柳州市科学技术评价系统中各指标间的典型性相关分析
2014-05-03蒙家富胡朝晖
蒙家富,胡朝晖
(广西科技大学理学院,广西 柳州 545006)
柳州市科学技术评价系统中各指标间的典型性相关分析
蒙家富,胡朝晖
(广西科技大学理学院,广西柳州545006)
摘要:利用相关分析和典型性相关分析方法,分析了柳州市科学技术进步奖(技术开发类项目)评价指标体系中的5个指标间的关系,通过典型性相关分析得到科技发展指标与经济影响指标的第1个典型性相关系数为0.887,具有显著地统计学上的差异,并且用第1组典型性相关变量就能解析5个指标的总方差的0.973。
关键词:典型性相关分析;综合评价;科技奖励;专家权重
1 引言
近年来,我国科技发展不断取得新的重大成就,优秀科技人才大批涌现,科技体制改革加速推进,科技服务经济社会发展的能力不断增强,创新型国家建设迈出新步伐,为提升我国综合国力、推动现代化建设奠定了坚实基础、作出了重大贡献。在发挥人的创造力作为推动科技创新的核心方面,必须充分尊重人才、保障人才权益、最大限度激发人的创造活力。科学技术奖励是对科学技术成果的新颖创造性、技术先进性、成熟性和价值性的承认,同时也代表着社会对科技工作者能力的认可。建立一套科学的、完善的科学技术奖励评价的指标体系,更能充分调动科技工作者的科研创造的积极性,势必对促进社会进步具有重大意义。近年来,张立军、杨娟[1]在分析现有专家权威性和可信度测量方法的基础上,提出了一种考虑专家权重的科技成果模糊中和评价方法。黄瑛,赵谦,李石良[2]将定性指标转化为可以用L-R型三角模糊数表示的定量指标,建立专家的动态权重。吴远彬[3]采用专家会议法、德尔菲法构建了一套定性与定量相结合的科技成果评价指标体系,然后应用BP神经网络方法,建立科技成果综合评价模型。现有的科学技术奖励评审体系,采用多位专家给评价指标体系中的每项出具明确的分数,系统用固定的算法获得被评审项目的最终得分并加以排序。但是,由于事物本身的复杂性和模糊性,更由于各专家知识结构不同,且对被评审项目熟悉程度也存在差异,仅用固定的算法来获得被评审项目的最终得分并排序的评审计量方法显然存在不足。然而,这些文章都没有探讨专家们对项目的各指标间的打分关系。本文将利用相关分析和典型性相关分析[4]给出专家们对项目的各指标间的打分关系。
2 典型性相关的原理及计算方法
典型相关分析(canonical correlation analysis)是Hotelling提出用来研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法。它采用主成分的思想浓缩信息,根据变量间的相关关系,寻找少数几对综合变量(实际观测变量的线性组合),用通过对这些综合变量之间相关性分析,回答两组原始变量见相关性的问题。
(4)典型性相关的检验问题:
当原假设H0成立时,检验的似然比统计量为
3 结果与分析
数据分析使用统计软件SAS9.13,对2011—2012年参评柳州市科学技术进步奖(技术开发类)的20个项目的数据进行统计分析,柳州市科学技术进步奖(技术开发类项目)评价指标体系如表1。
在指标体系中每个评分指标都分成了4个等级,专家在评分系统中做出评分后,系统将自动把等级评分换算成具体分值,进行相应的分析与计算。
3.1对柳州市科学技术评价系统中各指标间的相关关系分析
为了统计分析方便,对柳州市科学技术进步奖(技术开发类项目)评价指标体系的各指标变量作如下记号:记技术创新程度(),技术经济指标的先进程度(),技术创新对提高市场竞争能力的作用(),已获经济效益(),对科技进步的推动作用()。在假设下,对的Pearson相关系数如下:
3.2对柳州市科学技术评价系统中各指标间的典型性相关分析
柳州市科学技术进步奖(技术开发类项目)评价指标体系含有五个指标,如果分成两组,根据组合数共有对,在:各行第1组指标与第2组指标的相关系数为0,现将它们的第一典型相关系数汇总如表3。
从表3可知,我们考虑的这10对向量组的第1个典型性相关系数都大于0.6以上,表现出很好相关性,通过检验也具有显著地统计学上的差异。考虑论文篇幅的关系,以下仅对表3中第4对典型相关变量,进行进一步详细的探讨。在此,把作为科技发展指标,作为经济影响指标,原始的第1对典型相变量为
标准化的第1对典型相变量为(仍然沿用前面的符号表示标准化变量)。
由表3的分析可知,科技发展指标与经济影响指标的第1个典型性相关系数为0.887,它们是高度相关的,关系非常密切,能够很好地相互解析。通过似然比检验远远小于0.001,具有显著地统计学上的差异。使用和能够解析这5个指标的总方差的0.973,已经能够达到大大压缩原变量的信息。通过对和可得,原始的第1对典型相变量和标准化的第1对典型相变量都能说明对科技发展指标的影响都是较大的,从它们的系数一致反映出所起的作用大于,对经济影响指标的影响较大,从它们的系数一致也反映出最大,最小。
4 讨论与建议
目前,各种科技成果评价工作一般都是由专家组来进行的,以专家集中意见作为评价结果。但由于各专家的学识、经验及对被评价项目的熟悉程度存在着差异,必然会影响最终评价结果的准确性。因此,通过方法设计来控制专家评审行为,适当压低不准确意见的作用,相应提高准确程度较高的意见的地位(对专家评分结果赋权),尽量减少科技成果评价工作中的人为操纵因素的影响,从而使评审工作更加客观、准确。本文通过指标间的相关分析和向量组的典型性相关分析,进一步研究了指标间的相关性,相互间具有一定的预测力。
在设计一套科学的动态加权的评分体系时,仅仅考虑专家的最后的总分是远远不够的,如能同时考虑专家们对各指标分别打分的合理性,将对动态权重地设计,给出更加公平、合理的评分体系打下坚实的基础。
参考文献:
[1]张立军,杨娟.考虑专家权重的科技成果模糊综合评价[J].科学与经济,2011,24(142).1-5.
[2]黄瑛,赵谦,李石良.模糊多属性决策投影法在科技奖励评价中的应用[J].科学与科学技术管理,2010,31(12)18-22.
[3]吴远彬.基于人工神经网络的农林科技成果评价研究[J].河南科技大学学报.自然科学版,2007(4).60-64.
[4]王学民.应用多元分析(第二版)[M].上海财经大学出版社,2004,301-324.
作者简介:蒙家富(1976-),男,广西桂林人,硕士。
Canonical Correlation Analysis of Among the Indexes in Liuzhou City Science and Techno logy Evaluation System
Jiafu M eng,Zhaohu i Hu(The institu te of Science,Guangxi University of Science and Techno logy,Liu Zhou,545006.)
Abst ract:Using the correlation analysis and canonical correlation analysis,f ve evaluation indexes of technology development projects were measured and analyzed in the progress of science and technology of Liuzhou.The results showed the f rst canonical correlation coeff cient was 0.887 between technology development index and economic index.They were highly Relevant.The property of differences has signif cant in Statistics.Using the frst canonical correlation variables,The proportion of the total variance in fveindexes had risen to 0.973.
Key words:Canonical Correlation Analysis;Comprehensive Evaluation;Science and Technology Award;Expert Weight.