财经类高校学科竞争力分析存在问题与优化建议①
阮琪
(浙江财经大学图书馆 浙江杭州 310018)
摘 要： 随着“双一流”建设目标的提出，国内高校愈加重视学科竞争力分析。本文从宏观层面梳理财经类高校学科竞争力分析存在的问题，包括院系学科不对应、信息来源不全面、评价指标不完善和分析方法不深入。并根据问题提出相应的优化建议，建议通过增加相关院系贡献度分析，结合多种信息源，完善指标体系，采用多种分析方式，进行系统的信息收集、数据分析、趋势预测、内容分析和可视化展示，进一步优化学科竞争力分析，为财经类高校提升学科建设水平提供参考。
关键词： “双一流” 财经类高校 学科竞争力分析
2015年10月,国务院印发《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》，为建设世界一流大学和一流学科提出指导方针和具体目标，并指出要通过建设一流学科来带动世界一流大学的建设[1]。“双一流”建设是党中央和国务院做出的重大战略决策，也是继“211工程”和“985工程”之后中国高等教育领域的又一国家战略。一流大学需要一流学科来推动，可以说学科建设是大学发展的核心与关键，而学科竞争力分析又为学科建设提供了方向指引。
学科竞争力分析，也称学科竞争力评价，是高校图书馆深层次的学科服务，目前高校开展学科竞争力分析主要以报告形式呈现。随着高校图书馆学科服务工作影响力的提升，学科竞争力分析作为学科服务的重点工作之一，也越来越受到高校发展规划部门、科研部门及各院系的重视。在双一流建设的背景下，财经类高校也愈加重视学科建设。学科竞争力分析可为学科评估、科研成果评价、院系发展建设和科研人员绩效考核等提供信息支持，助力财经类高校学科建设[2]。
1 研究现状
对学科竞争力分析的研究大致可分为两类：一是从微观层面针对具体院校学科进行实证分析；二是从宏观理论层面梳理学科竞争力分析存在的问题，并构建评估方法与体系。从微观层面看，李桂影等以InCites和ESI数据库作为数据来源，统计分析西安交通大学的论文产出、影响力、ESI优势学科、高被引论文等科研竞争力指标[3]。朱前东以SCIE收录论文数为唯一指标，分析暨南大学18个学科科研产出发展态势，与区域内其他4所高校进行对比分析，并针对不同学科提出相应发展对策[4]。从宏观层面看，李峰通过借鉴《英国科研表现之国际比较》报告中的学科评价方式对学科竞争力分析提出建议，指出要以大数据思维为指导，综合运用多种数据来源和多样化指标体系，构建系统、全面、结构化的学科竞争力评价报告[5]。杨昭对世界一流学科评价服务内涵、层面和流程进行梳理，分析世界一流学科评价服务现状及未来发展需求，指出一流学科评价需要通过对学科大数据的数据采集、知识组织与知识服务来实现[6]。
已有的研究大多是面向综合类高校开展的，缺少专门针对财经类高校学科竞争力分析的宏观研究。财经类高校具有鲜明的学科特色，多以经管类学科为主，其学科竞争力分析也存在特有的问题。因此，本文从宏观层面梳理财经类高校学科竞争力分析存在的问题，并提出相应优化建议，使财经类高校能更好地适应在“双一流”建设背景下的学科建设。
2 财经类高校学科竞争力分析存在问题
2.1 院系学科不对应
学科竞争力分析是基于学科角度进行的科研评估，通常以教育部公布的一级学科或二级学科为研究对象。这具有一定的现实意义，一方面是因为学科建设是高校建设中最重要的部分，学科的整体发展水平也反映了高校的办学水平；另一方面则是因为从学科角度开展的科研评估有利于不同高校间的横向比较。但是，区别于综合类高校,财经类高校的定位和学科特色鲜明，多是以经管类学科为主，其他学科协调发展。因此，财经类高校院系的设置更为细化，其院系设立与学科之间大多都不是一一对应的关系。以浙江财经大学为例，应用经济学作为浙江财经大学发展态势最好的学科便没有完全对应的院系，与应用经济学学科相关的有经济学院、金融学院、财政税务学院等多个学院，而这些学院除与应用经济学学科相关外还与其他学科相关。由此便存在学科与实际院系的错位问题，使得学科竞争力分析只能展现各相关院系的一部分科研成果，不少院系的多学科发展贡献在分析中被忽视或被错误认知。学科竞争力分析得出的需要加强建设的领域也很难精确匹配到院系层面，从学校的角度也就较难利用分析得到的结论来制定各学院未来的发展规划和资源配置方案[7]。
2.2 信息来源不全面
目前，多数高校学科竞争力分析的数据来源大多基于单一数据库，其中较多以ESI作为主要数据来源。尽管以单一数据库作为数据来源可以使获取的科研数据更加规范、统一，便于后续进一步的分析研究。但是，任何一个数据库收录的论文都有限，无法覆盖全部学科，因此基于单一数据库的学科竞争力分析存在数据来源不全面的问题，对学科的评价意义有限。同时，财经类高校的学科多以人文社科类为主，而ESI所收录的人文社科类文献偏少，无法全面展示财经类高校学科的科研实力。
在数据采集过程中还存在数据库的学科匹配问题。多数数据库的学科分类与教育部的学科分类体系不一致。例如，在ESI数据库的学科分类中，与财经类高校学科相关的只有经济与商学（Economics &Business）和一般社会科学(Social Sciences,General)。ESI的学科分类体系明显过大，无法直接检索得到具体学科的文献数据。
相较于综合类高校，财经类高校院系的设置更为具体细化，其学科的发展依赖于多个学院的共同努力。通过增加对相关院系学科贡献度分析，可将院系角度的评估和学科角度的评估相结合，将学科评估结果细化，了解每个学科背后具体院系的支撑情况[8]。这可帮助学校明确学科发展的主要动力来源，使学校在制定发展规划时从院系实际贡献度的角度出发，优化资源配置方案，更加有效地激励科研产出。
2.3 评价指标不完善
现阶段，高校图书馆在进行学科竞争力分析时大多仅考虑发文数量、被引数量、篇均被引数、高被引论文数等与发文情况相关的指标。尽管在财经类高校学科竞争力分析中，无论是定量分析还是定性分析，发文情况始终是最基本的内容。但是，一个学科的综合实力不仅包括以发文情况为代表的科研表现，还应包括科研基础、人员流动、国际影响力等方面内容。对于学科整体评估而言，仅分析发文情况是有失偏颇的。
2.4 分析方法不深入
目前多数的学科竞争力分析都是基于文献计量角度对学科过去的发文情况进行简单分析，如对发文数、被引数、高被引论文数等进行基本统计汇总，绘制简单图表，缺乏对数据的深层次挖掘。这使得学科评估内容单薄、结果不全面，无法为财经类高校学科建设提供有价值的参考信息。
3 财经类高校学科竞争力分析优化建议
3.1 增加相关院系贡献度分析
除以发表论文为主的科研表现外，学科竞争力评价还需搜集与学科资源相关的信息，如学科专家团队、实验室及研究基地、科研经费等。这些信息部分可从学校官网获得，但通过网站得到的信息通常存在数据不全面、滞后等问题，进而使学科竞争力分析的准确性受到影响。
3.2 结合多种信息源，全面获取信息
对于不同数据库的学科分类问题，可参照教育部学科分类体系，令不同数据库在同一学科体系下进行对比分析。以教育部学科分类体系为主，结合论文关键词和具体内容进行学科划分，建立各数据库与所分析学科的一一映射关系[9]。
为使学科竞争力分析更具客观性和准确性，需有大量信息作为基础和保障。因此，在采集信息过程中信息来源要广泛，不能局限于常见的数据库，而应利用网络公开信息全方位、多角度地挖掘科研信息，将图书馆数据库和网络开放数据相结合。例如，在获取科研数据时，除通过Web of Science、SCOPUS、CNKI、CSSCI等数据库获取文献信息外，还可通过网络公开的统计报告、调查报告、各相关机构官方网站等渠道获取科研信息。
在国际数学教育界，国际数学教育大会（ICME）是国际数学教育委员会（ICMI）指导下召开的数学教育界规模最大、水平最高的国际性学术盛会．国际数学教育大会旨在展示全球数学教育的最新进展与成果，交流全球数学教育问题的各种信息，探讨数学学科最新进展对数学教育发展的启示[1]，在国际数学教育领域具有极强的引领作用．每次会议组织的活动丰富多彩，许多高水平的研究成果展示对参会专业人员研究水平的提高具有很大的影响力．
在大数据时代，学科竞争力分析不能仅限于对信息进行简单罗列，而应采用多种统计方法对数据进行分析，增加趋势预测、内容分析和可视化展示，深度挖掘学科情报。
此外，在选取多种信息源的过程中，还应根据不同学科的论文发表习惯来选择合适的数据来源。对于财经类高校的科研人员，其主要研究方向多为经管类学科，主要科研产出也多为人文社科类的中文论文。因此，对财经类高校的大部分学科而言，外文论文分析样本过小、缺乏评价意义，可更多侧重于利用中文数据库获取科研信息。
3.3 完善指标体系，展现综合实力
指标体系的合理性决定了学科竞争力分析结果的科学性，学科竞争力分析应有多样化的指标体系,全面展现各学科的综合实力。在构建指标体系时，除与发文情况相关指标外，还应包括图书专著成果、基金项目、科研获奖、创新表现等能反映科研产出的指标。虽然科研产出是财经类高校学科实力的重要组成部分，但学科竞争力分析还应包括学科建设、人才发展情况、科研基础、国际学科排名等方面指标，同时考量学科资源、团队基地、国际影响力等因素，形成一个全面、系统、结构化的适用于财经类高校的指标体系。需要注意的是，在构建指标体系过程中，还需考虑实际可获取信息内容和时间经济成本，在注重指标体系全面性的同时兼顾相关性、可操作性和经济性。
3.4 深度分析信息，挖掘学科情报
简易水位站即为水尺桩，可采用木质、石质或不锈钢材质。对于无条件建桩的监测站，选择在离河边较近的固定建筑物或岩石上标注水位刻度；水位监测尺的刻度以方便监测员直接读数为设置原则，并根据各监测点实际情况，标注预警水位。在河南、陕西等省，为了方便预警，直接在水尺上标注两个预警水位，而不标注水位刻度。
本系统采用北京蓝海微芯科技发展有限公司生产的LJD-eWin4300，是一款基于Windows CE操作系统下的控制平台，它拥有32位ARM920T高速处理器内核。另外，LJD-eWin4300支持强大的.NET Compact Framework2.0应用程序开发，简化了在智能设备上开发应用程序的过程，使得开发周期大为缩短。
(2) 地表最大沉降位于地铁双区间隧道中心截面，越靠近中心地层变形叠加效应越明显，距离超过20 m的地层主要受单线隧道施工影响，且变形大幅降低。
首先，在数据分析过程中，应采用多种统计方法，可将数理统计法和专家评价法相结合。对于数理统计法，除简单罗列数据、排序、计算均值外，还可采用主成分分析法、因子分析法、层次分析法、复相关系数法和熵值法等[10]。运用SPSS、SAS等统计分析软件实现对各类数据的深度处理。由于学科专业偏向性限制，财经类高校大多综合实力要弱于综合类高校，其学科竞争力相关的数据也远少于综合类高校，对于部分指标存在因数据过少而无法采用数理统计法进行分析的问题。因此，除客观数理统计法外，财经类高校的学科评估还应结合专家评价法。由专家依据其自身专业知识和经验对指标进行打分或评价，并运用德尔菲法、层次分析法或综合评分法对专家意见进行处理。
其次，可增加对数据的趋势分析。目前的学科竞争力分析主要针对过去的科研成果等进行评价，缺少对未来的趋势分析。但前瞻性或预测性信息才是科研管理人员最关注的[11]。因此，学科竞争力分析不仅要对学科过去的成果进行统计和比较，更重要的是要对学科未来发展态势进行预测和规划。
此外，除从宏观层面分析各学科发展情况外，还应增加对文献具体内容的分析。利用文献的主题和关键词，了解科研人员历年研究主题的演变趋势，分析该学科领域研究的热点，并与国际前沿研究进行比较，为科研人员未来的研究主题提供参考。
最后，在分析结果的展示过程中，还可借助CiteSpace、VOSviewer、SATI等可视化软件，在分析核心作者群、主题词、核心期刊等信息的基础上，将抽象数据转化为直观图像，使数据信息更直观易读。除传统的折线图、柱状图外，还可以采用雷达图、合作网络图、关键词图等更加丰富的可视化手段。
4 结语
在大数据环境下，财经类高校学科竞争力分析要增加相关院系贡献度分析、结合多种信息源和多样化的指标体系、采用多种分析方式，进行系统的信息收集、数据分析、趋势预测、内容分析和可视化展示，进而有效评估学科发展动态、跟踪学科最新前沿、发现学科长项短板，为财经类高校的学科建设提供数据支撑和理论依据，促进财经类高校在“双一流”建设背景下的学科建设和发展。
1.6 待测样本的检测 121件淡水鱼样本采自上海市黄浦、普陀、闵行和青浦4区的农贸市场及超市。选择4区的原则为市郊结合，本市黄浦区和普陀区为中心城区，闵行区和青浦区为郊区，根据本市居民采购食品的生活习惯，采样来自于以上4区的农贸市场和超市，采样集中于2015-2016年的4-9月淡水鱼类较丰富的季节。且采集淡水鱼样本的标准为本市居民较常规食用的包括黑鱼、泥鳅、鲈鱼、昂刺鱼、鲫鱼、鳊鱼、桂鱼、白水鱼、河鳗、籽鱼、麦穗鱼、鳑鲏鱼等十几种淡水鱼类品种。采用消化镜检法与PCR方法采集的淡水鱼样本DNA进行检测。
“我的整个身体就剩下大脑没有瘫痪了，我能不想吗?小韵，我想，我们还是走出那层虚幻的光环，从现实的角度来重新审视我们的关系，好吗?”
参考文献
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Abstract： With the establishment of the "double first-class" construction goal,domestic universities pay more attention to the analysis of discipline competitiveness.This paper sorts out the problems in the analysis of the discipline competitiveness in university of finance and economics from the macro level,which include noncorresponding disciplines and department,incomplete information sources,imperfect evaluation indicators and indepth analysis methods.Based on these problems,it is suggested that by adding the analysis of the contribution of relevant departments,combining various information sources,improving the indicator system,adopting multiple analysis methods,and combining systematic information collection,data analysis,trend prediction,content analysis and visual display,can further optimize the discipline competitiveness analysis.Thus,the analysis of discipline competitiveness is able to help the discipline construction in the financial and economic universities.
Key Words： "Double first class";University of finance and economics;Discipline competitiveness analysis
中图分类号： G250
文献标识码： A
文章编号： 1674-098X(2019)03(c)-0242-03
DOI： 10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.09.242
①作者简介： 阮琪(1993—)，女，汉族，浙江余姚人，硕士，助理馆员，研究方向：学科服务。
标签：“双一流”论文; 财经类高校论文; 学科竞争力分析论文; 浙江财经大学图书馆论文;