游頂云,王振宇,盧敏南
(昆明醫(yī)科大學,云南 昆明 650000)
醫(yī)學科技評價方法及研究進展*
游頂云,王振宇,盧敏南
(昆明醫(yī)科大學,云南 昆明 650000)
醫(yī)學科技評價是醫(yī)學科研活動中的重要組成部分,也是科技管理中的核心內(nèi)容。一種好的科技評價方法與體系,可以優(yōu)化科技資源的配置,提高科研人員的積極性,并對推進科技制度創(chuàng)新的完善和發(fā)展,營造良好的科研氛圍,都有著極為重要的作用。德爾菲法、層次分析法、同行評議方法、文獻計量方法、綜合評價法、數(shù)據(jù)包絡法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法是目前常用的科技評價方法,它們各有優(yōu)缺點,適用范圍也不盡相同,需根據(jù)實際要求進行選用。
科技評價;醫(yī)學科研;評價方法
近年來,隨著我國在科學研究領域投入的急劇增長,科技評價成為政府和社會各界共同關注的焦點之一。科技評價的重要性也愈顯突出,并越來越成為科技管理中的一個核心內(nèi)容??茖W合理的科技評價方法與機制對于提升我國科學研究水平,進一步與國際接軌,都具有重要意義。
自20世紀50年代以來,科技評價在美國、德國和法國就已興起,現(xiàn)在已呈制度化、常規(guī)化和系統(tǒng)化趨勢,并已成為一個快速增長的產(chǎn)業(yè)[1]。我國開展科技評價工作相對較晚,1986年同行評議法等評價方法才正式引入我國,并率先在國家自然基金委、科技部、教育部等部門的科研項目評審應用。上世紀90年代初,中國科學院開始對其下屬的各研究所進行評價,這一實踐為科研機構(gòu)的評價積累了寶貴經(jīng)驗。
科技評價方法經(jīng)過多年的發(fā)展,在實際應用中形成了基本操作思路,大部分國家,包括主要的歐美國家及日本等,都是采用定性為主的方法進行評價,而定量分析往往為輔助手段,尤其是在較為微觀或者中觀的層面上[2]。而在定性評價這一方法上,為克服其受主觀因素影響大的問題,人們逐步把不同學科的方法和思想引入到科技評價中,如文獻計量學、數(shù)學和經(jīng)濟學等[3]。
科技評價的方法主要有德爾菲法、層次分析法、同行評議方法、文獻計量方法、綜合評價法、灰色系統(tǒng)模型、數(shù)據(jù)包絡法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法等。在實際應用中,文獻計量法和同行評議法是科技評價中最常用的方法,德爾菲法、層次分析法和綜合評價方法具有較好的應用前景,而灰色系統(tǒng)模型、數(shù)據(jù)包絡法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和TOPSIS方法是科技評價中較為前沿的方法[4]。下文將對不同方法的優(yōu)缺點及適用范圍進行綜述。但限于篇幅,每一方法的算法不再贅述。
2.1德爾菲法
20世紀40年代,O.赫爾姆和N.達爾克首次提出德爾菲法(Delphi Method),其后又經(jīng)過戈登和蘭德公司進一步發(fā)展和完善。德爾菲法是一種主觀的、定性的方法。德爾菲法的提出主要是為了避免專家在討論時,受到權威專家的影響而改變最初判斷的情況發(fā)生。德爾菲法一般采用專家匿名、獨立提出意見的發(fā)放進行,收集專家意見后需要研究者綜合判斷專家意見是否一致,如果專家意見之間發(fā)生了較大分歧,應該再進行下一輪調(diào)研,直至專家達成基本一致的看法,作為最終的結(jié)果。其具有匿名性、統(tǒng)計性和反饋性的特點。這種方法具有廣泛的代表性,較為可靠。其優(yōu)點是能夠充分發(fā)揮專家作用,并將分歧意見表達出來,取各家之長,避免權威人士控制群體意志[5]。德爾菲法的主要缺點是過程繁瑣,需要耗費較大的人力,征詢意見的時間也比較長。但隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和便捷,可大大減少意見征詢的時間。可以預見,德爾菲法將在未來被越來越廣泛地應用。在醫(yī)學科技評價領域,德爾菲法主要用于初步確定指標體系的合理性。
2.2層次分析法
20世紀70年代初,美國運籌學家T.L.Saaty教授提出了層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP),它是一種定量和定性相結(jié)合的多目標決策方法[6]。層次分析法通過將某一復雜問題分為多個指標,并依據(jù)其隸屬關系,將不同的指標分為不同層次,在同一層次通過兩兩比較確定每個層次不同指標的權重。再通過對目標的兩兩比較進行權重的確定,綜合指標和目標的權重做出綜合判斷的方法。層次分析法簡單、靈活而又實用,它是一種層次化、系統(tǒng)化的分析方法。其既可避免如今在科技評價的過程中,尤其是微觀評價中常使用的同行評議方法中專家判斷的主觀性和隨意性的缺點,又可以充分發(fā)揮專家的經(jīng)驗和智慧。層次分析法所提出的通過兩兩比較和矩陣計算不同指標權重的思想,可以將定性和定量評價結(jié)合起來,因而有著重要的應用價值[7]。在醫(yī)學領域,主要是用于確定指標權重等。
2.3同行評議方法
早在500多年前,人們就開始使用同行評議法。300多年前,同行評議方法就應用在論文評審中[8]。20世紀50年代,美國國家科學基金會率先確定了多種用于項目評審的同行評議方法[9]。經(jīng)過60余年的不斷發(fā)展與完善,同行評議法已經(jīng)被公認為是一種最基本的,使用最為廣泛的科技評價方法之一,在科研項目立項評審、科研成果鑒定、科研機構(gòu)績效評估、學位和職稱評定、學術期刊論文評審等科技評價的實踐中廣泛應用。同行評議法從評價實施的形式上劃分,可分為通信評議、會議評議、調(diào)查評議和組合評議。在同行評價的過程中,一般要遵循同行性原則、代表性原則和回避性原則。同行評價的缺點主要是由于其是基于專家智慧和經(jīng)驗的一種方法,與德爾菲法類似,其不可避免地會帶來一些由于主觀性所造成的確定,如迷信權威,通常會高估權威的申請者的項目或成果的價值,而低估乃至忽視新人的項目和成果,也會低估、甚至完全否定一些創(chuàng)新性強的項目和成果的科學價值。在科技評價領域,同行評議法一般用于項目立項、中期檢查、結(jié)題驗收,以及科技獎項的評價。
2.4文獻計量方法
1969年,英國人A.普里查德首次提出文獻計量學(Bibiometrics)這一術語。文獻計量學是以文獻計量和文獻體系特征為研究對象,采用統(tǒng)計學、數(shù)學等計量方法,研究文獻的數(shù)量關系、分布結(jié)構(gòu)、定量管理和變化規(guī)律,并進而探討科學技術的某些結(jié)構(gòu)、特征和規(guī)律的一門學科[10]。文獻計量方法是指利用科技成果來評價科研績效的一種定量評價的方法,科研成果一般指出版物、專利、引文等。[11]。文獻計量方法克服了一些主觀評價方法,如德爾菲法、同行評議法的缺點,但由于很多文獻問題尚難以量化,其文獻數(shù)據(jù)的客觀性具有高度的復雜性和不穩(wěn)定性。因此,在應用文獻計量方法時,應該特別注意其非常適用于宏觀評價和中觀評價,在微觀評價活動中則應該受到限制,并要警惕計量指標的濫用和對某些指標的片面強調(diào)[12]。在醫(yī)學科技評價中,文獻計量方法也主要用于指標體系的建立。
2.5綜合評價法
在科技評價活動的過程中,文獻計量方法是中觀和宏觀評價中的常用評價方法,而微觀評價則以同行評議方法為主。但是,文獻計量方法由于受指標以及文獻問題客觀化的限制,缺乏綜合性,而同行評議方法則由于專家主觀認識的性質(zhì),并不能客觀地、全方位地反映評價對象的情況。因此,在評價復雜問題和對象時,我們可以選擇綜合評價方法13]。綜合評價法一般將評價對象看做一個復雜的對象,評價的內(nèi)容通常有多個指標、多個層次,且評價內(nèi)容往往涉及多個目的。綜合評價的方法主要是通過指標的確定和權重的確定,采用專家評分的方法進行評價。其中,最關鍵的問題是指標體系的建立、指標權重系數(shù)的確定、指標評價值的確定以及合成關系的處理。綜合評價的數(shù)據(jù)合成方法除了加權求和法之外,還有加權秩和比法、TOPSIS法、模糊綜合評價法等[4]。
2.6數(shù)據(jù)包絡法
數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是在1978年,由著名的運籌學家A.查恩斯、W.庫伯和E.羅茲首先提出的。數(shù)據(jù)包絡分析法是一種非參數(shù)方法,其采用數(shù)學工具進行多投入、多產(chǎn)出的績效評價,數(shù)據(jù)包絡法為科研績效評價提供了一種新思路,在科研績效評價中具有廣泛的應用前景??冃гu價的特點是它不需要以參數(shù)形式規(guī)定函數(shù),只需最終用極值的方法,以相對效益這個變量作為總體上的衡量標準,從最有利于決策的角度進行評價,進而避免了由于人為因素所引起的各指標權重的主觀性。在國外,1993年英國學者首次采用數(shù)據(jù)包絡法分析了英國大學經(jīng)濟系的科研績效。在我國,2005年田東平等人采用數(shù)據(jù)包絡法對我國重點院校的科研績效進行了評價。數(shù)據(jù)包絡法的非參數(shù)這一特征,使得其具有廣泛的應用范圍,但同時由于其操作的復雜性和統(tǒng)計學處理的困難,影響了其進一步的應用,但相信在統(tǒng)計學軟件不斷得到普及的背景下,其應用范圍會越來越廣泛[14-16]。
2.7人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network,ANN)是受生物神經(jīng)網(wǎng)絡功能的運作啟發(fā)而建立的一門學科。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個能夠?qū)W習,能夠總結(jié)歸納的系統(tǒng),它能夠推理產(chǎn)生一個可以自動識別的系統(tǒng)。在推理計算法則集合的基礎上,它們能夠進行推理,其廣泛應用于人工智能領域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是綜合評價方法中的一種,人工神經(jīng)網(wǎng)絡對資料類型沒有要求,只需要采用訓練樣本,計算出各個神經(jīng)節(jié)點參數(shù),再代入新的樣本即可得到最終的評價結(jié)果。其缺點是該方法較為復雜,較難掌握[17,18]。在國外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡早已得到廣泛應用。然而,在我國,人工神經(jīng)網(wǎng)絡運用于科技評價較晚。但在醫(yī)藥科技方面也有不少嘗試。如2010年張蕾采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對中醫(yī)藥科研績效評價方法進行了探討與研究。
在信息化時代的背景下,不同學科相互滲透、交融,國內(nèi)外關于科技評價方法的研究可謂日新月異、碩果累累。由于篇幅所限,本文僅介紹了其中7種具有代表性的科技評價方法,其他方法如熵值法、主成分分析法、維度測評、灰色決策評價方法、模糊綜合評判法都未能一一詳述。雖然我們在科技評價的理論研究中取得了很多成果,但遺憾的是,在實際應用中,科技評價實踐和手段遠遠滯后于對評價的方法研究[1]。科技評價方法研究和科技評價實踐的這種“脫節(jié)”現(xiàn)象,主要是由于科技評價活動的特殊性所造成的,由于科技評價活動往往涉及不同的學科領域,幾乎不可能有可以適用于所有學科的統(tǒng)一的、客觀的指標體系,因此,專家學者的主觀判斷就顯得尤為重要,這也是同行評議法這一古老方法長久不衰的本質(zhì)原因。
[1] 龔旭,夏文莉.美國聯(lián)邦政府開展的基礎研究績效評估及其啟示[J].科研管理,2003,24(4):1-8.
[2] Luukkonen,Terttu.The impacts of research field evaluations on research practice[J]. Research Policy,1995,(3) :349-365.
[3] Christina Segerholm. Researching Evaluation in National (State)Politics and Administration: A Critical Approach[J]. American Journal of Evaluation,2003,24(3):353-372.
[4] 戚湧,李千目.科學研究績效評價的理論與方法[M].北京:科學出版社,2009.
[5] 徐國祥. 統(tǒng)計預測和決策(第三版)[M]. 上海:上海財經(jīng)大學出版社,2008.
[6][美]Eliezer Geisler. 科學技術測度體系[M].周萍等譯,武夷山審校.北京:科學技術文獻出版社,2004.
[7] 王蓮芬,許樹柏.層次分析法引論[M].北京:中國人民大學出版社,1990.
[8] 劉文達等.關于基礎研究同行評議的約束機制構(gòu)建問題[J].科技管理研究,1999,6:13-18.
[9] 郭碧堅,韓宇.美英等國科學基金組織改進同行評議的方法[J].科研管理,1996,1:58-61.
[10] 郭亞軍,潘德惠.多屬性綜合評價的一種新方法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,1994,9:58-62.
[11] 姚永翹.科技文獻定量評價方法[J].科技進步與對策,2001,5:120-121.
[12] Garfield,E.The 1991 Nobel-prize Winners Were All Citation Superstars. Current Content,1992,5(2) :3-9.
[13] 陳敬全.科研評價方法與實證研究(博士學位論文) [M].導師:邱均平.湖北:武漢大學,2004.
[14] Luke Georghiou a,David Roessner.Evaluating technology programs:tools and methods[J]. Research Policy,2000(29) :657-678.
[15] Cooper W W,Seiford L M and Zhu J.Handbook on Data Envelopment AnMysis[M] .Springer(Kluwer Academic Publishers),Boston,2004.
[16] Zhu J.Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking:DEA with Spreadsheets,2nd Edition[M] .Springer,Boston,2009.
[17] Zeidenberg, Matthew. Neural Networks in Artificial Intelligence[M] . Ellis Horwood Limited. 1990.
[18] Hagan, Martin. Neural Network Design[M] . PWS Publishing Company. 1996.
R197.32
A
1004-1168(2015)06-0027-04
2015-09-06
云南省教育廳重點項目(項目編號:2012Z090)
游頂云(1985-),男,湖南人,講師,科研管理與科技評價工作。