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    科技評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分類及對(duì)評(píng)價(jià)的影響研究

    2021-06-07 08:08曾強(qiáng)俞立平
    現(xiàn)代情報(bào) 2021年6期

    曾強(qiáng) 俞立平

    關(guān)鍵詞:科技評(píng)價(jià);自然權(quán)重;數(shù)據(jù)分布權(quán)重;非線性評(píng)價(jià);線性評(píng)價(jià)

    在科技評(píng)價(jià)中,人們往往都比較重視權(quán)重問題。通常意義上的權(quán)重是根據(jù)主觀或客觀評(píng)價(jià)方法確定的設(shè)計(jì)權(quán)重.而對(duì)于隱含在科技評(píng)價(jià)指標(biāo)中的權(quán)重問題較少關(guān)注。如南京大學(xué)CSSCI期刊引文評(píng)價(jià).采用他引影響因子和總被引頻次兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),權(quán)重分別為0.8和0.2,假設(shè)暫不考慮評(píng)價(jià)賦權(quán),兩個(gè)指標(biāo)是等權(quán)重相加,數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后,兩個(gè)指標(biāo)的極大值都是100,但是均值并不相等。比如他引影響因子的平均分?jǐn)?shù)為80,總被引頻次的平均分為40,那么在實(shí)際評(píng)價(jià)中,他引影響因子明顯占據(jù)比較重要的地位?;蛘哒f,從指標(biāo)數(shù)據(jù)角度,他引影響因子的實(shí)際權(quán)重就是0.667.而總被引頻次的實(shí)際權(quán)重就是0.333.這種由于指標(biāo)均值差異帶來的權(quán)重稱為自然權(quán)重。

    以上例子是對(duì)于線性評(píng)價(jià)方法而言,其實(shí)在非線性評(píng)價(jià)中,指標(biāo)隱含權(quán)重問題更為復(fù)雜。非線性評(píng)價(jià)方法的特點(diǎn)是評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)結(jié)果之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系,其種類繁多,原理各不相同,比如主成分分析、因子分析、TOPSIS、VIKOR、ELEC.TRE、灰色關(guān)聯(lián)、DEA效率分析等。為了簡(jiǎn)捷起見,暫不考慮非線性評(píng)價(jià)中賦權(quán)問題,也就是說假定非線性評(píng)價(jià)都是等權(quán)重。那么,即使在這種情況下,指標(biāo)權(quán)重真的相等嗎?俞立平等針對(duì)這個(gè)問題提出了模擬權(quán)重的概念.就是對(duì)于非線性評(píng)價(jià)方法,將評(píng)價(jià)得分與評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行回歸,回歸系數(shù)大小實(shí)際上就反映了各指標(biāo)的重要性,將其歸一化處理就是模擬權(quán)重,或者稱為實(shí)際權(quán)重。很明顯即使在不賦權(quán)的情況下,非線性評(píng)價(jià)方法各指標(biāo)的實(shí)際權(quán)重也不可能相等.其原因有待深入研究,隱含在科技評(píng)價(jià)指標(biāo)中的數(shù)據(jù)權(quán)重問題非常復(fù)雜。

    在科技評(píng)價(jià)中.評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重特性對(duì)評(píng)價(jià)產(chǎn)生著較大影響。指標(biāo)權(quán)重特性既包括了標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)數(shù)據(jù)均值不同帶來的影響.也包括指標(biāo)數(shù)據(jù)分布帶來的影響。其中指標(biāo)均值不同帶來的自然權(quán)重某種程度上是可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行修正,在排除自然權(quán)重后,剩下的就是指標(biāo)數(shù)據(jù)分布對(duì)權(quán)重的影響。研究評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重特性對(duì)線性評(píng)價(jià)與非線性評(píng)價(jià)的影響,分析其作用機(jī)制,找到消除自然權(quán)重的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法.進(jìn)一步總結(jié)指標(biāo)數(shù)據(jù)分布對(duì)實(shí)際權(quán)重的影響特點(diǎn)和影響大小,不僅可以豐富科技評(píng)價(jià)方法和技術(shù),減少評(píng)價(jià)系統(tǒng)誤差,提高評(píng)價(jià)質(zhì)量,在實(shí)踐上也有利于保證評(píng)價(jià)的公平、公正,提高評(píng)價(jià)的公信力。

    關(guān)于指標(biāo)數(shù)據(jù)與權(quán)重的關(guān)系.學(xué)術(shù)界從權(quán)重與評(píng)價(jià)方法角度進(jìn)行了一些研究。邱東認(rèn)為當(dāng)采用乘法合成時(shí),權(quán)重作用不如加法合成時(shí)明顯。覃森等在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中.采用分配常數(shù)的邊權(quán)重、服從指數(shù)分布的邊權(quán)重、節(jié)點(diǎn)度乘積函數(shù)的邊權(quán)重3種權(quán)重方式.從靜態(tài)與動(dòng)態(tài)加權(quán)視角研究了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度分布的不同特性。張耀天等提出自適應(yīng)層次分析法,能夠根據(jù)被評(píng)價(jià)對(duì)象在科研評(píng)價(jià)指標(biāo)上的數(shù)據(jù)分布特征,對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整.從而在評(píng)價(jià)過程中充分體現(xiàn)稀缺性指標(biāo)的導(dǎo)向作用,實(shí)現(xiàn)更為合理的績(jī)效分配。周楊等設(shè)計(jì)了一種基于自適應(yīng)權(quán)重的粗糙K均值聚類算法.基于自適應(yīng)權(quán)重的粗糙聚類算法在每一次迭代過程中,根據(jù)當(dāng)前的數(shù)據(jù)劃分狀態(tài),動(dòng)態(tài)計(jì)算每個(gè)樣本對(duì)于類的權(quán)重,降低了原有算法對(duì)初始權(quán)重的依賴。郭亞軍研究了動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)中權(quán)重與時(shí)序數(shù)據(jù)的“隱式”關(guān)系。

    關(guān)于指標(biāo)數(shù)據(jù)分布與評(píng)價(jià)的關(guān)系,Glanzel w、Bornmann L等認(rèn)為用算術(shù)平均值來反映引文的非正態(tài)分布的集中趨勢(shì)是不合適的.可能歪曲數(shù)據(jù)的真實(shí)分布。Raan V指出過去按照個(gè)人經(jīng)驗(yàn),將引文數(shù)據(jù)看作一個(gè)單一平均值的做法,使得評(píng)價(jià)結(jié)果遠(yuǎn)高于或低于國際引文影響標(biāo)準(zhǔn)。Seglen PO發(fā)現(xiàn)引文分析數(shù)據(jù)具有冪律分布特征,屬于典型的偏態(tài)分布。Adler R等也發(fā)現(xiàn)引用數(shù)據(jù)分布是右偏的,服從冪律法則。胡永宏認(rèn)為權(quán)重發(fā)揮作用的大小還取決于評(píng)價(jià)指標(biāo)之間相關(guān)性的大小以及后面合成所采用的方法.當(dāng)指標(biāo)之間相關(guān)性較大時(shí),權(quán)數(shù)幾乎不起什么作用。肖峻等研究了AHP權(quán)重的概率分布規(guī)律,當(dāng)判斷矩陣元素為平均分布和正態(tài)分布時(shí),所求得的權(quán)重均為正態(tài)分布。俞立平等認(rèn)為指標(biāo)數(shù)據(jù)偏倚會(huì)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化.指標(biāo)數(shù)據(jù)右偏會(huì)導(dǎo)致期刊評(píng)價(jià)值偏低,最好選取數(shù)據(jù)偏倚情況相對(duì)較好的指標(biāo)來評(píng)價(jià)期刊平均水平。

    從現(xiàn)有的研究看,學(xué)術(shù)界關(guān)于權(quán)重問題的相關(guān)研究.更多集中在權(quán)重確定方法與評(píng)價(jià)方法中涉及的一些賦權(quán)問題,關(guān)于指標(biāo)數(shù)據(jù)分布對(duì)評(píng)價(jià)的影響,也有少量的研究。在多元統(tǒng)計(jì)的早期研究中,由于評(píng)價(jià)指標(biāo)均值不同產(chǎn)生的自然權(quán)重思想有所涉及,但并沒有進(jìn)行進(jìn)一步研究,總體上,關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重特性問題學(xué)術(shù)界尚缺乏研究,在以下幾個(gè)方面有待深入:

    第一,指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)權(quán)重的影響有幾種類型?它們對(duì)線性評(píng)價(jià)與非線性評(píng)價(jià)會(huì)產(chǎn)生何種影響?其影響規(guī)律與影響特征如何?

    第二,如何對(duì)由于指標(biāo)均值不同導(dǎo)致的自然權(quán)重進(jìn)行修正?

    第三,如何對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)分布對(duì)實(shí)際權(quán)重的影響大小進(jìn)行評(píng)估?這種評(píng)估對(duì)于評(píng)價(jià)方法選擇有什么意義?

    本文在理論分析的基礎(chǔ)上,以JCR2016數(shù)學(xué)期刊評(píng)價(jià)為例,評(píng)價(jià)方法除了線性評(píng)價(jià)外,還選取主成分分析與TOPSIS兩種非線性評(píng)價(jià)方法,并提出一種消除自然權(quán)重的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法,在自然權(quán)重消除前后進(jìn)行比較,最后得出結(jié)論并進(jìn)行討論。

    1指標(biāo)權(quán)重特性分析

    1.1指標(biāo)權(quán)重的分類

    第一,設(shè)計(jì)權(quán)重。也稱為傳統(tǒng)權(quán)重,就是評(píng)價(jià)時(shí)為了管理的需要,通過主觀、客觀或主客觀結(jié)合的方法確定的權(quán)重。傳統(tǒng)權(quán)重體現(xiàn)了評(píng)價(jià)為管理服務(wù),體現(xiàn)了評(píng)價(jià)主體的主觀或客觀要求。至于在實(shí)際評(píng)價(jià)中傳統(tǒng)權(quán)重有沒有得到很好的體現(xiàn),體現(xiàn)的程度如何,是個(gè)非常復(fù)雜的問題。在評(píng)價(jià)技術(shù)層面,努力在評(píng)價(jià)結(jié)果中實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)權(quán)重是重要目標(biāo)之一。

    第二,實(shí)際權(quán)重。也稱為模擬權(quán)重,在非線性評(píng)價(jià)中表現(xiàn)尤為突出。根據(jù)俞立平等提出的回歸模擬權(quán)重估計(jì)法,用評(píng)價(jià)結(jié)果作為因變量,評(píng)價(jià)指標(biāo)作為自變量進(jìn)行回歸,為了防止多重共線性的影響,回歸方法可能要用嶺回歸或偏最二乘法,回歸系數(shù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后就是評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際權(quán)重,它是真正發(fā)揮作用的權(quán)重。

    第三,自然權(quán)重。這是由于指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后均值不相等引起的,均值越大的指標(biāo),在線性評(píng)價(jià)中的隱含權(quán)重越高,自然權(quán)重越大。當(dāng)然自然權(quán)重是可以測(cè)度的,其測(cè)度方法就是計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后各指標(biāo)均值占所有均值的比重。如果通過某種標(biāo)準(zhǔn)化方法,使得各指標(biāo)均值相等,那么自然權(quán)重是可以消除的。自然權(quán)重問題是隱含的,而且沒有得到應(yīng)有的重視,在實(shí)際評(píng)價(jià)中,自然權(quán)重問題是普遍存在的。

    第四,數(shù)據(jù)分布權(quán)重。數(shù)據(jù)分布權(quán)重是一種隱含權(quán)重,在非線性評(píng)價(jià)中表現(xiàn)突出。在等權(quán)重非線性評(píng)價(jià)時(shí),即使解決了自然權(quán)重問題,那么通過回歸得到的模擬權(quán)重一般也不相等.產(chǎn)生的原因是評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)分布引起的.這里將其稱為數(shù)據(jù)分布權(quán)重。不過指標(biāo)數(shù)據(jù)分布權(quán)重難以測(cè)量,因?yàn)榍闆r太復(fù)雜了,一切取決于各指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布,它的存在影響實(shí)際權(quán)重。數(shù)據(jù)分布權(quán)重是不可以消除的,或者說不能消除,因?yàn)楦淖冊(cè)贾笜?biāo)的數(shù)據(jù)分布會(huì)嚴(yán)重影響評(píng)價(jià)結(jié)果,導(dǎo)致評(píng)價(jià)偏倚,何況會(huì)破壞原始數(shù)據(jù)包含的大量信息。當(dāng)然,除非不采用非線性評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià),這是解決數(shù)據(jù)分布權(quán)重的終極方法。

    界定以上4種權(quán)重后可以發(fā)現(xiàn).通常情況下,實(shí)際權(quán)重受設(shè)計(jì)權(quán)重、自然權(quán)重與數(shù)據(jù)分布權(quán)重的影響,為了進(jìn)一步分析可以采取逐步排除法,首先通過等權(quán)重方法消除設(shè)計(jì)權(quán)重的影響,在進(jìn)一步消除自然權(quán)重后,實(shí)際權(quán)重就是數(shù)據(jù)分布權(quán)重。

    1.2指標(biāo)權(quán)重與評(píng)價(jià)方法

    為了使研究得到簡(jiǎn)化,暫不考慮設(shè)計(jì)權(quán)重,在此假設(shè)下分析自然權(quán)重、數(shù)據(jù)分布權(quán)重與評(píng)價(jià)方法之間的關(guān)系。

    多屬性評(píng)價(jià)方法大致可以分為線性評(píng)價(jià)與非線性評(píng)價(jià)兩大類.所謂線性評(píng)價(jià),就是傳統(tǒng)的加權(quán)匯總類評(píng)價(jià)方法,如專家賦權(quán)法、熵權(quán)法、概率權(quán)法等;所謂非線性評(píng)價(jià),就是采用一定的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)值之間是非線性關(guān)系,如因子分析、TOPSIS、VIKOR、灰色關(guān)聯(lián)等。在線性評(píng)價(jià)中,只有自然權(quán)重會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)產(chǎn)生影響,而在非線性評(píng)價(jià)中.自然權(quán)重和數(shù)據(jù)分布權(quán)重會(huì)同時(shí)產(chǎn)生影響。

    如果采取某種方法能夠消除自然權(quán)重,那么非線性評(píng)價(jià)方法中,就可以單獨(dú)評(píng)估數(shù)據(jù)分布權(quán)重產(chǎn)生的影響,并對(duì)這種影響大小進(jìn)行綜合評(píng)估。

    需要說明的是,傳統(tǒng)意義上的評(píng)價(jià)賦權(quán)(設(shè)計(jì)權(quán)重)無論在線性評(píng)價(jià)與非線性評(píng)價(jià)中均占據(jù)重要地位,只有部分非線性評(píng)價(jià)方法不需要賦權(quán)。為了簡(jiǎn)化起見,同時(shí)也是為了研究更加深入,本文暫不考慮傳統(tǒng)權(quán)重(設(shè)計(jì)權(quán)重)對(duì)指標(biāo)權(quán)重的影響,也就是說,無論是線性評(píng)價(jià)還是非線性評(píng)價(jià),均采用等權(quán)重進(jìn)行,這樣可以更好地評(píng)估自然權(quán)重與數(shù)據(jù)分布權(quán)重的作用及其規(guī)律,以及對(duì)最終實(shí)際權(quán)重的影響。

    2研究方法與數(shù)據(jù)

    2.1實(shí)際權(quán)重的測(cè)度——偏最小二乘法

    評(píng)價(jià)指標(biāo)之間往往相關(guān)性較高,這樣在回歸時(shí)會(huì)產(chǎn)生多重共線性.所以采用傳統(tǒng)的最小二乘法進(jìn)行回歸往往是不可以的。偏最小二乘法(PartialLeast Squares,PLS)是Wold S等提出的.它結(jié)合了多元回歸、主成分分析、典型相關(guān)分析優(yōu)點(diǎn),采用信息綜合與篩選技術(shù),特別適用于解釋變量存在多重共線性、數(shù)據(jù)數(shù)量過少等問題,一般認(rèn)為比主成分回歸、嶺回歸解決多重共線性更好。

    2.2自然權(quán)重的消除一動(dòng)態(tài)最大均值逼近標(biāo)準(zhǔn)化

    在科技評(píng)價(jià)中,由于評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)特性,使得即使標(biāo)準(zhǔn)化后各指標(biāo)的均值也不相等,從而帶來自然權(quán)重問題,本文提出動(dòng)態(tài)最大均值逼近標(biāo)準(zhǔn)化方法,如圖3所示,試圖進(jìn)行修正,主要步驟如下:

    第一,確定評(píng)價(jià)目的、評(píng)價(jià)原則,選擇評(píng)價(jià)指標(biāo),這里有個(gè)基本前提.就是所有評(píng)價(jià)指標(biāo)都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),不存在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

    第二,對(duì)所有評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,其方法是所有正向指標(biāo)除以極大值然后乘以100(以百分制為例),所有反向指標(biāo)用極大值減去該指標(biāo)先轉(zhuǎn)為正向指標(biāo),然后視同正向指標(biāo)再做一次標(biāo)準(zhǔn)化。接著計(jì)算各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的均值,并找到最大均值K。

    動(dòng)態(tài)最大均值逼近標(biāo)準(zhǔn)化方法有4個(gè)特點(diǎn):第一,需要循環(huán)標(biāo)準(zhǔn)化多次,是動(dòng)態(tài)的;第二,理論上標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)的均值絕對(duì)相等,但極大值會(huì)大于100,永遠(yuǎn)不可能等于100。理論上它可以無限逼近第一步的極大值,但永遠(yuǎn)也無法達(dá)到;第三,這是線性標(biāo)準(zhǔn)化方法.不會(huì)破壞原始指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特征,能保留原始指標(biāo)的大量信息;第四,容易實(shí)現(xiàn),借助計(jì)算機(jī)編程,可以非常方便地進(jìn)行處理。

    下面對(duì)動(dòng)態(tài)最大均值逼近標(biāo)準(zhǔn)化方法中,每循環(huán)一次均值就會(huì)增加進(jìn)行證明。進(jìn)行二次標(biāo)準(zhǔn)化前,需要增加均值:

    本文選擇主成分分析與TOPSIS兩種比較常用的非線性評(píng)價(jià)方法為例來進(jìn)行研究,之所以選擇兩種評(píng)價(jià)方法,是為了提高研究的穩(wěn)健性,避免單一評(píng)價(jià)方法研究可能產(chǎn)生的偏倚。此外,主成分分析一般不要給指標(biāo)賦權(quán).是不加權(quán)非線性評(píng)價(jià)方法的代表,TOPSIS評(píng)價(jià)方法可以加權(quán),是加權(quán)非線性評(píng)價(jià)方法的代表。當(dāng)然,本文重點(diǎn)研究評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重特性.為了減少來自評(píng)價(jià)賦權(quán)的影響,TOPSIS評(píng)價(jià)也不進(jìn)行賦權(quán),即均不考慮設(shè)計(jì)權(quán)重問題。

    2.4研究數(shù)據(jù)

    本文以JCR2016數(shù)學(xué)期刊為例,選取8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)為例來進(jìn)行說明,分別是:總被引頻次、影響因子、他引影響因子、影響因子百分位、5年影響因子、特征因子、論文影響分值、即年指標(biāo)。JCR2016數(shù)學(xué)期刊共有期刊310種.刪除了部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失期刊,最后還有294種期刊,指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)如表1所示。

    從標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)均值相差很大,最大的是影響因子百分位47.073,最小的是總被引頻次7.252。從Jaque-Bera正態(tài)分布檢驗(yàn)看.所有指標(biāo)均不服從正態(tài)分布。所以選擇JCR2016數(shù)學(xué)期刊來研究評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重特性具有代表性,是比較好的樣本。

    3

    實(shí)證結(jié)果

    3.1線性評(píng)價(jià)中數(shù)據(jù)權(quán)重特點(diǎn)

    首先對(duì)表1中的除了影響因子百分位外的其他7個(gè)指標(biāo).采用動(dòng)態(tài)最大均值逼近標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理,以消除自然權(quán)重的影響,經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后,數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量如表2所示。

    影響因子百分位因其均值最大無需做消除自然權(quán)重處理,除該指標(biāo)外,其余所有指標(biāo)的極大值均超過100,但小于101,即在最大許可閾值范圍內(nèi)。離散系數(shù)也有所減小,但是偏度和峰度變化不大,偏度和峰度值也非常接近.正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果相同,均沒有通過正態(tài)分布。說明動(dòng)態(tài)最大均值逼近標(biāo)準(zhǔn)化方法能夠消除自然權(quán)重,降低指標(biāo)數(shù)據(jù)波動(dòng)程度,但并沒有改變指標(biāo)數(shù)據(jù)分布。

    為了分析消除自然權(quán)重后評(píng)價(jià)結(jié)果的差異,假設(shè)采取等權(quán)重法進(jìn)行線性加權(quán)匯總,結(jié)果如表3所示,由于篇幅所限,本文僅公布消除自然權(quán)重后前30種期刊的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比。消除自然權(quán)重后,所有期刊評(píng)價(jià)值的均值為47.07.即原來標(biāo)準(zhǔn)化后的最大均值,要比消除自然權(quán)重前的評(píng)價(jià)均值17.30大。從評(píng)價(jià)結(jié)果排序看,消除自然權(quán)重前后排序相差較大,說明自然權(quán)重對(duì)線性評(píng)價(jià)結(jié)果影響較大,可見如果不考慮自然權(quán)重問題,評(píng)價(jià)結(jié)果相差很大,造成較大的評(píng)價(jià)系統(tǒng)誤差。

    3.2主成分分析消除自然權(quán)重前后比較

    首先采用原始標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析評(píng)價(jià),其KMO檢驗(yàn)值為0.816,Bartlett檢驗(yàn)值為3507.662,相伴概率為0.000,說明適合進(jìn)行主成分分析。第一主成分方差貢獻(xiàn)率為67.82%,第二主成分方差貢獻(xiàn)率為16.86,合計(jì)84.68%,采用方差貢獻(xiàn)率加權(quán)匯總,得到評(píng)價(jià)值,然后以評(píng)價(jià)值為因變量.評(píng)價(jià)指標(biāo)為自變量,采用偏最小二乘法進(jìn)行回歸,結(jié)果如表4所示。

    類似地,采用消除自然權(quán)重后的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分評(píng)價(jià),其KMO檢驗(yàn)值為0.862,Bartlett檢驗(yàn)值為3328.847,相伴概率為0.000,說明適合進(jìn)行主成分分析。第一主成分方差貢獻(xiàn)率為67.20%,第二主成分方差貢獻(xiàn)率為16.99,合計(jì)84.19%。以上各參數(shù)和消除自然權(quán)重前比較接近,說明消除自然權(quán)重對(duì)這些參數(shù)影響不大。繼續(xù)采用方差貢獻(xiàn)率加權(quán)匯總,得到評(píng)價(jià)值,然后以評(píng)價(jià)值為因變量.評(píng)價(jià)指標(biāo)為自變量,采用偏最小二成法進(jìn)行回歸,結(jié)果如表5所示。

    由于無論消除自然權(quán)重與否,均采用兩個(gè)主成分進(jìn)行分析,因此偏最小二乘法的回歸系數(shù)取潛在主成分?jǐn)?shù)量為2的結(jié)果.將其歸一化處理后得到消除自然權(quán)重前后的實(shí)際權(quán)重.并進(jìn)行比較.結(jié)果如表6所示。

    無論自然權(quán)重是否消除,主成分分析的實(shí)際權(quán)重結(jié)果基本類似,8個(gè)指標(biāo)權(quán)重絕對(duì)變化平均值為1.014%,排序也基本相同,只是消除自然權(quán)重后總被引頻次與影響因子百分位的排序有微小變化。這充分說明,決定主成分分析實(shí)際權(quán)重的是數(shù)據(jù)分布,而自然權(quán)重消除與否對(duì)其影響不大。

    需要說明的是,消除自然權(quán)重后由于實(shí)際權(quán)重畢竟發(fā)生了微小的變化.因此對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果排序肯定會(huì)產(chǎn)生一定的影響,限于篇幅不一一公布了。

    3.3 TOPSIS消除自然權(quán)重前后的比較

    同樣首先將原始指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后采用TOPSIS法進(jìn)行評(píng)價(jià),然后將評(píng)價(jià)結(jié)果作為因變量,評(píng)價(jià)指標(biāo)作為自變量,采用偏最小二乘法進(jìn)行回歸,結(jié)果如表7所示。

    同樣消除自然權(quán)重后采用TOPSIS法進(jìn)行評(píng)價(jià),然后將評(píng)價(jià)結(jié)果作為因變量.評(píng)價(jià)指標(biāo)作為自變量,采用偏最小二乘法進(jìn)行回歸,結(jié)果如表8所示。

    同樣取潛在因子為2的偏最小二乘法回歸結(jié)果進(jìn)行實(shí)際權(quán)重的比較分析,結(jié)果如表9所示。無論是否消除自然權(quán)重.TOPSIS相同指標(biāo)的實(shí)際權(quán)重大小雖然有所差別,8個(gè)指標(biāo)絕對(duì)權(quán)重變化6.131%.但是消除自然權(quán)重前后權(quán)重大小排序的次序相同,同樣說明決定TOPSIS實(shí)際權(quán)重的是數(shù)據(jù)分布,而不是自然權(quán)重。

    需要說明的是,消除自然權(quán)重后由于實(shí)際權(quán)重畢竟發(fā)生了較大變化,因此對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果排序肯定會(huì)產(chǎn)生影響,限于篇幅不一一公布了。

    3.4主成分分析與TOPSIS實(shí)際權(quán)重的比較

    為了比較不同評(píng)價(jià)方法對(duì)實(shí)際權(quán)重的影響,將消除自然權(quán)重后主成分分析與TOPSIS的實(shí)際權(quán)重結(jié)果進(jìn)行橫向比較,結(jié)果如表10所示。在都消除自然權(quán)重后,主成分分析與TOPSIS相同指標(biāo)的實(shí)際權(quán)重還有差異,8個(gè)指標(biāo)平均權(quán)重變化為14.166%.這是非線性評(píng)價(jià)方法不同帶來的影響。至于兩者權(quán)重大小排序也比較接近.這難以從理論上加以證明,有待進(jìn)一步研究。

    4結(jié)論與討論

    4.1科技評(píng)價(jià)指標(biāo)具有隱含權(quán)重特性

    在科技評(píng)價(jià)中,由于標(biāo)準(zhǔn)化以后不同指標(biāo)的均值不等,導(dǎo)致評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)天生就具有自然權(quán)重,自然權(quán)重是可以測(cè)度和消除的。此外不同指標(biāo)由于數(shù)據(jù)分布不同也具有數(shù)據(jù)分布權(quán)重,它不可以測(cè)度。自然權(quán)重與數(shù)據(jù)分布權(quán)重一起.對(duì)評(píng)價(jià)產(chǎn)生隱含的影響,可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果偏離管理需求,產(chǎn)生誤差。此外,實(shí)際權(quán)重也是一種隱含權(quán)重,它是非線性評(píng)價(jià)中各指標(biāo)重要性的真實(shí)體現(xiàn),實(shí)際權(quán)重受設(shè)計(jì)權(quán)重、自然權(quán)重、數(shù)據(jù)分布權(quán)重的綜合影響。

    4.2動(dòng)態(tài)最大均值標(biāo)準(zhǔn)化方法能夠消除自然權(quán)重

    本文提出的動(dòng)態(tài)最大均值標(biāo)準(zhǔn)化方法通過多次標(biāo)準(zhǔn)化逼近的原理,使得標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)的均值相等,極大值控制在允許的閾值范圍內(nèi)。由于是一種線性變換,因此不會(huì)改變?cè)笜?biāo)的數(shù)據(jù)分布,可以保留原始數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的大量信息.同時(shí)降低了評(píng)價(jià)指標(biāo)的離散系數(shù),因此是一種較好的消除自然權(quán)重的方法。

    4.3自然權(quán)重影響線性評(píng)價(jià)結(jié)果

    在線性加權(quán)匯總評(píng)價(jià)中,由于自然權(quán)重的存在,它會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果.并且標(biāo)準(zhǔn)化后評(píng)價(jià)指標(biāo)的均值相差越大,它對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響越大,必須進(jìn)行消除,以提高評(píng)價(jià)的精確性。數(shù)據(jù)分布對(duì)線性評(píng)價(jià)沒有影響,因?yàn)樵u(píng)價(jià)時(shí)不存在非線性運(yùn)算。

    4.4數(shù)據(jù)分布權(quán)重對(duì)非線性評(píng)價(jià)影響較大

    本文通過主成分分析和TOPSIS評(píng)價(jià)的實(shí)際權(quán)重比較表明,數(shù)據(jù)分布權(quán)重是影響非線性評(píng)價(jià)實(shí)際權(quán)重的主要因素,自然權(quán)重對(duì)非線性評(píng)價(jià)的實(shí)際權(quán)重影響較小。不同非線性評(píng)價(jià)方法也會(huì)影響實(shí)際權(quán)重,至于具體的影響特征.可以根據(jù)本文的方法進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

    4.5數(shù)據(jù)分布權(quán)重對(duì)評(píng)價(jià)方法的選擇具有深遠(yuǎn)的影響

    在消除自然權(quán)重后,決定非線性評(píng)價(jià)結(jié)果的主要是數(shù)據(jù)分布權(quán)重和評(píng)價(jià)方法.數(shù)據(jù)分布權(quán)重一般是不宜消除的,因?yàn)闀?huì)破壞原始指標(biāo)中的大量信息,在這種情況下,如果某種評(píng)價(jià)方法的實(shí)際權(quán)重中,由于數(shù)據(jù)分布的影響,導(dǎo)致不同指標(biāo)的權(quán)重相差較大,此時(shí)就要冷靜分析是否應(yīng)該選取這種評(píng)價(jià)方法,要看權(quán)重大小是否符合管理實(shí)際,是否符合評(píng)價(jià)目的。而線性評(píng)價(jià)方法在消除自然權(quán)重后,反而沒有相關(guān)問題,從這個(gè)角度,線性評(píng)價(jià)方法更為合理。

    4.6設(shè)計(jì)權(quán)重與實(shí)際權(quán)重力求一致是選擇評(píng)價(jià)方法的重要依據(jù)

    設(shè)計(jì)權(quán)重體現(xiàn)了評(píng)價(jià)目的和管理要求,而實(shí)際權(quán)重是檢驗(yàn)具體評(píng)價(jià)是否達(dá)到設(shè)計(jì)權(quán)重的重要手段。由于數(shù)據(jù)分布權(quán)重對(duì)線性評(píng)價(jià)方法沒有影響,在消除自然權(quán)重后,線性評(píng)價(jià)的設(shè)計(jì)權(quán)重和實(shí)際權(quán)重完全一致,從這個(gè)角度,線性評(píng)價(jià)方法具有天然的優(yōu)勢(shì)。

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