15.1. Tổng quan về phân tích đa tiêu chí
Trong so sánh, đánh giá lựa chọn các phương án đầu tư có trường hợp phải dùng nhiều chỉ tiêu khác nhau với các đơn vị đo khác nhau. Thông thường phương án này hơn phương án kia ở một số tiêu chí nhưng lại kém một số tiêu chí khác. Từ đây nảy sinh ra nhu cầu so sánh phương án bằng một chỉ tiêu nào đó tổng hợp được tất cả các chỉ tiêu muốn so sánh. Trong các tiêu chí muốn so sánh lại có đơn vị khác nhau nên không thể cộng lại một cách trực tiếp. Muốn thế trước hết phải làm mất đơn vị đo của chúng, làm cho chúng trở nên đồng hướng rồi mới có thể tính gộp lại trong một chỉ tiêu bằng phép bình quân gia quyền có trọng số bằng mức độ quan trọng đã đánh giá.
Phân tích đa tiêu chí (MCA) thường được áp dụng cho các trường hợp khi có nhiều tiêu chí có mức độ quan trọng gần như nhau.
1.5.2. Các khái niệm của phân tích đa tiêu chí
MCA là một công cụ hỗ trợ ra quyết định dựa trên nhiều tiêu chí. MCA hỗ trợ trong việc xác định sự hài hòa, cân bằng giữa các tiêu chí khác nhau và tìm kiếm phương án tốt nhất. Kết quả của MCA là một phương án được ưa thích nhất, xếp thứ tự ưu tiên các phương án, hay một danh mục các phương án lựa chọn để tiếp tục đánh giá. Quyết định: là sự lựa chọn giữa nhiều phương án.
Phạm vi quyết định: là tập hợp các phương án có thể có, là tập hợp các khả năng chọn lựa.
Nguyên tắc: nguyên lý cơ bản hay điều luật được xem là cơ sở của lý luận hay hành động
Tiêu chí: là các chuẩn để đánh giá hay các quy tắc mà dựa vào đó các quyết định được xếp hạng theo yêu cầu. Do đó tiêu chí được xem như cấp thứ 2 của nguyên
42
tắc, bổ sung nghĩa cho nguyên tắc mà không cần phải đo đạc trực tiếp hoặc thực hiện. Tiêu chí là mức định lượng hay bán định lượng mà ta dựa vào đó để đánh giá. Chỉ thị: chỉ thị là bất kỳ một thành phần hay sự biến đổi được sử dụng để biết hiện trạng của một tiêu chí đặc biệt. Chỉ thị thường là một thông điệp dầy ý nghĩa và đại diện cho một tập hợp của một hay nhiều thành phần dữ liệu có liên quan nhau mối quan hệ giữa các khái nhiệm của MCA lựa chọn công nghệ xử lý rác thải công nghiệp.
Nguyên tắc Kinh tế Kỹ thuật Môi trường
Tiêu chí Đầu tư thấp Có sẵn phụ tùng thay
thế Tác động môi trường
Hiệu quả cao Trình độ nhân viên
thấp Ít tốn diện tích đất Ít rủi ro Chỉ thị và đơn vị đo Vốn đầu tư (tỷ đồng) Khả năng kiếm phụ tùng thay thế Nồng độ COD, BOD5, Coliform
đồng/ tấn Trình độ nhân viên Diện tích xây dựng Mức độ rủi ro, sự cố môi trường
MCA là phương pháp đánh giá các giải pháp thay thế khác nhau dựa trên một số tiêu chí, và kết hợp các đánh giá riêng rẽ vào trong một đánh giá tổng thể. Phương pháp này có thể được sử dụng để nhận dạng một phương án tối ưu nhất, để xếp hạng các phương án, để chọn ra một danh sách các phương án rút gọn để đánh giá chi tiết hơn, hoặc đơn giản là để phân biệt giữa các phương án được chấp nhận và không được chấp nhận.
MCA giúp quản lý sự phức tạp đó bằng cách chuyển đổi từ việc đánh giá định tính sang việc cho điểm số. Tất cả các phương pháp tiếp cận MCA đều hợp nhất các đánh giá thông qua tầm quan trọng của các tiêu chí và bằng các đánh giá thực hiện.
43
Các ứng dụng hiện nay của phân tích đa tiêu chí
Ưu điểm:
Phương pháp không đòi hỏi kỹ thuật quá phức tạp, tận dụng được các thông tin sẵn có.
Việc lựa chọn so sánh và thống nhất vì chỉ dùng một mục tiêu duy nhất.
Có thể đưa nhiều chỉ tiêu vào so sánh, giúp cho việc so sánh có tính tổng hợp và phản ánh tất cả các mặt, các khía cạch của phương án.
Có thể tính đến có các chỉ tiêu không thể lượng hóa bằng phương pháp cho điểm của chuyên gia.
Những hạn chế:
Dễ mang tính chủ quan trong bước cho điểm mức độ quan trọng của các tiêu chí vì phải hỏi ý kiến chuyên gia.
Tổng có trọng số cũng không thể thông báo trọn vẹn cho những người làm quyết định do trọng số là nhân tạo.
Dễ che lấp mất chỉ tiêu chủ yếu nếu đưa quá nhiều các chỉ tiêu vào so sánh. Các chỉ tiêu đưa vào so sánh có thể bị trùng lặp ở mức độ nhất định
Ứng dụng hiện nay của phân tích đa tiêu chí:
MCA áp dụng cho các vấn đề phức tạp bao gồm các khía cạnh định lượng và định tính của vấn đề trong quá trình ra quyết định. MCA giúp đánh giá tầm quan trọng tương đối trong quyết định cuối cùng.
MCA phù hợp với các hệ thống thực thể đa chiều, không phù hợp với các hệ thống vật lý. MCA thường áp dụng cho các dự án đầu tư vùng hay địa phương, áp dụng chính cho việc so sánh các phương án về chính sách, phương án kỹ thuật, phương án xử lý nước thải, phương án chọn tuyến đường, loại phương tiện ... MCA có thể
44
bổ sung cho các công cụ phân tích khác khi cần tìm ra và lựa chọn các phương án phụ thuộc nhiều tham số, nhiều chiều như:
- Lựa chọn chính sách thích hợp trong nhiều phương án có thể đưa ra. - Đánh giá lựa chọn công nghệ xử lý môi trường.
- Đánh giá chính sách về mặt xã hội của chính sách năng lượng tái tạo - Đánh giá lựa chọn chiến lương quản lý nước.
- Đánh giá chọn phương án quy hoạch đường sắt, đường bộ. - Đánh giá chọn hệ thống điện.
- Đánh giá chọn chính sách.
- Đánh giá chọn công nghệ sản xuất.
- Đánh giá chọn phương án kinh doanh du lịch.
1.5.3. Phương pháp trọng số cộng đơn giản (Simple Additive Weighting - SAW)
Phương pháp trọng số cộng đơn giảm là một trong nhiều phương pháp phổ biến, dễ hiểu, dễ sử dụng. Phương pháp này dựa trên lý thuyết giá trị đa thuộc tính và dựa trên giả thiết về sự độc lập của các thuộc tính.
Nhiệm vụ
- Xác định nhiệm vụ phân tích, mục tiêu phân tích, các phương án cần so sánh để quyết định;
- Cụ thể hóa mục tiêu thành mục tiêu thành phần, mục tiêu thành phần thành các tiêu chí và chỉ thị đo, đơn vị đo;
- Xác định tiêu chí làm căn cứ chọn và các chỉ thị đo (định tính, định lượng);
- Chuẩn hóa dữ liệu, đưa dữ liệu về cùng thứ nguyên Si = (S – Smax)/(Smax – Smin);
45 - Tính trọng số cho các tiêu chí;
Ưu điểm của SAW:
Đơn giản, dễ hiểu, dễ sử dụng; Các hạn chế:
- Khi thay đổi loại trừ hay thêm phương án, kết quả xếp hạng sẽ thay đổi; - Khó khăn khi các tiêu chí không có số liệu định lượng, chỉ định tính;
Mục đích của xác định trọng số cho các thuộc tính (tiêu chí) là thể hiện tầm quan trọng tương đối của từng thuộc tính (tiêu chí) đối với các thuộc tính (tiêu chí) khác.
1.5.4. Phương pháp đánh giá đa tiêu chí bằng kỹ thuật xếp tỷ lệ đa thuộc tính đơn giản (Simple Multi Attribute Rating Technique - SMART) giản (Simple Multi Attribute Rating Technique - SMART)
Phương pháp SMART là một kỹ thuật đánh giá đa tiêu chí dựa trên thuộc tính. SMART dựa trên xác định tỷ lệ giữa các thuộc tính để chyển thành điểm đánh giá nhằm lựa chọn ra phương án tối ưu nhất khi xem xét đồng thời nhiều thuộc tính hay tiêu chí.
MCA được áp dụng với nhiều kỹ thuật khác nhau, các kỹ thuật đó cho phép đánh giá các phương án quyết định dựa vào một số các tiêu chí đánh giá. Các kỹ thuật MCA khác nhau đều có chung một số giai đoạn thực hiện xếp các tiêu chí theo thứ tự là phương pháp đơn giản nhất để đánh giá tầm quan trọng tương đối của các trọng số, nghĩa là mỗi thuộc tính được xếp theo thứ tự ưa thích của người ra quyết định.
46
CHƯƠNG 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU