高校科研項目關鍵成功因素研究

房瑞 徐友全

(1. 山東建筑大學管理工程學院，山東 濟南 250101;2. 山東大學學術委員會辦公室，山東 濟南 250100)

0 引言

知識經濟時代，科學技術在經濟和社會發展中的作用越來越顯著。研究表明，科技創新水平和區域的經濟增長水平具有很強的正向關聯關系［1］，科學技術已成為綜合國力競爭的關鍵。高校作為科研項目的主要承擔者，對我國科學技術的進步起到了積極的促進作用，但是在實施過程中還存在一系列問題，如監督機制缺乏、項目管理者將精力分散在項目實施的各個方面而沒有抓住管理的重點等［2］。這些普遍存在的問題導致眾多高校科研項目無法按照預期的目標實現。

本文作者為某高校科研項目行政管理人員，經過調查發現，我國高校科研項目產生諸多問題很重要的原因在于高校科研項目管理人員及項目實施人員未明確這類項目成功的關鍵因素，對高校科研項目的管理重點不突出，不能在項目立項、實施等過程中抓住管理的重點進行有效的監督和控制，導致產出結果不能滿足預期的要求，科研項目不能達到預期的目標。因此，有必要對高校科研項目的關鍵成功因素進行探討和分析。

1 高校科研項目成功標準

關于項目成功的概念，不同的研究者和實踐人員對其認識不同，到目前為止尚未達成一致的意見。其中有代表性的觀點主要有以下幾個:

Martin 認為，科研項目成功包含兩個方面，一是科研產出，包括科研出版物的數量(如發表論文數、論文引用數等)和其他科技成果(如科技獎勵、專利等);二是科研進步，包括成果價值(如經濟價值、社會影響、行業推動等)和成果地位 (如國際領先、國內領先、國內先進等)［3］。

王曉紅等認為，高校科研項目成功標準分為三個方面:一是論文與專著數量;二是成果鑒定與獲獎數量(如國家自然科學獎、國家技術發明獎、國家科技進步獎等);三是知識產權與成果效益(如專利申請數、專利授權數等)［4］。

戚湧等提出高校科研項目成功體現在重大成果獎勵(國際級獎勵、省部級獎勵)、國際信息交流(國際會議論文數量、ISTP 論文數量)、公開出版的學術專著數量、論文收錄情況(SCI、SSCI、EI、CSSCI 等)、論文被引次數、人才培養及社會影響(社會經濟、教育文化影響)等方面［5］。

基于以往研究以及筆者的科研項目管理實踐經驗，并征求具有多年科研項目管理經驗的專家意見，本文認為高校科研項目成功標準主要體現在兩個方面，分別為科研成果方面和人才培養與社會效益方面。其中科研成果方面包括科研成果(論文、專著、技術成果等)數量、科研成果質量、科研成果轉化效益三個方面;人才培養與社會效益方面包括人才培養數量、人才培養質量、社會效益三個方面，見表1。

表1 高校科研項目成功標準

2 高校科研項目成功因素的識別

高校科研項目實施過程中不確定性因素眾多，是一項風險性很高的復雜性項目。在對科研人員和科研管理工作者進行訪談基礎上，本文認為高校科研項目的成功因素主要包括專業技術因素和管理因素兩部分。其中專業技術因素主要包括基本技能層次要求和思維技能層次要求兩方面;管理因素包括項目參與方因素和項目管理因素兩方面，具體見圖1。

3 實驗設計及分析

本文采用問卷調查法研究高校科研項目關鍵成功因素。問卷設計時，首先，設計了初始的調查問卷;其次，邀請5 位對科研項目比較熟悉的專家對問卷問題進行評價，根據專家意見進行了修改。問卷的發放主要選擇山東地區高校內與其他科研團隊共同承擔過科研項目的團隊負責人和參與人員，采取經由各高校科研項目管理部門聯系或直接發放和收集的形式進行。共發放問卷170 份，回收問卷132 份，剔除數據不全或明顯有問題的問卷8 份，共回收有效問卷124 份，有效問卷回收率為72.94%。

圖1 高校科研項目成功因素框架

3.1 描述性統計分析

本文采用SPSS20.0 對調查的數據進行分析。通過對被調查基本情況的統計分析發現，性別方面，被調查者中男性有100 人，占樣本總體的80.6%;年齡方面，有75.4% 的被調查者介于31 至50 歲之間;項目等級方面，被調查者參與國家級項目比重較高(占樣本總體的65.3%);承擔職責方面，有31 人為整個項目的負責人，46 人為項目子課題或某部分的負責人，47 人為項目參與人員。

3.2 信度分析

本文采用目前廣泛應用的Cronbach's Alpha系數來評價調查數據的信度。Cronbach's Alpha系數越大，表示調查數據的穩定性越好，數據測得值與實際值的差距也就越小。一般而言，問卷信度系數須在0.7 以上，分量表的信度系數須在0.6 以上。

從表2 可以看出，總體量表信度系數為0.779 ＞0.7，分量表信度系數均大于0.6，其中基本技能層次量表、項目管理因素量表、科研成果量表和人才培養與社會效益量表等4 個量表信度系數在0.7 以上，表明問卷調查所獲得數據具有可信性，調查結果能夠反映實際情況。

表2 總體量表及各分量表的信度系數

3.3 效度分析

為驗證本文構建的高校科研項目成功因素框架，以及對這些因素的重要程度進行分析，本文擬采用因子分析法進行。進行因子分析的前提是變量之間存在偏相關性，通常用KMO 系數和Bartlett 球形檢驗來判定。一般而言，KMO 值大于0.7 時比較適合因子分析，并且因子分析的效果比較好。Bartlett 球形檢驗中當Sig.值小于顯著性水平時，比較適合做因子分析。

對高校科研項目成功標準進行KMO 系數和Bartlett 球形檢驗結果見表3。

表3 高校科研項目成功標準KMO 和Bartlett 的檢驗

從表3 中可以看出，高校科研項目成功因素的KMO 系數為0.704 ＞0.7，Bartlett 球形檢驗Sig.為0.000 ＜0.001，因此，高校科研項目成功標準間存在一定的相關性，檢驗通過，適合做因子分析。

表4 為總方差解釋表，第1 個因子的初始特征值為2.720，解釋的總方差為45.334%;第2個因子的初始特征值為1.582，解釋的總方差為26.373%。兩個因子解釋的總方差為71.707%，該表中只有這兩個因子的初始特征值大于1，因此，選擇這兩個因子解釋效果比較好。

表4 總方差解釋表

表5 為成分矩陣，從中可以看出，高校科研項目的6 個成功標準可以用兩個因子表示，其中第1 個因子能夠代表人才培養質量、人才培養數量和社會效益3 個成功標準，為高校科研項目的人才培養和社會效益方面成功標準體系;第2 個因子能夠代表科研成果質量、轉化效益和科研成果數量3 個成功標準，為高校科研項目的科研成果方面成功標準體系。

表5 成分矩陣

對高校科研項目成功因素的6 個因子分析結果表明，本文提出的高校科研項目成功標準體系得到驗證。

同理，對高校科研項目成功因素進行因子分析。結果表明本文構建的高校科研項目成功因素框架也得到驗證。

3.4 高校科研項目成功因素統計分析

為更準確地對高校科研項目成功因素進行分析，以識別出對高校科研項目成功影響最為重要的因素，本文采用回歸分析的方法對高校科研項目成功因素各因子與項目成功之間的關系進行判斷。

本文中假定高校科研項目成功因素各因子與項目成功之間存在線性相關關系，通過SPSS 將各變量進行線性回歸分析。

高校科研項目實施過程中不確定性因素眾多，導致項目失敗或影響項目成功的因素也比其他項目多。表6 為模型匯總表，將所有變量帶入回歸方程后，所有因子對項目成功的解釋程度為52.6% (調整后的R2為51.0%)，對高校科研項目等創新性高、不確定性大及風險因素眾多的項目而言，該模型擬合程度比較高。進一步分析發現，方差分析表中Sig.為0.000 ＜0.001，表明該回歸方程具有實際意義，本文假設得到驗證。

表6 模型匯總

表7 為高校科研項目成功因素各因子與項目成功之間回歸方程的系數表，從中可以看出，高校科研項目基本技能層次因素、思維技能層次因素、項目參與方因素和項目管理因素4 個因子均對項目成功具有顯著的正向影響(Sig. ＜0.05，β ＞0)。其中，項目管理因素影響最大(β =0.308，Sig. ＜0.001)，其次為項目參與方因素(β =0.217，Sig. ＜0.05)和思維技能層次因素(β =0.198，Sig. ＜0.05)，基本技能層次因素(β =0.173，Sig. ＜0.05)雖然相對而言影響小，但也對高校科研項目的成功具有顯著的正向影響。

表7 系數表

將高校科研項目成功因素各因子對項目成功因素的影響程度與各成功因素對因子的貢獻度結合，即可得到高校科研項目各成功因素對項目成功的影響程度，按影響程度從大到小的順序排列如表8 所示。

綜上可知，本文提出的高校科研項目成功因素均對該類項目的成功具有顯著的正向影響，但是這些因素對項目成功的影響程度是不一樣的。由表8 可知，完備的計劃、有效的人力資源配置、柔性的流程和有效的監督與控制4 類因素對高校科研項目的成功影響程度比其他因素更為顯著，是高校科研項目的關鍵成功因素。

表8 高校科研項目各成功因素對項目成功的影響程度

4 結語

本研究在對以往研究進行梳理的基礎上初步得到高校科研項目的成功因素，之后通過專家訪談法對其進行修改和完善;設計了高校科研項目關鍵成功因素調查問卷進行數據調研;采用SPSS對收集的有效問卷進行檢驗和分析，最終得到高校科研項目的關鍵成功因素。本研究有利于科研項目管理人員抓住該類項目實施的關鍵和重點因素，實現對項目的整體管控，提高高校科研項目的成功率，進而有助于整個社會科研資源(尤其是資金資源)的合理配置和有效利用。

［1］ 劉小武. 區域科技創新對經濟增長的影響研究［D］. 廣州:暨南大學，2012.

［2］ 侯成義，趙永強. 高校大型科研項目管理系統優化模型研究［J］. 科技管理研究，2012，32 (6):206-209.

［3］ Martin B R. The use of multiple indicators in the assessment of basic research ［J］. Scientometrics，1996，36 (3):343-362.

［4］ 王曉紅，王雪峰，翟愛梅，等. 一種基于DEA 和多指標綜合評價的大學科研績效評價方法［J］. 中國軟科學，2004(8):156-160.

［5］ 戚湧，李千目. 科學研究績效評價的理論與方法［M］. 北京:科學出版社，2009. PMT