加权系数法在高校科研绩效管理中的应用

加权系数法在高校科研绩效管理中的应用

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1、加权系数法在高校科研绩效管理中的应用摘要:高校科研绩效管理中,在对教师科研论文的绩效分值进行计量时,在每篇论文按其级别所获得的基本分基础上,为了更好的显现高质量成果的价值,可以给基本分再乘以专业性系数、说服力系数和影响力系数进行加权,以激励教师努力搞好科研,促进料研更直接地为教学服务。  关键词:加权系数法;科研绩效管理;教学与科研;科研评价    加权系数法是在给定某项指标数据的情况下,给出几种影响该数据质量的因素,分别假定各因素所对应的标准情况,以该指标的实际情况与标准情况的比值为附加系数,最后再与指标的数据值相乘,

2、得到调整后结果的方法。    一、高校科研绩效管理存在的问题    加权系数法在高校科研绩效管理中的应用摘要:高校科研绩效管理中,在对教师科研论文的绩效分值进行计量时,在每篇论文按其级别所获得的基本分基础上,为了更好的显现高质量成果的价值,可以给基本分再乘以专业性系数、说服力系数和影响力系数进行加权,以激励教师努力搞好科研,促进料研更直接地为教学服务。  关键词:加权系数法;科研绩效管理;教学与科研;科研评价    加权系数法是在给定某项指标数据的情况下,给出几种影响该数据质量的因素,分别假定各因素所对应的标准情况,以该

3、指标的实际情况与标准情况的比值为附加系数,最后再与指标的数据值相乘,得到调整后结果的方法。    一、高校科研绩效管理存在的问题    下面以s校教师发表论文的绩效数据计量为例来说明。现有的论文绩效计量规则问题导致老师避重就轻,科研成果的低质量状况普遍存在,依据相关规则选拔人才不尽公平 。理由如下:在学校长期沿用和目前实质来变的职称评审中对科研的考核和年度考核中对科研工作量的考核办法中,无论核心与省级论文的单篇的绝对分数如何变,但仍然变不了其中的本质:即核心与省级论文在计分上的比例关系的不合理。按照马克思的“复杂劳动是简

4、单劳动的倍加”的劳动价值分配的思想,s校核心论文在计分上基本上是在向省级论文的2倍左右靠拢(目前还小于2)。具体问题具体分析,此一规定存在的问题可以从以下两个方面来看:  一是发表在核心期刊上的论文及其所依附的刊物质量没有省级论文及其所附刊物的质量高。比如s校规定从2008年开始执行的视同省级看待的北大2004版核心刊物中国市场商场现代化职业时空集团经济研究等办刊宗旨变异化的“核心刊物”,不仅学术界声誉较差,而且版面费收取较高,按照经济学中的“信号”理论,可以认为发表在这些核心刊物上的论文的水平也不怎么样。那么发表在这些

5、核心刊物上的论文抵两篇较好或一般的省级文章就太重。  二是核心论文及其刊物质量较好或很好,则抵两篇一般甚至较好的省级论文就显太轻。这样也会出现核心论文与省级论文的分值比例不合理。  在不合理的制度导向下,教师费尽心力发表一篇高质量的文章在高质量的核心刊物上,本来是难能可贵的,而这样的成果却能够轻易地被其他教师发表在较好、一般或较次或很次的省级刊物上的两篇论文所抵销,这样的结果相对教师的劳动付出及其所取得的成果本身的价值来说,都是很不公平的。打个比方,如果举行某场竞喝饮料比赛,一位选手喝醋,另一位选手喝水,前者每喝一杯醋抵

6、后者喝两杯水,你说最终谁会是赢家?如果比赛规则不改变,前一位选手执着地以喝醋来与后一位选手相竞争的话,并且要达到与后者相同的成绩,他所要付出的努力简直是不堪设想的,或者,还没达到成功,他就将因损耗过度而死去。按照经济学的对人性的假设,认为在这样一种喝醋与喝水的博弈中,选手几乎都会选择以喝水或喝水为主的方式来参与比赛的,存在例外的概率非常低,即不可能有哪一位选手会以完全喝醋的方式来赢得比赛,否则,在这样的规则下,他是无法获胜的。而要让真正更优秀的选手脱颖而出,除非改变比赛规则,否则全无可能选拔出完全在比赛方式上不掺水份的优

7、胜者。但是到底掺的水份是多还是少昵?单纯从分数上很难判定。所以,在旧有的规则没有得到本质上改善的情况下,竞赛中的优胜者未必是质量最佳的选手。数量本来不可能取代质量,但在这里,各种评判指标全部被量化评分,并赋予一定的权重,如果配比不当,那些低质量的绩效就完全可以凭借数量累积而获取竞争优势,从而最终赢得比赛,这是不合理的。这就是现有的比赛规则在选拔人才上存在的根本问题。二、破除旧规则的冬天,迎来新规则的春天    解决此问题的唯一指导思想就是改变比赛规则,提高各项关键绩效所要求的最低质量标准,剔除不能反映个人真实能力,且与岗

8、位要求和影响教师个人和学校发展的核心竞争力无关的绩效指标。在此指导思想下,解决此问题的方法其实很多。下面仅举一种按论文的易辨别的直接质量(论文的分类、篇幅长短)和间接质量(发表所依附的期刊质量)进行差异化对待的改革方案。  计算公式是:每篇论文的实际分值=核心或省级论文的基本分×专业性系数×说服力系数×影响力系数。 

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