建筑信用監(jiān)管的評價仿真與實(shí)證

孫勁峰， 晏路明， 劉永聰， 陳曉凌

(1．廈門市建設(shè)與管理局， 福建 廈門 361003； 2．福建師范大學(xué)， 福建 福州 350007；3．廈門鑫眾城科技有限公司， 福建 廈門 361012)

建筑信用監(jiān)管有力推進(jìn)了中國獨(dú)有的信用監(jiān)管在大陸設(shè)區(qū)市層面的實(shí)踐化、具體化。其行為綜合評價是建筑業(yè)監(jiān)管機(jī)關(guān)對市場主體(簡稱個體)守法履約表現(xiàn)的信任綜合測度。該測度須就具體行為做檔次認(rèn)定，方可生成個體的數(shù)據(jù)信息。文獻(xiàn)[1]建立了基于行為檔次且契合監(jiān)管操作的系統(tǒng)模型，作為評價及仿真的基礎(chǔ)。

評價運(yùn)行六年來，取得顯著成效也暴露以下問題：①行為不良記錄較少而良好記錄很多且記錄極少公開尚缺信任；②將較小樣本煉就的樣本滿意分類標(biāo)準(zhǔn)用于總體分類尚缺根據(jù)；③生成總體分類標(biāo)準(zhǔn)及檢驗(yàn)樣本分類標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)方式尚缺論述；④評價仿真可靠是否存在具體條件、有無監(jiān)管要求等尚未明確。為此，有機(jī)結(jié)合個體、樣本與總體做長期的系統(tǒng)仿真與科學(xué)錘煉，指出方法的獨(dú)特創(chuàng)新，并系統(tǒng)論述：行為計分模型的系統(tǒng)求解原理和分類標(biāo)尺確立；行為評價仿真的系統(tǒng)實(shí)證研究和運(yùn)用延伸探討。

1 方法基礎(chǔ)與獨(dú)特創(chuàng)新

基于數(shù)學(xué)方法尤其是灰色系統(tǒng)方法與概率統(tǒng)計方法，針對現(xiàn)實(shí)難題的特點(diǎn)實(shí)行信息融合與復(fù)合創(chuàng)新，并借助計算機(jī)仿真開展系統(tǒng)實(shí)證與技術(shù)研究，兼有科學(xué)性、創(chuàng)新性與實(shí)用性。

1.1 具體構(gòu)成內(nèi)容

從方法的構(gòu)成內(nèi)容看，除包括文獻(xiàn)[1]已指出的灰色系統(tǒng)理論和市場監(jiān)管原理外，還包括以下有關(guān)理論和方法。

(1)概率統(tǒng)計理論。包括隨機(jī)變量正態(tài)分布的普適性及狀態(tài)條件要求、概率極限四則運(yùn)算、特征函數(shù)等概率論定理，及估計有限正態(tài)總體之特征參數(shù)的數(shù)理統(tǒng)計理論與方法。

(2)政策研究通論[2]。首先涉及實(shí)證分析、價值分析及規(guī)范研究；其次是對規(guī)范研究所獲政策方案的可行性分析；最后是從候選方案中獲得滿意方案并使之完善的優(yōu)化分析。

(3)系統(tǒng)仿真方法。該方法可就涉及復(fù)雜性、動態(tài)性和隨機(jī)性等問題做計算機(jī)演化模擬。其中的自主體模擬已相對成熟，已經(jīng)成為歸納法和演繹法之外的第三種重要科研方法[3]。

(4)系統(tǒng)實(shí)踐理論。系統(tǒng)實(shí)踐應(yīng)懂物理、明事理、通人理，貫徹統(tǒng)籌真理、效率和成效的WSR方法論原則[4]；有關(guān)信息處理應(yīng)當(dāng)力求能系統(tǒng)、穩(wěn)定、可靠地表征事物的內(nèi)在規(guī)律。

1.2 具體方法創(chuàng)新

包括：①邏輯基礎(chǔ)是較少使用的灰色軟原理和概率統(tǒng)計學(xué)兩種方法的有機(jī)結(jié)合、相互周圓；②技術(shù)方法迥異于一般數(shù)理統(tǒng)計、灰色評估統(tǒng)計和復(fù)合或集成灰色與概率的灰色概率[5,6]、灰色隨機(jī)[7,8]或基于(正態(tài))灰云模型的灰數(shù)白化[9]等方法，也異于完全集成模糊性和隨機(jī)性的(正態(tài))云模型方法[10]；③數(shù)值算法異于基于概率模型與隨機(jī)采樣的分布估計算法[11]，其區(qū)間運(yùn)算規(guī)則雖稍同于區(qū)間分析[12]，卻完全避免后者因不考慮變量相關(guān)性而導(dǎo)致的運(yùn)算結(jié)果無效擴(kuò)大或高維分支定界困難[13]等情況。簡而言之，是基于整體分布不確定性、而非已有研究基于概率或隸屬度等具體數(shù)值不確定性的決策方法。

總之，引入基于行為記錄的數(shù)學(xué)模型并基于上文所述的方法獨(dú)特性，可就總評得分實(shí)行灰色分布仿真及系統(tǒng)實(shí)證和技術(shù)研討。

2 評價仿真與總評分類

2.1 基于檔次區(qū)間灰數(shù)的評價模型

對資質(zhì)資格、經(jīng)營管理、安全管理、質(zhì)量管控、其他責(zé)任5個監(jiān)管分項有如下模型[1]：

(1)

(2)

Y=A·Y1+(1-A)·Y2

(3)

總之，Y1、Y2、Y各為不良、良好、全部行為的總得分值；Xi、Xi′及Xij、Xij′各為監(jiān)管i分項的不良、良好行為及其第j條不良、良好記錄的得分值；Wi、Ft、Eq、Gk、d、A為實(shí)參數(shù)；行為記錄按其檔次取區(qū)間灰數(shù)為自變量。

2.2 模型仿真運(yùn)算與總評滿意分類

2.2.1總評得分序列滿意的系統(tǒng)原理

由灰最少信息原理知：相對于非對稱、非均衡的分布，信息需要量最少的正態(tài)分布應(yīng)當(dāng)盡量充分利用。斯魯茨基(Slutsky)定理、特征函數(shù)的定義與性質(zhì)及林德伯格(Lindberg)中心極限定理[16]等則深刻指出：由大量微小且獨(dú)立、相對均勻的隨機(jī)因素累積而成的變量必然依概率收斂于正態(tài)分布。因正常狀態(tài)下決定Y的大量隨機(jī)因素中沒有一種因素的作用可壓倒一切，故可認(rèn)為其服從正態(tài)分布。盡管對每個Y值或不同Y值序列的信息知之甚少，但其中包含的數(shù)值排序及可能潛藏的正態(tài)分布信息卻可充分利用。因此，若能確認(rèn)上述狀態(tài)條件，則對于不同總評得分之序列，當(dāng)且僅當(dāng)其服從正態(tài)分布時，全部個體類別的區(qū)分度最好[17]。由此，可對Y補(bǔ)充正態(tài)分布約束以便對其做滿意求解與數(shù)值搜尋。

2.2.2搜索正態(tài)滿意曲線的可靠途徑

確定式(1)、(2)的參數(shù)；再各對A、Xij及Xij′以一定步長逐次賦值，計算并記錄所生成樣本的Y序列及其正態(tài)特征量，繪制其得分分布曲線。若有兩條以上正態(tài)曲線：就單一曲線優(yōu)劣看，應(yīng)選擇Epps-Pulley檢驗(yàn)統(tǒng)計量TEP值最小者為滿意曲線[18]，或就TEP值最小和最大者做顯著性差別t檢驗(yàn)：差別顯著，則選取TEP值最小的為滿意曲線；無顯著差別，宜綜合考量TEP、標(biāo)準(zhǔn)差、均值等后確定滿意曲線[19]。但從系統(tǒng)可靠性看，則應(yīng)當(dāng)從最充分或穩(wěn)定地反映正態(tài)分布律與信息完整性之最優(yōu)曲線簇(A最接近0.75且有較多正態(tài)曲線的那個曲線簇)中選擇正態(tài)特征量依次最小者為滿意曲線并獲得滿意解。此外，為保障搜索效率和成效，須簡單甄別個體得分異?；蚬铝Ⅻc(diǎn)，將其個數(shù)占比經(jīng)驗(yàn)控制在5%之內(nèi)。

2.2.3確立樣本滿意分類及標(biāo)準(zhǔn)評分

總之，就記錄樣本挖掘正態(tài)分布信息，再鎖定正態(tài)Y序列作為統(tǒng)計學(xué)涵義的正態(tài)樣本，可確立記錄樣本適用的滿意分類標(biāo)準(zhǔn)集，為尋找并生成總體分類標(biāo)準(zhǔn)提供必要信息。

2.3 生成和運(yùn)用總體合意分類標(biāo)準(zhǔn)

2.3.1總體合意分類的樣本滿意基礎(chǔ)

盡管個體、監(jiān)管及雙方博弈和環(huán)境等限制使樣本占總體比例較小且有關(guān)信息貧乏而難以使用統(tǒng)計學(xué)方法推斷總體，但總體仍適用之前的系統(tǒng)原理。而正態(tài)總體的均值和方差常用樣本的均值和方差為一致或相合、一致最小方差無偏、有效或漸近有效的估計值[16]。鑒此，探索總體分類規(guī)律時，若確無其他否定信息，則根據(jù)灰色默認(rèn)原理、灰最少信息原理和新信息優(yōu)先原理[14,15]及WSR方法論原則[4]，應(yīng)當(dāng)克服行為記錄局限而認(rèn)定全部的不同總評得分呈正態(tài)分布，并優(yōu)先、充分地利用樣本滿意標(biāo)準(zhǔn)生成總體分類標(biāo)準(zhǔn)。這種宏觀的信息補(bǔ)充及推斷，也是物質(zhì)、時機(jī)和處理能力等資源短缺的要求，還是后續(xù)補(bǔ)充非記錄之中/微觀信息并做約束調(diào)整的基礎(chǔ)。

2.3.2無記錄個體的歸類及合意約束

按一般監(jiān)管慣例，被有效監(jiān)管而無不良和良好記錄的個體應(yīng)被歸屬藍(lán)類[注]參見:《中華人民共和國海關(guān)企業(yè)分類管理辦法》(國家海關(guān)總署令第170號)中第八、九、十條;《關(guān)于加快推進(jìn)企業(yè)環(huán)境行為評價工作的意見》(國家環(huán)?？偩汁h(huán)發(fā)[2005]125號)附件中“企業(yè)環(huán)境行為分級標(biāo)準(zhǔn)”之表2所列的“藍(lán)色(好)—環(huán)境守法”;《出口工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)分類管理辦法》(國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局令第51號)第七條;《關(guān)于對企業(yè)實(shí)行信用分類監(jiān)管的意見》(國家工商總局工商企字[2003]第131號)中“㈠守信標(biāo)準(zhǔn)”。；未被有效監(jiān)管而無行為記錄的個體，則可視為原始不良記錄扣分Xij和良好記錄得分Xij′皆等于零的特殊的“被有效監(jiān)管”的個體，且若無其他信息補(bǔ)充時亦當(dāng)參照監(jiān)管慣例而先被歸入藍(lán)類，方能因之確立合理導(dǎo)向并包容公序良俗而合意。由此可將其評價運(yùn)算也納入式(1)～(3)并獲得總評得分值Y=100A。利用這些中觀層面的補(bǔ)充信息可導(dǎo)出界定藍(lán)類區(qū)間的正態(tài)合意約束關(guān)系如下：

(4)

將(4)式作為樣本滿意分類標(biāo)準(zhǔn)的合意甄別條件，可使之在檢驗(yàn)通過后亦為無行為記錄個體的分類標(biāo)準(zhǔn)，由此實(shí)現(xiàn)總體分類標(biāo)準(zhǔn)對不論有或無記錄個體的科學(xué)統(tǒng)一和邏輯自洽。

2.3.3基本業(yè)績要求及個體歸屬調(diào)整

建筑監(jiān)管對個體建筑守法履約表現(xiàn)的評判除著眼于其不良行為和良好行為的記錄外，類似于企業(yè)信用評價對于業(yè)績指標(biāo)先導(dǎo)性的重視[21]，還有一個對其基本業(yè)績達(dá)標(biāo)的要求[注]參見:《建筑業(yè)企業(yè)資質(zhì)管理規(guī)定》(建設(shè)部令第159號)第三、十五、三十一條;《建筑業(yè)企業(yè)資質(zhì)管理規(guī)定實(shí)施意見》(建市[2007]241號)中第(三)、(十)、(三十八);《出口工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)分類管理辦法》(國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局令第51號)第六條之(四)。。該要求與之前模型著眼于行為記錄計分及信息挖掘并就不良行為記錄按照業(yè)績區(qū)間做系數(shù)訂正完全不同，且對于無論有無行為記錄的全部個體都是一致。對基本業(yè)績的要求常存在某種規(guī)(約)定的標(biāo)準(zhǔn)，須將其作為微觀補(bǔ)充信息引入并對模型做出的總體分類結(jié)果作進(jìn)一步的約束和調(diào)整：①凡業(yè)績達(dá)標(biāo)者，維持模型對其歸屬的原評判；②凡業(yè)績未達(dá)標(biāo)者，黃、紅兩類仍維持模型對其歸屬的原評判，而綠、藍(lán)兩類則皆調(diào)降至黃類，以科學(xué)體現(xiàn)“一票否決”的基本業(yè)績達(dá)標(biāo)要求。

總之，對樣本滿意分類及個體歸屬的信息補(bǔ)充和約束調(diào)整，基于科學(xué)理性及監(jiān)管倫理耦合總體與個體，該優(yōu)化分析確認(rèn)樣本滿意分類標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)通過后就是總體合意分類標(biāo)準(zhǔn)。

綜上，評價可標(biāo)準(zhǔn)化，并已研發(fā)軟件以資數(shù)據(jù)導(dǎo)入、參數(shù)引入、變量賦值、算法組合、搜索計算、指標(biāo)列表、滿意抉擇、曲線繪制、類別輸出及仿真試驗(yàn)等，可供監(jiān)管廣泛使用。

3 實(shí)踐應(yīng)用與實(shí)證分析

雖然已針對(1)的無Ft、Eq之簡單情形與(2)、(3)完成某市2005年建筑業(yè)樣本數(shù)據(jù)實(shí)證[18,19,22]，但仍需總體實(shí)證與實(shí)踐檢驗(yàn)及基于此的開放式研究，才能確立評價方法。

3.1 仿真運(yùn)行及數(shù)值算例

以某市施工總承包企業(yè)為例，剔除明顯異常或孤立之點(diǎn)及歸并重復(fù)點(diǎn)后，由所余個體構(gòu)成各年度的運(yùn)算樣本。經(jīng)協(xié)商平衡并兼顧比較之需，將式(1)、(2)中的Wi(i=1，2，…，5)依次定為0.18、0.22、0.24、0.20、0.16。式(1)中，因日常監(jiān)管檢查尚未按照類別實(shí)行差別化，暫不考慮檢查次數(shù)和抽查項目數(shù)目之差異對評價的影響，即Ft、Eq的值皆暫定為1.0；同時，針對業(yè)績區(qū)間k(k=1，2，…，11)設(shè)定相應(yīng)的訂正系數(shù)Gk；最后取定d值為1.0。

逐個輸入樣本在各監(jiān)管分項下原始行為記錄的檔次標(biāo)識和業(yè)績數(shù)據(jù)。從生成的總評得分序列曲線集中，首先選擇A值最接近0.75且有較多條正態(tài)曲線的那個曲線簇；其次從中選出p=0.99分位數(shù)下各正態(tài)特征量——檢驗(yàn)統(tǒng)計量及標(biāo)準(zhǔn)差或平均值的離散系數(shù)依次最小者為滿意曲線，由此獲得各年度樣本的滿意得分序列；然后由樣本滿意得分序列的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差生成其滿意分類標(biāo)準(zhǔn)；最后檢驗(yàn)該標(biāo)準(zhǔn)能否滿足正態(tài)合意約束。表1給出案例仿真的總體統(tǒng)計情況，2008～2010各年度的樣本2是不合意的案例；表2是2010-1樣本，表明若不良記錄結(jié)構(gòu)良好、數(shù)量足夠則結(jié)果可靠。全部算例充分展示方法的可行和可靠。圖1是2007年度樣本的滿意曲線遴選示意圖。

表1 2005～2010年度某市施工總承包企業(yè)信用監(jiān)管評價的總體統(tǒng)計數(shù)據(jù)

表2 2010-1樣本的正態(tài)曲線簇與滿意曲線之?dāng)?shù)值特征

圖1 2007年度樣本的滿意曲線遴選

此外，可單獨(dú)輸入無記錄個體的業(yè)績數(shù)據(jù)和相應(yīng)標(biāo)識，軟件可將其各項原始記錄賦予零得分，實(shí)現(xiàn)對樣本滿意分類標(biāo)準(zhǔn)的合意甄別及基本業(yè)績的約束，并在合意條件下輸出個體歸屬。

3.2 應(yīng)用情況與實(shí)踐效果

對施工總包以及專業(yè)承包、工程監(jiān)理等序列的仿真試驗(yàn)及結(jié)果分析顯示：模型合理、操作可行、評分客觀、流程可視、仿真可靠。評價仿真獲管理層、行家和專家廣泛認(rèn)同，并被運(yùn)用于廈門、深圳、北海、江西省等設(shè)區(qū)市的監(jiān)管[注]參見:《廈門市建筑市場信用管理辦法》(廈建建[2007]111號);《深圳市建筑市場信用管理辦法》(深建法[2010]99號,深建字[2011]252號)等規(guī)范性文件及其附件1;《江西房地產(chǎn)市場信用監(jiān)管的探索》(劉榕,科技經(jīng)濟(jì)市場,2007年第12期)。，積淀了仿真及監(jiān)管的大量經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。就廈門市看：2006年7月起，市財政投融資項目的建設(shè)單位普遍參照模型輸出的分類，否決紅、黃兩類施工總包的投標(biāo)資格而允許綠、藍(lán)類企業(yè)投標(biāo)。水利部門2007年起沿用該方法生成具體行為記錄并匯入數(shù)據(jù)庫。建設(shè)部門則用此方法處理勞動、工商等部門的行為記錄并不斷推出基于滿意分類的差別化監(jiān)管措施，如根據(jù)所分類別對部分工程施工的投標(biāo)計價和工資保證金繳交比例施行系數(shù)修訂和調(diào)整；積極促進(jìn)市場準(zhǔn)入管控從低效無奈的資質(zhì)備案控制走向高效合理的信息引導(dǎo)約束；糾正不良記錄短缺及記錄“以獎代罰”所暴露的監(jiān)管不力、不當(dāng)?shù)?。此外，深圳也已?jīng)就檔次設(shè)置、記錄結(jié)構(gòu)及監(jiān)管評價仿真等積累了經(jīng)驗(yàn)。

4 仿真運(yùn)用的技術(shù)探討

為確保評價方法包括模型與技術(shù)的正確運(yùn)用和恰當(dāng)推廣，還須深入探討方法應(yīng)用的基本問題，指出必要的監(jiān)管驗(yàn)證和應(yīng)用要求。

4.1 沒有樣本正態(tài)曲線的技術(shù)應(yīng)對

4.2 記錄信息結(jié)構(gòu)異常的技術(shù)反思

不良記錄數(shù)量不足或遠(yuǎn)少于良好記錄，常意味著監(jiān)管不力/不當(dāng)而產(chǎn)生行為記錄“以獎代罰”，這種記錄信息結(jié)構(gòu)謂之異常。政府領(lǐng)導(dǎo)對此素來厭惡，曾希望盡量不采信良好記錄以導(dǎo)向不良行為自控，即希望式(3)中的A值應(yīng)盡可能接近于1。但仿真實(shí)踐表明，若通過過分加大A值來削弱良好記錄，勢必過度流失良好記錄承載的分類信息，以致難以獲得正態(tài)解。例如，圖2給出由某市施工總承包企業(yè)某個時段記錄所形成的3個總評得分曲線簇，從左至右A值各為0.75、0.80、0.85，TEP各取值于(0.359，0.555)、(0.746，0.964)、(1.180，1.422)。表明：A值越大，曲線峰位越右偏，其右側(cè)就越易“截尾”，從而越難獲得正態(tài)曲線。由此及表2提示：A雖可一定程度地緩沖、調(diào)控信息異常，但更應(yīng)破解監(jiān)管病癥，使不良記錄結(jié)構(gòu)良好、數(shù)量足夠，才能保障仿真結(jié)果可靠。2010-1案例就是一個典型例證。

圖2 A值對評價得分曲線形態(tài)的影響

4.3 仿真應(yīng)用條件與正態(tài)合意約束

若記錄信息結(jié)構(gòu)異常，即使在A值較小時捕獲正態(tài)曲線，也無法滿足式(4)，如表2中2008～2010各年度的樣本2。基于文獻(xiàn)[1]已指出正常狀態(tài)條件下總分為100的測評，其平均值及A的理想值分別各應(yīng)為70、0.75。再考慮到區(qū)間灰數(shù)運(yùn)算與實(shí)數(shù)運(yùn)算可由其灰核相互轉(zhuǎn)化[15]，而多年評價仿真的標(biāo)準(zhǔn)差極端最小值為5.14及式70<75<70+5.14成立而滿足式(4)。這就意味著若狀態(tài)條件正常即考試難度適中或監(jiān)管作為適當(dāng)，則正態(tài)合意約束通常都成立。由此及4.2知，評價可靠的充要條件通常就是狀態(tài)條件正?；蛘龖B(tài)合意約束成立。該結(jié)論既界定了正常監(jiān)管條件但并未提出超越正常情理的要求，也契合數(shù)學(xué)方法及其軟件不能代替監(jiān)管作為而僅能輔助評價決策的常識，故評價仿真的應(yīng)用條件較為寬松。

4.4 檔次結(jié)構(gòu)正常則必定正態(tài)合意

回歸記錄結(jié)構(gòu)可揭示存在正態(tài)樣本的充分條件。事實(shí)上，若記錄信息結(jié)構(gòu)正常，即各檔次的排布情況與各行為的認(rèn)定頻率大體呈正態(tài)分布平衡，則存在正態(tài)樣本。理由包括：①回應(yīng)檔次-認(rèn)定頻率大體呈正態(tài)平衡意味著Xi、Xi′粗略接近正態(tài)分布；②就d=1.0而言，若Xi、Xi′呈正態(tài)分布，則就式(1)左半部由雙變量數(shù)值仿真可確認(rèn)Y1、Y2呈正態(tài)分布；③運(yùn)用數(shù)學(xué)歸納法可知就多變量情形，Y1、Y2也呈正態(tài)分布；④Y作為正態(tài)分布的線性組合必定呈正態(tài)分布。此外，檔次結(jié)構(gòu)正常還意味著監(jiān)管的正常狀態(tài)條件，故Y也就滿足正態(tài)合意條件。鑒此，由指導(dǎo)監(jiān)管機(jī)構(gòu)合理操作并管控兩種記錄條數(shù)灰比，以確保檔次結(jié)構(gòu)正常，對監(jiān)管評價就具有深刻的必然涵義。

綜上所論，從技術(shù)角度揭示了評價仿真的應(yīng)用條件、主要癥結(jié)及具體應(yīng)對，指出正態(tài)合意約束或狀態(tài)條件正常通常是仿真結(jié)果可靠的充要條件，而檔次結(jié)構(gòu)正常定使評價正態(tài)合意。

5 結(jié) 語

本研究在不確定性程度最高的灰性上疊加不確定性程度仍然很高的隨機(jī)分布約束，并借助兩者相互周圓的邏輯推理，及自主體之部分與整體的耦合模擬，建立了嶄新明晰的評價方法和有效合理的框架方案，形成了諸多顯著創(chuàng)新：

(1)個體總評得分確定源于行為檔次之灰數(shù)區(qū)間浮動與正態(tài)白化取值，使個體滿意分類標(biāo)準(zhǔn)具概率論與統(tǒng)計學(xué)意義，正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化的總評可做行業(yè)或地區(qū)及其批次比較，具有公正性；

(2)信息補(bǔ)充與合意約束融會貫通灰色軟原理與概率統(tǒng)計學(xué)，契合正常情理且應(yīng)用條件寬松，使分類標(biāo)準(zhǔn)可以具備對樣本與總體的科學(xué)統(tǒng)一和邏輯自洽及對個體基本業(yè)績的達(dá)標(biāo)要求；

(3)評價仿真的技術(shù)探討揭示了仿真的應(yīng)用條件、主要癥結(jié)及具體應(yīng)對，指出正態(tài)合意約束或狀態(tài)條件正常通常是結(jié)果可靠的充要條件，指明檔次記錄結(jié)構(gòu)正常則評價就正態(tài)合意；

(4)異于信用的多種統(tǒng)計或智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評分方法[23]及灰色關(guān)聯(lián)-模糊聚類評級方法[24]，其實(shí)踐應(yīng)用因?yàn)椴豢燎蟠罅繑?shù)據(jù)和復(fù)雜技術(shù)而具備相當(dāng)優(yōu)良的適用性、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

評價仿真的合理、可行、有效和可靠從理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用等多方面可得到證實(shí)。但諸如個體業(yè)績信息認(rèn)定協(xié)作以及總體參數(shù)估計、d指數(shù)取分?jǐn)?shù)值等問題，尚可繼續(xù)探索或論述。

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