國(guó)家公務(wù)員遴選策論的多面Rasch模型應(yīng)用

李英武 張海麗 胡心約

摘?要：基于多面Rasch模型（MFRM），對(duì)某中央直屬系統(tǒng)公務(wù)員遴選策論的主觀評(píng)分偏差進(jìn)行分析，探討考生的能力水平，評(píng)分者寬嚴(yán)度、評(píng)分內(nèi)部一致性、維度難度和評(píng)分量尺等因素對(duì)遴選考試決策的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：評(píng)分者的寬嚴(yán)度差異顯著;評(píng)分者對(duì)特定評(píng)分維度的使用差異顯著;評(píng)分者與評(píng)分維度間交互作用顯著，不同評(píng)分者在特定評(píng)分指標(biāo)上評(píng)分偏差明顯。通過MFRM分析公務(wù)員遴選策論的測(cè)評(píng)結(jié)果，可深入了解考生的真實(shí)能力差異，策論評(píng)分維度的難度，并對(duì)公務(wù)員遴選測(cè)評(píng)中的主觀評(píng)分偏差來源進(jìn)行甄別，以完善國(guó)家公務(wù)員策論試題命制，建立評(píng)分者培訓(xùn)體系，提高公務(wù)員遴選考試決策的科學(xué)性，夯實(shí)考試測(cè)量學(xué)的理論與方法基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：公務(wù)員遴選;策論;評(píng)分者偏差;多面Rasch模型

中圖分類號(hào)：D630?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?文章編號(hào)：1009-3176（2021）06-089-（11）

一、問題提出

“育才造士，為國(guó)之本?！必瀼匦聲r(shí)代黨的組織路線，建設(shè)忠誠(chéng)干凈擔(dān)當(dāng)?shù)母咚刭|(zhì)干部隊(duì)伍是關(guān)鍵，重點(diǎn)是要做好干部培育、選拔、管理、使用工作[1]。為優(yōu)化領(lǐng)導(dǎo)機(jī)關(guān)公務(wù)員隊(duì)伍結(jié)構(gòu)，我國(guó)黨群機(jī)關(guān)、政府部門根據(jù)政策規(guī)定，從已具備公務(wù)員身份和相關(guān)資歷的人員中選拔公務(wù)員的方法，稱為公務(wù)員遴選。通過遴選，具備優(yōu)秀基層工作經(jīng)驗(yàn)的公務(wù)員，進(jìn)入到上一級(jí)機(jī)關(guān)工作，對(duì)優(yōu)化公務(wù)員隊(duì)伍來源和經(jīng)歷結(jié)構(gòu)、擴(kuò)大選人用人視野、建立來自基層的公務(wù)員選拔培養(yǎng)鏈，起到了重要作用[2]。

公務(wù)員遴選，一般采用考試與考察相結(jié)合的選拔方式，考慮到考生均已有公務(wù)員身份以及政府機(jī)關(guān)急需“筆桿子”的現(xiàn)實(shí)要求[3]，遴選筆試主要采用對(duì)策性論文寫作測(cè)驗(yàn)（以下簡(jiǎn)稱“策論”），對(duì)考生的政策理論水平、分析和解決實(shí)際問題的能力等素質(zhì)進(jìn)行評(píng)估。測(cè)評(píng)中通常需要評(píng)分者使用評(píng)分量尺，對(duì)考生的策論寫作表現(xiàn)進(jìn)行主觀賦分。既往的研究顯示，主觀評(píng)分類測(cè)驗(yàn)，易受多種因素的影響而產(chǎn)生評(píng)分者偏差（Rater Bias）[4]，即評(píng)分偏離既定標(biāo)準(zhǔn)所表現(xiàn)出的系統(tǒng)性行為模式，導(dǎo)致考生原始觀測(cè)分?jǐn)?shù)與真實(shí)能力出現(xiàn)偏差。如，考官寬嚴(yán)尺度不穩(wěn)定（Severity Drift）、隨意評(píng)分或者打中間分保險(xiǎn)分，分?jǐn)?shù)趨中化（Central Tendency）等，均可導(dǎo)致評(píng)分者偏差，不僅會(huì)影響考生的成績(jī)?cè)u(píng)分，更會(huì)威脅考試的科學(xué)性和公平性[5]。

2013年，王寓周對(duì)某省政協(xié)機(jī)關(guān)的遴選考試成績(jī)進(jìn)行了研究，追蹤調(diào)查了考生入職后的工作表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)部分遴選筆試高分考生進(jìn)入機(jī)關(guān)后，實(shí)際的工作表現(xiàn)并不理想[6]。由此可見，有效甄別遴選策論中的主觀評(píng)分偏差，不僅是學(xué)術(shù)界關(guān)注的測(cè)量學(xué)問題，在實(shí)際工作中同樣對(duì)規(guī)范公務(wù)員遴選程序具有重要價(jià)值。但現(xiàn)有公務(wù)員遴選研究，關(guān)注評(píng)分者偏差問題尚缺乏實(shí)證數(shù)據(jù)分析。近期的研究顯示，主觀評(píng)價(jià)類測(cè)驗(yàn)在閱卷時(shí)，通常要求評(píng)分者綜合卷面信息，通過觀察感知，從記憶中提取評(píng)分線索，權(quán)衡使用評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)考生的能力進(jìn)行推論，做出錄用決策判斷[7]。復(fù)雜的評(píng)分環(huán)節(jié)，均可能受到個(gè)體認(rèn)知偏差的影響，導(dǎo)致成績(jī)?cè)u(píng)定無法反映考生的真實(shí)能力水平[8]。如，在英語綜合閱讀和寫作測(cè)試研究中發(fā)現(xiàn)，評(píng)分者寬嚴(yán)度可顯著影響成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)[9]。有鑒于此，研究者呼吁，應(yīng)關(guān)注主觀評(píng)價(jià)類考試中評(píng)分偏差的來源及其影響[10]。

1.理論基礎(chǔ)

為解決上述議題，本研究在選擇可適用的理論模型時(shí)，綜合考慮考生的能力、題目任務(wù)難度、評(píng)分者寬嚴(yán)度和項(xiàng)目難度四個(gè)參數(shù)。梳理國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為項(xiàng)目反應(yīng)理論（Item Response Theory，IRT）中的多面Rasch模型，能夠滿足公務(wù)員遴選策論筆試數(shù)據(jù)進(jìn)行主觀偏差分析的參數(shù)要求[11]。

項(xiàng)目反應(yīng)理論假設(shè)，考生的潛在特質(zhì)水平與其在某一項(xiàng)目上的反應(yīng)之間存在函數(shù)關(guān)系，考生在某一項(xiàng)目的正確反應(yīng)概率（Response probability）越高，說明考生潛在特質(zhì)能力（θ）水平越高。丹麥數(shù)學(xué)家Rasch提出了單參數(shù)Rasch模型，進(jìn)一步將考生能力（θ）、項(xiàng)目難度測(cè)得的實(shí)際值進(jìn)行等價(jià)轉(zhuǎn)換，賦予考生的能力值與項(xiàng)目難度以客觀和等距特性[12]。Linacre在單參數(shù)Rasch模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出多面Rasch模型（Many Facet Rasch Model， MFRM），認(rèn)為考生獲得特定分值的概率，不僅取決于考生能力（θ）和項(xiàng)目難度，還會(huì)受到評(píng)分者寬嚴(yán)度、評(píng)定量尺特定分?jǐn)?shù)等級(jí)難度等因素的影響[13]，進(jìn)而導(dǎo)致主觀評(píng)分偏差的出現(xiàn)。由于MFRM在評(píng)分者偏差研究上具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠甄別評(píng)分者整體和個(gè)體水平等多種類型的偏差，并為偏差提供了多種可靠的衡量指標(biāo)[14]，近年來越來越多的研究者建議采用MFRM對(duì)主觀評(píng)分情境評(píng)分者偏差進(jìn)行甄別[15]。

2.研究問題

2020年國(guó)家公務(wù)員局頒布的《公務(wù)員公開遴選辦法（試行）》[16]規(guī)定，公務(wù)員遴選策論主要測(cè)評(píng)四個(gè)維度：一是對(duì)策合理性，主要考察應(yīng)試者是不是能準(zhǔn)確運(yùn)用與工作相關(guān)的法律、法規(guī)和有關(guān)政策;發(fā)現(xiàn)問題、分析問題，準(zhǔn)確把握事物的現(xiàn)狀和產(chǎn)生的影響;積極探索事物發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測(cè)發(fā)展的趨勢(shì)，有針對(duì)性地提出問題解決相關(guān)對(duì)策的素質(zhì)。二是政策理論水平，主要考察應(yīng)試者是不是能正確理解并貫徹執(zhí)行黨和政府的各項(xiàng)方針政策，求真務(wù)實(shí)，忠誠(chéng)執(zhí)行上級(jí)的各項(xiàng)決策和部署，服務(wù)于大局兼顧全局，完成工作任務(wù)的素質(zhì)。三是文字表達(dá)能力，測(cè)評(píng)考生運(yùn)用語言文字闡明觀點(diǎn)意見，正確使用文字，流暢規(guī)范表達(dá)。四是論文邏輯性，測(cè)評(píng)考生論文寫作結(jié)構(gòu)完整，表述簡(jiǎn)明扼要，句子中“指代關(guān)系”清晰，邏輯是平穩(wěn)的，無邏輯跳躍或邏輯斷層?；诩韧鶉?guó)內(nèi)外主觀評(píng)分偏差甄別研究范式[17]，本研究采用MFRM分析，檢驗(yàn)公務(wù)員遴選策論評(píng)分中的主觀偏差來源及其對(duì)考生能力排序的影響。

二、研究方法

1.研究對(duì)象與程序

樣本數(shù)據(jù)來自2011年某直屬系統(tǒng)公務(wù)員遴選策論評(píng)分檔案數(shù)據(jù)（Archive Data）。研究者在128名策論評(píng)分者中，隨機(jī)抽取7名評(píng)分者及其對(duì)應(yīng)的98名考生評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析。本次策論評(píng)分，分為四個(gè)評(píng)分維度（政治理論和政策水平，解決問題措施或?qū)Σ叩暮侠硇?，文字表達(dá)能力，論文邏輯性），每個(gè)維度采用Likert10點(diǎn)評(píng)分。文字表達(dá)能力占總分權(quán)重的10%，論文邏輯性占總分權(quán)重的20%，政策理論水平占總分權(quán)重的20%，對(duì)策的合理性占總分權(quán)重的50%，策論總分為100分;參評(píng)考生計(jì)98人，其中男性84人（85.7%），女性14人（14.3%）;年齡均值為36.53歲，標(biāo)準(zhǔn)差為5.45;大學(xué)本科學(xué)歷占22.4%，其余均為碩士及以上學(xué)歷。

2.模型及分析工具

研究采用Linacre編制的MFRM分析程序FACETS 3.80.4[18]，對(duì)考生能力、評(píng)分者寬嚴(yán)度、題目難度、評(píng)分等級(jí)等因素進(jìn)行分析，該程序的模型函數(shù)表達(dá)式如下：

FACETS采用非條件極大似然法（Unconditional Maximum Likelihood）對(duì)MFRM中的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。在參數(shù)估計(jì)的過程中，評(píng)分等級(jí)之和被用作對(duì)模型中的每個(gè)側(cè)面進(jìn)行估計(jì)的充分統(tǒng)計(jì)量。通過FACETS分析，可得到考生的能力、項(xiàng)目的難度、評(píng)分者的寬嚴(yán)程度以及評(píng)分量表等級(jí)等側(cè)面的參數(shù)估計(jì)值，標(biāo)準(zhǔn)差以及模型擬合Fit統(tǒng)計(jì)量。

三、研究結(jié)果

1.考生MFRM分析結(jié)果

本次策論考試98名考生的能力值范圍為-1.49至3.15logits，全距為4.64logits，平均數(shù)為0.44（SE=0.97）。其中，66號(hào)考生能力水平最高，能力值為3.15logits（SE=0.26）;27號(hào)考生能力水平最低，能力值為-1.49logits（SE=0.19），具體情況見表1。Infit值（InfitMnSq），表示評(píng)分者對(duì)考生評(píng)分的一致性程度。在MFRM中，F(xiàn)it值是描述模型預(yù)期值和觀測(cè)值之間差異的統(tǒng)計(jì)量，分為Outfit與Infit兩種統(tǒng)計(jì)量，Outfit統(tǒng)計(jì)量敏感性不足，因此大多數(shù)研究主要以Infit統(tǒng)計(jì)量作為衡量評(píng)分者一致性的依據(jù)。參照既往研究，本研究將Infit可接受的取值范圍設(shè)定為0.5至1.5[19]。

在表1中，考生能力估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤均方的平方根（RMSE）代表估計(jì)的平均誤差?？忌芰烙?jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤均方的平方根（RMSE）為0.21，表明考生的測(cè)量誤差很低。Adj S.D.是校正測(cè)量誤差之后估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差，Adj S.D.的平方即為真實(shí)變異，考生能力估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤均方的平方根（RMSE）代表估計(jì)的平均誤差A(yù)dj S.D.=0.95。分離比（Separation）是Adj S.D.除以RMSE得到的數(shù)值，表示測(cè)量分?jǐn)?shù)整體有效性，要達(dá)到傳統(tǒng)考試測(cè)量學(xué)0.90水平的置信度，Separation需要達(dá)到3.0。本研究中Separation的數(shù)值為4.50，符合測(cè)量學(xué)參數(shù)要求。進(jìn)一步考察模型真實(shí)變異占原始觀測(cè)值變異的比重，即分離信度（Separation Reliability），相當(dāng)于KR-20或Conbachα系數(shù)，正常取值范圍是0～1[20]，本次策論的分離信度值為0.95，說明本次策論題目的內(nèi)部一致性較高，能將考生區(qū)分不同的能力水平。對(duì)考生之間能力的差異進(jìn)行χ2檢驗(yàn)，結(jié)果表明χ2（97）=1941.6，p<0.01，參加策論測(cè)評(píng)的考生能力水平之間差異顯著。

在表1中，以每個(gè)評(píng)分者在各評(píng)分維度上的加權(quán)平均分?jǐn)?shù)，作為考生最后的策論成績(jī)，為了比較考生排序之間的差異，以及評(píng)分者的主觀偏差對(duì)考生產(chǎn)生影響，本研究將考生的策論原始分?jǐn)?shù)和基于MFRM矯正評(píng)分者偏差后分?jǐn)?shù)進(jìn)行了排序，因策論考試前5名考生有資格進(jìn)入下一輪面試，為此本研究重點(diǎn)分析前五名考生評(píng)分偏差情況。結(jié)果顯示，考生43、考生44按照原始分?jǐn)?shù)可進(jìn)入前5名面試范圍，但是按照MFRM矯正評(píng)分者偏差影響后的考生真實(shí)能力值排序，則考生45、考生46應(yīng)獲得面試資格。

2.評(píng)分者M(jìn)FRM分析結(jié)果

那么，為什么考生的策論成績(jī)排名會(huì)出現(xiàn)較大變動(dòng)呢？為此，本研究進(jìn)一步采用MFRM對(duì)評(píng)分者的寬嚴(yán)度情況進(jìn)行了分析。在表2中對(duì)評(píng)分者寬嚴(yán)程度以及評(píng)分內(nèi)部一致性（Intra Reliablity）進(jìn)行了匯總，并以評(píng)分者寬嚴(yán)程度進(jìn)行降序排序。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，評(píng)分者2評(píng)分最嚴(yán)厲，評(píng)分者6評(píng)分最寬松。評(píng)分者的分離比為9.41，分離信度為0.99。對(duì)評(píng)分者之間寬嚴(yán)程度的差異大小進(jìn)行χ2檢驗(yàn)，結(jié)果為χ2（6）=537.3，p<0.01，表明不同評(píng)分者之間寬嚴(yán)程度存在顯著差異。按照擬合統(tǒng)計(jì)量可接受的范圍（0.5～1.5），除評(píng)分者3以外，其他評(píng)分者對(duì)考生的遴選成績(jī)?cè)u(píng)分賦值處于合理區(qū)間，評(píng)分者3成為本研究主觀評(píng)分偏差的關(guān)注重點(diǎn)。

既往研究認(rèn)為，考官對(duì)評(píng)分標(biāo)尺的理解與掌握程度會(huì)影響評(píng)分偏差，為此本研究進(jìn)一步分析了評(píng)分者3的內(nèi)部評(píng)分一致性（Intra Reliablity，即采用相同標(biāo)準(zhǔn)為不同考生賦分情況）。數(shù)據(jù)顯示評(píng)分者3的Infit值為1.54，評(píng)分者3的內(nèi)部一致性較低，在評(píng)價(jià)96號(hào)考生的政策理論水平維度時(shí)給了2分，按照評(píng)分者3自身的寬嚴(yán)程度，對(duì)于該能力水平的考生，模型統(tǒng)計(jì)預(yù)期評(píng)分為5.7。實(shí)際評(píng)分跟模型期望分之間相差3.7分，偏離了4.2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，屬于異常評(píng)定結(jié)果，初步判定評(píng)分者3未熟練掌握政策理論水平維度的評(píng)分賦值，存在隨意賦分風(fēng)險(xiǎn)。

3.策論評(píng)分維度的難度分析

從評(píng)分者3評(píng)分偏差分析可見，不同題目評(píng)分維度難度情況會(huì)影響評(píng)分者偏差。為此研究進(jìn)一步對(duì)評(píng)分維度難度情況進(jìn)行了分析，見表4。數(shù)據(jù)分析顯示，對(duì)策合理性維度的難度值最高，政策理論水平在4個(gè)維度中評(píng)分者較容易掌握。所有評(píng)分維度均吻合MFRM模型期望，維度Infit值在0.5至1.5之間，即評(píng)分者跨評(píng)分維度的評(píng)分一致性較好，評(píng)分者在同一評(píng)分維度上的寬嚴(yán)度相近。評(píng)分維度的分離比為3.44，分離信度為0.92，分離信度卡方檢驗(yàn)結(jié)果χ（3）2=38.4，p<0.01，說明現(xiàn)有遴選策論評(píng)分維度之間差異顯著，題目可較好區(qū)分考生能力，產(chǎn)生了期待中的考生表現(xiàn)差異。通過評(píng)估考生在策論考試評(píng)分維度上的表現(xiàn)，可有效區(qū)分不同能力水平的考生。

4.策論評(píng)分量尺的評(píng)分等級(jí)分析

表5是對(duì)原始十點(diǎn)評(píng)分量尺使用情況的分析結(jié)果，表中第一列為量尺的評(píng)分等級(jí)。第二、三列是評(píng)分等級(jí)的使用次數(shù)及占總次數(shù)的比例。從表中可見評(píng)分等級(jí)1并未被評(píng)分者使用;等級(jí)6的使用次數(shù)最多，占總數(shù)的31.52%。說明在本次策論評(píng)分者賦分相對(duì)寬松，傾向于給出較高分?jǐn)?shù)。平均能力估計(jì)值（Average Measure）是各等級(jí)所對(duì)應(yīng)的能力估計(jì)值，理論上來說，考生能力水平越高，獲得的評(píng)分等級(jí)越高。本研究中各等級(jí)的平均能力估計(jì)值呈遞增趨勢(shì)，符合MFRM模型參數(shù)要求。Outfit MS值接近理想值1.0，表明該等級(jí)的評(píng)定可以對(duì)測(cè)量估計(jì)提供建設(shè)性的信息[21]。等級(jí)臨界值（Step Calibtrations Measure）即前后等級(jí)過渡點(diǎn)的能力值，當(dāng)考生能力低于這個(gè)臨界值時(shí)，考生可能獲得前一等級(jí)評(píng)分;高于臨界值時(shí)，更可能獲得后一等級(jí)得分，理論上獲得高分比獲得低分要求的能力更高，因而臨界值應(yīng)呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)。表5的分析結(jié)果顯示，本次策論評(píng)分臨界值呈遞增趨勢(shì)，符合MFRM模型參數(shù)要求。

從圖1的等級(jí)概率曲線圖中（橫軸是能力值，縱軸是獲得某一等級(jí)的概率）可以看到，除等級(jí)1未被評(píng)分者使用外，其他等級(jí)都有獨(dú)立波峰，說明其他評(píng)分等級(jí)都有可能被相應(yīng)能力區(qū)間的考生獲得?？傮w而言，本次公務(wù)員遴選考試中策論采用Likert10點(diǎn)計(jì)分是可行的。

前面的分析涉及的是模型各側(cè)面的擬合性，而對(duì)于策論評(píng)分各維度整體的擬合性，通常以異常反應(yīng)（Unexpected Responses）作為指標(biāo)，具體異常值統(tǒng)計(jì)匯總，見下表6。

根據(jù)Linacre提出的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化殘差（StRes）的絕對(duì)值大于或等于3的反應(yīng)小于或等于總反應(yīng)的l%，且分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)殘差的絕對(duì)值大于或等于2的反應(yīng)少于或等于總反應(yīng)的5%時(shí)，則模型整體擬合度是可接受的[22]。本研究中，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的絕對(duì)值大于或等于3的反應(yīng)有23個(gè)，占總反應(yīng)（2744）的0.8%，說明研究的觀察值與模型擬合程度是可接受的。

但應(yīng)該引起遴選考試管理者重視的是，政策理論水平評(píng)分維度，評(píng)分者共出現(xiàn)13次異常評(píng)分反應(yīng)，對(duì)策合理性評(píng)分維度出現(xiàn)5次異常評(píng)分反應(yīng)，分別占總異常評(píng)分反應(yīng)次數(shù)的57%和21%，說明評(píng)分者在上述維度上的評(píng)分不穩(wěn)定。文字表達(dá)能力和論文邏輯性兩個(gè)維度評(píng)分者掌握較好，因此異常的評(píng)分反應(yīng)出現(xiàn)較少。其中，3號(hào)評(píng)分者異常評(píng)分反應(yīng)出現(xiàn)次數(shù)最多，共計(jì)11次，占總異常反應(yīng)次數(shù)的47%，占總異常反應(yīng)次數(shù)的26%，可初步推斷3號(hào)評(píng)分者對(duì)評(píng)分維度的掌握程度不夠牢固。

5.評(píng)分者與評(píng)分維度的交互作用分析

評(píng)分者與評(píng)分維度的偏差分析可考察評(píng)分者在不同難度評(píng)分維度上的評(píng)分偏差情況。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，7名評(píng)分者與4個(gè)評(píng)分維度的28對(duì)組合中，評(píng)分者與評(píng)分維度之間偏差顯著情況，共出現(xiàn)了8次占28.57%。在評(píng)分維度1（政策理論水平）上，評(píng)分者2和評(píng)分者7傾向于給考生評(píng)定更高分?jǐn)?shù)，評(píng)分者3傾向于給予更低打分;在評(píng)分維度2（對(duì)策合理性）上，評(píng)分者1傾向于給予低評(píng)分，評(píng)分者3和評(píng)分者4傾向于給予高分?jǐn)?shù);在評(píng)分維度3（論文邏輯性）上，評(píng)分者3傾向于給予高分?jǐn)?shù);在評(píng)分維度4（文字表達(dá)能力）上，評(píng)分者1傾向于給予更高的得分?？傮w統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，評(píng)分者與評(píng)分維度的交互作用顯著（χ2（28）=160.1p<0.01），說明維度難度可影響評(píng)分者的評(píng)分。

四、結(jié)論與討論

1.結(jié)果分析

本研究基于MFRM對(duì)2011年某直屬系統(tǒng)公務(wù)員遴選考試中策論測(cè)驗(yàn)的主觀評(píng)分偏差，從考生、評(píng)分者以及評(píng)分維度3個(gè)層面對(duì)策論數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示，2011年該直屬系統(tǒng)遴選考試中使用的策論測(cè)驗(yàn)，具有較好的內(nèi)部一致性，不同的評(píng)分維度可以有效區(qū)別考生不同側(cè)面的能力差異。對(duì)考生而言，最容易的題目是政策理論水平，得分最困難的是對(duì)策合理性。不同能力的考生在策論測(cè)驗(yàn)上的表現(xiàn)存在顯著差異，但考生的策論原始分?jǐn)?shù)與其MFRM能力值并不完全一致，相同能力的考生可能得到不同的名次。在公務(wù)員遴選考試的實(shí)踐當(dāng)中，在進(jìn)行錄用決策時(shí)往往是基于考生的策論原始成績(jī)排序來確定面試資格，本研究的分析顯示，遴選決策會(huì)受到評(píng)分者主觀偏差的影響，存在高能力考生被誤判出局的風(fēng)險(xiǎn)。

此外本研究發(fā)現(xiàn)，評(píng)分者與評(píng)分維度之間的交互作用顯著，說明評(píng)分者在特定評(píng)分維度上的評(píng)分偏差顯著。對(duì)此，存在三種理論解釋：一是評(píng)分者對(duì)不同評(píng)分維度的理解不同，短時(shí)間內(nèi)難以將不同維度的評(píng)分準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為具體的評(píng)分參考，導(dǎo)致對(duì)評(píng)分量尺的理解和使用出現(xiàn)偏差。二是在策論中，盡管評(píng)分者對(duì)文字表達(dá)能力和論文邏輯性評(píng)分維度的理解較為一致，但可能由于評(píng)分時(shí)間較緊張，評(píng)分者需要在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成評(píng)分任務(wù)，緊張時(shí)的評(píng)分情境消耗評(píng)分者的認(rèn)知資源，持續(xù)疲勞導(dǎo)致評(píng)分偏差的出現(xiàn)。三是有研究認(rèn)為，評(píng)分者盡責(zé)性以及評(píng)分動(dòng)機(jī)，也可能是誘發(fā)主觀評(píng)分偏差產(chǎn)生的原因[24]。

2.未來研究

本研究基于MFRM模型，對(duì)公務(wù)員遴選考試策論的評(píng)分者偏差及其影響進(jìn)行了甄別，從評(píng)分者、考生和評(píng)分維度等側(cè)面對(duì)公務(wù)員遴選考試策論測(cè)驗(yàn)中評(píng)分者主觀評(píng)分偏差進(jìn)行了深入分析，具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義。考生真實(shí)能力與策論原始成績(jī)并不完全匹配，既往基于考生能力原始觀測(cè)值排序作為公務(wù)員遴選決策的依據(jù)，存在較大遴選錄用決策風(fēng)險(xiǎn)，未來研究可以進(jìn)一步，基于縱向追蹤研究范式收集更多效標(biāo)證據(jù)進(jìn)行深入研究。此外，本研究通過對(duì)評(píng)分者偏差的分析發(fā)現(xiàn)，探討評(píng)分者對(duì)評(píng)分維度以及評(píng)分量尺的掌握情況，有助于為未來評(píng)分者培訓(xùn)提供現(xiàn)代測(cè)量學(xué)依據(jù)，也能為不同評(píng)分者的特定評(píng)分偏差傾向提供針對(duì)性反饋，未來研究可選擇公務(wù)員考試面試官培訓(xùn)情境，基于考官培訓(xùn)實(shí)踐設(shè)計(jì)相應(yīng)的干預(yù)研究。但本研究依然存在一定局限性。如，評(píng)分者與考生性別、試卷呈現(xiàn)順序、評(píng)分時(shí)間等因素也會(huì)誘發(fā)評(píng)分偏差的產(chǎn)生[25]，未來研究可納入多變量進(jìn)行系統(tǒng)探討，全面地甄別和控制評(píng)分者主觀偏差的負(fù)面效應(yīng)。

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