高校圖書館利用數據庫工具開展科研評價的積極意義和局限性

王 艷 邱志海

0 引言

在雙一流建設背景下和新工科、新醫科、新農科、新文科的專業改革進程中，合理完善的科研績效管理與評估是高校進行科學研究規劃、學科建設以及人才評估的重要支撐。其中同行評議是科研績效評估的主要形式，然而由于科學研究成果的高度分化性、交叉性、綜合性，以及同行專家的專業結構、學術專攻以及人情關系等影響，同行評議顯示出其在科學公正地進行科研績效管理方面的不足[1]。第三方評價能夠在一定程度上彌補同行評議的不足，如每四年一次的教育部學科評估、科睿唯安每兩個月一期的ESI 學科排名、每年各大高校和學科排名如軟科中國最好大學排名等。外部的第三方評價能夠在一定程度上反映出高校的學科發展情況，高校也需要精準的針對自身的學科態勢動態分析。圖書館作為高校的教學和科研的重要保障單位，由于其獨立于管理決策層和科研層的第三方優勢，在保留傳統的圖書館借閱和參考咨詢服務基礎上，深入開展了信息服務和決策咨詢服務。鑒于高校管理決策層和科研層的不同需求，圖書館通過開展相應的文獻計量學的定量評估，以此作為科研績效同行評議的補充，能夠提高高校科研績效管理與評估的準確性和公正性，以促進高校科學研究、學科建設和人才培養的良好發展。

1 圖書館開展科研績效評估的需求

隨著近年來高校雙一流建設的開展，以及新工科、新醫科、新農科、新文科的專業改革，高校的科研績效評估工作既需要同行評議的專家進行定性評估，也有必要得到第三方的定量評價作為補充。在此新形勢下，高校管理決策部門越來越迫切需要追蹤高校的國內外排名、學科競爭力分析、優勢學科和潛力學科發展態勢、人才科研績效評估、精準人才引進等，科研團隊越來越迫切需要追蹤領域內研究前沿和研究熱點、國內和國際合作交流情況、交叉學科發展情況等。由于人力和專業人員的欠缺，高校科研層和管理決策層很難做到大數據層面的準確分析，而面臨服務轉型的研究型圖書館借此契機，充分利用學科館員的專業優勢，能夠在信息服務和決策咨詢方面發揮很大的科研助力作用。

2 圖書館開展科研績效評估的形式

圖書館的學科館員能夠應用 Web of Science、JCR、InCites、ESI、Scopus、CSSCI 等數據庫進行機構和人員的科研績效對比分析，通過論文、專利和專著的產出數量來揭示學術研究活躍度，通過論文、專利和專著的被引或者轉載等情況來體現學術研究影響力，通過領域內高被引論文和研究前沿的分析來反映不同領域內的研究熱點。如：基于ESI 和InCites 數據庫評價高校的科研競爭力分析[2-3]，縱向對標自身近10 年的科研增長情況，橫向對標省內或者同類其他高校，找出自身的優勢與不足，取長補短；基于ESI 和InCites數據庫分析高校的ESI 前1%學科和優勢潛力學科[4]，可以有針對性地進行學科建設規劃；基于WOS 和InCites 數據庫評價高校二級單位和科研人員的發文量和被引頻次貢獻度情況。除了各種定制化的報告分析外，圖書館能夠為高校科研管理部門提供學科發展規劃、各類報獎和考核評估等材料準備過程中需要的即時信息等咨詢服務。

3 圖書館利用數據庫開始科研績效評估的積極意義

3.1 為高校科研規劃和優化學科建設提供數據參考

基于數據庫開展定量的科研評估是圖書館不斷深化信息服務的結果，它具有很強的引導性和實用性。通過對高校研究論文的競爭力和影響力進行比較科學、系統客觀的綜合評價，能夠比較準確系統地展示高校的科研優勢與不足，明確優勢學科與潛力學科的發展情況，為制定接下來的科研發展規劃、優勢學科研究方向、人力資源管理和科研經費分配方案等提供良好的數據支撐。科研合作是科學研究的重要方面，也是科研成果產生的必要條件。通過對高校研究論文的國內外合作機構數量和論文產出情況，以及論文基金支持情況，能夠為高校開展國際和國內的交流和合作提供數據參考。

3.2 為高校二級單位的績效評估和經費分配方案提供數據參考

隨著學科交叉融合的不斷開展和深入，在特定的學科領域內，往往有多個二級單位和科研團隊的參與，如何更好地將一流學科建設經費等更科學合理地進行分配成了很多高校面臨的問題。由于科研論文的數量和質量能夠在很大程度上體現出科研機構在特定研究領域的地位與作用，通過對科研人員研究成果的競爭力和影響力進行匯總分析，能夠比較準確地掌握不同研究領域內二級單位的論文發文量和被引頻次的貢獻度情況，高水平論文的占比情況等，這對于二級單位層面的科研經費、科研項目和科研人員的分配方案有重要的參考意義。

3.3 為高校人才評估和精準人才引進提供數據參考

科研論文和專利的數量和質量是衡量科研人才和科研團隊的重要標準和尺度。現今的評價體系中，更多地基于第一作者和通訊作者的發文，以期刊的影響因子為導向進行科研績效評價，這越來越受到人們的質疑，也不利于高校學科排名的提升。基于圖書館提供的不同學科領域內科研人員的論文貢獻度和高水平論文的占比分析，能夠引導人員績效考核以學科影響力為導向進行，這對于科研人員的人力資源管理，如考核、提拔、獎懲等提供一定的數據支撐，同時對于確立領域內科研骨干和學科帶頭人提供了參考。同時分析不同領域內的人才梯隊情況，也有利于學校在人員和經費有限的情況下，進行精準人才引進，有利于改善科研管理水平，促進科研人員從不同角度提升科研績效，從而達到優化高校的人力資源配置，以全面提升整體科研績效水平和學校排名的目的。

4 圖書館利用數據庫開展科研績效評估的局限性

4.1 評估內容多集中在科研論文具有局限性

圖書館在利用數據庫進行學科績效評價時，往往只對有限的科研論文和專利等進行了評估，其中更多以SCI/SSCI 論文為主，而較少涉及其他的成果形式。高校中教育部學科分類下共有13 個學科門類，每個學科大類下有若干個一級學科以及再往下的二級學科，而不同學科的研究成果的表現形式不一，如科研論文（SCI/SSCI/AHCI 論文、其他英文論文和中文論文等）、專利、專著、研究報告、文學作品、各類立項和獲獎等等，均代表著不同學科分類下的成果特點。如自然科學學科領域的基礎研究更關注科研論文尤其是SCI 論文的產出情況，而應用型研究更關注專利和各類會議論文的產出情況。因此，合理公平公正的科研績效評價體系需要結合科研項目、科研成果、科研論文（包括中文論文和英文論文）、國內外專利、論著專著、科研獲獎、人才培養和科研交流等評價指標，將定量評價與定性評價相結合，以促進科研人員進行科學研究的積極性，增強科研單位的科研實力和綜合競爭力。

4.2 不同數據庫的數據來源具有局限性

圖書館利用數據庫進行學科績效評價時，根據數據庫選擇的不同得到的數據往往也有差異。如在對高校科研論文產出進行分析時，從WOS 核心合集、ESI 數據庫、InCites 數據庫導出的數據是有差異的，雖然其均來源于WOS 核心合集數據，但是由于3 個數據庫更新時間不同，引文的規則也不完全一致，所以導出的論文數和被引頻次往往是有差別的。這就要求在提供科研績效產出時，選擇合適的數據庫和合理的選擇標準。由于ESI 數據庫每2 個月更新，而InCites 數據庫每個月更新，所以根據InCites 數據庫導出的實際被引頻次，來對比ESI 數據庫的機構閾值，得到高校的ESI 學科潛力值數據，而這樣計算出來的潛力值往往會偏大。此外，在對中文論文進行分析時，往往需要將中國知網、萬方和維普的數據庫進行歸并處理，此外醫學類高校還要考慮CBM 數據庫、CSCD 數據庫等數據，在合并處理時要歸并和去重論文本身和其引文次數。因此操作的差異，往往會得到最終得出的數據會存在一定的差異。

4.3 科研績效評估的內容深度有局限性

圖書館在進行學科績效評價時主要采用的是文獻計量學方法，如高校的論文量、論文被引頻次、引文影響力、學科的規范化引文影響力、高被引論文、ESI 前1%學科、學科內期刊的詳細列表等機構發文指標，而對科研論文的深度解析還有一定局限性。研究高校近年來不同學科內科研論文的發文主題變化，同時對標目前各領域內的研究前沿和高被引論文，能夠在一定程度上反映高校對熱點內容的跟蹤情況和后期論文爆發能力，能夠對科研團隊進行研究方向轉型和創新時提供參考。然而這項研究目前做得還不夠深入，有必要學科館員結合自身優勢對重點團隊進行嵌入式的精準學科服務。