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    科研項(xiàng)目評估方法研究綜述

    2014-11-24 02:31:46胡余平蔡蘭張園園
    企業(yè)文化·中旬刊 2014年11期
    關(guān)鍵詞:評估方法文獻(xiàn)綜述

    胡余平?蔡蘭?張園園

    摘 要:根據(jù)科學(xué)研究項(xiàng)目的特點(diǎn),分析現(xiàn)階段國內(nèi)外科學(xué)研究項(xiàng)目的評估現(xiàn)狀,介紹了科研項(xiàng)目評估中的層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、群決策方法、同行評議法以及Fisher判別分析法五種方法的應(yīng)用研究,最后針時我國科研項(xiàng)目評估現(xiàn)狀和特點(diǎn)提出了一些建議。

    關(guān)鍵詞:科研項(xiàng)目評估;評估方法;文獻(xiàn)綜述

    目前,國外對科研投入評價的方法主要有:回溯方法,定量方法,成本-效益分析和文獻(xiàn)計量學(xué)方法、定性方法、專家評議法等。我國對科研計劃、項(xiàng)目的評估工作起步較晚。目前對科研項(xiàng)目評估方法的研究主要有層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、群決策方法、同行評議法以及Fisher判別分析法。

    一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    層次分析法。層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)是在對復(fù)雜決策問題的本質(zhì)、影響因素以及內(nèi)在關(guān)系等進(jìn)行深入分析之后,構(gòu)建一個層次結(jié)構(gòu)模型,然后利用較少的定量信息,把決策的思維過程數(shù)學(xué)化,從而為求解多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題,提供一種簡便的決策方法。

    林建衡(2004)用四個指標(biāo)( 經(jīng)濟(jì)效益、學(xué)術(shù)水平、人才培養(yǎng)、社會效益) 來評價大學(xué)的科研項(xiàng)目并對假設(shè)的四個科研項(xiàng)目進(jìn)行了評估,經(jīng)過計算,經(jīng)濟(jì)效益、學(xué)術(shù)水平、人才培養(yǎng)和社會效益權(quán)重分別為0.457, 0.300, 0.138, 0.105。因此經(jīng)濟(jì)效益的權(quán)重約為學(xué)術(shù)水平的1.5倍,約為人才培養(yǎng)的3.3倍, 約為社會效益的4.3倍。

    劉長穎(2011)對我國科研項(xiàng)評估中的指標(biāo)進(jìn)行篩選后,選擇了五個一級評審指標(biāo),分別為選題的必要性、技術(shù)的先進(jìn)性、條件的可能性、經(jīng)費(fèi)的合理性和成果的可行性。對一級指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)重后得出的判斷矩陣具有一致性。最終的研究結(jié)果表明選題的必要性、技術(shù)的先進(jìn)性、經(jīng)費(fèi)的合理性和成果的可行性的權(quán)重都是一致的,而條件的可能性所占的權(quán)重最大,為其他四個指標(biāo)權(quán)重的兩倍。

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA)是著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes和Copper等學(xué)者以“相對效率”概念為基礎(chǔ),根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對相同類型的單位(部門)進(jìn)行相對有效性或效益評價的一種新的系統(tǒng)分析方法。它應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型計算比較決策單元之間的相對效率,對評價對象做出評價,是處理多目標(biāo)覺得問題的有效方法。

    張繼將(2013)根據(jù)科研項(xiàng)目的評價需求構(gòu)建了評價的指標(biāo)體系,以投入和產(chǎn)出作為一級指標(biāo)。人員、研制時間和經(jīng)費(fèi)三個指標(biāo)為投入的二級指標(biāo);而產(chǎn)出的二級指標(biāo)包括任務(wù)完成情況、項(xiàng)目的學(xué)術(shù)影響以及項(xiàng)目效益?;诳蒲许?xiàng)目評估的多輸入多輸出問題,采用CRR模型進(jìn)行計算。通過CCR模型與超效率模型相結(jié)合的方法,DEA方法可以得出科研項(xiàng)目之間的效率排名以及各決策單元調(diào)整投入的幅度,擴(kuò)大產(chǎn)出的可能方向和程度。

    群決策方法。國外學(xué)者Hwang在1987年對群決策研究進(jìn)行了分析和總結(jié)后,給出一個群決策的定義,即群決策是把不同成員的關(guān)于方案集合中方案的偏好按照某種規(guī)則集結(jié)為決策群體的一致或妥協(xié)的群體偏好序。

    程巖、解帆(2003)認(rèn)為在科研項(xiàng)目評估過程中,決策者往往不能提供精確的評估信息,從而使得一些評估方法并不能有效識別一些有爭議的科研項(xiàng)目。因而提出了一種根據(jù)不精確信息進(jìn)行項(xiàng)目評估的群決策模型,利用該模型可以有效地識別具有爭議的科研項(xiàng)目,并幫助決策群達(dá)成一致的決策方案。

    同行評議法。同行評議法的雛形真正成為科技期刊出版的基石是在二戰(zhàn)后的20世紀(jì)中葉。同行評議法常常被科學(xué)界用來判斷工作程序的正確性,確認(rèn)結(jié)果的可靠性以及對有限資源分配,如雜志版面,研究資助經(jīng)費(fèi)的公認(rèn)性和特殊榮譽(yù)。它可以定義為“由從事該領(lǐng)域或接近該領(lǐng)域的專家來評定一項(xiàng)研究工作的學(xué)術(shù)水平或重要性的一種方法”。

    程際明(2005)認(rèn)為同行評議一般的評議規(guī)則包括:科研項(xiàng)目是否具有內(nèi)在價值;項(xiàng)目研究是否具有實(shí)用性;對相關(guān)領(lǐng)域和科學(xué)事業(yè)是否具有長遠(yuǎn)影響;科研項(xiàng)目是否具有發(fā)展前景;項(xiàng)目申請人是否具有研究能力。而除一般評議規(guī)則之外,對科研項(xiàng)目評估的同行評議還包括權(quán)威的影響、匿名制的影響和是對評議人的評議問題三個潛規(guī)則。作者提出應(yīng)通過評議公開化、建立合理的意見反饋機(jī)制及二級評審制度、建立同行專家數(shù)據(jù)庫等途徑完善同行評議方法。

    Fisher判別分析法。判別分析是用于判別個體所屬群體的一種統(tǒng)計方法。判別分析的特點(diǎn)是根據(jù)已掌握的、歷史上每個類別的若干樣本的數(shù)據(jù)信息,總結(jié)出客觀事物分類的規(guī)律性,建立判別公式和判別準(zhǔn)則。Fisher判別分析方法是一種線性判別的方法。它的工作思路是對原數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行坐標(biāo)變換,尋求能將總體盡可能分開的方向,也即采用方差分析的思想。

    胡濤、王威(2005)等人基于核函數(shù)和線性Fisher判別分析方法構(gòu)建了針對科研項(xiàng)目評估中的多總體非線性分類問題的核Fisher判別分析方法。通過確定訓(xùn)練集、選取核函數(shù)、確定特征空間的投影向量和確定判別函數(shù)和判別規(guī)則四個步驟構(gòu)建了科研項(xiàng)目評估體系。該體系中,將項(xiàng)目屬性作為系統(tǒng)輸入,該項(xiàng)目所屬類別作為輸出。實(shí)證結(jié)果表明核Fisher判別分析法對測試樣本的判別能力明顯優(yōu)于Fisher判別分析方法對測試樣本的判別能力。

    二、提高我國科研項(xiàng)目評估水平的意見建議

    強(qiáng)調(diào)市場需求。對科研項(xiàng)目評估系統(tǒng)的制訂, 面對的不僅是國內(nèi)市場, 而應(yīng)是立足國內(nèi)市場考慮、評價新技術(shù)應(yīng)用對未來國內(nèi)、國際市場需求所造成的影響和即將帶來的變化。要求所研究的新技術(shù)必須達(dá)到增加國家社會財富的目標(biāo)。

    突出新技術(shù)應(yīng)用可行性。一是考察新技術(shù)被市場和社會所認(rèn)知的可能性、認(rèn)知程度及范圍, 從而確定該技術(shù)未來應(yīng)用的價值和可能性高低。二是根據(jù)市場現(xiàn)狀預(yù)測對新技術(shù)發(fā)展需求的份額。三是通過用戶參與時間早晚, 進(jìn)一步考證生產(chǎn)上對開展這項(xiàng)新技術(shù)研究需求的迫切程度。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 林建衡.層次分析法在高??蒲许?xiàng)目評估中的應(yīng)用[J].科研管理,2004(02):39-41.

    [2] 劉長穎.層次分析法與高??蒲许?xiàng)目評估指標(biāo)權(quán)重的確定[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2011,03(34):30-33.

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