基于灰色理論的碩士研究生科技創新能力評價研究

吳澤九

摘 要 文章遵循全面性、科學性、可操作性原則，構建了碩士研究生科技創新能力評價指標體系，利用灰色理論模型，對碩士研究生科技創新能力進行了綜合評價，以找出制約碩士研究生科技創新能力提升的關鍵因素，供高校管理者在制定相關政策時作一定的參考。

關鍵詞 碩士研究生 科技創新能力 灰色理論

中圖分類號：G644 文獻標識碼：A

Evaluation of the Science and Technology Innovation Ability of

Graduate Students Based on Grey System Theory

WU Zejiu

（Department of Mathematics， School of Science， East China Jiaotong University， Nanchang， Jiangxi 330013）

Abstract Following the comprehensive， scientific and operational principles， we construct indicators of evaluation and conduct the comprehensive evaluation on the science and technology innovation ability of graduate students by using the grey model. And we find the key factors which control ability promotion to provide reference when University administrators formulate relevant policies.

Key words Graduate students； science and technology innovation ability； grey system theory

科技創新能力是一個民族進步的靈魂、經濟競爭的核心。研究生作為科技創新的人才的“儲備庫”， 其科技創新能力的強弱直接影響對高校人才培養質量的評價。如何有效提升研究生的科技創新能力，已成為各大高校關注的焦點。本文構建一套科學合理的評價體指標體系，利用灰色理論模型，對碩士研究生科技創新能力進行評價，以找出制約碩士研究生科技創新能力提升的關鍵因素，供高校管理者在制定相關政策時作一定參考。

1 高校碩士研究生科技創新能力評價指標體系的構建

碩士研究生科技創新能力是多因素、多指標的綜合反映。充分借鑒多元智能理論，結合社會對創新型人才培養的需求，遵循全面性、可操作性、科學性原則，對碩士研究生科技創新能力指標體系進行分解，咨詢十多位專家意見的基礎上，經反復篩選與整合，最終構建了由 5個評價模塊（一級指標）、14個評價指標（二級指標）構成的碩士研究生創新能力綜合評價指標體系，見表1。

表1 高校碩士研究生科技創新能力評價指標體系

2 高校碩士研究生科技創新能力的灰色評價模型

2.1 確定參評數據序列和標準數據序列

對于高校碩士生科技創新能力評價，本文選用的評價指標體系由5個一級指標和14個二級指標組成，每所高校所對應的14個二級指標的評價數據形成一個參評數據序列。設有所學校，則參評數據序列描述為：

= {（1）， （2），…， （）， （）}

其中（）表示第所學校的第個指標。以參評序列中的最優值作為標準數據，構成一個標準數據序列，記為：

= {（1）， （2），…， （）， （）}

2.2 初始化處理

評價過程中，由于評價指標的量綱不同，數據在數量上差異性很大，無法進行關聯評價計算，需對各指標的數據進行歸一化處理。歸一化處理模型為：①

（）= ， = 1， …， ， = 1， …，

2.3 計算灰色關聯系數

定義標準數據序列中的任一指標數據（）與參評數據序列中對應的指標數據（）的灰色關聯程度，即灰色關聯系數（）為：②

其中為分辨系數，為提高灰色關聯系數間的差異顯著性而人為給定，取值范圍為0.1～1.0，一般取0.5。

2.4 計算灰色關聯度

因為關聯系數（）數目較多，信息不集中，不能夠進行單元比較，為此將對其取平均值，定義此平均值為與序列之間的關聯度，即 = （）。

3 高校碩士研究生科技創新能力實證分析

3.1 建立原始數據表

筆者選取南昌市5所高校A，B，C，D，E，并邀請高校行政管理人員，教師、在校碩士生進行打分和測評，所得數據取平均值，見表2。

表2 高校碩士研究生科技創新能力評價指標及其數據

3.2 對定性指標量化處理及初始化處理

采用以下賦值將定性數據轉換為定量數據，由于主要討論的是各評價學校的相對創新能力，因此轉換不會改變評價結果。其中轉換公式為：

對相關指標進行定量轉換及初始化，可得到新參評的序列數據，見表3。

表3 新參評的序列數據

表4 相關序列數據結果

3.3 確定標準數據序列并計算極差數據

以參評序列中的最優值做作為標準數據，計算出一個標準數據序列為：

= {1，0.75，0，75，1，1，0.75，1，1，1，1，1，1，1，1}

利用標準數據，及公式（）= ∣（）（）∣，分別計算（），∣（）（）∣，∣（）（）∣∣（）（）∣，∣（）（）∣，計算結果見表4。

3.4 計算關聯系數

利用表4，得到關聯系數，見表5。

表5 關聯系數

3.5 計算關聯度及排序結果

根據公式 = （），得 = 0.646， = 0.805， = 0.855， = 0.593， = 0.575，關聯度排序為>>>>。可以看出，科技創新能力最好的是C學校，其次是B學校，A學校一般，D學校較差，E學校最差。

基金項目：江西省社會科學規劃課題（項目編號：12JYW01、12YJW01）；江西省高等學校教改課題（項目編號：JXJG-12-5-6）

注釋

① 鄧聚龍.灰預測與灰決策（修訂版）[M].武漢：華中科技大學出版社，2002.9.

② 劉思峰，黨耀國，方志耕.灰色系統理論及其應用（第三版）[M].北京：科學出版社，2004.11.endprint