评价方法范文10篇

1石油企业安全评价研究的意义

石油企业在建立现代化企业管理制度的过程中，需要针对自身的生产特点来实现有效的安全评价，具体意义如下：第一，通过对施工项目安全评价，能够及时的发现施工现场的薄弱环节，进而及时发现问题、解决问题，以确保施工的安全；第二，以安全评价的的全面性与规模性来克服平时检查工作中所存在的盲目性与随意性，进而落实安全评价的可信度。第三，通过安全评价能够督促石油企业开展相应的培训工作，进而在确保生产安全的基础上，提高石油企业的经济效益与社会效益。第四，能够都督石油企业建立完善的管理机制体系，并落实相应的责任制。

2石油企业安全评价方法

2.1安全评价方法的分类

当前，安全评价方法大体上有如下几类：第一，如果从评价对象系统上划分，可以分为预评价、现状评价、验收评价以及跟踪评价；第二，如果从评价性质上划分，可以分为固有危险性评价、系统安全管理评价等；第三，按照评价内容来划分，可以分为设计评价、建设安全管理评价、生产安全可靠性评价等。此外，还可以按照评价方法的特征来划分。

2.2当前常用到的安全评价方法

1文献综述

关于特色期刊及其评价,主要涉及到期刊特色的界定和建设、因子分析在科技评价中的应用、变权技术等等,主要文献综述如下:关于期刊特色建设,朱晓华等[1]研究发现,特色栏目表现为高下载、高阅读、影响力广,是期刊总体水平与竞争力的重要标志。钱澄[2]认为特色栏目建设成功的关键在于充分挖掘优势学术资源,以升级转型作为明确目标。关于因子分析法在科技评价中的应用创新,俞立平等[3]在分析评价本质属性的基础上,提出了一种新的多属性评价方法选取方法———因子BP人工神经网络筛选法。奉国和等[4]采用熵权法结合因子分析计算各指标权重,然后通过TOPSIS法对图书馆学情报学类期刊进行评价。张发明[5]利用因子分析法得到公共因子,以信息熵作为诱导密度算子对评价信息进行集结,对学术期刊进行评价。俞立平[15]采用聚类分析、因子分析辅助进行指标分类,然后采用结构方程模型进行降维。可以看出,关于期刊特色建设存在的问题、特色期刊的界定以及特色期刊的建设方法,现有研究成果比较充分。为了找到特色期刊一般会用到因子分析方法,该方法在科技评价与学术期刊评价中应用较广,并且有一些学者已经在评价指标分类、新评价方法设计、组合评价等应用中进行了探索和创新。变权思想已经在经济社会和自然科学中得到了广泛的应用,其应用主要集中在惩罚性变权,但尚未在学术期刊评价中得到应用。总体上,本文将在以下方面进行进一步的研究:第一,特色期刊的判定方法。现有的简单根据评价指标值筛选特色期刊的方法是有瑕疵的,容易导致误差以及特色泛化,迫切需要找到一种新的特色期刊筛选方法。第二,特色期刊筛选是一项系统工程,包括评价指标的分类与聚类、因子分析降维、特色期刊筛选标准等等,这些技术细节有待进一步探索和明确。第三,变权思想是一种鼓励期刊特色的评价手段,在变权幅度、变权评价方法、变权产生的结果及其影响等方面,也需要进一步探索。

2研究方法

2.1特色期刊特色指标激励的变权评价框架

特色期刊特色指标变权激励评价的分析思路如图1所示。首先选取期刊评价指标,并确定权重,然后基于因子分析进行降维,得到各公共因子得分排序,据以确定特色指标和特色期刊,对需要进行变权公共因子的涉及细分指标进行变权,再对变权后的学术期刊进行评价,并与原始评价进行比较。

2.2期刊特色的显性表现

摘要：中职教育的最根本任务在于立德树人，培养高素质的劳动者和技能型人才。实现中职教育的根本任务关键要看培养的学生能否达到这一标准，而这一切离不开对中职生的评价。

关键词：中等教育；评价方式；多元化

职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位。目前中等职业教育还存在着普教加实训的现象，这抹杀了两种不同教育的区别，严重背离了职业教育的本质，导致中职生评价中重知识、技能，重教师的教，忽视学生职业道德、职业能力、核心素养、思维水平的发展情况；重评价的甄选功能，忽视合格教育、改进与激励的功能，重评价结果，轻教育过程。不符合着力培养高素质劳动者和技术技能人才的育人目标，影响了学生的健康发展。学生评价是一个系统工程，涉及到诸多方面，下面对学生评价中的一些具体问题谈谈一些体会。

1创新学生评价是提高人才培养质量的重要途径

当前中等职业教育存在普教化、技能化现象，旧的评价模式已不能适应职业教育服务建设现代化经济体系和实现更高质量更充分就业需要的要求。因此，我们要牢固树立“以就业为导向，以职业能力培养为核心，以综合素质训练为主线”的人才评价观，以“用行业专家的眼光审视办学质量，用社会和用人单位的标准衡量人才培养水平”的理念对学生进行全面细致的评价。评价的内容不单单是学生对专业知识和技能的掌握情况，更要对学生的职业道德、职业能力、认知能力、思维水平、认知策略、情感态度和个性发展进行综合评价。

2坚持学生评价主体的多元化互动化

指标体系多属性评价方法是学术评价中应用最为广泛的评价方法之一。世界大学主流大学评价、教育部学科评价及中国第三方机构学术期刊评价等，均广泛采用多属性评价方法。多属性评价方法围绕评价目的，通过选取各种评价指标来建立评价体系，从而避免了单一评价指标的片面性，使得评价更加全面，在实践中取得了较好的评价结果。多属性评价方法的选择问题是学术界长期以来没有得到解决的问题。现有的多属性评价方法有好几十种，比如层次分析法、主成分分析、因子分析、秩和比、灰色关联、康拓对角线、模糊数学、粗糙集、TOPSIS、VIKOR、ELECTRE、CRITIC等等，这些评价方法原理各异，并且各有其优点，每种方法的适用性均较广，很难从评价目的与评价方法自身角度进行选择。由于不同多属性评价方法的评价结果不同，从而带来了评价的不确定性。目前的解决方法围绕两个路径展开，一个多属性评价方法的选择，选出最合适的一种评价方法;二是组合评价，即同时采用若干种多属性评价方法进行评价，然后采用一定的方法将评价结果进行组合，得到唯一评价结果。但是，组合评价面临的问题是，组合评价方法也有很多种，何况理论上任何一种单一的多属性评价方法也可以用于组合评价。Seren-koA［1］指出，即使两种最流行的方法的组合也不能保证获得的排名列表的准确性。封铁英［2］认为，科技人才评价的关键在于对评价方法的选择和创新，要准确区分不同评价方法应用的前提条件和适用范围，避免采用恰当的评价方法而造成错误的评价结果。相对多属性评价方法选择与组合评价两条路径，选择合适的多属性评价方法是首选思路。开展学术评价的多属性评价方法选择具有重要意义。首先，这是学术评价的基础理论问题，一旦取得进展，不仅推进了科学学方法论研究，同时也推进了多元统计理论的研究。其次，从实践角度，如果能够优选出最合适的多属性评价方法，评价结果就具有唯一性，从而从评价方法角度提高了评价的公信力，有助于保证学术评价的公正、公平、公开。第三，解决了多属性评价方法的选择问题，也有利于政府相关部门在各种学术评价活动中减少利益相关者冲突，提升形象。关于多属性评价方法在学术评价中的应用，国外研究主要集中在学术期刊方面，FranceschetM［3］提出，从信誉度和知名度两个方面选取指标来进行学术期刊评价，信誉度主要采用特征因子类指标，知名度主要采用期刊影响因子类指标。ShottonD［4］提出了学术期刊评价的5个一级指标，即同行评议、内容质量、数据集、计算机可读元数据、开放获取。SombatsompopN等［5］提出了采用期刊影响因子、文章影响因子、位置影响因子等多个指标进行评价。PhilippM［6］从搜索引擎、直接路径和背部路径3方面构建了开放存取期刊评价指标。MarkJM等［7］从论文随机质量、编辑审稿能力、作者获益度3个方面建立开放存取期刊质量评价模型。国内关于采用多属性评价方法进行学术评价的文献浩如烟海，目前已经有数千篇相关论文。赵洁［8］则从引文数量是质量视角研究了学术期刊的评价问题。关于学术评价中多属性评价方法的选择，俞立平提出了4种思路:第一种是对评价指标和评价结果分别进行聚类，根据聚类结果一致度高低来进行选取［9］;第二种是通过评价指标公共因子的模拟权重来进行选取［10］;第三种是评价结果与评价指标数据分布的拟合度，以及评价结果与评价指标的拟合度［11］;第四种是基于偏最小二乘法对评价结果与评价指标进行回归，根据指标权重单调性及其正负来进行选取［12］。苏为华［13］指出，可以从评价方法的区分度、灵敏度等角度进行选取。段晓君等［14］提出，综合考虑模型拟合残差大小、残差信息量与参数数量进行选取。陈述云等［15］提出，采用不同多属性评价方法结果的相关系数大小选择多属性评价方法。从现有的研究看，多属性评价方法已经在学术评价中得到了广泛的应用，国外主要集中在学术期刊评价领域，国内的研究领域非常广泛，研究成果众多。一些多属性评价方法自身就有其适用性检验，比如主成分或因子分析可以根据KMO检验来进行适用性初筛，但是这样的评价方法太少了，更多的评价方法其实不存在适用性检验。关于多属性评价方法的选取问题，学术界已经意识到并开展了一些研究，但是总体上成果不算太多，并且在以下几个方面有待进一步深入:第一，一些多属性评价方法筛选思路值得商榷。比如采用技术类方法进行筛选，如灵敏度、数据分布、相关系数、残差大小、区分度等等。盛明科［16］在研究政府绩效评价时指出，评价是一个伦理和价值问题，而非纯技术问题。选择评估方法不仅要考虑不同类型方法的特点，还要求评价方法必须契合政府绩效评价的价值取向和理念。第二，单纯采用纯技术类方法不能解决多属性评价方法的选择问题。很难同时考虑灵敏度、数据分布、相关系数、残差大小、区分度等进行评价，只能考虑其中的部分技术相关内容进行评价方法的筛选。进一步地，单纯采用技术类方法进行多属性评价方法的筛选，其筛选方法也是多样的。第三，一些评价方法的筛选方法难以保证筛选出的评价方法的唯一性。比如某种筛选方法筛选出的结果可能仍然还有数种评价方法，在这种情况下，如何进一步进行筛选有待研究。第四，现有的筛选方法，许多只能用在非线性评价中，对于线性多属性评价方法，缺乏有效的筛选手段。本研究在分析评价本质属性的基础上，提出采用因子分析与人工神经网络相结合，将技术方法与专家的主观能动性相结合进行多属性评价方法的选取，并以JCR2017经济学期刊为例，同时采用专家会议赋权法、主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价，并进行评价方法的筛选。本研究主要创新体现在，第一，让评价回归到评价的本质，充分结合专家知识、管理需求与技术手段;第二，通过因子分析法降维，辅助专家进行权重合理性的判断。

1研究方法

1.1评价的本质属性分析。辞海中对评价的界定有两种:“评估人、事、物的优劣、善恶美丑、或合不合理，称为「评价」”;“衡量评定人或事物的价值。”这两种解释含义基本一致，都是评价主体对评价客体的看法。它说明了以下几个问题:第一，评价主体是人，也可以是机构。之所以机构也是评价主体，这是现代社会发展的必然。比如政府部门提供公共服务，必然会分配资源，进而涉及到对资源应用效果的评价。不过机构评价集中的是若干人的智慧，即使评价中体现了文化道德和规章制度等，也是对以往传统的继承，本质上，机构也是“人”的体现，是机构决策者的体现。第二，评价是主观的。从哲学层面，评价是人对他人或事情的看法，所以评价的主观性是毋容置疑的。即使是机构评价，也体现了一定的管理思想，同样是主观的。第三，评价是动态的。由于物质是运动的，评价对象也是永远处在运动和变化中，任何评价均是针对一定时间范围的人或事物的评价，并且任何评价均有一定的有效期。第四，评价标准也是动态的。由于作为评价主体的人也是不断变化发展的，因此，评价标准也是动态变化的。1.2主观评价与客观评价的本质。评价随着人类社会的发展越来越复杂。人类社会发展初期，评价是相对简单的，人们可以根据评价客体的表现和各种特征，得出一个大致的评价结论。随着人类社会发展，被评价对象越来越复杂，需要评价的因素越来越多，超越了人类大脑直接判断的范围，此时就必须借鉴一定的数学模型来进行评价。多属性评价就是在这样的背景下产生的，现在复杂的多属性评价已经拥有几百个指标，比如世界卫生组织的健康城市评价单纯靠个人的力量很难判断，即使是多个人共同评价也比较困难，所以，属性评价也是在现实评价需求发展的背景下产生的。本质上，多属性评价方法是一种辅助人类进行评价的技术手段。多属性评价方法包括主观评价方法与客观评价方法两大类。所谓主观评价方法，就是在评价中添加了人为因素，最典型的就是指标权重。如层次分析法、专家打分法、加权TOPSIS等等。所谓客观评价方法，就是不涉及主观权重的评价方法，如主成分分析、因子分析、康拓对角线、概率权等等。当然还有一种分类方法是主客观评价方法，本文将这类评价方法仍然归类到主观评价方法。客观评价方法仍然具有主观性，并没有改变评价的本质。第一，评价是为管理服务的，邱均平等［17］指出，没有科学的评价就没有科学的管理，没有科学的管理，就没有科学的发展。管理是让合适的人干合适的事情，本质上就有很强的主观性。第二，客观评价方法貌似客观，但是客观评价方法的选取还是需要人，仍然是主观的。第三，客观评价方法的评价结果是否合适，还是要通过人工加以判断。如果某种客观评价方法的评价结果明显不合理，那么该种客观评价方法肯定是不能选取的。所以对于客观评价方法的本质判断，不能简单看方法本身，而应该从更系统、更全面的高度看。1.3多属性评价方法的选取必须引入主观因素。无论是主观评价方法还是客观评价方法，均要考虑其本质上的主观性，都要考虑其评价目的必须为管理服务。就学术评价而言，无论是大学评价、学科评价、期刊评价、人才评价等等，评价结果均涉及到单位发展与资源分配。政府部门自身的评价是为管理服务，即使是民间或第三方机构的评价，尽管貌似不直接参与管理与资源分配，但是对公众或政府部门仍然发挥较大的影响。所以，在多属性评价方法选取时，一定要纳入人为因素或者管理因素，传统的单纯采用统计学技术手段的多属性评价方法选择方法，只可以用来辅助评价方法选取，但不可以作为终极手段。1.4因子－BP人工神经网络筛选法。因子－BP人工神经网络筛选法的原因如图1所示。对于任何一种多属性评价方法，其评价过程是首先选择评价指标，然后采用某种多属性评价方法进行评价，并得到评价结果。方法筛选的思路是这样，首先根据评价指标采用因子分析法提取公共因子，然后用公共因子作为人工神经网络的输入，评价结果作为人工神经网络的输出，通过机器学习建立训练模型，最终得到各公共因子的权重，最后专家或管理者根据公共因子的权重是否符合管理需求来进行评价方法的筛选。人工神经网络是在现代心理学、神经学、生物学、计算机技术等学科基础上产生的，它是在模拟人类大脑神经组织工作原理基础上发展起来的。人工神经网络具有生物神经系统的基本特征，具有分布式处理、大规模并行、自学习、自组织等优点，是人工智能的主要技术手段，广泛应用在图像识别、语音分析、计算机视觉、数字水印、专家系统图1因子－BP人工神经网络筛选法原理等很多领域。多层前向BP神经网络是目前应用最多的人工神经网络系统。BP神经网络模型是对人脑神经网络若干基本特性的抽象和模拟，可以进行分布式并行信息处理［18］。典型的BP神经网络由一个输入层，若干个隐蔽层和一个输出层构成，其主干是隐蔽层。对于本文而言，输入层节点的数量取决于公共因子的数量，输出层节点数为1，就是评价结果，隐含层通过一定的算法确定。每层单元节点与它邻近两边层的各个单元节点相连，每个连接都会赋予权重，表明上一个单元的输出对下一个单元的影响力。1.5多属性评价方法。本文主观评价法中以专家会议赋权法为例，客观评价法中以主成分分析、因子分析、TOPSIS法为例。从另外一个角度看，专家会议赋权法属于线性评价方法，而主成分分析、因子分析、TOPSIS属于非线性评价方法。本文同时采取以上4种方法进行评价，然后采用因子－BP人工神经网络筛选法进行筛选，这样可以进一步阐明该方法的原理。至于主成分分析、因子分析、TOPSIS、专家会议赋权法的原理，由于其应用众多，本文不再赘述。

2研究数据

本文基于JCR2017数据库，选取学科期刊数量较多的经济学期刊为例进行说明，从而保证了相对较大的样本，以便取得较好的学习效果，提高研究的稳健性。JCR2017共有经济学期刊353种，由于部分期刊数据缺失，需要将其删除，经过清洗后还有321种期刊。关于评价指标，本文选取总被引频次、影响因子、他引影响因子、5年影响因子、即年指标、特征因子、论文影响分值、被引半衰期、引用半衰期9个指标进行评价。影响因子百分位指标没有选取，因为它来源于影响因子，另外具有非参数性质，用于评价不太合适。此外标准特征因子来源于特征因子，选取存在重复计算。另外，被引半衰期和引用半衰期属于反向指标，需要进行正向处理，这样才能进一步用于评价，本文首先采用极大值减去每个指标将其转化为正向指标，再采用极大值法标准化。

3实证研究结果

一、引言

毕业设计是本科教育最后阶段培养学生综合运用专业知识分析和解决实际工程问题，进行初步科学研究的一个重要实践环节。选题是毕业设计的关键环节，题目是否合理、能否与学生的兴趣和就业取向一致，将在很大程度上影响着毕业设计的质量。目前，应用型高校本科毕业设计的选题存在题目陈旧、偏重理论研究、与学生的兴趣和就业取向相脱离等诸多问题。因此，研究课题选题的评价方法，把好选题关，促进毕业设计质量的提高，具有十分重要的现实意义。影响毕业设计题目评价的因素较多，题目等级的划分属于模糊分类问题。为了更好地描述毕业设计选题中存在的各种不确定性，论文将逆向云模型引入到选题的评价体系中，通过研究电子信息类专业毕业设计题目的特点，对题目进行分类并设置对应的评价指标，通过专家打分实现对课题的具体描述，构建了毕设题目模糊综合评价模型。

二、毕业设计选题现状分析

为了提高毕设质量，目前多数院校都加强了毕设的过程监管，制定了相应的毕业设计管理规范。选题通常分为以下几个步骤：指导教师出题、题目审核、师生双向选题。其中，题目审核一般由专业负责人和毕业设计领导小组的成员共同完成。看似制度严格，步骤合理。但是由于缺少相应的选题评价体系，实际执行起来选题不当的情况时有发生，归纳起来大致有如下几种：1.题目与学生的兴趣和就业取向相脱离。部分教师没有意识到毕业设计是本科教育阶段连接学校和社会的纽带，不关心社会岗位需求。再加上高校“重科研轻教学”的大背景，造成教师在命题时较为随意，仅以完成工作量为目的。2.部分题目陈旧，缺乏创新。由于部分老教师不注重知识结构的更新，选题时不是重复过去的题目就是在某一环节上进行重复劳动，不利于学生创新能力的培养。3.部分题目的工作量不合适。有的题目过大、过空（比如：5G技术研究），学生难以把握技术重点；而有的题目知识范围过于狭窄、工作量太小，整个课题学生用几周的时间便能完成，远远达不到毕业设计的要求。4.侧重理论研究的题目所占比重偏高。高校扩大招生规模后，各校的师资队伍也随之急剧扩充，许多工作在教学第一线的青年教师都是理论功底深厚、创新意识较强的高学历人才。但是由于他们缺乏工程实践经验，毕业设计命题的时候难免侧重于理论研究，这和应用型高校的培养宗旨相背离。5.题目审核和筛选只是流于形式。与研究型的高校不同，应用型高校一般起步较晚，再加上扩招，师资不足的情况较为普遍。每年指导教师能提供的毕业设计题目的个数基本和毕业生人数相同，因此，题目的审核和筛选也只能流于形式。

三、基于逆向云的毕业设计选题评价模型

云模型是李德毅院士于二十世纪90年代提出的用自然语言值表示的某个定性概念C与其定量表示之间的不确定性转换模型。云模型用期望Ex（Expecta－tion）、熵En（Entropy）和超熵He（HyperEntropy）数字特征来整体表征一个概念，它们反映了定性概念C整体上的定量特征。逆向云发生器则是实现定量数值和其定性语言值之间的不确定性转换模型，是从定量到定性的映射。研究电子信息类专业毕业设计题目的特点，对题目进行分类并设置对应的评价指标，通过专家打分实现对课题的具体描述，借助逆向云模型可以将这些对课题的具体描述数据有效转换为以恰当数字特征{Ex，En，He}表示的对毕业设计课题的定性评价。一维逆向正态云发生器算法见文献。1.评价模型建立。研究金陵科技学院通信工程专业历年的毕业设计题目发现，课题大致可以分为以下几种类型：理论研究、软件仿真、硬件设计、网络规划、文献综述等。论文根据每类题目的特性，对每种类型的毕设课题设计N个评价指标，得到毕业设计课题评价的指标体系。设定每个指标的评价取值范围为[0，10]，并划分为5个等级：优秀[9，10]、良好[7，9]、一般[5，7]、较差[3，5]、很差[0，3]。假设各课题之间相互独立，对于第k类课题第i个评价指标的第j个评价等级用期望、熵、超熵分别为：{Exkij，Enkij，Hekij}的逆向云模型描述。训练样本充足的情况下，对于每一类课题每个等级选择L个训练样本，假设专家给出的第k类课题第i个指标的第j个评价等级的定量描述为wkij，从而得到该训练样本的定量描述向量wkj={wk1j，…，wkij…，wkNj}。假设各课题之间相互独立，对每一种类型的课题每一种指标的每一个等级可以用一个逆云模型来描述。第k类课题第i个评价指标的第j个评价等级的逆云模型云滴为{wkij（1），…，wkij（L）}。认为每个云滴点对模型的贡献均等，利用模-1距离准则，定义该模型中第j个云滴所对应的确定度ρkij（l）。得到第k类课题第i个评价指标的第j个评价等级对应的逆向云模型的输入矩阵：Rkij=wkij（1），wkij（2），…，wkij（L）ρkij（1），ρkij（2），…，ρkij（L!"）（1）根据上述的逆向正态云发生器算法求解第k类课题的第i个评价指标第j个评价等级对应的逆云模型的数字特征{Exkij，Enkij，Hekij}，建立对应的逆云模型。对每一类课题每个指标的每个等级重复上述过程。若训练样本不足，假设每个评价等级都存在双边约束，假设评价指标的最大边界和最小边界分别为（Cmin）kij和（Cmax）kij。则第k类课题第i个评价指标的第j个评价等级对应的云模型的期望、熵、超熵分别为：Exkij=（（Cmin）kij+（Cmax）kij/2Enkij=（（Cmin）kij-（Cmax）kij）/6Hekij=#%%%%$%%%%&η（2）超熵Hekij是对熵的不确定性的度量，反映了云滴的凝聚性，超熵越大云模型的云层越厚，对应于概念中的云滴越松散，因此在逆云隶属度的计算公式中超熵可以作为熵的松弛变量不宜过大，这里取Hekij=η=0.1。上述假设中各类课题各指标的等级划分方式相同，则根据式（1）计算各评价等级的云模型参数如表1所示：2.基于云模型的毕业设计课题等级评价。对于第k类的待评价课题X，假设根据上述的各指标划分方式，专家给出的课题评价向量为：X={x1，…，xN}。则待评价课题的第i个评价指标xi属于第j个等级的概率，即逆云隶属度为：Sij=e-（xi-Exkij）2En2kijHekij（3）假设各评价指标间相互独立，则改第k类课题属于第j个等级的概率为：pj=Ni=1∏sij（4）计算每一个pj的值得到第k类待评价课题X的等级概率向量P={p1，…，p5}，搜索pj的最大值所对应的等级j即为该课题所属等级。

[摘要]随时了解统计公信力的高低有助于统计公信力的提高，有助于统计服务于国家经济建设，服务于社会发展。要了解统计公信力的高低就应采用适当的方法对统计统信力进行评价。本文就如何评价统计公信力的方法进行了探讨，并提出了相关建立统计公信力评价的基本原则、思路、内容和体系，以便对统计公信力的评价。

[关键词]统计公信力评价方法

统计公信力的评价方法就是指对统计公信力进行评价所依据的原则，采取的步骤、程序及其理论体系。合适的统计公信力评价方法、其本身不仅要具有科学性、系统性、完整性，而且要具有简单性、易理解性、可操作性和通用性。因此，在探讨统计公信力评价方法时，既要遵循评价客观事物发展变化应遵循的一般规律，又要体现我国统计理论和统计实务发展变化的特点，还可以借鉴评价相关的社会经济活动如企业、政府偿债能力、会计公信力等的评价方法以及国际上一些常用的做法和习惯。这样提出的统计公信力评价方法可能会更实用和有效。

一、建立统计公信力评价方法应遵循的原则

建立统计公信力评价方法应遵循的原则主要包括科学性、系统性、完整性、明晰性、可操作性、适用性以及通用性原则。这些原则为建立统计公信力评价方法提供了指南，以便对统计公信力评价方法进行思考和探讨。

1.科学性原则。这是人的任何思维活动都应遵循的普遍原则。对于建立统计公信力评价方法来说，科学性原则就是指所建立的统计公信力评价方法要符合统计公信力评价方法内在固有的规律性即固有的知识体系。因此，只有遵循这一原则，所建立的统计公信力评价方法对统计公信力的评价才会更准确。得出的结论才能为人们接受，从而影响人们的活动，促进统计工作的完善。当然，签于人们的认知水平，所提出的统计公信力评价方法未必能够达到完全的科学程度，但这并不妨碍人们在思考统计公信力评价方法时，从出发点到结果，应当遵循科学性这一原则的要求。

摘要：化工企业不但有着较高的技术要求，也有着非常高的安全防范意识，因为化工企业生产是具有较大危险性的，生产过程中会出现易燃易爆、有毒有害物质泄漏的情况，所以化工生产安全问题，一直是我国非常重视的。化工企业发展也会对社会的发展带来影响，如果出现安全事故，不仅会造成经济损失，还会危害到人民的安全，所以安全评价工作必须要做好，以此来降低化工企业的风险系数。本文针对化工安全评价方法选择进行分析，提出有效的评价方法与策略为化工企业做详细参考。

关键词：化工；安全评价；方法探讨

化工企业的危险系数非常高，尤其是在生产的过程中，出现事故往往无法预估后果，所以必须加强化工企业的安全意识，及时做好安全防范措施，并且利用安全评价，找到其中潜在的安全隐患，这样才能避免出现严重的安全事故。当下安全评价已经成为化工企业中，最有效的技术手段，可以完善化工企业安全管理，并且提前判断出潜在风险，还可以针对安全系统的复杂性进行综合考虑，从而提高化工企业的安全系数。

1.安全评价对化工企业的意义

(1)安全评价的意义想要实现安全生产，安全评价工作坚决不能怠慢，这是保证化工企业运营的基础条件，也是提高化工企业安全系数的关键因素。安全评价是通过安全系统中的工程原理以及方法来判断、分析化工企业中的风险、安全因素，并且可以有效预测发生的事故，甚至是事故带来的严重程度等等，都可以进行科学、合理的预估，这样就能提前进行应对做好安全措施。除此之外安全评价，可以针对一个指定的对象，也能对一个区域进行安全评价，根据结果量化程度，一般会分为定性、定量两种评价方法，可以按照实际情况选择使用，针对性的降低化工企业安全问题。(2)安全评价的目的化工企业通过实施安全评价工作，能够有效减少生产中的安全风险，降低事故的发生概率，事故一旦发生，就会带来无法预计的后果，甚至是造成大量的经济损失，让化工企业陷入困境。另外安全评价可以检测出，化工企业中的危险系数，并提供有效的预防措施，建立更好的安全管理方案，也可以为化工企业，提供更有利的生产条件，从而促进化工企业发展。

2.化工企业安全评价的原则

摘要：随着大数据的快速发展，多家电商平台在技术、安全、战略等多方面进行创新，积极提高自身的信用水平，但无法避免刷单、商品信息失真、恶意差评等虚假信用评价问题。本文通过问卷调查分析消费者对电子商务平台的信用要求，应用文献分析法对国内外已有的电商信用评价模型进行探讨，采用个例分析法论述信用评价单向性的不足，最后结合信息经济学提出优化流量分配机制的建议加强评价监督机制，探索符合当今形势的信用评价优化方法。

关键词：电子商务；信用评价；优化探索

一、文献综述

电子商务信用评价是指买卖双方交易完成后，在平台规定的时间内，完成对交易对象和购买商品的评价。评价结果作为信用反馈信息，可能会影响双方的信用等级和信用记录，成为其他消费者电子商务交易决策的重要参考信息，在电子商务信用中处于核心地位。我国电子商务运营平台起步较晚，特别是在信用评价层面存在不足，且在电商信用评价方法的优化方面不同的学者观点不同。刘章发通过结合模糊分析法构建了评价模型，合理地将信用评价模型与大数据进行匹配[1]。周涛认为在交易前、中、后三个阶段，消费者关注的重点不同[2]。张云起以三个维度构建大数据征信的采集结构:电子平台交易数据、网络轨迹数据、第三方数据[3]。唐小华从身份保障、交易监控、危机解决等三个方面分析目前国内外电子商务交易的各大网站在信用管理及风险控制等工作方面的主要现状[4]。郭静发现大多数电子商务信用评价都围绕着eBay信用评价方法进行改进，却没有获得实质性发展[5]。

二、大数据背景下电商信用评价现状存在的问题

（一）信用评价的真实度不高

科研论文质量一方面是作者学术思想与成果的综合体现，另一方面也彰显着载体期刊的学术特征与价值；而对于科研论文评价素来是科研管理的一项重要任务。多年来，对于论文质量评价方法的研究在科研管理以及情报学领域均有着一定的成果，但多基于现有机制的方法学优化，或对某一专业学科论文开展评价指标的针对性研究，亦或是对于某学段研究生论文评价体系的构建[1-2]。方法本身大多通过对论文内容建立评价模型或按照论文间的引证关系判断论文质量。评价本身包括了对评价对象各方面进行的量化与非量化测量，其价值内涵主要体现在标准确立、情景决定、手段设计以及结果利用的4个基本步骤中。设立科学、标准的评价体系，并围绕评价结果进一步深化质量管理，对于科研质量的提升以及期刊学术水平的带动有着积极作用。针对科研论文质量评价在某种程度上关系着期刊的学术影响力与发展的续航力。基于此，本文旨在从科技论文编辑的角度切入，综合分析并整合各评价方法特点及优势，并着重介绍刊前定量评价方法的研究内容及意义，以期为优化论文质量评价机制、提升论文评价的信效度水平提供参考。

1当前主要的评价方法及缺陷

针对论文质量的评价方法多种多样，多依赖于文献计量学指标或专家的定性评价。总体上，分析方式方面可大致分为定性与定量2种；同时也可按照前后的不同时间节点进行质量评估。对于科技论文质量的刊前评价方法，长期以来形成了以定性为主的同行评议模式。同行评议法制度始创于1752年的英国皇家学会资助的刊物PhilosophicalTransaction，并主要以单盲、双盲和公开评审3种形式存在。随着时间的推移，该法已广泛应用于对专利申请的审查，并具有易于操作、结论直观明确等优势[3]。但由于评价结果以文字表达为主，从而容易带来主观性强、缺少量化指标等缺点，同时也存在着过程历时长、工作量大等问题。近年来，有关评审意见公正性的争议愈演愈烈，评审过程中人为干扰因素的效应更容易通过同行定性为主的评议方法所放大。同时，评价结论模糊、不能做到对论文水平的准确定位，不利于将不同水平论文拉开档次[4]。对于后定量评价方法的研究一直是科研管理工作的热点。其中，基于单一被引指标及多项文献计量学指标综合的引文分析法均得到了较广泛的认同及使用[5]。尤其是后者通过对各印证指标采用线性加权求和的方法，建立综合评价的数学模型，可以更为客观和全面地反映出论文的学术价值与应用程度。有研究人员建议将引用频次、网页点击量、下载量以及引用率等文献利用数据共同引入对论文的评判中，从而形成论文本身利用价值更为客观的评估[6]。引文分析法的理论基础是文献被引用，即被引用是以其质量为基础。该方法虽然对科技期刊、论文、著者等各种分析对象的引用或被引用现象均可进行分析，但对于不同时间段发表的文献难以统一衡量，且未将引用质量的因素纳入考虑，因此也难免存在偏倚。虽然已有研究通过对论文-引文矩阵的推导，计算“历时影响因子”以消除对不同发表时间的论文引用报告中影响因子的偏倚[7]。但同时存在的包括学科间差异、引用质量等不同因素仍然影响着该方法对论文的评价质量。此外，h指数与Pagerank指数近年来也被认为是论文质量评价较为可靠的定量指标[8]。但该指标更适用于对个体研究人员绩效的评估。且进一步在对比两者适应范围时，Senanayake等[9]发现对于在大型组织从事研究而发表了影响力较低论文的人员使用h指数评价较好；而对于研究成果较少、针对交叉学科研究或就职于规模较小的研究团队人员评价使用Pagerank指数方法更为有效。利用Altmetric评价系统了解论文关注度的方法也逐渐受到关注，并已应用于pubmed数据库的相关文献检索功能中。该法侧重于单篇论文或相关研究者的社会影响分析，通过对论文在不同社会化媒体中引用次数的统计评价其影响力水平，具有高灵活性、高关注度以及高社会认同度等优点。但该法当前只对英文文献具有指示作用，且结论的得出易在关注度和争议性之间混淆。此外，不同专业研究以及原文献在网络中的转移也会对分析结果产生显著的影响。刊后的定性评价主要是按照论文载体的学术层次或间接通过文献计量学方法判断论文在引证关系图中的位置、被引次数的分布规律等方式定性判断论文质量。该法在操作上简单易行，已成为当前科研评价与管理的重要手段[10]。这其中一个重要的方法即是通过掌握论文载体期刊的影响因子（核心分区）或数据库收录情况，从而间接评价论文自身价值质量。但显然，通过纳入期刊影响因子等级区域以及相应的收录权重赋值，暴露了“以刊代文”评价方法所存在的固有问题[11]。而当前出版行业所热议的“优秀论文不问出处”即从一个方面反映出“以刊代文”评价方法的局限性与不合理性[12]。因此，客观上核心期刊对论文质量评价具有一定作用，但其间不存在绝对意义上的一一对应关系，通过核心期刊衡量论文质量具有局限性。

2刊前定量评价方法的构建思路

上述3种方法均以在科研评价管理中得到不同程度的认同与应用，而将定量评价方法引入审稿阶段的论文评价方法则鲜有报道。在宏观评价的方法学运用方面，有研究基于知识库对论文质量进行评价，使用测试语料，分别从格式、一致性、逻辑性以及参考文献的近期率等方面进行智能审核，旨在提高编辑部对于稿件初筛的工作效率[13]。作为编辑工作主要的环节之一，审稿的基本任务是按照出版方针和原则对稿件进行评价和选择，以促进优秀作品的出版以及防止低劣作品流入社会。审稿工作的开展主要从内容质量以及形式质量2部分进行。其中对于科技论文的审稿工作，内容审定主要从科学性、创新性、知识性等方面进行，而对于形式质量的辨别则要通过结构架构、行文格式以及表述形式等方面开展。论文刊前质量定量评价方法建立的关键在于对于评价指标的选取以及权重系数的配比，从而搭建起多维度、多层级的系统评价体系。在指标选择上需保证科学性与客观性、系统性与全面性以及可测性与可操作性的兼顾，同时通过权重系数反映各指标间的内涵关联[14]。为保证指标纳入的准确性与全面性，对于评价指标的遴选往往基于文献调研或结合专家咨询法进行。有研究较为全面地将论文评估指标分为了内在指标、外部指标以及统计指标3个方面。内在指标指论文本身的质量，包括创新性、科学性、实用性、语言的准确性、要素的完整性以及规范性等；外部指标是指论文的外部特征，包括论文类型、基金资助情况、发表期刊、收录的检索机构等；统计指标指后的影响和反应，包括被引情况以及下载浏览数量[14]。作为专家意见信息的主要获取手段，德尔菲又名专家意见法或专家函询调查法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后得出具有较高准确率的集体预测结论[15]。在论文质量评价体现的建立过程中，各因子的权重赋值主要通过征求专家意见的方法获得，这就要求研究人员对德尔菲法中多层迭代法进行数据信息的收敛和归纳。在多指标综合评价中，为了对被评价事物做出一项全面合理的整体性评价，需要把该事物的各方面指标综合在一起，形成一个综合性指标。由于事物本身发展的不平衡性以及评价目标值的侧重点有所不同，不同指标在综合评价值形成的过程中需要进行加权处理。目前关于评价指标权系数的确定方法众多，根据计算权系数时原始数据来源以及计算过程的不同可大致分为主观赋权法、客观赋权法以及主客观综合集成赋权法。AHP法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该法主要步骤包括建立层次结构模型、构造判断（成对比较）矩阵、层次单排序及一致性检验和计算组合权重和组合一致性检验[16]。首先建立层次结构图如下。最高层为目标层（O）：问题决策的目标或理想结果，只有一个元素；中间层为准则层（C）：包括为实现目标所涉及的中间环节各因素，每一因素为一准则，当准则多于9个时可分为若干个子层；最低层为方案层（P）：方案层是为实现目标而供选择的各种措施，即为决策方案。比较n个因素C1,C2,…,Cn对上一层（如目标层）O的影响程度，即要确定它在O中所占的比重。对任意两个因素Ci和Cj，用aij表示Ci和Cj对O的影响程度之比，按1～9的比例标度来度量aij(i,j=1,2,…,n)。于是，可得到两两成对比较矩阵A=(aij)n×n，又称为判断矩阵，显然,因此，又称判断矩阵为正互反矩阵。比例标度的确定：aij取1~9的9个等级，aji取aij的倒数,1~9标度确定如下：aij=1，元素i与元素j对上一层次因素的重要性相同；aij=3，元素i比元素j略重要；aij=5，元素i比元素j重要；aij=7，元素i比元素j重要得多；aij=9，元素i比元素i的极其重要；aij=2n，n=1,2,3,4…元素i与j的重要性介于aij=2n-1与aij=2n+1之间；，n=1,2,…9当且仅当aij=n。由正互反矩阵的性质可知，只要确定A的上（或下）三角的个元素即可。在特殊情况下，如果判断矩阵A的元素具有传递性，即满足aikakj=aij(i,j,k=1,2,…,n)。该法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，是一种客观赋权的方法。在评价指标体系中，取值差异越大的指标更能反映被评价单位的差距。由于评价指标体系中各项指标的量纲不同，不宜直接比较其差别程度。为消除各项评价指标量纲不同的影响，需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。各项指标的变异系数公式如下：式中：Vi是第i项指标的变异系数、也称为标准差系数；是第i项指标的标准差；是第i项指标的平均数。各项指标的权重为：采用系统性的指标分析体系，对论文质量进行多维度评价，从而有效克服单指标评价的片面性，使评价结果更加符合客观实际；但同时，这也带来了如何汇总和处理不同性质评价指标统计数据的难题。在形成模型的过程中可主要采用以下2种方法。多元回归分析旨在研究多个变量之间关系。该法虽然是一种较为通用的方法，但大多只用于少因素、线性的定量资料，对于多因素以及非线性的资料则难以处理。因此，考虑到论文质量评价因素间复杂的内在关系以及不确定性，利用简单的多元回归的方法确定评价模型难以建立准确的评估体系。考虑到回归方法的弊端与不足，作为一个发展变化的评价系统，关联度分析实质上是动态过程发展态势的量化分析。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。论文质量定量评价方法的准确性难以把握，因此可根据模糊数学理论建立一套综合评价数学模式，并借助计算机完成复杂的数学运算，从而将其转化为一项包含多层次和多目标的综合评价问题。吕志军等[17]在将学术论文以论文选题、文献综述、工作基础、科研水平、创新成果以及重要意义等6个部分设立为准则层，以论文的水平评价作为总目标层，进而构建评价指标集、评语集和指标权重集，得出隶属度评判矩阵，最终获得模糊综合评判的结论。

3刊前定量评价方法的问题及研究展望

1工程项目管理概述

工程项目管理是项目的管理者根据工作经验和项目管理的理论知识对项目实施的全过程进行统筹规划，并能够协调和控制项目的各细节，对整个项目进行统一规划管理活动。它是按照项目的建设程序对工程项目的全过程进行经营管理。

1.1工程项目的目标确定

根据项目管理者的经验和理论知识，并对具体项目背景的分析，对项目的目标进行确定，项目的目标确定后可有效控制工程项目的实施过程。工程项目目标的确定可分为功能要求、技术要求和总目标要求三项主要要求。在工程项目管理中可将目标大体分为五个阶段，即对工程项目的管理层进行部门分工，这样有助于项目各层次的目标确定；根据项目实际情况将项目管理转换为项目中实际的目标任务；将工程项目责任主体落实到具体的工作中，并落实工程项目的责任人、手段及目标实现的保证条件；调控目标的执行过程，对工程的实施进行定期检查，并能够及时协调和控制；对目标的完成结果进行综合评价，提出目标管理效果的好坏，为今后的工程项目管理提供借鉴。

1.2工程项目的控制文件和控制模式

工程项目的控制是在工程项目的管理实施过程中针对内在和外在的干扰，项目管理者能够控制项目管理局面，对项目进行适度调整控制，从而使项目管理效果达到预想的目标。工程项目的控制模式包括主动控制和被动控制，在具体是实施过程中，项目的被动控制效果较差，应用被动控制常使项目经理处于被动状态；而主动控制相比而言，效果会好很多，主动控制可使项目管理者把握先机，在项目管理过程出现偏差时，主动采取积极的措施，对项目进行控制，使工程项目达到最佳效果。