基于Vikor法的多指标综合评价分析一、分析方法概述Vikor法多准则妥协排序法是一种用于多指标决策评价的有效方法其核心思想是通过计算各评价对象与正理想解和负理想解之间的距离综合得出利益比率Q值从而对评价对象进行优劣排序。该方法兼顾群体效用最大化和个体遗憾最小化两个原则适用于多属性、多方案的复杂决策问题。本研究基于SPSSAU平台对12个评价对象市01至市12在创新能力、公共服务、绿色发展、开放水平、民生保障共5个指标维度上进行Vikor综合评价分析。在SPSSAU【综合评价】模块选择【vikor】将变量拖拽至右侧对应分析框操作如下图二、正负理想解分析正负理想解是Vikor法计算过程中的基础环节。正理想解R表示各评价指标在所有评价对象中的最优值负理想解R-表示各评价指标的最劣值。通过对比各评价对象与正负理想解的距离可以初步判断各方案的相对优劣程度。从表1可知5个评价指标的正理想解R分别为创新能力0.322、公共服务0.338、绿色发展0.323、开放水平0.323、民生保障0.310。负理想解R-分别为创新能力0.268、公共服务0.266、绿色发展0.250、开放水平0.262、民生保障0.264。其中公共服务指标的正负理想解差距最大0.338 vs 0.266说明该指标在各市之间的差异较为明显对综合评价的区分度较高。绿色发展指标的负理想解最低0.250表明各市在绿色发展方面的差距最为突出。三、过程指标分析在计算利益比率Q值之前需要确定S值和R值的最优最劣值以及Lambda参数。S为S值的最优值最小值S-为S值的最劣值最大值R为R值的最优值最小值R-为R值的最劣值最大值。Lambda为评价优劣的风险系数介于0至1之间取值越大意味着越偏好风险取值越小则越保守默认值为0.5。从表2可知S值的最优值为0.369最劣值为0.745R值的最优值为0.142最劣值为0.200。Lambda取值为0.500表示在评价过程中对群体效用和个体遗憾给予同等权重体现了折中的决策思路。S值的波动范围0.369至0.745大于R值0.142至0.200说明各评价对象在与正理想解的综合距离上差异更为显著。四、Vikor评价结果分析基于上述计算过程综合S值、R值和Lambda参数计算得到各评价对象的利益比率Q值。Q值越小表示评价对象越优排名越靠前。具体结果如表3所示。从表3可知12个评价对象按Q值从小到大排序依次为市10Q0.227排名第1、市07Q0.246排名第2、市03Q0.306排名第3、市09Q0.440排名第4、市06Q0.491排名第5、市01Q0.639排名第6、市11Q0.692排名第7、市05Q0.794排名第8、市12Q0.812排名第9、市08Q0.837排名第10、市02Q0.873排名第11、市04Q1.000排名第12。市10的Q值最低0.227其S值为0.540、R值为0.142说明该市在创新能力、公共服务、绿色发展、开放水平、民生保障五个维度上的综合表现最为均衡且接近理想方案尤其在最优方案距离比值的最大值R值方面表现最优0.142为所有评价对象中最低表明其在最薄弱环节上仍然具有较强优势。市07以Q0.246位居第二其S值0.401和R值0.165均处于较低水平综合竞争力较强。市03以Q0.306排名第三其S值为0.369是所有评价对象中S值最低的说明其与正理想解的综合距离最小。相比之下市04的Q值为1.000排名最末其S值高达0.745所有评价对象中最大R值为0.200说明该市在多个指标维度上与理想方案存在较大差距亟需提升综合发展水平。市02Q0.873和市08Q0.837的排名也相对靠后需要在相关指标上重点改进。五、结论本研究运用Vikor法对12个评价对象在创新能力、公共服务、绿色发展、开放水平、民生保障5个指标上的综合发展水平进行了评价排序。结果显示市10Q0.227、市07Q0.246和市03Q0.306位列前三综合发展水平较为领先市04Q1.000、市02Q0.873和市08Q0.837排名靠后需要在相关指标维度上加大投入和改进力度。Vikor法通过引入Lambda风险系数本研究中取0.5兼顾了群体效用最大化和个体遗憾最小化的双重原则评价结果具有较强的稳健性和决策参考价值。