基于AHP的高校教師幸福指數評價體系的構建

姚遠+張晉莉

摘 要：介紹了幸福指數的基本概念，概括了幸福理論的發展歷程，針對高校教師的特殊性，利用已有的研究成果，采用層次分析法，將高校教師的幸福指數從成就感、成長感和歸屬感三個維度展開研究，選取了13個指標構建了評價模型，并通過一致性檢驗。通過江西省高校教師的調查，證明了該模型的科學性，為高校教師幸福感的研究提供了一定的參考。

關鍵詞：高校教師；幸福指數；AHP；評價體系

一、引言

“幸福指數”（Happiness Index）也稱主觀幸福感（SWB，Subjective Well-Being），是人們對其生活質量所做的情感性和認知性的整體評價，也是個體對生活質量的主觀滿意程度和心態健康程度。所以，幸福感并不完全取決于實際情況，更依賴于人們對所既定事情做出的主觀反應[1]。SWB是一種主觀的、整體的概念，同時也是一個相對穩定的值，它是評估相當長一段時期的情感反應和生活滿意度。

二、AHP層次模型

層次分析法（AHP，Analytical Hierarchy Process）是美國著名的運籌學家T.L.Saaty于20世紀70年代提出的一種定性和定量相結合的決策分析方法。它是決策者在復雜系統的決策思維過程中模型化、數量化的過程[3]。AHP將復雜問題進行定性分析實施定量化計算，通過對問題逐層分解，構建判斷矩陣，確定各個要素的權重，并進行一致性檢驗，從而為決策提供依據。AHP建模大體分為以下5個步驟[4]：

步驟1：明確問題，建立遞階層次結構模型。了解問題包含的因素，確定各因素之間的關聯關系和隸屬關系，構建有序的遞階層次結構模型。一般包含目標層（最高層）、準則層（中間層）和指標層（方案層）。

步驟2：構造比較判定矩陣。按照層次結構模型，從上到下逐層構造判斷矩陣。同一指標下的各元素按照重要程度兩兩相比較，按1-9標度方法賦值，如表1所示。

步驟3：層次單排序。對判斷矩陣歸一化處理，計算最大特征值和對應的特征向量，即得層次單排序權重向量。可以應用和積法與求根法計算，本文選取和積法。

和積法的基本過程如下：

a.首先對判斷矩陣中的每一列元素求和后歸一化，表示為

b.其次對 按行求和后按列歸一化，得到 ，

，即ω是A的特征向量。

c.最后求出特征向量ω對應的最大特征值：

步驟4：一致性檢驗。對層次單排序的結果進行一致性檢驗。

一致性指標CI：

隨機指標RI，如表2所示。

一致性比率CR：

當CR<0.1時，通過一致性檢驗，判斷矩陣為有效矩陣。

步驟5：層次總排序及一致性檢驗。從上到下逐層計算指標層因素相對于總目標的合成權重，得出各因素對總體目標的排序結果。

三、高校教師幸福指數評價指標的建立

以高校教師幸福指數為研究對象，通過將高校教師的幸福指數進行逐層分解，建立相應的評價指標體系，指標的選取具有獨立性和代表性，應用AHP方法對其建模分析。

（一）將教師幸福指數逐層分解

借助已有的幸福理論的研究成果，通過對邢占軍的《中國城市居民主觀幸福感量表的編制》（2002）的修正和完善[5]。針對高校教師的特殊性，從成就感、成長感、歸屬感三個維度對高校教師幸福指數進行細化分析，選取了13個具體指標建立相應的指標體系，組成量表，如圖1所示。

（二）構造判定矩陣

按照上下層次逐級構建判斷矩陣A-B。

表3 判斷矩陣A-B

a.首先對判斷矩陣A-B中的每一列元素求和后歸一化，如表4所示。

表4 判斷矩陣A-B歸一化

b.其次對 按行求和后按列歸一化，得到矩陣A-B的特征向量。

特征向量，

c.最后求出特征向量ω對應的最大特征值：

（三）層次單排序及一致性檢驗

一致性指標：

隨機一致性指標：

所以，判別矩陣A-B滿足一致性要求。

同理構建判定矩陣B1-C1，B2-C2，B3-C3，如表5、表6、表7所示。

依據上述方法，分別計算各判斷矩陣的計算最大特征值及特征向量，并通過一致性檢驗，進行層次總排序。

通過對江西省高校教師幸福感的實地考察調研，本文所構建的AHP模型與實際情況基本吻合。

四、結論

通過對幸福感的闡述，針對高校教師的特殊性，將邢占軍的《中國城市居民主觀幸福感量表的編制》研究成果進行了改編和完善，利用AHP方法從成長感，成就感及歸屬感三個方面構建了教師主觀幸福感的指標體系，結合江西省高校教師的幸福感現狀，將該模型應用于實際進行考核比對，證明了該模型的合理性和科學性，為高校教師幸福感的研究提供一定的參考。

參考文獻：

[1]王雪艷等.高校教師幸福感指數研究概況[J].科技創新導報，2013，（3）：227

[2]唐毅.高校教師幸福指數體系和模型構建研究[D].湘潭大學，2008

[3]胡運權.運籌學教程（第4版）[M].北京：清華大學出版社，2011endprint