如何确定研究重点

发布时间：81年03月28日

H. H. Ross等编译许立功

[提要]科研机构中如何确定研究重点是很重要的问题。文中介绍了在美国国立橡树岭实验室试行的、确定研究重点的两个方法，经试用表明，两个方法所得结果完全一致。

如何评价一项达到一定水平的研究与发展计划的价值？在有二项或多项研究发展计划竞争一项经费时，研究的决策者如何来决定实行哪一项计划，并且哪些计划必须紧缩或被放弃？这些问题常使科研决策机构烦恼不堪。特别是当该机构是一个由政府资助并为政府提供成果的国家研究机构，并且研究计划具有长远规划和短期目标二个因素时，要果断地作出取舍不是容易的事。

1964年奎恩和卡凡诺在讨论基础研究对工业发展的作用时阐明，确定研究重点要注意两项标准：

（1）研究者亦即科学家的才干；（2）研究者明确企业长期目标和需要以及为之努力的程度之间的关系。1967年A. M. 温伯格概括地提出了有关研究重点的问题。他制订了内在标准和外在标准。温伯格的内在标准是为政策制订者的决策和管理提供指导。内在标准是：（1）所研究的领域或技术的成熟性；（2）从事研究的人员的能力。在决策时，后者似乎是作为一种绝对需要而被普遍接受的。

1968年麦克格劳克林介绍了霍尼韦尔公司的长期发展规划中所用的二项方法。他说，他情愿采用计算研究投资可获利润的定量方法。当然，在发展新产品时这就有局限性。麦克格劳克林两项方法中的第一项用于征询公司各部门对计划取舍的意见。给出评价的分数为0～10分，然后用部门的大小来乘所得的评价值，所以这项方法比较重视大部门的意见。第二项方法直接从投资计算可得利润。

1969年沙特讨论了使用统计学估计来预测研究计划成功的概率。不久他又报告用q分类卡法来筛选研究发展计划。这是分级方法的一种变通，是将高级和低级的类别再分成非常高的类别和非常低的类别。1975年沙特总结说，结果表明，从方法学来说，这用于筛选型的选择较之用于管理或重新评价更加合适。

1978年巴塞沙尔、波斯契和门克介绍了一种改进的特尔斐法，熟悉技术的人员可用特尔斐法估测研究与发展计划的成功概率。

1979年，舒尔茨发明了一种算法，可用于实验室中评价研究与发展计划。美国国立橡树岭实验室做了一项试验，首先使用专家的直观判断方法，然后使用舒尔茨算法。他们选了分析化学部工作的11名科学家，让他们接受一份简短的备忘录（备忘录一）。该备忘录列出评价计划的标准，并列出10项研究发展计划。回答者被要求用他们的最佳判断对每项计划逐个评分，范围为0～20分，采用匿名回答。约1周后这11名回答者又收到第二份备忘录（备忘录二），其中描述了舒尔茨算法，解释了它的用法。要求回答者使用这种算法重新评价10项研究发展计划，也采取匿名回答。

经过研究证实：（1）通过个人最佳判断法所得的分级与用算法所得到的评价相同；（2）在每一种分级方法中个人分级的差异是小的。

标准：

基本原则：评价一项研究计划的主要标准是：（1）计划的潜在影响；（2）计划的可行性；（3）计划本身的固有价值。

影响：相关是影响的首要因素。研究是否与国家目标、实验室目标、部门目标以及科学家本人有关？权威是影响的第二因素。—项计划能在一个机构中得到越多的重视，其潜在影响也就越广泛。相关与权威的乘积确定了该研究的潜在影响。但真正重要的是能产生影响，即在研究者和最终使用者之间的相互影响。因此一项计划的影响可用相关乘权威乘交互影响的积来表达。时间的成分包含于这些因素的每一个之中。

可行性：对一项研究计划进行评价的下一个标准是风险，即拟实行的计划的可行性。一项研究计划的可行性用技术风险乘技术能力乘管理技能的乘积表示。

科学价值：影响和可行性很重要。但它们主要表示了对外界需要的反应。任一对研究发展决策的平衡方式必须考虑给定计划的科学价值，与其它研究发展计划的配合以及所作的努力如何促进整项研究的实力。研究价值可用下式表示：科学机遇+研究实力的增加。

算法：

确定的算法是，影响和可行性的乘积在一个25点组成的范围内。然后，研究价值加到初值上去。研究价值波定在较有限的范围（+3～-2）内，不会大到超过影响乘可行性因素。相对于那些科学意义不强的计划而言，科学性强的计划是能够变更的。一组高的影响与可行性因素的乘积和一个低的研究价值分数提示一个实验室正在利用其研究能力。一个低的影响与可行性的乘积伴有高的研究价值则表明该实验室所进行的研究，就适合外界需要来说是有疑问的。