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【摘要】本文主要探索应用于检验检疫管理决策中的统计思想,提倡运用管理统计学方法对检验检疫发展的关键要素进行绩效评估和管理决策,并着重介绍了多指标综合评价法、投入产出分析法在检验检疫管理决策的实际应用.通过研究,旨在达到合理配置资源、提高行政管理效率的目的,为检验检疫管理者科学决策提供有力统计方法和数据支持.

【关键词】检验检疫；多指标综合评价；投入产出分析

Abstract：ThestatisticalthinkinginthispaperismainlyusedintheEntry-exitInspectionandQuarantinemanagementdecision,andmanagementofstatisticalmethodsfortheInspec

检验检疫相关论文范文数据库tionandQuarantineisshouldtobeusedwhenevaluatingtheperformanceandmakingmanagementdecisions.Thispaperfocusesonintroductionofthemulti-indexevaluationmethodandinput-outputanalysisinthepracticalmanagementdecisionsofInspectionandQuarantine.Bythisresearch,wehopetoachievetherationalallocationofresources,improveadministrativeefficiency,providestatisticalmethodsanddatastrongsupportforthescientificdecision-makingforInspectionandQuarantinemanager.

KeyWords：Entry-exitInspectionandQuarantine；Multi-indexevaluation；Input-outputanalysis

一、前言

近年来,随着国家对外经贸发展日趋活跃,出入境检验检疫工作得到跨越式发展.检验检疫监管工作的多样性和复杂性也日益增加,需要引入统计思想和方法,形成能够综合评价业务工作成效的体系,既有助于各地检验检疫部门相互比较发现自身不足进而寻求值得学习借鉴的方面,也有助于其对比自身过去业务状况了解业务某方面或某环节的改善情况以寻求新的突破点,从而促进整个检验检疫事业的发展.

本文将为决策者提供两种统计方法：一是运用多指标综合评价方法,使决策者通过综合得分了解检验检疫把关服务的实际效用；二则是使用投入产出分析方法,计算投入产出的相对效率,判断其是否能够实现最优的投入产出.本文对这两条思路中涉及的主要方法进行介绍,为统计思想运用于检验检疫管理决策中提供理论基础.

二、检验检疫工作多指标评价体系的构建

(一)指标的筛选

本文根据指标评价体系的设置原则,结合检验检疫业务部门的意见反馈,综合反映检验检疫工作主要成果的各项指标,可将检验检疫业务统计分析指标评价体系分为三个层次.

第一层次为衡量检验检疫工作成果时需要评价的主要方面,如业务量,执法能效,工作质量等；

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第二层次将需要评价的主要方面细分为若干个具体的评价内容：人员/货物/运载工具检验检疫、企业/产品监管、公共卫生安全、执法监管、惠企政策成效、外部评价等；

第三层次则为具体评价内容的指标层,这些指标可以反映出某项具体的评价内容,主要包含货物检验检疫批次/货值、出入境人员数量、运载工具数量、进出口企业监管数量、进出口产品不合格批次/货值/不合格率、动植物疫情、行政处罚、惠企成效、证单差错率、流程时限、顾客满意度等.从检验检疫关联工作状况的评价角度,可将如上指标分为四类,即外部评价指标（如进出口总值等）、检验检疫业务评价指标（如批次/货值、不合格率、疫情疫病等）、企业监管评价指标（如企业监管等）以及服务地方发展评价指标（如减免收费等）；从反映检验检疫业务成果的角度,又可分为反映检验检疫业务量的指标、检验检疫工作效力的指标以及检验检疫服务地方经济发展贡献度的指标.

(二)多指标综合评价方法

由于不同类别业务指标无法直接加总,因此引入多指标综合评价法,即通过一定方法,将反映评价对象不同方面的多个指标转化为能反映评价对象总体特征的综合指标,据此对评价对象做整体的评判进而进行横纵向的对比.进行多指标综合评价,需要在确定综合评价指标体系的基础上,收集数据并进行标准化等处理,进而确定指标体系中各指标的权重、建立评价模型、汇总计算出综合评价指数或综合评价分值后根据评价指数或分值对参评单位进行排序、得出结论.

目前,较常使用的多指标综合评价方法大体上可分为主观赋权评价法与客观赋权评价法.前者多采用定性方法,根据专家的经验主观确定权重,如专家评估法、层次分析法等；后者根据指标间关系采用定量方法来确定权重,如主成分分析法、熵权法等.

1.主观赋权评价法

（1）专家调查法（特尔菲法）

专家调查法是为了达到对所要调查的事物的认识,利用专家的知识、经验等无法量化的信息,通过讨论、通信等方式进行交流,从而达到意见的相对统一,得出关于调查对象的特征和本质的方法.通常采用匿名方式,分发调查表向专家们征求意见,然后汇总整理,并将调查结果再分发给每位专家,供他们分析判断,提出新的意见.如此多次反复,经过几轮调查,意见日趋一致,最后得出结论.专家调查法具有较强的可操作性,且各领域专家进行评估时综合考虑各方意见,具备一定的科学性,评估结果也具有较强的针对性,因而被广泛使用于数据缺乏或新技术评估时.

（2）层次分析法

层次分析法的基本思想是根据问题的性质、目标,将问题分解成不同的组成因素,再按照各因素间的相互关系,聚集组合成一个有序层次结构体系,根据专家对一定客观现实的判断,给出各因素相对重要性的定量表示,并通过建立数学模型,计算出每一层次各因素的权重,最终归结为最低层（指标）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题.

该方法将研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,但涉及主观因素较多,且特征值和特征向量的精确求法比较复杂,特别是指标较多时,一致性检验难以通过.

2.客观赋权评价法

（1）主成分分析法

主成分分析通过将原来变量的少数几个线性组合来解释原来变量绝大多数信息的一种多元统计方法.其基本思想是根据方差最大化原理,通过对原始数据的平移、尺度伸缩和坐标旋转,得到新的坐标系后,用原始数据在新坐标系下的投影来替代原始变量,即用一组新的、线性无关且相互正交的向量来表征原来数据矩阵的行（或列）,而这组新向量（主成分）正是原始数据向量的线性组合.

使用主成分分析法存在一些缺陷,如计算过程较为复杂、样本量要求较大、需假定指标间存在线性关系等.

（2）熵权法

熵权法认为评价对象在某项指标上的值相差程度越大,其提供的信息量就越多,该指标在综合评价中起到的作用便越大,权重也应相应越大.因此,可根据各指标值的变异程度,利用熵来计算各指标的熵权,并利用各指标的熵权对所有指标进行加权,从而得出较为客观的评价结果.其中,熵权为各指标在竞争意义上的相对激烈程度系数.

熵权法相精度较高且客观性更强,可以用于任何需要确定权重的过程,也可以结合一些方法如灰色综合评价法、TOPSIS综合评价法共同使用.