基于结构方程模型的高校科技统计研究

肖淑梅 XIAO Shu-mei；赵翔 ZHAO Xiang；吴亚平 WU Ya-ping；倪瑾 NI Jin；罗钢 LUO Gang

（扬州市职业大学，扬州 225009）

1 高校科技统计概述

1.1 高校科技统计的概念

从概念来看，高校科技统计工作是指运用科学的统计方法，对高校的相关科技活动情况进行全面的摸排和信息汇总[1]，在整理有效信息并分析数据的基础上对高校科技的发展情况与未来趋势做系统直观的研究，以此精密掌握高校科技活动的基本规模、主要数量、构成层次和发展方向；并从变化规律的视角出发反推优化高校的科研管理的聚义举措，为高校的重点工作推进、资源支撑性投放和中长期规划管理等提供有效的数据管理口径。

由此可见，优化高校的科技统计工作本质上是科研管理的有效举措之一，能够以科学研究反推科学决策。其对于数据的覆盖度、精确度和有效性均应有极高的要求，需要运用科学合理的模型对高校科技统计情况进行综合分析。

1.2 高校科技统计的主要内容

高校的科技统计工作有赖于全面的信息收集和精准的数据整理，在数据和信息的汇总、分析和提炼过程当中，均需要大量的人力和财力投入[2]。具体到执行层面，当前大部分高校的科技统计工作主要涵盖了三个方面的内容。

其一是摸排科技工作的基础数量，并准确对应其资金规模、资金来源、资金支出、收益情况等，实现对科技投入口径和产出口径的准确情况掌握与基本流向统计。其二是关注高校科技过程统计的情况，围绕核心研究课题、支持性研究机构、重要学会协会、不同科技主题所占内容比重等，根据国家级、省级、社会组织等分层分类进行统计研究[3]，将研究的成果不断细化并赋予因子权重，以此突出不同科研科技成果的重要性。最后，统计人员还需要重视成果转化的质量评价，从论文、专著、专利等层次出发，重点关注发表数量、发表质量等[4]，并赋予相关的因子权重，以此实现精准的高校科技统计跟踪与分层情况摸排调查。总的来看，高校科技统计工作的主要任务是对高校科技研究基本情况加以详细的统计与系统的分析，在有效调研的基础上掌握基本的数据信息并科学研判投入产出情况。

1.3 高校科技统计的应用导向

从应用导向层面来看，高校的科技统计主要有三个方面的应用方向：

1.3.1 科技统计是科研管理的基础

首先，科技统计工作能够直接服务于科技管理活动的开展。科技管理包含项目立项、人员配置，经费投放、过程执行管理和成果鉴定等诸多环节，体现了全周期的科研动态发展与过程管理特征。从科技统计视角出发，运用统计的思维精准梳理科研管理活动的投入和产出数据以及相关配置人员情况，不仅能够以指标把控的方式反推过程管理节点完成质量，也能够对学校个别项目到整体水平的科技质量、科技产出数量等做统筹评价，实现从模糊管理到精细数据管理的科研管理转变。

1.3.2 科技统计是高校制定考核评价激励政策的重要依据

当前在高校日常人事管理和考核管理过程当中，将科技统计成果与科研团队、教师个人的考核评价结果相对应，也形成了较为成熟的工作机制。科研管理部门可以运用科学合理的绩效分析框架，汇总教师和科研人员的科技项目、成果产出、获奖情况、转化质量等，一方面按照因子权重加成以形成教师或科研人员的工作业绩并核发绩效，另一方面也可以通过排名评价和重点指标监管方式，倒逼广大教师和科研人员积极争取更高水平的科技项目、参与更权威的会议并发表更高水平的科技论文，有助于构建合理竞争的科研环境，以优质的科研管理带动学校的科技水平提升。从报表数据层面来看，科技统计所形成的信息汇总和数据分析结果涵盖项目数量、项目水平、科研经费投入、科研人员数量、鉴定结果、发表论文、获奖成果、技术转让、专利产出、国际会议等关键科研指标，其较广的指标覆盖面能够促进学校科研活动的有序开展，使得教师的个人成长与学校的发展更为紧密地结合在一起。

1.3.3 科技统计是科研管理创新的前提

信息技术的快速发展也给科技统计工作带来了新的工具。便捷的数据收集和快速精准的数据分析能够形成标准化的科技统计成果产出，相关的成果也能够服务于科技统计管理系统的建立与健全。在此背景下，高校可以利用其在科技一线成果转化和人才储备层面的优势，快速搭建行之有效的科技统计管理体系，形成科技管理系统服务与日常管理工作。此外，广大的教师和科研人员也可以便捷快速地将自身的科技项目和科技成果信息录入到科技管理系统当中，以便于工作系统的成果计算、绩效核定、奖励汇总及信息传递，使得学校内各学院和各课题组和研究人员快速实现资源共享和信息互通，以此减少教师和科研人员在繁琐的事务性工作层面所耗费的时间与精力等，更大程度地提升科技统计的科学性、规划性和效率，服务于科技创新管理与学科建设进步。

2 结构方程式及其在高校科技创新领域的应用

2.1 结构方程式概述

结构方程模型是运用结构方程式所搭建的数理模型，通过处理变量之间的关联关系并构建多元的统计关系架构，实现系统的权重分析、因子分析、路径分析、多元合格分析和方差分析等，能够综合运用广阔数据面实现，是一类具有较高处理效率的信息汇总与策略集成的定量分析方法。

2.1.1 模型介绍

结构方程模型能够将样本数据所对应期间的复杂因果关系加以显性化呈现，其运用的计量技术为因果联系的模型方程技术。其优势在于能够对数据本身不能直接测量或观察到的信息以潜变量的形式加以系统估计，最终形成更具实践导向价值的分析框架体系。从模型拆分来看，结构方程模型一般分为两个主要组成部分，分别是测量模型部分和结构模型部分，其中测量模型部分主要分析的是潜自变量和潜因变量的关系，而结构模型部分则是侧重于路径框架的搭建，分析潜自变量和观测变量之间的关系。此外，在对模型进行搭建并初步拟合后，如果拟合指数反应结果不良，结构方程模型需要进一步引入修正分析。但是在修正时，需要通过增加或删除变量以调整路径或参数，其增减需要以确切的理论和必要的实践经验作为支撑，因此其修正过程的论证较为复杂，且最终的结果有效性需要反复检验。最终，修正后再进行拟合的指标值需要达到预设标准，结构分析模型才可被视为运行有效。

回溯结构模型的发展历程，该模型最早在客户满意度研究领域提出，由上个世纪，Ka jJoreskog 和Dag Sorbom所提出的统计理论发展而来，用于容许自变量存在误差的大样本数据非正态分布分析。近年来，从市场营销口径向教育管理、公共管理、工商管理、生产经营等多领域延伸，结构分方程模型已经形成了非常广域的研究领域，并借助多元分析和统计的最新研究成果融合形成了一个极具活力的前沿研究方向。美国密歇根大学的弗尔曼教授甚至将结构方程模型称为“第二代多元统计方法”。

结合近年来高校科技统计与科技管理的切实需求，很多国内的教育学者将结构分析模型应用到了高等教育的精准化、多元化和信息化管理研究层面，已有大量文献关注了结构方程模型与学科建设、教学评价、科技管理等领域的融合载体搭建，主张利用结构分析模型切入高校日常管理工作之中，提升高校科技管理和科技统计等工作效率。

2.1.2 模型特征

从结构方程模型的特征来看，其主要表现出了三方面的核心特征。

其一是主要性特征，在高校科技统计和科研管理的日常工作层面，其所涉数据类型多元且统计口径复杂，使用单个指标或单一口径对高校科技工作进行统计评价缺乏全面性和准确性，也不能够将不同权重的科技数据纳入统一口径进行核算管理。因此，侧重于不同项目的经费来源水平、科技成果的鉴定发布水平等，科技统计工作需要负预期差异化的权重，以此有选择地将指标的重要性纳入到评估体系之中，体现出更为合理的模型考量。

其二，高校科技统计研究的结构分析模型需要具有可比性原则。在跨科技组和课题组的项目数量、科研人员数量、科研人员专业、技术侧重、结果输出和综合评定等方面，使用绝对数进行评估并不具有公平合理性，采用人均指标或标准化处理后的权重加成指标加以对比，才能够更合理地评价不同教师、不同院系、不同课题组之间的科技工作质量。

最后，结构分析模型需要具有可操作性的原则。在日常管理过程中需要以信息化的科技管理口径作为支撑，将更多的成果导入和成果产出数据进行窗口化的自主录入、交叉化的信息交互对比以及针对性的关键数据补足，最终集成形成大数据应用结果并进行科技统计分析，以此简化高校科技管理工作。

2.2 基于高校科技创新需求的结构方程式设计

2.2.1 模型设计

结构方程模型分为结构模型和测量模型两个部分。

从结构模型框架来看，在高校科技水平统计评价过程中，不仅要考虑新批项目的数量和质量，也需要基于投入和产出作经济性平衡和收益最大化的统筹规划。由此，作出如下合理假设：H1：“新批项目评价”对“高校科技统计评价”具有正向影响关系；H2：“综合科技投入”对“高校科技统计评价”具有正向影响关系；H3：“综合科技产出”对“高校科技统计评价”具有正向影响关系；H4：“新批项目评价”对“综合科技投入”具有正向影响关系；H5：“综合科技投入”对“新批项目评价”具有正向影响关系；H6：“综合科技投入”对“综合科技产出”具有正向影响关系。

在结构分析的模型基础上，还需要为每个潜变量设置相应的观测变量，并搭建起高校科技统计的观测模型。具体而言，针对新批项目评价、综合科技投入和综合科技产出三个层面，笔者结合个人工作经验和相关调研结果，在新批项目评价这一潜自变量下设新批项目数量、新批项目水平两个观测变量，在综合科技投入这一潜自变量下设科研经费投入、科研人员数量两个观测变量，并在综合科技产出下设鉴定结果、发表论文、获奖成果、技术转让、专利产出和出席国际会议共六个观测变量。相关的变量数据可以通过《普通高等学校科技统计年报》等公开信息或前往高校收集一手调研获取。

2.2.2 指标体系

基于模型假设和变量分析，高校科技统计研究结果方程模型对应的变量体系如表1 所示。

表1 变量体系

2.2.3 结构方程模型

根据前文分析所述，可以得到高校科技统计研究的结构方程模型如图1 所示。

图1 高校科技统计研究的结构方程模型

3 结语

综合来看，高校的科技统计工作，对于其优化科研管理，争取科研资源，建设优质学科并推动学校高质量发展等具有很大的提升价值。学校应该积极重视学国家科技创新的重大机遇，制定正确的科技政策，引领学科建设，引入结构方程模型分析系统等。优化科技统计工作，提升学校整体的科技水平和学科建设实力，为学校建设高水平大学提供更为重要的保障。