基于融合聚类算法的成果指标评价体系设计

唐帅 刘雪飞 安佳坤 谢延涛

摘要：随着创新驱动发展战略的实施，每年的科技成果数量呈现出快速增长态势。与此同时，科技成果服务体系不完善，特别是不能切实体现科技成果的价值，科技成果与公司产业链发展存在脱节，因此，应加强科技成果质量的管控力度。衡量科技成果质量关键是评价其成果作用、价值及前景，考量成果间及流程内的差异性，制定灵活、周全及可扩展的成果指标评价体系。介绍了科技成果指标评价体系发展现状及组成结构，分析了指标权重及数据处理方法，提出了基于融合聚类算法的科技指标评价模型。

关键词：指标评价体系；成果；融合聚类算法；模型

中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1008-1739（2019）21-67-5

0引言

近年来，随着创新驱动发展战略的实施，我國处于发展中国家向发达国家转型的过程中，需快速积累各类科技成果，支撑国家技术科技实力，树立国家科研形象。国家为了实现技术强国梦，对论文、专利等成果大户进行强硬数量指标严格考核，实行以量充强的发展模式。通过执行一段时间后发现，科技成果总量快速增长，但实体经济并未配套发展。究其原因，量无法代替质的飞跃，实体经济考验的还是公司的产品和社会发展需求的契合度，一味地追求数量，最终只会导致大部分科技成果偏移产业链发展核心思路，只是天马行空的发散思维，并不去考究技术能否成果转化、成果是否具有市场发展前景等关键性内容。国家科技发展至今，科技成果下一步发展模式将面临一场巨大的革新，来应对全球科学技术提出的机遇与挑战。

科技成果目前最大的问题是应梳理已有科技成果名目，分类统计，分析成果技术领域大纲，并结合国家经济发展趋势及社会实际需要，研究已有成果同未来发展重点偏移指数，从而调整科技成果技术规划方向，制定一个完善、科学、合理的科技成果评价体系，确保将来产出的每一个科技成果同主流方向保持一致，更好地提升科技资源优化配置格局，创新工作理念、健全完善科技成果评价机制，对提高科技成果应用质量和转化效率，促进国民经济持续健康发展，实现科技资源的优化配置等都具有重要的现实意义。

1科技成果指标评价体系发展现状

梳理国内外科技成果评价水平的发展情况，为避免科技成果输出和实际发展偏离正轨，各国选择的方式不一，各具特色。统筹分析来看，国外主要通过制定标准的评价规范，定制化制定评价模型，同步提升数据处理技术，对落后的评价方法优化改造，从而适应特殊性的评价对象。国内在成果评价方面起步较晚，主要是参考国外方法，但国内由于成果基数较大，简单的模型逐步无法满足需求，因此最近几年各科研院所也开始重点研究数学建模，通过智能化科技模型的形成，较灵活地满足科技成果数量上的变化，通过构建科技评价模型提升项目指标的质量，改变项目科技管理迟滞现状；国内在评价成果指标时涉及到的主观评价较多，这样会增加系统的不确定因素，因此后期应尽量避免较多主观指标的缺陷，通过利用数据和模型来挖掘科技成果的内在价值。

科技成果指标体系应输入较全面的因素，体系应具备综合、全面及可扩展的特性，按照技术的起步、成长、成熟、衰退的生命周期规律，融入到没有生命力的数学模型中，动静结合，从社会性、科学性、经济性等方面按照时间维度来分析变化规律。成果指标按照这条时间主线，从不同的视角反映科技发展情况，并指导未来技术发展方向。

科技成果评价的错误会导致较多严重影响，目前各企业或多或少存在相关问题。第一，科技成果质量较低，软成果无法转换成硬件设备，许多被称之为“垃圾”的科技成果充斥着科技界；不具有新颖性、创造性和实用性，企业经济利益受到严重影响。第二，科技成果涉及内容太分散，对于企业而言，都有其核心生产力，科技成果并未围绕核心技术开展研究，造成企业研究经费浪费，对研究成果无法形成核心保护；第三，没有专门的成果管控制度及机构整体监督，对科技成果评价工作还不太重视，容易偏离前期规划路线。

综上所述，企业科技成果评价指标体系目前还存在较多问题，如不尽快解决和处理，会严重影响企业的经济发展，应从经济、市场、情报、经营和管理等方面全盘考虑，制定合理的评价指标体系。

2电力科技成果指标评价模型设计

电力科技成果评价结论可以直接指导企业和部门发展。科技成果是对近期项目积累和努力的定期结论，总结成果是否符合项目预期要求。但在总结过去成果的同时，最重要的是要规划未来，制定下一步的工作计划。为了使计划不脱离公司发展轨道，应在科技成果结论的基础上总结未来符合企业发展的科技指示，形成合理有效的科技评价体系，公司所有工作规划及项目申报应以此为依据，围绕核心发展点展开工作，使未来成果更具有成熟性、可行性和先进性，成果转化率大幅提高，软科技研发与产品体系形成紧密结合，能够更好地引导企业市场化发展，并且规避市场、环境、政策风险，确保企业健康稳定地发展。

2.1电力科技成果指标评价体系构建原则

电力科技成果评价体系的影响因素很多，它是一个多层次的动态系统，涉及电力科技成果评价绩效的因素众多且结构复杂，唯有从多个层面、角度来设计指标体系，方能更准确地反映电力科技成果的价值水平。在建立电力科技成果指标体系时需考虑如下原则：

（1）科学性原则

科学性是指科技完成指标内容不应违背客观规律，所有科研工作都是基于长期科技标准或规范准则提出的创新与改革，技术基础原理是不变更的，仅从多个层面和不同维度对科技内容进行设计和集成，能够更全面地反映电力科技成果的丰富性和完善性。此设计指标能够对科技成果的真实性给出准确评价。

（2）系统性原则

电力科技成果评价指标系统应能全面评价科技项目成果的效益和风险。既要使电力科技成果评价具有足够的涵盖面，又能充分反映一定的信息量，保证电力科技成果评价指标间的相互独立性。

（3）创新性原则

电力科技成果评价指标要具有一定的创新外，还包括指标的设计方法、指标间的逻辑关系及使用方法等。从传统的保守型逐步向创新型发展，突破科技难点，从理论、方法、应用和设计等各方面寻找科技亮点，使科技成果具备传统领域不具备的功能特色，可以提升人类社会生活的便捷性或效率水平。

（4）可操作性原则

所有的成果应具备一定的逻辑性和科学性，所有结论是可操作、可逆推的。目前很多科技成果都是为了完成指标而执行，并未考虑实际的可行性，导致研究成果无法落地，大大降低了科技成果转化效率。很多实验研究的数据肆意伪造，缺少可靠的理论支撑。因此应对科技工作的可操作性进行管控，避免出现科技研究过程的随意性。

（5）客观性原则

准确而系统地反映电力科技成果的客观实际情况，对各项电力科技成果评价指标的定义应尽量明确而清晰[2-3]。

2.2電力科技成果指标评价体系的建立

电力科技成果指标评价体系本着定性和定量相结合，以定量评价为主的原则，根据应用技术类和基础研究类科技成果的具体特点来设计电力科技成果指标评价体系。一般来讲，科技成果指标体系的建立主要从成果科研实力和成果转化价值2个方面去考虑。科研实力是指成果形成过程中积累的广度和深度，科技成果内容是否集成了创新和综合表征能力，是否有较扎实的技术功底，可以在科研发展水平具有一定的代表性；成果转化价值是指在市场化、产品化和经济效益等方面体现出的价值水平，具备较高价值的科技成果才值得去投入和开发。因此要从这2个基本点出发来建立评价体系，才能全面为科技成果给出合理评分。几个基本评价指标如下：

（1）技术可行性指标主要是判断科技成果包括技术的成熟性和适用性，技术内容不能无条理的仅是技术理论的堆砌或者无思绪的随意设计。没有科技原理的支撑和技术标准的评判，而是天马行空的想象。如果技术最终无法实现初步设定效果，在技术规划的起初方案中，无法按照研究内容顺利推导出设定结论，因此这种技术可断定为无效或无用。可行性指标是判断成果最基础性的指标，也是具备继续研究的一个起点性指标。

（2）市场效果指标是成果转化程度判断标准的重要指标。科研成果的目的是市场化应用，如纯软课题不具备市场性发展的可能，说明这种技术的实际作用很低，一般企业对这种类型和方向的项目是不建议和采纳的。市场效果指标可以从未来市场的占有率、竞争力等方面来定性判断，因此市场效果指标已经成为判断科技方向的重要指标。

（3）经济效益指标是从经济角度判断成果是否具有给企业带来较大效益的一个重要指标。依托市场效果指标结论，判断成果转化应用后市场占有率及企业可取得多大预期增值和效益，从而判断科技成果和经济发展的关联程度。

（4）社会效益指标是指科技成果在更大的社会评价平台中对促进科技、经济与社会协调、可持续发展所取得的预期效果。

电力科技成果指标评价体系将围绕这4个细化方向进行定量定性分析，制定科学的评价指标结构和分数。通过将指标评价体系应用于企业科技成果评价过程中，能够公正、合理地对每个成果给出综合性评价，企业依据此结论，结合专家专业主观水平，为企业制定具备合理引领性的技术指导[4]。

2.3电力科技成果指标评价体系的分类

电力科技成果指标评价体系力求科学，突出不同类别电力科技成果的特点，易于操作。根据不同类型的科技成果，该指标评价体系包括2部分，一是应用技术类电力科技成果指标评价体系；二是基础研究类电力科技成果指标评价体系。2部分评价体系除了对经济效益指标进行量化外，其他指标均采用定性判断。分别为每种科技评价给出了8项具体指标和1项综合评价指标：对于应用技术类成果分别为科学价值和意义、研究开发内容、技术创新程度、难易和复杂程度、技术经济指标、应用和推广程度、经济和社会效益、技术辐射能力和综合评价；对于基础研究类成果分别为科学价值和意义、研究内容、发现程度、难易和复杂程度、理论学说的创见度、推动学科发展的作用、正面他引次数、发表论文刊物影响度和综合评价。在进行科技成果指标评价时，成果涉及的内容应研究是否符合公司可持续发展原则，预期成果转化实现的人群适应度、可能性和可行性以及是否违背伦理道德等方面，建立合理的科技成果评价指标体系[5-6]。

3电力科技成果指标权重提取分析

电力科技成果指标权重计算过程如下：

（1）确定评价因素集

⑥一致性检验。

“经济效益”“技术水平”“成熟程度”及“适应性”是传统科技成果水平评价的通用指标，不同技术涉及领域不同，各指标权重分配比例不一。为更全面地描述技术成果性能，在传统指标基础上可增加特殊性的指标，例如市场分析、可行性等指标。4个传统指标从不同大面进行了分类评价，经济效益从市场角度衡量，当然可细化成不同小的指标；技术水平是从技术的先进性、可靠性及可行性等角度衡量，也可细化成小项评价；成熟程度是从产业链发展角度衡量；适应性是从技术成果转化可能性角度分析。对小型企业而言，成果量不大的时候，可选择较粗略的评价指标，测算结果一般也符合企业现状及发展需求；对于大型企业，成果量很大，应选择较细致的评价指标，指标层级多，但分析结果会更加精准[7]。

4指标体系数据处理方法

5基于融合聚类算法的科技指标评价模型建立

本文提出一种基于K-Means和密度混合的聚类算法，K-Means算法计算简单，快速测量点间距离，密度算法可以较快较准确地找到各类核心节点，汲取这2种算法的优势，可较好地满足电力科技成果评价指标要求。混合算法原理如图1所示。

有新的节点加入时，首先会计算这个子节点与每个核心节点的距离，判断其归属圆圈，如不属于任何一个圆圈，则以它为核心节点新建一个新圆圈领域。

这种混合算法即结合了基于密度分类算法，能够快速精准地确定核心位置，又结合了K-Means算法计算简单、快捷的特点，满足了电力科技成果评价指标要求。

混合聚类算法通过合理地估算对每个指标参数性能进行估计，为电力科技成果评价指标给出实际的指导意见。下面搭建数据计算仿真平台对算法进行结果验证，并选择几种可比性评价算法，进行全面的性能比较，更加直观地发现本文设计算法的优越性。科技指标参数选择本文列出的子指标体系中的影响因子，指标系数作为核心节点，运用混合聚类算法测算其分类及之间的效能距离，结果如表1所示。

从结果可以看出初步验证算法的可行性。接下来利用混合算法与单独2个算法进行比较，计算各自的计算时长及精准度判断。具体结果如下：

（1）从分类结果来分析，K-Means在科技指标判别结果价值很高，出现了一例划分错误，基于密度算法的分类半径更加小一些，精准性最高，混合算法其次；

（2）从计算时长结果来分析，K-Means算法用时最短0.321 s，混合算法0.532 s，基于密度算法1.232 s，可见基于密度算法的时间过长，不符合电力科技成果评价指标的实时性要求；

（3）从综合性能来分析，混合算法性能兼具了二者的优点，又考虑了应用系统的性能要求，比单独应用K-Means算法更适合电力科技成果的评价应用。

6结束语

电力科技成果评价指标体系经过多年来的不断丰富和完善，各项成果是各企业的立足之本，评价模型是成果评估的基础，对电力科技成果的评价也不例外。电力科技成果评价更具有重大意义，电力行业作为民生之本，评价过程及结果不仅仅影响是电力企业的发展，更是直接影响到民生。因此其评价过程中也会引入主观评价系数，主客观结合指导评价结果，使其更加准确。本文提出一种融合密度分类的算法来增强评价体系的判断可信度，充分、科学地评价成果的作用、价值。在开展电力科技成果评价时，必须针对我国的特定情况进行认真研究，使电力科技成果评价在社会上发挥更好的导向作用。

参考文献

[1]谈毅，仝允桓.中国科技评价体系的特点、模式及发展[J].科学学与科学技术管理，2004（5）：15-18.

[2]石善冲.科技成果转化评价指标体系研究[J].科学学与科学技术管理，2003（6）：31-33.

[3]赵晖.科技成果评价及指标体系研究[D].天津：天津大学， 2009.

[4]謝作渺，姜彦福，林强.我国科研体制评价体系的建立与评价[J].科学学与科学技术管理，2003（5）：11-14.

[5] Luukkonen T. Research Evaluation in Europe： State of the Art [J]. Research Evaluation， 2002（11）： 81-84.

[6]毕克，吴甜，谢迎新.重大科技成果智能评价体系模型研究[J].企业技术开发，2012，31（23）：57-59.

[7]徐廷建，彭禄，陆居有.科技成果转化的评价指标体系构建研究[J].大众科技，2012（9）：152-153.