李永占

（許昌學(xué)院教育學(xué)院，河南 許昌 461000）

0 引言

改革開放以來，我國的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略在經(jīng)歷了從沿海大開放到西部大開發(fā)，再到東北等老工業(yè)基地振興的歷史演變后，2004年“中部崛起”的發(fā)展戰(zhàn)略正式進(jìn)入中央決策。“中部崛起”發(fā)展戰(zhàn)略的實施為河南振興、中原崛起贏得了天時、地利與人和等諸多優(yōu)勢，有力地推動了河南經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。“中原崛起”不僅關(guān)乎河南上億人口的發(fā)展大計，對“中部崛起”戰(zhàn)略的實現(xiàn)也具有舉足輕重的影響。眾多事實表明，當(dāng)一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)和科教均落后時，科教優(yōu)先發(fā)展，才能提高地區(qū)的自主創(chuàng)新能力，進(jìn)而大幅提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平和綜合競爭力。就河南省而言，一直以來，其科教發(fā)展與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的實際需要很不相符。近些年，河南省大力推進(jìn)“創(chuàng)新驅(qū)動、科教興省、人才強省”戰(zhàn)略，的確成績斐然，但毋庸諱言，“科教”仍然是制約河南經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的短板。河南作為人口上億的大省，與全國許多地區(qū)相比，優(yōu)質(zhì)高等教育資源明顯不足，高層次人才更為缺乏。人才軟實力的落后已嚴(yán)重影響了河南經(jīng)濟(jì)社會的健康發(fā)展。目前，河南省高?？萍既瞬艛?shù)量相對較少，尤其是像“兩院院士”這樣的領(lǐng)軍人才，與發(fā)達(dá)省份相比，在數(shù)量上更是相差懸殊［1］。這固然與河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的現(xiàn)實有很大關(guān)系，但也不能忽視高校當(dāng)前的人才管理制度所造成的影響。在高校管理中，人才評價對人才潛能的發(fā)揮具有重要影響。構(gòu)建科學(xué)的科技人才評價體系，對于吸引人才、留住人才、激發(fā)人才創(chuàng)造潛能，具有重要意義。為此，本研究基于河南省情，依據(jù)扎根理論，構(gòu)建了河南省高?？萍既瞬趴蒲芯C合能力評價體系模型，以期為推動河南省高校人才隊伍建設(shè)提供參考依據(jù)。該評價體系由4個一級指標(biāo)、18個二級指標(biāo)和55個三級指標(biāo)組成。在權(quán)重賦值方面，本研究參考已有文獻(xiàn)，采用層次分析法來確定各級評價指標(biāo)的權(quán)重。

1 層次分析法及其應(yīng)用

確定評價指標(biāo)要素的權(quán)重，常用的分析方法主要有主觀經(jīng)驗法、嫡值法、模糊聚類分析法、德爾菲法和層次分析法。前兩者雖然操作非常簡便，但主觀性強，隨意性大，精度低，結(jié)果評價準(zhǔn)確性不夠理想，往往不能合理體現(xiàn)評價指標(biāo)的相對重要性。德爾菲法、層次分析法與嫡值法、模糊聚類分析法相比，前兩者的優(yōu)點是無需應(yīng)用樣本數(shù)據(jù)，專家僅憑個人知識經(jīng)驗對評價指標(biāo)進(jìn)行理解，即可做出評判，因而其使用范圍相對廣泛，尤其適合對一些定性類的指標(biāo)進(jìn)行評判。需要指出的是，雖然層次分析法與德爾菲法的適用范圍差不多，但層次分析法對指標(biāo)相對重要性的分析邏輯性更強，描述更細(xì)，并且加入了更多數(shù)學(xué)（如矩陣）處理，提高了其結(jié)果的可信度［2］。由于層次分析法將定性分析與定量分析相結(jié)合，對指標(biāo)重要程度的評判做了較多的數(shù)學(xué)處理，使之更具邏輯性和科學(xué)性，可信度相對較高，因而經(jīng)過慎重權(quán)衡，本研究選用層次分析法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重賦值。

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），是美國運籌學(xué)家托馬斯·薩蒂（T.L.Saaty）于20世紀(jì)70年代提出的系統(tǒng)評價方法，其應(yīng)用的工具主要是數(shù)學(xué)矩陣。它基于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論，將一些定性、半定性問題轉(zhuǎn)化為定量問題處理，使評價的因素層次化，從而能夠逐層比較因素間的關(guān)聯(lián)，為評價和預(yù)測事物發(fā)展提供較為可靠的依據(jù)［3］。作為一種分層次的權(quán)重決策分析方法，AHP的基本思想是將一個復(fù)雜的問題視為一個系統(tǒng)，將問題分解為多個組成元素，進(jìn)而按支配關(guān)系分解為多個指標(biāo)，形成遞階性的系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)，使每層與其下一層均保持一定支配或隸屬關(guān)系。使用層次分析法，系統(tǒng)中每一層次的各元素的相對重要性是通過兩兩比較的方式進(jìn)行確定的（兩兩比較是求解判斷矩陣特征向量常用的辦法）。然后將不同決策者的判斷進(jìn)行綜合，從而實現(xiàn)對同一層次中各因素相對重要性的大小排序。層次分析方法使不易定量描述的評價問題能夠量化研究，將評價體系構(gòu)建研究推向一個新的階段。在能力評價系統(tǒng)中，如果某個因素的指標(biāo)數(shù)不超過九個，一般是比較適合用層次分析法來確定各指標(biāo)的相對權(quán)重的［4］。

人們在對社會、經(jīng)濟(jì)以及管理領(lǐng)域的問題進(jìn)行系統(tǒng)分析時，面臨的經(jīng)常是一個由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)。層次分析法則為研究這類復(fù)雜的系統(tǒng)，提供了一種新的、簡潔的、實用的決策方法。

層次分析法可用于幾乎任何領(lǐng)域的多目標(biāo)評價，如災(zāi)害應(yīng)急能力評價［5］、煤礦安全評價［6］、食品安全評價［7］、就業(yè)質(zhì)量評價［8］、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價［9］、組織績效評價［10］、管理水平評價［11］、旅游競爭力評價［12］等?；趯哟畏治龇ǖ难芯浚ǔＯ葮?gòu)建評價體系，接著利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，最后給出綜合得分排序［13］。

2 評價體系指標(biāo)賦權(quán)

2.1 一級指標(biāo)權(quán)重的確定

本研究的一級指標(biāo)有四個，適合采用層次分析法進(jìn)行權(quán)重賦值。這種賦值方法通常采用專家對評價指標(biāo)的重要程度進(jìn)行兩兩比較的方式，比較的結(jié)果采用矩陣方式予以呈現(xiàn)。矩陣運算過程可以手動進(jìn)行，也可以借助計算機軟件如MATLAB［14］。利用層次分析法來確定評價指標(biāo)的權(quán)重通常需要進(jìn)行五個步驟的操作，依次是：遞階層次結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建、比較判斷矩陣構(gòu)建、指標(biāo)相對權(quán)重計算、層次序列一致性檢驗及權(quán)值確定［15-16］。

2.1.1 遞階層次結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建。在使用層次分析法的過程中，首先要將評價的各種因素進(jìn)行系統(tǒng)性遞階處理，將各因素按屬性分為若干組別，并按支配和隸屬關(guān)系，形成不同的層級。通常上一層的因素是作為準(zhǔn)則支配下一層因素的。系統(tǒng)性遞階處理時，通常將決策的目標(biāo)、考慮的因素（決策準(zhǔn)則）和決策對象按它們之間的相互關(guān)系分為最高層、中間層和最底層，用框圖形式繪出層次結(jié)構(gòu)圖，展示因素所處的層次遞階，用以說明因素間的隸屬關(guān)系。最高層是指決策的目的、要解決的問題。最底層是指決策時的各種備選方案。中間層也稱準(zhǔn)則層，是指考慮的因素、決策的準(zhǔn)則。對于相鄰的兩層，稱高層為目標(biāo)層，底層為因素層。本研究所建立的評價指標(biāo)體系共有4個一級指標(biāo)，18個二級指標(biāo)和55個三級指標(biāo)。

2.1.2 比較判斷矩陣構(gòu)建。層次分析法的第二個步驟就是對同一層次的各元素進(jìn)行兩兩比較，評判他們關(guān)于上一層次的某準(zhǔn)則的相對重要性，從而構(gòu)造出兩兩比較的判斷矩陣。兩兩比較不同于把所有因素放在一起進(jìn)行總體比較，前者采用的是相對尺度，從而盡可能地減少不同性質(zhì)的各因素相互比較的困難，以提高評判的準(zhǔn)確度。判斷矩陣中各因素的值反映評價者根據(jù)某一準(zhǔn)則對其下的各方案（因素）的相對重要性的認(rèn)識，是對重要性的等級評定。構(gòu)建判斷矩陣，通常采用Saaty提出的1-9及其倒數(shù)標(biāo)度法（如表1所示）。表2給出了由任意四個不確定名稱的指標(biāo)構(gòu)建的兩兩比較判斷矩陣。

表1 Saaty指標(biāo)相對重要性1-9標(biāo)度法

表2 任意四個指標(biāo)的判斷矩陣

參照表1，采用表2所示的Saaty 1-9標(biāo)度法構(gòu)建本研究中4個一級評價指標(biāo)的判斷矩陣。首先邀請某高校主持有省部級以上課題項目的5位教授組成專家組，根據(jù)現(xiàn)有的指標(biāo)體系，參照Saaty的相對重要性標(biāo)度表對同一級別的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較打分，最后將收回的份問卷運用層次分析法軟件進(jìn)行處理得出判斷矩陣和相對重要性程度。表3呈現(xiàn)了其中一位專家對本研究中4個一級指標(biāo)的判斷矩陣賦值情況。

表3 本研究一級指標(biāo)判斷矩陣示例

2.1.3指標(biāo)相對權(quán)重計算。

表3中的判斷矩陣結(jié)構(gòu)可以矩陣式表示如下：

計算評價指標(biāo)權(quán)重，需要首先運用方根法計算判斷矩陣的特征（優(yōu)先級）向量。計算步驟如下：首先計算矩陣P各要素的優(yōu)先級向量。矩陣P是一個四階矩陣，下面計算該矩陣各行元素的連乘積的4次方根：

這里，0.707 1、1.414 2、1.934 3、0.353 5這四個值之和不等于1，因而無法進(jìn)行比對，需要對將這四個值相加進(jìn)行歸一化處理，才能進(jìn)行相互比對。通過數(shù)據(jù)的歸一化，即可得到基本能力素質(zhì)、教學(xué)能力素質(zhì)、科研能力素質(zhì)、社會影響力的特征（優(yōu)先級）向量W。

至此，完成了一位專家給四個指標(biāo)賦予的相對權(quán)重計算。

2.1.4 層次序列一致性檢驗。由于專家打分所形成的兩兩比較的判斷矩陣可能會存在一定的誤差，因而需進(jìn)行層次序列的一致性比率檢驗。該檢驗需要根據(jù)4個一級指標(biāo)構(gòu)建的判斷矩陣的最大特征根來進(jìn)行。只有當(dāng)一致性比率CR值小于0.1時，才可以判斷矩陣的一致性是令人滿意的，因而專家對4個指標(biāo)所賦予的權(quán)重是合理的；反之，則表明判斷矩陣誤差較大，需要重構(gòu)判斷矩陣，直至一致性比率CR值小于0.1。檢驗公式為這里，CI為一致性指數(shù)，其計算公式為λmax為判斷矩陣的最大特征根，其計算公式為λmax=其中，（PW'）i表示向量PW'的第i個元素；RI是多階判斷矩陣的平均隨機一致性指標(biāo)，其值隨指標(biāo)數(shù)而變化［6］。詳見表4。

表4 多階判斷矩陣RI值

檢驗如下。

由上可知，判斷矩陣的平均隨機一致性比率CR為0.040 6，該指標(biāo)遠(yuǎn)小于0.1，因而可以認(rèn)為該判斷矩陣構(gòu)建是有效的，權(quán)重的分配是合理的。

2.1.5 指標(biāo)權(quán)重的確定。由于一致性比率CR值遠(yuǎn)小于0.1，該專家構(gòu)建的判斷矩陣的一致性是令人滿意的，因而該專家判定的4個一級指標(biāo)的權(quán)重分別為：0.160 4、0.320 7、0.438 7、0.080 2。該指標(biāo)是根據(jù)一位專家的打分獲得的4個一級指標(biāo)的權(quán)重。按照同樣的方法，我們要計算出了另外4位專家打分后每位專家所確定的4個一級指標(biāo)的權(quán)重。5位專家給出的一級指標(biāo)權(quán)重結(jié)果如表5所示。

由表5可知，每位專家的CR值均小于0.1，表明判斷矩陣的一致性令人滿意，權(quán)重分配較為合理，評定結(jié)果是有效的。對5位專家給出的一級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行平均，得到最終的一級指標(biāo)（基本能力素質(zhì)、教學(xué)能力素質(zhì)、科研能力素質(zhì)、社會影響力）在河南省高校科技人才評價指標(biāo)體系中的權(quán)重分別為0.167 1、0.325 4、0.432 3、0.075 2。

表5 5位專家一級權(quán)重評定結(jié)果

2.2 二級指標(biāo)權(quán)重的確定

本研究共提煉出18個二級指標(biāo)。二級指標(biāo)權(quán)重的確定與一級指標(biāo)相同，也是采用層次分析法算出每位專家對每個一級指標(biāo)統(tǒng)領(lǐng)下的一組二級指標(biāo)給出的權(quán)重及CR值，然后計算5位專家給出的權(quán)重的平均值，從而確定一組二級指標(biāo)的最終權(quán)重。本研究首先給出“基本能力素質(zhì)”這個一級指標(biāo)所統(tǒng)領(lǐng)的一組二級指標(biāo)的權(quán)重的最終確定步驟。結(jié)果見表6。

表6 5位專家對“基本能力素質(zhì)”下的二級指標(biāo)權(quán)重評定結(jié)果

由表6可知，每位專家的CR值均小于0.1，表明判斷矩陣具有令人滿意的隨機一致性，權(quán)重分配比較合理，評定結(jié)果有效。對5位專家給出的“基本能力素質(zhì)”下的一組二級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行平均，得到這組二級指標(biāo)（職業(yè)道德、思想品德、身心健康、資歷經(jīng)歷、知識技能、學(xué)習(xí)能力、現(xiàn)代信息技術(shù)）最終在“基本能力素質(zhì)”中的權(quán)重分別為0.144 3、0.150 7、0.091 5、0.170 7、0.164 0、0.145 8、0.133 0。

本研究其次給出“教學(xué)能力素質(zhì)”這個一級指標(biāo)所統(tǒng)領(lǐng)的一組二級指標(biāo)的權(quán)重的最終確定步驟。結(jié)果見表7。

表7 5位專家對“教學(xué)能力素質(zhì)”下的二級指標(biāo)權(quán)重評定結(jié)果

由表7可知，每位專家的CR值均小于0.1，表明判斷矩陣具有令人滿意的隨機一致性，權(quán)重分配比較合理，評定結(jié)果有效。對5位專家給出的“教學(xué)能力素質(zhì)”下的一組二級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行平均，得到這組二級指標(biāo)（基本教學(xué)能力素質(zhì)、教學(xué)創(chuàng)新、學(xué)科建設(shè)能力）最終在“教學(xué)能力素質(zhì)”中的權(quán)重分別為0.644 8、0.211 4、0.143 8。

本研究接著給出“科研能力素質(zhì)”這個一級指標(biāo)所統(tǒng)領(lǐng)的一組二級指標(biāo)的權(quán)重的最終確定步驟。結(jié)果見表8。

表8 5位專家對“科研能力素質(zhì)”下的二級指標(biāo)權(quán)重評定結(jié)果

由表8可知，每位專家的CR值均小于0.1，表明判斷矩陣具有令人滿意的隨機一致性，權(quán)重分配比較合理，評定結(jié)果有效。對5位專家給出的“科研能力素質(zhì)”下的一組二級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行平均，得到這組二級指標(biāo)（基本科研能力素質(zhì)、科研創(chuàng)新、科研績效、科研投入、科研傾向、科研誠信）最終在“科研能力素質(zhì)”中的權(quán)重分別為0.182 0、0.156 0、0.511 3、0.051 9、0.038 3、0.060 5。

本研究最后給出“社會影響力”這個一級指標(biāo)所統(tǒng)領(lǐng)的一組二級指標(biāo)的權(quán)重的最終確定步驟。結(jié)果見表9。

表9 5位專家對“社會影響力”下的二級指標(biāo)權(quán)重評定結(jié)果

由表9可知，每位專家的CR值均小于0.1，表明判斷矩陣具有令人滿意的隨機一致性，權(quán)重分配比較合理，評定結(jié)果有效。對5位專家給出的“社會影響力”下的一組二級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行平均，得到這組二級指標(biāo)（學(xué)術(shù)影響、社會參與）最終在“社會影響力”中權(quán)重分別為0.662 6、0.337 4。

2.3 三級指標(biāo)權(quán)重的確定

本研究共挖掘出55個三級指標(biāo)。三級指標(biāo)權(quán)重的確定方式與一級和二級指標(biāo)相同，也是采用層次分析法算出每位專家對每個二級指標(biāo)統(tǒng)領(lǐng)下的一組三級指標(biāo)給出的權(quán)重及CR值，然后計算5位專家給出的權(quán)重的平均值，從而確定一組三級指標(biāo)的最終權(quán)重。鑒于三級指標(biāo)數(shù)量較多，每個指標(biāo)權(quán)重計算的方法和程序是相同的，為了節(jié)省篇幅，減少不必要的重復(fù)，本研究僅給出“基本科研能力素質(zhì)”這個二級指標(biāo)所統(tǒng)領(lǐng)的一組三級指標(biāo)的權(quán)重的最終確定步驟。結(jié)果見表10。

表10 5位專家對“基本科研能力素質(zhì)”下的三級指標(biāo)權(quán)重評定結(jié)果

由表10可知，每位專家的CR值均小于0.1，表明判斷矩陣具有令人滿意的隨機一致性，權(quán)重分配比較合理，評定結(jié)果有效。對5位專家給出的“基本科研能力素質(zhì)”下的一組二級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行平均，得到這組三級指標(biāo)（項目申報、科研訊息、經(jīng)驗總結(jié)、團(tuán)隊協(xié)作、支持利用、靈活調(diào)節(jié)、信息分析、管理能力）最終在“基本科研能力素質(zhì)”中的權(quán)重分別為0.205 8、0.050 6、0.143 2、0.158 0、0.047 7、0.057 1、0.178 3、0.159 3。

綜合上述權(quán)重計算結(jié)果，河南省高?？萍既瞬趴蒲芯C合能力評價指標(biāo)的權(quán)重分配如表11所示。

表11 河南省高校科技人才科研綜合能力評價體系權(quán)重判定表

3 結(jié)語

本研究前期階段已經(jīng)基于質(zhì)性研究的經(jīng)典方法——扎根理論，通過訪談數(shù)十位河南省高?？萍既瞬?，構(gòu)建出了河南省高校科技人才科研綜合能力評價指標(biāo)體系模型，該模型包括4個一級指標(biāo)、18個二級指標(biāo)和55個三級指標(biāo)。前期工作的成果是鼓舞人心的，但該評價指標(biāo)體系模型只能說明對河南省高?？萍既瞬胚M(jìn)行科研綜合能力評價，應(yīng)從哪些維度或因素著手，并不能表明這些維度或因素在人才評價中的重要程度。為此，本研究接續(xù)前期研究成果，經(jīng)過對各種方法的反復(fù)比較、考量，最終采用將定性和定量研究相結(jié)合，具有更多數(shù)學(xué)處理的層次分析法來解決人才評價指標(biāo)體系的權(quán)重賦值問題。本文詳細(xì)介紹了四個一級指標(biāo)權(quán)重確定的具體步驟和運算過程，對于二級和三級指標(biāo)，由于其權(quán)重賦值的方法與一級指標(biāo)相同，故而僅列出最后的結(jié)果步驟。高?？萍既瞬旁u價工具的開發(fā)不是一蹴而就的，要經(jīng)過長期的檢驗、修改和完善，才能獲得信效度滿意的工具。本研究雖將前期研究獲得的評價體系模型賦權(quán)，但這并不意味著研究成果可以直接用于人才測評，因為三級指標(biāo)在實施人才評價時具體的評分標(biāo)準(zhǔn)尚待給出，而這正是課題組下一個階段要完成的任務(wù)。

本研究在對科技人才評價指標(biāo)體系進(jìn)行權(quán)重賦值時，采用了層次分析法。運用該方法時，需要邀請多位專家對各指標(biāo)關(guān)于上一層維度的重要性進(jìn)行評估。因而，專家人選可能對賦值結(jié)果有一定影響。如果所選出的五位專家知識結(jié)構(gòu)有一定的異質(zhì)性，且均具有較高的學(xué)術(shù)成就，那么所得的權(quán)重結(jié)果可能比根據(jù)五位知識結(jié)構(gòu)相似、學(xué)術(shù)成就一般的專家打分所計算出的權(quán)重結(jié)果要更準(zhǔn)確可靠一些。為此，如果條件允許的話，后續(xù)研究可以多選幾組專家打分，最后取平均值作為權(quán)重，以期獲得更為準(zhǔn)確的結(jié)果。