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　　2. 改进后的模糊综合评价算法模型。在高校科研项目经费绩效评价过程中需要考虑的评价因子很多，多因子间往往还有层次之分，每个层次中的因子对应着一个层次的指标。而上述模型仅适用于只有一级指标的情况，即评价因子属于同一个层次的情况。但在实际评价工作中，常常涉及多层指标，除一级指标外，还有下一层次的二级指标、三级指标等。针对这一问题，可先按照层次分别进行综合评价，然后再对总体进行综合评价，即先对低层次评价因子进行综合，再对高一层的评价因子进行综合，直至最顶层。如一个具有二级指标的评价系统评价过程如图1 所示。
　　其中， 为第一层次中的第一个评价因子，即上标“（1）”表示一级指标，下标“1”表示一级指标中的第一个指标。每个一级指标下面又包含多个二级指标，如表示第一个一级指标下层的第n1 个二级指标。每个指标都对应着相应的评价结果影响权重系数a。评价过程是先由最底层的评价因子U（2）和评价影响权重系数a（2）相乘得到n个模糊评价矩阵B（2），再由这n个模糊评价矩阵形成的新矩阵作为新的评价因子矩阵并与上一层的评价结果影响权重a（1）系数相乘，从而得到最终的模糊评价矩阵B（1），最后按照最大隶属度原则确定评价等级。
　　对模糊综合评价算法进行这样的改进，满足了实际工作中多层次多指标的评价条件，使得评价工作得以开展,并且体现了层次分析法思想。综上所述，改进的模糊评价模型算法步骤如下：
　　第一步：建立层次式评价因子集；第二步：接着对每一层次的评价因子集建立对应的影响程度集；第三步：建立评价结果集；第四步：计算隶属度，构造最低层次的所有评价矩阵；第五步：调用子过程，计算所有当前层次的评价结果矩阵；第六步：如果当前层次为本次评价的最高层次，得出评价结果并结束转到第九步，否则转到第七步；第七步：将当前层次的所有评价结果矩阵设置为上一层次的所有评价矩阵；第八步：转第五步；第九步：对结果进行归一化处理；第十步：按照最大隶属度原则确定评价等级。
　　三、程序实现与算例
　　模糊评价算法虽然思想简单，但是计算过程复杂，特别是改进后的算法采用由最低层次到最高层次的计算，每次评价的计算次数由指标的个数和等级数决定，计算复杂程度大大提高。如采用人工手算费时费力效率低，占用了有效的财务人力资源，计算结果准确度也受财务工作人员影响。根据该算法编辑相应的程序，既能提高计算效率，也可确保计算结果的准确性。这里以改进的模糊评价算法为基础，将Visual Basic 6.0 作为程序设计工具，并利用office 中的Access 数据库进行数据管理。
　　1. 算例描述与分析。这里以某高校X 科研项目经费绩效评价为例，分析改进的模糊综合评价算法程序设计过程。假设X 科研项目的经费绩效评价一级指标有4 个，二级指标共有16 个；共有5 个人员参与评价全过程，他们对该项目科研经费使用情况给出的评价分数以及每个指标对应的评价结果影响权重系数如表1 所示。
　　评价结果被分为四个等级，即优秀（90 ~ 100 分）、良好（76 ~ 89 分）、合格（60 ~ 75 分）与不合格（<60 分）；各指标对应的权重系数可根据项目的类别由评价专家组预先设定。
　　2. 程序设计流程图。依据改进的模糊评价模型算法步骤和评价指标的等级，模糊评价可执行程序的流程图如图2 所示。
　　3. VB 与Access 数据库连接程序实例。以一级指标权重系数数据表与Vb 连接为例，显示连接与调用程序段。
　　一级指标权重系数在Access 数据库中的数据表如表2 所示。
　　一级指标权重系数数据表与Vb 连接主程序如下所示：
　　mlink2="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0；Data Source=F：\
　　科研项目经费绩效评价\数据库（评
　　分与权重系数）\一级指标权重系数.mdb"
　　4. 登录界面。首先利用Vb 窗口设计出登录界面，如果在输入用户名和密码处输入正确，便执行评价程序；如果输入错误，则提示登录失败。
　　5. 模糊评价过程。连接数据库存放的基础数据之后，便可利用模糊评价主程序进行模糊评价，这里对利用计算机进行模糊评价的过程进行简单介绍。
　　针对预算编制指标首先统计5 位评分人评价结果分布在各等级对应分值区间的次数，该次数除以总的评分人数，即可得到其每个二级指标隶属各等级的隶属度。计算结果如图3 所示：
　　该7×4 阶矩阵为二级隶属度矩阵R（2），它与7 个二级指标对应的权重系数构成的1×7 阶矩阵A（2）相乘，即得到1×4 阶第二层次的模糊评价矩阵， 计算结果如图4所示：
　　按照同样的方法，可分别计算出其他一级指标，如预算执行情况指标、预算决算情况指标及预算结余情况指标第二层次的模糊评价矩阵、、；将它们与
　　按行排列组成一个4×4 阶矩阵B（2），如下图5 所示；将该矩阵作为一级隶属度矩阵R（1），与4 个一级指标对应的权重系数构成的1×4 阶矩阵A（2）相乘，便可得到如下图6 所示的模糊评价矩阵B。
　　由于B 的计算结果满足4 个元素之和等于1，无须再进行归一化处理，该矩阵即可作为最终的模糊评价矩阵。
　　可见，综合评价结果隶属于优秀等级的隶属度为0.048，隶属于良好、合格与不合格的隶属度分别为0.465、0.369 与0.118，依据最大隶属度原则便可得到该项目经费使用情况的绩效评价结果良好，程序显示结果如图7 所示。
　　最后对所编程序生成.exe 文件，如图8 所示，以便实际应用；若要应用该程序，只需双击图8 所示图标，便进入登录界面。如果用户名与密码输入正确，则程序自动读取Access 数据库数据并执行模糊评价，然后输出如图7 的评价结果。
　　四、结论
　　加强高校科研项目经费管理是教育部、财政部贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010~2020年）》的重要一环。
　　本文对高校科研项目经费绩效评价方法做了探索性的研究工作，选择并改进了模糊综合评价算法模型，使得此算法可以满足高校科研项目经费绩效评价工作中多级指标的要求，并利用Vb 语言设计工具开发出计算机自动执行模糊评价的应用程序，使得应用该算法对科研项目经费绩效评价成为可能。但我国针对科研项目经费绩效评价研究起步较晚，还有许多领域如科研项目经费管理机制、评价原则、评价指标等方面都需要做进一步的探索研究。
　　主要参考文献
　　袁素琴.谈加强高校科研财务管理［J］.财会月刊，2012（1）.
　　周文泳，尤建新等.政府投入科技项目绩效评价理论与方法［M］.北京：化学工业出版社，2009.
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　　北京：科学出版社，2009.
　　崔永菊.事业单位绩效评估方法研究［D］.沈阳：沈阳理工大学，2012.
　　孟祥芳，夏来保.科技创新专项资金项目绩效评价指标体系研究［J］.科研管理，2009（3）.