馬 楠, 楊春勇， 賀 軍, 白 云

(中南民族大學 a.實驗教學與實驗室管理中心;b.科學研究發(fā)展院,武漢 430074)

0 引 言

高校實驗室在高校建設與發(fā)展過程中的作用受到國家各級教育主管部門的關注和重視，2010年6月21日，國務院審議并通過的《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020)》中多次提及實驗室建設方面的事宜。目前涉及高校實驗室數(shù)據(jù)統(tǒng)計的工作主要有3項，①高等教育基層統(tǒng)計，②高等教育質量檢測統(tǒng)計，③普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計。其中，普通高校實驗室基本信息統(tǒng)計列屬國家法定統(tǒng)計范疇，所得實驗室建設與發(fā)展數(shù)據(jù)最為全面和詳細。

目前對高校實驗室建設與發(fā)展的研究主要從三個方面展開。①高校實驗室建設發(fā)展數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作的研究。如，從工作性質角度指出實驗室基本信息統(tǒng)計是實驗室建設與發(fā)展過程中一項重要的日常性工作，其能夠較為全面衡量實驗室發(fā)展狀態(tài)，并結合學校自身實際介紹信息統(tǒng)計指標的分解和學校部門分工的具體經驗[1]。加強統(tǒng)計法律意識、培養(yǎng)統(tǒng)計人員責任心、提升統(tǒng)計員業(yè)務能力是提高學校信息統(tǒng)計水平的重要途徑[2]。深入挖掘驗室基本信息能夠有效提高實驗室建設與管理水平[3]?？偨Y了實驗室信息統(tǒng)計工作經常出現(xiàn)的典型問題，并針對性提出了解決對策[4]。②高校實驗室建設發(fā)展數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的研究。如，從技術層面介紹了跨軟件數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)備份的具體做法[5-6]。以國家級重點實驗室的作用為切入點，對關鍵統(tǒng)計指標進行了解析[7]。介紹了使用辦公軟件解決信息統(tǒng)計上報中格式轉換及數(shù)據(jù)規(guī)范性設置的方法[8]?；赗UP理論，使用數(shù)據(jù)庫技術構建了B/S架構的高校實驗室信息統(tǒng)計系統(tǒng)，實現(xiàn)了實驗室基礎數(shù)據(jù)的上報與審核匯總等功能[9]。③對實驗室建設發(fā)展數(shù)據(jù)的分類研究。如，湖北省119所高校實驗室基本數(shù)據(jù)信息，客觀評價了湖北省“十二五”高校實驗室建設與發(fā)展的狀態(tài)，并從資源整合、設備共享、隊伍改革3個方面論述了高校實驗室的發(fā)展趨勢[10-11]。針對實驗教學內容的開展，提出高校實驗室建設的最終落腳點是實驗教學質量的不斷提升[12]。針對實驗技術隊伍建設，創(chuàng)新提出“點線面”相結合的隊伍培養(yǎng)方式[13]。針對實驗室儀器設備管理，結合高校設備管理流程，提出了精細化儀器設備績效管理體制[14-15]。針對實驗室投入經費，總結了目前高校實驗室經費的基本類型與使用特點，并針對經費支出中存在的主要問題提出了對策與建議[16-17]。

縱觀現(xiàn)有研究成果，可認為對高校實驗室建設與發(fā)展領域的研究成果已經頗為豐富，但基于實驗室宏觀整體數(shù)據(jù)所開展的實驗室建設效益分析以及發(fā)展的決策研究相對卻仍然較為薄弱。為加強這一短板領域的研究深度，首先需要構建高校實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)。雖然現(xiàn)有高校實驗室信息統(tǒng)計體系能全面、完整反映學校實驗室的建設與發(fā)展狀態(tài)，但從數(shù)據(jù)分析角度來看，海量的實驗室發(fā)展數(shù)據(jù)無疑會給研究人員帶來較大難度，同時在進行實驗室建設效益分析時，受數(shù)據(jù)相關性和冗余性的影響，基于“投入-產出”視角的分析結論可能會產生偏差，數(shù)據(jù)無法對實驗室的發(fā)展決策提供有效支撐。因此本文嘗試構建一套相對簡單但又能反映實驗室發(fā)展全貌的評價指數(shù)，期望能夠為后續(xù)的研究提供方法支撐和新的視角。

1 變量定義與統(tǒng)計模型

1.1 變量定義

高校實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)的構建基于目前應用范圍最廣，統(tǒng)計內容最為詳細的普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計體系開展。普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計體系主要涵蓋實驗室人、財、物等35個方面的數(shù)據(jù)。具體包含：教學為主實驗室數(shù)量、科研為主實驗室數(shù)量、教學為主實驗室面積、科研為主實驗室面積、國家級實驗教學示范中心數(shù)量、省級實驗教學示范中心數(shù)量、校級實驗教學中心數(shù)量、一般設備數(shù)量、貴重儀器設備數(shù)量、一般設備總值、貴重儀器設備總值、教學實驗項目數(shù)量、教學實驗人時數(shù)、科研實驗項目數(shù)量、社會服務實驗項目數(shù)量、教師人員數(shù)量、實驗技術人員數(shù)量、兼任實驗人員數(shù)量、國內學歷教育時間、國內非學歷教育時間、國外學歷教育時間、國外非學歷教育時間、儀器設備購置經費投入、實驗房屋建設經費投入、儀器設備維護經費投入、實驗教學運行經費投入、實驗教學研究與改革經費投入、設備使用機時、樣品測試數(shù)量、培訓人員數(shù)量、教學論文和教材數(shù)量、科研論文和教材數(shù)量、專利數(shù)量、教師省部級以上獲獎數(shù)量、學生獲獎數(shù)量。

1.2 模型設定

本文使用主成分分析法，對普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計體系進行優(yōu)化。主成分分析法是因子分析法的一種特殊形式。具體而言，是指通過對一組變量的幾個線性組合來解釋這組變量的方差和協(xié)方差結構，達到數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)解釋的目的[18]。

由于本研究中各分項實驗室建設與發(fā)展的指標含義各不相同，指標量綱存在明顯差別，因此為消除量綱對模型的影響，數(shù)據(jù)分析前需要進行標準化處理，使其均值為0、方差為1。如式1、2所示。

(1)

(2)

計算各主成分的方差貢獻率ei及累積貢獻率E。ei為第i個主成分的貢獻率，該值越大，則說明該主成分概括各指標數(shù)據(jù)的能力越強；m為全部主成分個數(shù)。在實踐中比較通行的確定主成分個數(shù)方法的準則有以下幾種：①E≥85%準則。E表示前m個主成分的累計貢獻率，即從原k個變量中提取的信息量，若已達到全部信息量的絕大部分(通常大于85%)，即可以認為，前m個主成分已基本反映了原變量的主要信息，取前m個變量足以說明問題。②λm>λ準則。先計算特征根λm的均值λ，然后將之與λm比較，選取λm>λ的前m個成分作為主成分。由標準化數(shù)據(jù)的相關矩陣R求得的λ=1，因此只要取λm>1的前m個主成分即可。所得主成分為：

f1=L11x1+L12x2+…+L1mxm

f2=L21x1+L22x2+…+L2mxm

…

fm=Lm1x1+Lm2x2+…+Lmmxm

(3)

式中,f1、f2、…、fm依次為第1、第2直至第m主成分因子。

2 分析與討論

研究基于湖北省普通本科高校2015 年實驗室建設與發(fā)展基本信息，使用SPSS18.0展開相應分析。35個分項指標的解釋總方差情況，如表1所示。

由表1數(shù)據(jù)所示，使用主成分分析法能夠將普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計體系的35個分項指標優(yōu)化至6個主成分因子，并且主成分因子對原有指標體系的解釋吻合度達到87.482%(超過85%)，能夠較為完整的反映實驗室建設與發(fā)展狀態(tài)。其中，第一個主成分因子對原有數(shù)據(jù)解釋率最大，從第2個因子開始，主成分因子對原有數(shù)據(jù)解釋率逐漸降低，直至第6個因子。為量化提取后6個主成分因子與原有35個數(shù)據(jù)指標的解釋關系，需進一步計算主成分因子荷載系數(shù)，荷載矩陣具體如表2所示。

表1 分項指標的解釋總方差情況

表2 主成分因子的荷載矩陣

(續(xù)表2)

通過表2分析結果可以確定提取后6個主成分因子與原有35個數(shù)據(jù)指標的計量關系，如：儀器設備維護經費投入=0.946f1+0.052f2+0.129f3-0.085f4-0.129f5+0.001f6;一般設備數(shù)量=0.897f1-0.4f2-0.006f3+0.021f4-0.019f5-0.042f6;一般設備總值=0.897f1-0.411f2-0.05f3+0.009f4-0.08f5-0.082f6等限于篇幅，此處不再逐一列舉二者的計量對應關系，方法同上。

通過分析，明確了原有變量與主成分因子的計量關系，實現(xiàn)了對原有數(shù)據(jù)框架體系的優(yōu)化。但這6個主成分因子的實際含義如何，尚不確定。因此，此處采用方差最大方法，繼續(xù)對因子荷載矩陣進行正交旋轉，進而明確各主成分因子的實際含義，如表3所示。

表3 各主成分因子與原始變量的解釋關系表

通過表3結論可知，專利數(shù)量、儀器設備購置經費投入等10個指標在第1個主成分因子上具有較高的載荷，表明第1個主成分因子主要解釋對應的這10個指標，可以解釋為實驗室硬件資源。國外學歷教育時間、國外非學歷教育時間等10個指標在第2個主成分因子上具有較高的載荷，表明第2個主成分因子主要解釋對應的這10個指標，可以解釋為實驗室軟件資源。實驗教學運行經費投入、科研為主實驗室面積等7個指標在第3個主成分因子上具有較高的載荷，表明第3個主成分因子主要解釋對應的這7個指標，可以解釋為實驗室科研服務能力。校級中心數(shù)量、教學為主實驗室數(shù)量、教學實驗項目數(shù)量3個指標在第4個主成分因子上具有較高的載荷，表明第4個主成分因子主要解釋對應的這3個指標，可以解釋為實驗室教學支撐能力。教學實驗人時數(shù)、國家級實驗教學示范中心數(shù)量、省級實驗教學示范中心數(shù)量3個指標在第5個主成分因子上具有較高的載荷，表明第5個主成分因子主要解釋對應的這3個指標，可以解釋為實驗室規(guī)模與級別。實驗教學研究與改革經費投入、學生獲獎數(shù)量2個指標在第6個主成分因子上具有較高的載荷，表明第6個主成分因子主要解釋對應的這2個指標，可以解釋為實驗室教學改革與成效。

3 結 論

通過以上分析，構建了包含“實驗室硬件、軟件資源、科研服務能力、教學支撐能力、規(guī)模與級別、實驗室教學改革與成效”6個主成分因子的實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)，實現(xiàn)了對現(xiàn)有高校實驗室建設與發(fā)展數(shù)據(jù)指標體系的優(yōu)化，新的實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)對原有指標體系的解釋吻合度達到87.482%，能夠較為完整反映實驗室建設與發(fā)展狀態(tài)。為了增強實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)的實用性，建立因子分析模型，進一步量化了實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)與現(xiàn)有普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計體系的關系。

實驗室建設發(fā)展評價指數(shù)的構建并非是對現(xiàn)有普通高等學校實驗室基本信息統(tǒng)計體系的否定而是新的補充。其能夠從不同層面挖掘實驗室建設與發(fā)展信息，有效提高基于“投入—產出”視角的實驗室建設效益的分析效率，提升已有實驗室建設數(shù)據(jù)對實驗室未來發(fā)展決策的支撐能力，并為后續(xù)研究提供新的視角與參考。