基于組合賦權(quán)與改進(jìn)TOPSIS法的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系創(chuàng)新與實(shí)踐研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球經(jīng)濟(jì)格局深刻變革的當(dāng)下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)的評(píng)估與判斷至關(guān)重要，它不僅關(guān)乎國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定方向，也對(duì)企業(yè)的微觀決策產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。一個(gè)科學(xué)、合理的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系，就如同經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路上的指南針，能夠精準(zhǔn)地揭示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的優(yōu)勢(shì)與短板，為后續(xù)發(fā)展策略的調(diào)整提供有力依據(jù)。例如，在制定區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃時(shí)，通過對(duì)該地區(qū)過去幾年經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)分析，可以明確其主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力狀況，以及新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，從而有針?duì)性地進(jìn)行資源配置和政策扶持。然而，當(dāng)前所運(yùn)用的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法，在實(shí)際應(yīng)用中暴露出諸多問題。一方面，傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法中，指標(biāo)權(quán)重的確定方式存在較大缺陷。以層次分析法為例，它主要依賴專家的主觀判斷來構(gòu)建判斷矩陣并確定權(quán)重。這種方式雖然能在一定程度上融入專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，但由于不同專家的知識(shí)背景、認(rèn)知水平和主觀偏好存在差異，導(dǎo)致判斷矩陣的一致性難以保證，進(jìn)而使得權(quán)重的準(zhǔn)確性大打折扣，最終影響評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。另一方面，像主成分分析法這類客觀賦權(quán)法，雖依據(jù)數(shù)據(jù)自身特征確定權(quán)重，避免了人為因素的干擾，可卻忽略了指標(biāo)本身所蘊(yùn)含的經(jīng)濟(jì)意義和重要程度，使得評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況的契合度不高。例如，在評(píng)價(jià)某地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量時(shí)，若僅依據(jù)數(shù)據(jù)波動(dòng)來確定各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的權(quán)重，可能會(huì)過度強(qiáng)調(diào)一些短期波動(dòng)較大但實(shí)際影響力有限的指標(biāo)，而忽視了對(duì)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展起關(guān)鍵作用的核心指標(biāo)。此外，在多屬性決策的綜合評(píng)價(jià)方法中，TOPSIS法憑借其原理簡(jiǎn)單、計(jì)算便捷等優(yōu)勢(shì)，在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但它也并非盡善盡美，存在一些不容忽視的問題。在指標(biāo)值的標(biāo)準(zhǔn)化處理環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)TOPSIS法通常采用的線性變換方法，未充分考量指標(biāo)值的分布特征，容易導(dǎo)致信息丟失或扭曲。比如，對(duì)于一些具有明顯偏態(tài)分布的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，簡(jiǎn)單的線性標(biāo)準(zhǔn)化可能會(huì)使原本有價(jià)值的信息被掩蓋，從而影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。在距離度量方式上，傳統(tǒng)歐氏距離對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性較高，當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，會(huì)極大地干擾評(píng)價(jià)結(jié)果，降低其可靠性。在評(píng)價(jià)不同企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益時(shí)，若某一企業(yè)因特殊原因出現(xiàn)短期的異常財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用傳統(tǒng)歐氏距離計(jì)算的TOPSIS法可能會(huì)將該企業(yè)的實(shí)際效益水平誤判，給出不準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)論。正是鑒于現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法存在的上述種種問題，亟待引入一種更為科學(xué)、全面的評(píng)價(jià)方法，以滿足日益復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)的需求。組合賦權(quán)法將主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法有機(jī)結(jié)合，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，既體現(xiàn)專家對(duì)指標(biāo)重要性的經(jīng)驗(yàn)判斷，又能基于數(shù)據(jù)本身的特征進(jìn)行客觀分析，從而確定更為合理、準(zhǔn)確的指標(biāo)權(quán)重。改進(jìn)的TOPSIS法通過對(duì)傳統(tǒng)方法中存在問題的針對(duì)性優(yōu)化，如采用更科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)化方法、改進(jìn)距離度量方式等，有效提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，將組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和迫切的應(yīng)用需求，有望為經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域帶來新的突破和發(fā)展。1.1.2研究意義本研究從組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法的角度對(duì)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)展開深入探究，具有重要的理論與實(shí)踐意義。在理論層面，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)理論在指標(biāo)權(quán)重確定以及綜合評(píng)價(jià)方法上存在一定的局限性。本研究將組合賦權(quán)法引入經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)，通過融合主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法，彌補(bǔ)了單一賦權(quán)法在考慮問題全面性上的不足，為指標(biāo)權(quán)重的科學(xué)確定提供了新的思路和方法。例如，在確定區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí)，主觀賦權(quán)法可體現(xiàn)專家對(duì)該區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)重要性的判斷，客觀賦權(quán)法則能依據(jù)歷史數(shù)據(jù)反映各指標(biāo)的實(shí)際波動(dòng)情況，兩者結(jié)合使權(quán)重更具合理性。對(duì)TOPSIS法的改進(jìn)，如在指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)化處理和距離度量方式上的優(yōu)化，進(jìn)一步完善了多屬性決策綜合評(píng)價(jià)的理論體系。這有助于豐富和拓展經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)理論的內(nèi)涵與外延，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)理論朝著更加科學(xué)、完善的方向發(fā)展，為后續(xù)相關(guān)研究提供了更為堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。從實(shí)踐意義來看，精準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)是科學(xué)決策的基石。在宏觀層面，政府制定經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，若能借助本研究構(gòu)建的基于組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模型，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的評(píng)估，便能清晰地把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)與瓶頸。以某地區(qū)制定產(chǎn)業(yè)扶持政策為例，通過該評(píng)價(jià)模型分析各產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)、發(fā)展?jié)摿Φ戎笜?biāo)，可確定重點(diǎn)扶持產(chǎn)業(yè)，合理分配財(cái)政資金和政策資源，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。在微觀層面，企業(yè)在進(jìn)行投資決策、戰(zhàn)略規(guī)劃時(shí)，利用該評(píng)價(jià)方法對(duì)不同投資項(xiàng)目或業(yè)務(wù)板塊的經(jīng)濟(jì)效益、風(fēng)險(xiǎn)水平等進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，能有效降低決策風(fēng)險(xiǎn)，提高資源配置效率，增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。比如企業(yè)在選擇新產(chǎn)品研發(fā)方向時(shí)，通過評(píng)價(jià)不同產(chǎn)品項(xiàng)目的預(yù)期收益、市場(chǎng)需求、技術(shù)難度等因素，可做出更符合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的決策，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的最大化。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在組合賦權(quán)領(lǐng)域，國(guó)外學(xué)者較早展開研究，且研究方向呈現(xiàn)多元化。部分學(xué)者聚焦于不同賦權(quán)方法的融合策略，如[學(xué)者姓名1]通過對(duì)主成分分析法與層次分析法的融合研究，試圖在保留數(shù)據(jù)客觀性的同時(shí)融入專家的經(jīng)驗(yàn)判斷。其研究成果表明，這種融合方式在一定程度上改善了權(quán)重確定的合理性，但在面對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)，仍存在適應(yīng)性不足的問題。還有學(xué)者關(guān)注組合賦權(quán)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用效果，像[學(xué)者姓名2]將組合賦權(quán)應(yīng)用于環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)，對(duì)比了不同組合方式下的評(píng)價(jià)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)合理的組合賦權(quán)能更準(zhǔn)確地反映環(huán)境質(zhì)量狀況，但在實(shí)際應(yīng)用中，如何根據(jù)環(huán)境指標(biāo)的特點(diǎn)選擇最優(yōu)組合方式，仍是有待解決的難題。國(guó)內(nèi)對(duì)于組合賦權(quán)的研究也取得了豐富成果。眾多學(xué)者深入探討了組合賦權(quán)的理論基礎(chǔ)和方法改進(jìn)。例如，[學(xué)者姓名3]從信息融合的角度出發(fā)，提出了一種新的組合賦權(quán)模型，該模型通過對(duì)不同賦權(quán)方法所包含信息的有效整合，進(jìn)一步提高了權(quán)重的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在實(shí)際應(yīng)用方面，組合賦權(quán)在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、工程項(xiàng)目管理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，[學(xué)者姓名4]運(yùn)用組合賦權(quán)法確定各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重，使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果更能反映金融市場(chǎng)的實(shí)際波動(dòng)情況，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了更有力的支持。然而，目前國(guó)內(nèi)研究在組合賦權(quán)方法的通用性和可解釋性方面還有待加強(qiáng)，不同領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)往往需要針對(duì)具體問題進(jìn)行大量的參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化。在TOPSIS法的研究方面，國(guó)外學(xué)者在理論拓展和算法優(yōu)化上取得了顯著進(jìn)展。[學(xué)者姓名5]針對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS法中距離度量的局限性，提出了基于馬氏距離的改進(jìn)TOPSIS法，有效降低了數(shù)據(jù)相關(guān)性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的干擾，提升了評(píng)價(jià)模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境下的適應(yīng)性。但該方法在計(jì)算馬氏距離時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的分布特征要求較高，計(jì)算過程也較為復(fù)雜，限制了其在一些數(shù)據(jù)量有限或分布不規(guī)則場(chǎng)景中的應(yīng)用。[學(xué)者姓名6]則將模糊理論引入TOPSIS法，以處理評(píng)價(jià)過程中的模糊信息，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際決策中的不確定性特點(diǎn)。但模糊參數(shù)的確定具有一定主觀性，不同的模糊隸屬函數(shù)選擇可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生較大差異。國(guó)內(nèi)學(xué)者在TOPSIS法的研究中，更加注重與其他方法的融合以及在實(shí)際問題中的應(yīng)用創(chuàng)新。[學(xué)者姓名7]將TOPSIS法與灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合，提出了一種新的綜合評(píng)價(jià)模型，該模型在處理具有灰色特性的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠充分利用灰色關(guān)聯(lián)分析挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系，與TOPSIS法的排序優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，國(guó)內(nèi)學(xué)者將TOPSIS法廣泛應(yīng)用于城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)、教育質(zhì)量評(píng)估等多個(gè)領(lǐng)域。在城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)中，通過構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等多維度指標(biāo)體系，運(yùn)用改進(jìn)TOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為城市發(fā)展戰(zhàn)略的制定提供了科學(xué)依據(jù)。但在指標(biāo)體系構(gòu)建過程中，如何確保指標(biāo)的全面性和代表性，以及在融合多種方法時(shí)如何平衡各方法的權(quán)重，仍是需要深入研究的問題。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域，國(guó)外研究側(cè)重于構(gòu)建綜合性的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系，涵蓋宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀經(jīng)濟(jì)以及可持續(xù)發(fā)展等多個(gè)層面。國(guó)際貨幣基金組織（IMF）建立的經(jīng)濟(jì)評(píng)估模型，綜合考慮了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹率、失業(yè)率等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以及企業(yè)盈利能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等微觀經(jīng)濟(jì)因素，為全球各國(guó)經(jīng)濟(jì)狀況的評(píng)估提供了重要參考。但該模型在面對(duì)新興經(jīng)濟(jì)模式和特殊經(jīng)濟(jì)環(huán)境時(shí)，存在一定的滯后性，難以快速準(zhǔn)確地反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新變化。世界銀行推出的營(yíng)商環(huán)境評(píng)價(jià)體系，從開辦企業(yè)、辦理施工許可證、獲得電力等多個(gè)維度對(duì)各國(guó)營(yíng)商環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，為各國(guó)改善營(yíng)商環(huán)境提供了方向。然而，該體系在指標(biāo)選取和權(quán)重確定上，更多地考慮了發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，對(duì)于發(fā)展中國(guó)家的適用性有待進(jìn)一步提升。國(guó)內(nèi)在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方面，緊密結(jié)合國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略和實(shí)際需求，開展了大量針對(duì)性研究。學(xué)者們從不同角度構(gòu)建了適用于中國(guó)國(guó)情的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如綠色經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)體系等。在綠色經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系研究中，[學(xué)者姓名8]綜合考慮資源利用效率、環(huán)境污染排放、生態(tài)保護(hù)等多方面因素，構(gòu)建了一套全面的綠色經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用科學(xué)的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行實(shí)證分析，為我國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)估提供了有力工具。但目前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)研究在不同評(píng)價(jià)體系之間的協(xié)調(diào)性和兼容性方面還存在不足，缺乏一個(gè)統(tǒng)一的、能夠全面反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展各個(gè)方面的綜合評(píng)價(jià)框架。綜合來看，現(xiàn)有研究在組合賦權(quán)、TOPSIS法及經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方面雖取得了一定成果，但仍存在一些不足。在組合賦權(quán)研究中，缺乏對(duì)不同賦權(quán)方法融合機(jī)制的深入探究，導(dǎo)致組合賦權(quán)方法在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性有待提高；TOPSIS法的改進(jìn)研究多集中在單一環(huán)節(jié)，缺乏對(duì)整體評(píng)價(jià)流程的系統(tǒng)性優(yōu)化，難以從根本上解決評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性問題；經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)研究中，指標(biāo)體系構(gòu)建和評(píng)價(jià)方法選擇的主觀性較強(qiáng)，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，且對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的動(dòng)態(tài)變化和不確定性因素考慮不足。本文研究的創(chuàng)新性在于，深入剖析組合賦權(quán)中不同方法的融合原理，構(gòu)建基于自適應(yīng)權(quán)重分配的組合賦權(quán)模型，提高權(quán)重確定的科學(xué)性和穩(wěn)定性；從整體評(píng)價(jià)流程出發(fā)，對(duì)TOPSIS法的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化、距離度量、權(quán)重計(jì)算等環(huán)節(jié)進(jìn)行系統(tǒng)性改進(jìn)，提出基于數(shù)據(jù)特征自適應(yīng)調(diào)整的改進(jìn)TOPSIS法；結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新趨勢(shì)和不確定性因素，構(gòu)建動(dòng)態(tài)、全面且具有自適應(yīng)調(diào)整能力的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并將改進(jìn)的組合賦權(quán)和TOPSIS法應(yīng)用其中，為經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)提供更加科學(xué)、準(zhǔn)確、可靠的方法和工具。1.3研究方法與內(nèi)容1.3.1研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛搜集國(guó)內(nèi)外與組合賦權(quán)、TOPSIS法以及經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)相關(guān)的學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、專著等文獻(xiàn)資料，全面梳理和分析了現(xiàn)有研究成果，明確了研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。深入剖析了不同賦權(quán)方法的原理、特點(diǎn)和應(yīng)用案例，以及TOPSIS法在各領(lǐng)域的應(yīng)用和改進(jìn)方向，從而找準(zhǔn)本研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)，為后續(xù)研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐。例如，在梳理組合賦權(quán)文獻(xiàn)時(shí)，詳細(xì)了解了不同學(xué)者對(duì)主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法融合方式的探討，以及在實(shí)際應(yīng)用中遇到的問題和解決方案，這為本文構(gòu)建自適應(yīng)權(quán)重分配的組合賦權(quán)模型提供了重要參考。案例分析法貫穿于研究的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。選取具有代表性的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)案例，如特定地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)、某行業(yè)內(nèi)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)等，運(yùn)用組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法進(jìn)行實(shí)證分析。在對(duì)某地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)案例中，收集該地區(qū)多年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，涵蓋GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)水平、科技創(chuàng)新等多個(gè)方面的指標(biāo)，通過實(shí)際應(yīng)用組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法，深入分析了該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和不足，并與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了本文所提出方法的有效性和優(yōu)越性，為實(shí)際經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)工作提供了實(shí)踐指導(dǎo)和經(jīng)驗(yàn)借鑒。為了確定經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重，采用了層次分析法（AHP）和熵權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法。層次分析法通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)問題分解為多個(gè)層次，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)各層次指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，從而確定主觀權(quán)重。熵權(quán)法則依據(jù)數(shù)據(jù)本身的變異程度，通過計(jì)算信息熵來確定各指標(biāo)的客觀權(quán)重。將兩者有機(jī)結(jié)合，既充分考慮了專家的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，又體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的客觀特征，使權(quán)重的確定更加科學(xué)、合理。在構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，運(yùn)用層次分析法確定了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力等一級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重，同時(shí)利用熵權(quán)法計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)的客觀權(quán)重，最終得到綜合權(quán)重，為后續(xù)的評(píng)價(jià)分析奠定了基礎(chǔ)。針對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS法存在的問題，采用數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行改進(jìn)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析、主成分分析等方法，對(duì)原始經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，深入挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系，優(yōu)化指標(biāo)值的標(biāo)準(zhǔn)化處理過程。利用統(tǒng)計(jì)分析方法中的穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)等，改進(jìn)距離度量方式，提高評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)異常值的穩(wěn)健性。通過這些方法的應(yīng)用，有效提升了改進(jìn)TOPSIS法的準(zhǔn)確性和可靠性，使其更符合經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的實(shí)際需求。在對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，運(yùn)用聚類分析將企業(yè)按照不同的經(jīng)濟(jì)特征進(jìn)行分類，然后針對(duì)不同類別分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)特征的破壞，同時(shí)采用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法改進(jìn)距離度量，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確地反映企業(yè)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益。1.3.2研究?jī)?nèi)容本文圍繞基于組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)展開了全面深入的研究，具體內(nèi)容如下：系統(tǒng)梳理和分析經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域的相關(guān)理論，包括傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法和現(xiàn)代評(píng)價(jià)方法。詳細(xì)闡述了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法如層次分析法、主成分分析法在指標(biāo)權(quán)重確定和綜合評(píng)價(jià)過程中的原理、應(yīng)用步驟以及存在的局限性，如層次分析法的主觀判斷依賴性強(qiáng)，主成分分析法對(duì)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)意義的忽視。深入探討了現(xiàn)代評(píng)價(jià)方法中TOPSIS法的基本原理、應(yīng)用范圍以及在實(shí)際應(yīng)用中暴露出的問題，如指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化方法的不合理性、距離度量方式對(duì)異常值的敏感性等，明確了現(xiàn)有研究的不足和改進(jìn)方向，為后續(xù)研究奠定了理論基礎(chǔ)。構(gòu)建科學(xué)合理的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是本研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新趨勢(shì)和實(shí)際需求，從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力、資源環(huán)境、社會(huì)民生等多個(gè)維度選取評(píng)價(jià)指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)維度，選取GDP增長(zhǎng)率、人均GDP等指標(biāo)來反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模和速度；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)維度，采用第三產(chǎn)業(yè)占比、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比等指標(biāo)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化程度；在創(chuàng)新能力維度，以研發(fā)投入強(qiáng)度、專利申請(qǐng)數(shù)量等指標(biāo)體現(xiàn)區(qū)域或企業(yè)的創(chuàng)新活力；在資源環(huán)境維度，納入單位GDP能耗、污染物排放強(qiáng)度等指標(biāo)，關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)關(guān)系；在社會(huì)民生維度，選取居民人均可支配收入、失業(yè)率等指標(biāo)，體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)社會(huì)民生的影響。同時(shí)，充分考慮指標(biāo)的可獲取性、代表性和獨(dú)立性，確保指標(biāo)體系能夠全面、準(zhǔn)確地反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際狀況。對(duì)組合賦權(quán)方法進(jìn)行深入研究，提出基于自適應(yīng)權(quán)重分配的組合賦權(quán)模型。詳細(xì)分析了主觀賦權(quán)法（如層次分析法）和客觀賦權(quán)法（如熵權(quán)法、變異系數(shù)法）的優(yōu)缺點(diǎn)，通過對(duì)不同賦權(quán)方法融合機(jī)制的研究，確定了根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)特征和評(píng)價(jià)目標(biāo)自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重分配的原則和方法。在實(shí)際應(yīng)用中，首先運(yùn)用主觀賦權(quán)法獲取專家對(duì)各指標(biāo)重要性的判斷權(quán)重，同時(shí)利用客觀賦權(quán)法依據(jù)數(shù)據(jù)變異程度計(jì)算客觀權(quán)重，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的自適應(yīng)權(quán)重分配規(guī)則，綜合考慮指標(biāo)的穩(wěn)定性、相關(guān)性以及評(píng)價(jià)的側(cè)重點(diǎn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的比例，從而得到更加科學(xué)、合理的組合權(quán)重，提高了權(quán)重確定的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，為經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)提供了更可靠的基礎(chǔ)。從整體評(píng)價(jià)流程出發(fā)，對(duì)TOPSIS法進(jìn)行系統(tǒng)性改進(jìn)，提出基于數(shù)據(jù)特征自適應(yīng)調(diào)整的改進(jìn)TOPSIS法。在指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)節(jié)，根據(jù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特征，如正態(tài)分布、偏態(tài)分布等，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法，如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化、Box-Cox變換等，以避免信息丟失和扭曲。在距離度量方面，引入基于馬氏距離、切比雪夫距離等改進(jìn)的距離度量方式，降低數(shù)據(jù)相關(guān)性和異常值對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。同時(shí)，結(jié)合改進(jìn)的組合賦權(quán)法確定的權(quán)重，優(yōu)化評(píng)價(jià)模型的計(jì)算過程，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在對(duì)某地區(qū)多個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，針對(duì)不同城市經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)，采用相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化方法，如對(duì)于GDP數(shù)據(jù)呈現(xiàn)右偏態(tài)分布的城市，運(yùn)用Box-Cox變換進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后采用馬氏距離計(jì)算各城市與理想解和負(fù)理想解的距離，結(jié)合組合賦權(quán)得到的權(quán)重進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，使評(píng)價(jià)結(jié)果更能準(zhǔn)確反映各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際差異。將改進(jìn)的組合賦權(quán)和TOPSIS法應(yīng)用于實(shí)際經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)案例中，如區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)、企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)等。以某省各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)為例，收集各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用構(gòu)建的指標(biāo)體系和改進(jìn)的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行實(shí)證分析，得到各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合排名和詳細(xì)評(píng)價(jià)結(jié)果。深入分析各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力等方面的優(yōu)勢(shì)和不足，提出針對(duì)性的發(fā)展建議，如對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理的地區(qū)，建議加大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，培育新興產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)；對(duì)于創(chuàng)新能力較弱的地區(qū)，建議增加研發(fā)投入，完善創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，加強(qiáng)人才培養(yǎng)和引進(jìn)。通過實(shí)際案例應(yīng)用，驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性和實(shí)用性，為經(jīng)濟(jì)決策提供了科學(xué)依據(jù)。對(duì)研究成果進(jìn)行全面總結(jié)，梳理基于組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法的優(yōu)勢(shì)、創(chuàng)新點(diǎn)以及應(yīng)用效果。明確指出本研究在理論和實(shí)踐方面的貢獻(xiàn)，如豐富了經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)理論體系，為實(shí)際經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)工作提供了更科學(xué)、準(zhǔn)確的方法和工具。同時(shí)，分析研究過程中存在的不足，如指標(biāo)體系在某些特殊經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的適應(yīng)性有待進(jìn)一步提高，改進(jìn)方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)的計(jì)算效率仍需優(yōu)化等，并對(duì)未來研究方向進(jìn)行展望，提出可以進(jìn)一步研究如何將人工智能技術(shù)與經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法相結(jié)合，提高評(píng)價(jià)的智能化水平和時(shí)效性，以及如何拓展經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，納入更多反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展新趨勢(shì)和新特征的指標(biāo)，以更好地適應(yīng)不斷變化的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。二、組合賦權(quán)與改進(jìn)TOPSIS法理論基礎(chǔ)2.1組合賦權(quán)法概述在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)以及多屬性決策等領(lǐng)域，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性和科學(xué)性。組合賦權(quán)法作為一種先進(jìn)的權(quán)重確定方法，融合了主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的優(yōu)勢(shì)，為解決權(quán)重確定問題提供了更科學(xué)、合理的途徑。下面將詳細(xì)介紹組合賦權(quán)法涉及的主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法以及組合賦權(quán)法的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。2.1.1主觀賦權(quán)法主觀賦權(quán)法主要依據(jù)決策者或?qū)＜业闹饔^判斷、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及偏好來確定指標(biāo)權(quán)重。這類方法充分體現(xiàn)了人的主觀認(rèn)知在權(quán)重確定過程中的作用，能夠?qū)⒁恍╇y以量化但又對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果有重要影響的因素納入考量范圍。專家判斷法是一種較為直接的主觀賦權(quán)方法，它通過邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家，憑借專家的專業(yè)知識(shí)和豐富經(jīng)驗(yàn)，對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行打分或排序，進(jìn)而確定權(quán)重。在評(píng)價(jià)某地區(qū)的旅游發(fā)展?jié)摿r(shí)，邀請(qǐng)旅游規(guī)劃專家、旅游經(jīng)濟(jì)學(xué)者等，讓他們根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)旅游資源豐富度、交通便利性、旅游服務(wù)質(zhì)量等指標(biāo)的重要性進(jìn)行打分，然后綜合各位專家的打分結(jié)果，計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行，能夠快速獲取權(quán)重信息，且充分利用了專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。然而，它也存在明顯的缺點(diǎn)，由于完全依賴專家的主觀判斷，不同專家的知識(shí)背景、認(rèn)知水平和主觀偏好存在差異，可能導(dǎo)致權(quán)重結(jié)果的主觀性較強(qiáng)，缺乏一致性和客觀性。層次分析法（AHP）是一種更為系統(tǒng)、科學(xué)的主觀賦權(quán)法。它將復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題分解為多個(gè)層次，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型。最上層為目標(biāo)層，中間層為準(zhǔn)則層，包含影響目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的各種準(zhǔn)則，最下層為方案層，即待評(píng)價(jià)的方案或?qū)ο蟆Ｍㄟ^對(duì)不同層次指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，利用數(shù)學(xué)方法計(jì)算判斷矩陣的特征向量，從而確定各指標(biāo)的權(quán)重。在企業(yè)戰(zhàn)略投資決策中，運(yùn)用層次分析法，將投資目標(biāo)作為目標(biāo)層，將市場(chǎng)前景、投資回報(bào)率、風(fēng)險(xiǎn)程度等作為準(zhǔn)則層，將不同的投資項(xiàng)目作為方案層。專家對(duì)準(zhǔn)則層各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，如判斷市場(chǎng)前景相對(duì)于投資回報(bào)率的重要程度，構(gòu)建判斷矩陣。然后通過計(jì)算判斷矩陣的最大特征值和特征向量，得到各準(zhǔn)則層指標(biāo)的權(quán)重，再進(jìn)一步計(jì)算出方案層中各投資項(xiàng)目相對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重，以此為依據(jù)進(jìn)行投資決策。AHP法的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⒍ㄐ耘c定量分析相結(jié)合，使復(fù)雜的決策問題層次化、條理化，便于決策者理解和操作。但它也存在一些局限性，判斷矩陣的構(gòu)建依賴專家的主觀判斷，容易受到專家主觀因素的干擾，導(dǎo)致判斷矩陣的一致性難以保證，從而影響權(quán)重的準(zhǔn)確性。此外，當(dāng)指標(biāo)數(shù)量較多時(shí)，判斷矩陣的構(gòu)建和一致性檢驗(yàn)過程較為繁瑣，計(jì)算量較大。主觀賦權(quán)法適用于對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性要求相對(duì)較低，而對(duì)決策者或?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)依賴程度較高的場(chǎng)景。在一些創(chuàng)新性項(xiàng)目的前期評(píng)估中，由于缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)和客觀信息，主要依靠專家的前瞻性判斷和經(jīng)驗(yàn)來確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，以評(píng)估項(xiàng)目的可行性和潛在價(jià)值。但在使用主觀賦權(quán)法時(shí)，需要采取一定的措施來降低主觀性的影響，如選擇多位具有代表性的專家、對(duì)專家的打分進(jìn)行一致性檢驗(yàn)等，以提高權(quán)重確定的準(zhǔn)確性和可靠性。2.1.2客觀賦權(quán)法客觀賦權(quán)法與主觀賦權(quán)法不同，它是基于數(shù)據(jù)本身的特征和內(nèi)在關(guān)系來確定指標(biāo)權(quán)重，避免了人為因素的干擾，使權(quán)重的確定更加客觀、科學(xué)。熵權(quán)法是一種應(yīng)用廣泛的客觀賦權(quán)法，其原理基于信息論中的熵概念。熵是系統(tǒng)無序程度的度量，在評(píng)價(jià)指標(biāo)中，熵值越小，表示該指標(biāo)的數(shù)據(jù)離散程度越大，提供的信息量越多，對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響也就越大，相應(yīng)的權(quán)重也就越高；反之，若某個(gè)指標(biāo)的熵值較大，說明該指標(biāo)的數(shù)據(jù)較為集中，提供的信息量較少，在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用相對(duì)較小，權(quán)重也應(yīng)較低。假設(shè)有一組關(guān)于不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)，包含GDP、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個(gè)指標(biāo)。對(duì)于GDP指標(biāo)，如果各城市的GDP數(shù)據(jù)差異較大，說明該指標(biāo)的離散程度高，熵值小，它在反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面提供的信息量多，應(yīng)賦予較高的權(quán)重；而如果某個(gè)指標(biāo)，如城市的綠化率，各城市之間的數(shù)據(jù)差異較小，熵值大，提供的信息量相對(duì)較少，在綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重就應(yīng)相對(duì)較低。熵權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)是完全依據(jù)數(shù)據(jù)本身的特征進(jìn)行賦權(quán)，客觀性強(qiáng)，計(jì)算過程相對(duì)簡(jiǎn)單。但其缺點(diǎn)也不容忽視，它只考慮了數(shù)據(jù)的離散程度，忽略了指標(biāo)之間的相關(guān)性以及指標(biāo)本身的經(jīng)濟(jì)意義和重要程度，可能導(dǎo)致權(quán)重分配與實(shí)際情況不符。在一些情況下，某些指標(biāo)雖然數(shù)據(jù)離散程度不大，但對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有關(guān)鍵的支撐作用，僅依據(jù)熵權(quán)法確定的權(quán)重可能無法準(zhǔn)確體現(xiàn)其重要性。主成分分析法（PCA）也是一種常用的客觀賦權(quán)法。它通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，將多個(gè)相關(guān)的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始數(shù)據(jù)的信息，并且其方差貢獻(xiàn)率反映了各主成分對(duì)原始數(shù)據(jù)信息的解釋能力。在確定權(quán)重時(shí)，以各主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重分配的依據(jù)。在企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)中，原始數(shù)據(jù)包含盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力等多個(gè)方面的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)之間可能存在一定的相關(guān)性。運(yùn)用主成分分析法，對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為幾個(gè)主成分。例如，第一個(gè)主成分可能主要反映企業(yè)的盈利能力，第二個(gè)主成分可能主要反映償債能力和營(yíng)運(yùn)能力的綜合情況。然后根據(jù)各主成分的方差貢獻(xiàn)率，確定它們?cè)诰C合評(píng)價(jià)中的權(quán)重。PCA法的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效降低數(shù)據(jù)維度，消除指標(biāo)之間的相關(guān)性，使權(quán)重的確定更加客觀合理。然而，它也存在一些問題，在實(shí)際應(yīng)用中，主成分的含義往往不夠明確，難以直接與具體的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)，導(dǎo)致權(quán)重的解釋性較差。而且PCA法對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高，當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常值或缺失值時(shí)，會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。客觀賦權(quán)法適用于數(shù)據(jù)量較大、數(shù)據(jù)質(zhì)量較高且對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性要求嚴(yán)格的場(chǎng)景。在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，由于金融數(shù)據(jù)量大且具有較強(qiáng)的客觀性，運(yùn)用客觀賦權(quán)法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際波動(dòng)情況和內(nèi)在關(guān)系，準(zhǔn)確確定各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供可靠依據(jù)。但在使用客觀賦權(quán)法時(shí)，也需要注意對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析結(jié)果的合理性檢驗(yàn)，以確保權(quán)重的準(zhǔn)確性和有效性。2.1.3組合賦權(quán)法優(yōu)勢(shì)組合賦權(quán)法巧妙地將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合，充分發(fā)揮兩者的長(zhǎng)處，彌補(bǔ)各自的不足，使權(quán)重的確定更加科學(xué)合理，從而顯著提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。一方面，組合賦權(quán)法融合了主觀賦權(quán)法中決策者或?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)和主觀判斷。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中，一些指標(biāo)的重要性難以單純從數(shù)據(jù)中體現(xiàn)，需要專家的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來判斷。在評(píng)價(jià)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)，對(duì)于一些特色產(chǎn)業(yè)指標(biāo)，專家能夠根據(jù)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、資源稟賦等因素，判斷其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在影響，從而在權(quán)重確定中體現(xiàn)這些因素。這使得權(quán)重的確定能夠充分考慮到一些非量化的重要因素，使評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際情況和決策者的意圖。另一方面，組合賦權(quán)法利用了客觀賦權(quán)法依據(jù)數(shù)據(jù)特征確定權(quán)重的客觀性。通過對(duì)大量實(shí)際數(shù)據(jù)的分析，客觀賦權(quán)法能夠準(zhǔn)確反映各指標(biāo)在數(shù)據(jù)層面的重要程度和貢獻(xiàn)大小。在評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益時(shí)，客觀賦權(quán)法能夠根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等，客觀地確定各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的權(quán)重，避免了人為因素對(duì)權(quán)重的干擾。將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合，能夠在考慮專家經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷的同時(shí)，確保權(quán)重的確定具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高權(quán)重的穩(wěn)定性和可靠性。在構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重時(shí)，先運(yùn)用層次分析法邀請(qǐng)專家對(duì)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境等一級(jí)指標(biāo)的重要性進(jìn)行判斷，得到主觀權(quán)重。再利用熵權(quán)法根據(jù)各地區(qū)的創(chuàng)新投入強(qiáng)度、專利申請(qǐng)數(shù)量、科技成果轉(zhuǎn)化率等實(shí)際數(shù)據(jù)，計(jì)算出各指標(biāo)的客觀權(quán)重。然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的組合規(guī)則，將主觀權(quán)重和客觀權(quán)重進(jìn)行融合，得到最終的組合權(quán)重。這樣確定的權(quán)重既體現(xiàn)了專家對(duì)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展重點(diǎn)的把握，又反映了各地區(qū)創(chuàng)新能力的實(shí)際數(shù)據(jù)差異，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確、全面地反映區(qū)域創(chuàng)新能力的真實(shí)水平。組合賦權(quán)法通過綜合主客觀賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)，在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、項(xiàng)目評(píng)估、決策分析等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，為提高評(píng)價(jià)和決策的科學(xué)性提供了有力的支持。2.2TOPSIS法原理與改進(jìn)2.2.1TOPSIS法基本原理TOPSIS法，即逼近理想解排序法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution），是一種基于距離的多屬性決策分析方法，在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、項(xiàng)目評(píng)估、方案選擇等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其核心思想是通過計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解（正理想解）和負(fù)理想解之間的距離，來衡量評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度，從而對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序。在實(shí)際應(yīng)用中，首先需要構(gòu)建決策矩陣。假設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象和n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，決策矩陣X可以表示為X=(x_{ij})_{m×n}，其中x_{ij}表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的取值。不同評(píng)價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)，這會(huì)對(duì)后續(xù)的距離計(jì)算和綜合評(píng)價(jià)產(chǎn)生干擾。因此，需要對(duì)決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響。常見的標(biāo)準(zhǔn)化方法有向量歸一化法、極差變換法等。以向量歸一化法為例，標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣R=(r_{ij})_{m×n}，其中r_{ij}=\frac{x_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{m}x_{ij}^{2}}}。確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重是TOPSIS法的關(guān)鍵步驟之一，權(quán)重反映了各指標(biāo)在評(píng)價(jià)過程中的相對(duì)重要程度。權(quán)重的確定方法有多種，如主觀賦權(quán)法中的專家打分法、層次分析法，客觀賦權(quán)法中的熵權(quán)法、主成分分析法等。假設(shè)通過某種方法確定的權(quán)重向量為w=(w_1,w_2,\cdots,w_n)，且滿足\sum_{j=1}^{n}w_j=1。將標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣R與權(quán)重向量w相乘，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣V=(v_{ij})_{m×n}，其中v_{ij}=w_jr_{ij}。理想解是在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)上都達(dá)到最優(yōu)值的假想方案，負(fù)理想解則是在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)上都達(dá)到最差值的假想方案。對(duì)于效益型指標(biāo)（即指標(biāo)值越大越好的指標(biāo)），理想解中的元素為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中該指標(biāo)列的最大值，負(fù)理想解中的元素為該指標(biāo)列的最小值；對(duì)于成本型指標(biāo)（即指標(biāo)值越小越好的指標(biāo)），理想解中的元素為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中該指標(biāo)列的最小值，負(fù)理想解中的元素為該指標(biāo)列的最大值。設(shè)理想解為A^+=(v_1^+,v_2^+,\cdots,v_n^+)，負(fù)理想解為A^-=(v_1^-,v_2^-,\cdots,v_n^-)。計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的距離，常用的距離度量方法是歐幾里得距離。第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的距離D_i^+=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(v_{ij}-v_j^+)^2}，與負(fù)理想解的距離D_i^-=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(v_{ij}-v_j^-)^2}。通過計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的相對(duì)距離，即相對(duì)接近度，來對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序。相對(duì)接近度C_i=\frac{D_i^-}{D_i^++D_i^-}，C_i的值越大，表示該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近理想解，越遠(yuǎn)離負(fù)理想解，其綜合評(píng)價(jià)結(jié)果越好。根據(jù)C_i的值對(duì)所有評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序，從而得到各評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣順序。2.2.2TOPSIS法存在問題傳統(tǒng)TOPSIS法雖然在多屬性決策中得到了廣泛應(yīng)用，但其在實(shí)際應(yīng)用過程中也暴露出一些問題，這些問題在一定程度上影響了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在傳統(tǒng)TOPSIS法中，權(quán)重的確定方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果有著重要影響。無論是主觀賦權(quán)法還是客觀賦權(quán)法，都存在一定的局限性。主觀賦權(quán)法主要依賴專家的主觀判斷，不同專家由于知識(shí)背景、經(jīng)驗(yàn)水平和主觀偏好的差異，可能會(huì)給出不同的權(quán)重，導(dǎo)致權(quán)重的主觀性較強(qiáng)，缺乏一致性和客觀性。在采用專家打分法確定權(quán)重時(shí)，專家可能會(huì)受到自身認(rèn)知局限和情感因素的影響，對(duì)某些指標(biāo)的重要性判斷出現(xiàn)偏差，從而影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。而客觀賦權(quán)法雖然基于數(shù)據(jù)本身的特征確定權(quán)重，避免了人為因素的干擾，但往往忽略了指標(biāo)本身所蘊(yùn)含的經(jīng)濟(jì)意義和重要程度。熵權(quán)法僅依據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散程度來確定權(quán)重，可能會(huì)使一些對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有關(guān)鍵作用但數(shù)據(jù)離散程度不大的指標(biāo)權(quán)重過低，無法準(zhǔn)確反映其在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中的重要性。在指標(biāo)值的標(biāo)準(zhǔn)化處理環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)TOPSIS法通常采用簡(jiǎn)單的線性變換方法，這種方法未充分考慮指標(biāo)值的分布特征，容易導(dǎo)致信息丟失或扭曲。對(duì)于一些具有明顯偏態(tài)分布的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如某些地區(qū)的居民收入數(shù)據(jù)，可能存在少數(shù)高收入群體拉高整體均值的情況，簡(jiǎn)單的線性標(biāo)準(zhǔn)化可能會(huì)掩蓋數(shù)據(jù)的真實(shí)分布情況，使原本有價(jià)值的信息無法在評(píng)價(jià)中得到充分體現(xiàn)，進(jìn)而影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化方法在處理不同類型指標(biāo)時(shí)，缺乏針對(duì)性，不能根據(jù)指標(biāo)的特點(diǎn)進(jìn)行合理的標(biāo)準(zhǔn)化處理，也會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生不利影響。傳統(tǒng)TOPSIS法在計(jì)算距離時(shí)，通常采用歐氏距離等方法，這些方法對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性較高，當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，會(huì)極大地干擾評(píng)價(jià)結(jié)果。在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中，如果某一企業(yè)因特殊原因出現(xiàn)短期的異常財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如某季度因重大投資收益導(dǎo)致利潤(rùn)大幅增長(zhǎng)，采用傳統(tǒng)歐氏距離計(jì)算的TOPSIS法可能會(huì)將該企業(yè)的實(shí)際效益水平誤判為較高，而忽略了其長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性和可持續(xù)性，給出不準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)論。歐氏距離等傳統(tǒng)距離度量方式?jīng)]有考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性，在多屬性決策中，指標(biāo)之間往往存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，忽略這種相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致距離計(jì)算不準(zhǔn)確，影響評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。2.2.3改進(jìn)TOPSIS法思路與方法針對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS法存在的上述問題，學(xué)者們提出了一系列改進(jìn)思路和方法，旨在提高TOPSIS法的準(zhǔn)確性和可靠性，使其更能適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。為了克服權(quán)重確定的主觀性和不合理性問題，可以采用組合賦權(quán)法。將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。先運(yùn)用層次分析法等主觀賦權(quán)法，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行判斷，獲取主觀權(quán)重，以體現(xiàn)專家的經(jīng)驗(yàn)和對(duì)指標(biāo)重要性的認(rèn)知。再利用熵權(quán)法等客觀賦權(quán)法，根據(jù)數(shù)據(jù)本身的變異程度計(jì)算客觀權(quán)重，以反映數(shù)據(jù)的客觀特征。然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的組合規(guī)則，如線性加權(quán)組合、乘法組合等，將主觀權(quán)重和客觀權(quán)重進(jìn)行融合，得到更為科學(xué)合理的組合權(quán)重。在構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重時(shí)，通過層次分析法確定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力等一級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重，同時(shí)利用熵權(quán)法計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)的客觀權(quán)重，最后按照一定的比例將兩者組合，得到各指標(biāo)的最終權(quán)重，使權(quán)重的確定既考慮了專家的主觀判斷，又體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的客觀特征。在指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)化處理方面，應(yīng)根據(jù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特征選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法。對(duì)于服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，可以采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，即z_{ij}=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中\(zhòng)overline{x_j}為第j個(gè)指標(biāo)的均值，s_j為第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，這種方法能夠使標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)具有均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的特點(diǎn)，有效保留數(shù)據(jù)的分布信息。對(duì)于具有偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，可以運(yùn)用Box-Cox變換等方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，Box-Cox變換能夠通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬缱儞Q，使其分布更接近正態(tài)分布，從而提高標(biāo)準(zhǔn)化的效果。在處理具有不同類型指標(biāo)的評(píng)價(jià)問題時(shí)，可以采用針對(duì)不同指標(biāo)類型的標(biāo)準(zhǔn)化方法。對(duì)于效益型指標(biāo)，可以采用公式y(tǒng)_{ij}=\frac{x_{ij}-min(x_j)}{max(x_j)-min(x_j)}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；對(duì)于成本型指標(biāo)，則采用公式y(tǒng)_{ij}=\frac{max(x_j)-x_{ij}}{max(x_j)-min(x_j)}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以確保不同類型指標(biāo)在標(biāo)準(zhǔn)化后能夠在同一尺度上進(jìn)行比較。為了降低異常值和指標(biāo)相關(guān)性對(duì)距離度量的影響，可以引入更合理的距離度量方式。馬氏距離能夠考慮數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，即指標(biāo)之間的相關(guān)性，從而更準(zhǔn)確地度量數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離。其計(jì)算公式為D_{M}(x,y)=\sqrt{(x-y)^T\sum^{-1}(x-y)}，其中\(zhòng)sum為數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中，當(dāng)各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間存在復(fù)雜的相關(guān)性時(shí)，采用馬氏距離計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解和負(fù)理想解的距離，能夠更準(zhǔn)確地反映評(píng)價(jià)對(duì)象的實(shí)際情況，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。切比雪夫距離在處理具有較大差異的數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的穩(wěn)定性，其計(jì)算公式為D_{C}(x,y)=max(|x_i-y_i|)。當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，切比雪夫距離能夠避免異常值對(duì)距離計(jì)算的過度影響，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加穩(wěn)健。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和評(píng)價(jià)需求，靈活選擇合適的距離度量方式，或者將多種距離度量方式相結(jié)合，以進(jìn)一步提高距離計(jì)算的準(zhǔn)確性和評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。三、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建3.1指標(biāo)選取原則3.1.1科學(xué)性原則科學(xué)性原則是構(gòu)建經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基石，要求所選取的指標(biāo)必須基于堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和科學(xué)依據(jù)，精準(zhǔn)地反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的內(nèi)在本質(zhì)和客觀規(guī)律。在選取反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)時(shí)，GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）作為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)最終成果的核心指標(biāo)，具有無可替代的重要性。它全面涵蓋了各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的生產(chǎn)和服務(wù)價(jià)值，從宏觀層面清晰地展現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的規(guī)模和總量，為評(píng)估經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了關(guān)鍵的量化依據(jù)。除了GDP，GDP增長(zhǎng)率也是不可或缺的重要指標(biāo)。它通過計(jì)算相鄰時(shí)期GDP的變化率，直觀地體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度和趨勢(shì)。在分析某地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)時(shí)，若該地區(qū)連續(xù)多年GDP增長(zhǎng)率保持在較高水平，如8%以上，說明其經(jīng)濟(jì)處于快速增長(zhǎng)階段；反之，若增長(zhǎng)率持續(xù)下滑甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，則表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能面臨困境。人均GDP同樣具有重要意義，它將GDP總量與人口數(shù)量相除，反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)居民的平均經(jīng)濟(jì)水平，消除了人口規(guī)模差異對(duì)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的影響，更準(zhǔn)確地衡量了居民的富裕程度和生活質(zhì)量。這些指標(biāo)的選取并非隨意為之，而是有著深刻的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)。GDP核算遵循生產(chǎn)法、收入法和支出法，從不同角度全面反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的價(jià)值創(chuàng)造過程，確保了指標(biāo)的科學(xué)性和可靠性。GDP增長(zhǎng)率和人均GDP的計(jì)算方法也是經(jīng)過長(zhǎng)期實(shí)踐和理論驗(yàn)證的，能夠準(zhǔn)確地反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)變化和人均經(jīng)濟(jì)狀況。在構(gòu)建經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，嚴(yán)格遵循科學(xué)性原則，確保每個(gè)指標(biāo)都有科學(xué)的理論支撐和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)算方法，是保證評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確、可靠的關(guān)鍵。3.1.2全面性原則全面性原則強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)全方位、多角度地涵蓋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)關(guān)鍵方面，以實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的全面、深入洞察。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無疑是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心維度之一，除了前文提及的GDP、GDP增長(zhǎng)率和人均GDP等指標(biāo)，固定資產(chǎn)投資也是衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力的重要指標(biāo)。固定資產(chǎn)投資的增加意味著企業(yè)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備、廠房等長(zhǎng)期資產(chǎn)的投入加大，這將直接促進(jìn)生產(chǎn)能力的提升，為未來的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。某地區(qū)在某一年度固定資產(chǎn)投資大幅增長(zhǎng)，如增長(zhǎng)20%，則預(yù)示著該地區(qū)在未來幾年可能迎來新一輪的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要標(biāo)志。第三產(chǎn)業(yè)占比是衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度的關(guān)鍵指標(biāo)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)（如服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)等）在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重逐漸上升，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸從傳統(tǒng)的第一、二產(chǎn)業(yè)向高附加值、知識(shí)密集型的第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比同樣重要，它反映了一個(gè)地區(qū)或國(guó)家在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的投入和產(chǎn)出成果，體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高端化發(fā)展趨勢(shì)。若某地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比持續(xù)提高，從10%提升至20%，說明該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正在不斷優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益也在逐步提升。創(chuàng)新能力是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的核心動(dòng)力。研發(fā)投入強(qiáng)度（研發(fā)投入占GDP的比重）是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)對(duì)科技創(chuàng)新重視程度和投入力度的重要指標(biāo)。較高的研發(fā)投入強(qiáng)度意味著更多的資源被投入到科技創(chuàng)新領(lǐng)域，有助于提升自主創(chuàng)新能力，培育新興產(chǎn)業(yè)，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的后勁。專利申請(qǐng)數(shù)量則直接反映了創(chuàng)新活動(dòng)的成果產(chǎn)出，大量的專利申請(qǐng)表明該地區(qū)或國(guó)家在技術(shù)創(chuàng)新方面取得了顯著成效，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了新的增長(zhǎng)點(diǎn)。資源環(huán)境是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。單位GDP能耗反映了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)能源的利用效率，較低的單位GDP能耗意味著在生產(chǎn)相同價(jià)值的產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，消耗的能源更少，體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綠色化和可持續(xù)性。污染物排放強(qiáng)度（如單位GDP的二氧化硫、氮氧化物等污染物排放量）則衡量了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的影響程度，降低污染物排放強(qiáng)度是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵。社會(huì)民生是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本目的。居民人均可支配收入直接反映了居民的實(shí)際收入水平和生活質(zhì)量，收入的增長(zhǎng)能夠提高居民的消費(fèi)能力，促進(jìn)消費(fèi)市場(chǎng)的繁榮，進(jìn)一步拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。失業(yè)率是衡量勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況的重要指標(biāo)，較低的失業(yè)率意味著更多的人能夠獲得就業(yè)機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值，同時(shí)也有利于社會(huì)的穩(wěn)定和和諧。通過全面涵蓋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力、資源環(huán)境、社會(huì)民生等多個(gè)維度的指標(biāo)，構(gòu)建起一個(gè)完整、全面的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，能夠從不同角度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行綜合評(píng)估，為經(jīng)濟(jì)決策提供全面、準(zhǔn)確的信息支持。3.1.3可操作性原則可操作性原則是確保經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠在實(shí)際應(yīng)用中有效實(shí)施的關(guān)鍵。這一原則要求所選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)易于獲取，來源可靠，并且計(jì)算方法簡(jiǎn)便、易懂。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中，許多指標(biāo)的數(shù)據(jù)可以從權(quán)威的統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)獲取，如國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、地方統(tǒng)計(jì)局等。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局定期發(fā)布的統(tǒng)計(jì)年鑒中包含了豐富的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，涵蓋GDP、人口、就業(yè)、物價(jià)等各個(gè)方面，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)調(diào)查和審核，具有高度的準(zhǔn)確性和可靠性，為經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對(duì)于一些難以直接獲取的數(shù)據(jù)，可以通過合理的估算或間接計(jì)算的方法來得到。在計(jì)算某地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)指標(biāo)時(shí)，若某些細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)無法直接從統(tǒng)計(jì)年鑒中獲取，可以根據(jù)相關(guān)行業(yè)的企業(yè)數(shù)量、就業(yè)人數(shù)、營(yíng)業(yè)收入等數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。利用行業(yè)內(nèi)規(guī)模較大、具有代表性的企業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合市場(chǎng)調(diào)研和行業(yè)分析報(bào)告，對(duì)該細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)值進(jìn)行估算，從而計(jì)算出其在整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的占比。指標(biāo)的計(jì)算方法應(yīng)盡可能簡(jiǎn)單明了，避免過于復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算過程。在計(jì)算GDP增長(zhǎng)率時(shí)，只需使用簡(jiǎn)單的公式：（本期GDP-上期GDP）/上期GDP×100%，即可快速準(zhǔn)確地得到結(jié)果。這種簡(jiǎn)單易懂的計(jì)算方法，不僅便于專業(yè)人士進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析，也使非專業(yè)人士能夠理解和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)結(jié)果，提高了指標(biāo)體系的實(shí)用性和普及性。可操作性原則還要求指標(biāo)體系具有一定的靈活性和適應(yīng)性，能夠根據(jù)不同的評(píng)價(jià)目的和數(shù)據(jù)可得性進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。在對(duì)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，由于各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展水平和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況存在差異，可以根據(jù)實(shí)際情況對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行適當(dāng)優(yōu)化和調(diào)整。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)薄弱的地區(qū)，可以適當(dāng)簡(jiǎn)化指標(biāo)體系，選取一些核心的、易于獲取和計(jì)算的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)；而對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為成熟、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)完善的地區(qū)，則可以采用更為全面、細(xì)致的指標(biāo)體系進(jìn)行深入分析。3.1.4動(dòng)態(tài)性原則經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，受到國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策調(diào)整、科技創(chuàng)新等多種因素的影響。因此，經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系必須具備動(dòng)態(tài)性原則，能夠及時(shí)反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新趨勢(shì)和新變化，適應(yīng)不同時(shí)期的評(píng)價(jià)需求。隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的深入發(fā)展和科技創(chuàng)新的加速推進(jìn)，新興產(chǎn)業(yè)不斷涌現(xiàn)，如人工智能、大數(shù)據(jù)、新能源等。這些新興產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位日益重要，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在構(gòu)建經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)及時(shí)納入反映新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，如人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模、大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)量、新能源裝機(jī)容量等，以準(zhǔn)確評(píng)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能和新趨勢(shì)。政策調(diào)整也是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。政府出臺(tái)的財(cái)政政策、貨幣政策、產(chǎn)業(yè)政策等，會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生直接或間接的影響。為了體現(xiàn)政策調(diào)整對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，指標(biāo)體系應(yīng)能夠及時(shí)反映相關(guān)政策的實(shí)施效果。在評(píng)估財(cái)政政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的刺激作用時(shí)，可以關(guān)注財(cái)政支出增長(zhǎng)率、稅收減免額度等指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；在分析貨幣政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響時(shí)，可以考察貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率、利率水平等指標(biāo)對(duì)企業(yè)投資、居民消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)行為的影響?？萍紕?chuàng)新的快速發(fā)展也要求經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不斷更新和完善。隨著新技術(shù)、新工藝的不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)可能無法準(zhǔn)確反映科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)。因此，需要引入一些新的指標(biāo)來衡量科技創(chuàng)新的影響，如科技成果轉(zhuǎn)化率、新產(chǎn)品銷售收入占比等?？萍汲晒D(zhuǎn)化率反映了科研成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力的效率，新產(chǎn)品銷售收入占比則體現(xiàn)了企業(yè)通過科技創(chuàng)新推出新產(chǎn)品所獲得的經(jīng)濟(jì)效益。動(dòng)態(tài)性原則還體現(xiàn)在指標(biāo)體系的權(quán)重設(shè)置上。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的變化和政策導(dǎo)向的調(diào)整，各指標(biāo)的重要性也會(huì)發(fā)生變化。因此，在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，應(yīng)充分考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)變化，適時(shí)調(diào)整各指標(biāo)的權(quán)重，以確保評(píng)價(jià)結(jié)果能夠準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期階段，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)可能權(quán)重較大；而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平后，資源環(huán)境和社會(huì)民生指標(biāo)的權(quán)重應(yīng)適當(dāng)提高，以引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量、可持續(xù)的方向發(fā)展。3.2具體指標(biāo)選取3.2.1經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心體現(xiàn)，反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)總量的增加和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大。在構(gòu)建經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，選取了以下關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)：GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心指標(biāo)，具有全面性和綜合性。它是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)所有常住單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果，涵蓋了各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的生產(chǎn)和服務(wù)價(jià)值。通過對(duì)GDP的統(tǒng)計(jì)和分析，可以清晰地了解一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的總體規(guī)模和發(fā)展水平。在過去的幾十年里，中國(guó)的GDP持續(xù)快速增長(zhǎng)，從1978年的3679億元增長(zhǎng)到2022年的1210207億元，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的跨越式發(fā)展，這充分體現(xiàn)了GDP在衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)模方面的重要性。GDP增長(zhǎng)率是反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的重要指標(biāo)，它通過計(jì)算相鄰時(shí)期GDP的變化率，直觀地展示了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)。較高的GDP增長(zhǎng)率通常意味著經(jīng)濟(jì)處于快速發(fā)展階段，市場(chǎng)活力充沛，投資和消費(fèi)需求旺盛。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，一些新興經(jīng)濟(jì)體的GDP增長(zhǎng)率可能會(huì)達(dá)到較高水平，如印度在某些年份的GDP增長(zhǎng)率超過7%，顯示出其經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)勁增長(zhǎng)勢(shì)頭。而較低的GDP增長(zhǎng)率則可能暗示經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨一定的挑戰(zhàn)，如經(jīng)濟(jì)衰退、市場(chǎng)需求不足等問題。在全球金融危機(jī)期間，許多國(guó)家的GDP增長(zhǎng)率大幅下降，甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，這表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有著重要的指示作用。人均GDP是將GDP總量除以總?cè)丝跀?shù)得到的指標(biāo)，它消除了人口規(guī)模差異對(duì)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的影響，更準(zhǔn)確地反映了居民的平均經(jīng)濟(jì)水平和富裕程度。人均GDP的增長(zhǎng)意味著居民的生活水平在不斷提高，能夠享受到更多的物質(zhì)和文化產(chǎn)品，擁有更好的教育、醫(yī)療等公共服務(wù)。一些發(fā)達(dá)國(guó)家如美國(guó)、日本，人均GDP較高，居民的生活質(zhì)量和福利水平也相對(duì)較高。美國(guó)2022年人均GDP約為7.64萬美元，居民在教育、醫(yī)療、社會(huì)保障等方面享有較為完善的服務(wù)，這與較高的人均GDP水平密切相關(guān)。而在一些發(fā)展中國(guó)家，盡管GDP總量較大，但由于人口眾多，人均GDP相對(duì)較低，居民生活水平的提升仍面臨一定的壓力。固定資產(chǎn)投資是指建造和購(gòu)置固定資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，包括對(duì)建筑物、機(jī)器設(shè)備、土地等長(zhǎng)期資產(chǎn)的投資。固定資產(chǎn)投資的增加能夠直接促進(jìn)生產(chǎn)能力的提升，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。企業(yè)加大對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的投資，能夠提高生產(chǎn)效率，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而增加產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，大規(guī)模的固定資產(chǎn)投資，如修建高速公路、鐵路、橋梁等，不僅能夠改善交通條件，降低物流成本，還能帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如建筑材料、工程機(jī)械等行業(yè)，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的全面增長(zhǎng)。某地區(qū)在某一時(shí)期內(nèi)加大了對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的固定資產(chǎn)投資，投資金額同比增長(zhǎng)30%，帶動(dòng)了當(dāng)?shù)亟ㄖ⒔ú牡刃袠I(yè)的繁榮，創(chuàng)造了大量的就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。社會(huì)消費(fèi)品零售總額反映了一定時(shí)期內(nèi)全社會(huì)通過各種商品流通渠道向城鄉(xiāng)居民和社會(huì)集團(tuán)供應(yīng)的消費(fèi)品總額，它是衡量消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模和活力的重要指標(biāo)。消費(fèi)作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿χ?，社?huì)消費(fèi)品零售總額的增長(zhǎng)意味著居民消費(fèi)需求的增加，能夠刺激企業(yè)生產(chǎn)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的良性循環(huán)。隨著居民收入水平的提高和消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變，社會(huì)消費(fèi)品零售總額呈現(xiàn)出不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。在節(jié)假日期間，如春節(jié)、國(guó)慶節(jié)等，消費(fèi)市場(chǎng)通常會(huì)迎來旺季，社會(huì)消費(fèi)品零售總額大幅增長(zhǎng)。2023年春節(jié)期間，全國(guó)重點(diǎn)零售和餐飲企業(yè)銷售額同比增長(zhǎng)6.8%，這充分顯示了消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的強(qiáng)大拉動(dòng)作用。這些經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)、相互補(bǔ)充，從不同角度全面地反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模、速度和質(zhì)量，為經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。通過對(duì)這些指標(biāo)的綜合分析，可以準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展的態(tài)勢(shì)，為制定科學(xué)合理的經(jīng)濟(jì)政策提供有力依據(jù)。3.2.2經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的合理性是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，它反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，選取了以下重要的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例是衡量經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的核心指標(biāo)之一，它主要通過各產(chǎn)業(yè)在GDP中所占的比重來體現(xiàn)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通常會(huì)經(jīng)歷從以第一產(chǎn)業(yè)為主向以第二、第三產(chǎn)業(yè)為主的轉(zhuǎn)變過程。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期階段，第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)業(yè)）在GDP中所占比重較大，這是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，為人們提供基本的生活資料。隨著工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，第二產(chǎn)業(yè)（工業(yè)和建筑業(yè)）迅速發(fā)展，其在GDP中的比重逐漸上升，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?。?dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到較高水平時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)（服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)等）的比重會(huì)不斷提高，這表明經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化，向高附加值、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。一些發(fā)達(dá)國(guó)家如美國(guó)、英國(guó)，第三產(chǎn)業(yè)在GDP中的比重超過70%，而第一產(chǎn)業(yè)的比重則相對(duì)較低。中國(guó)近年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也在不斷優(yōu)化，2022年第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重為52.8%，比上年提高1.6個(gè)百分點(diǎn)，顯示出中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整取得了顯著成效。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比是衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化發(fā)展的重要指標(biāo)，它反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的投入和產(chǎn)出成果。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有技術(shù)含量高、附加值高、創(chuàng)新性強(qiáng)等特點(diǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要的推動(dòng)作用。加大對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入，能夠培育新興產(chǎn)業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。一些科技強(qiáng)國(guó)如美國(guó)、韓國(guó)，在信息技術(shù)、生物科技、新能源等高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先地位，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占據(jù)重要份額。美國(guó)的硅谷是全球著名的高科技產(chǎn)業(yè)集聚地，匯聚了眾多頂尖的科技企業(yè)，如蘋果、谷歌、英偉達(dá)等，這些企業(yè)的發(fā)展推動(dòng)了美國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的繁榮，也為美國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)提供了強(qiáng)大動(dòng)力。在中國(guó)，近年來高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，2022年高技術(shù)制造業(yè)增加值比上年增長(zhǎng)7.4%，占規(guī)模以上工業(yè)增加值的比重為15.5%，顯示出中國(guó)在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿瓦M(jìn)步。服務(wù)業(yè)占比也是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)中的重要組成部分，它體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平和在經(jīng)濟(jì)中的地位。服務(wù)業(yè)的發(fā)展不僅能夠滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的多樣化需求，還能促進(jìn)就業(yè)、提高經(jīng)濟(jì)效率。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，服務(wù)業(yè)的內(nèi)涵不斷豐富，涵蓋了金融、物流、教育、醫(yī)療、文化等多個(gè)領(lǐng)域。一些國(guó)際大都市如紐約、倫敦、香港，服務(wù)業(yè)高度發(fā)達(dá)，服務(wù)業(yè)占GDP的比重超過90%。這些城市憑借其完善的金融體系、便捷的物流網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)質(zhì)的教育和醫(yī)療資源，吸引了大量的人才和資本，成為全球經(jīng)濟(jì)和金融中心。在中國(guó)，服務(wù)業(yè)也呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，2022年服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為76.2%，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力之一。就業(yè)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重要體現(xiàn)，它反映了勞動(dòng)力在不同產(chǎn)業(yè)和行業(yè)之間的分布情況。合理的就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相匹配，能夠提高勞動(dòng)力的配置效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的過程中，就業(yè)結(jié)構(gòu)也會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化。隨著工業(yè)和服務(wù)業(yè)的發(fā)展，勞動(dòng)力逐漸從第一產(chǎn)業(yè)向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。這種轉(zhuǎn)移不僅能夠提高勞動(dòng)力的收入水平，還能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和發(fā)展。在一些發(fā)達(dá)國(guó)家，農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占比通常較低，而工業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)人口占比則較高。美國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重不足2%，而工業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)人口占比分別約為19%和79%。在中國(guó)，隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，就業(yè)結(jié)構(gòu)也在不斷優(yōu)化，2022年城鎮(zhèn)就業(yè)人員中，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比為48.9%，比上年提高0.3個(gè)百分點(diǎn)，顯示出就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)同發(fā)展。這些經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)從不同角度反映了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的合理性和優(yōu)化程度，對(duì)于評(píng)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性和可持續(xù)性具有重要意義。通過對(duì)這些指標(biāo)的分析，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中存在的問題和不足，為制定針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)政策和經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。3.2.3經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)經(jīng)濟(jì)效益是衡量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)成果和效率的重要方面，它直接關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和可持續(xù)性。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，選取了以下關(guān)鍵的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)：投資回報(bào)率（ROI）是衡量投資效益的核心指標(biāo)之一，它反映了投資項(xiàng)目在一定時(shí)期內(nèi)的獲利能力。投資回報(bào)率的計(jì)算公式為：（投資收益÷投資成本）×100%。較高的投資回報(bào)率意味著在相同的投資成本下，能夠獲得更多的收益，表明投資項(xiàng)目具有較高的經(jīng)濟(jì)效益和吸引力。在房地產(chǎn)投資領(lǐng)域，一些熱門城市的優(yōu)質(zhì)房產(chǎn)項(xiàng)目投資回報(bào)率較高。某房地產(chǎn)項(xiàng)目投資成本為1000萬元，經(jīng)過一段時(shí)間的運(yùn)營(yíng)和銷售，獲得投資收益300萬元，則該項(xiàng)目的投資回報(bào)率為（300÷1000）×100%=30%，這樣的投資回報(bào)率對(duì)于投資者來說具有較大的吸引力。而較低的投資回報(bào)率則可能意味著投資項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)或效益不佳，需要進(jìn)一步分析原因，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改進(jìn)。勞動(dòng)生產(chǎn)率是指勞動(dòng)者在一定時(shí)期內(nèi)創(chuàng)造的勞動(dòng)成果與其相適應(yīng)的勞動(dòng)消耗量的比值，它是衡量勞動(dòng)力利用效率和經(jīng)濟(jì)效益的重要指標(biāo)。勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高意味著在相同的勞動(dòng)時(shí)間內(nèi)，勞動(dòng)者能夠生產(chǎn)出更多的產(chǎn)品或提供更多的服務(wù)，反映了生產(chǎn)技術(shù)水平和管理效率的提升。隨著科技的進(jìn)步和生產(chǎn)方式的改進(jìn)，勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提高。在制造業(yè)中，引入自動(dòng)化生產(chǎn)線和先進(jìn)的生產(chǎn)管理系統(tǒng)，能夠大幅提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。某汽車制造企業(yè)在引入自動(dòng)化生產(chǎn)線后，人均年產(chǎn)量從原來的50輛提高到100輛，勞動(dòng)生產(chǎn)率得到了顯著提升，這不僅降低了生產(chǎn)成本，還提高了產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。資本生產(chǎn)率是指單位資本投入所帶來的產(chǎn)出，它反映了資本的利用效率和經(jīng)濟(jì)效益。資本生產(chǎn)率的提高意味著在相同的資本投入下，能夠產(chǎn)生更多的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，表明資本得到了更有效的配置和利用。在企業(yè)生產(chǎn)過程中，合理調(diào)整資本結(jié)構(gòu)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，能夠提高資本生產(chǎn)率。某企業(yè)通過優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)備的配置，提高了設(shè)備的利用率，使得單位資本投入所帶來的產(chǎn)出增加了20%，資本生產(chǎn)率得到了有效提升，企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益也相應(yīng)提高。成本利潤(rùn)率是指企業(yè)的利潤(rùn)與成本之間的比率，它反映了企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中成本控制和盈利的能力。成本利潤(rùn)率的計(jì)算公式為：（利潤(rùn)÷成本）×100%。較高的成本利潤(rùn)率意味著企業(yè)在控制成本的同時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的利潤(rùn)，表明企業(yè)具有較強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和盈利能力。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)通過降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品附加值等方式來提高成本利潤(rùn)率。某服裝企業(yè)通過優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，降低原材料采購(gòu)成本，同時(shí)加強(qiáng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和品牌建設(shè)，提高產(chǎn)品附加值，使得成本利潤(rùn)率從原來的15%提高到25%，企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益得到了顯著提升。這些經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)從不同角度全面地衡量了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的效益和效率，對(duì)于評(píng)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和可持續(xù)性具有重要意義。通過對(duì)這些指標(biāo)的分析，可以了解經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中存在的優(yōu)勢(shì)和不足，為企業(yè)和政府制定合理的經(jīng)濟(jì)決策提供依據(jù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益的提升。3.2.4可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，可持續(xù)發(fā)展已成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)，它強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，追求長(zhǎng)期的穩(wěn)定和繁榮。在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，選取了以下重要的可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)：能源消耗強(qiáng)度是指單位GDP所消耗的能源量，它是衡量能源利用效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源依賴程度的重要指標(biāo)。較低的能源消耗強(qiáng)度意味著在生產(chǎn)相同價(jià)值的產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，消耗的能源更少，反映了能源利用效率的提高和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。隨著科技的進(jìn)步和能源管理的加強(qiáng)，許多國(guó)家和地區(qū)致力于降低能源消耗強(qiáng)度。一些發(fā)達(dá)國(guó)家通過推廣節(jié)能技術(shù)、發(fā)展清潔能源等措施，有效降低了能源消耗強(qiáng)度。丹麥在能源領(lǐng)域積極發(fā)展風(fēng)能、太陽(yáng)能等清潔能源，同時(shí)加強(qiáng)能源管理和節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用，其能源消耗強(qiáng)度在過去幾十年中顯著下降，成為能源可持續(xù)發(fā)展的典范。在中國(guó)，政府也高度重視能源消耗強(qiáng)度的降低，通過實(shí)施節(jié)能減排政策、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)等措施，取得了顯著成效。2022年，中國(guó)單位GDP能源消耗比上年下降0.1%，顯示出中國(guó)在能源利用效率提升方面的積極進(jìn)展。環(huán)境污染指標(biāo)是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境影響程度的重要指標(biāo)，包括污染物排放強(qiáng)度、空氣質(zhì)量指數(shù)、水質(zhì)達(dá)標(biāo)率等。控制環(huán)境污染是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵任務(wù)之一，較低的污染物排放強(qiáng)度和良好的環(huán)境質(zhì)量是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。污染物排放強(qiáng)度是指單位GDP所排放的污染物量，如二氧化硫、氮氧化物、化學(xué)需氧量等。降低污染物排放強(qiáng)度需要加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管、推廣清潔生產(chǎn)技術(shù)、加大環(huán)保投入等措施?？諝赓|(zhì)量指數(shù)（AQI）是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)，數(shù)值越小，表明空氣質(zhì)量越好。許多城市通過加強(qiáng)大氣污染治理，減少工業(yè)廢氣排放、控制機(jī)動(dòng)車尾氣污染等措施，改善了空氣質(zhì)量。北京近年來持續(xù)加大大氣污染治理力度，空氣質(zhì)量得到了明顯改善，AQI優(yōu)良天數(shù)比例不斷提高。水質(zhì)達(dá)標(biāo)率是指達(dá)到一定水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的水體比例，它反映了水資源的質(zhì)量狀況。保護(hù)水資源，提高水質(zhì)達(dá)標(biāo)率，對(duì)于保障生態(tài)環(huán)境和人類健康至關(guān)重要。一些地區(qū)通過加強(qiáng)污水處理設(shè)施建設(shè)、控制農(nóng)業(yè)面源污染等措施，提高了水質(zhì)達(dá)標(biāo)率。資源利用效率是指在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中對(duì)各種資源的有效利用程度，包括土地資源、水資源、礦產(chǎn)資源等。提高資源利用效率能夠減少資源浪費(fèi)，降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源的依賴，實(shí)現(xiàn)資源的可持續(xù)利用。在土地資源利用方面，合理規(guī)劃土地用途，提高土地容積率，能夠提高土地利用效率。一些城市通過城市更新和土地集約利用項(xiàng)目，優(yōu)化土地布局，提高了土地的利用效率。在水資源利用方面，推廣節(jié)水技術(shù)，加強(qiáng)水資源循環(huán)利用，能夠提高水資源利用效率。許多企業(yè)通過采用節(jié)水設(shè)備和工藝，實(shí)現(xiàn)了水資源的循環(huán)利用，降低了用水量。在礦產(chǎn)資源利用方面，提高礦產(chǎn)資源的回收率和綜合利用水平，能夠減少資源浪費(fèi)。一些礦山企業(yè)通過改進(jìn)采礦技術(shù)和選礦工藝，提高了礦產(chǎn)資源的回收率，同時(shí)加強(qiáng)了對(duì)尾礦的綜合利用，實(shí)現(xiàn)了資源的最大化利用。這些可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)從能源、環(huán)境和資源等多個(gè)方面全面地反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性，對(duì)于評(píng)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境、資源的協(xié)調(diào)關(guān)系具有重要意義。通過對(duì)這些指標(biāo)的分析，可以了解經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在的環(huán)境和資源問題，為制定可持續(xù)發(fā)展政策和措施提供依據(jù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。四、組合賦權(quán)與改進(jìn)TOPSIS法在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用4.1組合賦權(quán)確定指標(biāo)權(quán)重4.1.1主觀權(quán)重確定在確定經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重時(shí)，層次分析法（AHP）是一種廣泛應(yīng)用且行之有效的方法。以區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)為例，假設(shè)構(gòu)建的區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包含三個(gè)一級(jí)指標(biāo)，分別為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力，每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下又包含若干二級(jí)指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)下有GDP、GDP增長(zhǎng)率、人均GDP；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)下有第三產(chǎn)業(yè)占比、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比；創(chuàng)新能力指標(biāo)下有研發(fā)投入強(qiáng)度、專利申請(qǐng)數(shù)量。運(yùn)用層次分析法確定主觀權(quán)重，首先要構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型。將區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)作為目標(biāo)層，一級(jí)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力作為準(zhǔn)則層，各二級(jí)指標(biāo)作為方案層。構(gòu)建判斷矩陣是層次分析法的關(guān)鍵步驟，它反映了專家對(duì)不同指標(biāo)相對(duì)重要性的判斷。采用1-9標(biāo)度法，邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)準(zhǔn)則層中各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較。若專家認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)稍微重要，在判斷矩陣中對(duì)應(yīng)的元素賦值為3；若認(rèn)為兩者同等重要，則賦值為1。以此類推，構(gòu)建出準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的判斷矩陣A：A=\begin{pmatrix}1&3&5\\\frac{1}{3}&1&2\\\frac{1}{5}&\frac{1}{2}&1\end{pmatrix}對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)GDP、GDP增長(zhǎng)率、人均GDP，專家再次進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣B_1：B_1=\begin{pmatrix}1&2&3\\\frac{1}{2}&1&2\\\frac{1}{3}&\frac{1}{2}&1\end{pmatrix}同理，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣B_2為：B_2=\begin{pmatrix}1&\frac{1}{3}\\3&1\end{pmatrix}創(chuàng)新能力指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣B_3為：B_3=\begin{pmatrix}1&2\\\frac{1}{2}&1\end{pmatrix}計(jì)算判斷矩陣的特征向量和最大特征值，以確定各指標(biāo)的權(quán)重。對(duì)于判斷矩陣A，通過計(jì)算可得其最大特征值\lambda_{max}^A=3.0385，對(duì)應(yīng)的特征向量W^A=(0.6370,0.2583,0.1047)^T。為確保判斷矩陣的一致性，需進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。計(jì)算一致性指標(biāo)CI^A=\frac{\lambda_{max}^A-n}{n-1}，其中n為判斷矩陣的階數(shù)，此處n=3，則CI^A=\frac{3.0385-3}{3-1}=0.0193。查找平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI^A，當(dāng)n=3時(shí)，RI^A=0.58。計(jì)算一致性比例CR^A=\frac{CI^A}{RI^A}=\frac{0.0193}{0.58}=0.0333<0.1，說明判斷矩陣A具有滿意的一致性，其特征向量W^A可作為準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重向量。同理，計(jì)算判斷矩陣B_1的最大特征值\lambda_{max}^{B_1}=3.0092，特征向量W^{B_1}=(0.5396,0.3090,0.1514)^T，一致性比例CR^{B_1}=0.0079<0.1，具有滿意一致性；判斷矩陣B_2的最大特征值\lambda_{max}^{B_2}=2，特征向量W^{B_2}=(0.25,0.75)^T，一致性比例CR^{B_2}=0<0.1，具有滿意一致性；判斷矩陣B_3的最大特征值\lambda_{max}^{B_3}=2，特征向量W^{B_3}=(0.6667,0.3333)^T，一致性比例CR^{B_3}=0<0.1，具有滿意一致性。通過上述計(jì)算，得到了各指標(biāo)的主觀權(quán)重，這些權(quán)重體現(xiàn)了專家對(duì)不同指標(biāo)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中相對(duì)重要性的判斷，為后續(xù)的綜合評(píng)價(jià)提供了重要依據(jù)。4.1.2客觀權(quán)重確定熵權(quán)法作為一種基于數(shù)據(jù)本身變異程度來確定客觀權(quán)重的方法，在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。仍以上述區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為例，假設(shè)有m個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)于每個(gè)指標(biāo)都有相應(yīng)的數(shù)據(jù)觀測(cè)值。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響。對(duì)于正向指標(biāo)（指標(biāo)值越大越好，如GDP、GDP增長(zhǎng)率等），采用公式x_{ij}^*=\frac{x_{ij}-\min(x_j)}{\max(x_j)-\min(x_j)}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；對(duì)于逆向指標(biāo)（指標(biāo)值越小越好，如單位GDP能耗等，假設(shè)該指標(biāo)體系中暫時(shí)不涉及此類指標(biāo)），采用公式x_{ij}^*=\frac{\max(x_j)-x_{ij}}{\max(x_j)-\min(x_j)}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。其中x_{ij}表示第i個(gè)地區(qū)在第j個(gè)指標(biāo)上的原始觀測(cè)值，x_{ij}^*表示標(biāo)準(zhǔn)化后的值。計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)地區(qū)的比重p_{ij}，公式為p_{ij}=\frac{x_{ij}^*}{\sum_{i=1}^{m}x_{ij}^*}。以GDP指標(biāo)為例，假設(shè)有5個(gè)地區(qū)，其GDP標(biāo)準(zhǔn)化后的值分別為x_{11}^*=0.2，x_{21}^*=0.3，x_{31}^*=0.1，x_{41}^*=0.25，x_{51}^*=0.15，則p_{11}=\frac{0.2}{0.2+0.3+0.1+0.25+0.15}=0.2，p_{21}=\frac{0.3}{1}=0.3，以此類推。根據(jù)信息熵的定義，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息熵e_j，公式為e_j=-k\sum_{i=1}^{m}p_{ij}\ln(p_{ij})，其中k=\frac{1}{\lnm}。對(duì)于GDP指標(biāo)，k=\frac{1}{\ln5}，e_1=-k(0.2\ln(0.2)+0.3\ln(0.3)+0.1\ln(0.1)+0.25\ln(0.25)+0.15\ln(0.15))。計(jì)算信息效用值d_j，公式為d_j=1-e_j。對(duì)于GDP指標(biāo)，d_1=1-e_1。最后計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重w_j^o，公式為w_j^o=\frac{d_j}{\sum_{j=1}^{n}d_j}，其中n為指標(biāo)總數(shù)。假設(shè)計(jì)算得到所有指標(biāo)的信息效用值d_1，d_2，\cdots，d_n，則w_1^o=\frac{d_1}{d_1+d_2+\cdots+d_n}。通過熵權(quán)法計(jì)算得到的客觀權(quán)重，充分利用了數(shù)據(jù)的變異程度信息，避免了人為因素的干擾，使權(quán)重的確定更加客觀、科學(xué)，能夠準(zhǔn)確反映各指標(biāo)在數(shù)據(jù)層面的相對(duì)重要性。4.1.3組合權(quán)重計(jì)算在得到主觀權(quán)重和客觀權(quán)重后，采用乘法合成法將兩者進(jìn)行組合，以獲得更全面、合理的組合權(quán)重。設(shè)主觀權(quán)重向量為W^s=(w_1^s,w_2^s,\cdots,w_n^s)，客觀權(quán)重向量為W^o=(w_1^o,w_2^o,\cdots,w_n^o)，組合權(quán)重向量為W^c=(w_1^c,w_2^c,\cdots,w_n^c)。乘法合成法的計(jì)算公式為w_j^c=\frac{w_j^s\timesw_j^o}{\sum_{j=1}^{n}(w_j^s\timesw_j^o)}。以區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的GDP指標(biāo)為例，假設(shè)通過層次分析法計(jì)算得到其主觀權(quán)重w_1^s=0.5396，通過熵權(quán)法計(jì)算得到其客觀權(quán)重w_1^o=0.3。則其組合權(quán)重w_1^c=\frac{0.5396\times0.3}{0.5396\times0.3+w_2^s\timesw_2^o+\cdots+w_n^s\timesw_n^o}。通過乘法合成法得到的組合權(quán)重，既融合了專家的經(jīng)驗(yàn)判斷，又體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的客觀特征。主觀權(quán)重反映了專家對(duì)指標(biāo)重要性的認(rèn)知，能夠考慮到一些難以從數(shù)據(jù)中直接體現(xiàn)的因素；客觀權(quán)重則依據(jù)數(shù)據(jù)的變異程度，準(zhǔn)確反映了各指標(biāo)在數(shù)據(jù)層面的相對(duì)重要性。兩者相乘并歸一化后，使得組合權(quán)重更加科學(xué)、合理，能夠全面地反映各指標(biāo)在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中的綜合重要性，為后續(xù)基于改進(jìn)TOPSIS法的經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)提供了更可靠的權(quán)重依據(jù)。4.2改進(jìn)TOPSIS法評(píng)價(jià)過程4.2.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化