高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型研究

譚春輝，王 樂(lè)

(華中師范大學(xué)信息管理系，湖北武漢 430079)

一、高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力可分解為創(chuàng)新投入能力、創(chuàng)新運(yùn)行能力和創(chuàng)新產(chǎn)出能力三個(gè)要素，并以此為基礎(chǔ)，可以構(gòu)建高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)的基本框架［1］。因此，可以在此基礎(chǔ)上，根據(jù)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的要求，遵循規(guī)律性、科學(xué)性、導(dǎo)向性、系統(tǒng)性、層次性、可比性、可行性、成長(zhǎng)性、代表性、定性與定量相結(jié)合等原則，從基本指標(biāo)框架中進(jìn)一步篩選一些具體指標(biāo)，并采用鑒別力分析、相關(guān)分析等定量分析方法對(duì)篩選出的指標(biāo)的可行性進(jìn)行判斷，剔除高度相關(guān)、交叉重復(fù)及鑒別力不強(qiáng)的指標(biāo)，進(jìn)而最終建立高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示［2］。

二、指標(biāo)權(quán)重的設(shè)計(jì)

各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)在指標(biāo)體系中的地位和重要程度不同，必須為每項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)定權(quán)重，這樣才能達(dá)到客觀、可比的要求。到目前為止，確定指標(biāo)權(quán)重的主要方法有直接經(jīng)驗(yàn)法、德?tīng)柗品ā?yōu)序圖法、相關(guān)系數(shù)法、排序法、連環(huán)比率法、極值迭代法、層次分析法等［3］。本文選用層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，但對(duì)最后的權(quán)重結(jié)果，仍可以征詢(xún)部分專(zhuān)家進(jìn)行小范圍修改。

層次分析法(簡(jiǎn)稱(chēng)AHP)是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家薩蒂(T.L.Salty)在20世紀(jì)70年代提出的一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法。AHP進(jìn)行決策分析的最終目的是定量地確定其決策方案中各個(gè)指標(biāo)對(duì)于總目標(biāo)的重要程度［4］。

表1 高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

為了能使計(jì)算簡(jiǎn)便快捷，便于使用者操作，筆者用MATLAB編寫(xiě)了應(yīng)用程序。根據(jù)層次分析法的基本原理，綜合各專(zhuān)家的意見(jiàn)，在目標(biāo)層下屬一級(jí)指標(biāo)中，創(chuàng)新投入(U1)、創(chuàng)新運(yùn)行(U2)、創(chuàng)新產(chǎn)出(U3)的判斷矩陣及相應(yīng)的權(quán)重和一致性檢驗(yàn)如表2。

類(lèi)似地可求出各準(zhǔn)則層(一級(jí)指標(biāo))、分準(zhǔn)則層(二級(jí)指標(biāo))及各方案層(三級(jí)指標(biāo))相應(yīng)的權(quán)重和一致性檢驗(yàn)值。

表2 目標(biāo)層下的判斷矩陣、權(quán)重及一致性檢驗(yàn)

按照上述應(yīng)用層次分析法計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重，完整的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)成如表3所示。

三、構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型

(一)評(píng)價(jià)模型的選擇依據(jù)

在建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以后，需要解決的主要問(wèn)題就是綜合評(píng)價(jià)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力。哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力是一個(gè)綜合性的指標(biāo)，其評(píng)價(jià)值是由33個(gè)方案層指標(biāo)綜合得到的一個(gè)相對(duì)數(shù)，反映參與評(píng)價(jià)比較的各對(duì)象(區(qū)域或年份)之間的強(qiáng)弱。處理的方法為帶有主觀性的綜合評(píng)分法。

表3 高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重

筆者認(rèn)為，合理的評(píng)價(jià)模型應(yīng)滿(mǎn)足這樣的要求：通過(guò)模型的運(yùn)行，能夠?qū)φ軐W(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力進(jìn)行準(zhǔn)確、客觀評(píng)價(jià)，體現(xiàn)高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新活動(dòng)的優(yōu)勢(shì)和不足，為宏觀管理層與微觀管理層提供決策依據(jù)，從而使高校能夠有針對(duì)性地進(jìn)行哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新活動(dòng)。由于影響創(chuàng)新能力的某些因素是模糊的，不同高校創(chuàng)新能力具有差異性和個(gè)性化特點(diǎn)，許多指標(biāo)不能用數(shù)值確定，即沒(méi)有明確的邊界，只有評(píng)價(jià)程度的高低，一般的情況下不能很清晰地定義出創(chuàng)新能力究竟有多強(qiáng)，而是用“很強(qiáng)”、“強(qiáng)”、“一般”、“較弱”、“弱”五個(gè)等級(jí)確定，但是仍很難界定每個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)?？梢钥闯觯軐W(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)具有模糊性，故可以采用基于專(zhuān)家咨詢(xún)的多層次模糊綜合評(píng)價(jià)模型方法對(duì)創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(二)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的模糊處理

既然采用模糊綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，就需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)得出的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理。

對(duì)定性指標(biāo)的模糊處理方法為：建立定性指標(biāo)測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)，基于德?tīng)柗品ǖ牡燃?jí)論域方法由各專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，按照模糊分類(lèi)的原則將分值范圍劃分為五個(gè)等級(jí)，即很強(qiáng)、較強(qiáng)、一般、較弱、弱。等級(jí)與分?jǐn)?shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：很強(qiáng)［90～100］;較強(qiáng)［80～90);一般［70～80);較弱［60～70);弱［0～60)。

對(duì)于定量指標(biāo)，有兩種模糊處理方法：第一種是將計(jì)算出的結(jié)果直接交給專(zhuān)家組，專(zhuān)家組根據(jù)與同類(lèi)高校的比較，分別按照“很強(qiáng)、較強(qiáng)、一般、較弱、弱”五個(gè)等級(jí)進(jìn)行評(píng)判打分;第二種方法是函數(shù)化處理方法，又稱(chēng)功效函數(shù)法，即將每個(gè)指標(biāo)的實(shí)際值轉(zhuǎn)化為用百分制表示的數(shù)值［5］。該方法具體如下：

設(shè)Yi為單指標(biāo)模糊評(píng)價(jià)值，Xmax為某指標(biāo)在所有高校中的有量綱指標(biāo)最大值，Xmin為某指標(biāo)在所有高校中的有量綱指標(biāo)最小值，Xi為某指標(biāo)在所有高校中的有量綱指標(biāo)實(shí)際值。由于創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的定量指標(biāo)都屬于極大型指標(biāo)，即指標(biāo)值越大越好，所以有：

在上式中，Yi值按四舍五入方式取整數(shù)。其中，將功效系數(shù)值乘以40再加上60是為了使所得到的標(biāo)準(zhǔn)值更有利于層次的劃分，同時(shí)綜合評(píng)價(jià)中每個(gè)指標(biāo)的得分在任何情況下都不會(huì)等于0，并與人們習(xí)慣的百分制評(píng)分方法一致，評(píng)價(jià)結(jié)果更為直觀。

(三)模糊綜合評(píng)價(jià)模型

根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)模型方法的基本原則，建立創(chuàng)新能力模糊綜合評(píng)價(jià)模型的步驟如下：

1.設(shè)定指標(biāo)權(quán)重向量

2.建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集

根據(jù)已構(gòu)建的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)框架，可以建立以下評(píng)價(jià)指標(biāo)集：

其中：U表示目標(biāo)層指標(biāo)(即哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力)，Ui表示一級(jí)指標(biāo)(準(zhǔn)則層)，Uij表示二級(jí)指標(biāo)(分準(zhǔn)則層)，Uijk表示三級(jí)指標(biāo)(方案層)。

3.建立評(píng)價(jià)等級(jí)集

評(píng)價(jià)等級(jí)集是評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象可能做出的各種評(píng)價(jià)結(jié)果的集合。應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法的目的就是在綜合考慮所有構(gòu)成指標(biāo)的基礎(chǔ)上評(píng)價(jià)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱。因此，可以建立評(píng)價(jià)等級(jí)集為V={v1，v2，v3，v4，v5}，其中v1表示創(chuàng)新能力很強(qiáng)，v2表示創(chuàng)新能力較強(qiáng)，v3表示創(chuàng)新能力一般，v4表示創(chuàng)新能力較弱，v5表示創(chuàng)新能力弱。

4.構(gòu)建二級(jí)指標(biāo)模糊判斷矩陣

由于三級(jí)指標(biāo)中既有定性指標(biāo)，又有定量指標(biāo)，因此不同性質(zhì)的指標(biāo)需要采取不同的模糊隸屬度計(jì)算方法。

對(duì)于定性指標(biāo)來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)定性指標(biāo)等級(jí)隸屬范圍，按照相應(yīng)的定性指標(biāo)模糊測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)，可以請(qǐng)N位專(zhuān)家對(duì)三級(jí)定性指標(biāo)等級(jí)作出判斷，然后求出該評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)的人數(shù)在全部評(píng)判人數(shù)中的比重作為rijkm，得到該評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬程度，即：

上式中，i=1，2，3;j=1，2，3;k=1，2，3 ，m=1，2，3，4，5 ，表示Uij二級(jí)指標(biāo)被N個(gè)專(zhuān)家評(píng)為vm等級(jí)的人數(shù)。

對(duì)于定量指標(biāo)來(lái)說(shuō)，利用公式1對(duì)其進(jìn)行無(wú)量綱化模糊處理后，可以得到屬于某個(gè)區(qū)間的相應(yīng)評(píng)價(jià)值，為了避免出現(xiàn)某項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)值位于邊界邊緣，而造成評(píng)語(yǔ)相差一個(gè)級(jí)別的不合理現(xiàn)象，將計(jì)算得出的各個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值，按照隸屬函數(shù)公式3進(jìn)行模糊化處理，即確定最基層定量指標(biāo)的隸屬程度［6］。

式中，i=1，2，3;j=1，2，3;k=1，2，3 。當(dāng)Yi=60時(shí)，規(guī)定rijk4=0，rijk5=1，表示某指標(biāo)在某高校的有量綱指標(biāo)實(shí)際值Xi與某指標(biāo)在所有高校中的有量綱指標(biāo)最小值Xmin相等的情況，即：Xi=Xmin。

按照公式2和公式3對(duì)相應(yīng)的定性指標(biāo)和定量指標(biāo)進(jìn)行隸屬程度計(jì)算后，得到二級(jí)指標(biāo)模糊判斷矩陣。

5.計(jì)算二級(jí)指標(biāo)的模糊向量

二級(jí)指標(biāo)的模糊向量可以表示二級(jí)指標(biāo)所表征的單項(xiàng)能力的強(qiáng)弱，將其權(quán)重向量與模糊判斷矩陣相乘，得到二級(jí)指標(biāo)的模糊向量。

用Sij表示Uij的模糊向量，得：

其中：sijm表示Uij項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)等級(jí)集中的vm(i=1，2，3;j=1，2，3;k=1，2，3…n，n根據(jù)二級(jí)指標(biāo)取值為2、3、4、5、7;m=1，2，3，4，5)，表征二級(jí)指標(biāo)的強(qiáng)弱。

6.構(gòu)建一級(jí)指標(biāo)模糊判斷矩陣

根據(jù)上一步得到的二級(jí)指標(biāo)模糊向量，可以構(gòu)建一級(jí)指標(biāo)模糊判斷矩陣如下：

7.計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的模糊向量

一級(jí)指標(biāo)的模糊向量可以表示一級(jí)指標(biāo)所表征的單項(xiàng)能力的強(qiáng)弱，將其權(quán)重向量與模糊判斷矩陣相乘，得到一級(jí)指標(biāo)的模糊向量。

用Si表示Ui的模糊向量，得：

其中：sim表示Ui項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)等級(jí)集中的vm(i=1，2，3;m=1，2，3，4，5)，表征一級(jí)指標(biāo)的強(qiáng)弱。

8.構(gòu)建目標(biāo)層模糊判斷矩陣

根據(jù)上一步所得到的一級(jí)指標(biāo)模糊向量，可以構(gòu)建目標(biāo)層模糊判斷矩陣如下：

9.計(jì)算模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

把目標(biāo)層的權(quán)重向量與其模糊判斷矩陣相乘，就能得到創(chuàng)新能力模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果。

用S表示模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，有：

其中：sm表示創(chuàng)新能力對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)等級(jí)集中的vm(m=1，2，3，4，5)，表征創(chuàng)新能力強(qiáng)弱。按最大隸屬原則，若s1最大，則說(shuō)明該高校創(chuàng)新能力很強(qiáng);若s5最大，則其哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力弱。

(四)評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性分析

運(yùn)用模糊結(jié)合評(píng)價(jià)模型，一般都是按照最大隸屬度原則對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象所屬等級(jí)進(jìn)行判斷，哪個(gè)值最大就屬于哪個(gè)等級(jí)，這在評(píng)價(jià)結(jié)果向量分量中的最大值與次大值之間存在明顯差異時(shí)無(wú)疑非常有效，也與實(shí)際情況相符。但如果最大分量值與次大分量值之間的差距非常小，最終的評(píng)價(jià)結(jié)果就可能處于最大值與次大值對(duì)應(yīng)的等級(jí)之間，而按最大隸屬度原則，則選最大值對(duì)應(yīng)的等級(jí)，這就無(wú)法客觀地反映事物本身界限的模糊性。當(dāng)評(píng)價(jià)結(jié)果分量為同一個(gè)常數(shù)時(shí)，則最大隸屬原則失效，即無(wú)法根據(jù)最大隸屬原則對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象作出所屬等級(jí)判斷。因此，需要按照一定規(guī)則判斷最大隸屬原則的有效性。

可以按照下述方法進(jìn)行分析［7］：

有：

當(dāng)α=+∞時(shí)，可以認(rèn)定施行最大隸屬原則完全有效;當(dāng)1≤α〈+∞ 時(shí)，可以認(rèn)為施行最大隸屬原則非常有效;當(dāng)1/2≤α〈1時(shí)，可以認(rèn)為施行最大隸屬原則比較有效;當(dāng)0〈α〈1/2時(shí)，可以認(rèn)為施行最大隸屬原則低效;當(dāng)α=0時(shí)，可以認(rèn)為最大隸屬原則完全無(wú)效。

通過(guò)對(duì)α取值的判斷，不僅可以判斷所得sj可否用最大隸屬原則確定所屬等級(jí)，而且可以說(shuō)明施行最大隸屬原則判別后的相對(duì)置信程度，即有多大把握認(rèn)為被評(píng)對(duì)象屬于某個(gè)等級(jí)。

當(dāng)最大隸屬原則低效或完全無(wú)效時(shí)(即0≤α〈1/2時(shí))，為了更好地描述評(píng)價(jià)結(jié)果所屬等級(jí)，則需要進(jìn)行評(píng)價(jià)結(jié)果的單值化處理，就是給各等級(jí)賦以分值，然后用最終評(píng)價(jià)向量中對(duì)應(yīng)的隸屬度將分值加權(quán)平均得到一個(gè)點(diǎn)值［8］。賦值的原則是給各個(gè)等級(jí)依次間距相等的分值，在本文中，當(dāng)出現(xiàn)最大隸屬度低效或完全無(wú)效時(shí)，對(duì)各等級(jí)的賦值分別為：v1=5，v2=4，v3=3，v4=2，v5=1，則有單值化計(jì)算公式：

將S的值按下述對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行判斷，從而給出評(píng)價(jià)結(jié)果。S的計(jì)算結(jié)果與等級(jí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系為：很強(qiáng)(4-5］;較強(qiáng)(3-4］;一般(2-3］;較弱(1-2］;弱［0-1］。

當(dāng)然，如果要對(duì)眾多評(píng)價(jià)對(duì)象的最終評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行排序，也可以按“式7”進(jìn)行計(jì)算，按各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象S值進(jìn)行排序。

［1］譚春輝.高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的基本指標(biāo)框架研究［J］.重慶大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2009(6)：84-89.

［2］譚春輝.高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究［J］.重慶大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2010(2)：70-75.

［3］BROWN B.Delphi Process：A methodology used for the elicitation of opinions of Experts［M］.The Rand Corporation，1987：392.

［4］SALEHFA H，BENSON S A.Electric utility coal quality analysis using artificial neural network techniques［J］.Neurocomputing，2003(11).

［5］勵(lì)明.構(gòu)建和諧社會(huì)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系研究［EB/OL］.［2010-07-08］.www.jztjj.gov.cn/tjyj/070918.html.

［6］王佳.中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)研究［D］.西安：西安理工大學(xué)，2005：84.

［7］陳耀輝，孫春燕.模糊綜合評(píng)判法中的最大隸屬原則有效度［J］.重慶師范學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2001(1)：45-47.

［8］陳守煜.系統(tǒng)模糊決策理論與應(yīng)用［M］.大連：大連理工大學(xué)出版社，1994：179-198.