8.3 学科化服务评估的方法理论
采用科学的评价方法，可以提高学科化服务评估的科学性、客观性以及合理性。同时，学科化服务的评估还需要依托一定的理论基础，在一定意义上说，对不同的评价方法的选择也是建立在特定的评价理论的基础上。这些方法和理论是提高学科化评估效果的重要方式。能够提高学科化服务评估的可行性和价值。而且，在评价之后，还可以借助一定的理论和方法对评价结果进行分析和测评，便于有方向地对学科化服务的提升和发展进行有效指导。
8.3.1 学科化服务评估理论方法
8.3.1.1 目标管理法
目标管理法（Management by Objective，MBO）是管理大师彼得·杜拉克提出并倡导的一种科学优秀的管理模式。所谓目标管理是指组织的最高层领导根据组织面临的形势和社会需要，制订出一定时期内组织经营活动所要达到的总目标，然后层层落实，要求下属各部门主管人员以至每个员工根据上级制订的目标和保证措施，形成一个目标体系，并把目标完成情况作为考核的依据［11］。该理论可为学科化服务评估的目标及评估活动的组织实施提供借鉴。
8.3.1.2 4C’s营销理论［12］
4C’s（Customer、Cost、Convenience、Communication）营销理论由美国营销专家劳特朋教授提出，该理论以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素：瞄准消费者的需求和期望（Customer want and need），强调首先要了解、研究、分析消费者的需要与欲求，而不是先考虑企业能生产什么产品；消费者所愿意支付的成本（Cost），强调首先要了解消费者满足需要与欲求愿意付出的成本，而不是先给产品定价；消费者购买的方便性（Convenience），强调首先考虑消费者购物等交易过程如何给消费者方便，而不是先考虑销售渠道的选择和策略；与消费者沟通（Communication），强调以消费者为中心实施营销沟通是十分重要的，通过互动、沟通等方式，将企业内外营销不断进行整合，把消费者和企业双方的利益无形地整合在一起。该理论为从学科馆员的服务能力设计学科化评估指标体系提供思考。
8.3.1.3 平衡计分卡
平衡计分卡（Balanced Score Card，BSC）是由哈佛商学院教授罗伯特·S·卡普兰（Robert S.Kaplan）和复兴全球战略集团的创始人兼总裁戴维·P·诺顿（David P.Norton）1992年在《哈佛商业评论》发表的论文《平衡计分卡——良好绩效的评价体系》中提出的一种新的绩效评价体系。它是将企业战略目标逐层分解转化为各种具体的、相互平衡的绩效评估指标体系，并对这些指标的实现状况进行不同时段的评估，从而为战略目标的完成建立起可靠的执行基础的绩效管理体系［13］。据此把绩效评估划分为学习与成长、内部流程、客户满意度、财务状况4个部分，作为平衡计分卡的四个维度指标。平衡计分卡虽然是企业常采用的绩效评价工具，但它的思想也为众多的非营利性的组织或政府、高校等事业单位所借鉴［14］。其设计指标体系的思路可用于学科化服务绩效评估模式。
8.3.1.4 企业关键业绩指标
企业关键业绩指标（Key Process Indication，KPI）是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标［15］。该理论为学科化服务评估指标的选取提供思路。
8.3.1.5 360度反馈评价法
360度反馈评价法也称全视角考核（full－circle appraisal）、全景式反馈（Panoramic Feedback）、多个考评者考核（multi－rater assessment）或多源评价（Multi－source Assessment）。该评价法是一种从不同层面的人员中收集考评信息，从多个视角对员工进行综合绩效考评并提供反馈的方法，是一种基于上级、同事、下级和客户（包括内部客户和外部客户）等信息来源收集信息、评估绩效并提供反馈的方法［16］。一般以上级考核为主，其他四种考核者（下级、同事、客户、自己）的考核为辅；在分数控制上，上级考核一般占60%～70%，其他考核者的考核分占30%～40%［17］。360度反馈评价法是一种发展性绩效评价方法，其核心在于“反馈”，最大的特点是要利用所有的渠道全方位收集反馈信息。该方法不同于统一评分的评价方式，充分考虑到了评分者与评分项目之间的关联性，避免无差别的处理方式［18］。正是由于360度反馈评价收集的信息具有全方位、多角度的特点，在很大程度上提高了评价的可信性、公平性和可接受性［19］。应用360度反馈评价法应坚持参与原则、客观原则和信息畅通原则［20］。从应用对象看，360度反馈评价法对软服务具有较高的适用性，可为学科化服务评估提供方法和思路上的借鉴。
8.3.2 学科化服务评估操作方法
8.3.2.1 层次分析法
20世纪70年代，美国运筹学家、匹兹堡大学萨第教授提出了一种系统分析方法——层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），它是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程，可谓是一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳选择提供依据。由于其思路简单明了，尤其是紧密地和决策者的主观判断及推理联系起来，对决策者的推理过程进行量化的描述，可以避免决策者在结构复杂和方案较多时的逻辑推理上的失误，使得这种方法近年来在国外得到广泛的应用［21］。层次分析法充分利用人的分析、判断综合能力，适用于结构较为复杂、决策准则较多，且不易量化的决策问题［22］，符合学科化服务评估中定性和定量等问题的优化处理要求，可应用于学科化服务的评估。层次分析法的基本步骤包括①将复杂问题概念化，找出研究对象所涉及的主要因素；②分析各因素的关联、隶属关系，构建有序的阶梯层次结构模型；③对同一层次的各因素对于上一层该准则的相对重要性进行两两比较，建立判断矩阵；④由判断矩阵计算被比较因素对上一层该准则的相对权重，并进行一致性检验；⑤计算各层次相对于系统总目标的合成权重，进行层次总排序［23］。
8.3.2.2 模糊综合评价法
综合评价是指对受多种因素影响的事物做出的总评价，当评价因素具有模糊性时，做出的评价称为模糊综合评价，其数学模型包括一级、二级和多级评价类型［24］。模糊综合评价是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量因素定量化进行综合评价的一种方法［25］。模糊综合评价分为单级模糊综合评价和多级模糊综合评价［26］。模糊综合评价的计算步骤为：①确定评价指标集合；②确定评语集合；③确定各个指标的权重；④确定模糊评价矩阵；⑤确定最终的评价结果［27］。
多级模糊综合评价从低层向高层逐级综合，这种分层评价的最大优点是既可以给出综合结果，又可从不同侧面掌握评估对象的具体情况。不同侧面既能做整个评价系统的一个组成部分，又能做一个相对独立的评价个体。模糊综合评价方法很好地解决了评价过程中定性指标难于比较的问题，在定性与定量之间通过模糊数学的理论架起了一座桥梁［28］。对于学科化服务这样一个复杂的系统，一般也采用多级模糊综合评价方法。通过对学科化服务这个模糊事物的定量研究，可以对学科化服务有较全面客观的认识，从而根据外部环境和内部条件的发展趋势，有针对性地采取改进措施，寻求学科化服务的长远发展。
8.3.2.3 AHP——模糊综合评价法
AHP——模糊综合评价法是充分发挥层次分析法（AHP）和模糊综合评价法的优点，将两者整合运用的一种评估方法。层次分析法能够有效地整理和综合人们的主观判断，把复杂问题用有序的递阶结构表示，有效处理决策中的定性与定量因素，通过判断对决策方案的优劣进行排序，成功地解决了定性问题的定量转化，尤其适用于没有结构特性的复杂对象系统。模糊综合评价法是用隶属函数来描述差异的“中间”过渡，能较好地解决综合评估中的模糊性，因而更加适合于评估因素多、层次结构多的对象系统。AHP——模糊综合评价主要由两部分组成，即层次分析法和模糊综合评价法。其中，模糊综合评价是在层次分析法的基础上进行的，两者相辅相成，共同提高评价的可靠性与有效性［29］。学科化服务评价从本质上说是定性与定量评价的集合，AHP——模糊综合评价法可以有效地将学科化服务评估中定性评价进行定量化处理，基本实现整体量化评价，同时，还可提高两种方法评价的可靠度，从而增强评价的有效性。
8.3.2.4 差别函数比较模型（判别函数比较模型）
判别函数比较模型为量化考核的重要模型之一，该方法只需依据若干份已有的资料（如调查问卷）便可建立其判别函数式Y＝Σ（BjXj）以及判别临界值YC，评价组织者便可随时便捷地对学科化服务的成效做出分级归类的判定，可靠性高。其操作步骤主要有：①汇总反馈数据；②计算平均值等数据；③计算联合变异矩阵；④计算判别系数b＝P－1 D；⑤计算判别临界值YC。根据P个变量构成Y综合函数值的数学模型，由于其服从自由度为K和n1＋n2－K－1的F分布，可用马哈拉诺比斯D2和查F分布表检验评价其可信性［30］。该方法的主要应用价值体现在可有效地构成综合函数值Y，并找出包含各个绩效因素的综合判别指标的明确界限。应该指出，建立模型所取的差别变量愈多，则愈能缩小总体组之间受交叉、混杂、重叠不易判别因素的影响，从而提高判别精度。但运用判别函数比较模型时仍需要结合定性分析，以增强模型可应用范围，便于做出全面和准确无误的评判或判别。
8.3.2.5 SERVQUAL和LibQUAL＋TM
SERVQUAL是一种面向顾客的问卷式服务质量评估工具。20世纪80年代，美国营销学家Parasuraman A，Berry L L和Zeithaml V A等三人提出“期望——感受”差异理论。基于这种理论，Parasuraman等人进一步研究后，又提出“感受——期望”评估框架，建立了服务质量评估模型——SERVQUAL模型，即服务质量＝用户的感知－用户的期望［31］。LibQUAL＋是在SERVQUAL的基础上改进与完善而形成的，2003年ARL（美国研究型图书馆联合会）提出LibQUAL＋TM评价方法，它是从用户角度出发来确定问题、持续改进、更好地满足用户需求的评价方法，采用Web问卷调查的方式调查用户的主观感受。认为在图书馆信息服务评价中，应有体现图书馆服务专业特色的评价指标。其理论基础是服务质量取决于用户的感知与用户对服务的期望之间的差值［32］。其评价方法是将服务质量归结为若干属性，再在每个属性下划分若干指标（见表8－1）。
表8－1 LibQUALTM服务质量评价指标体系［33］
LibQUAL＋TM是一种新的用于衡量图书馆质量和服务效果的方法，更适应图书馆这一具体服务环境，对现代图书馆服务质量的评价更具科学性和客观性，评价内容更容易被用户所感知和接受，更能反映图书馆服务质量的本质规律。学科化服务成效在很大程度上取决于用户对学科化服务内容和质量的满意度。因此，可以适当借鉴该方法开展学科化服务评估工作。
8.3.2.6 熵权＋层次分析法综合确立权重法［34］
该评价方法把主观和客观权重结合起来，其中，主观权重的确定通常采用层次分析法（AHP）或德尔菲（Delphi）法，这种权重有较高的合理性，但无法克服主观的随意性。客观权重通常用熵权法来确定，熵权充分挖掘了原始数据本身蕴涵的信息，结果较为客观，但不能反映专家的知识和实际经验以及决策者的意见。因此，把主、客观权重结合起来得到的综合权重可能使评价结果更全面、合理。熵权法与层次分析法的结合可谓是主观与客观权重结合的一个样例，有利于提高评价的科学性，使评价结果更为合理。在权重确立部分，要分别进行熵权法确定权重和层次分析法确定权重两项工作。1948年Shannon将熵引入到信息论中，用于表征信息源中信号的不确定性，称为信息熵（简称熵）。认为如果某评价指标的熵越小，该指标提供的信息量就越大，在综合评价中所起的作用就越大，权重就越高。熵权表示的意义是，在各种评价指标值确定的情况下，各指标在竞争意义上的相对激烈程度系数，用于计算客观权重。层次分析法一般采用萨第（Satty）教授提出的9分位相对重要比例标度，通过对指标的两两比较获取判断矩阵，根据矩阵的特征值和特征向量并检验矩阵的一致性来确定各因素的权重，用于计算主观权重。
需要说明的是，将两种权重结合进行评价，既可以得出总评结果，也可以对单个一级或二级指标进行单独评价，从而可以明确学科化服务在哪些方面存在差距和不足，并有针对性地加以补充、提高和完善，从而推动学科化服务质量的提高，实现健康发展。并且，该方法涉及的均为矩阵运算，极易实现计算机程序化，操作便捷。
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