地方民政执政能力监测预警系统研究论文(2)
时间：2021-08-31三、监测预警指标体系的设计
(一)地方政府执政能力监测预警指标体系构建
本文基于我国目前社会、经济发展现状，在分析国家权威机构公布的政治经济社会等五年自然数据和
社会相关事件的数量统计值，考虑绝大多数地方政府执政的基本特征和规律，根据统计报表制度中主要范畴指标，经过反复的筛选和推算，最终确立如下指标：
(二)地方政府执政能力监测预警等级模型的基本框架
地方政府执政能力监测预警等级，社会各界通行的作法和人们已经习惯的划分层次为四个等级。在实际工作中，预警人员需要根据预警指标具体情况确定其预警等级。为了保障预警的及时、准确、可靠，根据国内外行政管理的实际，结合我国现阶段社会经济发展具体情况，利用公共管理、社会学、心理学、公安管理学、公共政策等学科理论进行分析，笔者认为地方政府执政能力监测预警等级模型的基本框架形成，主要依赖指标界定、量表设计、配比技术、权重分析、数量统计与计算等方法。其中下列环节尤为重要：
1 地方政府执政能力监测预警等级模型关键要素的诠释。
(1)设计地方政府执政能力监测预警等级表。该表由四个部分构成，即预警指标数据区、权重栏、指标等级评定栏、预警数值等级区。
(2)预警指标的具体数值应填写于对应的等级区域栏中。
(3)预警指标的权重通过统计分析、社会调查和德尔斐法获取。
(4)社会安全与稳定预警等级，利用权重和指标综合计算得到等级差。
(5)地方政府执政能力监测预警标准的模式划定，我们采用国际惯例和国家权威机构预警等级一般范式，分为三类四级四色预警，即根据我国行政区划并结合研究内容的具体特点，地方政府执政能力监测预警模式的基本框架为三类：直辖市、省辖市和(区)县；预警等级根据我国地方政府实际情况和警情轻重依次设为四级四色：Ⅳ级(蓝色级)、Ⅲ级(黄色级)、Ⅱ级(橙色级)和I级(红色级)。
(6)预警等级区分实际上是地区人口总量、社会安全相关指标、警情发生状况及具体数量值(频数)、出现周期性规律(频量)之间关系的反映。
2 地方政府执政能力监测预警等级核算方法
建立预警系统的最关键的技术工作是预警信号界限值的确定，包括单个指标界限值的确定和综合界限值的确定两个方面。界限值是判断各监测指标以及执政能力状态落在不同状态区域的数量标准。单个指标界限值的确定是预警信号系统建立的重要环节，是一件很复杂、很细致的工作。而合理划分各景气状态的区域，确定其综合界限值，则是决定分析模型科学性强弱的关键环节。
地方政府执政能力预警信号系统共设4灯，各自含义如表2：
(三)预警临界值的测算及综合指数
预警临界值是划分灯区的主要依据，其测算结果合理与否直接关系到监测结果的可信度。本文借用层次分析法和影响因素分析法两种方法来加以确定。临界值确定的原则为：以地方政府绩效评估为参考依据；大部分指标采用除不确定因素后的同比增长率来定，综合各部门实际运作发展情况及各时期政府的行政管理目标与调控措施。
通过以上方法，可获得预警信号系统预警临界值(见表3)。预警综合指数由预警指标所处的状态而定，首先给不同的信号赋值，见表4：
根据确定的各预警指标的临界值，可判断出各预警指标所落入的灯区，按灯区的分值对各指标进行评分，并把分数相加即可得出其综合指数。
四、地方政府执政能力监测预警系统建设的技术实施方案
由于政府执政能力监测预警系统是一个涉及到多数据源、多计量模型的计算机系统，因此在技术上存在如下瓶颈：(1)模型的集成难。即如何实现计量模型的有效组合运用，而检测预警系统的准确性却都是通过模型来加以保证；(2)数据集成难。政府执政能力监测预警所需的数据极为广泛，数据获取难度大，需要成百上千部门或行业的实体数据才能最终生成各项指标，而这些数据又分散在不同的地区和部门，加大了数据采集难度。针对以上问题，本系统拟采用基于数据仓库技术的智能决策支持系统来实现系统目标。
基于数据仓库的决策支持系统包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘。数据仓库根据决策主题的需要，将来自各数据库的信息进行集成，并对它进行重新组织和提取，通过综合和分析得到辅助决策的信息。联机分析处理是以C／S方式完成多维数据分析。数据挖掘利用一系列的方法，从大量的数据中获取有用的信息或知识。
数据仓库实现对决策主题数据的存储和综合，OIAP工具实现多维数据分析，DM工具用于挖掘数据仓库中的知识，模型库实现多个广义模型的组合辅助决策，专家系统利用知识推理进行定性分析，它们集成的综合决策支持系统，相互补充、相互依赖，可以更有效地辅助决策。
基于数据仓库的地方政府执政能力监测预警管理系统的体系结构如图3所示：
系统可以提供的功能和模块如下：
1 数据录入模块。由于大量的数据信息在数据库中往往是分散的、无规律、无结构、没有统一的标准，而且受时间的限制，大量的历史性数据被当作无意义的数据而被抛弃，这使得许多有价值的信息丢失，从而导致信息资源配置的低效率。因此，可以按时间、地域、种类等不同，将大量数据分维度、分层次按统一的标准重新整理。该模块通过自定义的验证控件，规范用户输入，避免格式错误的数据和无效数据流入系统的数据库和分析流程。并针对监测数据内容众多、分类繁杂、属性缺失的特点，在系统的内部添加相应的容错功能，保证系统的稳定运作。
2 数据分析模块。通过录入模块的处理可以把大量相关数据以相同的标准、规范、形式集中统一到数据仓库中来，但是这些未经过数据信息处理的大量数据只是以陈述式的形式展现在人们的面前，并没有形成有价值的知识，无法被人们所利用。数据仓库中的数据信息可以根据数据信息的种类、时间、应用不同，分为历史性详细信息、当前详细信息、归纳总结信息、高级决策信息4种。在经过一定时间后，由于数据的不断进入，先前进人数据仓库的数据变成了历史性详细信息，转入历史性详细信息层；同时，当前的详细信息数据和历史性详细信息数据也可利用OLAP、数据挖掘等技术进行提取、分析，使有价值的信息进入归纳总结信息层，最后转入高级决策信息层。在高级决策信息层，形成数据模型、知识库、领域知识库，使大量数据陈述变成了可以指导决策者进行决策分析的有用数据表示，提高模型库的分析能力，也提高了知识表达和知识综合能力。 五、余论
本研究可以为我国地方政府执政能力监测预警实践的开展以及学术界研究的深化，提供有益参考和借鉴。但是，囿于时间和篇幅，本研究没有对指标的信度、效度等问题进行考察。我们希望在今后的研究过程中不断加以完善，以形成一套更为科学、合理的地方政府执政能力监测预警系统，为地方政府执政能力监测预警工作的顺利、有效开展奠定理论和技术基础。
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