基于RHP法的大学生党员发展量化评价模型

董文波，陈家润，孙 峰

（湖北汽车工业学院经济管理学院湖北，十堰442002）

大学生党员发展是高校大学生党建工作的重要环节和内容，如何对入党对象进行量化评价，鉴别党员发展对象是否成熟是当前高校学生教育和管理工作中的一项重要课题。大学生党员发展对象评价是一个多层次、多目标的评价，评价方法多种多样，评价内容繁多复杂，能否排除考评中人为因素的干扰，科学、准确、客观地进行测评，直接关系到大学生党员发展的公正和质量。鉴于此，本文构建基于层次分析法的大学生党员发展量化评价方法和模型以满足大学生党员发展量化评价的管理和分析需求。

1 层次分析法的原理

层次分析法（Analytic Hierarchy Process）是美国著名数学家萨蒂（T.L.Saaty）在20世纪70年代提出的，是一种用来确定某一目标的各影响因素权值的综合分析方法。层次分析法的基本原理是根据系统的具体性质和目标要求，首先建立关于系统属性的各因素递阶层次结构模型，再按照某一规定准则，对每一层次上的因素进行逐对比较，得到其关于上一层次因素重要性比较的标度，建立判断矩阵，进而通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，得到各层次因素关于上一层次因素的相对权重（层次单排序权值），并可自上而下地用上一层次各因素的相对权重加权求和，求出各层次因素关于系统整体属性（总目标）的综合重要度（层次总排序权值），从而有效地解决难以用定量方法解决的课题。运用层次分析法构建模型的基本步骤为：

（1）建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有一个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时（譬如多于9个）应进一步分解出子准则层。

（2）构造成对比较矩阵。从层次结构模型的第二层开始，逐层逐项进行比较，利用1～9比较尺度比较它们的优劣和判断定量化，构造成对比较矩阵。

表1 采用Saaty引用的1－9标度标度含义

（3）各因素的权重值的确定并做一致性检验。 判断矩阵是进行权重分析的基础，判断矩阵的特征向量经归一化后，即为同层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值［1］。

由于对判断矩阵的特征向量进行归一化的方法有多种，本文采用求和法计算判断矩阵的最大特征值及特征向量。设判断矩阵为A＝（aij）mm，aij表示因素i比因素j相对上一层次属性相比的重要性。具体计算步骤如下：

（1）计算判断矩阵的最大特征值

（2）计算判断矩阵一致性指标CI＝（λmaxm）／（m－1）

（3）相对一致性指标CR＝CI／RI，当CR＜0.1，表示判断矩阵具有一致性，若检验通过，特征向量即为权向量；若不通过，需要重新构造成对比较矩阵。（其中RI为平均随机一致性指标，它与判断矩阵的阶数m有关，m＝1，2，…，9时，取下表中对应的RI值）

表2 平均随机一致性指标RI

2 大学生党员发展量化评价模型的设计

根据《中国共产党章程》、《中国共产党发展党员工作细则》、《湖北高校发展大学生党员实施细则》等文件要求，结合当前高校党员发展的客观实际，课题组设立了一套党员考核评价参考指标（图1），分政治素质R1、日常表现R2、学习能力R3、工作能力R4和创新能力R5这五个指标。

图1 大学生党员发展量化评价体系

通过对学生党员的座谈、入党积极分子的问卷调查以及党务工作者的研讨，课题组对5个评价影响准则采用惯用的1～9比较尺度，建立第二层关于第一层目标层重要性的两两比较，得到判断矩阵P：

用求和法对判断矩阵P进行求解，得最大特征值λmax＝5.2378。其对应的特征向量

W＝（0.2429，0.1996，0.3205，0.1395，0.0975）T特征向量w能否作为权向量，需要通过一致性检验来确定。检验过程如下：

查平均随机一致性指标数值表，当n＝5时，RI＝1.12，CR＝CI／RI＝0.05945／1.12＝0.0531

由于CR＜0.1，这表示判断矩阵具有一致性，这表明所确定的影响因素的权重w是客观和可接受的。

根据层次分析法，对第三层关于第二层准则层重要性的两两比较，建立成对比较矩阵，共5个矩阵：

用求和法对判断矩阵进行求解，得最大特征值λmax＝3.0。其对应的特征向量

查平均随机一致性指标数值表，当n＝3时，RI＝0.58，CR＝CI／RI＝0＜0.1

由于CR＜0.1，这表示判断矩阵具有一致性。同理可得：

r2＝（0.3407，0.2026，0.1703，0.2865）T

r3＝（0.3453，0.2053，0.2441，0.2053）T

r4＝（0.5，0.25，0.5）T

r5＝（0.5，0.25，0.5）T

根据与的值进而可得各因素对量化评价体系的权重Rij（如表3）。

表3 各二级指标的权重

由各因素的实测平均分值和对应权值进行加权求和，得出考察对象的量化分值。

根据以上阐述和课题组设立的大学生党员发展量化评价指标，最终评价公式可以表示为：

（其中：T代表学生党员发展对象的量化分值；Rij代表各指标权重；Si为学生的实测结果的均值）

3 结语

运用层次分析法建立的大学生党员发展量化评价模型排除了考评中人为因素的干扰，提高考评的可靠性、准确性、客观公正性和可操作性。通过上述分析可以看出，本课题所构建的评价模型，能够很好地对学生发展对象进行量化评价。经过课题组所在学校两年三个党支部四轮的运行，结果显示，该评价体系指标明确，方法科学合理，权重比例合理，可操作性强，提高了考核的客观性、准确性和公平性，具有推广价值。

［1］张富程，谢 爽，吴应刚.大学生综合素质量化评优模型的构建［J］.成都理工大学学报（社会科学版），2007（12）：87－90.