不同層級職稱與科研成果的相關關系分析

摘要：文章通過研究甘肅省近3年職稱申報實際情況，選取副研究員、助理研究員、研究實習員3個職稱層級，學術論文、科研項目、國家專利、科技獎勵4類科研成果，將職稱層級作為定類字段，將科研成果作為定量字段，通過多因素方差分析的方法來研究不同層級職稱和科研成果之間的相關關系。經過數據統計、前提條件檢驗、方差分析等步驟，得出不同層級職稱科研人員的科研成果產出有差異，高級職稱科研人員對科研成果的貢獻顯著大于初中級職稱的科研人員，高級職稱科研人員與初中級職稱科研人員協調性不佳；每一層級科研人員參與科研項目類成果均高于學術論文和國家專利數量；另外，取得學術論文、科研項目、國家專利的數量又反過來作用于職稱層級。最后，提出進一步優化現行條件標準和協調初中級職稱科研人員及高級職稱科研人員結構的政策建議。

關鍵詞：不同層級職稱；科研成果；相關關系；多因素方差分析

中圖分類號：O213" 文獻標志碼：A

基金項目：甘肅省自然科學基金項目；項目名稱：職稱差異對成果影響的聯立方程建模及研究；項目編號：23JRRA1357。

作者簡介：張為苗（1996— ），女，助理研究員，學士；研究方向：計算機應用，數據分析，科技項目管理。

0" 引言

職稱代表著科研人員的學術水平能力以及工作成就，是其專業技術水平被同行、社會普遍接受、認可的表現，也與個人的職業發展息息相關。自然科學研究人員是甘肅省專業技術人才隊伍的重要組成部分，是推進科技創新發展、提升科技創新能力和建設創新型省份的重要力量，自然科學研究系列條件標準能發揮好人才評價“指揮棒”和風向標作用，能科學、客觀、公正評價自然科學研究人員的品德、能力及業績貢獻。

為進一步優化甘肅省自然科學研究系列職稱評價工作，調動各級各類科研人員的積極性，根據人力資源和社會保障部、科技部《關于深化自然科學研究人員職稱制度改革的指導意見》［1］中提出的堅持破立并舉，破除“唯論文、唯職稱、唯學歷、唯獎項”的傾向，結合甘肅省委辦公廳、甘肅省人民政府辦公廳《關于全面深化職稱制度改革的實施意見》［2］和甘肅省2019年以來自然科學研究系列職稱評審實際，研究職稱差異與科研成果貢獻率的相關關系，把職稱評價回歸到對人的貢獻和價值的多元軌道上來，在此基礎上給人事主管部門提供研究報告和相關政策建議具有重要意義。

當前，甘肅省現行自然科學研究系列職稱條件標準適用于全省各類企事業單位中從事基礎研究、應用研究、技術開發與推廣、科技咨詢與科技管理服務的在職在崗專業技術人才（含事業單位編外聘用人員），主要評價自然科學研究系列作出貢獻人才正常晉升、作出突出貢獻人才破格晉升高、中級職稱，包括研究員、副研究員、助理研究員。甘肅省自然科學研究系列職稱分設為正高級、副高級、中級、初級4個層級，對應的職稱名稱依次為研究員、副研究員、助理研究員、研究實習員，從品德條件標準、能力條件標準、業績貢獻條件標準3個大類來評價專業技術人員是否達到相應層級職稱。品德條件標準的評價方式一般由專業技術人員單位負責，以定性評價為主，盡量實現量化考核。能力條件標準分為專業能力、技術能力、基礎學習能力與實踐經歷、知識更新能力、學術水平能力、對外交往能力、信息化技術應用能力、幫扶基層經歷；其中，基礎學習能力與實踐經歷、知識更新能力、學術水平能力、幫扶基層經歷均設置了最低準入門檻，針對研究員、副研究員、助理研究員職稱層級的差異，準入門檻條件的設置均不相同。由于甘肅省初級職稱即研究實習員轉正定級，由用人單位對其德、能、勤、績、廉進行全面考核認定，不再由評委會評審，因此，研究實習員的準入門檻條件相對較低，滿足品德條件標準和能力條件標準即可，不再對業績條件標準做要求。業績條件即科研成果產出是評價不同層級職稱專業技術人員科研能力的硬性指標，采用定性和定量相結合的評價方式，規定科研人員必須達到某幾項條件才能獲得某層級的職稱。職稱層級的不同，往往也影響著科研人員的科研成果產出［3-4］。

1" 研究方案設計

1.1" 理論基礎

多因素方差分析用來研究兩個或兩個以上的定量變量對觀察對象是否產生顯著性影響。如三因素方差分析，可同時進行二階效應分析和三階效應分析。當主效應存在時，可進行事后多重比較；當交互效應存在時，需要進行簡單效應分析。由于專業技術人員在某個階段的職稱層級是一定的，可以將它視為一個定類字段即觀察對象，科研成果如學術論文、科研項目、學術著作、科技獎勵等在評價條件里是定量的，因此，將科研成果視為多個定量字段。多因素方差分析不僅能分析單個因素即科研成果對職稱的影響，也可以研究多個交互因素對職稱的影響，最終分析不同職稱層級和科研成果產出的相關關系［5］。

1.2" 檢驗統計量F值的計算

方差分析的基本思想是分解變異，數據之間共有3個不同的變異。

1.2.1" 總變異

全部觀測值大小不同，這種變異稱為總變異。總變異的大小用離均差平方和表示，即各觀測值Xij與總均數X—差值的平方和，記為SS總。總變異SS總反映了所有觀測值之間總的變異程度，計算公式如下：

SS總=∑gi=1∑nij=1（Xij-X—）2（1）

1.2.2" 組間變異

各處理組的樣本均數X—i大小也不等，這種變異稱為組間變異，其大小用各組均數與總均數的離均差平方和來表示，記為SS組間，計算公式如下：

SS組間=∑gi=1ni（Xi—-X—）2（2）

式（2）中，ni為各組樣本數。各組均數Xi—之間相差越懸殊，他們與總均數X—的差值越大，SS組間就越大，反之SS組間越小［6］。

1.2.3" 組內變異

每個組內的數據大小不等，稱為組內變異，用SS組內表示，其大小可用各組內部所有數據Xij與該組均數X—i的離均差平方和來表示，計算公式如下：

SS組內=∑gi=1∑nij=1（Xij-Xi—）2（3）

可以證明，上述3種變異的關系如下：

SS總=SS組間+SS組內（4）

V總等于總樣本數減1，V組間等于組數減1，g表示組數，V組內等于每組中的樣本數減1的總和，即總樣本數減組數。3種變異的自由度計算公式分別如下：

V總=N-1，V組間=g-1，V組內=N-g（5）

相應的，總自由度可分解為組間自由度與組內自由度之和，即：

V總=V組間+V組內（6）

變異程度除與離均差平方和的大小有關外，還與其自由度有關，由于各部分自由度不相等，因此，各部分離均差平方和不能直接比較，需將各部分離均差平方和除以相應的自由度，其比值稱為均方差，簡稱均方MS，組間均方與組內均方的計算公式如下：

MS組間=SS組間V組間（7）

MS組內=SS組內V組內（8）

如果各組樣本的總體均數相等，假設H0：μ1=μ2=…=μg，則組間變異與組內變異一樣，只反映隨機誤差作用的大小，組間均方與組內均方的比值稱為F統計量［7］：

F=MS組間MS組內（9）

若F值接近1，就沒有理由拒絕H0，反之F值越大，拒絕H0的理由越充分。若對應Plt;0.05，則拒絕H0，認為各樣本總體均數不全相等，存在顯著差異；否則無差異。

1.3" 前提條件

上述變異分解、均方估計及F統計量均基于正態分布理論，進行方差分析時同樣要求資料滿足正態分布且方差相等的基本假設。故方差分析的前提條件有3個：（1）各樣本組內觀察值相互獨立；（2）各樣本服從正態分布；（3）各樣本組內觀察值總體方差相等，即方差齊性［8-9］。

2" 實證分析

2.1" 數據統計

將甘肅省2021—2023年3年的職稱申報數據作為研究對象，每一年度的數據分為一組，分別為1、2、3組，選取學術論文、科研項目、國家專利、科技獎勵4類科研成果作為定量因素，分別為X1、X2、X3、X4。職稱層級副研究員、助理研究員、研究實習員作為定類因素Y即觀察對象，由于研究員是職稱層級的最高層級，只能在研究員內部進行層級晉升，故此處不再選取研究員作為觀察對象。研究學術論文、科研項目、國家專利、科技獎勵之間的產出是否有差異，學術論文、科研項目、國家專利、科技獎勵之間的交互作用對職稱是否有影響。為了方便統計數據，成果的級別和專業技術人員在成果內的排名暫且不計［10］。收集99個樣本數據，部分數據如表1所示。

2.2" 前提條件檢驗

2.2.1" 獨立性檢驗

各組學術論文、科研項目、國家專利、科技獎勵之間不存在相互影響，滿足獨立性假設。

2.2.2" 正態性檢驗

正態性檢驗的方法有很多種，包括統計檢驗法、描述法（峰度絕對值小于10并且偏度絕對值小于3，則說明數據基本可接受為正態分布）、圖示法查看直方圖、P-P圖或Q-Q圖等。其中，統計檢驗法最為嚴格，如果對數據正態性要求很嚴格，可以使用該種方法。但對數據正態性要求不是特別嚴格時，可以使用圖示法進行正態性檢驗，如果直方圖近似呈現為“中間高，兩頭低”的鐘形，或者P-P圖和Q-Q圖近似呈一條對角直線，則可認為數據近似滿足正態分布。本文使用統計檢驗法對各組樣本數據進行正態性檢驗［11-12］。

大樣本時，可選擇使用K-S檢驗或Jarque-Bera檢驗，本文選取Jarque-Bera檢驗。對數據進行Jarque-Bera檢驗，結果顯示：組別、職稱層級、科技獎勵共3項呈現出顯著性（Plt;0.05），意味著科研成果里科技獎勵不具有正態性特質。另外，學術論文、科研項目、國家專利沒有呈現顯著性（Pgt;0.05），意味著學術論文、科研項目、國家專利具有正態性特質［13］，如表2所示。

2.2.3" 方差齊性

各組數據的方差齊性，用于檢驗各個組別數據的波動情況（標準差）是否有明顯的差異［14］。

使用方差齊性檢驗各個組別數據的波動情況（標準差）是否有明顯的差異，可以看出：不同層級職稱對于組別、學術論文、科研項目、國家專利不會表現出顯著性（pgt;0.05），意味著不同層級職稱對于組別、學術論文、科研項目、國家專利在波動性上有著一致性，滿足方差分析的前提要求（方差齊），可使用方差分析研究差異性。另外，不同層級職稱對于科技獎勵呈現出顯著性（Plt;0.05），意味著不同層級職稱對于科技獎勵的數據波動性不一致，因此，對于科技獎勵的差異性分析需求，可考慮使用非參數檢驗（也可以對數據編碼組合或者取對數等操作后重新檢驗方差齊性，滿足方差齊性之后再進行方差分析）。總結可知：不同層級職稱對學術論文、科研項目、國家專利、組別有著方差齊性，滿足方差分析前提要求；不同層級職稱對科技獎勵并不具有方差齊性，意味著學術論文、科研項目、國家專利滿足方差齊［15-16］，如表3所示。

綜上所述，科技獎勵不滿足方差分析的前提要求，故分析不同職稱與學術論文、科研項目、國家專利3類科研成果之間的相關關系。

2.3" 方差分析

三因素方差分析結果如表4所示。

從表4可知，利用三因素方差分析研究學術論文、科研項目和國家專利對不同層級職稱的影響關系。從表4可以看出，學術論文呈現出顯著性（F=1177.633，P=0.000lt;0.05），說明主效應存在，學術論文會對職稱產生差異關系。科研項目呈現出顯著性（F=1334.061，P=0.000lt;0.05），說明主效應存在，科研項目會對職稱產生差異關系。國家專利呈現出顯著性（F=1405.22，P=0.000lt;0.05），說明主效應存在，國家專利會對職稱產生差異關系，可進一步分析二階效應和簡單效應。因為主效應存在，不同科研成果對職稱層級的具體影響可由單因素方差分析進行均值對比［17］。

學術論文呈現出顯著性，學術論文和科研項目的交互項呈現出顯著性（F=533.671，P=0.000lt;0.05），因此，可進一步通過下述效應圖或表格分析二階效應。科研項目呈現出顯著性，科研項目和國家專利的交互項呈現出顯著性（F=321.834，P=0.000lt;0.05），因此，可進一步通過下述效應圖或表格分析二階效應。國家專利呈現出顯著性，國家專利和學術論文的交互項呈現出顯著性（F=871.642，P=0.000lt;0.05），因此，可進一步通過下述效應圖或表格分析二階效應［18］。

不同層級職稱科研人員的科研成果產出有差異，高一級職稱科研人員的學術論文、科研項目、國家專利數量均高于低一級職稱科研人員的科研成果產出。每一層級科研人員參與科研項目類成果均高于學術論文和國家專利數量，學術論文其次，國家專利數量最少（見表5）。由此可見，科研人員在科研項目類成果上投入時間和精力最多。具體對比平均差異，副研究員發表的學術論文平均為2.29篇，參與的科研項目平均為2.87項，授權的國家專利平均為2.23件；助理研究員發表的學術論文平均為1.21篇，參與的科研項目平均為1.37項，授權的國家專利平均為1.11件；研究實習員發表的學術論文平均為0.93篇，參與的科研項目平均為1.08項，授權的國家專利平均為0.92件［19］。

3" 結論與建議

3.1" 結論分析

本文用多因素方差分析法來研究不同層級職稱科研人員和科研成果之間的相關關系。研究發現，不同層級職稱科研人員的科研成果產出有差異，高級職稱科研人員對科研成果的貢獻顯著大于初中級職稱的科研人員，高級職稱科研人員與初中級職稱科研人員協調性不佳。高一級職稱科研人員的學術論文、科研項目、國家專利數量均高于低一級職稱科研人員的科研成果產出。對于學術論文而言，副研究員發表的學術論文平均為2.29篇，與中級職稱和初級職稱科研人員的差距分別為1.08篇和1.36篇；對于國家專利而言，副研究員授權的國家專利平均為2.23件，與中級職稱和初級職稱科研人員的差距分別為1.12件和1.31件；對于科研項目而言，副研究員完成的科研項目為2.87項，與中級職稱和初級職稱科研人員的差距分別為1.50項和1.79項。由此可見，在對科研成果的貢獻上，各層級職稱的科研人員在科研項目上的差距最大，其次是國家專利，最后是學術論文。

結果表明，每一層級科研人員參與科研項目類成果均高于學術論文和國家專利數量，學術論文其次，國家專利數量最少。結合甘肅省現行自然科學研究系列職稱評價條件標準分析，科研人員在科研項目類成果上投入時間和精力最多，是因為科研項目類成果在每個層級職稱評價中的占比最大且可以累計計算；學術論文在職稱評價中雖是必占項但不能累計計算，所以在一定程度上，科研人員對撰寫學術論文的動力較完成科研項目更弱；國家專利在職稱評價中既不是必占項也不能累計計算，只是普通評價條目，所以國家專利的產出數量最少。

另外，取得學術論文、科研項目、國家專利的數量又反過來作用于職稱層級，3類科研成果不僅單獨對職稱層級產生顯著影響，而且兩兩交互項對職稱層級也產生顯著影響［20］。

3.2" 政策建議

進一步優化現行條件標準。結合人才評價的發展趨勢和甘肅省實際情況，將各類科研成果評價指標均勻合理分布；將專利和成果轉化能力科學量化；更應強調高質量的科研項目，而不是僅僅求數量，進而充分發揮人才評價“指揮棒”和風向標作用。

調整初中級職稱科研人員和高級職稱科研人員結構。對于自然科學研究而言，不同層級科研人員應該形成一種良好的結構，團隊成員共同協作，高級職稱科研人員本身就是初中級科研人員學習的榜樣，應指導低層級科研人員從事科研工作，提高工作效率，產出更多更好的科研成果，促進自然科學研究事業繁榮發展。

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（編輯" 何" 琳編輯）

Analysis of the correlation between different levels of professional titles and scientific

research achievements

ZHANG" Weimiao1， HOU" Xinli1， BAO" Han1， CHEN" Qianshu1， MIN" Zhe2

（1.Gansu Computing Center， Lanzhou 730099， China; 2.Gansu" Analysis and Research Center， Lanzhou 730099， China）

Abstract： This article studies the actual situation of professional title application in Gansu province in the past three years， selecting three levels of professional titles as associate researcher， assistant researcher， and research intern， as well as four types of scientific research achievements as academic papers， scientific research projects， national patents， and scientific and technological awards. The professional title level is used as a classification field， and the scientific research achievements are used as a quantitative field. The correlation between different levels of professional titles and scientific research achievements is studied through multiple factor analysis of variance. After data statistics， prerequisite testing， analysis of variance and other steps， it was found that there are differences in the output of scientific research results among researchers with different levels of professional titles. Senior professional title researchers contribute significantly more to scientific research results than junior and intermediate professional title researchers， and the coordination between senior professional title researchers and junior and intermediate professional title researchers is poor. The participation of researchers at every level in scientific research projects results in higher numbers of academic papers and national patents. In addition， the number of academic papers， research projects， and national patents obtained in turn affects the level of professional titles. Finally， policy recommendations are proposed to further optimize the current condition standards and coordinate the structure of research personnel with intermediate and senior professional titles.

Key words： professional titles at different levels; scientific research achievement; related relationships; multivariate analysis of variance