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这里使用最广泛的主要是层次分析法。

  层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多因素决策分析方法,对一些较为复杂、较为模糊的问题做出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题,如科研成果评价。

这种方法将决策者的经验判断给予数量化,在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便,因而在实践中得到广泛应用,其应用范围已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

但是目前将层次分析法在科研成果评价的运用并不多见,本文探讨了层次分析法在建立科研成果评价体系的具体应用。

  二、层次分析法的基本思想和模型

  层次分析法,是将决策总是有关的元素分解成目标、

  准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于本世纪70年代初,在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。

这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。

尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。

  在现实世界中,往往会遇到决策的问题,在决策者做出最后的决定以前,他必须考虑很多方面的因素或者判断准则,最终通过这些准则做出选择。

这些因素是相互制约、相互影响的。

这样的复杂系统称为一个决策系统。

这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述,此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。

层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。

层次分析法将复杂的决策系统层次化,通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。

  层次分析的四个基本步骤:

在确定决策的目标后,对影响目标决策的因素进行分类,建立一个多层次结构;

比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性,构造成对比较矩阵;

通过计算,检验成对比较矩阵的一致性,必要时对成对比较矩阵进行修改,以达到可以接受的一致性;

在符合一致性检验的前提下,计算与成对比较矩阵最大特征值相对应的特征向量,确定每个因素对上一层次该因素的权重;

计算各因素对于系统目标的总排序权重并决策。

  运用层次分析法有很多优点,其中最重要的一点就是简单明了。

层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况,还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。

也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身,它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。

将问题包含的因素分层:

最高层;

中间层;

最低层。

把各种所要考虑的因素放在适当的层次内,用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。

  三、层次分析法与科研成果评价体系

  随着科学水平的不断发展,科研成果的不断产生,运用层次分析法评价科研成果具有重要现实意义;

有利于克服在评价过程中的盲目性和主观臆断;

有利于调动广大科技工作者的积极性和创造性;

有利于科技事业的进步和科学水平的提高;

有利于科研成果的应用和推广。

  假设用三个指标社会效益、经济效益、学术效益来评价科研成果,并假设在三个科研成果A、B和C中进行考虑,建立层次分析模型,如图1所示:

 

  这个模式分为了三个层次,分别为目标层、准则层和方案层。

目标层即为从三个备选科研成果中选出一个获奖项目,准则层设有社会效益、经济效益、学术效益三个指标。

经济效益一般是通过经济活动中劳动消耗同适合社会需要的劳动成果的比较来衡量的,在科研成果中,主要是指科研项目的产出同成本之间的比例关系。

社会效益主要是指科研项目的创新程度和先进程度,对整个科研所处学科的带动性和示范性,以及项目对社会的外部效益以及社会对该项目的反馈情况等。

学术效益主要指该科研成果在本领域与其他科研成果比较所处的位置,对科技发展的作用。

每个准则层下面还可以包括一些子指标,如学术效益准则层下,可再列出论文被引指数、学术界对科研成果的评价、科研团队的建设和培养等等。

  层次结构模型建立后,上下层次的隶属关系已经确立,上一层元素支配下一层元素。

现在需要对各层元素相对上层准则的相对重要性赋予相应的权重。

层次分析主要通过构造判断矩阵导出权重,对指标间两两重要性进行比较和分析判断。

每个判断矩阵是同层次各元素对上一层单一准则的两两比较,因此,需要构造4个判断矩阵。

首先是对社会效益、经济效益、学术效益这三个准则的重要性程度进行赋值。

赋值过程中要注意重要性之间的连续。

这里如表1所示。

  在本例中,经济效益、社会效益和学术效益的权重分别为、、。

因此,经济效益的权重是社会效益的倍,是学术效益的倍;

社会效益的权重是学术效益的倍。

  再接下来就是对A、B和C三个科研成果就每个指标进行比较,这个过程与建立指标的两两比较矩阵的步骤是一样的。

唯一的区别在于对每一个指标都有相应的比较矩阵。

评价主体,首先就经济效益对科研成果进行两两比较,然后再对其他两个指标社会效益和学术效益重复上述过程。

由于每个评价主体两两比较的结果不尽相同,这里不再详细列示三个科研成果两两比较的结果。

  最后再将每个科研成果的四种指标排序与指标的权重进行总排序,即可得出最终结果,假设根据排序总分,三个科研成果次序分别为:

A>C>B;

也就是说科研成果A是三个成果中按照经济效益、社会效益和学术效益三个准则,进行权重设置后,得分最高的。

  四、层次分析法在科研成果评价中的发展方向

  层次分析法在科研成果评价中应用的意义在于,在难以对科研成果的目标进行整体定性或定量评价的情况下,采用对目标系统中的多指标逐级进行两两判断,判断结果具有相对强的可信度。

在层次分析法的实际运用中,可借助计算机进行辅助运算,从而有助于评价工作更加准确、快捷。

层次分析法擅长多目标、多层次的综合评价,科研成果的评价本身就是个多目标的问题。

科研成果评价对全社会、科研管理机构以及科研人员具有重要作用。

建立一套科学合理的评价指标体系,不仅能对科研成果的学术价值给予客观公正的评价,同时还会在全社会树立尊重科学、尊重知识、尊重人才的正确导向,充分发挥其指挥棒的功能。

评价是资助者、管理者和研究人员认识其工作质量和绩效的一种机制。

通过评价,可以提供成功与失败的有关证据,分析成功的经验和失败的教训,向人们揭示成功与失败的过程,同时也可以促进研究人员努力使自己的研究符合评价框架内确定的质量标准,从而影响研究人员的行为。

  传统的科研评价易采用统一的客观评价指标,如运用科学计量学方法,看成果完成人在国际国内着名学术杂志上发表相关论文以及论文被引用的情况。

采用的计量学指标主要有期刊的影响因子;

学术论着的传播与反响程度;

引文分析。

而由于现在科研成果的多样性,传统的评价体系也需要适时改进,需要新的评价方法来解决科研成果评价中出现的多目标、多层次综合评价问题。

  层次分析法结合了定性分析和定量分析结合的优点,能将复杂问题分解不同要素,再按性质分为不同层次,对各要素的定性关系进行两两比较,使之定量化,避免了单纯进行定性分析和定量分析的缺陷,当然,层次分析法决策的正确程度判断矩阵的构造和准则的选择和评分;

但是,层次分析法适用的领域也还不十分广泛,而且这种方法又是一种高度公式化的方法,而科研成果又带有很多的抽象性和理论性,不是仅用数学公式就能计算出结果的。

因而,科研成果中还有许多非理性因素的影响。

任何一种指标体系都不能十分全面地反映出科研成果的因素,因此,在实际工作中,我们还应考虑其它非理性因素的影响,尽可能使决策做到既科学又合理。

此外,尽管这种方法在很大程度上摒弃了人的主观性,但无论是判断矩阵的建立,还是各准则的选择和评分,都是人通过分析,主观确定,从最终的决策结果来看,结果是否正确,取决于判断矩阵的构造和准则的选择与评分,这些都是层次分析法有待完善和补充的,也有待于我们更进一步的探讨。

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