基于竞优评析的高层次科技人才评价

摘要：尽管各地政府和企事业单位均采取积极措施引进高层次科技人才，但实践效果却不尽如人意，其中一个重要原因在于，对高层次科技人才评价不够科学。在对高层次科技人才进行界定后，构建包括“品德、知识、能力、业绩、影响力”五位一体的高层次科技人才评价指标体系，并采用能够凸显个体优势的竞优评析法，设计出指标权重以及相应评价模型，在此基础上，对拟引进某区域中心城市的10位高层次科技人才进行评价。结果表明，竞优评析法能有效识别出高层次科技人才的个体优势，评价结果兼顾了个性化和民主性，为竞优评析法在高层次科技人才评价中的推广应用提供了支持。

0 引言

随着科学技术的飞速发展，科学技术对社会进步和经济增长的渗透力不断提升，作用也逐渐增强[1]。作为科学技术载体的科技人才早已成为各方争夺的战略性资源，而位于人才金字塔顶端的高层次科技人才，因其作用巨大且稀缺，更是各方激烈争夺的焦点[2]。我国各级政府纷纷采取措施，试图促进高层次科技人才有效流入，推动当地社会经济可持续发展。然而，从实际情况看，我国高层次科技人才引进效果却不尽如人意。导致这种状况产生的原因是多方面的，其中一个非常重要的原因就在于，对高层次科技人才的评价不够科学。

众所周知，人才评价的科学性与评价方法的有效性密切相关。目前，常用的人才评价方法有层次分析法、模糊综合评价法、结构方程模型、神经网络法、TOPSIS法等[3-6]。这些方法有一个共同点，即均以评价者的价值认知为基础进行主观赋权，并以统一的指标权重对所有评价对象进行评价。这种“他主式”评价[7]对于强调全面或“补短”的一般人才评价而言是适用的，但对于强调“扬长”[8]或更具个体优势的高层次科技人才而言则是有缺陷的。“他主式”评价使得高层次科技人才不能表达不同的价值主张，往往会忽略掉那些非共识性的“偏才”，导致高层次科技人才评价同质化严重而差异化不足。

竞优评析法是一种能够有效克服上述缺陷的评价方法。它是基于竞优思想(即每个人都是基于自己对客观事物规律的认识和理解，通过各种行为活动，竞相表现出自己优秀的方面，进而形成个体优势)提出来的[9]。竞优评析法能够有效识别和认同每个个体的内质差异和不同的价值主张，充分挖掘人才个体优势，从最有利于体现个体价值的角度对人才进行评价。相对于“他主式”评价，竞优评析法更适用于高层次科技人才评价。

基于此，本文试图在对高层次科技人才进行明确界定的基础上，依据科学的指标体系制定原则与流程，构建一套系统的高层次科技人才评价指标体系，并采用竞优评析法设计指标权重和评价模型，对高层次科技人才进行评价，以期为高层次科技人才选拔与引进提供技术支持。

1 高层次科技人才界定

科技人才通常被看作从事系统性科学和技术知识生产、促进、传播及应用等相关工作并作出一定贡献的人才[10]。何谓高层次科技人才，至今尚未达成共识。本文本着务实的观念，借鉴美国哈佛商学院教授迈克尔·波特[11](Micheal E. Porter)的价值链思想，基于高层次科技人才对社会经济发展作用的角度认为，高层次科技人才是指在有助于社会经济发展的各种有价值的活动中，在某一领域或行业具有全局性影响和关键作用的人才。高层次科技人才一般具有如下特征：

(1)高素质性。高层次科技人才具备较高的理论知识水平和实践操作能力，并能不断进行自我更新与经验积累，所从事的工作具有较强的专业性，对所属领域前沿有敏锐的洞察力和积极主动的探索精神，专业素质明显高于一般人才[12]。

(2)高创新性。与一般科技人才的劳动所具有的继承性和重复性不同，高层次科技人才劳动的本质特征就是创新性。他们通常以前人的经验和成果为基础，在专业尖端、技术前沿或尚未涉足的领域进行创造性探索和应用[13]，从而推动社会经济快速发展。

(3)高贡献性。高层次科技人才的高素质性和高创新性使其成为一种高附加值的能动性资本[14]，一旦在社会经济活动中发挥作用，所产生的经济效益和社会效益非常高，社会贡献较为突出[15]。

(4)高稀缺性。面对日益增长的社会需求，高层次科技人才的知识储备和能力却难以模仿和复制[16]，属于稀缺资源。

(5)高流动性。高层次科技人才供需间的巨大缺口以及经济全球化下越来越小的智力资本流动障碍，使得高层次科技人才倾向于向能够更好地发挥其专业优势的平台流动，因而其流动性较高[17]。

2 高层次科技人才评价指标体系构建

构建一个科学合理且满足要求的评价指标体系是进行高层次科技人才评价的首要工作。本文依据科学性、系统性、可操作性、独立性、定性与定量相结合的原则，按照规范的评价指标体系构建流程，构建高层次科技人才评价指标体系。

(1)评价指标体系初建。首先，运用文献研究法，查阅现有高层次人才、科技人才、科技领军人才评价指标体系。其次，依据本文对高层次科技人才的界定和评价指标体系构建原则，初步选择一些使用频次较高的备选指标，并将其编制成专家访谈问卷。在此基础上，对政府主管部门、高校、企业的5位人力资源管理专家进行半结构化访谈，被访谈专家可以对访谈问卷中的指标进行删减、增加、合并或者细分。最后，经课题组反复论证，初步形成包括5个一级指标、17个二级指标、42个三级指标在内的高层次科技人才评价指标体系。

(2)评价指标筛选。本文运用德尔菲法对初建的各级指标进行筛选。首先，根据研究需要，挑选8位从事人力资源管理研究与教学的高校学者和7位具有多年人才管理实践经验的资深经理组成专家组。其次，请15位专家独立地对各评价指标重要程度按5分制进行打分(1分表示很不重要，5分表示很重要)。再次，由课题组依据集中度和离散度，对评价指标进行取舍。集中度以认同率(选择“重要”和“很重要”的专家数占专家总数的比例)和平均值衡量，凡认同率在65%以下、平均值在3.5分以下的指标均被放弃；离散度以变异系数(标准差与平均值之比)衡量，凡变异系数在0.3以上者均被放弃[18]。最后，课题组将调整后的评价指标体系反馈给15位专家，请他们进行第二次独立打分，再次依据上述标准对评价指标进行取舍和调整。经过3轮打分、取舍和调整，一、二级评价指标认同率达到100%，三级指标平均认同率达到87%。

(3)评价指标体系确定。最终确定的高层次科技人才评价指标体系由5个一级指标、13个二级指标、33个三级指标构成(见表1)。为了提高评价的可操作性，保证评价结果的准确和公平，本文对所有三级指标进行了明确解释，并制定了切实可行的评分标准，限于篇幅，在此略述。

3 数据采集与处理

本文先后采集了10位(用X1-X10表示)拟引入某区域中心城市的高层次科技人才相关数据。其中，定量指标可通过统计直接获得，定性指标则需依据专家组根据评价标准进行评价获得。由于原始数据无法直接进行计算，需要运用模型(1)对其进行标准化处理，结果如表2所示。

其中

表示评价对象Xi在第k项指标上经标准化后的值，而Xik则是评价对象Xi在第k项指标上的实际值，minXk和maxXk分别表示所有评价对象在第k项指标上的最小值和最大值。通过标准化处理能够消除不同评价指标量纲的影响，使标准化后的数据均处于0～1之间。

4 个体优势特征识别

个体优势特征是个体优势的表现形式，具体是指对于某个评价对象，如果存在某种指标权重结构使得该评价对象在该权重结构下具有个体优势，那么该指标权重结构就是该评价对象个体优势特征的一种具体表达形式。个体优势特征识别在于：对于由n个评价对象，m个单层评价指标形成的评价问题，基于最有利于第i个评价对象的角度，为指标体系赋予权重系数wij，使得权重系数wij的结构能够体现评价对象Xi的个体优势。

从体现目标导向考虑，本文基于理想点效用模式构建个体优势特征识别数学模型。理想点效用模式的思想较为直观，易于理解和接受，具体是指在一定的距离意义下，以评价对象与理想点的远近决定其优劣顺序[19]。在理想点效用模式下，最大限度地反映评价对象Xi的价值是模型(2)的最优解，即

wij≥0，i=1,2,...,n，j=1,2,...,m(2)

式中，xi=(xi1,xi2,…xim)t表示评价对象Xi经标准化后的指标值向量；x*=(x1*,x2*,…xm*)t表示m个评价指标的理想点。本文采用拓展理想点，在实际最佳值的基础上再增加10%，即以每个指标实际最佳值的110%为理想点，这种理想点的选择具有鼓励个体向理想状态努力的导向；wij是评价对象Xi在第j个评价指标上的权重；xij是评价对象Xi第j个指标的标准化值；di是第i个评价对象Xi和理想点x*之间的2-范数距离，di越小，说明离理想点越近，对评价对象Xi越有利，也越能反映评价对象Xi的个体优势。

模型(2)的求解模型为：

由模型(3)可获得反映评价对象个体优势的价值参数结构：wi*=(wi1*,wi2*,…wim*)t，即评价对象Xi的个体优势特征。模型(2)和模型(3)的有效性已得到学者验证[10]。

以上模型是针对单层指标体系的识别方法，对于本文中多层结构指标体系，个体优势特征可以采用从底层指标向上层指标递推方式进行识别。首先，根据模型(2)和模型(3)可从基层开始识别个性优势特征，获得每个三级指标相对于其所属二级指标的权重系数。其次，根据三级指标的权重结构及其指标值可计算出二级指标值，将二级指标值代入模型(2)和(3)，得到二级指标的权重结构。最后，可得到一级指标的权重结构。由此，10位拟引入的高层次科技人才完整的个体优势特征就被识别出来了。

由于数据较为庞大，在此仅以参评对象X2为例加以说明，表3完整地展示了X2在三级指标、二级指标及一级指标上的权重结构。从一级指标权重看，X2的品德和能力指标权重最高，分别达到0.252和0.320；知识和影响力指标权重次之，分别为0.184和0.169；业绩的指标权重最低，仅为0.075。这说明X2在品德和能力方面表现最好，知识和影响力次之，业绩表现最差。以该组指标权重对10位高层次科技人才进行评价，得到的评价结果必然对X2最有利，也就是说，该组指标权重体现了X2的个体优势特征。同理，其他高层次科技人才指标权重结构也能够最大程度地体现他们各自的优势。

5 个体代理评价

本文的个体代理评价并不是通常意义上经过个体授权的评价，而是基于最有利于个体的角度，制定评价标准，并按照此标准进行的评价。具体来说，是以所识别的个体优势特征作为价值参数对每一位参评对象进行评价。个体代理评价结果可利用模型(4)计算得到。

dik(xk,x*)=

k=1,2,...,n(4)

其中，dik表示在按照评价对象Xi的个体优势特征权重进行评价时，评价对象Xk与理想点之间的距离。dik越小，表明参评对象越优秀。将dik值按照升序排列，即可得到个体代理评价结果。

利用模型(4)对10位拟引入的高层次科技人才进行个体代理评价，即以每位参评的高层次科技人才个体优势特征对所有参评的高层次人才进行评价，结果见表4。

从表4不难看出，若基于最有利于X1的角度对10位高层次科技人才进行评价，X1位居第一，之后依次是X3、X4、X2、X5、X7、X6、X8、X9、X10；若基于最有利于X2的角度对10位高层次科技人才进行评价，X1仍然位居第一，之后依次是X2、X3、X5、X4、X6、X7、X8、X9、X10；……；若基于X10的角度进行评价，X2排第一，之后依次是X5、X6、X1、X3、X4、X8、X10、X7、X9。因此，若基于最有利于某位高层次科技人才自身的角度对10位高层次科技人才进行评价，该高层次科技人才自身的排名情况会相对靠前；若站在最有利于其他高层次科技人才的角度对10位高层次科技人才进行评价，该高层次科技人才自身排名情况会有所变动，这也说明不同高层次科技人才具有不同的个体优势。

6 民主代理评价

与个体代理评价一样，本文的民主代理评价也不是通常意义上经过所有个体授权的评价，而是基于公平处理每个评价对象个体评价意见的角度，汇集个体代理评价中某个评价对象所获得的n个评价结果，实现评价意见民主化。将评价对象Xk所获得的n个评价结果取算数平均值，即得到Dk值。

Dk值代表算术平均值与理想值之间的距离，距离越小，说明参评对象越优秀。将Dk值按照升序排列，即可得到n个评价对象的民主代理评价结果及排序。利用模型(5)对10位拟引入的高层次科技人才进行民主代理评价结果排序，如表5所示。此时的评价结果综合了个体意见和群体意见，更加民主也更具有说服力。

基于竞优评析法的高层次科技人才评价，不仅可以从总体上看出10位拟引入的高层次科技人才的优先排序，即最为优秀的是X1，以后依次为X3、X4、X2、X5、X6、X7、X9、X8及X10，而且可以看出每位高层次科技人才在每项指标上的评价结果及其排名。由于数据较为庞大，本文仅以高层次科技人才在一级指标上的排序为例加以说明(见表6)。由表6可见，每位高层次科技人才都有自己的优势与劣势。从总体上看，X1在各方面表现较为突出；X2、X3在品德、能力、影响力方面表现较优秀；而X4在知识方面表现较好，在能力和业绩方面处于中等水平，品德和影响力则表现平平；X5在业绩方面名列第三，但在其它方面则表现一般。这样，评价主体便可根据高层次科技人才的综合排名和具体优势特征进行选择，以获得最符合自身需求的高层次科技人才。

7 结语

本文针对高层次科技人才构建了一套包括“品德、知识、能力、业绩、影响力”五位一体的评价指标体系，并采用竞优评析法对10位高层次科技人才进行了评价。相对于传统“他主式”评价方法，竞优评析法具有如下优势：

(1)客观赋权。传统“他主式”评价方法多采用主观赋权法，即参与评价的专家根据自身经验、个人偏好等对各个评价指标进行赋权，由于主观性较强，难免使评价结果出现偏差。竞优评析法不以评价主体的价值认知为赋权基准，而采用一种基于目标界定的客观识别个性特征的方法进行赋权，降低了专家主观因素的影响，使评价结果更加客观、公正。

(2)指标权重凸显个体优势。传统“他主式”评价方法多采用统一的指标权重，无法体现评价对象的个体优势，这就可能将那些独具特色的高层次科技人才排斥在外。例如，对于具有多年科研经验、成果丰硕的科技人才和科研成果有限但创新能力突出的青年科技人才采用统一标准进行评价，则容易将后者排除在外。而竞优评析法尊重个体不同的价值主张和内质差异，采用能够体现不同评价对象个体优势的指标权重对其进行评价，这对个体优势明显的高层次科技人才非常适用。

(3)兼顾个性与民主。竞优评析法在个体代理评价意见的基础上，充分考虑所有高层次科技人才的共同意见，进行民主代理评价，很好地体现了评价的个性化与民主性，评价结果更具说服力，有利于在充分认可每位高层次科技人才专业特长的前提下，挖掘出更多让多数同行认可的高层次科技人才。

(4)挖掘更多有用信息。竞优评析法不仅能得出综合评价结果，而且能识别出不同高层次科技人才的优势和劣势，以及在每个具体指标下高层次科技人才的优劣状况，有利于评价主体根据自身需要选择最合适的高层次科技人才。

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Evaluation of High-level Sci-tech Talents based on the Method of Better Action Conforming to Natural Rule

(School of Business Administration, Northeastern University, Shenyang 110169，China)

Abstract：Though governments and organizations take positive measures to introduce high-level sci-tech talents, the results are unsatisfactory. One of the important reasons is unscientific evaluation. After defining the concept of high-level sci-tech talents, this paper constructs an evaluation index system including morality, knowledge, capacity, performance and influence. Then index weights and evaluation models which highlight individual advantage are designed with the method of better action confirming to natural rules. And 10 high-level sci-tech talents are evaluated. The results show that, the method of better action conforming to natural rule can identify the individual advantages of high-level sci-tech talents effectively and give consider to both individuality and democracy. This paper provides data support to evaluate high-level sci-tech talents with the method of better action confirming to natural rules.

Key Words：Evaluation Method of Better Action Confirming to Natural Rules; High-Level Sci-Tech Talent; Talent Evaluation

基金项目：国家自然科学基金项目(71672031)；辽宁省社会科学规划基金项目(L14BGL016)；辽宁经济社会发展立项课题(2016LSLKTGLX-06)

作者简介：贾明媚(1988-)，女，河北保定人，东北大学工商管理学院博士研究生，研究方向为人才管理；张兰霞(1963-)，女，辽宁北镇人，东北大学工商管理学院教授、博士生导师，研究方向为人力资源管理；付竞瑶(1983-)，女，辽宁沈阳人，东北大学工商管理学院博士研究生，研究方向为人才管理。