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AHP评估模型在失业保险评估的应用

期刊目录网保险论文发表2019-12-10 10:16关注(1)

  层次分析法是一种在处理复杂的评价问题中定性与定量相结合的多目标决策分析方法,以层次分析法为基础综合各种评估方法建立的AHP评估模型是一种科学有效的评估工具。选取样本地区应用该模型进行评估是检测失业保险的实际运行情况和运行绩效,并及时发现问题、有针对性解决问题的有效途径。该模型是一个包涵了事前预警、实时监控和事后控制的科学有效的失业保险评估体系。由于评估条件有限,该模型在实际应用中存在一定的局限性,但总体而言对失业保险评估模型和评估体系的研究意义重大。

AHP评估模型在失业保险评估的应用

  【关键词】AHP;评估模型;失业保险

  一、AHP评估模型及其构成

  层次分析法(TheAnalyticHierarchyProcess)是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty提出的一种在处理复杂的评价问题中定性与定量相结合的多目标决策分析方法。层次分析法以其系统性、灵活性、实用性等特点特别适合于多目标、多层次、多因素和多方案的复杂系统的分析决策,并可利用计算机进行数据处理,具有较强的可操作性。本研究以其作为最基本的评估方法,结合失业保险的评估要求和实际,综合运用德尔菲法、社会调查法、模糊数学、因子分析法和主成分分析法等研究方法,建立了失业保险评估的综合评价模型。该模型是一个由评估环境、评估主体、评估对象、评估方法、评估指标体系、评估管理信息系统等共同构成的包涵了事前预警、实时监控和事后控制的科学有效的失业保险评估体系,运用该模型对失业保险运行状况进行评估时,利用其事前预警功能可以及时发现哪些指标数据接近临界值,通过对这些指标的实时监控可以及时发现问题,对于某些已经低于临界值或者预期标准的指标,可以有针对性的提出改进方案,进行实时控制,尽快调整到合理水平。该模型详见图1。在评估指标的选择和指标权重设置方面,将评估指标体系区分为三个层级,第一个层级为分目标层面,包涵保障生活和就业促进两大分目标。第二个层级为评估准则,包涵业绩、财务、管理三方面标准;第三个层级为具体评估指标及意义,总共有41个指标,以期能有效反映失业保险运行绩效的真实状况,并为相关研究提供有价值的借鉴。

  二、应用AHP评估模型对失业保险评估的过程

  (一)评估对象的选择和指标体系的构建

  运用该评估模型可以对某个地区的失业保险进行评估,为了更好地检测评估系统的有效性,也可以选取该地区近几年的数据进行比较分析。在评估对象确定的基础上,需要确定评估指标体系,可以参考笔者之前构建的41个具体指标,该指标体系包括失业保险两大目标(保障生活、促进就业)以及各组成部分的主要评估指标:业绩评估指标群、财务评估指标群和管理评估指标群。为了简化,我们每个指标群选了3个主要指标,其他指标省略,详见图2。在指标选择时,可以运用德尔菲法先由该领域的专家选择出相对比较重要的指标,再运用主成分分析法或者因子分析法进行指标的降维和简化,选出对于失业保险评估而言相对比较重要的指标。指标权重的确立主要运用层次分析法,首先确定层次结构模型,建立判断矩阵并计算相关指标权重值,然后计算一致性比率。若不能通过一致性检验还要调整分值,直到通过为止,最后确定权重。为了简化计算,可以应用AHP软件来求得矩阵最大特征向量及对应的最大特征根,并进行一致性检验、计算相关指标权重和后续数据处理。

  (二)评估数据的获取及数据处理

  依据上述评估指标体系,需要收集相关指标的数据或资料,指标数据主要来自于当地的政府统计年鉴、政府网站、失业保险相关管理部门,对于部分尚未公开或缺失的数据可以根据相关资料整理计算得出。有些指标数据确实难以收集,那么在实证中可以剔除这些指标,但各次准则层指标至少应保留一个子指标,因此被剔除的指标的权重应该较小,这样已有指标间的相对权重变化不大,所以剔除这部分指标不会对整体得分产生较大的影响。对于收集到的各指标数据和资料,还要进行标准化处理。首先,通过评级打分将定性指标转化为定量指标,对于一些定性指标或者无法找到确切数据的指标,主要采取打分法将其分为4个等级,然后量化,第一个等级得分为100分,第二个等级得分为75分,第三个等级得分为50分,第四个等级得分为25分。以统筹层次为例,如果统筹层次为省级以上则可将其打分为优100分,若为省级统筹则可打分为良75分,若为市级统筹可打分为中50分,县级统筹则为25分。若评估对象失业保险的统筹层次为市级,量化得分为50分,其他指标做类似处理。其次,各指标定量数据的无量纲化处理。为消除各评估指标的量纲效应,对于已转化为数据型指标的定量数据,还需对其进行标准化处理,将各指标值统一变换到[0,1]范围内,并进行样本数据集的信度和效度检验,保障评估结果的稳定性与一致性。

  (三)计算综合得分

  依据上述评估指标的权重和各指标的标准化得分,形成评估的最终结果,以上各指标的原始数据经过标准化后的数值与各自的权重相乘就为该指标的得分,那么某年度各指标的得分总和即为该年度的综合得分,其计算公式为:其中y是评估对象的综合得分,wi为第i个指标的权重值,xi为第i个指标的测量值,n为评价指标个数,我们主要运用AHP软件进行数据处理和计算,得出综合评价得分。一般而言,得分越高表明失业保险有效性越高,最优值为1。在0.7以上的评估得分较高,在0.5~0.7之间地评估得分一般,0.3~0.1之间的得分较低,低于0.1的得分就算很低了。当然得分的差别并不具备实际的数字意义,只是表明整体的有效性差别。

  三、应用AHP评估模型的局限性及未来展望

  (一)应用AHP评估模型实证评估的局限性

  运用AHP评估模型对样本地区失业保险进行评估总体上是有效的,作为一次尝试性的探索,该评估模型依然存在一些局限性。首先,最难的问题是评估体系指标的选取问题,当前我国大部分地区还没有建立专门的失业保险管理信息系统,很多评估指标虽然可以很好地对失业保险的某些方面进行评估,但是因为没有任何部门对其进行统计,所以,这些指标目前不能纳入评估体系。另一方面,指标体系中有部分指标涉及到政府政务机密的问题,所以也无法收集这部分指标的数据,这会影响到评估指标体系的完整性和有效性。其次,对于指标体系中的部分定性指标,在将其转化为定量指标使其可评估的过程中,因为采用的是评级打分法,每个等级之间的差别到底多大,在实际的评级过程中,比较难以把握,只能进行大体的评级打分。另外,部分适值型指标需要根据各地的经济发展水平、职工和单位的经济承受能力等多方面因素综合考虑,并通过保险精算精确地得出这些指标的合理标准。由于条件所限,实际评估中只能采取各地指标数据的平均值来代替这些适值,在一定程度上会降低评级打分法的合理性。此外,在样本数据的选择方面,需要分别选取东部、西部、中部的不同发展水平以及大中小不同规模的地区和城市,这样才能使评估样本具有代表性。但在实际评估过程中,由于条件的局限性,往往只选取了某个地区的数据作为样本,样本的代表性差,样本数据偏少,因而不能全面反映我国城镇失业保险运行的真实状况,最终结果只具参考性。对于进行不同地区失业保险具体的设计和执行情况效果的比较分析时,还需要对各项目进行更为细致的评估。如果只是对单个地区的失业保险效果进行评估,该模型具有一定的指导和借鉴意义。此外,在评估工具和评估方法的选择上,特别是在定量方法的运用方面,评估工具和模型的多元化有待进一步深入。

  (二)研究展望

  对失业保险评估模型和评估体系的研究毫无疑问是很有意义的,要想取得更好的研究成果,除了期待评估对象的逐步成熟、评估工具和方法更加科学、评估信息管理系统更加完善之外,研究者也需要努力创造条件让对失业保险的评估变得更加可行和合理。研究者本身需要从政治学、社会学、计量经济学、系统工程学等多学科角度加深对构建失业保险评估体系的认识,在评估方法和评估工具的运用上进一步娴熟。另外,还需要对失业保险运行状况进行长期的跟踪,及时发现评估对象的新问题。评估者还要多与失业保险管理部门沟通,在指标的设计上进一步完善,及时获得新的指标数据,并能将评估的结果反馈给政府。当然,失业保险评估最好能成为一项政府工程,由政府发起并保证实施,这样有了政府的大力支持,在数据的获取方面会容易得多,也能使评估的结果能发挥真正的作用。

  参考文献:

  [1]Light,Audrey,UnemploymentInsuranceandJobQuit,JournalofLaborEconomics,2004(22):159-188.

  [2](美)托马斯L·萨迪著,张录译.领导者面临挑战与选择—层次分析法在决策中的应用[M].北京:中国经济出版社,1993.

  [3]黎民,王翠琴.当前我国基本养老保险制度的有效性评价—基于层次分析法的一项研究[J].贵州社会科学,2008(7).

  [4]黎民,卢敏.我国城镇失业保险制度评估体系设计探究[J].福建论坛(人文社会科学版),2012(3).

  作者:卢敏 单位:武汉科技大学

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