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m
ethod study
方法研究
响，需要对得到的无量纲数据组进
一步进行算法处理。
基于以上处理后的数据对第i
个专家在统一价值维度内评分准
确性的判断，可以引入欧式距离公
式，令：
D
i
=
K
ji
−
K
j
(
)
2
j=1
n
∑
（8）
D
i
值较小，说明第i个专家的
评分经转化后的无量纲数据接近归
一化平均无量纲数据，即该专家
在统一的价值体系内具有相对高的
评分准确度；
D
i
值较大，说明第i
个专家的评分经转化后的无量纲数
据与归一化平均无量纲数据差距较
大，即该专家在统一的价值体系内
具有相对低的评分准确度，由于对
专家评分
P
ji
已经经过归一化处理
（转换成无量纲数据
K
ji
），各位专
家的价值体系一致，因此专家评
分的主观因素差异不会影响
D
i
的
大小。
为了评价各位专家对项目单位
的第j个指标的完成情况的认同度，
同样也可以引用欧氏距离，令:
C
i
=
K
ji
−
K
j
(
)
2
i=1
m
∑
（9）
C
i
值较小,说明专家们对项目单
位的第j个指标的完成情况评价较为
一致；
C
i
值较大，说明专家们对项
目单位的第j个指标的完成情况评价
分歧较大。往往分歧较大的指标会
反应项目单位对该指标的完成存在
某些问题。
二、实证分析
依据上述介绍的归一化算法模型的基本处理思路，结合某中央部门A
单位日常经费项目绩效评价的案例，通过对该项目的专家评分进行归一化
算法处理以减小评分差异，针对降低评分差异后的数据进行分析，试图发
现项目单位在项目执行过程中的薄弱方面，为项目单位在今后项目管理过
程中应当予以重视的方面提供参考。
表1是某中央部门A单位日常经费项目绩效评价在项目投入方面的各个
专家评分情况。
为了简化计算模型并尽可能确保模型计算结果的准确性，选取其中满
分为2的8个指标为样本，并依此编号为j=1，j=2，……，j=8，专家按照
顺序依此编号为i=1，i=2，……，i=5。将对应的指标评分数据代入公式
（3）和公式（4）得：
min(P
1i
,P
2i
,
……P
ni
)
i=1
m
∑
m
=
min(P
1i
,P
2i
,
……P
8i
)
i=1
5
∑
5
=1.2
max(P
1i
,P
2i
,
……P
ni
)
i=1
m
∑
m
=
max(P
1i
,P
2i
,
……P
8i
)
i=1
5
∑
5
=
2
k=
min(P
1i
,P
2i
,
……P
8i
)
i=1
5
∑
5
+
max(P
1i
,P
2i
,
……P
8i
)
i=1
5
∑
5
2
=
1.2+2
2
=
1.6
表1 项目投入方面专家评分情况表
四级指标
分值
（s）
专家1
专家2
专家3
专家4
专家5
平均
得分
（
j
P
）
立项程序规范完整性
3.000
3.000
3.000
2.500
3.000
2.000
2.700
立项论证的充分性
2.000
1.500
1.700
1.600
2.000
2.000
1.760
政策依据充分性
2.000
2.000
2.000
1.600
1.000
2.000
1.720
与职能、业绩的相符性
2.000
1.800
2.000
2.000
2.000
2.000
1.960
现实需求相符性
2.000
1.800
2.000
1.800
2.000
1.000
1.720
细化、量化程度
2.000
1.800
2.000
1.800
1.000
2.000
1.720
绩效指标
与绩效目标的匹配性
2.000
1.800
1.700
1.800
2.000
2.000
1.860
绩效指标
与预算的匹配性
2.000
1.800
1.700
1.800
2.000
2.000
1.860
资金到位率
1.000
0.900
0.930
1.000
1.000
1.000
0.966
到位及时情况
2.000
1.000
1.400
2.000
2.000
2.000
1.680
合 计
20.000
17.400
18.430
17.900
18.000
18.000
17.946