我國公共圖書館發(fā)展水平的K-means聚類分析

摘要：文章首先基于第七次全國縣級以上公共圖書館評估定級上等級館名單數(shù)據(jù)，統(tǒng)計我國31個省市自治區(qū)公共圖書館進入一級圖書館、二級圖書館、三級圖書館以及未定等級數(shù)量，計算出比例；隨后基于比例數(shù)據(jù)，利用K-means聚類分析算法對我國31個省市自治區(qū)進行數(shù)據(jù)分析，用來研究我國公共圖書館發(fā)展水平情況。數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，我國31個省市自治區(qū)公共圖書館發(fā)展水平可以分為3個檔次：領(lǐng)先水平，包括北京等8地；中等水平，包括河北等17地；落后水平，包括遼寧等6地。最后，文章根據(jù)聚類分析結(jié)果提出了助力我國公共圖書館高質(zhì)量均衡發(fā)展的相關(guān)建議與看法。

關(guān)鍵詞：公共圖書館；發(fā)展水平；K-means聚類分析

中圖分類號：G258.2文獻標志碼：A

0 引言

眾所周知，公共圖書館的發(fā)展水平受到所在地區(qū)經(jīng)濟、文化和社會發(fā)展水平的影響，在不同地區(qū)之間存在不同程度上的差異。因此，研究我國31個省市自治區(qū)（不包括港澳臺，以下簡稱“地區(qū)”）的公共圖書館發(fā)展水平，明確各地發(fā)展差異，對推進我國公共圖書館事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

當前已有大量學(xué)者對我國公共圖書館發(fā)展水平進行了科學(xué)研究，其中常用的方法有兩種：第一種為因子分析和聚類分析，其主要內(nèi)容為運用因子分析及聚類分析方法對反映各地區(qū)的公共圖書館基本情況的統(tǒng)計指標數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。馬蘇華^［1］使用因子分析方法發(fā)現(xiàn)公共圖書館發(fā)展水平受經(jīng)濟發(fā)展及自身規(guī)模影響；楊嘉駱^［2］綜合因子分析方法和聚類分析方法研究了我國15個副省級城市公共圖書館的服務(wù)質(zhì)量情況，分析結(jié)果將15個公共圖書館劃分為3類；蘇玉華等^［3］使用了相同方法對2017年的31個省級行政區(qū)域的公共圖書館數(shù)據(jù)進行分析并將其分為6類，結(jié)果表明，我國公共圖書館發(fā)展情況有如下特點：沿海地區(qū)優(yōu)于內(nèi)陸地區(qū)、中部地區(qū)優(yōu)于西部地區(qū)；陳可生和王彬^［4］則利用主成分分析法和聚類分析法研究了山東省公共圖書館的發(fā)展情況。第二種為綜合評價法，即給各個評價指標添加權(quán)重系數(shù)，通過一定的數(shù)學(xué)模型計算得到整體性的綜合評價值。邵艷紅^［5］利用熵權(quán)法發(fā)現(xiàn)，在1990—2014年期間我國公共圖書館穩(wěn)步快速發(fā)展，年均增長速度達到15%左右，高于我國GDP增長速度；陸長瑋^［6］基于熵權(quán)法構(gòu)建了2004—2019年我國各地公共圖書館的發(fā)展指數(shù)，發(fā)現(xiàn)我國公共圖書館發(fā)展水平存在地區(qū)差異，特別是東中西部地區(qū)差異顯著，但差距正在逐漸減小；黃保丹^［7］采用灰色關(guān)聯(lián)度和TOPSIS研究了2014—2018年我國省域公共圖書館發(fā)展水平；張婉瑩^［8］在熵理論的基礎(chǔ)上研究了我國中部地區(qū)公共圖書館發(fā)展水平情況，結(jié)果表明，各地公共圖書館發(fā)展水平不均衡，但差異程度尚不嚴重。上述文獻采用了不同的數(shù)據(jù)指標和分析方法，得到的結(jié)果以及可信度也不盡相同，可以看出，聚類分析和綜合評價方法都依賴于收集到的數(shù)據(jù)，而當前用來描述公共圖書館發(fā)展水平的指標數(shù)據(jù)主要來源于統(tǒng)計年鑒等政府公開數(shù)據(jù)，在指標選取時可能會出現(xiàn)指標不合理或代表性、可獲得性不強等問題，例如部分文獻選用各省的公共圖書館機構(gòu)數(shù)作為分析圖書館發(fā)展水平的指標之一，但2021年北京機構(gòu)數(shù)為20個，而云南機構(gòu)數(shù)為151個，單純從數(shù)量來評價兩地顯然是不合理的。

考慮到上述問題，本文創(chuàng)新地選用具有較高可信度的第七次全國縣級以上公共圖書館評估定級上等級館名單數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，統(tǒng)計我國31個地區(qū)進入各個等級圖書館的比例，基于比例數(shù)據(jù)研究我國各地公共圖書館發(fā)展水平情況。公共圖書館評估定級是當前了解我國公共圖書館事業(yè)發(fā)展水平的重要抓手，具有評估范圍廣、評估標準統(tǒng)一、評估方式先進，職責分工明確和工作要求清晰等特點，能客觀的對各個公共圖書館發(fā)展水平作出評價。同時，由于數(shù)據(jù)源選擇圖書館評估定級上等級館名單數(shù)據(jù)無需進行指標選取，能夠避免因指標選取不當帶來的各種問題。

2023年底，文化和旅游部公布了第七次全國縣級以上公共圖書館評估定級上等級館名單，該名單的評估數(shù)據(jù)主要從服務(wù)效能、業(yè)務(wù)能力、保障條件等方面選取評價指標，同時數(shù)據(jù)主要采用2018—2021年評估周期數(shù)據(jù)，考慮了公共圖書館發(fā)展的時間維度，評估結(jié)果能充分反映評估期內(nèi)各個公共圖書館的整體發(fā)展情況，可信度較高。其評估結(jié)果顯示，共計2723個公共圖書館進入名單，其中包括1302個“一級圖書館”，680個“二級圖書館”，741個“三級圖書館”^［9］。根據(jù)公共圖書館評估定級的標準，可認為公共圖書館評估定級上等級館名單數(shù)據(jù)是反映我國公共圖書館發(fā)展水平的重要依據(jù)，各個等級館的發(fā)展水平有如下關(guān)系：一級圖書館gt;二級圖書館gt;三級圖書館。另外，考慮到以下兩個原因：（1）直接使用各等級圖書館的比例來評價的方式過于片面；（2）使用綜合評價法，無法準確給定各個等級的權(quán)重。因此，本文選用K-means聚類算法對公共圖書館評估定級上等級館名單數(shù)據(jù)進行分析，據(jù)此研究我國公共圖書館的發(fā)展水平。

1 數(shù)據(jù)來源

各地區(qū)各等級的圖書館數(shù)量來源于文化和旅游部公布的第七次全國縣級以上公共圖書館評估定級上等級館名單。考慮到本次評估定級的數(shù)據(jù)主要使用了2018—2021年的周期數(shù)據(jù)，因此，各地公共圖書館總數(shù)量選用2021年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2022》。具體數(shù)據(jù)如表1所示（比例結(jié)果四舍五入）。

2 聚類分析及結(jié)果

2.1 聚類分析

K-means是數(shù)據(jù)分析中非常流行的無監(jiān)督聚類算法，其核心思想是將N個觀測值分配到K個聚類中，這種分配模式基于數(shù)據(jù)點與聚類中心（質(zhì)心）的距離，目的是最小化每個聚類內(nèi)部的數(shù)據(jù)點之間的距離總和。需要注意的是，在進行K-means聚類分析時，需要提前設(shè)定聚類數(shù)量K。為了得到最佳的聚類數(shù)量，常用輪廓系數(shù)、最小誤差平方和、間隙統(tǒng)計量等方法。各方法下確定K值的具體情況如圖1所示。

由圖1可知，輪廓系數(shù)確定的最優(yōu)K值為2；最小誤差平方和結(jié)果顯示，當K大于3后其誤差平方和趨于平穩(wěn)；間隙統(tǒng)計量確定的最優(yōu)K值為3。基于上述確定最優(yōu)K值的結(jié)果，結(jié)合數(shù)據(jù)分析實際情況，本文最終確定最優(yōu)K值為3，即將數(shù)據(jù)集分為3類，K-means聚類分析結(jié)果如圖2所示。

2.2 聚類分析結(jié)果

根據(jù)圖2中的聚類分析結(jié)果，結(jié)合各級圖書館的發(fā)展水平關(guān)系，本文將我國31個地區(qū)的公共圖書館發(fā)展水平分為3個檔次，具體如下：

（1）第一檔次為公共圖書館發(fā)展水平處于領(lǐng)先地區(qū)，其中包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、山東、廣東、重慶。該水平地區(qū)涵蓋了我國的4個直轄市以及部分經(jīng)濟社會發(fā)展水平較高的地區(qū)，這些地區(qū)的公共圖書館絕大部分均被定級為一級圖書館，除廣東外的其余7個地區(qū)的一級圖書館比例均超過80%，江蘇、浙江、重慶三地更是達到了90%以上。盡管廣東的一級圖書館比例為62%，但其一級二級比例之和達到了86%，作為我國經(jīng)濟第一大省，廣東在公共圖書館發(fā)展方面具有較大潛力。

（2）第二檔次為公共圖書館發(fā)展水平處于中等地區(qū)，其中包括河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆。該水平地區(qū)占我國的絕大部分，這些地區(qū)進入3個等級圖書館的比例較為均衡且未進等級比例較少。

（3）第三檔次為公共圖書館發(fā)展水平處于落后地區(qū)，其中包括遼寧、黑龍江、海南、廣西、西藏、青海。該水平地區(qū)公共圖書館進入等級比例相對較少且多為三級圖書館，此外仍有較大比例的公共圖書館未進入等級名單，特別是青海和西藏地區(qū)。青海和西藏受到地理條件和文化差異等影響，在多方面發(fā)展水平上均處于我國落后地位；但作為我國老牌工業(yè)強省的遼寧和黑龍江，充滿發(fā)展機遇的海南和廣西，當?shù)毓矆D書館的發(fā)展應(yīng)當引起重視。

3 結(jié)論

公共圖書館不僅是我國公共文化服務(wù)的重要組成部分，更是文化傳承和知識普及的核心基地，其事業(yè)發(fā)展直接關(guān)系到社會主義文化強國建設(shè)的速度和質(zhì)量，國家、社會和個人都應(yīng)該重視和支持公共圖書館事業(yè)的發(fā)展。了解我國公共圖書館地區(qū)發(fā)展水平，有利于掌握我國各地公共圖書館發(fā)展現(xiàn)狀，有針對性地縮小地區(qū)差異，促進我國公共圖書館均衡發(fā)展，助力文化“共同富裕”。本文通過數(shù)據(jù)分析，將我國公共圖書館地區(qū)發(fā)展水平分為3個檔次：領(lǐng)先水平、中等水平和落后水平。領(lǐng)先水平地區(qū)包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、山東、廣東、重慶；中等水平地區(qū)包括河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆；落后水平地區(qū)包括遼寧、黑龍江、海南、廣西、西藏、青海，各地區(qū)需對自身所處水平有充分的認知。

3.1 加強資源共享與優(yōu)勢互補，推動公共圖書館事業(yè)均衡發(fā)展

領(lǐng)先水平地區(qū)在完善自身發(fā)展的同時，也應(yīng)該承擔起全國公共圖書館事業(yè)發(fā)展的社會責任，充分發(fā)揮自身的“模范帶頭”作用，以實際行動支持中等落后水平地區(qū)，推動公共圖書館事業(yè)均衡發(fā)展。具體有以下幾點建議：（1）加強資源共享。領(lǐng)先地區(qū)的圖書館可以與中等落后地區(qū)的圖書館建立合作關(guān)系，共享圖書資源，暢通圖書互借互還渠道，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建設(shè)數(shù)字資源共享平臺。（2）提供教育服務(wù)。利用線上會議和在線課堂平臺，領(lǐng)先地區(qū)的圖書館可以為中等落后地區(qū)提供遠程教育服務(wù)，舉辦與工作和科研相關(guān)的在線講座、研討會和培訓(xùn)課程。（3）深化文化交流。異地舉辦各類讀書活動、文化展覽、知識講座等其他文化活動，將領(lǐng)先地區(qū)的文化成果帶到中等落后地區(qū)，豐富當?shù)鼐用竦奈幕睿瑵M足當?shù)鼐用窬裎幕枰＃?）給予資金、物資、人才和技術(shù)援助。領(lǐng)先地區(qū)的圖書館可以通過捐贈圖書、設(shè)備和資金等方式，支持落后地區(qū)圖書館的建設(shè)和發(fā)展；派遣優(yōu)秀的專業(yè)工作人員實地考察指導(dǎo)以及現(xiàn)場培訓(xùn)教育；協(xié)助中等落后地區(qū)的圖書館建立和優(yōu)化自己的網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，提高服務(wù)效率和質(zhì)量。

3.2 加大發(fā)展重視力度，推動公共圖書館事業(yè)健康發(fā)展

中等落后水平地區(qū)應(yīng)當重視公共圖書館事業(yè)發(fā)展，加大公共圖書館發(fā)展投入，找準當前發(fā)展存在的問題，對癥下藥；學(xué)習(xí)領(lǐng)先水平地區(qū)的先進經(jīng)驗，覆蓋政策支持、資源建設(shè)、服務(wù)保障、技術(shù)應(yīng)用和人才培養(yǎng)等多方面，同時應(yīng)避免盲目借鑒套用，避免同質(zhì)化發(fā)展，注重突出地區(qū)文化特色，差異化發(fā)展，打造屬于自己的品牌，促進公共圖書館高質(zhì)量健康發(fā)展。

3.3 完善公共圖書館科學(xué)評價體系，推動公共圖書館事業(yè)可持續(xù)發(fā)展

不斷完善公共圖書館評估定級的相關(guān)標準和要求，增強評估定級在公共圖書館事業(yè)發(fā)展中的重要作用，以評促建、以評促強，推動公共圖書館事業(yè)可持續(xù)發(fā)展。評估定級所用的數(shù)據(jù)比政府公開數(shù)據(jù)更多、更全、更準，在評估定級中應(yīng)該充分利用這些數(shù)據(jù)，選用能充分反映公共圖書館事業(yè)發(fā)展的代表性數(shù)據(jù)，避免無關(guān)數(shù)據(jù)的干擾；同時，可以規(guī)范統(tǒng)計標準^［10］，充分使用現(xiàn)代統(tǒng)計方法，在尊重地區(qū)發(fā)展差異的基礎(chǔ)上，對各個圖書館精準評估定級，完善評估結(jié)果，提高評估結(jié)果公信力。

3.4 加強經(jīng)濟建設(shè)，推動公共圖書館事業(yè)繁榮發(fā)展

經(jīng)濟基礎(chǔ)決定上層建筑，經(jīng)濟發(fā)展對公共圖書館事業(yè)發(fā)展具有重要的推動作用。經(jīng)濟發(fā)展為公共圖書館發(fā)展提供了必要的物質(zhì)條件和各類資源，經(jīng)濟增長帶來的科技進步和公民素質(zhì)提升，讓更多的人參與公共圖書館服務(wù)活動，共同促進公共圖書館創(chuàng)新變革，推動公共圖書館事業(yè)繁榮發(fā)展。

參考文獻

［1］馬蘇華.全國公共圖書館發(fā)展水平研究：基于因子分析法的實證研究［J］.圖書館研究，2014（6）：19-24.

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［8］張婉瑩.我國中部地區(qū)公共圖書館發(fā)展水平不均衡度實證研究［J］.內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟，2024（10）：133-136，160.

［9］中華人民共和國文化和旅游部.文化和旅游部關(guān)于公布第七次全國縣級以上公共圖書館評估定級上等級館名單的通知［EB/OL］.（2023-12-28）［2024-12-24］.https：//zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/ggfw/202312/t20231228_950575.html.

［10］周琎莉.公共圖書館統(tǒng)計標準化研究［J］.山東圖書館學(xué)刊，2024（1）：21-26.

（編輯 何 琳）

K-means cluster analysis of the development level of public libraries in China

XIONG Chaosong

（Library， Yunnan University， Kunming 650500， China）

Abstract： This article is first based on the data from the seventh national evaluation and grading of public libraries at or above the county level， and calculates the number of public libraries in 31 provinces， municipalities， and autonomous regions in China that have entered first level libraries， second level libraries， third level libraries， and those that have not yet been graded， then calculates the proportion; Subsequently， based on proportional data， K-means clustering analysis algorithm was used to analyze the data of 31 provinces， municipalities and autonomous regions in China， in order to study the development level of public libraries in China. The data analysis results show that the development level of public libraries in 31 provinces， municipalities and autonomous regions in China can be divided into three levels： leading level， including 8 places such as Beijing; Medium level， including 17 regions such as Hebei; Backward level， including six regions including Liaoning. Finally， based on the clustering analysis results， this article proposes relevant suggestions and opinions to assist the high-quality and balanced development of public libraries in China.

Key words：public library; development level; K-means clustering analysis