基于层次分析法的县区精准扶贫绩效评价.pptxVIP

基于层次分析法的县区精准扶贫绩效评价

汇报人：

2024-02-06

目录

contents

引言

层次分析法概述

县区精准扶贫绩效评价指标体系构建

基于层次分析法的县区精准扶贫绩效评价模型构建

实证研究：以某县区为例进行精准扶贫绩效评价

结论与展望

01

引言

贫困问题一直是困扰我国社会经济发展的重要问题之一，特别是在一些贫困县区，贫困程度深、脱贫难度大。

精准扶贫是我国政府为解决贫困问题而提出的一项重要战略，旨在通过精准识别、精准帮扶、精准管理等方式，提高扶贫工作的针对性和有效性。

对县区精准扶贫绩效进行评价，可以了解扶贫工作的实际情况，发现问题和不足，为进一步完善扶贫政策、提高扶贫效果提供参考。

国内研究现状

国内学者对精准扶贫绩效评价的研究主要集中在评价指标体系的构建、评价方法的选择以及实证应用等方面。

国外研究现状

国外学者对贫困问题的研究主要集中在贫困的成因、贫困的影响以及反贫困政策等方面，对精准扶贫绩效评价的研究相对较少。

发展趋势

未来研究将更加注重评价指标体系的科学性和全面性，评价方法的多样性和准确性，以及实证应用的广泛性和深入性。

本研究将构建县区精准扶贫绩效评价指标体系，运用层次分析法确定指标权重，并通过实证应用验证评价指标体系和方法的科学性和有效性。

研究内容

本研究将采用文献研究法、问卷调查法、专家咨询法等方法，综合运用定性和定量分析方法，对县区精准扶贫绩效进行评价。其中，层次分析法将作为确定指标权重的重要方法。

研究方法

02

层次分析法概述

系统分解

判断矩阵

权重计算

综合评价

01

02

03

04

将复杂问题分解为若干层次和因素，构建递阶层次结构模型。

通过两两比较的方式确定各因素的相对重要性，构造判断矩阵。

利用数学方法计算各因素的权重，并进行一致性检验。

根据权重和评分标准，对评价对象进行综合评价。

01

明确问题

确定评价的目标、准则和方案等要素。

02

建立层次结构模型

将问题分解为若干层次和因素，构建递阶层次结构模型。

03

构造判断矩阵

通过专家打分或问卷调查等方式，确定各因素的相对重要性，构造判断矩阵。

04

计算权重

利用数学方法（如特征根法、和法等）计算各因素的权重。

05

一致性检验

对判断矩阵进行一致性检验，确保评价结果的合理性和准确性。

06

综合评价

根据权重和评分标准，对评价对象进行综合评价，得出最终的评价结果。

系统性、简洁实用、所需定量数据信息较少等。能够有效地处理复杂的决策问题，尤其是那些难以完全定量分析的问题。

优点

主观性较大、比较结果粗糙、不易令人信服等。由于判断矩阵的构造和权重的计算都依赖于人的主观判断，因此评价结果可能受到主观因素的影响。同时，由于层次分析法是一种基于线性加权的评价方法，对于非线性问题可能无法得到准确的结果。

缺点

03

县区精准扶贫绩效评价指标体系构建

交通设施建设

水利设施建设

电力和通信设施建设

住房安全保障

包括道路、桥梁等交通设施的建设和改善情况。

考察农村电力和通信设施的覆盖率和质量。

评价农村饮水安全、农田水利等水利设施的建设情况。

评价农村危房改造、住房安全保障等政策的落实情况。

考察当地特色产业的培育和发展情况，如农业、旅游等。

特色产业培育

就业帮扶措施

产业发展带动效应

新型经营主体培育

评价针对贫困人口的就业帮扶措施，如技能培训、就业岗位推荐等。

衡量产业发展对当地经济和贫困人口的带动作用。

考察农业合作社、家庭农场等新型经营主体的培育和发展情况。

评价当地生态环境保护政策的执行情况。

生态环境保护政策落实情况

考察当地生态环境质量的改善情况，如空气质量、水质等。

生态环境质量改善情况

评价当地在可持续发展方面的能力建设，如资源利用效率、环境治理能力等。

可持续发展能力建设

衡量贫困人口在生态环境保护方面的意识提升情况。

贫困人口生态环保意识提升

04

基于层次分析法的县区精准扶贫绩效评价模型构建

以县区为单位，对其精准扶贫绩效进行评价，为政策制定和调整提供依据。

明确评价目标

构建层次结构模型

确定评价因素集

将评价目标分解为若干层次和因素，建立递阶层次结构模型。

根据精准扶贫的内涵和要求，确定评价因素集，包括政策、资金、项目、效果等方面。

03

02

01

通过专家咨询、问卷调查等方式，对同一层次各因素相对于上一层次某因素的重要性进行两两比较，构造判断矩阵。

构造判断矩阵

采用特征根法、和积法等方法，计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量，并进行归一化处理，得到各因素的权重向量。

计算权重向量

通过计算一致性指标、随机一致性指标和一致性比率等指标，对判断矩阵的一致性进行检验，确保评价结果的合理性和准确性。

一致性检验

数据标准化处理

对原始数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响，使各指标