张霭珠，复旦大学国际关系与公共事务学院教授。1962年毕业于复旦大学数学系，曾从事计算机总体设计、系统工程总体设计和教学工作。主编或参与撰写《谋略之战》、《离散数学教程》等多部教材和专著。曾担任复旦大学副教务长、复旦附中校长、计算机科学系副主任、法学院副院长等职。
    陈力君，数量金融分析师（ Quantitative Financial Analyst）。1990年毕业于复旦大学计算机科学系，后获美国宾夕法尼亚州Temple大学理学硕士学位，2003年毕业于美国纽约大学Stern商学院，获得数量金融专业工商管理硕士（MBA）学位。已通过注册金融分析师（CFA）资格考试。目前在纽约华尔街从事金融分析工作。

    掌握充分、及时、准确的信息是科学管理的必要条件。有时不用刻意追求，就能得到一些有用的信息：譬如来自于下一级的报告，上级的通报、媒体的报道等。但是仅靠这些信息不可能全面把握情况，更不可能在管理工作中取得开创性成果。根据问题（任务）有目的、有意识、科学地搜集和分析信息是现代管理工作的基础。量化分析的过程就是从搜集信息开始，进行加工处理——整理、分类、分析，最后得到结论的过程。搜集整理信息必须采用科学的方法，否则可能徒劳无功，
    一、搜集信息的方法
    获取信息的最基本方法是“调查”（investigation）。调查的方式方法丰富多样，大致可以分为全面调查和非全面调查两大类。通常把全面调查称为“普查”；非全面调查又可以叫“抽样调查”。
    1．全面调查——普查
    根据要求，对所涉及的全部对象（单位或个人）一个不漏地进行调查是普查（census）的最大特点。例如“人口普查”、国土沙漠化调查、全国单位基本状况调查等。普查，特别是全国性的普查涉及面广、项目繁多、工作量大、要求高、投人大，为确保一次成功，必须严格周密地设计、部署和实施。
    普查中要求做到下面几个“统一”：
    （1）统一调查目的、要求、调查对象；
    （2）统一调查时间（包括标准时点——进入纪录的标准时间，调查工作展开的起止日期）；
    （3）统一编号，所涉及的各个项目及其可能的选择（例如：省、市、区县；职业、职称、职务等）给予互不相同的编号；
    （4）统一调查项目并给予正确的解释，制定栏目、格式完全一致的调查问卷；
    （5）统一调查方式，例如“人口普查”中派“调查员”人户询问、登记问卷；
    （6）按统一标准培训、考核调查员；
    （7）统一数据汇总原则和方式；
    （8）统一数据处理方法（拟采用同一软件）；
    （9）统一调查结果的汇总、上报方法和时间；
    （10）统一解释权归属；
    （儿）其他需统一的内容。
    例2．12002年在国务院统一部署下，开展全国“基本单位普查”。关于这次普查的部分重要要求与规定有：
    调查目的：统计分析（全国和各省市地区的）单位总数、性质、隶属关系、分布情况等。
    标准时点：2001年12月3土日。
    调查对象：各类法人单位，各类法人单位所属的产业活动单位。
    法人单位——指依法成立，有自己的名称、组织机构和场所，能够独立承担民事责任；独立拥有和使用（或授权使用）资产，承担负债，有权与其他单位签订合同；会计上独立核算，能够编制资产负债表的单位。
    产业活动单位——指在一个场所从事一种或主要从事一种社会经济活动；相对独立地组织生产经营或业务活动；
    能够掌握收入和支出等业务核算资料的单位。
    调查项目：总数；
    性质分类（企业法人、事业法人、社团法人、机关法人、其他法人）；
    基本情况——性质划分、隶属关系（中央、省市、区县、街道等）；
    主要构成（产业结构、行业分布、地区分布、经济成分、规模结构）；
    分布情况；
    2．非全面调查
    以下几种调查都是非全面调查：
    （1）典型调查，根据调查目的，选择在同类对象中最具典型性的单位或个人。例如选择上海市、江西省作为单位调查的典型，选择第一汽车制造厂作为国营企业改革情况调查分析的样板。
    （2）重点调查，根据调查目的，选择最具代表性的对象。例如对环境污染源的调查，可把重点放在无证经营的“五小企业”。
    （3）随机抽样调查，根据调查目的，在调查对象群中，随机抽取调查对象，获取资料，进行分析。当然，随机并不等于“随便”，这种抽样调查的方法，将在下一节作详细论述。
    此准则由经济学家沙万奇（Savage）发明。该标准选用“遗憾值”（re-gretfulvalue）（也称后悔值）作为衡量标准，所以先要了解遗憾值的计算方法。为明白起见，假定决策者已经跨人“未来”，然后回过头看当初的决策造成什么样的遗憾。假定当初决策选择“将生产线承包给别人”，实际结果却出现了“高需求”，查表后知“转包方案”中的“高需求”预计盈利3000万元，与“新建生产线”方案的7000万元的预计盈利比较，少盈利4000万元，就认为这4000万元是决策造成的“遗憾”，所以选4000万元作为“遗憾值”。
    同样可以计算：假设决策者当初选择“建立新生产线”的方案，结果出现的需求是“中等”，在这种情况下预测与结果吻合，不会产生“遗憾”，因为事实证明当初的决策是最佳的，获取利润也最大——3000万元。遗憾值应为0。
    遗憾值计算方法是：每一种需求下的最大利润项的遗憾值为0；其他两种方案遗憾值的计算公式是：
    遗憾值＝最大盈利一该方案的盈利
    表7—6给出了与各种决策有关的遗憾值。把每种方案的“最大遗憾值”用黑体标明。在未来需求完全不知道的情况下，决策时选择“最大遗憾值”中最小的对应的方案，即3500万元对应的“扩建原生产线”的方案。
    四、输入输出信息
    （1）输人数据有两类：抽样调查的统计数据；专家评估或受测评单位自测的等级分类。
    （2）输出结果为信息化指数，包括：
    ①（所有参与评测的社区）信息化指数的平均值、各个测评项目和测评因子测评数据的平均值。
    ②各社区（受测单位）的信息化指数，各个测评项目、测评因子的信息化指数，及其与信息化系数标准值（1．0）比较的曲线图。
    五、疑难问题处理
    建立“社区信息化评价体系”必须面对并合理解决四大难题：
    （1）由于指标体系涉及九个测评指标、35项测评分指标和52个测评因子，十几、几十甚至上百个受评估的单位（街道或社区），任务复杂，工作量大。
    （2）各个测评指标、测评因子对应的量纲不统一，例如，专家测评和受评估单位自测的项目用的是等级评价打分的办法；而抽样调查数据有的是百分比（如每百人中大专以上学历人数所占比例），有的是数据（如每户拥有的电话数等）。
    （3）测评因子的原始数据值域（数据变化范围）差别很大。譬如，自测或评估打分（假设采用百分制）的值域在0—100分之间；而百分比（如每百人中大专以上学历人数所占比例）的原始数据的值域可能是20％—90％之间；每户家庭或个人拥有的某项设备数可能在0—4之间等。
    （4）尚无客观的信息化程度的指导性标准。
    上述四个问题中，后三个问题是主要的，并直接影响计算模型的设计。
    为此，本方案采用“相对评价”的思路。也就是将数据“一致化”：利用全部有效的原始数据，计算各测评因子和测评指标的数据平均值，并以此为“信息化程度”的基础标准；对各测评因子和测评指标计算与之对应的相对比值，作为“信息化程度的评价系数”（以后简称“信息化系数”），对任何一个信息化系数而言，标准系数都是1．0。测评的结果只是一个与平均值的相对比值。这种方法，不仅将上述四个难题一并解决，而且使算法简单明了。一旦有关领导部门给出评价指标，用以替代模型中的均值，也能计算各类信息化系数，作出客观评价。
    第二节指标体系与权重分配
    参照社会信息化比较发达国家的情况，考虑上海的社区信息化的实际状况，本方案的信息化测评一级指标体系包含：信息化主体达到的条件、客观装备情况、应用状况（服务状况）和客观环境四大部分。分指标则反映相应指标应涵盖的方面，测评因子为评估可操作而设。
    权重体系直接决定各个测评指标或测评因子在测评中所占的分量，是整个测评体系的重要组成部分。面对这样一个庞大的测评工程，权重体系的合理性无疑是测评有效、可靠的关键所在。 
    ……