一种基于熵值法的科技特派员绩效评定方法

本发明涉及绩效评定领域，尤其涉及一种基于熵值法的科技特派员绩效评定方法。

背景技术：

科技特派员工作涵盖的社会领域大，涉及的社会主体较多，因此要尽量避免复杂冗余的指标，着力抓住关键指标，选择概括性强、代表信息量大且易于理解的指标。目前研究各指标体系在数据资料的采集与应用上,存在诸多的技术难点,导致大量科研资源流失和配置不当,难以建立广泛、有层次、全面的评定体系。同时依靠专家打分法等主观方法，对专家的要求较高，实际操作具有局限性。

技术实现要素：

为解决上述问题本发明提出一种基于熵值法的科技特派员绩效评定方法，建立全面的评定体系，使用客观的熵值法来确定权重，更准确、更具说服力，能够准确合理地评定每个科技特派员的绩效。

本发明的目的通过下述技术方案实现的。

一种基于熵值法的科技特派员绩效评定方法的实施步骤如下：

s1)从科技特派员出诊情况、问诊日志的完成度情况、对科技进步及县域经济发展的贡献、科技特派员服务类型及人数、带动农民情况、培训农民情况、用户对科技特派员作业评价情况、效果反馈八个方面构建科技特派员绩效评定指标体系。科技特派员绩效评定指标体系分为目标层评价指标、准则层评价指标和指标层评价指标；

s2)调查多位科技特派员的实际情况，统计计算步骤s1)中评定指标所需要的数据；

s3)根据步骤2)所得数据，依据指标自身属性，对每一项指标标注为正向指标、负向指标与适度指标中的某一种，并且把逆向指标、适度指标转换为正向指标；

s4)基于极值法对各指标进行无量纲化处理，并应用熵值法确定各指标权重；

s5)根据各项指标以及获得的权重值计算出科技特派员的绩效评定指数s，根据评定指数s确定科技特派员的绩效评定等级。

进一步，所述步骤s1)中的目标层评价指标为科技特派员的绩效评定等级。科技特派员的绩效评定等级分为五个等级，分别为：优秀、良好、一般、合格、不合格。

进一步，所述步骤s1)中的所述准则层评价指标包括科技特派员出诊情况、问诊日志的完成度情况、对科技进步及县域经济发展的贡献、科技特派员服务类型及人数、带动农民情况、培训农民情况、用户对科技特派员作业评价情况、效果反馈八个方面。

进一步，所述步骤s1)中的所述指标层评价指标包括26项，这26项指标以及评价指标的计算方法如下：

s101)科技特派员出诊情况准则中评定指标5项，包括出诊时长、出诊次数、出诊距离、售后复诊次数、订单拒诊次数。其中，

出诊时长(小时)等于该年每次出诊的时长总和；

出诊次数(次)等于该年出诊次数总和；

出诊距离(千米)等于该年出诊距离总和；

售后复诊次数(积分)等于该年科技特派员主动复诊次数获得的积分和被动复诊次数获得的积分总和；

订单拒诊次数(积分)等于该年科技特派员拒诊次数获得的积分总和。

s102)问诊日志的完成度情况准则中评定指标3项，包括填写问诊日志的次数、问诊日志的完整度、日志验收评定分数。其中，

填写问诊日志的次数(积分)等于该年填写问诊日志次数的积分总和；

问诊日志的完整度(％)＝实际填写内容量/总需求内容量*100％；

日志验收评定分数(分数)＝该年每次日志验收评定分数之和/填写问诊日志总次数。

s103)对科技进步及县域经济发展的贡献准则中评定指标5项，包括实施科技开发项目个数，引进推广新技术、产品、品种的个数，开发新品种的数目，推动发展乡村企业的数目，项目实现年利润(万元)。其中，

实施科技开发项目的个数(个)等于科技特派员一年之中实施科技开发项目个数的总和；引进推广新技术、产品、品种的个数(个)等于该年引进推广新技术、产品、品种的个数的总和；

开发新品种的数目(个)等于该年开发新品种数目的总和；

推动发展乡村企业的数目(个)等于该年推动乡村企业的数目总和；

项目实现年利润(万元)等于科技特派员该年通过技术创新、引进新产品，带动乡村企业产生的年利润总和。

s104)科技特派员服务类型及人数准则中评定指标4项，包括无偿服务人数、有偿服务人数、无效人数、增加收入人数。其中，

无偿服务人数(个)等于科技特派员该年通过公益讲座、网络公益授课、下乡服务、在网站公布种植信息等形式的无偿服务人数；

有偿服务人数(个)等于通过科技特派员该年系统接收用户订单、有偿下乡指导、开展有偿课堂等形式的有偿服务人数；

无效人数等于该年产生的无效农民数的总和；

增加收入人数(个)等于该年种植某种农作物的收成产量在科技特派员的指导下相较于前一年增加的人数总和。

s105)带动农民情况准则中评定指标2项，包括农民平均获利、培训农民人数。其中，

培训农民人数(个)等于科技特派员该年培训人数的总和；

农民平均获利(万元)＝该年总产量(kg)*每千克的单价-总成本/种植该作物的总农民数。

s106)培训农民情况准则中评定指标5项，包括培训次数、发放科普资料的份数、生产指导次数、生产信息公示次数、开展科普讲座的次数。其中，

培训次数(次)等于该年培训次数的总和；

发放科普资料的份数(份)等于该年发放科普资料份数的总和；

生产指导次数(次)等于科技特派员该年下乡指导生产次数的总和；

生产信息公示次数(次)等于一年之中将生产信息张贴公告次数与投放到系统页面的次数之和；

开展科普讲座的次数(次)等于该年科技特派员开展科普讲座的次数总和。

s107)用户对科技特派员作业评价情况准则中评定指标1项，包括用户订单评价,其中，

用户订单评价(分数)＝该年用户每次订单评价分数之和/订单总数。

s108)效果反馈准则中评定指标1项，包括科技特派员售后反馈。其中，科技特派员售后反馈(积分)等于该年科技特派员主动反馈获得的积分与被动反馈获得的积分总和。

进一步，所述步骤s3)中所述把逆向指标、适度指标转换为正向指标。指标值越大，表明科技特派员的绩效越高，则该指标为正向指标；指标值越小，表明科技特派员的绩效越高，则该指标为逆向指标；指标数值居中，不过大不过小，表明科技特派员的绩效越高，则该指标为适度指标。把逆向指标、适度指标转换为正向指标的方法为：

令x代表逆向指标和适度指标，则逆向指标和适度指标转化成正向指标x'的公式为：

逆向指标转为正向指标：x'＝m'-x

适度指标转为正向指标：其中，m'和m'分别代表指标x取值范围内的最大值和最小值。

进一步，所述步骤s4)中的基于极值法对各指标进行无量纲化处理，并应用熵值法确定各指标权重的步骤如下：

s401)对所得的各正向指标利用极值法进行无量纲化处理：

其中xij代表第i(i∈{1,2,....n})个科技特派员的第j(j∈{1,2,....m})个评定指标，xi'j为正向指标xij无量纲化处理后的值，mj为xij的最大值，mj为xij的最小值。

s402)根据xij计算第i个科技特派员，第j个指标下的特征比重或贡献度pij：

s403)根据贡献度pij计算第j项指标的熵值ej：

s404)根据信息熵值ej计算第j项指标的差异系数gj：

gj＝1-ej。

s405)根据差异系数gj计算第j项指标的权重系数wj：

进一步，所述步骤5)中所述的绩效评定指数s采用加权求和法获得，计算公式为：

根据公式s获得的分数，确定科技特派员绩效评定等级。分数与科技特派员绩效评定等级之间的关系为：90≤s≤100为优秀，80≤s＜90为良好，70≤s＜80为一般，60≤s＜70为合格，0≤s＜60为不合格。

本发明的有益效果是：

(1)本发明的评定体系为科技特派员出诊情况、问诊日志的完成度情况、对科技进步及县域经济发展的贡献、科技特派员服务类型及人数、带动农民情况、培训农民情况、用户对科技特派员作业评价情况、效果反馈八个方面，26项评定项目，层次清晰，评定指标覆盖全面，可以全面的对科技特派员进行评定；

(2)本发明的熵值法属于客观权重分析法，其利用各指标的熵值所提供的信息量大小来决定指标权重，该方法充分反映客观决策，实现评定指标的科学赋权，避免了人为因素带来的偏差，提高了科技特派员绩效评定的准确性；

(3)本发明的熵值法模型简单，计算简便，能对科技特派员的绩效全面量化分析，利于科技特派员制度的发展。

附图说明

图1是本发明科技特派员绩效评定的流程图。

图2是本发明科技特派员绩效评定指标体系。

具体实施方法

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

图1给出了本发明的一种基于熵值法的科技特派员绩效评定方法的整体流程，并利用该方法对某地区的八位科技特派员(用a、b、c、d、e、f、g、h表示)进行评定来验证本发明方法。具体实施步骤如下：

s1)从科技特派员出诊情况、问诊日志的完成度情况、对科技进步及县域经济发展的贡献、科技特派员服务类型及人数、带动农民情况、培训农民情况、用户对科技特派员作业评价情况、效果反馈八个方面构建科技特派员绩效评定指标体系。

科技特派员绩效评定指标体系分为目标层评价指标、准则层评价指标和指标层评价指标。

评定指标体系共分为目标层、准则层和指标层。

目标层评价指标为科技特派员的绩效评定等级，科技特派员的绩效评定等级分为五个等级，分别为：优秀、良好、一般、合格、不合格。

准则层评价指标包括科技特派员出诊情况、问诊日志的完成度情况、对科技进步及县域经济发展的贡献、科技特派员服务类型及人数、带动农民情况、培训农民情况、用户对科技特派员作业评价情况、效果反馈八个方面。

指标层评价指标包括26项，见表1。

表1：科技特派员绩效评定指标及属性

这26项指标以及评定指标的计算方法如下：

s101)科技特派员出诊情况准则中评定指标5项，包括出诊时长、出诊次数、出诊距离、售后复诊次数、订单拒诊次数；其中，

出诊时长(小时)：系统会自动记录科技特派员从到达目的地开始到订单完成时的时长。每一年的时长总和等于该年每次出诊的时长相加；

出诊次数(次)：科技特派员每次成功接单后，系统会自动识别此次数据作为一次出诊的依据，记录在出诊次数中。每一年的总出诊次数等于这一年的出诊次数和；

出诊距离(千米)：系统对特派员的(初始设置位置)起始位置到目的地的里程数进行统计。每一年的里程数总和等于该年内每一次出诊里程数相加；

售后复诊次数(积分)：售后复诊次数由科技特派员主动和被动复诊两部分组成，科技特派员每主动复诊一次，则积分加两分；每被动复诊一次，积分加一分。每年的复诊积分总和为主动复诊获得的积分和被动复诊获得的积分相加；

订单拒诊次数(积分)：用户在发起订单之前，可以根据科技特派员的学历、职称、专业领域等做出合理的选择，被选择的科技特派员可以决定是否接受此订单。在一年中，若科技特派员拒诊次数不超过60次，则系统记录得分0分；若超过60次，每拒诊一次，积分为-3分。每一年的得分数等于这一年之中每次得分之和。

s102)问诊日志的完成度情况准则中评定指标3项，包括填写问诊日志的次数、问诊日志的完整度、日志验收评定分数；其中，

填写问诊日志的次数(积分)：本发明制定问诊日志流程模板，由三部分组成。开始部分为各个特派员基本信息(包括履历、往期日志链接、信誉度、星级、主要研究方向、任职时长等)和特派员解决的往期案例，中部由特派员填写诊治过程等，结尾部分为特派员日常的“作业”评分折线图，以及用户反馈评语。科技特派员每次出诊完成后，均需根据实际情况填写问诊日志。每一年问诊日志的篇幅数目应该与该年科技特派员的出诊次数相等。若篇幅数目不超过出诊次数的30％，则系统记录得分-20分；若篇幅数目在出诊次数的31％-50％之间，则系统记录得分-15分；若篇幅数目在出诊次数的51％-70％之间，则系统记录得分-10分；若篇幅数目在出诊次数的71％-90％之间，则系统记录得分-5分；若篇幅数目在出诊次数的91％-99％之间，则系统记录得分0分；若篇幅数目等于出诊次数，则系统记录得分20分；

问诊日志的完整度(％)问诊日志的中部由科技特派员根据每次出诊实际情况填写，填写的内容需要包括诊治作物的种类、病理分析、诊治的具体方法、处理结果、诊治时使用的一系列药品、以及诊治后期作物的恢复情况、诊治后的总结心得等。将每次出诊日志的完整度累加求和/问诊日志填写次数，作为这一年的出诊日志的完整度；

日志验收评定分数(分数)：本发明将提供一个验收评定平台。该平台会设立一个专业分划栏，平台内部根据特派员所填写的信息，智能识别并提取相关信息匹配到该分划栏里所需填写的项目中。特派员在问诊结束后一段时间即反馈期后把问诊日志提交给系统，由系统按区分配，发布在专业领域，让该领域内的特派员根据问题的复杂程度、问题解决是否为最优方案、是否有低价位的等效药、后期作物的长成情况等专业分析给予一定的评定分数，评定完该评价信息记录入被评定特派员的数据库中。评价支持文本输入及赞同、反对手势的点击输入(便于评定结果确认)来确认该次出诊的价值与质量，其中评审特派员与被评特派员均为匿名状态，不涉及个人信息(包括个人履历)。同行特派员点击赞同手势，系统会对特派员计入得分30分。反之，点击反对手势，系统会对特派员计入得分15分。将每次日志验收评定分数累加求和/填写问诊日志总次数，作为这一年的日志验收评定分数。

s103)对科技进步及县域经济发展的贡献准则中评定指标5项，包括实施科技开发项目个数，引进推广新技术、产品、品种的个数，开发新品种的数目，推动发展乡村企业的数目，项目实现年利润(万元)；其中，

实施科技开发项目的个数(个)：科技特派员一年之中参与实施科技开发项目个数的总和；引进推广新技术、产品、品种的个数(个)：该年引进推广新技术、产品、品种的个数的总和；

开发新品种的数目(个)：该年开发新品种数目的总和；

推动发展乡村企业的数目(个)：该年推动乡村企业的数目总和；

项目实现年利润(万元)：科技特派员该年通过技术创新、引进新产品，带动乡村企业产生的年利润总和。

s104)科技特派员服务类型及人数准则中评定指标4项，包括无偿服务人数、有偿服务人数、无效人数、增加收入人数；其中，

无偿服务人数(个)：科技特派员该年通过公益讲座、网络公益授课、下乡服务、在网站公布种植信息等形式的无偿服务人数；

有偿服务人数(个)：通过科技特派员该年系统接收用户订单、有偿下乡指导、开展有偿课堂等形式的有偿服务人数；

无效人数(个)：科技特派员在开展讲座、下乡科普、网络授课时产生的无效农民数。科技特派员在开始指导之前，需要根据授课内容，预先在系统中录入关于授课内容的试题。每次指导结束后，系统会随机发放试卷，让听众答题。答题结束后，评分未达到80分及以上，记为无效，最终根据不合格试卷数，确定无效人数；

增加收入人数(个)：种植某种农作物的收成产量在科技特派员的指导下相较于前一年增加的人数。

s105)带动农民情况准则中评定指标2项，包括农民平均获利、培训农民人数；其中，

培训农民人数(个)：培训农民的人数主要由两方面组成，一方面是一年之中科技特派员对农民一对一、一对多现场指导的培训人数；另一方面是一年之中科技特派员通过网络授课、科普讲座、发放生产资料等方式培训农民的人数；

农民平均获利(万元)：统计该科技特派员指导的某种作物的收成产量，并根据作物的品质和同种品质下该作物的市场价格，对该作物进行估价，则平均获利＝总产量(kg)*每千克的单价-总成本/种植该作物的总农民数。

s106)培训农民情况准则中评定指标5项，包括培训次数、发放科普资料的份数、生产指导次数、生产信息公示次数、开展科普讲座的次数；其中，

培训次数(次)：每一年线下、线上培训的总和；

发放科普资料的份数(份)：一年之中科技特派员在各地发放有关农业生产等科普资料的份数；

生产指导次数(次)：科技特派员一年之中下乡指导生产的次数；

生产信息公示次数(次)等于一年之中将生产信息张贴公告次数与投放到系统页面的次数之和；

开展科普讲座的次数(次)：一年中开展科普讲座的次数。

s107)用户对科技特派员作业评价情况准则中评定指标1项，包括用户订单评价；其中，

用户订单评价(分数)等于该年用户每次订单评价分数累加求和的平均值，具体方法为：订单完成后，用户可以根据特派员的工作效率、服务态度、专业技术、处理问题的能力等方面对特派员进行评价。用户通过点亮订单评价页面的五角星，对特派员进行评价。之后，后台通过统计点亮星星的数目，对评述集进行量化；系统一共有5颗星，每一颗星代表20分，最后评价分数是星星数量与每颗星数值的积。每一年的评价分数等于这一年评价分数累积求和/订单总数。

s108)效果反馈准则中评定指标1项，包括科技特派员售后反馈。

科技特派员售后反馈(积分)：系统在每次订单完成之后，会对后期作物的生长情况进行追踪记录，建立特派员与用户之间的联系。系统经过用户的允许后，在用户的手机上会定期的弹出作物生长状况的反馈提醒，用户可以根据作物的实际情况进行反馈，反馈的方式可以是文字、图片、音频、视频、电话联系等。反馈的内容通过云平台的审核后，用户会得到两个积分，每集齐500个积分，可以返现1元。用户反馈的信息，也会储存在后台的数据库中，云平台通过分析、整理数据提高后台的人工智能识别的精准度。以玉米为例，玉米在不同的生长时期，会呈现出不同的形态、颜色特征，特派员通过用户的反馈照片来判断玉米此时的生长阶段、通过玉米的叶子的颜色、形状判断作物的健康状况，据此告知用户应施肥的种类和数量、浇水的时间等。该系统的售后反馈是一个双向的、含奖励的机制。在特派员的个人界面，会显示用户订单的历史记录和反馈信息，特派员如果主动的联系用户并妥善处理问题，特派员会得到4个积分奖励。同样，如果特派员解决了用户提出的问题，特派员会得到2个积分奖励，每集齐500个积分，可以返现1元。系统通过这种反馈机制，能够更好地促进用户与特派员之间的联系，也能够为云平台提供更多的分析数据。每一年的积分等于每一次积分累加求和。

s2)调查多位科技特派员的实际情况，统计计算步骤s1)中评定指标所需要的数据。

为计算s1)所述指标值，需要获得数据包括出诊时长、出诊次数、出诊距离、售后复诊次数、订单拒诊次数、填写问诊日志的次数、问诊日志的完整度、日志验收评定分数、实施科技开发项目个数、引进推广新技术、产品、品种的个数、开发新品种的数目、推动发展乡村企业的数目、项目实现年利润(万元)、无偿服务人数、有偿服务人数、无效人数、增加收入人数、农民平均获利、培训农民人数、培训次数、发放科普资料的份数、生产指导次数、生产信息公示次数、开展科普讲座的次数用户订单评价、用户主观评价、科技特派员售后反馈，本实例中a、b、c、d、e、f、g、h八位科技特派员的具体数据见表2。

表2:八位科技特派员的26项评定指标的原始数据。

s3)根据步骤2)所得数据，依据指标自身属性，对每一项指标标注为正向指标、逆向指标与适度指标中的某一种，并且把逆向指标、适度指标转换为正向指标x'。

26项指标所对应的属性如表1所示。

对所述指标值的原始数据进行处理，得到各指标的正向指标；

指标值越大，表明科技特派员的绩效越高，则该指标为正向指标；指标值越小，表明科技特派员的绩效越高，则该指标为逆向指标；指标数值居中，不过大不过小，表明科技特派员的绩效越高，则该指标为适度指标。

逆向指标和适度指标x转化成正向指标x'的公式为：

逆向指标转为正向指标：x'＝m'-x(1)

适度指标转为正向指标：其中，m'和m'分别代表指标x取值范围内的最大值和最小值。

s4)基于极值法对各指标进行无量纲化处理，并应用熵值法确定各指标权重。

应用基于极值法对各指标进行无量纲化处理，并应用熵值法确定各指标权重的步骤如下：

s401)对所得的各正向指标利用极值法进行无量纲化处理：

其中xij代表第i(i∈{1,2,....n})个科技特派员的第j(j∈{1,2,....m})个评定指标，xi'j为正向指标xij无量纲化处理后的值，mj为xij的最大值，mj为xij的最小值。

s402)根据xij计算第i个科技特派员，第j个指标下的特征比重或贡献度pij：

s403)根据贡献度pij计算第j项指标的熵值ej：

s404)根据信息熵值ej计算第j项指标的差异系数gj：

gj＝1-ej(6)。

s405)根据差异系数gj计算第j项指标的权重系数wj：

利用熵值法计算的指标权重值见表3。

表3：科技特派员评定指标权重体系。

s5)根据各项指标以及获得的权重值计算出科技特派员的绩效评定指数s，根据评定指数s确定科技特派员的绩效评定等级；

将得到的指标权重wj与第i个被评价对象在第j个评定指标上的比值pij相乘得出各个评价对象的绩效综合得分，根据分数高低在进行排名。综合得分s公式如下：

等级判定原则及评定结果如下：

综合得分90≤s≤100的绩效评定为优秀；

综合得分80≤s＜90的绩效评定为良好；

综合得分70≤s＜80的绩效评定为一般；

综合得分60≤s＜70的绩效评定为合格；

综合得分0≤s＜60的绩效评定为不合格。

以上内容是结合具体实施方式对本发明的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以提出若干简单的推理或替换，都应视为属于本发明的保护范围。