第一节 综合评价概述 数据挖掘研究院
一、统计指标评价方法的演进：从单指标到多指标
1．统计指标评价方法的演进 数据挖掘研究院
统计指标是统计学的一个基础性概念，也是人们认识社会经济现象的一个有力工具。 数据挖掘研究院
随着社会经济现象的逐渐复杂化和人们认识水平的提高，统计指标也经历了一由简单到复杂、由具体到抽象、由比较片面到比较全面、由非整体性到整体性、由单指标到多指标的演进过程。 数据挖掘研究院
统计指标评价方法经历了四个发展阶段
实物指标→价值指标→指标体系→多指标综合评价
其中前两种指标评价方法属于单指标方法，后两种属于多指标方法。 数据挖掘研究院
2．为什么需要多指标综合评价? 数据挖掘研究院
既然单个指标不能全面地对客观社会经济现象进行描述，那么运用多个指标、从各个侧面来反映社会经济现象就能突破单指标的缺陷，这种方法就是统计指标体系方法。
统计指标体系作为一种方法应用于统计评价中得到了世界各国的重视。
这方面的例子有联合国的SNA、前苏联等国的MPS制订与推行等。 数据挖掘研究院
在现实的社会经济生活中，也大量存在对客观事物进行综合比较和评价的需求， 数据挖掘实验室
如企业经济效益的评价、综合国力的比较问题、竞争力的比较问题、区域或城市综合经济实力的比较问题等等。 数据挖掘研究院
这些问题的解决迫切需要统计指标评价方法的进步，从方法论的角度实现新的突破。 数据挖掘研究院
二、如何进行多指标综合评价？ 数据挖掘研究院
人类的认识能力有其局限性，在由一大堆指标所构造的指标体系这一多维空间上，要对事物做出一个总体性评价，要对两个事物做出一个综合性的比较和评价，人们往往无能为力。 数据挖掘实验室
我们可以举一个十分简单的例子。
我们要比较甲、乙两个企业的优劣，假如采用的指标体系非常简单，只包含A，B两个指标，并且均为正指标。对于A指标，甲企业高于乙企业；对于B指标，甲企业低于乙企业。 数据挖掘研究院
在这种情况下，我们就很难说到底是甲企业较优还是乙企业较优。 数据挖掘研究院
所以要采用一定的方法，将指标体系在多维空间中的多个点值进行综合， 数据挖掘研究院
把说明被评判事物主要指标的信息综合起来，将之转化为一个综合评价值，就能解决指标体系评价的整体性问题。
正是沿着这一思路，人们从多个方面进行探索，发展出了多种多指标综合评价方法。
1．多指标综合评价方法的特点 数据挖掘研究院
多指标综合评价方法具备以下几个特点： 数据挖掘研究院
(1)它的评价包含了若干个指标；
(2)多个评价指标分别说明了被评价事物的不同方面，彼此间往往是异度量的，而且不存在一个统一的同度量因素； 数据挖掘研究院
(3)这种评价方法最终要对被评价事物做出一个整体性的评判，用一个总指标来说明被评价事物的一般水平。
2．多指标综合评价研究综述 数据挖掘研究院
多指标综合评价是一个涉及统计学、管理科学、决策科学、模糊学、系统理论等多个学科的综合性交叉方法，因而不同领域的学者分别从各自学科的角度对多指标综合评价的相关问题进行了研究。
3．多指标综合评价的阶段
多指标综合评价包括综合评价指标的选取与指标体系的建立、综合评价中权数的确定、评价标准的确定、综合评价方法的确定等步骤。
三、评价指标体系的构建原则
1．目的性原则：选取的指标应从研究问题的目的出发。
2．全面性原则：选取的指标应尽可能地反映研究对象的各个方面，能够反映被评价对象的各个侧面。
3．可行性原则：选取的评价指标不仅是具有代表性的，还应是可行的，指标的数据应容易取得，而且可以保证数据的质量，能真正可靠。 数据挖掘研究院
4．稳定性原则：选取的评价指标应是变化比较有规律的，有些受偶然因素影响而发生大起大落的指标不宜人选。 数据挖掘研究院
5．结合性原则：在构建指标体系时，应将定性分析方法与定量分析结合起来，片面地强调定性方法或定量方法都是不妥的。 数据挖掘实验室
6．科学性原则：整个评价指标体系从元素构成到结构，从每一个指标计算内容到计算方法，都必须科学、合理、准确。 数据挖掘研究院
7．层次性原则：建立综合评价指标体系的层次结构，为进一步的因素分析创造条件。 数据挖掘研究院
8．可比性原则：所构建的评价指标体系应公平对待每一个被评价对象，指标不能具有偏向性。
第二节 现行综合评价指标体系的介绍 数据挖掘研究院
一、常用的几种综合评级指标体系
1．工业企业经济效益指标体系： 数据挖掘研究院
总资产贡献率，
资本保值增值率
资产负债率 数据挖掘研究院
流动资产周转率
成本费用利润率 数据挖掘实验室
全员劳动生产率
产品销售率 数据挖掘研究院
2．联合国可持续发展统计指标体系
区分经济、社会、环境、制度四个方面，进而区分更详细的专题 数据挖掘研究院
包括驱动力、状态、反应三类指标 数据挖掘研究院
具体包括130多个指标，是一个比较完整的备选指标菜单，具体选择仍有待于进一步研究 数据挖掘研究院
二、综合评价方法例示
以“工业企业经济效益指标体系”为例 数据挖掘实验室
第一阶段：确定指标体系 数据挖掘实验室
指标体系包括：总资产贡献率、资本保值增值率、资产负债率、流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率等指标。 数据挖掘研究院
其中： 数据挖掘研究院
总资产贡献率该指标反映企业全部资产的获利能力，是企业经营业绩和管理水平的集中体现，是评价和考核企业盈利能力的核心指标。
总资产贡献率=（利润总额+税金总额+利息支出）/平均资产总额×（12/累计月数） 数据挖掘研究院
资产保值增值率反映企业净资产的变动状况，是企业发展能力的集中体现。
资产保值增值率=报告期期末所有者权益/上年同期期末所有者权益 数据挖掘研究院
其中：所有者权益等于资产总计减负债总计。 数据挖掘研究院
资产负债率既反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力。 数据挖掘研究院
资产负债率=负债总额/资产总额 数据挖掘实验室
其中：资产及负债均为报告期期末数。
流动资产周转率是一定时期内流动资产完成的周转次数，反映投入工业企业流动资金的周转速度。
流动资金周转率=销售收入/流动资产平均余额×（12/累计月数）
成本费用利润率反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，同时也反映企业降低成本所取得的经济效益。 数据挖掘实验室
成本费用利润率=利润总额/成本费用总额
其中：成本费用总额为产品销售成本、销售费用、管理费用、财务费用之和。
全员劳动生产率反映企业的生产效率和劳动投入的经济效益。
全员劳动生产率=工业增加值/全部职工平均人数×（12/累计月数） 数据挖掘研究院
其中：由于工业增加值是按现行价格计算的，而职工人数不含价格因素，因此应将增加值价格因素予以消除。具体方法可采用总资产价格变动系数消除价格影响。
产品销售率反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况，研究工业产品满足社会需求的指标。
产品销售率=工业销售产值/工业总产值（现价） 数据挖掘实验室
第二阶段：确定权数 数据挖掘研究院
权数的定义：权数是衡量系统内诸要素相对重要程度的一组数值。 数据挖掘研究院
对于权数的这一定义，需要把握四个方面： 数据挖掘研究院
①权数是一组数值；
②权数的灵魂是衡量相对重要程度； 数据挖掘研究院
③定义中的“相对”一词体现了权数的实质是相对数，权数衡量的是各因素的相对重要程度，而不是绝对重要程度； 数据挖掘研究院
④权数概念包含系统思想中的结构一功能效应。
权数是根据上述各项指标在综合经济效益中的重要程度，由专家调查法确定的。 数据挖掘研究院
第三阶段：确定评价标准值 数据挖掘研究院
就是确定比较评价的基准值。 数据挖掘研究院
几种主要的评价标准： 数据挖掘研究院
计划标准 数据挖掘研究院
时间标准：前期标准、历史最好时期标准 数据挖掘研究院
空间标准：相似空间标准、最优（先进）空间标准、扩大空间标准（行业标准、地区标准、全国标准、国际标准） 数据挖掘研究院
工业经济效益评价中各项指标的标准值是参考了我国近期工业经济指标的实际水平及一般标准确定的
第四阶段：确定综合评价方法
综合评价的方法有很多，常用的有：综合指数法、功效系数法、模糊评判法等。 数据挖掘研究院
工业经济效益评价的综合评价方法选用的是综合指数法，即：
工业经济效益综合指数=∑【（某项经济效益指标报告期数值/该项指标的全国标准数值）×权数】/总权数 数据挖掘研究院
三、几种常用的综合评价方法。
1、检验法；
2、功效系数法；
3、函数评价法。 数据挖掘研究院
思考题： 数据挖掘研究院
1．综合评价的基本步骤有哪些？ 数据挖掘研究院
2. 综合评价的标准有哪些？如何选择评价标准？ 数据挖掘研究院
