高校大型仪器设备使用效益评价体系的现状分析

桑惠兰， 唐俊峰， 韩阜益

(东华大学 资产管理处，上海 201620)

高校大型仪器设备使用效益评价体系的现状分析

桑惠兰， 唐俊峰， 韩阜益

(东华大学 资产管理处，上海 201620)

调研部分高校大型仪器设备使用效益评价体系，结合文献资料，着重从评价方法和评价指标体系两个方面总结了目前高校大型仪器设备效益评价体系情况。分析了功效系数法、层次分析法、模糊综合评价法、秩和比法等评价方法的优劣，并通过调研分析，概括了四川大学、武汉大学等高校在指标选取和个性化评价在指标体系中的实际应用情况，为今后的理论研究提供一定的参考依据。

大型仪器设备； 大型仪器设备使用效益； 大型仪器设备评价体系

0 引 言

近年来，中央和地方财政对高校的教育投入不断加大，高校大型仪器设备的数量也随之迅速增长。在这大好的形势下，却出现了一系列的矛盾，其中最突出的就是投入与产出不平衡。高投入保证了大型仪器设备在实验教学、科学研究、生产实验、技术开发、科技创新、学科建设和人才培养中起到基础性和重要性作用，但大型仪器设备使用效益不高，管理未实现同步，造成某种程度的资源浪费[1]。

2014年10月中央全面深化改革领导小组第六次会议上指出：不少科研设施和仪器重复建设和购置，闲置浪费比较严重，专业化服务能力不高。要从健全国家创新体系、提高全社会创新能力的高度，通过深化改革和制度创新，把公共财政投资形成的国家重大科研基础设施和大型科研仪器向社会开放，更好地为科技创新服务、为社会服务。

在深化改革的背景下，大型仪器设备使用效益评价工作再次成为设备管理部门热门话题。但在评价工作的实际操作中，由于诸多因素的影响，并未出现更加完善且得到各高校认可的系统性评价体系。其中普遍的原因认为是评价指标体系中支撑数据存在有效性、真实性问题[2]。本文对其中的评价体系进行调查研究，从评价方法和评价指标体系两个方面分析，对比其中的优缺点，了解高校大型仪器设备使用效益评价现状并加以分析，从而进一步促进大型仪器设备使用效益评价研究不断探索和发展。

1 大型仪器设备的使用效益评价

大型仪器设备的使用效益研究基本分为两个阶段。从80年代开始，逐步由以实物数量评价的单一指标评价向综合评价指标体系转换[3]。

同时，2000年教育部出台了《高等学校贵重仪器设备年度效益评价表》，各个高校也相应地制定了本校的大型仪器设备评价指标。一般来说，大体分为5个部分：机时利用、人才培养、科研成果、服务收入、功能利用与开发[4]。

在大型仪器设备使用效益考核评价制度仍不完善的前提下，在实际应用方面，除了武汉大学、华中师范大学等高校已经在大型仪器设备使用效益的评价内容、结果方面做出了一些成绩外，整体使用效益评价并不理想。多数高校未建立有效的评价制度，也未进行专门的效益评价，只是按照教育部“高等学校贵重仪器设备年度效益评价表”的要求对大型仪器设备进行机时等数据填报，未对数据进行分类统计和深入分析，也未建立相关的奖惩制度，评价作用有限。

2 大型仪器设备使用效益评价方法

评价方法是千差万别的，不同的评价方法，导致评价结果和评价侧重点也不同。作者从查阅的相关资料文献中，列举出已经应用于大型仪器设备使用效益评价中的评价方法，对其进行分析，评判其优劣。

(1) 功效系数法。刘浩[5]提到用功效系数法通过为单个评价指标确定满意和不允许值来确定该指标的分数，同时他也在文中提到效益和利用率二维指标体系，这种体系有其合理性但却忽视了对设备日常管理的评估。

(2) 数据包络分析法(DEA)。DEA方法主要用于解决衡量多投入和多产出的决策。在实际操作中无须任何权重假设，排除了很多主观因素，具有很强的客观性；不必确定输入与输出之间存在关系的显示表达式；不受计量单位的影响。

DEA方法的原有指标体系虽较成熟，但仍需不断完善和优化。同时，大型仪器设备因在教学、科研、社会服务等方面产出的成果具有周期性，且根据项目的不同，其周期也各不相同，DEA方法不能以固定时间段为单位进行评价，否则会造成结果的波动和偏离[6]。

(3) 层次分析法(AHP)。 层次分析法是由美国运筹学家T.L.Saaty教师于70年代提出的一种多准则决策方法。AHP把较为复杂的问题分解成若干因素，再将这些因素按支配关系构成递阶层次结构，通过成对比方式确定处于同一层的各个要素的重要性，然后综合决策者的判断，确定备选方案的相对重要性。AHP法具有定性与定量相结合的优点；构造判断矩阵将考评指标量化，便于计算；减少了人为因素的干扰；应用较多比较成熟[7]。

(4) 模糊综合评价法。模糊综合评价法，是建立在层次分析的基础之上，通过借助模糊数学理论，采用模糊矩阵对每个指标做模糊判断，再根据各指标对总体作用的大小确定相应的权重系数，通过权重系数和模糊评判矩阵复合运算，得到一个较为清晰的结果，进而综合评价事物的优劣。模糊综合评价结果更深刻、更客观；其数学模型较容易建立；对多层次、多因素的权重计算效果较好。但是计算过程相对复杂[8-9]。

(5) 平衡积分卡(BSC)。邹鑫在对大型仪器设备使用绩效评价研究中引进平衡积分卡的概念，该框架以高校大型仪器设备使用绩效评价的战略愿景为中心，包括高校大型仪器设备使用的财务业绩、顾客满意、内部管理流程、学习与发展等四个基本维度[10]。BSC可以从战略高度和非财务角度出发，既增加实施前和实施过程的评价，又增加潜在因素的考察，同时继承了战略绩效评价在指标和标准选取上的优点，将财务指标与非财务指标相结合、过程指标与结果指标相结合、定量指标与定性指标相结合。其局限在必须使用绩效评价报告才能将其功能发挥充分，且存在各项具体指标该如何分配、指标的设计是否合理等具体实施上的一些问题[11]。

(6) 秩和比法(RSR)。秩和比法是以秩次代替原有变量值，将不同的测量变量转化为RSR，以该统计值对评价对象进行排序，最终得出中和评价结论的一种方法。RSR综合了多个对象多项评价指标的信息，广泛地应用于多指标综合评价，RSR指越大越优[12]。

(7) 博弈论分析法。博弈论分析法主要考虑预测行为和实际行为，并研究它们的优化策略。高校仪器设备使用绩效评价一般是用户提供数据，管理部门进行评价。由于管理部门和用户考虑问题的角度、立场和目标都不尽相同，于是二者在对仪器设备绩效评价问题上形成了博弈状态。局中人在选择自己的策略时是有先后顺序的，从而形成了动态博弈，由此可以采用完全且完美信息动态博弈方法建立数学模型[13]。

(8) TOPSIS法。Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution(TOPSIS)法是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，对现有的对象中进行相对优劣评价。TOPSIS法的核心思想是首先在评价的有限方案中确定各项指标的正负理想解，之后求解各个具体方案与正负理想解直接的加权欧氏距离，由此计算出各方案与最优方案的接近程度，以此作为评价方案优劣的标准。TOPSIS法适用于对多项指标、多个方案，能充分反映各方案之间的客观差距，具有真实、直观、可靠等优点[14]。

(9) 广义回归神经网络法(GRNN)。广义回归神经网络方法，是一种并行量化计算模型，可以通过对简单非线性函数的复合进行映射。它既能全面、科学地反映数据内在结构、复杂特性和变化规律，又能根据已知数据进行快速学习、预测与评价，最终得出准确、客观的评价结论。大型仪器设备绩效评估存在大量非线性、多因素的复杂动态系统，GRNN可为其提供数据支持与辅助决策，对其进行较好的量化[15]。

(10) 汇总分析。基于以上分析对比，得出不同评价方法的优劣对比表，如表1所示。

表1 不同评价方法的优劣对比表

3 大型仪器设备使用效益评价指标体系

进行评价研究，确定评价的指标体系是基础。所谓的评价指标体系是由多个相互联系、相互作用的评价指标，按照一定层次结构组成的有机整体[3]。由于在高校大型仪器设备使用效益评价工作中涉及的指标繁多，指标间又相互影响，情况复杂，每所高校在评价中的侧重点也并不相同[16]。

3.1 评价指标的选定纷纷不一

调查发现大部分研究人员仍然将教育部文件中规定的5个方面作为中心考核指标，即：机时利用、人才培养、科研成果、服务收入、功能利用和开发，部分高校结合学校特色和实际情况构建评价指标体系，或者修改权重，或者增加考核指标。现将部分高校考核指标及权重整理如表2所示。

表2 部分高校大型仪器设备效益考核指标及权重(1)

增加的一级指标和二级指标往往是各高校根据本学校具体情况进行的调整，侧重点也不同[17-21]。有的侧重开放程度，如有效开放机时数，开放率；有的侧重设备管理，如人员配备、管理制度、使用记录、设备维护、档案管理、标签管理；有的侧重运行基础，如体制机制(体制创新、机制创新)、人员职责(人员配备、明确职责、制度建设、档案完整、统计精准)；有的侧重流程科学，如配置标准、立项依据、预算管理、招标采购、专家验收、资产清查、资产处置。

从表2和表3中可以清楚的看出，尽管评价指标纷纷不一，但教育部的标准不管是指标还是权重，不管是一级指标还是二级指标，都仍然是大型仪器设备使用效益评价体系的主体。对于评价指标的选取，可以结合本校实际情况酌情处理，但仍然要坚持指标选取的原则，即可操作性和有效性。同时，在信息化程度普遍提高的前提下，建议获取实时数据，如机时数、开发程度、服务收入、预算情况、维修情况等，保证指标数据的真实有效。

表2 部分高校大型仪器设备效益考核指标及权重(2)

由于指标内容较多，整理如表3所示。

表3 部分高校大型仪器设备效益评价指标对比表

3.2 个性化评价

在常规的大型仪器设备使用效益评价体系中，往往是通过选择的评价指标不同，评价方法不同，指标权重不同，作为新的研究领域和研究方向。在实际操作中，也有人指出了一些个性化的评价，使得大型仪器设备使用效益评价体系更加完善。

(1) 分类评价。高校中大型仪器设备由于经费来源复杂，多头管理，使用目标多样，很难用统一的尺度进行衡量。除了通用指标，在评价中也可采用个性化指标进行考核。

河北科技大学根据大型仪器设备的使用方向，可将其分为A，B，C三类进行评价，A类设备主要用于教学；B类设备主要用于科学研究和对外服务；C类设备既用于教学，也用于科学研究和对外服务[18]。

华中科技大学将大型仪器设备分为通用类和专用类，通用类设备的机时利用权重为 60%，科研论文权重为15%，而专用类设备的机时利用权重为35%，科研论文权重为40%[17]。

武汉大学从共享性角度考虑，在效益考核时将大型仪器设备分为共享型和科研型，共享型设备的使用机时权重为35%，成果权重为30%(主要包括获奖情况和论文情况)，而科研型设备的使用机时权重为25%，成果权重为40%[17]。

华中师范大学将大型仪器设备分为教学为主类和科研为主类，主要区别在于教学为主类设备的人才培养权重为17%、科研成果权重为8%，而科研为主类设备的人才培养权重为8%、科研成果权重为17%。

(2) 全生命周期评价。使用3年的设备与使用10年的同类设备进行对比，根据正常使用规律，前者的使用效益要明显优于后者。针对此种有失公平的情况，鞠芳[21]提出了全生命周期评价概念，即根据大型仪器设备的生命周期，将其分为前期(设计购置阶段)、中期(正常保养维护运行阶段)和后期(技改更新阶段)。

每个设备以设备经济寿命参考年限表中对应的寿命的最大值为基础，将寿命分为分5个阶段。第1年故障期不评价，从第2年开始算起，即第2年～2/5寿命周期、2/5寿命周期～3/5寿命周期、3/5寿命周期～4/5寿命周期、4/5寿命周期～寿命参考年限、寿命参考年限之后。大型仪器设备评价时要按照同一寿命阶段内比较原则来进行，保证了评价的公平与公正。

从以上两类个性化评价形式可以看出，个性化评价是指还没有被大多数采用的评价形式，但并不代表其错误或者无法实现，反而是对原来体系的补充和完善，为广大从业者提供了更加符合实际的操作模式，只是程序略微复杂。在具备充足条件时，建议采用个性化评价，使其评价和后续分析更加严谨。

4 结 语

高校大型仪器设备使用效益评价问题是一个庞大的系统，众多因素相互联系，有相互制约，也有独立存在的一面。为了有效开展使用效益评价，必须理顺各因素直接关系，使之条理化、层次化。从另一个角度来看，进行大型仪器设备使用效益评价只是管理的一种手段，目的还是提高大型仪器设备使用效益，从而更好地为学校人才培养、科学研究、决策定位服务。

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Analysis of the Evaluation Systems of Use Efficiency of Large-scale Equipment in Universities

SANGHuilan,TANGJunfeng,HANFuyi

(Asset Management Department, Donghua University, Shanghai 201620，China)

Based on actual conditions in universities and investigation of literature, evaluation systems of use efficiency of large-scale equipment are introduced from the aspects of evaluation methods and index systems. Then the advantages and disadvantages of different evaluation methods such as efficiency coefficient method, AHP, fuzzy comprehensive evaluation and RSR are analyzed. The paper also summarizes the practical application of selecting index and personalized evaluation in the index system from Sichuan University and Wuhan University, and provides certain reference basis for the further theoretical study.

large-scale equipment; large-scale equipment use efficiency; large-scale equipment evaluation system

2016-08-25

东华大学基本科研业务费专项资金资助项目(2232015E3-06)

桑惠兰(1983-)，女，上海人，硕士，助理研究员，主要研究方向：设备与实验室管理。

Tel.: 021-67792461，15921532498; E-mail: shl@dhu.edu.cn

G 482

A

1006-7167(2017)05-0281-05