本书以农业科技创新过程为逻辑起点，通过对国家农业科技项目申请书中农业科技创新活动的案例研究和对部分项目负责人及评审专家的深度访谈，分别提出应用基础项目、应用开发项目和产业化开发项目的创新性评价指标（初始）；以问卷调查的方式取得数据，并进行数理统计和运筹学等量化分析，从而确定评价指标及其权重。在各指标重要性得分的基础上，运用层次分析法得到各指标的主观权重；由专家对具体的样本项目按照指标打分后，运用熵值法得到各指标的客观权重。以多属性决策理论为依据，在得到主客观组合赋权后，选择适合立项评价的综合评价方法，在得到多个单一的综合评价方法后将其进行组合评价，并得到最终的评价结果。

1.项目创新性评价指标选择研究

（1）在对农业科技创新与立项评价等相关理论的梳理与总结基础上，结合具有较强创新性的入库项目申请书、结项书进行案例分析，初步提出创新性评价指标。

（2）通过专家访谈（项目评审专家、项目负责人、科技部科技评估中心等），进一步调整创新性评价指标要素，尽可能使评价指标全面、准确地反映农业科技项目的可行性与创新度。

（3）设计立项阶段的创新性评价指标调查问卷，将专家打分数据通过结构方程模型对指标进行验证性因子分析，并完成指标的分类与删减。按项目类别得到能够反映出项目创新活动全过程的最终创新性评价指标。

2.项目创新性评价指标的因子分析

（1）通过结构方程模型对三类项目指标进行验证性因子分析，最终得到了由9个一级指标和35个二级指标组成的指标体系。

（2）通过对应用基础项目、应用开发项目、产业化开发项目的有关创新模式、创新需求、投入产出等指标重要性的比较，归纳总结各类项目的创新需求、创新模式、思路设计与实际科研活动之间相互关系的特点。

3.项目创新性评价指标权重与组合赋权法研究(www.daowen.com)

（1）根据专家对评价指标重要性的打分，以层次分析法为理论基础，通过MATLAB程序设计得到面向指标的权重（主观权重）。

（2）以应用开发项目为例，请专家对申请书样本按已得到的指标进行评价，通过熵值法统计量化得到面向实际申请书样本的权重（客观权重）。

（3）以应用开发项目为例，在得到层次分析法和熵值法的权重基础上，提出层次-熵值分层组合赋权法，并与较为成熟的离差最大化组合赋权法进行了比较。

4.项目创新性评价方法与组合评价研究

（1）基于两种不同的组合赋权权重，通过层次分析法、熵值法、组合赋权法、TOPSIS法和模糊综合评价法五种评价方法得到两组不同的评价结果。

（2）对两组评价结果进行事前一致性检验、组合评价以及事后一致性检验，并得到与单一的综合评价结果相关度最高的组合评价结果，且该结果与实际评价结果一致。

（3）对三类典型情况下的项目（入库待立项、优先立项、未立项）分别进行了灵敏度分析，均未发现逆序现象，且评价结果与实际情况一致，可认为组合评价结果是有效、可行、稳定的。