基研究于圖*書資源利用數據時間序列模型的圖書采購質量控制

（寧夏醫科大學圖書館 寧夏銀川 750004）

1 引言

在高等教育評估中，圖書館生均冊書、近5年生均購新書量都成為普通高等學校圖書館評估中館藏量的指標[1]，這一指標充分發揮著對現有圖書館館藏資源建設的推進作用。圖書采購工作是圖書館各項業務的第一步，是完善館藏結構、滿足讀者需求的核心環節，圖書采購的質量在一定程度上決定了館藏結構與讀者需求的符合程度。書價上漲、經費短缺、文獻載體多樣化、圖書市場多元化發展等原因影響著圖書采購工作。目前，我國很多圖書館的圖書采購工作仍停留在采購人員的經驗或者在統計分析讀者借閱、圖書利用情況上簡單的定量分析，不能對讀者需求進行精確分析和預測，從而使讀者需求不能得到滿足，經常出現采購的圖書無人借閱、讀者需要的圖書沒有及時采購的現象。讀者的真實需求隱藏在他們利用圖書館時諸如借閱歷史、檢索歷史等數據中，如何從這些復雜的歷史數據中分析出讀者的實際訴求，為圖書采購工作者提供有價值的決策依據，是擺在圖書館工作者面前的一個重要課題。

本文利用定量的時間序列Winter加性季節指數平滑模型，對圖書資源利用數據時間序列進行量化分析，確定出最佳模型的加權參數，模型的檢驗效能較好，并利用該模型對2017年1—12月的流通量進行了預測，在實證分析中探討資源使用狀況的演化規律。根據預測流通量的季節特性，從采購時間和采購內容兩個維度對如何提升圖書采購質量的工作模式進行了探討。

2 樣本數據的收集及統計分析

2.1 樣本數據的收集

大量的流通信息從宏觀或不同群體的層面上反映了讀者對圖書館館藏圖書的使用情況，同時也能反映出圖書館藏書的結構采購策略的有效性。因此，為了能夠較為真實全面地尋找出流通信息與圖書采購決策之間的內在依賴關系，本文以筆者所在的寧夏師范學院圖書館（以下簡稱“我館”）為例，收集整理了其在2011—2016年期間按類目的流通量（百分比）、按讀者類型的流通量（百分比）、按月份的借還流通總量及人次數據。由于我館采用了金盤圖書館管理系統，收集上述數據較為便捷，統計分析主要利用SPSS（Version 23.0）來實現。

2.2 藏書分布數據分析

根據布拉德福文獻分散與集中的分布規律，鑒于寧夏師范學院是地方性師范院校，專業設置集中在語、數、外、物理、化學、藝術等師范類專業上，因此我館現有的圖書分布也較為符合這樣的規律。從表1可看出，文學、數理化、文科教體類的圖書所占比重較大。同時，各個學科門類的圖書平均復本量為4.97±0.36本，差異不是非常顯著，如圖1所示。

表1 館藏資源圖書按學科門類的頻數分布表

2.3 流通量統計分析

圖1 22個門類圖書的復本量條圖

表2 按讀者類型的流通量統計表

首先，對2011—2016年按讀者類型的流通量進行統計（見表2）。從表2可以看出，2011—2016年，圖書的流通總量變化不大，基本維持在10萬冊/年這一水平上（均值為99 004冊/年），但是研究生、本科生、館員、教職工和離退休人員之間的圖書流通量百分比不同。分別對各類型讀者在2011—2016年間流通量百分比進行卡方檢驗和趨勢2χ檢驗，結果如表3所示：Pearson卡方值為4 420.331，P＜0.01，說明不同類型讀者的流通量是極有差異的；同時，趨勢2χ檢驗統計量（Linear-by-Linear Association）為1 003.831，P＜0.01，因此可認為讀者類型與不同年份的流通量之間存在線性趨勢。

表3 Pearson 2χ檢驗結果

進一步由2011—2016年不同類型讀者流通量的堆棧圖（見圖2）可以看出，對流通量作出絕對性貢獻的主要是本科生。由于寧夏師范學院2013年才具有碩士研究生的招生資格，因此在2011—2013年的堆棧圖上缺少碩士生的圖書流通量信息。

圖2 2011—2016年不同類型讀者流通量的堆棧圖

根據2011—2016年按月份的借還流通總量及人次數據（見圖3）及按學科分類年度流通量（見圖4）可知，每年的借還總流通量具有一定的周期性和隨機波動性，不同學科門類的圖書流通量在每年的變化基本保持一定相似性。

圖3 2011—2016年按月的借還總流通量時間序列圖

圖4 2011—2016年按學科分類年度流通量圖

3 基于時間序列模型的圖書流通量分析預測

3.1 Winter加性季節指數模型

圖書館的借還流通量是描述圖書館圖書利用率的一個重要指標，能夠從總體上反映圖書的利用率和分布合理程度。因此，我們利用Winter加性季節指數平滑模型對2011—2016年的借還書流通總量進行擬合，并對2017年1—12月的借還書流通總量進行預測。Winter加性季節指數模型主要由季節性、趨勢性和隨機性三部分構成[7-8]：

其中季節指數I是原始時間序列數據xt與時間序列的一次平滑數It?L的比值，由于一次平滑數僅僅包含了隨機性和趨勢性，故需要用季節性加權參數It?L對季節指數進行校正，并給前一季季節指數It?L加權γ。為了能平滑時間序列的趨勢性，可用趨勢加權參數γ對一次平滑數增量進行加權，用bt?1加權趨勢值bt?1。基于上述公式，Winter加性季節指數平滑法的預測公式為：

其中,m是從當前周期到所要預測周期的周期數目，是不同年度同一季節的平均值，是總體平均值。

3.2 模型識別

選擇恰當的Winter加性季節指數平滑模型，關鍵就是確定模型的權重參數α、β、γ，利用SPSS時間序列模塊，可估計出相應的參數為：α＝0.203，β＝1.332×10-5，γ＝0.01，對應的可決系數R2=0.76，滯后1～20的殘差相對于的自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF）如圖5所示，表面在滯后1～20的范圍內殘差的自相關函數與偏自相關函數均沒有顯著性，因此，該組參數的預測模型擬合效果較好。

圖5 對借還書流通總量進行估計的殘差ACF和PACF圖

3.3 模型擬合及預測

上述識別結果表明，Winter加性季節指數平滑模型對我館2011—2016年借還書流通量的歷史數據能夠較好地擬合，如圖5所示，并利用公式（2）進一步對2017年1—12月的借還書流通總量數據進行外推預測，預測結果及95%置信區間如表4及圖6所示。

4 基于圖書流通量有效預測的圖書采購質量控制策略

圖書采購的質量主要取決于采購的圖書針對性是否明確、采購計劃是否完備、有限的經費能否采購到高價值的文獻、能否根據本校的實情采購高利用率的特色文獻等。而對上述圖書采購質量原則的好壞，最主要的評價指標就是讀者的借閱率和圖書的流通率，當然，也可以將上述影響圖書采購質量的主要因素歸結為：①采購質量控制與本校專業學科類別有關；②采購質量控制與館內現有圖書的流通量有關；③采購質量控制與圖書入藏時間有關；④采購質量控制與圖書內容有關。

因此，要想提升我館圖書采購質量，充分發揮資金的利用率，就必須首先對本館的情況充分掌握，從而根據我館的實際文獻分布、學術專業、對借閱的文獻類別的喜愛程度等信息較為準確地制定出符合下一年流通預測結果的采購策略，并適時根據流通量的季節特性，有時間針對性地編制采購計劃和嚴格執行采購方案，從采購時間和采購內容兩個維度提升圖書采購質量。

圖6 根據模型(1)對我館2011年1月—2016年12月借還書流通量的實際數據進行擬合、預測值的時間序列圖

表4 2017年1—12月的借還書流通總量數據預測結果及其95%置信區間

4.1 基于采購時間維度的圖書采購質量控制策略

由于目前的出版市場出版物質量參差不齊，且各類出版物種類繁多，給采購時間的選擇帶來了許多困難。例如，許多學生參加各類公務員事業單位考試，導致時事政治類出版物借閱量大增。在學生備考階段前，我們就需要對這類圖書進行及時采購更新。然而，如果在相關出版社進行按需出版，雖然能趕上采購的時間要求，但價格卻是正常定價的若干倍。因此，這類時效性強的出版物通常都會有很強的采購時間制約性。同時，采購方式也制約著采購時間維度的質量，如利用書目征訂通常到書率僅有75%（以我館歷年到書情況為例進行統計所得），但如果采用到場現采的手段則到書率能高達95%[9]。

借鑒工業、制造管理中的時間節點管理思想，對整個采購的關鍵節點根據流通量的季節特性，有針對性地在相應時間節點完成采購的不同工序，如圖7所示。結合圖書流通總量的預測，對采購的整體安排進行相應的時間節點控制，如分別在兩次流通高峰來臨之前實施兩次現采，而在流量較為平緩的年末實施一次訂單式采購，對零散需求進行補充完善，這樣就能充分地體現出采購工作的時效性和與流通量變化的及時對接性。可將市場調研、采編人員培訓、考察書商資質等業務放在對采購方案修改或訂單式補充采購之前，可有效彌補信息不足的劣勢，同時在每學期末可開展文獻利用反饋信息收集工作。

這樣的優勢可以及時根據對下一年度圖書流通總量等信息的預測結果，對下一年度的采購工作進行時間維度的質量控制，以期能最大程度地提高工作效率，一定程度上克服了無序安排導致的重復勞動，增加了文獻服務的時效性，勢必能更好地為提高圖書利用率和讀者借閱率作出貢獻。

4.2 基于采購內容維度的圖書采購質量控制策略

采購質量控制的好壞在很大程度上由采購的圖書質量決定，而提高采購圖書質量的關鍵就是充分提取已有圖書的流通信息，有針對性、計劃性、多元性、特色性地采購那些流通量大的圖書，制定出優質的采購目錄。因此，在整個采購的全過程中都引入基于流通量數據的決策支持，從而避免了傳統方式在采購目錄征訂過程中的經驗主義或者缺乏量化的不足之處。

采購的過程中，根據上述圖書采購時間節點質量管理控制模式確定的進度計劃，按時完成相應的工作。關鍵的內容控制措施來源于精準的量化分析圖書流通數據，通過圖書流通數據確定高流通量書目類別，在采購資金分配過程中以更多的權重給予傾斜。由于流通數據占比重最多的是本科生，因此，對各學院的資金分配主要以考慮各學院本科生的需求為主。與此同時，根據流通數據中的各院系學生對流通量的貢獻大小，從學院的角度給予權重匹配。當然，針對數據的變化應對資金分配、門類分配應持續完善修改，主要因為每年的流通數據并不是一成不變的，故需要根據下一年相應的預測結果對上述權重作出相應的調整。

圖7 基于圖書資源利用數據分析的圖書采購時間節點管理質量控制模式圖

以我館的數據為例，可根據各個學院對圖書流通量的貢獻率來分配下一年的采購金額，如表5所示。例如人文學院對整個流通量的貢獻比為19.35%，說明如果下一年的采購給予人文學院19.35%的配額（即每萬元分配給人文學院1 935元），那么就能夠有效地提高圖書的流通使用，按流通需要進行定量的采購金額分配。

表5 各學院按照流通量分配的每萬元可支配采購金額分配

當然，上述匹配權重的過程僅僅考慮了流通量，缺乏對其他因素的控制，如圖8所示，可對上述將流通量作為質量控制的一種量化標定，對整個采購的過程進行質量控制，持續改進優化采購方案。

圖8 基于圖書資源利用數據分析的圖書采購內容質量控制模式圖

5 結語

圖書流通過程中產生了大量的數據，能否從這些數據中梳理出對下一步圖書采購工作有益的信息，對圖書采購的質量提升起到積極的輔助作用，這是圖書采編工作者必須面對的問題。而合理挖掘出讀者的使用痕跡，從而優化和控制采購質量，是在大數據背景下的一種有效解決方案：通過實證分析季節模式圖書資源利用的數據，建立提高圖書采購質量的時間和內容兩維度的控制模式。本文從圖書館的實際流通數據出發，對流通數據進行了統計分析，梳理出了圖書館文獻資源的用戶主體，并進一步對用戶主體的使用行為利用Winter加性季節指數平滑模型進行擬合和預測，所得模型的結果較好地預測了2017年1—12月流通的演化趨勢。進一步對預測的結果深度利用，結合流通量的季節特性，有時間針對性地編制采購計劃和嚴格執行采購方案，從采購時間和采購內容兩個維度來提升圖書采購質量。

當然，本文僅僅是從流通數據的淺表去挖掘一些規律性的特性，對采購內容的權重分配也僅僅用了較為簡單的方式，進一步更為詳盡的權重分配內容將會在下一步的實證分析中深入考慮，例如利用關聯規則對各學院對應的圖書流通數據進行綜合評價和權重測算。同時，對圖書供應商的定量評價和分析，對于合理甄選供應商的決策支持同樣具有重要的作用。當然，對圖書文獻流通量、服務人次等信息的有效預測，也能夠成為對圖書館精細化管理的有力的技術支持。

[1] 教育部.教育部關于印發《普通高等學校圖書館規程》的通知：教高[2014]14號[EB/OL].(2015-12-31)[2017-09-10].http:// www.moe.edu.cn/srcsite/A08/moe_736/s3886/201601/t20160120_228487.html.

[2] 徐國祥.統計預測和決策[M].上海:上海財經大學出版社,2002:184-190.

[3] YAFFEE R A,MCGEE M.An Introduction to Time Series Analysis and Forecasting:With Applications of SAS and SPSS[M]. London: Academic Press,2000:151-189.

[4] 阮飛輪,周立,楊洋.高校圖書館圖書采購質量控制探討[J].大學圖書情報學刊,2009,27(6):25-28.