姜玉梅?孫志靜?田景梅

摘 要 論文以教育部直屬高校為研究對象，采用Probit與Logistic回歸模型對高校圖書館建設(shè)與學(xué)科發(fā)展的相關(guān)關(guān)系進行了分析，結(jié)果表明，圖書館藏書量和不同類別下的查收查引水平對學(xué)科發(fā)展水平有顯著性影響，而館員數(shù)量、館舍面積、科技查新情況、借閱期限、借閱冊數(shù)和每周開館時間對學(xué)科發(fā)展水平?jīng)]有顯著性影響。

關(guān)鍵詞 高校圖書館 學(xué)科發(fā)展 Probit模型 Logistic模型

分類號 G258.6

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2017.06.007

Abstract This paper takes the colleges and universities affiliated with the Ministry of Education as the object of study， and uses the Probit and Logistic regression model to analyse the correlation between the construction of university libraries and the development of subjects. The results show that the library collection and check level under different categories have significant effects on the level of subject development， and the number of librarians， the building area of the library， science and technology novelty retrieval situations， the borrowing period， lending copies and weekly opening time have no significant effect on the subject development.

Keywords University library. Subject development. Probit model. Logistic model.

0 引言

高校圖書館是高校進行人才培養(yǎng)和科學(xué)研究的重要場所。在新形勢下，不斷適應(yīng)高校學(xué)科發(fā)展的需要，構(gòu)建學(xué)科文獻信息資源保障體系，深化文獻信息特色服務(wù)，積極參與重點學(xué)科建設(shè)，是當前高校圖書館建設(shè)的重要任務(wù)[1-2]。近年來，各個高校不斷加強圖書館建設(shè)與投入，如2014年教育部直屬的75所高校，圖書館建設(shè)總面積達到了334.47萬平方米，占校舍總面積的3.8%；圖書館工作人員總數(shù)達到了8643人，占教職工總數(shù)的2.9%。不少學(xué)者研究指出高校圖書館建設(shè)對學(xué)科發(fā)展具有重要的支撐和推動作用，但是高校圖書館建設(shè)中的人員投入、經(jīng)費投入、服務(wù)水平方面的哪些因素會影響到學(xué)科發(fā)展？影響程度如何？相關(guān)關(guān)系如何？這方面的定性研究和實證分析都比較少，也缺乏相應(yīng)的理論研究基礎(chǔ)。因此，需要開展相應(yīng)的定量研究來確定高校圖書館建設(shè)中的各個要素與學(xué)科發(fā)展的相關(guān)關(guān)系，從而找出當前圖書館建設(shè)的薄弱環(huán)節(jié)和重點工作，為提高信息資源建設(shè)水平和服務(wù)質(zhì)量提供基礎(chǔ)依據(jù)。

目前，學(xué)術(shù)界對高校圖書館建設(shè)與學(xué)科發(fā)展之間的關(guān)系已經(jīng)進行了不少研究，并取得了不少有價值的成果，這為本文的研究提供了借鑒和思考。但是目前還存在著一些缺點與不足：一是研究多基于定性分析，基于計量模型的定量研究比較少；二是對于圖書館建設(shè)與學(xué)科發(fā)展之間的總體關(guān)系研究比較多，而對具體指標之間的影響研究較少。為彌補上述不足，本文通過構(gòu)建高校圖書館建設(shè)促進學(xué)科發(fā)展的評價指標體系，以教育部直屬高校為例，將高校圖書館建設(shè)中的影響因素作為自變量，將學(xué)科發(fā)展水平作為因變量，采用Probit和Logistic回歸分析模型來分析圖書館建設(shè)中的各個指標與學(xué)科發(fā)展水平之間的相關(guān)關(guān)系，以期為加強高校圖書館建設(shè)、促進學(xué)科發(fā)展提供基礎(chǔ)依據(jù)。

1 分析模型與指標體系

1.1 回歸分析模型

1.1.1 Probit回歸分析模型

本文將高校學(xué)科發(fā)展水平綜合得分作為因變量（取值介于0～100之間），將圖書館建設(shè)、信息資源建設(shè)與信息服務(wù)方面的指標作為自變量，采用Probit（Probability unit）回歸模型進行兩者關(guān)系的分析，具體方程為：

在上式中，為各個高校的學(xué)科發(fā)展水平的綜合得分，為圖書館建設(shè)與信息服務(wù)方面的自變量，為常量，各個自變量的系數(shù)。

由于Probit模型是非線性的，因此對其進行Probit變換

則原回歸方程被線性化為

于是可以直接采用多元線性回歸的方法估計出模型中的參數(shù)，并判定自變量的顯著性。

1.1.2 Logistic回歸分析模型

本文分析的第二個因變量即辦學(xué)類型有多個類別，且自變量有多個定性自變量和多個定量自變量，因此選用的是多狀態(tài)logistic回歸模型。這個模型可以很好地解決非線性的問題，還可以很好地確定各個自變量對各個類別的因變量的影響程度，使用范圍較廣[3]。此模型為：

上式中各類因變量發(fā)生的概率，為自變量，為常量，為相應(yīng)的各個自變量系數(shù)。經(jīng)logit變換

則多狀態(tài)Logistic模型被線性化為

1.2 指標體系的構(gòu)建

在參考已有文獻的基礎(chǔ)上，結(jié)合圖書館建設(shè)和學(xué)科發(fā)展的實際情況，遵循系統(tǒng)性、全面性、獨立性、可比性、可操作性、定量指標和定性指標相結(jié)合的原則，構(gòu)建了一套適用于研究圖書館建設(shè)各個因素對學(xué)科發(fā)展影響的指標體系。將圖書館建設(shè)投入、信息資源建設(shè)投入和信息服務(wù)狀態(tài)方面的投入指標作為自變量，將促進學(xué)科發(fā)展方面的指標作為因變量，構(gòu)建回歸模型。具體的指標如表1所示。

2 高校圖書館建設(shè)與學(xué)科發(fā)展關(guān)系分析

2.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了教育部直屬高校為評價對象，統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自《教育部直屬高校2014年基本情況統(tǒng)計資料匯編》以及各個高校圖書館網(wǎng)頁上的相關(guān)資料。鑒于圖書館建設(shè)和學(xué)科發(fā)展方面統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺失和搜集數(shù)據(jù)的局限，我們只選取了指標體系中一些代表性指標。在自變量選取方面：圖書館建設(shè)投入方面選取了館舍面積和館員數(shù)量（包括在編人員和不在編人員）作為代表性指標；信息資源建設(shè)投入方面選取了藏書量作為代表性指標；信息服務(wù)狀態(tài)方面選取了每周開館時間、借閱冊數(shù)、借閱期限、科技查新情況和查收查引水平作為代表性指標。由于科技查新情況和查收查引水平是定性變量，因此劃分了等級。科技查新服務(wù)劃分為有無兩個類別（表2）；根據(jù)國外數(shù)據(jù)庫（SCI、SSCI、EI、CPCI-S）等數(shù)量將查收查引水平分為0，1-2，3-5和5個以上四個類別，分別賦值1、2、3、4。在因變量選取方面，采用的是2016年中國校友網(wǎng)最新發(fā)布的2014年各個高校排名，并選取了高校的綜合得分情況和辦學(xué)類型來代表高校的學(xué)科發(fā)展水平，其中辦學(xué)類型分為中國研究型、區(qū)域研究型、區(qū)域特色研究型、行業(yè)特色研究型四類，并最終以66所高校作為本文的研究對象。變量定義如表2所示。

2.2 Probit回歸分析

將各個高校的綜合得分作為因變量，將館舍面積、藏書量、館員數(shù)量、每周開館時間、借閱冊數(shù)、借閱期限、查收查引水平和科技查新情況作為自變量，經(jīng)Probit變換后利用spss軟件直接進行線性回歸分析，結(jié)果如表3。

通過各個變量回歸系數(shù)的顯著性水平分析，可以得出各個因子對學(xué)科發(fā)展水平的影響程度大小。藏書量（）的顯著性水平為0.000，其顯著性水平最高，說明圖書館的藏書量對學(xué)科發(fā)展影響最為明顯。查收查引水平（）和館舍面積（）的顯著性水平分別為0.174和0.197，說明查收查引服務(wù)水平和圖書館建設(shè)面積對于學(xué)科發(fā)展也是有一定程度影響的。其他自變量：館員數(shù)量（）、每周開館時間（）、借閱冊數(shù)（）、借閱期限（）、科技查新情況（）對學(xué)科發(fā)展的影響不大。但是其不顯著性也有差別：借閱期限（）的顯著性水平為0.990，最不顯著、幾乎沒有影響；科技查新情況（）和平均開放時間（）的顯著性水平分別為0.474和0.415，影響很小；館員數(shù)量（）的顯著性水平為0.378，較之前兩項有一定影響。這說明，圖書館館藏資源建設(shè)對學(xué)科發(fā)展的影響最大，館藏資源豐富的高校，學(xué)科發(fā)展水平較高。

2.3 多類別Logistic回歸分析

將各個高校的辦學(xué)類型類別作為因變量，將館舍面積、藏書量、館員數(shù)量、每周開館時間、借閱冊數(shù)、借閱期限、查收查引水平和科技查新情況作為自變量，利用spss軟件進行多元Logistic回歸分析，可得到表4結(jié)果。

表4為整體性檢驗結(jié)果，從表中可以看出，藏書量（）的顯著性水平最高為0.003，這說明藏書量可以很好地解釋學(xué)科發(fā)展水平，對學(xué)科發(fā)展的影響最為明顯，與probit的檢驗結(jié)果基本一致。其他變量的整體性不顯著，說明其他變量對學(xué)科發(fā)展的影響很小。查收查引水平（）整體不顯著，但是不同辦學(xué)類型下不同類別顯著性水平可能存在差異。若以行業(yè)特色研究型辦學(xué)類型作為參考類別，其參數(shù)估計結(jié)果如表5所示。

從具體類別來看，在中國研究型的高校中，查收查引水平（）2的顯著性水平還是很高的為0.09；在區(qū)域研究型的高校中，查收查引水平（）各類別不顯著；在區(qū)域特色研究型的學(xué)校中，查收查引水平（）為1、2和3的顯著性水平很高。這說明，對于中國研究型高校和區(qū)域特色研究型的高校來說，可以加強查收查引的服務(wù)水平來促進學(xué)科發(fā)展。若以中國研究型辦學(xué)類型作為參考類別，則會得到表6結(jié)果。

從表6中可以看出，行業(yè)特色研究型的高校中，查收查引水平（）為2的顯著性水平較高為0.09，其他類別均不顯著。所以，對于行業(yè)特色研究型的高校來說，也應(yīng)提高查收查引的服務(wù)水平來促進學(xué)科發(fā)展。

Probit與Logistic回歸模型的結(jié)果大致相似：首先，藏書量（）的顯著性水平最高，對學(xué)科發(fā)展影響最大。其次，查收查引水平（）整體影響不大，不同辦學(xué)類型下，可查收查收查引數(shù)量為0和1～2的顯著性水平高，影響顯著。最后，館舍面積（）、館員數(shù)量（）、每周開館時間（）、借閱冊數(shù)（）、借閱期限（）、科技查新情況（）均不顯著。

2.4 綜合分析

2.4.1 圖書館建設(shè)投入指標的影響分析

館舍面積（）這一變量不顯著，影響很小，說明擴建圖書館并不能很好地促進學(xué)科發(fā)展。如對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)的館舍面積是中央財經(jīng)大學(xué)館舍面積的2倍多，但兩個學(xué)校的綜合得分均為64分，辦學(xué)類型也均為區(qū)域特色研究型的高校。這說明，增加館舍面積增加的只是紙質(zhì)圖書，而教學(xué)科研活動不僅需要紙質(zhì)資源，還需要建立一個以紙質(zhì)資源、電子資源、共享資源三級互補的保障體系來促進學(xué)科發(fā)展。館員數(shù)量（）不顯著，影響不大，如山東大學(xué)館員數(shù)量為259人，四川大學(xué)館員數(shù)量為236人，但山東大學(xué)的綜合得分為73分低于四川大學(xué)的綜合得分75分。說明促進學(xué)科發(fā)展不僅要提高館員數(shù)量，更重要的是應(yīng)提高圖書館人員的服務(wù)質(zhì)量。

2.4.2 圖書館信息資源建設(shè)指標的影響分析

Probit與Logistic回歸模型的結(jié)果相似，藏書量（）這一變量兩次顯著性檢驗的值分別為0.000和0.003，說明圖書館建設(shè)中的藏書量的回歸系數(shù)的顯著性水平高，藏書量水平很大程度上影響著一個高校的學(xué)科發(fā)展水平。藏書量高的學(xué)校，學(xué)科發(fā)展水平的綜合得分較高，藏書量低的學(xué)校，學(xué)科發(fā)展的綜合得分較低。例如2014年北京大學(xué)圖書館的館藏圖書量達到982.25萬冊，學(xué)科發(fā)展水平綜合得分達到了100分；而山東大學(xué)的館藏圖數(shù)量為596.95萬冊，學(xué)科發(fā)展水平綜合得分為73分。北京大學(xué)較山東大學(xué)藏書量多，綜合得分也高，這體現(xiàn)了高校圖書館參與學(xué)科建設(shè)的文獻保障作用。

2.4.3 圖書館信息服務(wù)狀態(tài)指標的影響分析

在Logistic回歸分析的結(jié)果中，雖然查收查引水平（）整體對所有高校的學(xué)科發(fā)展影響不大，但是對于每個類別的高校來說，還是存在顯著性差異的：對于區(qū)域特色研究型的高校，查收查引水平為1、2和3的顯著；對于行業(yè)特色研究型和中國研究型的高校，查收查引水平為2的顯著。高校的查收查收查引水平差距較大，高校應(yīng)多引進國外數(shù)據(jù)庫來提升其服務(wù)水平。如北京大學(xué)、浙江大學(xué)能夠查收查引的國外數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫有SCI、SSCI、A&HCI、EI、CPCI-S、CPCI-SSH，數(shù)量達到了6個，因此可以很好地為科研提供服務(wù)，其學(xué)科發(fā)展水平很高，辦學(xué)類型為中國研究型的高校。另外一些高校像是北京林業(yè)大學(xué)、北京郵電大學(xué)、大連理工大學(xué)、長安大學(xué)可以查收查引的國外數(shù)據(jù)庫數(shù)量很少，有些甚至局限于只能查收查引一些國內(nèi)數(shù)據(jù)庫，說明此項服務(wù)水平較低，學(xué)科發(fā)展水平較低，辦學(xué)類型為行業(yè)研究型的高校。查新情況（）不顯著，影響不大。如中國人民大學(xué)并沒有查新服務(wù)，其綜合得分為82分，辦學(xué)類型為中國研究型的高校。較之有查新服務(wù)的北京科技大學(xué)、北京交通大學(xué)、中國石油大學(xué)、南開大學(xué)的綜合得分和辦學(xué)類型都要高。對于與借閱活動相關(guān)的變量—每周開館時間（）、借閱期限（）、借閱冊數(shù)（）顯著性水平不高，對學(xué)科發(fā)展水平影響不大。這說明，電子期刊、書籍的出現(xiàn)改變了人們閱讀的方式，人們更傾向于省時省力、可以實現(xiàn)無線共享、隨時更新的網(wǎng)上閱讀模式[4-5]。隨著電子資源的廣泛利用和信息化服務(wù)的提升，紙質(zhì)資源的借閱量大幅度減少。這也解釋了為什么用戶的借閱時間、借閱期限和圖書館的每周開館時間對學(xué)科發(fā)展的影響很小。

3 結(jié)語

利用Probit回歸模型和Logistic回歸模型對高校圖書館建設(shè)與學(xué)科發(fā)展之間的關(guān)系分析結(jié)果表明，藏書量與學(xué)科發(fā)展之間的相關(guān)關(guān)系較為顯著。首先，高校應(yīng)該找準圖書館藏書水平這個突破點，通過加強文獻資源建設(shè)來提高自己的學(xué)科發(fā)展水平。如圖書館要著重開展優(yōu)化館藏結(jié)構(gòu)和文獻布局工作從而為教學(xué)和科研提供最新、最全的切實有效的文獻信息，同時要充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)信息資源共享[6]。其次，可以查收查引的國外數(shù)據(jù)庫數(shù)量多少也影響著不同辦學(xué)類型的高校。因此，不同辦學(xué)類別的高?？筛鶕?jù)自己的情況來增加可查收查引的國外數(shù)據(jù)庫來提高服務(wù)水平進而提高學(xué)科發(fā)展水平。再次，根據(jù)服務(wù)狀態(tài)方面，如圖書館開放時間等指標對學(xué)科發(fā)展的影響，從服務(wù)方面入手來提高圖書館建設(shè)水平。例如進一步加強用戶培訓(xùn)，開通圖書到期網(wǎng)上提醒、在線預(yù)約、在線咨詢等網(wǎng)上服務(wù)，完善學(xué)科館員制度來提高信息化服務(wù)水平等[7]。

本文還存在著一些缺點和不足：一是受可利用的數(shù)據(jù)資料限制，指標體系中圖書館建設(shè)投入、信息資源建設(shè)和服務(wù)狀態(tài)方面的一些指標在實證分析中沒有涉及，如學(xué)科館員、教師滿意度、學(xué)生滿意度、用戶培訓(xùn)和業(yè)務(wù)經(jīng)費等；二是本文僅以66所部屬高校為例，其他類型高校的情況可能與此不完全一致。對這些問題，我們將開展進一步的研究。

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