法理学价值分析方法篇(1)

摘 要：目标成本法是 现代 企业 成本管理的 科学 方法 ，目标成本预测是其首要环节。目标成本预测方法选用得当与否十分关键和重要。结合目标成本法的工程技术学特性，论文探索了一种基于价值工程评价方法的企业目标成本分值优先预测法，并给出了一个运用范例。该法对于现代企业，特别是装配式复杂性生产企业的目标成本预测效果显著。 论文关键词：价值工程 企业目标成本 目标成本预测 分值优先法 随着我国市场 经济 的不断 发展 ，企业成本 问题 也不断地显露出来。一些企业认识到了成本问题的严重性，逐渐使用了目标成本法以及与之相类似的其它方法，如邯钢的“模拟市场核算、实施成本否决”做法，取得了较大的成功。目标成本法是一种综合性、全局性的成本管理方法，是现代企业成本管理的科学方法，具有工程技术学特性。目标成本的预测与确定则是目标成本管理方法的首要工作，其方法选用的是否得当、运用的是否正确，是保证预测结果符合要求的重要前提。结合目标成本法的工程技术学特征，本文探索了一种适合于装配式复杂性生产企业的、基于价值工程评价方法的企业目标成本分值优先预测法。 一、目标成本法及其工程技术学特性 目标成本管理是现代企业成本管理的科学方法，是企业落实成本管理责任制和实施量化管理的有效途径。传统的产品定价方法多运用成本加成定价法，通过采用常用的标准成本法的成本资料来 计算 生产成本，再以生产成本与厂商期望的获利程度来决定产品的售价。目标成本法则更趋向于以市场需求为基础的价格导向型成本管理方法。这种方法在产品开发时就考虑产品定价问题，经由产品正式设计前的目标市场反应来决定开发产品时所能容许的产品成本（目标成本）与最终的价格（目标售价），并以此形成对产品开发的限制，以保证企业生产出质优价廉的产品，提高企业竞争力。 从目标成本管理的特性来看，该种方法十分注重工程学及技术层面的信息与方法，充分体现了工程技术学原理。传统的成本管理是完全基于财务成本信息的管理，其管理方法在成本 会计 和管理会计学科中有所体现，即借助于财务会计的成本资料，运用管理会计的信息处理方法，对生产经营过程发生的和可能发生的成本数额与形态实施控制、 分析 与评价。目标成本法则对成本问题有另一种理解与认识，认为成本不是单纯的帐簿产物，它是在生产制造过程中发生，应当从工程学的、技术的层面去把握成本的信息，以工程学的方法对成本进行预测、监控。两种成本管理方法的比较见表1。 表1 两种成本管理方法的比较 针对的主要信息 采用的主要方法 主要方法隶属的学科 传统的成本 管理方法 财务成本信息 管理会计方法 成本会计 管理会计 目标成本法 要求的方法 技术成本信息 管理工程方法 工业 工程领域、工程经济学领域 工厂工程领域、技术新产品领域 二、目标成本预测及其方法概述 1.目标成本预测是目标成本管理的首要环节 目标成本管理是根据企业的经营目标，在成本预测、成本决策以及目标成本测定的基础上，对目标成本进行分解、控制、分析、考核、评价。作为一种综合性、全局性的成本管理方法，目标成本管理按过程可分为目标成本的预测与确定、分解与落实、实施与控制、考核与 总结 四个阶段的工作和一些必要的基础性工作。其中，目标成本的预测与确定是目标成本管理的首要工作。目标成本制定的合理与否，直接关系到目标成本管理的成效，是企业成本控制成效的一个决定性环节。目标成本制定的核心是运用逆向核算来确定先进合理的目标成本，这是一项关键而繁重的工作。 2. 目标成本预测的方法概况及简析 目标成本预测既重要又复杂，必须借助科学的方法来进行。方法选用是否得当、运用是否正确，是保证预测结果符合要求的重要前提。目标成本的预测方法很多，如本量利预测分析法、利润——成本分析预测法、费用要素预测汇总法、变动趋势预测分析法、经验判断预测法、价值工程评价法等。一般来说，每种方法都是定量分析与定性分析的结合。每个企业在实际的预测工作中，要根据自己的生产经营特点、具体情况和掌握的实际资料，按照预测期限的长短和准确程度的要求以及费用的多少综合加以选择。但是，随着市场竞争越发激烈，企业产品生产工艺及流程日益复杂，一般的目标成预测方法并不能有效地制

法理学价值分析方法篇(2)

关键词　教育评价；增值性评价；增值性模型

我国教育评价领域中，对学校和教师的评价多是一种终结性评价，即以学生测验成绩的均值为标准进行评价。这种单一的评价方法反映的信息并不准确，已受到各方面的批评。为更加科学和准确地评价学校和教师的效能，教育评价领域迫切需要一种新的评价方法。近三十多年来，教育评价领域逐渐兴起一种新的评价方式——增值性评价(value－added Assessment)。

一、增值性评价的起源和发展

针对学校效能的增值性评价起源于詹姆斯·科尔曼1966年向美国国会提交的《关于教育机会平等性的报告》，简称“科尔曼报告”(Coleman Report)，该报告虽然没有直接提出学校效能的增值性评价问题，但其研究结论却引发了世界范围内对学校效能的争论，催生了学校效能增值性评价的出现。自20世纪70年代以来，以“科尔曼报告”为起点，学校效能的增值评价研究在世界范围内逐渐发展起来。20世纪80年代中期以前，增值性评价的应用一直受到统计技术发展水平的限制。80年代末，多水平模型技术的发展与完善，为增值性评价提供了精确可信的分析方法。由于英美两国统计技术的发展以及现实的强大需要，多水平模型和增值性评价方法率先在这两个国家得到了充分的应用。

1983年，《国家处于危机之中：教育改革势在必行》(A Nation at Risk：The importance fnr edueaional reform)报告的出台，美国全国上下对教育状况的关注水平空前提高。1989年，美国总统召开五十州州长教育峰会，思考教育问题，制定行动方案，并最终形成了六项国家教育目标。随后，为响应新的教育目标，美国各州掀起教育改革的热潮，并提出了学校问责制的概念。1992年，应此热潮，田纳西州政府率先采用增值评价系统作为州教育促进法案的一部分。达拉斯州也从增值的角度探讨了判断高效能学校的量化程序，并发展了适用于该州的增值性评价系统；此外，北卡罗莱那州、德克萨斯州等也将增值性评价应用于其教育问责制主体框架之中。随着联邦教育法《不让一个孩子掉队》(No Child Left Behind)的出台，增值评价受到越来越多教育工作者的认可和政策制定者的青睐，正逐渐成为美国教育评价的主流方式。

在英国，20世纪80年代末以来，政府每年都公布所有学校以原始分数表示的学生成绩排名表。由于原始分数没有考虑影响学生成绩而学校自身又难以控制的因素，如生源质量等，因而不能公正、客观地反映学校效能。为解决评价上的问题，研究者提出了“增值”概念。英国的增值性评价同美国类似，也是首先从地区水平上发展起来的。国家统一课程的建立及链接国家数据的新资源的出现，为增值性评价在整个国家内推行提供了可能。英国政府于20世纪90年代接受了增值评价法，2002年在全英格兰和威尔士推行学校效能的增值评价模式，2004年和2005年试点，2006年全面开展学校效能的“多元”增值评价，并将增值评价指标作为一项重要的创新性指标加入到现有的评价指标体系中。

此外，随着增值性评价理论的完善，统计技术和相应软件的发展，这一评价方法也逐步在其他国家和地区推广和实施。

二、增值性评价的概念与主要特点

在教育评价领域中，增值性评价是指通过追踪研究设计，收集学生在一段时间内不同时间点上的标准化测验成绩；基于学生自身测验成绩的纵向比较，并考虑其他不受学校或教师控制的因素对学生成绩的影响(如学生的原有成绩水平、人口学因素、家庭背景信息以及学校周围地区的经济发展水平等)；使用多水平模型对数据进行统计分析，可以将上述因素对学生成绩的影响与学校或教师对学生成绩的效应分离开来，追踪学生在一段时间内学业上的变化，考察学校或教师对学生学业成绩影响的净效应，进而实现对学校或教师效能较为科学、客观的评价。

与以往基于平均测验分数的横断性评价相比，增值性评价具有如下显著特点：

第一，增值性评价实现了关注点的变化。教育评价中，最常用的评价方式是使用学生成绩原始分数的平均分或升学率作为评价指标，确定学校或教师的工作是否有效。有研究发现，使用原始分数作为学校或教师效能的指标是不准确的，甚至会有误导作用。此外，这种评价方式导致人们过于关注一次考试的结果，过分关注少数尖子生的培养，忽视了大多数学生的发展，损害了教育过程中的公平性。而增值性评价则是基于每个学生的进步来计算学校或教师对学生学业增长的影响，这样就使学校和教师的关注点从个别学生身上转移到更加实质性的问题——每个学生的进步状况如何。

第二，增值性评价保证了更加公平的比较。增值性评价将每个学生的当前成绩与过去成绩进行比较，关注学生的进步和成长，而不是学生成绩的绝对水平，从而改变了以往将学生的学业成绩与平均值或任意制定的标准进行比较的做法。由此对学校或教师效能的评价都是基于学生的进步或增值，这一评价标准的确立，实现了教育评价过程中比较的公平性，有利于激发生源质量差的学校促进学生进步的动力。

第三，增值性评价与绩效责任紧密相连。问责制目前已成为各个国家进行学校效能研究的主要方面，它要求使用学生标准化测验的成绩作为评价对象，以使教育对学生的学习成果负责。评价是问责制的重要组成部分，评价的科学性直接关系到问责制实施的效果。增值性评价本身的特点，为问责制提供了一个良好的评价框架，能够提供对学校和教师更为公平的考察。

第四，增值性评价具有潜在的诊断性功能。单纯的增值性评价不能识别学生成绩差的原因，但是增值性评价是基于追踪设计的研究，因此它能够根据详尽的数据描述识别出学生的成功与失败之处，这将成为学校和教师发现问题作出决策的起点。此外，利用增值性评价的信息，可同时为教师提供形成性评价和终结性评价的信息，从而为教师的自我提升提供依据。

第五，增值性评价能够满足所有学生的需要。增值性评价的基本理念是学校和教师应该保证所有水平的学生都以相同的速率取得学习上的进步，即每个学生在一年内的学业增值幅度应当相同。这就要求学校和教师不能只关注成绩好的学生，而要兼顾所有学生的发展和进步。根据每个学生的需要， 转贴于 采取相应的教学措施，从而促进每个学生的进步，满足所有学生的需要。

三、增值性评价的模型

增值性评价方法发展初期受到统计方法发展水平的限制，但随着相关统计方法的发展，增值性评价方法的统计技术也随之得以完善。目前应用于增值性评价的主要统计模型如下：

(一)概要统计分析

概要统计分析是描述统计分析的一种，它使用一系列描述性统计量对数据的概貌进行描述，如最大值、最小值、平均值、中数、众数、方差、标准差、偏度和峰度等。增值性评价的分析使用学生原始成绩的平均数作为增值性指标，如美国北卡罗来纳州将某学校学生群体连续两年测验成绩的平均增长与本州学生测验成绩平均增长的差值，作为该校的增值指标。这种增值性分析方法使用学生两年内的平均成绩增长作为指标，较传统的依赖于一次测验成绩所进行的评价更加科学、全面，但是其中学校是统计分析的最小单位，因此学生层面和学校层面的其他影响因素没有得到应有的关注，仍是对数据的简单利用。

(二)多元线性回归分析

多元线性回归分析是分析一个因变量与多个自变量之间线性关系最常用的统计方法，这一方法是估计观测值与期望值之间残差值的标准统计技术。以学生水平的数据分析为例，残差值可以解释为某位学生的成绩是高于期望值还是低于期望值，这里期望值是基于样本中所有学生的基线成绩与其学习成绩间的统计关系基础上的。通过多元回归分析得到的残差值，即学生在一段时间内学习进步的“增值”。与概要统计分析相比，这一方法的优点是可以将学生或学校层面的各种影响因素纳入到统计模型中加以分析，如学生的基线成绩、学生的家庭背景信息或学校层面的变量等，从而提供一个更为灵敏的增值指标。但是这一方法的缺点是，统计分析只能从学生层面(估计学生层面的残差)或学校层面(估计学校层面的残差)中两者择其一。因此，如果选择前者为分析单位，那么就无法利用学校群体特性的信息；而如果选择后者为分析单位，则会丧失学生层面的详细信息。

(三)多水平分析模型

多水平模型是针对传统的多元回归分析的不足发展起来的。教育和组织管理等领域的研究中，存在着大量的分层数据结构，如学生嵌套于班级，班级又嵌套于学校等；为了充分利用各个层面的数据信息，迫切需要一种新的统计方法，多水平模型就这样应运而生了。以教育评价领域的研究为例，多水平模型通常将学生水平的数据作为第一层，将学校水平的数据作为第二层加以分析。

McCaffrey等人总结了三类用于增值性评价的多水平模型，包括协变量校正模型、增长的重复横断模型、交叉分类模型。在上述模型的基础上，McCaffrey等人提出了一个学生纵向成绩的广义模型，上述模型均可作为该广义模型的特例。其中，前两个模型可以使用标准的多水平模型软件进行分析(如HLM)，并且得到了广泛的应用；而其他的模型则需要专门的软件，由于其计算的复杂性，还没有得到广泛的应用。多水平模型的学校或教师的增值指标是模型中的学校或教师水平对应的残差值，使用的估计方法是限制极大似然估计法，这一方法是基于广义最小二乘法和最佳线性无偏预测实现的。用于分析多水平模型的增值指标的统计软件主要有HLM、MLwin、Lisrel、M－plus、R统计软件以及SAS等。

增值性评价的多水平分析模型充分利用了学生层面和学校或教师层面的数据信息，能将影响学生成绩的外部因素(如学生的前测成绩、家庭背景、学校或教师层面的外部信息等)与学校或教师的效应分离开来，得到学校或教师的“净效应”，实现对学校或教师效能的科学评价。但是，这一方法的估计程序较为复杂，对于那些没有专业背景的家长、教师和学生来说不易理解；此外，估计的过程中可能存在不收敛的情况，这样估计就无法进行，也无法实现对学校或教师效能的评价。

四、增值性评价目前仍需解决的问题及发展趋势

增值性评价作为一种新的教育评价思路，近年来得到越来越广泛的关注，并引发了大量的相关研究。它为传统的教育测验分数的分析提供了新的视角，能够实现对学校和教师效能的客观评价。但是作为一种新的正在发展中的方法，它自身仍然存在一些问题。

第一，目前增值性评价存在几类多水平统计分析模型，这些统计模型对学生数据的处理方式不尽相同，那么到底哪种模型是最佳模型，能够实现对学生成绩的科学分析与分解，需要进一步的研究。此外，虽然复杂的统计方法能够实现良好的统计控制，但是不容忽视的是，统计方法自身存在对现实世界的解释力问题，这在一定程度上削弱了这种新的评价方法的应用与推广。因此，如何借助教育统计的相关研究，既能够深入理解教育问题，又能够产生对现实问题的合理解释，成为增值性评价研究的一个核心问题。

第二，增值性评价采用追踪测验的研究范式，必然产生庞大的数据库系统，因此数据处理的技术支持以及各个数据库之间的有效链接和整合也成为应用者必须要思考的问题。此外，在追踪数据的分析中，不同年份测验的等值是增值性评价的基础。在前述的几种增值性评价模式中，有的采用简单常模参照式处理方式，即将多年的测验分数都转换到同一常模量尺上，有的则忽视了这一问题。这两种处理方式显然都存在严重的问题。这一问题的最终解决也同样需要借助教育与心理测量研究的发展。近年来引起广泛关注的垂直等值，即多年追踪数据的等值方法，有望成为该问题解决的突破口。

第三，增值性评价解决不了所有考试领域都面临的一个难题：很难区分学生真正的学习和为了考试而学习的问题。为了提高测验的成绩，学校和教师会将精力集中在如何应付考试的答案，而不是教授学生知识和技能，这样学生只是在简单的记忆答案，而没有真正的学习。因此，在标准化测验中，保持对考试试题的更新非常重要。

第四，增值性评价的分析过程是一种统计分析，在一定程度上有不准确之处，尤其在平均数周围的数据分析不准确，但在两个极端部分却较为准确。这一点在评价教师时要尤为注意，不能将增值性分析的结果作为人员任命的唯一标准，还要考虑其他的方面，尤其是那些在平均数附近的教师。因此，在应用增值性评价进行教育评估时，需要谨慎解释和使用相应的结果。

第五，目前，增值性评价主要以标准化测验的成绩为基础，而学校为学生提供的是一系列的教育服务，这使得包括增值性评价在内的大部分教育评价仅局限于一小部分的信息，忽视了对诸如音乐、艺术、社会研究和体育教育等不参与测试的科目的教育，这不利于学生的全面发展。

尽管存在上述仍需解决的一些问题，增值性评价作为一种新的教育评价方法，其自身有很多不可替代的优越之处，是这一方法得以广泛应用的有力保证。这一评价方法与仅以一次测验成绩的结果为标准的评估相比，在评价的科学性和客观性上已达到了较高的水平。随着统计技术和方法的不断完善以及教育和心理测量领域相关理论和实践应用的发展，增值性评价面临的一些问题都会迎刃而解。这一方法也必将以其独特的优势在教育评价领域发挥越来越重要的作用，也为教育评价领域方法的创新带来了新的希望。

法理学价值分析方法篇(3)

【关键词】企业价值；层次分析法（AHP法）；评估指标体系

企业，作为一个有机载体，具有盈利性、整体性、持续经营性、合法性等特征。企业作为一个独立的经济体系，也具有独特的价值形态，即企业价值。政治经济学将企业价值定义为社会必要劳动时间；会计角度的企业价值是指建造或取得企业的全部支出或费用；财务管理学则将其定义为企业的内在价值；而从市场角度出发，企业价值是企业在市场上的货币表现[1]。不同领域根据其自身的应用范围，对企业价值有不同的定义。在资产评估中，根据《企业价值评估指导意见（试行）》中的定义，企业价值是指“注册资产评估师对评估基准日特定目的下企业的整体价值、股东全部权益价值或部分权益价值进行分析、估算并发表专业意见的行为和过程”[2]。可见企业价值的评估客体主要为企业整体价值、股东全部权益价值或部分权益价值。随着资产评估行业的不断完善，目前对企业价值的评估也形成了比较完整的体系，主要有收益法、资产加和法和市场法。本文将在市场法的基础上，通过构建层次分析模型，选取最具代表性的比较指标，分析调整与参照企业的差异性，从而更加全面的对企业价值进行评定和估算。

一、企业价值评估方法比较

（一）资产加和法

资产加和法，又称成本法，是我国企业价值评估的一种常用方法。资产加和法是在企业资产负债表的基础之上，通过对企业账面价值的调整，从而确定企业价值的方法。资产加和法以企业的财务数据为依托，能更好的反映企业的实际经营情况。但是，由于企业经营活动的复杂性，企业的财务数据在一定程度上很难体现企业的实际盈利能力，这也是资产加和法的缺陷所在。目前，资产加和法更适合于企业非持续经营时的价值评估。

（二）收益法

收益法是在企业持续经营的基础上，通过预测企业未来的获利能力，将其资本化或折现处理，从而估算企业价值的方法。因此，确定企业未来的获利能力和确定适当的折现率或资本化率是进行评估的关键。目前，常用的评估模型有现金流量法、EVA法、内部收益率法[3]等；而折现率和资本化率通常利用CAPM模型、WACC模型等方法确定[4]。由于未来预期的不确定性，采用收益法可能会面临更大的风险。因此，收益法比较适合处在成长或成熟期的企业价值评估。

（三）市场法

市场法是通过大量市场调查，选取在规模、经营业绩等方面相类似的企业，通过比较差异性，对参照企业相关指标进行调整，从而确定企业价值的一种评估方法。市场法具有简便性、快捷性的特点，并且评估结果更接近企业的现实价值。但市场法需要有一个活跃的市场，比较指标有时难以收集，因此，确定可比指标是市场法的关键。目前，常用的比较指标有市盈率、账面价值、销售收入以及息税折旧前收益[5]等。

二、层次分析模型在市场法中的应用

利用市场法评估企业价值，通常采取构造评估乘数的方法，即通过确定模型中的比较系数来估算企业价值。目前的市盈率、收入、息税前利润等模型都为单指标因子，仅强调了企业价值的某一方面。针对这种单一性的缺陷，本文将在现有模型的基础上，利用层次分析法，通过选取多指标因子对企业价值进行全面评估。

（一）评估指标的确定

根据企业价值的评估目的和价值类型，在市场调查的基础上，选取最有代表性的评估指标，确定评估体系。本文将从企业的盈利能力、竞争能力和经营管理能力三大方面对企业价值进行综合评估（实践中需根据实际情况对指标进行调整），见表1。

（二）层次分析法原理及步骤

1.层次分析法原理

层次分析法是一种解决多目标、多决策的分析方法，由英国学者T.L Saaty首次提出。AHP法通过分层评价，比较指标的相对重要性，从而为复杂决策提供依据[6]。由于本文对企业价值的评估，是通过选取多指标建立综合评估体系，因此，采用层次分析法具有一定的现实意义。

2.层次分析法主要步骤

（1）构造比较矩阵

分层构造指标的比较矩阵。假设某层有个指标，根据指标之间的相对重要性进行打分，从而得出指标的比较矩阵。

其中表示第个指标较第个指标的相对重要性，且满足：

（2）计算指标权重

企业价值评估体系中，指标的相应权重计算步骤[8]大致如下：

①对比较矩阵的列向量进行求和；

②对比较矩阵的列向量进行归一化处理，即：；

③将处理结果按行求和得；

④进行第二次归一化处理，得到权数矩阵：

⑤计算权数矩阵的特征根：。

（3）一致性检验

通过构建比较矩阵一致性指标CI，对评估指标进行一致性检验，

考察其合理性。一致性指标。之后将CI与平均随机一致性

指标IR进行比较，构造一致性比率时通过

检验，特征向量即为指标权重；否则，要对比较矩阵进行调整，直到通过一致性检验。其中的经验数值[9]如下表所示：

通过层次分析法，确定出指标的权重，即为原有模型中的比较系数。之后按照传统市场法的原理，搜集对比资料，对企业价值进行评定和估算。

三、结束语

本文利用层次分析法，以市场法为基础，根据模型，研究比较系数的测度方法。通过层次分析模型的建立，使得对企业价值的评估由单指标比较转变为多指标比较，综合考虑多种因素，因此更加科学，评估结果更接近企业的真实价值。此外，层次分析模型并不局限于定量指标的选取，例如股东满意度、员工积极性等定性指标也可引入企业价值评价体系，使评估更加全面。因此运用层次分析模型对企业价值进行评估，具有一定的可行性和实践意义。

参考文献：

[1]姜楠，王景升.资产评估[M].东北财经大学出版社，2011.

[2]钟凭.规范企业价值评估的新举措[J].中国资产评估，2005（2）：21—22.

[3]胡爱荣，尹玥.企业价值评估方法的比较及应用[J].经济研究，2011（5）：86—87.

[4]刘玉平.资产评估教程（第三版）[M].中国财政经济出版社，2010.

[5]潘晶，沈林涛.市场法在企业价值评估中应用的研究[J].企业价值评估，2008（7）：9—10.

[6]程焱.基于模糊综合评判和层次分析法的供应链风险评估[J].经济管理者，2011（22）：7—8.

[7]韩正民.模糊层次分析法在企业价值定性评价中的应用[J].高职论丛，2011（2）：5—8.

[8]相龙慧.层次分析法在企业价值评估中的应用[J].财会通讯，2011（6）：67—68.

法理学价值分析方法篇(4)

方法，在古希腊语中，即“通向正确的道路”之意。

一、法学的性质及其方法

（一）学科的性质决定学科的研究方法，而学科的对象及领域决定了学科的性质。法学主要研究三个基本问题：1）应然法：回答法律应当是什么样子？关注的是法律的理想和价值。2）实然法：法律实际上是什么样子？关注的是律令和技术。换言之，法律的意思是什么。如民法中的不当得利，揭示该制度的要件和技术问题。3）社会事实：应然法要解决的是法律的道义基础和正当性，实然法使得法律的意思变得明确，如果法律在道义上是正当的，在意思上是明确的，那么，这种法律就果真能够发生作用么？我国的破产法运行的实施失败，即是一个反例。因此，法学还要研究法律的作用与功能。

图表1：

应然法…………………理想、价值………………价值判断分析方法

实然法…………………律令、技术………………逻辑和语义分析

社会事实………………作用、功能………………社会实证分析方法

相应地，法学的方法也就有三个层次：

第一层次是价值判断。法学成为关于正义和善的艺术，而不能成为科学。因为，科学有定式，艺术无定法。存在定法的是工艺，不是艺术。

第二层次是逻辑和语义分析，有点科学的意思。主要研究法条的语言，类似于形式化的学科研究。

第三层次是法律社会学，这是科学的研究领域。

当然，这些方法不是截然分开的，在针对某一话题时，存在着运用方法的交叉。

法律与法学的生成，存在时间差。先产生法律，后产生法学研究。

古希腊的哲学家最先关注法律。由于法律是剥夺一个群体而保护另一个群体的利益，这种强制性就需要正当性的论证。人们关心是什么正当性支撑着法律在规则上保护某一群体和损害或扼制另一群体的行为和利益，此部分是自然法的关怀。

后来实然法在理论上进行总结，则是分析法律派的功绩，它标志着法律作为一种独立学科的最终形成。因为，它标识了一种独特的方法，声称要价值祛除，只是了解法律的意思。

而社会法学派，则提出这样一个问题：如果法律正当且明确，就果真能够改变社会么？他们的研究结论是：法律能够改变社会，但社会更能改变法律，换言之，社会改变法律的力量更强大。他们的方法是通过法律研究社会，也通过社会研究法律。法律不仅仅当作一个道德规范或实然规范来研究，而更应当作为社会事实来研究。只有才能这样实现法律的功效。

由此，法学方法归结为三种：1）价值评判方法；2）逻辑分析和语义分析方法；3）社会实证研究方法。

（二）法学的学科性质：即法学到底是科学，还是艺术？这里涉及到两个问题：即1、法学是不是科学，是何种意义上的科学？2、理性与情感的关系是什么？

1、科学是研究事实的，事实就是“是什么”，法学相当大的领域并不具有科学性，而是一门研究正义的艺术，是善与公正之学。

什么是科学，并没有一个统一的定义。我们关注的是科学内含的几种分析方法。哲学的任务是研究如何用词。因此我们就需了解“科学”有几种使用方法。下面介绍三种科学观。

第一种观点认为“科学”指称对自然界的实证研究，如历史上积累起来的有关自然界事务的知识经验和知识。在这个意义上，社会科学是不存在的。此说在十九世纪之前占主导地位，二十世纪也相当有影响。如英国曾认为科学具备四个特征：1）科学是“描述对象”的理论，而不是“规定对象”的理论。如物理学和化学，仅仅是描述所观察到的现象。比较而言，社会科学规范研究的多为规定性的东西，研究对象与研究者本身息息相关，两者合为一体。所以，完全要求社会科学按照自然科学来进行精确，是不可能的。如美国总统选举，就不可能象物理那样进行计算而得出结果。因为作为社会科学动物的人，是自己可以采取对策的，社会科学的研究结果可能诱发相关者采取对策改变行为。因此，社会科学永远不可能高度精确化。相比较而言，经济学较接近于科学，它是从数字化角度来观察。

第二种观点认为，科学是以经验方法为标志的实证研究。其代表人物是马克思。这种观点认为科学就是用理性的方法来整理经验的材料。这在二十世纪的西方社会是主流观念。所谓经验的方法，实证的研究，其基本的形式包括：观察法、实验法、统计分析法、数学模型法、问卷调查法等，其中最基础的方法是：观察法和实验法。如培根说科学是建立在观察和实验的基础之上的。观察方法，就是指在不改变研究对象的基础上，收集经验材料的方法。如达尔文的进化论，即是运用观察方法得出的结论。所谓实验，是指在人为控制的条件下进行观察，研究两个以上的变量之间的关系。如这样两项研究就是科学研究：1）为了小区的安全，研究这样几种方法的选择，是增加警察的数量或进行巡逻的次数，还是增加小区路灯的量度，研究结果是后者。2）研究偷窃啤酒中的证人作证的几率，发现在场的人数与作证的可能性之间存在比率关系。在这种意义上，伦理学、数学、逻辑学等都不是科学。因为逻辑学和数学并非实证研究，无须进行实验，它们研究的不是事实或经验，而是纯形式，是符号之间的逻辑关系。当然，辨明一个学科不是科学，决非意味该学科不重要。

在这个意义上，存在社会科学，而没有人文科学。人文由“Humanity”而来，是和神学相对立的知识体系，产生于文艺复兴时期。社会科学始于19世纪，由孔德创立，他论述了静态的社会静力学和动态的社会动力学。

这种科学观的内部也存在着分歧。如证实主义与证伪主义。证实主义是主流的评判，即使用了实证方法得出的结果还不算真正的结论，需结果可被证实。而后期的学者波普尔则创设了证伪主义。即能被证实未必就科学，能够进一步被证伪，才是科学。如算命天宫图，能被证实，但永远不能被证伪，它永远有其解释的方法。那种能解释和允许任何事情发生的辩证法是最可怕的。

第三种科学观（我国流行），认为科学是理性的最高体现，运用理性的方法研究即是科学。这是最广泛的科学观。依此，与迷信和宗教相对立的东西都是科学。其标准在于理性的有无。其结果是科学成为一种泛滥的话语。它同时向四种研究方法开放，即经验方法（观察实验），形式化方法（根据逻辑规则进行形式演算的方法），思辩方法（跳出经验世界的，唯心主义和唯物主义都是运用这种方法），规范性方法（进行价值评价）。但问题在于，这四种研究方法之间不可通约，无共同性。这种科学观，从语义学分析看来，是应该抛弃的。因为它造成了误解和混乱。神学和自然科学都属科学，但神学家之间的争论是关于应当如何的争论，与事实没有必然的联系，他们之间不能通约；而科学家则通过进行实验而达成共识，他们之间可以通约对话。这种科学观，导致科学成为一个“杂货店”。

我国存在三个关于科学的误区：误区之一，科学等于正确。科学不等于正确，正确也不等于科学。这是以图腾崇拜来崇拜科学。所有科学不过是对事实的临时性解释，换言之，科学的确追求正确，但并非追求终极的、不可改变的结论。科学精神是怀疑一切。随时准备被证伪。马克思具有科学精神，他不仅怀疑别人，他连自己都怀疑。西方人说，存在三个马克思：一是，青年马克思；二是，中年马克思；三是，老年马克思。三种不同的思想之间存在着的断裂，是不断怀疑自己的结果。其晚年可能怀疑中年的生产力决定一切的论断。生产力要成为决定性因素必须有一个条件，即出现以追求财富为最大欲望的人。所有的社会因素是相互作用的，没有什么是最终极的决定性因素。科学是以合理怀疑为基础的。科学的态度是，不在于你说了什么，而在于你为什么这么说。相对来说，以经验材料、观察实验为基础的科学是可靠的，科学是一种假设。

误区之二，科学等于有用。科学不等于有用，有用不等于科学。有些科学理论的论证和推演，是无用的“垃圾”。但它们展现了用科学的方法逻辑去推演结论。

误区之三，科学等于善。这是一种浪漫的理解，求真等于求善，科学不一定是善。

2、法律是理性，还是情感？

流行的观点认为支撑法律的是理性。但是否在法律中，就只是理性起作用？情感起何种作用？比较而言，自然科学中，情感并非不发生作用。如居里夫人对科学的热爱的情感。但它是从科学的外部起作用，在科学内部是不起作用的。而人文学科，情感起着非常强大的导向作用。情感是基石。

道德因素，是情感。道德信念，传递着一种情感。理性是以情感为基础，由此产生对命题进行理顺的过程。理性的作用，是将情感的药包上糖衣。人是一种没有推理能力而又偏爱推理的动物。

何为理性？语义分析的基本命题，是避免定义。重要的是，把握如何使用该术语。如某人有理性，某杯子无理性，这就是关于理性的正确用法。这里须注意，存在哪些因素影响术语的运用。最基本的理性的含义，是从一个前提，合乎逻辑地推出一个合理的结论。

何为情感？情感无须理由的支撑和证成。法学理论，情感作用如何？帕雷托的剩遗物和派生物理论是一个非常具有启发性的方法论。理性是一个中性词，所以，非理性也非贬义词。非理性即情感，换言之，无须理由来支撑。按照上述学说，人类行为分为逻辑行为（理）与非逻辑行为（非理）。非逻辑行为类型有二：1）与逻辑推理没有任何关系的行为， 换言之，无须由任何逻辑理由支持的行为。如升国旗，热血沸腾。2）用虚假的逻辑理由来支持的行为。如虽然这里面也存在逻辑推理，但行为里面是反逻辑的。这里的“虚假”并非贬义，是指这里的理由是不能支持行为的，如乞雨的行为。

剩遗物永存，派生物转眼即逝。——现代社会中，形态各异的派生物以另类的面目出现，但回头一看，其内在的理性值得质疑。

图表2

C 理论（派生物）

A 情感（剩遗物） B 行为

情感A导致行为B，而人类主张、理论C 导致行为B.

派生物理论分为四大类：1）简单肯定式。如在母亲教育孩子时叫小孩听话。2）诉诸权威式。如在母亲教育孩子时叫小孩听话，理由是父亲叫小孩听话。3）诉诸原则式，如皇权至上。4）口头证明式。这是政客和作家的方法，就是没有逻辑的无休止的重复，比最好的逻辑论证更为有效。

二、规范性研究方法（价值评价方法）

（一）什么是价值、法律价值？

1、人类以两种方式面对世界：是什么和应当是什么

“是什么”属事实世界，回答三类问题：存在的现象（事实）是什么？现存的事实由什么的样的事实导致（因果关系）？我们一旦选定了目的，用什么手段去达到目的？

“应当是什么”属价值世界，当离开“是什么”而回答“应当是什么”时，就进入了价值判断。这是人类存在的特殊方式。价值并不是指客体的有用性。若说价值是客体对主体的有用性，那么主体本身就无价值了。而人性恰是价值的原点，人是有价值的。有很多在我们看来是无价值、甚至负价值的东西也能满足主体的需要。所以，价值就是好。

2、法律的价值有三种基本用法：

一指法律能促进的好，如自由、秩序，这是目的价值。

二是法律本身的价值，是形式价值，与目的无关，如逻辑一致性等。

三是价值评价标准。

（二）法学研究中的价值判断问题：包括法律和法学与价值的关系

1、法律与价值的关系：

1）法律本身即是一种稀缺价值分配自己的权威性规则。

2）法律制度中包含一套价值标准，确立具有弹性的价值位阶。

法律纠纷好处理的是有价值与无价值之间的冲突，不好处理的是价值之间的冲突，因此有价值位阶。如米兰达规则就体现了警察的破案率与犯罪嫌疑人的人权价值的冲突。位阶是有弹性的。如20世纪70年代后期美一判例限制米兰达规则，承认在特定情况下，公共利益安全优先与犯罪嫌疑人的人权。但价值位阶很不好确定。

3）立法与司法活动都是一种作出价值判断的活动。

2、法学与价值的联系：

法学永远不能回避应然法的问题。实证主义法学家提出价值祛除，有些道理，但不可能真正做到。因为价值判断是法学固有的一部分。法学家在研究时不能离开价值判断。

常规与自然相对照。常规就是一个社会上由人制定的各种规则，主要指人定法，也包括道德。现代人把自然看作客体，是异己之物。古希腊人则认为自然是有理性的，人类理性是由自然赋予的，符合自然即正义。后来自然转化为人定法和正义。人定法是一些人给另一些人的立法，法的执行总以牺牲一种价值而成全另一种价值，人对法律态度或者是服从的或者是不服从的。自然法的理论内涵一是，法律的二元论，即法律的存在形态上有实然法和应然法；二是实然法应从属于应然法；三是自然法效力至上；四是恶法非法；五是反抗恶法的权利。

理论分为实证性理论和规范性理论。前者遵循价值祛除，情感中立；后者与价值判断有关，具有标准、情感的色彩，具有价值性。两者的区别是：1）规范性理论为评价而研究，为规定而研究，实证性理论为解释而研究；2）规范性理论认为存在本身不是正义，而实证性理论认为存在就是事实；3）规范性理论追求的理论目标是情感、信念、理论的传播，打动人的关键不在于合乎逻辑，而在于能否引起读者内心情感的共鸣，而实证性理论则目的在于建立一个较准确描述世界是怎样的理论，主要靠理性说服人。

（三）价值分析的功能与局限

价值分析法的功能：一是推动社会的进步和法律的进步；二是最大限度保障个案处理的公正；三是强化社会公众对良法的认同和支持。

法律力量取决于社会公众对于法律的态度。因为，社会公众对于法律的认同和支持太差。在中国，严格意义上说，没有多少人要求法治。人类的理性和情感，具体到问题，则不要求法治。

价值分析方法的局限：

一是从“是”中推不出“应当”。这是休漠的论断，认为两者之间存在不可逾越的鸿沟，是两个领域。在价值分析，存在两种意义的“应当”和两种意义上的“是”，一种是价值意义上的应当，另一种是事实意义上的应当。

价值意义上的应当：如公民应当热爱自己的祖国。

价值意义上的是：是伪装的价值判断。是推不出应当，但应当可推出应当。

事实意义上的应当：如4+2＝6，这是伪装了的是。

事实意义上的是：事实判断得不出应当，但价值判断可推出应当。

是不能推出应当，意味着应当这个领域永远不能有一种自然科学那样高度精密的理性。不存在客观的公理性的体系。应当不是从事实中推出的，而是来源于每个人对每种事实状态的承诺。

二是人们的终极价值观很难一致，这种差异，就引发一系列价值和事务上的冲突。

三是即使在终极价值上，取得了一致，但在具体的价值判断上，也可能产生分歧。

应对这些局限的原则：

原则之一，承认和尊重价值判断多元化的事实。承认并尊重。因为价值标准多元化，是和现代文明的基石即人的主体性相联系在一起的。

原则之二，排除思想霸权，实行最大限度的宽容，只对不宽容的行为不宽容（房龙）。宽容，即是孔子所言的“中庸之道”；

原则之三，寻求最低限度的一致。法律是最低限度的道德。法律应当是最低限度的共识。法律存在很大的自由裁量空间，这些“空间”需要最低限度的标准来控制“空间”的裁量的滥用。

三、语义分析方法

20世纪初，受西方分析哲学的影响，语义分析被系统化、哲学化，有人甚至主张20世纪，是分析的时代。要了解语义分析方法，首先须对分析哲学有所了解，而如果要了解分析哲学，还要了解实证主义哲学。

法律实证主义是19世纪产生的流派。分为逻辑实证主义，即分析法学派和社会实证法学派。法律实证主义的哲学背景是20世纪实证主义成为一种思潮，而非仅仅是一种学派。

实证主义哲学有两大核心理念：

一是拒斥“形而上学”。形而上学，在西方语言中，被写成“物理学之后”。这一术语，源于中世纪西方人整理亚里士多德的著作，在编辑完毕物理学之后，编辑探讨抽象的物理论的著作，它们探讨世界的本原，即本体论问题的。这些均是科学所不能回答的，是超出经验之外的，是人类理性所无法回答的，于是就被称为物理学之后。而中国在翻译这个术语时，借鉴了老子说的“道可道，非常道……形而上者，为之道，形而下者，为之器。”故定为形而上学。实证主义则研究确定的问题，追求确定的知识（POSITIVE） .

实证主义的方法论认为：不要用思辩的方法，而要采用实证的方法，即是用观察实验来建立知识体系。第一代的孔德主义，主张人类的知识，从古到今，经历了三个阶段：1、古代的神学阶段。此阶段，人们寻找世界的本原、超自然的东西。换言之，知识体系，一切神定。2、形而上阶段。此阶段，人们不再把一切归于神之上，而归于决定精神之上了。这不过是神阶段的变种；3、实证知识阶段。这是科学时代的开始。科学回答不了形而上学的、经验之外的问题。在这个时代，人们不再寻求终极的原因。现代哲学不再研究本质，而致力于研究规律。实证研究中的“规律”，就是指“两个以上之间的变量的恒定关系”，与我们一般所言的“规律是现象的凝结”不同。第二代的代表是马赫，主张其实世界既非物质，也非精神，而是由感觉这种既非物质也非精神的要素组成的。第三代，即分析哲学，代表人物是维特根斯坦。他认为，形而上学，不在于犯错误，而在于说了“无意义的话”，因为他们不会正确的用词。如绝对精神、物质等术语。他们还违反了句法构造句子。

分析哲学的第二个核心理念是研究语言的运用。哲学从本体论阶段（形而上学阶段）到认识论阶段（笛卡儿、康德）发展到语义分析阶段。认为过去的哲学家，让语言作了其所不能承载的功能。其中的符号语言派，又称人工语言派，主张所有的自然语言都是含混的、语义都不是很明确。这是由于自然语言本身的特点所导致，要创立一套人工的精密语言来避免争论。其中的自然语言派，又称日常语言派，代表者即维特根斯坦，认为以前的无谓争论不是日常语言的问题，而是这些哲学家没有搞清日常语言的正确用法，强调哲学要研究“词的用法”。认为语言的能力是有限的。对于“不可言说者，沉默！”

语义分析方法的内容，也就是分析哲学的体系。学派之一：普通语义学，把正确用词归纳为21个问题和5项原则。心思想是，词的误用是一切社会矛盾和分析的根源。五项原则：

1、指数原则。一切分类具有虚假性，所以在用类指称具体人或物时，要加上指数1、2、3、……

2、日期原则。事物是不断发展变化的，所有的事物都存在于时间中，是流动的，而非静止不变的。要注明所描述的事物的具体日期，以区别变化。

3、连字符原则。自然界是不可分的，所有的分类都不完美，但人类又有爱分类以把握世界的倾向，导致所有的分类均会出现困难。自然本身是一个渐进的函数，世界本无分类，彼此相连。分类都是人为的，便于明别，却又陷入武断。分类的同时，对自然的环境就造成了伤害。所有的法律责任，均是武断的。所以，要用连字符把相关的分类连接起来。

4、引号原则。词本身不是事物，而是人们创造的工具。但人们经常把词理解为背后还有一个确定的东西。越是抽象的词汇，越容易误导人，从而出现“词的暴政”。

5、等等原则。词不能描述出有的内涵，语言是地图，但不是版图。当描述对象时，总会存在被疏漏的东西。所以要加上等等。

整个分析哲学对语言的重新理解，引发了三个观念：

观念之一，词不是事物，是工具。抽象的东西是不存在的，并非每一个词后都对应一个实物。如世界上有“山”么？没有，但存在具体的“黄山”等。

法理学价值分析方法篇(5)

〔关键词〕学术期刊；单一评价模型；模糊Borda法；Kendall；组合评价模型；复合评价模型

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.01.015

〔中图分类号〕G255.2；G644.4〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）01-0081-08

〔Abstract〕[Purpose/Significance]Because of the drawbacks of traditional single evaluation method becomes more obvious，it would prove through a combination of empirical research and evaluation of complex evaluation model in the academic journal evaluation with respect to the evaluation of the advantages of a single model，provide a more rational assessment perspective academic journal evaluation.[Method/Process]Single evaluation method was to choose to use entropy method，factor analysis and TOPSIS method to influence academic journal for academic evaluation，the combination of the principles of evaluation model proposed by these three single evaluation method Kendall test results in significant consistency on the basis of fuzzy Borda combination evaluation model combined evaluation，the principles of composite evaluation model proposed amendments was the main factor variance contribution rate and factor score coefficient by the coefficient of variation of entropy method of factor analysis to determine the index of weights，weighted normal matrix structure，using TOPSIS comprehensive evaluation method.[Result/Conclusion]Empirical studies had shown that a combination of complex evaluation model and evaluation model and a single evaluation model results were in good agreement，and the combination of complex evaluation model and evaluation model had better discrimination with respect to the single evaluation has certain advantages.

〔Key words〕academic journals；single evaluation model；based on fuzzy Borda method；Kendall；combination evaluation model；complex evaluation model

期刊u价一直以来都广受关注，其评价结果对于期刊的健康发展以及在学界影响力的导向都值得关注，重视期刊评价有助于进一步提高期刊学术影响力和期刊质量。从现有研究成果来看，期刊评价主要从评价指标和评价方法两个维度展开：①评价指标：单一指标、多项指标；②评价方法：单一、组合或复合。然而，由于期刊评价的复杂性，单一指标包含信息量的有限性，单一指标评价视角的单一性，易造成评价结果的片面性；因此多属性评价方法越来越广泛地应用于期刊评价[1-5]。王一华[6]和孙跃鑫等[7]以熵值法客观确定权重对期刊加权求和进行综合评价。辛督强等[8]、俞立平等[9]和吴涛等[10]对期刊进行综合评价发现因子分析可有效消除指标多重共线性问题。俞立平等[11-12]运用TOPSIS法对期刊影响力进行多属性评价。然而由于各种单一评价方法的机理不同，评价结果往往存在着差异，可信度、区分度不高等问题。对单一评价模型进行恰当组合或复合，取长补短，就可最大限度地运用更多的有效信息，使得评价结果更为合理，具有一定的实用性。“组合评价”，对几种评价方法的评价结果进行适当组合，得到最终评价结果。“复合评价”，对几种评价方法综合运用进行评价，得到惟一的评价结果。与组合评价相比，复合评价只有惟一评价结果，而组合评价是采取适当方法将几种评价结果变成惟一评价结果[13]。现有的组合评价模型有俞立平等[13]提出的基于结果一致度的组合评价。程慧平[14]在用Spearman方法验证了主成分分析与熵权TOPSIS法评价结果具有显著一致性的基础上，建立了模糊Borda组合评价模型，得到更具稳健性的评价结果。曾伟等[15]将均方根法、熵值法、主成分分析法和因子分析法4种单一评价模型通过Kendall检验建立了模糊Borda组合评价模型，得到更为科学可信的评价结果，且该组合模型具有较强的适用性。唐俊等[16]从概率的角度分析得出在适合的条件下Borda法的有效性优于Copeland法和平均值法。现有的复合评价模型有靖飞等[17]提出的因子理想解法，就是运用因子分析确定关键成分及其权重，再采取加权TOPSIS法进行评价。李创新等[18]用改进的熵值法修正由AHP得到的指标权重，并对各省旅游竞争力进行评价。吕红平等[19]运用灰色关联法确定关联度，并用熵值法对AHP确定权重进行改进，对城市竞争力进行实证分析。王道平等[20]针对AHP法权重确定存在的缺陷，结合熵值法进行了改进，改善了指标的鉴别效果。

基于此，文章通过建立学术期刊学术影响力综合评价指标体系，分别采用熵值法、因子分析法和TOPSIS法对35种自动化技术、计算机技术期刊进行单一评价，然后对其评价结果进行Kendall检验，在具有显著性一致性的前提下建立模糊Borda组合评价模型进行综合评价；另外提出一种新的复合评价模型，其原理是首先对原始数据进行标准化无量纲化处理，为使求熵值时对数有意义进行坐标平移正向化处理，其次通过熵值法的差异系数对因子分析的主因子方差贡献率和因子得分系数的修正，确定各指标的权重、构造加权规范矩阵，运用TOPSIS法进行评价。最后探讨组合评价模型、复合评价模型与单一评价模型评价结果的一致性以及区分度是否存在差异。

2实证分析

2.1评价指标的选取及数据来源

依据2015年《中国学术期刊影响因子年报（自然科学与工程技术）》及《中国科技期刊引证报告》系列标准，按照客观、全面、规范、准确性的原则，选取了影响力指数（CI）―X1、总被引频次―X2、影响因子―X3、他引影响因子―X4、5年影响因子―X5、即年指标―X6、可被引文献比―X7、被引期刊数―X8、互引指数―X9、引用期刊数―X10、可被引文献量―X11、基金论文比―X12、平均引文数―X13、Web即年下载率―X14、总下载量―X15共15个评价指标。其中“影响力指数（CI）”是2015年《年报》提出的由总被引频次和影响因子两个最具影响力的期刊评价指标，投射到“期刊影响力排序空间”，用向量平权的方法计算得到的综合指标。该评价指标同时考虑了期刊质量、历史、规模等因素，是反映期刊学术影响力状况的一个有效指标[21]。样本数据来源于2015年《年报》，剔除有缺失值的样本，按影响力指数从大到小选取了35种自动化技术、计算机技术期刊进行深入评价。

2.2单一评价模型分析

2.2.1熵值法评价模型

采用SPSS17.0软件，对数据进行规范化处理，按熵值法的原理计算可得各项指标的熵值ei、差异系数gi及权重ωi。结果如表1所示，计算各期刊综合得分及排序如表9所示。

2.2.2因子分析法评价模型

利用规范化处理的数据建立各指标相关系数矩阵，其中总被引频次与被引期刊数、总下载量的相关系数分别为0.954、0.962，影响因子与5年影响因子、他引影响因子的相关系数分别为0.971、0.936，被引期刊数与总下载量的相关系数为0.972，可得各指标间存在一定的共线性。进而对样本数据的样本充足性检验如表2所示：

由KMO和Bartlett检验结果知，Bartlett的球形度检验的P值为0.000，且KMO值为0.774，大于0.5，表明样本容量合符要求且颖臼据适合因子分析。求得特征值及方差累积解释率如表3所示，前3个成份的特征值分别为6.324、5.103、1.183，且解释了原始数据的84.061%变差。

而成份矩阵可反映各指标与主成份之间关系的密切程度，但由于主成份对某些指标的解释能力较弱，因此，我们对成份矩阵实施最大方差法旋转得到旋转成份矩阵，使得各指标在各主成份上有更大的载荷，以便于主成份的命名以及对指标的解释，如表4。

由表4可知总被引频次、可被引文献量、引用期刊数、被引期刊数、互引指数、总下载量在主成份2（F2）有较大的载荷；影响力指数、影响因子、他引影响因子、5年影响因子、平均引文数、即年指标和Web即年下载率在主成份1（F1）上有较大的载荷；虽然基金论文比在第一个主成分上的载荷略大于在第三个主成分上的载荷，但是将其和可被引文献比归为一类命名为比例指标较为合适。可被引文献比、基金论文比在主成份3（F3）上有较大的载荷。按算法特征对期刊指标进行分类，我们将主成份F2命名为累积规模指标，将主成份F1命名为篇均指标，将主成份F3命名为比例指标[22]。

依据表4可得各期刊成份得分的表达式：

F1=0.159x1+0.056x2+0.156x3+0.153x4+0.152x5+0.145x6-0.044x7-0.039x8+0.053x9+0.117x10-0.069x11+0.026x12+0.0711x13+0.135x14+0.033x15

F2=0.120x1+0.196x2+0.014x3+0.026x4+0.015x5+0.028x6+0.155x7+0.046x8-0.080x9-0.049x10+0.131x11+0.195x12+0.136x13+0.028x14+0.198x15

F3=-0.318x1-0.017x2-0.082x3+0.049x4+0.008x5-0.183x6-0.080x7+0.676x8+0.433x9-0.064x10-0.084x11+0.029x12+0.212x13+0.117x14-0.021x15

再由旋转后的3个主成份的方差解释率（见表3）为权重加权求和，得出各期刊的综合成份值F：

F=（0.42160F1+0.34017F2+0.07884F3）/0.84061

各期刊的成份综合得分计算结果及35种自动化技术、计算机技术期刊的排序，如表9所示。

2.2.3TOPSIS法评价模型

由规范化矩阵R=（rji）35×15计算最优解与最劣解（见表5）。再计算备选期刊与最优解和最劣解的距离及相对贴近度，并按Dj从大到小对样本期刊进行排序，如表9所示：

2.3组合评价模型分析

由表9可看出运用熵值法、因子分析法、TOPSIS法对35种自动化技术、计算机技术期刊的评价结果存在着一定的差异。若对单一评价模型进行恰当组合，取长补短，就可最大限度地使用更多的有用信息，使得评价结果更为合理。首先用Kendall法对这3种单一评价模型的评价结果进行一致性检验，检验结果如表6所示。

由表6可知Kendall Wa的值为0.992，卡方值为101.213，P值为0.000，表明3种方法的评价结果具有显著性一致性，则可运用模糊Borda法进行组合评价。按照模糊Borda法的基本步骤可算得35种自动化技术、计算机技术期刊的评价结果如表9所示。

2.4复合评价模型分析

由表1、表3及表4按复合评价模型构建原理可得复合评价模型的权重系数表如表7所示：

由表7所得各指复合标权重及规范化矩阵R=（rji）35×15构造加权规范矩阵并确定其最优解与最劣解如表8所示。再算备选期刊与加权最优解、最劣解的距离及相对贴近度，并按Dj从大到小对样本期刊进行排序，如表9所示：

由表9可知，组合评价模型、复合评价模型与单一评价模型评价结果存在一定程度的差异，但具有显著性一致性（见表10），组合评价模型与熵值法、因子分析法、TOPSIS法评价结果的相关性分别为0.997、0.995、0.993；复合评价模型与熵值法、因子分析法、TOPSIS法评价结果的相关性分别为0.988、0.979、0.986。从区分度（见表11）来看，模糊组合评价法的评价结果的离散系数为0.8963明显大于3种单一评价方法的离散系数，表明模糊组合评价模型的区分度更好；复合评价法的评价结果的离散系数为0.2238显大于熵值法与因子分析法的离散系数，略小于TOPSIS法的离散系数，相比而言复合评价的区分度偏高。对于极小值与极大值之比，模糊组合评价与复合评价模型的值分别为0、0.3028，均小于3种单一评价方法，表明模糊组合评价与复合评价模型的区分度更高。总体看来，组合评价模型、复合评价模型在与3种单一评价模型评价结果保持显著性一致性的基础上，区分度相对偏高。说明这两种模型的评价结果更具说服力，组合评价及复合评价模型在学术期刊评价中相对于单一评价模型具有优越性。

3结论与思考

文章运用熵值法、因子分析与TOPSIS 3N单一评价模型对35种自动化技术、计算机技术期刊进行综合评价，其评价结果存在一定的差异性，3种单一评价模型评价结果通过了Kendall检验，显示具有显著性一致性，在此基础上建立模糊Borda组合评价模型，该组合模型综合考虑了单一评价模型的评价结果的差异，取长补短，充分利用更多的有效信息，具有较高区分度，使得评价结果更为合理。另外提出了一种新的复合评价模型，其原理是通过熵值法的差异系数对因子分析的主因子方差贡献率和因子得分系数的修正，确定各指标的权重、构造加权规范矩阵，运用TOPSIS法进行综合评价。最终发现组合评价模型、复合评价模型与单一评价模型得到的期刊排序结果具有较高的一致性、且组合评价模型和复合评价模型比单一评价模型有更高的区分度，其评价结果更具合理性。

基于多项指标体系及部分样本数据的分析，运用复合评价模型和组合评价模型得出的结论还有待进一步的检验。选择合适的期刊指标、建立科学的评价模型对期刊学术影响力进行综合评价，仍然是一个值得深入研究的课题，只有不断完善评价指标体系和评价模型，在数据获取方面更好地避免主观性，采取科学取样的方法，方可使得评价更加有效，更加便于推广与应用期刊综合评价的科学方法。

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法理学价值分析方法篇(6)

关键词:大学生素质;灰色聚类;性能评价;白化权函数

中图分类号:TP311.13 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2012) 13-0000-02

一、引言

当今世界是一个以人才为重的时代,对人才的需求己逐步从单一型高级专门人才向具备较高综合素质的复合型人才进行转变。高等学校作为人才培养的最主要基地,用什么样的教育评价理论、技术和方法来完善大学生综合考评机制,构建科学合理的综合素质评价体系,为社会输送更多符合市场需求的高素质人才,已成为摆在高等教育研究者面前的一个重要课题。

现有的大学生综合评价方法主要分为两大类,即常规数学方法和模糊数学方法。前者多通过运用一定的数学模型将多个评价指标值“合成”为一个综合性能评价值,如线性加权综合法。该方法具有如下特点:(1)适合于处理各个评价指标间是相互独立的情况;(2)权重系数的作用较其他“合成”方法更为明显;(3)由于对评价指标数据没有特定的要求,所以计算容易且易于推广。另外,由于评价大学生综合素质的各评价指标间基本上都是相互独立的,所以大部分的评价方法都是基于该数学模型实现的,如张琼的综合评分法和毛军权等提出的层次分析法。模糊综合评价方法则是通过应用模糊关系合成原理,从多个角度对被评判对象所隶属等级状况进行综合性评判的一种方法。其引入不仅是对强制打分法的革命,也是对常规多指标综合评价方法的改进。赵淑英和李勤等运用模糊数学的理论分别就模糊综合测评模型的建立步骤和多层次模糊综合评价模型作了探讨。随后,贺华等又对其进行了改进,将聚类分析的思想引入到模糊综合测评,建立了一种开放的评价模型。然而,模糊综合评价方法也有其不足之处。具体表现在:模糊综合评判过程本身不能解决评价指标相关造成的评价信息重复问题。

与之不同,本文尝试将具有“小样本数据分析”能力的灰色聚类分析理论应用于大学生综合素质的评价,希望能够对其进行正确的分类。

二、大学生素质的灰色聚类分析

(一)评价指标体系的确定

大学生综合素质评价体系是多因素状态方程,它是评价的核心问题,其选择是否得当直接关系到评价的成败。它既要考虑基本素质因素的影响又要考虑特殊素质的影响,而且每项因素又可划分为若干子项。在分析大学生的综合素质结构和查阅相关文献的基础上,本文借鉴文献[1]来确定评价指标体系,该体系包括四项一级指标:即德育素质、智育素质、身心素质和发展性素质,一级指标下又共分出15项二级指标,且每项指标所占的权重不同。

(二)白化权函数的构造

对大学生素质进行灰色聚类的目的是把不同学生的综合素质进行优劣聚类,使之分别属于某一灰类,而归类时的判定原则可以通过白化权函数来实现。白化权函数一般采用分段函数表示,用来描述某项评价指标(灰数)对某一临界值的接近程度,白化权函数值越大,评价指标属于某一灰类的概率就越大。

假设m个聚类对象根据指标j的取值可分为s个灰类,那么j指标k子类的白化函数 为第 个指标属于第 个灰类的白化函数。一般来说,白化权函数有3种形式,如图1所示。

图1 三种常见的白化权函数曲线

评价大学生综合素质性能时,图1表示某项评价指标属于某一灰类的白化权函数,横坐标表示大学生综合素质评价指标,纵坐标表示白化权函数值。白化权函数曲线中的转折点为评价指标的临界值,代表某一灰类的本质,故某项指标属于某一灰类的隶属度越大时,其指标灰数的白化值越接近临界值。

(三)灰色权值的计算

在白化权函数 中,令 为 指标 子类的临界值,则图1所示的三种灰类白化函数的临界值分别为: , 为评价指标判为优类(优秀)的临界值; , 为评价指标判为适中类(良好、中等、及格)的临界值; , 为评价指标判为差类的临界值。

设 为 指标 子类的临界值,称 为j指标k子类的权,其计算公式为:

(1)

(四)聚类系数的计算及聚类

设 为第i个对象属于第k个灰类的聚类系数,其值为:

(2)

由上式构造对象i的聚类系数向量 ,得到聚类系数向量矩阵:

(3)

最后,对聚类对象进行聚类。若 ,则对象i属于灰类 。

(五)聚类结果分析

假定待评价的学生有m个,将其聚为s个灰类,则 矩阵中的行代表待评价的各个学生,各列分别表示该学生被归入第j个类别的系数。此时,每行系数的最大值即为该学生所属灰类。

三、实例分析

本文以四川外语学院成都学院2011级外事管理系本科生为实验对象,由于他们为同一专业的学生,在所学的专业课程、道德修养和社会实践环节等方面情况基本相同,具有可比性。下面仅以5名同学为例,验证用灰色聚类分析对大学生综合素质进行评价的可行性。根据二级指标的权重计算出一级指标,并将评价结论与文献[1]中方法进行对比。原始数据见表1。

根据实际情况,将评价学生综合素质的各个指标分为5个等级,当k=1时为优秀,其他依次类推。评价指标分级标准如表2所示,5个级别的白化权函数临界值见表3。

根据公式(1)可得:

由于各个评价指标在评价学生综合素质时所占的比重不同,为了增加其准确性,分别为各个指标加入了权重系数,具体见表4。

根据公式(2),计算聚类系数向量矩阵 : 观察矩阵可知:学生a为良好类的聚类系数为0.9361,在第一行中值最大,故a属于良好类别;同理可得,学生b、c、d和学生e分为及格、良好、中等和优秀,该方法评价结果和利用文献[1]评价出的结果完全相同。

四、结束语

本文尝试将灰色理论中的灰色聚类分析应用到大学生综合素质的评价中,该方法能将多个学生进行归类。实验结果初步显示,该方法的评价结论和现有的评价方法所得结果相符,能够合理地评价大学生的综合素质。

参考文献:

[1]褚佳琦.大学生综合素质评价方法研究[D].沈阳:东北大学,2009

[2]张琼.试述大学生素质综合测评[J].惠州学院学报(社会科学版),2004,24(l):79-83

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[4]魏景柱.高校学生综合素质评价研究[D].大庆:大庆石油学院,2006

[5]申玮.大学生综合素质评价的研究[J].福建电脑,2012,1:64-66

[6]陈华喜,王芳,许庆兵.基于三角模糊数的层次分析法在大学生综合素质评价中的应用[J].洛阳理工学院学报(自然科学版),2011,21(4):88-93

[7]赵淑英.我国高校学生综合素质测评系统研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2004

[8]李勤,王宗军.大学生综合素质的多层次模糊综合评价研究[J].中国科技信息,2005,(9):116-117

法理学价值分析方法篇(7)

[关键词]投入产出指标；因子分析；归一化方法

[DOI]1013939/jcnkizgsc201717095

1引言

按学科分类的单一的综合评价方法常用的大致可分为9大类，其中，数据包络分析方法（DEA）属于运筹学方法，以相对效率为基础，按多指标投入和多指标产出，对同类型单位相对有效性进行评价，是基于一组标准来确定相对有效生产前沿面，可以评价多。输入多输出的大系统， 并可用“窗口”技术找出单元薄弱 环节加以改进；统计分析方法中的传统因子分析是根据因素相关性大小把变量分组，使同一组内的变量相关性最大，具有全面性、可比性、客观合理性等特点[1]。

许治等（2005）运用DEA对我国1985―2003年科技投入相对效率进行测度[2]。王秀丽等（2009）通过建立产学研合作创新效率的评价指标体系，应用DEA对我国30个省、市、自治区的产学研合作创新效率进行了实证分析[3]。孙红兵等（2011）选取创新投入及产出的指标，利用DEA对30个城市的创新总体效率、技术效率、规模效率和饱和度作出评价[4]。曾亿武等（2013）运用因子分析方法对2010年我国31个省、市、自治区的R&D投入产出水平进行排名[5]。

很多的评价指标都是基于多投入多产出，传统的方法是使用DEA和因子分析，在使用因子分析方法时，传统的做法是将投入和产出放在一起进行降维，而很少将投入指标和产出指标分别进行因子分析。本文用改进的因子分析方法，把投入指标和产出指标分开进行因子分析，最后用产出组的值除以投入组的值得到效率值。

2改进的因子分析评价方法步骤

改进的因子分析评价方法的思想是：因子分析依然是用SPSS分析，只是不用SPSS自带的数据标准化方法，而是使用改进的归一化法[6]进行数据标准化，然后将标准化后的投入组指标和产出组指标分别进行因子分析，最后得到投入组的综合得分和产出组综合得分，投入组的综合得分和产出组综合得分的比值就是所求的效率值。

设有m个待评对象，n个评价指标，原始指标矩阵为（Iij， Oij）m×n，其中，i=1， 2， …， m； j=1， 2， …， n。则改进的因子分析评价方法步骤如下。

（1）消除负值。如果Iij和Oij存在第j个指标值小于0，先进行坐标平移：

Iij=I′ij+a

Oij=O′ij+b

其中，a， b为指标的平移幅度，a>[JB（|]min（I′ij）[JB）|]， b>[JB（|]min（O′ij）[JB）|]， a， b的取值分别越接近[JB（|]min（I′ij）[JB）|]和[JB（|]min（O′ij）[JB）|]，则其评价结果越显著；经过这样处理，所有指标值都非负。为方便起见，把I′ij和O′ij分别记为Iij和Oij。

如果所有指标值都非负，不必先进行此步处理，直接转步骤（2）。

（2）数据标准化。利用列和等于1的归一化方法进行标准化计算第j项指标下第i待评对象的指标值的比重。

Nij=[SX（]Iij[][DD（]m[]i=1[DD）]Iij[SX）]Uij=[SX（]Oij[][DD（]m[]i=1[DD）]Oij[SX）]

其中，1≤i≤m，1≤j≤n，且[DD（]m[]i=1[DD）]Nij=1，[DD（]m[]i=1[DD）]Uij=1。

（3）为了避免由于待评价对象数比较多（m比较大）造成Nij和Uij很小，可以让Nij和Uij乘以m，这样如果Nij和Uij接均值，也就接近1。

（4）用传统的因子分析方法分别计算出投入组变量与产出组变量的综合因子总得分N′ij和U′ij。为方便起见，把N′ij和U′ij分别记为Nij和Uij。

（5）计算效率值Eij。用产出组综合得分除以投入组综合得分。

Eij=[SX（]Uij[]Nij[SX）]

（6）效率指数。

根据以上分析方法，得到效率值后，以E11为基期，其他各期的效率值与其比较，该指数可以反映出随评价对象变化的效率对比情况。

Ef=[SX（]Eij[]E11[SX）]×100%

3改进的因子分析评价方法例子

下面利用改进的因子分析评价方法来评价我国高校最近11年的研发效率。我国高校投入产出指标如表1所示。

参考文献：

[1]陈衍泰， 陈国宏， 李美娟综合评价方法分类及研究进展[J].管理科W学报， 2004，7（2）：69-79

[2]许治， 师萍基于DEA方法的我国科技投入相对效率评价[J].科学学研究， 2005，23（4）：481-484

[3]王秀丽， 王利剑产学研合作创新效率的DEA评价[J].统计与决策， 2009（3）：54-56

[4]孙红兵， 向刚基于DEA的城市创新系统创新效率评价分析[J].科技进步与对策， 2011， 28（12）：130-135