智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究

1、    智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究    張森摘 要：雖然當(dāng)前許多城市在智慧化建設(shè)中有完整的戰(zhàn)略規(guī)劃，但對(duì)智慧社區(qū)信息服務(wù)的收入產(chǎn)出卻沒有清晰的反饋。本文通過構(gòu)建一個(gè)智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)方法建立測(cè)評(píng)模型，進(jìn)行實(shí)證研究并提出相應(yīng)建議。關(guān)鍵詞：智慧社區(qū);信息服務(wù);績(jī)效評(píng)價(jià)： tu984.12      ： a      ： 1673-1069（2016）30-72-20  引言自從2008年金融危機(jī)后，ibm公司提出“智慧地球”的新理念，以此理念

2、為核心的智慧項(xiàng)目成為世界各國(guó)城市建設(shè)的風(fēng)向標(biāo)，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。而智慧社區(qū)是智慧城市在個(gè)體生活最小單元上的映射，它是智慧城市這項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程中至關(guān)重要的一環(huán)，是智慧城市的理念、技術(shù)在精確空間尺度上的一種演繹。有關(guān)智慧社區(qū)的概念，中華人民共和國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部印發(fā)的智慧社區(qū)建設(shè)指南（試行）的闡釋為：智慧社區(qū)是借助新一代信息通信技術(shù)，整合相關(guān)信息資源，依托信息基礎(chǔ)設(shè)施。建立統(tǒng)一信息服務(wù)平臺(tái)，最終為社區(qū)居民提供便捷的、全方位的信息服務(wù)，在順應(yīng)黨中央關(guān)于智慧社區(qū)建設(shè)要求的同時(shí)能夠?yàn)橹腔鄢鞘械慕ㄔO(shè)奠定基礎(chǔ)。同時(shí)智慧城市要求借助新一代通信技術(shù)如互聯(lián)網(wǎng)+、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等進(jìn)行多源信息整合，打破信息孤

3、島，為公眾提供高質(zhì)量的信息資源及信息服務(wù)，這一實(shí)踐對(duì)于資源利用率的提高及社區(qū)居民生活質(zhì)量的提高有著重要的意義。本文通過梳理智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)理論，構(gòu)建出智慧社區(qū)信息服務(wù)測(cè)評(píng)指標(biāo)體系，使用基于層次分析法的模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效進(jìn)行測(cè)評(píng)，最后根據(jù)評(píng)測(cè)結(jié)果提出智慧社區(qū)信息服務(wù)水平提升和優(yōu)化的基本策略。1  智慧城市信息服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系1.1 智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效測(cè)評(píng)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)思路筆者在智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中，依托的是測(cè)評(píng)樹狀式指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)，遵循的是客觀性、針對(duì)性、可操作性、完備性等原則，將測(cè)評(píng)指標(biāo)體系分為三個(gè)層次，分別是：目標(biāo)層、指標(biāo)層（要素層

4、）、具體指標(biāo)層。1.2 智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建本文在智慧社區(qū)信息服務(wù)指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中，參考了智慧社區(qū)建設(shè)指南（試行）中的所構(gòu)建的評(píng)價(jià)之標(biāo)體系，并借鑒了社區(qū)信息服務(wù)顧客滿意度評(píng)價(jià)中所構(gòu)建的指標(biāo)體系以及相關(guān)的信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建的文獻(xiàn)，同時(shí)梳理了國(guó)內(nèi)對(duì)于智慧社區(qū)和社區(qū)的研究，最終構(gòu)建智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)6個(gè)，二級(jí)指標(biāo)17個(gè)的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。2  智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型選取2.1 層次分析法層次分析法是由t.l.薩蒂（saaty）于20世紀(jì)70年代提出的，具體概念是將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系根據(jù)其隸屬度分為幾個(gè)層級(jí)，并在形成的這一個(gè)多層指標(biāo)體系及基礎(chǔ)，

5、從而確定出指標(biāo)的權(quán)重。主要步驟有：構(gòu)建判斷矩陣，對(duì)于同一層次下的指標(biāo)進(jìn)行兩兩評(píng)判。層次單排序，根據(jù)判斷矩陣計(jì)算特征向量并歸一化，得到一級(jí)指標(biāo)層次單排序。確定相對(duì)權(quán)重，運(yùn)用特征向量的方法計(jì)算各層指標(biāo)相對(duì)于上一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。一致性檢驗(yàn)，將偏差一致性指標(biāo)與平均一致性指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。確定各指標(biāo)權(quán)重，該指標(biāo)體系所構(gòu)建的判斷矩陣達(dá)到一致性檢驗(yàn)的要求后，各指標(biāo)權(quán)重取值取自判斷矩陣的特征向量。2.2 模型綜合評(píng)價(jià)法考慮到本文中所構(gòu)建的智慧社區(qū)信息服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中定量指標(biāo)較少，定性指標(biāo)較多的情況。因此本文在做綜合評(píng)估的時(shí)候采用的是基于層次分析法的模糊綜合評(píng)判。主要步驟如下：確定測(cè)評(píng)指標(biāo)的層次，將評(píng)價(jià)指標(biāo)集分

6、為6個(gè)指標(biāo)子集，其中每個(gè)一級(jí)指標(biāo)又是由二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成;確定權(quán)重集，利用層次分析法確定每個(gè)層級(jí)的權(quán)重，得到一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重集以及二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重集;建立測(cè)評(píng)集。在確定各層級(jí)指標(biāo)的權(quán)重集之后，再建立測(cè)評(píng)集;一級(jí)指標(biāo)的模糊綜合評(píng)價(jià)集，這17個(gè)二級(jí)指標(biāo)形成的評(píng)價(jià)矩陣，通過算子將權(quán)重和矩陣進(jìn)行計(jì)算，得到一層指標(biāo)的模糊綜合評(píng)價(jià)集;二級(jí)指標(biāo)模糊綜合評(píng)價(jià)集，根據(jù)二級(jí)指標(biāo)模糊綜合評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)矩陣得到評(píng)價(jià)集。3  智慧社區(qū)信息服務(wù)實(shí)證研究3.1 數(shù)據(jù)收集本文的實(shí)證研究選取長(zhǎng)沙市雨花區(qū)智慧社區(qū)項(xiàng)目，其建設(shè)也惠及了雨花區(qū)五個(gè)社區(qū)居民的衣食住行，滲透到了社區(qū)信息服務(wù)中多處環(huán)節(jié)上，通過德爾菲方法將一級(jí)指標(biāo)與二級(jí)指標(biāo)分層

7、提交給領(lǐng)域內(nèi)專家，進(jìn)行指標(biāo)間重要程度評(píng)判，構(gòu)建9分比例標(biāo)度的判斷矩陣，發(fā)放調(diào)查問卷給當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)居民，得到客觀的因素集對(duì)評(píng)價(jià)集的隸屬程度。3.2 數(shù)據(jù)處理整理好指標(biāo)權(quán)重集數(shù)據(jù)和隸屬程度表后，針對(duì)判斷矩陣計(jì)算權(quán)重集并通過權(quán)重集對(duì)智慧社區(qū)信息服務(wù)指標(biāo)單因素隸屬程度的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊計(jì)算，得到指標(biāo)判斷矩陣的特征向量并做一致性檢驗(yàn)，通過與權(quán)重集進(jìn)行加權(quán)算子的運(yùn)算，得出一級(jí)指標(biāo)a1，二級(jí)指標(biāo)a1、a2、a3、a4、a5、a6的特征向量計(jì)算結(jié)果如下：wa=（0.13，0.1，0.21，0.27，0.08，0.21，）;wa1=（0.14，0.55，0.31）;wa2=（0.64，0.36）;wa3=（0.19，0

8、.28，0.15，0.38）;wa4=（0.2，0.31，0.11，0.38）;wa5=（0.7，0.3）;wa6=（0.64，0.36）.它們的隨機(jī)一致性比率計(jì)算結(jié)果分別為0.016、0.042、0、0.058、0.067、0.01、0.013，各值均小于0.1，因此我們承認(rèn)判斷矩陣之間有非常好的適應(yīng)度從而接受特征向量值作為智慧九華評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值。4  智慧社區(qū)信息服務(wù)發(fā)展建議本文通過分析當(dāng)前智慧社區(qū)信息服務(wù)相關(guān)研究理論，借鑒智慧社區(qū)建設(shè)指南（試行）中的所提出的指標(biāo)，構(gòu)建了新的智慧社區(qū)信息服務(wù)指標(biāo)體系，基于層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法建立評(píng)價(jià)模型，對(duì)實(shí)例進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明當(dāng)前智慧社區(qū)信息服務(wù)發(fā)展良好，能夠大幅滿足社區(qū)居民智慧化的需求，符合國(guó)家智慧城市戰(zhàn)略發(fā)展方向。但是現(xiàn)有的智慧社區(qū)信息服務(wù)建設(shè)存在“重建設(shè)輕管理”的問題，信