（廣東科學技術(shù)職業(yè)學院 廣東 廣州 510640）

0.引言

科技為我國現(xiàn)代化發(fā)展起著推動作用，科技人才亦是我國社會發(fā)展的重要支柱。因此，加強科技人才的開發(fā)是堅守科技的重要進程。而在科學工作中，科技人才的水平直接影響著科研水平，有效的績效評價則是對科技人才管理的重要方法。其中，科技人才評價憑借其監(jiān)督性、反饋性、導向性等特點，有效提高科技人才管理與篩選水平，為我國科研事業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

1.評價方法分析與設(shè)計

1.1 評價方法分析

AHP是The Analytic Hierarchy Process的簡稱，因其在計算時具有較高的層次性，我國將其稱為層次分析法，AHP計算評價犯法較為簡單，可操作性較高，但其評價結(jié)果準確度不適用于精密績效評價過程。DEA則是Data envelopment analysis的簡稱，翻譯為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。運用DEA進行評價計算時，過程較為簡便，無需設(shè)計AHP中需要用到的權(quán)重與指標，但其忽略了主館評價因素。

1.2 評價方法設(shè)計

根據(jù)上述評價方法分析可知，DEA與AHP方法皆存在部分缺點，但若將二者進行結(jié)合，可有效提高評價效率。為此，需要對研究對象進行確立，并設(shè)計評價指標，并將現(xiàn)實事例相關(guān)數(shù)據(jù)進行錄入，選取最終指標。然后利用AHP方法，將各級指標權(quán)重數(shù)值進行計算，并將加權(quán)平均算法融入其中，計算綜合權(quán)重數(shù)值，隨即將數(shù)據(jù)整理，運用極值算法促使數(shù)據(jù)標準化。然后利用DEA方法計算，并對數(shù)據(jù)進行觀察，如果效率值為1的數(shù)目大于一個，則需利用DEA方法加強計算。

2.基于DEA和AHP方法的科技人才績效評價應(yīng)用基礎(chǔ)

2.1 設(shè)計評價指標

在對科技人才進行評價時，需要根據(jù)不同的對象及評價環(huán)境設(shè)定不同的評價指標，因此設(shè)立完善的評價指標體系是整個評價過程的基礎(chǔ)。從評價指標數(shù)目入手，DEA方法的指標數(shù)量大于產(chǎn)出指標數(shù)量二倍以上，評價結(jié)果準確率較高。且由于部分數(shù)值獲取與計算較為困難，需要評價人員作出取舍。因此分析科技人才的投入與收獲，可有效獲得績效評價指標體系。指標體系主要分為投入指標與收獲指標兩大部分，而每一部分又需分為一級指標與二級指標兩小部分。投入一級指標需要包括經(jīng)濟投入、物質(zhì)投入、培養(yǎng)環(huán)境三項指標，二級指標包括經(jīng)費內(nèi)部支出、外部支出、科技財政投入、科技機械功率、科技人才數(shù)量、經(jīng)費投入強度等指標。收獲一級指標則需包括科技產(chǎn)出、貢獻水平、轉(zhuǎn)化能力三項指標，二級指標則需包括科技論文、授權(quán)專利、科技申請、人均收入、科技產(chǎn)量增加值、科技產(chǎn)品出口數(shù)量、技術(shù)市場成交合同數(shù)量等指標。

2.2 研究數(shù)據(jù)整理

本文研究數(shù)據(jù)主要來源于部分年鑒類數(shù)據(jù)，例如：中國科技統(tǒng)計年鑒、各省市統(tǒng)計年鑒等。此外，本文結(jié)合網(wǎng)絡(luò)，利用部分地區(qū)統(tǒng)計信息網(wǎng)一級政府專業(yè)網(wǎng)站對數(shù)據(jù)進行收集并整理。本文亦針對各類報告、統(tǒng)計文獻進行研究，加強本次研究的權(quán)威性與準確性。

3.以AHP為基礎(chǔ)的科技人才績效評價

3.1 建立因子判斷矩陣

因子判斷矩陣作為績效評價的判斷性因素，因此需要對每個因子之間的實現(xiàn)與聯(lián)系組出有效評估，并判斷其是否可作為因子進行對比。為此，可以設(shè)計相關(guān)調(diào)查問卷，主要針對部分專家與學者進行調(diào)查，并聘請管理經(jīng)驗較為豐富的人員或?qū)＜覍ζ溥M行管理，一次確立不同層次、不同內(nèi)容因子耳朵重要性，并確立其分值。不僅可有效避免專家對因子的主觀性判斷，亦有效提高了整個判斷過程的科學性與權(quán)威性。如果面向?qū)哟蜗嗤珒?nèi)容不同的因子進行判斷，則需利用九標度方法確立，即將因子進行對照，依據(jù)各因子之間的相對重要程度，利用數(shù)字對其標注。

3.2 檢測矩陣統(tǒng)一性

矩陣統(tǒng)一性檢測是對因子邏輯正常的保障，在為專家進行問卷調(diào)查時，有可能會出現(xiàn)因子循環(huán)的狀況，使得因子邏輯混亂，不具備統(tǒng)一性。在矩陣中，設(shè)置統(tǒng)一性指標為CI=λmax-n/n-1，其中n代表相同層次內(nèi)部指標數(shù)量，而λmax則代表特征根的最大值。以此確立統(tǒng)一性指標比例——CR=CI／RI，如果CR值小于0.1，則可因此判斷整個矩陣制具有統(tǒng)一性，且達到了統(tǒng)一性的標準。

3.3 確定各指標因素權(quán)重

利用AHP方法與YAAHP軟件可有效確定各指標體系中各因素所占權(quán)重，并針對層次不同的指標計算出其相對權(quán)重。隨即對每個層次內(nèi)部因素的實際權(quán)重進行計算，確保其可達到?jīng)Q策目標。最后與權(quán)重平均值相加，并對整體進行排序，因此算出權(quán)重總值。根據(jù)計算可知，評價標準中科研績效的總權(quán)重值為0.0378，各類項目總權(quán)重值為0.0577，學術(shù)論文發(fā)表權(quán)重平均值約為0.0586，科技人才培養(yǎng)平均權(quán)重值約為0.0437。利用YAAHP軟件與AHP方法結(jié)合所算出的層次指標的不同實際權(quán)重，可有效算出其對于決策目標達成的實際權(quán)重，并能進一步確立其決策目標的達成可能性，從而進行整體性排序，最終確立出指標因素權(quán)重。

3.4 得分計算

對科技人才績效評價得分計算，需將AHP層次分析法所算出的權(quán)重與指標作為基礎(chǔ)。結(jié)合我國近幾年科技人才投入、收獲指數(shù)，算出科技人才產(chǎn)出整體分數(shù)。在對數(shù)據(jù)進行標準化處理與計算后，則需利用DEA計算方法，將相關(guān)數(shù)據(jù)進行有效計算，并從中找出不同因素的平均得分。最后根據(jù)得分數(shù)據(jù)進行分析，大體上可看出我國科技人才內(nèi)部產(chǎn)出與收獲存在較大差異。筆者結(jié)合我國科技人才統(tǒng)計報告，對此結(jié)果做出以下設(shè)想。部分科技人才會參加重點科研項目，并因此獲得較高的文學科技成就。而其他科技人員的經(jīng)驗不足，一直在參加科技活動提升自我，導致其產(chǎn)出因素較收獲指標多，分數(shù)不夠平均。由此可見，利用以AHP為基礎(chǔ)的績效評價方法所得數(shù)據(jù)與現(xiàn)實科技人員績效狀態(tài)吻合度較高，只要進一步投入更多科技研究，可有效計算出科技人員績效水平。

3.5 實例分析

以我國湖南省為例，對其農(nóng)業(yè)科技人才進行績效評價，并利用以AHP方法為基礎(chǔ)的評價策略進行計算。首先計算湖南省部分地區(qū)指標的權(quán)值，一級指標Wx1=[0.1823,1.000,0.5419]X1，二級指標權(quán)值為Rx1=[0.5490,0.2973,0.1639]。并得出加權(quán)平均值為Sx1=Wx2·Rx1=0.1823*0.5419+0.2973+0.549*0.1639=0.4863，最終得出Sy1=0.8，Sy2=0.5。第二，利用DEA計算效率值，并因此得出湖南省農(nóng)業(yè)科技人才綜合效率為0.867，純技術(shù)效率為0.915，規(guī)模效率為0.947，呈現(xiàn)遞增的趨勢，在全國地區(qū)的效率排名第19。從整體情況看，湖南省農(nóng)業(yè)科技人才績效評價綜合效率低于1，未達到有效標準范圍內(nèi)。根據(jù)其投入、收獲二者標準計算結(jié)果看，其投入值約為0.017，冗余數(shù)量較高，因此，湖南省在科技人才培養(yǎng)時可適當減少投入，使其投入水平值趨于0.166。利用此種方法進行計算可建立準確且較完善的評價模型，績效評價結(jié)果準確度較高且符合現(xiàn)實發(fā)展狀況，更具權(quán)威性。

4.以DEA為基礎(chǔ)的科技人才績效評價

4.1 DEA基本原理

DEA漢譯為數(shù)據(jù)包絡(luò)法，于1978年正式被提出，相對效率為其理論基礎(chǔ)，用來評估產(chǎn)出決策是否具有較高的技術(shù)含量與規(guī)模。DEA不會被量綱所束縛，可以有效規(guī)避主管態(tài)度對評價結(jié)果造成的誤差。DEA在工作時會將所有評估對象看作一個整體，并將其作為同一單元進行決策，我們將其稱為DMU。隨即將DMU中的投入值與收獲值相關(guān)數(shù)據(jù)進行運算，并需確立其DEA是否有效。例如，設(shè)運算單位DMUi，i作為其實際數(shù)量，以此代表DMU投入、收獲的數(shù)據(jù)。并可真對某一單元得出其評價模型，并進行解答與評價。

4.2 實例分析

以某地區(qū)環(huán)境學院科技人才績效評價實例分析，利用上述以DEA為基礎(chǔ)的層次分析法，可有效得出與之對應(yīng)的指標與體系。在設(shè)計其評價指標時，主要將科研項目、科研成果、專利著作等方面納入其中，按照層次分析法計算其權(quán)重，輸出收獲指標主要可分為兩類——科研成果、人才產(chǎn)出。其中科研成果主要包括科研項目、論文發(fā)表、申請專利、獲得獎勵等，人才培養(yǎng)則需包括各學歷人才培養(yǎng)投入。最終得出某環(huán)境學院科技人才DEA運算數(shù)據(jù)結(jié)果。并根據(jù)不同決策單元對其技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報酬進行分類排序。切實得出技術(shù)效率的含義與參數(shù)，并得出決策單元投入與收獲比例狀況，并利用Drs與Irs作為其遞減與遞增的標志。從DEA有效層面看，參與研究的20名科技人才中，有四名的技術(shù)效率、規(guī)模效率達到標準范圍，如果繼續(xù)加強科研項目投入，四名科技人員的收獲規(guī)模與數(shù)值也將保持穩(wěn)定、不變。綜合其科研產(chǎn)出分數(shù)，可見其春科研分數(shù)之高，并達到平衡穩(wěn)定的狀態(tài)，可在未來發(fā)展過程中加大投入，調(diào)節(jié)科技人才科研管理水平，從而增加收獲值。

5.結(jié)語

在進行科技人才績效評價應(yīng)用過程中，將DEA與AHP方法進行結(jié)合，發(fā)揮出其優(yōu)勢，可有效構(gòu)建準確且完善的評價模型與體系，最終得到有效且準確的效率排名，實現(xiàn)科技人才績效評價的權(quán)威性與準確性。

【參考文獻】

［1］郭婷婷.基于AHP&DEA的農(nóng)業(yè)科技人才績效評價[J].科技視界，2016(01).

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