指数研究非万能之法

据报道，北京交通发展研究中心日前透露，今年上半年，北京市的交通拥堵指数为5.0，属于轻度拥堵。但是这一结论并不为北京市民所认同，甚而调侃，“不解决根本问题，城市交通状况不得到改善，发布拥堵指数就可能沦为笑话。”

这项研究的研究者定义交通拥堵指数是一种综合反映道路畅通状况的概念性数值。对于指数这一名称，公众并不陌生，日常知晓程度最高的当属居民消费品价格指数（简称CPI）。就是这么一个纯以价格数值计算而成的指数，由于样本种类选取及样本权重设置的因素，使得公众对物价变动的切身感受与CPI数值的变化并不一致，更何况交通拥堵指数。因为，试图用一个数字来反映复杂的道路交通状况的做法是否恰当，本来就存在可议之处。

不知从何时起，在对同类事物相同时间优劣比较或同一对象不同时间变化程度的研究中采用指数方法仿佛成为一种流行趋势。即使笔者孤陋寡闻，也还看到汽车行业诸如汽车产业预警指数、汽车企业竞争力指数、汽车经销商竞争力指数、汽车企业研发能力指数等研究报告或论文。这些研究的共同特点是，最终以一个数值来判断研究对象的优劣或变化。

不能说选用这种研究方法就一定没有理由。以汽车企业竞争力来说，涉及竞争能力的因素很多，况且企业规模大小有异，有些指标的数值不能直接用来比较，可以比较的即使一项一项比较后，也还是不能得出一个显而易见的总体结论。如此一来，通过各项指标相对比较后最终汇总计算出一个指数似乎成为唯一可选的方法，只有这种方法可以用一个数值来表明企业竞争力的高下。用指数作为目标的研究方法是将影响研究对象的主要因素作为若干一级指标，各个一级指标的多个构成要素作为该指标的二级指标，有的还在二级指标下设三级指标；对各个指标设立评判标准，以不同程度在给定的数值范围内相应取值，然后逐级加权汇总生成最终的一个数值，即是该研究对象的指数。在这一过程中，像经济数据一类的定量指标取值并不难，这是客观存在的。而像管理水平、人才储备、技术能力等种类的定性指标转成数值就是人为加工的结果，这是主观判断的。而且各个指标的权重更是人为确定的，只要指标取值标准和汇总权重发生变化，最终指数就会不同。虽说可用德尔斐法尽量减少人为因素的误差，但人为因素痕迹依然去除不掉。

可见，用指数描述一个复杂的现象或问题，只是研究者试图用简单直观的数字反映现象或问题的主观意愿，其结果是否真实、确切地表明实际情况并不确定。就笔者所见的有关汽车行业的几个指数而言，论文发表完了也就束之高阁，至今未曾见到定期发布相关指数的实际应用，或许是研究者自己算出指数后也觉得与实际感受不符。

指数研究方法并不是万能的，其他一些指数只是与公众关系不大没有引起关注而已。北京的交通拥堵指数触及了北京市民目前反响最大的城市交通状况，才使指数研究方法所得的结论并非“放之四海而皆准”的问题凸显出来。（作者单位：上汽技术情报中心）