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浅谈基于均衡RVM模型的科研项目评审排序方法

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翻新时间:2013-12-17

浅谈基于均衡RVM模型的科研项目评审排序方法

摘要:对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提。在参加评审的科研项目数量有限的情形下,采用专家排序方式更为合理,而有序投票模型是处理此类问题的经典方法。文章提出均衡有序投票模型,并分别从基准面与理想点两个角度给出均衡评价策略,可以弥补传统有序投票模型中非均衡评价、区分度不高的缺陷。实证研究验证了该方法的合理性。

关键词:科研项目;排序;有序投票模型;均衡评价

一、 引言

科研工作的非功利性、公益性、结果不可预知性等特征决定了国家投资是科研发展的重要资金来源,其中,各类科研项目是国家投资科研事业的主要形式之一,因此,科研项目管理是科研管理的重要内容。随着我国经济实力的不断增强,近几年我国在科学研究上的投入大幅增加,为科研工作者创造了有力的支撑条件;同时,由于立项评审等环节的漏洞,也产生了一定程度上的经费浪费。科技项目评审是否客观、公正、合理,直接关系到科研经费是否得到优化配置,进而关系到科研资源的合理利用、科研人才的工作热情、科研计划的成功与否。因此,作为科研项目管理的核心环节,科研项目评审意义重大,对其开展研究具有必要性。

一般而言,科研项目评审就是将候选的科研项目按照事先确定的标准和方法进行排序,依据综合得分对候选项目进行优胜劣汰,同行专家的评审意见在其中起着重要作用。在科研项目评审中,专家的意见通常有三种表达方式:分数、等级与排序。分数评价的优点是结果容易处理,缺点是评分困难极大,专家很难用具体分数来描述不同候选项目之间的区别。等级评价适合于多个项目评审;预设的等级往往有限,导致一些项目划分至相同的等级,区分度不高,是此类评价方式的不足之处。排序评价适合于少量项目的评价,不需要为每个项目提供具体的分数,又能够保证较好的区分度,故在有限项目评价中有很好的应用前景。

专家运用分数表达评审意见时,综合加权法、数据包络分析、层次分析法等是最为常用的求解候选项目总得分的方法;如果专家使用等级来表达评审意见,较常用的意见集结方法是模糊评价方法;若专家使用排序来表达评审意见,则有序投票模型是处理此类问题的经典方法。本文仅考虑专家采取排序方式进行项目评审,指出传统有序投票模型的若干缺陷,并提出基于均衡评价模式的有序投票模型,以促进项目评审的改善。

二、 有序投票模型(Ranked Voting Model,RVM)

假设有多个专家对n个候选项目进行排序,以选出t个项目予以支持,每个专家有偏好顺序的列出t个最佳候选项目,这里n>t。yij是第i个项目被排在第j位的总次数,j=1意味着排在首位。Cook等人提出如下有序投票模型(Ranked Voting Model,RVM),以得到每一个候选项目的总得分。特别地,对于第p个项目,其得分为如下RVM模型的最优目标值:

约束

(2)意味着:不仅仅位次越高所对应的权重应越大,且相邻位次之间权重的区别,位次越高,区别应越大。例如,第一名与第二名的差别,应大于第二名与第三名的差别。显然,约束

(2)更为合理。

本文给出一个实例来演示各种评价方法:有10个候选科研项目,需从中选出4个科研项目予以资助,5位专家的意见作为参考。每个专家仅仅有偏好的列出4个项目,结果如表1所示。需要解决的问题是:如何确定各位次对应的权重大小,以计算每个项目的得分。 因此,本文如下部分提出基于均衡有序投票模型(Balanced Ranked Voting Model,BRVM),采用两种策略获得各个候选项目在均衡评价模式下的得分。

三、 均衡有序投票模型(BRVM)

1. 基于基准面的均衡有序投票模型。式

(1)所示的RVM模型是一种非均衡评价模式。为此,本文首先提出如下模型,考虑在最劣权重体系下各个项目的最小可能得分,参照的基准面由性能最劣的项目组成:

并参照式

(5)的方式对有关数据进行微调。

3. 均衡模型下的项目评审结果。表3和表4分别给出了弱约束情形和强约束情形下各个项目在均衡模型下的得分。

四、 结语

专家在科研项目评审中通常采用分数、等级与排序三种评价方式。当被评项目数量有限时,排序方式可得到更具有区分度的评价结果。有序投票模型是这种评价形式下通常采用的数理方法,但这一方法存在非均衡评价、区分度不高的缺陷。本文提出均衡有序投票模型模式,并分别从基准面与理想点角度给出两种均衡评价策略。实例分析的结果显示出本文方法的合理性。

参考文献: 2. 王其冬,武佩珍,程建刚等.层次分析法在国家自然科学基金项目评审中的应用.系统工程理论与实践, 2001,21

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5. 杨锋,杨琛琛,梁樑,吴华清.各国奥运会参赛效率评价与排序研究.中国软科学,2009,

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作者简介:刘天卓,管理学博士,就职于中国科学技术大学党政办公室。

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