農科院科技管理統計指標體系構建

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1農業科研院所科技統計的現狀及問題

在中國，長期以來，農業科技管理的主體主要是以各級政府縱向調控和直接領導為主，而農業科技管理機構由于缺乏主體地位，其應有的作用提升緩慢，使得其對科技投入和產出不能提出明晰的統計指標，導致科技支撐容易喪失準確方向和適宜力度，嚴重影響了地方農業經濟的發展。其次，科技統計作為一項基礎性工作，不象項目管理、成果管理工作具備產出性，因而極易被忽視。目前90%以上的農業科研院所沒有專職的科研統計人員，均以其他管理人員兼職，科技統計力量極為薄弱。同時，農業科研院所的科技統計活動多是由兼職統計人員單獨完成，科技統計人員業務水平和理解能力參差不齊，容易造成指標間的概念混淆。科研統計主要是為制定規劃和政策，確立發展目標和方向提供科學依據，沒有規范、全面、準確的統計數據，就不可能做出科學合理的分析。但科技統計工作涉及面廣，耗時長，尤其是規模較大、成果較多的農業科研院所，每年的統計報表工作量大，表間關系及其復雜，只要統計指標稍微變化，就會影響科技資源在科技活動的分配和合理利用。統計指標內容繁多，指標的連續型、科學化、規范化、標準化程度不高。中國在對科技活動、特別是R&D(研究與實驗發展)活動的定義方面，存在地區之間統計對象主體差異較大、與國際統計口徑不一致的現象[3]。每一農業科研院所每年均需針對不同的上級部門報送相似又不同的科技統計，更換表頭、形式或改換一兩個指標的統計報表在農業科研院所的科技統計工作中尤為常見。此外，農業科研院所科技統計管理普遍信息化程度低，各項科技統計調查之間缺乏有效的綜合管理和工作關系協調，難以實現信息綜合利用和信息共享。

2科技統計的設計原則

OECD是最早開始收集科技統計數據的國際組織，筆者結合目前科技管理創新需要，在遵從以下指標設計基本原則的基礎上，對現有農業科研院所科技統計指標進行調整和改進。

2.1科學性

所設計的統計指標應響應國家“科教興國”的戰略目標，能客觀、科學地反映農業科研單位的科技投入、科技產出等科技活動，從而為當地農業科技發展提供導向性信息服務。

2.2全面性

統計指標應力求全面、系統地反映當地農業科技發展條件，科技活動過程、科技成果轉化能力以及科技投入對當地經濟發展的影響，以便更好地研究和揭示農業科技活動的內在規律以及科技與當地社會經濟發展的內在聯系。

2.3可比性

科技統計指標中各指標的設置和含義應一致，以便科技活動統計有統一的標準和規范。因此，在指標設計時應借鑒國內外同行通行的標準和規范，這不但能提高信息共享程度，也方便統計結果在同行之間進行分析比較。

2.4可行性

主要指所設計的指標在全面反映科技活動客觀實際的基礎上，能夠進行數據觀察統計，同時指標簡單、明了，不會引起統計人員理解歧義和偏差。同時，指標間不存在信息重疊，以免影響指標體系的準確性和科學性。

3統計指標的構建

本文所構建的科技統計指標主要反映農業科研院所科技活動過程，包括科技投入、科技活動以及科技產出3個一級指標，并在3個階段上，對影響因素進行分析構建二級和三級統計指標(見表1)，從而構建適合農業體系科研活動客觀實際的科技統計指標體系。在二級和三級指標方面，主要是根據農業科技過程中的主要涵蓋范圍及服務主體進行設計。區別于一般高校的科技統計指標，本文在科技投入和科技成果中加入了技術獲取投入和服務三農的科技成果，使農業科研活動得到更好的詮釋。科研管理信息化是實現科技管理創新和信息化共享的重要手段，也是評價科技管理水平的重要指標。因此，在表1的科研投入性指標中，特別強調了信息化投入情況。實現科技統計信息化，實現科技資源共享，提高了科技統計的準確性和科學性，從而更好地為領導決策提供科學依據。目前統計指標主要根據內部結構特征對所有指標進行分組，但隨著農業科技活動集約化程度以及科技知識的綜合化程度的不斷提高，使得各科技統計指標日趨復雜化，統計指標之間沒有明確可分的界限，即使是一些科技統計比較先進的國家，也不能夠解決科技統計的隱匿性所產生的問題。

4科技統計的采集及其共享平臺的構建

4.1科技統計信息采集存在的問題

農業科技統計主要是以年報表的形式進行量化，并通過計算機數據采集系統進行自動化處理。但由于各研究所統計口徑和分類不統一，數據準確性差，時效性弱，致使綜合利用難度大、利用效率低。同時，各科研院所統計人員大多為臨時抽調，工作連續性差。崗位認識程度低，專業知識缺乏，統計業務不熟悉，在統計數據采集過程中難免會出現各種誤差，嚴重影響農業科研統計質量與績效。農業科技統計由于受到資金、時間的影響，信息化以及共享程度低。采集系統啟動時間較長，傳統數據采集業務處理時間長、上傳數據速度慢，成本高，這大大限制了科技統計進程。因此，建立數字化采集及共享平臺，可以弱化科技統計因工作量大而對其他工作帶來的不利影響。同時，由于數據采集信息化后，可以隨時對資源數據庫進行修改和整理，從而大大節約了重復投資的成本。

4.2科技統計數字化平臺

對科研統計數據的收集，主要采用計算機進行數據自動化處理，構建數字化共享平臺，對統計數據進行整理、歸檔、傳輸、更新，從而建立完善的科技統計資源數據庫，并運用區域網絡環境，達到科研院所之間信息共享，減少對統計資料進行人工查詢和處理的時間。科技統計數字化平臺體系框架如圖1所示。目前，比較成熟的數字化平臺存在于全國各大高校中，如西安財經學院設計的科技統計在線和檢索系統平臺，在二級學院需要信息時，在平臺內及時、準確地檢索出各類數據[4]。由此可見，將科技資源及科技信息，從而實現科技資源共享，從而為各領導階層提供適宜的科學依據。而科研統計信息化，可以深化科技創新管理體制的改革，從而在管理方式上實現科技創新。

5結論

科技統計是制定正確的科技政策和發展規劃必不可少的工具，是實現科技管理創新的重要手段。本文所提出的科技統計指標體系的觀點，是基于科研活動整個過程中設計的人力、財力以及獲得經濟效益和社會效益。另外，由于目前各科研院所之間由于學科建設及研究方向存在差異，致使具有不同類型的信息管理系統和機構層次，因此，必須對現有系統進行必要的改進。本文利用區域網絡環境建立了科研院所之間縱向的科技統計數字化平臺框架體系，從而實現科研管理現代化和質量，提了高科技統計的效率和質量，為建立完整的創新性科研管理體系提供了理論基礎。（本文來自于《熱帶農業工程》雜志。《熱帶農業工程》雜志簡介詳見.）

作者：馬帥羅勁梅陸海燕周晶工作單位：中國熱帶農業科學院熱帶生物技術研究所