智慧社區(qū)信息服務績效評價研究

1、    智慧社區(qū)信息服務績效評價研究    張森摘 要：雖然當前許多城市在智慧化建設中有完整的戰(zhàn)略規(guī)劃，但對智慧社區(qū)信息服務的收入產(chǎn)出卻沒有清晰的反饋。本文通過構(gòu)建一個智慧社區(qū)信息服務績效評價指標體系，結(jié)合層次分析法和模糊綜合評價方法建立測評模型，進行實證研究并提出相應建議。關(guān)鍵詞：智慧社區(qū);信息服務;績效評價： tu984.12      ： a      ： 1673-1069（2016）30-72-20  引言自從2008年金融危機后，ibm公司提出“智慧地球”的新理念，以此理念

2、為核心的智慧項目成為世界各國城市建設的風向標，引起了國內(nèi)外學者的關(guān)注。而智慧社區(qū)是智慧城市在個體生活最小單元上的映射，它是智慧城市這項復雜的系統(tǒng)工程中至關(guān)重要的一環(huán)，是智慧城市的理念、技術(shù)在精確空間尺度上的一種演繹。有關(guān)智慧社區(qū)的概念，中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設部印發(fā)的智慧社區(qū)建設指南（試行）的闡釋為：智慧社區(qū)是借助新一代信息通信技術(shù)，整合相關(guān)信息資源，依托信息基礎設施。建立統(tǒng)一信息服務平臺，最終為社區(qū)居民提供便捷的、全方位的信息服務，在順應黨中央關(guān)于智慧社區(qū)建設要求的同時能夠為智慧城市的建設奠定基礎。同時智慧城市要求借助新一代通信技術(shù)如互聯(lián)網(wǎng)+、云計算、大數(shù)據(jù)等進行多源信息整合，打破信息孤

3、島，為公眾提供高質(zhì)量的信息資源及信息服務，這一實踐對于資源利用率的提高及社區(qū)居民生活質(zhì)量的提高有著重要的意義。本文通過梳理智慧社區(qū)信息服務績效評價理論，構(gòu)建出智慧社區(qū)信息服務測評指標體系，使用基于層次分析法的模糊綜合評價模型對智慧社區(qū)信息服務績效進行測評，最后根據(jù)評測結(jié)果提出智慧社區(qū)信息服務水平提升和優(yōu)化的基本策略。1  智慧城市信息服務評價指標體系1.1 智慧社區(qū)信息服務績效測評指標體系設計思路筆者在智慧社區(qū)信息服務績效評價指標體系構(gòu)建的過程中，依托的是測評樹狀式指標體系結(jié)構(gòu)，遵循的是客觀性、針對性、可操作性、完備性等原則，將測評指標體系分為三個層次，分別是：目標層、指標層（要素層

4、）、具體指標層。1.2 智慧社區(qū)信息服務績效評價指標體系構(gòu)建本文在智慧社區(qū)信息服務指標體系構(gòu)建的過程中，參考了智慧社區(qū)建設指南（試行）中的所構(gòu)建的評價之標體系，并借鑒了社區(qū)信息服務顧客滿意度評價中所構(gòu)建的指標體系以及相關(guān)的信息服務績效評價指標構(gòu)建的文獻，同時梳理了國內(nèi)對于智慧社區(qū)和社區(qū)的研究，最終構(gòu)建智慧社區(qū)信息服務績效評價一級指標6個，二級指標17個的績效評價指標體系，見表1。2  智慧社區(qū)信息服務績效評價模型選取2.1 層次分析法層次分析法是由t.l.薩蒂（saaty）于20世紀70年代提出的，具體概念是將評價指標體系根據(jù)其隸屬度分為幾個層級，并在形成的這一個多層指標體系及基礎，

5、從而確定出指標的權(quán)重。主要步驟有：構(gòu)建判斷矩陣，對于同一層次下的指標進行兩兩評判。層次單排序，根據(jù)判斷矩陣計算特征向量并歸一化，得到一級指標層次單排序。確定相對權(quán)重，運用特征向量的方法計算各層指標相對于上一級指標的權(quán)重。一致性檢驗，將偏差一致性指標與平均一致性指標進行對比。確定各指標權(quán)重，該指標體系所構(gòu)建的判斷矩陣達到一致性檢驗的要求后，各指標權(quán)重取值取自判斷矩陣的特征向量。2.2 模型綜合評價法考慮到本文中所構(gòu)建的智慧社區(qū)信息服務績效評價指標體系中定量指標較少，定性指標較多的情況。因此本文在做綜合評估的時候采用的是基于層次分析法的模糊綜合評判。主要步驟如下：確定測評指標的層次，將評價指標集分

6、為6個指標子集，其中每個一級指標又是由二級指標構(gòu)成;確定權(quán)重集，利用層次分析法確定每個層級的權(quán)重，得到一級指標的權(quán)重集以及二級指標的權(quán)重集;建立測評集。在確定各層級指標的權(quán)重集之后，再建立測評集;一級指標的模糊綜合評價集，這17個二級指標形成的評價矩陣，通過算子將權(quán)重和矩陣進行計算，得到一層指標的模糊綜合評價集;二級指標模糊綜合評價集，根據(jù)二級指標模糊綜合評價的評價矩陣得到評價集。3  智慧社區(qū)信息服務實證研究3.1 數(shù)據(jù)收集本文的實證研究選取長沙市雨花區(qū)智慧社區(qū)項目，其建設也惠及了雨花區(qū)五個社區(qū)居民的衣食住行，滲透到了社區(qū)信息服務中多處環(huán)節(jié)上，通過德爾菲方法將一級指標與二級指標分層

7、提交給領(lǐng)域內(nèi)專家，進行指標間重要程度評判，構(gòu)建9分比例標度的判斷矩陣，發(fā)放調(diào)查問卷給當?shù)厣鐓^(qū)居民，得到客觀的因素集對評價集的隸屬程度。3.2 數(shù)據(jù)處理整理好指標權(quán)重集數(shù)據(jù)和隸屬程度表后，針對判斷矩陣計算權(quán)重集并通過權(quán)重集對智慧社區(qū)信息服務指標單因素隸屬程度的數(shù)據(jù)進行模糊計算，得到指標判斷矩陣的特征向量并做一致性檢驗，通過與權(quán)重集進行加權(quán)算子的運算，得出一級指標a1，二級指標a1、a2、a3、a4、a5、a6的特征向量計算結(jié)果如下：wa=（0.13，0.1，0.21，0.27，0.08，0.21，）;wa1=（0.14，0.55，0.31）;wa2=（0.64，0.36）;wa3=（0.19，0

8、.28，0.15，0.38）;wa4=（0.2，0.31，0.11，0.38）;wa5=（0.7，0.3）;wa6=（0.64，0.36）.它們的隨機一致性比率計算結(jié)果分別為0.016、0.042、0、0.058、0.067、0.01、0.013，各值均小于0.1，因此我們承認判斷矩陣之間有非常好的適應度從而接受特征向量值作為智慧九華評價指標的權(quán)重值。4  智慧社區(qū)信息服務發(fā)展建議本文通過分析當前智慧社區(qū)信息服務相關(guān)研究理論，借鑒智慧社區(qū)建設指南（試行）中的所提出的指標，構(gòu)建了新的智慧社區(qū)信息服務指標體系，基于層次分析法和模糊綜合評價法建立評價模型，對實例進行實證研究，結(jié)果表明當前智慧社區(qū)信息服務發(fā)展良好，能夠大幅滿足社區(qū)居民智慧化的需求，符合國家智慧城市戰(zhàn)略發(fā)展方向。但是現(xiàn)有的智慧社區(qū)信息服務建設存在“重建設輕管理”的問題，信