系数矩阵及排序

　f1 f2 f 排序 上 海 1.52015 1.17185 136.22 1 北 京 1.48611 -1.764 67.65 2 天 津 0.22688 1.05394 40.13 3 辽 宁 -0.20261 0.1627 -10.98 4 福 建 -0.5116 0.5218 -25.21 5 陕 西 -0.88892 0.27382 -58.06 6 湖 南 -0.75298 -0.81542 -72.77 7 四 川 -0.87704 -0.60468 -76.98 8

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　12 6 6 城镇化水平 评价效果对比与启示

　根据已有研究成果得知上海、北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川城镇化水平排名为上海的城镇化水平最高，其次是北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川；本文运用层次分析法对 8 个省城镇化水平排名由高到低依次为上海、北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川；而运用因子分析得到的排名同样为上海、北京、天津、辽宁、福建、陕西、湖南、四川。

　运用两种方法得出的排名与已知研究成果的结果一致，可以看出两种方法在城镇化水平评价中运用效果一样，在运用过程中层次分析法是主观评价法与客观评价法相结合的一种综合评价方法，主客观相结合评价结果可行度强。其优点是能较好地将案例分析与实际相结合，同样层次分析法的缺点也是主观性较强，需要对事物有清楚的认识和较高的知识储备，并且每个人的观念有差异，会导致结果的偏差。因子分析是一种客观评价方法，凭借对数据的分析得出结论，其客观性较强。但因子分析依赖于原始变量，也只能反映原始变量的信息，所以原始变量的选择就显得很重要，一定要符合分析所要达到的目标，不能夹杂毫不相关的变量。

　综合评价方法很多,但是任何一种方法都有自身的一套原理,有优点和缺陷,以及不同的适用范围, 因此选择综合评价方法时应结合实际和所研究问题的范围，具体分析问题,然后选择合适的方法进行综合评价,并针对问题的不同对方法进行调整，这样的评价结果才科学、可靠。

　xxx 毕业论文

　13 参考文献 [1]王其荣,黄建.综合评价方法之评价[J].统计与决策,2006(6). [2]王志娟.综合评价方法的评述[J].管理纵横,2007(4). [3]张佳,姜同强.综合评价方法的研究现状评述[J].管理观察,2009(02).

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　[8]刘亚臣,常春光,刘宁,赵亮. 基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价[J]. 沈阳建筑大学学报(自然科学版),2008(1). [9]于长滨.定性分析与定量分析相结合[J].干部人事月报,2000(4). [10]任丽华.模糊综合评价法的数学建模方法简介[J].商场现代化,2006(7). [11]苏为华.我国多指标综合评价技术与应用研究的回顾与认识[J].统计研究,2012(8). [12]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴 2005 年[M].北京:中国统计出版社,2005.