基于DEA和AHP方法的高校科研人員績效評價

雷莉

摘 要：我國和國外發達國家相比，對科研人員績效研究的評價還處在初級階段，也尚未找到適合本國實情的評價方法。而本文以專業文獻的分析為基礎，制定出了科研人員績效評價的相關體系，并根據某高校城市和環境學院20位教師的科研工作情況，加上專家問卷的調查結果，利用層次分析法，計算出了指標體系內各種權重以及教師的產出分數，希望能為各高校找到科研績效評價的發展方向，提升高校的科研管理效率。

關鍵詞：DEA；AHP；高校科研人員；績效；評價

對于科研工作而言，其實際研究成果會隨著管理效果的變化而變化。如果能對科研人員績效作出科學有效的評估，就能大幅度提升科研管理的效果。科研人員績效評價大體可分為四項功能，即監督性、調節性、方向性和反饋性。國外大多數科研人員績效評價已經得到了良好的發展，相較國內更為成熟，主要是針對高校之類的科研機構，DEA和AHP就是其中最為常見的評價方法。

一、以層次分析法為基礎的的科研人員績效評價

層次分析法最早由美國薩迪教授于十九世紀七十年代正式提出。這一方法主要是把需要解決的問題分為各種不同的因子，然后使之形成目標層、規則層、方案層這三大層次，最終構成了評價的指標體系。如果把同一個層次內部的因素重要性進行比較，建立起判斷矩陣，并按照最大特征根法進行運算，就可以得出每個因子的實際權重。

（一）建立科研人員績效評價指標體系。例如，我國某高校在建立科研人員績效評價體系時，就把建設全球一流大學作為了自己的首要目標，并針對科研工作人員的實際情況，結合自身學科建設與發展需求，讓學術專家委員會展開相關探討，制定出了科學的考察目標。這一選擇指標包含了一個目標、五個指標與十五個因素，具體情況可見表1所示。

（二）建立各因子之間的判斷矩陣。要對每一個因子之間的聯系和重要性實現有效評估與判斷，可以設計一些針對專家學者的問卷，邀請經驗豐富的管理人員與科研專家進行管理，為同樣的層次內不同的因子重要性打分。這樣一來可以避免單一專家對判斷結果產生主觀影響，也可以使研究結果更具科學性。如果針對同一個層次內的不同因素，則在比較過程中就可以選用九標度的方法，也就是按照因子之間的相對重要性，用

1、2、3……9或是其倒數進行表示。例如9可以代表A比B絕對重要，1代表A和B同樣重要，1/9代表B比A更加重要，等等。最后構建出對比型判斷矩陣。按照科研人員的績效評價指標體系，再結合專家評分的最終結果，就可以建立起不同因子之間的判斷矩陣。具體可見表2所示。

（三）判斷矩陣的統一性檢測。專家在回答調查問卷時，也許會產生三個因子循環判斷的情況，這樣一來會違背基本的正常邏輯，所以必須針對矩陣進行統一性檢測。在矩陣中，統一性指標CI=λmax-n/n-1，在該式子中，n代表同一層次內的指標個數，而λmax代表最大特征根。平均隨機統一性指標RI就是1—15階正互反矩陣運算一千次所得出的最終平均隨機統一性指標。統一性比例CR=CI/RI，如果CR<0.1，則判斷矩陣可以達到統一性檢測標準。某高校運用YAAHP運算，得到了不同層次中的CR數值，具體可見表3所示。從表中可以看出，CR的平均值都小于0.1，且指標體系達到了統一性檢測標準。

（四）確定指標體系各因素權重。利用YAAHP軟件，可以算出不同層次中指標的相對權重，再計算出每個層次內因素對決策目標的實際權重，加上權重平均值，實施整體排序，就可以算出總權重值，具體可見表4所示。

依據YAAHP軟件計算出的每個層次指標的實際權重，可以進一步算出不同層次因子對于決策目標的實際權重，加上權重平均值，再進行整體排序，就可以得出總權重值。

（五）科研人員產出得分計算。按照上述層次分析法算出的指標體系與實際權重數值，再結合某高校城市和環境學院中20位當職教師在最近5年中的各類投入產出指數，可以算出所有教師的科研產出整體分數。此后，再對這些分數進行標準化處理，就能夠得到DEA相關計算數據，并從數據中找出20位教師的平均得分。從得分顯示的數據可以看出，該高校內部科技研究產出存在很大差異，有的教師得分很高，而有的教師得分相對較低。究其原因，主要是因為某些教師每年都會參加一部分重要科研項目，由此獲得了很高的SCI著作產出，也拿到了更多省級甚至國家級的獎勵。而有的分數較低的教師，屬于剛入職不久的教師，其在此之前所獲得的各種科研產出獎勵，并沒有建立在該高校的名義下，所以查不到相關統計數據。得分最高的幾位教師都屬于該高校城市和環境學院的學者、院士、高級教授等。分析這些數據，再結合該高校城市和環境學院的具體情形，可看出這類數據之間存在很好的吻合性。只要進一步加大科技研究投入，就可以更好地計算出這些教師的科技研究績效水平。

二、以數據包絡法為基礎的科研效率評價

（一）數據包絡法根本原理。數據包絡法的簡稱是DEA，該方法最早是由美國運籌學家Chames與Cooper等人在1978年正式提出，其理論基礎就是相對效率，主要用途是評估擁有多投入產出的決策單元能否體現出較高的技術含量和較大規模。數據包絡法不會受到量綱的束縛與影響，因此能夠有效規避主觀因素造成的種種誤差。DEA的主要原理就是將所有的評估對象視為一個整體的決策單元，即DMU，然后再針對每個決策單元的投入值和產出值數據變量展開運算，最終確定這些數據是否DEA生效。例如，可以假設有DMUi，其中i=1，2，3……n，且n代表決策單元的實際數量，（xi，yi）代表決策單元投入及產出的數據，于是，針對某一特定的決策單元，可得出其有效性的評價模型。解答這一模型，可以求出最佳評價方法。假如θ=1，而

S-和S+不都等于0或都為0時，DMU屬于弱有效或有效。如果λi <1，那么DMU就是規模效益遞減。如果λi>1，那么DMU就屬于規模效益遞增。

（二）某高校城市與環境學院實例分析。利用上述層次分析法，可以得出相應的指標體系，其中輸出指標基本包含了五大元素，即科研項目、發表成果、專利著作、所獲獎勵和人才培養。依照層次分析法所得到的權重數值，可以把輸出指標總結為兩大類，一類是科研成果產出，具體包含了科研項目、發表成果、專利著作、所獲獎勵；另一類是人才產出，包含了本科、碩士、博士等人才培養內容。與之相對的，輸入指標也可以分成兩大類，一類是科研經費投入與人力資源投入，人力投入則包含了本科、碩士、博士人才等相關投入。

按照上述所有指標增加權重的平均運算法以及打分標準，錄入某高校城市及環境學院20位當職教師的投入值和產出值數據，并運用DEAP軟件展開計算，可以得出實際效率數據，具體可見表5所示。

在表5中，總共給出了三種評價分數，即技術效率、純技術效率及規模效率分數。其中，技術效率的含義是在規模報酬保持不變的前提下，所獲得的實際技術效率參數；純技術效率則代表了投入元素的運用效率；規模效率代表的是決策單元的投入值和產出值所達到的比例情況，且規模報酬還能顯示出這一決策單元處在哪一生產階段。Drs代表規模報酬處于遞減狀態，而irs代表規模報酬處于遞增狀態。

從DEA有效的角度看，表5中有4位教師的技術效率、純技術效率和規模效率都達到了有效標準。在當前的科技研究投入情況之下，如果進一步加大科研投入，則這些教師的投入產出規模報酬也會保持不變。綜合這4位教師的純科研產出分數情形，會發現其已經基本達到了整體平衡的狀態，然而在將來依舊能夠通過加大投入的形式，調節科技研究管理水準，繼而增加科研產出值。

從EDA無效的角度看，純技術效率是有效的。從表5數據可看出，有5位教師的純技術效率都處在有效狀態下。數據表示，在目前的科技研究條件投入之下，這5位教師的科研產出都達到了最高值。而DEA沒有生效的首要原因就是規模效率過低，從規模報酬的結果分析可以得知，這些因素都處在規模報酬遞減的情形下，在將來也可以采取調節科技研究管理手段，或是適度降低投入等方法，提高科研規模效率。

從純技術效率與規模效率都無效的角度看，其余教師基本都屬于DEA無效的情況，并且純技術效率同樣也是無效。究其原因，主要是因為科技研究水平與統籌運用資源的能力有限，或是投入規模不適合，造成了這一種無效局面。表5中，很多教師都還處在規模報酬遞增的現象下，因此在將來的科研管理中，應當適度提高資金支助的力度，加大人力資源投入，以便擴大規模，提高效率。此外，對于另一部分規模效率遞減的教師，就需要適度降低資金與人力投入，提升科技研究人員績效。

把層次分析法與數據包絡法融合起來，再把其計算結果和該高校城市及環境學院的二十位當職教師的具體情形相比較，就可以發現計算結果和每位教師的具體科技研究情形基本相同。也就是說，在專家給分制訂評價指標體系的前提之下，如果能將層次分析法與數據包絡法有機集合，就能夠較為確切地體現出該高校城市和環境學院科技研究的現實問題。

結束語：從推廣方式的層面看，以層次分析法與數據包絡法（DEA和AHP）的評價方式為基礎進行分析，可以運用于許多高校的科技研究中。DEA與AHP評價法有助于實現對科技研究人員的準確評價，還能夠推動高水準科技研究管理的進步，并深入強化高校的科研水平，為我國科技發展和高校研究貢獻出巨大的力量。

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