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    基于數(shù)據(jù)分析模型的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估機(jī)制研究

    2022-08-08 14:07:52賈異童楊劉棟宋陽卞曙光
    關(guān)鍵詞:負(fù)責(zé)人計(jì)劃情況

    賈異,童楊,劉棟,宋陽,卞曙光

    (1.科學(xué)技術(shù)部 高技術(shù)研究發(fā)展中心,北京 100044;2.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

    科學(xué)技術(shù)是推動世界發(fā)展的關(guān)鍵因素.由于世界經(jīng)濟(jì)的迅速全球化,科學(xué)技術(shù)從根本上決定了國家的核心競爭力.國家科技計(jì)劃項(xiàng)目的實(shí)施是國家提升相應(yīng)領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)的重要手段,而項(xiàng)目負(fù)責(zé)人對科技計(jì)劃項(xiàng)目的執(zhí)行完成情況有著舉足輕重的影響,這就決定了項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在科技計(jì)劃項(xiàng)目中的重要地位及項(xiàng)目管理部門對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估決策的重要性.近些年,大數(shù)據(jù)的發(fā)展已滲透到各行各業(yè)[1],國家科技項(xiàng)目管理中也產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),在科技項(xiàng)目管理中融入大數(shù)據(jù)理念[2],有利于發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用,提高項(xiàng)目管理效率,優(yōu)化資源配置,提升科技項(xiàng)目執(zhí)行完成水平,最終達(dá)到提高國家核心競爭力的目標(biāo).

    當(dāng)前,國家科技計(jì)劃項(xiàng)目評審工作是一個收集項(xiàng)目評審信息,并對評審信息進(jìn)行分析和歸納的系統(tǒng)過程.例如國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目評審在著重評價的研發(fā)團(tuán)隊(duì)及工作基礎(chǔ)中對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人有明確的評估要求,而評審工作主要采取同行評議的方式進(jìn)行,如預(yù)評審及視頻答辯評審均采用同行評議方式,而同行評議專家對于評估指標(biāo)的理解程度及各自的評估意見存在差異性,從而導(dǎo)致評議結(jié)果具有較大模糊性和不確定性.

    利用大數(shù)據(jù)分析方法輔助科技計(jì)劃項(xiàng)目管理正受到越來越多的關(guān)注,很多學(xué)者從不同的角度給出了研究方法和理論體系.一些研究人員分析了科技項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)的基本特征,并深入研究了這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式.耿國慶[3]分析了科技計(jì)劃項(xiàng)目大數(shù)據(jù)的新特征,并研究了大數(shù)據(jù)在科技項(xiàng)目管理中的應(yīng)用及作用,進(jìn)而提出了科技計(jì)劃項(xiàng)目大數(shù)據(jù)背景下項(xiàng)目管理的策略.劉蔚等[4]等通過構(gòu)建科技計(jì)劃項(xiàng)目大數(shù)據(jù)分析模型,形成多種屬性特定服務(wù)場景的分析產(chǎn)品和決策支撐工具,為利用科技管理大數(shù)據(jù)支撐科技計(jì)劃管理和決策提供了參考.

    科技計(jì)劃項(xiàng)目評審必須結(jié)合基于事實(shí)數(shù)據(jù)的定量分析和專家智慧的定性分析[5].本文利用大數(shù)據(jù)分析處理方法,建立科技計(jì)劃項(xiàng)目負(fù)責(zé)人與項(xiàng)目效果預(yù)測關(guān)聯(lián)模型,探討基于大數(shù)據(jù)分析建模的方法來輔助評審專家對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人進(jìn)行評估的方法.通過對科技計(jì)劃項(xiàng)目資料的整理和收集,以及對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人及其衍生數(shù)據(jù)的收集分析,建立模型并根據(jù)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人數(shù)據(jù)預(yù)測項(xiàng)目執(zhí)行完成效果,借助現(xiàn)代科學(xué)分析方法,為科技計(jì)劃項(xiàng)目管理決策提供參考,以提高科技計(jì)劃項(xiàng)目管理效率,優(yōu)化資源配置,落實(shí)科技管理“放管服”精神,促進(jìn)科技計(jì)劃項(xiàng)目高質(zhì)量完成,提升科研績效.

    1 數(shù)據(jù)獲取

    為了促進(jìn)科技計(jì)劃項(xiàng)目高質(zhì)量地完成,建立起項(xiàng)目負(fù)責(zé)人各因素與項(xiàng)目執(zhí)行完成效果的關(guān)聯(lián)模型,將數(shù)據(jù)分為輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)兩大類.如表1所示,此兩大類信息皆為已知數(shù)據(jù),其中輸入數(shù)據(jù)為可以反映項(xiàng)目負(fù)責(zé)人對整個項(xiàng)目影響較大的信息數(shù)據(jù),包括:項(xiàng)目負(fù)責(zé)人個人情況、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的科研能力、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的組織能力及邊緣效應(yīng).輸出數(shù)據(jù)為項(xiàng)目結(jié)題情況信息,包括:項(xiàng)目完成情況、項(xiàng)目產(chǎn)出情況、項(xiàng)目創(chuàng)造利潤、項(xiàng)目產(chǎn)出投入效益比及項(xiàng)目單位時間產(chǎn)出效益.項(xiàng)目結(jié)題情況信息顯示的是項(xiàng)目最終完成效果,可以反映出項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的綜合能力在項(xiàng)目執(zhí)行期間對整個項(xiàng)目的影響,因此項(xiàng)目負(fù)責(zé)人信息與項(xiàng)目的結(jié)題情況存在著明顯的因果關(guān)系.利用大數(shù)據(jù)分析的方法將兩者關(guān)聯(lián)起來,分析兩者的關(guān)聯(lián)性,從而達(dá)到利用已知項(xiàng)目負(fù)責(zé)人信息預(yù)測項(xiàng)目執(zhí)行完成情況,并依據(jù)預(yù)測結(jié)果評估項(xiàng)目負(fù)責(zé)人個人綜合能力,為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估機(jī)制優(yōu)化提供理論數(shù)據(jù)依據(jù).

    如表1所示輸入數(shù)據(jù)信息包括4類,其中負(fù)責(zé)人個人基本信息在項(xiàng)目申報書中提取,信息包括項(xiàng)目負(fù)責(zé)人年齡、性別、學(xué)位、技術(shù)職稱、所屬單位性質(zhì)及科研職務(wù)等.

    而負(fù)責(zé)人的科研能力不僅代表著其完成整個項(xiàng)目目標(biāo)的潛力,也代表著其在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的帶頭作用大小.對負(fù)責(zé)人科研能力的考量主要從其H因子、G指數(shù)、授權(quán)專利、承擔(dān)/參與項(xiàng)目數(shù)量、科研獎勵情況及關(guān)注領(lǐng)域數(shù)等方面.H因子及G指數(shù)均以百度學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn);授權(quán)專利主要以soopat專利數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn);參與或承擔(dān)過的項(xiàng)目數(shù)據(jù)以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn);科研獎勵數(shù)據(jù)參考科技專家?guī)旆?wù)管理系統(tǒng);關(guān)注領(lǐng)域數(shù)據(jù)以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為準(zhǔn).

    項(xiàng)目負(fù)責(zé)人作為國家科技計(jì)劃項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人,其應(yīng)具備相應(yīng)的組織能力,對國家級項(xiàng)目進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào),規(guī)劃并督促國家科技計(jì)劃項(xiàng)目按時按標(biāo)完成.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的組織能力從承擔(dān)過國家科技計(jì)劃項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的次數(shù)、承擔(dān)項(xiàng)目質(zhì)量、承擔(dān)項(xiàng)目參與單位數(shù)量、承擔(dān)項(xiàng)目參與人員數(shù)量、承擔(dān)的項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)、擔(dān)任的領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)等方面數(shù)據(jù)體現(xiàn).承擔(dān)國家科技計(jì)劃項(xiàng)目次數(shù)數(shù)據(jù)參考科技專家?guī)旆?wù)管理系統(tǒng);承擔(dān)項(xiàng)目質(zhì)量數(shù)據(jù)參照中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫;承擔(dān)項(xiàng)目參與單位數(shù)量、參與人數(shù)及項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)數(shù)均來自項(xiàng)目任務(wù)書數(shù)據(jù);項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在社會中擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)數(shù)據(jù)從科技專家?guī)旆?wù)管理系統(tǒng)中獲取.

    在信息數(shù)據(jù)激增的時代,除了項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的主要科研背景對項(xiàng)目執(zhí)行有一定影響外,負(fù)責(zé)人的衍生關(guān)聯(lián)信息對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在項(xiàng)目執(zhí)行中的影響也不可小視.在這里稱之為邊緣效應(yīng).包括項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的活躍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)影響力、社會屬性以及項(xiàng)目負(fù)責(zé)人與項(xiàng)目承擔(dān)單位間的關(guān)系.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的活躍網(wǎng)絡(luò)中6人學(xué)術(shù)水平主要從合作人的發(fā)文量、下載量及承擔(dān)/參與基金等方面進(jìn)行考量.活躍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來自中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫.學(xué)術(shù)影響力則包括負(fù)責(zé)人曾作為專家參評過國家科技計(jì)劃項(xiàng)目的數(shù)目以及個人獲得學(xué)術(shù)/榮譽(yù)頭銜(中國科學(xué)院院士、中國工程院院士、863首席專家、973首席專家等),與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在社會學(xué)術(shù)組織中的任職情況數(shù)據(jù)均從科技專家?guī)旆?wù)管理系統(tǒng)中獲取.

    項(xiàng)目負(fù)責(zé)人與項(xiàng)目承擔(dān)單位間的關(guān)系對于項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)展同樣有著不可忽視的影響,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人所在單位與項(xiàng)目承擔(dān)單位一致抑或不一致,都對項(xiàng)目的執(zhí)行完成情況有正面或負(fù)面的影響.

    輸出數(shù)據(jù)主要為項(xiàng)目結(jié)題情況信息,這一數(shù)據(jù)主要對照項(xiàng)目立項(xiàng)時任務(wù)書規(guī)定的目標(biāo)和任務(wù),關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)等是否達(dá)到.這一數(shù)據(jù)包括5類,其中項(xiàng)目完成情況作為固定數(shù)據(jù)可以定性比較項(xiàng)目完成優(yōu)劣,同時作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估的重要參考依據(jù).項(xiàng)目執(zhí)行期間產(chǎn)出包括發(fā)表的論文數(shù)量,論文級別,申請和授權(quán)的專利情況,產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)與草案,出版的教材和學(xué)術(shù)專著,培養(yǎng)的博士后、博士、碩士及工程師等數(shù)量,項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)通過項(xiàng)目實(shí)施獲得的獎勵或榮譽(yù)情況.

    以上兩類信息中,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人信息屬于輸入數(shù)據(jù),而項(xiàng)目結(jié)題情況是輸出數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行細(xì)致謹(jǐn)慎的量化與歸一化,以便于后續(xù)模擬處理.這些數(shù)據(jù)中有的數(shù)據(jù)本身即是數(shù)字化的數(shù)值,量化比較容易,可以直接采用或者經(jīng)過簡單變換后采用.有的數(shù)據(jù)是非數(shù)值化數(shù)據(jù),需要進(jìn)行處理,可以按照簡單直觀的原則進(jìn)行等級分制量化.

    2 模型建立

    本研究為建立一個全面的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估模型,選擇一個多輸入和多輸出變量的網(wǎng)絡(luò)模型.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個人情況、科研能力、組織能力及邊緣效應(yīng)4類輸入數(shù)據(jù)可以反映出作為一個項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在項(xiàng)目執(zhí)行中應(yīng)具備的個人基本素養(yǎng)及能力,其對項(xiàng)目的執(zhí)行完成情況有著較直接的影響,而代表項(xiàng)目執(zhí)行完成情況的項(xiàng)目產(chǎn)出、項(xiàng)目創(chuàng)造利潤、項(xiàng)目產(chǎn)出投入效益比及項(xiàng)目單位時間產(chǎn)出效益4類輸出數(shù)據(jù)可以反映出項(xiàng)目最終的成果呈現(xiàn),項(xiàng)目完成情況作為項(xiàng)目最終成果的綜合評定打分?jǐn)?shù)據(jù)可以定性比較項(xiàng)目完成優(yōu)劣,同時作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估的重要參考依據(jù).具體考慮利用python將各輸入變量與輸出變量建立關(guān)聯(lián)度模型,根據(jù)各個輸入變量與輸出變量的關(guān)聯(lián)度情況,最終形成一個4輸入、4輸出的擬合模型.主要大項(xiàng)數(shù)據(jù)包含的子項(xiàng)數(shù)據(jù)量化如表2所示.

    如表2所示,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個人情況中,技術(shù)職稱如初級、副高級、高級分別取1、2、3分.學(xué)位按照學(xué)士、碩士、博士分別取1、2、3分.科研職務(wù)按照項(xiàng)目負(fù)責(zé)人所在單位中擔(dān)任的職務(wù)高低,適當(dāng)加分;項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的學(xué)術(shù)能力,如H因子、G指數(shù)、專利、承擔(dān)/參與科研項(xiàng)目數(shù)得分則采用原數(shù)據(jù)暫不做處理,后期統(tǒng)一歸一化;項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的組織能力中,獲得的科研獎勵則按照國家級、省部級、地市級分別計(jì)分并累加.作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人承擔(dān)過的項(xiàng)目數(shù)、參與單位數(shù)量、人數(shù)及項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)數(shù)都采用原數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理時歸一化;項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的邊緣效應(yīng),與負(fù)責(zé)人合作緊密的同機(jī)構(gòu)及不同機(jī)構(gòu)人員數(shù)及他們的學(xué)術(shù)水平(發(fā)文量、下載量、基金數(shù))得分為原始數(shù)據(jù)累加,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人參評過的國家級科技計(jì)劃項(xiàng)目數(shù)量得分為累加數(shù),而其獲得的學(xué)術(shù)/榮譽(yù)頭銜得分按照層次級別劃分并分別賦值累加,最終做歸一化處理;項(xiàng)目產(chǎn)出的綜合情況,科研成果及獎勵中項(xiàng)目產(chǎn)出的論文、專利、標(biāo)準(zhǔn)草案、專著等得分為累加得分.項(xiàng)目周期內(nèi)獲得的榮譽(yù)或獎勵量化得分按照獎勵的級別及數(shù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)累加.項(xiàng)目周期內(nèi)培養(yǎng)的人才數(shù)量及創(chuàng)造的效益、利潤等數(shù)據(jù)累加并最后歸一化.

    表2 詳細(xì)子項(xiàng)數(shù)據(jù)表

    為了建立數(shù)據(jù)模型,對70個已結(jié)題國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)重大共性關(guān)鍵技術(shù)類課題進(jìn)行回溯整理,將項(xiàng)目任務(wù)書及結(jié)題報告中對應(yīng)的數(shù)據(jù)按照表1進(jìn)行搜集整理,部分?jǐn)?shù)據(jù)從網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫獲取,量化并歸一化.將數(shù)據(jù)庫中70%作為建立模型的訓(xùn)練集,另外30%項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為測試集,通過使用python的pandas模塊,將訓(xùn)練集中項(xiàng)目數(shù)據(jù)抽象成數(shù)組,通過計(jì)算皮爾森相關(guān)性系數(shù)和線性回歸算法,計(jì)算得到各輸入變量與輸出變量的關(guān)聯(lián)度模型及定量關(guān)系,建立4個輸入變量分別與4個輸出變量間關(guān)聯(lián)模型,并形成一個輸出變量對應(yīng)最終項(xiàng)目完成情況關(guān)聯(lián)模型.利用測試集數(shù)據(jù)對建立模型進(jìn)行驗(yàn)證,并通過對結(jié)果數(shù)據(jù)的對比模型進(jìn)行調(diào)整,最終得到模型結(jié)果.模型訓(xùn)練過程如圖1所示.

    2.1 皮爾森相關(guān)性系數(shù)和線性回歸算法

    2.1.1皮爾森相關(guān)性系數(shù)

    分別計(jì)算項(xiàng)目產(chǎn)出、產(chǎn)出效率、項(xiàng)目創(chuàng)造利潤、總投入與產(chǎn)出效益比與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個人情況、學(xué)術(shù)能力、組織能力和邊緣效應(yīng)的皮爾森相關(guān)性系數(shù),研究項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的各項(xiàng)客觀因素與項(xiàng)目執(zhí)行完成效果間的相關(guān)性,定性分析項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的各項(xiàng)客觀因素對項(xiàng)目完成結(jié)果影響大小.

    2.1.2線性回歸算法

    線性回歸(linear regression)[7]是一種應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的回歸分析方法,它能夠歸納出自變量和因變量之間相互依賴的定量關(guān)系,這種關(guān)系通過線性回歸方程來表示,其中自變量可以是一個也可以是多個.

    利用線性回歸算法可以定量計(jì)算出項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的各個客觀因素與項(xiàng)目完成成果間的關(guān)系,并最終計(jì)算得到項(xiàng)目完成情況的量化得分,通過分?jǐn)?shù)對比判斷項(xiàng)目負(fù)責(zé)人綜合客觀情況.

    2.2 模型

    分別計(jì)算項(xiàng)目負(fù)責(zé)人個人情況、科研能力、組織能力、邊緣效應(yīng)與項(xiàng)目產(chǎn)出、產(chǎn)出效率、項(xiàng)目創(chuàng)造利潤、總投入與產(chǎn)出效益比的皮爾森相關(guān)性系數(shù),可以得到每項(xiàng)輸出變量與輸入變量的相關(guān)性關(guān)聯(lián)模型,可以定性分析輸入變量對輸出變量的影響力大小,同時,建立項(xiàng)目完成情況與各輸出變量的相關(guān)性關(guān)聯(lián)模型,定性比較各輸出變量對項(xiàng)目完成情況的影響.結(jié)果如圖2所示.

    圖2為建立的各輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的模型,由圖2可以看出,項(xiàng)目產(chǎn)出與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的科研能力關(guān)聯(lián)度較高,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人科研能力越強(qiáng),則項(xiàng)目整體的產(chǎn)出就越多;項(xiàng)目產(chǎn)出效率與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的科研能力、組織能力和邊緣效應(yīng)都有較大關(guān)聯(lián)度.在一定時間內(nèi),項(xiàng)目的整體產(chǎn)出除了靠項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個人科研能力外,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人對整個項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的組織越強(qiáng),項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)高效協(xié)同地完成項(xiàng)目目標(biāo)成效越好,則產(chǎn)出效率也越高.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的邊緣效應(yīng)對產(chǎn)出效率影響也較大;項(xiàng)目創(chuàng)造利潤與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的組織能力關(guān)聯(lián)度較大;總投入與產(chǎn)出效益比與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個人情況關(guān)聯(lián)度最高,與負(fù)責(zé)人的科研能力和組織能力也有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度;最終的項(xiàng)目完成情況則與各個結(jié)果數(shù)據(jù)都有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度.

    利用軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過多元線性回歸算法,可以得到各個自變量與因變量間的定量關(guān)系,同時還可以確定線性回歸關(guān)系的顯著性,計(jì)算過程中將置信度設(shè)置為0.95.假設(shè)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人個人情況為a,科研能力為b,組織能力為c,邊緣效應(yīng)為d,則各個自變量與因變量間的定量關(guān)系為:

    S項(xiàng)目產(chǎn)出=0.353+0.014a+0.183b+0.072c-0.026d,

    (1)

    S產(chǎn)出效率= 0.337-0.029a+0.101b+0.230c+0.059d,

    (2)

    S項(xiàng)目創(chuàng)造利潤=0.070+0.096a-0.033b+0.319c+0.026d,

    (3)

    S總投入與產(chǎn)出效益比=0.081+0.074a+0.030b+0.089c-0.012d,

    (4)

    S項(xiàng)目完成情況=0.568+0.265S項(xiàng)目產(chǎn)出-0.044S產(chǎn)出效率-0.050S項(xiàng)目創(chuàng)造利潤+0.377S總投入與產(chǎn)出效益比,

    (5)

    (1)~(4)式為4個輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的定量關(guān)系公式,(5)式為最終結(jié)果項(xiàng)目完成情況與4個輸出數(shù)據(jù)間的定量關(guān)系公式,各定量關(guān)系的相關(guān)性判定系數(shù)R2分別為0.825 85,0.831 14,0.873 89,0.893 58及0.999 03,均接近于1,方程的顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)值分別為77.063 87,79.984 92,136.453 44及16 797.938 75,數(shù)值均較大,說明各自變量與因變量間均存在顯著的線性回歸關(guān)系.依據(jù)結(jié)果來看,樣本是符合線性關(guān)系的,故用線性模型來表示是合理的,至于其他模型是否也會符合樣本數(shù)據(jù),需要更進(jìn)一步的探究.通過公式結(jié)果可以看出,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的科研能力對項(xiàng)目產(chǎn)出影響較大,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的組織能力對產(chǎn)出效率、項(xiàng)目創(chuàng)造利潤及總投入與產(chǎn)出效益比結(jié)果影響較大,這基本與各輸出與輸入間的相關(guān)性分析結(jié)果一致.

    通過將輸入數(shù)據(jù)輸入模型,可以得到項(xiàng)目產(chǎn)出、產(chǎn)出效率、項(xiàng)目創(chuàng)造利潤及項(xiàng)目投入與產(chǎn)出效益比情況,最終可以預(yù)測項(xiàng)目完成情況得分.利用此模型可以根據(jù)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的總體情況對項(xiàng)目最終實(shí)施效果及結(jié)果進(jìn)行預(yù)測,以此判斷項(xiàng)目申請團(tuán)隊(duì)中項(xiàng)目負(fù)責(zé)人對整個項(xiàng)目執(zhí)行效果的影響,并利用此模型對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人進(jìn)行評估.選取項(xiàng)目實(shí)際數(shù)據(jù)對所建立的模型及數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證.圖3為4個項(xiàng)目的實(shí)際產(chǎn)出數(shù)據(jù)、實(shí)際結(jié)果數(shù)據(jù)與模型輸出結(jié)果數(shù)據(jù)對比圖.對于結(jié)果數(shù)據(jù)中項(xiàng)目產(chǎn)出的準(zhǔn)確率較高,因進(jìn)行模擬及計(jì)算的數(shù)據(jù)有限,所以結(jié)果有一定誤差,但最終的結(jié)果數(shù)據(jù)即項(xiàng)目完成情況得分趨勢準(zhǔn)確,可依據(jù)最終預(yù)測結(jié)果對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人綜合情況進(jìn)行判斷,客觀地對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評價評估,能有效支撐對科技計(jì)劃項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的評估.

    3 評估機(jī)制

    國家科技計(jì)劃項(xiàng)目在評審立項(xiàng)時,依然采取申報方填寫項(xiàng)目申報任務(wù)書,同行評議專家通過對任務(wù)書的審閱及個人理解對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人進(jìn)行評估,大數(shù)據(jù)分析模型為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的評估提供了一種新思路,事先通過提交項(xiàng)目負(fù)責(zé)人個人情況信息,利用大數(shù)據(jù)分析建模的方法,結(jié)合皮爾森相關(guān)性系數(shù)分析、線性回歸分析等計(jì)算方法,綜合模擬預(yù)測出項(xiàng)目完成情況,進(jìn)而對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人進(jìn)行評估,評估結(jié)果可以提供給同行評議專家,輔助專家在評審立項(xiàng)時對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估打分,減少項(xiàng)目評審立項(xiàng)時專家主觀性、傾向性的影響,實(shí)現(xiàn)國家科技計(jì)劃項(xiàng)目的智慧評審、精準(zhǔn)評審,進(jìn)而提升國家科技計(jì)劃項(xiàng)目的科學(xué)化管理水平.

    4 結(jié)論與展望

    本文借助大數(shù)據(jù)分析處理方法,對國家科技計(jì)劃項(xiàng)目負(fù)責(zé)人總體評價體系進(jìn)行了建立大數(shù)據(jù)模型的初步嘗試,經(jīng)驗(yàn)證,模型在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人評估中具有一定參考價值.在本文提出的方法框架下,通過對國家科技計(jì)劃項(xiàng)目信息進(jìn)行收集,并搜索補(bǔ)充相關(guān)數(shù)據(jù),對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的總體情況數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,通過建立模型對項(xiàng)目實(shí)施效果預(yù)測,以此來評估項(xiàng)目負(fù)責(zé)人.該方法為國家科技計(jì)劃項(xiàng)目評審中對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的評估提供了一種新的思路,可以利用此方法消除評估中專家主觀判斷存在的不全面、不客觀、不公正的問題,輔助評審專家對項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的評估,從而使項(xiàng)目評審過程更加合理,最終達(dá)到促進(jìn)國家科技發(fā)展的目的.

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