基于AHP與PCA法的高校科研績效評價研究

仲潔 吳越 陳靜漪

摘 ? ?要：文章基于“投入—產出”模型，綜合運用層次分析和主成分分析法，構建了高校科研績效評價指標體系，對教育部直屬五所高校的科研績效情況進行了實證研究。結果表明，各高校科研績效間差異明顯，高校應分析影響自身科研績效的因素，有的放矢地優化科研管理。

關鍵詞：科研績效評價;層次分析;教育部直屬高校

中圖分類號：G640 ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ?文章編號：1002-4107（2016）01-0016-02

目前，高校擁有融合了諸多學科和專業的科研隊伍，占據著大量的科研資源，在科學發展、技術更新和成果轉化等方面發揮著重要作用。在科研投入逐年增加以及我國教育科研資源短缺的情況下，有學者對高校科研績效情況提出了質疑，認為我國部分高校存在不同程度的科研資源浪費、科研發展不平衡和科研績效低下等問題[1-3]。由此，我們有必要針對高校科研資源利用率問題進行實證分析，找出不同高校科研資源配置存在的薄弱環節，從而優化高校科研管理，提高科研績效。

一、高校科研績效評價現狀

近年來高校科研績效評價研究尤其注重各種評價方法的運用，主要有因子分析法、層次分析法（AHP）、模糊綜合評價和熵值法等。我國應用最為廣泛的是數據包絡分析法（DEA）和AHP法，近期又形成了綜合運用各種方法進行高校績效評價的趨勢，如將因子分析法與平衡計分卡、層次分析法與DEA結合等。在國外，高校科研績效評價研究相對較少，多傾向于高校整體績效評價，如Ahn & Seiford對美國153所高校進行了績效評價，并比較了公立、私立高校績效情況。美國、澳大利亞等國家多傾向于定量方法和綜合研究方法的使用，英國、德國、荷蘭則以定性研究為主。此外，相關研究還涉及對高校科研績效評估程序、內容、形式和體系等方面的探討。可見，國內外學者對高校科研績效評價進行了大量的研究，為本文奠定了堅實的基礎。但很少有學者綜合運用層次分析和主成分分析法對我國教育部直屬高校科研績效進行評價，成果稍顯不足。

本文在設立高校科研績效評價指標體系的基礎上，采用《教育部直屬高校基本情況統計資料匯編（2012）》及相關官方網站的數據，借助Yaahp和Stata軟件，運用層次分析法（AHP）和主成分分析法（PCA）對我國教育部直屬的5所高校的科研績效情況進行實證研究，以期為高校優化科研管理提供參考。

二、高校科研績效評價指標體系的構建

（一）構建高校科研績效評價指標體系的依據

本文基于“投入—產出”模型和AHP法構建了高校科研績效評價指標體系，并結合運用PCA法確定了各個指標的權重。根據“投入—產出”模型，要獲得持續的高質量、高水平科研產出增長，在保證科研投入充足的同時，優化科研資源配置、提高科研生產效率同樣至關重要。因此本文將評價指標分為投入向量與產出向量二維結構，通過投入的不同考察產出的差異;層次分析法是由美國T.L.Satty教授提出的一種定性和定量分析相結合的多目標分層次決策方法[4]。它把復雜問題分解成n個組成因素，再將n個因素組合為遞階層次結構，通過兩兩比較矩陣確定每個因素的相對重要性和決策方案相對重要性。

（二） 高校科研績效評價指標體系的構建

本文在深入分析科研績效評價相關資料的基礎之上，結合我國高等教育發展的實際情況以及數據的可獲取性，構建了包括六個準則層的科研投入指標體系以及包括八個準則層的科研產出指標體系，即兩個層次結構模型，最終形成了高校科研績效指標體系，如下圖所示。

三、實證分析——以教育部直屬5所高校為例

本文選取教育部直屬的5所高校進行實證研究，以A～E大學代稱。

（一）確定科研投入與產出指標的權重

本文采用的數據均可直接從統計資料獲得，且評價對象數據較少，因此本文綜合PCA分析權數和主觀判斷結果分別對兩個層次結構模型構造了兩兩比較判斷矩陣，即參考方差貢獻率和主成分得分系數等客觀數據主觀判斷各因素的相對重要性，構造了比較判斷矩陣（限于篇幅未全部列出）。經檢驗，所有矩陣的隨機一致性比例CR<0.1，具有滿意的一致性，進而認為計算的各級指標權重具有合理性，部分結果見表1、表2。

表1 ?高校科研投入指標權重的判斷矩陣

由表1可知，在對高校科研投入情況考察中，指標“儀器設備資產值”、“科研經費總額”和“研究與發展課題投入人數”的重要性較強，三者的權重差異較小;其次為“社會科技活動人員數”;最后為“圖書館藏書量”和“專任教師中副高及以上比例”。可見，人的思維中相對重要的因素其權重越高，反之權重越低。

表2 ?高校科研產出指標權重的判斷矩陣

由表2可知，在對高校科研產出情況考察中，指標“出版專著數”的重要性最強，權重最大;其次為“當量畢業碩士研究生人數”、“當量畢業博士研究生人數”和“專利出售當年實際收入金額”、“發表論文總數”和“當量國家科技獎獲獎數”;最后為“省部級科學研究與發展成果獲獎數”和“技術轉讓當年實際收入金額”。

（二）計算科研投入、產出綜合得分以及科研績效得分

確定了各級指標的權重后，就可以結合高校的具體相關數據進行科研績效評價，基本思路是以上文中每個指標對應的Wi作為權重，分別對高校的科研投入、產出指標的標準化數據加權平均，即得到各高校的科研投入、產出綜合得分。然后將各高校科研產出除以投入綜合得分，可得到各高校科研績效得分及排名（見表3）。

表3 ?高校科研績效評價結果與排名

由表3中可知，各高校科研績效差異明顯，其中C大學的科研績效得分是最高的，B、D和E大學次之，A大學最低。排名較低的高校可根據自身每一項得分的數值分析發現影響自身科研績效的因素，優化科研管理，制定績效提升策略。以有關A大學的數值分析為例（見表4）。

表4 ?A大學科研投入、產出測定表

由表4可知，在科研投入方面，A大學無論是在總目標權重較大或較小的指標上，其指標的Wi普遍較大，如x11、x21和x12、x23，說明A大學在儀器設備資產值、科研經費總額、圖書館藏書量和專任教師中副高及以上比例等方面都有較大優勢，其科研投入水平較之其他高校要高得多。在科研產出方面，A大學在總目標權重較大的指標上，指標的Wi普遍較小，如Y21和Y21，說明A大學在當量畢業碩士研究生人數和專利出售當年實際收入金額等方面處于劣勢，數量較少;反之，在總目標權重較小的指標上，其指標的Wi普遍較大，如Y11和Y13，說明A大學在普遍認為重要性程度不高的科研產出方面表現出色，卻不能為自身科研績效得分加分。所以在較高的科研投入水平前提下，A大學出現了低水平科研績效。

（三）結果分析與建議

第一，各高校科研績效差異明顯。本文雖然選取了較小樣本，卻也不難發現各高校的科研績效得分差距較大，科研績效情況差異顯著。排名較低的高校應該根據自身每一項得分的數值分析發現影響自身科研績效的因素，有的放矢地優化科研管理。

第二，高校科研投入、產出水平與科研績效水平之間不一定對應。投入、產出水平較高的高校也會出現科研績效偏低現象，如A大學的科研投入得分很高，科研績效情況卻不容樂觀。可見，對科研資源的合理配置和有效利用才是影響高校科研績效的主要因素。

因此，高校在貫徹落實國家政策規定的前提下，一方面可以從總目標權重較大的產出指標著手，改善科研產出指標與總目標權重的匹配程度，即重視科研成果滿足社會發展需要的程度，提高那些人們認為重要程度較高的科研成果產出量，提高科研績效水平;另一方面，高校可以從投入指標著手，對于總目標權重較大而自身優勢較明顯的指標方面可以適當減少科研投入，而對于總目標權重較小而自身處于劣勢的指標方面則可以適當增加科研投入。

參考文獻：

[1]段永瑞，霍佳震.基于數據包絡分析的高校科研績效評

價[J].上海交通大學學報，2007，（7）.

[2][4]許樹柏.層次分析法原理[M].天津：天津大學出版

社，1987.

[3]成剛，孫志軍.我國高校效率研究[J].經濟學，2008，（3）.