基于因子分析的高校科研績效評價研究(2004—2012年)*

仲 潔 陳靜漪

《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020年)》明確指出:“大學(xué)是我國培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才的重要基地，是我國基礎(chǔ)研究和高技術(shù)領(lǐng)域原始創(chuàng)新的主力軍之一，是解決國民經(jīng)濟(jì)重大科技問題、實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)移、成果轉(zhuǎn)化的生力軍。加快建設(shè)一批高水平大學(xué)，特別是一批世界知名的高水平研究型大學(xué)，是我國加速科技創(chuàng)新、建設(shè)國家創(chuàng)新體系的需要?！保?］可見，高?？蒲谢顒釉谖覈蒲邢到y(tǒng)中占據(jù)重要的地位。我國教育科研資源短缺，其中教育部直屬高校的科研活動投入占高?？偼度氲谋壤絹碓酱?，因此有必要對高校的科研績效進(jìn)行評價，以此保障科研資源的合理利用?？蒲锌冃гu價是在一定科研目標(biāo)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用科學(xué)、規(guī)范的評價方法，對一定時期的科研投入、產(chǎn)出和結(jié)果進(jìn)行定量及定性的分析，作出真實(shí)、客觀、公正的綜合性評判。［2］

一、問題的提出

從20世紀(jì)初美國科研績效評價初具雛形至今，國內(nèi)外學(xué)者對科研績效評價進(jìn)行了較為廣泛的研究。美國對高校績效評價最典型的是2000年發(fā)布的“美國最佳研究型大學(xué)”年度評價報告，而英國高校科研評估(RAE)將評估結(jié)果與高等教育基金會的撥款掛鉤。在我國，目前常見的績效評價類型有上海交大的世界大學(xué)學(xué)術(shù)排名、網(wǎng)大中國大學(xué)排行榜等。多指標(biāo)綜合評價方法在科研績效評價指標(biāo)體系的構(gòu)建方面有較廣泛的應(yīng)用，但部分研究是從總體規(guī)模的角度，而不是從科研投入、產(chǎn)出效率角度選取指標(biāo)，忽視了科研投入與產(chǎn)出關(guān)系，甚至忽視了科研產(chǎn)出的質(zhì)量，更注重科研產(chǎn)出的絕對量;在評價方法方面，文獻(xiàn)分析法和層次分析法是我國應(yīng)用最多的評價方法，近期形成了一種基于多種工具組合來評價高?？冃У内厔?，如平衡積分卡與層次分析法組合、層次分析法與數(shù)據(jù)包法組合等。當(dāng)前對高?？蒲锌冃гu價的探索和研究，除了陸根書教授對2002—2004年我國教育部直屬高?？蒲锌冃нM(jìn)行研究外，很少有學(xué)者對近幾年教育部直屬高?？蒲锌冃Ъ坝绊懸蛩剡M(jìn)行實(shí)證分析?；诖?，文章?lián)袢×恕督逃恐睂俑咝；厩闆r統(tǒng)計資料匯編》(2004—2012年)以及教育部等官方網(wǎng)站的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析法對我國教育部直屬的58所高校的科研績效進(jìn)行了評價，分析了高?？蒲锌冃У挠绊懸蛩兀瑸楦咝?yōu)化科研管理進(jìn)行了初步探討。

二、基于因子分析的績效評價方法

因子分析是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個因子，如何使因子具有一定的命名解釋性的多元統(tǒng)計分析方法。［3］

(一)采用因子分析法的現(xiàn)實(shí)依據(jù)

首先，由于涉及到的變量較多，直接進(jìn)行高校間的比較分析不易操作，因此采用因子分析法能夠有效降低變量維數(shù)，同時也不會造成信息大量丟失。其次，統(tǒng)計分析過程中，軟件自動予以指標(biāo)賦權(quán)，減少計算的工作量。最后，通過尋找主因子，能夠準(zhǔn)確把握影響高?？蒲锌冃У囊蛩兀欣谏钊敕治龊途C合評價，為提高高校科研績效提出有針對性的建議。

(二)因子分析法的基本思想

根據(jù)相關(guān)性的大小將變量分組，使得同組內(nèi)變量間的相關(guān)性較高，不同組的變量間的相關(guān)性較低。每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)，并用一個不可觀測的綜合變量表示，即公共因子。這樣就找出了復(fù)雜關(guān)系問題中的幾個主要因子，每個因子代表原始變量間的相互依賴關(guān)系。

(三)因子分析法的計算步驟

因子分析法的計算步驟如下:(1)分析變量間的相關(guān)性。借助SPSS軟件計算相關(guān)矩陣R，求R矩陣的特征根和特征向量。(2)初始公因子及因子載荷矩陣求解。采用主成分分析法完成因子載荷的求解，反映某個變量在其公共因子上的相對重要性。(3)因子旋轉(zhuǎn)。如果因子負(fù)荷相差太大，對因子的解釋就有困難，為此可通過旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)軸，使因子負(fù)荷在新的坐標(biāo)系中向0或1兩極分化，以便得到一個更易于解釋的結(jié)構(gòu)。［4］(4)采用回歸的思想計算因子得分。(5)根據(jù)因子得分值進(jìn)一步分析。

三、高?？蒲锌冃гu價指標(biāo)體系的構(gòu)建

科研績效評價指標(biāo)體系是指由各級各項(xiàng)評價指標(biāo)及其相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重所構(gòu)成的有機(jī)整體。［5］目前還沒有一種技術(shù)手段能把所有的目標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)統(tǒng)量化成相應(yīng)的指標(biāo)。［6］文章在細(xì)致深入地分析科研績效評價相關(guān)資料的基礎(chǔ)之上，參考多套評價指標(biāo)體系［7］［8］［9］，并結(jié)合我國高校的實(shí)際情況以及數(shù)據(jù)的可獲取性，構(gòu)建了高校科研績效評價指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 教育部直屬高?？蒲锌冃гu價指標(biāo)體系

四、教育部直屬高?？蒲锌冃гu價實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)的選取

文章的數(shù)據(jù)擇取于《教育部直屬高校基本情況統(tǒng)計資料匯編》(2004—2012年)以及教育部等官方網(wǎng)站，數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。樣本囊括了教育部直屬的58所高校(教育部直屬高校共有75所，其中中央音樂學(xué)院、中央戲劇學(xué)院和西南財經(jīng)大學(xué)等14所高校因其院校特征與其他高校差異較大，其數(shù)據(jù)的可獲取性或可比性也較差，因而剔除;中國礦業(yè)大學(xué)、中國地質(zhì)大學(xué)和中國石油大學(xué)三所兩地辦學(xué)高校各自合并為一所，因此文章一共選取了58所高校作為評價對象)。進(jìn)而，文章借助SPSS軟件采用極值法對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了無量綱化處理。

(二)高?？蒲锌冃гu價的具體實(shí)施

1. 考察因子分析法對原有變量的適用性

(1)線性相關(guān)性檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)考察變量間是否存在一定的線性關(guān)系，是否適用于因子分析。從原有自變量(X1～9)、因變量(Y1～15)的相關(guān)系數(shù)矩陣(省略)可以看到，自變量間、因變量間的相關(guān)系數(shù)均處于0.45左右，各自均處于中等水平線性相關(guān)，適用于因子分析。

(2)適應(yīng)性檢驗(yàn)。對無量綱化數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Barelett球度檢驗(yàn)，結(jié)果顯示:KMO取值均在0.8以上。根據(jù)kaiser的度量標(biāo)準(zhǔn)可知原有變量適用于因子分析;Barelett球度檢驗(yàn)的相應(yīng)概率p均接近0，由于p值小于顯著性水平α(0.05)，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。因此，該因子分析模型具有較好的效果。

2. 采用主成分分析法提取因子并選取特征值大于1的公因子

(1)自變量提取公因子、因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)和公因子命名(見表2、表3)。表2中列出了通過相關(guān)系數(shù)矩陣計算出來的特征值大于1的兩個公因子，其累計方差貢獻(xiàn)率為64.884%。這說明，前兩個主成分解釋了9個變量組合方差的64.884%，能夠反映原有指標(biāo)的絕大部分信息，可以用來替代原有的9個指標(biāo)。

表2 自變量特征根和方差貢獻(xiàn)率

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(自變量)

根據(jù)表2可知，文章提取了2個公因子，分別為F1、F2，為了明確每個公因子的意義，以便對實(shí)際問題做出科學(xué)分析，采用最大方差法，將自變量因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，公因子F1中，研究與發(fā)展課題投入人數(shù)(自然科學(xué))、參與項(xiàng)目研究生數(shù)(自然科學(xué))、社會科技活動人員數(shù)(自然科學(xué))、實(shí)驗(yàn)室(實(shí)習(xí)場所)面積和研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)撥入(自然科學(xué))在該因子上的載荷較大，可將公因子F1命名為自然科學(xué)人才及資產(chǎn)因子;公因子F2中，研究與發(fā)展課題投入人數(shù)(人文社科)、社會科技活動人員數(shù)(人文社科)和研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)撥入(人文社科)在該因子上載荷較大，可將其命名為人文社科人才及資產(chǎn)因子。

(2)因變量提取公因子、因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)和公因子命名(見表4、表5)。表4中列出了通過相關(guān)系數(shù)矩陣計算出來的特征值大于1的三個公因子，其累計方差貢獻(xiàn)率為69.282%。這說明，前三個主成分解釋了15個變量組合方差的69.282%，能夠反映原有指標(biāo)的絕大部分信息，可以用來替代原有的15個指標(biāo)。

同理，采用最大方差法，將因變量因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表5所示。

表4 因變量特征根和方差貢獻(xiàn)率

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(因變量)

由表5可知，公因子F3中，SCI期刊論文數(shù)、專利授權(quán)數(shù)、當(dāng)量國家科技獎獲獎數(shù)、全國百篇優(yōu)秀博士論文獲獎數(shù)、專利出售當(dāng)年實(shí)際收入金額和技術(shù)轉(zhuǎn)讓當(dāng)年實(shí)際收入金額在該因子上的載荷較大，可將公因子F3命名為自然科學(xué)成果和成果轉(zhuǎn)化因子;公因子F4中，出版專著數(shù)(人文社科)、SSCI期刊論文數(shù)和A＆HCI期刊論文數(shù)、國內(nèi)發(fā)表論文數(shù)(人文社科)和省部級科學(xué)研究與發(fā)展成果獲獎數(shù)在該因子上載荷較大，可將其命名為人文社科成果因子;公因子F5中，SCI期刊論文數(shù)、國內(nèi)發(fā)表論文數(shù)(自然科學(xué))、當(dāng)量畢業(yè)碩士研究生和當(dāng)量畢業(yè)博士研究生人數(shù)在該因子上載荷較大，可將其命名為科技人才和成果因子。

3. 計算因子得分及綜合得分。

在因子模型中，假設(shè)公因子F是由變量x表示的線性組合為:F=βj1x1+βj2x2+… +βjpxp，j=1，2，…，m。其中，F(xiàn)為公因子得分，F(xiàn)和 x均為標(biāo)準(zhǔn)化向量，βji為因子得分系數(shù)。進(jìn)而，以方差貢獻(xiàn)率比重為權(quán)重，加權(quán)平均每一年各投入、產(chǎn)出指標(biāo)的因子得分，得到每一年投入、產(chǎn)出綜合得分。用各個高校九年整體的投入綜合得分的算術(shù)平均值除以產(chǎn)出綜合得分的算術(shù)平均值，可得到各高校的科研績效得分，如表6所示(僅以前15名高校為例)。

表6 教育部直屬高?？蒲锌冃У梅旨芭琶?/p>

續(xù)表6

(三)結(jié)果分析與對策建議

通過對教育部直屬高校2004—2012年間的科研績效進(jìn)行因子分析，可得出以下結(jié)論:

第一，各高校在五個公因子上的得分差距懸殊，相應(yīng)地績效得分也有所不同，并且高校的科研投入、產(chǎn)出綜合得分與科研績效得分之間不呈正相關(guān)。高投入或高產(chǎn)出的高校，其科研績效得分并不一定高，反之亦然。如G大學(xué)的科研投入、產(chǎn)出綜合得分均較高，科研績效得分排名卻為第七;A大學(xué)的科研投入、產(chǎn)出綜合得分均較低，科研績效得分排名卻為第一?？梢姡绊懜咝？蒲锌冃У闹饕蛩夭恢皇峭度牖虍a(chǎn)出規(guī)模，更重要的是對科研資源的合理配置和有效利用。

第二，各高?？梢酝ㄟ^考察科研績效的影響因素，發(fā)現(xiàn)自身在科學(xué)研究活動中所具備的優(yōu)勢與不足，合理配置科研資源，實(shí)施科學(xué)化管理，從而提高科研績效。以C大學(xué)為例，在投入方面，C大學(xué)的自然科學(xué)人才及資產(chǎn)因子得分為－0.5333，相對較低，而由表3、6可知，研究與發(fā)展課題投入人數(shù)(自然科學(xué))、參與項(xiàng)目研究生數(shù)(自然科學(xué))、社會科技活動人員數(shù)(自然科學(xué))、實(shí)驗(yàn)室(實(shí)習(xí)場所)面積和研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)撥入(自然科學(xué))四個變量在F1上負(fù)荷量較大，分別為0.852、0.739、0.812、0.795和0.836。這說明C大學(xué)在以上五個方面的投入量相對較少。C大學(xué)的人文社科人才及資產(chǎn)因子(F2)得分為1.4246，即其在研究與發(fā)展課題投入人數(shù)(人文社科)、社會科技活動人員數(shù)(人文社科)和研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)撥入(人文社科)三個方面的投入量相對處于中等水平。在產(chǎn)出方面，由表5、表6可知，C大學(xué)的自然科學(xué)成果和成果轉(zhuǎn)化因子(F3)得分為0.8136，相對較高，即在SCI期刊論文數(shù)、專利授權(quán)數(shù)和專利出售當(dāng)年實(shí)際收入金額等六個方面的產(chǎn)量相對較高;人文社科成果因子(F4)得分為0.8119，即在出版專著數(shù)(人文社科)、SSCI期刊論文數(shù)和A＆HCI期刊論文數(shù)、國內(nèi)發(fā)表論文數(shù)(人文社科)和省部級科學(xué)研究與發(fā)展成果獲獎數(shù)五個方面的產(chǎn)量較高;科技人才和成果因子(F5)得分為3.4368，SCI期刊論文數(shù)、國內(nèi)發(fā)表論文數(shù)(自然科學(xué))、當(dāng)量畢業(yè)碩士研究生人數(shù)和當(dāng)量畢業(yè)博士研究生人數(shù)四個變量具有較高負(fù)荷量，可以理解為C大學(xué)在這四個方面產(chǎn)量非常出色。可見，C大學(xué)的績效得分及排名很靠前，績效較好。雖然自然科學(xué)方面的投入量相對較低，但其自然科學(xué)和人文社科方面的科研產(chǎn)出量均較高，且發(fā)展較為均衡。其他高校有類似的解釋，不做贅述。

第三，高校在自然科學(xué)方面的績效與人文社科方面的績效有顯著差異:大部分高校在自然科學(xué)方面取得的績效明顯較高，少數(shù)高校在人文社科方面的績效較高。這主要是因?yàn)楦黝惛咝５脑盒Ｌ卣鞔嬖诓町?。對于部分?qiáng)調(diào)均衡發(fā)展的綜合型高校而言，雖然平衡了不同學(xué)科間的資源配置，但兩者的績效差異仍然較大，問題可能就出在高校內(nèi)部科研管理部門的管理上，致使科研資源利用率較低，人文社科方面的科研績效情況較差。

基于以上分析，本研究認(rèn)為高校要建立鼓勵創(chuàng)新、體現(xiàn)科研實(shí)績的績效管理機(jī)制。首先，高校是科研資源配置和管理的責(zé)任主體，應(yīng)該高度重視并認(rèn)真貫徹落實(shí)國家相關(guān)政策規(guī)定，在探索和學(xué)習(xí)中優(yōu)化科研管理，從重視絕對值的科研產(chǎn)量轉(zhuǎn)向重視科研相對產(chǎn)出量，強(qiáng)化成本意識。其次，高校可以定期開展校內(nèi)科研績效評價活動，考察自身的科研績效情況，及時地在投入、產(chǎn)出和管理方面等尋求科研績效低下的影響因素并制定整改措施，合理配置科研投入資源，如擴(kuò)充社會科技活動人員隊伍，制定合理的科研獎勵政策，營造良好的科研氛圍，努力調(diào)用有效物力資源，引進(jìn)先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，保證科研人員具有充足的實(shí)驗(yàn)室空間，豐富圖書資料和數(shù)字化信息資源，為從事科技創(chuàng)新活動提供必要的物質(zhì)基礎(chǔ)等。這樣能夠有效調(diào)動科研人員的工作積極性，也有利于形成人人爭先搞科研的良好氛圍。［10］此外，高校應(yīng)根據(jù)現(xiàn)實(shí)的需要以及自身特色來確定科研發(fā)展的方向，合理配置有限的科研資源，提高科研資源利用率。

總之，在鼓勵創(chuàng)新、體現(xiàn)科研實(shí)績的績效管理機(jī)制的作用下，高校需要從提高公因子得分上入手，即從該公因子中負(fù)荷量較高的變量入手，合理配置資源，優(yōu)化科研管理，實(shí)現(xiàn)資源效能最大化，從而提升自身的科研績效水平。

五、結(jié)論

文章基于因子分析方法對我國教育部直屬的58所高校進(jìn)行了科研績效實(shí)證研究，得出了一些有用的結(jié)論。但由于各方面的原因，本研究也存在一定的不足。如考慮到指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性及可操作性，對于理論上可行、卻沒有真實(shí)數(shù)據(jù)支撐的指標(biāo)，只能剔除或用其他類似指標(biāo)來替代;由于本人知識結(jié)構(gòu)的局限性，不能將所有指標(biāo)都納入評價體系中，可能會導(dǎo)致評價結(jié)果有所偏差。文章作為階段性研究成果，以上問題待進(jìn)一步的研究。

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