宏—微观优化配置模型应用于高校图书馆数字资源采购实证研究

曾永杰（华南理工大学图书馆）

新世纪以来，国内各高校图书馆将建设数字图书馆作为发展目标，竞相购买各类数字资源，纵观国内高校图书馆现有的数字资源建设成果，呈现出重复建设、大而全、不成体系、质量参差不齐等问题。［1］如何优化高校图书馆数字资源建设采购资金的分配正成为高校图书馆的一个重要挑战。

1 研究概述

1.1 模型介绍

在研究国内相关论述的基础上，笔者构建了宏观数字资源采购资金线性优化分配体系和微观数据库购买或续订决策优化体系，［2］并建立了相应的宏观和微观优化模型（见图1和图2）。文章基于构建的宏—微观优化配置模型，以华南理工大学图书馆的数字资源建设为研究对象进行仿真性实证研究，通过综合分析实证结果从而验证宏—微观优化配置模型的可行性，同时对实证对象提出建议。

1.2 实证对象情况介绍

华南理工大学图书馆馆舍总建筑面积达6.7万平方米，到2016年底为止，图书馆馆藏文献资源总量688万册，其中，电子文献334万册，纸质文献354万册。华南理工大学图书馆已初步建成数字化图书馆，具有强大的数字图书馆服务功能。目前图书馆现有各式数据库总库163个、子库236个，自建特色库累计42个，各类镜像数据已达33TB。

2 实证研究的步骤与过程

2.1 宏观模型实证研究

2.1.1 实证研究的步骤

运用宏观线性规划模型进行采购资金优化分配主要包括以下四个步骤：确定影响因素和决策变量；计算权重；构建线性规划方程；编写程序代码用MATLAB分析求解。

2.1.2 确定影响采购资金分配的因素和决策变量

图1 采购资金宏观分配模型

图2 购买或续订决策优化模型图

（1）本研究确定影响采购资金分配的主要因素有：① 教师因素。教师、博导、教授和副教授人数为2013年最终登记在册人数，其中，教师人数包括专职教师和其他教职工人数。② 学生因素。博士生、硕士生和本科生人数为2013年在校人数，统计只包括全日制在校人数，不包括工程硕士、函授、远程教育等人数。③ 科研因素。国家级重点实验室为2013年的数目，国家级科研项目数为2013年完成的课题数量，三大索引（SCI、EI、ISTP）工具收录论文数为2012年发表的论文数。

（2）本研究确定影响采购资金分配的主要决策变量有：机械与汽车工程学院、建筑学院、土木与交通学院、电子与信息学院、材料科学与工程学院、化学与化工学院、轻工与食品学院、理学院、自动化科学与工程学院、计算机科学与工程学院、电力学院、生物科学与工程学院 、环境科学与工程学院、软件学

对以上14个影响因素进行标准化处理，计算出每个学院每个影响因素所占比值Sij（见表1）。

2.1.3 计算权重

文中采用德尔菲法 （Delphi method）［5］和 Likert七分度量法［6］得到影响因素两两对比重要性程度的判断矩阵FA。将矩阵数据输入MATLAB程序代码中，运行MATLAB程序，可得：λmax=10.7527

特征向量W=（-0.1278,-0.6697,-0.3877,-0.2277,-0.1143,-0.0678,-0.0429,-0.5157,-0.1437,-0.1643）T，标准化后为Q=（0.0519,0.2720,0.1575,0.0925,0.0464,0.0275,0.0174,0.2095,0.0584,0.0668）T

CI=0.0836

RI=1.49

CR=0.0561＜0.10，判断矩阵FA通过一致性检验。

经过归一化处理得出各因素的权重值Wj：教师人数0.05、博导人数0.27、教授人数0.16、副教授人数0.09、博士生人数0.05、硕士生人数0.03、本科生人数0.02、国家级重点实验室0.20、国家级科研项目数0.06、三大索引工具收录论文数0.07。

接下来，计算各学院的权重组合值Pi，计算公式如下：

按照公式2具体计算得出各专业资金分配的权重（见表 2）：

2.1.4 构建线性规划方程并求解

在本次的仿真实证研究中，假定华南理工大学图书馆数字资源采购资金的年度预算额为 1000万元。此次仿真研究中对采购资金分配作以下假定。① 任意一个专业分配额的上限定为100万元，下限定为40万元。② 机械与汽车学院、材料学院、化学与化工、轻工与食品学院等4个院系专业的年度采购资金分配总额不得少于395万。③ 计算机学院、生物学院、环境学院、软件学院等4个院系专业的年度采购资金分配总额不得低于170万。

设上文中的决策变量14个学院为对应的14个变院等14大变量。

（3）文中研究数据依据2013年的资料统计，［3］其中三大索引工具收录论文数依据2012年资料统计。［4］

通过发放调查问卷、电话咨询和查阅学校年鉴资料，再将数据汇总统计处理，获得14个学院专业采购资金分配的影响因素量化值，并利用公式：量，即：x1，x2，···，x14，那么依据上述假定，可建立下面的线性规划模型：

表1 各专业在各因素中所占比例值表

表2 各专业资金分配的权重表

在MATLAB中，利用模拟单纯形法求解线性规划方程的工具指令Linprog（）函数求解得：

X=100 85 100 85 100 95 100 85 40 45 40 40 45 40

即得到各院系专业年度采购资金分配额度，机械与汽车学院年度采购资金为100万、建筑学院为85万、土木与交通学院为100万、电子与信息学院为85万、材料学院为100万、化学与化工学院为95万、轻工与食品学院为100万，理学学院为85万，自动化学院为40万，计算机学院为45万，电力学院为40万，生物学院为40万、环境学院为45万、软件学院为40万。

2.1.5 结果分析

根据资金分配计算结果可知，资金分配最多的是机械与汽车、土木与交通、材料、轻工与食品学院，采购资金各占100万元。另外，化学与化工学院有95万元，建筑、电子与信息、理学学院也各有85万，这8个学院的资金总和占年度采购资金总额的75%，近似的接近于它们的权重合计0.78。从整个分析过程可以看出，机械与汽车、土木与交通、材料、轻工与食品这4个学院专业科研实力雄厚，博士点发展优势明显，博士生导师数量、教授人数、国家级重点实验室、优秀和高质量论文的数量都在其它专业院系前面。因此，年度数字资源采购资金的配置向他们重点倾斜，可以为学校的重点学科建设与发展提供保障。

材料学院和轻工与食品学院的本科人数都不太多，但是采购资金的分配却比较多，通过分析便可知，相比较于其他因素的权重，本科生人数这一影响因素的权重所占的比例最小，只有0.02，而博导人数和国家级重点实验室数所占比例权重最大，为0.27和0.20，结合统计数据可知，这两个学院的博导人数和国家级重点实验室数位于全校前列，可以说明这两个专业学院的师生对于数据资源的利用率高，利用数据库转化出科研成果的能力很强，为促进学科的进一步发展，应当给予较多的采购资金扶持。反之，可以发现电力学院的本科生人数比较多，但采购资金的配置额度却较少，因为该学院教师人数、博导、教授及副教授人数等都比较少，师资力量不够，也没有国家级重点实验室，科研能力不强，在权重计算上相对薄弱，因而分配采购资金较少。

综上，从不同影响因素权重比例排序来看，此次仿真研究中各专业的采购资金分配比例符合学校学科建设发展的实际，采购资金分配结果科学合理，因此，宏观线性优化分配模型经过实证研究证实是可行的。

2.2 微观模型实证研究

2.2.1 实证研究的步骤

运用购买或续订决策优化配置模型进行资金优化分配主要包括以下5个步骤：确定参考指标及参考标准；数据库预期得分评估；获取数据并计算因素得分；计算数据库得分；进行购买或续订决策。

以华南理工大学图书馆拟续订英国皇家化学学会期刊及数据库（Royal Society of Chemistry，以下简称RSC数据库）的决策为例，进行续订决策实证研究，而购买决策优化配置模型的实证过程与续订优化配置模型基本相同，故此处实证不再赘述。

2.2.2 确定参考指标及参考标准

本次微观模型实证研究的参考指标及参考标准的确定是采取德尔菲法来获得，流程基本与宏观线性优化配置模型的实证相同。文中采用德尔菲法和Likert七分度量法得到影响因素两两对比重要性程度的判断矩阵FA。将矩阵数据输入MATLAB程序代码中，运行MATLAB程序，可得：λmax=10.4715

特征向量W=（0.1521,0.7049,0.1521,0.3299,0.5047,0.1469,0.2350,0.0738,0.0738,0.0746）T，标准化后为Q=（0.0621,0.2879,0.0621,0.1348,0.2062,0.0600,0.0960,0.0302,0.0302,0.0305）T

CI=0.0524

RI=1.49

CR=0.0352＜0.10，判断矩阵FA通过一致性检验。

经过归一化处理得出各因素的权重值Wj。电子期刊文献数量权重值为0.06、核心期刊比重0.29、收录时间跨度0.06、更新频率0.13、数据库价格0.21、检索成本0.06、下载成本0.10、访问速度0.03、检索速度0.03、并发用户数限制0.03。同时，通过德尔菲法最终确定了表3中的参考指标及参考标准。

表3 各指标参考标准表

2.2.3 数据库预期得分评估

在利用德尔菲法确定参考指标的基础上，再由专家组对拟研究对象数据库RSC数据库依参考指标项目进行数据库预得分评估，将各专家给出的预得分进行汇总并计算平均预得分，可得数据库的预期得分，具体过程此处不再赘述，专家给RSC数据库的最终预期得分是8.0分。

2.2.4 获取数据并计算因素参考得分

本研究中通过向RSC数据库供应商收集关于数据库使用中的相关统计数据和材料，并查询参考标准表得出参考得分（见表4）。

表4 RSC期刊数据库各指标相应的数据及对应得分表

2.2.5 计算数据库得分

根据各影响因素权重值Wj和表4的各指标因素相应数据及对应得分，利用相应权重乘以相应指标得分，并求和便得到RSC数据库的最终得分C。

C=5×0.06+10×0.29+7×0.06+5×0.13+10×0.21+10×0.06+7×0.10+5×0.03+7×0.03+10×0.03=8.33 分

2.2.6 进行续订决策

此处决策判断采用的对某个数据库计算最终得分，并与专家组预期得分进行对比，为数据库续订提供决策支持。由上面计算的最终得分可以看出，RSC数据库的最后得分8.33大于专家组的预期得分8.0分，所以可以选择继续续订RSC数据库。

2.2.7 结果分析

从数据库商家获取的RSC的指标相应数据表中可以看出，该数据库的文献数量仅有100多万篇，访问速度需要3.41秒，这两项得分均为5分，但因为这两项指标所占的总权重仅为0.06和0.03，故对该数据库的实际计算得分影响不大；相反，核心期刊比重值高达84.8%，数据库价格也未达5万，两项参考评分均为10分，且这两项指标所占的总权重为最高的0.29和0.21，为该数据库最后的计算得分中获得8.33的高分贡献了其中的5分。

通过实证研究，参照参考指标的权重表，可以判定此次微观续订决策优化模型的实证仿真研究结果是可行的。

3 对策与建议

3.1 资金分配向重点专业倾斜，大力扶持形成特色

从宏观线性优化模型实证研究结果可以看出，机械与汽车学院、土木与交通学院、材料学院、轻工与食品学院以及化学与化工学院等是华南理工大学的重点学科专业，在图书馆数字资源采购资金的分配上应该给予重点倾斜，这些院系专业拥有较强的人才储备，博导和国家级重点实验室数量都较多，具有较强的教学、科研能力，他们对于专业数据库的需要会更加强烈，给他们配置较多的采购资金，购置完备而系统的专业数据库资源，会为这些学科专业的建设提供更好地资源支撑，也容易使这些学院建成为华南理工大学的特色学科，进入国内甚至国际专业领域前列。

3.2 平衡新兴弱势专业资金分配，多方开源或利用服务尽量弥补

同样从宏观模型的实证研究中可以看出，自动化学院、计算机学院、电力学院、生物学院、环境学院和软件学院等是华南理工大学里相对较弱势的学科专业，究其原因，有些是新兴成立的学科专业，有些是学校较为弱势的学科专业。对于这些新兴弱势专业，我们要尽量平衡他们与重点学科专业之间的采购资金分配差距。学校应该密切关注他们的发展动向，多方开源为学科的发展建设筹资，增加图书馆服务，尽量满足读者的需求。如，与学院商讨专业数据库的合买共用；加入图书馆联盟为该学科专业数据库的购买争取更大的优惠；增加馆际互借业务和文献传递服务来尽量满足他们的需要。

3.3 利用微观决策优化模型来优化数据库的引进或续订决策

对于华南理工大学图书馆的数字资源建设，应该做到多采用微观优化模型来决策引进或续订数据库。对于拟引进的数据库，除了可以通过试用数据库的数据统计与专家组预测的结果进行比对分析决策，还可以同馆内已购买的同专业类型数据库的使用数据进行对比决策；对于已购买数据库的续订，可以通过馆内已购买的同专业类型数据库的使用数据进行对比研究提供是否续订的决策。

3.4 形成系统优化机制，定期评估

在构建了系统的、科学的宏观与微观优化配置模型后，就需要形成定期的调整或评估引退机制，来保证“合适的人”能在“合理的时间”里按“科学的规则”做出正确的事情。对于华南理工大学图书馆的数字资源建设，图书馆应在一定的周期里开展数字资源采购资金学科分配比例的合理性以及针对具体数据库的购买或续订评估工作，形成规范的采购资金调整或数据库引退机制，以保证经费的合理使用。对于学校学科建设的调整，图书馆需要在相应学科采购资金的投入上进行调整；对于具体的某一拟购买或续订的数据库，图书馆需要组织专家委员会对其进行评估，为决策者购买或续订提供最优化决策。