科技项目评审专家库建设研究

葛运东

(苏州市科技服务中心， 江苏 苏州 215002)

科技项目评审是优化科技资源配置的重要手段。随着评审项目类别及数量的增加，学科交叉、新兴学科的涌现，需要的专家数量、涉及的领域也要求越来越多，专家评审活动也越频繁。采用信息化手段，建立数量充足、更新及时、结构合理优化、动态开放共享、专家抽取科学合理、评审结果监督有效的专家库成为当前科技管理的迫切需求。专家库建设大体涉及专家库建设相关的管理机制体制建设、专家库的组织方法及载体建设、评审专家的抽取方法、专家评审结果监督管理及专家信用管理等几个方面。高质量的专家库可以更好地促进各类科技活动中的评审工作更加标准、规范、高效、公平，充分发挥评审专家的作用，切实提升专家评审的工作成效。

1 国内专家库建设及研究

随着经济社会的发展、科技的进步，在各大新兴领域中的科技咨询、科技评估、招标评标、论文审稿、项目评审等活动日益增多。这些活动中专家评审是其重要环节。尤其在科技管理中，评审专家在科技咨询、科技评估评价、项目立项评审、项目验收评审、各级科技奖励评审等工作过程中发挥着关键性的作用。专家库建设的质量影响了参与专家评审的专家质量，进而影响了各类评审的评审质量及科技活动的发展。通过对国内专家库建设的相关文献调研分析发现，国内针对专家库建设管理体制相关的研究工作比较少。湖南省、广州市、浙江省、江苏省、科技部等相继发布了专家库管理相关文件，对专家库建设的相关机制进行探索。2012年9月，湖南省科学技术厅针对专家分类、专家选择、专家库管理等方面出台了管理办法[1]。2015年5月，广州市科技创新委员会对专家的出入库、使用管理、监督等方面出台了管理办法[2]。2016年12月，浙江省科学技术厅为进一步规范浙江省科技专家库管理，针对入出库、抽选取、监督等方面出台了管理办法[3]。2017年3月，江苏省人民政府办公厅针对综合专家库的建立、使用、管理等方面印发了暂行办法。2017年4月，科技部办公厅针对专家库信息资源建设、管理与维护、选取及使用等方面印发管理办法[5]。针对专家库建设更深层次的制度建设，比如专家遴选机制、专家评审监督管理机制、专家信用管理等相对较少。

在科技管理活动中，早期的专家库多作为业务系统的组成部分存在，作为评审立项、验收评审等的业务支撑平台，一般采用关系数据库的方式进行组织，在此基础上开发B/S、C/S的软件系统进行日常的专家管理。现在专家库组织方式趋于从各业务系统中独立出来，单独成为一个相对独立的系统，专家库统一为多个业务系统服务。独立的专家库具有更强的专家管理功能。部分专家库系统构建了专家本体、专家的技术领域、专业知识、社会关系网络、学术水平等方面，专家信息更加详实。独立的专家库在专家自动遴选、专家评审结果管理、专家共享等方面进行了优化加强。杨小晓将社会网络的结构视角和分析方法导入科技咨询专家库的构建中,使专家库具有网络化、可视化、动态化的特点,一方面可以提高科技咨询的效率,一方面可以增加专家和科技咨询机构的社会资本,从而更好地促进科技进步和科学技术在经济产业化中的应用[6]。

专家库专家来源普遍采用专家征集的方式。线下征集多采用专家个人申请、机构单位批量推荐、专家同行推荐等方式。线上征集多采用主管部门门户网站线上征集、业务评审系统在线征集、微信公众号及小程序等方式征集。近来随着互联网大数据的发展，出现了采用超文本挖掘技术，从互联网抽取专家的构建方法。莫倩等采用大规模科技专家信息抽取的方法, 利用互联网上的信息资源高效地抽取专家信息、挖掘专家学术关系, 为科技专家发现和搜索研究提供了一种新的思路[7]。

在学术领域中，钟萍对高校图书招标评标专家库的建设进行了介绍并对建设工作中出现的专家资源有限、专家的考评等问题进行了探讨[8]。孙建山对评标专家库建设中的专家职业道德欠缺、业务水平参差不齐等问题进行了探讨[9]。赵俊等介绍了审稿专家库的建设情况及专家信息不完整、评价体系不完备等问题[10]。樊炜介绍了从电网物资招标角度评标专家库的建设情况[11]。李杏姣介绍了一种农业科技咨询专家库智能管理系统[12]。岳冬丽等介绍了一种医疗事故鉴证专家库建设的现状[13]。专家库建设得到了各行各业的重视，并在相关的评审工作中发挥了重要作用。

专家遴选即根据待评审对象从专家库中选取适合专家的过程。常见的专家遴选方法根据待评审对象的不同技术领域，人工从专家库中根据专家的技术领域、回避因素等方面进行抽取。针对人工专家抽取存在的工作量大、专家使用不均衡等问题，近来国内有不少研究人员探索研究了新型专家遴选方法。王美姣探索了评审专家自动分配策略及多类型指标下的专家排名，实现了评审专家的自动推荐[14]。王丰飞等提出了一种评标专家部门及专业均衡的随机抽取系统的设计方案，以解决“专家常委”问题[15]。李向东介绍了专家随机抽取的机制，探讨了抽取过程中的影响因素以及随机抽取方式会带来的一些问题，比如学生评审老师的情况，最后提出了随机抽取加人工处理相结合的专家抽取方法[16]。张晶介绍了智库专家信息系统的建设情况，探讨了引入自然语言技术的专家智能推荐抽取算法[17]。蔡桂兰等提出构建包含向量空间模型与协同过滤模型的专家智能匹配抽取模型[18]。

专家反评估即对专家的评审结果进行分析和评估称为反评估，目的就是为了更科学、更恰当地选择评审专家。专家的反评估研究主要集中在评审专家对评审工作的态度；专家在评审过程中的公平、公正性；专家对评审项目的评审意见的有效性；专家反评估的评估指标体系的建设优化、专家信用体系管理建设等方面[19]。

2 苏州科技评审专家库建设现状及存在的问题

苏州科技评审专家库作为苏州科技计划管理系统的支撑部分，为苏州科技计划项目的立项评审、验收评审等提供评审专家支持。后续随着各业务系统的统一整合，苏州科技评审专家库又先后吸收了苏州市科技奖励评审系统的专家、高新技术企业培育评审专家等。目前，苏州科技评审专家库统一为各业务评审提供评审专家支撑。

2.1 建设现状

1)专家库总体情况：截至2020年，通过对库内专家统计，已激活状态专家占比96.5%。根据专家所属地划分，其中苏州本地有效专家占比12.8%，外地专家占比87.2%。2017年专家库专家增长1.9%，2018年专家增长2%，2019年专家增长5.8%。库中专家字段信息的完备情况方面，专家信息中联系信息、身份证、技术领域信息较完备的专家占比34.5%。

2)专家库结构：目前专家库技术领域共分为电子信息、生物技术、医药、新能源与节能、先进制造与自动化、新材料、环境保护、农业社会事业、医疗卫生、其他10个领域。其中以先进制造与自动化、电子信息、新材料3个技术领域的专家居多，而生物技术、农业社会事业、新能源与节能领域的专家相对较少。每个技术领域专家分布情况如图1所示。

图1 技术领域专家分布情况

3)专家库使用情况：截至2020年，曾参与过项目评审的专家占比19.5%，其中参与评审次数大于3次以上的专家占比6.6%，评审次数大于5次以上的专家占比4.1%。目前，各类评审均通过管理人员根据待评项目的技术分组情况，根据技术领域从库中选择评审专家；通过系统向评审专家发送邀请评审信息，评审专家确定后根据评审需要采取网络评审或现场会议评审。科技项目评审专家库较好地支撑了各类评审业务。

4)专家库制度建设：科技评审专家库作为科技计划项目系统的支撑部分，目前没有专门的专家库管理办法，在《苏州市科技计划项目管理办法》中，对专家的主要职责进行了介绍。在专家的信用管理方面，在《苏州市科技计划项目信用管理办法》中对评审专家的失信行为的处理措施进行了介绍。截至2020年，共约有0.6%的专家被失信处理。

2.3.3 重复性试验 精密称取样品（编号：G-1）适量，共6份，按“2.2.3”项下方法制备供试品溶液，再按“2.1”项下色谱条件进样测定，以淫羊藿苷峰的保留时间和峰面积为参照，记录各共有峰的相对保留时间和相对峰面积。结果，22个共有峰相对保留时间和相对峰面积的RSD均小于5%（n＝6），表明本方法重复性良好。

2.2 存在的问题

1)专家数量不足。首先，专家库专家绝对数量不足。待评审项目每年快速增长，专家库增加的专家数量远远跟不上对评审专家的需求数量。专家库专家每年以2%～5%的速度增长。以高新技术培育入库企业评审为例，2018年入库评审比上年增长39.1%，2019年入库评审比上年增长205.3%，2020年入库评审比上年增长49.5%。待评审项目的增长速度远远大于专家增长速度。专家需求与专家供给的矛盾日益突出。其次，专家库专家相对数量不足，技术领域分布结构不合理，表现在传统产业专家相对较多，新兴产业专家较少。科技发展，新兴产业的发展，政府对战略性新兴产业支撑力度的提高，与此相关专业的专家严重不足。比如近来政府重点支持的生物医药产业、医疗器械、新能源、大数据等行业的待评审项目急剧增加，造成相关领域的专家在评审时的相对不足。因此，专家库在新兴产业领域的专家亟待增长，为新兴产业的发展提供有力支撑。

2)专家信息不完备。部分专家仅有姓名，手机号码最基本的几个字段数据，若遇到专家信息变更，会造成评审时该专家无法使用。比如专家手机号码更换，无法联系到专家，从而无法邀请参加评审。随着科技发展或专家工作、研究方向的改变、专家的专业知识老化等，专家库没有及时更新专家的研究方向以及学术水平的总体评价情况，造成专家与所分配的待评审科技项目技术领域不匹配，从而影响评审效果。

3)专家评价体系不完善。目前，专家库对征集过来的专家做到职称、年龄、技术领域等入库标准的管理，对评审时邀请专家的过程做到公平、公正、回避等监督管理，对失信专家进行失信管理。但针对专家评审态度、评审质量的反评估，专家总体学术水平的评价没有建立评价指标体系，导致一些态度较差、水平不高的专家仍能在库参与评审。

4)未对专家进行分级管理。由于缺乏专家评价体系，目前专家库无法对专家进行分级划分，专家统一作为项目评审专家。实际工作中不同类型的评审，对专家的综合水平、相关评审经验要求不同。比如产业战略咨询专家、高新技术企业等资质类评审专家、人才类评审专家都比传统的项目评审专家的综合水平要求更高。未分级的专家库增加了不同评审遴选合适专家的难度。

5)未实现专家库资源共享。目前专家库为市级科技部门的各类评审提供专家支持，未能与县市级科技局、市级不同主管部门、省内地市级科技局、省科技厅等实现动态共享，未能更大地发挥专家库的作用。部分部门评审时极度缺乏评审专家，而专家库的优秀专家却没有得到很好的利用。

6)专家库相关制度建设有待加强。由于目前的专家库只是作为项目管理系统的一个支撑部分，并没有相关的专家库建设、管理、使用等方面的制度、规定，因此，相关的专家库建设方面的工作只能依靠惯例，缺乏相关的制度依托。

3 科技评审专家库建设建议

针对专家库建设的现状及存在问题，对科技评审专家库建设提出以下建议：

1)加强专家库相关制度建设。制定独立的专家库建设和管理制度。制定与制度配套的专家入库、出库标准细则，专家信用管理办法，专家负反馈评价管理办法，专家库共享标准，专家分级标准，专家库管理人员日常管理规范等相关细则。

2)拓宽专家获取方式，优化专家库结构，实现资源共享。为提高专家库专家规模及优化专家库结构，考虑采用微信小程序、公众号等新形式进行专家征集，补充原有的专家征集方式；从苏州科技智库中进行专家智能抽取，人工审核后加入专家库。对生物医药产业、医疗器械、新能源、大数据等亟待增长专家规模的方向，首先加大向相关高校、科研院所等研发机构进行定向专家征集，其次采用互联网获取方法，从专家主页、搜索引擎等海量的互联网资源自动抓取专家，补充现有专家库。

3)建立专家库动态更新机制，强化专家学术水平评价。针对目前专家库专家只进不出、规模不足的问题，建立专家库动态更新机制。首先定期从苏州科技智库、互联网获取新的专家加入专家库，补充新鲜血液；将专家年龄超出范围、僵尸专家、重大失信等情形的专家移出专家库，提高专家库质量。其次，动态更新专家联系信息、技术领域等信息，提高专家库的可用性。从苏州科技智库、互联网挖掘专家的相关学术资源，构建专家的学术知识库，建立专家学术水平评价模型，加强专家学术水平评价的构建、更新。

4)建立专家评价指标体系。综合考虑专家的学术水平、信用水平、历史参评的评审质量、参评活跃度等多维信息，建立专家评价指标体系。根据专家评价指标体系，对在库专家进行评价。专家的评价分值为专家的分级管理、专家遴选等提供支持。

5)探索专家库专家分级管理机制。参考专家的评价指标体系产生的评价情况，结合科技管理的实际需求，将库内专家分为产业战略咨询专家、资质类评审专家、人才类评审专家、项目评审专家、验收专家等。通过对专家库进行专家分级，提高专家遴选时的匹配度和专家库的可用性。

6)提高专家遴选信息化水平。为提高专家遴选过程的效率及专家遴选的合理性，建立综合考虑专家学术水平、专家评价情况、专家信用、专家参评热度、专业与待评项目的匹配度、专家社会网络等信息的智能遴选模型。智能遴选模型产生的结果，经过人工确认后，生成最终的遴选专家。

4 结语

建设好科技评审专家库，充分发挥好评审专家的作用，才能更好地支撑各类科技管理工作；进一步保证各类科技评审的客观性、公正性，提高科技评审的工作效率；为科技评审的质量把关，在科技决策中发挥咨询、参谋职能，促进科技事业持续高质量发展。科技评审专家库建设对科技主管部门提高科技评审质量，提升科技管理水平等具有重要意义。