馮欣 蘇哲斌



摘? 要:大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià)能夠?yàn)榇髮W(xué)創(chuàng)新教育和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐活動(dòng)提供可行性分析和問題診斷,文章構(gòu)建了大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià)的多層次指標(biāo)體系,利用模糊數(shù)學(xué)的思想和方法,引入一種新的綜合評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行分析和計(jì)算,其評(píng)價(jià)結(jié)果能夠比較客觀地反映出大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的綜合水平,為評(píng)價(jià)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目活動(dòng)提供更為科學(xué)合理的方法。
關(guān)鍵詞:大學(xué)生;創(chuàng)新創(chuàng)業(yè);模糊綜合評(píng)價(jià);指標(biāo)
中圖分類號(hào):G647? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ?文章編號(hào):2095-2945(2020)30-0043-03
Abstract: The innovative and entrepreneurship project evaluation could provide a feasibility analysis and problem diagnosis in process of innovation education and entrepreneurship practice activities of college students. In this paper the multilevel index system is constructed to evaluate innovative and entrepreneurial project for college students. A new comprehensive evaluation model is introduced considering the fuzzy mathematical thought and method. By analyzing and calculating relevant data, the evaluation result is obtained to reflect objectively the comprehensive level of innovative and entrepreneurial of projects for college students. This paper provides a more scientific and reasonable method to evaluate the students' innovative undertaking project activities.
Keywords: college students; innovation and entrepreneurship; fuzzy comprehensive evaluation; indicators
創(chuàng)新是一個(gè)民族進(jìn)步的靈魂,是一個(gè)國家興旺發(fā)達(dá)的不竭動(dòng)力。大學(xué)生參與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練能夠有效推動(dòng)高等學(xué)校教育思想觀念的轉(zhuǎn)變和人才培養(yǎng)模式改革,不斷增強(qiáng)大學(xué)生的實(shí)踐能力并提高整個(gè)社會(huì)的科技水平。自教育部2012年開展實(shí)施高等學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目以來,大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃已經(jīng)納入本科生教學(xué)管理體系,隨著各級(jí)創(chuàng)新訓(xùn)練平臺(tái)的搭建和項(xiàng)目孵化培育等政策措施的落實(shí),極大地推動(dòng)了大學(xué)生創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的開展并進(jìn)一步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。目前,有關(guān)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的研究主要集中在大學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)方面,而且大多局限于定性研究,對(duì)具體的大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目評(píng)價(jià)的研究還不夠深入,亟需利用有效的數(shù)理方法和模型對(duì)其作出定量化的評(píng)價(jià)分析。由于大學(xué)生對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)了解程度不深,因此利用項(xiàng)目分析和評(píng)價(jià)反饋對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行篩選和指導(dǎo)提升尤為重要,項(xiàng)目評(píng)價(jià)分析包括市場(chǎng)定位、核心技術(shù)、項(xiàng)目設(shè)計(jì),團(tuán)隊(duì)能力等諸多方面,傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法通常是采用專家打分評(píng)價(jià)法,這種方法對(duì)評(píng)價(jià)信息的處理過于粗糙簡(jiǎn)單,未能考慮人的思維判斷的模糊性和客觀事物的不確定性等因素的影響,難以保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。為此,本文將模糊數(shù)學(xué)的知識(shí)和相關(guān)方法引入到大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià)中[1],引入大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)上的優(yōu)劣等級(jí)隸屬度的概念并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,最后對(duì)多級(jí)評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行整合,是一種更為便捷合理的評(píng)價(jià)方法。
1 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重
不同的學(xué)者對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià)的側(cè)重點(diǎn)和方法有所不同,李玉山分析了大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中存在的問題,從知識(shí)儲(chǔ)備、思維優(yōu)化、學(xué)習(xí)能力和科研創(chuàng)新方面構(gòu)建了評(píng)價(jià)學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的指標(biāo)體系[2],陳瑩提出了包括創(chuàng)業(yè)意識(shí)、創(chuàng)業(yè)品質(zhì)、創(chuàng)業(yè)知識(shí)和創(chuàng)業(yè)技能等方面的大學(xué)生創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo),為大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的培養(yǎng)績(jī)效評(píng)價(jià)提供借鑒[3],夏紅利用決策分析中的理想解法對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行了排序和評(píng)價(jià)[4],張茜茜采用戰(zhàn)略地圖理論構(gòu)建了大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]。這些評(píng)價(jià)指標(biāo)大多聚焦于學(xué)生能力培養(yǎng)的角度,對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目的評(píng)價(jià)較少涉及。本文在已有研究的基礎(chǔ)上深入調(diào)查高等學(xué)校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目所受到的影響和制約因素后,提出了包括個(gè)人因素、社會(huì)支持、技術(shù)因素和創(chuàng)業(yè)環(huán)境因素等四個(gè)一級(jí)指標(biāo)和相關(guān)的二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系既考慮到創(chuàng)新項(xiàng)目?jī)?nèi)在的競(jìng)爭(zhēng)力、又包含項(xiàng)目成長(zhǎng)的外部制約因素以及二者之間的溝通與問題解決機(jī)制,同時(shí)又將大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育和創(chuàng)新能力提升的培養(yǎng)目標(biāo)融入其中,因而評(píng)價(jià)指標(biāo)體系更具有適用性。
在評(píng)價(jià)過程中不同指標(biāo)的重要程度有所不同,通常確定指標(biāo)權(quán)重的方法有專家評(píng)議法、熵權(quán)法和層次分析法等。層次分析法因其使用的便捷性以及能夠有效進(jìn)行定性和定量分析的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用在相關(guān)權(quán)重確定問題中。層次分析法采用如表2所示特定的1-9的標(biāo)度法,對(duì)不同因素重要性強(qiáng)弱程度兩兩比較,得到相應(yīng)的判斷矩陣,并由判斷矩陣計(jì)算相應(yīng)指標(biāo)的重要性權(quán)重向量。本文利用層次分析法確定四個(gè)一級(jí)指標(biāo)的重要性兩兩對(duì)比所得判斷矩陣為
計(jì)算判斷矩陣A的最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量W=(0.585,0.132,0.200,0.083),將其作為四個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,同理可得到其他每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的相應(yīng)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重向量分別為W1=[0.632,0.109,0.259],W2=[0.270,0.666,0.064],W3=[0.067,0.146,0.786],W4=[0.106,0.634,0.260],所有指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表1所示。
2 模糊綜合評(píng)價(jià)模型及其在大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
模糊綜合評(píng)價(jià)方法及其步驟如下:
(1)確立指標(biāo)體系和評(píng)語集
評(píng)判某個(gè)對(duì)象某一指標(biāo)下的n個(gè)影響因素(分指標(biāo))記為U={c1,c2,...,cn},m種不同的評(píng)價(jià)等級(jí)構(gòu)成評(píng)語集記為V={v1,v2,...,vm},如某評(píng)價(jià)過程中評(píng)價(jià)等級(jí)可取為V={“優(yōu)”,“良”,“一般”,“較差”,“差”},評(píng)價(jià)等級(jí)的多少及名稱確定由評(píng)價(jià)需要和專家商定而得到。
(2)計(jì)算各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重
可利用專家審議法,層次分析法,熵權(quán)法等方法,本文利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。
(3)構(gòu)建各二級(jí)指標(biāo)下的評(píng)價(jià)隸屬度矩陣
設(shè)共有p位專家參與某項(xiàng)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目評(píng)價(jià),根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)方法,若針對(duì)某二級(jí)指標(biāo)Ci而言,認(rèn)為評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)結(jié)論應(yīng)歸屬于第j等級(jí)的專家人數(shù)為pij,則該評(píng)價(jià)對(duì)象在指標(biāo)Ci下隸屬于第j等級(jí)的隸屬度rij=,從而對(duì)所有專家的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及計(jì)算可得到在四個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的“指標(biāo)-評(píng)價(jià)等級(jí)”隸屬度矩陣分別為
(4)利用指標(biāo)權(quán)重對(duì)二級(jí)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行集結(jié)
根據(jù)前文計(jì)算所得二級(jí)指標(biāo)層的權(quán)重W1,W2,W3,W4,分別對(duì)單因素模糊評(píng)價(jià)矩陣R1,R2,R3,R4進(jìn)行評(píng)價(jià)信息合成得到結(jié)果,第一個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的評(píng)判結(jié)果為
同理可得其他一級(jí)指標(biāo)下的評(píng)價(jià)結(jié)果分別為
B2=(0.094,0.170,0.457,0.278,0.013),
B3=(0.050,0.303,0.347,0.221,0.079),
B4=(0.060,0.291,0.423,0.106,0.120)。
(5)利用指標(biāo)權(quán)重對(duì)一級(jí)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行集結(jié)
分別以二級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果向量為行向量,構(gòu)建得一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)隸屬度矩陣為最后利用一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重得到模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為
上述向量即為對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果,向量中的元素表示該評(píng)價(jià)項(xiàng)目隸屬于不同評(píng)級(jí)等級(jí)的隸屬度,由計(jì)算結(jié)果可知,該評(píng)價(jià)項(xiàng)目歸屬于“優(yōu)”,“良”,“一般”,“較差”,“差”各等級(jí)的隸屬度分別為0.072,0.303,0.362,0.208和0.055,其中歸屬于“中等”等級(jí)的隸屬度最大且為0.362,根據(jù)最大隸屬度原則,可以確定該評(píng)價(jià)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)等級(jí)為“中等”。
3 結(jié)束語
由于受評(píng)價(jià)者判斷主觀性和研究問題中的不確定性影響,傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法難以對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行較為客觀的評(píng)價(jià)。本文構(gòu)建了新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,利用層次分析法來計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,根據(jù)多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)評(píng)價(jià)過程中的中間結(jié)果進(jìn)行有效整合,從而減少了判斷和評(píng)價(jià)信息的損失,使得評(píng)價(jià)結(jié)果更為準(zhǔn)確,為科學(xué)判斷與合理決策提供了新的方法。
參考文獻(xiàn):
[1]曹炳元.應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)與系統(tǒng)[M].北京:科學(xué)出版社,2005.
[2]李玉山,劉紅艷.大學(xué)生雙創(chuàng)能力的培養(yǎng)及評(píng)價(jià)體系的建立[J].大學(xué)教育,2020(6):173-175.
[3]陳瑩.基于AHP的地方高校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力評(píng)價(jià)體系研究[J].科技創(chuàng)業(yè),2019(12):137-139.
[4]夏紅,崔利宏.基于改進(jìn)TOPSIS法的大創(chuàng)項(xiàng)目評(píng)價(jià)體系實(shí)證研究[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2020,43(1):57-63.
[5]張茜茜,鄧亞晗,王軒.基于戰(zhàn)略地圖的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].高教學(xué)刊,2019(8):38-40.