長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表情況比較研究
——基于理、工、農(nóng)、醫(yī)學(xué)科相關(guān)數(shù)據(jù)的分析

喬錦忠， 姚春花

(北京師范大學(xué) 教育學(xué)部， 北京 100875)

一、 引 言

“長江學(xué)者獎勵計劃”自1998年實施以來，對我國高校學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)等作出了巨大貢獻(xiàn)。當(dāng)前全球科技競爭日趨激烈，我國正處于現(xiàn)代化建設(shè)的關(guān)鍵時期，加強知識創(chuàng)新體系建設(shè)、為技術(shù)創(chuàng)新提供人才支撐的需求日益迫切，因此對“長江學(xué)者獎勵計劃”這一人才工程項目入選者尤其是長江學(xué)者特聘教授的科研產(chǎn)出進(jìn)行跟蹤研究具有重要意義。

學(xué)術(shù)界有關(guān)長江學(xué)者科研產(chǎn)出的研究主要集中在以下兩個方面。一是比較其入選前后科研成果數(shù)量的變化，如李大玲等對環(huán)境領(lǐng)域“長江學(xué)者獎勵計劃”入選者的SCI論文發(fā)表情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這些學(xué)者大部分已成為學(xué)科領(lǐng)軍人物，他們所發(fā)表的SCI論文數(shù)量呈逐年上升趨勢[1]。二是比較其入選前后影響力的變化，如彭偉通過對長江學(xué)者特聘教授入選前后論文影響力(以論文他引頻次為指標(biāo))的對比研究，發(fā)現(xiàn)清華大學(xué)長江學(xué)者特聘教授入選后的論文影響力呈上升趨勢[2]。

SCI論文在學(xué)術(shù)界尤其是理、工、農(nóng)、醫(yī)等學(xué)科領(lǐng)域具有較高的認(rèn)知度，因此借助SCI論文對長江學(xué)者特聘教授的科研產(chǎn)出進(jìn)行評價具有較高的可信度。相對于科研成果數(shù)量而言，對質(zhì)量進(jìn)行評價較為復(fù)雜，而評價指標(biāo)的選擇尤為關(guān)鍵。自霍斯查爾德(Robin Haunschild)和伯恩曼(Lutz Bornmann)提出建立跨學(xué)科比較論文質(zhì)量的指標(biāo)開始[3]，學(xué)術(shù)界關(guān)于學(xué)術(shù)論文評價指標(biāo)的研究便不斷涌現(xiàn)。例如泰國學(xué)者索姆巴特姆波普(Narongrit Sombatsompop)等提出了影響因子平均值法(Impact Factor Point Average，IFPA),用于研究不同學(xué)科領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文的質(zhì)量[4]；劉秀華等認(rèn)為在科研成果質(zhì)量評價中，以期刊影響因子(Impact Factor，IF)作為評價論文質(zhì)量的唯一指標(biāo)容易遭受質(zhì)疑，采用IF和論文他引頻次(Other Citation，OC)相結(jié)合的方法較為合理[5]；魯玉妙等采用基于OC、IF和期刊分區(qū)等建立的綜合評價指標(biāo)體系對論文質(zhì)量進(jìn)行了評價[6]。近年來，湯姆森-路透科技集團(現(xiàn)科睿唯安)在其科研評價平臺Incites推出的學(xué)科規(guī)范化引文影響力指數(shù)(Category Normalized Citation Impact，CNCI)與期刊規(guī)范化引文影響力指數(shù)(Journal Norma-lized Citation Impact，JNCI)可以對不同學(xué)科、不同期刊論文的影響力進(jìn)行比較，被學(xué)術(shù)界廣泛采用。如威爾斯頓(James Wilsdon)等指出科研論文評價備受學(xué)科因素的干擾，因此建議引入CNCI指標(biāo)來評價科研論文質(zhì)量[7]；陳衛(wèi)靜運用CNCI和JNCI等4個指標(biāo)對科研成果進(jìn)行了綜合評價[8]；宋麗萍等認(rèn)為CNCI指標(biāo)較為客觀公正，因此建議在科研論文評價中重點采用CNCI指標(biāo)來衡量科研成果質(zhì)量[9]。

盡管學(xué)者們對學(xué)術(shù)論文的評價指標(biāo)進(jìn)行了較為深入的研究，但學(xué)術(shù)界對長江學(xué)者特聘教授SCI論文發(fā)表情況的相關(guān)研究仍存在不足。一方面是在研究成果的評價上主要以O(shè)C和IF等指標(biāo)為主；另一方面是在研究對象的選取上多局限于某一學(xué)科領(lǐng)域，未能對多個學(xué)科領(lǐng)域長江學(xué)者特聘教授SCI論文發(fā)表情況進(jìn)行全面深入的評估。基于此，本研究以理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表數(shù)量與質(zhì)量的變化情況為研究對象，揭示人才工程項目對科研產(chǎn)出的影響以及對不同學(xué)科科研產(chǎn)出影響的差異；同時結(jié)合科研產(chǎn)出變化情況探討當(dāng)前的科研管理政策與人事政策，為構(gòu)建更有利于學(xué)術(shù)人才健康成長和產(chǎn)出更有價值的科研成果的學(xué)術(shù)生態(tài)環(huán)境提供政策依據(jù)，從而服務(wù)于國家創(chuàng)新體系與創(chuàng)新能力建設(shè)。

二、 研究設(shè)計

(一) 研究思路

本研究以Web of Science數(shù)據(jù)庫中我國理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授發(fā)表在SCI收錄期刊中的論文作為分析源，以年均SCI論文發(fā)表數(shù)量、篇年均被引頻次、CNCI指數(shù)、JNCI指數(shù)為指標(biāo)，使用威爾科克森符號秩檢驗法對其入選前后發(fā)表的SCI論文數(shù)量與質(zhì)量進(jìn)行差異性分析與比較。

(二) 指標(biāo)選取

1. 年均SCI論文發(fā)表數(shù)量。學(xué)者聚焦在某學(xué)科領(lǐng)域和研究方向上的論文數(shù)量能反映其在該領(lǐng)域的參與度和貢獻(xiàn)度。因此論文數(shù)量是衡量學(xué)者學(xué)術(shù)活躍度和學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的重要指標(biāo)。為了消除時間因素對長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表數(shù)量的影響，本研究采用年均SCI論文發(fā)表數(shù)量這一指標(biāo)對長江學(xué)者特聘教授入選前后的論文發(fā)表數(shù)量進(jìn)行衡量。

2. 篇年均被引頻次。論文被引頻次是衡量論文質(zhì)量以及作者影響力的重要指標(biāo)。例如基本科學(xué)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(Essential Science Indicators，ESI)根據(jù)機構(gòu)論文引用總頻次對學(xué)術(shù)機構(gòu)的學(xué)科進(jìn)行排名就在國際上有很高的認(rèn)可度。為了便于對長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表情況進(jìn)行比較，本研究對SCI論文被引頻次進(jìn)行了年均和篇均化處理，即采用篇年均被引頻次這一指標(biāo)對SCI論文質(zhì)量進(jìn)行評價。

3. CNCI指數(shù)與JNCI指數(shù)。CNCI指數(shù)排除了出版年、學(xué)科領(lǐng)域與文獻(xiàn)類型對引用次數(shù)的影響；JNCI指數(shù)則排除了期刊類型對引用次數(shù)的影響。具體而言，CNCI指數(shù)是通過一篇文獻(xiàn)的實際被引次數(shù)除以同文獻(xiàn)類型、同出版年、同學(xué)科領(lǐng)域文獻(xiàn)的期望被引次數(shù)獲得的。一組文獻(xiàn)的CNCI指數(shù)則用該組中每篇文獻(xiàn)CNCI值的平均值來表示。如果CNCI指數(shù)等于1，說明該組文獻(xiàn)的被引表現(xiàn)與世界平均水平相當(dāng)；CNCI指數(shù)大于1，表明被引表現(xiàn)高于世界平均水平；小于1則表示被引表現(xiàn)低于世界平均水平。JNCI指數(shù)與CNCI指數(shù)類似，區(qū)別在于JNCI指數(shù)不是對研究領(lǐng)域進(jìn)行規(guī)范，而是對論文發(fā)表在特定期刊的被引頻次進(jìn)行規(guī)范，即一篇論文的JNCI指數(shù)值為該論文實際被引次數(shù)與該期刊上發(fā)表的同出版年、同文獻(xiàn)類型論文的平均被引次數(shù)的比值。一組文獻(xiàn)的JNCI指數(shù)則用該組文獻(xiàn)中每篇文獻(xiàn)的JNCI值的平均值表示。JNCI指數(shù)大于1，說明該組文獻(xiàn)的影響力高于世界平均水平。需要強調(diào)的是，JNCI指數(shù)值高既能說明科研主體的科研水平高，也意味著其對期刊的貢獻(xiàn)度大(1)https:∥www.docin.com/p-1435917002.html.。JNCI指數(shù)與CNCI指數(shù)配合使用，可以對科研成果質(zhì)量進(jìn)行更為準(zhǔn)確的評價。如果一位科研工作者所發(fā)表論文的CNCI指數(shù)與JNCI指數(shù)均大于1，說明該科研工作者有很高的研究水平；如果CNCI指數(shù)大于1，而JNCI指數(shù)小于1，可能意味著該科研工作者科研水平較高，且發(fā)表的期刊具有較高的被引頻次；如果JNCI大于1，而CNCI小于1，則表明論文所發(fā)表刊物的總體水平較低；如果兩者均小于1，則表明該科研工作者的研究水平仍有較大的提升空間。

本研究側(cè)重于分析理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選前后發(fā)表的SCI論文的質(zhì)量，樣本數(shù)據(jù)容易受時間等因素的干擾，所以研究結(jié)果主要以完全排除時間干擾的CNCI指數(shù)為主，同時參考篇年均被引頻次和JNCI指數(shù)。也就是說如果各項衡量指標(biāo)的結(jié)果一致，我們會選擇接受所有的指標(biāo)；如果存在沖突，我們會以CNCI指數(shù)作為最終判決依據(jù)，并作出詳細(xì)說明。本研究所使用的研究指標(biāo)及其說明詳見表1。

表1 研究指標(biāo)及其說明

(三) 數(shù)據(jù)來源及描述

本研究通過國家自然科學(xué)基金委官網(wǎng)、教育部官網(wǎng)、中國人才網(wǎng)等資源庫搜集信息，以理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科“長江學(xué)者獎勵計劃”截至2016年(至2018年底有3年時間發(fā)表論文)(2)長江學(xué)者特聘教授入選前是指其從獲得博士學(xué)位到獲聘特聘教授為止；入選后是指其從獲聘特聘教授到2018年12月底為止。特聘教授入選者名單為總樣本，采用分層隨機抽樣與目的性抽樣相結(jié)合的方式抽取樣本。首先，本研究采用分層隨機抽樣法，并根據(jù)長江學(xué)者特聘教授入選時的設(shè)崗學(xué)科類別(理學(xué)、工學(xué)、農(nóng)學(xué)、醫(yī)學(xué))(3)設(shè)崗學(xué)科劃分依據(jù)為《中華人民共和國學(xué)科分類與代碼國家標(biāo)準(zhǔn)》。抽取總樣本的10%。其次，為了使數(shù)據(jù)更具可比性，本研究采用目的性抽樣，主要選取年齡在65歲及以下(4)設(shè)定65歲及以下的年齡條件是因為學(xué)者年齡與學(xué)術(shù)生產(chǎn)密切關(guān)系，如一般高校規(guī)定二級教授65歲退休，因此本研究選擇65歲作為限制條件更符合實際情況。、所在單位為“雙一流”建設(shè)高校(5)樣本學(xué)者的單位限制在“雙一流”建設(shè)高校是因為“雙一流”建設(shè)高校中長江學(xué)者特聘教授在總樣本中占比最高，更符合樣本分布特點。的樣本進(jìn)行研究。最后，在資料檢索過程中，本研究對少部分信息不全的樣本進(jìn)行了替換，最終獲得176位長江學(xué)者特聘教授較為完整的信息(具體的樣本分布信息詳見表2)。

表2 樣本相關(guān)信息

176位長江學(xué)者特聘教授均來自第11～16批。具體而言，第11批25人，占比14.2%；第12批25人，占比14.2%；第13批26人，占比14.8%；第14批36人，占比20.5%；第15批30人，占比17.0%；第16批34人，占比19.3%。需要強調(diào)的是，176位長江學(xué)者特聘教授中，年齡最大的為65歲，最小的為34歲，獲聘時的平均年齡和年齡中位數(shù)均為44歲，獲得博士學(xué)位時的平均年齡為30歲，中位數(shù)為28歲,這意味著樣本中多數(shù)學(xué)者在獲聘長江學(xué)者特聘教授前有15年左右的科研工作經(jīng)驗；而獲聘長江學(xué)者的時間是從2011—2016年，以2013年和2014年為中點，SCI論文收集至2018年底，大體可以認(rèn)為樣本中的長江學(xué)者特聘教授獲聘后有5年左右的科研工作經(jīng)驗。這意味著本研究在檢索SCI論文被引頻次時，他們獲聘前后的時間對比為3∶1。

長江學(xué)者特聘教授SCI論文收錄信息全部來源于Web of Science數(shù)據(jù)庫發(fā)布的數(shù)據(jù)，長江學(xué)者特聘教授SCI論文相關(guān)指標(biāo)信息(6)與SCI論文相關(guān)的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)截至2018年12月底。來源于Incites數(shù)據(jù)庫。

三、 研究結(jié)果

(一) 長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文影響力均高于世界平均水平，但與國際頂尖高校的學(xué)者相比仍有較大差距

中位數(shù)與平均數(shù)相比，可以有效避免極值數(shù)據(jù)對集中趨勢的影響，有利于消除偶然誤差，所以本研究除了考查各項指標(biāo)的平均數(shù)外，還重點關(guān)注其中位數(shù)值。本研究通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)(詳見表3)，長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文的CNCI指數(shù)的平均值分別為2.79、2.08，中位數(shù)分別為1.26、1.25，均高于世界平均水平；JNCI指數(shù)的平均值分別為1.22、1.06，中位數(shù)分別為1.11、0.99，除了入選后的中位數(shù)略低于世界平均水平外，其他均高于世界平均水平。另外，據(jù)統(tǒng)計2009—2019年間，全世界發(fā)表科技論文的篇年均被引頻次的平均值為1.27(7)http:∥www.gov.cn/shuju/2019-11/20/content_5453698.htm.，而我國長江學(xué)者特聘教授入選前后所發(fā)表論文的篇年均被引頻次的平均值分別為29.66、8.68，中位數(shù)分別為19.70、5.63，均高于世界平均水平。綜上可見，我國長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文質(zhì)量均高于世界平均水平。

但與國際頂尖高校的學(xué)者相比，我國長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文的影響力均存在一定差距。本研究通過對世界綜合排名前50的一流大學(xué)SCI論文(2013—2018年)的CNCI指數(shù)與JNCI指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)其中位數(shù)分別為1.95和1.27，均遠(yuǎn)高于我國長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文的CNCI指數(shù)中位數(shù)(1.26、1.25)和JNCI指數(shù)中位數(shù)(1.11、0.99)。另外，有研究發(fā)現(xiàn)世界綜合排名前50的一流大學(xué)學(xué)者所發(fā)表SCI論文(2005—2015年)的篇年均被引頻次為21.2次[10]，而我國長江學(xué)者特聘教授入選前(15年期)的篇年均被引頻次的中位數(shù)為19.70，入選后(5年期)的篇年均被引頻次的中位數(shù)為5.63。由此可見，盡管我國長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文影響力高于世界平均水平，但與國際頂尖大學(xué)的學(xué)者相比仍有較大差距。

表3 長江學(xué)者特聘教授SCI論文發(fā)表情況描述統(tǒng)計

(二) 總體來看，長江學(xué)者特聘教授入選后SCI論文發(fā)表數(shù)量增長顯著，質(zhì)量相對穩(wěn)定

從SCI論文發(fā)表數(shù)量來看，長江學(xué)者特聘教授年均SCI論文發(fā)表數(shù)量的平均值從入選前的2.79篇/年增長到入選后的12.76篇/年，增長了3.6倍；中位數(shù)從入選前的2.11篇/年增長到入選后的8.81篇/年，增長了3.17倍。

從SCI論文發(fā)表質(zhì)量來看，長江學(xué)者特聘教授SCI論文篇年均被引頻次的平均數(shù)從入選前的29.66次/篇/年下降到入選后的8.68次/篇/年,中位數(shù)從入選前的19.70次/篇/年下降到入選后的5.63次/篇/年，均下降了71%。CNCI指數(shù)的平均數(shù)從入選前的2.79下降到入選后的2.08，中位數(shù)則相對穩(wěn)定，從1.26變?yōu)?.25。JNCI指數(shù)的平均數(shù)從入選前的1.22下降到入選后的1.06，中位數(shù)從1.11下降為0.99，下降較為明顯。綜合三項衡量SCI論文質(zhì)量的指標(biāo)來看，篇年均被引頻次、CNCI指數(shù)和JNCI指數(shù)均呈現(xiàn)下降趨勢，但CNCI指數(shù)下降幅度相對較小。此外，CNCI指數(shù)的平均數(shù)和中位數(shù)變化幅度不一致，鑒于中位數(shù)可以有效避免極端值影響，比平均數(shù)更有效度，因此本研究參考CNCI指數(shù)的中位數(shù)值。

為了進(jìn)一步探索長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表數(shù)量和質(zhì)量的變化是否存在統(tǒng)計學(xué)意義上的差異，本研究采用非參數(shù)檢驗法進(jìn)行分析。本研究使用SPSS 24軟件進(jìn)行非參數(shù)單樣本K-S正態(tài)分布檢驗，結(jié)果顯示4對(8組)數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布(P值均小于0.05,見表4)，因此本研究最終選用威爾科克森符號秩檢驗法進(jìn)行差異性分析。

表4 單樣本柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗

從SCI論文發(fā)表數(shù)量來看，長江學(xué)者特聘教授入選前后年均SCI論文發(fā)表數(shù)量的差異性檢驗結(jié)果P=0.000<0.05(見表5)，結(jié)合表3相關(guān)數(shù)據(jù)可知長江學(xué)者特聘教授年均SCI論文發(fā)表數(shù)量的中位數(shù)從入選前的2.11篇/年上升到入選后的8.81篇/年。由此可見，長江學(xué)者特聘教授入選后的SCI論文發(fā)表數(shù)量與入選前相比增長顯著。

表5 長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表數(shù)量差異性檢驗

從SCI論文發(fā)表質(zhì)量來看，首先，長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文篇年均被引頻次的差異性檢驗結(jié)果P=0.000<0.05(見表6)，SCI論文篇年均被引頻次中位數(shù)從入選前的19.7次/篇/年下降到入選后的5.63次/篇/年(見表3)，下降顯著。其次，長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文CNCI指數(shù)差異性檢驗結(jié)果P=0.202>0.05，不顯著，其中位數(shù)從入選前的1.26變?yōu)槿脒x后的1.25，僅下降了0.01，基本保持穩(wěn)定。最后，長江學(xué)者特聘教授入選前后的JNCI指數(shù)差異性檢驗結(jié)果P=0.001<0.05，其中位數(shù)從入選前的1.11下降到入選后的0.99，下降顯著。

表6 長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表質(zhì)量差異性檢驗

本研究在分析長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文質(zhì)量的變化情況時，出現(xiàn)了三個指標(biāo)分析結(jié)果不一致的情況，即篇年均被引頻次、JNCI指數(shù)顯著下降，而CNCI指數(shù)基本保持穩(wěn)定。首先，論文被引頻次受發(fā)表時間的影響較大，有學(xué)者通過對24本國家一級學(xué)會主辦的學(xué)術(shù)期刊進(jìn)行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)被引峰值出現(xiàn)在發(fā)表后2年的有6本，而3年及以上的則有18本[11]。這表明在文獻(xiàn)生命周期結(jié)束之前，論文篇年均被引頻次并不穩(wěn)定，會一直受發(fā)表時間長短等因素的影響。長江學(xué)者特聘教授入選后論文發(fā)表時間相對較短會影響篇年均被引頻次的有效性和準(zhǔn)確性，為了減少發(fā)表時間對篇年均被引頻次有效性和準(zhǔn)確性的影響，我們需要對其進(jìn)行適當(dāng)矯正。由于論文的被引頻次與其發(fā)表時間密切相關(guān)，前文在樣本描述時曾提到長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文檢索時的時長對比大體為3∶1，長江學(xué)者特聘教授入選后的篇年均被引頻次的平均數(shù)和中位數(shù)分別為8.68和5.63，放大3倍后分別為26.04和16.89，仍低于入選前的29.66和19.70，但不存在顯著差異(P=0.129)，也就是說排除發(fā)表時間長短這一因素后，長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文篇年均被引頻次的變化不存在統(tǒng)計學(xué)意義上的差異，由此可以印證由入選前后CNCI指數(shù)相對穩(wěn)定而得出的長江學(xué)者特聘教授論文質(zhì)量相對穩(wěn)定的結(jié)論。其次，JNCI指數(shù)顯著下降與長江學(xué)者特聘教授入選后論文發(fā)表刊物等級的提高有關(guān)，所以在被規(guī)范化后出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化引用次數(shù)下降的狀況。通過上述分析可知，長江學(xué)者特聘教授入選前后發(fā)表的SCI論文質(zhì)量相對穩(wěn)定。

(三) 四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選后SCI論文發(fā)表數(shù)量均增長顯著，理科質(zhì)量下降明顯，工科、醫(yī)科和農(nóng)科質(zhì)量有所上升但不顯著

為進(jìn)一步探究長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表情況，本研究分別對理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科的具體情況進(jìn)行分析。從SCI論文發(fā)表數(shù)量來看，理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選后年均SCI論文發(fā)表數(shù)量均高于入選前，其中農(nóng)學(xué)的增長幅度最小，但其中位數(shù)依然從入選前的1.13篇/年增長到入選后的5.22篇/年，增長了3.6倍(見表7)。本研究通過差異性分析發(fā)現(xiàn)，理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選前后年均SCI論文發(fā)表數(shù)量變化的檢驗結(jié)果均小于0.05(見表8)，這表明以上四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選后SCI論文發(fā)表數(shù)量均呈現(xiàn)顯著增長趨勢。

表7 理、工、農(nóng)、醫(yī)四大學(xué)科SCI論文發(fā)表情況描述性統(tǒng)計分析

表8 四大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文發(fā)表數(shù)量與質(zhì)量差異性檢驗

從SCI論文發(fā)表質(zhì)量來看，理科類長江學(xué)者特聘教授入選后三項衡量論文質(zhì)量的指標(biāo)均呈下降趨勢。具體由表7可知，篇年均被引頻次的平均數(shù)從入選前的39.53次/篇/年下降到入選后的10.00次/篇/年，中位數(shù)從入選前的22.07次/篇/年下降到入選后的6.48次/篇/年；CNCI指數(shù)平均數(shù)從入選前的2.13下降到入選后的1.58，中位數(shù)從入選前的1.48下降到入選后的1.31；JNCI指數(shù)平均數(shù)從入選前的1.29下降到入選后的0.98，中位數(shù)從入選前的1.16下降到入選后的0.91。此外，本研究對理科類長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文質(zhì)量的變化進(jìn)行差異性檢驗發(fā)現(xiàn)，三項指標(biāo)的檢驗結(jié)果均呈顯著性差異(見表8)。其中，SCI論文篇年均被引頻次差異性檢驗結(jié)果P=0.000<0.05，中位數(shù)從入選前的22.07次/篇/年下降到入選后的6.48次/篇/年，下降顯著；CNCI指數(shù)差異性檢驗結(jié)果P=0.005<0.05，中位數(shù)從入選前的1.48下降到入選后的1.31，下降顯著；JNCI指數(shù)差異性檢驗結(jié)果P=0.001<0.05，中位數(shù)從入選前的1.16下降到入選后的0.91，下降顯著。由此可見，理科類長江學(xué)者特聘教授入選后的SCI論文質(zhì)量下降顯著。

工科、農(nóng)科與醫(yī)科三大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授SCI論文CNCI指數(shù)的中位數(shù)分別從入選前的1.19、0.91和0.99上升為入選后的1.30、0.95和1.21(其中農(nóng)科和醫(yī)科的CNCI指數(shù)平均數(shù)呈下降趨勢，但正如前文所言，平均數(shù)易受極端值影響，在樣本分布非正態(tài)時，不適合作為度量集中趨勢的指標(biāo)，故本研究選擇中位數(shù)作為參考指標(biāo))，但差異性檢驗結(jié)果均大于0.05(分別為0.760、0.463、0.465)，從統(tǒng)計學(xué)意義上來看上升均不顯著。從JNCI指數(shù)看，工科與農(nóng)科的平均數(shù)與中位數(shù)均呈下降趨勢，醫(yī)科則呈現(xiàn)上升趨勢，但三大學(xué)科的差異性檢驗結(jié)果均大于0.05(分別為0.058、0.917、0.733)，變化不顯著。工科、農(nóng)科與醫(yī)科三大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授SCI論文的篇年均被引頻次的平均數(shù)與中位數(shù)均呈下降趨勢，且差異性檢驗結(jié)果均小于0.05(分別為0.000、0.028、0.000)，變化顯著。但如前文所述，篇年均被引頻次由于受入選前后時間長短等因素的干擾，需要進(jìn)行矯正。本研究采取與前文相同的矯正方法，把入選后工科、農(nóng)科、醫(yī)科三大學(xué)科SCI論文被引時間長度放大3倍，即把相應(yīng)的篇年均被引頻次放大3倍，則入選后SCI論文篇年均被引頻次中位數(shù)由5.42、2.74和5.63分別變?yōu)?6.26、8.22和16.89，與工科、農(nóng)科和醫(yī)學(xué)入選前的篇年均被引頻次18.06、15.41和18.86相比(見表7)，雖然結(jié)果仍呈現(xiàn)下降趨勢，但差異性檢驗結(jié)果均大于0.05(分別為0.09、0.22、0.18)，從統(tǒng)計學(xué)上講變化并不顯著，這意味著通過篇年均被引頻次并不能得出三大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授入選后發(fā)表的SCI論文質(zhì)量下降的結(jié)論。綜上所述，以CNCI指數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，參考JNCI指數(shù)與篇年均被引頻次，可以認(rèn)為工科、農(nóng)科和醫(yī)科三大學(xué)科長江學(xué)者特聘教授在入選后所發(fā)表的SCI論文質(zhì)量略有上升，但并不顯著。

四、 研究結(jié)論與分析

(一) 長江學(xué)者特聘教授入選者有較高的學(xué)術(shù)水平，但與世界一流水平相比仍有相當(dāng)?shù)牟罹?/h3>

由上文可知，我國長江學(xué)者特聘教授入選前后SCI論文的CNCI指數(shù)的平均數(shù)與中位數(shù)均高于世界平均水平，但與世界一流大學(xué)的學(xué)者相比仍有相當(dāng)?shù)牟罹唷?dǎo)致這種結(jié)果的原因有如下幾個方面。從宏觀層面來看，我國經(jīng)濟和教育發(fā)展雖然取得了長足進(jìn)步，但相較于發(fā)達(dá)國家仍有較大差距，特別是人均GDP和高等教育毛入學(xué)率等與發(fā)達(dá)國家相比差距較大，這對科技發(fā)展水平有一定影響，客觀上制約了人才的發(fā)展。從中觀層面來看，課題申請制度、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度、院士及各種人才稱號評審制度、學(xué)術(shù)期刊治理等還有一些不盡如人意之處；科技資源配置還存在分散、重復(fù)、低效利用等問題；行風(fēng)學(xué)風(fēng)有待進(jìn)一步端正等也對人才發(fā)展造成了一定阻礙。在微觀層面，科技評價導(dǎo)向不夠合理，如一些科研院所和高校在職稱晉升、聘期和年度考核時過分看重論文數(shù)量，而忽視論文質(zhì)量，這也是造成上述現(xiàn)象的一個重要原因。

(二) 長江學(xué)者特聘教授入選后SCI論文數(shù)量增長顯著，但質(zhì)量還有待進(jìn)一步提升

長江學(xué)者特聘教授入選后SCI論文發(fā)表數(shù)量較之入選前呈現(xiàn)顯著增長趨勢，質(zhì)量與入選前相比相對穩(wěn)定。SCI論文發(fā)表數(shù)量的增長與“長江學(xué)者獎勵計劃”的獎勵機制有關(guān)。一方面，學(xué)者得到肯定與獎勵后會產(chǎn)生更高的科研熱情，SCI論文發(fā)表數(shù)量隨之增加；另一方面，長江學(xué)者特聘教授入選后考核標(biāo)準(zhǔn)提高，學(xué)者們?yōu)榱送瓿煽己巳蝿?wù)便不斷增加科研產(chǎn)出。另外，隨著長江學(xué)者特聘教授在行業(yè)內(nèi)學(xué)術(shù)知名度的提高，他們可以指導(dǎo)更多的學(xué)生，不斷壯大其科研團隊，科研成果數(shù)量也會隨之增加。李憶華等認(rèn)為，在高校教師學(xué)術(shù)成長過程中，優(yōu)勢積累的程度越高，教師學(xué)術(shù)成長的速度越快，而團隊就是影響其優(yōu)勢積累的原因之一[12]。長江學(xué)者特聘教授獲聘后科研成果質(zhì)量沒有顯著提升，這可能與其科研精力的分散有關(guān)。美國學(xué)者朱克曼(Harriet Zuckerman)對諾貝爾獎獲得者與沒有獲獎的科學(xué)家進(jìn)行對比研究后，發(fā)現(xiàn)諾貝爾獎獲得者們的創(chuàng)造力在獲獎后的5年內(nèi)驟然下降[13]。她認(rèn)為隨著社會地位的提升，著名學(xué)者會承擔(dān)更多學(xué)術(shù)共同體內(nèi)部的工作和社會工作，從而影響了其科研創(chuàng)造力。

此外，我們可以運用霍姆斯特龍(Bengt Holmstrom)和米爾格羅姆(Paul Milgrom)建立的多任務(wù)條件下“委托-代理”理論模型對這一現(xiàn)象進(jìn)行解釋。該理論認(rèn)為當(dāng)代理人從事多項工作時，一項工作所獲得的激勵取決于多項工作之間的關(guān)系和各項工作的可觀測性；如果代理人完成不同工作的邊際成本彼此獨立，那么對其中任何一項工作的激勵都不會影響代理人在其他工作上的努力程度；如果不同工作之間的邊際成本互補，那么在總收入既定時，努力程度更容易被觀測的顯性工作將獲得更加有效的激勵[14]。同一任務(wù)兩個維度之間的關(guān)系與同一工作內(nèi)部不同任務(wù)之間的關(guān)系類似。在總收益恒定的條件下，數(shù)量與質(zhì)量之間的關(guān)系符合邊際成本互補的條件，而觀測數(shù)量遠(yuǎn)比觀測質(zhì)量更為容易，因此就會出現(xiàn)數(shù)量增加而質(zhì)量穩(wěn)定甚至下降的現(xiàn)象。

(三) 基礎(chǔ)學(xué)科科研成果質(zhì)量有所下降，應(yīng)用學(xué)科科研成果質(zhì)量相對穩(wěn)定

之所以會出現(xiàn)工科、農(nóng)科和醫(yī)科科研成果質(zhì)量上升，而理科卻下降的情況，主要原因在于學(xué)科性質(zhì)不同。應(yīng)用型學(xué)科對于實驗環(huán)境和硬件投入有較大的依賴，生產(chǎn)過程的可重復(fù)性較強，有實驗和調(diào)查數(shù)據(jù)就便于產(chǎn)出科研成果。對于工科、農(nóng)科和醫(yī)科這些應(yīng)用型學(xué)科而言，借助各種工程項目，短時期內(nèi)通過加大科研投入就可能對學(xué)術(shù)成果數(shù)量和質(zhì)量產(chǎn)生明顯的推動作用。但基礎(chǔ)學(xué)科生產(chǎn)過程的可重復(fù)性較弱，對學(xué)術(shù)軟環(huán)境和知識積累的要求較高，短期的強激勵可能不會產(chǎn)生顯著效果，甚至?xí)m得其反。

五、 政策建議

知識創(chuàng)新體系建設(shè)迫切需要更多從“0到1”的原創(chuàng)性成果，“長江學(xué)者獎勵計劃”是國家投入巨資重點扶持的人才項目，本研究通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，長江學(xué)者特聘教授入選前后科研成果質(zhì)量并沒有得到較大幅度的提高，在基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域(理科)甚至還出現(xiàn)了下降的情況，這顯然不能滿足當(dāng)前我國發(fā)展的戰(zhàn)略需求。當(dāng)前，我國經(jīng)濟總量已位居全球第二，2019年人均GDP突破1萬美元，我國即將步入中等發(fā)達(dá)國家行列。在高質(zhì)量發(fā)展階段，我們迫切要求提高人才質(zhì)量，為人才發(fā)展?fàn)I造良好的學(xué)術(shù)生態(tài)環(huán)境，讓其將更多時間和精力投入到原創(chuàng)性成果的研究中去。2014年以來，國家出臺了多部關(guān)于鼓勵科學(xué)創(chuàng)新和改善學(xué)術(shù)生態(tài)環(huán)境的文件。結(jié)合國家文件精神，本研究提出以下幾點政策建議。

(一) 實施分類評價，降低對基礎(chǔ)學(xué)科長江學(xué)者特聘教授科研成果的數(shù)量要求，在考核指標(biāo)中引入代表作評價科研成果質(zhì)量

當(dāng)前，我國高等教育已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，國家提倡在科學(xué)研究領(lǐng)域破除“四唯”，提高學(xué)者的科研創(chuàng)新能力。2018年，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于深化項目評審、人才評價、機構(gòu)評估改革的意見》指出要堅持分類評價。近日，科技部、教育部頒發(fā)的《關(guān)于規(guī)范高等學(xué)校SCI論文相關(guān)指標(biāo)使用 樹立正確評價導(dǎo)向的若干意見》中也指出應(yīng)深刻認(rèn)識論文“SCI至上”的影響、建立健全分類評價體系并完善學(xué)術(shù)同行評價等。“長江學(xué)者獎勵計劃”是我國重要的人才工程項目，長江學(xué)者特聘教授是我國學(xué)術(shù)創(chuàng)新的主力軍之一，這些入選者中的大多數(shù)也正處于科學(xué)探索的高峰期，其研究水平大都高于世界平均水平，因此應(yīng)該讓他們把更多的時間和精力投入到原創(chuàng)性研究中或面向國家重大需求展開長期攻關(guān)。我們?nèi)舨环謱W(xué)科強行統(tǒng)一設(shè)定數(shù)量要求、縮短考核周期，科研人員就會把大量時間投入到小問題中，無法堅持在大問題上開展長期研究，也很難產(chǎn)生突破性成果。所以，高校和科研院所應(yīng)改革現(xiàn)行的人才管理制度，調(diào)整基礎(chǔ)學(xué)科高層次人才的選聘和考核標(biāo)準(zhǔn)，取消對基礎(chǔ)學(xué)科高層次人才科研成果的年度考核，降低對聘期考核的論文數(shù)量要求，采取以代表性成果質(zhì)量為主要標(biāo)準(zhǔn)的綜合評價方式，給予學(xué)者充分的信任，讓他們有更多的時間和空間產(chǎn)出高質(zhì)量的科研成果。

(二) 建立科研質(zhì)量預(yù)警和監(jiān)督機制，促進(jìn)科研產(chǎn)出質(zhì)量與數(shù)量的平衡

本研究發(fā)現(xiàn)長江學(xué)者特聘教授入選后SCI論文發(fā)表數(shù)量增長顯著，而質(zhì)量卻相對穩(wěn)定。因此為了平衡科研產(chǎn)出數(shù)量與質(zhì)量，實現(xiàn)項目效益最大化，高校應(yīng)科學(xué)設(shè)計并建立科研質(zhì)量預(yù)警和監(jiān)督機制。為了解決多任務(wù)工作之間的效果平衡問題，辛克萊-德加涅(Bernard Sinclair-Desgagne)提出了監(jiān)視理論，即對多任務(wù)工作中較容易的任務(wù)進(jìn)行定期監(jiān)視，對較困難的任務(wù)進(jìn)行不定期審核；當(dāng)較容易完成的任務(wù)業(yè)績明顯超常時，就對較困難的任務(wù)進(jìn)行核查，若發(fā)現(xiàn)較困難任務(wù)的業(yè)績比較差，則其所獲得的收入將會低于沒有被核查時的收入[15]。按照監(jiān)視理論的原理完善科研成果數(shù)量與質(zhì)量相對平衡的激勵機制，就是將科研數(shù)量與質(zhì)量之間原本相互獨立的關(guān)系轉(zhuǎn)化為互補關(guān)系。具體來講，當(dāng)學(xué)者科研產(chǎn)出的數(shù)量超過群體平均水平時，應(yīng)構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)警和監(jiān)督機制，加強對科研成果質(zhì)量的審核。若發(fā)現(xiàn)科研成果質(zhì)量存在問題，相關(guān)部門和單位應(yīng)要求學(xué)者作出解釋說明；對于存在學(xué)術(shù)不端行為且情節(jié)嚴(yán)重的應(yīng)取消其榮譽稱號，并追繳獎勵和相關(guān)待遇。這種對于科研成果數(shù)量與質(zhì)量之間的強制性規(guī)定，可以引導(dǎo)學(xué)者們在追求科研產(chǎn)出數(shù)量的同時，更加注重科研成果的質(zhì)量。

(三) 適當(dāng)加大獎勵力度，在職稱評定和聘期考核中提高對應(yīng)用型學(xué)科人才科研成果質(zhì)量的要求

“長江學(xué)者獎勵計劃”等人才項目在推動我國學(xué)術(shù)進(jìn)步和提高科研人員收入等方面發(fā)揮了積極作用。我國長江學(xué)者特聘教授入選者的學(xué)術(shù)水平及綜合素質(zhì)都相對較高，但與國外頂尖大學(xué)的高水平學(xué)者相比還有一定的差距，為此國家需要繼續(xù)加強高層次人才隊伍建設(shè)，加大對高層次人才的投入力度，提高長江學(xué)者特聘教授等高層次人才的收入水平。當(dāng)然除了提高收入外，高校還需要為這些學(xué)者提供更好的工作與生活環(huán)境，如解決好實驗室等硬件設(shè)施建設(shè)問題，幫助他們組建高水平的研究團隊，為他們解決住房、子女入學(xué)、配偶工作和醫(yī)療保障等一系列工作和生活問題。此外，鑒于對工科、農(nóng)科和醫(yī)科等應(yīng)用型學(xué)科短期內(nèi)進(jìn)行大量投入可以獲得更好的建設(shè)效果，高校需在國家加大對應(yīng)用型學(xué)科投入力度的基礎(chǔ)上，提高應(yīng)用型學(xué)科學(xué)者科研成果考核的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵他們產(chǎn)出更優(yōu)質(zhì)的科研成果。

六、 結(jié) 語

由于受數(shù)據(jù)可獲得性和科研成果評價本身的復(fù)雜性等因素影響，本研究還存在一定局限性。一是沒有對人文社會科學(xué)領(lǐng)域的長江學(xué)者特聘教授進(jìn)行研究。二是在指標(biāo)選取上未能完全克服時間等因素對前后比較的干擾。三是在研究設(shè)計上沒有將未獲人才稱號和基金項目資助的普通大學(xué)教師和研究人員設(shè)置為參照組，與長江學(xué)者特聘教授進(jìn)行比較研究。這些問題都需要在后續(xù)研究中進(jìn)一步完善。