摘要：科研竞争力是指在竞争中获取资源的能力，影响高校的整体水平。对药学学科的科研竞争力进行评价，有助于了解我国药学学科的科研水平，诊断药学学科在科研中存在的问题，从而提高药学学科的整体科研能力。本文基于我国159所高校的调研数据，通过对初设指标进行系统聚类和主成分分析，建立高校药学科研竞争力评价模型。然后利用建立的模型，对全国拥有药学学科硕士点的高校进行评价和排名。最终发现，北京协和医学院、中国科学院大学、中国药科大学、北京大学、沈阳药科大学在药学这一学科上拥有较强的科研竞争力。

 关键词：科研竞争力；药学； 学科；主成分分析法

一、引言

      （一）问题提出

    学科的科研竞争力是一个学科科研综合实力的体现，影响高校的科研水平。对学科科研竞争力进行评价有利于高校明确自己的优势学科，对学科科研能力进行诊断，也有利于高校、社会和政府更好的做出相应的政策和决策。但是近些年，“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”的“五唯”现象成为高校科研评价体系的顽瘴痼疾，教育部于2018年发布的《关于开展清理“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”等专项行动的通知》又一次引起我们对于高校科研评价体系的思考。目前，科研竞争力评价的研究主要集中在高等院校和科研机构层面上，随着“双一流”建设的推进，学科评价显得更加重要，但是，由于获得数据的难度大、科研人员和成果的划分不清晰等问题，只有少量的学者在学科层面上对科研竞争力的评价进行研究。这些学者大都采用web of science（WOS）、基本科学指标（Essential Science Indicators, ESI）和In-Cites或者CNKI数据库中收录的科研论文作为数据的来源和评价的主要工具，以科研论文的数量和被引量作为指标，数据相对客观可靠，但是指标过于单一。

    药学学科是以化学、生命科学、医学等相关学科为基础，基因组学、蛋白质组学、代谢组学、化学生物学、结构生物学、信息学、社会管理学等新兴学科不断渗入的一门综合性学科，包括药物化学、药剂学、生药学、药物分析学、微生物与生化药学、药理学等二级学科。药学的研究是为保障药物安全、有效、质量可控提供理论与技术的源泉和支撑，包含药物研发、药物生产、药物使用、药物管理的全过程，因此，药学学科的发展对我国医疗事业的发展有重要的影响作用。

近年来，国家一系列促进医药产业健康发展的政策陆续出台，医药事业迎来了前所未有的发展机遇，但是我国药学学科发展仍然存在诸多问题，如新药研发体制不合理、研发能力不强、创新能力弱等。因此，如何建立客观准确的药学科研评价体系，诊断科研中存在的问题，激励和调动科研人员的积极性，从而提高药学学科科研的整体水平已经成为我们必须思考的问题。

 （二）概念界定

 “竞争力”是指竞争者（团体或个人，包括国家、高校、企业……个人）获取竞争优势、赢得胜局的能力。^[1]“科研竞争力”是高校在获取科研资源的过程中，表现出的超过同领域竞争者的能力，包括显科研竞争力和潜科研竞争力。显科研竞争力指的是在从事科研活动中实际表现出的竞争能力，也就是获得科研资源的能力，具体可以用科研经费来表示；潜科研竞争力是指从事科研活动的潜在的竞争力，可以用现有的科研实力和科研条件代表，具体来说，包括科研人员的数量和组成结构、现有的各项科研成果数量及质量等。^[2]二者在一定条件下能相互转化和促进，当高校具有较好的科研实力和科研条件时，更容易获得科研资源，也就实现了潜科研竞争力向显科研竞争力的转化；当高校能获取到更多的科研资源时，更容易创造好的科研条件、提高科研实力，这时，显科研竞争力促进了潜科研竞争力。^[3]目前，我国多数研究中，科研竞争力实际为科研实力，包括科研生产力、科研创新力、科研发展力和科研影响力。^[4]也有少部分研究中，科研竞争力的评价指标中涉及获取的科研经费，包括科研课题、学术论文、知识产权和著作。本研究认为科研竞争力是获取竞争性资源的能力，表现为科研经费的获取，同时由于现有的科研实力直接影响科研资源的获取，在一定程度上也可以作为科研竞争力的一方面，因此将科研人员、成果等加入科研竞争力评价指标体系中。

二、研究方案

    (一）数据来源

    本文数据均来自于问卷调研中各高校自填的数据。评价对象是我国拥有药学学科硕士点的高校，共159所，经过初步的数据处理，仅保留所有信息均完整的高校作为本次数据的来源高校，共82所。

   （二）研究方法

    本文首先建立评价模型，然后对82所高校的药学学科科研竞争力进行评价。

    评价指标定性筛选遵循全面性原则、低重叠性原则、实用性原则。全面性原则是指标能够尽最大可能反映学科科研竞争力的基本状况；低重叠性是对比分析全部指标，将重叠的指标删除；实用性是指标能够正确反映学科竞争力的各个方面，具有代表性和合理性。

学科科研竞争力的评价指标主要包括科研产出和科研投入的评价指标。一方面，科研产出包括收录论文数、著作和应用成果、论文质量及获奖等。药学研究包括药物研发和药物生产，新药研制是药学科研成果中的重要一项。另外，本文参考了教育部学位与研究生教育发展中心发布的第四轮学科评估，通过对比各个学科的指标体系，发现药学学科有其特殊性，指标中新药研制作为专利的一项。因此，新药研制数目也作为药学学科科研竞争力的一项指标。另一方面，科研的投入从长期上影响着科研的产出，是一个学科能保持长期科研竞争力的条件，因此，科研的投入也是科研竞争力评价体系的一个重要指标，包括人力、基地、项目和经费。基于此，本文选取专任教师中高层次人才数、具有博士学位的教师数、高级（正、副）职称的教师数、公开发表论文数、SCI论文数、ESI高被引论文数、已授权发布专利数、专著数、新药研制数、省部级项目数、省部级项目总经费、国家级平台数、主办承办国际或全国性的学术会议13项作为药学科研竞争力的初选评价指标，然后通过聚类分析对指标进行筛选，降低指标之间的重复性。

    指标权重的设置，本文利用SPSS25软件，采用主成分分析法，提取初设指标的主成分，并得出各项主成分所占的权重。主成分分析，也叫分量分析或矩阵数据分析。它通过变量变换的方法把相关的变量变为若干个不相干的综合指标变量，也就是提取主成分，这样消除评价指标间的相关影响，有助于更加客观地描述指标的相对地位，同时，通过成分矩阵和特征值计算得到各个主成分对应于每一项指标的系数，比人为确定权数的工作量少一些，也更有助于保证客观性。^[5-7]因此，本文采用主成分分析，对聚类分析后的9项指标提取主成分，并得到权重，从而建立药学科研竞争力评价模型，并以药学学科硕士点为基础，对82所数据完整的的高校做出药学学科科研竞争力评价。

 三、研究结果

  （一）药学科研竞争力评价模型的构建

  评价模型的构建包括评价指标的设置和各指标所占权重的设置。首先，经过讨论，本文对指标进行初步的构建，从高校投入的教师数、拥有的平台数、获得的科研经费以及科研产出的论文数、专利数、专著数、新药研制数、省部级项目数、主办、承办国际或全国性的学术会议数等两个方面设置13项指标。

图1 药学科研竞争力评价的系统聚类树状图

  1、指标筛选

  初步建立的13项指标能够比较全面的反映药学科研竞争力的情况，但是指标之间的相互关系需要通过科学的统计方式才能明确。^[8]聚类是将数据分类到不同的类或者簇的一个过程，因此，在同一个簇中的对象有很大的相似性，而在不同的簇间的对象有很大的差异性。本文采用系统聚类的办法，对13项初设指标作为变量进行系统聚类，从被聚为一类的指标中剔除一个指标，保留最具有代表性的指标，降低指标之间的相关程度的影响。

    首先，由于原始数据量纲的影响，在数据分析之前，利用SPSS软件对数据进行Z标准化处理，得到标准化数据，用于下文聚类和主成分分析等操作。

  然后通过使用SPSS25的分析功能，可以得到药学科研竞争力的系统聚类树状图，如图1。以5为距离，共聚为9类，其中高级（正、副）职称教师人数、具有博士学位人数和已授权发明专利数三项指标被聚为一类，选取具有博士学位的教师人数，剔除高级（正、副）职称教师人数和已授权专利数。公开发表论文数和SCI论文数聚为一类，选取公开发表论文数，剔除SCI论文数。高层次人才和省部级项目总经费聚为一类，选取省部级项目总经费，剔除高层次人才。通过聚类分析，13项初设指标，剩余9项指标成为最终药学科研竞争力评价的模型的影响因素，它们分别为专任教师中具有博士学位的教师数，公开发表论文数，ESI高被引论文数，专著数，新药研制数，省部级项目数，省部级项目总经费，国家级平台数，主办、承办国际或全国性的学术会议。

  通过系统聚类筛选指标，将众多指标进行简化，也降低指标之间的相关程度的影响，解决指标繁多的问题，上述所得指标和数据也成为下文确定指标系数和科研竞争力评价的影响数据。

 2、指标权重的确定

 采用主成分分析，对聚类分析后的9项指标提取主成分，得到各主成分的系数，从而获取各高校科研竞争力的计算公式。

 首先对9项指标做主成分分析，得出药学科研竞争力公因子方差，具体如表1，除ESI高被引论文数的提取度较低，其余变量的提取度都在58%以上。

 表2为药学学科科研竞争力主成分特征值及方差贡献率，共提取了三个主成分，他们的特征值分别是4.201、1.372和1.166，贡献率分别为46.678%、15.248%、12.957%，累积贡献率为74.883%，这表明提取的三个主成分已经可以解释原始变量74.883%的信息，能够反映指标的内容，可以有效的反映各个高校科研竞争力。

 表3为提取出的三个主成分的成分矩阵，也就是因子载荷矩阵，但是成分矩阵并不能直接得出各主成分的函数表达式。各变量对应的主成分的系数应用成分矩阵除以主成分对应的主成分特征值的平方根，然后根据系数得到各主成分的函数表达式。^[9]因此，将表3中的各数据分别除以各自对应的主成分特征值的平方根，得到的表4为主成分系数矩阵。表达式为O1=M1/SQR(4.201)，其中，O1为计算产生的新变量，是第一主成分对应的各个原始指标的系数，M1为表3中第一主成分对应的原始变量的值，4.201为第一主成分的特征值。同样的方法，可以继续得到O2、O3，这便形成各主成分对应的原始变量的系数矩阵，如表4。

    根据表4，我们可以写出算三个主成分的函数表达式，第一主成分XF1的表达式为：XF1=0.46*Zx1+0.37*ZX2+0.28*Zx3+0.18*Zx4+0.24*Zx5+0.30*Zx6+0.39*Zx7+0.36*Zx8+0.34*Zx9。同样的方法，我们可以得到另外两个主成分XF2和XF3的表达式。三个主成分的方差贡献率体现各主成分对结果的影响程度，因此，可以得到药学科研竞争力得分的计算公式：X=（0.46678XF1+0.15248XF2+0.12957XF3）/0.74883，其中XF1、XF2、XF3分别表示第一主成分、第二主成分、第三主成分，各主成分前的系数分别为各主成分对应的方差和贡献率，0.74883为三个主成分的累积方差贡献率。

 由于得到的总分是由Z分数转化而来的，得分中可能出现负数，不能直接计算总分，因此，将各个得分进行T分数转换，T=50+10*Z,这样，转换后的数值保持了原来的差异特征，又均为正数。

 经过主成分分析，解决了各指标的系数问题，得到了高校科研竞争力的计算方式，结合现有的数据，将数据带入公式，可以进一步得出各高校药学的科研竞争力得分及排名。

   （二）药学科研竞争力评价的结果

    前期调查问卷回收的数据为各高校近四年在各个指标表现的总数。根据上述建立的评价模型，对全国数据完整的有药学学科硕士点的高校近四年的药学科研竞争力进行排名。从表中可以看出，药学科研竞争力排名前三的高校分别为：北京协和医学院、中国科学院大学、中国药科大学。另外，北京大学、沈阳药科大学、中山大学也名列前茅。具体如表5：

四、结论

 从药学科研竞争力评价的结果来看，排名前五的机构分别为：北京协和医学院、中国科学院大学、中国药科大学、北京大学、沈阳药科大学。前二十名机构中，有九所高校是专门的医药科大学，两所军校。与第四轮学科评估的结果进行对比，发现首都医科大学、空军军医大学排名更靠前，而浙江大学和四川大学排名相对更靠后。

  本文在数据收集、数据处理以及建立模型的过程也中存在一些问题。首先，全国共有159个设有药学学科硕士授予点的高校，但是我们只有82所完整数据的高校，有近一半的高校没有列入排名中，这一半高校数据的缺失可能会使评价模型建立的不客观。然后，在选取初设的13项指标时，虽然也参考了很多的文献资料，但是主观的意志对指标的选择影响较大。

参考文献：

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来源：杨丽,王鹏娟.我国药学学科科研竞争力评价研究[J].黑龙江高教研究,2020,38(03):23-26.