4.4 指標(biāo)優(yōu)先級

就好像沒有哪個經(jīng)濟(jì)學(xué)家，甚至是擁有最雄厚資源的研究機(jī)構(gòu)，會在分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀和對未來做出預(yù)期的時候，能夠一下子把所有可能的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都納入他們的分析模型。我們在裁剪指標(biāo)體系的時候，也應(yīng)該在目標(biāo)優(yōu)先級的引導(dǎo)下，如圖4-3所示，權(quán)衡有效性、可靠性和成本，設(shè)計(jì)和選擇要使用的度量指標(biāo)。

圖4-3 指標(biāo)優(yōu)先級評價維度

●有效性：指標(biāo)數(shù)據(jù)在多大程度上能真實(shí)地為達(dá)成目標(biāo)服務(wù)。

●可靠性：數(shù)據(jù)收集以及分析結(jié)果的一致性和可靠性。

●成本：度量數(shù)據(jù)的收集和分析成本。

以工作量的估算數(shù)據(jù)為例，在使用Delphi專家估算法的時候，參與者會將很多可以量化、不可以量化的上下文信息都納入到估算的考慮當(dāng)中，因此有可能得到更有效的數(shù)據(jù)。不過，不同的人參加估算，甚至同樣一群人估算兩次也可能得到不一樣的數(shù)值，因此可靠性可能比不上那些回避主觀判斷的估算方法，比如代碼行數(shù)。在成本上，能夠自動獲取的數(shù)據(jù)當(dāng)然成本較低，比如代碼靜態(tài)檢查的違規(guī)數(shù)量，而收集過程需要很多人工干預(yù)的指標(biāo)會造成很大的負(fù)擔(dān)，故應(yīng)該小心控制使用這樣的指標(biāo)數(shù)據(jù)。