7．2．1 评价方法的选择
根据常见的方法将创造力评价的方法进行分类,可以分为定性评估方法和定量评估方法两大类。其中定性评估方法是指运用系统工程学的方法,首先将系统进行分解,然后通过人的观察分析能力,凭借有关标准、法规、经验、规范判断能力进行综合评估。系统工程学方法虽然能够用科学方法解决复杂的问题,但是它的注意力主要集中在设计和分析与其本身部分不相同的整体。它能够从全面的角度来看问题,考虑一切可变因素和各个方面,同时把问题的技术方面与社会方面相互联系起来。但是对于文化创意产业创造力评价来说,由于它存在的不定性因素太多,又没有相关的标准、法规可以参考,因此不适合用系统工程学方法来进行评估。
定量评估是指将创造力评价进行量化处理。数学模型进行评价主要是根据一定的、准确的数据应用软件来进行评估,而对于文化创意产业创造力评价来说本身存在着一些人为、主观的分析,因而不能够完全用数学模型进行评价。因而需要采用定性和定量相结合的方法,现有的综合评价方法主要有如下几种:
(1)层次分析法是由美国知名的运筹学家T．L．Sattyd等在20世纪70年代提出的定性和定量相结合的方法。该方法将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次,从而开展决策的定性和定量分析。它是模仿人的思维过程,先将问题分级,然后分量,再进行数学分析、决策、预测或控制。经过这种方法的特点是能够将复杂的决策问题,分层次,层层递进,系统分析,并以数字的形式表现出来,为多目标、多标准的问题提供一个简单的决策过程。层次分析法把多元的综合型问题转化为有序按照一定顺序形成梯阶层,通过把同一层次下的方案或指标进行两两对比,排列出方案或指标的优劣。因此该方法的优点是适合择优选择,缺点是当遇到因素众多,规模较大的问题时,容易出现问题。
(2)模糊综合评价法是模糊数学在问题决策中的一个具体应用。它主要有两步:第一步,对每个因子进行个体评价;第二步,进行综合整体评价。模糊综合评价的优点是可设计目标模糊的因素,然后进行综合评价。模糊综合评价被广泛应用于经济管理等领域。然而,由于经济、社会问题不断演变为更复杂、更多层次的综合型问题,影响了模糊综合评价的有效性,也就很难在做出客观的评价和决策。不足之处是不能解决信息相关的重复选择问题。
(3)数据包络分析对于多目标决策问题很有效。优点主要是不需要预先计算问题或指标权重,根据数据包络分析模型本身的特征,各输入单元,和输出矢量是由相对效率指标优化决定的,在这方面将帮助我们处理输入和输出信息之间的那些权重不明确的问题,还可以帮助我们排除一些适用于主观随意性的权重分析。缺点是每一个判定单元是从自身的角度来作出最有益于自身的评价,产生的权重也会不同,从而使各个判定单元缺乏可比性,得出不符合客观实际的结果。
(4)人工神经网络评价方法根据信息输入建立神经元,然后建立学习规则或自身组织过程中的相应的非线性数学模型,并继续进行修正,使得结果和实际值之间的差距缩小。BP神经网络综合评价具有速度快、办事效率高、自主学习能力强、适应面广等特点,很好地模仿了专家评价和决策的过程。缺点是需要培养大量的样品,精度不高,应用范围有限。
(5)灰色综合评价法是由“灰色系统理论”演化而来的,是一种定性分析和定量分析相结合的综合评价方法。其主要研究对象是部分信息已知、部分信息未知的贫信息不确定系统,它通过对部分已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。一般所说的灰色综合评价问题,实际上是基于灰色关联度分析的综合评价方法。灰色综合评价法的优点是较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题,可以排除人为因素带来的影响,使评价结果更加客观准确。整个计算过程简单,通俗易懂,易于人们所掌握,可靠性强;缺点是参考序列的选择不合理会直接影响最终评价结果的准确性。
本书对文化创意产业创造力进行评价所需的数据来自2011年至2015年上海、北京、广州、深圳、杭州、西安六个城市的《统计年鉴》,各指标之间存在相关性和不相关性,单纯的定量分析不能解释定性指标的状况,而定性分析也不能获得定量分析的结果。因此,评价方法应该选择定性和定量相结合,同时综合主观和客观评价的方法。通过对上述综合评价方法的比较,本书适合运用灰色综合评价法进行定性、定量的分析,灰色综合评价法可以在资料不完备、信息不全的条件下完成对问题的建模、预测和决策,正好适用于文化创意产业创造力评价中信息不完全或不充分的问题。并且灰色评价法与层次分析法相结合,通过将专家评价的分散信息处理成一个描述不同灰类程度的权向量,再对其进行归一化处理,这排除人为因素带来的影响,更好的解决了层次分析法的主观判断的偏差。因而基于多层次灰色综合评价法在文化创意产业创造力评价中所需的数据少、更加实用而准确。
7．2．2 评价模型的构建
根据前文已构建的文化创意产业创造力评价指标构建评估模型,模型包括5个一级指标和20个二级指标,具体如图7G1所示。
7．2．3 评价的基本思路
多层次灰色关联指标体系按属性的不同可分为三层。最高层表征被评估对象的综合评价值;中间层表征被评估对象的一级评价指标;最底层表征被评估对象的二级评价指标。本书对文化创意产业创造力决定因素评价的基本思路如下。
图7-1 文化创意产业创造力评价模型
1)评价指标权重的确定
(1)将待评价方案或对象的各大影响因素建立层次结构图,并基于层次结构图构建判断矩阵。各影响因素通过两两比较的方式构建判断矩阵,并分别对其准则层建立判断矩阵。
(2)层次单排序和一次性检验。
首先计算出判断矩阵A各行每一个元素ai的乘积;其次计算ai的n次方根;然后对向量进行归一化处理;该向量即为所求权重的向量,既是相对应的文化创意产业创造力决定因素评价指标的权重。由于在评价的具体过程中,所有的评价者并不一定会对所有的指标进行准确的判断,由此会存在着一定的误差,这样会造成依据判断矩阵得出的特征值存在一定的偏差。在构造判断矩阵的过程中虽然无法保证每个判断矩阵的绝对一致性,但是要求务必确保每个判断矩阵基本上的一致性,如果不一致就会产生巨大误差,导致结果没有办法进行相应的分析。所以,计算出最大特征根λmax以后,要继续对该矩阵进行必要的一致性检验。既计算一致性指标CI:
当λmax略微大于n的时候,剩余的特征根值都将趋近于零,这种情况下的判断矩阵,就可以满足一致性检验了,此时所得的向量W才能符合实际。通常情况下,由上述公式可知,判断矩阵的阶数n越大,一致性指标CI的值也就越大。为了对不同的判断矩阵的一致性进行衡量,本书引入矩阵的平均随机判别一致性指标RI值。关于1~9阶的矩阵,RI所得值如表7G2。
表7-2 RI值
最后计算一致性比例CR:
CR＝
若计算CR＜0．1,则可以得出该矩阵符合一致性检验,如果相反,就需要重新调整矩阵直到符合一致性。如果最后结果显示出,每个矩阵权系数都分配合理,便得出文化创意产业创造力决定因素中各个指标的权重。
(3)层次总排序。总排序系数是自上而下将单层重要性系数进行合并。
2)单层次灰色评价
设单层次灰色系统由m个指标构成,有n个方案,则第i个方案的m个指标的数列为:
Xik＝[Xi1,Xi2,…,Xim],(I＝1,2,…,n;k＝1,2,…,m),n个方案的原始指标构成矩阵。
(1)确定最优指标集Xok。
设Xok。＝[X01,X02,…,X0m],指标集中各指标都是各个一级评价指标的最优值。
(2)指标规范化处理。
为了保证评价结果不受指标间量纲不同的影响,基于指标的类别对原始数据进行无量纲化处理:
正向型指标:x(k)＝i(x(k)i)－minx(k)ik/(maxx(k)ik－minx(k)ik)
逆向型指标:x(k)＝x(k)＝i1/x(k)i
适度型指标:x(k)＝i1/(1＋|x(k)i－i Mx|)
(3)计算综合评价结果。
按照灰色关联法计算过程,将Xok＝[X01,X02,…,X0m]作为参考数列,将Xik＝[Xi1,Xi2,…,Xim]作为被参考数列,分别用关联分析法求得第i个评价对象的第k个指标与第k个指标所在指标集的最优关联系数,求得关联系数矩阵。
3)多层次综合灰色评价
按照自上而下的顺序,以下层分析结果作为上一层的原始指标,重复进行单层次评价计算,直至目标层计算结果。
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