基于AHP和白化权函数的水电工程建设项目社会评价研究

俞祺洋 闫建文 雷方超 王子明

(西安理工大学 土木建筑工程学院，陕西 西安 710048)

0 引 言

水电工程建设项目的社会评价从社会学角度出发，分析评价水电工程建设项目的实施对地方乃至国家各项社会发展目标所产生的贡献与影响。它立足于社会学的理论和方法，坚持以人为本的原则，研究水电工程建设项目的社会可行性，并为方案的选择以及投资决策提供相对科学的依据。[1]57-60,[2]109-115以往的投资项目决策，主要依赖经济评价结果，导致项目与社会因素之间的影响和相互作用经常会被忽略，使项目在经济方面有较好的收益，但可能在社会及环境方面会造成不良影响。对水电工程建设项目的评价，社会方面的评价不可忽视。建设项目的社会评价内容涉及面相当广泛，评价指标多而复杂[3]234-238,[4]128-131,[5]145-147，一部分评价指标可以选用相应的方法进行定量分析，但大多数评价指标往往很难选用公式进行准确的定量研究，或者不能采用定量研究的方法，只能选用定性分析法进行评价描述。目前的评价方法主要有定量定性分析法，有无对比分析法和综合分析评价法。[6]261-264,[7]154-162,[8]97-98,[9]89-95,[10]309-317

水电工程建设项目的社会评价，由于社会因素涉及面广，情况相对复杂，产生的影响往往比较深远，所以，针对水电工程建设项目的社会评价方法往往与其他项目的社会评价方法有所不同。目前应用广泛的模糊综合分析评价法主要依据决策人员和专家的经验和意向，其主观成分较重，导致评价结果的准确性较低。考虑到水电工程建设项目的特点及其社会评价结果的重要性，本文采用层次分析法AHP原理建立某水电工程建设项目社会评价指标体系，同时，在专家评分的基础上引入灰色评价原理中白化权函数的概念，从而将一系列分散的信息进行量化处理，并对各个指标进行单值化处理评价，为工程应用提供理论依据。

1 白化权函数概念的界定

根据灰色系统理论的定义，灰色指外延明确，但因为信息的匮乏而导致内涵不确定的现象。白化权函数是指用函数形式表达灰数(灰类)各元素取值的可能性大小。灰数的白化权函数，反映人们对灰数的信息在主观上掌握的程度。[11]24-26,[12]2190-2194,[13]1593-1597,[14]139-146一般来说，一个白化权函数往往没有固定的形式，它是研究者根据已知的信息而设计的，但是其函数曲线的起点、终点应有其含义。阈值分为客观阈值和相对阈值两种，客观阈值主要采用科学的对应准则，辅以经验条件，利用类比手段对阈值进行判定取值；相对阈值则是充分利用统计学原理，在数据充分的样本矩阵中，取其最大、最小及中间值，并使每一个数值对应于阈值的上限、下限以及中间值。而白化函数的确定，因评价对象不同而略有区别。目前常见的函数确定方式有以下三种：

(1)上限级。灰数⊕1∈[d1,∞),其白化权函数见(1)式：

(1)

(2)中间级。灰数⊕2∈[0,d2,2d2],其白化权函数见(2)式：

(2)

(3)下限级。灰数⊕3∈[0,d3,2d3],其白化权函数见(3)式：

(3)

这种主观判断必须建立在对已知信息的客观反映的基础上。在解决实际问题时，可以参与聚类的对象为立足点来确定白化权函数，亦可着眼于整个大环境，根据所有同类的对象来确立白化权最终函数。

传统层次分析法在因素权重确定时，定性分析的成份占比较大，主观因素对结果的影响很难定量反映。但若将其与灰色系统中的白化函数结合后，原本定性的问题则会定量化，从而能够更科学地分析水电工程建设项目社会经济、社会环境、生态环境之间的权重占比，使水电工程建设项目选取的方法更加准确，同时对其它的水电建设方案优选也具有借鉴作用。

2 基于AHP和白化权函数的水电工程建设项目社会评价

第一步：建立水电工程建设项目社会评价指标体系。水电工程建设项目往往规模庞大且牵涉面广，涉及的因素较多，而在社会评价中相对重要的环节是将项目涉及到的诸多因素进行压缩提炼，找到典型性的评价指标。在对水电工程建设项目进行社会评价的过程中，要先对评价指标进行分类，并在每一类中再选择有代表性的指标或综合性强的指标，以建立完善的评价指标体系。

第二步：构造比较判断矩阵计算指标权重。采用专家咨询调查的方法，通过问卷征询相关领域专家的方式，对各指标的重要程度进行评分。再根据专家咨询结果与1～9标度法构建比较判断矩阵，利用求根法计算各指标的权重，然后对其进行一致性检验。同时，计算矩阵的最大特征值和最大特征向量，最后进行一致性检验。

第三步：利用专家打分法求出评价样本矩阵。水电工程建设项目社会评价由专家打分的方式评估。专家组由涉及该项目建设的各个方面的专家和相关学者组成。他们按评价指标的评分等级标准打分，并填写评分表，然后根据评价人员的评分表，求得评价的样本矩阵P。

第四步：确定评价灰类。确定评价灰类就是确定评估灰类等级数、灰类灰数和灰数的白化权函数。

第五步：求灰色评价系数。评价对象针对评价指标uij,其属于第e个评价灰类的灰色评价系数记为Xije,,见(4)式。

(4)

第六步：求灰色评价权向量确定灰色评价权矩阵。评价对象针对评价指标uij,其属于各个评价灰类的总灰色评价系数记为Xij,见(5)式。

(5)

针对评价指标uij，评价对象属于第e个灰类的灰色评价权值记为rije，则有rije=Xije/Xij，由此可以确定评价指标uij对于e个灰类灰色评价的权向量rij，rij=(rij1,rij2,…,rije)。进而确定一级评价指标Ui(指标uij的集合)对于各个评价灰类灰色评价的权矩阵Ri。

第七步：对评价对象进行综合评价。根据前述的计算求得U层指标权重Wi，对二级指标进行综合评判Bi=Wi×Ri，由此得到一级指标灰色评判权矩阵R=(B1,B2,…,Bi)T，进行一级综合评判，其结果B=W×R，进而计算出该项目社会评价的综合评价值S=B×IT。

3 某水电工程建设项目社会评价实例研究

某水电站坝址位于青藏高原东部，青海省循化县境内的黄河干流上。该工程水库为日调节水库，正常蓄水位1 856m，最大坝高100m，总库容2.635亿m3，最大发电水头73m，总装机容量1 020MW，保证出力332.3MW，多年平均发电量33.63亿KW·h，是黄河上游干流“龙青段梯级规划”的第五个大型梯级电站。积石坝址控制流域面积14 6749 km2，占全流域的19.5%，水量占全流域的38.8%，水力开发条件十分优越。是规划中“西电东送”的重要电源基地之一。

3.1 建立某水电站社会评价指标体系

在参考大量工程资料的基础上，选出此工程的社会评价指标，共3类10个指标。某水电站工程社会评价指标体系见表1。

表1 某水电站工程社会评价指标体系

3.2 构造比较判断矩阵计算指标权重

(1)计算一级指标权重。某水电站工程社会评价一级指标权重见表2。

表2 某水电站工程社会评价

(2)计算二级指标权重。社会经济指标权重，某水电站工程社会评价、社会经济指标权重见表3。

表3 某水电站工程社会评价

社会环境指标权重，某水电站工程社会评价社会环境指标权重见表4。

表4 某水电站工程社会评价

生态环境指标权重，某水电站工程社会评价生态环境指标权重见表5。

表5 某水电站工程社会评价生态环境指标权重

3.3 利用专家打分法求出评价样本矩阵

某水电站建设项目社会评价的专家组由涉及该水电站项目建设的5名专家和相关学者组成。将评价指标划分为4个等级，即优、良、中、差，分别赋值4、3、2、1分，若指标等级处于两个相邻等级之间，则相应评分为3.5、2.5、1.5分，评价人员按评价指标的评分等级标准打分，并填写评分表，根据评分表，可求得该评价样本矩阵P为：

3.4 确定评价灰类

根据评估指标的评分等级标准，相对设定 “优”、“良”、“中”、“差”四个评估灰类，灰类序号为e，即e=1、2、3、4。其分别对应的灰类白化权函数如(6)式：

e=1,第一灰类，“优”，灰数⊕1∈[4,∞),其白化权函数为：

(6)

(6)式中，e=2,第二灰类，“良”，灰数⊕2∈[0,3,6],其白化权函数见(7)式：

(7)

(7)式中，e=3,第三灰类，“中”，灰数⊕3∈[0,2,4],其白化权函数见(8)式：

(8)

(8)式中，e=4,第四灰类，“差”，灰数⊕4∈[0,1,2],其白化权函数见(9)式：

(9)

3.5 求得灰色评价系数及权向量确定灰色评价权矩阵

对于指标u11，评价对象属于四个灰类的评价系数计算如下：

X111=f1(2.5)+f1(3)+f1(4)+f1(3)+f1(2.5)=3.75

X112=f2(2.5)+f2(3)+f2(4)+f2(3)+f2(2.5)=4.333

X113=f3(2.5)+f3(3)+f3(4)+f3(3)+f3(2.5)=2.5

X114=f4(2.5)+f4(3)+f4(4)+f4(3)+f4(2.5)=0

X11=X111+X112+X113+X114=10.583

评价对象针对指标u11灰色评价的权值计算如下:

其灰色评价的权向量r11=(0.339，0.419，0.242，0)。

同理，计算出其他二级指标uij的灰色评价权值，二级指标灰色评价权值的计算见表6。

表6 二级指标灰色评价权值计算

灰色评价权向量r12=(0.387，0.419，0.196，0)，r13=(0.354，0.409，0.236，0)，r14=(0.532，0.412，0.056，0)，进而得到指标U1={u11，u12，u13，u14}的灰色评价权矩阵(R1)如下：

同理，可得指标U2={u21，u22}和U3={u31，u32，u33，u34}的灰色评价权矩阵R2和R3如下：

3.6 对评价对象进行综合评价

(1)U1、U2、U3各自的指标权重分配。根据前述的计算求得U1、U2、U3各自的指标权重，分别为：

W1=(0.071，0.327，0.388，0.213)

W2=(0.75，0.25)

W3=(0.038，0.265，0.372，0.324)

(2)对二级指标进行综合评价。综合评价见下式：

B1=W1×R1=(0.402，0.413，0.185，0)

B2=W2×R2=(0.364，0.412，0.224，0)

B3=W3×R3=(0.451，0.434，0.115，0)

由此得到一级指标灰色评判权矩阵：

(3)一级综合评判。一级综合评判见下式：

B=W×R=(0.397，0.414，0.189，0)

(4)计算综合评价值。综合评价值见下式：

S=B×IT=[0.397 0.414 0.189 0]

[4 3 2 1]T=3.208

3.7 社会评价结论

通过以上计算，得出了比较全面、客观的评价结论。某水电建设项目社会评价的综合评价值为3.208，达到了良好的等级。评价结果显示：该项目对实现社会发展目标所做的贡献较大，其经济综合效益显著，对社会发展的各个方面都产生了明显的有利影响，该项目的建设将会给当地带来一定的社会效益。

4 结 论

(1)将AHP层次分析法和白化权函数相结合，共同应用于水电建设项目社会评价,以某水电站建设项目为实例建立了评价指标体系,通过计算各评价指标的灰类系数,提高了指标的可信度。

(2)综合处理数据后对水电工程建设项目社会效益进行评价，弱化了因主观因素影响产生的评价结果的偏差，相较传统单纯依赖专家评分的评价方法其精确度和可靠性更高，适合用来对水电工程建设项目进行社会评价。