基于未确知理论的科技人才评价研究——以河北省为例

刘富军，肖 静，任 雁，毋鹏杰

(1.河北省科学技术情报研究院，河北 石家庄 050000；2.河北化工医药职业技术学院，河北 石家庄050000)

0 引言

科学的人才评价策略是发现人才、激发科技人员创新活力的关键。中共办公厅、国务院办公厅在《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》［1］中把人才评价作为核心问题提出，科技人才评价成为当今社会发展中亟待解决的现实问题。本文以河北省为例，利用熵权度量法、未确知测度理论建立河北省科技人才分类评价模型，以期为我省科技人才成长和发展相关政策制定提供依据。

西方发达国家从科技人才评价的理念、方法和制度着手，英国的评价体系主要是“发展性评价理念”与剑桥大学的“员工评议与发展计划”［2］，美国实行“同行评议”和高校终身教授制，德国遵循动态评价理念［3］，形成了相对完善的科技人才评价机制。在我国，科技人才评价研究主要集中在评价体系构建及评价方法的研究两方面［4-6］，从不同的角度、采用不同的方法，围绕科技人才竞争力、开发效率、集聚、政策效率、发展环境等方面开展研究。

1 基础理论与方法

1.1 熵权度量法简约人才评价指标体系

信息熵度量的是个体差异性。对于给定的指标，熵值越大，评价值差异越大，则该指标对评价对象的比较作用越大，意味着该指标向决策者提供的有用信息越多［7］。但如果各个指标值都相近或相等，指标的熵值则接近或等于最大值，此时用于评价对象比较，该指标毫无区分能力。因而在熵的基础上引入熵权，用以度量各指标的评价区分能力，熵权越小，指标的区分能力越小。

本文拟采用熵权法剔除区分能力弱的指标，其计算步骤为：

（1）计算指标规范值y

（2）计算指标熵值bj

（3）计算指标熵权wbj

其中：yij为规范值，Xij为指标值，bj为熵值，k=1/lnm，n为指标数，m为样本数。

1.2 未确知理论测定科技人才等级

未确知理论是利用区间［0，1］上的某个数来表示事物所处某种未确知状态，通过将评价指标分成若干等级，建立测度函数，得到各评价指标属于不同等级的未确知测度；结合指标权重得到不同评价对象属于不同等级的综合测度；根据评分准则，实现对评价对象的优劣排序［8］。未确知测度函数构造严谨，评价结果精细可靠。

（1）单指标未确知测度

设待评价对象集合X={X1，X2，…，Xn}，其中，第i个评价对象为Xi。设待评价指标集合I={I1，I2，I3，…，Im}，其中，第j个评价指标为Ij。Xij表示第i个评价对象的第j个评价指标值。设待评价等级集合U={U1，U2，…，Up}，其中，第k个评价等级为Uk［8］。当第k个评价比第k+1个评价优，记为Uk＞Uk+1。当U1＞U2＞…＞Up或U1＜U2＜…＜Up时，认 为{U1，U2，…，Up}是待评价等级集合U上的有序分割类。

uijk=u（Xij∈Uk）表示调查值Xij对第k级评价等级的归属程度。u应分别满足非负有界性要求、归一性要求和可加性要求，即：

以上公式中i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；k=1，2，…，p。其中，公式（4）表示“非负有界性”，公式（5）表示“归一性”，公式（6）表示“可加性”。同时满足式（4）-（6）的U称之为未确知测度。当u不能满足（5）与（6）时，则认为u值理论上不可信。

各指标对评价等级的隶属度构成的矩阵称为单指标未确知测度矩阵(uijk)m×p，如式（7）：

（2）确定各指标权重

设权重wij表示Xi的指标Ij相对于其他指标的贡献度，且满足；重要度yij值大小表示指标Ij对识别Xi评价等级的重要程度［18］。两者计算方法如式（8）和式（9）。

获得向量Wi=｛wi1，wi2，wi3，…，wim｝为对象Xi的指标权重向量。

在计算过程中，当uijk=1时，lguijk=0。

（3）多指标综合测度评价向量

设：

（4）置信度识别准则

按置信度识别准则确定评价等级。对于评价空间U的有序分割，按多指标综合测度评价向量的极大值、极小值进行判别都是不科学的。设置信度λ一 般 取 值：0.5≤λ≤1［8］。对 有 序 分 割U={U1，U2，…，Up}，当U1＞U2＞…＞Up或U1＜U2＜…＜Up［8］时，若k0满足：

则认为对象Xi属于第k0个评价等级Uk0。

由于针对不同类别的科技人才在评价时基于的样本不同，各指标的未确知权重也会不一样，从而可以实现评价体系针对不同类别科技人才的变权评价。

2 河北省科技人才评价

2.1 河北省科技人才评价指标体系

统计整理河北省科技人才现行评价指标，根据公式（1）-（3），使用Mathematica软件计算所有指标的熵值、熵权值，经过简约得到24个二级指标、4个一级指标的指标体系，如表1所示。

表1 运用熵权度量法约简后的科技人才评价指标体系

2.2 河北省科技人才评价指标分级标准

通过文献研究、调查分析，将科技人员评价分为五个等级，由高到低分为Ⅰ级（杰出人才）、Ⅱ级（领军人才）、Ⅲ级（卓越人才）、Ⅳ级（潜力型人才）、Ⅴ级（一般人才），表2是定量指标的具体划分标准。

表2 河北省科技人才部分定量指标分级标准

2.3 实例应用

科技人员A年龄36岁，博士学历，副高职称，无留学经历，近期发表学术论文20篇，5篇顶级期刊，H指数9，专业相关度0.78，处级，近期国家级项目2个，近期升级项目6个，13个申请专利，10个授权专利，标准/软著9个，没有国家级奖项，1个升级奖项，从事本职工作6年，学会没有行政职务，没有学会兼职，工作成绩良好，协同能力突出，资助金额/带来效益462万元。

2.3.1 构建单指标测度函数

根据单指标测度函数的定义，建立各指标的单指标测度函数。图1仅展示部分。

图1 部分指标的单指标测度函数

2.3.2 构建单指标测度矩阵

按公式（6）（7），计算得出测度矩阵。

2.3.3 计算指标权重

根据公式（8）（9）得出各评价指标权重，如表3所示。

表3 科技人员评价指标值

指标权重向量为：

2.3.4 多指标综合测度评价向量

根据公式（10）求得多指标综合测度评价向量为：

U=（0.3725，0.1443，0.0816，0.1147，0.2869）

2.3.5 置信度识别

取置信度λ=0.5，依照置信度评价准则，多指标综合测度评价值按公式（11）由大到小计算，K0=0.3725+0.1443=0.5168＞0.5，将多指标综合测度评价值由小到大计算，K1=0.2869+0.1147+0.0816+0.1443=0.6275＞0.5。前后判别结果一致，因此判断该科技人员评价等级为Ⅱ级，即领军人才。

3 结论

采用本文所提出的方法先后对55位科技人员进行评价，结果发现，50岁以上以行业领军人才为主，成果显著、荣誉多、奖励分量重；45-50岁之间论文、专利成果绩效成绩显著，获得的荣誉奖励略少，很难产出学术效益；40-45岁之间的青年科技工作者往往科研绩效成绩显著；40岁以下青年科技人员一般难以获得各类资助。

针对以上现状，下一步在科技人才管理评价方面，需要重视以下几个方面。

（1）要构建合理的科技人才培养和激励机制，既要有利于科技人才长远发展，还要符合当地科技实力、经济运行环境，并且保障政策在未来一个时期能够顺利推进实施。

（2）分类施策，用好用活科技人才。建立健全政策保障体系，要确保人才能引得进、留得下、发展好，避免科技人才水土不服；对于潜力型科技人才，要重点关注，给予政策扶持，重视人才长远发展，敢于帮助和扶持承担探索性强、风险性高的项目。

（3）克服科技人才使用的局限性，逐步实现各类科技人才在不同区域内的相互认证，减少科技人才流动的壁垒和障碍，实现不同行业的科技人才共享。