软科学研究方法与工具包集成应用研究.docx
《软科学研究方法与工具包集成应用研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《软科学研究方法与工具包集成应用研究.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
软科学研究方法与工具包集成应用研究
软科学研究方法与工具包集成应用研究
——以山西省软科学研究项目为例
一、引言
当今时代国际竞争主要表现在综合国力和经济实力的竞争，而且这种竞争也常常表现为各国政府决策能力和决策水平的竞争。
如何保证各级各类重大决策的正确性和有效性，便成为社会普遍关注的现实和迫切的问题。
软科学的真正生命力就在于及时地、不断地把握历史进程中最重要的问题并提出有价值的决策建议。
从软科学发挥的作用来看，小到企业发展决策、大到国家重大战略的制定，随处都可以看到软科学的身影，其所发挥的作用在某种程度上要远远超过一般的科学研究，“软科学”发挥着强大的“硬”功能。
互联网技术、计算机技术的迅猛发展和广泛普及，已经对作为硬科学的各门具体科学产生了巨大而深远的影响。
如何适应信息时代的要求，从改善研究方法入手迅速提高软科学的整体水平，已成为一个引人注目的课题。
软科学与“硬科学”（如物理学、化学、生物学、数学等）不同，不局限于在特定的学科与试验内探索大自然的奥秘；软科学也与传统的社会科学不同，它不注重于著书立说和抽象思维；软科学旗帜鲜明地面向实践，是为解决各种复杂的自然现象和社会问题提供目标规划、决策依据。
为此，对软科学研究有如下要求：
第一，软科学要有硬成果。
软科学研究成果应当既有真知灼见，又切实可行，确实能够应用于科学决策。
第二，软科学要有硬功夫。
软科学研究人员应当具有四维知识结构：
既有本专业的深度，又有多学科的广度，更要有社会、经济、哲学的高度，还要有展望未来的远见卓识。
第三，软科学要有硬支撑。
需要充足的资金：
政府投资、各类基金、用户投资等。
要有现代化的手段：
计算机、局域网、国际互联网等。
第四，软科学理论与方法要有硬进步。
要与时俱进，立足于理论与方法创新，逐步提升软科学研究成果的质量。
“工欲善其事，必先利其器”，因此，对软科学研究方法的探讨不但是提升软科学研究成果质量的需要，也是建构和创新软科学理论的需要。
二、目前软科学研究方法存在的问题探析
研究方法是否合理或完善直接影响到该门学科的成熟与否，但因软科学面对的是复杂、开放巨系统，对其规律的认识、解析、模拟、预测等还存在诸多盲点，致使软科学方法研究还存在问题。
具体如下：
1、缺少固定研究方法
利用2009年1月维普资讯数据库进行的分析显示，在文章标题中有“战略”、“规划”、“政策”、“管理”等字样的文章中，其摘要中有“方法”字样的分别只占其中的3.3％、14.4％、2.6％、9.2％；而对同年SpringerLink数据库的分析显示，其比例也分别只有32.7％、39.4％、16.2％、27.2％。
这说明，国内外软科学研究的方法缺失问题都很突出，而国内的情况尤为严重。
2、研究路径较为单一
经济社会问题往往复杂异常，因而必须要有多种解决预案供决策者选择。
实际操作过程中，由于受时间、经费等的限制，很多研究只采纳一种研究路径，其结果就是只能提供有限的几种甚至只有一种方案供决策者选择，不利于决策者做出有效的决策。
美国等国家在就重大国家战略进行咨询时，往往采取多家机构独立开展同一个研究的方式，以避免产生这个问题。
但就多数软科学研究而言，研究路径单一的问题仍然是比较突出的。
3、定量与定性方法不能很好地结合使用
选题方法、资料的搜集方法、资料的整理方法等属于软科学定性研究，而系统分析、建模、系统预测、系统决策、评价等等要进行定量研究，从数据搜集过程来看，这两部分往往不能有机结合。
部分软科学研究者过于强调定量方法的使用，以宣扬其研究工作的科学性，却忽视了研究对象的复杂性。
实际上，大量的分析论证过程难以定量化，过度使用方法必然导致软科学研究的“唯方法论”，忽视了软科学研究中定性研究方法的基础作用。
定量方法使用过多有时甚至比方法缺失产生的负面作用更大，因为模型对现实的部分扭曲会随着模型使用的增多而被逐级放大，使研究结果与现实产生更大偏离。
4、缺少研究方法创新
面对复杂的经济社会问题，往往需要多学科综合研究和多领域专家的通力合作，但实际的研究人员结构偏单一、缺少思维或观点的剧烈碰撞，再加之时间的限制，导致方法重复或只是简单地进行延伸和综合，方法创新严重不足。
还以2009年维普资讯数据库进行分析，摘要中出现“新方法”字样的文献占摘要中含有“方法”字样的文献比例分别只有1.7％、3.0％、1.0％、1.8％，在SpringerLink数据库中其比例也分别只有22.2％、22.6％、18.7％、16.4％，虽然其比例是国内的10倍以上，但也仅占方法使用量的两成左右。
针对以上问题，课题组主要在软科学常用研究方法集成及项目评价指标和评价体系方面进行了研究。
三、软科学常用研究方法集成应用研究
系统科学方法的核心环节是根据研究目的和研究对象的特点建立诸如结构模型、网络模型、状态空间模型、系统动力学模型、线性规划模型、投人产出模型和经济计量模型等系统模型，从而把对研究对象的定性研究深化为以数学和系统科学的理论、技术为工具的定量科学研究。
所以，人们一般认为，系统科学的方法是实现对复杂的经济、社会现象进行定性和定量相结合的研究的有效途径和工具，因而是软科学研究的主要方法。
鉴于此，在研究对象确有需要的前提下，一项软科学研究是否恰当地运用了系统方法，将是衡量该项软科学研究水平高低的重要尺度。
当然，是否对系统科学方法有较深入的了解，并且是否达到熟练运用的程度，也是衡量一个研究人员研究能力高低的重要尺度。
为此，很有必要在对软科学项目的招标和评价等环节中，对系统科学方法的运用提出明确的要求，并号召和督促软科学研究人员尽快熟练掌握各类系统科学方法。
一方面，课题组从2009版《山西大学商务学院国家及学术期刊目录》中收录的26种管理学类期刊中，选取影响因子较高且和该课题研究紧密相关的14种期刊作为样本期刊，从2010年的期刊中共检索出1700余篇文章，并从每篇文章中提取刊物名称、文章名称、基金类别作者姓名、作者所在省份、文章选题方法、资料的搜集方法、资料的来源、研究所用方法等信息。
在对以上文献进行系统梳理的基础上，从易于普及、方便查询、务实应用的角度，运用“帕累托法则”，从众多软科学研究方法中精选少而精的方法知识形成软科学工具手册。
梳理后的方法集主要包括以下部分：
1、课题的选择方法
当前，科学的交叉、渗透、融合现象日益增强，科研领域的“空白区”不断出现，这为软科学课题的选择提供了广阔的天地。
具体说来，软科学课题的选择主要从以下四方面进行，从样本数据来看，这四方面选题比例分布如图1所示：
图1课题选择方法比例分布图
2、资料的搜集方法
信息资料的搜集与整理是软科学研究的一项基础性工作。
在形成决策方案的过程中，任何阶段、方面、环节都要以占有详细的资料为前提，没有充分占有信息资料，软科学研究就失去了客观性，领导决策就成了无源之水、无本之木，决策的科学化和民主化就无从谈起。
概括地讲，资料搜集主要包括以下内容：
一般基础性资料；研究对象的特征资料；研究对象的环境资料；文献历史资料和前人的研究成果；其他专用数据和资料。
从具体的形式看，以上几方面信息资料可以分为两种类型，一是数据资料，用于建立软科学模型，进行定量分析；一是文字资料，用于建立概念模型，进行定性分析。
在软科学研究中，二者相辅相成，处于同等重要的地位。
信息资料搜集的常用方法按照其性质，可分为调查法、试验法、观察法、民意测验法等，根据样本数据分析，各种方法使用情况如图2所示。
图2资料搜集常用方法分布图
3、系统分析方法
系统分析方法是指把要解决的问题作为一个系统，用系统的观点、逻辑推理，在确定和不确定的条件下，对探索可能采取的方案，通过对比分析，为达到预期目标选出最优方案的一种辅助决策方法。
常用的有：
灰色关联分析方法；相关分析方法；方差分析方法；因子分析方法；主成分分析方法等。
4、系统预测方法
预测是决策的前提，为制订一个切实可行的计划提供科学依据事实，是避免决策片面性和决策失误的重要手段；管理预见性，一定程度上决定着组织成败。
预测一般遵照以下步骤：
确定预测目标→收集资料，分析数据→建立预测模型（因果关系模型、结构关系模型、时间关系模型、随机性模型）→分析评价→修正预测值，选出满意的结果，作为决策依据。
定性预测特别适合于对预测对象的数据资料（包括历史的和现实的）掌握不充分，或影响因素复杂，难以用数字描述，或对主要影响因素难以进行数量分析等情况。
一般有德尔菲法、主观概率法、专家预测法等。
定量预测特别适合于已经掌握了比较完备的历史统计数据的情况。
运用一定的数学方法对历史数据或因素变量进行科学的加工整理，揭示有关变量之间的规律性联系，从而预测和推测未来。
常用方法有：
趋势延伸预测法、季节指数预测法、指数平滑预测法、马尔可夫时序预测法、回归法、投入产出法等。
5、系统决策方法
决策是人们在政治、经济和日常生活中普遍存在的一种行为，它是为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在占有一定信息和经验的基础上，借助一定的工具、技巧和方法，对影响目标实现的诸因素进行分析、计算和判断选优后，对未来行动作出决定。
其常用方法有：
盈亏平衡分析法、经济批量法、线性规划、运输问题、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络之最短问题、排队论、悲观准则与乐观准则、等可能准则、乐观系数准则、后悔准则、最大可能准则、期望值准则、决策树法、层次分析法等。
四、软科学研究项目评价的指标体系和评价模型研究
软科学是为解决各种复杂的自然现象和社会问题提供目标规划、决策依据，它旗帜鲜明地面向实践，从项目整体管理角度来说，构建一个合理的评价指标体系和评价模型对进一步提升软科学研究质量是有一定的意义的。
1、指标体系的建立
课题组在查阅相关文献、咨询有关专家的基础上，采用频度分析法、层次分析法、德菲尔法、模糊评价法等统计分析方法，根据软科学研究项目验收评价的目的，建立了软科学研究项目成果水平评价初始评价指标，把它划分为社会效益、应用价值、学术价值、研究难度、研究效率五个一级指标，具体内容如下。
（1）社会效益：
主要是反映成果应用于实践后所取得的社会效益。
有些软科学研究成果，是直接应用于实践的，在成果实际应用后直接可以获得社会经济效益，有些软科学研究成果当时可能不会产生直接经济效益，但是随着时间的发展，它会产生一些潜在或间接的经济效益，这样，我们可以把社会效益分为：
直接效益和间接效益。
（2）应用价值：
主要是反映成果对社会的科技、政治、生态、环境等方面发展所产生的影响。
体现在软科学研究成果的应用是否对国家宏观决策部门或对地区决策有一定的作用或影响；软科学研究成果的应用是否起到培养学科带头人和高层次青年人才的作用；软科学研究成果的应用是否具有可持续性；软科学研究成果的应用是否会带动一些相关学科的发展。
（3）学术价值：
主要是反映研究过程中自身的质量属性。
体现在软科学研究成果中是否提出了新的观点、新的方法和新的理论；在项目研究前期是否积累了一定的资料，研究方法是否科学先进，结论是否正确等；软科学研究成果的先进水平，一般用出版物的数量、影响因子、被引频次、被收录情况来明确界定。
（4）研究难度：
主要是反映研究水平，体现在软科学研究成果中是否横跨学科专业的幅度和研究深度、对研究所需条件的高低、研究周期的长短以及软科学研究的优化程度。
（5）研究效率：
主要反映研究中安排合理性问题，体现在完成软科学研究项目中所用时间是否合理安排，资金是否合理利用等。
根据上述分析结果，我们可以把软科学评价指标的五个一级指标细化为14个二级指标，结果如表1所示。
表1软科学研究项目成果水平评价指标体系
一级指标
二级指标
社会效益（B1）
直接效益（C1）
间接效益（C2）
应用价值（B2）
政策建议（C3）
科研可持续性（C4）
论文水平（C5）
人才培养（C6）
学术价值（B3）
创新性（C7）
先进性（C8）
科学性（C9）
研究难度（B4）
科研复杂度（C10）
科研优化程度（C11）
研究效率（B5）
时间安排（C12）
资金利用（C13）
研究人员结构（C14）
2、指标权重的确定
主要运用德尔菲法和层次分析法（AHP）确定指标体系内各级评价指标的权重。
（1）根据德尔菲法获得判断矩阵，具体数据如表2所示。
（2）根据层次分析法（AHP）确定指表2判断矩阵
A
B1
B2
B3
B4
B5
B1
B2
B3
B4
B5
1
4
2
3
1/2
1/4
1
1/2
1/3
1/5
1/2
2
1
1/4
1/3
1/3
3
4
1
1/2
2
5
3
2
1
标权重
首先，进行层次单排序及其一致性检验。
采用求根法计算
和
，并根据一致性指标
和平均一致性指标
检验判断矩阵的一致性，当
时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，当
时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵重新进行修正。
其次，进行层次总排序与一致性检验。
层次总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层的相对权重，这一权重的技术采用从上而下的方法，逐层合成。
同样检验原理也是当
时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，当
时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵重新进行修正。
我们把根据德菲尔法求的数据带入一致性检验的公式中，具体计算过程在这儿不详细介绍了，最后得到的层次总排序一致性比例为：
可以看出，计算的层次总排序具有满意的一致性，求的数据是合理有效的。
第三，计算结果分析。
运用统计分析软件计算求解，得到的结果如表3所示。
从表中我们可以看出权重最大的是创新性，权重为0.162，其次是政策建议，权重为0.128，再次是论文水平，权重为0.116，权重最小的是人员结构，权重仅为0.014，其次是时间安排，权重为0.025。
表3层次总排序权重计算表
层次B
层次C
社会效益
B1
应用价值
B2
学术价值
B3
研究难度
B4
研究效率
B5
b1=0.085
b2=0.413
b3=0.317
b4=0.120
b5=0.065
直接效益C1
0.7
0.060
间接效益C2
0.3
0.026
政策建议C3
0.31
0.128
科研可持续性C4
0.25
0.103
论文水平C5
0.28
0.116
人才培养C6
0.16
0.066
创新性C7
0.51
0.162
先进性C8
0.26
0.082
科学性C9
0.23
0.073
科研复杂度C10
0.62
0.074
科研优化程度C11
0.38
0.046
时间安排C12
0.38
0.025
资金利用C13
0.40
0.026
人员结构C14
0.22
0.014
3、评价模型的建立
利用模糊综合评价法，建立软科学研究项目成果水平评价的数学模型。
（1）确定评定对象的因素域。
即确定软科学研究成果的评价指标集U，根据前面构建的指标评价体系，评价指标集为U={Ul：
直接效益，U2：
间接效益，U3：
政策建议，U4：
科研的可持续性，U5：
论文水平，U6：
人才培养，U7：
创新性，U8：
先进性，U9：
科学性，U10：
科研复杂度，U11：
科研优化程度，U12：
时间安排，U13：
资金利用，U14：
人员结构}。
（2）确定评语等级论域。
即确定软科学研究成果的评价评语集V={V1,V2.V3,…,Vn}，是评价者对评价对象可能做出的n个评价结果所组成的集合，在这里我们取四级量表，评语集V={V1：
优秀，V2：
良好，V3：
合格，V4：
较差}。
（3）确定指标集中U中各个指标的权重。
我们利用层次分析法确定的C层指标的权重分别为（0.060，0.026，0.128，0.103，0.116，0.066，0.162，0.082，0.073，0.074，0.046，0.025，0.026，0.014）T。
上述结果亦即为评价指标的权重。
（4）确定各评语等级的隶属度。
假设参与评价的专家人数为
，其中
表示评价专家的具体人数。
各个评价者对每个评价指标均给出一个评语等级，用分析统计的方法计算出各个等级的频率，即所有评价对象在每个评价指标上各个评语等级的隶属度。
具体计算公式如下：
式中，
表示评价者对第
指标作出第
级评语的隶属度，
表示对第
指标作出第
级评语的专家数目，而
表示对第
指标作出所有评语的专家数目，即
。
（5）建立模糊评判矩阵R。
根据上述步骤的计算结果，由各个评价指标的各评语等级的隶属度就组成了模糊评判矩阵R，具体形式如下：
矩阵中，
且对于所有的行向量
，有
成立。
（6）建立综合评价数学模型
（7）计算隶属度。
采用几何平均法来求隶属度。
具体计算公式如下：
是评价对象的第
级评语的隶属度。
（8）综合评价结果向量的分析。
根据前面的计算，综合评价的结果向量
。
若
则被评价的成果总体上来讲属于第
等级，这就是最大隶属度原则。
但是，这种方法在有些时候损失信息较多，常见的处理方法为加权平均方法，具体计算公式为：
A的值即为软科学研究项目成果水平综合评价得分。
具体赋值及结果分析限于篇幅，在此不再累赘。
4、评价模型的检验
根据前面的分析和研究，我们建立了软科学项目研究的评价模型，但是，该模型也只是个雏形，是否适合软科学项目评价还有待我们进一步研究，希望该模型的建立对合理评价软科学研究项目成果具有抛砖引玉之用。
五、推动我国软科学方法研究的对策建议
就目前软科学方法研究存在的弊端，除了以上两方面的研究之外，课题组给出以下建议：
1、软科学方法研究应成为软科学研究重点
软科学首先是一种方法论，即从哲学的高度提出解决复杂问题的途径，找出满意解集或者使复杂问题的环境得到改善。
因此，要更好地推动软科学研究服务于决策的需要和能力提升，在短时期内完整构建软科学基础理论有一定难度的情况下，强调软科学方法研究则应作为软科学研究的重中之重。
只有这一观点被更多的研究者逐步认同，软科学方法研究的地位才会有更大的提升。
2、加强综合性软科学研究机构及专业软科学研究人才建设
筛选一批软科学研究实力突出、研究成果应用效果好的软科学研究机构，设立长期资助软科学方法的研究项目，为其开展研究提供稳定经费支持。
专门的软科学研究机构应该配备专门的软科学方法研究人员，跟踪软科学方法的国内外最新研究进展，研究创新软科学方法，开展软科学方法培训、咨询等，鼓励其就研究方式、研究机制、研究团队组织等方面大胆创新，组织软科学方法研讨交流，创造自由、民主的学术气氛。
全面提高软科学研究人员方法使用的能力和软科学方法创新的能力。
3、持续注重软科学方法研究，力争创建一套适用实用的软科学研究方法体系。
如上所述，软科学对象是决策中遇到的复杂的经济和社会问题，行政官员、软科学专家、领域专家以及相关领域内不同学科的专家如何沟通，能否象数据库技术（需求分析→概念结构设计→逻辑结构设计→物理结构设计→数据库实施、运行与维护）发展一样，创建一套适合不同层次的沟通模型，按照一定的规则进行转换，最终使每个层次专家都能人尽其能，不仅是本课题今后的努力方向，也是所有软科学研究人员的值得深思的问题。
升级会员 