网络嵌入下的高校智力资本评价,该文是高校方面有关在职毕业论文范文和嵌入和智力和资本方面自考开题报告范文.
高校论文参考文献：
翟林楠 刘建勋 杨倩 西安工业大学经济管理学院
基金资助：陕西省十二五规划课题（SGH140909）；西安市组织部人才办项目“西安市高层次人才综合管理研究”；西安工业大学北方信息工
程学院教改项目（YJZ1403）
摘 要：网络嵌入作为高校获取资源、提升创新能力的有效途径,以网络嵌入为导向,测评其智力资本对于提升高校智力资本管理水平具有指导意义.在回顾了以往相关研究的基础上,以网络嵌入性的结构性嵌入、关系性嵌入为导向,构建高校智力资本指标评价体系,结合熵权—TOPSIS法对2013年陕西省7所高校智力资本状况进行综合评价.研究结果表明,网络嵌入导向下的熵权—TOPSIS法用于高校智力资本综合评价具有更高的精确度和客观性,为高校智力资本管理提供建设性的意见和建议.
关键词：网络嵌入 熵权—TOPSIS法 高校智力资本 评价
随着“工业4.0”和“互联网+”的到来,高校间人才联系与竞争越发紧密越发激烈.高校是人才培养和知识生产的基地,作为第三资源的智力资本,在高校组织竞争中的作用愈加凸显,高校智力资本已成为大学运作发展管理的核心.网络嵌入作为高校获取更多、更具价值的资源的途径,能够对提神高校创新能力产生积极作用,高校的创新人才、创新平台的数量、质量等不同智力资本都会不同程度影响高校网络嵌入的程度.因此,只有对高效智力资本进行客观评价,明确其自身的智力资本优势和不足,才能确保高校对症下药,有的放矢,在提升智力资本,进而提升的同时避免不必要的成本.
高校智力资本主要是指为高校所拥有的可以用来创造价值的一切知识、经验、社会关系、专利技术等的总和,主要包括人力资本、组织资本和社会资本.目前,对于智力资本评价大多是针对企业组织的,对于高校智力资本的研究较少；评价指标的数据难以量化或者难以获得；评价方法侧重于模糊综合评价法、层次分析法等主观赋权法,评价结果缺乏科学合理性.
在以往研究的基础上,本文以网络嵌入的结构性嵌入和关系性嵌入为导向,收集整理高校公开指标数据,构建高校智力资本评价体系,利用熵权—TOPSIS法对陕西省7所高校智力资本进行综合评价,使评价结果更加客观合理.一、高校智力资本指标体系的建立
早在1997年Stewart就提出了智力资本结构模型,他认为智力资本包括人力资本、结构资本和顾客资本,后续学者把企业组织智力资本的相关理论运用到高校中来,提出了不同的高校智力资本模型.
本文为了保证评价指标体系的客观性、科学性及精确性,参考邹艳和惠青、杨晓明等的研究,选取可以量化的指标,并将其按照结构性嵌入影响因素和关系性嵌入影响因素进行分类整理.其中,影响结构性嵌入的指标多为高校人力资本和组织资本,包括高校包括师生比、教师水平、副教授以上人数及博导人数、科学奖励、重点学科建设个数、物质资源、博士点个数及国家级重点实验室及工程中心数.影响关系性嵌入的指标多为高校社会资本,强调学校的影响力、与社会各界的关系等,包括学校声誉、硕博士生比率、生源质量、校友资源.以上评价指标,依次用X1~X13表示,较多的采用公开数据,在一定程度上避免主观因素的影响.
二、熵权—TOPSIS综合评价法
TOPSIS是逼近理想解的排序方法,通过比较评价方案与理想解和负理想解的距离,进行较多方案的优劣排序,距离理想解最近和距离负理想解最远的为最优方案,该方法适用于较多方案的综合评价问题.熵权法是根据指标值的变异程度来确定指标权重的方法.该方法消除了由主观因素进行指标权重的主观性,使评价结果更符合实际.本文根据高校智力资本的特点,结合熵权—TOPSIS方法对其进行综合评价,使评价结果更具客观性.熵权—TOPSIS法具体步骤如下：
步骤1：首先需要对其进行无量纲化处理,使各高校的评价值能够进行比较,本文使用极值化处理方法对数据进行处理.极值化处理如下所示：
三、实例分析
陕西是西北地区教育的中心,其中,“211工程”高校有西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、长安大学、西北大学、陕西师范大学、西北农林科技大学及第四军医大学,因为第四军医大学为军事类院校,受指标数据采集客观条件限制,故暂不将其列入考虑范围,所以评价对象个数m 等于 7,依次用1 7 U ?U 表示.本文数据主要来源于陕西省教育厅网、网、武书连《2013中国大学评价》、网大网、中国校友会网、2013年各高校网站公开数据等.部分指标数据是经过计算所得,不是直接获得的,在此不一一列出.基于熵权—TOPSIS法的高校智力资本评价如下：
首先,根据步骤1对指标数据进行无量纲化处理,如表1所示.第二,根据步骤2~5确定各二级指标的熵值和熵权以及各高校智力资本一级评价指标贴近度.副教授以上人数、博导人数、科学奖励、重点学科建设个数、国家级重点实验室和工程中心数、硕博士生比率及校友资源这几个指标变异程度大,所占的权重较分别为0.2476、0.7381、0.6077、0.1361、0.1625、0.15、0.8208,是评价高校智力资本的关键指标；西安交通大学影响结构性嵌入和影响关系性嵌入的指标贴进度分别为0.9062、0.8871,均为最高,保持了绝对优势,西北工业大学、西安电子科技大学等高校发展相对均衡,与西安交通大学差距较大,还需努力追赶.相比其他几所高校而言,长安大学影响关系性嵌入的指标贴进度分别为0.5209,处于劣势,具有较大的发展空间,需要进一步提高其硕博生比率,扩充资源.第三,再次重复上述步骤,得到影响结构性嵌入和影响关系性嵌入的两个一级指标的权重分别为0.4237、0.3241,可以得出影响结构性嵌入的指标对于高校智力资本评价起着较为重要的作用.对各高校智力资本进行总的排序,排名结果如下表3所示.西安交通大学、西北工业大学、西北大学及西北农林科技大学分别排在前几名,其中,西安交通大学、西北工业大学及西北农林科技大学为“985工程”高校,获得国家更多的资源扶持,排名结果与其资源获得情况是相符的.相对来说,西安交通大学博导人数、科学奖励、重点学科建设个数、国家级重点实验室及工程中心数、校友资源具有明显结构性嵌入优势,智力资本较高,排在第一位.陕西师范大学、西安电子科技大学及长安大学排在后几位,其中,长安大学关系性嵌入不足,校友资源贫乏,博导人数及博士点个数较少,陕西师范大学结构性嵌入不足,国家级重点实验室和工程中心数较少,是其今后努力的方向.总体上来看,西安交通大学遥遥领先,其他几所高校需要针对性的提升自身智力资本水平,努力缩小差距.
四、结论
本文以网络嵌入为导向,对高效智力资本评价指标进行分类,运用熵权—TOPSIS法对陕西省地方高校智力资本进行了评价,采用可以量化的指标及公开的数据,有效的避免了主观因素的影响,保证了评价结果的客观性,同时,运用熵权法确定指标权重,能够识别出影响高校智力资本的关键指标因素,为高校智力资本针对性的管理提供一定的决策依据.然而,高校智力资本构成要素众多,现有的评价指标体系还不够完善,如何更加全面、科学的评价高校智力资本状况还需要更加深入的研究.
参考文献
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作者简介
翟林楠（1992-）,女,西安工业大学经济管理学院硕士研究生.
刘建勋（1958-）,男,西安工业大学经济管理学院教授,硕士生导师.
杨倩（1972-）,女,西安工业大学经济管理学院教授,硕士生导师.
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