层位评价理论是一种开放性的理论，它不刻意追求定量化，这种评价理论摆脱了权重的束缚，更切合实际的决策评价过程。它既包含了若干最核心的基本思想，又不囿于死板的固定模式，它充分接近人们实际的评价思维方式。层位评价理论的基本思想概括为五个方面：指标科学性原则、价值关系、指标测量原理、价值维数和层位原理。

1 指标定义的科学性原则

2　价值关系与价值指数

3 指标测量原理

4 价值维数：多维评价模式

5 层位原理

6　结束语

层位评价理论的基本思想概括为五个方面：（1）指标科学性原则，（2）价值关系，（3）指标测量原理，（4）价值维数，（5）层位原理。这种评价理论摆脱了权重的束缚，更切合实际的决策评价过程。

1 指标定义的科学性原则

评价指标体系是系统评价方案的主要组成部分。人们常说要建立科学合理的评价指标体系，但对于什么是科学合理的评价指标体系还未形成公认的见解。这里认为，科学合理的评价指标体系的一个基本要求是：每一个评价指标都必须是一个有科学定义的规范概念。

设是一个有科学定义的规范概念，那么：

(1)必须具有确定的明晰内涵，符合形式逻辑的规则要求。

(2)是可以量化的，具有确定的外延。

在系统评价中，每一评价指标都是对评价对象某个或某些属性的概括，作为评价指标，它必须在质和量两方面都可以确定。比如，花色是人们评价衣服时的一个常用指标。当花色作为衣服的一种纯客观属性时，它是确定的，不以人的主观意志为转移的。虽然当衣服的图案比较复杂、颜色并非单一时，用明确的语言来描述衣服的花色很困难，但是人们可以用它的全部信息特征来限定它(作为人造产品这更应是可以做到的)，并可以给它一个代号。当花色作为一个评价指标时，它反映一定的价值关系，这时，它的更恰当明确的名称应叫做花色满意度。显然，在评价实践中，人们很难直接用纯客观的花色概念来作为评价指标，因为其值无法用一个简单的数字或名称来界说，实际用的评价指标即为花色满意度。花色满意度作为一个评价指标时，对它的定义应符合定义的规则（在形式逻辑中，定义的规则包括：(1)应相称，即定义概念和被定义概念的外延相等；(2)不应循环；(3)一般不应是否定判断；(4)应清楚确切。）。比如可以定义：

“花色满意度是人们对衣服花色的喜欢程度或说衣服花色的合意程度”。

这个定义的内涵是明确的，其中“人们”是确定的，这里指买衣服的顾客；“衣服”、“花色”所指在一般人来说也是确定的、明确的概念；“喜欢程度”或“合意程度”在这里表面上似乎是一个主观概念，但作为人的心理存在是明确的，人可以用内心的整体知觉来感知，并表述其娱悦程度，是一个没有歧义的概念。

至于量化方面，关键在于“喜欢程度”或“合意程度”是否可以量化并被确定地测量出来。从实践的角度来看，这一点是显然的，即当人们面对一种衣服的花色时，可以说出是喜欢或不喜欢，甚至说出喜欢的程度：“十分”、“非常”、“比较”，等等。另外，第三态也是存在的，即人们对具体的一件衣服的花色，可能既不感到喜欢，也不感到讨厌，是一种中性态。花色满意度用这些程度词来描述应该说已足够了，也可以说已经量化了，但这种量化是一种模糊量化或纯序量化。花色满意度目前还无法准确绝对量化，直到人们发明一种测量技术可以用一种化学物质的水平来确定人的娱悦程度，花色满意度才能成为一个完全科学的概念，不过在实际生活中所应用的概念恐怕仍然只能是模糊的。

2　价值关系与价值指数

在一个多属性层级评价指标体系中，总指标反映了价值客体（即评价对象）与价值主体的价值关系，即客体以它的某些属性满足主体的特定需要的关系，因而是一个价值指标。价值的大小即是用总指标值来度量的。所以，总指标值不仅反映了评价对象某些属性水平的综合性大小，而且反映着价值主体的需求水平，是客体属性水平和主体需求水平的结合体。下面以顾客在商店选购衣服为例予以说明。

当一个顾客来到商店选购衣服时，影响其决策的相关因素有：（1）顾客的需求水平，（2）衣服的基本特性，（3）商店的购物环境，（4）售货员的服务水平。在这四个指标中，顾客的需求水平和衣服的基本特性属于基本指标，反映的是基本价值关系，后两个指标是附加价值指标，在这一决策问题中属于调节因子。下面我们仅讨论基本价值关系。

作为一个评价问题，这里衣服是评价的对象，是价值客体，衣服的各种属性是评价的要素，顾客既是价值的主体又是评价的主体。假设有几件衣服放在一起让顾客挑选，其结果假定为或只选其中之一，或一个也不选（这是大多数顾客购衣时的预定情景）。在这种情况下，每件衣服的各种属性经过顾客的价值尺度的衡量就归结为衣服对顾客价值需求的满足程度。所以，系统评价的总指标实际上是一个价值指数，是客体的属性值与主体的需求值之比，并进一步表现为满足等级，

如优、良、中、差或十分满意、一般满意、勉强满意、不满意、十分不满意等。

处于层级指标体系之中的评价指标，既可以是包含价值关系的指标，因而是一个价值指数，也可以是一个纯价值客体的属性指标，尤其对于最低级指标，最好是一个可以统计测量的指标，以保证最基本事实资料的客观公正性。

3 指标测量原理

在层级评价指标体系中，一个评价指标与其下属指标之间的关系有三种可能：因果关系、果因关系或总合关系。并且只能是其中一种。

所谓因果关系即上级指标是下级指标的原因，果因关系即上级指标是下级指标的结果或效果，总合关系即简单的整体与部分的关系，如一个农场的总产量是各块地的总产量之和。

其实这种关系在一切科学测量中都存在。评价也是一种广义的测量。

在选购衣服的例子中，顾客最后的满足程度是对各种属性的满足程度的综合结果，二者之间是一种果因关系。虽然，在一定评价模式下，总指标表现为各种属性的满足程度的线性迭加，但在一般情况下，这种简单加总的关系并不存在。如，价格大于某一数值或花色为绝对不喜欢时，对衣服的总满意度就可能骤降为零，不予考虑；也可能一件衣服的某一属性如式样特别满意，那么其它因素在一定范围之内就是可以忽略不计的。这种评价决策方式实际上就是下面介绍的层位评价原理的本质。

评价一所学校的优劣，我们既可以用它的教育成果（在校生和毕业生质量）来评价，也可以用办学过程（管理过程、教学过程）水平来评价，前者是因果评价模式，后者是果因评价模式。评价一个地区的自然环境质量可以用一系列环境监测指标来评价，也可以用该地区人们的健康受环境的影响程度来评价，前者是果因评价模式，后者是因果评价模式。

在有些评价中，总指标仅是各一级指标的简单加总，因而属于总合评价模式。如决定大学录取的高考成绩，几乎就可以看作是各门科目成绩的简单加总，因而是总合评价模式。

4 价值维数：多维评价模式

在给定评价结果的时候，传统的综合评价模式总是喜欢用一个一维实数来给出评价结果。但在人们的实际评价行为和决策实践中，评价的模式比这要复杂。仍以人们选购衣服为例。考虑的基本要素包括：款式、花色、价格和尺寸。在价值主体的考评思维过程中，这几个要素与其内部需求的比较都会有一个结果：十分满意、基本满意、不太满意或很不满意。人们最后选择的结果会将很不满意的自然排除，如果可选择的范围比较大，也会将选择对象作为整体，分成满意、基本满意、不太满意几大类。但是，在每一类内部，让人们继续进一步排序就可能会出现困难。或许有人建议对这些不能区分优劣差异的对象赋以相同评价值，但是通常不存在一个确定的数学函数来实现这种评价。例如，假设有A、B、C三件衣服，在(款式、花色、价格)上的评价结果分别是A(十分满意、基本满意、基本满意)、B(基本满意、十分满意、基本满意)和C(十分满意、十分满意、不太满意)，其综合评价结果都是基本满意，但进一步排序已无法做出，这时顾客就出现了犹豫不决的状态。按照传统做法，可以进行线性加权计算给出综合分，但这个综合分并不是顾客的思想或本意，因为基本的一点是，顾客并不可能决定十分满意、基本满意和不太满意之间有几分之差。特别是在对社会组织系统中的评价中，如果不是非要在评价对象之间做出一个选择，排出严格的先后顺序来，对这种多维多对象并列的状况就没有必要再进一步区分下去，不妨用一个多维数来表示评价结果。在实际中，这种多维数结果更有利于指导管理实践，让评价对象（当评价对象是个人或组织时）和决策者认清差距在那里。如果非要在这样的评价对象之间排出个序来，那么就应当提出附加的价值要求。

5 层位原理

在上面的论述中，我们已经发现，用简单的一维单向度评价模式很难满足现实中复杂的系统评价任务的需求，下面阐述的层位原理提供了一种具有一定通用性的系统评价范式框架。

设一个评价指标体系由总指标及其一级评价指标集{}组成，每个指标都看作是正指标，且对评价对象的整体评价和对每个指标的表现都可以分成一定的级别类，从优到

劣分别用表示。则评价工作采取以下的程序：

（1）判断在中，每个指标是否存在一些关节点。设是这样一些关节点，若对某个评价对象，其在上的取值，则认定的等级低于。同样，对任意，若对某个评价对象，有，则的等级低于。这一做法已有应用，被称为开关函数法.

（2）分析在对评价结果的影响中，的评价作用是否存在优先顺序。在评价作用中的优先顺序包括这样一些情况：

(a)对任意评价对象和，其指标评价或观测值是和。若存在某指标，当时，不论其它指标的差异如何，就认为优于，那么就说优先于其它指标。根据这种优先性质可以对评价对象进行字典式排序。

在极端情况下，个评价指标被严格排序，每个指标占居一个位次，且每一位次只包含一个指标。如体育竞赛中对各代表队的排名，评价指标是金牌数、银牌数和铜牌数，金牌数第一就排第一，金牌数相同再看银牌数，依次类推。

在一般情况下，每一个位次可能包含多个指标。比如，设和是同一评价指标体系中的两个位次指标集，且优先于，则对任意两个评价对象和，若存在，使，且对其他　有，则认定，尽管可能存在，使 。

在有些合格评价中，若对一个评价对象，高优先级的位指标是不合格的，那么，后面指标的评价过程都可以不进行，而将对象评为不合格。

(b)当有些评价指标的统计观测或分析工作比较复杂，另一些指标的统计分析评价相对较简单时，可以把简单指标作为先位指标，这在合格评价中非常有用，可以带来极大的节约和效率。这时，先位指标与其后位指标在对于评价目的的重要性上应没有显著差异。

(3)经过以上程序，评价对象通常被分成了若干组类，如前述“优、良、中、合格、不合格”、“十分满意、比较满意、基本满意、不太满意、很不满意”等。这时，如果根据管理目的的需求，还需将每个对象进行排队，则可以在每个组内分别建立评价模型，并可以通过规定组与组之间的最低差值并反映于模型，用单维单向值或字典序法进行排序。

以上先大类后细分的评价范式降低了评价的难度，提高了评价结果的准确性(因为人类在大尺度上更容易把握事物之间的差异)，也符合人们一般的思维习惯。层位评价思想与多目标规划中的字典序法有相同的哲学本质，可以认为是其更一般意义上的推广。

6　结束语

层位评价理论是一种不刻意追求定量化的开放性的理论，既包含了若干最核心的基本思想，又不囿于死板的固定模式，它充分接近人们实际的评价思维方式。在本文中把五个方面统一阐述，意在把层位评价理论作为一种基本的评价思想整体考虑，而不仅仅是一种评价方法。我们曾将层位评价模式应用于银行贷款项目中的信用评价和高等学校评价，正在研究将其应用于区域经济评价。