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《北京交通大学》 2017年
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科技投入项目(应用类)绩效评价体系研究

王馨迪  
【摘要】:科学技术是第一生产力已经成为了人们的共识,各级政府及企业单位为促进科技创新做了大量投入,然而却缺乏对科技投入项目的绩效进行有效评价。经过调研现行科技项目管理方式,发现单位和个人申报的国家、地方或企业科技项目更多是重视申请项目,而相对忽视完成的科技成果质量高低。造成这种现象的原因主要包括:主观意识不够重视、评价手段不够科学、评价模型不够完善、评价过程不够严谨。为了有效评价科技投入项目的绩效表现,本论文选择应用类科技投入项目为主体进行研究,主要工作包括:(1)综合利用价值管理、战略绩效、流程管理等理论,创建"Value+Balance+Process"(VBP)特征分析法,从科技投入项目(应用类)的价值要素、平衡特征、流程属性等方面建立三维立体评价分析模型,其中包括:从项目成果应用、项目效益、项目管理、期望满足等要素角度梳理出科技投入项目(应用类)项目价值分析图(Value Map);指出科技投入项目(应用类)要兼顾短期与长期、财务与非财务、过程与结果、内部与外部的四类平衡;被评价项目生命周期的各阶段分析重点关注内容不同,分别总结出立项阶段重点在于准备,执行阶段关注进度、项目结束阶段重在完成质量、项目效果跟踪阶段主要是应用与推以及后续成果的积累。(2)建立了科技投入项目(应用类)绩效评价指标库,指标库以科技投入项目(应用类)绩效价值最大化为目标,分为4大关键成功要素、18个评价角度、63个评价指标。指标库涵盖了项目整体价值管理,更多聚焦于通用指标,定量/定性共存,设置了适用行业、适用阶段属性,以保障指标库的适用性和持续性。同时归纳总结出"五步论"的指标库应用方法,即:指标选取、初步筛选、专家测评、设置标准、综合评定。针对科技投入项目(应用类)绩效评价工作的复杂性,描述了绩效考评的整套工作流程,以流程图方式描述了考评准备、考评实施、考评争议处理、考评档案管理、考评监督等基本流程。(3)在形成科学的业务模型架构后,以数据方法建立了科技投入项目(应用类)绩效评价模型,以层次分析法(AHP)进行指标层次划分,以三角模糊函数决策模型对动态指标库的指标进行筛选及权重设置,将定性的选取过程转化为以定量的数据方法选取。然后以灰色度理论来设定评分矩阵,确定评价灰类、灰色评价系数、灰色评价权向量及权矩阵,进行综合评价计算,得到综合评价值。(4)研究大数据技术在科技投入项目(应用类)绩效评价中的应用,分析科技投入项目(应用类)绩效评价的数据生态圈,初步总结科技投入项目(应用类)绩效评价中可以应用的大数据技术集合,探讨了科技投入项目绩效评价中大数据平台的架构原型,优化Apriori数据挖掘算法以加快大数据量挖掘效率,进而保证在科技投入项目(应用类)绩效评价中有效利用大数据技术。(5)首次提出将区块链和智能合约技术应用在科技投入项目(应用类)绩效评价中,分析了智能合约应用的可能性,探讨了科技投入项目评价中智能合约的运作机理,初步设计基于智能合约的科技投入项目评价平台的架构原型,总结梳理在科技投入项目评价中建立智能合约的过程,最后以"满意度"评价作为示例智能合约的算法逻辑。(6)最后,以一个应用类的科技投入项目绩效评价的实际案例,验证了前面所述的方法论。
【关键词】:科技投入项目 层次分析法 VBP 大数据 灰色度 智能合约 绩效评价
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F426.8;F273.1;F406.7
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-14
  • 1 绪论14-37
  • 1.1 研究背景及意义14-17
  • 1.1.1 研究背景14-16
  • 1.1.2 选题意义16-17
  • 1.2 基本概念定义17-21
  • 1.2.1 科技投入17
  • 1.2.2 科技活动17-18
  • 1.2.3 科技项目18-19
  • 1.2.4 科技项目分类19-20
  • 1.2.5 科技投入项目(应用类)20
  • 1.2.6 绩效评价20
  • 1.2.7 科技投入项目的绩效评价20-21
  • 1.3 国内外研究现状21-31
  • 1.3.1 国外研究现状21-26
  • 1.3.2 国内研究现状26-31
  • 1.4 本论文的主要内容和框架31-36
  • 1.4.1 研究内容31-33
  • 1.4.2 主要创新点33
  • 1.4.3 研究方法33-34
  • 1.4.4 研究框架34-36
  • 1.5 本章小结36-37
  • 2 相关理论综述37-53
  • 2.1 价值管理相关理论概述37-38
  • 2.2 战略绩效理论38-39
  • 2.3 流程管理理论39-40
  • 2.4 层次分析理论40-43
  • 2.4.1 层次分析法概述40
  • 2.4.2 层次分析法的特点40-41
  • 2.4.3 层次分析法假设41
  • 2.4.4 层次分析法基本步骤41-42
  • 2.4.5 层次分析法优缺点42-43
  • 2.5 灰色理论43-45
  • 2.5.1 灰色系统理论概述43-44
  • 2.5.2 灰色系统的几个概念44-45
  • 2.5.3 灰色系统的基本思想简介45
  • 2.6 大数据应用技术及理论45-48
  • 2.7 区块链以及智能合约理论48-52
  • 2.8 本章小结52-53
  • 3 科技投入项目(应用类)VBP特征分析法53-61
  • 3.1 科技投入项目(应用类)的特点53-54
  • 3.2 科技投入项目(应用类)的分类54-55
  • 3.3 科技投入项目(应用类)VBP特征分析法框架55-56
  • 3.4 科技投入项目(应用类)价值要素分析56-58
  • 3.5 科技投入项目(应用类)平衡特征分析58-59
  • 3.6 科技投入项目(应用类)流程属性分析59-60
  • 3.7 本章小结60-61
  • 4 科技投入项目(应用类)绩效评价指标体系构建61-72
  • 4.1 指标体系的设计原则61-62
  • 4.2 多层次指标平衡体系架构62-64
  • 4.3 多维通用指标库的建立64-70
  • 4.4 指标库的"五步论"应用70-71
  • 4.5 本章小结71-72
  • 5 科技投入项目(应用类)绩效评价模型的构建原理72-79
  • 5.1 指标权重的确立72-73
  • 5.2 绩效评价值的计算73-75
  • 5.3 绩效评价的工作流程75-78
  • 5.4 本章小结78-79
  • 6 大数据在科技投入项目(应用类)绩效评价中应用探讨79-87
  • 6.1 大数据在科技投入项目绩效评价中的重要性79
  • 6.2 科技投入项目绩效评价大数据生态圈79-81
  • 6.3 大数据技术在科技投入项目绩效评价中的应用示例81-82
  • 6.4 科技投入项目绩效评价大数据平台架构原型82
  • 6.5 Apriori数据挖掘算法的优化应用82-85
  • 6.6 本章小结85-87
  • 7 智能合约在科技投入项目(应用类)绩效评价中应用探讨87-97
  • 7.1 智能合约应用到科技投入项目评价中的可能性87-88
  • 7.2 智能合约在科技投入项目评价的运作机理88-89
  • 7.3 基于智能合约的科技投入项目评价平台架构原型89-92
  • 7.4 智能合约在科技投入项目评价的建立过程92-93
  • 7.5 科技投入项目评价智能合约的示例93-96
  • 7.6 本章小结96-97
  • 8 实证研究-生化技术在构建中式卷烟中的应用项目绩效评价97-115
  • 8.1 实证背景97-98
  • 8.2 基于变异系数线性综合模型确定评价指标体系98-104
  • 8.2.1 基于变异系数线性综合模型的工作方法98-100
  • 8.2.2 基于变异系数的混合型决策矩阵选择指标的过程100-103
  • 8.2.3 最终指标体系的确立103-104
  • 8.3 判断矩阵模型的构建及指标权重的计算104-108
  • 8.3.1 确定专家组104-105
  • 8.3.2 构造一级指标之间判断矩阵105
  • 8.3.3 构造二级指标之间判断矩阵105-108
  • 8.4 基于灰色度评价模型计算项目绩效值108-113
  • 8.4.1 确定评分矩阵108-110
  • 8.4.2 确定项目评价灰类110
  • 8.4.3 确定灰色评价系数110-111
  • 8.4.4 确定灰色评价权向量及权矩阵111-112
  • 8.4.5 综合评价计算112-113
  • 8.4.6 综合评价值F的计算113
  • 8.5 项目绩效评价结果113
  • 8.6 本章小结113-115
  • 9 总结与展望115-118
  • 9.1 研究工作总结115-117
  • 9.2 后续工作展望117-118
  • 参考文献118-123
  • 附录123-130
  • 附录A123-128
  • 附录B128-130
  • 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果130-132
  • 学位论文数据集132

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