金元浦:文化消费评测指数体系的设计及其说明

文化产业导刊2020-11-05 10:34

     《文化产业导刊》2020第1期

     《
文化消费评测指数体系的设计及其说明

       作者:
金元浦

  党中央、国务院高度重视发展流通扩大消费。2019 年 8 月 27 日国务院办公厅发布《关于加快发展流通促进商业消费的意见》(国办发〔2019〕42 号)《意见》指出, 受国内外多重因素叠加影响,当前流通消费领域仍面临一些瓶颈和短板,特别是传统流通企业创新转型有待加强,商品和生活服务有效供给不足,消费环境需进一步优化, 城乡消费潜力尚需挖掘。为推动流
通创新发展,优化消费环境,促进商业繁荣,激发国内消费潜力,更好地满足人民群众的消费需求,促进国民经济持续健康发展。
 
  从文化产业角度来看,文化消费是当前产业发展的难点、堵点,也是新突破点和亮点。把握目前我国文化消费特点,分析难点,消除堵点,补足短板,多角度寻求文化消费发展突破点,形成文化消费新的亮点。我们必须通过对新形势下文化消费全方位的把握,提出具有针对性、切实可行的合理对策,方能引爆大众文化消费的热情,提升文化产业市场投资效率, 促进政府文化投资的合理化,助力功能转型、产业转型以及高质量经济发展方式的转变,真正将文化消费打造成为经济进一步挖潜、开拓的新的增长点。
 
  如何评测和把握文化消费发展状况和层次,我们设计了如下文化消费评测指数体系。
 
  金元浦 , 浙江浦江人。中国社会科学院文学博士 , 中国人民大学文学院教授、博士生导师 , 上海交大、中国传媒大学教授、博导 , 中国人民大学文化创意产业研究所所长 , 中国中外文学理论学会副会长 , 中国文化创意产业研究会会长 , 国家文化与旅游部十三五规划专家智库委员会委员,北京市科技美学学会会长 , 中国创意产业国际论坛秘书长 , 北京市、深圳市等省、市政府文化创意产业顾问,商务部服务贸易协会专家委员会副主任、文化贸易首席专家。
 
  一、消费要素链
 

         二、评测指数体系






 
  三、文化消费指数体系主要指标说明
 


 
  四、数据拟合
 
   1.数据处理
 
  (1)正向化
 
  在多指标综合评价过程中,有些指标数值越大得到评价越好,这样的指标成为正向指标;反之指标数值越小所得评价越好的则称为反向指标。综合评价时,首先必须将指标同趋势化。本研究报告中的指标以正向指标居多,同时采取将逆向指标正向化的方法。
 
  为了不改变原有指标的分布情况,本报告采取了如下的方法进行指标正向化:
 
  yij =max{Xj}-xij
 
  通过这种线性变化不会改变指标值原有的分布规律,是比较常用的数据正向化方法。
 
  (2)无量纲化
 
  对于多指标综合评价体系,在处理不同性质的指标值的时候,就要涉及到指标的无量纲化(也称数据的标准化,是通过数学变换来消除原始变量量纲影响的),以便于指标之间的比较。
 
  考虑到课题组所研究问题的特殊性,为了突出城市在某些方面的优势,本报告采用了比较普遍的无量纲化处理方法棗极差正规化法, 同时为了最后得到以 100 分为标准进行实证评价的结果,有如下的去量纲公式:
 
               Xij -min{Xj}
          yij =   ——————————————     x 40+60
              max( X j )-min( X j)
 
  其中 max( X j )和min( X j)分别为指标的最大值和最小值。经去量纲后,消除了量纲和数量级的影响。
 
  2.权重确定
 
  在多指标综合评价中,权数的确定直接影响着综合评价的结果, 科学地确定指标权数在多指标综合评价中是举足轻重的。权数是以某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中诸因素相对重要程度的量值。层次分析法(AHP)是对一些较为复杂、较为模糊的问题做出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T.L.Saaty 教授于 20 世纪 70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。
 
  (1)基本原理
 
  人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中, 面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。层次分析法把复杂问题分解成各个组成元素,按支配关系将这些元素分组、分层,形成有序的递阶层次结构,在此基础上通过两两比较方式判断各层次中诸元素的重要性, 最后利用判断矩阵,确定诸元素在决策中的权重。
 
  (2)基本步骤
 
  将所研究的问题分解,建立的递阶层次结构如下图所示:
 

 
  设C 层层次中因素与下一层次P 中的 P1,P2,…… ,Pn 有关联, 则每个当中有一个权重wi=w(Pi),因素Pi、Pi权重之比为wi/wj,可构成一个权重比矩阵(判断矩阵)。相类似的,采用 9 级标度法,通过专家为影响指标比较打分,构造出每一层中均与上一层某因素有关联的各因素间的权重比矩阵。
 
  (3)合成方法
 
  首先,在获得 n 个系统的评价指标值 {xij}(i=1,2……,n;j=1,2,……,m)的基础上,选取或构造评价函数 。y=f(w,x)式中,w=(w1,w2,w3,……,wm)为指标的权重向量,x=(x,x2,x3,……,xm)为系统的状态向量。通过上式可以求出 各 系 统 的 综 合 评 价 值yi=f(w,xi),(xi=xi1,xi2,……,xim)为第i个系统的状态向量i=1,2,……,n,从而达到根据yi 值的大小将这n 个系统进行排序或分类的目的。
 
  其次,拟采用线性加权的动态综合评价方法进行指数拟合,即:

 
  式中,y 为评价对象的综合指数是与评价指标相对的权重系数(0 ≤ wi ≤ 1,j=1,2,……,m, =1) 。
 
  (4)权重系数
 
  经过以上分析,我们确定各个指标的权重系数如下表:
 
 

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