提升我國(guó)西部地區(qū)公民科學(xué)素質(zhì)的路徑探索

谷昭逸，李俠

（上海交通大學(xué) 科學(xué)史與科學(xué)文化研究院，上海 200240）

0 引言

據(jù)中國(guó)科協(xié)2021年初公布的《第十一次中國(guó)公民科學(xué)素養(yǎng)抽樣調(diào)查》顯示，截至2020年我國(guó)公民具備科學(xué)素質(zhì)的比例達(dá)到了10.56%，圓滿完成《全民科學(xué)素質(zhì)行動(dòng)規(guī)劃綱要（2016—2020）》中所要求10%的考核指標(biāo)，但該抽樣調(diào)查也暴露出東、西部的公民科學(xué)素養(yǎng)存在較大的差距：東部地區(qū)公民具有科學(xué)素質(zhì)的比例為13.27%，而西部地區(qū)該數(shù)據(jù)僅為8.44%。根據(jù)《全民科學(xué)素質(zhì)行動(dòng)規(guī)劃綱要（2021—2035）》的遠(yuǎn)景目標(biāo)要求，該指標(biāo)在2025年和2035年分別達(dá)到15%和25%，從往年增速來看，在確保東部地區(qū)增速穩(wěn)定的同時(shí)，更緊要的是要加快西部地區(qū)的增速，否則拖后腿現(xiàn)象將阻礙整體目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。公民科學(xué)素質(zhì)的提升離不開科普工作的潤(rùn)物無聲，誠(chéng)如習(xí)近平總書記在2016年“科技三會(huì)”中明確指出“科技創(chuàng)新、科學(xué)普及是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的兩翼，要把科學(xué)普及放在與科技創(chuàng)新等同重要的位置”。相較于我國(guó)，西方發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)科普重要性的認(rèn)識(shí)更早也更深刻。早在1985年時(shí)，英國(guó)皇家學(xué)會(huì)發(fā)表的《公眾理解科學(xué)》一文中，就強(qiáng)調(diào)了“公眾對(duì)科學(xué)理解得越多，就越會(huì)與專家的意見趨于一致，就會(huì)越支持科學(xué)”。本文嘗試?yán)枚嘣貧w的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，尋找出影響公民科學(xué)素質(zhì)的具體要素，并在此基礎(chǔ)上提出相關(guān)的改革建議。

1 模型建立和數(shù)據(jù)選取

1.1 模型構(gòu)建

已有的研究證明，影響各省市公民科學(xué)素質(zhì)的因素分別是公民的受教育程度和該省的科普工作。為計(jì)算影響公民科學(xué)素質(zhì)的具體因素，建立以下多元回歸模型：

其中，X（＝1，2，…，6）為選取的影響各省市公民科學(xué)素質(zhì)的具體指標(biāo)，β（＝1，2，…，6）為相應(yīng)的系數(shù)，～（0，）表示隨機(jī)誤差。

1.2 指標(biāo)選取及解釋

根據(jù)所構(gòu)建的多元回歸模型，本文將選取各省市公民具有科學(xué)素質(zhì)比例作為因變量，以各省平均受教育年限為，各省每萬人中專職科普工作者人數(shù)為，各省每萬人中兼職科普工作者人數(shù)為，各省科普撥款占該省GDP比例為，各省每萬人中當(dāng)年參觀大型科普類場(chǎng)館的人次為，各省人均科普經(jīng)費(fèi)為。

選取以上變量的原因如下：

衡量一個(gè)地區(qū)公民受教育程度最直觀的指標(biāo)就是該地區(qū)公民的平均受教育年限，因此選擇其為解釋變量。

科普工作者是科普活動(dòng)的主體，可根據(jù)工作時(shí)長(zhǎng)和職業(yè)性質(zhì)劃分為專職科普工作者和兼職科普工作者。專職科普工作者是指從事科普工作時(shí)間占其工作時(shí)間60%及以上的人員，他們的構(gòu)成主要來自各級(jí)國(guó)家機(jī)關(guān)和社會(huì)團(tuán)體的科普管理工作者或科研院所中專業(yè)的科普研究和創(chuàng)作人員等。兼職科普人員則是指工作時(shí)長(zhǎng)不能達(dá)到專職科普人員的標(biāo)準(zhǔn)，其來源主要為中小學(xué)兼職科普輔導(dǎo)員或志愿者。因此，專職科普工作者無論從專業(yè)性上還是工作時(shí)長(zhǎng)上看都是科普事業(yè)的核心力量，因此將其作為解釋變量。目前，兼職科普工作者人數(shù)占總科普工作者人數(shù)的86.62%，是科普工作的重要補(bǔ)充，因此將其作為解釋變量。

任何科普工作的開展都離不開資金的支持。目前我國(guó)針對(duì)科普事業(yè)的投入絕大部分都來自于政府的直接撥款，企業(yè)捐贈(zèng)數(shù)量較少。因此，各省在經(jīng)濟(jì)層面對(duì)科普工作的扶持力度可以通過科普撥款占該省市GDP總值的比例來反映，因此選擇其為解釋變量。

大型科普?qǐng)鲳^的界定范圍是科技館和科普類博物館，上述兩類場(chǎng)所是作為傳播科學(xué)的主陣地，是廣大人民群眾走近科學(xué)、感受科學(xué)魅力的主要載體。當(dāng)年客流量大小可以直觀反映出大型科普?qǐng)鏊鶄鞑タ茖W(xué)知識(shí)的范圍和能力，因此選擇其為解釋變量。

科普事業(yè)同樣需要不斷地變革和創(chuàng)新，而創(chuàng)新則需要一定的科普經(jīng)費(fèi)去支持，新型的科普方式將會(huì)增加科學(xué)知識(shí)傳播的效率，因此選擇其為解釋變量。

1.3 數(shù)據(jù)來源及說明

本文中所用的數(shù)據(jù)都來自于官方公開發(fā)布的權(quán)威數(shù)據(jù)。其中被解釋變量（各省市公民具有科普素質(zhì)的比例）的數(shù)據(jù)來自于中國(guó)科協(xié)發(fā)布《第十一次中國(guó)公民科學(xué)素養(yǎng)抽樣調(diào)查》的相關(guān)內(nèi)容和各省市科協(xié)公布的官方數(shù)據(jù)，其中山西、江西、西藏這三個(gè)省的數(shù)據(jù)無法從官方渠道得到，故作刪去處理，保留余下28個(gè)省市自治區(qū)的數(shù)據(jù)。解釋變量來自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局第七次人口普查結(jié)果。解釋變量、、、、，則選取了于《中國(guó)科普統(tǒng)計(jì)（2020年版）》中2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)（見表1）。

表1 各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)參數(shù)匯總

續(xù)表

2 實(shí)證分析

2.1 參數(shù)估計(jì)

本文采用Eviews9.0統(tǒng)計(jì)軟件作為實(shí)證分析工具，將上述的解釋變量數(shù)據(jù)代入模型（1）中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，用OLS（最小二乘法）估計(jì)參數(shù)，可得到以下回歸結(jié)果（見表2、表3）：

表2 初步回歸計(jì)算結(jié)果

表3 初步回歸計(jì)算參數(shù)

2.2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)

根據(jù)表2、3中的回歸結(jié)果可以得到以下結(jié)論：鑒于回歸方程的（擬合優(yōu)度）和（調(diào)整擬合優(yōu)度）分別為0.864 8和0.826 1，該方程的擬合情況較好。進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，首先提出原假設(shè)H：＝＝＝＝＝＝0，備擇假設(shè)H：、、、、、≠0，通過查閱檢測(cè)表，在給定顯著水平＝0.1，自由度-1＝5和-＝22的臨界值＝19.54＞［（6，22）＝2.06］，而回歸后得出＝22.38＞［（6，22）＝2.06］，故拒絕原假設(shè)H，接受備擇假設(shè)H，即表明各回歸系數(shù)β≠0，選取的解釋變量都會(huì)對(duì)被解釋變量產(chǎn)生顯著影響。但觀察各個(gè)解釋變量的統(tǒng)計(jì)量值和對(duì)應(yīng)值時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，在90%的置信區(qū)間內(nèi)，只有、的系數(shù)顯著，剩余的解釋變量經(jīng)檢驗(yàn)系數(shù)不顯著，因此說明各個(gè)解釋變量間存在多重共線性，需要進(jìn)一步修改、改進(jìn)回歸方程。

2.3 多重共線性檢驗(yàn)及改正

如上所述，鑒于選取的解釋變量中有、、、、這五個(gè)解釋變量在90%的置信區(qū)間下不顯著，因此考慮到各個(gè)變量間可能存在著較強(qiáng)的線性關(guān)系。多重共線性會(huì)對(duì)回歸結(jié)果的準(zhǔn)確度產(chǎn)生較大的影響，具體體現(xiàn)在多重共線性會(huì)導(dǎo)致難以準(zhǔn)確得出回歸系數(shù)，以至于無法得到最優(yōu)的回歸方程。通常解決多重共線性可以采用向前引入法、向后剔除法和逐步回歸法三種方式來保留對(duì)被解釋變量有顯著影響的解釋變量，剔除作用不顯著的解釋變量。筆者在本文中選擇使用逐步回歸法來優(yōu)化回歸方程，在使用逐步回歸法對(duì)解釋變量進(jìn)行抉擇后，可得到以下方程（3），如下所示（見表4、表5）：

表4 計(jì)算結(jié)果

表5 回歸計(jì)算參數(shù)

方程（3）是對(duì)原始回歸方程進(jìn)行逐步回歸后的結(jié)果?？梢钥闯鲈诜匠蹋?）中，解釋變量（人均受教育年限）、（當(dāng)年參觀大型科普類場(chǎng)館人次）對(duì)被解釋變量（公民具有科學(xué)素質(zhì)的比例）影響顯著，、系數(shù)的值分別為0.000 3和0.029 7，在95%的置信區(qū)間下顯著。

在逐步回歸的過程中，其余被解釋變量無論采用何種排列組合方式，都無法使得對(duì)應(yīng)回歸方程內(nèi)所有的解釋變量的系數(shù)在95%的置信區(qū)間中顯著。同時(shí)，方程（3）擬合優(yōu)度和調(diào)整擬合優(yōu)度都較高。因此，方程（3）是最優(yōu)的回歸方程。

2.4 回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn)：

在得到方程（3）后，需要進(jìn)一步將通過方程（3）得到的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，來檢驗(yàn)其預(yù)測(cè)情況，得到圖1、圖2和表6。

圖1 各省公民具有科學(xué)素質(zhì)比例實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的殘差序列值

圖2 各省公民具有科學(xué)素質(zhì)比例實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

表6 預(yù)測(cè)模型結(jié)果對(duì)比

通過對(duì)表6、圖1、圖2的觀察可以看出，方程（3）得到預(yù)測(cè)值和實(shí)際真實(shí)值比較接近，誤差絕對(duì)值較小，且誤差率普遍小于15%。圖2中點(diǎn)線代表實(shí)際值，虛線代表預(yù)測(cè)值，通過圖2中擬合曲線和實(shí)際曲線的直觀表現(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)兩條曲線較為接近，擬合程度也是較高的。由此，確定當(dāng)以人均受教育年限和參觀大型科普?qǐng)鲳^人次為解釋變量，該解釋變量可以很好揭示公民科學(xué)素質(zhì)的變化，同時(shí)也為提高公民科學(xué)素質(zhì)提供了解決路徑與方向。

3 對(duì)策及建議

根據(jù)上面得到的回歸結(jié)果，公民平均受教育年限、大型科普類場(chǎng)館年均參觀人次都對(duì)公民科學(xué)素質(zhì)具有高度正相關(guān)性。這就意味著，要想提高我國(guó)西部地區(qū)公民科學(xué)素質(zhì)的得分，縮小與東部地區(qū)的差距，就必須穩(wěn)步提升當(dāng)?shù)孛癖姷氖芙逃晗蓿@是提高當(dāng)?shù)毓娍茖W(xué)素養(yǎng)的最基本策略，并同時(shí)加大對(duì)科技館、科普?qǐng)鲳^等大型科普類場(chǎng)館的軟硬設(shè)施投入。

3.1 進(jìn)一步加強(qiáng)并完善高中教育體系

目前我國(guó)15歲及以上人口的平均受教育年限為9.91年，這佐證了自1978年至今，我國(guó)在全面普及九年制義務(wù)教育事業(yè)上取得了重大勝利。但與世界發(fā)達(dá)國(guó)家進(jìn)行橫向比較時(shí)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)在提高公眾平均受教育年限這個(gè)問題上依舊任重道遠(yuǎn)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)開發(fā)計(jì)劃署公布的2020年世界各國(guó)平均受教育年限，世界發(fā)達(dá)國(guó)家如德國(guó)、加拿大、美國(guó)、日本等，平均受教育年限分別為14.2年、13.4年、13.2年、12.9年。相較于我國(guó)目前的9.91年，可以看出差距范圍在3～4年之間，這3～4年的差距正是高中教育的時(shí)間段。假設(shè)將目前我國(guó)人均受教育年限的9.91年加上與發(fā)達(dá)國(guó)家相差的3年，根據(jù)上文得出的回歸方程，我國(guó)公民具有科學(xué)素質(zhì)的比例將會(huì)提升9.6%，達(dá)到20.50%左右，這個(gè)數(shù)據(jù)接近世界上主要發(fā)達(dá)國(guó)家的水平。

高中生的年齡大致在15～18歲，精力旺盛、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，此時(shí)增加三年的學(xué)習(xí)不僅可以提高個(gè)體的認(rèn)知能力，是一個(gè)人開始走向社會(huì)的關(guān)鍵階段，也能夠極大地提高當(dāng)?shù)氐墓娍茖W(xué)素養(yǎng)，是實(shí)現(xiàn)2035遠(yuǎn)景目標(biāo)規(guī)劃的重要舉措。

于璇在分析我國(guó)目前中西部貧困地區(qū)普通高中存在的困境時(shí)也明確指出，由于目前高中教育并不納入義務(wù)教育的范疇，中西部貧困地區(qū)政府因自身經(jīng)費(fèi)短缺出現(xiàn)了高中教育投入“學(xué)段倒掛”、經(jīng)費(fèi)不足的現(xiàn)象，而為了滿足地域內(nèi)廣大的入學(xué)需求，部分普通高中不得不采取舉債的辦學(xué)形式，從而辦學(xué)成本會(huì)不斷升高，當(dāng)高中教育的學(xué)費(fèi)占貧困家庭年收入比例偏高時(shí)，便會(huì)導(dǎo)致適齡學(xué)生退出高中教育。

針對(duì)中西部貧困地區(qū)高中教育的困境，則需要政府加大對(duì)高中的投入，并建立透明有效的監(jiān)管機(jī)制，確保每一項(xiàng)撥款都落到實(shí)處。同時(shí)，與東部發(fā)達(dá)地區(qū)的高中建立“姊妹”學(xué)校關(guān)系，通過網(wǎng)絡(luò)、AR、云課堂等現(xiàn)代化手段，在一定程度上共享教育資源和師資力量。

3.2 加快建設(shè)高吸引力的大型科普類場(chǎng)館

每年參觀大型科普類場(chǎng)館的人次也是提升公民科學(xué)素質(zhì)的一個(gè)重要因素。大型科普類場(chǎng)館主要包括科學(xué)技術(shù)類博物館和科技館兩類大型綜合性場(chǎng)館，它們起著普及科學(xué)技術(shù)知識(shí)、傳播科學(xué)思想、弘揚(yáng)科學(xué)精神的作用，是進(jìn)行公益性科學(xué)普及、提高全民科學(xué)素質(zhì)的重要陣地。目前，我國(guó)大型科普類場(chǎng)館存在東西部分布不均勻的情況，截止于2019年末我國(guó)東部地區(qū)11個(gè)省共有255個(gè)科技館，而中部和西部地區(qū)合計(jì)有278個(gè)科技館。至于科學(xué)技術(shù)類博物館，東部地區(qū)占全國(guó)科學(xué)技術(shù)類博物館總數(shù)的52.86%，西部與中部地區(qū)各占余下的29.56%和17.58%。由此可見，大型科普類場(chǎng)館呈現(xiàn)了集中在東部、零散在中西部的態(tài)勢(shì)，具有明顯不均衡性。

為加快西部地區(qū)公民科學(xué)素質(zhì)的提升，需要在西部地區(qū)加快建設(shè)大型科普?qǐng)鲳^。根據(jù)2019年的數(shù)據(jù)顯示，目前我國(guó)東部地區(qū)和西部地區(qū)科普?qǐng)鲳^基建支出占年度科普經(jīng)費(fèi)籌集額總數(shù)的比例分別為20.65%和33.03%，表明國(guó)家已經(jīng)逐步認(rèn)識(shí)到在科學(xué)素質(zhì)薄弱地區(qū)的建設(shè)科普設(shè)施的重要性。

中、西部地區(qū)科普?qǐng)鲳^的建設(shè)要充分考慮當(dāng)?shù)鼐用竦膼酆貌⒔Y(jié)合當(dāng)?shù)靥厣钔诋?dāng)?shù)鬲?dú)一無二的科普素材，切勿盲目照搬過往的成功案例。科技場(chǎng)館的建設(shè)不僅為當(dāng)?shù)毓娍茖W(xué)素養(yǎng)的提高提供了具有可持續(xù)性的平臺(tái)，更應(yīng)該成為當(dāng)?shù)氐奈幕貥?biāo)，并帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。更為重要的是大型科普?qǐng)鲳^的建設(shè)與投入能進(jìn)一步完善當(dāng)?shù)乜破招袠I(yè)的生態(tài)圈，如科普工作崗位的增加，科普工作者規(guī)模的擴(kuò)大，這些上下游的變革會(huì)為日常的科普工作注入新的活力。