作者：姜春林（大连理工大学公共管理学院教授）

　　近年来，国家颁布实施了一系列教育、科技、人才发展政策，强调突出学术分类评价导向，将研究报告、咨政建言等应用型成果纳入评价体系。我国各类研究机构每年产出大量面向不同对象和任务的人文社会科学研究报告，该类成果大多因其具有直面经济社会等领域的现实问题、融合多元主体的智慧力量等特点而广受关注。于是，如何对其进行科学、合理、有效的评价，成为我国学术评价体系建设的重要课题。

　　在实际工作中，人文社会科学研究报告类成果评价的必要性日益凸显。一方面，它表现为研究报告类成果分类评价的现实需求。长期以来，人文社会科学评价体系深受科学技术评价的影响，而非基于人文社会科学特点专门构建。实际上，应充分考虑不同人文社会科学学科特点，制定分类评价标准。尤其是研究报告类成果评价应超越传统的“唯论文”“唯引用”等量化指标，将政策采纳度、社会变革效应等质性指标纳入评价体系。另一方面，它也表现为研究报告类成果价值实现的迫切需要。当前，我国对此类成果的价值评估，大多侧重于是否被采纳、采纳的范围、采纳的程度等评价指标，对其学术价值、社会价值和文化价值的关注不够充分。此外，研究报告类成果向论文、专著、科普成果的转化渠道不畅，也容易影响其多维价值的充分释放。

　　当前，人文社会科学研究报告类成果评价面临多重困境。一是评价主体不够多元，主要集中在学术机构、专业学会和政府部门等少数群体。企业、社会组织、公众等作为研究报告的潜在应用者和受益者，在评价过程中的参与度较低，无法充分表达他们对研究成果的实际需求和评价意见。二是以专家评审为主的评价方法存在局限性。专家评审虽然能够在一定程度上保证评价的专业性和权威性，但评价者的学术背景、研究偏好、个人价值观等，都可能使其对同一研究报告产生不同的看法和评价。随着数智技术的飞速发展，传统评价方法在获取和分析大量数据方面也表现出一定的滞后性，难以适应对研究成果及时高效评价的需求。三是评价缺乏规范的数据库支撑。某些人文社会科学研究报告类成果存在格式不统一、内容不规范、标准化程度较低等问题。不同研究机构、学者甚至同一学者的不同报告，在结构、表述、数据呈现等方面都存在较大差异，导致成果检索非常困难。该类成果散落在各数据库中，与学术论文、专著、科技报告等混杂在一起，没有专门的分类和整理，增加了评价工作的复杂性。四是现有的评价体系缺乏有效的反馈机制，评价结果往往只能作为学术荣誉或项目资助的依据，而难以及时反馈给研究者，帮助他们改进研究方法、深化研究内容、提高研究成果的针对性，进而影响研究的持续改进和成果转化。

　　为了从这些重重困境中突围，完善人文社会科学研究报告类成果评价体系已刻不容缓。

　　首先，应促进评价主体多元化，提升政府部门、企业、社会组织和公众等非学术机构和群体的参与度，评估其应用效果和多维价值。

　　其次，应拓展评价方式和渠道，尝试将生成式人工智能的报告文本快速理解和处理能力与专家评议有机结合，构建“人机协同”的智能评价机制。人工智能可承担初步指标匹配与文本分析任务，专家则对其结果进行再判断、再加工，确保结论的准确性和合理性。

　　再次，应充分利用现代数智技术采集公开发布的研究报告，建设专门数据库，提高文献覆盖率并扩大访问的可及性。借助数据挖掘技术，对大量研究报告的文本内容、传播数据、引用情况等进行深入分析，发掘潜在的学术价值和社会影响，为评价提供全面客观的数据支持。

　　最后，应健全评价结果反馈机制，及时将评价结果反馈给研究报告的知识生产者。反馈内容不仅包括对研究成果的肯定，还应指出存在的问题和不足之处，并提出具体的改进建议。

　　总之，完善人文社会科学研究报告类成果评价体系，需要学术界与社会各界协同发力，更好发挥评价体系对人文社会科学研究的引导和激励作用，为满足政策和社会需求提供智力支撑。