计算机学科排名评估精选(九篇)

第1篇：计算机学科排名评估范文

关键词 南京理工大学 学科评估 学科

中图分类号：G644.4 文献标识码：A

Analysis of Nanjing University of Science and Technology

in 2012 Third Round of Subject Evaluation

CAI Yun， ZHOU Lin

（Nanjing University of Science and Technology， Nanjing， Jiangsu 210094）

Abstract The Ministry of education to evaluate a subject in addition to Military Science and to rank the results. In the latest round of subject evaluation， Nanjing University of Science and Technology （Hereinafter referred to as "NJUST"） has 14 subjects for evaluation， in order to better understand the current level of the subjects of NJUST. This paper compared and analyzed the overall situation， the change in rank and features of subject evaluation， thus obtains some problems and suggestions in the development of NJUST.

Key words Nanjing University of Science and Technology； subject evaluation； subject

1 学科排名的意义

学科排名是指：教育部学位与研究生教育发展中心（以下简称“学位中心”）按照国务院学位委员会和教育部颁布的《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》，对除军事学门类外的全部一级学科进行整体水平评估，并根据评估结果进行排名，又称“一级学科整体水平评估”。此项工作于2002年首次在全国开展，各高校和科研单位自愿申请参加，至2009年已完成两轮评估。①2013年1月29日，最新一轮学科评估即第三轮结果向社会公布。

学科评估在一定程度上可以反映出高校的学科实力、办学水平。

2 南京理工大学三轮学科评估参评整体情况

南理工是隶属工业和信息化部的全国重点大学。在第三轮学科评估中，南理工共有14个学科参评，其中力学、机械工程、光学工程、仪器科学与技术、材料科学与工程、控制科学与工程、化学工程与技术、兵器科学与技术、管理科学与工程等9个学科参加了全部三轮学科评估；马克思主义理论、计算机科学与技术等2个学科参加了第二、三轮学科评估；外国语言文学、电子科学与技术、软件工程等3个学科仅参加了第三轮学科评估。

3 三轮学科评估排名的变化趋势

通过对南理工三轮参评学科排名的比较可将其学科排名变化归纳如下：

（1）排名和相对位置均上升（如图1）。

图1 学科排名变化情况（a）

（2）排名下降，但相对位置上升（如图2）。

图2 学科排名变化情况（b）

（3）绝对排名有转折，相对位置上升或稳定（如图3）。

通过三轮学科排名可以看出，参加三次评估的大多是学校的主干学科，多为工科，与前二轮相比，多数学科能够保持排名或相对位置上升的趋势。

图3 学科排名变化情况（c）

（4）绝对排名和相对位置都有转折（如图4）。

图4 学科排名变化情况（d）

图5 参评学科排名结构情况

图6 参评学科排名结构情况

4 第三轮参评学科的特征

如图5是南理工第三轮参评学科排名位次的结构情况图。南理工参评学科排名集中在11～40名之间，前十名学科数较少，优势不够明显，与工业和信息化部（以下简称“工信部”）其他高校差距较明显。如北京航空航天大学和哈尔滨工业大学前10名的学科数占参评学科数一半及以上，北航参评学科为17个，前10名学科所占比例为70%，哈工大参评学科27个，前10名学科所占比例为67%。在工信部七所高校中，只有南理工、西工大、哈工程前10名的学科数占参评学科数不及四分之一，分别为21%、16%、12%，参评数分别为14个、31个、17个。西工大在此次参评学科中参评数较多，范围较广，人文社科类、管理学、艺术学都参与评估，从而导致前10名学科百分比降低。

多领域多范围多学科的参与评估，可以更全面客观地反映高校的学科整体水平。如图6可以看出，南理工参评学科较单一，多以工科为主，人文社科类、管理类、艺术类较为薄弱。

5 问题与建议

通过对第三轮学科评估的分析与总结，对于南理工现阶段学科发展存在的问题主要有以下几点：

（1）南理工三轮排名中位居全国第一或前5的顶尖学科仅有兵器科学与技术学科，数量偏少。顶尖学科反映一所大学学科建设的“高峰”，代表学校在某一学科领域最强的影响力和竞争力。因此，学校须加大对新兴学科的培育扶持力度，遴选出能够涌现至全国前5位或5%的新学科，尽快凝练塑造学校学科建设的另一个“高峰”。

（2）工科领域学科竞争尤为激烈。如光学工程、控制科学与工程、化学工程与技术、材料科学与工程等南理工有传统优势的学科，仅在部属高校和省属高校中，哈工大、南航、哈工程、苏大、南工大等的相关学科排名上升很快，有的已经反超南理工。而南理工的机械工程、计算机科学与技术、软件工程等学科的排名却不甚理想，有的甚至已经处于部属高校末位，在江苏省内也位居中下游，这种趋势必须引起学校重视，加大对一批工科主干学科的建设力度。

（3）南理工参评学科以工科为主，门类偏少，理科学科三轮均没有参与，管理科学与工程、外国语言文学、思想政治教育等非理工学科的排名不甚理想且有下滑趋势。这反映了我校非工科学科的实力较弱，多学科协调发展的格局仍需继续塑造，学校要继续抓好理科和文科的建设。

本文为南京理工大学高等教育学会研究课题：高等学校特色发展的战略目标及实现路径研究阶段性成果

注释

① http：///xwyyjsjyxx/zlpj/xksppm/

第2篇：计算机学科排名评估范文

关键词：层次分析法；特征向量；数据库；教评教

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)05-11436-03

1 引言

近年来，教育规模的扩大给高等教学带来了新的挑战，高等教育大众化的趋势与高校教学环境相对不适应所产生的矛盾在一定程度上影响了教学质量[1]。教学质量是学校的生命线，必须在扩大高等教育规模的进程中，充分考虑和解决影响教学质量的问题。当然影响教学质量的因素有很多，不仅包括师资队伍、教学实验设备条件、现代化教育手段的应用等硬件因素，还包括办学思想、教学管理、专业建设、课程和教材建设等软件因素。但最为关键的应该是教师队伍。

由于受社会经济大环境的影响，高校中“教授不教，讲师不讲”的现象十分严重。部分教师对教学任务不投入，缺乏责任心和敬业精神。所以建立一套科学合理的教师教学质量评价体系和奖惩办法是提高教学质量的一个突破口。

现在好多高校都在搞学评教和教评教工作，以此激发教师上好每一堂课的积极性。但是，一般的教评教成绩只是一个领导或同事之间打分的结果，过多的依赖经验和印象，缺乏科学性和说服力。教评教实际上是一个多目标评估问题，包含三个要素：评估者、评估指标和评估办法。为了达到评估的客观公正，采用群体评估办法，科学确定指标体系，尽可能消除评估者个人偏好。通过科学合理的评价教师的综合业务，以提高整体教学质量。本文选择了一种科学有效的评估方法―层次分析法（Analytic Hierarchy Process 简称AHP），并将评测数据存储于数据库，便于查询分析。

2 层次分析法进行教评教评估的关键技术

层次分析法的基本原理是排序的原理，即最终将评估结果排出优劣次序，作为决策的依据[2]。具体可描述为：首先将决策的问题看作受多种因素影响的大系统，这些相互关联、相互制约的因素可以按照它们之间的隶属关系排成从高到低的若干层次，叫做构造递阶层次结构。然后请专家、学者、权威人士对各因素两两比较重要性，再利用数学方法，对各因素层层排序，最后对排序结果进行分析，辅助进行决策。

层次分析法的主要特点是定性与定量分析相结合，将人的主观判断用数量形式表达出来并进行科学处理，因此，更能适合复杂的社会科学领域的情况，较准确地反映社会科学领域的问题。同时，这一方法虽然有深刻的理论基础，但表现形式非常简单，容易被人理解、接受，因此，这一方法得到了较为广泛的应用。

2.1 构造教评教评估的递阶层次结构

经过对高校教师教学评估的实际情况分析，确定如下指标体系：

指标1（B1）：（教师资质）主要指教师学历、学位、职称等自然情况，同时也包括个人业务以内的工作和教研室安排的工作完成情况等。

指标2（B2）：（教学态度）指教师的敬业精神和授课态度，包括课前备课是否充分，是否及时辅导答疑，是否教书育人等。

指标3（B3）：（教学效果）主要指课堂授课情况，包括授课内容是否重点突出、多媒体课件（教案）设计是否合理、语言是否精炼、语速适中，课堂信息量是否适中等。

指标4（B4）：（教研科研）主要指教师的科研教研情况，包括主持、主研项目、论文数量、获奖情况等。数学模型如图1所示。

图1 教评教评估递阶层次结构

2.2 构造各层的判断矩阵并计算权重

此过程是层次分析法的核心部分，分为三步，首先计算指标层对目标层的权重，然后计算对象层对每个指标的权重，最后计算每位教师的总权重，排序结果即是评估结论。

2.2.1 评定指标层各个元素的权重

通过专家打分，计算出各个指标所占权重的均值，以此为基本数据，按照Saaty理论[2]构造出指标层相对于目标层的判断矩阵，如表1所示。

计算最大特征向量W=(0.398,0.236,0.167,0.199)，最大特征值λmax=4.060。根据公式（这里n为矩阵的阶数4）[2,3]，计算出CI=(4.060-4)/3=0.020，根据表2查得RI=0.90，CR=CI/RI=0.022

表1 第2层相对于第1层的判断矩阵

表2Saaty给出得RI值

所以得到教学资质、教学态度、教学效果和教研科研的权重分别为（0.398, 0.236, 0.167, 0.199）。

2.2.2 评定对象层各个元素的权重

首先计算出每位教师的平均得分，以此为基本数据，构造出指标层相对于目标层的判断矩阵，（由于篇幅所限，第三层对四个指标的判断矩阵从略），分别计算最大特征向量和特征值如下，并通过一致性检验。

W1=(0.217,0.151,0.395,0.160,0.077)，最大特征值λmax=5.015

W2=(0.370,0.069,0.169,0.326,0.066)，最大特征值λmax=5.018

W3=(0.439,0.044,0.161,0.271,0.085)，最大特征值λmax=5.186

W4=(0.082,0.260,0.138,0.260,0.260)，最大特征值λmax=5.010

2.2.3 评定对象层各元素的总权重

根据层次分析法计算原理，得到对象层各元素的总权重表3：

表3 对象层各元素的总权重

计算出层次总排序的权重向量为：W=(0.263, 0.136, 0.251, 0.238, 0.112)

CI=0.049，RI=1.120，CR=0.044

因此得到五名教师的综合素质得分排序为：

①教师C10.263 ②教师C3 0.251 ③教师C40.238

④教师C20.136 ⑤教师C5 0.112

3 基于数据库的层次分析法算法实现

层次分析法涉及到大量繁琐的数学计算，需要计算机作为辅助，借用计算机强大的计算能力，将每位教师的评价指标数据预先存入数据库进行维护管理，通过计算机编程实现层次分析的评估过程，以达到科学评价教师工作的目标。

3.1 评估数据的管理和维护

考虑到评估软件的扩展性和实用性，我们提出了用Access数据库存储管理评估数据的思想，主要有以下好处：

(1)预先将评估数据存储，便于修改完善，同时避免误输入造成的评估计算错误；

(2)考虑到评估扩展性，用户通过程序建立评估指标体系，从而实现软件评估其他案例，拓展了软件的评估对象；

(3)数据库维护数据，便于查询统计。

基于数据库的层次分析法软件计算过程如图2所示。

3.2 求解判断矩阵的最大特征向量方法

层次分析法中最为关键的技术就是求解最大特征值和特征向量，从数学角度，求解方法主要有乘幂法、反幂法和雅可比迭代法等，经过反复研究试验，无论从计算精度还是运算速度，乘幂法都是首选的方案。

乘幂法的计算公式为：[4,5]

这表明x(k)是用A的k次幂左乘x(0)得到的，因此称此方法为乘幂法，公式（1）或（2）式称为乘幂公式，{x(k)}称为迭代序列。

图2 程序流程图

3.3 计算机编程实现

下面给出计算机实现的核心算法，主要涉及到矩阵相乘算法，矩阵迭代算法等。

应用中调用MEigenv函数计可计算出矩阵的最大特征值。

4 结束语

程序使用，Access数据库开发，主要功能包括：评估对象资料录入，评测指标设定，层次分析法评估，评估结果查询等功能。理论上支持单层指标体系，N个对象的评估，但因为每增加一个对象对计算量的影响比较大，所以评价元素过多时会影响到计算时间。同时软件对于评测数据进行实时保存，可以分次录入数据，并可以防止数据录入中期中断，造成不必要的损失。

前述教评教案例的最大特征值和特征向量就是本软件的运算结果，计算精度达到评估要求。本软件还可以对任何适合多目标评测原理的案例进行评估计算。

参考文献：

[1] 刘永瑞. 探索新形势下提高教育教学质量的有效机制[J]. 中国高等教育,2001,10.

[2] 王莲芬，等. 层次分析法引论[M]. 北京：中国人民大学出版社，1990.6.

[3] 许树柏. 层次分析法原理 实用决策方法[M]. 天津：天津大学出版社,1988.5.

[4] 关治，陈景良. 数值计算方法[M]. 北京：清华大学出版社,2003.

第3篇：计算机学科排名评估范文

信息工程学院 陈林

 

一年来，在信息工程学院全体教职员工的共同努力和支持下，务实开展工作，协助院长分管实践教学、工程实践中心、科技、物联网专业评估等工作，现总结汇报如下：

一、重视政治理论学习，做到廉洁自律

聚焦学习党的、二中、三中、四中、五中全会精神，视察江苏提出的两争一前列要求以及学校三问九思解放思想大讨论，拥护党的路线、方针和政策；能够忠诚党的教育事业，热爱任职岗位；快速适应学校转制后的各种新政策、新制度、新要求，以应用型人才培养质量为根本，团结同事，勤奋工作。

作为一名党员，始终铭记入党初心，严于律己，时刻用党员的标准严格要求自己，严格遵守党的纪律，遵守廉洁自律的各项规定；在工作和生活上严格要求自己，做到廉洁勤政，遵纪守法，做到坚持原则，按章办事；正确对待个人得失，不计名利，服从大局。2020年没有违反个人廉洁的问题。

二、2020年度主要开展的工作

1.实践教学

一是由于疫情的影响，分类制订上机、实验的授课计划；5 月份学生返校后，在做好疫情防控的前提下，有序增开线下课程，重点开展实验实践课线下教学，较好的完成了实验实践教学任务。

二是应对疫情，通过教学辅助系统强化毕业设计管理，将毕业设计选题、毕业设计各阶段学生的各类文档的上传、教师对论文评阅等工作，全部通过系统完成，实现了毕业设计全过程的信息化平台支撑。

三是20-21-1学期制订并实施“信息工程学院课程设计教学规范（试行）”。该规范对课程设计教学的组织、教学准备、教学指导要求以及学生课程设计报告规范要求等方面作了具体规定。

四是尝试调整集中实践教学安排的时间段。过去 3 周左右的集中实践教学，通常是在期末考试之前安排，部分学生为了应对课程期末考试，时间和精力不能全部投入到集中实践课程学习中。这次尝试将 18 物联网和 18 计算机专业的期末考试全部提前到集中实践之前，以便学生能够全身心投入集中实践，下学期将通过看课程设计报告、师生座谈了解集中实践教学时间调整的效果。

五是继续推进部分集中实践教学的校企合作，引入企业资源参与实践教学，提高技能训练效果。2017级电子信息工程专业的电子创新设计引入南京华清远见企业开发工程师授课，2017级计算机科学与技术专业方向课程设计引入苏州驰星公司来校开展项目实训，2017级通信工程专业校内综合实训引入南京信盈达公司企业工程师来校授课，取得较好的技能训练效果。

六是继续推进以小微学习型组织建设为主要载体的创新创业教育。在专业技能竞赛方面，2020年共参加6项省级以上学科技能竞赛，共获得团体、个人奖项共68项，获奖学生涉及100余名同学，其中ROBOMASTER 机甲大师赛单项赛三等奖1项、第十一届蓝桥杯全国软件和信息技术人才大赛软件类国赛三等奖1项、单片机国赛三等奖1项、第 13 届中国大学生计算机设计大赛国赛三等奖 1 项都属于A类赛事国赛获奖，这些竞赛是全国普通高校学科竞赛排行榜来源竞赛。在创新创业项目方面，学院共申报创新创业培育项目12项，最终校级立项8项。另外在创业创业教育上引入嵌入式合作企业等外部资源，在2020级嵌入式人才培养项目补充协议中与嵌入式企业对创新创业项目合作培育进行了约定。

2.工程实践中心

一是重视实践教学条件建设。2020年实验室建设项目全部实施，新建无线传感网实验室，电子创新实验室增补嵌入式实验箱，材料实验室增补电阻炉和金相显微镜，物理实验室增补激光仪和直流电位差计设备，通信原理实验室更新了计算机；2021年实验室建设项目预算经系（教研室、工程实践中心）申报、学院党政联席会议2次讨论后确定。

二是继续实行工程实践中心全开放制度。进一步规范实验室预约开放使用流程，教师、学生可以在先极实验教学管理系统中预约使用实验室，在常规实践教学活动之外满足了小微学习型组织活动、计算机等级考试上机练习、学生学科技能竞赛、教师科研等多方面的需求。

三是积极参加学校组织的省级大学生创新创业实践教育中心培育点的申报工作，组织工程实践中心教师参与申报书撰写、支撑材料收集以及双创中心网站建设等工作。

四是持续重视实验室安全工作。建全安全责任体系，学院与中心实验室签订安全责任书；实施日、周、月三级安全检查机制；材料实验室整改热处理实验室线路，实验室空间重新布局；化学实验室按程序报废了多年来累积的废液以及过期化学药剂。本年度未出现安全事故。

3.科技工作

一是重视平台建设。在推进现有平台建设的基础上，积极组织申报学校第二批科研平台和科研团队建设项目，共申报3个平台和3个团队，涵盖学院现有专业对应的计算机、材料、电子信息等所有学科；学院积极参与学校组织申报的省发改委工程研究中心项目。

二是科研成果纵向比量、质均有提升。教师参与部级自然科学基金项目立项 1 项（朱鹏程，排名第二）、江苏省高校自然科学研究计划项目立项 2 项、江苏省高等教育科学研究“十三五”规划课题立项 2 项、宿迁市科技计划指令性项目立项 5项；横项经费到帐 119.5 万元； 39 篇，其中SCI4 篇、EI 1 篇、CSCD 5 篇、中文核心 6 篇；授权发明专利 4 项、实用新型专利 20 项、著作权 29 项；3位博士申报并获批企业科技副总项目。

三是高度重视高级别项目申报组织工作。学院积极组织教师参加科技处组织的国家自然科学基金项目动员会，按青年和面上分别排查符合申报条件的教师，动员教师积极申报，目前已确定申报2021年国家自然科学基金项目9项，其中青年7项，面上2项；制订信息工程学院国自科项目推进安排日程表，12月29日江苏大学韩飞教授已来校作专题辅导。

四是积极组织或参与组织学术交流活动，通过学术交流开阔视野，了解学科专业发展前沿。积极参与学校组织的“CCF 走进宿迁学院——中国计算机学会青年计算机科技论坛宿迁学院专场”活动。南京理工大学计算机科学与工程（人工智能）学院、西安理工大学、西安电子科技大学计算机科学与技术学院、南京信息工程大学计算机与软件学院、西北大学信息科学与技术学院等 7 位专家教授分别作学术报告，随后又从人才培养、团队建设、科学研究、课题申报、实验室建设等方面与我院教师进行研讨交流。协同宿迁学院产业研究院举办“AI 与物联网产业发展”科技报告会。邀请苏州大学、江苏大学、南京信息工程大学教授为我院师生作线上、线下学术报告。

4.物联网专业评估

一是成立物联网专业评估（新设专业和学士学位增列）迎评工作组，李国栋院长任组长，学院领导全部参与，由我负责协调迎评各项具体工作；教务秘书、行政秘书、17级物联网专业辅导员、物联网专业所有教师作为迎评工作组成员。

二是分解任务，责任到人，采用分散和集中的形式处理评估报告和支撑材料收集整理过程中的各种问题，最终按评估办时间表及时提交物联网专业新设专业评估材料；学士学位增列评审材料准备工作正在有序推进。

三是以评促建，按照新的新设专业评估评估指标体系，对照我院专业建设现状（特别是计算机科学与技术、电子信息工程等2个2021年将要接受新设专业评估的专业），45岁以下教师博士率、实习基地使用的佐证材料、学生国内外交流等方面还比较欠缺等，今后一段时间将针对性的开展工作。

三、个人教科研工作

2020年度承担17软嵌12班的《云计算概论》、17物联1班《云计算与大数据》、18物联1班《数据库系统原理》和17信科12班《计算机网络》等课程的教学任务及2016级8名学生毕业设计的指导工作；授权发明专利、实用新型专利各1项，指导学生参加2020年第十一届蓝桥杯大赛获二等奖、三等奖共6项，获宿迁学院2020年互联网+创新创业大赛获二等奖1项。

四、存在问题与不足

存在工作思路不够开阔、重点工作推动力度不够等问题，学院科研平台、团队建设尚处于起步阶段，成效尚不明显，创新创业教育覆盖面及标志性成果较少；计算机学科技术发展迅速，个人专业学习提升以及科研时间投入不足，教科研成果较少。2021年将进一步理清工作思路、改进工作方法，不断加强政治理论学习和业务学习，争取在负责的条块工作和个人能力上均有较大提升。

第4篇：计算机学科排名评估范文

关键词 研究生质量 评估 Topsis 层次分析法 c值

中图分类号： F224.7 文献标识码：A

随着每年研究生招生人数的增加，如何切实有效的保障研究生培养质量提上议事日程。与此同时，社会对高级人才的培养不断提出新要求。如何建立一套完善的研究生培养质量的评估体系来监督和保障培养质量，适应社会的人才需求显得尤为重要。

一、研生培养发展研究生教育必须坚持数量与质量协调发展的方针

特别是在研究生规模快速发展的现阶段，重视研究生培养质量尤为重要。国外针对高等教育已有许多独立的教育质量监督机构。例如，英国统一评价标准成立了高等教育质量保证署等评估机构，随后又成立科研评估、教学质量评估和学术质量审核机构；日本建立了大学审议会、大学基准协会、各大学内部的评价机构；美国建立了中学后教育鉴定委员会、资格与机构评价办公室、全国高等教育认可委员会；瑞典建立了高等教育质量署等。各国都根据本国的社会经济、政治和科研的发展情况以及本国的教育目的、教育目标及各校的目标、任务制定出比较合理的评价指标体系，明确地规定了评估机构的职能、评估的对象、评估的方法与程序、评估专家的组成、评估的手段以及评估后的工作。研究生的培养质量是研究生教育的生命线，实施研究生培养条件评估，对研究生教育工作和研究生培养质量有着一定的“鉴定作用、导向作用、诊断作用、激励作用和监督作用”，设置研究生培养条件评估指标就应该发挥评估的功能、体现评估的目的。王晓漫等对研究生培养评估提出了一级评价指标和二级指标，形成了基本的评估体系。基于上述工作，本文提出了综合利用层次分析法和改进型TOPSIS法对研究生培养条件进行评估。

二、层次分析法层次分析法（AHP）

方法是通过分析复杂问题包含的各种因素及相互关系，将问题分解为不同的要素，把这些要素分为不同的层次，建立一个多层次的分析结构模型。在每一层次中按一定的准则，对该层各要素进行逐一比较，建立判断矩阵。通过计算判断矩阵的最大特征根及相应的特征向量，得到该层要素对于上一层某一要素的权重。进而计算出各层要素对总体目标的组合权重，从而得到不同方案的权值，为选择最优方案提供依据。层次分析法的步骤有：（1）建立指标评价体系。图1中，目标层为研究生培养评估；准则层为评价各高校研究生培养条件的准则，包括人文环境条件、师资条件、制度条件、物质条件、科研提案件、教学条件。（2）构造各层判断矩阵。判断矩阵是表示针对上一层某要素而言，本层与它有关联的各要素之间的相对优越程度。（3）各层单排序和一致性检验。层次单排序即把本层各要素对上一层次来说排出优劣顺序，即求出权重，当CR

上图各个指标的权重如表1。

三、基于层次分析法的改进TOPSIS法的应用

本文由层次分析法得出各评价指标的权重，用TOPSIS法对各高校研究生培养质量进行排序。TOPSIS法是逼近理想的排序方法，它借助多属性问题的理想解和负理想解给高校集X中各高校排序。理想解X*是一个高校集X中并不存在的虚拟的最佳方案，它的每个属性值都是评价矩阵中该属性的最好的值，而负理想解X0是虚拟的最差的高校，它的每个属性值都是评价矩阵中该属性的最差值。在n维空间中，将高校集X中的各高校Xi与理想解X*和负理想解X0的距离比较，既靠近理想解又远离负理想解的高校就是高校集X中的具有最佳研究生培养条件的高校；并可据此排定高校集X中的各高校的优先序。这样就将比值计算的缺点隐去，让有细微差距的值或者位于最差点和最优点中间位置的值有了排序的可能性。

TOPSIS法的应用步骤如下：

（4）计算各高校到理想解与负理想解的距离。

（5）计算各高校的排队指标值（即综合评价指标数）：

（6）按由大到小排列方案的优劣次序。

四、具体实例评估

以某三所高校为例，根据各指标相应的评价标准，给这三所高校给出评价值，并将评估的结果规范化，在这里以规范的评估结果为例。应用层次分析法得出各指标权重。

加权规范阵X如公式1。各指标都为效益型属性，得理想解X*和负理想解X埃？

五、结语

本文综合利用层次分析法和TOPSIS法，该方法可对不同院系的研究生培养条件进行评估排序，并对TOPSIS法进行了改进，使水平相当且排名密集部分的高校进行有效排序。各高校可以通过评估模型发现自己与其他高校的差距，对薄弱环节进行相应改进。本文把这种研究方法应用在研究生教育中，希望能够通过相关思路的探讨，为我国研究生教育的改革和发展提供新的方法和有益的参考。

（作者单位：田丰，四川大学工商管理学院，成都信息工程学院研究生处；宋伟，四川大学工商管理学院；李燕凌，成都信息工程学院研究生处）

参考文献：

[1]汪应洛，系统工程理论、方法与应用，高等教育出版社，2001（06）

[3]付巧峰，关于TOPSIS法的研究，西安科技大学学报，2008（01）

[4]张颖超 卢艳，基于改进的AHP—TOPSIS法的和谐社会综合评价研究，商场现代化，2008年（08）

[5]陈伟，关于TOPSIS法应用中的逆序问题及消除的方法，运筹与管理，2005 （05）

第5篇：计算机学科排名评估范文

【关键词】 教学质量;因子分析;指标;数据

一、指标和数据

本文以某校公共基础课高等数学(2009～2010年第一学期)的测评数据为例进行分析,其测评体系共有13项指标:教态与仪表x1;执教纪律性x2;对学生的要求与关爱x3;内容更新与学科发展动态x4;学生学习能力、实践能力、创新能力培养x5;教材选择x6;内容组织与重、难点把握x7;表达的条理性与清晰性x8;教学的启发性与互动性x9;多媒体应用的规范性与合理性x10;教案准备x11;课堂管理x12;学习指导与作业批改x13 。随机抽取20位教师,指标数据(见表1)。

二、因子分析过程与结果

教师教学质量评估指标体系是建立在评估指标的可比性和可操作的原则上,因而指标很多,而且各指标之间通常又有很强的相关性,很难直接判断出教师教学质量的优劣。因子分析法是从研究相关矩阵或协方差矩阵内部的依赖关系出发,把一些错综复杂的变量归结为少数几个不相关的综合变量(因子),以再现因子与原始变量之间的内在关系的多变量统计分析方法。由于原始数据量纲一致,故数据不必进行标准化处理。首先计算出原始数据的相关系数矩阵R,再求出R的特征值和方差贡献率,在SAS软件中调用FACTOR过程得出结果。第一个因子的方差贡献率已达到92.85%,为了充分挖掘信息,提取前三个因子作为公因子,使累积方差贡献率达到96.84%得出相应因子载荷矩阵。

从因子载荷矩阵可以看出:(1)第一公因子F1在每个变量上载荷都很高,可以将F1理解为教学质量综合因子,反映了教学质量的综合水平。尤其在x12课堂管理、x5对学生学习能力、实践能力、创新能力的培养、x8表达的条理性与清晰性和 x9教学的启发性与互动性上系数更大,这几个方面最能代表教师教学质量的综合水平,每位教师要想提高自己的教学质量,应着重在这几方面下工夫。(2)第二公因子F2在x2执教纪律性、x6教材选择上载荷较高,将F2理解为教学水平因子。说明教师在教学水平方面应该注重因材施教,选择适合学生特点的教材,有过硬的执教能力,能够控制课堂。(3)第三公因子F3在x1教态与仪表和x13学习指导与作业批改上载荷较高,将F3理解为教学态度因子。教师的教态,对学生的热爱和责任心始终是决定教师教学质量好坏的一个关键因素。

利用回归法计算出F1、F2和F3各公因子得分,在SAS软件中调用FACTOR过程的SCORE选项得出结果。将三个公因子的贡献率作为权重求加权均值,得到各教师教学质量评估的综合得分并排名,计算公式为:F =0.9285×F1+0.0227×F2+0.0172×F3(结果见上表4)。根据因子得分情况,各教师可以了解自己具体方面的教学情况和整体教学水平,能够有针对性地改进自己的教学。有的教师综合得分很高,但某因子方面相对不足;有的教师综合得分比较靠后,但某方面较突出。从表4中看到,教师综合得分F排名的结果与该校采取的各指标平均值求和作为教师综合得分的排名结果有很大不同,传统的计算方法只是把各指标的平均值直接求和作为教师的综合得分,各指标之间不独立,信息存在较大的交叉和冗余,影响评估结果的准确性;用因子分析的方法分析数据,权重系数是通过数据分析计算得到的各公因子贡献率,避免了以往人为主观确定权重的缺点,且各公因子之间相互独立,剔除了信息的交叉和冗余,评估结果更具客观性和合理性。

本文用因子分析法将评估体系的13项指标综合为3个不相关的公因子指标,既简化了评估体系,又克服了信息间的重叠,并计算出各公因子得分和综合评估得分,通过因子得分,教师可以了解自己的长处和不足。用因子分析法分析教学质量评估问题,方法科学客观,评估结果合理可靠,对教师教学质量的提高和管理部门研究决策教师教学质量评估问题都有一定的指导意义。

参考文献

第6篇：计算机学科排名评估范文

关键词：城镇居民；消费经济效益；消费身心效益；综合分析

一、城镇居民消费效益综合评价指标设计

1.身心效益评价指标体系设计。在对城镇居民消费身心效益进行评价时，其主要由10个指标共同构成，并且能体现出消费情况对其身心健康产生的影响。

各项指标的具体的计算可依据下列公式：①健康用水普及率=健康用水居民数/城镇总人数；②燃气普及率=燃气使用人数/城镇总人数；③城镇人口密度=城镇总人数/城镇总面积；④医护人员人均负担系数：城镇人口总数/医护人员数；⑤主要道路行车密度=机动车总量/行车道路长度；⑥城镇人均道路面积=城镇道路面积/城镇人口数；⑦教育投资支出比=教育总支出/娱乐教育文化消费总支出；⑧每万人公共交通车辆=公共交通运营车标台数/城镇人口数；⑨每十万人交通事故伤亡率=交通事故伤亡总人数/城镇总人数；⑩文化娱乐服务支出比=文化娱乐服务支出/消费支出。

2.城镇居民消费经济效益评价指标体系也主要由10个指标构成，并且能体现出消费情况对经济发展产生的影响。

各项指标的具体的计算可依据下列公式：①住宅消费单位成本=住宅总消费支出/住宅总面积；②服装消费支出比重=服装消费支出/总消费支出；③肉类消费支出比重=肉类消费支出/食品消费总支出；④家庭住房购买力=住宅平均购买价格/居民家庭年收入；⑤绿化覆盖率=绿化面积/城镇总面积；⑥上网居民比重=上网居民数量/居民人数；⑦交通通讯支出比重=交通通讯支出/消费总支出；⑧居民消费产出比=GDP/消费总支出；⑨劳动生产率=GDP/劳动总人口数；⑩单位教育投入产出=人均受教育年限/人均教育支出。

二、中国城镇居民消费效益综合评估分析

1.居民消费效益组合评价与数据处理的方法。本文研究的主要对象是2014年我国8个省市调查后的城镇居民消费效益情况，文中所有的指标体系数据都是从中国环境状况公报》、《中国统计年鉴》中获取，对于部分由于某些因素影响而难以收集的指标，则选择其相近值进行替代。

组合评价法的主要思路是模糊综合评价、主成分法与熵值法等评估方法得到的消费效益评估结果应用科学的方法进行组合，从而获得最终的组合评价值，依据组合评价值情况进行排序，其中涉及到的组合方法包括Borda法与均值法。

2.中国城镇居民消费效益综合分析。（1）子系统主成分综合评价结果。应用主成分法科学分析了样本数据信息之后，经过一系列计算，从而获得各个子系统中城市的得分情况及具体的排名，结果见表1。从表中居民消费的身心效益进行分析，位于前3位的城市分别为上海、北京与天津，而从居民消费的经济效益进行分析，多数身份均处在东北地区，其中前3位的分别为上海、北京及浙江。

（2）中国城镇居民消费效益组合评价。通过均值法、Borda法两种方法分别对居民消费效益进行组合评价，得到两种组合评价法排名情况，见表2。从表中可以看出，采用两种组合评价方法得到的前3位依然为上海、北京与天津，这与上述单一的评价结果数据具有一致性。

表2 两种组合评价法的排名情况

三、结论

依据组合评价法中的均值法进行组合评价与单一的评价方法具有很大的相关性，因而可以将这种方法得出的排名情况作为最优的排名结果。其中，位于前3位的分贝为上海、北京、天津。经过全面而科学的分析后能够发现，我国的东部城市居民消费和西部之间存在很大的差异，其中北京、上海等城市居民有着很高的消费水平，但相对来说中部城市居民则消费水平偏低。通过这种存在的东部、西部消费效益高，而中部消费效益低的现象能得出一个结论：中国当前城镇居民消费效益和城市的经济发展水平大体上呈现出一种“U”型的分布关系，但如何认识到这一分布情况演变的规律与形成的机理依然有待进一步研究与分析。

参考文献：

[1]娄峰，李雪松.中国城镇居民消费需求的动态实证分析[J].中国社会科学，2009，03：109-115，206.

[2]曾光.中国城镇居民消费支出结构研究――基于2010年省际截面数据的因子分析[J].暨南学报（哲学社会科学版），2012，09：70-78，162.

[3]江静.中国城镇居民消费支出的影响因素分析[J].北京工商大学学报（社会科学版），2014，02：24-31.

第7篇：计算机学科排名评估范文

Key words：evaluation science and technology competitiveness indicator system data analysis； layout index

中图分类号：S0 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2016）11-0276-03

随着计算机技术的飞速发展和高等教育信息化、国际化进程的加快，高校自我评估活动中面临的最大问题是如何在卷帙浩繁的统计资料、信息公开报告以及各大排行榜榜单中挖掘数据价值，降低信息认知难度，清晰呈现自身状态，从而为主体的科学决策提供客观依据。“评价最重要的意图不是为了证明，而是为了改进。”[1]现存的有关高校的评价活动或评价体系主要问题体现在自上而下的评价多，多维度专业评价少；结果性评价多，跟踪性评价少[2]。由于评估成本和技术的限制，评价活动时间间隔较长，专项评价活动也时断时续，信息反馈严重滞后，评估结果的新鲜度和持续性难以保障。有的高校雇佣第三方机构进行定制化的数据服务和自我评估来解决这个问题，这样自我评估成本也大幅增加。对于多数受评估成本困扰的高校，要抓住机遇应对挑战必须开展类似自我评价活动的数据跟踪和监测，合理定位发展方向，迅速和科学地进行决策，不断改进自身办学行为，最终找到符合自身特色的发展道路，在新一轮的高校发展中抢占先机。

一、数据型高校科技竞争力评价体系建设意义

选择高校科技竞争力作为评价主体，主要考虑到评价主体的内涵和评价主体的数据来源。高校的科技竞争力内涵丰富，是国家科技竞争力的重要组成部分，也是一个高校高水平科技人才培养、科学技术创新与发展、科学技术成果转化等事业的综合体现[3]。高校科技竞争力数据来源广泛，能够实现数据的公开采集、连续跟踪。近年来信息技术的进步使得高教育领域的数据呈指数增长，国内外机构的各大排行榜数据，权威部门的年度报告，为科技竞争力的数据挖掘与分析提供了充分可能。从这些海量数据中选择合适的作为科技竞争力评价体系的数据来源，保证了数据获取的渠道和口径的统一，避免了学校填报数据的过程。

充分发挥数据在评价活动中的作用，对高校开展科技竞争力专项评价在宏观层面和微观层面都具有重要意义。宏观层面，评价体系可以用于高等教育主管部门配置教育资源时的科学依据和政策制定的重要参考，便于有关部门掌握高校的科技发展动态部署区域乃至国家的科技战略；数据型高校科技竞争力评价体系作为专项评价能丰富目前学术性评价为主导的评价体系，避免所有高校清一色的向学术型综合大学进军，体现教育公平，让具有特色的高校能合理定位追求一流。微观层面及对作为评价对象的高校自身来看，评价体系可以帮助高校探寻数据间的内在规律，合理定位特色，有效防止大学建设的“同质化”；高校自身也可以利用科技竞争力评价体系进行内部诊断，找出存在问题、薄弱环节，发现科技前沿，引导科技创新；有利于高校汇聚产学研用的相关资源，构建与更多企业合作的桥梁，也为企业寻找合作高校提供参考和指导[4]。

二、数据型高校科技竞争力评价体系构建

高校科技竞争力评价体系构建是一项综合性的系统工程。大致分为高校科技竞争力内涵界定、数据型评价指标体系构建、数据采集及处理、评价结果分析四个阶段。

1.高校科技竞争力内涵

国内较早明确提出高校科技竞争力的概念的学者从竞争角度出发，认为高校科技竞争力是指高校利用所掌握的资源产出比竞争对手更多高水平的科研成果的能力。高校的科技竞争力总体来说可以理解为高校从事科技活动的综合能力，它包括了高校拥有的科技资源和对其利用的过程，高校进行基础研究、应用研究、成果转化的全部活动过程，以及高校组织管理机制、成长激励机制等能间接推进高校科技进步的软环境。随着国家对一流大学和一流学科建设的统筹推进，高校作为国家创新体系的重要组成部分，肩负着培养高素质创新人才、发展科学技术和推动高新技术产业化的重要使命，高校的科技竞争力内涵也在不断丰富，科技创新等一些能反映科技劳动原创性的要素对科技竞争力的贡献度呈逐年提升态势。

2.指标体系构建

对科技竞争力运用指标体系进行分析最早始于美国，1972年第一份《科学指标》问世[5]。目前国内尚未有获得广泛认可的科技竞争力评价体系，有关科技竞争力评价体系建设的研究主要集中在体系的模型设计方法、构建原则、指标体系等理论研究层面。2015年四川大学全球大学科技竞争力研究所全球大学科技竞争力百强名单，采用SCI收录论文、国际专利数量等四项量化指标对全球高校进行科技竞争力分析和排名，我国的清华大学等9所大学进入百强[6]。对于国内众多普通高校而言，国际性的指标数据少且具有很大程度的偶然性，亟待构建一套具有稳定数据来源的能评价自身科技竞争力的评价体系，帮助学校明确自身定位、突出办学特色寻求多元化的发展之路。

2.1指标体系构建原则

一个适用性广泛的指标体系需要遵循以下几个原则[7]。第一系统性原则，能够全方位、立体化、多层次的反映高校科技竞争力。第二导向性原则，2012年国务院《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》指出，建立以服务需求和提升创新能力为导向的科技评价和科技服务体系；第三可比性原则，量化指标的设计能够反映高校的共性特征进行数据的横向或纵向对比，这就要求对原始数据的归一化或是无量纲处理；第四动态性原则，指标体系要能够根据区域经济和国家战略做出动态调整。

2.2指标体系数据来源

根据上述原则，以高校竞争力作为高校专项评价的主体，探索构建了能够进行数据跟踪和监测的数据型高校科技竞争力评价体系，评价体系以事实型数据为主覆盖科技基础、科技人才、科学研究、科技成果、科技声誉5大类别，包含17个具体的评估单元，如表1所示。指标体系数据均可以通过互联网、权威部门年度报告、第三方机构公开数据等开放渠道获取，大部分评价单元数据来源是每年由教育部科学技术司汇编的《高等学校科技统计资料汇编》（以下简称汇编）。《汇编》的数据采集、编排参照国际通用的分类方法，每年更新保证了数据的连续性，便于对高校的科技竞争力发展状况进行跟踪监测。公开获取的数据来源，不仅降低了数据采集的成本，还能够让研究人员和政策制定者直接通过数据读取各高校在评价单元上的差距，可以在普通高校间大范围推广使用，从而用于高校间科技竞争力的横向比较。数据型的评价体系还可以用于高校自我评估，只要有针对性的选取目标高校作为对比标杆，就可以快速高效地进行自我评估。

为避免忽视评价单元数字特征本身所蕴含的信息以及易专家偏好等主观因素的影响[8]，指标体系不再对大类进行权重分配，而是采用直接的、基础的量化指标作为比较评价参考，数据分析更加便利简洁，同时能通过每个评价单元数值比较进行全方位的水平比较。

3.数学模型

由于不同评估单元内涵、量纲、体量的差异，会出现各单元之间数量级差别较大，为缩小各评价单元的数量级差距，使各个评价单元的数据更加扁平化和降低后期数据处理阶段难度，采用分布指标对各评价单元的原始数据进行归一化和无量纲处理。所谓分布指标是一种带有参照标准的复杂科学计量指标，它与两个评价集合的总量指标相关。这两个评价集合在给定的科学计量系统中有着相似的数据项，其中一个是另一个的子集[9]。

基于分布指标的理念，设计了评估单元布局指数指标Li概念。

j高校的第i个评估单元其布局指数计算公式如下：

其中

i代表评估单元序号；

j代表高校序号；

n代表样本中包含的高校个数；

以评估类别A科技基础中的评估单元1科技投入为例，某高校的科技投入为10亿元，样本总量为500亿元，那么这所高校第1个评估单元布局指数为

按照上述计算方法可以依次计算出这所高校17个评估单元的各个布局指数。科技竞争力量化指标布局指数引入后，该评价体系实现了全部评价单元数据的无量纲化，并能够间接反映被评估高校在评估单元全国总量中的占比。数据能够以数组的形式进行存储、提取、计算，便于科研分析人员进行数据的二次开发和深度挖掘，从而全方位多层次展现高校科技竞争力。

对于同一个评估单元，其数据项具有相同的单位和物理意义，可以在数学意义上计算平均值。

第i个评估单元布局指数平均值的计算方法如下：

经过公式推导，评估单元布局指数的平均值与总量和各单元数据量无关，只与样本数量有关。

为使评价体系5大类别的结果更据评价传统意义上的“成绩单”形式，对同一评估单元下的布局指数进行结果累计，同时采用平均值作为60分基准线，衡量样本高校在各评估类别的得分。

j高校在评估类别A的得分计算方法如下：

三、数据型高校科技竞争力评价体系应用范例

1.数据采集及处理

选取j1高校作为范例进行科技竞争力评估。j1高校是教育部直属高校，为对其科技竞争力水平和特色进行客观评价，利用表1所建立的高校科技竞争力评价体系，选取教育部全国直属的64所高校年度统计数据为样本总量。选取与其行业背景相类似的j2高校作为对比标杆，选取全国顶尖的j3高校作为参照标杆。评价体系的5大类17个评估单元的样本总量依次存储在数组 中，64所高校的原始数据为Uij，对应布局指数为Lij。三所高校的原始数据如表2所示。

利用提出的布局指数概念按照公式1的计算方法对原始数据进行归一化和无量纲处理后，得到三所高校每个评估单元的布局指数，按照公式2的计算方法，计算出布局指数平均值。布局指数的运用使单位不同，原始数据数量级差异很大的评估单元数据更加扁平化，数量级更为接近，研究人员可以有限区域内进行可视化对比，使比较结果更加直观。图1是j1、j2、j3三所高校的布局指数以及布局指数平均值的对比。

根据公式3的计算方法，j1高校在评估类别A科技基础的得分为：

同理可以计算出其他类别和j2、j3高校的得分，三所学校的5大类别得分如表3所示。

2.评估结果分析

基于“评估的最主要目的是为了改进”的理念，对于j1高校来说根据评估结果可以发现具体问题和差距，进行“对症下药”。从评价体系最后给出的分数分析，j1高校的科技基础、科技人才、科技成果、科技声誉等均高于样本平均水平，但科学研究类别得分仅为43分是j1高校的弱项。具体原因是其在该类别分项中评价单元8课题情况、评价单元10国外学术论文、评价单元11高被引论文的布局指数均低于平均值，这些指标有较大提升空间。

j1高校与j2高校所在区域类型和行业相接近，是综合实力比较接近的高校。与j2高校相比，j1高校除了科技声誉优势明显外，在科技人才和科学研究领域都被j2高校近年来的快速发展拉开了差距，尤其是前1%ESI学科数和高被引论文方面，j2高校的布局指数分别是j1高校的2倍和4倍。建议j1高校加强ESI潜力学科的培育和高水平论文的奖励，提高校内论文质量和影响力。

j1高校与全国顶尖的j3高校相比在五大评估类别中都存在着较大的差距，尤其在代表学术精英层次的评价单元7长江学者数量方面，j3高校占比接近样本总量的50%。建议j1高校在高水平人才队伍建设方面另辟蹊径，采用内外结合双管齐下的方式，不仅要加强外部高水平人才的精准引进，同时加大对学校内部优秀青年人才的培养和支持力度，注重对校内潜力人才的挖掘，充分发挥科技声誉的影响力优势，进一步加强对外合作交流。

四、小结

第8篇：计算机学科排名评估范文

西安电子科技大学是以信息与电子学科为主，工、理、管、文多学科协调发展的全国重点大学，下面是小编整理的2021西安电子科技大学高考录取通知书查询入口_西安电子科技大学高考取通知书查询，希望能够帮助到大家。

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西安电子科技大学学校简介学校前身是1931年诞生于江西瑞金的中央军委无线电学校，1958年学校迁址西安，1966年转为地方建制，1988年定为现名。

建校90年来，学校始终得到了党和国家的高度重视，是我国“一五”重点建设的项目之一，也是1959年中央批准的全国20所重点大学之一。20世纪60年代，学校就以“西军电”之称蜚声海内外。“全心全意为人民服务”、“艰苦朴素”。

学校现建设有南北两个校区，总占地面积约270公顷，校舍建筑面积130多万平方米。图书馆馆藏文献约1817万册，其中纸质文献约304万册，电子文献约1513万册，内容覆盖了学校各个学科或专业。

截至2020年11月底，学校共有全日制在校生36543人，其中本科生22439人，硕士生11448人，博士生2407人;有在籍网络和函授教育本科生43207人，网络和函授教育专科生53959人。设有研究生院。设有通信工程学院、电子工程学院、计算机科学与技术学院(示范性软件学院)、机电工程学院、物理与光电工程学院、经济与管理学院、数学与统计学院、人文学院、外国语学院、微电子学院、生命科学技术学院、空间科学与技术学院、先进材料与纳米科技学院、网络与信息安全学院、马克思主义学院、人工智能学院、网络与继续教育学院等17个学院。

学校是国内最早建立信息论、信息系统工程、雷达、微波天线、电子机械、电子对抗等专业的高校之一，开辟了我国IT学科的先河，形成了鲜明的电子与信息学科特色与优势。“十三五”期间，学校获批8个国防特色学科。学校现有2个国家“双一流”重点建设学科群(包含信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、网络空间安全、控制科学与工程5个一级学科)，2个国家一级重点学科(覆盖6个二级学科)，1个国家二级重点学科，34个省部级重点学科，14个博士学位授权一级学科，26个硕士学位授权一级学科，10个博士后科研流动站，65个本科专业。全国第四轮一级学科评估结果中，3个学科获评A类：电子科学与技术学科评估结果为A+档，并列全国第1;信息与通信工程学科位于A档;计算机科学与技术学科评估结果为A-档，学校电子信息类学科继续保持国内领先水平。根据ESI公布数据，学校工程学和计算机科学均位列全球排名前1‰。

大学生开学注意事项1、提前买好符合大学开学报道时间的车票，在车上不要和陌生人提及自己的家庭情况，特别是家中的住址以及电话等私密情况。

家中如果遇到自己亲人“出事”的消息，一定要进行全面的核实，不要轻信。

第9篇：计算机学科排名评估范文

关键词：品牌；无形资产；价值

品牌资产主要指只有品牌才可以产生出的市场效益，即为企业有无品牌时的市场效益差。其含义为在无形资产中占有重要地位的品牌与商标商誉专利不同，更多的是承载着企业的一种文化。另外，品牌资产凌驾于企业的商品以及有形资产之上，但是它不能脱离商品和有形资产单独而存在；品牌资产它的价值是企业制造的商品或者提供服务的价值的一部分。

一、Interbrand评估法介绍

英国英特品牌公司是世界上专事品牌资产评估最权威性的公司。它利用十分科学严谨的技术所建立的评估方式在世界上拥有极大的权威。美国《金融世界》从90年代就开始每年对世界知名品牌进行一次全面严谨的调查时使用的方法就是此方法。这种方法认为应当把品牌资产的价值等同于品牌未来收益的折现。

它的评估步骤分以下几步：第一步是确定品牌的收益。先通过计算得出纯粹与品牌相关的净利润。然后计算出整个行业的资本产出率的大小，得到建立被评估品牌所需要的资本大小。之后通过对比一个没有品牌存在的普通产品在拥有相同资本后的收益值。最终相减得出纯粹与品牌相关的收益后根据品牌强度来对折现率进行小范围调整。其计算的公式为：

品牌资产的价值（I）=净利润（V）×品牌强度（S）

品牌强度指数（S）指的未来期限内可以获得的经济利益贴近品牌资产创造净利润（V）的程度。同时，当品牌强度指数大时，对应的折现率会较小，反之则变大。品牌强度指数（S）由七个方面的因素来决定：领导力，即品牌的市场定位，一般占的权重为25%；稳定力，即品牌维护消费者享有权利的能力，权重比为15%；市场力，即品牌所处市场的稳定和发展状况，权重比为10%；国际力，品牌穿越区域地理不同文化边界能力，权重比为25%；趋势力，品牌对其特定行业发展方向的影响力，权重比为10%；支持力，品牌所获得投资人或政府持续投资和政策重点支持程度，权重比为10%；保护力，品牌的合法程度和受国家或地区法律保护性权重比为5%。

二、Inter Brand评估法的不足

Inter Brand在目前的情况下是最好的一种方法，但是仍然还是有着局限性，比如上面的七因素的比重最终得分具有相当大的主观性，每个评估最终的评分可能大相径庭，不得不说这个方法的遗憾在此。同时，此方法在操作的过程中，有很多问题的处理是建立在评估人员的以往经验为基础的，当评估者缺乏经验时很容易造成评估的结果不准确。该方法的净利润值的测算是基于对未来收益的预测来确定的。这是最受到质疑的一点。其次，品牌强度系数中提到的七因素是否已经包含了最重要的几个方面以及其因素之间的权重分配是否是合理的，还有待考证。

三、改进措施

（一）改善评估环境

评估时最基本的原则就是操作性强。不论提出任何方法的前提都是可以在现实进行，无法实现的方法永远只是理论基础。操作性强指的是在运用方法是所需的各种数据都可以简单便捷的得到或是只需要简单的测试就可以完善资料。一般的方法都会发起大规模的对消费者或者学者专家问卷调查。

1、以消费者为中心。受到越多消费者所追捧的品牌可以一直保持良好而稳定的销售业绩而基本不受外界影响。只要品牌对应的是商品可以满足消费者的需要，他就会一直保持购买产品的行为。全球经济化导致在市场上消费者对于企业和品牌的决定性作用，脱离消费者进行品牌资产评估是不合理的。品牌的形成和完善要立足于消费者的权益之上，对品牌价值的评估要结合消费者的理解和偏好。2、重视企业存在时长。对于企业而言，悠久的历史是组成企业的重要部分。相比于其他新公司而言，消费者更愿意在有着悠久历史的企业进行消费。这一点既是老牌企业的骄傲，也是对刚成立公司不断发展壮大的鞭策。3、具有较强的稳定性。提出的评估方法需要在组成元素方面保持一定的稳定性，避免多次变动。4、确认目的。我们把品牌主要分为制造、营销、服务业等，将品牌进行一个准确的定位，细致的划分品牌的种类和特点。5、考虑强势品牌的价格优势。强势的品牌资产具有巨大的价格优势，除了品牌外，同行业的产品是基本没有不同的，强势品牌可以选择更高的价格来销售商品。

（二）改善计算过程

基于上述对评估环境的考虑，笔者将原有公式进行重构，重构成两个部分：第一部分为（1+品牌资产净收益比）×品牌资产总投入×品牌强度，其构成了过去时期品牌资产的价值；第二部分为未来五年内预计收益×折现比，表示则是为了同时估计到品牌带来可能的预期收益。两者相加的和则成为品牌资产价值的一种体现。

其中，净资产收益率指在某一段时间内品牌获得的纯利润与它占有的净资产的比。它体现的是投资人做出的投资获取净利润的能力。是品牌资产价值的核心组成部分。从消费者角度来进行品牌评估方法的改进，突出显示了消费者在实现品牌价值时的重大影响力。引用品牌强度这一数值则把整个行业的大局观融入进来，把一个企业单一的品牌放在一个大的品牌格局中进行思考计算，加强了单一企业与整个行业之间的联系。未来年限预计收益是指将品牌企业在未来年限内可以获得的利润乘以折现率的结果，五年内预计收益是参考Interbrand法的要素来进行设定的。

牌强度预计在6-20之间。对于品牌资产总投入由于可能因为年代久远无法考证。笔者认为应当计算成为品牌资产总投入=商标设计维护费（包括申请商标注册花费）+累计广告宣传费+累计动用人员宣传支付的费用。由于要同时顾及过去和未来收益，因此笔者选择Inter brand法的品牌强度作为理论基础的同时七因素中去掉了几个因素是因为这几个因素实在是太过抽象。对于剩下的四个因素分别是：领导力，即品牌的市场占有率所占的权重为50%；市场力，即品牌所处市场的规模成长速度和5年内稳定情况即5年内的市场波动比率，所占权重为20%；支持力，即品牌所获得持续投资能力和国家或地区重点支持程度，所占权重为20%；保护力，品牌受国家政策保护的程度，权重比为10%。

这样一来能够克服传统会方法的一些缺点，在着重突出了消费者在品牌资产评估中的重要性的同时，也兼顾了企业在未来时期内的预计盈利能力。适当地减少了在品牌资产评估是由于主观因素造成的评估结果的浮动程度。

（三）改善评估结果评价

第一，本方法以未来收益作为公式的基础，它决定了品牌价值的大体部分。使用未来收益可以让市场对于品牌获得的利润有一个直观的印象。笔者认为对于品牌资产评估方法的选择主要是由评估者的评估目的和使用途径来决定的。

第二，新方法修改了品牌强度系数中的主观性因素，做出了权重上的改变，使得计算得出的结果更加科学而准确，减少了大幅波动的可能性。世界上知名品牌的发展趋势证明了对于品牌资产投入的重要性。本文的主旨希望能够提供一个使用更简便的理论性方法，以简化之前各种方法的操作性难题。

四、案例举例

（一）评估环境

某公司作为我国的新锐品牌，从07年开始入选世界500强企业到2015年的排名前300，同时作为中国企业较早入选品牌咨询机构Interbrand公司所的年度全球最佳百名品牌榜单中的一位，其排名在前100位。作为一家生产和销售家用电子产品的企业，同时生产高中低端家用电子产品面向各阶层消费者，不会出现类似于生产高端奢侈品和低值消耗品的企业市场狭窄只针对于特殊消费者的情况。

（二）计算过程

如上图所示，先按照其年报对前两年到现在未为止的净销售额进行类推，之后用净销售额减去使用的有形资产得到无形资产收益，按照从明年开始的税后品牌收益除以贴现因子得到可折现的现值现金流。最后税后的品牌收益相加得到五年总创造收益，而现值现金流相加得到了第五年后的品牌残值。根据2015的年报，包括净销售额和营运收益之外的数据都可以推算出的。同时由于该企业入选Interbrand公司2015年本年度全球最佳百名品牌榜，品牌强度定为19。因此计算2015年的品牌资产评估结果为：1291亿元，这一结果略高于传统计算方法计算的结果。

（三）评估结果

因为品牌资产价值是无法辨识的无形资产，无论采取什么方法，最终得出的结果也只能是对应的贴近世界价值而无法得出准确结论。由于并不清楚品牌强度的计算过程，因此在计算中直接套用了Interbrand公布数据中对该企业的品牌强度认定数值19。通过改善后的品牌资产评估方法的计算，得出了基本的数据。因为考虑到了我国当前经济环境复杂导致得出的品牌价值过高的情况，此方法降低了品牌的理论价值。对比Interbrand公司2015百强排行榜的最终结果43亿美元约合300亿元人民币以及2015最佳中国品牌价值排行榜2600亿元人民币通过改善后的方法得出的1291亿元是一个比较折中的数字。相比于其他的评估方法而言，改善过的方法更注重于消费者和企业历史长度以及未来收益几个方面，相对来说更加科学和完善，也更符合企业实际品牌资产价值。

五、改善方法的局限性

第一，笔者所修改的品牌强度系数的组成因素是否合适，影响到品牌价值的元素有很多，笔者所选择的这几个是否是正确的？同时，权重比的确认是否合乎情理也还需考证。第二，未来收益以及可持续发展的前提加上折现率的选择都是品牌评估成功与否的关键，由于这些指标在我国尚未有一个准确的计算方式，这些数据是否符合我国的国情呢？这也是个问题。第三，任何方法都有一个使用的范围，改善的方法必须在持续经营的会计假设下才能进行品牌价值的正常核算，难以在所有情况下都可以对各种企业做出准确的品牌价值评估。（作者单位：武汉工商学院管理学院会计系）

参考文献：