第一节 指标的标准化问题

在建立指标体系时，要对数据进行标准化处理。具体来说，建立综合评价指标体系就是要综合各个领域的指标，进而整合出具有总体代表性的指标，这就要对各个不同的指标进行标准化，通过数学转换来消除指标类型与量纲对绝对数值的影响，把不同指标所具有的不同性质、不同量纲、不同标准在统一的标准下进行转化，从而把绝对数值转化成一个相对数值，进而在这种标准化处理后的数值之间建立多指标之间的可比较性关系。例如，在社会质量评价指标体系模型中，社会经济保障、社会凝聚、社会包容、社会赋权等多个指标的度量单位、内在属性、数量级别都存在着差异，在指标整合过程中，不能直接进行综合计量。因此，只有对各个指标的计量标准进行统一，对所有进入指标体系中的分项指标进行标准化处理，来消除量纲、测量尺度的影响，才能将其转化为无量纲、无数量级差异、方向一致的标准指标值，只有在这个基础之上，才可以进行总体指标的整合。

对如何对指标进行标准化处理的问题，诸多学者已经开展了多方面的讨论和研究。对于指标数据标准化方法的选择，有学者提出应当遵循三个原则，即同一指标内部数据相对差距不变原则；不同指标之间的相对差距不确定原则；标准化后极大值相等原则（俞立平、潘云涛、武夷山，2011）。具体而言，指标标准化方法大致有以下几类：①线性无量纲标准化法：这种方法假定指标相对值与指标实际值在无量纲转化中，呈线性关系，而相对值与实际值之间等比关系保