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基于熵技术的层次分析法和模糊综合评价的政务数据共享开放考核评估方法研究

发布时间:2023年09月15日 来源:中国自动识别网 作者:唐春生 高山 谢真强

在国家出台加快培育数据要素市场的政策背景下,推进政务数据共享开放已成为提升政务服务、优化营商环境、实现国家治理体系和治理能力现代化的重要手段。构建科学、合理的评估体系,对政务数据共享开放成效进行评估,对于有效推动政务数据共享开放工作、提升评估工作效率以及促进政务数据价值的充分释放具有重要意义。

政务数据共享开放考核评估方法,是从政府内部评价的角度,以政务数据共享开放主管部门为评估主体,以具体实施政务数据共享开放的部门为评估对象,建立包括组织管理、基础保障、数据共享、数据开放、数据应用五个维度的评估指标体系,并采用熵技术支持下的层次分析法确定指标权重,利用加权平均算子对政务数据共享开放效能进行模糊综合评价,对各部门数据共享开放工作进行量化评估考核,从而有效推动政务数据共享开放工作,促进政务数据价值充分释放。
政务数据共享开放考核评估体系的构建方法,其核心内容是评价指标的设计和权重的计算。研究思路具体为:
第一步,实地调研影响政务数据共享开放的重要因素,并完成评估指标的初步汇聚和整理;
第二步,对评估指标进行设计、分类和分级,构建评估指标框架;
第三步,征求领域专家意见,并修订评估指标;
第四步,向政府部门相关技术人员和管理人员咨询,根据年度评估重点,使用层次分析法计算指标权重;
第五步,基于以上信息,构建政务数据共享开放考核评估指标体系。
方法主要为专家调查法和层次分析法。专家调查法指在评估指标框架建立后,走访专家进行咨询,听取专家的意见,对评估指标框架进行相应修改。层次分析法是一种常用的定性与定量相结合的确定指标权重的方法,其具体思路是将要解析的复杂问题分解为若干层次,由专家和决策者对同一层次的各指标重要程度进行比较和打分,依据打分结果构造判断矩阵,利用各判断矩阵的特征向量确定该层指标对上层指标的贡献度,从而得到基层指标对总目标的重要性的赋权结果。
 
评估指标体系构建与考核评估方法探索
评估指标体系构建
根据政务数据共享开放工作的实际情况,首先要有组织管理措施对整个共享开放工作进行统筹,然后在完成基础保障建设的基础上,使政务数据在各部门之间进行共享,且对社会公众进行数据开放,最后需对应用政务数据较好的典型案例进行激励。政务数据共享开放考核评估体系以组织管理评估指标B1、基础保障评估指标B2、数据共享评估指标B3、数据开放评估指标B4和数据应用评估指标B5作为基本指标,见表1。
表1
组织管理  组织领导B11、工作机制B12、宣传培训B13、安全管理B14和资金保障B15。其中,组织领导是指成立数据共享开放工作专班和设置首席数据官;工作机制是指建立数据共享开放工作制度;宣传培训包括在部门内部进行共享开放宣传和定期组织内部综合培训;安全管理是指建立数据安全管理制度和应用日志记录;资金保障指的是制定政务数据共享开放所配套的工作经费计划。
基础保障  网络互通B21和系统部署B22。网络互通是指政务信息系统和国家级、省级垂管系统接入电子政务外网;系统部署是指部门信息系统接入统一的政务云平台。
数据共享  数据资产登记B31、目录编制B32、有条件共享B33、共享交换能力B34、共享数据质量B35、共享数据量B36和共享数据更新B37。数据资产登记是指业务系统数据采集、使用、产生和管理的数据进行资产登记; 目录编制是指对政务数据进行分类、分级、编制、上传、更新和维护;有条件共享是指对有条件共享数据反馈的时效性和合规性; 共享交换能力是指采用数据管道、API接口或前置机方式实现系统接口贯通;共享数据质量是指共享数据的可用性和完整性;共享数据量是指共享数据的数量;共享数据更新是指共享数据的时效性。
数据开放  主动开放B41、依申请开放B42、脱敏脱密审核B43、开放数据质量B44、开放数据更新B45和数据解释B46。主动开放是指数据开放目录、开放数据类型和开放数据量;依申请开放是指对依申请开放数据反馈的时效性和合规性;脱敏脱密审核是指是否制定开放数据的脱敏脱密审核制度;开放数据质量是指开放数据的可用性、完整性、准确性以及数据格式;开放数据更新是指开放数据的时效性;数据解释是指开放数据是否有相应的解释说明。
数据应用  典型应用B51。典型应用是指通过政务数据推出的各类应用产品。
考核评估方法探索
根据建立的评估体系,对政务数据共享开放成效进行模糊综合评价的步骤是:第一步,建立政务数据共享开放评估的因素集;第二步,建立评估的评语集;第三步,在因素集与评语集之间进行单因素评价,建立模糊关系矩阵;第四步,采用熵技术支持的层次分析法确定指标权重;第五步,利用加权平均算子对政务数据共享开放效能进行模糊综合评价。通过分析计算准则层和指标层相对重要性的判断矩阵,同时利用熵技术支持的层次分析法计算各级指标权重,得出准则层和指标层的判断矩阵及权重。
以G部门为例,采用模糊隶属度计算方法,分析计算各指标所对应的模糊化指标得分。首先,确定各评价指标分级标准及阈值。为简化计算,假定各指标分级标准及阈值相同,将政务数据共享开放成效分为差(0-0.2)、较差(0.2-0.4)、一般(0.4-0.6)、较好(0.6-0.8)、好(0.8-1)五个等级。其次,根据G部门各指标取值,计算指标隶属度,从而得出G部门各指标对应的模糊化指标得分。 
通过对G部门政务数据共享开放在组织管理、基础保障、数据共享、数据开放和数据应用五个方面进行模糊综合评价,同时根据最大隶属度原则,在五个隶属度中取隶属度最大的评价结果作为该指标的评分结果。再经过归一化处理得出G部门政务数据共享开放成效的综合评价结果。
组织管理层  在组织管理层指标的模糊综合评价结果中,“差”的隶属度为0,“较差”的隶属度为0.0553,“一般”的隶属度0.1362,“较好”的隶属度为0.6880,“好”的隶属度为0.8856,五个隶属度中“好”的隶属度最大,说明G部门政务数据共享开放组织管理层指标为“好”。
基础保障层  在基础保障层指标的模糊综合评价结果中,“差”的隶属度为0,“较差”的隶属度为0,“一般”的隶属度为0.6305,“较好”的隶属度为1,“好”的隶属度为0.8424,五个隶属度中“较好”的隶属度最大,说明G部门政务数据共享开放基础保障层指标为“较好”。
数据共享层  在数据共享层指标的模糊综合评价结果中,“差”的隶属度为0,“较差”的隶属度为0.2896,“一般”的隶属度为0.7007,“较好”的隶属度为0.7530,“好”的隶属度为0.3438,五个隶属度中“较好”的隶属度最大,说明G部门政务数据共享开放数据共享层指标为“较好”。
数据开放层  在数据开放层指标的模糊综合评价结果中,“差”的隶属度为0,“较差”的隶属度为0.1366,“一般”的隶属度为0.2868,“较好”的隶属度为0.5848,“好”的隶属度为0.7709,五个隶属度中“好”的隶属度最大,说明G部门政务数据共享开放数据开放层指标为“好”。
数据应用层  在数据应用层指标的模糊综合评价结果中,“差”的隶属度为0.3520,“较差”的隶属度为1,“一般”的隶属度为0.8240,“较好”的隶属度为0,“好”的隶属度为0,五个隶属度中“较差”的隶属度最大,说明G部门政务数据共享开放数据应用层指标为“较差”。
综合成效评价结果  在政务数据共享开放综合成效的模糊综合评价结果中,“差”的隶属度为0.0685,“较差”的隶属度为0.3076,“一般”的隶属度为0.5307,“较好”的隶属度为0.5215,“好”的隶属度为0.4284,五个隶属度中“一般”的隶属度最大,“较好”的隶属度略低于“一般”的隶属度,说明G部门政务数据共享开放综合成效评价在“一般”和“较好”之间。
基于熵技术的政务数据共享开放考核评估方法和指标体系,通过对实施政务数据共享开放的部门从五个维度进行全面评估,快速、准确地评估各部门在政务数据共享开放中的绩效表现,找到问题并加以解决。指标体系重点考虑了评估指标的科学性、准确性和可操作性,有效地反映政务数据共享开放的实际情况,并对政务数据共享开放提供有价值的指导。同时,研究方法和指标体系也可用于政府部门之间以及政府与企业、社会组织等方面的交流合作,推动政务数据共享开放的进一步发展。
唐春生 高山 谢真强
作者单位:中电科大数据研究院有限公司
《中国自动识别技术》2023年第4期总第103期

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