數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

為了增強測評結(jié)果的科學(xué)性和可比性，在對指標(biāo)數(shù)據(jù)的選擇和設(shè)定過程中，我們應(yīng)用了此前測評研究中連續(xù)使用過的具有單調(diào)性和凸性特征的指數(shù)功效函數(shù)，對六個二級指標(biāo)數(shù)據(jù)分別進行了無量綱化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。該功效函數(shù)的具體形式如下：

該功效函數(shù)中，d是量化后的得分，我們將其區(qū)間控制在了60-100之間，x是觀測值，也就是各指標(biāo)數(shù)據(jù)的實際統(tǒng)計值，xh是滿意值，xs是不允許值。一般來說，正向指標(biāo)滿意值取各指標(biāo)的最大值，不允許值取其最小值，但對于低保人口占總?cè)丝诒嚷蔬@樣的逆向指標(biāo)，滿意值應(yīng)取其最小值，不允許值取其最大值。在操作過程中，經(jīng)過功效函數(shù)的轉(zhuǎn)換之后，就可將各地市所有的指標(biāo)數(shù)值全部轉(zhuǎn)換為60-100之間的得分。因此，在我們構(gòu)建的地方經(jīng)濟社會公平度評價體系中，最低生活保障參保人數(shù)占常住總?cè)藬?shù)比重的觀測值越大，得分越低；余下的其他五個二級指標(biāo)則相反，也即其觀測值越大，所獲的得分越高。

然而，依據(jù)該功效函數(shù)所得出的結(jié)果是相對結(jié)果，前述六個二級指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值和最大值會影響各地市經(jīng)濟社會公平度的得分。也就是說，如果改變參與測評的地市樣本量，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)指標(biāo)的最大值和最小值發(fā)生變化，各地市經(jīng)濟社會公平度的最終得分也會發(fā)生變化。但是這并不會對各地市之間經(jīng)濟社會公平度的排名順序產(chǎn)生影響，也就是原有各地市經(jīng)濟社會公平度的先后排序?qū)⒈３植蛔儭?/p>

地市經(jīng)濟社會公平度與人均GDP相關(guān)性分析

計算和排名結(jié)果表明，廣西壯族自治區(qū)14個地市經(jīng)濟社會公平度的排名與其人均GDP的排名存在一定的負(fù)向關(guān)系。其主要表現(xiàn)為：地市人均GDP水平高，經(jīng)濟社會公平度排名卻靠后；人均GDP水平低，經(jīng)濟社會公平度排名卻靠前（見圖2，P12）。例如，防城港市人均GDP水平在14個地市中排在首位，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中位列第8；柳州市人均GDP水平在14個地市中排在第2位，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中位列第14；貴港市人均GDP水平在14個地市中位列第13，經(jīng)濟社會公平度在14地市中排名首位；玉林市人均GDP水平在14個地市中位列第11，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中位列第4；賀州市人均GDP水平在14個地市中位列第12，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中位列第7。

當(dāng)然，這其中也有部分地市經(jīng)濟社會公平度排名與其人均GDP的排名之間的差距不大。具體表現(xiàn)為一是人均GDP排名靠前，經(jīng)濟社會公平度排名也靠前。例如，北海市人均GDP水平在14個地市中排在第3位，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中排在第2位；南寧市人均GDP水平在14個地市中排在第4位，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中排在第5位。二是人均GDP排名靠后，經(jīng)濟社會公平度排名也靠后。例如，來賓市人均GDP水平在14個地市中排在第10位，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中排在第11；河池市人均GDP水平在14個地市中排在第14位，經(jīng)濟社會公平度在14個地市中排在第12位。