数据的标准化处理
为了增强测评结果的科学性和可比性，在对指标数据的选择和设定过程中，我们应用了此前系列的测评研究中连续使用过的具有单调性和凸性特征的指数功效函数，对七个二级指标数据分别进行了无量纲化和标准化处理。该功效函数的具体形式如下：
该功效函数中，d是量化后的得分，我们将其区间控制在了60-100之间，x是观测值，也就是各指标数据的实际统计值，xh是满意值，xs是不允许值。一般来说，正向指标满意值取各指标的最大值，不允许值取其最小值，但对于低保人口占总人口比率这样的逆向指标，满意值应取其最小值，不允许值取其最大值。在操作过程中，经过功效函数的转换之后，就可将各地市所有的指标数值全部转换为60-100之间的得分。因此，在我们构建的地方经济社会公平度评价体系中，最低生活保障参保人数占常住总人数比重的观测值越大，得分越低；余下的其他六个二级指标则相反，也即其观测值越大，所获的得分越高。
然而有必要指出的是，依据该功效函数所得出的结果是相对结果，前述七个二级指标数据的最小值和最大值会影响各地市经济社会公平度的得分。也就是说，如果改变参与测评的地市样本量，可能会导致数据指标的最大值和最小值发生变化，各地市经济社会公平度的最终得分也会发生变化。但是这并不会对各地市之间经济社会公平度的排名顺序产生影响，也就是原有各地市经济社会公平度的先后排序将保持不变。
