基于TOPSIS法的扶貧績(jī)效評(píng)價(jià)模型及優(yōu)化建議

周子沛

[摘 要]自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)始終以“消除貧困，實(shí)現(xiàn)共同富?！睘樽谥迹罅ν七M(jìn)扶貧工作。為進(jìn)一步提升扶貧成效，五年前國(guó)家啟動(dòng)了脫貧幫扶績(jī)效評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)各個(gè)貧困地區(qū)進(jìn)行調(diào)查，并以績(jī)效評(píng)價(jià)得分為參照，考核貧困地區(qū)脫貧狀況及各幫扶單位扶貧效果。文章以2020年華數(shù)杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模大賽C題為例，采取因子分析法、TOPSIS法建立扶貧績(jī)效評(píng)價(jià)模型，并對(duì)扶貧工作的開(kāi)展提出優(yōu)化建議。

[關(guān)鍵詞]扶貧績(jī)效評(píng)價(jià);因子分析;TOPSIS

1 引言

隨著“精準(zhǔn)扶貧”策略的提出，我國(guó)扶貧項(xiàng)目的開(kāi)展方式與績(jī)效評(píng)估體系也在不斷更新，通過(guò)對(duì)各受幫扶地區(qū)的貧困調(diào)研，文中給出了2015年及2020年32155個(gè)貧困村（分別對(duì)應(yīng)160個(gè)扶貧單位，都已按照單位屬性被劃分成0～5等6個(gè)類(lèi)型）居民收入（記為SR）、產(chǎn)業(yè)發(fā)展（記為CY）、居住環(huán)境（HJ）、文化教育（記為WJ）、基礎(chǔ)設(shè)施（SS）5個(gè)指標(biāo)下的評(píng)分及總分（ZF）數(shù)據(jù)。但由于各村莊貧困基礎(chǔ)、各幫扶單位工作特色等方面存在差異，單純以最后的得分高低作為依據(jù)并不能公正地評(píng)判幫扶效果，只有采用科學(xué)的績(jī)效評(píng)估體系才能達(dá)到鼓勵(lì)更多幫扶單位“扶真貧，真扶貧”的目的。因此，本文通過(guò)研究現(xiàn)有脫貧幫扶績(jī)效評(píng)價(jià)機(jī)制以期對(duì)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行優(yōu)化與發(fā)展。

2 扶貧績(jī)效模型的建立

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于脫貧幫扶績(jī)效評(píng)價(jià)機(jī)制中指標(biāo)間統(tǒng)計(jì)單位不統(tǒng)一，為消除不同指標(biāo)間量綱的相互影響，首先要通過(guò)以下公式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使結(jié)果在[0，1]內(nèi)：

同時(shí)知道，績(jī)效評(píng)價(jià)不能僅以最后的得分作為依據(jù)，而需要考慮各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的進(jìn)步幅度，這樣才能科學(xué)準(zhǔn)確地反映評(píng)判幫扶的效果。為了體現(xiàn)出得分下的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)步幅度，本文將2020年各指標(biāo)與2015年對(duì)應(yīng)指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建出5個(gè)單指標(biāo)及總分指標(biāo)共6個(gè)指標(biāo)的增長(zhǎng)率：

2.2 基于因子分析的扶貧績(jī)效指標(biāo)模型的確立

考慮到數(shù)據(jù)預(yù)處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)是獨(dú)立的，故針對(duì)SRR、CYR、HJR、WJR、SSR、ZFR利用SPSS進(jìn)行因子分析。當(dāng)提取3個(gè)公因子時(shí)，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)80%，故提取3個(gè)公因子是合理的。通過(guò)系數(shù)矩陣得出因子得分表達(dá)式如下：

2.3 基于TOPSIS法各指標(biāo)的績(jī)效評(píng)價(jià)

基于TOPSIS評(píng)價(jià)方法及扶貧績(jī)效指標(biāo)的模型，可以計(jì)算出該模型下各指標(biāo)系數(shù)所占系數(shù)和比例，以確定理想解向量。

同時(shí)，以各村莊下的各指標(biāo)增長(zhǎng)率占所有指標(biāo)增長(zhǎng)率之和的比例來(lái)確定實(shí)際解向量，并將各村莊下的實(shí)際解向量減去理想解向量之差作為理想貼近度，從而用理想貼進(jìn)度的大小說(shuō)明該村莊第i個(gè)指標(biāo)的幫扶業(yè)績(jī)效果。理想貼近度越高，則該村莊在這個(gè)指標(biāo)下的幫扶績(jī)效越好。

最后計(jì)算理想貼近度Cj：將各村莊下的實(shí)際解向量減去理想解向量，得出各村莊下每個(gè)指標(biāo)維度下的理想貼近度，即Cj=z2j-z1，Cj下第i分量值越大，則說(shuō)明該村莊第i個(gè)指標(biāo)的幫扶業(yè)績(jī)?cè)矫黠@。

由于各單位幫扶村莊類(lèi)型一致，因此取各單位幫扶村莊下的平均理想貼近度Cj來(lái)表示幫扶單位在各個(gè)指標(biāo)下的理想貼近度。對(duì)不同指標(biāo)的幫扶單位理想貼近度排序，給出各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)前五名的幫扶單位編號(hào)，詳見(jiàn)表1。

3 結(jié)論及優(yōu)化建議

3.1 結(jié)論

3.1.1 現(xiàn)有績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系存在優(yōu)化空間

在原有績(jī)效評(píng)價(jià)體系下，由于被幫扶對(duì)象的總分值會(huì)受到村莊基礎(chǔ)、幫扶單位工作態(tài)度等主客觀因素影響，僅用2020年評(píng)分高低無(wú)法如實(shí)反映各幫扶單位實(shí)際績(jī)效，相反，運(yùn)用TOPSIS評(píng)價(jià)方法，可以考慮各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的進(jìn)步幅度，將2020年各指標(biāo)與2015年對(duì)應(yīng)指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建出指標(biāo)增長(zhǎng)率這一新指標(biāo)，并對(duì)其進(jìn)行因子分析，由此構(gòu)建出新的績(jī)效評(píng)分模型：

PAP=0.135494·居民收入得分增長(zhǎng)率+0.146674·產(chǎn)業(yè)發(fā)展得分增長(zhǎng)率+0.094856·居住環(huán)境得分增長(zhǎng)率+0.137083·文化教育得分增長(zhǎng)率+0.130545·基礎(chǔ)設(shè)施得分增長(zhǎng)率+0.189481·總得分增長(zhǎng)率

3.1.2 幫扶單位工作各具特色

通過(guò)對(duì)不同指標(biāo)下各單位的幫扶績(jī)效分析，發(fā)現(xiàn)各幫扶單位具有其工作特色，在不同指標(biāo)下表現(xiàn)不一。在居民收入下，114，74，99，150，153單位表現(xiàn)較好;在產(chǎn)業(yè)發(fā)展下，99，114，107，66，42單位表現(xiàn)較好;在居住環(huán)境下，47，116，20，132，156單位表現(xiàn)較好;在文化教育下，73，155，99，66，55單位表現(xiàn)較好;在基礎(chǔ)設(shè)施下，73，47，155，131，111單位表現(xiàn)較好。

3.2 建議

3.2.1 構(gòu)建合理的實(shí)際幫扶績(jī)效評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

在精準(zhǔn)扶貧背景下的扶貧績(jī)效評(píng)價(jià)體系中，實(shí)際幫扶效果與被幫扶對(duì)象現(xiàn)有基礎(chǔ)、幫扶單位工作態(tài)度以及幫扶干部素質(zhì)等因素互相關(guān)聯(lián)，對(duì)扶貧績(jī)效產(chǎn)生影響。在進(jìn)行扶貧單位績(jī)效評(píng)估時(shí)應(yīng)考慮以上因素，將不同年份各對(duì)應(yīng)指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)造指標(biāo)增長(zhǎng)率等綜合評(píng)價(jià)方法，從細(xì)分指標(biāo)進(jìn)步幅度角度出發(fā)，更加科學(xué)公平地評(píng)價(jià)幫扶績(jī)效。

3.2.2 適當(dāng)減少冗余單位，充分挖掘不同類(lèi)型單位潛力

在分配扶貧對(duì)接名額時(shí)，根據(jù)歷史績(jī)效評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，可適當(dāng)減少表現(xiàn)不佳的類(lèi)型的單位數(shù)量，增加表現(xiàn)優(yōu)良的類(lèi)型的單位，取長(zhǎng)補(bǔ)短、相輔相成。

參考文獻(xiàn)：

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