资金分配公式分析：图书馆实践中的决定性因素

资金分配公式分析：图书馆实践中的决定性因素

前  言
在资金短缺的时代，仅仅根据历史开支做出分配方案的有效性已经受到质疑。在目前的资金分配上，明显存在一些动态的情况，比如资金花费速率，比如包括图书馆在内的全校性的预算削减，以及调整专项预算以抵消连续增长的通货膨胀率等等。使用分配公式的目的是以帮助一所图书馆馆藏能够满足当前需求并保持其馆藏活力。本研究的目的是要判断已公布的一些资金分配公式中的共同因子能否被用来制定图书馆资金分配的“最佳方案”。为此，我们利用一些理论方法来判断这些公式中，是否存在统计上的重要因子，以及判断每个因子之间的相关度，并且试图找到最优的实践应用方案。
资金分配公式文献综述
早在20世纪初，美国图书馆期刊上就发表了一些面向图书馆预算的资金分配公式。这些公式为专业图书馆资金分配提供了一种公平的思路，以支持其教研需求。很多作者在他们关于分配公式和馆藏发展的专著中提到了资金公平分配的目标，如Guidelines for Collection Development，Guide to Collection Development and Management Administr- ation, Organization和Staffing。Brownson指出，要达到这个目标，其方案必须考虑到各方面的需求，并指出这种目标的最初理论基础很大程度上是政治上的，是为了义务的需要。曾经有一个时期，典型的分配方案是将资金分配给独立的院系和大学来购买图书资料。Thomas认为，从二十世纪六十年代开始，对花销的控制方式恢复到图书馆自己手中，绝大多数选择是由其馆员做出的。而从七、八十年代开始，随着预算限制问题越来越明显，合理的馆藏发展技能变得极为重要。从而出现了资金分配公式用以缓解由部门资金需求竞争导致的政策上的困境。该公式旨在减小资金分配过程的主观性，并逐渐演变为保证物资购买开支有效性的一种重要方法。
方法论
本次研究使用了一种三步走的方法。首先，我们开展了一系列调查，分析在以往图书馆文献和因特网上公布的分配公式以确定哪些变量与资金分配相关。随后，我们建立了一个有用的样本。选择样本的标准是：（1）通过专家评审后的出版物。（2）透明的公式因子推荐。一些文献中包含了数学表达式，而另外一些中却没有明确表明。最后，类似McGrath等人为建立资金分配公式而使用的因子分析法被用来决定各个因子的使用频率，以及用Pearson的R值来确认因子之间是否存在强相关性。
发现与讨论
上述方法论中，经过第一步操作，我们找到了75种不同的公式，其中28个被选进样本（步骤二，见附录 A）。28个选入样本的公式的时间分布上来说从1965到1996年，其中2个（7%）来自二十世纪六十年代，11个（39%）来自二十世纪七十年代，10个（36%）来自二十世纪八十年代，5个（18%）来自二十世纪九十年代（见表1）。样本中的16个公式（57%）是为图书馆所提出来满足他们自己的特定用途，而剩下的12个（43%）在任何图书馆是能够通用的。
 
表1  根据机构类型及发表年代分类的样本

28个样本中，19个（68%）的创立者来自美国公立大学，3个（11%）来自美国私立大学，4个（14%）来自美国境外大学，1个（3.5%）来自非大学的学术机构，1个（3.5%）来自企业图书馆。

图1  根据使用频率分类的因子
 
随后，这28个样本被一一考察，经过归类以降低冗余度，确定出23个不同的公式因子。比如，类似于“注册学生数”和“学生数量”的因子被归为同类。随后，我们 将这23个因子和28个样本组织到表格行列中。当某个公式中包含了给定的因子，我们将对应的列定义为“1”，反之，定义为“0”。
因子分析与大类的建立
随后，我们建立了因子频率并采用Pearson的R值来进行双尾检验以确定因子之间是否存在强相关因子（第三步）。因子频率反映了资金分配公式中，图书价格与注册人数的具有同等的优先级。28个公式中的16个（57%）包含了这两个因子。下一个最常出现的因子是图书使用量（即流通量），它出现在14个公式中（50%）。余下的因子中，频率最高的是“教员数量”（10个，38%），其次的因子频率则降到7个（25%），当然，它们的频率都没有超过半数（见图1）。 
公式中的因子可分为四大类：（1）“历史”或关于过去经验的因子。（2）“需求”因子，指内部对物资的需求。（3）“供给”，即与物资供给量相关的信息。（4）“权重”，或一些因子对于另一些因子的权重。前两个常用因子（价格和注册学生数）反映了供给与需求的类型，紧随其后的两个因子都反映了需求的类型（表2）。表2还列出了每个因子的均值和标准偏差。所有因子综合起来的均值表明了一种常规的分配（均值=0.1613）
 
表2 按频率排序的资金分配公式中的因子（N=28）

因子                      类型      频率    均值

注册学生数（F7）          需求      16      0.571（0.503）
图书价格（F19）           供给      16      0.571（0.503）
流通量（F3）              需求      14      0.500（0.314）
教员数量（F8）            需求      10      0.357（0.487）
课程数（F5）              需求      7       0.250（0.440）
研究生与本科生数量比F21   权重      7       0.250（0.440）
项目（F13）               需求      6       0.214（0.417）
研究预算（F14）           需求      6       0.214（0.417）
出版发行量（F18）         供给      6       0.214（0.417）
学时（F6）                需求      4       0.142（0.356）
现存馆藏范围（F15）       需求      4       0.142（0.356）
历史经验（F1）            历史      3       0.107（0.314）
现有馆藏满足程度（F2）    需求      3       0.107（0.314）
引文（F4）                需求      3       0.107（0.314）
图书馆或大学发展目标F12   需求      3       0.107（0.314）
装本（F16）               供给      3       0.107（0.314）
教员需求（F9）            需求      2       0.071（0.262）
馆际互借（F11）           需求      2       0.071（0.262）
学科出版（F20）           供给      2       0.071（0.262）
其他权重因子（F23）       权重      2       0.071（0.262）
荣誉学生（F10）           需求      1       0.035（0.188）
通货膨胀（F17）           供给      1       0.035（0.188）
教员研究（F22）           权重      1       0.035（0.188）
 

利用Pearson的R值进行进一步因子分析
Pearson的R值来自于相关系数的表格（表3）。对于一个大小为28的样本，显著性水平为0.01意味着相关系数大于或等于±0.479。根据分析，十组因子在这个显著性水平上是正相关的，其相关系数在+0.707与+0.519之间。同时，显著性水平为0.05则意味着相关系数大于或等于±0.374。28个样本中另外7对因子在显著性水平上相关。因子之间的相关度表示了哪些因子可能出现在同一个资金分配公式中。正相关的因子对，如“学时”与“研究生与本科生数量比”，“通货膨胀 ”与“学科出版”，“教员需求”与“既存藏书跨度”，“教员数量”与“研究生与本科生数量比”，“装本”与“通货膨胀 ”，“装本”与“教员研究”，“学时”与“教员数量”以及“学时”与“出版发行量”。这些因子对都处在或高于0.533的显著性水平上。该特征意味着本次研究中的资金分配公式是教员与学生高度集中化的（表4）。
同样当用Pearson的R值进行频率分析时，以下五个变量没有与其他因子配对，尽管它们的频率不能忽略：“课程数”（F5, frequency=7），“图书馆或大学发展目标”（F12, frequency=3 ），“馆际互借”(F11, frequency=2), “其他加权因子”（F23, frequency=2），以及“荣誉学生”（F10, frequency=1）。这是一个令人感兴趣的发现，因为通常来说，资金分配管理者们可能倾向于将教学课程，学校发展目标作为重点责任来考虑，但是这些数据表明在这些样本公式中，事情并非如此。其他因子正相关于+0.400或更高（pN0.05）但其使用频率却较低，比如“既存藏书跨度”（F15, frequency=4），“教员需求”（F9, frequency=2），“学科出版”（F20, frequency=2）， “通货膨胀 ”（ F17, frequency=1），以及“教员研究”（F22, frequency=1）。
一半以上的公式中包含有图书价格这个因素并不奇怪。因为物资价格随着学科的不同差异很大，花同样多的钱并不能买到同样数量的文学课本与医学著作。因此，一个公平公正的分配方案必须考虑到这个差异。一些作者将其视为基本因素，而仅仅在如何计算上有所区别（比如从平均出版量上或者从实际开支上收集信息）。
表3  相关系数（N=28）

*相关系数在0.01水平上显著相关（双尾检验）   **相关系数在0.05水平上显著相关（双尾检验）
 
本次研究也反映了资金分配公式中注册学生数量的重要性。由于大量的高校资金来自于学费，根据各专业领域中学生数量进行资金分配是非常合理，并且能够与其他大学的实践相一致。
对统计学的使用可以被视为一种量化物资需求量的尝试，量化过程依赖于用过去的需求来预测将来的需求。在Sweetman和Wiedemann的文章以及Martin的著作中，作者警示了单单依赖流通量这个因素的风险，而提出该分析中一半以上的公式应该引入其他重要参数。由于潜在使用量可能是最难计算的因素，多重需求因子的引入显得十分重要。
对教员数量的引入应该被看作一种被政治驱动的，或是一种描述教员使用量的方法。Mulliner在他的研究中质疑道，教员数量可能是学生学时的重复。大学里经常使用一些比率，诸如教员学生数量比来包含教员与学生这两个因素，但是这并不是时刻有效的。教员也经常会提出大量的购买需求。有时，那些物资是直接用来支持教学或课堂任务的；有时，那些物资是用来帮助教员开展对某个课题的研究，这些研究可能与课程相关，也可能无关。
而在那些样本中，资金分配公式中最常见到的因子是注册学生数，图书价格，流通量以及教员数量，进一步的分析确定了那些统计学意义上的重要的因素，并由此成为最具实用发展潜力的因子。需要进一步研究的因子有：“学时”，“出版发行量”，“研究生与本科生数量比”，“项目”，“教员需求”，“现有馆藏范围”，“装本”，“通货膨胀”，“教员研究”与“学科出版”。
表4  相关系数和显著性水平，用Pearson的R值表达

Paired elements Pearson’s R F code pairing

1．学时+研究生与本科生数量比 0.707* F6，F12
2．通货膨胀+学科出版 0.694* F17，F20
3．教员需求+现存馆藏范围 0.679* F9，F15
4．教员数量+研究生与本科生数量比 0.602* F8，F21
5．装本+通货膨胀 0.556* F16，F17
6．装本+教员研究 0.556* F16，F22
7．学时+教员数量 0.548* F6，F8
8．学时+出版发行量 0.533* F6，F18
9．教员数量+项目 0.519* F8，F13
10．现存馆藏范围+装本 0.518* F15，F16
11．现存馆藏范围+教员研究 0.471** F15，F21
12．流通量+注册学生数 -0.433** F3，F7
13．历史经验+注册学生数 -0.400** F1，F7
14．历史经验+图书价格 -0.400** F1，F19
15．引文+图书价格 -0.400** F4，F19
16．研究预算+装本 0.382*8 F14，F16
17．现有馆藏满足程度+研究预算 -0.382** F2，F14

*p>0.01, **p>0.05
 
结   论
先前的资金分配公式研究中提到了学生数量、图书价格教员数量和院系所开设课程数等。进一步的研究中将这些因子视为大学和机构的特有因子并赋予优先级。在最后的分析中，由于图书馆对那些无法直接观测的对象采取了代理的方式，其精确度很难得到保证。本研究旨在将一种能够综合资金分配中代理因子方法融入相关知识体系中，并考虑哪些因素是值得图书馆在发展其自身资金分配公式中去仔细研究的。该分析考察了75个资金分配公式，其中28个被用来分析某些给定因子的出现频率是否高于其他因子。这些公式中，使用频率最高的因子是注册学生数，图书价格，流通量以及教员数量。半数以上的公式中都包含了价格因子。注册学生数也是理所当然的成为最重要的因子。同样重要的发现来自于本次分析中一半的样本都将流通量作为其资金分配公式中的重要因子。由于潜在使用量可能是通过代理测量最难得到的量，多重需求因子的使用变得顺理成章（如注册数与流通量）。而对于其他因子，即便使用频率略低，也出现在了三分之一的公式中，并包括了开设课程数量，学术项目，研究预算以及教员出版发行量。
如果过去事件能够作为预测将来的依据，我们将极力推荐在资金分配公式中引入上述四个最常用因子。但是这并不意味着只需要考虑这四个因子。其他因子对之间的相关性同样需要进一步研究。预算是动态而非静止的，对于各个图书馆来说，挑战来自于要建立一个合理的资金分配公式，以包含各具体单位中最重要的因子。
编译自：Library Collections, Acquisitions,&Technical services 31 (2007)12-24
编译：邓小迎  浙江大学图书馆
审校：崔  琼  武汉大学图书馆