经济新常态下科研项目评价体系的优化策略

李欢(常州机电职业技术学院科研处　江苏常州　213164)



经济新常态下科研项目评价体系的优化策略

李欢
(常州机电职业技术学院科研处江苏常州213164)

摘要:经济新常态下，科技创新成为经济持续发展的主要动力源。科研项目作为科技创新和科研成果的摇篮，其评价体系

尤为重要。通过对现有科研项目评价体系中指标选择和权重分配等因素进行探究，基于创新现象和创新需求的多层次、全方位特点，提出科研项目评价方式要多样化、评价要素精细化、评价周期弹性化及评价体系自我优化。

关键词:经济新常态;科研项目;评价体系;优化

0　引言

近年来，全球经济逐步迈入了一种新的发展节奏，“要素驱动”向“创新驱动”过渡，“投资拉动增长”向“创新驱动增长”转变，科技、产品、制度、服务等各种创新成为了经济可持续发展的新动力源，被喻为进入了一种经济发展的“新常态”。科研项目是促进科技创新的前提和基础，是孕育优秀科研成果的温床与摇篮，是创新驱动的源头活水，其评价体系尤为重要。《高等学校“十二五”科学和技术发展规划》中也明确指出，应建立以创新和贡献为导向的科研评价机制，要改变重数量轻质量、重形式轻效果的单纯量化考核评价方式，建立不同领域、不同类型人才的多元化考核评价体系。

1　经济新常态下科技创新的特征

从15世纪初期地理大发现开始，经济全球化经历了商品贸易、产品制造、金融投资与技术服务等多个阶段，并不断扩大与深化［1］。如今，已经开始步入创新的全球化阶段，从而促使创新活动更加高效、广泛、深入与全面。从本质上来看，传统的创新活动具有不确定性、长期性、多阶段性和动态依赖性等特征。经济新常态下，虽然经济发展速度减缓，但是对创新的需求却更加强烈，创新活动也呈现出一些经济新常态所独具的特征。总结起来，主要包括如下方面。

1)创新节奏更加高效。市场竞争的刺激和通信网络的发达使得创新效率越来越高，知识和成果的传播途径更加多样和便捷，创新成果传播速度变得更快，创新节奏更加高效。创新扩散途径由传统的以大带小、以学带研、以研带产等线性带动创新转变为现在的网络互通同步创新。创新组织方式由原来的协会社团定期讨论转向互联网时代的虚拟团体实时共享，创新的内在需求也由原来的以产品为中心转变为当前的以市场为导向，以用户为中心。总之，创新参与面更广，创新参与度更深，创新互动性更快，创新迭代周期更短，从而推动整个创新的效率大大提升。

2)创新过程更具持续性。创新活动和科研成果不再是单单围绕某个产品或者某个技术进行，也不是针对产品的某个阶段进行，而是更加贴合市场的终端需求和社会发展的需要。创新面向前期市场需求和用户特性分析，形成创新目标并反馈到技术研究和产品研发领域，最终转化为工程设计和工艺实现、样品试制和市场测试的推进，最后要经过客户体验和创新应用的反复反馈，实现创新的最终价值体现和意义。所以，整个创新过程不再是传统的技术推动，而是需求推动，这就要求创新过程和成果要具有长期连贯性，需要分阶段、分层次进行，科研成果的体现形式更加复杂、需考虑持续性贡献。

3)创新不确定性加剧。创新是人类主观能动性的高级表现形式，其本质是突破现有的重复和循环，去开拓新事物，这也造就了创新的一个固有属性——不确定性。不确定性不仅具有带来风险与破坏性后果的消极影响，同时具备带来商机与回报的积极作用，正是创新的动机、源泉之一［2］。由于经济新常态下的创新需求更加强烈，创新市场更加多变，创新活动更加高效，创新周期更加短暂，创新主体更加复杂，诸多因素加剧了创新结果的更加不确定性，提升了科研项目评价的难度，对创新决策和相关的管理有着与传统活动完全不同的情境和挑战，同时也大大影响了科研项目全面精确评价的准确度。

4)创新依赖性增强。空间维度上，创新的过程不再是简单的线性和小范围活动，而是多个创新主体和矛盾体的系统协同进步和发展。创新对创新主体、通信介质、创新对象、信息反馈等更加依赖，才能确保创新的高效性和合理性。时间维度上，创新的多个阶段联系更加紧密，创新过程是动态持续的，创新成果具有非独占性、很快就为社会所共享，使得创新从开始到结束都是一个有机的整体。针对创新的管理和科研项目的评价，也应该关注这种依赖性，辩证地看待项目之间的联系和矛盾，从而作出对科研项目不确定性的最优反应，更加全面有效地评价项目的潜在价值和长远贡献。

2　传统科研项目评价体系分析

科研项目评价源于欧美，我国系统性的评价体系建立直到20世纪50年代末才开始起步，发展到现在，已经建立起基于定性定量相结合的评价方法，设计了成熟完整的指标考评体系，完成了各种评价模型的建立和实验［3］。科研项目评价体系一般包含了项目必要性、可行性、合理性和前瞻性等几个方面，如图1所示。但是项目评价在实施过程中，往往会因为环境、要求、执行难度等因素影响，导致整个评价体系并不十分完美，且由于社会环境、经济发展和项目属性的不同，传统的评价体系指标选择、评价方式、成果评估以及周期管理等都存在诸多问题。

图1　科研项目评价体系的基本框架和要点

1)评价方式片面化。当前科研项目评价，从立项评审、中期审核，到最终的验收，从项目考评、要素选择到专家选取皆大多采用静态评价的方式，即对项目的目标、指标和成果要素等，进行简单的定性分类、定量考评、经济计量和多目标综评等，未考虑到项目开展过程中的环境变化和创新升级，未考虑到项目目标的变化，未考虑到成果转化和对未来应用市场的潜在影响因素，未考虑到项目的连带效应和动态发展趋势，未考虑到专家库的升级和优化等，而且专家库人员大体由科研同行或者不同职能部门组成，造成评价的全面性、层次性不够，角度单一片面，从而刷掉一些可能带来不同创新点的科研项目。

2)要素选择僵硬化。科研项目的评价主要包括目标层面、要素层面以及指标层面，而其中要素层面最为关键是项目推进和开展的主体，既是对目标的诠释、展开和执行，又是指标分化的载体，应根据项目的实际需求加以细分和区别对待。其中，科研成果分为基础理论成果、应用理论成果和软科学研究成果，三种成果的表现形式又各有不同。总的来说，基础理论研究周期较长，成果多以论文、专利和一些原理性创新为体现，侧重创新性和核心突破点;而应用理论成果则多为新技术和新产品等，有实物形态或可以应用于现有的市场产品中;软科学多为研究报告和系统化的论文。高校科研项目评价体系不应一概而论，仅凭科研成果的数量进行要求和评比，应在分类的基础上，更加细化知识产权目标、技术指标。

3)成果标准单一化。科研成果是评价科研项目的最高标准，只有客观、全面、具体、恰当地对科研成果进行评价，才能更好地评价出科研项目的工作质量、学术水平、核心价值和社会评价。当前科研项目评价大多采用和执行与“数量”密切相关的评价制度，忽视了科研成果的本质属性，不完全符合科学精神的本质和科学研究活动的一般规律，简单以论文多少、项目、期刊的数量、等级来评估科研成果的大小和学术价值高低的行为，被形容为“用手工作坊计件制的方法来统计科研人员的创新成果”［4］，从而导致科研项目的评价成果标准过于单一，匮乏有效性和实际意义。

4)验收周期死板化。计划是事先确定目标和实现目标的原则、方法、步骤和手段等完整方案的管理活动。科研项目周期是考虑到计划在执行中可能发生变化的因素而制定，但针对一些科研项目，难以预料一些研究环境的变化和研究对象的属性，所以研究周期考核应能适应变化的组织内外环境，有一定的弹性。但是，当前很多项目评价一味追求项目数量和项目完成率、履约率等数据，造成一些科研项目难以完成真正意义上的研究工作，而是疲于应付交付和成果要求而完成项目结项工作。

3　科研项目评价体系优化策略

科研项目的评价体系可以按照项目基础数据、项目数据库分析、项目专家评价系统等三个层次，分别管理项目的材料收集和分类、项目各个属性的数据分析与划分、项目的专家评价和审核等，如图2所示。项目评价体系的分层方法可提升项目评价的“三化”，即系列化、标准化、通用化水平，将功能分成不同层次，按层次进行筛选和甄别，有利于提升可操作性和项目评审效率。根据层次管理模式，经济新常态下的项目评价体系可以根据项目的一些关键特征，进行相应的改进和优化。

图2　科研项目评价体系分层管理模式

1)评价方式多样化。随着信息技术的发展和知识社会的到来，科研项目评价应充分利用信息化技术和互联网平台，建立以网络社团和WEB2.0为基础的网评体系，对不同等级的项目进行分类，选定较优的评价流程和专家组成员。其次，应建立科研项目评价专家库，评审专家的选择应基于“政—用—产—学—研”创新合作系统工程，全面覆盖到科研项目创新上中下游的科学研究、技术开发、生产和实践运用等各个环节，由政府、高校、研究院所、企业、社会用户代表等组成。最终搭建起一个以应用价值为核心的基于开放创新和用户体验的专家评价平台，从不同角度和不同层面对科研项目进行全方位、多层次、精细化的评价，确保科研项目成果的有效性和可行性。经济新常态下，更应充分体现出知识社会创新2.0的内涵和外延，重点体现科研创新中用户的角色、应用的价值、协同的内涵和大众的力量。

2)评价要素精细化。科学研究的不断发展和技术应用的逐步创新共同推进了社会进步，二者的双螺旋演进不断催生出更先进的科技创新，从而满足社会进步和经济发展的需要。经济新常态下，应构建出以知识创新、技术创新为核心，以科技引领的制度与管理创新为保障，以用户体验和反馈为向导的创新体系。科研项目评价体系的要素选择应该依托跨领域专家与大众的参与，以科学研究为先导，以技术创新为动力，强化知识管理、科学研究、技术开发、教育培训与科学传播的融合。科研项目评价要素的选取应因时、因地、因人而异，应充分考虑指标层面而选定不同权重的要素分类，对成果和要素进行细分，最终实现定量和定性评价相结合的要素选取体系，并建立相应的数据库进行管理，提升效率和管理水平。随着当今数字化、信息化的快速发展，以及互联网平台的迅速普及，对数据库中的相关数据进行分析、归纳，使数据不再是一个“死”的信息和简单的档案管理的内容，而是提炼各种特征的源泉，并得出优良的建议和方法，全面体现出数据信息的深层次价值［5］。

3)评价周期弹性化。立项审批到过程管理，再到最后的验收审查，是科研项目全过程监督和推进所不可或缺的。考虑到科研项目所属不同种类，经济新常态下对科研项目的核心技术创新要求越来越高，对研究深度和广度要求越来越高，其计划和预知难度都不一样，所以应该采取弹性管理制度。首先，应根据研究对象、研究目标、研究领域、研究主体等进行分类，制定不同的弹性比;再者，科研项目的资金保障也可以根据项目开展阶段分步进行，分别针对基础理论研究项目、技术应用研究项目、软课题研究项目等制定相应的阶段化目标，将科研资金分为课题启动、中期激励、后期考核等阶段化分配，根据项目开展实施考核，从而起到不同的作用。

4)评价体系自我优化。随着云时代的来临和不断推广，大数据愈发渗透到各个应用领域，以其数量巨大、处理快速、种类多样和高价值的4V特点而著称［6］。科研项目评价面临所涉因素多、基础数据量大、精细化评价难以实施等诸多问题，后期可以借助大数据技术加以解决。科研项目评价体系应当充分利用大数据的优势，建立项目的网络筛选初评制，对关键要素、成果对比、应用前景等进行数据分析，实行初步客观的机器评价、打分与排名。同时，根据数据库中的信息和评价结果的调研，对评价标准进行不断优化，对要素选择、考核周期、评价专家库等进行适时调节，促使科研项目更加符合国家总体规划的需要和市场用户的需求，更加遵循创新成果学以致用的基本要求，更加能够客观评价科研项目的合理性和实用性。

4　结束语

经济新常态下，经济增速放缓、产业结构调整、供需市场变化等因素加速了以产品为核心、以市场为导向、以网络为平台的现代化创新机制的协同发展。同时，加上互联网和信息化、大数据处理等技术的不断进步，创新面越来越广、创新主体越来越复杂、创新节奏越来越快、创新需求越来越强烈。诸多因素都给科技成果设置了更高的评价门槛，给科研项目和成果转化提出了更高的要求，同时也给评价体系增加了实施操作的难度。只有与时俱进，不断完善科研项目评价体系，才能更好地适应社会和经济的发展需求，才能更好地促进创新的可持续发展，才能让科研项目的开展和科技成果的转化更好地服务于社会和人民。

参考文献:

［1］杨宏.“经济全球化”的发展历程研究［J］.生产力研究，2012(12):23-24.

［2］夏天，郭伟.技术创新的不确定性、风险及其管理模式选择［J］.科技管理研究，2005(6):145-147.

［3］戚安邦.项目评估学［M］.天津:南开大学出版社，2006:50-52.

［4］朱文辉.高校科研评价制度量化之得失［J］.沈阳师范大学学报(自然科学版)，2007(3):388-390.

［5］李欢，孙建三，袁本涛.基于校友数据库的高校人才培养质量控制系统模型［J］.高等工程教育研究，2011 (2):60-64.

［6］周枫.大数据时代档案馆的特征与发展策略［J］.档案与建设，2013(8):6-9.

Optimization Strategy on Research Projects
Evaluation System in the New Normal

LI Huan
(Department of Scientific Research，Changzhou Institute of Mechatronic Technology，Changzhou 213164，China)

Abstract:In the new normal，economy is increasingly driven by technology innovation.For research projects are cradle of technological innovation，so the evaluation system is very critical.This paper explains the index selection and weight development of project evaluation system，and it puts forward some strategies including diversified ways，refined evaluation，flexible evaluation period and self-optimizing evaluation system.

Key words:in the new normal;research project;evaluation system;optimization

作者简介:李欢(1982-)，女，实习研究员，硕士，主要研究方向:高等教育

收稿日期:2015-12-10

中图分类号:G 311

文献标志码:A

文章编号:1672-2434(2016)01-0004-04