基于模糊理论的宁波企业研发创新人才的综合评价
一、评价指标体系的构建[1-4]
根据已有文献得知企业研发人才的行为特点可以分为挑战性与创造性、随意性与自主性、层次性与差异性、完善性与增值性、通用性与稀缺性，这与其他类型人才有很大的不同。针对企业研发创新人才，本课题在结合企业研发人员的行为特征后，采用企业调研和专家咨询等方法构建出科学、合理的评价体系。根据不同类型的研发创新人才评价的侧重点去调整指标的权重，采用模糊层次分析法对其进行综合评价，评价指标体系框架如下：
该评价体系属于初步构建，后期主要通过企业调研获取相关信息来完善指标体系，针对不同类型的企业研发创新人才，合理调整准则层的指标并给出具体的方案层指标。
二、模糊层次分析法
本课题对指标权重的计算方法采用的是模糊层次分析法（FAHP），该方法是针对主观判断的模糊性，综合运用模糊数学新的研究成果，将层次分析法（AHP）扩展到模糊环境中，是解决多目标优化问题的有效算法。它将评价指标和评价对象划分成不同层次，对同一层次上的元素进行重要程度的两两比较，组成模糊一致矩阵，通过计算处理，得到评价指标对于目标层的相对重要性排序。模糊层次分析法的建模步骤和层次分析法基本一致，下面是具体的建模过程：
第一步，构造指标层次结构体系，如图1-1。
第二步，参照指标层次结构，用矩阵A表示该层次的各因素相对于上一层次因素的重要性，即
则R为模糊一致矩阵，即不用再去检验矩阵的一致性。
第四步，层次总权重：在层次单排序和层次综合的基础上，计算各个指标相对于总目标的优度ωi，（i=1，2，…，n）。按ωi的大小对各方案进行排序，就可得到方案优劣的次序。根据专家调查获得的数据，分别得到各因素相对上一层因素的权重，根据各评价指标的从属关系，将指标层与准则层的权重相乘，得到各因素相对于总评价目标Z的总权重。
本文针对技术与产品创新人才，根据指标体系设计出调研的问卷，邀请10位专家来对各指标打分得出指标的权重判断矩阵，用模糊层次分析方法计算出各评价指标的权重，如表2-2所示。
可知，对技术与产品创新人才而言，创新思维在评价中占的权重最高，其中知识结构和逻辑思维对此类人才的影响较大。其次创新成果和创新能力也比较重要，虽然研发产品的稳定性指标对其影响较大，但是，自主意识和合作意识依然不能忽视。最后，可发现，创新素养对此类人才的影响不是很大，可能原因是此类人才的多数创新素养可通过企业后期培养。通过走访企业，此结论也得到了多数专家和企业管理层及员工的认同，说明本文构建的指标体系和权重确定方法是可行的。
三、评价模型建立及案例分析
（一）评价模型的建立步骤
给定两个有限论域U={u1，u2，…，um}，V{v1，v2，…，vn}，其中U代表所有的评价指标组成的集合，V代表所有的评语等级组成的集合。
第一步，如果第i（i=1，2，…，m）个评价指标ui，其单因素评价结果为Ri=（ri1，ri2，…，rin），则m个评价指标的决策矩阵为：
该矩阵即是U到V上的一个模糊关系。
同时利用模糊层次分析法对各评价指标权重分配为W=（w1，w2，…，wm）。
第二步，应用模糊变换的合成运算，可以得到论域V上的一个模糊子集，即综合评价结果：
B=W?R=（b1，b2，…，bn）
第四步，设评语集对应的权重向量C=（c1，c2，…，cn），将其与综合评价向量B*转置矩阵相乘，即得到综合评价值：
（二）案例分析
通过对宁波市各中小企业研发人才需求及管理的调研，完善各类型企业研发创新人才综合评价指标，应用本课题提出的模型及方法对企业研发创新人才中的技术与产品创新人才展开综合评价[6，7]，并提出企业研发创新人才的综合评价机制。接下来依据10位专家对某位企业的技术与产品创新人才的打分统计表3-1，来对其展开综合评价，具体步骤如下：
（1）由表3-1得出，决策矩阵R为
（2）应用模糊变换的合成运算，可以得到论域V上的一个模糊子集，即综合评价结果：
B=W?R=[0.53，0.47，0031，0]
（3）对B进行归一化处理得
（4）若评语集{优秀，良好，合格，差}[5]对应的分数组成的权重为C=[95，85，65，55]，该评价对象最后的得分是经过模糊数学模型处理后的结论是：该评价对象的综合得分是85.15，综合评定结果为良好。
四、结论
本文通过查阅文献、企业调研，专家咨询等方式选取适当的指标并构建测评模型对企业技术与产品类研发创新型人才进行评价，其目的在于帮助企业识别和培养此类创新型人才，帮助人才了解如何追求创新，实现创新。为充分调动广大创新人才的智慧来实现创新驱动发展，作为主管部门，在现有不利于创新人才脱颖而出的管理体制中，需坚持正确的评价原则，要以创新的评价观为导向，这对构建科学的创新人才培养评价体系，营造创新环境氛围，为创新驱动经济的发展提供一个良好的氛围，对培养以创新素养为重要特征的创新人才显得越来越重要。
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