我国非政府组织扶贫机制的综合评价与分析

我国非政府组织扶贫机制的综合评价与分析

一．问题提出

2006年4月16日，中国首批6个非政府组织开始使用政府财政资金，进村入户开始参与实施江西18个重点贫困村的扶贫项目，这是中国政府首次提供财政资金给民间的非政府组织用于扶贫活动。

据国务院扶贫办介绍，国际小母牛项目组织、江西省山江湖可持续发展促进会、江西省青少年发展基金会、宁夏扶贫与环境改造中心、中国国际民间组织合作促进会、山西省妇女理论婚姻家庭研究会6家非政府组织，将利用江西省扶贫办提供的1100万元财政扶贫资金，在国家贫困开发重点县江西乐安县、兴国县和宁都县的6个乡镇18个重点贫困村开展村级扶贫规划项目。

2007年1月19日，国务院扶贫开发领导小组宣布宁夏扶贫与环境改造中心等5家非政府组织在竞标中胜出，获得了参与政府扶贫项目的机会。加上2006年2月通过招标参与江西省试点村级扶贫的6家非政府组织，已有11家非政府组织获得具体实施政府非政府扶贫的资格。

这是对我国目前扶贫模式的一种创新，以招标方式、委托非政府组织直接管理财政扶贫资金的模式，是对现有扶贫的历史性突破。由非政府组织与当地政府开展扶贫开发规划的制定，并协助村民实施所制定的重点扶贫项目。

如何对我国现有众多的非政府扶贫模式，进行综合评价和分析，探索具有针对性和创新性的扶贫模式，一直是我国未来扶贫工作的一个重点。

正如上文所提到的，我国的非政府组织数量众多，其扶贫的具体模式也存在差异，要对我国的非政府组织扶贫机制进行综合评价和分析就必须对各种不同的模式进行比较和综合，以便于我们在总体上去认识这个问题。

二．问题分析

我国的非政府组织众多，各组织的扶贫模式也不尽相同，如国际小母牛组织为扶贫而开展的项目是畜牧扶贫项目、灾后恢复和发展畜牧项目，妇女畜牧发展项目，小额信贷项目，以提高和增强当地贫困农户的自我管理和自我发展能力为目标，通过推动农户参与，针对阻碍贫困地区乡村社区发展的各种制约因素，以农户为主体组织实施适合当地发展的畜牧项目，并在项目的实施过程中，特别关注公正的扶持，注重提高人们的自尊；又如中国国际民间组织合作促进会的扶贫宗旨是促进中国与国外民间组织和国际多双边机构在扶贫开发、环境保护和社会发展方面的交流和合作，为中国老、少、边、穷地区的人民争取更多的资金和技术援助，提供技术服务和支持基层民间机构的能力建设。

虽然各个组织的扶贫具体方式不尽相同，但是评价其扶贫能力的是相同的标准，通过这样几个标准我们可以为我国不同的非政府组织进行评分，从而体现出现阶段我国非政府组织的扶贫状况。

三．合理假设与符号说明

3.1合理假设

（1）将证能力的一级标准；

（2）各个因素之间的重要性关系已经确定；

（3）通过模糊综合评价得到的各NGO 组织的各评价方面的分数是准确的。 （4）在一定时间内已经确定的各个因素之间的重要性关系不发生变化。

3.2符号说明

（1）i x ,i=1,2,……，n 对应第i 个因素的各NGO 组织的决策变量——经过模糊综合评价后得到的该组织的扶贫能力参数。 （2）w 1,w 2, … w n 是权重系数，其满足：w n ≥0,11n

i i w ==∑

（3）o i 第i 个评价准则的相对权向量。

（4）sji 第j 个NGO 组织在第i 个评价准则上的模糊综合评价得分。 （5）1(1,2,...)n

j ji i i g s o j m ===∑ 对应第j 个NGO 组织的综合评价得分(共m 个组织)

四． 模型的建立

层次分析法是萨蒂（saaty) 等人20世纪70年代提出的一种决策方法。它是将半定性、半定量问题转化为定量问题的有效途径，它将各种因素层次化，并逐层比较多种关联因素，为分析和预测事物的发展提供可的定量依据。它在决策工作中有广泛的应用。主要用于确定综合评价的权重系数。层次分析法所用数学工具主要是矩阵运算。在本题中我们使用层次分析法先确定影响NGO 组织扶贫评价的各条件的权重系数。

对方案、人才、成果的评价，人们的考虑往往是从多种因素出发的，而且这些考虑因素一般只能用模糊语言来描述，评价具有模糊概念的系统（评价对象）时很难给出确切的表述，这时可以采用模糊综合评价的方法。模糊综合评价可以对人、事、物进行比较全面而又定量化的评价，因此它是提高领导决策能力和管理水平的一种有效方法。这里我们准备将模糊综合评价的方法作一个简化的变形，即通过已有资料及分类标准直接给出各扶贫NGO 在各个方面上的分数，以便用于层次分析。

4.1模型一 模糊综合评价

通过对查阅各个组织的相关资料，并参考了一些专家的对各NGO的一些指标的评价，我们用模糊的方法给各个NGO组织的各层面指标打出了相应的分数。现将这些分数列表如下：

注：（A～J为10个不同的扶贫NGO）

A．中国扶贫基金会

B．中国青少年发展基金会

C．英国救助儿童会

D．福特基金会

E ．四川农村发展组织

F ．爱德基金会

G ．中国光彩事业促进会 H ．国际小母牛组织 I ．香港乐施会

J ．中国国际民间组织合作促进会

4.2模型二 层次分析法 （1）成对比较

从 x 1,x 2,…x n 中任取x i 与x j 比较它们对于y 贡献（重要程度）的大小，按照以下标度给x i /x j 赋值：

x i /x j ＝1，认为“x i 与x j 重要程度相同” x i /x j ＝3，认为“x i 比x j 重要程度略大”

x i /x j ＝5，认为“x i 比x j 重要程度大”x i /x j ＝7，认为“x i 比x j 重要程度大很多”

x i /x j ＝9，认为“x i 比x j 重要程度绝对大”

当比值为2，4，6，8时认为介于前后中间状态。

(2)建立逆对称矩阵

由x i /x j 构成n 阶方阵，通过列出的这些可判断各种因素重要程度的矩阵确定各种因素的相对权向量，当然，列出的矩阵需通过一致性检验。现列出各种因素及其成对比较矩阵。

Ⅰ 判别的各层准则层

Ⅱ 成对比较矩阵

① 第三层准则层对第二层准则层的成对比较矩阵： A. 对人力资源

11233313211122311113

2

2

?? ? ? ? ? ? ? ? ???

B. 对环境管理

135********

2

?? ? ? ? ? ? ???

C. 对资金来源和使用

13113?? ? ? ???

② 第二层准则层对第一层准则层的成对比较矩阵 D. 对组织结构

1152313111111532941113122521111213283395814114

2

3

14

?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

?

E. 对扶贫项目

1132231111137371541111125111

112

4

?? ?

? ?

? ? ? ? ?

? ? ?

??

F. 对扶贫效益

113375311113237111132393791981111117339211112

15

2

2

8

?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ???

G. 对发展前景

135********

3?? ? ? ? ? ? ???

③ 第一层准则层对目标层的成对比较矩阵

11133513172521911113

7

9

?? ? ? ?

? ? ? ? ???

(H) （3）对以上矩阵进行一致性检验，通过计算可知所得的矩阵均能通过一致性检验。

（4）通过对各个矩阵的计算得出各准则的权系数

五． 模型的求解

5.1 题（1）

通过之前模型的建立，我们已经得到了第A ～J 个不同NGO 组织的在扶贫上的各准则的模糊评价得分，以及用层次分析法得到的这第A ～J 个NGO 组织在各一级准则上的得分以及总体评价得分。

其实得到这些结果并不难，因为根据1(1,2,...)n

j ji i i g s o j m ===∑就可以得出第j

个NGO 组织的在某准则上的模糊得分，下面我们以表格形式给出求得的数据，以便于我们通过观察和比较得出需要的结论。

A.中国扶贫基金会

B.中国青少年发展基金会

C.英国救助儿童会

D.福特基金会

E.四川农村发展组织

F.爱德基金会

G.中国光彩事业促进会

H.国际小母牛组织

I.香港乐施会

J.中国国际民间组织合作促进会

如图，根据得分的高低不同，我们可以排出在各层面上这些组织的排序：

一、通过以上数据分析，结果显示：在组织结构和管理上，国内的非政府扶

贫组织在分数上主要靠后。国内各扶贫组织之间分数相差不是太大；相比之下，国外的非政府扶贫组织在分数上主要居前。

二、通过以上数据分析，结果显示：在扶贫项目这块，国内的非政府扶贫组

织在分数上居中和居后。国内的各扶贫组织之间在分数上有明显差别；国外的非政府扶贫组织在分数上居前和居中。

三、通过以上数据分析，结果显示：在扶贫效益上，国内只有一个非政府扶

贫组织居前，其他的基本靠后。国内的各扶贫组织之间在分数上相差比较大；

国外的非政府扶贫组织具有明显的优势，分数上均靠前。

四、通过以上数据分析，结果显示：在扶贫组织未来发展前景这个模块上，

国内的非政府扶贫组织在分数上主要居前。国内的各扶贫组织在此项上比较均匀，相差不大。国外的非政府扶贫组织在分数上较居中后。

总结语：从总的数据上分析，结果显示：国内的非政府扶贫组织在分数上相差都不大，但居前比较少，主要是居后。国外的非政府扶贫组织在分数上领先国内的扶贫组织，主要靠前。国内外的非政府扶贫组织在分数上均在80以上，且相差约1.4分。这说明：国内的非政府扶贫组织现有机制和国外的非政府扶贫组织相差不大，国内的非政府扶贫组织在未来具有很大的发展潜力！

5.2题（2）

一、通过以上数据分析，结果显示:国内的非政府组织的现有扶贫机制与国外

相比有一些差距。在调查的十个非政府组织样本中，只有一个国内非政府组织排在前五，其它均在后五位。

二、我们又分别对“组织结构和管理”、“扶贫项目”、“扶贫项目”、“未来发展

前景”进行了分析，结果显示：在组织结构和管理这方面国内与国外差距最大，在扶贫项目、扶贫项目上次之，在未来发展前景这方面国内与国外大体相同。

三、我国非政府组织起步较晚，但仍有一些非政府组织达到与国外同等的水

平，足见我国政府对非政府组织发展的大力支持及广大的人民群众对非政府组织扶贫事业的关注、关心。国内政府与非政府组织的开创性合作为非政府组织扶贫事业发展创造了良好的环境，并推进了非政府组织在扶贫事业上快速发展。

总结语：我国非政府组织要想有更大突破与创新，我认为有两点值得考虑。

一、是认真总结和学习国外非政府组织扶贫机制好的方面，再结合我国国情

切实的运行起来；二、是加大政府由于非政府组织之间的合作，并让非政府组织在合作中发挥更大的作用。

欧美等发达国家非政府组织经历了二百多年的发展史,非政府组织参与扶贫的活动已经形成了一套独特的运作模式和比较成熟的机制,高效率的扶贫项目管理机制、透明的监督机制、有效的募款及与捐款人的信任沟通机制都是值得我们借鉴和学习的。发展中国家非政府组织发展虽然较发达国家迟晚一些,但它们能够结合本国的现实,结合发展中国家经济发展状况探询其独特的发展道路。绝大多数发展中国家非政府组织扶贫的使命没有越出其本国的社会发展以及其它一些公益性活动,但是能够根据实地的贫困状况,成功创新出适合当地发展的扶贫模式、机制,为广大发展中

国家扶贫事业的发展作出了突出的贡献,也为我们提供了宝贵的借鉴经验。当前我国社会正处于转型过程中,社会利益结构不断分化、重组,新的利益群体和阶层不断形成,在不同的社会阶层和利益群体在共同分享发展成果的同时,我国居民之间的贫富差距也在迅速扩大,且存在进一步扩大的趋势, 21世纪的反贫工作形势依然严峻。当然,在消除贫困的事业中,政府无疑仍应起决定性的作用。但是,因政府在致力于社会经济发展过程中有其不可避免的局限性,非营利性、公益性和志愿性的社会中介组织在扶贫事业中将大有可为,大量的扶贫工作需要由这类社会中介组织越来越多地承担起来。

我们也应该清醒地认识到,目前我国非政府组织在扶贫领域并没有形成有效的扶贫机制,扶贫效果不好,并且时有类似“胡曼丽事件”的发生。所以,当前要学习国外非政府组织在扶贫活动中许多创造性的做法,借鉴其有效的扶贫机制,尽快构建适合我国贫困状况的非政府组织扶贫机制,提高我国非政府组织扶贫的效率,同时希望非政府组织能通过行之有效的参与扶贫事业来壮大整个部门的发展,从而促进我国公民社会的发育与形成,构建和谐社会。

六．模型的检验

通过上述计算，我们得到了有关的各组织的综合评价得分，可以看出，这些组织其中的福特基金会的综合得分最高，事实是否属实呢？通过阅读有关福特基金会的资料，我们可以看到，它确实是一个历史悠久、机构严密、资源丰富、效益好、服务全面、业务广泛、前景光明的综合性扶贫NGO，是世界上享有盛誉的组织，可以说，它能取得最高的分数是合理的。其他的组织的评分也大致符合其相关资料中的表述，因此，本题所用模型是比较合理的。

七．模型优缺点分析

7.1优点分析

1.本题所用的层次分析法是评价分析类问题的常用模型，具有多年使用所积累的

理论依据。

2.采用模块化分析，逐渐深入，提高了准确性。

3.模型形式简单易用，便于理解，避免出现复杂的方法、公式，可读性强。

4.通过层次化分析可有效提高大家对社会事务及社会组织的认识程度。

7.2缺点分析

1.由于层次分析法只能在原有的方案中选优，不能生成新方案，所以我们在解答

第（2）题时的模型略显单薄，是很大的缺陷。

2.数据的主观性太大，且结构粗糙，不能得到十分准确的结论。

八．模型的改进及推广

由于本题中对各NGO的分类尚不明显，所以模型应适当添加一些分类，另外，模型中所使用的指标准则有些遗漏，应该通过问询专家和查阅更多的资料来弥补这一点；其次，在分析数据时的模型方法略显不足，可以再有效地运用一些储如统计学上的方法强化对数据的分析，以达到更好的更加全面的结论；最后，再提出创新方案时还要有更好的优化模型就能达到更好的效果。

本题的建模方法可推广到许多评价分析类问题上，以及决策的选择上，例如旅游地选择问题，工程评价问题等等。

九．参考文献

［1］（M）《数学建模引论》阮晓青周义仓主编北京高等教育出版社2005

［2］（M）《层次分析法原理》许树柏主编天津天津大学出版社1988

［3］（M）《数学建模与数学实验（第2版）》赵静但琦主编北京高等教育出版社 2003 ［4］（M）《MATLAB 7简明教程》李南南吴清曹辉林编著北京清华大学出版社2006

［5］（J）《NGO 扶贫行为研究》康晓光著 2001

［6］（J）《非政府组织和政府合作进行村级扶贫规划的试点项目文件——快速评价报告》2005

［7］洪大用等https://www.360docs.net/doc/531156211.html,/helpweb2/ngoyj/ngoyj.htm （中国扶贫信息网）

［8］（J）《浅议国外非政府组织扶贫机制及其启示》郑光梁1 魏淑艳2

(1. 渤海大学,辽宁锦州121000; 2. 东北大学,辽宁沈阳110000)

辽宁行政学院学报 2006年第6期

十．附录：

.1主要变量说明：

A1..8:各组织各准则的相对比较矩阵

s1..8:各组织各准则的得分矩阵

g1..8：各组织各准则的综合评价得分

.2权向量归一化程序 guiyi.m

function v1=guiyi(v,n)

s=0;

for m=1:n

s=s+v(m);

end

for m=1:n

v1(m,:)=v(m)/s;

end

.3相关程序

>> A1=[1 3 1/3 2 2;1/3 1 1/7 1 1;3 7 1 5 4;1/2 1 1/5 1 1;1/2 1 1/4 1 1]

A1 =

1.0000 3.0000 0.3333

2.0000 2.0000

0.3333 1.0000 0.1429 1.0000 1.0000

3.0000 7.0000 1.0000 5.0000

4.0000

0.5000 1.0000 0.2000 1.0000 1.0000

0.5000 1.0000 0.2500 1.0000 1.0000

>> [V1,D1]=eig(A1)

V1 =

-0.3510 -0.1289 - 0.2878i -0.1289 + 0.2878i -0.4251 - 0.0904i

-0.4251 + 0.0904i

-0.1453 0.1392 - 0.0889i 0.1392 + 0.0889i 0.1153 - 0.0270i

0.1153 + 0.0270i

-0.8927 -0.9135 -0.9135 0.8266 0.8266

-0.1670 0.0362 + 0.0743i 0.0362 - 0.0743i -0.0067 + 0.2622i

-0.0067 - 0.2622i

-0.1759 0.0376 + 0.1745i 0.0376 - 0.1745i -0.0843 - 0.1945i

-0.0843 + 0.1945i

D1 =

5.0428 0 0 0 0

0 -0.0065 + 0.4556i 0 0 0

0 0 -0.0065 - 0.4556i 0 0

0 0 0 -0.0149 + 0.0880i

0 0 0 0

-0.0149 - 0.0880i

>> e1=max(eig(A1))

e1 =

5.0428

>> v1=null(A1-e1*eye(length(A1)))

v1 =

0.3510

0.1453

0.8927

0.1670

0.1759

>> ci1=(e1-5)/(5-1)

ci1 =

0.0107

>> cr1=ci1/0.9

cr1 =

0.0119

>> A2=[1 3 5;1/3 1 3;1/5 1/3 1]

A2 =

1.0000 3.0000 5.0000

0.3333 1.0000 3.0000

0.2000 0.3333 1.0000

>> e2=max(eig(A2))

e2 =

3.0385

>> ci2=(e2-3)/(3-1)

ci2 =

0.0193

>> cr1=ci1/0.58

cr1 =

0.0185

>> A3=[1 3 5 1/3;1/3 1 2 7;1/5 1/2 1 9;3 1/7 1/9 1] A3 =

1.0000 3.0000 5.0000 0.3333

0.3333 1.0000 2.0000 7.0000

0.2000 0.5000 1.0000 9.0000

3.0000 0.1429 0.1111 1.0000

>> e3=max(eig(A3))

e3 =

4.0347

>> ci3=(e3-4)/(4-1)

ci3 =

0.0116

>> A4=[1 5 2 3 1/3 1;1/5 1 1/3 1/2 9 4;1/2 3 1 2 1/5 1/2;1/3 2 1/2 1 1/8 1/3;3 1/9 5 8 1 4;1 1/4 2 3 1/4 1]

A4 =

1.0000 5.0000

2.0000

3.0000 0.3333 1.0000

0.2000 1.0000 0.3333 0.5000 9.0000 4.0000

0.5000 3.0000 1.0000 2.0000 0.2000 0.5000

0.3333 2.0000 0.5000 1.0000 0.1250 0.3333

3.0000 0.1111 5.0000 8.0000 1.0000

4.0000

1.0000 0.2500

2.0000

3.0000 0.2500 1.0000

>> e4=max(eig(A4))

e4 =

10.4994

>> e4=max(eig(A4))

e4 =

6.0685

>> ci4=(e4-6)/(6-1)

ci4 =

0.0137

>> cr4=ci4/1.24

cr4 =

0.0110

>> e4=max(eig(A4))

e4 =

6.0685

>> ci4=(e4-6)/(6-1)

ci4 =

0.0137

>> A5=[1 1/3 2 3;3 1 3 1;1/2 1/3 1 2;1/3 1 1/2 1] A5 =

1.0000 0.3333

2.0000

3.0000

3.0000 1.0000 3.0000 1.0000

0.5000 0.3333 1.0000 2.0000

0.3333 1.0000 0.5000 1.0000

>> e5=max(eig(A5))

e5 =

4.5776

>> ci5=(e5-4)/(4-1)

ci5 =

0.1925

>> e5=max(eig(A5))

e5 =

4.2606

>> ci5=(e5-4)/(4-1)

ci5 =

0.0869

>> cr5=ci5/0.9

cr5 =

0.0965

>> A6=[1 3 5;1/3 1 2;1/5 1/2 1]

A6 =

1.0000 3.0000 5.0000

0.3333 1.0000 2.0000

0.2000 0.5000 1.0000

>> e6=max(eig(A6))

e6 =

3.0037

>> ci6=(e6-3)/(3-1)

ci6 =

0.0018

>> cr6=ci6/0.58

cr6 =

0.0032

>> A7=[1 3 3 1/3 7 5;1/3 1 1 1/7 3 2;1/3 1 1 1/9 3 2;3 7 9 1 9 8;1/7 1/3 1/3 1/9 1 1/2;1/5 1/2 1/2 1/8 2 1]

A7 =

1.0000 3.0000 3.0000 0.3333 7.0000 5.0000

0.3333 1.0000 1.0000 0.1429 3.0000 2.0000

0.3333 1.0000 1.0000 0.1111 3.0000 2.0000

3.0000 7.0000 9.0000 1.0000 9.0000 8.0000

0.1429 0.3333 0.3333 0.1111 1.0000 0.5000

0.2000 0.5000 0.5000 0.1250 2.0000 1.0000

>> e7=max(eig(A7))

e7 =

6.1408

>> ci7=(e7-6)/(6-1)

ci7 =

0.0282

>> cr7=ci7/1.24

cr7 =

0.0227

>> [V2,D2]=eig(A2)

V2 =

0.9161 0.9161 0.9161

0.3715 -0.1857 + 0.3217i -0.1857 - 0.3217i

0.1506 -0.0753 - 0.1304i -0.0753 + 0.1304i

D2 =

3.0385 0 0

0 -0.0193 + 0.3415i 0

0 0 -0.0193 - 0.3415i

>> [V3,D3]=eig(A3)

V3 =

-0.1835 -0.2612 -0.1485 + 0.0783i -0.1485 - 0.0783i -0.4926 0.7575 0.0074 + 0.3539i 0.0074 - 0.3539i -0.8475 -0.5966 0.9160 0.9160 -0.0744 0.0443 -0.0218 - 0.0841i -0.0218 + 0.0841i

D3 =

4.0347 0 0 0 0 -0.0188 0 0 0 0 -0.0079 + 0.3736i 0 0 0 0 -0.0079 - 0.3736i

>> v3=null(A3-e3*eye(length(A3)))

v3 =

-0.1835

-0.4926

-0.8475

-0.0744

V4 =

0.3143 -0.0554 + 0.0963i -0.0554 - 0.0963i 0.6820

-0.3640 + 0.0671i -0.3640 - 0.0671i

0.0680 0.0095 - 0.0774i 0.0095 + 0.0774i -0.0704

-0.0652 - 0.0344i -0.0652 + 0.0344i

0.1763 -0.1105 + 0.0455i -0.1105 - 0.0455i -0.1169

0.1510 - 0.2713i 0.1510 + 0.2713i

0.1057 -0.0713 - 0.0251i -0.0713 + 0.0251i 0.0529

0.0962 + 0.1760i 0.0962 - 0.1760i

0.8773 0.9480 0.9480 0.5541

0.8290 0.8290

0.2911 0.0669 + 0.2417i 0.0669 - 0.2417i -0.4544

-0.1760 + 0.0515i -0.1760 - 0.0515i

D4 =

6.0685 0 0 0 0 0

0 0.0119 + 0.6183i 0 0 0 0

0 0 0.0119 - 0.6183i 0 0 0

0 0 0 -0.0213 0 0

0 0 0 0

-0.0355 + 0.1802i 0

0 0 0 0 0 -0.0355 - 0.1802i

>> [V5,D5]=eig(A5)

V5 =

0.4565 -0.0993 + 0.3652i -0.0993 - 0.3652i 0.6123

0.8147 0.8738 0.8738 -0.3044

0.2854 -0.1664 + 0.0898i -0.1664 - 0.0898i -0.6795

0.2154 -0.0771 - 0.2270i -0.0771 + 0.2270i 0.2657

D5 =

4.2606 0 0 0

0 -0.0886 + 1.0429i 0 0

0 0 -0.0886 - 1.0429i 0

0 0 0 -0.0833

>> [V6,D6]=eig(A6)

V6 =

-0.9281 0.9281 0.9281

-0.3288 -0.1644 + 0.2847i -0.1644 - 0.2847i

-0.1747 -0.0873 - 0.1513i -0.0873 + 0.1513i

D6 =

3.0037 0 0

0 -0.0018 + 0.1053i 0

0 0 -0.0018 - 0.1053i

>> [V7,D7]=eig(A7)

V7 =

0.3838 -0.0346 - 0.1843i -0.0346 + 0.1843i 0.7108 0.7108 0.9332

0.1434 0.0424 - 0.0509i 0.0424 + 0.0509i -0.1722 + 0.2612i

-0.1722 - 0.2612i -0.2008

0.1388 0.0413 - 0.0843i 0.0413 + 0.0843i -0.0816 - 0.0575i

-0.0816 + 0.0575i -0.2339

0.8957 -0.9720 -0.9720 -0.3648 - 0.4572i

-0.3648 + 0.4572i -0.0191

0.0567 0.0050 + 0.0600i 0.0050 - 0.0600i 0.0153 + 0.0789i

0.0153 - 0.0789i -0.0701

0.0862 0.0487 + 0.0285i 0.0487 - 0.0285i 0.0084 - 0.1957i

0.0084 + 0.1957i 0.1701