底线公平
早期与公平有关的评价指标体系中，多以最低生活水平以下人口的低保参保率来衡量底线公平。对于这一点，我们有不同的看法，其具体原因如下：第一，福利经济学的基本理论与有关的实证研究均表明，过分追求最低生活水平以下人口的应保尽保率，会削弱这部分人口中很多人的劳动积极性，在一定程度上滋生等、靠、要等消极思想；第二，类似“授之以鱼”，不如“授之以渔”的道理，长期来看，与其给予最低生活水平以下人口基本的生活保障，倒不如加快完善相关的就业政策、创造更多的就业机会，让这些人能够通过自身的劳动和努力来摆脱贫困。由此，我们没有选择最低生活水平以下人口应保尽保率，转而将贫困率确定为衡量底线公平的一项核心指标。在此基础上，结合数据的可得性，最终选取以一个县市的城乡最低生活保障参保人数占该县市年末（常住）总人数的比重来近似衡量这一指标。
机会公平
进入本世纪以来，我国大多数人的温饱问题基本得到解决，这推动了人们需求层次的相应提升，使人们更加关注个人的发展机会问题。而综合西方的人力资本理论以及我国县市一级经济社会的实际发展情况，我们推定，在县市层面，九年义务教育、中高等教育在培养和提升人力资本方面有着基础性的地位，特别是中高等教育，近几年来在这方面的作用持续提高。通过查阅相关文献，我们发现，关于这方面的推定，也被大量与人力资本有关的国内外研究所证实。为此，我们选取以一个县市的九年义务教育、中高等教育的完成率两个指标来衡量该县市人口在发展机会方面的公平程度。结合数据可得性，九年义务教育完成率以普通初中当年毕业人数与九年前小学招生人数之比来代表，中高等教育完成率以普通高中、中等职业学校当年毕业总人数与三年前初中毕业人数之比来代表。
分配公平
要全面而系统地衡量经济社会公平程度，除了需要考虑底线公平和机会公平外，还需考虑收入分配上的公平。改革开放以来，通过坚持“效率优先、兼顾公平”，以及“效率和公平并重”两个具有阶段性特征的分配原则，我国的经济社会取得了飞速发展，但同时，城乡、地区、行业、职位间的收入差距也被拉大。从整个国家层面来看，用以衡量收入差距的基尼系数，进入本世纪就开始超过“0.4”这一国际警戒线，尽管其近几年来出现一定的缓和趋势，但仍处于较高水平。因此进入本世纪后，初次分配和再分配都要注重和实现公平，成为收入分配制度改革的核心和重点。在此前发布的“十三五”规划纲要中，更是明确提出要“正确处理公平和效率关系，坚持居民收入增长和经济增长同步、劳动报酬提高和劳动生产率提高同步，持续增加城乡居民收入，规范初次分配，加大再分配调节力度，调整优化国民收入分配格局，努力缩小全社会收入差距”。
有鉴于此，我们选择了以初次分配公平度和再次分配公平度两个指标，来衡量收入分配上的总体公平度。在此基础上，结合数据的可得性，进一步选取以一个县市的人均可支配收入占人均GDP的百分比以及社会保障和就业支出占公共财政支出的百分比，来反映该县市经济社会初次分配公平度以及再次分配公平度。其中，在测算人均可支配收入方面，我们借鉴了《中国经济周刊》中国经济研究院所曾采用的做法，即人均可支配收入=（城镇人均可支配收入＋农民人均纯收入）×城镇人口占比。
指标权重的设定方法与结果
已有的研究或采取专家调研法，即从主观上为指标设定权重；或采取客观赋权法，也即采用层次分析等统计方法，从数据的分析和统计中求得权重。虽然客观赋权法更能增强指标的解释力和独立性，但我们仍决定采用主观赋权法。正如我们在之前经济社会公平度测评报告中所指出的，之所以这样做，是因为我们希望突破以往过分重视与收入有关的因素这一思维定势，更多地强调公平发展理念，而客观赋权法无法很好地实现这一点。具体来讲，这种主观赋权法能够体现以下两方面理念：第一，与效率相比，更加重视从公平的角度来审视问题；第二，合理权衡底线公平、机会公平和分配公平三者的重要性。
在权重系数调节的具体操作上，我们采取有事先提示的专家调研法，即邀请经济、社会领域的专家学者各15名，以及15名在综合管理岗位上任职的党政干部，让他们分别给各指标打分，并且明确告知他们要更多地考虑公平发展的理念。指标权重的计分方法是：我们列出待赋权重的指标，要求专家对同一层级的指标进行两两比较（如果专家认为甲指标比乙指标重要，那么就给甲指标计1分，乙指标不计分）。在这一过程中，一个指标“打败”其它指标的次数越多，所得的分数就越高。当然，这样的打分工作是在一、二级指标层面同时展开。将这样的打分工作进行五轮后（在开展下一轮打分工作前，我们都将每个指标在上一轮打分中所得的平均得分告知打分者，以供其参考），我们将各指标在每轮中的得分相加，再进行相应调整，就得到了各指标的权重系数（见图1）。
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，对六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，就可将各县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；余下的其他五个二级指标则相反，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，前述六个二级指标数据的最小值和最大值会影响各县市经济社会公平度的得分。也就是说，如果改变参与测评的县市样本量，可能会导致数据指标的最大值和最小值发生变化，各县市经济社会公平度的最终得分也会发生变化。但是这并不会对各县市之间经济社会公平度的排名顺序产生影响，也就是原有各县市经济社会公平度的先后排序将保持不变。