科研績效定量評估方法的應用及發展

周盾白 吳思穎 黃華君

0 引言

十八大以來，黨中央、國務院高度重視科技創新能力建設，根據《2017年全國科技經費投入統計公報》顯示，2017年我國科研經費投入總量為1.7萬億元，占比GDP2.13%，投入強度已達到中等發達國家水平。隨著創新驅動戰略的發展，高校作為三大研發主體之一，在科研創新方面發揮著巨大的作用，承擔著眾多的科研任務，2017年研發經費年比增長10.7%。而企業和政府屬研發機構，其增長分別為0.9%和2%。如何使高校龐大的科研經費有效地發揮作用，成了各級部門，各個高校都極為關注的問題。對高校科研績效進行正確評價，可以引導科研活動健康發展，優化科研資源配置，提升科研競爭力。因此，找到合適的評估方法，并了解它的優勢和不足，是非常重要的。

1 國內外評估方法介紹

國外科研評價起步較早，目前在全世界使用相對廣泛的四種科研評價方法是：同行評議法、文獻計量法、模糊綜合評價法和網絡比較法，其中，同行評議法是運用最早、使用最廣、評價科研績效相對合理的最基本方法，體系最為成熟的如英國的RAE，但是評價結果有可能流于主觀；文獻計量法對評價指標進行量化，結果更為客觀，常與定性方法結合使用；模糊評價法以層次分析法為基礎，對各因素分配權重并劃分等級；網絡計量法是近年來流行的方式，以各種搜索引擎收集文獻并對其分析、評價的方法。

國內外對科研評估目前都采用定性和定量結合的方法，并以定量為主。我國早期的科研評價起源于定性評價，并且評價者本人不是科學家或業內人士，而是行政人員，這種評價方式很難做到客觀和公正。現在采取定量方法，可以基本排除主觀影響，結果更為客觀。我國使用的定量方法較多，但對不同方法的作用及適用范圍不清晰，有時候產生了適得其反的效果；同時，各級部門對科研績效定量評估方法實際應用的少，沒有形成良性的評估機制。

2 科研績效定量評估方法

目前所采用的定量評估方法，主要有數據網絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）、層次分析法（AHP）、灰度關聯法等。

2.1 數據網絡分析法（DEA法）

DEA法是在“相對效率”概念基礎上發展起來的一種新的系統評價方法。作為一種非參數模型，DEA技術既可以測算單投入和單產出，也可以測算多投入與多產出的效率。

DEA法在我國的應用，最早用于高校的評估和排名，陸根書等[1]對教育部直屬48所高校科研投入產出效率進行了分析，得到了各高校科研投入產出效率評價指數值，并對科研效率非DEA的高校從投入和產出方面提出了改進的方法與措施；段永瑞等[2]采用DEA模型對我國50所重點院校的科研績效進行了評價，發現在大部分院校中還應當適當地加大科研投入的力度，一些院校中還存在資源浪費和冗余現象，在15所相對有效的院校中，一些院校的效率具有較大的“偽度”，存在資源分配不合理和產出不均衡問題。隨著DEA應用的不斷深入，其應用范圍也不斷拓展，通過利用和改進DEA方法，評估和分析我國科研發展的區域不平衡性。劉天佐等[3]利用DEA方法對我國不同區域高校科研投入產出績效進行實證研究，繼而采用Tobit模型探究影響區域高校績效高低的因素，引入最大似然值估計的Tobit模型可以避免DEA效率值在0-1之間的受限，從他的研究中進一步得出結論：西部地區科研效率主要制約因素是科研資源投入不足，東部地區科研資源雄厚，但由于科研管理不善造成了科研資源的堆積與擁擠，從而造成資源配置效率低下。

2.2 層次分析法（AHP）

層次分析法是由美國科學家T.L.Satty于20世紀70年代提出的一種多層次權重分解法，其基本思想是將決策者的思想過程數量化，將復雜的問題分解為各個組成因素，并將這些因素按支配關系分成若干組，形成一個有序的遞階層次結構，并確定各因素的權重。層次分析法在高校的科研管理工作上應用較多,用于科研團隊、科研專項基金所產生的績效評估。

張耀天等[4]將基于層次分析法的自適應評價方法（AAHP分析法）應用于高校科研績效評價，使評價結果更為科學和客觀；為了減少評估過程的人為因素，給合一些數學模型，可以使評估更為科學；賈敬全等[5]結合模糊綜合評價和層次分析法（FCE-AHP方法），從科研投入、科研管理和科研成果三個方面，針對高校科研績效建立評價體系，更為準確和有效。

2.3 DEA-AHP法

融合AHP和DEA法，形成評價模型，該模型引入了指標權重，克服了傳統DEA忽略指標的含義，而且AC2R假定每個輸入都關聯到一個或者多個輸出，且輸入輸出之間存在某種聯系，但不必確定這種關系的顯示表達式，易于操作。王恒昕等[6]構建基于AHP和DEA模型的二次相對評價對高校科研管理效率進行動態評估，刻畫高校科研管理效率相對變化程度，評價結果基本反映了我國研究型高校科研管理的實際情況，進一步完善了科研管理的評價體系和模型。

2.4 其他方法

灰色系統理論是鄧聚龍教授在1982年提出的，該理論主要是研究擁有“貧信息”的不確定性系統。孫念[7]通過對理工類27所樣本高校各項指標的灰色關聯系數分析以及最后的灰色關聯度計算和排序，得出較為合理的績效評價結果。此外，徐禮平等[8]借鑒“Vygotsky空間”，即關于創新型知識成果在知識協同過程中產生和發展的理論框架，探究了高校重大科研項目團隊知識協同創新績效產生的過程以及核心要素；遲睿等[9]提出一種基于RBF神經網絡的科研績效評價模型，采用算法更精確地分析樣本的權值，利用該權值深入區分相近樣本的科研水平高低；周麗琴等[10]介紹了元評價的概念和方法：元評價是以已有的科研績效評價活動及結果為對象，從整體上多視角地進行反思認識，進而對其可靠性、功效性作出客觀、全面、科學的評價結論。

這些新的科研績效評估方法，可以用在方方面面，是定量科研績效評估方法有益的拓展與補充。

3 總結

中國的經濟總量、科研經費投入量、論文數和專利數都已位列世界第二，中國對世界科技發展的貢獻也日益受到重視，科學技術是第一生產力，也在我國各個層面達成共識，但是從實際情況而言，科研水平和科研績效還是有待提升。政府對科研活動的管理，不僅要加強立項和項目實施過程的監督，還要提高政府項目經費的使用效率。對于高校的科研管理部門，有責任為政府把好關，管理好項目經費，做好科研經費績效評估工作。

從以上的綜述中我們可以看出，盡管還存在著很多的不足，我國在科研績效的評估方面已經取得了長足的進步，從單純的定性分析，走向了定量分析或定性定量結合分析，認識到定量的評估方法，不僅有利于找到自身的位置，也有利于找到提高和改善的辦法。

從以上的分析中，得出幾點結論和建議：

科研績效的定量評估，從層面上來說，分為宏觀、中觀和微觀，從世界、國家、地區、學校，直到具體的科研團隊和個人。

（1）這些定量評估方法，僅僅只是工具，因此要注意它的使用目的和適用范圍，從目前的應用情況看，DEA和AHP法使用較多，比較成熟。

（2）每種方法都有其局限性及優缺點，不同層級的評級機構應采用相應的評估方法，或在現有方法的基礎上進行改良，以得到合乎規律，更有價值的評估。