ＡＮＰ方法在高校图书馆评估中的应用

　　摘要　通过采用网络层次分析法(ANP)建立高校图书馆评估指标体系，分析了指标之间的相互影响与依存关系，并用ANP方法确定高校图书馆评估指标体系中各指标权重。结果表明，ANP方法得出的指标权重趋向均衡化，增加了指标权重的可行性和合理性。
　　关键词　ANP方法；图书馆；评估指标体系

　　高校图书馆评估，是高校科学管理的重要组成部分，是管理部门使用现代科学管理方法，对高校图书馆工作进行全面地、系统地考核和评价的过程。开展高校图书馆评估，对客观地反映高校图书馆工作现状，加强对高校图书馆整体建设的宏观调控，促进高校图书馆事业的健康发展起到积极而有效的作用。国内关于图书馆评估问题已有了一些研究成果。这些方法成功地适用于各指标之间相互独立的情况。但从实际的评估出发，各个指标之间往往并不是相互独立的，常会出现某些指标之间相互影响、相互支配的情况。本文利用网络层次分析法(ANP)建立图书馆评估指标体系，分析指标之间的关系，确定各指标权重并进行排序、分析。
　　
　　1　基于ANP的评估指标设计
　　
　　网络层次分析法(ANP)是Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，是在AHP基础上发展而形成的。它是一种定量与定性相结合的方法，能够描述指标体系中指标间的相互关系。ANP结构首先将系统元素划分为两大部分，第一部分称为控制因素层，包括问题目标及决策准则。所有的决策准则均认为是彼此独立的，且只受目标元素支配。控制因素中可以没有决策准则，但至少有一个目标，是典型的递阶层次结构。第二部分为网络层，它是由所有受控制层支配的元素组组成的，其内部是互相影响的网络结构。关于ANP用于决策和评价问题的一般步骤以及ANP中超矩阵的构造方法及其权重计算参见文献。
　　图书馆评估主要由以下要素构成：(1)办馆条件；(2)文献资料建设；(3)读者服务；(4)自动化、网络化、数字化建设。根据这4个主指标，相应构造16个二级指标。
　　
　　2　因素分析及影响网络
　　
　　图1建立的是三层指标体系。四个主要元素组B、C、D、E之间及各子元素之间的关系都不是独立的，而是相互之间有依存关系和反馈关系。基于ANP方法建立的这四个主指标元素组之间的网络关系，称为外部依赖关系(Outer Dependence)，这种相互关联的结构更能反映出高校图书馆评估各因素之间的内在联系，并具有系统性和科学性。主指标元素组的影响网络见图2所示。这里没有考虑文献资料建设与读者服务之间的直接关系，假定图书馆的文献资料建设不依赖于读者服务，它们的间接关系由超矩阵的计算得出。各二级指标间的具体影响关系见表1所示。
　　
　　3　模型求解及分析
　　
　　据ANP法求解模型的一般步骤，可以求得超矩阵及最后的各指标权重向量。
　　(1)构造判断矩阵。在这个问题中构造的判断矩阵很多，而且可能每个人构造的不一样。
　　(2)构造加权矩阵。按照ANP的计算过程，经计算所得加权矩阵为
　　(3)初始超矩阵构造。根据所给的网络，超矩阵的构成如下
　　得到的初始超矩阵W，它的每一个子块是由多个判断矩阵得到的。
　　(4)建立加权超矩阵。用加权矩阵A的每一个元素乘以初始超矩阵的相应元素块就得到加权超矩阵W’。
　　(5)计算极限超矩阵权重。W’是最后得到的超矩阵，把这个超矩阵自相乘，使得积收敛为止，则每一列归一化就得到最后的排序向量。即对超矩阵进行足够大的幂次运算，直至各行数值趋于一致，即可得出各个元素的相对重要性排序(权重)。计算是在Maflab7.0上做的，不同版本有微小的误差。
　　取其一列即得到最后的排序向量
　　W=(0，2164，0.1612，0.0730，0.0578，0.0581，0.0382，0.0538，0.0471，0.0348，0.0317，0.0125，0.0110，0.0806，0.0194，0.0495，0.0552)^T
　　(6)结果排序。各指标归一化权重见表5(各指标后括号所示)。分别对每一个指标排序。
　　(7)结果分析。从表2来看，ANP的每个指标的权值比较均衡，如第2个元素组。这是ANP考虑了元素之间的相互关系后的结果，ANP方法更突出了馆藏、文献采集与加工的平衡性，强调了图书的保存。对于高校图书馆评估这个总目标来说，ANP的结果是令人满意的。
　　从分组排序来看，权重从高到低分别为办馆条件，文献资料建设，自动化、网络化、数字化建设，读者服务。