2019年10月22日上午，“沈志远学术讲坛”第13期在经济所会议室如期举行，谢婼青博士作了题为“专家咨询约束下综合评价指标体系构建的研究及应用”的学术报告。报告会由经济所统计学与数量经济研究室主任韩清研究员主持，纪园园助理研究员担任评论人，全所科研人员参加。
报告主体内容分为四个部分，首先介绍了综合评价指标体系在理论层面和应用层面的背景；其次在主成分分析的客观赋权法基础上融合主观专家咨询信息集，从而构建专家咨询约束下综合评价指标体系模型；随后用蒙特卡洛模拟实验的方法对模型进行了模拟实验；最后，以各省科技活动产出综合评价的实例验证了该方法在综合评价中的适用性。报告的重点放在专家咨询约束下综合评价指数模型的构建以及利用该模型的综合评价实证上。
报告的理论部分比较了综合评价的不同赋权方法，在主成分分析的基础上构建专家咨询约束下综合评价指数模型。在综合评价指标体系构建方法中，赋权法应用尤为广泛，主要分为主观赋权法、客观赋权法和主客观结合的赋权法。主观赋权法的指标权重很大程度上由专家主观打分所决定，基于专家对该指标的专业认知程度，包括直接赋权法(Buckley, 1988; Nijkamp等, 1990b)、德尔菲法(刘伟涛等, 2011)、层次分析法(申志东, 2013)等。客观赋权法仅依据评价指标的信息计算赋予的权重，包括熵权法(尹鹏等, 2013)、主成分分析法 （Hotelling, 1933）等。主讲人提出，在讨论赋权方法时，判断权重是否合理应当以估计权重能够准确反映指标的真实重要程度为准，而不以是否采用客观赋权或主观赋权为准。主讲人认为综合评价问题是单因子模型，共同因子是综合指数，在主成分分析的估计中加入含有“专家权重”、“专家信任度”和“专家专业度”三个维度的惩罚项，从而实现主客观信息相结合，惩罚因子用以平衡主客观数据集的噪音。渐近理论和蒙特卡洛模拟实验都验证了估计量的一致性和渐近正态性。
在报告的实证检验部分，主讲人以31个省市科技活动产出综合评价为例，介绍了相应的客观数据集和主观专家咨询信息集，通过“弃一交叉验证法”找到最优的惩罚因子使得估计结果优于主成分分析法和专家权重法，生成的综合指数能够反映31个省市科技活动产出的情况，其中7个省份的科技活动产出高于全国平均，77.42%的省份科技活动产出低于全国平均，呈现出地区不平衡的特点。西部地区的陕西在全国平均值之上，重庆、四川、甘肃、青海也在前列水平，可见长期的西部大开发战略和一带一路战略为提升中西部省市的创新能力有着较大的贡献。
最后，主讲人明确了进一步的研究方向，包括大样本情形下该模型的适用性以及动态综合指数的模型研究等。
报告结束后，纪园园助理研究员进行了评论，肯定了报告在计量经济学理论层面的贡献及在综合评价实践的应用价值，认为报告的论文框架完整，模型构建和理论证明具有较强的逻辑性，实证案例的思路也较为清晰。最后，经济所各位研究人员围绕专家咨询数据集的构造及综合评价的实践应用等问题开展了热烈的讨论和交流。
