基于改进的投影寻踪法的社会组织绩效评估模型

黄岳钧 颜爱民

摘要：通过引入细菌觅食算法对投影指标函数进行优化，寻求最佳投影方向，构建了基于投影寻踪的社会组织绩效评估新方法。通过该模型可把社会组织绩效的多维多层指标综合成一维投影值，且值越大表示该社会组织绩效水平越高。根据投影值大小可对社会组织绩效水平进行合理的分级评价。实例结果表明，基于细菌觅食算法的投影寻踪评估模型效果很理想，其优化时间及投影函数值分别为传统投影寻踪技术的383%和1365%，具有较强的操作性和应用性，适用于社会组织绩效评估。

关键词：投影寻踪；细菌觅食；社会组织；绩效评估

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.17

中图分类号：C9122；F2249 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）08-0075-04

近年来，在若干标志性负面事件的影响下，我国社会公益组织被推上舆论的风口浪尖，其发展一度陷入低潮。通过绩效评估，促使社会组织加强自身能力建设，提高诚信度和公信力，符合当前社会组织健康发展的客观需求，也是近年来社会组织发展领域的一项重大制度创新。自2011年《社会组织评估管理办法》出台以来，社会组织评估处于稳步推进阶段，但由于我国社会组织结构复杂、影响因素多、涉及领域广，其评价指标具有高维度、多层次、非线性等特点，权重设置受主观因素影响较大，难以用恰当的数学表达式描述，是一个多变量、多维度、复杂的非线性过程。

从现有研究文献来看，绩效评估常用的方法可分成三类：以专家判断为基础的定性评价法、以统计为基础的数学模型评价法，以及定性与定量相结合的评价方法。目前，国内外前沿研究大多以数学建模为主，其使用的方法除了常见的层次分析法、模糊综合评价法外[1]，还提出了一些新方法，如人工神经网络[2]、多准则群决策[3，4]、熵权法[5]、支持向量机[6]、数据包络法及TOPSIS[7]等。神经网络模型的收敛速度较慢，且容易陷入局部最优。多准则群决策在分类边界参数、权重及决策信息上存在较大的主观性和模糊性。经典支持向量机是一种二分类学习方法，对大规模训练样本难以处理，且绩效评价涉及到多分类，

需要构造多分类组合向量机或其他算法进行优化。数据包络法及TOPSIS应用于绩效评价时通常与层次分析法结合使用，其权重设置存有主观判断成分。总体上，这些方法丰富了绩效评估领域的研究，对社会组织绩效评估具有重要的指导和借鉴意义，但同时在模型应用的客观性、操作性等方面尚存在一定的局限性。

投影寻踪是一种新型的多指标数据降维处理方法，广泛应用于评价、预测、模式识别等领域[8]。本文提出一种改进的投影寻踪的社会组织绩效评估模型，采用细菌觅食算法优化投影指标函数，并通过实例验证了模型的合理性和有效性，为相关管理部门提供科学的决策依据。

3结论

社会组织绩效评估的实质就是如何将多维、多层次的评估指标综合成单维指标，并根据相近原则进行聚类。本文提出了基于改进的投影寻踪模型进行社会组织绩效评估的新方法，首先通过细菌觅食算法对目标函数进行优化，较好地克服了传统投影寻踪的固有缺点，提高了投影效果；并利用改进的投影寻踪方法对社会组织进行绩效评估，并根据投影值大小，实现了对社会组织绩效水平的科学分级，通过实例分析，验证了该模型的可行性，能够为社会组织管理部门的决策提供科学的依据。

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（责任编辑：杨锐）