高校實驗技術隊伍規模的影響因素分析

黃開勝，江永亨，劉宇宏，楊樹國，方 馳，郭 婷，黃 樂

(清華大學 實驗室與設備處，北京 100084)

實驗教學中心和科研條件平臺是當代高校的基礎組成部分，是“雙一流”大學建設的重要內容。實驗技術隊伍是實驗教學中心和科研條件平臺的核心力量，與教師隊伍猶如車之兩輪、鳥之兩翼，是高校教學科研水平核心競爭力。然而，近年來由于實驗技術隊伍改革滯后于高校綜合改革，逐步出現了崗責不清、結構單一、主人翁責任感下降、流動性大等問題，亟須重新規劃[1-5]、變革機制、加強建設。

近年來，隨著實驗教學示范中心建設的推進，很多高校都整合了實驗教學實驗室，把實驗教學適當的集中起來；隨著儀器開放共享工作的推進，科研條件平臺的建設也日益加快。公共教學和科研支撐的實驗技術隊伍逐漸集中于實驗教學中心和科研條件平臺。對于實驗教學中心和科研條件平臺，由于其公共屬性，相應的實驗技術隊伍必然要求學校統一布局和支持，反過來則是要受總資源的約束。從客觀需求方面講，實驗教學和科研支撐的工作是個性化的，需要一事一議，因事設崗。但從實際運行機制來講，一所高校所面對的實驗教學和科研支撐任務面很大，與中心/平臺、實驗技術人員之間又存在博弈關系，難以完全從所有具體實際出發。利用客觀的統計數據進行規?？刂蒲芯渴且环N可行的思路。因而，實驗技術隊伍規模與統計數據有沒有必然關系、是什么樣的關系就成了關鍵問題。

本文在文獻調研的基礎上，利用工作負荷模型和多元回歸分析研究實驗技術隊伍規模的影響因素及其模型問題。

1 國外著名高校情況調研

為了對比，我們對部分國外著名高校的平臺和實驗教學隊伍情況進行了調研，得到如表1和表2的基本情況。

表1 國外高?？蒲袟l件平臺人員情況表

表1中列出了9所國外大學11個平臺的設備數量和人員情況。其中，斯坦福大學Nanofab平臺和康奈爾大學Nanoscale平臺是設備總價值(折合人民幣)；麻省理工學院Microsys平臺和伊利諾伊大學香檳分校材料微觀分析平臺的設備數量是單價折合40萬元人民幣以上設備的數量；哈佛大學Nanoscale sys平臺缺少人員的具體情況。除上述特殊說明事項外，設備數量均為平臺設備的總數。

表2 國外高校水利學實驗教學人員情況表

表2是美國、加拿大、日本各一所大學在水利學實驗教學方面的情況比較。各學校教學情況不同，但都配備了2位實驗技術人員，這應該是一個基礎配置。

2 清華大學實驗技術隊伍改革與規模分析思路

清華大學正在推進實驗技術隊伍改革工作，主要思路是以目標和問題為導向、以崗位分類為主線。所謂以目標和問題為導向，主要針對的是部分人員崗責不一致、隊伍結構單一及其存在的激勵機制不合理等問題。鑒于此，一方面，要做好崗位規劃，通過崗位分類實現崗責一致。另一方面，解決歷史問題，一部分原本工作任務就不在實驗技術崗位上、適于科研工作的人員可以申請轉為科研系列教師，其他不能適應實驗技術崗位的人員也按一定方式轉崗，新崗位均通過競聘上崗。這樣，新的崗位規劃及其規模估計就成為重中之重。

實驗技術隊伍配置自上世紀70年代以來不斷有所研究。B.M.Kehm等[6]針對歐洲大學從新任務和新挑戰的角度研究了高校治理問題，對實驗技術隊伍進行了專門討論。Cla’udia S.Sarrico等[7]研究了葡萄牙公共管理教育學術職員的質量保證問題。James J.F.Forest等[8]研究了實驗技術隊伍的培養和工作狀態等問題。Maria de Lourdes Machado-Taylor等[9]則研究了高校中實驗技術隊伍的重要作用。這些研究工作從宏觀上討論了高校實驗技術隊伍建設的方向和約束條件。

實驗技術隊伍規模方面則有一些模型研究，與之相關的還有護士配置及其他職員配置等，以實驗技術隊伍和護士配置為主。從規模的角度，需求無非工作量，但度量方式包括間接工作量和直接工作量2個不同的思路，對應的配置模型基本上可以分為比率模型和工作負荷模型2種。

比率模型就是根據生師比等指標確定教師隊伍的規模。起初，比率模型結構為線性，主要任務是確定線性系數；之后的實踐表明，線性不能準確反映客觀情況，又出現了各種非線性結構。如Fielden J.等[10]提出了一種目標生師比公式Q=1.18t0.5+5.55，其中t為當前在職學術人員數。此公式表明，學術人員數越大，目標生師比也越大。比率模型結構簡單，主要是經驗模型，雖然有一些模型結構，但其參數確定缺少直觀性。

雖然負荷模型需要考慮的數據多，但這種方法代表了一種將資源和教學效果聯系起來的真正的努力[17]。從清華大學目前的工作實際看，學校掌握基礎的教學信息和設備信息，是可利用、可信任的數據，這類宏觀統計信息能否反映工作負荷、確定實驗技術隊伍規模是一個基礎性的問題?？紤]實驗教學和科研支撐工作的本質差異，需要分別予以分析和討論?？紤]到利用統計數據獲取工作負荷是一個非機理的、數據驅動的方法，本文利用相關分析方法討論與在崗人數最相關的若干因素，進而用多元線性回歸方法建立隊伍規模模型。

3 實驗技術隊伍規模模型研究

3.1 實驗教學中心隊伍規模模型

實驗教學中心的主要任務是實驗教學工作，其所承擔的實驗課程規模反映實驗技術隊伍的工作負荷。學校信息系統中儲存有每門實驗課程的學分、人時數等反映工作負荷的宏觀信息，進而可以統計出實驗教學中心的實驗課程總數、總學分、總人時數等?？紤]總人時數和總學分中耦合了總課程數等情況，為了進一步分析，還可以以這3種因素為基礎導出其他幾種因素:

(1) 平均課程學分=總學分/課程總數，反映單門實驗課程的平均規模；

(2) 每門課平均人時數=總人時數/課程總數，反映單門實驗課程上課的平均規模；

(3) 每門課平均選課人數=總人時數/(總學分×每學期上課周數)，反映單門實驗課程上課的人數。

為了分析以上因素與實驗技術隊伍規模的關系，我們選擇了清華大學11個實驗教學中心3個學年度的平均數據及其在崗人數(包括事業編和合同制人員)。通過相關性分析，得到實驗技術隊伍規模與各影響因素的關系如表3所示。從表3可以看出:前3個因素反映總規模的因素比后3個反映平均規模的因素相關系數顯著大，其中課程總數量相關系數最大，其次是課程學分，再次是課程總人時數。一個方面，總課程規模決定總在崗人數是自然的；另一方面盡管總人時數和總學分數中包含著總課程數的信息，它們與在崗人數還是直接相關，而不是由課程總數與課均學分、課均人時數線性決定，這說明課均學分和課均人時數可能與在崗人數之間存在著非線性關系。

表3 實驗教學中心的各種課程因素與在崗人數的相關系數

因此，我們選擇課程總數、課程總學分和課程總人時數為決定因素，對在崗人數(包括事編和合同制人員)進行多元線性回歸，經對回歸系數規整操作，得到實驗教學中心的實驗技術隊伍規模的估計模型如下:

崗位數=2+課程總學分/25+課程總人時數/20 000+課程總數/40。

其可決系數為0.86，可見此線性模型是可信的。同時說明，現有實驗教學中心的人員分布是有規律性的，至少可以說清華大學的實驗教學中心實驗技術人員配備基本上是平衡的。

以上模型可以解釋為:每個實驗教學中心要有2個基數；每25個實驗學分或者每20 000個人時需要設置1個崗位，也就是說學分增加或者人時數增加均需要增加相應崗位；考慮課程容量越小，相同的人時數和學分數的教學內容越分散，課程數每40門再增加1個崗位作為課程分散度的補償。

圖1給出了11個實驗教學中心利用以上的線性回歸模型估計得到的設崗數量與實際在崗人數的散點圖，其中虛線表示直線y=x。從圖上可以看出:各個實驗教學中心的數據基本上都在y=x直線附近，這說明回歸模型較好地符合了各中心的實際情況。盡管課程之間存在較大差異，以實驗教學中心為單位還是具有統計意義的。

圖1 11個實驗教學中心的在崗人數與模型估計結果散點圖

3.2 科研條件平臺隊伍規模模型

科研條件平臺主要提供科研測試、分析等技術服務工作，其中的實驗技術隊伍的主要工作是管理和操作各種儀器設備。因此，儀器設備的數量和復雜度反映平臺實驗技術隊伍的工作負荷，與儀器設備數量和復雜度相關的可統計因素有儀器設備的數量和價值等?？紤]到科研條件平臺大型儀器設備一般主要為較大的工作負荷，單臺套小型設備一般占用的工作時間非常少，因此在統計儀器設備數量的時候只統計大型儀器設備(單價40萬元及以上)的數量；同時考慮到小型設備的累積也會占用一定的工作時間，因此在統計儀器設備總價值時包括所有儀器設備。

本文選擇了清華大學9個校級科研條件平臺的40萬元及以上儀器設備數量和儀器設備總價值及其在崗人數(包括事編和合同制人員)進行相關性分析，得到實驗技術隊伍規模與2個因素的關系如表4。從表4可以看出:這2個因素與條件支撐平臺在崗人數的相關系數都很高，相對來說40萬元及以上儀器設備數量的相關系數更高一些。

表4 科研條件平臺的儀器設備因素與在崗人數的相關系數

因此，本文以40萬元及以上儀器設備數量和儀器設備總價值為決定因素，對在崗人數(包括事編和合同制人員)進行多元線性回歸。結果顯示，在不考慮40萬元及以上儀器設備數量時，基本上儀器設備總價值每增加1 000萬元就要增加一個實驗技術人員，這樣對于總價值超過1 000萬元的單臺儀器設備需要多個實驗技術人員，一般來說是不符合實際的。因此，本文對儀器設備總價值因素進行了處理，認為總價值超過1 000萬元的單臺儀器設備只增配1個崗位人員。重新回歸并經系數規整后，得到科研條件平臺的實驗技術隊伍規模的估計模型如下:

崗位數=2+40萬元及以上儀器設備數量/4+(儀器設備總價值-單臺套超出1 000萬元部分的總價值/萬元)/1 000

其可決系數為0.94。

以上模型可以解釋為:每個科研條件平臺要有2個基數；每4臺套大型儀器設備或者每1 000萬元儀器設備總價值都需要配置1個崗位人員，但單臺設備價值超過1 000萬元的只增配一個。

圖2給出了9個清華大學科研條件平臺利用以上的線性回歸模型估計得到的崗位數量與實際在崗人數的散點圖，其中虛線表示直線y=x。從圖2上可以看出:各個科研條件平臺的數據基本上都在y=x直線附近，這說明回歸模型較好地符合了各平臺的實際情況。盡管設備之間存在較大差異，以科研條件平臺為單位還是具有統計意義的。

圖2 9個科研支撐平臺的在崗人數與模型估計結果散點

4 國外高校平臺人員測算分析

為了驗證本文回歸模型，并與國外高校實驗技術隊伍規模進行比較，本文利用前文調研數據對國外平臺人數進行了測算。在測算過程中沒有考慮單價1 000萬元以上設備的特殊情況，設備數沒有完全按照單價40萬元以上計算；斯坦福大學Nanofab平臺、康奈爾大學Nanoscale平臺等機構的設備數量不詳，沒有測算，結果如表5所示。

表5 國外大學科研條件平臺人員測算對比表

表5顯示，國外著名高校的實際情況與本文模型測算結果相比，有的數據比較接近，有的存在差異。主要原因有以下幾個方面:

(1) 工作體制和用人機制不同。不但國內國外不同，國外高校平臺之間體制機制也不盡相同?？傮w上，國內用人有統籌和計劃性，國外平臺個性化較強，往往僅是資源控制。

(2) 崗位設置和工作內容不同。國外保障崗位相對獨立，國內則往往一崗多職。

(3) 基礎數據存在偏差。國外由于管理體制不同，往往沒有類似國內的統計口徑，基礎數據只能根據其人員情況自行統計。

5 結語

本文采用工作負荷模型，分別針對實驗教學中心和科研條件平臺的實驗技術隊伍的規模的影響因素進行了相關性分析，并建立了基于多元回歸的模型。研究表明，對于一般的實驗教學中心，其實驗課程總數、課程總學分和總人時數與中心在崗人數(包括事編和合同制)具有很強的相關性，而且可以建立較好的線性關系模型；對于一般的科研條件平臺，其大型儀器設備數量、儀器設備總價值與平臺在崗人數(包括事編和合同制)也具有很強的相關性，而且可以建立較好的線性關系模型。這個結論為高校實驗技術隊伍配置提供了研究思路和基礎決策依據。但是，由于實驗教學內容和科研支撐內容的差異，還會有一些實驗教學中心和科研條件平臺(如動物飼養等)會出現偏離，需要按類型進行專門研究。

References)

[1] 李霞，梁齊.高校實驗與工程技術隊伍建設的改革與發展[J].實驗技術與管理，2015，32(7)：5-8.

[2] 王文杰，劉瀚，門建兵，等.新形勢下高校實驗技術隊伍建設的探討與研究[J].實驗技術與管理，2014，31(11)：226-228.

[3] 馬濤，何仁龍，朱軍文.高校實驗技術隊伍數量與結構實證分析[J].中國現代教育裝備，2007，47(1)：58-60.

[4] 陳向斌.對高校實驗技術隊伍建設發展的建議[J].實驗室研究與探索，2016，35(12)：260-262.

[5] 劉湘梅，胡波.新形勢下高校實驗技術隊伍建設探析[J].實驗科學與技術，2017，15(3)：131-134.

[6] Kehm B M ,Teichler U.The Academic Profession in Europe：New Tasks and New Challenges[M].Berlin:Spring Netherland,2013.

[7] Cla’udia S，Sarrico,Andre’ A.Alves,Academic staff quality in higher education：an empirical analysis of Portuguese public administration education[J].High Education,2015,71：143-162

[8] Forest J J F,Altbach D G.International Handbook of Higher Education[J].Springer,2006,11(4):666-670.

[9] Machado-Taylor M de L,Soares V M,Teichler U.Challenges and options：The academic profession in Europe[M].Spring Internatinal Publishing,2017.

[10] Fielden J,Lockwood F.Planning and Management in Universities[M].Falmer Brighton：Sussex University Press,1974.

[11] Vardi I.The impacts of different types of workload allocation models on academic satisfaction and working life[J].High Education,2009,57(4):499-508.

[12] Birch D,Calvert J.A review of academic staffing formulae[J].EducationalAdministration Bulletin,1974,3(1):32-41.

[13] Simpson M G.Studies in Institutional Management in Higher Education：Planning university development[Z].1971：43-69.

[14] Ball R.Use of analytical models in staff allocation at the University of Stirling[C]// Proceedings of TMS XX International Conference.1973:699-702.

[15] Ball R.Allocation of academic staff in universities[J].High Education,1980,9(4):419-427.

[16] Verry D W,Layard R G.Cost functions in university teaching and research[J].Economic Journal,1975,85(337):55-74.

[17] 俞大剛.線性回歸模型分析[M].北京:中國統計出版社,1987.