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摘要：構(gòu)建一種科學、準確的科研績效預測模型，為醫(yī)院科研績效評價提供決策依據(jù)。方法基于上海交通大學醫(yī)學院附屬仁濟醫(yī)院2007—2018年的科研投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，分析科研產(chǎn)出指標的影響因素。在此基礎上，考慮科研投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的時滯效應，采用滑窗方法對原始數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理，構(gòu)建多因素時間序列預測模型。結(jié)果碩士研究生和博士研究生數(shù)量是科研產(chǎn)出指標的關鍵因素。科研項目經(jīng)費對SCI論文數(shù)和影響因子有貢獻，反之，SCI論文數(shù)和影響因子也能幫助提升科研項目數(shù)和經(jīng)費。SCI論文影響因子對科研獎勵數(shù)有較大的貢獻；預測模型能較好地反映SCI論文數(shù)和影響因子、科研項目數(shù)和經(jīng)費，但對于科研獎勵數(shù)的預測能力不足。結(jié)論在基于歷史數(shù)據(jù)的時間序列模型中引入加權(quán)移動平均法構(gòu)建科研績效預測模型，使得科研績效評價趨于合理、更具可靠性和預測性。

關鍵詞：醫(yī)院；科研績效；預測模型

我國三級綜合醫(yī)院承擔著大量的科研任務，科研能力已成為衡量醫(yī)院綜合能力和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜薣1]。科研績效評價作為科研管理的有效手段，能對醫(yī)院的科研投入與產(chǎn)出指標進行階段性評價，使管理部門全面、系統(tǒng)地掌握科研發(fā)展現(xiàn)狀和水平，并找出發(fā)展過程中的薄弱環(huán)節(jié)和制約因素[2]。然而，科研評價是一個多參量技術體系，且受到多種復雜因素的共同影響。只有科學、準確的評價方法才能成為科研管理的重要依據(jù)和推動醫(yī)院科研可持續(xù)發(fā)展的有力杠桿[3]。目前，國內(nèi)外有多種科研指標評價方法，涵蓋基礎研究和應用研究[4]。從宏觀層面看，2017年10月，科技部、財政部、人力資源社會保障部印發(fā)的《中央級科研事業(yè)單位績效評價暫行辦法》（國科發(fā)創(chuàng)〔2017〕330號）提出以能力導向、不以論文為唯一標準的要求，但沒有對具體評價指標和權(quán)重作統(tǒng)一規(guī)定。從微觀層面看，醫(yī)院或者學科也有各自的科研產(chǎn)出考核方法，但這些方法更多傾向于簡單統(tǒng)計項目、論文、獎項等顯性、可計量的內(nèi)容，缺乏如實驗室管理、科研誠信、學科等級（聲譽）等隱性內(nèi)容，也缺乏時間權(quán)重的考量，致使決策層很難根據(jù)現(xiàn)有的科研評價指標進行規(guī)劃與部署。本研究以上海交通大學醫(yī)學院附屬仁濟醫(yī)院2007—2018年的科研投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)為分析對象，建立多因素時間序列預測模型，分析科研產(chǎn)出的未來趨勢，為醫(yī)院學科發(fā)展規(guī)劃提供參考依據(jù)。

1對象與方法

1.1調(diào)查對象

以仁濟醫(yī)院56個科室為調(diào)查對象，對2007—2018年各學科的科研數(shù)據(jù)進行調(diào)查。

1.2調(diào)查內(nèi)容

研究納入了仁濟醫(yī)院各學科的科研數(shù)據(jù)，包括SCI論文數(shù)、SCI影響因子、中文核心期刊論文數(shù)、科研獎項、專利、各級各類科研或人才項目數(shù)、項目經(jīng)費數(shù)、項目驗收情況、臨床科研人員和專職科研人員數(shù)、碩士研究生和博士研究生數(shù)量、實驗室面積、學科建設費用投入、學科或?qū)嶒炇业燃墶嶒炇胰粘９芾碇贫群涂己饲闆r以及科研誠信事件等。選取科研項目數(shù)、經(jīng)費數(shù)、SCI論文數(shù)、SCI論文影響因子和科研獎勵數(shù)為科研產(chǎn)出指標。

1.3多因素時間序列模型構(gòu)建方法

加權(quán)回歸模型構(gòu)建加權(quán)回歸分析模型，用于分析對科研目標的貢獻因素分析。對于評價目標O（d，t），其中，d表示科室序號，t表示年份，建立加權(quán)回歸模型：O(d,t)=∑iαifi(d,t)。（1）其中，指標fi為第i個有意義的統(tǒng)計變量，αi為相應統(tǒng)計變量對評價目標的貢獻權(quán)重。將基于最小二乘法來獲取貢獻權(quán)重αi的值。最終將對每個指標i分析αifi(d,t)的貢獻大小。在實際情況中，部分統(tǒng)計變量對評價目標的影響并不是在當年就完全響應的。比如學科建設經(jīng)費投入、碩士研究生和博士研究生數(shù)量等，實際起作用的年份可能并不在當年。為了去除這些時滯效應的影響，一個更合理的處理方式是建立模型:∫O(d,t)dt=∑iyi∫fi(d,t)dt。（2）在這一模型中，各年份的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和評價目標均進行時間平均（求和）。這一模型有助于分析各類統(tǒng)計變量對評價目標的貢獻大小，但不包含時間信息，也不具有預測功能。多因素時間序列回歸預測模型為了使模型具有預測價值，基于歷史數(shù)據(jù)，通過滑窗處理建立時間加權(quán)的多因素時序回歸模型：O(d,t)=∑iβi∫-∞t-1fi(d,τ)Ki(t-1-τ)dτ。（3）其中，Ki(t)為表征第i個統(tǒng)計變量對目標起影響的時滯函數(shù)，需要結(jié)合實際經(jīng)驗得出。在數(shù)據(jù)時間更長時可通過回歸學習得出，但目前的數(shù)據(jù)量不足以支撐這一學習過程。在目前的模型中，Ki(t)被取為連續(xù)5年遞減的指數(shù)函數(shù)，其他時間取0。通過加權(quán)移動平均法對因變量進行處理后，利用該方程，對不同科室和不同年份的數(shù)據(jù)進行時序回歸，獲取系數(shù)βi。

1.4統(tǒng)計分析方法

采用多因素時間序列回歸分析，構(gòu)建科研績效指標的預測模型，評價影響科研績效的主要因素。按年份對各科室調(diào)查的相關科研指標進行求和。通過繪制折線圖，分析各指標值變化趨勢。運用模型（2）進行2007—2016年科研相關數(shù)據(jù)對于科研產(chǎn)出指標的回歸貢獻分析。基于2007—2016年10年間的數(shù)據(jù)構(gòu)建預測模型，在構(gòu)建預測模型時，將總職工人數(shù)按照醫(yī)生與專職科研人員總數(shù)、專職科研人員數(shù)、博士學位人數(shù)、高級職稱人數(shù)、中級職稱人數(shù)進行分類，細化影響因素以提高預測效果。以2017年和2018年全院56個科室、2017年和2018年不同科室（包括手術、非手術以及輔助科室）的科研產(chǎn)出指標作為觀察指標，運用模型（3）進行時序回歸分析及預測，驗證其預測效果。

2結(jié)果與分析

2.1科研產(chǎn)出指標的影響因素分析

采用多因素模型（2）對科研產(chǎn)出指標進行貢獻權(quán)重分析，為便于不同單位或量級的影響因素能夠進行比較和加權(quán)，將每個因素的均值縮放為1。結(jié)果顯示：對SCI論文數(shù)進行貢獻權(quán)重分析，科研經(jīng)費數(shù)和畢業(yè)生人數(shù)的貢獻作用較大；對SCI論文影響因子進行貢獻權(quán)重分析，同樣是科研經(jīng)費數(shù)和畢業(yè)生人數(shù)的貢獻作用較大；對科研經(jīng)費數(shù)進行貢獻權(quán)重分析，SCI論文數(shù)、影響因子和畢業(yè)生人數(shù)貢獻作用較大；對科研項目數(shù)進行貢獻權(quán)重分析，SCI論文數(shù)、影響因子和畢業(yè)生人數(shù)也是關鍵因素；對科研獎勵數(shù)進行貢獻權(quán)重分析，畢業(yè)生人數(shù)、SCI論文影響因子對獲獎次數(shù)貢獻作用較大

2.22017年和2018年醫(yī)院56個科室科研產(chǎn)出指標的預測分析

使用模型（3）對2017年和2018年仁濟醫(yī)院56個科室的科研產(chǎn)出指標進行回歸分析。結(jié)果顯示，該模型對于預測SCI論文數(shù)、SCI論文影響因子、科研項目經(jīng)費數(shù)以及項目數(shù)均有較好的預測能力。2017年見圖1，2018年圖略。模型對于科研獎項數(shù)的預測能力欠佳，分析其主要原因為樣本數(shù)較小、各年波動性較大，雖然總體走勢能反映醫(yī)院在橫向?qū)Ρ戎械牡匚蛔兓y(tǒng)計方差仍過大，建模預測意義不大。因此，在后續(xù)分析中剔除了科研獎勵數(shù)。

2.32017年和2018年不同科室的科研產(chǎn)出指標的預測分析

為驗證回歸預測模型對于學科的預測效果，本文分別選取了2017年和2018年不同的9個科室，包含手術科室、非手術科室和輔助科室。應用該模型對這些科室的SCI論文影響因子、SCI論文數(shù)、項目經(jīng)費數(shù)和項目數(shù)進行預測分析。結(jié)果顯示，除項目經(jīng)費數(shù)外，其他指標的實際情況與預測情況具有較好的一致性。2017年見圖2，2018年包含放射診療科、急診科、老年科、血液科、婦科腫瘤科、胃腸外科、心外科、血管外科、超聲醫(yī)學科（圖略）。

3討論

如何合理、有效地進行科研績效評價是醫(yī)院科研管理工作所面臨的關鍵問題[5]。在戰(zhàn)略的指導下，針對性優(yōu)化醫(yī)院科研評價方法，才能使科研管理更加具有科學性和導向性[6]。仁濟醫(yī)院作為一家集臨床診療和科學研究為一體的三級綜合醫(yī)院，在科研績效管理方法設計過程中需要合理考慮如何優(yōu)化相關指標，引導和服務醫(yī)院科研可持續(xù)發(fā)展。

3.1科研產(chǎn)出指標的影響因素

對于本研究選取的所有科研產(chǎn)出指標，碩士研究生和博士研究生均是關鍵因素。碩士研究生和博士研究生的科研工作是醫(yī)院科研活動的重要組成部分。通常，衡量碩士研究生、博士研究生科研能力和水平主要依據(jù)是科研論文、項目或者專利等方面，特別是國際頂尖刊物論文、國家自然科學基金項目等更是檢驗其科研水平的重要標志。因此，碩士研究生和博士研究生是醫(yī)院科研產(chǎn)出中的主要人才來源，碩士研究生和博士研究生培養(yǎng)也是醫(yī)院科研可持續(xù)發(fā)展的重要因素之一。除此之外，科研經(jīng)費對SCI論文數(shù)量和質(zhì)量均有貢獻，SCI論文數(shù)量和質(zhì)量亦能幫助醫(yī)院提升科研項目的數(shù)量和經(jīng)費。可見，科研投入與產(chǎn)出在一定程度上相輔相成。對于科研獎勵而言，SCI論文質(zhì)量貢獻較大。眾所周知，科研獲獎是高質(zhì)量科研活動厚積薄發(fā)的成果，也代表了科研團隊的雄厚實力，因此，論文質(zhì)量在其中貢獻較大也能得到較好的詮釋。綜上，所得結(jié)論與醫(yī)院實情相符，進一步驗證了模型的合理性和有效性。

3.2預測模型的構(gòu)建

從投入和產(chǎn)出角度，結(jié)合多因素時間序列構(gòu)建預測模型，較全面地考慮了科研產(chǎn)出的多因素影響，通過對仁濟醫(yī)院10年的科研數(shù)據(jù)細化收集，為模型的影響因素挖掘和趨勢預測提供了優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐。同時，充分考慮了影響因素對科研產(chǎn)出的時滯效應。通常，科研產(chǎn)出不是簡單而迅速的。例如，加大實驗室經(jīng)費后一段時間才會提升科研產(chǎn)出，而當年的科研績效會取決于過去幾年的積累。因此，在模型中按時間權(quán)重引入影響因素的滯后項，對近期數(shù)據(jù)賦予更高的權(quán)重，而給予較遠數(shù)據(jù)更低的權(quán)重，使模型更具現(xiàn)實意義。盡管模型具有一定的優(yōu)勢，但仍存在局限性，如實驗室等級、日常管理制度更新、學術誠信信息等暫未考慮。對于這些不能直接量化的因素，后續(xù)需要通過尋找合適的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式如等級評價等方法進行探索。另外，由于醫(yī)院的科研產(chǎn)出受政策等內(nèi)生因素影響，后續(xù)分析中將結(jié)合模型預測結(jié)果，結(jié)合政策干預綜合評價。

3.3預測模型對醫(yī)院科研績效評價的應用

運用模型驗證仁濟醫(yī)院2017年和2018年56個科室和不同科室的科研產(chǎn)出，無論是醫(yī)院總體情況還是各科室間的相對數(shù)量關系均有較為準確的預測效果。探索科研產(chǎn)出指標的主要影響因素也有助于科研資源的存量盤整、精準投入，促使科研績效提質(zhì)增量。同時，模型采用的變量易于量化收集，便于醫(yī)院間推廣使用及橫向?qū)Ρ取Ｒ虼耍Ｐ途哂休^好的普適性和外推性，可為大型綜合醫(yī)院的科研績效計劃制定及預測提供一定的參考。科研績效評價方法仍受到諸多因素的影響，如政策導向、時代背景等。另外，科研產(chǎn)出指標也會發(fā)生相應的變化，如近幾年國家發(fā)布一系列促進科技成果轉(zhuǎn)化的政策，科技成果轉(zhuǎn)化也納入了醫(yī)院績效考核范圍，專利和成果轉(zhuǎn)化金額等產(chǎn)出也將逐步成為評價的重要指標。因此，評價方法需動態(tài)納入各種相關數(shù)據(jù)或及時更新計算依據(jù)，使得預測模型更趨于全面、合理的衡量、評價和估算。

3.4展望未來我們將借鑒預測模型的應用成效

從醫(yī)院科研發(fā)展的實際情況出發(fā)，結(jié)合科研現(xiàn)狀和不足以及科研發(fā)展方向，進一步改進模型，建立科學、合理、符合科學發(fā)展規(guī)律的科研績效評價方法，為醫(yī)院科研績效與學科分析工作提供思路，為醫(yī)院發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。

作者:周爭 石陸華 汪潔瀅 陸秉煒 楊曉秋 倉藝倩 丁文彬 胡丹 王青 王爭 董菡珺 顧樂怡 戴慧莉