摘 要：企業(yè)科技成果作為國(guó)家科技創(chuàng)新的重要組成部分，是科技創(chuàng)新的重要體現(xiàn)。如何科學(xué)評(píng)價(jià)新時(shí)期企業(yè)科技成果創(chuàng)新是一個(gè)普遍存在的問(wèn)題，針對(duì)傳統(tǒng)層次分析法（Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ） 在確定權(quán)重系數(shù)方面存在的不足，以國(guó)有企業(yè)科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)為落腳點(diǎn)，提出一種基于主成分分析法（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ） 和ＡＨＰ 的科技創(chuàng)新量化考核方法，建立了國(guó)有企業(yè)科技創(chuàng)新量化考核指標(biāo)要素信息庫(kù)，構(gòu)建新型科研平臺(tái)科技創(chuàng)新能力考核指標(biāo)體系。綜合考慮了主客觀因素，利用ＰＣＡ 得到指標(biāo)層中各指標(biāo)的重要度，通過(guò)ＡＨＰ 得到判斷矩陣，提高判斷矩陣的準(zhǔn)確性和合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用基于ＰＣＡ 和ＡＨＰ 的科技創(chuàng)新量化考核算法得到的國(guó)有企業(yè)科技創(chuàng)新量化考核評(píng)估結(jié)果更加客觀合理，并通過(guò)人機(jī)交互系統(tǒng)展示考核的分析結(jié)果。

關(guān)鍵詞：層次分析法；主成分分析；科技創(chuàng)新；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；人機(jī)交互系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：ＴＰ３１５ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）０４－０９９８－１１

０ 引言

新時(shí)代國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略是以科技自主自強(qiáng)為支撐，科技創(chuàng)新是國(guó)家發(fā)展的第一要?jiǎng)?wù)，科技成果作為國(guó)家科技創(chuàng)新的重要組成部分，是衡量一個(gè)國(guó)家在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中的綜合實(shí)力和國(guó)家全面發(fā)展的第一生產(chǎn)力。為加快打造世界創(chuàng)新高地，需盡快構(gòu)建針對(duì)不同級(jí)別實(shí)驗(yàn)室、研究所的科技創(chuàng)新成果評(píng)價(jià)體系，完善國(guó)家資源分配。目前對(duì)于新時(shí)期科技創(chuàng)新的理論研究十分有限，如何對(duì)科技創(chuàng)新成果進(jìn)行評(píng)價(jià)，已成為科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的重要內(nèi)容。

張敏等［１］提出了一種改進(jìn)的層次分析法（Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ），采用模糊綜合評(píng)判和生成比較的方法建立評(píng)判矩陣。羅齊彬等［２］利用主成分分析法（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）來(lái)分析地氣測(cè)量元素間的異常信息，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為主成分，克服了主觀因素的影響。Ｆｏｒｔｕｎａｔｏ 等［３］指出創(chuàng)新是基于對(duì)現(xiàn)有成果的傳統(tǒng)組合，但同時(shí)需要具有獨(dú)特性。馮立杰等［４］提出可以通過(guò)ＴｅｘｔＲａｎｋＩＤＦ 新穎性度量來(lái)評(píng)估科技創(chuàng)新并對(duì)其創(chuàng)新性進(jìn)行排序、測(cè)量創(chuàng)新帶來(lái)的價(jià)值。沈律等［５］提出將技術(shù)成果的重復(fù)率和技術(shù)成果的引用率納入技術(shù)成果創(chuàng)新程度評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，提出了技術(shù)創(chuàng)新一般均衡理論。易雪媛等［６］提出了科技成果創(chuàng)新的有效性評(píng)價(jià)模式，強(qiáng)調(diào)新的科技創(chuàng)新成果考核評(píng)價(jià)應(yīng)該增加預(yù)設(shè)倫理評(píng)價(jià)、新穎性評(píng)價(jià)、需求度評(píng)價(jià)與成果采納、經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)、成果的發(fā)表引用獲獎(jiǎng)等評(píng)價(jià)指標(biāo)，揭示了成果創(chuàng)新會(huì)隨著時(shí)間推移而衰減，但創(chuàng)新有效性反而得到明顯增強(qiáng)的特殊現(xiàn)象。譚春輝等［７］通過(guò)將科技成果劃分為４ 類，對(duì)劃分后的４ 類成果分別構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)。

現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法根據(jù)權(quán)重可以大致區(qū)分為客觀賦權(quán)和主觀賦權(quán)２ 類。前者是根據(jù)現(xiàn)有存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)所分析的數(shù)據(jù)關(guān)系對(duì)其屬性進(jìn)行分配權(quán)值，較強(qiáng)依賴于數(shù)學(xué)理論依據(jù)，具有較強(qiáng)的客觀性，但一定程度上會(huì)因?yàn)槠淇陀^性，無(wú)法將實(shí)際情況和人們主觀意向相結(jié)合。后者是相關(guān)領(lǐng)域的專家根據(jù)現(xiàn)有存在的決策問(wèn)題，結(jié)合專家本身的知識(shí)儲(chǔ)備和處理經(jīng)驗(yàn)，科學(xué)合理地對(duì)屬性進(jìn)行權(quán)重賦值和排序，一定程度上降低了屬性權(quán)重和屬性重要性不一致的現(xiàn)象，該方法很大程度上依賴于決策專家們的判斷，造成對(duì)決策專家的負(fù)擔(dān)，難免會(huì)受到個(gè)人主觀的影響，從而存在一定的主觀隨意性。

針對(duì)現(xiàn)有科技評(píng)價(jià)方法的不足，本文結(jié)合ＰＣＡ的客觀分析法和基于ＡＨＰ 的主觀賦權(quán)法，設(shè)計(jì)一種適用于國(guó)有企業(yè)的科技創(chuàng)新量化考核算法，既解決了主觀因素的影響，又客觀地反映了樣本之間的真實(shí)關(guān)系，同時(shí)充分利用了數(shù)據(jù)信息。以國(guó)有企業(yè)科技成果創(chuàng)新評(píng)價(jià)為落腳點(diǎn)，構(gòu)建了實(shí)驗(yàn)室科技成果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，建立了多維度、多層次的全方位指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。針對(duì)每個(gè)維度，采用不同的方法從通用數(shù)據(jù)庫(kù)中提取相關(guān)指標(biāo)集，對(duì)其計(jì)算權(quán)重，構(gòu)建唯一的指標(biāo)體系，最終對(duì)實(shí)驗(yàn)室科技創(chuàng)新成果進(jìn)行多層次、多角度的差異化評(píng)價(jià)。

１ 考核評(píng)價(jià)模型與方法

１． １ 基于ＰＣＡ 的指標(biāo)體系

當(dāng)考核體系中的指標(biāo)類型冗雜眾多時(shí)，每個(gè)指標(biāo)元素所提供的有效信息并非具有同等價(jià)值，若對(duì)所有考核對(duì)象的指標(biāo)元素都進(jìn)行參考并最終得出考核結(jié)果，往往會(huì)耗費(fèi)大量不必要的時(shí)間，且從考核結(jié)果中并不能體現(xiàn)指標(biāo)元素之間的關(guān)聯(lián)性［８］。若僅簡(jiǎn)單直觀地選取部分指標(biāo)元素，雖然比較簡(jiǎn)單，但很可能會(huì)損失許多有效信息［９］。故對(duì)指標(biāo)元素采用ＰＣＡ 解決上述問(wèn)題。

定義１（ＰＣＡ）利用現(xiàn)有的ｎ 個(gè)指標(biāo)元素：Ｘ１ ，Ｘ２ ，Ｘ３ ，…，Ｘｎ 構(gòu)建樣本矩陣，計(jì)算出相關(guān)系數(shù)矩陣，得出各指標(biāo)元素的方差貢獻(xiàn)率，采用方差貢獻(xiàn)率較高的指標(biāo)元素，最終將ｎ 個(gè)指標(biāo)綜合簡(jiǎn)化為相對(duì)重要的ｋ 個(gè)（ｋ＜ｎ）指標(biāo)元素。

① 構(gòu)建樣本矩陣：假設(shè)采取ｎ 個(gè)考核對(duì)象，ｐ 個(gè)考核指標(biāo)，考核對(duì)象ｉ 對(duì)考核指標(biāo)ｊ 的原始數(shù)據(jù)為ｘｉｊ，其中，ｉ ＝ １，２，…，ｎ；ｊ ＝ １，２，…，ｐ，構(gòu)成大小為ｎ×ｐ 的樣本矩陣ｘ：

② 樣本矩陣標(biāo)準(zhǔn)化：采用ＺＳｃｏｒｅ 法解決原始變量尺寸和數(shù)量級(jí)不同所造成的影響，使每個(gè)變量標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Ｘ：

③ 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化樣本的協(xié)方差矩陣：根據(jù)步驟②得出的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Ｘｉｊ 計(jì)算出樣本相關(guān)系數(shù)ｃｉｊ ＝Σｎｋ ＝ １（Ｘｋｉ －Ｘｉ）（Ｘｋｊ －Ｘｊ）／ （ｎ－１）＝Σｎｋ ＝ １Ｘｋｉ·Ｘｋｊ ／ （ｎ－１），得出ｘ 矩陣的樣本相關(guān)系數(shù)矩陣ＣｏｖＸ ＝ （ｃｉｊ）ｐ ×ｐ：

④ 計(jì)算協(xié)方差矩陣ＣｏｖＸ 的特征值和特征向量：根據(jù)步驟③所得的協(xié)方差矩陣ＣｏｖＸ，通過(guò)方程｜ＣｏｖＸ－λ·Ｅ｜＝ ０ 計(jì)算得出ＣｏｖＸ 矩陣的特征值λｉ（ｉ ＝ １，２，３，…，ｐ），并按照降序?qū)⑻卣髦颠M(jìn)行排序，然后對(duì)排序后的特征值λｉ 計(jì)算其對(duì)應(yīng)的特征向量ｅｉ。

⑤ 方程解排序后的特征值：λ１ ＞λ２ ＞…＞λｐ，對(duì)應(yīng)的特征向量ｅｉ ＝ （ｅ１ｉ，ｅ２ｉ，…，ｅｐｉ） Ｔ ，其中ｉ ＝ １，２，３，…，ｐ。

⑦ 主成分表示：簡(jiǎn)化的ｍ 個(gè)主成分表示為Ｆｉ（ｉ ＝ １，２，３，…，ｋ），根據(jù)步驟④的特征向量得出第ｉ 個(gè)主成分為：

Ｆｉ ＝ ｅ１ｉ ·Ｘ１ ＋ ｅ２ｉ ·Ｘ２ ＋ … ＋ ｅｐｉ ·Ｘｐ 。（７）

根據(jù)步驟⑥得出的對(duì)應(yīng)方差貢獻(xiàn)率ｗｉ 作為每個(gè)指標(biāo)元素的權(quán)值，則主成分模型：

Ｆ ＝ Ｆ１ ·ｗ１ ＋ Ｆ２ ·ｗ２ ＋ … ＋ Ｆｍ ·ｗｍ 。（８）

１． ２ 基于ＡＨＰ 的指標(biāo)賦權(quán)及評(píng)價(jià)

在考核評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量較多時(shí)，僅僅采用傳統(tǒng)的主觀賦值法來(lái)確定考核評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，會(huì)對(duì)部分考核評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度產(chǎn)生一定的偏差，進(jìn)而導(dǎo)致實(shí)際考核評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)難以反映客觀實(shí)際情況，而采用客觀賦權(quán)法來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重能避免主觀因素的影響。國(guó)家級(jí)和省部級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的考核規(guī)則中均設(shè)置了各個(gè)考核指標(biāo)的具體權(quán)重，項(xiàng)目單位可直接采用有關(guān)的權(quán)值進(jìn)行計(jì)算。如果需要對(duì)有關(guān)權(quán)值進(jìn)行調(diào)整或新增考核指標(biāo)，項(xiàng)目單位可根據(jù)實(shí)際情況直接設(shè)置各指標(biāo)的權(quán)值，也可以采用如下的ＡＨＰ 設(shè)置和檢驗(yàn)考核指標(biāo)權(quán)重是否合理。

本文采取的ＡＨＰ 方法步驟如下所示，具體考核指標(biāo)和分級(jí)方法以具體情況確定。

（１）建立層次結(jié)構(gòu)模型

科技創(chuàng)新量化考核指標(biāo)體系是一個(gè)典型的層次結(jié)構(gòu)模型。

例１ 圖１ 所示為一個(gè)簡(jiǎn)化的實(shí)驗(yàn)室考核層次結(jié)構(gòu)模型，僅用于說(shuō)明ＡＨＰ 的計(jì)算過(guò)程。將考核規(guī)則中的１ ～ ３ 級(jí)指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)于目標(biāo)層（Ｈ）、準(zhǔn)則層（Ｌ１ ～ Ｌ３）和方案層（Ｙ１ ～ Ｙ６）。

（２）構(gòu)造各層次的判斷（成對(duì)比較）矩陣

根據(jù)Ｓａａｔｙ［１０－１１］提出的一致矩陣法，將所有因素兩兩比較，并采用相對(duì)尺度提高準(zhǔn)確性。如圖１所示，為了設(shè)置目標(biāo)層Ｈ 下的ｎ 個(gè)準(zhǔn)則層的權(quán)重，將Ｈ 層下的準(zhǔn)則層Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３ 參照重要性程度評(píng)定等級(jí)表進(jìn)行兩兩互相對(duì)比，參考表１ 比例度量。例如，在圖１ 中，Ｌ１ 相對(duì)于Ｌ２、Ｌ３ 的重要性分別為３和７，Ｌ２ 相對(duì)于Ｌ３ 的重要性為５。

權(quán)重計(jì)算和一致性檢驗(yàn)過(guò)程如下：

① 參考表１ 得出所有因素比較結(jié)果ａｉｊ 組成比較矩陣Ａ，Ａ ＝ （ａｉｊ）ｎ×ｎ 為ｎ 階方陣，將Ａ 按列向量歸一化得到矩陣Ｂ ＝ （ｂｉｊ ），其中ｂｉｊ ＝ ａｉｊ ／Σｎｉ ＝ １ ａｉｊ （ｎ ＝ １，２，３，…，ｎ），即將每一個(gè)元素除以其所在列元素的和。

② 對(duì)Ｂ ＝ （ｂｉｊ ）按行求和得Ｃ ＝ （Ｃ１ ，Ｃ２ ，Ｃ３ ，…，Ｃｎ） Ｔ ，其中，Ｃｉ ＝Σｎｊ ＝ １ ｂｉｊ。

③ 將Ｃ 歸一化Ｗ ＝ （Ｗ１ ，Ｗ２ ，Ｗ３ ，…，Ｗｎ） Ｔ ，其中Ｗｉ ＝ Ｃｉ ／Σｎｉ ＝ １ Ｃｉ，即Σｎｉ ＝ １ Ｗｉ ＝ １。

④ 計(jì)算λｍａｘ ＝ （Ａ·Ｗ）ｉ ／ （ｎ·Ｗｉ ），表示最大特征值的近似值，其中（Ａ·Ｗ）ｉ 表示Ａ·Ｗ 的第ｉ 個(gè)分量。

⑤ 將ＣＩ 作為一致性指標(biāo)計(jì)算ＣＩ ＝ （λ－ｎ）／ （ｎ－１），當(dāng)ＣＩ ＝ ０ 時(shí)，表示完全一致；當(dāng)ＣＩ 越接近于０，則一致性越高，反之ＣＩ 越大，則一致性就越低。

⑥ 將ＣＲ 作為一致性比率，計(jì)算ＣＲ ＝ ＣＩ ／ ＲＩ，其中，ＲＩ 表示平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，當(dāng)一致性比率ＣＲ＜０． １ 時(shí)，通常認(rèn)為Ａ 的不一致性在容許范圍之內(nèi)可以被接受，通過(guò)一致性檢驗(yàn)；反之則需要重新從比較矩陣Ａ 構(gòu)建，對(duì)ａｉｊ 進(jìn)行調(diào)整。

２ 科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

２． １ 考核指標(biāo)選擇

本文參考《中國(guó)大學(xué)科技創(chuàng)新力指數(shù)報(bào)告（２０１７）》《中國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)報(bào)告（２０２１）》《全國(guó)科技創(chuàng)新百?gòu)?qiáng)指數(shù)報(bào)告２０２２—企業(yè)、高校及研究機(jī)構(gòu)篇》考核信息要求，并參考本文依托項(xiàng)目單位自身定位和現(xiàn)有的有關(guān)指標(biāo)，建立科研機(jī)構(gòu)科技創(chuàng)新量化考核指標(biāo)要素信息庫(kù)，將指標(biāo)庫(kù)收集的指標(biāo)大致分為１５ 種類型，如表２ 所示。

２． ２ 基于ＰＣＡ 的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

同上文考核指標(biāo)選擇所借鑒相關(guān)報(bào)告相同，并參考項(xiàng)目單位自身定位和現(xiàn)有的有關(guān)指標(biāo)，基于指標(biāo)體系構(gòu)建理論，在對(duì)科技成果進(jìn)行多維度、多層次、多元化解讀的基礎(chǔ)上，對(duì)科技成果創(chuàng)新評(píng)價(jià)進(jìn)行深入研究，構(gòu)建如表３ 所示的指標(biāo)體系。

根據(jù)項(xiàng)目單位自身定位，以及下屬各實(shí)驗(yàn)室的等級(jí)和考核需求，參考各主管單位的考核規(guī)則，制定考核指標(biāo)時(shí)的基本原則如下：

① 考核指標(biāo)體系總體框架見(jiàn)表３，考核目標(biāo)分解為１ ～ ３ 級(jí)，與現(xiàn)行的國(guó)家級(jí)、省部級(jí)和各研究院自定的考核方案框架一致，便于與現(xiàn)有考核規(guī)則對(duì)接［１２］。表３ 中的３７ 個(gè)三級(jí)指標(biāo)是根據(jù)考核指標(biāo)要素信息庫(kù)的１５ 種數(shù)據(jù)類型信息提取而來(lái)。

② 對(duì)于有外部考核要求的創(chuàng)新實(shí)體，如國(guó)家級(jí)和省部級(jí)實(shí)驗(yàn)室，考核標(biāo)準(zhǔn)主要參考對(duì)應(yīng)主管部門制定的考核規(guī)則，保證國(guó)家級(jí)或省級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室能順利通過(guò)主管部門的考核，重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的發(fā)展和建設(shè)符合國(guó)家的科技創(chuàng)新導(dǎo)向，保證重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室地位的延續(xù)性［１３］。

③ 對(duì)于項(xiàng)目單位沒(méi)有外部考核規(guī)則的實(shí)驗(yàn)室，如院級(jí)研發(fā)中心和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，以項(xiàng)目的單位制定的考核方案為主［１４］。

④ 在考核上述指標(biāo)的同時(shí)，適當(dāng)增加一些考核的“動(dòng)態(tài)指標(biāo)”，為實(shí)現(xiàn)國(guó)有企業(yè)發(fā)展、科技創(chuàng)新而建立新的考核指標(biāo)，或根據(jù)上年度的考核結(jié)果新增的考核指標(biāo)，其目的是保證考核指標(biāo)的與時(shí)俱進(jìn)，與企業(yè)的發(fā)展規(guī)劃相適應(yīng)［１５］。

２． ３ 基于ＡＨＰ 的指標(biāo)權(quán)重設(shè)定

首先，將評(píng)價(jià)考核指標(biāo)體系的部分?jǐn)?shù)據(jù)（表３中標(biāo)記為加粗的指標(biāo)），根據(jù)是否進(jìn)一步區(qū)分的等級(jí)乘以不同的權(quán)重，其相對(duì)權(quán)重主要是通過(guò)主觀人為確定的，計(jì)算方式如下。

① 高級(jí)人才綜合得分值Ｓ１ ：

Ｓ１ ＝ Σ５１（人才類型數(shù)目× 人才權(quán)重）。（９）

② 科研項(xiàng)目分值：ａｉ ＝ 項(xiàng)目權(quán)重×等級(jí)權(quán)重，表示第ｉ 個(gè)科研項(xiàng)目分值；Ａ ＝Σｎ２１ ａｉ，表示科研項(xiàng)目總分值，ｎ２ 為科研項(xiàng)目數(shù)目。

③ 論文分值：ｂｉ ＝ 論文類型權(quán)重×期刊分區(qū)×排名次序，表示第ｉ 篇論文分值；Ｂ ＝Σｎ３１ ｂｉ 表示論文總分值，ｎ３ 為論文總數(shù)；人均論文分值＝ 論文分值／ 總?cè)藬?shù)。

④ 專利綜合分值：ｃｉ ＝ 專利類型權(quán)重×專利狀態(tài)權(quán)重×排名權(quán)重，表示第ｉ 篇專利分值；Ｃ ＝Σｎ４１ ｃｉ 表示專利綜合分值，ｎ４ 為專利總數(shù)。

⑤ 標(biāo)準(zhǔn)綜合分值：ｄｉ ＝ 標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)權(quán)重×排名權(quán)重，表示每件標(biāo)準(zhǔn)分值；Ｄ ＝Σｎ５１ ｄｉ 表示標(biāo)準(zhǔn)綜合分值，ｎ５ 為標(biāo)準(zhǔn)總數(shù)。

⑥ 科技學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng)分值：ｇｉ ＝ 獎(jiǎng)項(xiàng)權(quán)重×等級(jí)權(quán)重×排名權(quán)重，表示單個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)分值；Ｅ ＝Σｎ６１ ｇｉ 表示獎(jiǎng)項(xiàng)綜合分值，ｎ６ 為獎(jiǎng)項(xiàng)個(gè)數(shù)。

⑦ 成果鑒定分值：ｆｉ ＝ 成果等級(jí)權(quán)重× 排名權(quán)重，表示單個(gè)成果分值；Ｆ ＝Σｎ７１ ｆｉ 表示成果綜合分值，ｎ７ 為成果總數(shù)。

最后，通過(guò)ＡＨＰ 方法計(jì)算該科研平臺(tái)科技創(chuàng)新能力考核指標(biāo)體系的三級(jí)指標(biāo)權(quán)重，并按照由下到上的順序?qū)⒏鲗蛹?jí)線性相加，逐步得到二級(jí)指標(biāo)和一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重［１６］，其各級(jí)指標(biāo)權(quán)重占比如表４ 所示。

３ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本節(jié)將介紹實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)設(shè)置，并討論分析在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

３． １ 數(shù)據(jù)集描述。

為了評(píng)估本系統(tǒng)所提出基于ＰＣＡ 和ＡＨＰ 算法的準(zhǔn)確性，以及運(yùn)行時(shí)間的提升，分別選取了通信軟件與專用集成電路設(shè)計(jì)國(guó)家工程研究中心（Ｄ１）、河北省光子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（Ｄ２）和光通信研發(fā)中心（Ｄ３）的工作人員信息，作為國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、省企業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和院級(jí)研發(fā)中心的不同級(jí)別實(shí)驗(yàn)室的真實(shí)數(shù)據(jù)集。３ 個(gè)數(shù)據(jù)集分別包含了３２６、２８３、１７６ 名工作人員信息，３ 個(gè)數(shù)據(jù)集均按照７ ∶ ３ 的比例隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。

３． ２ 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)軟硬件環(huán)境包括：操作系統(tǒng)為Ｕｂｕｎｔｕ ２０． ０４，ＪＡＶＡ 開(kāi)發(fā)環(huán)境為ｊｄｋ１． ６． ０＿２６，Ｗｅｂ 服務(wù)器為Ｔｏｍｃａｔ９． ０，數(shù)據(jù)庫(kù)為ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ ２００８ Ｒ２（ＲＴＭ）；硬件環(huán)境為ＮＶＩＤＩＡ ＧｅＦｏｒｃｅ ＲＴＸ ３０８０ Ｔｉ，ＣＰＵ 內(nèi)存為３２ ＧＢ。

３． ３ 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

通過(guò)對(duì)比相同實(shí)驗(yàn)下的傳統(tǒng)方法、基于ＡＨＰ、基于ＰＣＡ 和基于ＰＣＡ＋ＡＨＰ 四種不同算法對(duì)各級(jí)實(shí)驗(yàn)室單位的科技創(chuàng)新水平進(jìn)行量化考核，選擇運(yùn)行時(shí)間、準(zhǔn)確率（Ａｃｃｕｒａｃｙ）、精確率（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）和召回率（Ｒｅｃａｌｌ）４ 項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。準(zhǔn)確率指所有被納入系統(tǒng)的指標(biāo)占所有指標(biāo)的比重（式（１０））；精確率指被正確納入系統(tǒng)的指標(biāo)占所有被納入系統(tǒng)的比重（式（１１））；召回率指被正確納入系統(tǒng)的指標(biāo)占實(shí)際所有應(yīng)該被納入系統(tǒng)的指標(biāo)（式（１２）），對(duì)應(yīng)公式如下：

Ａｃｃｕｒａｃｙ ＝ （ＴＰ ＋ ＴＮ）／ （ＴＰ ＋ ＴＮ ＋ ＦＰ ＋ ＦＮ），（１０）

Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ＝ ＴＰ ／ （ＴＰ ＋ ＦＰ）， （１１）

Ｒｅｃａｌｌ ＝ ＴＰ ／ （ＴＰ ＋ ＦＮ）， （１２）

式中：ＴＰ 表示被成功納入系統(tǒng)并賦予合理權(quán)重的指標(biāo)，ＴＮ 表示未被系統(tǒng)采納的多余指標(biāo)，ＦＰ 表示被系統(tǒng)納入的多余指標(biāo)，ＦＮ 表示被系統(tǒng)遺漏的考核指標(biāo)。

３． ４ 消融實(shí)驗(yàn)

在使用相同數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練環(huán)境的前提下，分別在傳統(tǒng)算法、基于ＡＨＰ、基于ＰＣＡ、基于ＰＣＡ＋ＡＨＰ四種算法上訓(xùn)練，得到圖２ 所示４ 種算法的運(yùn)行時(shí)間，結(jié)果表明傳統(tǒng)方法所需的運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)，在省部級(jí)的數(shù)據(jù)集（Ｄ１）中高達(dá)２７６ ｍｓ，而省部級(jí)中基于ＰＣＡ ＋ ＡＨＰ 的運(yùn)行時(shí)間可以縮短至１０４ ｍｓ。圖３ 給出了４ 種算法分別在不同數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率，從圖中可以看出，本文提出的基于ＰＣＡ＋ＡＨＰ 明顯高于其他方法，因?yàn)橥ㄟ^(guò)ＰＣＡ 相對(duì)于傳統(tǒng)方法可以分析出指標(biāo)間的關(guān)系，然后通過(guò)ＡＨＰ 合理地賦予權(quán)值，ＰＣＡ ＋ ＡＨＰ 的組合模式下算法準(zhǔn)確率最高。

圖４ 展示了４ 種算法的ＰＲ 曲線對(duì)比，發(fā)現(xiàn)基于ＰＣＡ＋ＡＨＰ 算法的曲線所占面積最大，曲線下降趨勢(shì)劇烈，說(shuō)明其檢測(cè)精度相比其他算法更高。

４ 人機(jī)交互系統(tǒng)和創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

綜合考慮到創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室差異化評(píng)估的特點(diǎn)并適應(yīng)不斷深化的改進(jìn)需求，本文開(kāi)發(fā)了一個(gè)科技創(chuàng)新量化考核系統(tǒng)，基于Ｂ ／ Ｓ 模式，采用Ｊ２ＥＥ 架構(gòu)，ＪＡＶＡ 集成開(kāi)發(fā)工具選擇ＭｙＥｃｌｉｐｓｅ １０． ０，開(kāi)源Ｗｅｂ框架選擇Ｓｔｒｕｔｓ２． ０，開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)框架選擇Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ３． ３，Ａｊａｘ 框架選擇ＪＱｕｅｒｙ１． ７，選用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ２００８ 數(shù)據(jù)庫(kù)，以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高效管理，并具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性和高可用性。本節(jié)將從系統(tǒng)６ 個(gè)組成模塊和創(chuàng)新性體現(xiàn)兩方面來(lái)進(jìn)行介紹。

４． １ 人機(jī)交互系統(tǒng)功能模塊

建立考核組織體系首先需要成立實(shí)驗(yàn)室考核辦公室或委員會(huì)，專門負(fù)責(zé)企業(yè)下屬各級(jí)實(shí)驗(yàn)室的考核工作，形成系統(tǒng)的考核組織體系，以增強(qiáng)考核的獨(dú)立性及結(jié)果的準(zhǔn)確性［１７］。實(shí)驗(yàn)室考核辦公室負(fù)責(zé)制定考核方案，出臺(tái)具體的考核步驟與要點(diǎn)，規(guī)定考核的性質(zhì)和內(nèi)容，明確考核指標(biāo)、權(quán)值。在進(jìn)行下一年度考核前，考核辦公室可對(duì)現(xiàn)行的方案、方式和指標(biāo)進(jìn)行修訂，對(duì)考核方案進(jìn)行調(diào)整［１８］。

考核方案確定后，根據(jù)考核方案的內(nèi)容設(shè)計(jì)考核系統(tǒng)的功能及各個(gè)子模塊。實(shí)驗(yàn)室考核平臺(tái)在功能上不但要求能夠?qū)Ω鲗蛹?jí)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行差異化考核，同時(shí)平臺(tái)也應(yīng)滿足考核過(guò)程的便捷性，能對(duì)實(shí)驗(yàn)室信息和考核所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化管理［１９］。將實(shí)驗(yàn)室考核系統(tǒng)分為６ 個(gè)功能模塊：實(shí)驗(yàn)室基本信息、年度目標(biāo)、年度數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)輸出和評(píng)價(jià)總結(jié)，如圖５ 所示。

實(shí)驗(yàn)室基本信息模塊：用于統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目和人員情況，包括實(shí)驗(yàn)室簡(jiǎn)介、人員列表、項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)和文章統(tǒng)計(jì)等。點(diǎn)擊相應(yīng)的子模塊可以查看每項(xiàng)的具體信息，可對(duì)相關(guān)的信息進(jìn)行維護(hù)、修改或添加。

年度目標(biāo)設(shè)定模塊：年度目標(biāo)是進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室考核的重要依據(jù)，考核辦公室根據(jù)各實(shí)驗(yàn)室的具體情況設(shè)置差異化目標(biāo)。目標(biāo)設(shè)定后將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入考核系統(tǒng)，方便各實(shí)驗(yàn)室人員查看，同時(shí)保存用于年底考核時(shí)進(jìn)行指標(biāo)比對(duì)。

實(shí)驗(yàn)室年度數(shù)據(jù)：實(shí)驗(yàn)室年度數(shù)據(jù)指本實(shí)驗(yàn)室一年來(lái)運(yùn)行所有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，包括人員、獎(jiǎng)項(xiàng)、國(guó)家級(jí)項(xiàng)目、省部級(jí)項(xiàng)目、文章專利和新增儀器等。這些數(shù)據(jù)并非最終都會(huì)用作考核指標(biāo)，將這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)備用，提高實(shí)驗(yàn)室管理效率。

評(píng)價(jià)指標(biāo)模塊：本文績(jī)效考核指標(biāo)體系采用三級(jí)指標(biāo)體系。三級(jí)指標(biāo)共同構(gòu)成二級(jí)指標(biāo)，二級(jí)指標(biāo)共同組成一級(jí)指標(biāo)。評(píng)價(jià)指標(biāo)模塊用于對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)和權(quán)值進(jìn)行設(shè)置或修訂。

評(píng)價(jià)輸出模塊：評(píng)價(jià)指標(biāo)輸出模塊用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的考核指標(biāo)和實(shí)驗(yàn)室的年度成果，統(tǒng)計(jì)考核數(shù)據(jù)是否完整，對(duì)完整數(shù)據(jù)計(jì)算評(píng)價(jià)考核，并將其評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行展示。

評(píng)價(jià)總結(jié)：對(duì)考核結(jié)果進(jìn)行分析與總結(jié)，包括與本年度其他實(shí)驗(yàn)室的比較、與之前年度考核成績(jī)的比較，在哪些方面取得了進(jìn)步，哪些方面需要進(jìn)一步改進(jìn)。

４． ２ 科技創(chuàng)新能力分析

錄入信息后，檢驗(yàn)其數(shù)據(jù)完整性，進(jìn)行年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算研究所和下屬各考核對(duì)象的創(chuàng)新能力值，進(jìn)行比較分析，從不同維度展示被考核對(duì)象的科技創(chuàng)新能力及變化趨勢(shì)。

４． ２． １ 考核指標(biāo)元素分析

由指標(biāo)權(quán)重計(jì)算得出后的結(jié)果，對(duì)各考核對(duì)象的具體考核指標(biāo)元素進(jìn)行如下分析：

① 分析項(xiàng)目單位的整體數(shù)據(jù)指標(biāo)。對(duì)全所年度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和展示。對(duì)表２ 考核指標(biāo)要素信息庫(kù)中１５ 個(gè)類別的指標(biāo)元素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和展示。

② 分析企業(yè)下屬各考核對(duì)象的數(shù)據(jù)指標(biāo)，計(jì)算各考核對(duì)象對(duì)研究所總年度指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，計(jì)算各考核對(duì)象對(duì)上述１５ 個(gè)類別的指標(biāo)分別的貢獻(xiàn)度，并分別展示１５ 個(gè)類型指標(biāo)其考核對(duì)象排名貢獻(xiàn)度前五的主要貢獻(xiàn)對(duì)象。

③ 分析各類指標(biāo)的人均貢獻(xiàn)度，如人均論文數(shù)、人均專利數(shù)等。

本文從各考核對(duì)象之間和歷年歷史數(shù)據(jù)兩個(gè)維度進(jìn)行比較，并展示研究所和各考核單位的指標(biāo)元素變化。

４． ２． ２ 創(chuàng)新能力分析

由系統(tǒng)計(jì)算得出的創(chuàng)新能力值，對(duì)各考核對(duì)象進(jìn)行如下創(chuàng)新能力分析：

① 計(jì)算并展示項(xiàng)目單位整體創(chuàng)新分值，以及各級(jí)考核指標(biāo)的創(chuàng)新分值，包括表３ 中的一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)和三級(jí)指標(biāo)。

② 計(jì)算并展示各考核對(duì)象的創(chuàng)新分值，以及各考核對(duì)象的各級(jí)指標(biāo)創(chuàng)新分值。

③ 計(jì)算展示各考核對(duì)象創(chuàng)新能力對(duì)整個(gè)項(xiàng)目單位創(chuàng)新分值的貢獻(xiàn)度，各級(jí)考核指標(biāo)的貢獻(xiàn)排名前五的單位。

④ 計(jì)算展示各考核對(duì)象的人均創(chuàng)新指數(shù)Ｉ１ ，Ｉ１ ＝ 創(chuàng)新分值／ 總?cè)藬?shù)，考慮考核對(duì)象的部門的大小，以及研發(fā)人員數(shù)目。

⑤ 計(jì)算展示各考核對(duì)象的人才創(chuàng)新指數(shù)Ｉ２ ，Ｉ２ ＝ 創(chuàng)新分值／ 人才綜合分值，考慮部門所擁有的各級(jí)人才數(shù)，包括國(guó)家級(jí)人才、省部級(jí)人才等，人才綜合分值計(jì)算如式（９）所述。

⑥ 計(jì)算全所平均創(chuàng)新分值，比較各考核對(duì)象與平均分值的差距，找出差異的具體指標(biāo)，篩選出各考核對(duì)象需要提升的指標(biāo)。

從各考核對(duì)象之間和歷年歷史數(shù)據(jù)２ 個(gè)維度比較展示各指標(biāo)的變化趨勢(shì)，展示各創(chuàng)新考核指標(biāo)的改善情況。

４． ３ 人機(jī)交互系統(tǒng)

良好的用戶體驗(yàn)?zāi)軒椭淇焖偈煜は到y(tǒng)，通過(guò)終端操作與服務(wù)器進(jìn)行會(huì)話以完成指標(biāo)輸入、評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)構(gòu)輸出等任務(wù)。此外，良好的用戶體驗(yàn)對(duì)于實(shí)驗(yàn)室差異化評(píng)估系統(tǒng)的推廣起到很大作用，用戶體驗(yàn)改善方案的主要策略如圖６ 所示。

為了提高評(píng)價(jià)體系的實(shí)用性，方便考核對(duì)象的參與和使用，體現(xiàn)評(píng)價(jià)過(guò)程的科學(xué)性、公正性和準(zhǔn)確性，系統(tǒng)提供了各類實(shí)時(shí)查詢和統(tǒng)計(jì)功能，并提供了表格、曲線、條形圖、餅圖等多種顯示和輸出方式，方便考核對(duì)象從橫向和縱向比較。

以論文為例，圖７ 展示了歷年論文情況，系統(tǒng)左側(cè)通過(guò)曲線圖呈現(xiàn)企業(yè)近５ 年論文各類期刊的發(fā)表數(shù)量，當(dāng)鼠標(biāo)放置于所屬年份列時(shí)，將通過(guò)上方餅狀圖反映對(duì)應(yīng)年份的期刊占比情況，系統(tǒng)右側(cè)通過(guò)六邊形分析圖展示近３ 年論文署名情況。

歷年論文分析后選擇“論文得分情況”，得到如圖８ 所示論文得分情況，系統(tǒng)左下側(cè)通過(guò)柱狀圖計(jì)算展示近５ 年論文得分情況，將所有年份的論文得分進(jìn)行求和后得出論文總得分并在系統(tǒng)左上角進(jìn)行展示。系統(tǒng)右側(cè)展示了近５ 年論文各類期刊的得分情況。

可根據(jù)需要打印各類圖表，根據(jù)項(xiàng)目需要?dú)w檔成果、專利單位業(yè)績(jī)、個(gè)人業(yè)績(jī)和發(fā)表論文等內(nèi)容。以個(gè)人論文模塊為例，個(gè)人總覽圖如圖９ 所示，展示了該員工的身份、近３ 個(gè)月成果、待辦事項(xiàng)以及全部成果，其中全部成果模塊會(huì)將其成果相關(guān)情況進(jìn)行完整展示，成果類型分為論文、專利和科研項(xiàng)目三大類。

統(tǒng)計(jì)模塊采用分層設(shè)計(jì)方法，對(duì)于每一級(jí)單位，系統(tǒng)提供相應(yīng)的查詢、比對(duì)和統(tǒng)計(jì)功能，使系統(tǒng)可以應(yīng)用于各種規(guī)模的業(yè)務(wù)和技術(shù)單位。

５ 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合ＰＣＡ 和ＡＨＰ 構(gòu)建了國(guó)有企業(yè)科技創(chuàng)新量化考核指標(biāo)體系，綜合主客觀２ 種分析角度，參考現(xiàn)有國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)室、高校和企業(yè)等創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告，根據(jù)項(xiàng)目單位自身定位，以及下屬各實(shí)驗(yàn)室的等級(jí)和考核需求，制定考核指標(biāo)時(shí)的基本原則，構(gòu)建科技創(chuàng)新量化考核體系。所提方法有利于各種科技和物質(zhì)資源的合理分配，促進(jìn)各單位自我建設(shè)和良性競(jìng)爭(zhēng)，動(dòng)態(tài)反映科研團(tuán)隊(duì)的科研發(fā)展趨勢(shì)和重點(diǎn)發(fā)展內(nèi)容，引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)人才的合理分配和資金的正確支配。

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作者簡(jiǎn)介

冉黎瓊 女，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算。

陳金勇 男，（１９７０—），碩士，研究員，博士生導(dǎo)師。

高 林 男，（１９８４—），碩士，高級(jí)工程師。

宋海權(quán) 男，（１９８１—），博士，博士后（在站），講師。主要研究方向：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

王邦平 男，（１９７３—），博士，講師。主要研究方向：人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)測(cè)量。

于 泳 男，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：知識(shí)圖譜。

劉 洋 男，（１９９７—），碩士研究生。主要研究方向：人工智能。

（*通信作者）喬少杰 男，（１９８１—），博士后，教授。主要研究方向：人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（６２２７２０６６，６１９６２００６ ）；四川省科技計(jì)劃（２０２１ＪＤＪＱ００２１，２０２２ＹＦＧ０１８６，２０２２ＮＳＦＳＣ０５１１，２０２３ＹＦＧ００２７，２０２２ＹＦＧ０３２５，２０２１ＹＦＧ００２９）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金（２２ＹＪＡＺＨ０８８）；宜賓市引進(jìn)高層次人才項(xiàng)目（２０２２ＹＧ０２）；成都市“揭榜掛帥”科技項(xiàng)目（２０２２－ＪＢ００－００００２－ＧＸ，２０２１－ＪＢ００－０００２５－ＧＸ）；成都市重大科技創(chuàng)新項(xiàng)目（２０２１－ＹＦ０８－００１５６－ＧＸ）；中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所高校合作課題（ＳＫＸ２１２０１００５７）；成都信息工程大學(xué)國(guó)家智能社會(huì)治理實(shí)驗(yàn)基地開(kāi)放課題（ＺＮＺＬ２０２３Ｂ０５）；四川省教育廳人文社科重點(diǎn)研究基地四川網(wǎng)絡(luò)文化研究中心資助科研項(xiàng)目（ＷＬＷＨ２２－１）；成都信息工程大學(xué)科技創(chuàng)新能力提升計(jì)劃（ＫＹＴＤ２０２２２２）