基于FAHP的重點實驗室評估方法

摘要本文闡述了重點實驗室綜合評估指標體系的構建原則，分析影響重點實驗室績效的評價指標，構建了實驗室綜合評估的FAHP評價模型，最后運用實例說明了方法的有效性。

關鍵詞實驗室 指標體系 綜合評估 FAHP

中圖分類號:G47文獻標識碼:A

近20年來，依托高校建設的各級重點實驗室，在高校研究經費與研究人員等科研資源以及研究成果方面占據重要地位，成為國家和區域創新體系極其重要的依托。近年來，各級管理部門和依托單位等對高校重點實驗室的建設與管理進行了許多研究與探索，制定了相應的管理規定與辦法，但總體上講，對重點實驗室的功能定位及其實現模式、運行機制等進行深入研究仍很不夠，尤其是針對實際管理工作中的一些現實問題，如重點實驗室的實際績效水平的評估，提出相應對策與措施還比較少。本文針對該問題，進行了初步的研究探討。

1 重點實驗室評估指標體系的構建

1.1 評估指標體系的構建原則

構建重點實驗室績效評估指標體系首先應該確定指標體系的構建原則:

(1)目的性是評估的最基本特征，重點實驗室績效評估的目的是了解實驗室的運行狀況并為實驗室管理提供決策依據，最終推動實驗室的不斷發展。因此，該指標體系必須以能反映績效為基本準則，從資源投入產出效率評價的角度選擇指標。

(2)全面性是保證評估客觀性的基本要求，重點實驗室是復雜的投入產出系統，其績效反映在多個方面。投入要素包括資金投入、人力投入、課題投入等多個方面;產出要素包括科研成果、人才培養、成果轉換等多方面的具體內容。對實驗室進行績效評估必須全面考慮投入產出的各方面構成要素。

(3)構建指標體系的全面性原則并不意味著指標選取不分巨細、面面俱到，實際評估中指標太多會使問題復雜化，指標體系中要選取有代表性的指標。

1.2 重點實驗室評估指標體系

目前，國家重點實驗室評估指標體系呈遞階結構，分為三個層次、三個準則、九項指標。如圖1:

總體定位與研究方向:重點研究方向能夠緊密圍繞國家、軍隊和科技發展的問題，屬于本學科研究領域的前沿、交叉學科的應用基礎研究，具有一定的前瞻性。

主要科研任務情況:承擔的研究任務符合實驗室研究方向，重點突出、具有創新性和研究特色。應承擔足夠數量的國家級和省部級科研項目。

科研成果的水平、特色:實驗室在學科前沿的探索研究中具有創新思想，在解決重大科學技術問題中取得突破性進展，在有影響力的優秀期刊上發表文章、出版學術專著、自主知識產權成果比較多。

隊伍結構與團隊建設:實驗室應有一支高素質的固定研究隊伍。包括優秀的學術帶頭人、一支年齡結構、學位結構、知識結構合理的高素質中青年研究群體，精干穩定的技術與管理人員。

實驗室學術帶頭人:實驗室學術帶頭人應是本領域為本領域有影響的學者，學術思想活躍，研究成果顯著。

人才培養情況:培養較多數量的國內外優秀中青年人才，培養合理數量的博士后和研究生，培養質量得到同行的公認。

公用平臺:指儀器設備使用率高，大型儀器設備的開放和共享程度高。鼓勵自行研制、改造儀器設備。

學術交流:指堅持開展高水平、高層次和實質性的對外學術交流與合作。

運行管理:指規章制度健全，日常管理科學有序，建立了良好的運行機制，人員合理流動，隊伍不斷優化。并且，依托單位和主管部門在人員、經費和后勤保障等方面給予大力支持。

圖1重點實驗室評估指標體系

2 重點實驗室的FAHP評估模型

2.1 重點實驗室評估中的模糊理論

美國控制論專家L.A.Zadeh教授1965年發表了題為《FuzzySets》的論文，從而宣告模糊理論的誕生。Zadeh發現傳統數學理論中，很難描述“亦此亦彼”現象。然而在重點實驗室評估問題中，從影響決策結果的各因素指標可以看出，其中很少是可以用傳統數學語言描述的確定性指標，絕大部分是如S13、S21、S22、S23、S32等具有不確定信息的“模糊”指標，它們不能用一個簡單的數值或概率值加以合理地界定。因此針對這個問題，本文借助模糊數學理論來進行描述。

2.2 重點實驗室FAHP評估方法的相關說明

(1)建立因素集。根據重點實驗室評估的指標體系，建立如下的兩級因素集:一級因素集由指標體系中因素層各要素構成:S={S1，S2，S3};二級因素集由指標體系中指標層各要素構成:S1={S11，S12，S13}、S2={S21，S22，S23}、S3={S31，S32，S33}。

(2)設計判斷集。在這里我們設定判斷集為V=(優，良，中，差)四個評語等級。

(3)等級參數及程度系數的引入。等級參數D的作用是將判斷集V中的等級進行量化，依據各等級對最高級(如最好、最優、最適合等)的隸屬程度進行。如判斷集V為(優，良，中，差)，則其等級參數可表示為。含義為:評語“優”之于最高評語級“最優”的隸屬度為0.9，“良”之于“最優”的隸屬度則為0.75等。

程度系數e表示受評對象某因素之于好、優、高的屬于程度。它既可表示單項因素也可以表示其總體結果對于好、優、高的屬于程度。對于第k個因素的程度系數，其計算公式為:

ek=Rik·DT(1)

其中，Rik表示評判矩陣Ri中第k個因素對評語等級的隸屬度，ek表示第k個因素的程度系數，D表示前面所介紹的等級參數。對于各項因素的程度系數，可以用程度系數矩陣E表示為

E=[e1 e2…en] (2)

針對同層次各因素的程度系數，可利用各因素的權重關系進行綜合從而求出上一級指標直至總目標的程度系數，得出總目標的程度系數e后，若需進行等級評定，可依據總目標的程度系數進行。程度系數與哪個等級參數最接近，那么受評者就屬于哪個等級，且程度系數表示其對于該等級的隸屬度的大小。

2.3 Fuzzy-AHP模型的構建

Fuzzy-AHP(FAHP)是綜合利用模糊綜合評判的模糊化定量分析能力及AHP法的遞階層次計算和兩兩對比確定權重的特點而形成的評估方法。本文利用該方法，構造了問題的評估模型。對圖1所示的目標層次結構:

首先利用AHP方法確定各層次指標的權重系數Wj，然后通過專家調查的方式確定受評對象每一項因素(即最末一級評價指標)的模糊綜合評判矩陣R后，即可利用R與等級參數D的乘積得到每一項最末級指標的程度系數e，再將其與相應指標的權系數相乘，即求出上一級指標的程度系數，依此類推，直至求出最終問題總體目標的程度系數，即評價的最終結果。綜上所述，FAHP評估模型可用下面的式(3)表述:

(3)

特別指出，式(3)中Ri(j+1)為處在指標體系中第j+1層針對i因素相對各判斷等級的隸屬度，ei(j+1)則為其程度系數，D為確定的等級參數，Wj+1是第j+1層上諸因素權系數行向量，E(j+1)為第j+1層各指標的程度系數行向量，e(j)為相應的上一級評價指標的程度系數，當j=0時，即得到問題總目標的評判結果e(0)。

3 實例評估

利用AHP法確定影響重點實驗室評估的各因素權值，限于篇幅解算過程不予贅述，得出

(wS1，wS2，wS3)=(0.458，0.335，0.207)，(wS11，wS12，wS13)=(0.183，0.336，0.481)，(wS21，wS22，wS23)=(0.361，0.28，0.359)，(wS31，wS32，wS33)=(0.258，0.105，0.637)。

假設經專家和參與評估人員依據二級指標對實驗室建設進行評價，得到模糊判斷矩陣如下:

矩陣的行對應于影響決策的各項因素指標，各列與相應的判斷等級對應，數值則代表了該實驗室在該指標下的優秀程度，它是個模糊值。在獲得了各模糊判斷矩陣后，便可依據式(3)進行綜合評估，計算各二級指標程度系數:

同樣的方法可求出=0.8175，=0.6975，=0.7575;=0.6675，=0.7125，=0.72。根據式(3)，由二級指標的程度系數計算一級因素集指標的程度系數:

由一級指標的程度系數最終確定系統總目標的程度系數:

即綜合考慮了重點實驗室績效各影響要素后總的程度系數。從結果看，對該實驗室評估的程度系數結果為0.7366，接近于等級參數的第二級(0.75)，因此，認定其評估結論為判斷集V的第二級，即“良”。

4結束語

將Fuzzy-AHP用于重點實驗室的評估，解決了以往定量分析困難的問題，其過程對一些模糊、不確定的因素得到了有效地處理。所建模型能較準確地對重點實驗室建設情況進行評價，符合實驗室發展的實際，為研究重點實驗室績效的定量分析工作提供了一種新的思路。

參考文獻

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