张安琪，黎少青

(1.佛山科学技术学院 科技处，广东 佛山 528000；2.广东职业技术学院 马克思主义学院，广东 佛山 528000)

0 引言

科研统计是科学决策、宏观调控的基础，是科研管理的必要部分.为此而设计的科研统计系统对科研数据进行整合提炼，通过报表报告的形式，充分反映了科研现状布局，是科研管理必不可少的工具.现行的全国性科研统计系统中，教育部高等学校科研统计系统是代表，以其数据报表为基础汇编的年度高等学校科研统计资料是国家相关部门和研究工作者的必备资料[1].本文以此系统为例，结合实践，分析其设计中存在的问题，并给系统设计者一些建议，以提高数据的科学性和系统的可靠性.

1 教育部高等学校科研统计系统设计现状

教育部高等学校科研统计系统下分科技和社科两版，两版系统各自独立，采用由不同软件公司提供的软件操作系统.两版系统里的基础表分类大致一样，分为人力资源、科研经费、科研机构、科研项目、科研交流、知识产权、科研论著、科研奖励共8类，个别基础表下又进一步划分子表，最终每版系统里包含十几张基础表.每张基础表下需要先进行基础数据录入，录入数据的规模多则上千少则为零.基础表之间部分数据具有联动平衡关系，数据录毕后还需校验关系正确才可生成最终报表.

此系统已应用逾二十年，每年1～3月集中启用以上报上年度全国各地数据，是每年各种科研统计中最早完成数据采集的系统.系统每年更新，主要是个别指标的修订和系统操作的升级.

2 教育部高等学校科研统计系统设计存在的问题

2.1 指标设计脱离实际，客观可信度低

教育部高等学校科研统计系统中，工作量是一个重要的定量指标，反映科研活动的人员投入力度.而实际上，科研活动多又繁，还有可能一个科研活动中糅合了几个科研项目，所以科研人员投入到每个项目的研究时间难以准确量化[2].而系统的另一个重要指标R&D活动，包含创造性、新颖性、运用科学方法以及能产生新的知识或创造新的应用的特点，是定性指标.评估者考察对象是否具有某种属性，夹杂较多主观因素，因此这个指标的评估非常模糊，难以判断对象是否符合指标内涵.这些问题最终导致指标的填报具有相当高的随意性，客观可信度极低.

2.2 数据利用率低，指标设计不周全

教育部高等学校科研统计系统数据覆盖投入、过程和产出全过程，数据还有表间关系，是目前科研统计中最完备、最繁复的一套数据，是统计人员付出大量时间精力的成果.但可惜的是，这套数据并不能满足所有统计要求，每年统计人员仍需响应不同要求再次收集统计数据，对已有数据的利用率不高.以教育部为例，其管理下还有全国高校教学基本状态数据库平台，其中的科研类指标在高等学校科研统计系统里大都可以匹配，本可照搬科研统计系统数据再稍加整理即可.但该平台内有些指标字段是科研统计系统缺乏的，例如科研项目指标所需的负责人、合同经费和项目编号这三个字段就没有可以匹配的，需要一一对应梳理并补充每条项目中的这三个字段数据；又如专利和成果转化指标，这两项指标数据在科研系统内不需要填写基础表，只有一个总的数字，均需要重新填表。无论是补充字段还是填表，均需要回溯原始数据重新收集整理，二遍返工.

2.3 系统操作设计不合理，降低效率

教育部高等学校科研统计任务重、时间紧，光是数据整理就让统计人员压力十分大.再者现行系统操作设计拉低填报效率，影响统计人员对数据的判断处理能力，尤以社科版系统的问题更突出.其一，系统未提供所有基础数据导入功能，目前除了人力资源数据，其他数据均需在系统线上逐一手工填报.虽说其他数据可利用数据库技术处理导入，但如果一线统计人员不兼备IT软件技能，则需另找技术人员协助，存在时间差；一旦基础数据需批量更改再导入，其中时间耗损更多.其二，系统的使用体验差.该系统的启动步骤较多，先按次序启动两个服务器，再登入网站，输入账号密码后才能进入系统.其中一个服务器以窗口形式挂在任务栏，一旦手滑关闭，又必须重走一遍启动程序.而科技版系统也有数据不能云储存的弊端，一旦更换电脑就需要再走一遍多步骤的流程.

3 教育部高等学校科研统计系统设计优化建议

3.1 从实际出发设计指标体系，提高数据信度

数据只有具备准确性和实用性，才具备统计数据的实际价值和指导意义.制定定量指标前，要考虑其对象在实际中是否能被定量，定量操作的可能性及可靠性的大小；对定性指标，要考虑其释义在实际中是否已被广泛熟知通用，释义是否足够详细，将主观影响因子降到最低.系统设计人员应将统计需求和实际生活结合，更新现有系统的指标，减低数据的随意性，提高数据信度.

3.2 加强统计部门的交流，完善核心指标设计

科研数据类型多、范围广，但部分数据在各种统计中频繁出现，重复率高，例如项目、成果等，可将这些数据视作核心数据.各个统计部门应加强部门之间的沟通联系，综合各自的统计需求，使核心指标的设计日臻完善，力求形成统一的核心指标体系，在此基础上再增加各自的特色指标.这样可使核心数据统计一次后，直接被重复利用，统计部门只需要另外收集特色指标数据，既减少一线统计人员的重复劳动，又能提高各个统计部门的行政效率[3-4].

3.3 加强系统的人性化设计，简化操作

目前科技和社科系统由不同公司设计，各有优劣，应结合双方优点，同时优化系统设计.社科系统要向科技系统取经，开发更多的本地数据导入功能，简化系统启动的步骤；科技系统要借鉴社科系统设计，增加数据云储存的功能，使数据随软件走，可以云迁移.系统的一切操作设计应从人性化理念出发，为统计人员带来操作上的流畅便捷，减少效率耗损，确保数据填报的质量.

4 结语

随着信息化水平的不断提升，更新并优化科研统计系统，成为科研管理发展的重中之重.教育部高等学校科研统计系统作为全国性科研统计系统的先行者，数据覆盖面广，采集时间最早，可为其他科研统计提供参考借鉴.所以，相关部门应正视在实践中应用该系统时遇到的问题，及早分析解决，才能发挥该系统的带头示范作用，推动科研统计信息化水平不断提升，为我国科研管理发展提供有力支撑.