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摘要：本文在模糊数学理论的指导下，在高等院校科研绩效综合评价研究中充分运用了这一原理，再结合无锡商业职业技术学院的实际，通过不同的指标来解析科研绩效评价系统。运用层次分析法进行权重系数测算。实例表明：模糊综合评价方法可操作性强、效果较好，可在高校科研绩效评价中广泛应用。
关键词：科研绩效 模糊综合评价 层次分析法 权重
在模糊数学的基础上进行模糊综合评价。应根据模糊关系合成的原理，将边界划得更清楚，将某些之前难定量的因素定量化，再综合评价的一种方法。在进行高校科研绩效综合评价时，需要考虑很多复杂现象以及很多因素，而且，在进行评价时会遇到很多的模糊现象和模糊概念。所以，在进行综合评价的过程中可以通过模糊综合评价的方法来定量化处理，进而清楚地了解校园环境处于哪一质量等级。但是，这种综合评价还是有一些不足之处，比如权重需要根据专家的知识和经验来确定，所以，本文采用层次分析法来确定各指标的权系数，这样能够更好的保证评价结果的合理性，使其更加与客观实际相吻合，通过这种方法不难进行定量表示，最终使评判结果达到更高的准确性，有助于推动高效合理的进行科研绩效评价。因此，本文在模糊综合评价的基础上进行了创新，提出了一种新的改进模型。
1 选择并构建高校科研绩效的多级模糊综合评价指标
1.1 评价指标体系的构建 指标体系的选择与构建是模糊综合评价法的关键，这必须以综合评价的目的为依据。对高校二级教学单位科研绩效评价，不仅仅关注他们整体完成情况，更主要的是对他们完成质量与影响进行评价。基于高校科研绩效的影响因素是多方面并复杂化，结合自然科学与社会科学存在异同性，结合无锡商业职业技术学院科研现状，我们选择科研项目、学术论文、学术著作、学术交流、专利、二级教学单位的教师科研完成率等六个方面作为一级评价指标以及19个二级科研绩效评价指标构成体系。所构成的科研绩效评价指标体系见表1。
1.2 指标权重求解
1.2.1 一级指标权重的计算。六个一级指标因子权重，在层次分析方法的指导下，我们求得指标权重。如果相互比较因素的重要性可以通过具有实际意义的比值来阐释，那么可以将这个值作为判断矩阵相应元素的值。运用公式S=（uij）p×p即可求得判断矩阵，构造判断矩阵S=（uij）p×p即：
通过R统计软件，我们可以得到λ■=6.00589 ，即判断矩阵S的最大特征根。我们可以根据公式 CI=■=■=0.001178 得到判断矩阵的一致性指标，从而进行一致性检验。
根据RI=1.24 （平均随机一致性指标），通过公式CR=■=■=0.00095<0.10 ，我们得到的是随机一致性比率。
其对应的特征向量，经归一化处理为：
A=（0.202，0.156，0.165，0.202，0.109，0.166）
1.2.2 计算二级指标权重。和上面所讲的原理一样，计算二级指标权重时，首先借助层次分析方法，分别对各个二级指标构造其各自的判断矩阵，再在R统计软件的协助下，根据相关的公式求得最大特征根，进行一致性检验。最终求的合理的权系数。
科研项目六个指标的权重，其特征向量经归一化处理为：（0.183，0.128，0.210，0.174，0.199，0.106）
学术论文指标的权重：（0.213，0.321，0.285，0.181）
专利指标的权重： （0.217，0.285，0.246，0.252）
学术交流的评价指标的权重：（0.474，0.526）
学术著作指标的权重：（0.429，0.571）
2 科研绩效的多级模糊综合评价
2.1 科研绩效的加权平均模糊合成综合评价 根据加权平均M（·，？茌）模糊合成算子，将A与R组合成之后，我们可以得到向量B。在进行模糊综合评价时，一般会选择取大取小的算法，但是这种算法有一弊端，如果涉及大量因素，分到每一因素上的权重也就很小了。模糊合成运算的另一个不足之处就是，容易丢失很多的信息，最终难以得到准确的结果，即模型失效。为了解决这些不足，我们选择了加权平均型的模糊合成算子。可由以下公式得到评价结果：
b■=■（a■·r■）=min1，■a■·r■，j=1，2，...，m
其中，用ai来表示第i 个评价指标的权重，用bi 来表示隶属于第j 等级的隶属度，用rij来表示第i个评价指标隶属于第j等级的隶属度。
2.2 多级模糊综合评价结果向量 将来源于无锡商业职业技术学院各二级教学单位统计数据代入建立的模型中，计算各级模糊综合评价的向量。科研项目的归一化后的综合评价向量（0.150，0.459，0.312，0.079）；学术论文的评价向量归一化得（0.084，0.226，0.499，0.197）；教师科研完成率评价向量（0.035，0.370，0.511，0.084）；专利评价向量归一化得（0.032，0.279，0.501，0.188）；学术交流的评价向量归一化得（0.027，0.300，0.496，0.177）；学术著作评价向量归一化得（0.020，0.231，0.457，0.292）；综合评价向量归一化得（0.057，0.318，0.458，0.167）。
2.3 各二级教学单位科研绩效评价指标值计算 针对科研绩效评价6个一级指标和19个二级指标体系。我们将无锡商业职业技术学院各二级教学单位划分自然科学群和社会科学群，然后根据二级指标分别对属于自然科学群和社会科学群的各二级教学单位进行一一对比，采用李克特量表的方法，利用语义学标度分为4个测量等级：好、良好、一般和差。根据学院实际需要，我们将评价的语义学标度进行四级量化，并依次赋值为80、70、60及50.这样我们就可以计算各二级教学单位在科研6个方面的和科研总体绩效综合评分值并进行排名。
3 结论
借助模糊数学来综合评价高校科研绩效的过程中，经常会有结果难分辨的情况出现。本文选择使用加权平均型进行评价，实际效果比较好。
在分析模糊综合评价结果的过程中，本文采用加权平均原则方法来分析结果，还在比较的基础上对多指标进行排序，收到了良好的效果。
对于权重的确定，现在不少还是由专家根据其经验得出的，涉及的主观因素比较多，最终使评判结果的准确性不高。本文在模糊综合评价中采用层次分析法来确定权重，其优点是逻辑性较强、实用性和系统性都比较好，能够准确地求得各评价指标的权系数。
基于层次分析法的模糊综合评价在高校科研绩效综合评价与排序研究中得以应用，这种模型的建立与实际情况是一致的，能够让高校充分利用其现有资源，并对这些资源进行优化整合，进而提高高校整体水平，应用前景广阔，具有良好的推广价值。
参考文献：
[1]彭博文，黄武.高校科研绩效评价指标体系构建探讨[J].四川：四川民族学院学报，2005（03）.
[2]郑德俊，高风华.高校人文社会科学科研绩效评价指标体系构建，湖北：科技进步与对策，2009（26-7）.
[3]候君，高校科研绩效评价方法的研究与系统设计[D].江苏：南京理工大学（2008）.
[4]谢峰，邹丽阳.普通高校校内科研项目绩效评价体系的构建研究[J].江苏：江苏技术师范学院学报，2010（12）.
[5]刘华海.科研项目绩效评价[J].黑龙江：科技与管理，2008（6）.
关键词：科研绩效 模糊综合评价 层次分析法 权重
在模糊数学的基础上进行模糊综合评价。应根据模糊关系合成的原理，将边界划得更清楚，将某些之前难定量的因素定量化，再综合评价的一种方法。在进行高校科研绩效综合评价时，需要考虑很多复杂现象以及很多因素，而且，在进行评价时会遇到很多的模糊现象和模糊概念。所以，在进行综合评价的过程中可以通过模糊综合评价的方法来定量化处理，进而清楚地了解校园环境处于哪一质量等级。但是，这种综合评价还是有一些不足之处，比如权重需要根据专家的知识和经验来确定，所以，本文采用层次分析法来确定各指标的权系数，这样能够更好的保证评价结果的合理性，使其更加与客观实际相吻合，通过这种方法不难进行定量表示，最终使评判结果达到更高的准确性，有助于推动高效合理的进行科研绩效评价。因此，本文在模糊综合评价的基础上进行了创新，提出了一种新的改进模型。
1 选择并构建高校科研绩效的多级模糊综合评价指标
1.1 评价指标体系的构建 指标体系的选择与构建是模糊综合评价法的关键，这必须以综合评价的目的为依据。对高校二级教学单位科研绩效评价，不仅仅关注他们整体完成情况，更主要的是对他们完成质量与影响进行评价。基于高校科研绩效的影响因素是多方面并复杂化，结合自然科学与社会科学存在异同性，结合无锡商业职业技术学院科研现状，我们选择科研项目、学术论文、学术著作、学术交流、专利、二级教学单位的教师科研完成率等六个方面作为一级评价指标以及19个二级科研绩效评价指标构成体系。所构成的科研绩效评价指标体系见表1。
1.2 指标权重求解
1.2.1 一级指标权重的计算。六个一级指标因子权重，在层次分析方法的指导下，我们求得指标权重。如果相互比较因素的重要性可以通过具有实际意义的比值来阐释，那么可以将这个值作为判断矩阵相应元素的值。运用公式S=（uij）p×p即可求得判断矩阵，构造判断矩阵S=（uij）p×p即：
通过R统计软件，我们可以得到λ■=6.00589 ，即判断矩阵S的最大特征根。我们可以根据公式 CI=■=■=0.001178 得到判断矩阵的一致性指标，从而进行一致性检验。
根据RI=1.24 （平均随机一致性指标），通过公式CR=■=■=0.00095<0.10 ，我们得到的是随机一致性比率。
其对应的特征向量，经归一化处理为：
A=（0.202，0.156，0.165，0.202，0.109，0.166）
1.2.2 计算二级指标权重。和上面所讲的原理一样，计算二级指标权重时，首先借助层次分析方法，分别对各个二级指标构造其各自的判断矩阵，再在R统计软件的协助下，根据相关的公式求得最大特征根，进行一致性检验。最终求的合理的权系数。
科研项目六个指标的权重，其特征向量经归一化处理为：（0.183，0.128，0.210，0.174，0.199，0.106）
学术论文指标的权重：（0.213，0.321，0.285，0.181）
专利指标的权重： （0.217，0.285，0.246，0.252）
学术交流的评价指标的权重：（0.474，0.526）
学术著作指标的权重：（0.429，0.571）
2 科研绩效的多级模糊综合评价
2.1 科研绩效的加权平均模糊合成综合评价 根据加权平均M（·，？茌）模糊合成算子，将A与R组合成之后，我们可以得到向量B。在进行模糊综合评价时，一般会选择取大取小的算法，但是这种算法有一弊端，如果涉及大量因素，分到每一因素上的权重也就很小了。模糊合成运算的另一个不足之处就是，容易丢失很多的信息，最终难以得到准确的结果，即模型失效。为了解决这些不足，我们选择了加权平均型的模糊合成算子。可由以下公式得到评价结果：
b■=■（a■·r■）=min1，■a■·r■，j=1，2，...，m
其中，用ai来表示第i 个评价指标的权重，用bi 来表示隶属于第j 等级的隶属度，用rij来表示第i个评价指标隶属于第j等级的隶属度。
2.2 多级模糊综合评价结果向量 将来源于无锡商业职业技术学院各二级教学单位统计数据代入建立的模型中，计算各级模糊综合评价的向量。科研项目的归一化后的综合评价向量（0.150，0.459，0.312，0.079）；学术论文的评价向量归一化得（0.084，0.226，0.499，0.197）；教师科研完成率评价向量（0.035，0.370，0.511，0.084）；专利评价向量归一化得（0.032，0.279，0.501，0.188）；学术交流的评价向量归一化得（0.027，0.300，0.496，0.177）；学术著作评价向量归一化得（0.020，0.231，0.457，0.292）；综合评价向量归一化得（0.057，0.318，0.458，0.167）。
2.3 各二级教学单位科研绩效评价指标值计算 针对科研绩效评价6个一级指标和19个二级指标体系。我们将无锡商业职业技术学院各二级教学单位划分自然科学群和社会科学群，然后根据二级指标分别对属于自然科学群和社会科学群的各二级教学单位进行一一对比，采用李克特量表的方法，利用语义学标度分为4个测量等级：好、良好、一般和差。根据学院实际需要，我们将评价的语义学标度进行四级量化，并依次赋值为80、70、60及50.这样我们就可以计算各二级教学单位在科研6个方面的和科研总体绩效综合评分值并进行排名。
3 结论
借助模糊数学来综合评价高校科研绩效的过程中，经常会有结果难分辨的情况出现。本文选择使用加权平均型进行评价，实际效果比较好。
在分析模糊综合评价结果的过程中，本文采用加权平均原则方法来分析结果，还在比较的基础上对多指标进行排序，收到了良好的效果。
对于权重的确定，现在不少还是由专家根据其经验得出的，涉及的主观因素比较多，最终使评判结果的准确性不高。本文在模糊综合评价中采用层次分析法来确定权重，其优点是逻辑性较强、实用性和系统性都比较好，能够准确地求得各评价指标的权系数。
基于层次分析法的模糊综合评价在高校科研绩效综合评价与排序研究中得以应用，这种模型的建立与实际情况是一致的，能够让高校充分利用其现有资源，并对这些资源进行优化整合，进而提高高校整体水平，应用前景广阔，具有良好的推广价值。
参考文献：
[1]彭博文，黄武.高校科研绩效评价指标体系构建探讨[J].四川：四川民族学院学报，2005（03）.
[2]郑德俊，高风华.高校人文社会科学科研绩效评价指标体系构建，湖北：科技进步与对策，2009（26-7）.
[3]候君，高校科研绩效评价方法的研究与系统设计[D].江苏：南京理工大学（2008）.
[4]谢峰，邹丽阳.普通高校校内科研项目绩效评价体系的构建研究[J].江苏：江苏技术师范学院学报，2010（12）.
[5]刘华海.科研项目绩效评价[J].黑龙江：科技与管理，2008（6）.