基于创新视角的农业科技项目立项评价研究

发布时间：2017-10-22 12:22

  本文关键词：基于创新视角的农业科技项目立项评价研究

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【摘要】：农业领域国家科技计划项目是我国政府在全国范围内开展科学技术研究的基本组织形式之一,是实现农业科技资源合理配置的重要手段。如何以科技计划项目为依托推动农业科技创新更大突破的问题值得关注。虽然我国由政府资助的各级各类科技项目中均强调创新性,但对此类项目的创新性评价理论与方法研究却不多见,在评价指标上也未能形成一个既包括立项基本要求又兼顾创新性评价的立项指标体系。因此,在项目立项评价过程中以同行评议制为基础,构建客观、科学的可行性与创新性评价指标,选择有效、合理的立项评价方法,从而提高项目立项的科学性与公正性就显得尤为必要。本文首先对农业科技创新与立项评价等相关理论进行了梳理与总结,结合具有较强创新性的入库项目申请书和结项书进行案例分析,初步提出了由50个要素组成的基于创新视角的立项评价指标。通过焦点团体访谈进一步删减到41个要素,并由此设计出面向评审专家、项目负责人以及项目管理者的评价指标重要性调查问卷。将专家打分后的数据按项目类别(应用基础项目、应用开发项目和产业化开发项目)通过结构方程模型进行验证性因子分析,得到由9个一级与35个二级指标构成的评价指标体系,研究还同时发现这三类项目具有相似的指标结构,但指标的重要性却存在差异。根据专家对评价指标重要性的打分,按照层次分析法的算法原理,通过MATLAB编程计算,分别得到三类项目基于层次分析法的主观权重。以应用开发项目为例,请专家对10份申请书样本按已有的指标进行打分并通过熵值法得到其客观权重。而后,以本文提出的层次-熵值组合赋权法为基本权重进行了TOPSIS和模糊综合评价法等五种方法的综合评价,并将该法与应用较为成熟的离差最大化组合赋权法的评价结果分别进行了事前、事后一致性检验,研究发现前者得到的组合评价结果与实际结果更具一致性。此外,对三类典型情况下的项目(入库待立项、优先立项、未立项)分别进行了灵敏度分析,均未发现逆序现象,且评价结果与实际情况一致。由此证明分层组合赋权法原理易懂、算法易操作,将该法作为基础权重进行综合评价后,所得到的组合评价结果准确、合理、稳定。本文在构建并应用了基于方法集的组合评价模型后,还提出了有关进一步精简项目评审流程、完善评审规范、形成评价系统软件等的政策建议。本文在构建基于创新视角的立项评价指标过程中,还进一步挖掘了农业科技项目创新研究的特点。农业科技计划项目中不同项目的创新需求、创新模式、研究基础与整体设计、创新方法掌握、预期投入、知识产出和人才培养、预期产出、申请人的创新能力和申请人所在机构的创新环境方面虽有一定的共性,但同时也存在着差异。综上,本文对于立项阶段的创新性评价指标、权重、方法的研究丰富了立项评价理论的同时,也对提高项目管理方择优立项的准确度与科学性起到一定的实际促进作用。
【关键词】：农业科技项目 立项评价 创新性指标 评价方法 组合评价
【学位授予单位】：中国农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F324.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-16
• 第一章 引言16-28
• 1.1 选题背景及意义16-17
• 1.1.1 选题背景16-17
• 1.1.2 研究意义17
• 1.2 国内外研究现状17-22
• 1.2.1 科技创新与农业科技创新研究17-19
• 1.2.2 科技项目的立项评价研究19-21
• 1.2.3 农业科技项目的立项评价研究21-22
• 1.2.4 科技项目的创新性评价研究22
• 1.3 研究内容与方法22-27
• 1.3.1 概念界定22-23
• 1.3.2 研究内容23-24
• 1.3.3 研究方法24-26
• 1.3.4 技术路线26-27
• 1.4 研究特色与创新27-28
• 第二章 相关理论与研究基础28-40
• 2.1 创新的理论基础28-33
• 2.1.1 熊彼特的创新理论28-29
• 2.1.2 技术创新理论29-32
• 2.1.3 国家创新系统理论32
• 2.1.4 技术创新方法理论32-33
• 2.2 农业科技与农业科技创新相关理论33-35
• 2.2.1 农业科技功能及特征33-34
• 2.2.2 农业科技创新内涵34
• 2.2.3 农业科技创新理论34-35
• 2.3 科技项目立项评价相关理论35-38
• 2.3.1 科技项目立项评价的理论研究35-37
• 2.3.2 科技项目立项评价的指标研究37
• 2.3.3 科技项目立项评价的方法研究37-38
• 2.4 本章小结38-40
• 第三章 农业科技项目创新性评价指标的初选40-56
• 3.1 农业科技项目创新性评价指标的文献梳理40-44
• 3.1.1 创新性评价指标的梳理40-44
• 3.1.2 基于创新性的农业科技项目特点梳理44
• 3.2 农业科技项目的创新案例研究44-47
• 3.2.1 案例研究的意义与步骤44-45
• 3.2.2 农业科技创新案例45-46
• 3.2.3 农业科技创新的影响因素46-47
• 3.3 专家访谈与质性研究47-52
• 3.3.1 专家访谈的设计与实施47-50
• 3.3.2 资料整理与条目生成50-52
• 3.3.3 焦点团体访谈52
• 3.4 农业科技项目创新性评价指标的初步建立52-55
• 3.4.1 农业科技项目创新度指标的初选52-54
• 3.4.2 问卷设计的设计与实现54-55
• 3.5 本章小结55-56
• 第四章 农业科技项目创新性评价指标筛选与分类56-94
• 4.1 农业科技项目创新性指标问卷的基本情况与分析56-62
• 4.1.1 样本结构56
• 4.1.2 描述性统计56-62
• 4.2 基于因子分析的农业科技项目创新性指标的筛选62-65
• 4.2.1 因子分析62-63
• 4.2.2 验证性因子分析63-64
• 4.2.3 结构方程模型的验证性因子分析64-65
• 4.3 创新性指标的验证性因子分析及主要结果65-87
• 4.3.1 应用基础项目的模型调整与分析65-72
• 4.3.2 应用开发项目的模型调整与分析72-80
• 4.3.3 产业化开发项目的模型调整与分析80-87
• 4.4 三类项目创新性评价指标说明与重要性比较87-92
• 4.4.1 三类项目指标说明及其特点87-89
• 4.4.2 三类项目评价指标的重要性比较89-91
• 4.4.3 三类项目有关研究机理的比较91-92
• 4.5 本章小结92-94
• 第五章 农业科技项目创新性评价指标赋权研究与应用94-111
• 5.1 科技评价与指标赋权法94-97
• 5.1.1 科技评价方法的比较94
• 5.1.2 指标赋权方法的比较94-95
• 5.1.3 多属性综合评价方法95-97
• 5.2 层次分析法、熵值法及组合赋权的应用97-106
• 5.2.1 层次分析法及其应用97-103
• 5.2.2 熵值法及其应用103-104
• 5.2.3 基于离差最大化的组合赋权法及其应用104-106
• 5.3 分层组合赋权法的思想及其应用106-110
• 5.3.1 层次-熵值分层组合赋权法的基本思想106
• 5.3.2 层次-熵值分层组合赋权法的应用106-107
• 5.3.3 分层组合赋权与偏差最大化组合赋权等的应用与比较107-110
• 5.4 本章小结110-111
• 第六章 农业科技项目创新性评价方法与应用——以农业应用开发项目为例111-141
• 6.1 多种赋权方式下的线性评价111-113
• 6.1.1 基于层次分析法的评价及其应用111-112
• 6.1.2 基于熵值法的评价及其应用112
• 6.1.3 基于离差最大化组合赋权的评价及其应用112
• 6.1.4 基于层次-熵值分层组合赋权的评价及其应用112-113
• 6.2 组合赋权方式下的非线性评价113-126
• 6.2.1 基于组合赋权的TOPSIS综合评价及其应用113-122
• 6.2.2 基于组合赋权的模糊综合评价及其应用122-124
• 6.2.3 两组基于方法集综合评价的比较124-126
• 6.3 组合评价及其一致性检验126-134
• 6.3.1 几种常见的组合评价及其应用126-128
• 6.3.2 组合评价法一致性检验128-133
• 6.3.3 组合赋权的有效性研究133-134
• 6.4 基于层次-熵值组合赋权法的灵敏度分析134-136
• 6.4.1 对评价值增减的灵敏度分析134
• 6.4.2 对评价对象增减的灵敏度分析134-136
• 6.5 非共识项目的检验与处理136-138
• 6.5.1 非共识项目及其成因136-137
• 6.5.2 非共识度在创新性评价中的应用137-138
• 6.5.3 创新性评价指标体系对减少非共识项目的作用138
• 6.6 本章小结138-141
• 第七章 农业科技项目创新性评价的应用前景与实施策略141-145
• 7.1 依照创新评价指标进一步完善项目申请书的提纲141-142
• 7.1.1 进一步细化申请书的提纲141
• 7.1.2 进一步完善项目的上报材料141-142
• 7.2 提高评价效率进一步精简项目评审流程142
• 7.3 编制农业科技项目创新性评价模型软件142-144
• 7.3.1 农业科技项目创新性评价模型软件的系统设计143
• 7.3.2 农业科技项目创新性评价模型软件的运行模式143
• 7.3.3 农业科技项目创新性评价模型软件的应用作用143-144
• 7.4 本章小结144-145
• 第八章 结论与展望145-148
• 8.1 主要结论145-147
• 8.2 需进一步展开的工作147-148
• 参考文献148-155
• 致谢155-157
• 附录157-167
• 作者简历167

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本文编号：1078364