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摘 要:法治评估是法制化建设过程中至关重要的一步,评估方法直接决定着法制化建设的科学性与准确性,为了得到客观公正的评测指标,采取基于多级模糊的评估方法。结合各地区、机关单位的法制建设情况,建立了法制评估的指标体系、模型及方法,通过该模型可以对现代法制建设进行衡量与评估,并对最后的评估结果进行分析,从而找出存在的不足,为法制化建设提供重要帮助。
关键词:模糊评估法;多级评判;法制化建设
中图分类号:R473 文献标识码:A 文章编号:2095-4379-(2018)05-0204-01
作者简介:田莉(1996-),女,土家族,湖北宜昌人,三峡大学法学与公共管理学院,法学专业本科生,研究方向:法治化评估;通讯作者:蔡政英,三峡大学计算机与信息学院。
近年来,由于法治建设力度不断加大,对于法治评估的重视也不断加强,很多学者及法律人士等提出了一系列法治评估方法,这些方法对于法治评估方式的科学性与完善具有重要的指导作用。例如生成与演进逻辑——从法治概念到评测指标的过程性解释所展示的,通过提出建构法治评估指标体系的逻辑关系模型,将中国法治评估指标体系的制定过程分解为“法治概念”、“法治制度维”、“法治测量指标”三个阶段,并依照评估进路对中国法治评估指标体系作出过程性的阐释。由于评估者往往不能给出精准的判断,为了能够对法治化建设作出更为客观的评估,本文提出一种基于多级模糊的法治化建设评估方法。
(一)建立因素集
确定评估因素集X={x1,x2,…,xn},其中xi=(i=1,2,…,n)是评价指标。根据指标对评估准确性的影响,把指标分成正向指标和负向指标。指标值越大,评估的准确性就越高,所以正向指标的最大值为1;否则,为负向指标。对于正向指标选择偏大型的隶属函数进行单因素评估,反之采用偏小型的隶属函数。
偏大型隶属函数:
Rij=(xji-max{xji})/(max{xji}-min{xji})
偏小型隶属函数
rij=(max{xji}-xji)/(min{xji}-max{xji})
(二)建立评判集
确定模糊评语集Y={y1,y2,…,ym},对于法治化的评估一般分为很好(y1)、好(y2)、较好(y3)、一般(y4)、较差(y5)和很差(y6)六级。
(三)计算模糊综合评估矩阵
对单因素作出评价,得到评估矩阵Ri=[rij]m*n,其中Ri的元素rij表示第i个因素xi对第j个评估对象等级的隶属程度。
(四)确定权重集
确定各因素的权重W={w1,w2,…,wn},wi>=0,wi表示第i个因素xi的权重。
(五)模糊综合评判
应用模糊矩阵的负荷运算规则C=W*R来做综合评价,式中的*表示评估算子。
(一)因素集
法治化评估分别从以下四个方面进行评估:村委会评估主要内容为法治阵地(x1)、公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性(x2)、行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务(x3)、法院评估主要内容为公正司法(x4);
其中村委会评估主要内容为法治阵地包括:专门场所设置情况(r11)、人员配备情况(r12)、建设制度及其落实(r13)、法制宣传情况(r14);
公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性包括:场所及其公示牌设置(r21)、网站及其更新情况(r22)、警务信息公开查询(r23)、标示标牌及着装(r24);
行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务包括:一站式服务(r31)、提供网上办理(r32)、服务项目及程序公开、收费服务公開收费依据(r33)、限时办理(r34);
法院评估主要内容为公正司法包括:关于主审法官办案责任制规定(r41)、诉讼服务中心立案受理制度及落实(r42)、网上查询生效文书及执行信息公开(r43)、标识设置及着装(r44)。
(二)评价集
将法治化的评估分为很好(y1)、好(y2)、较好(y3)、一般(y4)、较差(y5)和很差(y6)六级。
(三)设置权重集
依据每项评估所占比重不同来设置其权重:x1=(0.4,0.2,0.2,0.2)、x2=(0.4,0.2,0.2,0.2)、x3=(0.2,0.2,0.4,0.2)、x4=(0.2,0.2,0.4,0.2)。
(四)单因素评判
设置每一项指标都为25分,很好:23-25;好:22-19;一般:13-18;较差:7-17;很差:0-6。
(五)根据调查分数计算模糊综合矩阵Rij。
(六)计算模糊综合矩阵与权重集的乘积,得到综合评估结果。
[1]吴纪树.基层政府绩效评估的法治化探析[J].新西部,2017(24):78-79.
[2]俞明轩,刘传耀.法治化视角下资产评估机构执业风险及防范[J].中国资产评估,2017(09):8-14.
[3]吴江海.重大行政决策风险评估的法治化研究[D].大连海事大学,2017.
[4]于洋,杨瑞金,高卫恒.多级模糊评估的输变电设备状态评价体系研究[J].云南电力技术,2017,45(01):62-66.
[5]乔云峰,接标,刘莹,郭良敏,罗永龙.P2P环境下基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型[J].计算机工程与应用,2017,53(01):124-129.
关键词:模糊评估法;多级评判;法制化建设
中图分类号:R473 文献标识码:A 文章编号:2095-4379-(2018)05-0204-01
作者简介:田莉(1996-),女,土家族,湖北宜昌人,三峡大学法学与公共管理学院,法学专业本科生,研究方向:法治化评估;通讯作者:蔡政英,三峡大学计算机与信息学院。
近年来,由于法治建设力度不断加大,对于法治评估的重视也不断加强,很多学者及法律人士等提出了一系列法治评估方法,这些方法对于法治评估方式的科学性与完善具有重要的指导作用。例如生成与演进逻辑——从法治概念到评测指标的过程性解释所展示的,通过提出建构法治评估指标体系的逻辑关系模型,将中国法治评估指标体系的制定过程分解为“法治概念”、“法治制度维”、“法治测量指标”三个阶段,并依照评估进路对中国法治评估指标体系作出过程性的阐释。由于评估者往往不能给出精准的判断,为了能够对法治化建设作出更为客观的评估,本文提出一种基于多级模糊的法治化建设评估方法。
一、模糊评估原理
(一)建立因素集
确定评估因素集X={x1,x2,…,xn},其中xi=(i=1,2,…,n)是评价指标。根据指标对评估准确性的影响,把指标分成正向指标和负向指标。指标值越大,评估的准确性就越高,所以正向指标的最大值为1;否则,为负向指标。对于正向指标选择偏大型的隶属函数进行单因素评估,反之采用偏小型的隶属函数。
偏大型隶属函数:
Rij=(xji-max{xji})/(max{xji}-min{xji})
偏小型隶属函数
rij=(max{xji}-xji)/(min{xji}-max{xji})
(二)建立评判集
确定模糊评语集Y={y1,y2,…,ym},对于法治化的评估一般分为很好(y1)、好(y2)、较好(y3)、一般(y4)、较差(y5)和很差(y6)六级。
(三)计算模糊综合评估矩阵
对单因素作出评价,得到评估矩阵Ri=[rij]m*n,其中Ri的元素rij表示第i个因素xi对第j个评估对象等级的隶属程度。
(四)确定权重集
确定各因素的权重W={w1,w2,…,wn},wi>=0,wi表示第i个因素xi的权重。
(五)模糊综合评判
应用模糊矩阵的负荷运算规则C=W*R来做综合评价,式中的*表示评估算子。
二、一级模糊综合评判
(一)因素集
法治化评估分别从以下四个方面进行评估:村委会评估主要内容为法治阵地(x1)、公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性(x2)、行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务(x3)、法院评估主要内容为公正司法(x4);
其中村委会评估主要内容为法治阵地包括:专门场所设置情况(r11)、人员配备情况(r12)、建设制度及其落实(r13)、法制宣传情况(r14);
公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性包括:场所及其公示牌设置(r21)、网站及其更新情况(r22)、警务信息公开查询(r23)、标示标牌及着装(r24);
行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务包括:一站式服务(r31)、提供网上办理(r32)、服务项目及程序公开、收费服务公開收费依据(r33)、限时办理(r34);
法院评估主要内容为公正司法包括:关于主审法官办案责任制规定(r41)、诉讼服务中心立案受理制度及落实(r42)、网上查询生效文书及执行信息公开(r43)、标识设置及着装(r44)。
(二)评价集
将法治化的评估分为很好(y1)、好(y2)、较好(y3)、一般(y4)、较差(y5)和很差(y6)六级。
(三)设置权重集
依据每项评估所占比重不同来设置其权重:x1=(0.4,0.2,0.2,0.2)、x2=(0.4,0.2,0.2,0.2)、x3=(0.2,0.2,0.4,0.2)、x4=(0.2,0.2,0.4,0.2)。
(四)单因素评判
设置每一项指标都为25分,很好:23-25;好:22-19;一般:13-18;较差:7-17;很差:0-6。
(五)根据调查分数计算模糊综合矩阵Rij。
(六)计算模糊综合矩阵与权重集的乘积,得到综合评估结果。
[ 参 考 文 献 ]
[1]吴纪树.基层政府绩效评估的法治化探析[J].新西部,2017(24):78-79.
[2]俞明轩,刘传耀.法治化视角下资产评估机构执业风险及防范[J].中国资产评估,2017(09):8-14.
[3]吴江海.重大行政决策风险评估的法治化研究[D].大连海事大学,2017.
[4]于洋,杨瑞金,高卫恒.多级模糊评估的输变电设备状态评价体系研究[J].云南电力技术,2017,45(01):62-66.
[5]乔云峰,接标,刘莹,郭良敏,罗永龙.P2P环境下基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型[J].计算机工程与应用,2017,53(01):124-129.