大数据背景下档案管理绩效的模糊评价

秦芳彧 张 江 聂 荣

一、引言

档案是社会、组织或个体在以往社会实践中直接形成的具有清晰、确定的原始记录作用的固化信息。档案及档案管理对人类社会的生存与发展，人类历史文化的传承与延续具有重要的基础价值。特别是在信息技术高速发展的大数据时代，大数据以其数量大、价值高、种类多和发展快的特点，正在潜移默化地对档案管理产生影响。因此，结合大数据时代对档案管理带来的影响，根据档案的特点与职能，建立多角度全方位的科学系统的评价指标体系并进行量化分析，其研究结果对于提高档案管理绩效具有重要的学术价值与现实意义[1]19。众所周知，惩罚与激励是提高管理绩效的一种常用的策略，为了在绩效评价中体现出惩罚与激励的作用,利用变权的方法，能够修正常权权重所反映决策者主观偏好带来的误差，并弥补实际情况与客观评价之间的指标差异性所导致评价结果偏于极端的情况。变权权重分为激励型与惩罚型变权，所谓因素的变权是指在常权基础上考虑因素组态对权重影响，又兼顾各因素状态值之间的组态水平，因而能科学地反映各因素在决策过程中所起的作用，

以往关于档案管理绩效的研究主要是以常权权重进行评价。比如，蒋超美对档案信息化服务绩效的评价是利用常权方法进行量化分析[2]46；马旭红在构建指标体系基础上，对档案信息化建设绩效进行了常权定量评价[3]168；还有很多学者，比如张丽娅[4]93和李德清[5]1241等尝试将均衡变权函数引入变权权重，进行模糊评价的理论与模型方面的探究。本研究就是尝试利用变权方法，对档案管理绩效进行科学评价。

二、档案管理绩效评价指标体系构建

影响档案管理绩效的指标众多，必须系统科学地选择指标构建评价体系才能对档案管理绩效进行客观评价，并进一步提升管理水平。首先，要保证完整性，包括档案存量与档案资源类别的系统全面性、全文数据库及目录数据库的高容量；其次，要注重高效性，提供完善、准确、快速的查阅服务并实时更新非常重要；再次，要按照以人为本的原则，满足查阅、借阅、参考及采纳等各种实际应用的需求；最后，要与时俱进，实现与

大数据时代同步推进的档案数字化管理及云处理等创新技术的先进性。据此以完整性、高效性、实用性及先进性等四方面作为准则层，进行深度研究挖掘，最终提炼设计16 个三级指标，如图1 所示。

图1 档案管理绩效评价指标体系

三、基于变权理论的模糊综合评价

模糊综合评价是在构建评价指标体系的基础上，确定因素集及模糊评语集，并建立模糊评价矩阵，结合权重给出最终评价结果。首先利用层次分析法AHP 确定常权权重，为了强化指标的均衡性，避免常权权重造成的主观偏差，将均衡变权函数引入变权理论[6]80修正其评价结果，结合原有的状态向量构造出新的状态变权向量，通过调整其权重保证指标之间的均衡性。

1.确定因素集。

按照图1 构建的档案管理绩效指标评价体系确定因素集，其中uij表示第i 级指标中的第j 因素，本研究采用两级评价指标体系，其中准则层4 个指标U={u1完整性，u2高效性，u3实用性，u4规范性}，同理指标层包括16 个指标。

确定模糊评语集。

Vk表示评价各个因素的模糊概念，是基于模糊理论确定的[7]，是综合考虑系统的各指标因素所给出的主观评价。本研究设定4 个档次的模糊评价集合V={v1优秀，v2良好，v3中等，v4较差} 来对档案绩效进行描述，即K 取4，并取参考向量C=（90，80，70，60）T对评语进行量化处理，具体见表1。

表1 档案管理绩效赋值

3．建立模糊评价矩阵。利用德尔菲法及问卷调查法获得专家对各层次因素指标的评价打分，建立模糊评价矩阵R。

其中rij表示因素uij隶属于vk评语的模糊评价程度。其中隶属度的确定方便档案学专家对参量的各种状态进行评价打分。

4．确定常权权重与变权权重。变权理论的实质就是在常权向量的基础上，引入状态变权向量。将常权向量与状态变权向量相互结合构成变权向量，以确保指标因素的权重可以根据因素的状态值或具体情况的变化而发生改变，发挥因素指标应有的影响作用[8]455。常权权重的确定利用AHP 法，即对指标体系中处于同一评价目标下的相对重要程度进行两两对比构建判断矩阵，在此基础上进行一致性检验得出常权权重。

变权权重的基本求取步骤[9]：

（1）首先运用AHP 求得指标的常权权重

（2）构造并求取指标的评价状态向量

（3）确定变权权重

为了避免评价结果的偏差，采用变权法引入均衡函数，其中常权向量与状态变权向量的Hardarmard 乘积即为变权向量，有变权公式如下：

上式中Si（x）为各指标因素的评价状态值，Wi（x）为变权权重，α 为变权程度因子，代表决策者对指标之间均衡程度的偏好。通常情况下，如果指标之间的主观偏好严重影响结果就需要进行权重均衡化处理，取0≤α≤1，此时状态变权向量为惩罚型。α 越接近于0，惩罚程度越大，相反α 越接近于1，其评价结果越接近常权重评价结果[10]12。综合考虑影响档案管理绩效各个因素的平衡问题和各指标缺陷的差异性，本研究进行惩罚型变权权重处理。

5.综合模糊评价。由{U,V,R}三元体构成模糊综合评价数学模型，再结合变权权重Wi 向量，即得到各指标的模糊状态评价值[11]69,具体公式如下：

由公式（5）得出各级指标的模糊评价值之后，利用下式可得出档案管理绩效的最终状态值的综合排名。

四、实例分析

基于变权理论对档案管理绩效进行研究，首先构建三级递阶层次结构模型见图1，就各项指标设计调查问卷，调查对象主要包括从事档案研究的专家学者、从事档案管理工作的专职人员，及某985 高校的科研人员共30 人进行评价打分。

1.评价体系构建与常权权重设置。通过问卷调查的数据整理得出模糊评价矩阵R，准则层及指标层的常权权重，见表2，其中档案管理绩效准则层的常权权重的排序依次为：完整性>高效性>实用性>先进性，同理，可见指标层的权重值及排序。

表2 模糊矩阵及权重设置

2.变权调节能力与影响分析。根据公式（5）可以得出各指标层针对准则层的模糊评价值，其中准则层“完整性”各指标的模糊评价计算见下式：

根据公式（6），利用参数列向量C=（90，80，70，60）T得出“完整性”综合状态评价值：

其他指标的状态评价值计算同上，见表3。

在结合“状态值”与“常权权重”的前提下，利用公式（4）得出变权权重。取惩罚调节最大值α=0，可得出档案绩效准则层“完整性”的变权权重如下：

其他指标的变权权重计算同上，见表3。

表3 指标层的评价状态值

表3 显示，通过对比变权下与常权下的状态评价值可以看出，对于评价状态值最高的完整性绩效指标，通过惩罚变权后其权重有所降低；对于评价值较低的先进性、实用性及高效性绩效指标，通过惩罚变权后权重均有所提升，这体现了惩罚变权的效果，即通过惩罚变权可以缩小状态值较高的权重值，放大状态值较低的权重值，以使该项指标由于评价者的主观偏好带来的偏差得到调节控制。

根据变权理论可知，变权的调节效果取决于调节参数α 值的大小。表4 为选择不同调节参数α 的绩效评价值。

表4 不同α 值下变权与常权效果对比表

表4 通过对比不同α 值的权重及其状态值可以看出：尽管该案例中常权下与变权下的评价状态值差异不明显，但是变化趋势已经说明变权对决策者主观偏好的修正作用。具有最高常权权重的完整性指标，通过惩罚型变权其变权权重有所减低，α 越接近0 其变权权重越小；具有相对较小常权权重的先进性、实用性及高效性，惩罚变权后其权重值得到了一定的提升，α越接近0 其变权权重越大。

表4 最后一列最终状态值结果认定该学校BH 档案管理绩效评价为良好水平，惩罚型变权后状态评价值低于常权状态值，说明档案管理绩效有进一步上升空间。以上结果完全符合惩罚型变权权重的调节机理，体现出了变权计算的效果，能使该项指标由于主观偏好所带来的影响被客观调节与修正，在一定程度上提高了评价结果的客观性、科学性与协调性。

五、结论与建议

从信息理论与档案需求的角度可以看到，档案实际上是人类追求信息的确定性、可靠性的产物，社会实践必须有确定、可靠的信息支撑方能有效挖掘发展并得到提升进步。档案的本质特征是原始记录性与现实参考性，这不仅是档案区别于其他事物的根本所在，而且从根本上决定着其管理绩效的基本取向。

对档案管理绩效进行综合评价是决策者进行决策的基础和依据，决策需要客观科学的评价。本研究尝试建立大数据背景下档案管理评价指标体系，利用变权理论对大数据平台下的档案管理工作绩效进行合理、科学、全面的评价，使得档案管理工作以最佳的方式更好地为国守史、为党，为民服务。

本研究通过利用变权权重的研究，使得档案管理绩效的评价值更加科学严谨，拓展了绩效评价的理论价值与实证意义。通过对数据的分析研究发现，要提高目前档案管理绩效，更要注意以下几点：第一，进一步丰富档案的完整性，增加档案存量及档案门类，加强档案资源的数据库集群建设；第二，不断提升高效性，建立档案资源共享平台，提高档案的查全率、查准率及查阅速度，及时进行档案信息的更新；第三，强化实用性，查阅及借阅等服务体系的完善及配套设施的优化，以方便使用者的参考与采纳；第四，大数据时代需要强化档案管理的信息化、智能化与数字化程度，不断提高档案资源的整合，提高全网链接率与检索率，确保档案管理与时俱进。