谈科研人员信用评价指标体系
摘要：在当前的社会背景下，构建科研人员信用评价指标体系，对我国科研工作的开展具有十分重要的意义。文章通过研究分析科研工作者信用评价指标体系情况，结合相应的指标算法、收集相关数据资料，借助AHP方法与专家评分方法，整合权重值，并借助YAAPH方法手段快速计算出相应的权重，同时应用国际上普遍运用的十级评分等级，对科研工作者的信用展开客观评估。该研究充分证明了科研工作者信用评价方法的有效性、实践性特征。因此，各个科研部门在今后的工作中，可根据实际构建科研人员信用评价指标体系，以便推动我国科研工作的顺利开展。
关键词：科研工作者；信用评价指标体系；构建方法
1.引言
国内外对于科学研究诚信缺少统一的定义，其中美国学术诚信研究协会将科研诚信概括为：即便在逆境中，依然坚持诚实、信任、公正、尊重、责任的基本价值观念。科研计划是指在特定范围之内，形成主体为了优化科技要素配置，所形成的一系列科技行动计划，以此构成互相关联、互相协调、互相促进的机制体系。现阶段，我国对于科技计划实施中不同主体的信用评价指标体系的研究相对较少。
2.科研工作者信用评价指标体系的发展概况
2.1研究状况
西方发达国家已逐步形成社会群众诚信的全社会性信用文化体系，科研工作者对于此种信用形式早已习惯。其中，美国、英国、德国、法国等多个国家展开了科研信用管理，而美国国家科学基金协会的运作，就是科研信用管理的代表典范。NSF设置总检察长办公部门，并设立调查办公部门，主要研究调查相关科学研究中的不端行为。在《有关印发国家科技计划严重失信行为记录暂定通知》中，强调科研信用体系的建设，优化科学研究的环境，营造诚实守信的科技创新环境。当前开展科研工作者信用评价指标体系研究的主要目的，是实现科技计划项目执行力度和完成质量的提升。目前我国学者对该体系构建已经提出建设意见，例如，徐华提出的“培养科技工作人员良好的守信和创新能力”，通过“一评中评”“初评终评”两种评价方式，结合多种指标达到科研人员信用评价目的。而在实际开展国家科技计划的过程中，针对不同主体还需针对性研究信用管理的实际提取与方法，从当前相关管理制度与政策法规出发进行体系研究。
2.2信用指标体系的构建
设计科研工作者信用评估指标体系时，需要依照我国科技计划有关管理机制和法律政策，同时结合国内外与科研信用有关的评价机制研究成果，在科研项目立项环节、实施环节、验收环节中，应用专家调查法、实践调查法、实地访谈法等对科研工作者的信用进行评估。其中一级指标主要涉及科研实力、关联信用与科研不端等内容；二级指标涵盖科研经历、科研成果、项目履行、社会信用、行政惩戒以及刑事处罚等模块。“关联信用”标准可依照实际状况进行增减，但是其总体指标权重、评分标准、计算法则、评估等级的方法与思路具有统一性。
3.指标体系构建总体思路
3.1指标类型
科研信用评价的指标，可以分为定性指标和定量指标。在实际开展评价的过程中评价难点，在于对主观道德意识的反映。由于此类信息采集较为困难，此时需要引用主观评价指标进行衡量。同时此类指标定义较为模糊，属于定性指标，而部分指标既需要主观判断又需要融入定量表达，因此需要将定量指标和定性指标有机结合起来。
3.2指标体系结构设计
由于评价目标和评价内容具有向下可分解性的特征，因此指标体系是一个多层次的结构，需要从评价体系的结构特点与指标表述的清晰度出发，开展指标体系结构设计，而在实际向下分解的过程中分解程度，直接决定指标描述对象清晰度。从理论上来看，清晰度与指标数量成正相关，但当指标数量再度细分之后，无用的评价信息可能会失去本身作用。因此在开展指标结构设计的过程中，应当尽可能减少数量与层次，以更加全面系统的反映评价内容。在实际开展指标体系结构设计时，可以选择目标层、准则层和指标层构成的三级指标体系，根据研究的总目标具体表现，以及各认定准则内的各个评价指标开展结构设计。
4.指标数据采集和来源
在开展科研人员信用信息采集的过程中，应当在保障信息安全与科研人员个人隐私前提下，确保信息客观性、准确性和合理性。避免由于其他组织或个人，借用科研信用信息采集名义，侵害他人隐私或谋取商业利益。同时应当强调科技计划信用管理的精神，通过公正有效的政府科技资源分配，实现相关主体信用意识和信用水平的提高。并且在实际项目管理选择评价对象的过程中，尽量选择具有代表性的资料和数据，并通过数据收集整理进行科研人员信用总体评价。另外，可以与科研人员所在单位联系交换上报数据，保证科研信息数据来源的客观公正性。最后，中介机构应当认真核实采集的科研人员信用信息，不能将没有被核实或缺乏实际根据的信用信息作为评价依据。
5.指标体系架构
5.1素质
从指标层对数值进行定义，主要包括科研院所需具备的资质，通过的相关行业认证、影响力、管理者和管理团队的实际素质，可以侧面反映出科研院遵守兑现承诺履行义务的特质，体现其固有特性或特殊属性。
5.2能力
指兑换科研承诺实际需要的条件，从指标层来看，主要包括科研负责人综合素质研发团队实力科技成果转化能力、财政项目、资金管理、规范性、科研成果数量等。在实际开展评价时，需要结合机构一定评价周期内的数据信息，以体现信用动态变化特性。
5.3表现
一般包括科研项目履约情况、履约率、承担科研项目数量、承担项目科技奖励情况、其他社会荣誉等，是科研院开展科研活动兑现科研承诺中的具体表现。在实际进行相关评价时，通常不会将不良信用信息纳入表现评价指标中，主要是由于难以使用同一尺度对不良信用信息进行评价，从而导致赋分不准确。为弥补不良信用信息，在评价标准中缺失所产生的不足，在实际开展科研人员评价的过程中，需要进行不良信用行为预判标准。设立根据预判标准，按照不良信用行为的影响程度划分等级，对于出现严重不良信用行为的科研人员直接给予相应惩罚，而其他情况下应当根据实际情况，规定科研人员所必需的最低信用评价等级，在不考虑科研信用评分高低的前提下再次开展评价。
6.科研工作者信用评估标准与评估指标权重
6.1评估标准
科研工作者信用评估指标值的分值，通常交由评估组织机构的专家审核，然后总结概括其评估结果。一般应选择持续3年以上的数据信息，对其展开客观评估，只有这样才能体现受评科研工作者的发展态势。
6.2评估指标权重
应用AHP方法，利用建构评断矩阵方式，获得评估指标权重。AHP方法由美国运筹专家所提出的多目标评估决策方式，把烦琐的问题分解，形成不同的组成因素，把这些要素按照支配关系分组，生成递阶级层次结构，利用相互对比的方式，明确不同层次中因素相对重要性。将相关数据资料录入到YAAHP系统软件之中，最终在YAAHP系统软件中，对全部专家判断句型的统一性进行判断，将指标权重有效计算出来，其中有关于科研工作者信用评估指标体系内容，见表1所示。在权重计算期间，达到科研信用层次性模型构建、判定信用性矩阵形成与两两对比数据录入、判定矩阵统一性比重与排序权重运算、不相同判定矩阵自动修正、缺损但可接受判断矩阵运算、缺损且无法接受判定矩阵的自动化补齐、整体目标或者子目标排序权重运算、结合排序权重的加权分数运算、敏感度分析、群决策、群决策问卷调查、群决策专家数据输入、专家数据信息检验、群决策运算前数处理、输出计算数据、模糊综合评估等不同功能。此方法也可运用到不同领域的决策分析之中，突出其科研信用评估的系统性、可行性、有效性。
6.3评价标准
评价结果通常需要由评价机构组织专家评审会议，对科研人员信用评价指标标准值的分值进行评估。在实际开展评审会议的过程中，需要综合评价连续几年的数据，以了解受评对象的发展趋势，在进行评价标准选择时，通常采用定量指标标准值的赋值方式和定性指标。定量指标标准值包括两种赋值方式：第一，递进平均法及采用多步定界平均的方式，对不同档次的标准值进行确定；第二，比例定分法选择行业平均值或全国平均值作为标准制之后，将数值与标准值的偏差距离确定百分比，将此作为指标分值。
结语
现阶段，我国科技投入总额呈逐年递增的趋势，科研论文数量也在不断增长，随之也出现了许多学术科研不端行为，对国家与科研工作者的声誉造成了一定影响，也不利于科研工作的有序推进。为此，我国需要在当前的社会背景下进一步优化科研人员综合素质的评估模式，并通过构建科研工作者信用评估指标体系来杜绝科研不端行为，从而营造良好的科研环境，让诚信理念深入人心，由此为科研事业的可持续发展奠定良好的基础。
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作者：顾鹏 姜鲲 单位：湖北省科技信息研究院
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