張忻　李恒

［摘 要］ 圍繞建設(shè)人才強國的戰(zhàn)略目標(biāo)，基于國家重大需求，為了培養(yǎng)具有國際競爭力的青年科技人才后備軍，精準(zhǔn)制定培養(yǎng)策略，基于人才大數(shù)據(jù)的學(xué)者評價及培養(yǎng)策略選擇開展研究。依據(jù)學(xué)者評價指標(biāo)體系的設(shè)計原則，給出了優(yōu)秀學(xué)者的核心評價指標(biāo)，結(jié)合層次分析法與因子分析法，構(gòu)建了優(yōu)秀學(xué)者評價模型及多維度得分模型，科學(xué)評價青年學(xué)者的整體素養(yǎng)，對照人才雷達提供的優(yōu)秀學(xué)者數(shù)據(jù)，針對性地給出人才精引精育的建議，為高校高質(zhì)量人才隊伍建設(shè)提供理論指導(dǎo)。

［關(guān)鍵詞］ 人才雷達；層次分析法；因子分析法；人才評價

［基金項目］ 2022年度西北工業(yè)大學(xué)發(fā)展戰(zhàn)略研究基金委托項目“新發(fā)展階段下學(xué)校‘高精尖缺人才引育機制研究”（2022WT02）；2020年度國家自然科學(xué)基金委員會管理科學(xué)部第1期應(yīng)急管理項目“新時代行業(yè)特色高校治理模式與創(chuàng)新發(fā)展研究”（72041012）

［作者簡介］ 張 忻（1981—），男，陜西子洲人，碩士，西北工業(yè)大學(xué)人事處副處長，副研究員，主要從事教育管理研究；李 恒（1977—），男，甘肅玉門人，博士，西北工業(yè)大學(xué)材料學(xué)院教授，主要從事教育管理研究。

［中圖分類號］ C961 ［文獻標(biāo)識碼］ A［文章編號］ 1674-9324（2023）22-0001-04 ［收稿日期］ 2022-10-23

引言

近年來，建設(shè)中國特色世界一流大學(xué)成為國家對高校提出的最緊迫的戰(zhàn)略性需求。一流大學(xué)首先要有一流師資，擁有一支政治素質(zhì)過硬、業(yè)務(wù)能力精湛、育人水平高超的新時代高素質(zhì)人才隊伍。這對于高校實現(xiàn)高質(zhì)量內(nèi)涵式發(fā)展至關(guān)重要。同時，隨著我國進入信息化發(fā)展新階段，利用信息化手段對人才引育策略進行創(chuàng)新，成為人才引育創(chuàng)新的新趨勢和未來發(fā)展的新動力。人才測評與培養(yǎng)是需要長遠規(guī)劃的工作，是具體而細致的項目，也是包含大學(xué)教學(xué)活動、大學(xué)影響力、學(xué)生培養(yǎng)等方面的綜合工程。在高校層面，學(xué)者的優(yōu)秀程度與培養(yǎng)策略的選擇很難判斷，如何評價高校人才素質(zhì)，提升成為高校所需要的人才，一直是研究的重點問題。在國家和社會發(fā)展的大背景下，建立高校學(xué)者的多維度評價指標(biāo)體系與學(xué)者評價模型，正是對這一重點問題的研究與探討。

國內(nèi)外在相關(guān)領(lǐng)域已有較為完善的研究成果，主要體現(xiàn)在以下幾點：（1）人才素質(zhì)評價指標(biāo)體系方面，譚雷等［1］采用聚類分析和關(guān)聯(lián)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，提取分析了高校人才科研能力的相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了高校人才科研能力評價指標(biāo)。（2）人才評價原則方面，Johnston［2］指出采用績效評價的主體需要注意自主獨立、內(nèi)外部評價相結(jié)合的原則。（3）人才評價方法方面，楊河清等［3］對海外高層次人才引進政策的實施效果從政策的“投入—產(chǎn)出”角度進行了評價。目前，以最大限度地對高校人才教育質(zhì)量進行合理且準(zhǔn)確的評價為出發(fā)點，國內(nèi)外學(xué)者對人才評價的研究已取得了不少成果。然而，在高校現(xiàn)有的學(xué)者評價研究中，很少有對學(xué)者縱向整體發(fā)展和個體橫向成長因素進行比較的研究。

本文將立足高校層面，提煉優(yōu)秀學(xué)者的核心評價指標(biāo)，結(jié)合層次分析法與因子分析法優(yōu)勢，同時在橫向與縱向方面建立多維度評價指標(biāo)體系；借助人才雷達檢索引擎，獲取學(xué)者信息，實現(xiàn)人才成長評估，刻畫人才成長軌跡，多維度展示人才情況，方便高校、學(xué)院客觀判斷。

一、優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系

（一）優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系設(shè)計原則

構(gòu)建優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系，關(guān)鍵在于優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系的設(shè)計。目前，國內(nèi)外學(xué)者對指標(biāo)體系設(shè)計原則的理解保持一致。如在確定高校學(xué)者評價指標(biāo)體系時，孫林梅［4］強調(diào)應(yīng)當(dāng)遵循科學(xué)性原則、目的性原則、全面性原則等；劉元春［5］認(rèn)為優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系設(shè)計需要堅持統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，并尊重個性差異原則、堅持分類評價原則、堅持主體性原則、堅持創(chuàng)新性原則等。總之，專家和學(xué)者普遍強調(diào)高校學(xué)者評價指標(biāo)設(shè)計原則的重要性，并逐漸對原則的要求從最初相對簡單的合理性和可實現(xiàn)性提高到更高的層次，如強調(diào)科學(xué)性、系統(tǒng)性、現(xiàn)實性等的結(jié)合，這就要求指標(biāo)在原則上應(yīng)更加客觀和現(xiàn)實。

（二）優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系

近年來，國內(nèi)外專家學(xué)者建立并完善了相應(yīng)優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系。2018年11月，教育部開展了“五唯”清理專項行動，從相關(guān)研究看，對學(xué)者的評價逐步集中在科研績效評價和學(xué)者自身評價兩個方面，“唯論文、唯帽子、唯職稱、唯學(xué)歷、唯獎項”的評價指標(biāo)漸漸被多維度、多層次的評價指標(biāo)體系替代［6］。在破“五唯”的背景下，洪鑾輝等［7］將優(yōu)秀學(xué)者評價從教育教學(xué)改革水平、社會服務(wù)水平、社會影響水平、指導(dǎo)學(xué)生競賽水平、科研水平及團隊合作水平等方面進行劃分，并設(shè)計了完整的指標(biāo)體系。

此類指標(biāo)體系的構(gòu)建，不僅兼顧了科研有效性各個環(huán)節(jié)的能力，還將戰(zhàn)略導(dǎo)向性及學(xué)者主體特征的各個要素納入評價范圍，使評價指標(biāo)體系更加系統(tǒng)、合理?；趦?yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系設(shè)計原則及大量文獻調(diào)研，結(jié)合國家戰(zhàn)略背景及課題需要，本文提出了2級共14個核心指標(biāo)的優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)，主要涵蓋了學(xué)術(shù)貢獻、科技成果轉(zhuǎn)化情況和人才培養(yǎng)水平三個方面，如圖1所示。

二、基于層次分析法的人才評價模型

20世紀(jì)70年代，美國運籌學(xué)家薩蒂（Saaty）首次提出層次分析法，即采用系統(tǒng)分析的方法，按照評價目的連續(xù)分解評價對象的總體目標(biāo)，得到各層次的評價子目標(biāo)，并以最低的層次作為評價指標(biāo)來衡量目標(biāo)的實現(xiàn)程度，通過計算出綜合得分指標(biāo)，對總體目標(biāo)進行評價。

（一）構(gòu)建判斷矩陣

在明確評價指標(biāo)、創(chuàng)建遞階層次結(jié)構(gòu)后，需要構(gòu)建判斷矩陣，用于比較每一層次中各因素的相對重要性，其元素取值為1～9，對應(yīng)相關(guān)指標(biāo)的重要程度?；趯＜乙庖?，本文構(gòu)建了學(xué)者評價指標(biāo)判斷矩陣S-A（見表1），準(zhǔn)則層認(rèn)為學(xué)術(shù)貢獻比科研成果轉(zhuǎn)化情況和人才培養(yǎng)水平略微重要，科研成果轉(zhuǎn)化情況與人才培養(yǎng)水平同等重要。在方案層，聽取專家意見后，學(xué)術(shù)貢獻方面承擔(dān)國家級課題與國家級榮譽稱號及縱向項目同等重要，高水平論文、著作比承擔(dān)國家級課題略微重要；相較于高水平學(xué)術(shù)講座，承擔(dān)國家級課題明顯重要；相較于學(xué)術(shù)兼職數(shù)，承擔(dān)國家級課題絕對重要，高水平論文、著作比國家級榮譽稱號略微重要；相較于縱向項目，國家級榮譽稱號略微重要；相較于高水平學(xué)術(shù)講座，國家級榮譽稱號相當(dāng)重要；相較于學(xué)術(shù)兼職數(shù)，國家級榮譽稱號明顯重要；對比縱向項目，高水平論文著作相當(dāng)重要；對比高水平學(xué)術(shù)講座，高水平論文著作明顯重要；對比學(xué)術(shù)兼職數(shù)，高水平論文、著作絕對重要；相較于高水平學(xué)術(shù)講座，縱向項目相當(dāng)重要；相較于學(xué)術(shù)兼職，縱向項目絕對重要；對比學(xué)術(shù)兼職數(shù)，高水平學(xué)術(shù)講座略微重要。對于科研成果轉(zhuǎn)化情況，專家認(rèn)為科技成果產(chǎn)生的經(jīng)濟效益與專利投入率及成果使用率均比專利及技術(shù)成果獲獎略微重要，科技成果產(chǎn)生的經(jīng)濟效益與專利投入率及成果使用率同等重要。對于人才培養(yǎng)水平，與核心課程教學(xué)時長相比，課程建設(shè)項目相當(dāng)重要，獲評示范及精品課程略微重要，指導(dǎo)學(xué)生所獲獎項及榮譽絕對重要，應(yīng)屆學(xué)生就業(yè)比例明顯重要，課程建設(shè)項目比獲評示范及精品課程略微重要，與應(yīng)屆學(xué)生就業(yè)比例同等重要，指導(dǎo)學(xué)生所獲獎項及榮譽比課程建設(shè)項目略微重要；與獲評示范及精品課程相比，指導(dǎo)學(xué)生所獲獎項及榮譽相當(dāng)重要，應(yīng)屆學(xué)生就業(yè)比例明顯重要，指導(dǎo)學(xué)生所獲獎項及榮譽與應(yīng)屆學(xué)生就業(yè)比例同等重要?；诖耍梢苑謩e得到方案層對于學(xué)術(shù)貢獻、科研成果轉(zhuǎn)化情況和人才培養(yǎng)水平的判斷矩陣。

（二）確定各層次的指標(biāo)權(quán)重及檢驗一致性

準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重使用根法計算，并對判斷矩陣進行一致性檢驗。當(dāng)指標(biāo)層的隨機一致性比率小于0.1時，判斷矩陣的一致性較好，歸一化后的權(quán)重是可以接受的。計算得到的準(zhǔn)則層一致性比率為0.046，小于0.1，符合一致性檢驗要求。同理，計算學(xué)術(shù)貢獻、科技成果轉(zhuǎn)化情況、人才培養(yǎng)水平下各具體指標(biāo)，得到隨機一致性比率分別為0.066、0、0.042，均小于0.1，符合要求。

（三）確定各指標(biāo)綜合權(quán)重

通過計算指標(biāo)在準(zhǔn)則層的權(quán)重與準(zhǔn)則層指標(biāo)在目標(biāo)層的權(quán)重的乘積得到各指標(biāo)的綜合權(quán)重。

（四）評價選擇實施

量化評價值通過計算各指標(biāo)綜合權(quán)重值并與方案的評價指標(biāo)值相乘得到，最終通過得分排序獲得最優(yōu)選聘方案。

三、基于因子分析法的多維度得分模型

因子分析法是一種常用的變量降維方法，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，提取公共信息，通過將原始變量聚合為新變量來實現(xiàn)變量簡化。此方法適用于刻畫學(xué)者成長軌跡中的核心影響因素。

（一）樣本與數(shù)據(jù)選取

結(jié)合層次分析法的評價結(jié)果，以準(zhǔn)聘學(xué)者S為研究對象，選擇25位已獲評“杰青”的優(yōu)秀學(xué)者作對比，基于人才雷達搜索引擎，采集26位學(xué)者在相同年齡的指標(biāo)數(shù)據(jù)，進行分析。

（二）因子分析法適用性檢驗

為驗證可行性，利用SPSSPRO對變量進行了KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。26名同齡學(xué)者的指標(biāo)數(shù)據(jù)KMO檢驗值大于0.5，Bartlett球形檢驗顯著值小于0.05，適合進行因子分析，且具有良好的因子分析效果。

（三）公共因子的提取

根據(jù)陡坡圖檢驗法，從第三個特征值開始，曲線趨于平緩，同時前三個因子的特征值均大于1，且累計方差貢獻率達89.883%。因此，三個公共因子在解釋原變量信息方面較為理想。

（四）因子解釋

因子載荷矩陣采用方差最大化的正交旋轉(zhuǎn)法獲得。公共因子一中旋轉(zhuǎn)后，因子載荷系數(shù)較大的幾個變量包含承擔(dān)國家級課題，國家級榮譽稱號，高水平論文、著作，縱向項目，高水平學(xué)術(shù)講座與學(xué)術(shù)兼職數(shù)，故可以將其定義為學(xué)術(shù)影響力因子。公共因子二中旋轉(zhuǎn)后，因子載荷系數(shù)較大的幾個變量包含核心課程教學(xué)時長、課程建設(shè)項目、獲評示范及精品課程、指導(dǎo)學(xué)生所獲獎項及榮譽與應(yīng)屆學(xué)生就業(yè)比例，故可以將其定義為教書育人因子。公共因子三中旋轉(zhuǎn)后，因子載荷系數(shù)較大的幾個變量包含專利及技術(shù)成果獲獎、科技成果產(chǎn)生的經(jīng)濟效益與專利投入率及成果使用率，故可以將其定義為科技成果轉(zhuǎn)化因子。

（五）因子得分計算與分析

依據(jù)成分矩陣求出三個公共因子下的指標(biāo)變量權(quán)重，將其分別與變量值相乘即可得到學(xué)術(shù)影響力因子、教書育人因子與科技成果轉(zhuǎn)化因子的得分。26名青年學(xué)者中，在教書育人和科研成果轉(zhuǎn)化因子上，準(zhǔn)聘學(xué)者S分別位列第7名（因子得分202.416）和第10名（因子得分162.422），處中上游水平，教學(xué)能力較為出眾，研究成果符合市場需求，具有較為出色的時代價值，這是該學(xué)者的優(yōu)勢所在。而在權(quán)重為45.829%的學(xué)術(shù)影響力因子上，準(zhǔn)聘學(xué)者S排名僅位列第22名（因子得分-11.709），處下游，表明其在科研學(xué)術(shù)能力方面與優(yōu)秀學(xué)者相比還有較大差距，學(xué)術(shù)影響力的欠缺是制約其全面發(fā)展的重要因素。為促進學(xué)者科研工作全面發(fā)展，高校要提供個性化培訓(xùn)，并給予信任和支持，合理分配科研資源。同時，準(zhǔn)聘學(xué)者S應(yīng)將主要精力放在科研工作上，提高積極性，調(diào)動科研興趣，尋求新的突破。

結(jié)語

本研究建立了適用于高校人才引育的優(yōu)秀學(xué)者評價指標(biāo)體系，綜合運用層次分析法和因子分析法構(gòu)建了學(xué)者的整體評價模型與多維度得分模型?；谌瞬爬走_搜索引擎獲取的優(yōu)秀學(xué)者數(shù)據(jù)，對學(xué)者的個人發(fā)展情況及應(yīng)具備的能力進行分析，可使人才評價由定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，提高對優(yōu)秀學(xué)者評價選擇的科學(xué)性和合理性，幫助青年學(xué)者發(fā)現(xiàn)個人成長中的優(yōu)勢與不足，實現(xiàn)高校人才培養(yǎng)策略選擇的精準(zhǔn)性。

參考文獻

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Scholar Evaluation and Training Strategy Selection Based on Talent Radar

ZHANG Xina， LI Hengb

（a. Personnel Division， b. School of Materials Science and Engineering， Northwestern Polytechnical University， Xian， Shaanxi 710072， China）

Abstract： Centering on the strategic goal of building a strong country with talents， based on the major national needs， in order to select the internationally competitive young scientific and technological talents reserve army and accurately formulate the training strategies， this paper carries out the research on the scholar evaluation and training strategy selection based on the talent radar. According to the design principle of scholars evaluation index system， the core evaluation index of outstanding scholars is given， combined with level analysis and factor analysis， the outstanding scholars evaluation model and multidimensional score model are built， to provide scientific evaluation of young scholars overall accomplishment， based on the excellent scholars data from talent radar， to give targeted talent advice and to provide theoretical guidance for high quality talent team construction in colleges and universities.

Key words： talent radar; analytic hierarchy process; factor analysis; talent evaluation