基于DEA和AHP方法的高校科研人员绩效评价.doc

基于DEA和AHP方法的高校科研人员绩效评价.doc基于 DEA 和AHP 方法的高校科研人员绩效评价摘要: 我国和国外发达国家相比, 对科研人员绩效研究的评价还处在初级阶段, 也尚未找到适合本国实情的评价方法。而本文以专业文献的分析为基础, 制定出了科研人员绩效评价的相关体系, 并根据某高校城市和环境学院 20 位教师的科研工作情况,加上专家问卷的调查结果,利用层次分析法, 计算出了指标体系内各种权重以及教师的产出分数, 希望能为各高校找到科研绩效评价的发展方向,提升高校的科研管理效率。关键词: DEA ; AHP ;高校科研人员;绩效;评价对于科研工作而言,其实际研究成果会随着管理效果的变化而变化。如果能对科研人员绩效作出科学有效的评估, 就能大幅度提升科研管理的效果。科研人员绩效评价大体可分为四项功能, 即监督性、调节性、方向性和反馈性。国外大多数科研人员绩效评价已经得到了良好的发展, 相较国内更为成熟,主要是针对高校之类的科研机构, DEA 和 AHP 就是其中最为常见的评价方法。一、以层次分析法为基础的的科研人员绩效评价层次分析法最早由美国萨迪教授于十九世纪七十年代正式提出。这一方法主要是把需要解决的问题分为各种不同的因子,然后使之形成目标层、规则层、方案层这三大层次, 最终构成了评价的指标体系。如果把同一个层次内部的因素重要性进行比较, 建立起判断矩阵, 并按照最大特征根法进行运算,就可以得出每个因子的实际权重。(一) 建立科研人员绩效评价指标体系。例如, 我国某高校在建立科研人员绩效评价体系时,就把建设全球一流大学作为了自己的首要目标, 并针对科研工作人员的实际情况, 结合自身学科建设与发展需求, 让学术专家委员会展开相关探讨, 制定出了科学的考察目标。这一选择指标包含了一个目标、五个指标与十五个因素,具体情况可见表 1 所示。(二) 建立各因子之间的判断矩阵。要对每一个因子之间的联系和重要性实现有效评估与判断, 可以设计一些针对专家学者的问卷, 邀请经验丰富的管理人员与科研专家进行管理, 为同样的层次内不同的因子重要性打分。这样一来可以避免单一专家对判断结果产生主观影响, 也可以使研究结果更具科学性。如果针对同一个层次内的不同因素, 则在比较过程中就可以选用九标度的方法,也就是按照因子之间的相对重要性,用 1、2、3 …… 9 或是其倒数进行表示。例如 9 可以代表 A比B 绝对重要, 1 代表 A和B 同样重要, 1/9 代表 B比A 更加重要,等等。最后构建出对比型判断矩阵。按照科研人员的绩效评价指标体系, 再结合专家评分的最终结果,就可以建立起不同因子之间的判断矩阵。具体可见表 2 所示。(三) 判断矩阵的统一性检测。专家在回答调查问卷时, 也许会产生三个因子循环判断的情况, 这样一来会违背基本的正常逻辑, 所以必须针对矩阵进行统一性检测。在矩阵中, 统一性指标 CI= λ max-n/n-1 , 在该式子中, n 代表同一层次内的指标个数,而λ max 代表最大特征根。平均随机统一性指标 RI 就是 1― 15 阶正互反矩阵运算一千次所得出的最终平均随机统一性指标。统一性比例 CR=CI/RI ,如果 CR< ,则判断矩阵可以达到统一性检测标准。某高校运用 YAAHP 运算,得到了不同层次中的 CR 数值,具体可见表 3 所示。从表中可以看出, CR 的平均值都小于 0.