本书在构建基于创新价值的农业科技项目评价指标后，将组合赋权、综合评价与综合评价基础上的组合评价思路与方法引入项目的立项评价中，建立了基于方法集的组合评价模型，并得到与实际相符的评价结果。该评价模型既避免了评价中主观因素造成的偏重缺陷，又克服了单个评价方法所得结果的偏颇，进而提高了农业科技项目评价的科学性与合理性。

1.构建了基于创新视角的农业科技项目立项评价指标

本书通过文献研究、案例分析与专家访谈，初步提出了41个创新性评价指标要素，在尝试了探索性因子分析后，发现其因子分析的结果不仅脱离了理论，且不符合实际情况，因此在已有的理论基础上，选用结构方程模型中的验证性因子分析对指标进行删减与分类。通过对应用基础项目、应用开发项目以及产业化开发项目分别进行因子分析后，发现其指标结构具有极高的相似度，均是由9个一级指标和35个二级指标构成，这些指标不仅体现了项目的可行性与创新性，而且彼此基本独立，同时一级指标简洁明了，避免了由于信息重复所引起的分析问题失真。

2.提出了基于主客观权重的层次-熵值分层组合赋权法，并证实其有效性

根据层次分析法的主观性特点与熵值法的客观性特点，本书提出了一级指标以层次分析法为权重、二级指标以熵值法为权重的分层组合赋权法。该组合赋权法与层次分析法权重、熵值法权重和离差最大化组合赋权权重相比，差异并不大，但它在一定程度上对权重分布的离散度有所收敛。

对于层次-熵值分层组合赋权法来说，将其得到的权重作为基本权重对样本项目进行综合评价，在得到五个不完全一致的评价结果后进行组合评价（通过事前、事后一致性检验），从而得到与实际基本相符的最终评价结果。将该结果与以较成熟的离差最大化组合赋权法为基础的评价结果进行比较后认为：运用层次-熵值分层组合赋权法的组合评价，过程可行、结果合理。此外创新性评价指标与分层组合权重的运用，在指标上实现了对项目评价标准的分解，在权重上缓解了差异化得分，因此有效地减少非共识项目的出现。

3.将基于方法集的组合评价模型用到农业科技项目的立项评价中，并证实其可行性

本书应用了常用的层次分析法、熵值法以及常用的离差最大化组合赋权与层次-熵值分层组合赋权进行加权线性评价，旨在对各种线性评价在多属性立项评价中的应用情况进行比较。运用适合创新性评价的TOPSIS和模糊综合评价的非线性评价模型对10个申请书样本进行评价，在对各单一评价方法所得到的结果进行一致性检验后，对这五种方法的排序结果又运用了平均值法、Borda法和Copeland法三种组合评价，通过组合评价的检验后，得到了与实际结果基本一致的最终评价结果。之后，本书还对层次-熵值分层组合赋权法进行了三个典型案例的灵敏度分析，结果显示：在分别增加了一个评价对象后，原有评价对象的排序未发生逆序现象，可以认为：在增加了一个样本的情况下，所采用的以层次-熵值为权重的组合评价依旧有效，且该方法具有一定的稳定性。由此说明基于方法集的组合评价模型可运用到农业科技项目的立项评价中。

本书对立项阶段的创新性评价指标、权重、方法的研究不仅丰富了立项评价理论，也对提高项目管理方择优立项的准确度与科学性具有一定的实际作用。

4.进一步挖掘了农业科技项目创新研究的特点

通过对创新性指标进行结构方程模型的因子分析，得到有关农业科技项目创新研究的特点：

（1）创新模式通常决定项目预期风险，对于农业领域项目来说，其风险通常是由自然环境的不确定性、农业技术创新项目本身的难度与复杂性所决定的。正如，采取引进消化吸收再创新的模式就应注意技术在本地的适用性风险，采用集成创新模式则应对技术间的兼容度风险有所防范。

（2）项目的预期产出与风险通常可以在“项目难点的处理办法”中得以体现，也就是说，农业项目中对可能出现的气候、地域、生命周期等控制变量处理的科学性与有效性通常是项目的难点。此外，思路设计中也应对预期风险有充分的预估与准备，包括防范风险和一旦出现风险所该采取的措施与方法。

（3）学科融合更有利于农业科技项目的创新，因为农业是一个庞大的系统，涉及自然、经济和社会各个方面，在农业生产中仅靠某种单项的技术很难有所突破。通常学科交叉点是科学新的生长点、新的科学前沿，重大的科学突破往往是在学科交叉点上产生的。(www.daowen.com)

（4）创新模式的选择与创新需求相关。通常基于学科需求的项目因为其具有学科前沿、学术领先的特点，一旦项目研究成功就会取得前人所没有达到的原始创新。而对于应用开发与产业化开发项目来说，其需求往往是在已有一定技术基础之上的产业应用，所实现的创新通常也只是引进消化吸收再创新和集成创新。

5.比较了应用基础项目、应用开发项目以及产业化开发项目在项目研究各环节中的特点

从评价指标重要性比较来看，三类项目的创新性评价指标具有以下特点：

（1）项目的创新需求维度。应用基础项目看重国家创新需求和学科创新需求，而应用开发和产业化开发项目则更看重社会创新需求和国家创新需求。

（2）项目的创新模式维度。应用基础项目更关注原始创新，而其他两个项目以集成创新和引进消化吸收再创新为主要创新模式。

（3）项目的研究基础与整体设计维度。研究思路设计是评价应用基础项目的核心，其次是对国内外研究前沿的掌握，而其他两类则相对弱化一些。

（4）项目的创新方法掌握维度。应用基础项目的创新更需要建立在承担者具备创新思维的基础上，而应用开发项目、产业化开发项目的创新则更需要承担者对创新思维、方法和工具的全面掌握。

（5）项目投入维度。对于创新资源、创新团队等，不管何种项目，都是不可或缺的。

（6）项目的人才与知识产出维度。应用基础项目更重视知识产出，相比之下，其他两类项目则更侧重于该领域人才的培养，以人才培养的方式实现其可持续创造力。

（7）项目的预期产出维度。特别明显的是，产业化开发项目关注经济效益、社会效益和技术标准产出，应用开发项目侧重于社会效益与技术标准产出，而应用基础项目则侧重于项目的技术产出，这是由于纯探索型的基础研究具有一定的偶然性，一般此类研究难以通过预期经济效益的形式进行评估。而应用开发项目由于其成果转化为现实生产力还要经过产品开发、试制、小规模生产等阶段，项目成果能否转化为现实生产力仍具有不确定性。因此只有应用前景十分明确的产业化开发项目的预期效益需要重点评估。

（8）申请人创新能力维度。应用基础项目和应用开发项目很关注申请人知识完备和具备创新精神，在产业化开发项目中其重视度则相对较低，这也是由不同项目类型的理论性要求所决定的。

（9）申请人创新环境维度。虽然产业化项目中产学研比在应用基础项目中更加重要，但与其他维度相比总体的重要程度略低。出现这个情况，很大程度上是因为该类指标获取难度较大，目前主要是凭借项目申请书中的定性描述以及评审专家的主观经验来确定。如果如第7章所建议的要求申请方增加项目申请的支撑材料，那么该指标的获取难度将有所改善。