鐘 彩 潘梅森

（1.常德職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機系 常德 415000）（2.湖南文理學(xué)院計算機學(xué)院 常德 415000）

1 引言

隨著我國高等教育普及快速推進，一大批地方高等?？茖W(xué)校升格為本科院校。這些新升本科院校由于科研底子薄、起步晚、起點低，科研方面往往面臨一系列在其他類型的本科院校難以想象的困難，存在著對科研工作重視不夠、科研管理理念滯后、科研評價體系和考核機制不健全等，造成地方本科院?？蒲蟹e極性不高、科研成果單一、成果層次低等問題。為了實現(xiàn)內(nèi)涵升本、提升科研水平，真正成為合格的本科院校，地方本科院校亟待建立完善的科研績效評價體系和考核機制，促進科研工作快速有序推進。

目前，常用的科研績效考核方法通常采用多參數(shù)指標評價方法、德爾菲法、平衡計分法、主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等［1～2］。蘇俊宏等［3］的《西部地區(qū)高?？蒲锌冃гu價體系研究與實踐探索》，建立了由目標任務(wù)、完成質(zhì)量和工作狀態(tài)三項構(gòu)成的地方高?？蒲泄ぷ骺己思翱冃гu價體系。田冠軍等［4］的《協(xié)同創(chuàng)新視角下高?？蒲许椖靠冃гu價指標體系構(gòu)建》，基于協(xié)同創(chuàng)新的視角，結(jié)合高?？蒲许椖靠冃гu價特點，構(gòu)建了三級績效評價指標體系，可從理論和方法論上為高校科研項目提供評判依據(jù)。戚湧等［5］提出一種基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的高校科研績效評價模型，設(shè)計了高校科研績效評價指標體系。遲睿等［6］提出了基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研績效評價模型，為科研績效評價提供了一種新思路。周麗琴［7］從科研管理的角度闡釋標桿管理的概念及其功能，分析標桿管理方法的引進對高校社會科學(xué)研究績效評價的作用，結(jié)合當前地方高校科研績效評價改革，提出高校社會科學(xué)研究績效評價實施標桿管理的對策和建議［8～9］。

2 科研績效考核體系設(shè)計

根據(jù)地方本科院校發(fā)展規(guī)律、科研工作和科研管理的特殊性，結(jié)合教育部科技統(tǒng)計指標，論文構(gòu)建了地方本科院校科研績效考核體系。

縱向科研項目指標包括國家級、部級、省級和市廳級。國家級主要包括國家自然科學(xué)基金項目、國家社科基金項目、科技部項目、國家發(fā)改委項目、國防科工委項目等；部級包括國務(wù)院部委下達的項目；省級包括省自然科學(xué)基金項目、省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目、省科技廳計劃項目、省哲學(xué)社會科學(xué)成果評審委員會項目、省教育科學(xué)規(guī)劃辦項目、省教育廳重點項目和青年項目等；市廳級包括省教育廳一般項目、地州市項目等。

橫向科研項目主要考核進賬經(jīng)費。橫向科研項目進賬經(jīng)費少是地方本科院校普通存在的問題。實際上，橫向項目體現(xiàn)了地方本科院校服務(wù)地方經(jīng)濟社會的能力和水平，也是體現(xiàn)地方高校是否融入地方經(jīng)濟發(fā)展的重要指標。因此，學(xué)校在考核科研績效時，強烈要求把橫向項目進賬經(jīng)費作為科研考核的重要內(nèi)容之一［10］。在地方本科院校的科技成果中，學(xué)術(shù)論文數(shù)量占了絕大部分。能反映高?？萍妓降膶W(xué)術(shù)論文一般包括SCI、EI、CSSCI、CSCD 等收錄論文，考慮到地方本科院?？蒲泄ぷ鞯膶嶋H情況，我們也把中文核心列入考核之列［11～12］。

獲獎成果考核的指標包括國家級、部級、省級和市廳級。國家級、省級和市廳級均包括各級政府技術(shù)發(fā)明獎、科技進步獎、自然科學(xué)獎、社會科學(xué)類成果獎等；部級獲獎包括教育部高校科研優(yōu)秀成果獎等。對于地方本科院校來講，以上成果獲獎難度很大，因此各級獲獎均沒有區(qū)分等級［13］。

由于地方本科院校地理位置、科研隊伍等局限性，所產(chǎn)生的科技成果不成熟、先進性不夠、技術(shù)成熟度不高，而且對知識產(chǎn)權(quán)缺乏正確的認識，導(dǎo)致專利的申報和授權(quán)數(shù)量都很少。因此，在科研績效考核中，把授權(quán)專利作為一項重要考核指標。

地方高等?？茖W(xué)校升格為本科院校之前，出版的著作基本上以?？茖哟蔚闹鳛橹鳎瑢W(xué)術(shù)性不高，高水平的研究性著作較少。為了適應(yīng)本科層次的科研工作，學(xué)校認定了一批高水平的國家級出版社，在這些出版社出版的著作稱為國家級著作；否則，稱為其他級別著作［14～15］。

3 自適應(yīng)分層權(quán)值的地方本科院?？蒲锌冃Э己四Ｐ?/h2>

3.1 基本過程

記被考核的某所地方本科院校所有二級學(xué)院矢 量 集S 有R 個 矢 量，即S=[s1，s2，sr，…，sR]T(r=1，2，…，R)，sr表示第r 個學(xué)院一級指標矢量，它包含了6 個一級指標，即sr=[Ir1，Ir2，Irk，…，Ir6](k=1，2，…，6)，Irk表示第r 個學(xué)院的第k 個一級指標。則整個學(xué)校科研評分矢量矩陣：

對于式（1）中的每個元素Irk，均由表1 中對應(yīng)的二級指標計算得到。，…，=1，2，…，J)表示第r 個學(xué)院的第k 個一級指標的二級指標矢量，表示第r 個學(xué)院的第k個一級指標的第j 個二級指標，…，(j=1，2，…，J)表示第k 個一級指標的二級指標對應(yīng)的權(quán)值矢量，則Irk由下式得到：

從以上過程來看到，論文方法重點在于確定一級指標和二級指標的權(quán)值，即確定W1和矢量。

3.2 二級指標權(quán)值計算

Step1.統(tǒng)計全校第k 個一級指標的第j 個二級指標數(shù)量Ckj和全部二級指標數(shù)量Ck：

1）設(shè)初值：i=1，j=1(j ≤J)；

2）若Ckj≠0 ，則W，i=i+1，j=j+1，轉(zhuǎn)4）；

3）若Ckj=0，則=0，j=j+1，轉(zhuǎn)4）；

4）若j ≤J ，則轉(zhuǎn)2），否則，結(jié)束。

3.3 一級指標權(quán)值計算

確定一級指標W1矢量的基本思想：首先根據(jù)SN生成矩陣符號，并統(tǒng)計全校超過每個一級指標平均值的二級學(xué)院數(shù)量和超過全部一級指標數(shù)量；然后初步計算一級指標權(quán)值；最后按照相關(guān)規(guī)則生成最終的一級指標權(quán)值。具體步驟描述如下：

Step1.根據(jù)以下原則生成矩陣符號A：

Step2. 統(tǒng)計全校超過第k 個一級指標平均值的學(xué)院數(shù)量Ak和超過全部一級指標數(shù)量A：

Step4. 按照以下原則修正一級指標權(quán)值W1'，得到W1：

4 論文模型實證

4.1 二級指標權(quán)值分析

首先對2015 年和2016 年2 個年度所得到的二級指標權(quán)值進行對比，如表1所示。

表1 2015年和2016年各學(xué)院二級指標權(quán)值

從表1 中可以看到，兩個年度對應(yīng)的二級指標權(quán)值有較大變化，具體分析如下：

1）在縱向科研項目中，“部級”數(shù)量增長了75.00%，因此其權(quán)值降了24.15%；“省級”數(shù)量增長了51.11%，相應(yīng)地，其權(quán)值也降了19.84%；“市廳級”數(shù)量有所下降，但是其權(quán)值卻增長了40.53%；由于“部級”和“省級”數(shù)量均較大增長，說明學(xué)校這兩個指標表現(xiàn)較好，應(yīng)當弱化其評價作用，因此其權(quán)值下降；雖然“國家級”數(shù)量2015 年和2016 年相同，但是權(quán)值卻不一樣，2016 年權(quán)值增長了21.15%，這說明“國家級”指標數(shù)量沒有增長，學(xué)校需要進一步提升，因此需要強化其評價作用。由此可見，二級指標權(quán)值能根據(jù)二級指標數(shù)量的增減自動調(diào)整其大小。

2）在學(xué)術(shù)論文中，“SCI”數(shù)量在2016 年下降了9 篇，其權(quán)值增長了4.54%；“EI”數(shù)量變化不大，其權(quán)值變化幅度不明顯；“CSSCI”數(shù)量下降了9.30%，其權(quán)值增長了3.45%；“CSCD”數(shù)量變化較大，減少了14篇，其權(quán)值增長了16.82%；雖然“中文核心”數(shù)量減少了13 篇，但是其權(quán)值卻下降了26.55%。以上指標權(quán)值基本符合學(xué)校預(yù)期，這是因為學(xué)校希望教師發(fā)表高水平的學(xué)術(shù)論文，無論“中文核心”數(shù)量增減，其權(quán)值都應(yīng)下降，而SCI、EI、CSSCI 和CSCD等高水平論文數(shù)量應(yīng)增長。

3）在獲獎成果中，學(xué)校兩年均沒有“國家級”和“部級”成果。和“省級”相比較，“市廳級”獲獎成果相對容易，所以有其權(quán)值下降，“省級”在數(shù)量沒有增長的情況下其權(quán)值仍然增長。

4）在授權(quán)專利中，對于地方本科院校來講，“發(fā)明專利”數(shù)量較少，學(xué)校需要大力扶持，因此，2016年其數(shù)量雖然有所增長，但其權(quán)值也相應(yīng)增長；相應(yīng)地，雖然“實用新型”數(shù)量增長較大，但不是學(xué)校重點，因此其權(quán)值仍然下降。

5）在著作中，“國家級”數(shù)量下降了38.89%，其權(quán)值也降了29.49%；“其它”數(shù)量增長了275%，其權(quán)值也降了132.73%。由以上得到，2015 年“國家級”數(shù)量較大，表明學(xué)校對該項指標完成較好，需要弱化其評價作用，因此2016年其權(quán)值下降；2015年“其它”數(shù)量較少，表明學(xué)校對該項指標完成不理想，需要強化其評價作用，因此2016 年其權(quán)值增長幅度較大。

綜上所述，各個二級指標權(quán)值基本上能根據(jù)二級指標數(shù)量的增減自動調(diào)整其大小，能大體上反映學(xué)校對各個二級指標的期望。

4.2 一級指標權(quán)值分析

對2015年和2016年兩個年度所得到的一級指標權(quán)值進行對比，如表2所示。表2中，“初始數(shù)量”即為式（5）中的，“初始權(quán)值”為根據(jù)“初始數(shù)量”計算得到的一級指標權(quán)值；“最終數(shù)量”即為經(jīng)3.3節(jié)中Step4 原則1）修正過的，“最終權(quán)值”為根據(jù)“最終數(shù)量”計算得到的一級指標權(quán)值。

表2 2015年和2016年各學(xué)院一級指標權(quán)值

從表2看到，2015年“初始數(shù)量”中，“縱向科研項目”超過平均值的學(xué)院有10 個，則認為學(xué)院完成該項指標較好，該弱化該指標作用，而“橫向科研項目”和“獲獎成果”指標均為學(xué)校科研項，因此在考核時應(yīng)加強其權(quán)值，“最終數(shù)量”和“最終權(quán)值”均體現(xiàn)了該導(dǎo)向；2016 年“初始數(shù)量”中，各項指標均沒有超過平均值，因此不需要修正。從兩個年度的一級指標變化來看，“橫向科研項目”的“最終數(shù)量”增長了71.43%，權(quán)值也有較大變化，增長了71.35%，這表明學(xué)院對“橫向科研項目”的重視，進賬經(jīng)費在增加；學(xué)術(shù)論文占據(jù)了學(xué)校科研成果的大部分，數(shù)量在減少，權(quán)值也在減少，重要性也相對下降；“獲獎成果”很少，說明學(xué)院對該成果還剛剛起步，因此，權(quán)值下降。

5 結(jié)語

在以上兩個年度的實際運用中可以看到，本文提出的科研績效考核模型，使科研考核更加科學(xué)合理，取得了良好效果，實例驗證表明：

1）運用論文方法進行高?？蒲锌冃Э己藭r，充分考慮了學(xué)院各指標因?qū)W?？蒲姓咦兓纫蛩貙?dǎo)致的指標數(shù)據(jù)分布變更的情況，能夠?qū)ο鄳?yīng)指標的權(quán)重進行自適應(yīng)的修正，保證了考核的客觀性。

2）該方法能夠根據(jù)指標的分布特征動態(tài)改變需要重視指標的權(quán)值，可以充分體現(xiàn)該類指標在績效考核中的導(dǎo)向作用。