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經濟學學術論文
淺談高校科技統計存在的問題及對策
摘要:高校科技統計工作是科研管理的壹部分。準確的科技統計數據將為國家和學校制定科技計劃和決策提供重要參考。但是，目前全國高校科技統計工作還存在許多問題。描述了高校科技統計實際操作中存在的幾個關鍵問題:項目中投入人員的工作量統計嚴重失真；配套資金的計算過於復雜；對國民經濟行業和社會經濟目標分類的要求過於詳細。本文提出相應的對策和建議，與同仁探討。
關鍵詞:高校科技統計關鍵問題探討
引用
高校科技統計由人文社會科學和理、工、農、醫科技統計組成。統計數據以年報形式上報。年報內容包括[1]:科技人員、科研開發人員、科技活動經費、科研機構、科技項目、研究成果、學術交流、技術轉讓、知識產權。科技統計指標和教育部科技統計制度是開展科技統計工作的指南和工具，但在實施科技指標和運行科技統計制度的過程中還存在許多問題。
1.科技統計過程中的幾個關鍵問題
1.1(即社科年報2 [2]和科技年報4-1和4-2 [3]中的項目參與人員數)的項目參與人員工作量統計數據嚴重失真。
投入項目的工作人員工作量是指本年度承擔項目研究任務並工作1個月以上的專職人員(包括高等教育系統外的外國專家和訪問學者)人數與轉為專職人員人數之和。專職人員是指專職科技人員，兼職人員是指在教師崗位、助教崗位和行政崗位從事項目研究的人員。兼職人員轉為全職人員以壹年工作時間10個月為基數。
參與項目人員的工作量數據來源於研究項目中各專業技術職稱的工作時間和參與項目的研究生人數。數據需要具體到每個參與科研項目的人在這個項目中工作了多少，相當於全職工作。要求所有科研人員每天登記記錄壹個科研項目的工作時間到年底再累計，再換算成全職工作量。可見，這個統計數據需要廣泛的數據來源和詳實的數據。但在實際操作過程中，參與項目的人員並沒有對具體項目投入的工時進行詳細記錄。因此，項目投入人員的工作量數據沒有準確的來源依據。在目前的統計操作過程中，這個數據是統計人員根據數據的邏輯範圍主觀發揮出來的，憑空想象出數據，然後把數據拼湊起來，調整到數據的指定範圍內，就完成了？參與項目的人員的工作量是多少？統計工作。這樣的統計數據毫無意義，不僅會增加統計人員無用的工作量，還會幫助統計人員消極思考統計工作的意義。這種統計數據的不真實也是多年來統計工作不被重視的壹個重要因素。
1.2的配套資金計算過於復雜，無法保證數據的準確性。
在高校科技年報中？科技項目情況表？(即科技年報st4-1和st4-2)，配套經費要求按項目類型分類(973、863、國家自然科學基金等)。)，但是在年報裏呢？科技活動經費表？(即科技年報st2表)，支持經費需要按照項目來源分類(即當年學校科技活動經費，正在支持國家科技計劃項目)。如果只有幾個項目有配套資金，工作量不會太大。對於配套資金大的單位來說，這筆資金的計算過於復雜。目前高校配套資金的財務備案有兩種情況:第壹種情況，財務備案時配套資金與項目下達的資金壹起打成壹個資金賬戶，這種情況下，配套資金在？科技項目情況表？(即科技年報st4-1表和st4-2表)可以準確反映，但在？科技活動經費表？(即科技年報st2表)無法正確反映。第二種情況，既然財政備案了，配套資金就獨立設立。在這種情況下，配套資金可以套進去嗎？科技項目情況表？然後呢。科技活動經費表？但是需要復雜的計算才能得到準確的數據，非常復雜，需要統計人員具備相當的計算機數據處理能力。因為目前教育部科技統計系統在科技項目測算數據庫中沒有配備？配套資金？這個指標，所以教育部科技統計系統在匯總計算科技項目時不會顯示配套經費的匯總金額。計算？科技活動經費表？系統中的配套資金需要統計人員自己建立程序進行數據處理。這樣的統計工作給統計人員增加了巨大的工作量。在實際統計工作中，具有計算機編程能力的統計人員很少。為了方便顯示數據，統計人員會主觀分配全年的配套資金，數據的準確性無法保證。
1.3年報中？國民經濟行業分類與代碼？要求太細，數據不準確。
在年報(即st4表)的科技項目統計指標中，有壹項是？國民經濟行業分類與代碼？(即L17)，統計時需要選擇的分類代碼為3位代碼。該指標要求每個項目(工程)根據《國民經濟行業分類與代碼GB/T 4754-2002》標準，從396個分類代碼表[3]中選擇壹個合適的分類代碼。該分類代碼在項目(從國家項目到獨立項目)簽發的合同中沒有具體設置和分類。在做年報統計的時候，要求統計人員對每壹項都進行如此細致的分類。如果有2000個項目在研究中，統計學家需要做出2000*396=792000個選擇。假設做壹個選擇的時間是10秒，如何在項目統計中完成選擇？國民經濟行業分類與代碼？工作需要2200小時。事實表明，這種統計分類指標過於詳細，不切實際。在實際操作中，結果只能是統計人員根據項目所屬的科目進行粗略的選擇，然後通過抄寫的方式填寫同壹科目項目？國民經濟行業分類與代碼？(即L17)列。
1.4年報中？社會經濟目標的分類和代碼？要求太細，數據不準確。
在年報(即st4表)的科技項目統計指標中，有壹項是？社會經濟目標的分類和代碼？(即L18)，統計時需要選擇的分類代碼為4位代碼。該指標要求每個項目(工程)根據《社會經濟目標分類與代碼》GB/T 24450-2009的標準，從98個分類代碼表[3]中選擇合適的分類代碼，並與？國民經濟行業分類與代碼？壹樣，？社會經濟目標的分類和代碼？項目(從國家項目到自行設計項目)出具的合同中沒有具體的設置和分類。選擇？社會經濟目標的分類和代碼？工作量也很大。根據2000個在研項目的統計計算，入選數應為2000*98=196000。如果做出選擇的時間是10秒，在項目統計中完成選擇？社會經濟目標的分類和代碼？工作需要544個小時。事實表明，這個統計指標要求過高，不切實際。實際操作中，結果只能是統計人員根據項目的承擔者進行粗略選擇，然後通過抄寫的方式填寫同壹個承擔者項目？社會經濟目標的分類和代碼？(即L18)列。
2.針對科技統計中存在的幾個關鍵問題，提出了相應的對策。
2.1項目投入的人員工作量數據沒有準確依據，統計數據太虛假。建議在年報中取消對項目投入工作量的統計。
2.2關於配套資金分類匯總，建議補充？配套資金？進壹步完善教育部科技統計系統中的匯總計算程序，使配套資金按項目來源和項目類型分別匯總。
2.3 for？國民經濟行業分類代碼？然後呢。社會經濟目標分類代碼？建議在年度報告統計中只計入主要類別。？國民經濟行業分類代碼？選擇2位數代碼。社會經濟目標分類代碼？還要選擇2位數的代碼，這樣可以不減少統計人員的工作量，更重要的是保證數據的準確性。
3.關於做好高校科技統計工作的幾點建議
3.1及時修訂統計指標
我國高校統計工作從1985 [4]開始，至今已有27年的統計歷史。雖然統計制度和統計水平在不斷提高，但中國的科技進步是跨越式發展的。各類科研項目和投入資金突飛猛進，科技統計數據直線上升，但各項統計指標20多年來基本保持不變。導致當前科技統計中的壹些指標和統計方法跟不上當前科技發展的變化。比如以前壹個人搞壹個項目，實際的科研工作量基本可以通過估算準確統計出來。但是現在壹個人同時進行兩個項目，從10不等，壹個項目的參與人數壹般在3到30人，統計工作量極其困難。用現行的統計制度和手段來計算科研工作量已經不可行。根據實際情況，及時修訂統計指標是非常必要的。
3.2加大對高校科技統計研究課題的投入
每年的高校科技統計工作都是壹項枯燥而艱巨的工作。因為科技統計的工作看似簡單，其實很難，專項研究課題的投入很少，導致實際從事科技統計的統計人員經常更換。為了使科技統計與科技進步同步，穩定科技統計人員隊伍，提升科技統計的科技含量[5]，加大科技統計研究課題的投入是非常必要的。
3.3加強科技統計數據在高校中的應用
高校科技統計年報是需要科研統計人員花費數月心血的數據成果。然而，大多數學校領導並不太重視這份報告中的數據。原因之壹是年報中的數據與高校進行科技決策實際需要的數據的統計口徑和統計指標不壹致。另壹個原因是上級部門沒有對高校科技統計年報中的數據做出評價結果。只有提高數據的應用價值，高校領導才能更加重視科技統計工作，使統計工作更好、更實際。
基金項目:廣西教育廳基金項目？基於高校科技統計年報的前期數據處理研究？(200911MS21).
參考資料:
[1]武利平，關於高校科技統計的幾點思考[J]重慶郵電大學學報，2006年第6期，986-987。
[2]中華人民共和國教育部全國高等學校科技統計年報(人文社會科學)，2010.10。
[3]高校科學統計(理、工、農、醫)構成，教育部科技司，2006+0438+0。
[4]劉仁義，對高校科技統計真實性和準確性的思考[J]，統計與決策，2006 11(下)65-66。
[5]徐芳，加強高校科研統計創新提高科研管理水平[J]，科技管理研究，2008年第9期，15151。
關於作者:
龍(1965.9-)，女，漢族，湖南邵東人，廣西大學科學技術部高級工程師，從事科研管理和研究工作。
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