我国研究型大学核心竞争力指标体系探微

黄宇新， 王校园

(1. 三峡大学 体育学院， 湖北 宜昌 443002; 2. 西安交通大学 公共政策与管理学院， 陕西 西安 710049)

2000年马士斌首次提出“高校核心竞争力”概念。2002年赖德胜、武向荣第一次系统地分析了“大学核心竞争力”的内涵、特征、构成要素、提升途径等，从而掀起了“大学核心竞争力”研究的热潮[1]。近年来，众多学者致力于探索“我国大学核心竞争力指标体系”的构建[2-8]。值得关注的是，李晓娟博士、高鹏教授与吴志功教授，在理论研究的基础上，根据我国研究型大学的特点，结合专家访谈、调查问卷等手段，提出了适合当前我国研究型大学发展的核心竞争力指标体系，并运用层次分析方法，通过案例验证了该指标体系[9]。该指标体系包含3个一级指标、9个二级指标、26个三级指标，为我国研究型大学培育核心竞争力，冲击世界一流大学提供了有益的参考。在具体操作层面，该指标体系却不得不面临几个问题：26个三级指标，谁是核心？相互间有何关系？即培育、发展核心竞争力应以哪项指标为中心，以何指标为支撑，切入点在哪里，解决好这些问题将有助于我国研究型大学科学而切实有效地快速成为世界一流大学。

一、方法理论与技术工具

1.共词分析法

“共词分析法”的思想来源于引文分析法的“引文耦合”(“文献耦合”)与“共被引”(“同被引”)概念[10]。文献的同被引相关群的跨度可用“同被引幅度”指标来衡量，若群内的同被引文献越多，则其“同被引幅度”就越大。随着研究的深入和领域的扩张，基于“文献耦合”和“同被引”思想，从而提出了“共词分析法”[11]。共词分析方法的原理主要是对一组词两两统计它们在同一篇文献中出现的次数，以此为基础对这些词进行聚类分析，从而反映出这些词之间的亲疏关系，进而分析这些词所代表的学科或主题的结构变化[12]。“共词分析法”属于“三计学”(文献计量学、科学计量学、信息计量学)常用的定量研究方法，通常与词频统计分析结合使用。在网络时代，其“汇集智慧”的功能甚于现实的“头脑风暴”。在计算机技术的辅助下，共词分析方法简明，分析结果可靠，已成为支撑信息内容分析研究过程的重要手段和工具，是被广泛应用的动态、自生成、客观的技术[13]。

2.技术工具

(1)SPSS18.0。SPSS(Solutions Statistical Package for the Social Sciences)全称为“社会科学统计软件包”，是世界上最流行的统计软件之一，其分析结果的权威性已被世界学者公认。运用SPSS18.0版本可以便捷地进行因子分析、聚类分析和多维尺度分析。

(2)UCINET6.0。UCINET6.0是网络分析集成软件，其中包括一维与二维数据分析的Netdraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了用于大型网络分析的Pajek应用软件程序，在其官方网站下载最新版本。UCINET是一个理解性的软件，能够分析社会网络和其他相关数据，是世界著名的分析软件。UCINET不包含可视化的过程，但是它却和软件Mage、Netdraw及Pajek集成在一起，从而能够实现可视化。

(3)Netdraw。Netdraw是绘制网络图的工具，是一个非常灵活的可视化软件。绘制的图片以WMF、BMP和JPG文件格式保存。Netdraw可同时处理多种关系，并可根据节点的特性设置颜色、形状和节点的大小。运用Netdraw可以便捷地绘制指标关系网络图。

二、数据来源

以李晓娟、高鹏与吴志功构建的“我国研究型大学核心竞争力指标体系”为研究起点，在CNKI中国期刊全文数据库以“研究型大学核心竞争力”为主题检索词进行搜索，共检索出1172条文献。摘取“我国研究型大学核心竞争力指标体系”中的26个三级指标，两两配对后作为全文检索词，在研究型大学核心竞争力主题下，利用CNKI共现分析功能(选逻辑用语“并且”)进行检索，并依次做好记录，制作成Excel表格，初步构建了“我国研究型大学核心竞争力指标原始共现矩阵”。采用邱均平教授的观点：“为了突出自己与自己的亲密关系，可以用最大值+l来凸显”[14]。确定好对角线取值后，完整的“我国研究型大学核心竞争力指标原始共现矩阵”就可以用来进行数据分析。

表1我国研究型大学核心竞争力指标原始共现矩阵

三、数据分析及可视化图谱

1.聚类分析

将“我国研究型大学核心竞争力指标原始共现矩阵”输入SPSS18.0，进行“层次聚类”，结合“因子分析”得到如下结果(见表2)。

表2 解释的总方差

2.多维尺度分析

将“我国研究型大学核心竞争力指标原始共现矩阵”输入SPSS 18.0，进行“多维尺度分析”，结合聚类分析和因子分析的结果，绘制图谱，结果如下：数据拟合劣度0.01809<0.05，说明数据采集非常好，绘制的线性拟合散点图几乎成直线也说明了这一点(图2)。

离原点越近说明该指标越接近指标体系的核心。离原点越近的指标即为指标体系的核心。

3.指标网络关系强度分析

利用net-draw绘制指标网络图，指标之间的连线粗细表达指标之间关系的强弱，连线越粗表示关系越强，反之越弱。我国研究型大学核心竞争力指标网络图如图3。

图1 聚类分析和因子分析图谱

图2 线性拟合散点图

图3 我国研究型大学核心竞争力指标网络图

四、结论

“我国研究型大学核心竞争力指标体系”三级梯度、分类归纳形式是合理的。研究型大学核心竞争力指标的核心是科研产出能力，这是最重要的指标，其次是基地建设能力和愿景激励力，然后是课程建设能力和品牌传播能力。科研产出能力的强支撑群成员先后排名是：组织创新、制度创新、学习型组织建设、合理运用能力、人才培养质量、承担国家重大项目能力、战略定位能力。其中最强支撑是组织创新，与组织创新联系最紧密的是愿景激励力。通过观察可视化图谱，发现关系网络图中校委会构成与品牌塑造力没有联系，多维尺度分析图中品牌塑造力远离核心，已经孤立。从词义上分析，品牌塑造力应该是总指标，因为我国研究型大学培养核心竞争力的目的就是为了塑造品牌。

参考文献：

[1] 谢卫红，王永健，王晓燕，等．国内大学核心竞争力研究综述[J]．广东工业大学学报：社会科学版，2010(3)：1-8．

[2] 周 强，杨淑珍，刘琛钊．基于知识价值链的研究型大学核心竞争力研究[J]．苏州大学学报：哲学社会科学版，2010(5)：176-178．

[3] 杨克磊．研究型大学核心竞争力战略规划研究[J]．天津师范大学学报：社会科学版，2010(1)：73-76．

[4] 王建红，李秋夫，赵鹤翔．大学核心竞争力的层次性问题研究[J]．高校教育管理，2009(4)：33-37．

[5] 童 锋．美国研究型大学核心竞争力的启示[J]．教育与职业，2009(19)：101-103．

[6] 赵巧琴．大学核心竞争力的识别和培育[J]．中国科技创新学刊，2008(15)．

[7] 冀伦文．大学核心竞争力的构成与本质特征[J]．山西高等学校社会科学学报，2008(7)：116-119．

[8] 赵建民．大学核心竞争力的理论溯源与本质解读[J]．中国成人教育，2008(6)：5-6．

[9] 李晓娟，高 鹏，吴志功．我国研究型大学核心竞争力的评价指标体系研究[J]．管理评论，2010(3)：44-53．

[10] 张 勤，徐绪松．定性定量结合的分析方法——共词分析法[J]．技术经济，2010(6)：20-24．

[11] 邱均平．文献计量学[M]．北京：科学技术文献出版社，1988：345-347．

[12] 冯 璐，冷伏海．共词分析方法理论进展[J]．中国图书馆学报，2006(2)：88-92．

[13] 王曰芬，宋 爽，苗 露．共现分析在知识服务中的应用研究[J]．现代图书情报技术，2006(4)：29-34．

[14] 邱均平，马瑞敏，李晔君．关于共被引分析方法的再认识和再思考[J]．情报学报，2008(1)：69-74．

[15] 陈 丽．高校校园创业文化培育机制研究[J]．湖北民族学院学报：社会科学版，2013(4)．