简单依据蓝皮书所披露的寥寥数个指标值，就推断出校内官员获奖过多的结论，有些武断了。

    近日，2014年广东教育蓝皮书发布，其中《广东省高校科技人才去“官本位化”研究报告》一文披露的数据显示，广东省高校获得2012年国家哲学社会科学重点、重大项目中，院（系、所）领导占比高达73.9%，并由此认为，“科研奖项获得者中出现了官员占比偏高等现象”。报告一出，自然引发媒体关注，特别是“官员占有公共资源过多”的结论，更引发出各种关于校内官员凭着占据申报要津而垄断奖项的“理论解释”。

    其实，即便承认蓝皮书统计是科学而且全面的，仅凭校内领导占比过高这一项指标值，仍不足以判断他们是否靠行政地位垄断资源。因为目前中国高校普遍相信有学术地位的研究者才有资格领导院、系、所，所以在全国各地的高校里，学者的学术地位和行政地位具有高度一致性。这意味着，真要严肃探讨校内官员是否占有过多奖项，也必须先对已有的统计数据进行细分，然后作不同变量间的相关性分析。比如，校内领导的学术地位与获奖概率的相关性到底如何，如果最后数据显示，获奖同行政地位的相关度超过同学术地位的相关度，并且存在具有统计学意义的显著差异，那才能确认校内官员的行政地位同获得奖项存在关联度。即便如此，到底是否凭借行政垄断才获得奖项，仍有进一步证明的必要。

    我在这里不怕摘抄“统计学概论”，不是出于对统计技术的个人喜好，而是为了表达一点：既然蓝皮书采用数理统计方法，来证明校内领导获得奖项过多的观点，那为了保证论据的科学性，就必须充分满足统计分析的基本方法论和相应的技术要求。否则，因为简单依据蓝皮书所披露的寥寥数个指标值，就推断出校内官员获奖过多的结论，有些武断了。

    在历史学家黄仁宇眼里，中国人最缺少的就是“数字概念”，做事情很难达到精确程度。如今这个毛病好像突然被“根除”了，今天中国媒体上到处可以看到用统计数字说话的论证方式。可遗憾的是，国人的“用数字说话”往往存在着内伤，那就是形同邯郸学步的“半拉子工程”。统计分析属于定量研究的范畴，但要让数字精确反映事物，先得准确界定事物，不能在概念的属性上出现混乱。就蓝皮书而言，既要分析行政领导获奖比例，那就必须将领导可能具有多个身份相互剥离，才能比较出同样学术地位不突出的行政领导和普通教授，获奖比例是否不同，以及同样学术地位突出的行政领导和普通教授，获奖比例是否不同。如果两相对比得出的结果不但本身差异明显，且彼此明显接近，才有可能最后证明行政地位是否影响了个人获奖。要做就做到位，否则，把统计分析的旗帜打得再高，也说明不了任何东西。

    坦率地说，许多人会在使用统计分析方法时搞“半拉子工程”，未必真的不懂统计分析的要领，只是为了获得某种耸人听闻的效果，就置科学方法的要求于脑后了。引发公众关注乃至反感，最后带来阅读量或点击率，恐怕也是个别研究机构、媒体和评论员的私心所在。

    问题在于，如此策略一旦被广泛采用，严肃的讨论难免被情绪宣泄所取代，不要说研究问题，就是冷静下来思考都成了稀罕。笔者无意否定存在校内官员获奖过多的可能性。政府掌握那么多资源，各级官员拥有那么大的权力，同时又面对那么大的诱惑，要说没有人动用行政资源来获取名利，几乎是不可能的。既然如此，何必再绕着圈子来证明校内官员获奖过多？也许作者或评论员是为了表现自己“论而有据且精准到位”，但只要未能将科学进行到底，最后即使道出的是实情，也会有违本意而贻笑大方。