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Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2021年第10期·131·文章编号：2095－6835（2021）10－0131－03科研项目效益评估指标体系构建＊卢冰，陶泉（中国气象局气象干部培训学院，北京100081）摘要：科研项目效益评估作为项目后评估的核心内容以及项目后期管理的必要手段，在科研管理中具有重要意义。
根据指标体系的构建原则，通过对科研项目综合效益分析，提出了包含经济效益、社会效益、平台效益三个方面的效益评估指标体系框架，并将指标框架进行了归类和细分，给出了基础研究类、行业应用研究类和标准规范类三类科研项目的效益评估指标系列，以期为科研项目管理实践的进一步开展提供科学依据。
关键词：科研项目；效益评估；项目评估；指标体系中图分类号：G647文献标志码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2021.10.0581科研项目效益评估作用与内涵党的十八大以来，在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，中国发展坚持把科技创新摆在核心位置，科技创新能力显著提高，科研项目数量大幅提升，科研项目的科学管理研究也越来越重要。
具体到每一个项目，其作用如何，需要开展科学的综合效益分析和评估研究，真实反映项目完成的综合效益，指导未来项目的开展，为科技决策提供参考依据，使有限的科技资源投入产出更好的经济效益和社会效益。
科研项目效益评估是项目后评估的核心内容，从效益方面对科研项目的综合评估，其目的在于考核科研项目是否实现了预期的效益并衡量效益的大小。
科研项目效益评估实际就是对科研项目运行结果评价，即对项目价值、项目完成质量、项目影响、项目时间、成本、人力、产出等经济效益、社会效益和平台效益进行全面综合的评价。
而科研项目以其研究目的和特点，一般分为三大类：基础研究类、应用研究类和标准规范类。
不同类别的科研项目效益评估的侧重点和指标应该有所区分。
“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定一、内容简述“双高计划”是指高水平学校和高水平专业建设，是当前我国高等教育领域的重要战略任务。
为了有效推进“双高计划”绩效评价指标体系的构建显得尤为关键。
该绩效评价指标体系旨在全面衡量高校在高水平专业建设过程中的综合表现，包括教学水平、科研能力、社会服务等多个维度。
通过设立科学、合理的评价指标，可以客观反映高校在“双高计划”实施过程中的成果与不足，为高校的优化调整提供数据支撑。
绩效评价指标体系的构建也注重量化性和可操作性。
各评价指标应有明确的数据来源和计算方法，以便于评价工作的开展。
评价指标还应具有一定的导向性和灵活性，能够根据不同高校的实际情况进行动态调整。
在权重确定方面，该体系采用层次分析法等现代决策理论，对各个评价指标进行权重分配。
通过专家咨询、数据分析等方法，确保权重设置的科学性和合理性。
这样既保证了评价结果的客观公正，又能够激励高校在“双高计划”实施过程中更加注重长远发展。
1.背景介绍随着我国高等职业教育的快速发展，“双高计划”（即高水平学校和高水平专业群建设）已成为推动职业教育高质量发展的重要举措。
在这一背景下，构建科学、客观、公正的绩效评价指标体系显得尤为重要。
“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定将有助于提高我国职业教育的质量和水平，培养更多高素质技术技能人才。
2.研究意义在《“双高计划”绩效评价指标体系内涵分析与权重确定》关于“研究意义”的段落内容可以这样写：本研究具有深远的意义。
通过对“双高计划”绩效评价指标体系的内涵进行深入分析，有助于明确“双高计划”的实施目标和方向，为后续的绩效评价工作提供有力的理论支撑。
构建科学、合理的绩效评价指标体系，对于提升高职院校的教育教学水平、提高人才培养质量具有重要的现实意义。
该研究还有助于激发高职院校的创新活力，推动教育教学改革，更好地适应经济社会发展对高素质技术技能人才的需求。
研究“双高计划”绩效评价指标体系的内涵与权重确定，对于完善高职院校的评价制度、促进高职教育质量的全面提升也具有重要意义。
企业绩效评价体系研究共3篇企业绩效评价体系研究1企业绩效评价体系研究随着市场经济的不断发展，越来越多的企业意识到管理方式的重要性。
在实际运作中，对于企业的评价是必不可少的，而绩效评价就是企业评价的重要手段。
通过绩效评价，企业可以了解自己的情况，明确自己的目标，提高企业的管理水平，以此达到更好的经济效益。
绩效评价是指以量化的方式，对企业的经营活动进行评估和管理。
常规的绩效评价是采用一套完整的评价体系进行综合评估。
这个体系包括各种指标、标准和方法，根据这个体系，对企业进行分析和评估。
一般来说，绩效评价体系包括四个方面的指标：经济效益、质量水平、创新能力和成本效益。
绩效评价不仅包括对企业的财务情况进行评估，更包括了企业的非财务情况评估。
绩效评价体系在不同的企业中具有不同的应用。
其中最重要的应用是在生产企业中。
生产企业经营的核心是产品的生产和销售。
在生产企业中，绩效评价体系可以用于计划、生产、销售和管理过程中的各个阶段。
在计划阶段，绩效评价体系可以用于确定企业的生产目标和销售目标。
在生产阶段中，绩效评价系统可以用于监控生产流程和产品质量，以确保生产的高效和准确性。
销售阶段中，绩效评价体系可以用于确定销售渠道和销售数据。
在管理阶段，绩效评价体系可以用于提高企业管理水平，减少资源浪费等。
除了生产企业，绩效评价体系还广泛应用于服务企业。
服务企业的核心是提供服务，并以此获得经济效益。
在服务企业中，绩效评价体系可以用于服务质量的管理、提升员工的士气和绩效管理等。
具体而言，可以通过客户投诉率、客户满意度等指标来评估服务质量；通过员工的人员流失率、薪酬水平等指标来评估员工绩效；通过客户投资收益率、资产负债比例等指标来评估企业的管理效果。
绩效评价体系对于企业的管理非常有益。
首先，评价体系可以用于激励和激励员工，使他们更加积极地为企业工作。
其次，评价体系可以用于鼓励创新，提高企业的创新水平。
最后，评价体系可以用于提高企业管理水平，减少浪费和成本。
科技项目后评价方法及指标体系研究摘要：针对科技项目的特点，基于后评价视角，构建了基于AHP-fuzzy方法的科技项目评价模型以及科技项目科技绩效评价指标体系，并针对目前的研究提出了科技项目绩效评价的改进意见。
关键词：科技项目；fuzzy算子；模糊数学；指标体系；AHP方法1 引言近几年，科技项目逐渐增加，科技项目完成情况及其所带来的经济、社会效益越来越受到相关部门的重视。
尤其随着我国科技项目管理体制的日臻完善，对科技项目的评价已成为提高项目决策者和管理者的专业技术水平，改进科技项目决策和管理的重要途径。
在科技项目的评估设计中，评估模型的选择和评估指标体系的构建是项目评估的重要环节，本文以后评价视角，对科技项目评估指标体系的建立进行探讨并且提出一种基于AHP-fuzzy的综合评价法。
2 科技项目绩效评估体系的构建2.1 基本内容指标体系的构建是科技项目评价的基础，基于AHP-fuzzy方法的指标体系，首先把复杂问题分解成称之为元素的各组成部分，把这些元素按属性不同分成若干组，以形成不同层次。
同一层次的元素作为准则对下一层的某些亦起支配作用，同时它又受到上一层元素的支配。
这种从上至下的支配关系形成了一个递阶层次。
经验表明，最合理的指标体系的层次为3-4层，在此我们采用三层指标体系，即：目标层、准则层、因素层。
2.2指标体系构建的原则设计科技计划项目评价指标系统时，除了遵循统计学的一般规律以外，还应该遵循以下基本原则:（1）导向性原则指标体系有利于发挥财政宏观调控的导向性和贯彻相关政策的激励性。
通过评估指标体系以可操作、可量化的形式注重财政投入成本与效益，确定优先资助项目，引导项目承担单位重视科技项目投入产出绩效，同时引导社会资金的投入。
（2）可比性原则建立科技计划项目评估指标系统的目的是要对科技计划项目进行综合评价，而这种评价只有通过科技项目之间、指标之间相互比较，才能更充分地体现出来。
因此，必须考虑指标之间的可比性和通用性，即要求指标建立在统一的统计口径之内和相同的可比的基准点之上进行量化和比较。
城市综合考核评价指标体系及模型研究近年来，随着城市化的不断推进以及城市竞争的加剧，城市综合实力评价和排名越来越重要。
为了更全面准确地评价城市发展情况，学者们提出了各种城市评价指标体系和研究模型。
本文将对城市综合考核评价指标体系及模型进行探讨。
一、城市综合考核评价指标体系城市综合评价指标体系是指用来全面衡量和评价城市发展水平的指标体系。
不同的研究领域和学者，会从不同角度出发，提出不同的指标体系。
一般来说，城市综合评价指标体系包括以下几个方面：1.经济发展：经济总量、增长率、效益、贡献率等。
2.城市规模：面积、人口、密度等。
3.科技创新：科技投入、创新输出、人才等。
4.城市环境：空气质量、水质、噪音、公共设施等。
5.社会事务：教育、医疗、文化娱乐、社会保障等。
6.城市安全：自然灾害防范、公共安全维护等。
7.交通运输：交通出行效率、交通拥堵因素等。
这些指标体系是城市综合考核评价的基础，既全面又具有代表性，能够反映城市的全面发展水平。
二、城市综合考核评价模型城市综合考核评价模型是指通过量化和分析城市各项指标，给城市打出一个综合得分的评价模型。
目前比较常用的评价模型包括德尔菲法、灰色关联分析法、聚类分析法和主成分分析法等。
1.德尔菲法德尔菲法是一种专家学者意见调查法，用于提高意见一致性，最终得到专家意见。
在城市综合考核评价模型中，德尔菲法通常用来确定城市评价指标的权重。
2.灰色关联分析法灰色关联分析法是根据灰色系统理论，对指标间的相关性进行研究和评估。
通过对指标进行排序，得到各个指标对于城市评价得分的影响程度，从而确定各个指标在城市综合得分中的贡献率。
3.聚类分析法聚类分析法是将各评价指标按照其相似性进行聚类，形成各个类别。
在城市综合考核评价模型中，聚类分析法可以帮助分析指标间的相对独立性，提高模型的有效性和准确性。
4.主成分分析法主成分分析法是通过对相关指标间的相关性进行因素分析，提取出影响城市综合评价的几个基本因素，从而确定各个指标的权重。
产学研合作成效研究一、本文概述随着科技的不断进步和全球化的深入发展，产学研合作已成为推动科技创新、促进经济发展的重要手段。
本文旨在深入研究产学研合作的成效，探讨其在实际运行中的优势、挑战及未来发展潜力。
文章首先将对产学研合作的基本概念进行界定，明确其内涵与外延。
随后，通过对国内外相关文献的梳理和评价，了解当前产学研合作研究的现状和趋势。
在此基础上，本文将构建一个产学研合作成效的理论分析框架，为后续实证研究提供理论支撑。
接下来，文章将运用定量和定性相结合的研究方法，对产学研合作的实际成效进行实证分析，揭示其对企业创新、产业升级和经济社会发展的积极影响。
文章将总结产学研合作的主要成效，提出促进产学研合作深入发展的对策建议，以期为我国产学研合作实践提供有益的参考和借鉴。
二、产学研合作的理论基础产学研合作作为一种重要的创新模式，其理论基础主要来源于合作创新理论、知识生产模式理论和三螺旋理论。
这些理论为产学研合作提供了深入的理解和有效的指导。
合作创新理论强调了产学研合作中的主体间互动和资源整合。
该理论认为，企业、高校和研究机构各自拥有独特的资源和优势，通过合作可以实现资源共享、优势互补，从而提高创新效率和质量。
产学研合作可以促进知识、技术和人才的流动，加速科技成果的转化和应用，进而推动产业升级和经济发展。
知识生产模式理论则从知识生产的角度解释了产学研合作的重要性。
该理论认为，知识生产已经由传统的学科导向转向问题导向，强调知识的应用和实践。
产学研合作可以将学术研究与实际问题相结合，促进知识的应用和创新。
通过合作，可以产生更多的新知识、新技术和新方法，推动科技进步和社会发展。
三螺旋理论则描述了产学研合作中的互动关系和发展轨迹。
该理论认为，政府、企业和学术界在创新过程中形成了一种相互依赖、相互促进的关系。
政府提供政策支持和环境保障，企业提供市场需求和资源投入，学术界提供科研支持和人才培养。
三者共同构成了创新系统的三螺旋结构，通过产学研合作推动创新的产生和发展。
人才评价结果的分析首都经济贸易大学经济系2003级硕士研究生郝兆丽人们对人才测评的信任感是建立在一定的可靠性和有效性基础之上的，作为评价体系的组成部分，对人才测评的信度和效度进行鉴定是正确解释和应用测评结果的保证，它是对测评本身的测评，是对人才评价工作的评价。
在实际的测验编制过程中，为了改善和提高测验的信度和效度，应对每个测题进行分析，这就是项目分析，主要包括难度分析和区分度分析。
我们将在下面作详细的介绍。
一、信度分析（一）信度的基本概念信度又叫可靠性程度，用于分析一种测评方法所得结果的前后一致性水平，并以这种一致性程度为指标来判断测评的可靠性。
测验结果的可靠性与测验结果受误差影响的程度密切相关。
在人才测评中误差是不可避免的，我们只能尽可能追求高的精度，把误差控制在一个有规律的范围以内，这样测量得到的结果才比较稳定可靠。
信度实际上就是随机误差的一种度量。
（二）信度系数及估计方法一般条件下，信度指标都用信度系数的形式呈现。
信度系数是同一样本在两种不同时间、不同情境条件或两组不同评价材料评定结果之间的相关系数。
针对不同的误差来源，信度可以有不同的确定方法。
一般有以下几种类型：重测信度、复本信度、内部一致性信度、评分者信度。
1.重测信度重测信度又称为稳定性系数，它是估计测评跨时间的一致性程度，即用同一测验，在两个不同时间里对同一群体施测两次，这两次测验分数的相关系数就是重测系数。
一个测验的重测系数越高，说明测评的稳定性越好，测评受随机因素的影响越小。
重测信度所考察的误差来源是时间的变化所带来的随机影响。
在获得重测系数时，最需要注意的是我们必须根据测验的性质和目的来控制合理的时间间隔，这样才有可能获得较好的稳定系数。
时间间隔长了，被试的心理特征就会因为学习、经历、教育培训等因素而发展变化，使相关系数降低；时间间隔短了，又会使首次测评时的练习效果和记忆效果的影响增大，从而造成了假性的高相关。
2.复本信度复本信度又称为等值性系数，它是代表测评跨形式的一致性，即在对被试进行测评以后间隔一定的时间，运用复本再测评一次所获得的复本相关系数。
关于对《全国高校教学基本状态数据库指标体系》的研究报告关于对《全国高校教学基本状态数据库指标体系》的研究报告一、该指标体系对学校建设和发展的影响全国高校教学基本状态数据库是一个完整的系统工程，是一个体系，主要是由指标体系、方法体系、督导评估制度和被评估对象四大要素按照特定的督导评估目的构成。
通过该指标数据库的建立，目的是督促学校认真贯彻有关教育的方针、政策、法律、规定，端正办学方向，遵循教育规律，深化教育改革，优化教育管理，培养社会主义建设者和接班人；督促政府及其教育行政部门改进对学校的领导，解决办学中存在的问题；引导社会、家长用正确的标准评价学校的办学水平，关心和支持学校的工作。
因此，该指标体系标准的设计，是依据党的教育方针、政策，自觉运用教育学、心理学、教育管理学、教育测量学、教育统计学、系统论、唯物主义辩证法等科学原理和方法，对特定教育内涵进行分析、综合、归纳、判断，寻找其本质特征的主要表现和制约因素，研究其结构和运作规律的过程。
现代教育评价的突出特点，是通过完整的教育评价指标体系和客观的评价标准来对评价对象的状态进行考查的，尽最大可能克服评估中出现片面性和主观随意性，力求客观真实地描述评价对象。
二、对该指标体系的把握1、该指标体系的指导思想坚持以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面落实科学发展观，全面贯彻党的教育方针，全面推进素质教育；坚持“巩固、深化、提高、发展”的方针，遵循高等教育的基本规律，牢固树立人才培养是高校的根本任务、质量是高校的生命线、教学是高校的中心工作的理念；按照分类指导、注重特色的原则，加大教学投入，强化教学管理，深化教学改革，提高人才培养质量。
2、该指标体系的建设目标通过质量工程的实施，使高等学校教学质量得到提高，高等教育规模、结构、质量、效益协调发展和可持续发展的机制基本形成；人才培养模式改革取得突破，学生的实践能力和创新精神显著增强；教师队伍整体素质进一步提高，科技创新和人才培养的结合更加紧密；高等学校管理制度更加健全；高等教育在落实科教兴国和人才强国战略，建设创新型国家和小康社会、构建社会主义和谐社会中的作用得到更好的发挥，基本适应我国经济社会发展的需要。
评估指标体系研究方法渐进式1. 引言1.1 研究背景评估指标体系是企业管理和评估绩效的重要工具，通过建立科学合理的评价指标体系，可以对企业的运营情况、管理效果和绩效水平进行全面系统的评估和监控。
随着经济全球化和市场竞争的不断加剧，企业需要更加有效地评估自身的竞争力和发展状况，进而制定相应的战略和措施提升自身竞争力。
在实际应用过程中，评估指标体系的设计和建立面临着诸多挑战和问题。
如何确定关键绩效指标、如何权衡各项指标的重要性、如何确保指标的准确性和可靠性等，都是需要认真思考和解决的问题。
对评估指标体系的研究和方法探讨显得尤为重要。
通过深入研究评估指标体系的定义、作用和设计方法，可以更好地指导企业实践，提高评估效果，促进企业管理的科学化和规范化。
本文旨在探讨评估指标体系的研究方法和渐进式评估指标的制定与实施，为企业管理提供参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨评估指标体系在实践中的应用，了解其在不同领域中的具体作用和重要性。
通过研究不同领域的评估指标体系，可以为相关行业提供参考和借鉴，提高评估工作的科学性和准确性。
通过分析评估指标体系的研究方法和实施过程，可以为相关研究人员和从业者提供指导和建议，推动评估指标体系研究的进一步发展。
通过对评估指标体系的优缺点对比分析，可以更好地认识其在实践中的局限性和不足之处，为今后的研究和实践提供借鉴和启示。
通过本研究的深入探讨和分析，旨在为评估指标体系的研究和应用提供有益的参考和建议，推动评估指标体系在不同领域中的进一步发展和完善。
1.3 研究意义研究评估指标体系的意义在于探讨如何建立和优化评估指标体系，提高评估的效率和准确性，为组织的决策制定和执行提供科学依据。
通过深入了解评估指标体系的作用和应用，可以帮助企业和组织更好地把握市场需求、竞争状况，实现可持续发展。
本研究旨在探讨评估指标体系的定义、作用及对渐进式评估方法的应用，为相关领域的研究和实践提供新的思路和方法。
1前言目前，国内外都十分重视对技术单位人才效益的评价。
西方国家的许多研究机构长期从事这方面的研究工作，国内也有相关部门正在对这一课题进行探讨，取得了一些研究成果。
例如，"网大"率先提出了综合大学的排名指标和评价方法，并连续几年为不同类别的大学进行了排序，在一定程度上促进了各个大学之间的良性竞争，取得了一定的社会效益。
国际上采用的评价方法和模型纷繁不一，其中影响较大的有SEA方法、隶属函数评估法、Petri分析法、功效系数法、影响图方法、两次记分法和层次分析法等方法和模型，这些方法和模型均以评价目的为中心，从不同的角度探讨了系统的评价问题，在实际应用中取得了一些积极成果。
但是这些评价指标和方法的选取缺少系统的理论基础，针对环境千差万别、各单位的不同情况考虑不够全面，使得评价结果不够合理和科学。
因此，在应用中必须根据实际情况加以取舍和折衷。
科技创新和人才效益的评估是一项难度较大的工作，本文旨在阐述"总参业务技术单位人才效益评价系统"中采用的指标体系、评估模型和方法。
2 评估指标体系本系统的评估指标体系范围确定和权重分配基于以下考虑：1）为保证定量评估系统准确性、公正性和代表性，评估体系的确立至关重要，基本的思路是在突出科技创新人才效益的同时，面向院校、研究所和技术保障部队的特点，设立相关的指标体系，以全面反映参评单位科技创新的总体状况。
2）将所有的评估指标分为相互独立的几个大类，对每个大类分配固定的权重（Si），该项权重在使用过程中可根据情况进行调整、优化。
每个大类内部指标权重具有比较意义，属于不同大类的指标权重不具有比较意义，从而避免了统一加权方法带来的不同类别项目指标加权困难的问题。
3）权重的分配策略为：对易于量化、审核方便、普遍认可的项目分配高权重；对不易量化、审核困难、认可度低的项目分配低权重。
4）科技单位人才效益评价指标体系的建立以测评对象所做出的贡献作为基本衡量标准，评价指标和权重尽可能利用和借鉴目前国内外综合大学排名研究涉及的的指标体系，结合军队实际，力求涵盖所有科研成果表现形式。
考虑到总参科技单位的实际情况，评估系统测评量化的指标体系分为六大部分，分别是人才队伍、学术水平、成果奖励、学科专业、业务技能和创新实践。
人才队伍指标类考察参评对象的人才属性和人才培养情况，它们中具体的选项根据不同的级别和档次被分别赋予不同的分值，人才属性按照分值从高到低的顺序排列具体包括：诺贝尔奖得主、国外院士、国内院士、国家级高级专家、长江学者特聘教授、军队级高级专家、博士生导师、硕士生导师、教授级、副教授级、讲师级和助教级。
需要注意的是，为了避免重复计分，参评对象满足上述多项选择时，只选取分值最高的一项，其余指标类的分值统计也采用相同的方式进行。
人才培养按照分值从高到低的顺序排列具体包括：博士后、博士生、硕士生、本科生和专科生。
学术水平指标类统计自然科学论文和社会科学论文的发表情况以及著作出版情况。
在自然科学和社会科学论文中又根据收录和发表论文的期刊或会议的档次给它们分配不同的分值。
以自然科学论文为例，论文的档次按照从高到低的顺序排列依次是：Science/Nature、SCI/SCIE、EI、ISTP、ISR、CSCD、CSCD扩展库、一级核心期刊/国际级会议、二级核心期刊/国家级会议、普通期刊/省部级会议。
另外还考虑了优秀博士论文和硕士论文的分值情况。
著作的级别包括科技专著、社会科学专著、科技译著、社会科学译著、自然科学编著、社会科学编著和内部教材编撰。
成果奖励包括科技成果奖和教学成果奖。
科技成果按照国际级、国家级、军队级、省部级和发明奖、自然科学奖、科技进步奖、科学大会奖、星火奖、火炬奖以及特等奖、一等奖、二等奖和三等奖等方面和层次被赋予不同的分值。
教学成果奖的种类较少，按照国家级、军队级和省部级的层次来赋予分值。
学科专业类指标包括研究生培养、本专科培养和研究机构三方面。
其中，研究生培养又根据学科门类、一级学科、二级学科、博士后流动站、博士学位授权点和硕士学位授权点的层次来赋予不同的分值。
本专科培养区分本科和专科专业。
研究机构按照国家级、军队级和省部级进行评定。
业务技能指标类包括如下几项：在研科研课题总量，分为国家级、军队级和横向项目三个级别；技术保障工作量，分为国家级、军队级和内部三个档次；科研经费总数和发明专利数。
创新实践指标类涉及如下几项：专业技术领域科技创新或风险项目经费比例；科技成果转化效益，具体有分为装备数、经济效益、装备技术革新；继续教育学时数和政策环境。
3 评价模型与算法3.1 现存的评价模型与算法随着现代科技的迅猛发展，特别是计算机技术的广泛应用，模型方法的研究领域日趋扩大，从自然科学、人文科学到思维科学，模型方法越来越多地被应用并产生了巨大的经济和社会效益。
目前，国内外相关部门和研究机构在评估领域均大量采用模型方法。
主要有以下几种模型：线性加权模型具有直观性强，物理意义清晰，模型运算简单，速度快，易程序化等特点，适用于科技评估。
层次分析模型对一个复杂的问题先把目标、准则、方案措施分层划分出来，再作比较，后进行综合评价，通过计算可得出各指标的相对重要性，从而确定其权重，适用于系统效能评估。
模糊分析模型建立在模糊集合基础上，评价方式与人们的正常思维模式很接近，用程度语言描述对象。
其缺点在于指标难以把握，容易造成误判。
该模型主要适用于不确定的非线性系统的预测和评价。
特尔斐(DELPHI)模型在定性的基础上，得到定量评估结果，适合用于复杂的大系统评估。
此外，隶属函数模型用于控制策略评估，DEA模型用于经济效益评估，灰色模型用于系统功能预测评估等。
3.2 评估模型与方法经过调研和系统功能分析，我们认为总参业务技术单位科技创新人才效益评价具有以下特点：1）客观真实性特点：系统确定的指标体系和评价结果要能客观反映测评单位人才效益的真实情况，促进总参业务技术单位科技人才建设的良性竞争。
2）导向性特点：确定的指标体系指明了各参评对象科技创新工作的重点和方向，对相关单位和部门在制定规划、资源配置等方面带有明显的导向性。
3）多样性特点：不同建制单位存在业务种类、工作范围和建设重点的差异，这将造成评价指标的相干性和多样性。
目前科技创新和人才效益的量化评估仍是难点，主要是在评估中如何减少主观性，增加客观性。
目前尚无公认一致的评价方法和模式。
根据以上特点，课题组根据军队业务技术单位的实际情况，在对现有研究成果分析研究的基础上，构建了本系统的评估模型，并设计了相应的评估方法。
1）线性评估模型与方法线性模型和方法主要用于评价指标互不相干条件下的评估。
其评价结果在测评对象间具有可比性。
系统采用加权的线性模型评估方法，不同的指标分配不同的权重，具体描述如下：参评单位对每一类指标进行自评的得分累积为Ci（i=1..6），设参评单位的参评人员数为n，则参评单位的第i类自评得分为：Di= Ci/n（i=1..6），参评单位自测总得分为：D=∑iDi（i=1..6）。
设上级单位汇评系统对每类指标分配的权重系数为Wi（i=1..6），第j个参评单位的第i类自评得分为Dij，参评单位总数为N。
全体参评单位第i类测评最高得分为：Mi=Max（Dij）（i=1..6,j=1..N），则每个参评单位的第i项最终得分为：Fi=Wi * Di /Mi (i=1..6)，参评单位的总得分为：F=∑i Fi（i=1..6）。
在个人成果的评估中，对于多人合作的成果采用如下的评分方法：设某项成果由n个人完成，并且该成果的分值为f。
第一完成人的分值为f/2，第二完成人的分值为f/4，依此类推，可以得到排序在第i位的完成人的分值为f/2i。
按照以上方法，n个完成人的总得分将小于f。
令x=1/2+1/4+…+ 1/2n，则最终排序在第i位的完成人的得分ti=f/2i+ f(1-x)/n。
2）平面评估模型与方法平面模型和方法主要用于评价指标间具有相干性情况下的评估，是对线性模型和方法的必要补充，其评价结果在测评对象间也具有可比性。
平面模型分析法强调指标之间的相干性，将权重关系由线性向平面扩展。
对于本系统，共有六类测评量化的测评项目，即人才队伍（1）、学术水平（2）、成果奖励（3）、学科专业（4）、业务技能（5）和创新实践（6）。
这六个方面又分别依靠若干主要细化指标来支撑，各指标还可以进一步分解，逐层延伸，形成指标体系树形结构，例如对于学科专业又可以细化为研究生培养、本专科培养和研究机构，如图1所示。
平面模型分析法简述如下：参评单位对每一类指标进行自评的得分累积为Ci（i为指标类别），参评单位的参评人员基数为n。
则参评单位的第i类指标的自评得分：Di= Ci/n。
设汇评系统对每类指标分配的权重系数为Si，第j 个参评单位的第i类自评得分为Dij，参评单位总数为N，全体参评单位第i类测评最高得分为：Mi=Max（Dij）（j=1..N）。
在分析中首先作一圆，将圆周i份得到i个点，圆心分别与这i个点的连线得到的i个辐射状的半径分别表示i类测评项目，半径的最大值为所有参评单位中该类指标的测评的最高得分Mi，对应的i边形的面积S0将表征最后的最高综合得分。
因此，每个参评单位的第i类指标的最终得分为：Fi=Si * Di /Mi。
对于某个单位的实际计算值也构成一个i边形，当该单位的各项指标量化后，多边形的面积S可计算，其面积将减小，重心也将发生偏移，重心和原点的距离为偏心距d，它反映该单位各项指标之间发展的不平衡，工作的薄弱点所在。
因此我们可以用[S/（d * S0 ）]来度量该单位的综合实力。
3）SUE评估模型与方法与前两种不同，该模型评价结果不具可比性，主要侧重于对测评对象（单位）的投入与贡献进行评价。
我们在对国际最新的投入-产出模型分析法（DEA）进行分析改进的基础上，建立了SUE（System Unit Evaluation）模型分析方法。
其作用在于通过评估，得到某个参评单位的投入与产出效益，指明该单位的急需努力改进的方面以及能够达到的近期目标。
其分析如下：记Xj=(x1j,x2j,…xmj)，Yj=(y1j,y2j,…,yrj)，其中，xij表示第j种指标中第i个分指标的投入量；yij表示第j种指标中第i个分指标输出的贡献量，可用（Xj,Yj）表示评估模型的第j个指标。
每种指标的每个分指标的投入量和输出的贡献量都有相对应的权系数,基于权系数，每类指标都有相应的效率评价函数，可以通过选择合理的权系数，借助于最优化规划模型来求解。
基于DEA基础上的STU能够以数学上严密的定理形式加以证明，显示出更加优越的性能。
SUE通过设立的线性规划模型，得出的是相对有效的方法。
