云南省医药卫生高级人才权威性评估模型研究
作者：王玉华 孟捷 才华 赵君 陈耀宏 刘辉 杨宇
单位：王玉华(云南省医学信息研究所 昆明650118)；孟捷(云南大学统计系)；才华(云南省医学信息研究所 昆明650118)；赵君(云南省医学信息研究所 昆明650118)；陈耀宏(云南省医学信息研究所 昆明650118)；刘辉(云南省医学信息研究所 昆明650118)；杨宇(云南省医学信息研究所 昆明650118)
关键词：专家权威性；量化模型；聚类分析 主成份分析；人才管理
数理医药学杂志000502
摘 要： 采用聚类分析和主成份分析相结合的方法，对云南省具有高级职称的医药卫生人才4000余人的各面客观指标进行了分析研究，得出资历(学历、职称、任职年限、工龄等)和能力成就(外语能力、获奖科技成果、学术论文论著、培养人才能力等)与专家权威性的关系，并建立相应的人才权威性评估模型。
, http://www.100md.com
中图分类号： R-05 文献标识码： A 文章编号：1004-4337(2000)05-0387-02
为了充分发挥云南省医药卫生高级人才(副高以上)的作用，为有关单位和管理部门在遴选各类专家、评委和优秀人才等方面提供一定的依据，使 人才管理现代化和科学化，我们建立了全省医药卫生高级人才信息管理系统。这里介绍的是该系统中的人才权威性评估模型。
在科技人才管理中，对人才的能力水平或权威性的描述有两类：一类是客观描述，其中学历、职称、任职年限、工龄等已量化指标描述的是自然状态，外语能力、获奖科技成果、学术论文论著等可根据一定标准量化的指标描述的是能力成就，统称为客观指标；另一类是文字性评语的主观描述，如业务水平、考核意见等难以量化的指标，称为主观指标。这种量化与非量化的相互混合，在实际工作中提出了这样的问题：在遴选各种专家、评委及优秀人才时，如何根据这些主客观指标来确定呢?由于数学以它的严密的逻辑体系和经典数学的精确性已获得人们的信赖，特别是近年来系统论、运筹论、控制论、信息论和现代数理统计方法的有机结合，许多先进有效的数理统计方法的运用，已为许多领域和科学决策提供重要的依据。为了对人才有一个综合性的合理评价，我们利用SAS统计软件，对所有相关的客观指标，采用了聚类分析和主成份分析相结合的方法，建立了该人才权威性评估模型。
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1 方法
1.1 依据专家资询意见和有关文献报道，对客观指标进行量化，见表1。
1.2 采用聚类分析法进行分类。由于样本量较大，我们采用迅速聚类(FASTCLUS)对总样本(所有人才)进行聚类后分为三类。
1.3 采用主成份法对第一、第二类人才样本进行主成份分析。
1.3.1 化简数据、降维处理。①根据变量间的相关系数，密切相关的变量(相关系数>0.85)只保留较直观或主要的一个；②对所有变量作主成份和因子分析，用累计贡献达85%的几个主成份来代替所有变量；③在这几个主成份因子中，剔除对本因子贡献很小(系数<0.001)的变量。通过以上化简，最后将原来的17维变量简化为5～9维。
1.3.2 确定变量间的关系。经分析，我们认为第一主成份代表的是人才的综合能力，故按第一主成份确立相关指标权重，最后得到相应模型。
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2 结果与分析
2.1 人才权威性评估模型
在所有指标中，我们分析认为：考核结果(X9)本身就是一种评价，且有近一半人没有单位考核，故删除不用；国内进修(X4)因进修质量不一致，一部分人是学历进修，这在学历指标中已体现，还有大部分是基层单位人员的短期培训或单项或单科进修，这在能力类指标中也有部分体现，故不作为分析指标；国外学习考察大部分为国外考察或国际学术论文交流，少数为国外进修，但考虑到有此项的人员一般是具有一定水平和资历，即素质较高的人才，故有选择的采用该指标。最后得到两大类相关客观指标：资历类：学历、职称、任职年限、工龄；能力类：科研成果、论文论著、培养人才情况、外语能力、国外学习考察。
① 采用聚类分析得到三类群体(样本)，结果见表1。
表1 各类群体样本数、均值及标准差 类
, 百拇医药
样本数
统计项
变 量
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
, http://www.100md.com
X9
X10
X11
X12
1
160
均 值
57.47
84.00
8.48
21.16
56.48
, http://www.100md.com
1.89
5.85
6.83
13.29
61.28
38.10
3.95
标准差
12.08
8.02
3.96
13.71
11.93
, http://www.100md.com
7.32
10.32
10.53
28.85
9.58
8.49
10.17
2
2262
均 值
46.43
82.09
2.84
, 百拇医药
26.91
18.09
0.39
3.70
4.70
91.89
53.14
31.91
1.55
标准差
18.45
6.12
1.26
, http://www.100md.com
9.13
12.96
3.39
8.48
6.97
12.13
6.50
6.43
6.65
3
1683
均 值
47.57
, 百拇医药
81.90
8.52
23.39
15.51
0.32
2.89
2.98
0.04
61.71
39.09
0.48
标准差
18.56
, 百拇医药
5.86
2.92
12.44
8.55
3.09
7.74
5.83
1.71
6.10
6.28
3.78
由表1可见，第一类人才各相关变量的均值均明显高于其它两类，即资历和能力都是最强的，此类人才的指标才应作为专家权威性指标的标准，因此我们选取此样本作为专家权威性评估模型的样本。第二类人才是三类中较年轻的，由于“文革”等历史的原因，此类人才学历不太高(工农兵大学生、大中专生较多)，资历较另两类浅，但能力居中，结果可作比较参考。第三类人才则是三类人才中较差的一类，有一定资历但能力较差，不予考虑。
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② 对第一类、第二类人群样本作主成份和因子分析。
为方便起见，我们仅就最后选中的第三个模型结果作分析，根据累计方差贡献85%的原则，前6个主成份可代替该组变量，在6个主成份中，通过分析其特征向量值(各变量系数或权重)，不难看出，第一主成份反映的是专家的综合能力(权威性)，其表达式即为专家权威性模型。
经分析，最后确定五个优选模型，见表2。表2 专家权威性评估模型 编号
模 型
模型来源
1
Y=0.07.X1+0.16.X2+0.08.X3+0.03.X5+0.17.X6+0.15.X7+0.18.X8+0.08.X11+0.09.X12
, 百拇医药
主成份法(第一类人群)
2
Y=0.08.X1+0.15.X2+0.04.X3+0.05.X5+0.18.X6+0.17.X7+0.21.X8+0.12.X12
主成份法(第一类人群)
3
Y=0.11.X1+0.17.X2+0.13.X5+0.10.X6+0.17.X7+0.21.X8+0.12.X12
, 百拇医药
主成份法(第二类人群)
4
Y=0.09.X1+0.19.X2+0.05.X5+0.20.X6+0.20.X7+0.25.X8
主成份法(第一类人群)
5
Y=0.14.X1+0.19.X2+0.14.X5+0.11.X6+0.19.X7+0.23.X8
, 百拇医药
主成份法(第二类人群)
2.2 专家权威性评估排序
2.2.1 按各客观指标对人才进行单项排序(各观描述)。主要对以下指标排序：学历、职称、任职年限、工龄、外语能力(第一、第二、第三外语)、科研成果、论文论著、培养人才、国内进修、国外考察、考核情况等。
2.2.2 根据数学模型对人才进行综合评估(权威性)排序，除对总群体排序外，还可以对以下群体进行排序：① 对不同学科人才；②对在职或退休人才；③对不同职称人才；④对不同系统或地区单位人才等。3 讨论
通过专家权威性(客观指标和综合能力)评估分析，我们认为，云南省医药卫生高级人才的个体和群体，尽管因部门和工作性质不同，在某些方面有差异，但总的发展趋势是一致的。随着“科教兴国”、“科教兴滇”、“科教兴医”战略的落实，尊重知识、尊重人才、选拔和培养跨世纪人才已纳入各级领导和管理部门的议事日程，人才的能力正朝着提高综合能力方面发展。卫生专业人才，特别是高级人才的实际工作、科研、外语等综合能力的全面发展，已成为时代的要求，只有具备这些能力，才能在社会竞争中处于主动地位，才能真正发挥一个高级人才的作用。
, 百拇医药
4 说明
该专家权威性综合评估模型及排序结果由于指标量化方法和权重制定方法不同，加上有些指标的缺乏，可能与人们通常认为的结果有一定的偏差，仅作为参考。希望有关专家给予真诚的指点和指正，以便我们不断修正、完善。
参 考 文 献
1，汪群，王建中.多层次科技人才综合测评的研究分析.中国科学基金，1996，(1)：41～45.
2，刘志华.科技干部业务水平的数量化考核方法初探.中国医院管理，1996，16(2)：47～48.
3，卫生技术干部全面量化考核方法的研究.中国医院管理，1997，17(5).
收稿日期：2000-02-20, 百拇医药
单位：王玉华(云南省医学信息研究所 昆明650118)；孟捷(云南大学统计系)；才华(云南省医学信息研究所 昆明650118)；赵君(云南省医学信息研究所 昆明650118)；陈耀宏(云南省医学信息研究所 昆明650118)；刘辉(云南省医学信息研究所 昆明650118)；杨宇(云南省医学信息研究所 昆明650118)
关键词：专家权威性；量化模型；聚类分析 主成份分析；人才管理
数理医药学杂志000502
摘 要： 采用聚类分析和主成份分析相结合的方法，对云南省具有高级职称的医药卫生人才4000余人的各面客观指标进行了分析研究，得出资历(学历、职称、任职年限、工龄等)和能力成就(外语能力、获奖科技成果、学术论文论著、培养人才能力等)与专家权威性的关系，并建立相应的人才权威性评估模型。
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中图分类号： R-05 文献标识码： A 文章编号：1004-4337(2000)05-0387-02
为了充分发挥云南省医药卫生高级人才(副高以上)的作用，为有关单位和管理部门在遴选各类专家、评委和优秀人才等方面提供一定的依据，使 人才管理现代化和科学化，我们建立了全省医药卫生高级人才信息管理系统。这里介绍的是该系统中的人才权威性评估模型。
在科技人才管理中，对人才的能力水平或权威性的描述有两类：一类是客观描述，其中学历、职称、任职年限、工龄等已量化指标描述的是自然状态，外语能力、获奖科技成果、学术论文论著等可根据一定标准量化的指标描述的是能力成就，统称为客观指标；另一类是文字性评语的主观描述，如业务水平、考核意见等难以量化的指标，称为主观指标。这种量化与非量化的相互混合，在实际工作中提出了这样的问题：在遴选各种专家、评委及优秀人才时，如何根据这些主客观指标来确定呢?由于数学以它的严密的逻辑体系和经典数学的精确性已获得人们的信赖，特别是近年来系统论、运筹论、控制论、信息论和现代数理统计方法的有机结合，许多先进有效的数理统计方法的运用，已为许多领域和科学决策提供重要的依据。为了对人才有一个综合性的合理评价，我们利用SAS统计软件，对所有相关的客观指标，采用了聚类分析和主成份分析相结合的方法，建立了该人才权威性评估模型。
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1 方法
1.1 依据专家资询意见和有关文献报道，对客观指标进行量化，见表1。
1.2 采用聚类分析法进行分类。由于样本量较大，我们采用迅速聚类(FASTCLUS)对总样本(所有人才)进行聚类后分为三类。
1.3 采用主成份法对第一、第二类人才样本进行主成份分析。
1.3.1 化简数据、降维处理。①根据变量间的相关系数，密切相关的变量(相关系数>0.85)只保留较直观或主要的一个；②对所有变量作主成份和因子分析，用累计贡献达85%的几个主成份来代替所有变量；③在这几个主成份因子中，剔除对本因子贡献很小(系数<0.001)的变量。通过以上化简，最后将原来的17维变量简化为5～9维。
1.3.2 确定变量间的关系。经分析，我们认为第一主成份代表的是人才的综合能力，故按第一主成份确立相关指标权重，最后得到相应模型。
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2 结果与分析
2.1 人才权威性评估模型
在所有指标中，我们分析认为：考核结果(X9)本身就是一种评价，且有近一半人没有单位考核，故删除不用；国内进修(X4)因进修质量不一致，一部分人是学历进修，这在学历指标中已体现，还有大部分是基层单位人员的短期培训或单项或单科进修，这在能力类指标中也有部分体现，故不作为分析指标；国外学习考察大部分为国外考察或国际学术论文交流，少数为国外进修，但考虑到有此项的人员一般是具有一定水平和资历，即素质较高的人才，故有选择的采用该指标。最后得到两大类相关客观指标：资历类：学历、职称、任职年限、工龄；能力类：科研成果、论文论著、培养人才情况、外语能力、国外学习考察。
① 采用聚类分析得到三类群体(样本)，结果见表1。
表1 各类群体样本数、均值及标准差 类
, 百拇医药
样本数
统计项
变 量
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
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X9
X10
X11
X12
1
160
均 值
57.47
84.00
8.48
21.16
56.48
, http://www.100md.com
1.89
5.85
6.83
13.29
61.28
38.10
3.95
标准差
12.08
8.02
3.96
13.71
11.93
, http://www.100md.com
7.32
10.32
10.53
28.85
9.58
8.49
10.17
2
2262
均 值
46.43
82.09
2.84
, 百拇医药
26.91
18.09
0.39
3.70
4.70
91.89
53.14
31.91
1.55
标准差
18.45
6.12
1.26
, http://www.100md.com
9.13
12.96
3.39
8.48
6.97
12.13
6.50
6.43
6.65
3
1683
均 值
47.57
, 百拇医药
81.90
8.52
23.39
15.51
0.32
2.89
2.98
0.04
61.71
39.09
0.48
标准差
18.56
, 百拇医药
5.86
2.92
12.44
8.55
3.09
7.74
5.83
1.71
6.10
6.28
3.78
由表1可见，第一类人才各相关变量的均值均明显高于其它两类，即资历和能力都是最强的，此类人才的指标才应作为专家权威性指标的标准，因此我们选取此样本作为专家权威性评估模型的样本。第二类人才是三类中较年轻的，由于“文革”等历史的原因，此类人才学历不太高(工农兵大学生、大中专生较多)，资历较另两类浅，但能力居中，结果可作比较参考。第三类人才则是三类人才中较差的一类，有一定资历但能力较差，不予考虑。
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② 对第一类、第二类人群样本作主成份和因子分析。
为方便起见，我们仅就最后选中的第三个模型结果作分析，根据累计方差贡献85%的原则，前6个主成份可代替该组变量，在6个主成份中，通过分析其特征向量值(各变量系数或权重)，不难看出，第一主成份反映的是专家的综合能力(权威性)，其表达式即为专家权威性模型。
经分析，最后确定五个优选模型，见表2。表2 专家权威性评估模型 编号
模 型
模型来源
1
Y=0.07.X1+0.16.X2+0.08.X3+0.03.X5+0.17.X6+0.15.X7+0.18.X8+0.08.X11+0.09.X12
, 百拇医药
主成份法(第一类人群)
2
Y=0.08.X1+0.15.X2+0.04.X3+0.05.X5+0.18.X6+0.17.X7+0.21.X8+0.12.X12
主成份法(第一类人群)
3
Y=0.11.X1+0.17.X2+0.13.X5+0.10.X6+0.17.X7+0.21.X8+0.12.X12
, 百拇医药
主成份法(第二类人群)
4
Y=0.09.X1+0.19.X2+0.05.X5+0.20.X6+0.20.X7+0.25.X8
主成份法(第一类人群)
5
Y=0.14.X1+0.19.X2+0.14.X5+0.11.X6+0.19.X7+0.23.X8
, 百拇医药
主成份法(第二类人群)
2.2 专家权威性评估排序
2.2.1 按各客观指标对人才进行单项排序(各观描述)。主要对以下指标排序：学历、职称、任职年限、工龄、外语能力(第一、第二、第三外语)、科研成果、论文论著、培养人才、国内进修、国外考察、考核情况等。
2.2.2 根据数学模型对人才进行综合评估(权威性)排序，除对总群体排序外，还可以对以下群体进行排序：① 对不同学科人才；②对在职或退休人才；③对不同职称人才；④对不同系统或地区单位人才等。3 讨论
通过专家权威性(客观指标和综合能力)评估分析，我们认为，云南省医药卫生高级人才的个体和群体，尽管因部门和工作性质不同，在某些方面有差异，但总的发展趋势是一致的。随着“科教兴国”、“科教兴滇”、“科教兴医”战略的落实，尊重知识、尊重人才、选拔和培养跨世纪人才已纳入各级领导和管理部门的议事日程，人才的能力正朝着提高综合能力方面发展。卫生专业人才，特别是高级人才的实际工作、科研、外语等综合能力的全面发展，已成为时代的要求，只有具备这些能力，才能在社会竞争中处于主动地位，才能真正发挥一个高级人才的作用。
, 百拇医药
4 说明
该专家权威性综合评估模型及排序结果由于指标量化方法和权重制定方法不同，加上有些指标的缺乏，可能与人们通常认为的结果有一定的偏差，仅作为参考。希望有关专家给予真诚的指点和指正，以便我们不断修正、完善。
参 考 文 献
1，汪群，王建中.多层次科技人才综合测评的研究分析.中国科学基金，1996，(1)：41～45.
2，刘志华.科技干部业务水平的数量化考核方法初探.中国医院管理，1996，16(2)：47～48.
3，卫生技术干部全面量化考核方法的研究.中国医院管理，1997，17(5).
收稿日期：2000-02-20, 百拇医药