高校图书馆智库服务能力成熟度模型及评价研究

张 旭 赵 彬 卢 恒 李宇佳

（1.长春中医药大学图书馆 长春 130022；2.吉林大学管理学院 长春 130022；3.河北经贸大学 石家庄 050061）

1 引言

高校图书馆作为文献资料存储地、知识情报加工地、智慧决策支持地[1]，基于自身资源优势循序渐进提升智库服务能力，符合新型智库建设及高校图书馆提供高水平知识服务的客观需要，智库服务成为当前高校图书馆重要的服务价值增长点。

国外对高校图书馆智库服务的理论研究成果较少，在实践中主要形成了两种智库服务方式：①成功转型为智库机构，例如斯坦福大学胡佛研究所[2]；②通过建设以及维护智库机构知识库等形式参与智库建设，例如哥伦比亚大学图书馆等[3]。智库的本质是提供决策支持服务，国内学者从高校图书馆利用自身资源服务于决策咨询领域的角度出发，对高校图书馆的智库服务体系建设、服务能力建设以及国内外高校图书馆的智库服务实践情况等进行了研究[4]。例如，黄长伟[5]、高爱[6]、吕长虹[7]、马芳珍[8]、刘凤侠[9]等分别对哈尔滨商业大学图书馆、华南理工大学图书馆、上海海事大学图书馆、北京大学图书馆、沈阳农业大学图书馆的智库服务案例及实践等进行了经验介绍；闫智[10]、黄长伟[11]、李爱华[12]等从资源优势、业务职能、服务层次等不同视角对高校图书馆智库服务能力的内涵、构成、提升策略等进行了研究；马捷[13]等对10所国内985高校图书馆的智库能力进行了调研分析；宋洁[14]等学者对39所985高校图书馆面向高校及政府等的决策支持服务内容、服务对象等进行了现状调研。虽然学者们在高校图书馆智库服务方面的相关研究成果逐渐增多，但在高校图书馆智库服务能力方面的研究不够深入，缺乏系统的能力提升理论研究及定量研究方法的应用。

结合高校图书馆的智库服务理论研究现状，本文拟解决如下4个问题：①如何界定高校图书馆的智库服务；②高校图书馆的智库服务能力内涵及构成是什么；③如何构建适用性强的高校图书馆智库服务能力成熟度评价体系；④如何将本研究构建的模型应用到高校图书馆的智库服务能力提升实践。

2 相关概念分析

2.1 高校图书馆智库服务内涵

国内学者对高校图书馆智库服务内涵的研究成果较多，归纳起来主要分为三大方面的观点：①从智库主要是服务于政府公共政策制定视角，延伸出高校图书馆智库服务是高校图书馆转型升级为智库机构，提供智库产品辅助政府制定公共政策[15]；②从高校图书馆是文献资源保障机构视角，认为高校图书馆智库服务是高校图书馆服务于智库机构[16]；③从智库的本质是提供决策支持服务视角，认为高校图书馆智库服务是高校图书馆面向决策领域，提供决策支持产品，以满足高校、政府、企业等用户的决策咨询需求[17]。

对高校图书馆智库服务内涵的界定，是本文研究的基础。社会各个领域都存在决策咨询需求，因此智库的作用是普遍存在的[18]。从当前实践来看，高校图书馆的智库服务是在新型智库建设背景下提出的新概念，学者们对高校图书馆智库服务的理论及实践研究，落脚点普遍是满足高校管理层、科研群体、政府、企业等用户的决策咨询需求[19]。因此，本研究采用的是被更多学者们接受的上述第三种观点，认为高校图书馆智库服务是高校图书馆立足决策支持服务领域，为满足高校、政府、企业等用户的决策咨询需求，通过整合资源，协同相关专家学者等方式，提供决策支持服务。例如，清华大学图书馆、常熟理工大学图书馆等面向高校层面开展的机构竞争力评价、学科影响力分析等服务，中国矿业大学图书馆、江苏大学图书馆等面向企业层面开展的技术跟踪预测、行业数据预测分析等服务。

2.2 高校图书馆智库服务能力内涵及构成

能力是一种作用力，高校图书馆智库服务能力是在高校图书馆提供决策支持服务满足用户决策咨询需求的过程中表现出来的，直接影响最终的服务效果。因此对服务过程进行梳理，是明确高校图书馆智库服务能力构成的基础。

结合高校图书馆智库服务相关实践研究成果，高校图书馆智库服务过程主要包括资源整合、决策支持产品生产及决策支持产品传播三大阶段[20]，见图1。一是资源整合阶段。资源整合主要包括信息资源整合和人力资源整合，高校图书馆通过建设各类数据库实现信息资源整合，通过协同高校智库人才、各学科专家人才等实现人力资源整合，为高校图书馆智库服务提供资源基础。二是决策支持产品生产阶段。高校图书馆在资源整合基础上通过直接生产决策支持产品，或通过提供信息资源支撑、数据监护等信息资源保障服务参与其他智库机构项目，实现间接生产决策支持产品。三是决策支持产品传播阶段。高校图书馆通过传统渠道（呈报、会议、讲座等）或通过新媒体渠道（微博、微信等）传播决策支持产品，实现影响用户决策。

能力由服务的不同层面所应具备的一系列能力构成，既包含潜能（能做什么），也包含结果（做了什么），能力的形成过程可分为潜能形成和潜能转化为现实能力两个阶段[21]。高校图书馆智库服务能力的潜能形成是在资源整合阶段，其潜能转化为现实能力是在决策支持产品生产、传播，实现影响用户决策的过程中。因此，按照能力形成的所属阶段，高校图书馆智库服务能力可分为资源整合能力、思想和知识创造能力、传播和成果转化能力，见图1。资源整合能力是在资源整合过程中形成的，体现的是智库服务的资源力；思想和知识创造能力是在充分挖掘潜能、服务创新，进而实现直接或间接生产决策支持产品的过程中形成的，体现的是智库服务的产出力；传播和成果转化能力是在决策支持产品供需匹配、价值认同基础上直接影响用户决策，或通过社会舆论形成社会影响等方式间接影响用户决策的过程中形成的，体现的是智库服务的影响力。

图1 高校图书馆智库服务过程及能力构成示意图

3 构建模型

3.1 理论依据

能力成熟度模型（Capability Maturity Model）最早被美国卡内基-梅隆大学软件工程研究所用于评价软件承包能力，自提出后被不断改进，应用于电子政务、数字图书馆等领域的服务能力评价。这一方法强调通过控制关键过程等，对服务过程持续改进实现优化，在以知识创新为目标、以智力资本为重要生产要素、以具体服务项目为依托的服务能力评价方面具有较大优势，适用于高校图书馆智库服务能力的研究。

能力成熟度模型是基于过程的模型，追求规范化、标准化、强调协作和“持续改进”的理念，核心要素主要有：能力级别、关键过程域、关键主题、关键过程、关键实践等[22]。能力成熟度模型采用层次递进级别表示法，包含5个能力等级，从低至高依次是初始级、可重复级(可管理级)、已定义级、定量管理级(可预测级)、优化级。不同等级有其相应的特征。

3.2 模型主体框架

能力成熟度反映的是能力所处阶段及水平，依据能力成熟度模型，高校图书馆智库服务能力成熟度模型的核心要素包括能力级别、关键过程域、关键主题、关键过程及关键实践。关键过程域是为实现关键主题所需要具备的关键过程的集合，而关键主题是在各个关键过程域析出的能力指标。关键过程域包含了若干关键过程，每一个关键过程都有其对应的若干关键实践，关键实践是对关键过程有效实现起重要作用的基本活动。各个核心要素层层递进、相互关联构成了能力成熟度模型。

依据上述服务过程分析，可知高校图书馆智库服务过程的资源整合、决策支持产品生产及决策支持产品传播三大阶段构成了三大关键过程域。各个关键过程域所对应的能力分别是资源整合能力、思想和知识创造能力、传播和成果转化能力，构成了三大关键主题。结合能力成熟度的5个能力等级划分，得到高校图书馆智库服务能力成熟度模型主体框架，见图2。

图2 高校图书馆智库服务能力成熟度模型主体框架

3.3 能力等级确定

依据能力成熟度模型的各个等级定义[23]，高校图书馆智库服务能力成熟度的5个等级从低至高依次是初始级、可重复级、已定义级、定量管理级、优化级，随着级别的增高，高校图书馆的智库服务效果和效率也在不断提升。①初始级属于无序管理，处于这一等级的高校图书馆有智库服务需求和服务意识，但服务水平的高低依赖个人经验、服务过程不规范、服务效果难以预测；②可重复级侧重项目管理，处于这一等级的高校图书馆已经积累了一些智库服务的成功经验，以往的经验能够被复制，服务流程逐步完善；③已定义级侧重过程管理，处于这一等级的高校图书馆智库服务过程顺畅、各项管控制度能够顺利实施；④定量管理级侧重量化管理，处于这一等级的高校图书馆智库服务能够实现量化评价服务质量，量化控制服务过程；⑤优化级侧重创新管理，处于这一等级的高校图书馆智库服务处于行业领先水平，更加注重巩固创新。

3.4 关键过程及关键实践

表1 基于相关文献提炼关键实践及关键过程

本研究通过梳理相关文献，提炼高校图书馆智库服务的关键过程及关键实践，初步形成扎根于已有文献研究资料的能力成熟度指标。首先，文章对已有的高校图书馆智库服务相关文献进行梳理，从文章的被引用次数、相关程度等方面考量，选取代表性文献45篇（张振华[25]、张明[26]、赵雪岩[27]、陈华[28]、赵海珍[29]、戴莹[30]等）作为样本，对资料中涉及的高校图书馆智库服务实践方面的观点进行总结，得到59个共性观点，通过合并相似内涵的观点，归纳得到18个关键实践（D1—D18）；然后，结合智库服务的资源整合、决策支持产品生产、决策支持产品传播三大阶段，发现和建立各个关键实践之间的联系，提炼出分属于三大阶段的7个关键过程（B1—B7）；据此将初步得到的关键过程（B1—B7）及关键实践（D1—D18）进行归类，见表1。

表2 高校图书馆智库服务能力成熟度评价指标体系

资源整合阶段的关键过程B及关键实践D包括：人力资源整合B1（馆员培养D1及专家协同D2）、信息资源整合B2（用户需求获取D3及数据库建设D4）、其他资源整合B3（平台建设D5、制度建设D6、信息技术支持D7、发展规划制定D8、经费投入D9）。决策支持生产阶段的关键过程B及关键实践C包括：直接生产决策支持产品B4（服务产品定位D10、服务质量控制D11）以及间接生产决策支持产品B5（参与其他智库项目D12及智库成果收集D13）。决策支持产品传播阶段的关键过程B及关键实践C包括：传播渠道建设B6（传统传播渠道建设D14和新媒体传播渠道建设D15）以及成果转化过程B7（学术影响D16、决策影响D17及社会影响D18）。

由于高校图书馆智库服务相关研究刚刚起步，本文选取的45个文献样本量相对较少，且基于文献资料的质性研究受研究者本身主观因素影响较大。为避免研究的局限性，我们将得到的7个关键过程和18个关键实践做成调查问卷，发放给20位在图书馆智库服务方面有一定研究成果的专家学者，邀请他们对指标的适用性和合理性进行评价。我们根据反馈的意见和建议，首先将专家协同D2拆分为学科专家协同和智库专家协同两方面，更好地体现出高校图书馆拥有协同高校学科人才资源以及高校智库人才资源两方面校内人才资源优势；其次将数据库建设D4拆分为基础数据库建设和特色专题库建设，突出智库服务需要更加专业的数据库资源的特点；最后，将制度建设D6和发展规划制定D8两个内容相似有重合的实践合并为“相关制度建设”，最终得到分属于7个关键过程的19个关键实践。

4 能力成熟度评价

4.1 评价体系框架

文章基于上述高校图书馆智库服务能力成熟度模型，构建了高校图书馆智库服务能力成熟度评价指标体系，见表2。目前国内外学者们从资源指标、成果产出指标等各个方面出发，构建了智库服务评价指标体系[31]。本文在上述相关文献研究获得的观点描述资料基础上，借鉴已有成熟的智库评价体系测量指标描述情况，遵循可操作性、系统性、适用性原则对各个关键实践的能力测量指标观测要点进行描述。

4.2 评价方法选择

BP神经网络最早是由Rumelhart等在1986年提出，由输入层、隐含层、输出层3个神经元层次构成的算法模型，见图3。BP神经网络具备自学习特点，在训练过程中能够不断自适应调整，模拟众多因素之间的复杂非线性关系，被学者们广泛应用到预测、评价等方面。BP神经网络在处理大量复杂数据方面具有优越性，一些学者尝试将BP神经网络应用到处理定性和定量数据相结合的少量数据方面，以减少评价中的主观因素影响，取得了较好的效果[32]。本文应用BP神经网络方法对高校图书馆的智库服务能力成熟度进行评价，以减少评价中的人为主观因素影响，增强评价结果的客观性。

图3 BP神经网络典型结构图

4.3 评价过程

4.3.1 样本选择及数据收集

由于各个高校图书馆在资源储备和人员能力等方面均存在差异，本研究样本的选取主要参考《2016年高校图书馆基本数据排行榜》，选取基本数据排名靠前，且通过高校图书馆主页能够查询到有提供竞争力报告、学科战略分析或高校管理层决策支持案例等智库服务相关实践情况介绍的，共计50所高校图书馆进行调研，收集相关数据。在能力成熟度的评分方面采用十分制，依据高校图书馆智库服务能力成熟度等级划分，设定8—10分表示智库服务能力为强，属于优化级；6—8分表示智库服务能力较强，属于定量管理级；4—6分表示智库服务能力一般，属于已定义级；2—4分表示智库服务能力较弱，属于可重复级；0—2分表示智库服务能力为弱，属于初始级。

由于能力既具有潜在性又具有现实性的双重特征，对于能力的度量需要综合应用定性测量和定量测量指标，本文提出的高校图书馆智库服务能力成熟度评价指标体系，包含定量测量指标6个（C1、C2、C3、C5、C8、C11）、定性测量指标 13个（C4、C6—C7、C9—C10、C12—C19）。定量指标收集自2017年9月份填报的教育部高校图书馆事实数据库、高校图书馆的门户网页、微信咨询相关人员等。定性指标方面，根据能力测量指标观测要点，首先通过高校图书馆门户网页、微信公众号等途径收集指标相关情况，为定性指标的量化分析提供依据，然后邀请20位专家学者（9位智库服务方面的专家学者、11位高校图书馆智库服务方面的专家学者）结合收集的相关资料以及自身经验，以十分制形式对定性测量指标进行评分，进而根据各个测量指标情况以及上述高校图书馆智库服务能力成熟度的不同能力等级特征，给出高校图书馆智库服务能力成熟度的综合评分Y，取各专家打分的几何平均值(精确到小数点后1位)作为定性测量指标数据，以减少主观倾向影响。限于篇幅，文章仅展示调查所得样本的部分数据，见表3。

表3 部分样本指标数据及综合评分

4.3.2 仿真与模拟

（1）神经网络模型的参数设定

依据经验，输入层神经元个数等于评价指标的个数，输出层神经元个数等于目标对象的个数。隐含层神经元个数需要根据经验运用试凑法来确定。常用的经验公式为：其中，n和m分别表示输入、输出神经元的个数，a为1至10的常数。根据公式可知隐含层神经元个数在5至14之间，由此构建10个神经网络并分别比较其性能，选取均方误差精度最小时隐含层节点数作为本研究模型隐含层神经元个数。本文使用Matlab2016a的神经网络工具箱，用40组样本数据来测试构建的10个BP神经网络的性能。当隐含层神经元个数为9时，构建的BP神经网络训练误差最小，见表4。

表4 隐含层在不同神经元个数下的训练误差

本研究以高校图书馆智库服务能力成熟度的19个二级评价指标作为网络输入，以评价结果作为网络输出，采用试凑法确定隐含层节点个数，从而形成19-9-1型神经网络结构。通过Matlab工具箱创建BP神经网络，利用Matlab工具箱中的函数进行权值和阈值的初始化。采用Premnmx函数对样本指标数据与总分进行归一化处理；采用Newff函数创建前向网络，实现神经网络从输入到输出的任意映射；模型训练函数采用Traingd算法；输入层到隐含层的激励函数为tansig；隐含层到输出层的激励函数为purelin；学习速率设为0.01；隐含层神经元个数为9；训练精度为0.001；允许最大迭代训练次数为50 000，展示的训练次数为1 000；设定网络收敛的误差性能指标为MSE（均方误差）；其余参数均选用缺省值。核心代码如下：

（2）神经网络的训练与验证

本研究以40个样本指标数据作为训练集，以专家对样本高校图书馆智库服务能力成熟度的总体评分为输出值，调用设置好的网络训练参数进行神经网络模型的训练。训练结果曲线见图4，训练过程中发现经过907步的训练，训练误差达到目标误差的要求，网络的收敛效果较好。此时模型的输出值与期望值非常接近，说明该模型准确性较高，可用来进行仿真模拟。

图4 BP神经网络训练曲线图

将样本中编号为41-50的指标数据输入网络模型中，进行仿真验证，得到高校图书馆智库服务能力成熟度的评价值（输出值），将其与专家对高校图书馆智库服务能力的整体评分（期望值）进行对比，模型输出结果见表5，输出结果误差图见图5。可以看出，模型对高校图书馆智库服务能力成熟度的评价值与专家评分结果非常接近，误差在可接受的范围之内，说明利用BP神经网络对高校图书馆智库服务能力成熟度进行评价具有可行性。

表5 神经网络模型的期望输出与实际输出对比

4.4 评价结果分析讨论

BP神经网络综合考虑了评价标准的多样性和不确定性，不是简单的加权求和，所以评价结果与专家评价的结果相比稍高或稍低都是合理的[34]。本研究利用BP神经网络方法对高校图书馆智库服务能力成熟度进行评价，得到的评价结果与专家打分得到的评价结果总体一致，达到了较为理想的预测精度。

应用BP神经网络对高校图书馆智库服务能力成熟度进行评价，在评价结果的客观性及评价效率方面具有较强的优越性。首先，BP神经网络具备自学习特点，经过反复迭代训练发挥了非线性映射能力，有助于规避人为主观因素对指标权重以及赋值的影响，增强了评价结果的客观性。其次，BP神经网络能够对大量评价指标进行快速评价，提高了对复杂指标体系的评价效率，增强了评价的实用性。

图5 期望输出（o）与实际输出（+）误差图

5 结语

本研究基于高校图书馆的智库服务理论研究及实践情况，对高校图书馆智库服务以及高校图书馆智库服务能力的内涵进行了分析界定，基于能力成熟度模型理论，结合相关文献分析，从理论层面构建了包含关键主题、关键过程、关键实践以及能力等级的高校图书馆智库服务能力成熟度模型，分析了高校图书馆智库服务能力成熟度评价体系框架。实践层面，我们选取了50所高校图书馆进行数据调研，运用BP神经网络方法对评价体系的适用性进行了验证，将构建的理论模型应用到实践，为高校图书馆了解自身智库服务能力所处阶段，有针对性地实现改进优化提供了参考。

（来稿时间：2019年1月）