徐 波 王瑞丹 陳祖剛 李國(guó)慶 石 蕾 高孟緒

（1.國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)中心，北京 100038；2.中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094；3.國(guó)家對(duì)地觀(guān)測(cè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，北京 100094）

0 引言

科學(xué)數(shù)據(jù)中心是用來(lái)集中管理（存儲(chǔ)、計(jì)算、交換）科學(xué)研究數(shù)據(jù)的地方。在科學(xué)研究進(jìn)入以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“第四范式”背景下，科學(xué)數(shù)據(jù)成為科研工作乃至國(guó)家發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源，科學(xué)數(shù)據(jù)中心成為科研工作取得重大突破性創(chuàng)新的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一。近10年來(lái)，我國(guó)開(kāi)展了不同層面的科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心建設(shè)與運(yùn)行工作，形成了一批層次不同、類(lèi)型多樣的科學(xué)數(shù)據(jù)中心，為推動(dòng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享利用、提高資源利用效率發(fā)揮了積極的作用[1]。然而，我國(guó)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心及其運(yùn)行管理水平良莠不齊，降低了科學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)科技創(chuàng)新的支撐和保障能力急需通過(guò)建立完善的評(píng)價(jià)體系，促進(jìn)數(shù)據(jù)中心提升能力建設(shè)[2]。

科學(xué)數(shù)據(jù)中心的評(píng)價(jià)工作較早地受到國(guó)外相關(guān)部門(mén)和國(guó)際組織的重視，并且有較多的科學(xué)數(shù)據(jù)中心主管機(jī)構(gòu)或第三方組織對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。如由互聯(lián)網(wǎng)基金會(huì)發(fā)起的“開(kāi)放數(shù)據(jù)晴雨表”對(duì)全球各國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放和使用進(jìn)行評(píng)估[3]，對(duì)115 個(gè)國(guó)家15 個(gè)領(lǐng)域的1 725 個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)查、分析和評(píng)估，并在此基礎(chǔ)上形成了大量的科學(xué)數(shù)據(jù)中心多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系；國(guó)際數(shù)據(jù)系統(tǒng)（WDS）的數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)核心認(rèn)證（CTS）作為國(guó)際上領(lǐng)導(dǎo)性的科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)和認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，采取包括倉(cāng)儲(chǔ)背景信息、組織結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)內(nèi)容管理和技術(shù)基礎(chǔ)4 個(gè)維度在內(nèi)的17 項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行多指標(biāo)評(píng)價(jià)，這一方案普遍適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)構(gòu)的評(píng)估。

我國(guó)也有很多機(jī)構(gòu)和科學(xué)研究團(tuán)隊(duì)對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)開(kāi)展了研究和實(shí)踐，并初步建立了多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。尤其是2011年隨著包含科學(xué)數(shù)據(jù)的國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)正式運(yùn)行服務(wù)，我國(guó)相關(guān)管理部門(mén)對(duì)國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)的考核評(píng)價(jià)工作也同步啟動(dòng)[4]，建立了針對(duì)平臺(tái)運(yùn)行績(jī)效的評(píng)價(jià)體系。評(píng)價(jià)體系從資源整合、運(yùn)行管理、服務(wù)成效和服務(wù)數(shù)量4 個(gè)方面[5]，建立了資源增量與質(zhì)量等12 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，有效地促進(jìn)了我國(guó)國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)的發(fā)展。

值得注意的是，雖然國(guó)內(nèi)外相關(guān)的數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)形成了多指標(biāo)體系的共識(shí)，但體系賦權(quán)的定量化程度都還較低，評(píng)估重點(diǎn)難以根據(jù)實(shí)際確定，權(quán)重系數(shù)易根據(jù)某些政策性因素約束采用“一刀切”方式固定不變。這種自上而下制定的規(guī)則，很難與同行專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)認(rèn)知相結(jié)合，不能有效輸入專(zhuān)家的智慧，加強(qiáng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的科學(xué)性。

科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)的指標(biāo)權(quán)重是評(píng)價(jià)體系的關(guān)鍵技術(shù)之一，賦權(quán)是否合理直接影響評(píng)價(jià)的科學(xué)性。無(wú)論是從科學(xué)數(shù)據(jù)中心管理實(shí)踐還是理論研究的角度出發(fā)，在當(dāng)前背景下，構(gòu)建一套適應(yīng)我國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略需求的合理數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)體系的賦權(quán)機(jī)制，對(duì)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的管理和運(yùn)行能力的提升，更好地利用科學(xué)數(shù)據(jù)價(jià)值，支撐國(guó)家重大戰(zhàn)略需求，具有十分重要的意義。本文將面向科學(xué)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行狀況綜合評(píng)價(jià)的重大需求，針對(duì)已有的多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，提出了一套耦合層次分析法和相關(guān)性分析法的高可操作性、高可靠性賦權(quán)方法，為實(shí)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行狀況科學(xué)合理評(píng)價(jià)以及類(lèi)似任務(wù)的賦權(quán)提供方法借鑒。

1 研究現(xiàn)狀

賦權(quán)是各個(gè)評(píng)價(jià)體系的關(guān)鍵技術(shù)之一，已經(jīng)有較多的研究人員針對(duì)具體的應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)展了研究?，F(xiàn)有的賦權(quán)方法主要分為主觀(guān)方法、客觀(guān)方法和主客觀(guān)組合權(quán)重分配法3 種形式。

主觀(guān)方法由具有專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家結(jié)合指標(biāo)體系，通過(guò)主觀(guān)判斷的方式實(shí)現(xiàn)，這類(lèi)方法主要適用于評(píng)價(jià)體系的初創(chuàng)期，提出合理的指標(biāo)權(quán)重分配。楊行等[6]運(yùn)用層次分析法，從站點(diǎn)品牌、性能外觀(guān)、數(shù)據(jù)范圍、數(shù)據(jù)渠道以及數(shù)據(jù)價(jià)值5 個(gè)方面構(gòu)建科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站的資源可見(jiàn)性評(píng)價(jià)框架，對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站的資源可見(jiàn)性評(píng)價(jià)進(jìn)行分析和討論；司莉等[7]選擇運(yùn)營(yíng)管理、數(shù)據(jù)資源、平臺(tái)功能、服務(wù)效率和影響4 個(gè)一級(jí)指標(biāo)，利用分析層次結(jié)構(gòu)過(guò)程來(lái)設(shè)置指標(biāo)權(quán)重，并使用專(zhuān)家評(píng)分方法給出指標(biāo)的分?jǐn)?shù)，對(duì)中國(guó)8 個(gè)主要的科學(xué)數(shù)據(jù)類(lèi)國(guó)家平臺(tái)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估。

客觀(guān)方法是指根據(jù)決策矩陣的指標(biāo)取值情況，利用客觀(guān)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)權(quán)重的分配[8]，適用于評(píng)價(jià)體系廣泛應(yīng)用期的優(yōu)化與改進(jìn)。劉永志[9]經(jīng)過(guò)對(duì)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中分地區(qū)科學(xué)技術(shù)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，將51 個(gè)屬性變量降維用8 個(gè)主成分來(lái)表示，計(jì)算主成分得分，得到31 個(gè)行政單位的科學(xué)技術(shù)相關(guān)的綜合得分，并且給出參考意見(jiàn)。

主客觀(guān)組合權(quán)重分配法是將主觀(guān)法和客觀(guān)法組使用，利用決策者主觀(guān)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)和決策數(shù)據(jù)的客觀(guān)事實(shí)綜合確定指標(biāo)權(quán)重，達(dá)到相互補(bǔ)充的目的。

對(duì)于目前我國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)中心的評(píng)價(jià)，尚未完全達(dá)到成熟期，體系中的客觀(guān)數(shù)據(jù)還不夠完善，所以指標(biāo)賦權(quán)方法主要在主觀(guān)方法中選擇。主觀(guān)方法中，最具代表性的方法有層次分析法、專(zhuān)家調(diào)查法、相關(guān)系數(shù)法、網(wǎng)絡(luò)層次分析法、效用函數(shù)法和基于證據(jù)推理的權(quán)重分配法。根據(jù)相關(guān)學(xué)者的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的專(zhuān)家開(kāi)展的指標(biāo)權(quán)重確定方法研究中，層次分析法和專(zhuān)家調(diào)查法所占比例較大。這兩種方法在實(shí)際使用案例中分別占了約37.02%、30.80%[10]，可見(jiàn)這兩種方法具有很強(qiáng)的實(shí)用性。但是，層次分析法的主觀(guān)性較強(qiáng)，如何剔除主觀(guān)性是提高層次分析法精度必須解決的問(wèn)題。本文提出一種層次分析法和相關(guān)系數(shù)法相結(jié)合的權(quán)重計(jì)算方法應(yīng)用于科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重研究，為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系提供可操作性強(qiáng)、可靠性高的權(quán)重計(jì)算方法，保證科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)的科學(xué)性。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

隨著數(shù)據(jù)量的增加和科學(xué)數(shù)據(jù)中心的急速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)鏈變得更長(zhǎng)，信息化程度提升更快，對(duì)數(shù)據(jù)中心的學(xué)科綜合性和發(fā)展方向差異性要求也越來(lái)越高。同時(shí)，隨著我國(guó)科研創(chuàng)新能力和學(xué)術(shù)影響力逐步增強(qiáng)，國(guó)際化需求也更加強(qiáng)烈。因而，本文在國(guó)內(nèi)外的多套數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，根據(jù)《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》[11]對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心包括科學(xué)數(shù)據(jù)整合匯交、分類(lèi)分級(jí)、加工整理和分析挖掘，保障科學(xué)數(shù)據(jù)安全，推動(dòng)開(kāi)放共享，加強(qiáng)國(guó)內(nèi)外交流與合作等職責(zé)的內(nèi)在要求和《國(guó)家科技資源共享服務(wù)平臺(tái)管理辦法》[12]對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心“進(jìn)行分類(lèi)評(píng)價(jià)，重點(diǎn)考核科技資源整合能力、服務(wù)成效、組織運(yùn)行管理及專(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi)使用情況”等內(nèi)容考核內(nèi)容的相關(guān)規(guī)定，結(jié)合科學(xué)數(shù)據(jù)中心管理機(jī)構(gòu)的統(tǒng)一管理需求，本文提出了一套全流程全體系化的多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，從資源整合、平臺(tái)服務(wù)、分析與挖掘、運(yùn)行管理、支撐條件、可持續(xù)能力和國(guó)際影響力7 個(gè)方面對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心現(xiàn)狀以及運(yùn)行成效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。7 個(gè)一級(jí)指標(biāo)包括清單任務(wù)完成度、資源數(shù)量、增量與質(zhì)量等27 個(gè)二級(jí)指標(biāo)（圖1）。在科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)時(shí)，各科學(xué)數(shù)據(jù)中心只需填報(bào)二級(jí)指標(biāo)的資料，經(jīng)過(guò)對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行橫向量化以后，成為各科學(xué)數(shù)據(jù)中心總的運(yùn)行分?jǐn)?shù)。該指標(biāo)體系涵蓋了科學(xué)數(shù)據(jù)中心現(xiàn)有實(shí)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)和指定時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)行績(jī)效指標(biāo)，是一個(gè)綜合的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其目的是為各個(gè)數(shù)據(jù)中心生成一個(gè)既考慮數(shù)據(jù)中心現(xiàn)狀又發(fā)揮數(shù)據(jù)中心主觀(guān)能動(dòng)性的綜合評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，管理機(jī)構(gòu)可以依據(jù)綜合評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的高低，為各個(gè)數(shù)據(jù)中心分配運(yùn)行經(jīng)費(fèi)。在27 個(gè)二級(jí)指標(biāo)中屬于科學(xué)數(shù)據(jù)中心現(xiàn)有實(shí)力評(píng)價(jià)的指標(biāo)包括現(xiàn)有資源量、數(shù)據(jù)管理能力、數(shù)據(jù)分析挖掘能力、工具應(yīng)用能力、工作場(chǎng)地、信息設(shè)施、人才團(tuán)隊(duì)與培養(yǎng)、國(guó)際化人才、國(guó)際用戶(hù)。

圖1 科學(xué)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行狀況綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 研究方法

3.1 層次化系統(tǒng)建立

層次分析法是指將與決策有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、因素等層次，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。該方法是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于20 世紀(jì)90年代初提出的[13]。它將一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問(wèn)題看作一個(gè)系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多指標(biāo)（或準(zhǔn)則、約束）的若干層次，建立判斷矩陣，并求解矩陣特征向量的辦法，求得每一層次的各元素優(yōu)先權(quán)重。層次分析法的判斷矩陣是通過(guò)一致矩陣法獲取，不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較，采用相對(duì)尺度，以盡可能減少性質(zhì)不同的諸因素相互比較的困難，提高準(zhǔn)確度。

使用層次分析法計(jì)算科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)賦權(quán)，首先需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行層次化分解，形成有序的遞階結(jié)構(gòu)。如圖2所示，建立的科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)層次化系統(tǒng)，目標(biāo)層為科學(xué)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行評(píng)價(jià)A，因素層主要包括資源整合情況（A1）、平臺(tái)服務(wù)情況（A2）、分析與挖掘（A3）、運(yùn)行管理情況（A4）、支撐條件情況（A5）、可持續(xù)能力（A6）、國(guó)際影響力（A7），A=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7。

如圖3所示，建立的關(guān)于資源整合情況的二級(jí)指標(biāo)層次化系統(tǒng)，目標(biāo)層為資源整合情況A1，因素層包括清單任務(wù)完成度（A11），資源數(shù)量、增量與質(zhì)量（A12）、資源合作網(wǎng)絡(luò)（A13）、數(shù)據(jù)資源匯交（A14），A1=A11+A12+A13+A14。

依次建立各個(gè)二級(jí)指標(biāo)層次化系統(tǒng)，最終共建立8 個(gè)層次化系統(tǒng)，即一級(jí)指標(biāo)構(gòu)成1 個(gè)層次化系統(tǒng)，7 個(gè)二級(jí)指標(biāo)分別構(gòu)建一個(gè)層次化系統(tǒng)，共計(jì)8 個(gè)層次化系統(tǒng)。

圖2 科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)層次化系統(tǒng)

圖3 科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系資源整合情況二級(jí)指標(biāo)層次化系統(tǒng)

3.2 科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)體系權(quán)重確定

3.2.1 構(gòu)造各層次化系統(tǒng)兩兩比較矩陣

對(duì)于每個(gè)層次化系統(tǒng)，首先建立其因素層的各個(gè)因子兩兩之間的相對(duì)重要性的評(píng)價(jià)表，8 個(gè)層次化系統(tǒng)共建立8 張?jiān)u價(jià)表。然后邀請(qǐng)熟悉數(shù)據(jù)工作的專(zhuān)家對(duì)各個(gè)指標(biāo)相對(duì)重要性進(jìn)行評(píng)分，采用Saaty 1-9 標(biāo)度評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)估賦分[14]，見(jiàn)表1。最后，邀請(qǐng)我國(guó)熟悉科學(xué)數(shù)據(jù)中心工作的20 位專(zhuān)家。專(zhuān)家遴選需滿(mǎn)足以下條件：（1）熟悉科學(xué)數(shù)據(jù)中心管理工作；（2）對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)展理論有一定的研究和認(rèn)識(shí)；（3）來(lái)自不同領(lǐng)域不同專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)中心。請(qǐng)專(zhuān)家分別對(duì)8 張?jiān)u價(jià)表進(jìn)行評(píng)分，形成了指標(biāo)重要性?xún)蓛杀容^判斷矩陣，獲得多個(gè)比較矩陣，如式（1）所示為其中一位專(zhuān)家對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)的相對(duì)重要性打分形成的判斷矩陣。

表1 Saaty 1—9 標(biāo)度評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

可以發(fā)現(xiàn)對(duì)于同一層次化系統(tǒng)的n個(gè)指標(biāo)，兩兩判斷矩陣P=[pij]應(yīng)滿(mǎn)足pii=1，pij×pji=1。

3.2.2 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

對(duì)獲得的關(guān)于8 個(gè)層次化系統(tǒng)多個(gè)比較矩陣，首先計(jì)算一級(jí)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)A的權(quán)重，計(jì)算方法為對(duì)所有的有關(guān)總目標(biāo)A的比較矩陣進(jìn)行矩陣的一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)的目的是考察專(zhuān)家打分內(nèi)在的邏輯一致性以排除隨機(jī)或錯(cuò)誤給出的相對(duì)重要性評(píng)分。一致性檢驗(yàn)的具體方法為計(jì)算矩陣的最大特征值λmax，獲取一致性指標(biāo)C1，見(jiàn)式（2），C1的值越大，判斷矩陣的不一致性越嚴(yán)重，不一致性通過(guò)矩陣檢驗(yàn)系數(shù)CR表達(dá)，CR的計(jì)算方法如式（3）所示，其中RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)[15]，其值根據(jù)表2獲取。當(dāng)CR的值小于0.1時(shí)，判斷矩陣被認(rèn)為通過(guò)一致性檢驗(yàn)，這時(shí)，其最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的歸一化后的特征向量可以作為相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重向量。若CR>0.1，則此判斷矩陣未通過(guò)一致性檢驗(yàn)，其提供的值不可信。

表2 隨機(jī)一致性指標(biāo)RI取值表

例如，式（1）中矩陣P的最大特征值為7.300 7，C1=（7.300 7-7）/6=0.05；CR=0.05/1.32=0.037 9，由于CR的值小于0.1，可以把矩陣P的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量R=[-0.837 0,-0.428 8,-0.216 4,-0.216 4,-0.102 8,-0.095 0,-0.048 7]歸一化后的值[0.430 3,0.220 5,0.111 3,0.111 3,0.052 9,0.048 8,0.025 0]作為A1—A7 這7 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。

按照以上方法對(duì)所有專(zhuān)家評(píng)價(jià)產(chǎn)生的比較矩陣進(jìn)行分析，得到了有效權(quán)重向量（有的專(zhuān)家的比較矩陣未通過(guò)一致性檢驗(yàn)，為無(wú)效權(quán)重向量），如表3所示。可以發(fā)現(xiàn)，各個(gè)專(zhuān)家的權(quán)重向量存在一定差距，但總體上差別不大，可見(jiàn)各個(gè)專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)的重要性程度有著較為一致的認(rèn)識(shí)。為了進(jìn)一步選出低質(zhì)量的專(zhuān)家評(píng)價(jià)矩陣，把有效權(quán)重向量求取平均值，計(jì)算每位專(zhuān)家的權(quán)重向量和平均值向量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，把相關(guān)系數(shù)較小的權(quán)重向量剔除，計(jì)算剩余權(quán)重向量的平均值，作為考核指標(biāo)的最終權(quán)重。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法如下：

其中，X、Y是兩個(gè)權(quán)重向量，分別是X、Y的平均值。皮爾遜相關(guān)系數(shù)越接近于1或-1，相關(guān)度越強(qiáng)（1 為正相關(guān)，-1 為負(fù)相關(guān)），相關(guān)系數(shù)越接近于0，相關(guān)度越弱。通常情況下，皮爾遜相關(guān)系數(shù)的值為[0.8,1]代表二者極強(qiáng)相關(guān)，[0.6,0.8]代表強(qiáng)相關(guān)，0.6 以下的相關(guān)系數(shù)代表中等程度及以下相關(guān)。有效權(quán)重向量和平均值的權(quán)重向量的相關(guān)系數(shù)分別為如表4所示。

從表4可以發(fā)現(xiàn)第3、4、5、20 位專(zhuān)家對(duì)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重向量與平均值的相關(guān)系數(shù)低于0.6，可以判定為低質(zhì)量的評(píng)價(jià)，予以剔除，最終把第1、8、9、10、11、12、14、……、19 位專(zhuān)家的權(quán)重向量求取平均值作為一級(jí)指標(biāo)的最終權(quán)重，即資源整合情況的指標(biāo)權(quán)重為0.309、平臺(tái)服務(wù)情況的權(quán)重為0.254、分析與挖掘權(quán)重為0.094、運(yùn)行管理情況為0.108、支撐條件情況為0.088、可持續(xù)能力為0.087、國(guó)際影響力為0.060。

用以上方法，分別對(duì)各個(gè)二級(jí)指標(biāo)層次化系統(tǒng)的指標(biāo)求取權(quán)重，然后用二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重乘以相應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，獲取最終的權(quán)重系數(shù)，如圖4所示（所有的系數(shù)都以百分比顯示）。

表3 各個(gè)專(zhuān)家的比較矩陣對(duì)應(yīng)的國(guó)家科學(xué)數(shù)據(jù)中心一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

表4 各個(gè)專(zhuān)家權(quán)重向量與平均值向量的相關(guān)系數(shù)

4 結(jié)論與討論

本研究通過(guò)邀請(qǐng)科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專(zhuān)家，對(duì)提出的科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)、二級(jí)指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行評(píng)分，生成指標(biāo)相對(duì)重要性矩陣，計(jì)算矩陣的特征值和特征向量，把特征向量歸一化后獲取各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。對(duì)各個(gè)專(zhuān)家的指標(biāo)權(quán)重求取平均值，再由平均值和各個(gè)專(zhuān)家的權(quán)重值進(jìn)行相關(guān)性分析，剔除相關(guān)系數(shù)較低的值，剩余值再求平均數(shù)作為各個(gè)指標(biāo)最終權(quán)重。把層次分析與相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的方法應(yīng)用于科學(xué)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行狀況的評(píng)價(jià)之中。本方法具有兩個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)：一是把專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)知識(shí)作為科學(xué)數(shù)據(jù)中心指標(biāo)權(quán)重大小的判斷依據(jù)；二是減少層次分析法的主觀(guān)性，提取熟悉科學(xué)數(shù)據(jù)工作的專(zhuān)家共識(shí)。

圖4 科學(xué)數(shù)據(jù)中心績(jī)效考核評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)重

從計(jì)算的評(píng)價(jià)體系指標(biāo)的最終權(quán)重中可以看出（圖4），其7 個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重并不相同，甚至相差很大，其中數(shù)據(jù)“資源整合”和共享“平臺(tái)服務(wù)”是科學(xué)數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中權(quán)重最大的因子，這也暗示了各個(gè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心必須把數(shù)據(jù)資源整合和數(shù)據(jù)共享服務(wù)作為工作的重中之重。在二級(jí)指標(biāo)中，“清單任務(wù)完成度”“資源數(shù)量、增量與質(zhì)量”“資源服務(wù)量”和“數(shù)據(jù)資源匯交”在數(shù)據(jù)中心的工作中占有較大權(quán)重，是數(shù)據(jù)中心較為核心的具體工作。從總體上看，本文提出的方法能有效支撐科學(xué)數(shù)據(jù)中心開(kāi)展量化評(píng)價(jià)，指導(dǎo)數(shù)據(jù)中心明確工作的重心，具有重要的評(píng)價(jià)和指導(dǎo)意義。未來(lái)，可以對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)化，形成更加詳細(xì)的三級(jí)指標(biāo)，利用本研究提出的方法計(jì)算三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)各個(gè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供其運(yùn)行狀況數(shù)據(jù)資料后，其運(yùn)行績(jī)效分?jǐn)?shù)的自動(dòng)生成，增強(qiáng)評(píng)價(jià)的自動(dòng)化和智能化水平。