綜合評(píng)價(jià)理論及方法在學(xué)科評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究

邵燕霞，于會(huì)萍

（1. 華北電力大學(xué) 圖書館, 河北 保定 071003；2. 華北電力大學(xué) 黨政辦公室, 河北 保定 071003）

習(xí)近平總書記在全國(guó)教育大會(huì)上指出，要深化教育體制改革，健全立德樹人落實(shí)機(jī)制，扭轉(zhuǎn)不科學(xué)的教育評(píng)價(jià)導(dǎo)向，堅(jiān)決克服唯分?jǐn)?shù)、唯升學(xué)、唯文憑、唯論文、唯帽子的頑瘴痼疾，從根本上解決教育評(píng)價(jià)指揮棒問題[1]。2020 年10 月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》，明確提出到2035 年，基本形成富有時(shí)代特征、彰顯中國(guó)特色、體現(xiàn)世界水平的教育評(píng)價(jià)體系[2]。學(xué)科評(píng)價(jià)作為高等教育領(lǐng)域教育評(píng)價(jià)的一個(gè)特殊范疇，是一個(gè)多因素綜合評(píng)判問題，符合多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法的特征，運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)理論，構(gòu)建一套相對(duì)科學(xué)的能夠反映哲學(xué)社會(huì)科學(xué)各學(xué)科特征的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選擇合適的評(píng)價(jià)方法模型對(duì)學(xué)科的功能特色、內(nèi)涵發(fā)展及建設(shè)成效實(shí)現(xiàn)多維多元評(píng)價(jià)是學(xué)科評(píng)價(jià)發(fā)展的趨勢(shì)。

學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是由多個(gè)相互聯(lián)系、相互作用、具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，按照一定層次結(jié)構(gòu)組成的有機(jī)整體。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，體現(xiàn)學(xué)科發(fā)展水平和建設(shè)成效的數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，可選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)越來(lái)越多。隨著教育評(píng)價(jià)的改革，學(xué)科評(píng)價(jià)立足我國(guó)高等教育實(shí)際，對(duì)我國(guó)高校學(xué)科建設(shè)總體水平和階段性進(jìn)展進(jìn)行評(píng)價(jià)，哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科更加強(qiáng)調(diào)發(fā)揮文化傳承創(chuàng)新與智庫(kù)作用，自然科學(xué)學(xué)科更加強(qiáng)調(diào)科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用與解決關(guān)鍵核心技術(shù)問題[3-4]。構(gòu)建學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系既要彰顯中國(guó)特色、富有時(shí)代特征，也要體現(xiàn)世界一流水平。

學(xué)科評(píng)價(jià)多數(shù)采用定量評(píng)價(jià)與定性評(píng)議相結(jié)合的方法。首先，依據(jù)公開數(shù)據(jù)、可參考的第三方評(píng)價(jià)結(jié)果及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)；其次，對(duì)學(xué)科建設(shè)過(guò)程中發(fā)布的進(jìn)展報(bào)告、自評(píng)報(bào)告、典型特色案例及其他寫實(shí)性材料，組織專家進(jìn)行定性評(píng)議，定量結(jié)果定性結(jié)論互相補(bǔ)充、互為印證[5]。科學(xué)合理的學(xué)科評(píng)價(jià)是改善學(xué)科評(píng)價(jià)過(guò)程、優(yōu)化學(xué)科評(píng)價(jià)措施和提升學(xué)科評(píng)價(jià)效果的有效途徑之一。

一、綜合評(píng)價(jià)理論內(nèi)涵及研究進(jìn)展

綜合評(píng)價(jià)（Comprehensive Evaluation，CE）概指對(duì)多屬性體系結(jié)構(gòu)描述的對(duì)象系統(tǒng)作出全局性、整體性的評(píng)價(jià)，即對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的全體，根據(jù)所給的條件，采用一定的方法給每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象賦予一個(gè)評(píng)價(jià)值（又稱評(píng)價(jià)指數(shù)），再據(jù)此擇優(yōu)或排序[6]。綜合評(píng)價(jià)是一項(xiàng)系統(tǒng)而復(fù)雜的工作，是人們認(rèn)識(shí)事物、了解事物、判斷事物并作出決策的重要手段之一，在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、教育、科技、管理等各領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。對(duì)一個(gè)事物的綜合評(píng)價(jià)往往要涉及多個(gè)因素，這些因素在評(píng)價(jià)方法中體現(xiàn)為指標(biāo)，將反映評(píng)價(jià)事物的多項(xiàng)指標(biāo)的信息加以匯集，得到一個(gè)綜合指標(biāo)，以此來(lái)從整體上反映被評(píng)價(jià)事物的整體情況就是多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法[7]。多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法具備以下特點(diǎn)：包含若干個(gè)指標(biāo)，這些指標(biāo)分別說(shuō)明被評(píng)價(jià)事物的不同方面；評(píng)價(jià)方法用一個(gè)總指標(biāo)來(lái)說(shuō)明被評(píng)價(jià)事物的一般水平。綜合評(píng)價(jià)的方法很多，但具體操作程序大致相同，包括確定評(píng)價(jià)目標(biāo)、構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、確定指標(biāo)權(quán)重、建立評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模型，分析評(píng)價(jià)結(jié)果等幾個(gè)步驟。其中構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、確定指標(biāo)權(quán)重、建立評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模型這三個(gè)環(huán)節(jié)是綜合評(píng)價(jià)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著綜合評(píng)價(jià)理論及應(yīng)用研究的發(fā)展，評(píng)價(jià)方法越來(lái)越多、越來(lái)越復(fù)雜，在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理及工程等領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。目前，國(guó)內(nèi)外單一綜合評(píng)價(jià)方法有數(shù)百種之多[8]，眾多領(lǐng)域的學(xué)者在該領(lǐng)域取得了豐碩的研究成果。而基于單一評(píng)價(jià)方法的組合評(píng)價(jià)作為一個(gè)重要的研究方向也受到越來(lái)越多的關(guān)注[9-11]。

自20 世紀(jì)80 年代以來(lái)，隨著學(xué)科評(píng)價(jià)理論的深入研究，學(xué)者們?cè)趯W(xué)科評(píng)價(jià)研究領(lǐng)域中也引入了很多綜合評(píng)價(jià)方法，如多元統(tǒng)計(jì)分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色綜合評(píng)價(jià)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法以及組合評(píng)價(jià)方法等，這些研究針對(duì)學(xué)科評(píng)價(jià)的出發(fā)點(diǎn)不同，解決問題的思路不同，為我們選取合適的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行學(xué)科評(píng)價(jià)提供了有益的借鑒。在利用單一綜合評(píng)價(jià)方法研究中，郭建校等[12]建立了自然科學(xué)學(xué)科研究水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用因子分析法提取公共因子對(duì)原指標(biāo)進(jìn)行分組，以各公因子方差貢獻(xiàn)率做為權(quán)重系數(shù)，結(jié)合各因子得分，建立綜合評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行實(shí)證分析。李霞等[13]在主成分分析的基礎(chǔ)之上對(duì)負(fù)載因子進(jìn)行稀疏化，利用稀疏主成分分析提取學(xué)科評(píng)估的關(guān)鍵指標(biāo)，構(gòu)建一級(jí)學(xué)科評(píng)估模型，并利用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了分析和測(cè)試。郭新立[14]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法建立了學(xué)科技術(shù)有效性評(píng)價(jià)模型，將高等學(xué)校學(xué)科看成同類型的決策單位，確定投入產(chǎn)出指標(biāo)，進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)。程國(guó)慶等[15]構(gòu)建了偏好強(qiáng)度可調(diào)的DEA 模型，通過(guò)設(shè)置不同的偏好強(qiáng)度比下限實(shí)現(xiàn)無(wú)偏好、偏好序以及具體偏好強(qiáng)度情形的效率測(cè)算，對(duì)我國(guó)“世界一流大學(xué)”建設(shè)高校學(xué)科投入產(chǎn)出效率狀況進(jìn)行實(shí)證研究。張曉加等[16]應(yīng)用層次分析法構(gòu)建評(píng)價(jià)自然科學(xué)學(xué)科科學(xué)地位的層次分析結(jié)構(gòu)模型并計(jì)算各指標(biāo)權(quán)值, 利用權(quán)威性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)理、化學(xué)、生命、地球和技術(shù)學(xué)科的學(xué)科綜合評(píng)價(jià)權(quán)值進(jìn)行測(cè)算。丁哲學(xué)[17]構(gòu)建重點(diǎn)學(xué)科三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用改進(jìn)的層次分析技術(shù)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重，根據(jù)加乘法則建立評(píng)估數(shù)學(xué)模型。陸躍峰[18]從評(píng)估要素的分析、數(shù)學(xué)方法的選擇以及計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用三個(gè)方面對(duì)高等工程教育學(xué)科評(píng)估進(jìn)行了探討,文中選用模糊綜合評(píng)價(jià)方法，建立了學(xué)科評(píng)估的多層次模糊綜合評(píng)判模型。笪可寧等[19]構(gòu)建了學(xué)科水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。彭麗華[20]構(gòu)建了重點(diǎn)學(xué)科質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用灰色綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行了實(shí)證分析。在利用組合評(píng)價(jià)方法應(yīng)用研究中，殷春武[21]構(gòu)造了學(xué)科集群和產(chǎn)業(yè)集群協(xié)同創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，探討了利用OWA 算子集結(jié)多種權(quán)重進(jìn)行組合賦權(quán)，利用語(yǔ)言標(biāo)度與灰度相結(jié)合的評(píng)價(jià)標(biāo)度，給出一種基于模糊灰度的雙集群協(xié)同創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法。董章等[22]構(gòu)建了國(guó)防特色學(xué)科人才培養(yǎng)效果評(píng)估指標(biāo)體系，采用主觀賦權(quán)法的模糊層次分析法實(shí)現(xiàn)指標(biāo)權(quán)重的初定，進(jìn)一步利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力優(yōu)化指標(biāo)權(quán)重，利用國(guó)防特色學(xué)科人才培養(yǎng)效果評(píng)估模型進(jìn)行實(shí)證研究。張曉文等[23]采用層次分析法與直覺模糊綜合評(píng)判法相結(jié)合，運(yùn)用層次分析法確定世界一流學(xué)科建設(shè)成效評(píng)價(jià)體系各指標(biāo)權(quán)重，然后分層次進(jìn)行模糊綜合評(píng)判，提出了直覺模糊加權(quán)平均算子（IFWA）和直覺模糊主因素突出算子（IFPFP） 兩種直覺模糊合成算子，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)例分析。

通過(guò)對(duì)以上研究?jī)?nèi)容的梳理，可以發(fā)現(xiàn)，這些研究是選用不同的評(píng)價(jià)方法從不同的角度對(duì)學(xué)科進(jìn)行評(píng)價(jià)。有的采用單一綜合評(píng)價(jià)方法，有的采用組合評(píng)價(jià)方法，對(duì)學(xué)科從學(xué)科建設(shè)、學(xué)科水平、學(xué)科質(zhì)量、學(xué)科投入產(chǎn)出效率等不同的角度進(jìn)行評(píng)價(jià)，研究的內(nèi)容從評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選、指標(biāo)權(quán)重的確定到評(píng)價(jià)模型的建立側(cè)重點(diǎn)也各有不同。采用多元統(tǒng)計(jì)分析法實(shí)際上是利用“降維”的思想確定指標(biāo)之間可能存在的相關(guān)信息，達(dá)到用維數(shù)較少的有效特征指標(biāo)來(lái)表示原有數(shù)據(jù)的主要信息的目的，面對(duì)越來(lái)越多的可選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)，多元統(tǒng)計(jì)分析法有助于指標(biāo)體系分析發(fā)現(xiàn)并提取與學(xué)科評(píng)價(jià)目標(biāo)有關(guān)的特征指標(biāo)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法主要用于多輸入-多輸出的有效性評(píng)價(jià)，有助于客觀分析學(xué)科的投入產(chǎn)出效率，優(yōu)化學(xué)科建設(shè)資源配置。層次分析法把復(fù)雜問題表示為有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，在決策判斷過(guò)程中引入定量分析，主要用于確定學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的指標(biāo)權(quán)重。模糊綜合評(píng)價(jià)法針對(duì)學(xué)科評(píng)價(jià)中存在的不確定性和模糊性指標(biāo)引入模糊思想，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化。灰色綜合評(píng)價(jià)法從評(píng)價(jià)信息的非完備性角度出發(fā)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析評(píng)價(jià)學(xué)科的優(yōu)劣次序。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法通過(guò)學(xué)習(xí)規(guī)則建立相應(yīng)的非線性數(shù)學(xué)模型并不斷進(jìn)行權(quán)值修正使輸出結(jié)果與實(shí)際值之間差距不斷縮小，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于指標(biāo)權(quán)數(shù)確定。組合評(píng)價(jià)方法將已有的單一評(píng)價(jià)方法進(jìn)行組合運(yùn)用在指標(biāo)數(shù)據(jù)處理、指標(biāo)權(quán)值確定、評(píng)價(jià)過(guò)程優(yōu)化、評(píng)價(jià)結(jié)果確定等方面有助于對(duì)學(xué)科做出更合理、更科學(xué)、更全面的評(píng)價(jià)。目前，學(xué)科評(píng)價(jià)的理論和實(shí)踐研究缺乏結(jié)合哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科特征指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法。因此，本文在已有的學(xué)科評(píng)價(jià)研究成果的基礎(chǔ)上結(jié)合學(xué)科評(píng)價(jià)的實(shí)際情況，將評(píng)價(jià)過(guò)程中評(píng)價(jià)信息的不確定性和模糊性以及指標(biāo)權(quán)重確定的主觀性，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，提出了基于專家評(píng)價(jià)法、層次分析法和BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法結(jié)合模糊思想及理論的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科全流程組合評(píng)價(jià)方法。

二、綜合評(píng)價(jià)方法在學(xué)科評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

綜合評(píng)價(jià)有賴于評(píng)價(jià)方法的選擇，采用不同的單一評(píng)價(jià)方法對(duì)同一對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果常常存在差異，評(píng)價(jià)結(jié)果的差異源于評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)信息利用角度和挖掘深度不同以及可能存在的評(píng)價(jià)者人為因素等原因。評(píng)價(jià)結(jié)果的差異將導(dǎo)致決策結(jié)果的不同，根據(jù)具體的被評(píng)價(jià)對(duì)象選擇合適的評(píng)價(jià)方法顯得尤為重要，但也存在很多困難，選擇任何單一評(píng)價(jià)方法都難以對(duì)客觀事實(shí)進(jìn)行全面準(zhǔn)確地判斷，為解決多方法評(píng)價(jià)結(jié)論差異性問題，眾多學(xué)者提出了“組合”評(píng)價(jià)思想，并且基于漂移性和相容性假設(shè)對(duì)組合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)若干次組合，幾種組合評(píng)價(jià)結(jié)論能趨于一致，說(shuō)明有效的組合評(píng)價(jià)方法比單一評(píng)價(jià)方法具有優(yōu)勢(shì)[24-25]。

總體而言，組合評(píng)價(jià)方法大致分為三類，對(duì)幾種單一評(píng)價(jià)方法的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行組合，即組合賦權(quán)法；對(duì)幾種單一評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行組合，即評(píng)價(jià)結(jié)果組合法；對(duì)幾種評(píng)價(jià)方法本身的組合，是指對(duì)兩個(gè)（或以上）綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，不僅在指標(biāo)賦權(quán)和評(píng)價(jià)結(jié)果兩個(gè)局部環(huán)節(jié)進(jìn)行組合，而是在綜合評(píng)價(jià)全流程反映組合思想，只有在各個(gè)階段都比較科學(xué)合理的情況下才能最終保證綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和合理性。對(duì)復(fù)雜對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)必須針對(duì)問題的不同側(cè)面應(yīng)用不同的方法，將已有的評(píng)價(jià)方法綜合運(yùn)用，相當(dāng)于利用組合的思想開發(fā)出一種新的評(píng)價(jià)方法[26]。

在采用組合評(píng)價(jià)法時(shí)，單一綜合評(píng)價(jià)方法并不能隨意組合，需要采用一定的方法進(jìn)行選擇，對(duì)組合評(píng)價(jià)方法引入事前檢驗(yàn)和事后檢驗(yàn)。事前檢驗(yàn)是檢驗(yàn)選擇的幾種單一評(píng)價(jià)方法的一致性或相容性，采用Spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)[27]、Kendall 一致性系數(shù)[28]及確定相容方法集[29]進(jìn)行事前檢驗(yàn)；采用Spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行事后檢驗(yàn)[28]，對(duì)幾種組合評(píng)價(jià)的相對(duì)有效性進(jìn)行分析也屬于事后檢驗(yàn)[30-31]。無(wú)論是事前檢驗(yàn)還是事后檢驗(yàn)，目的主要是希望通過(guò)有效的組合評(píng)價(jià)解決單一評(píng)價(jià)結(jié)論不一致的問題。

目前，組合評(píng)價(jià)在學(xué)科評(píng)價(jià)中的理論及應(yīng)用研究相對(duì)較少，針對(duì)學(xué)科評(píng)價(jià)缺乏方法體系的研究，在選取組合方法時(shí)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。本文擬結(jié)合哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系探討在學(xué)科評(píng)價(jià)過(guò)程中綜合運(yùn)用專家評(píng)價(jià)法、層次分析法、BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法和模糊思想及理論的組合評(píng)價(jià)方法。哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)過(guò)程主要包括四個(gè)環(huán)節(jié)：評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選，即從哪些方面考察哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科水平，找出影響評(píng)價(jià)學(xué)科水平的各層次因素；指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理；確定指標(biāo)體系中各層指標(biāo)的權(quán)重，由于每個(gè)指標(biāo)在指標(biāo)體系中的作用和重要性不同，必須對(duì)各指標(biāo)賦予不同的權(quán)重系數(shù)；評(píng)價(jià)方法的選擇，取決于學(xué)科評(píng)價(jià)的目的和哲學(xué)社會(huì)學(xué)科的特點(diǎn)，選擇常用的評(píng)價(jià)方法，盡量降低算法的復(fù)雜性，提高適應(yīng)性。

（一） 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

指標(biāo)體系是從總的或一系列目標(biāo)出發(fā)，逐級(jí)確定子目標(biāo)，最終確定各專項(xiàng)指標(biāo)。評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選應(yīng)結(jié)合實(shí)際工作遵循具有代表性、簡(jiǎn)約性、獨(dú)立性、可比性和可行性等幾個(gè)原則進(jìn)行初步確定評(píng)價(jià)指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展使得可獲取的體現(xiàn)學(xué)科水平的信息量激增，可用的評(píng)價(jià)指標(biāo)越來(lái)越多，這些指標(biāo)之間可能存在相關(guān)性或重復(fù)性，因此，需要對(duì)初選的指標(biāo)進(jìn)行篩選，主要采用專家調(diào)研、經(jīng)驗(yàn)確定及統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)進(jìn)行確定。統(tǒng)計(jì)分析方法主要有相關(guān)分析法、主成分分析法、因子分析法、聚類分析法等。本文以教育部印發(fā)的第五輪學(xué)科評(píng)估指標(biāo)體系框架[32]為基礎(chǔ)構(gòu)建了哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。第五輪學(xué)科評(píng)估指標(biāo)體系框架以習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想為指導(dǎo)，立足我國(guó)高等教育實(shí)際，以立德樹人成效為根本標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)置了思想政治教育和師德師風(fēng)建設(shè)的考核指標(biāo)，破除五唯，強(qiáng)化“代表作”和“典型案例”評(píng)價(jià)，哲學(xué)社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)更加凸顯中國(guó)特色、中國(guó)風(fēng)格和中國(guó)氣派。

表1 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（二） 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系22 個(gè)三級(jí)指標(biāo)中，既有定性指標(biāo)又有定量指標(biāo),這些指標(biāo)具有不同的量綱，因此指標(biāo)間具有不可共度性，需要作無(wú)量綱處理，將評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值統(tǒng)一量化到[0~100]范圍內(nèi)。定性指標(biāo)具有一定的模糊性，相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)確定需要引入專家評(píng)價(jià)法以及模糊數(shù)學(xué)的理論和方法將這些邊界不清、不易定量較為模糊的定性指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化、標(biāo)準(zhǔn)化，與定量指標(biāo)一樣具有可比性。定量指標(biāo)都屬于效益型指標(biāo)，即指標(biāo)值越大越好的指標(biāo)。

專家評(píng)價(jià)方法是評(píng)價(jià)者（專家）依據(jù)閱歷經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象做出的主觀、定性結(jié)論的價(jià)值判斷。評(píng)價(jià)結(jié)果往往受到評(píng)價(jià)者的興趣、偏好、情緒等主觀因素的影響。專家評(píng)價(jià)方法具有使用簡(jiǎn)單、直觀性強(qiáng)的特點(diǎn)，但其理論性和系統(tǒng)性不強(qiáng)，難以保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。適用于戰(zhàn)略層次的決策分析對(duì)象，不能或者難以量化的對(duì)象系統(tǒng)，對(duì)評(píng)價(jià)的精度要求不是很高的系統(tǒng)。

學(xué)科評(píng)價(jià)中對(duì)“用人單位評(píng)價(jià)”、“社會(huì)服務(wù)貢獻(xiàn)”、“國(guó)內(nèi)聲譽(yù)調(diào)查情況”和“國(guó)際聲譽(yù)調(diào)查情況”等定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)往往采用模糊語(yǔ)言給出不同程度的評(píng)語(yǔ)。“用人單位評(píng)價(jià)”的評(píng)價(jià)，反映用人單位對(duì)該學(xué)科畢業(yè)生專業(yè)素質(zhì)和職業(yè)素養(yǎng)的刻畫。“社會(huì)服務(wù)貢獻(xiàn)”的評(píng)價(jià)，反映哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科在政策咨詢、智庫(kù)建設(shè)、公共服務(wù)、傳承弘揚(yáng)中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、推進(jìn)中國(guó)特色社會(huì)主義文化建設(shè)、促進(jìn)人類文明發(fā)展以及在開拓治國(guó)理政研究新領(lǐng)域新方向取得創(chuàng)新性先導(dǎo)性研究成果的肯定與認(rèn)可，相對(duì)于自然科學(xué)學(xué)科，難以通過(guò)量化指標(biāo)全面呈現(xiàn)建設(shè)成效，更加依靠學(xué)術(shù)共同體，提高同行評(píng)價(jià)質(zhì)量，另外，哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科具有鮮明的意識(shí)形態(tài)屬性，要突出馬克思主義指導(dǎo)地位，堅(jiān)持社會(huì)主義辦學(xué)方向，就要牢牢把住學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的政治關(guān)。“國(guó)內(nèi)聲譽(yù)調(diào)查情況”和“國(guó)際聲譽(yù)調(diào)查情況” 的評(píng)價(jià)，反映學(xué)科在國(guó)內(nèi)國(guó)際的吸引人才、商業(yè)投資和科研合作等方面的競(jìng)爭(zhēng)力。

評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬度采取線性遞增函數(shù)進(jìn)行刻畫：

xmax指評(píng)價(jià)系統(tǒng)區(qū)域范圍內(nèi)某項(xiàng)指標(biāo)的最大值；xmin指評(píng)價(jià)系統(tǒng)區(qū)域范圍內(nèi)某項(xiàng)指標(biāo)的最小值；xi指評(píng)價(jià)系統(tǒng)區(qū)域范圍內(nèi)該項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際值。

評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)按照上面所述模糊處理方法，得到單因素評(píng)價(jià)矩陣。假定對(duì)m 所高校的某學(xué)科做評(píng)價(jià)，用rij表示對(duì)第i 所高校某學(xué)科第j 個(gè)指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果（i=1,2,…,m；j=1,2,…,22）,確定單因素評(píng)價(jià)矩陣R。

（三） 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

指標(biāo)權(quán)重的確定是綜合評(píng)價(jià)中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，同一組指標(biāo)數(shù)據(jù)不同的權(quán)重會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)價(jià)結(jié)果，使得權(quán)重的確定對(duì)評(píng)價(jià)或決策具有重要意義。根據(jù)計(jì)算權(quán)數(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)源不同，將確定權(quán)重的方法主要分為主觀賦權(quán)、客觀賦權(quán)和組合賦權(quán)三種。主觀賦權(quán)主要由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)主觀判斷確定權(quán)重，如果選取的領(lǐng)域?qū)＜液线m，賦權(quán)過(guò)程公正合理，則評(píng)價(jià)結(jié)果具有權(quán)威性，但該方法成本較高，穩(wěn)定性差。客觀賦權(quán)利用數(shù)學(xué)理論對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算分析獲取權(quán)重，雖然排除了主觀因素，但有時(shí)確定的權(quán)重與指標(biāo)的實(shí)際重要程度存在較大差異。組合賦權(quán)存在兩種思路，一種思路是對(duì)主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法所得的權(quán)重進(jìn)行合成，這種主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法，希望利用專家的經(jīng)驗(yàn)判斷和利用數(shù)學(xué)理論對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算分析獲取的權(quán)重合成后達(dá)到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的目的；另一種思路采用多種方法確定權(quán)重，對(duì)生成的權(quán)重進(jìn)行合成。本文對(duì)構(gòu)建的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系擬采用主客觀組合賦權(quán)方法確定指標(biāo)權(quán)重。采用主觀賦權(quán)法中的專家調(diào)查法和層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,提高主觀賦權(quán)的準(zhǔn)確性；利用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，盡可能消除權(quán)重確定中存在的人為因素，使網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重具有實(shí)用性和有效性。

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[33]是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty 提出的一種定性與定量相結(jié)合的多準(zhǔn)則決策方法。AHP 通過(guò)構(gòu)建一個(gè)層次結(jié)構(gòu)模型，利用給定的定量信息把決策過(guò)程數(shù)學(xué)化，從而為求解多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無(wú)結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題，提供一種簡(jiǎn)便的決策方法。AHP 在建立層次結(jié)構(gòu)及構(gòu)造判斷矩陣過(guò)程中主觀成分影響很大，要使AHP 的決策結(jié)論盡可能符合客觀規(guī)律，決策分析者必須對(duì)學(xué)科評(píng)價(jià)有比較深入和全面的認(rèn)識(shí)。根據(jù)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，把學(xué)科評(píng)價(jià)問題層次化，建立的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科綜合評(píng)價(jià)層次分析結(jié)構(gòu)，如圖1 所示。

圖1 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科綜合評(píng)價(jià)層次分析結(jié)構(gòu)圖

哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)涉及22 個(gè)相關(guān)因素，這些因素體現(xiàn)為學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的三級(jí)指標(biāo)，有些指標(biāo)不能用量化關(guān)系來(lái)表達(dá)，單純用定性的方法或定量的方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)，把這些指標(biāo)按照指標(biāo)間的相互關(guān)聯(lián)及隸屬關(guān)系建立層次結(jié)構(gòu)模型，實(shí)現(xiàn)最底層（如u111、u211、u311 等22 個(gè)指標(biāo)）相對(duì)于最高層（U）的相對(duì)重要性權(quán)值的確定或相對(duì)優(yōu)劣次序的排序。

層次分析法引入了1 ～9 標(biāo)度法，根據(jù)專家評(píng)判構(gòu)造判斷矩陣，通過(guò)計(jì)算判斷矩陣的最大特征根及其對(duì)應(yīng)的特征向量，計(jì)算出某層次指標(biāo)相對(duì)于上一層次中某一指標(biāo)的相對(duì)重要性，依次沿遞階層次結(jié)構(gòu)從上而下逐層計(jì)算，即可算出最底層相對(duì)于最高層的相對(duì)重要性，即權(quán)值。從最高層到最底層為四層結(jié)構(gòu)，需要逐層建立13 個(gè)判斷矩陣，其中,準(zhǔn)則層u1、u2、u3、u4 對(duì)于目標(biāo)層U 的判斷矩陣為A，見圖2：

圖2 準(zhǔn)則層對(duì)于目標(biāo)層的判斷矩陣

矩陣中A11、A12、A13、A14 等表示u1 相對(duì)于u1、u2、u3、u4 的目標(biāo)重要值，依次類推建立其它判斷矩陣。滿足Aii=1（i=1,2,3,4），

為了保證結(jié)論的合理性，需要對(duì)構(gòu)造的每一個(gè)高于2 階的判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算一致性指標(biāo)CI：

式中λmax為判斷矩陣的最大特征根。

平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI 的值列于下表，見表2。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

當(dāng)隨機(jī)一致性比率：

時(shí)，可以認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要調(diào)整判斷矩陣的元素取值。

利用Python 語(yǔ)言中的numpy.linalg.eig（R）計(jì)算判斷矩陣特征值和對(duì)應(yīng)特征向量可以得到最大特征根及其特征向量，獲得指標(biāo)層、準(zhǔn)則層和準(zhǔn)則子層的層次單排序，根據(jù)層次單排序逐層計(jì)算指標(biāo)層、子準(zhǔn)則層和準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的合成權(quán)重，進(jìn)行總排序，以確定結(jié)構(gòu)圖中各級(jí)元素在總目標(biāo)中的重要程度，設(shè)W =（w1,w2,…,w22）為學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中22 個(gè)三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)向量。

（四） 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)方法的選擇

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的一種運(yùn)算模型，輸入和輸出之間一般是非線性的。由神經(jīng)元相互連接構(gòu)成。在神經(jīng)元中各輸入信號(hào)被加權(quán)求和，經(jīng)作用函數(shù)后發(fā)送輸出，該作用函數(shù)稱為激勵(lì)函數(shù)（activation function）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)功能，各神經(jīng)元之間的連接權(quán)不能預(yù)先準(zhǔn)確地確定，根據(jù)樣本模式逐漸調(diào)整權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出則依神經(jīng)元的連接方式、權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要通過(guò)一定的算法進(jìn)行訓(xùn)練，成熟的網(wǎng)絡(luò)模型及相應(yīng)算法很多，這里介紹一個(gè)典型算法—誤差反向傳遞學(xué)習(xí)算法（BP 算法）。基于BP 算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法（Artificial Neural Networks，ANNs）[34]是D.E.Rummelhart 提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)，具有自學(xué)習(xí)能力。

建立加入模糊處理的基于BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)科評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，見圖3。根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系確定評(píng)價(jià)因素集，選取22 個(gè)三級(jí)指標(biāo)構(gòu)成因素集，因素集的個(gè)數(shù)決定了BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)。收集一些經(jīng)傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)取得成功的學(xué)科評(píng)價(jià)各指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)值，用于確定各指標(biāo)的隸屬度，建立單因素評(píng)價(jià)矩陣，且BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是建立在樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。三層BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入層神經(jīng)元為22 個(gè)，輸出層神經(jīng)元只有一個(gè)，隱含層神經(jīng)元這里取k=（22*1）/2=11，k 沒有統(tǒng)一的規(guī)則，實(shí)際操作時(shí)可以選不同的隱含層點(diǎn)數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)比，直到訓(xùn)練的偏差達(dá)到能被接受的程度為止。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要單因素評(píng)價(jià)矩陣、理想輸出值、初始權(quán)值，初始權(quán)值可以取0～1 的隨機(jī)值，權(quán)值經(jīng)過(guò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)后得到正確的內(nèi)部表示，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為綜合評(píng)價(jià)的有效工具。

圖3 加入模糊處理的基于BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)科評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖中，Up1, Up2, …,Up22為第p 所高校的某學(xué)科評(píng)價(jià)的樣本指標(biāo)實(shí)際值，記為：

rp1，rp2，…，rp25為標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，記為：

BP 模型的輸入層神經(jīng)元，其輸入與輸出相同。隱含層和輸出層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的作用激勵(lì)函數(shù)選取S 型函數(shù)f（e），wij（i=1,2,···,22；j=1,2,···,11）為輸入層第i 個(gè)節(jié)點(diǎn)到隱含層第j 個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值，wj^（j=1,2,···,11）為隱含層第j 個(gè)節(jié)點(diǎn)到輸出節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值，ypj（j=1,2,···,11） 為第p 個(gè)學(xué)科評(píng)價(jià)樣本隱含層第j 個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出，op為第p 個(gè)學(xué)科評(píng)價(jià)樣本的輸出。

輸入第p 個(gè)樣本評(píng)價(jià)向量rp={rp1,rp2,···,rp22}（p=1,2,···,m），隱含層節(jié)點(diǎn)j 的輸出記為：

式中， θj表示隱含層節(jié)點(diǎn)h 的偏置值，f 是Sigmoid 函數(shù)。

輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出記為：

式中， θ表示輸出層節(jié)點(diǎn)的o 的偏置值，f 是Sigmoid 函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本訓(xùn)練是為了修正權(quán)值wij和wj^使m 個(gè)樣本的期望輸出op*與實(shí)際輸出op的總誤差E 極小化，總誤差函數(shù)為：

隱含層輸入權(quán)值修正公式為：

輸出層輸入權(quán)值修正公式為：

上式中，學(xué)習(xí)率η 的設(shè)置直接影響網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，設(shè)置偏低能夠保證網(wǎng)絡(luò)收斂，但收斂速度會(huì)很慢，設(shè)置偏高可能直接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無(wú)法收斂。

利用上面層次分析法確定的指標(biāo)體系中22 個(gè)三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)向量及單因素評(píng)價(jià)矩陣采用加乘法則得到學(xué)科綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量，然后對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序。

綜合評(píng)價(jià)模型如下：

式中：

R =（rij）m*22為m 個(gè)學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)某學(xué)科22 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣；

W =（w1,w2,…,w22）為學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中22 個(gè)三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)向量；

O*=（o1*,o2*,…,om*）為m 個(gè)學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)某學(xué)科的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量，作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本訓(xùn)練的期望輸出op*

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反復(fù)迭代，調(diào)整連接權(quán)值wij和wj^直到收斂，得到網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)正確的內(nèi)部表示，學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)束。訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)的有效工具。

三、結(jié)語(yǔ)

組合評(píng)價(jià)思想在學(xué)科評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究具有重大的現(xiàn)實(shí)意義，學(xué)科評(píng)價(jià)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性和全面性要求越來(lái)越高，通過(guò)縱向分析和橫向比較，在學(xué)科建設(shè)過(guò)程中總結(jié)階段性進(jìn)展、查找學(xué)科結(jié)構(gòu)性短板、呈現(xiàn)學(xué)科優(yōu)勢(shì)與不足和助力學(xué)科內(nèi)部治理能力提升等方面突出診斷功能，實(shí)現(xiàn)以評(píng)促建、以評(píng)促升，推動(dòng)學(xué)科內(nèi)涵式發(fā)展。本文針對(duì)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)科評(píng)價(jià)提出了在學(xué)科評(píng)價(jià)全流程反映組合思想的評(píng)價(jià)思路，在評(píng)價(jià)指標(biāo)選取、指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和指標(biāo)權(quán)重分配這幾個(gè)重要評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)結(jié)合模糊思想及理論對(duì)專家評(píng)價(jià)法、層次分析法和BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法的組合運(yùn)用進(jìn)行理論探討，充實(shí)了學(xué)科評(píng)價(jià)理論體系。文中對(duì)涉及到的最大特征值和特征向量的計(jì)算方法，S 型激勵(lì)函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)沒有討論，這些需要在實(shí)際操作過(guò)程中結(jié)合已有的學(xué)科評(píng)價(jià)領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行理論探討和實(shí)踐比對(duì)。