激励机制、科研合作网络与大学声誉之间的关系研究，本文主要内容关键词为：激励机制论文,声誉论文,科研论文,关系论文,大学论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
当前，我国绝大部分高校的科研评定体系非常注重科研成果的作者顺序，甚至只有第一作者才被承认[1]，并视同独撰的成果来评定职称或岗位津贴。对于这个潜在“惯例”，一个比较普遍的解释来自于所谓的“挂名”问题[2]，这已经引起了持续而广泛的争议。虽然科学计量学文献已经充分论述了科研合作的重要性[3]，但是，他们主要采用的是个体视角(如作者特征、合作网络)或群体视角(如科研团队)，依然没有解决下列问题：第一，既然科研激励制度是在大学的组织层次制定的，那么，如何从组织视角来考察科研合作行为及其特征？第二，个体科研合作行为受组织制度的影响，也必然会影响组织产出，如何系统解析并检验两者之间的关系？
基于此，本文以大学为分析单位，从组织声誉的研究视角入手，借助信息经济学理论与社会资本理论，重点研究科研激励制度、科研合作行为对大学声誉的影响及其微观作用结构，并首次运用客观数据进行较系统的实证检验。本文的研究思路与相关结论，将对我国大学的科研管理体制调整、竞争力的积聚以及组织声誉的提升起到一定的借鉴作用。
一、理论发展与研究假设
(一)概念与基本模型
借助组织声誉[4]的相关理论，我们把大学声誉(university reputation)定义为：与其他大学相比，一所大学过去的行为结果、价值创造能力与未来前景对其利益相关者的整体吸引力。总体看来，大学声誉是其利益相关者认知层面的综合结果，也是其竞争能力的外显形式。
大学声誉与其科研实力是紧密相关的。科学研究不仅是一所大学培养人才和服务社会的基础，而且已经成为国内高校逐渐拉开差距的关键力量。[5]但是，正如梅贻琦先生所言，“所谓大学者，非谓有大楼之谓也，有大师之谓也”。一所大学可以在短期内购买“大楼”类的硬件设施，但却不可能在短时间内产生“大师”类的优秀科研人才。因为，大师不仅依靠其本人的能力或天赋，更是取决于其是否可以形成积极合作的研究团队、能否适应该大学的文化传统与氛围。由此逻辑，不难理解科研合作行为对大学声誉的重要性。
我们将大学的声誉创建理解为一个特殊的委托—代理机制所导致的行为选择过程，其主要的行动主体有两个：一是大学的管理者，作为委托人的角色，其期望效用函数是最大化大学的声誉水平；二是大学的科研与教学人员(以下统称“教授”)①，作为代理人的角色，只有他们具备创造大学声誉的能力。不过，他们可以选择单独研究，也可以选择合作研究，这取决于委托人提供什么样的科研激励制度。科学研究作为一种很复杂的社会劳动，委托人不可能直接观察到教授选择了什么行动，只能获得另一些由教授行动和随机因素共同决定的变量，这就是说，委托人与教授双方之间存在着信息不对称问题。
简化起见，我们假定教授可能选择的行动组合为A，a∈A是其所有行动中的一个特定行动，比如，a=｛
，
｝的一个可能解释是和分别代表教授进行合作研究的精力百分比与教授把科研成果服务组织目标的可能性。所以，简单地讲，a可以被视为教授们参与科研合作的努力水平。θ是外生随机变量，比如，教授在一定的时期内可能做出成果，也可能做不出，这需要一点点运气。θ虽是不可确定的自然状态，但有一个概率分布函数g(θ)。所以，(a，θ)共同决定可观测的一个行动选择x(a，θ)和产出收益л(a，θ)(比如，一篇高质量的学术成果带来的声誉)。我们假定л(a，θ)的直接所有权归委托人，在本文中，这意味着署名单位决定了哪所大学可以使用这项成果带来的收益。也就是说，教授的研究成果存在着一种“溢出效应”，即研究成果总归要署上学校的名称，从而为大学声誉做贡献。
委托人对教授的激励契约是s[x(a，θ)]，这表示委托人为使教授选择行动a需要支出的“成本”，即教授的报酬。这样一来，委托人和教授的期望效用函数可以分别表示为v[л-s(x)]、u[s(x)-c(a)]，其中，c(a)是教授选择某一行动所需要付出的成本函数。
所以，大学管理者的核心问题就是设计一个激励机制，诱导教授选择对大学声誉最有利的行动，以实现其效用的最大化，具体表述如下：
这只是个一般模型，我们这里不对其求解，仅按其思路展开讨论。式(2)表示教授按照激励机制参与科研合作所得到的期望效用不低于选择其他行动所得到的最大期望效用。这是保证教授选择科研合作的基本条件。式(3)说明，如果教授选择了激励政策所引导的行动a(如合作研究)，只有当他们从a中得到的期望效用大于从a之外的任一行动a'得到的期望效用时，才有积极性继续有利于委托人目标的行动。这也被称为“激励相容条件”。所以，如果这两个条件不满足，那么相应的激励政策就会产生偏差和扭曲，教授并不会把委托人的期望纳入效用函数，而只选择仅对自己有利的行动。显然，委托人需要教授参与合作的努力水平越高越好，而对教授来说，除非委托人能够设计非常有吸引力的激励机制，否则他希望这类行动越少越好。这种利益冲突也会导致教授在价值选择(合作还是不合作)方面的冲突感：虽然明知科研合作是应该的选择，但却不得不更偏重独自研究。
(二)独自研究与合作研究影响大学声誉的实现机制
基于上述基本模型，不难理解，如果大学的科研评价政策是过度侧重第一作者或独撰的科研成果，那么，教授的行动选择也只能是只以第一作者发表成果或开展研究。但是，第一作者只有一个，除去专业精神驱动的合作行为外，非第一作者的教授就没有足够的动机参与科研合作。这样一来，对于科研成果的功效，教授们将首先定位于积累自我学术声誉和获得其他收益，而非推进科学技术与社会发展的进步，更不会是提升组织的声誉。这种激励不相容现象，不仅违背了科学研究的基本规律，而且与现代科学精神和大学精神也背道而驰。过于强调个体主义的激励制度会破坏合作性的组织文化，只会“塑造”一批缺乏合作精神的教授，不可能造就大量的“明星团队”，更难造就“大师”型学者，从而破坏了大学声誉赖以存在的根本基础。所以，我们提出第一个研究假设。
假设1：大学的独自研究倾向越大，会减少合作行为，从而对大学声誉产生负面影响。
但是，正如哈耶克所说，实际上每个人只拥有专门的知识和信息，只有积极合作时，这些信息和知识才被充分利用。[6]显然，科研合作的程度越深，教授越容易在专业上相互切磋，合作规则会越明确，合作文化基础也就越浓厚，科研成果的质量也将不断提高。[7]我们进一步认为，在激励机制有效实施的前提下，组织内部积极的合作行动可以为组织声誉带来直接的贡献。本文从社会资本与人力资本的双重视角来解释这个实现过程。
科研成果的获得既是教授人力资本的体现，也是社会资本作用的结果。对教授们来说，稳定的合作网络是一种社会资本，它有助于提升网络成员之间的信任，加速知识与信息的传播与共享。如果没有合作网络，教授的人力资本主要以个体化形式存在。通过稳定的合作团队，个体人力资本将便利地转化为团队人力资本，并在合适的制度激励下，最终转化成为大学的组织人力资本。教授不仅会提升其合作网络的创新能力，而且会在积累自我声誉的同时，促进对组织声誉的贡献，同时也减少了教授可能的流动带来的声誉减值风险②。显然，一个人离职比较容易，而要一个团队同时离开一所大学则相对困难。这就为大学声誉提供了一个有效的“战略性人才”队伍保障机制。因此，我们有假设2。
假设2：大学的科研合作行为越多，对大学声誉的贡献越大。
考虑到社会资本的网络结构差异，我们还可以基于假设2，提出两个扩展性假设。
假设3a：大学内部的科研合作行为越多，对大学声誉的正面影响越大。
假设3b：大学之间的科研合作行为越多，对大学声誉的正面影响越大。
显然，假设1与假设2是一对竞争性的假设，如果其中一个被支持，则另一个可能会被否决，这样能够直观地比较两种激励机制导致的截然不同的后果。假设3a和3b有助于我们明确测度哪一类合作网络对大学声誉更有价值。
二、研究方法
(一)样本与数据
在本研究中，大学是基本的分析单位，其中的科研合作行为是主要研究对象。我们参照2005-2009年间广东管理科学研究院武书连课题组的大学排行评价数据③，选取了近两年(2008年、2009年)都在前100强的大学，这样共得到98所大学④作为研究样本。虽然我国现行的大学排行评价体系还存在着较多问题[8]，但其努力方向与成果还是应该得到肯定[9]，另外，这也是目前能得到的仅有的大学综合实力评价的公开数据。
在数据收集过程中，我们主要通过中国知网(CNKI)的中国期刊全文数据库手工收集各样本大学2006年的科研合作数据，共收集到样本大学2006年在核心期刊发表的中文学术论文16 257篇⑤，去除座谈会纪要类和新闻访谈类文章52篇，共得到有效基础数据16 205篇。通过中国知网的引文数据库与武书连课题组2006-2009年发布的四年排行评价结果，我们收集到了大学声誉的部分数据。此外，我们还通过学校主页和互联网搜索各样本大学的基础信息作为补充数据。
(二)变量设计
1.自变量
自变量主要用来描述样本大学的科研合作行为状况，包括合作网络规模(col.)与合作网络结构(un.m)两个变量。
合作网络规模变量主要刻画样本大学教授组织研究合作网络或加入合作网络的倾向或能力。我们采用合作完成的论文在样本大学所有论文成果中所占的比例来测量，即：
col.=有合作者的论文数量/所有论文数量
如果一篇论文的作者超过一人，我们就认为合作行为发生，否则就是独撰，没有合作行为。显然，合作论文所占的比重越高，教授的合作倾向与合作网络的规模就越大。此外，非合作行为(独撰)则可以通过sole=1-col.来测量。
合作网络结构变量主要描述大学教授的跨组织合作研究的倾向或能力。我们采用样本大学中作者单位在两个以上的论文成果在所有论文成果数量中所占的比例来测量，即：
un.m=跨单位合作的论文数量/所有论文数量
相对于全部由单一合作网络结构(即全由本单位人员完成，可以通过un.1=1-un.m来测量)，我们认为两个以上单位的教授完成的成果比重越高，该大学教授的跨组织合作倾向与能力就越大。
2.因变量
因变量是与大学竞争力有关的指标，主要包括组织声誉(rep.)和学术声誉(aca.)。前者是一所大学综合竞争力的具体外显形式，主要依据武书连课题组发布的大学排行评价结果进行测量。考虑到声誉建设的跨期特性，我们采用了滞后两期的数据，即2008年与2009年两年数据的平均值为此变量赋值。此外，为了消除量纲差异，我们对此变量做了对数处理。
大学的学术声誉(aca.)是一所大学总体学术成果的创新性及其对社会发展的影响力。我们构建了一个组合指数来测度该变量，该指数包括两个部分，一是机构H指数，二是样本大学的年度成果被引量。机构H指数是依据H指数[10]演变而来的，是指该机构至多有H篇论文分别被引用了至少H次，它比较准确而公平地表明了一所大学学术成果的平均质量与创新水准。我们从中国知网的引文数据库中收集到了样本大学2006年的机构H指数数据。同时，考虑到机构H指数在国内应用时间不长，为保证评价体系的连贯性，我们也同时从中国知网的引文数据库中收集了样本大学2006年论文总被引频次的数据。然后，分别对这两个原始数据取对数后，取二者的平均值，得到学术声誉变量。
3.控制变量
由于大学声誉是许多因素综合作用的结果，又考虑到国情特征，我们设置了高校的地域差异(reg.)与高校类型(typ.)两个控制变量，以使本研究能够相对准确地研究自变量与因变量之间的作用关系。地域差异变量是一个虚拟变量，如果样本大学处于北京或上海，则赋值为1，其他则为0，我们希望通过此变量能够控制经济发展水平、政策影响等外部因素的作用。高校类型变量也是一个虚拟变量，如果样本大学是理、工、农、医类大学，则赋值为1，其他则为0，其目的在于控制学科差异导致的研究导向、师资队伍和科研实力等因素的不同而带来的影响。
(三)分析方法与过程
在研究过程中，我们首先对收集到的16 205篇论文的作者合著情况进行初步统计，按作者数量和作者单位构成状况分别归类，剔除重复和不合要求的原始数据，计算出样本大学的自变量数据。数据处理完毕后，我们用回归方法进行较系统的实证分析。
三、结果与初步的讨论
(一)描述统计
在所有样本高校2006年发表的论文中，一人独撰的成果占到22.62%，两人合作完成的比例为28.39%，三人合作的为22.34%，四人以上合作的比例为14.68%。(见表1)
不难看出，两至三人的合作是科学研究的主流模式，其比重超过了一半(50.73%)。如果我们把三人以上的合作视为深度合作团队，那么有48.99%的成果是这样完成的。关于组织间合作的数据并不乐观，51.65%的成果为同一单位内的作者完成，36.72%的成果为两个单位的作者合作完成，三家以上高校的组织间合作成果仅占12.63%，其中包括了21.39%的产学合作成果。这表明，虽然科研合作在作者人数上体现出了一个趋势，但在合作网络结构的选择方面，跨组织特征不明显，组织内合作是主流模式。
表2提供了因变量、自变量与控制变量的描述统计以及各变量间的Pearson相关系数。除一个最大值0.72外，绝大部分数值没有超过0.7，表明各变量之间不存在多重共线性问题。两个控制变量分别与因变量和自变量之间存在着显著性的相关系数，这说明大学声誉会受到地域差异和高校类型这两个外部因素的影响，非常有必要对其加以适当的控制。两个自变量与因变量之间分别存在着正的相关系数，不过这种联系还没有考虑控制变量的影响，需要进一步深入验证。
(二)回归结果与初步讨论
表3显示了回归分析结果。模型1是基本模型，仅加入了控制变量，我们发现高校类型与组织声誉是显著相关的(
=-0.31，P＜0.05)，这说明理、工、农、医类大学在声誉评价体系中的整体水平低于综合类与社会科学类院校。若不考虑科学研究因素时，地域变量对高校声誉的影响是不显著的。模型2中加入了大学的合作网络规模变量，分析结果显示它与大学的综合声誉之间存在着非常强的正相关性(
=1.27，P＜0.01)，这表明一所大学内部科研合作行为越频繁，合作网络的规模越大，越有利于大学声誉的创建与提高，形成了科研合作行为的“组织声誉效应”，从而为假设3a通过检验提供了部分证据。此外，我们还发现，地域变量的系数在此变得显著，这说明在中国的大学中，科学研究对组织声誉的作用受地域性特征的影响，北京与上海的大学，其组织声誉要高于其他地域的高校。作为一种对应性验证，我们利用独撰变量(sole)构建了模型3，可以看出该变量系数显著为负。这就直观而形象地说明独撰行为越多，对大学声誉的创建与提高将带来越来越消极的影响，这支持了假设1，即独自研究行为会弱化科研合作，从而给大学声誉带来负面作用。
模型4和模型5同时考虑了合作网络规模与合作网络结构的共同作用。我们加入单一合作网络结构变量(un.1)后得到模型4，结果显示，虽然该变量本身不显著，但合作网络规模对组织声誉的影响系数却显著变大(
=1.47，P＜0.05)，这表明同一单位教授的合作研究成果，可以被作者所在大学完全独占性使用，从而对组织声誉形成了“排他性强化效应”。同样的，模型5的分析结果也显示，如果合作网络具有了跨组织特征，那么科研合作行为对大学声誉的影响也将得到强化，并且这种影响要大于单一网络的科研合作行为(
=1.50＞1.47=，P＜0.05)，相对于模型2和模型4，其增幅更大，形成了一种“共享倍增效应”。也就是说，虽然合作研究成果可能被合作者所在的不同大学共同使用，但跨组织合作网络可能给本大学带来更多的高质量研究成果，从而能更好地提升组织声誉。这支持了科研合作行为的社会资本观，也为假设2、假设3a和3b提供了通过实证检验的证据。
模型6、模型7和模型8测量科研合作行为对学术声誉的作用，结果显示了与前述模型类似的影响结构。虽然系数值不同，但合作网络规模对大学的创新能力依然有着显著的正向贡献，并且存在着类似的效应。不过，与前述模型不同的是，由于学术声誉更多地强调一所大学所有研究成果的平均创新性，所以，相对于模型6，模型7与模型8中col.变量的系数变动值显示，合作网络结构对科研合作的“组织声誉效应”带来了更强烈的影响，“排他性强化效应”与“共享倍增效应”也非常明显。这些证据完全支持了假设2、3a、3b通过实证检验。此外，这三个模型结果显示，地域变量的影响有明显提高，说明北京和上海的高校在创新能力的培育方面要好于其他区域的高校。而高校类型变量系数变小的变化则意味着，理、工、农、医类大学在创新能力方面与综合类高校的差距要比组织声誉的差距小得多。至此，我们在上述分析的基础上，提出如下命题。
命题1(结构差异效应)：在科研合作行为创造“组织声誉效应”的过程中，存在着科研合作网络的“结构差异效应”，大学间的跨组织合作网络对大学声誉和创新能力的强化作用要大于大学内部的合作网络。
综上所述，我们认为，假设2、假设3a和假设3b完全通过实证检验，即大学的科研合作行为越多，对大学声誉和创新能力的贡献越大。假设1被支持的结果说明，那些只奖励独自研究的组织激励政策，将会诱发教授们严重的个体主义，虽然可能会给个体声誉带来好处，但对组织声誉却是非常有害的。
四、进一步的讨论与推论
(一)科研合作网络“结构差异效应”的解释
科研合作对组织声誉贡献的“结构差异效应”，支持了本文的社会资本解释。科学研究是人力资本密集型的工作，但人力资本只有在与合作网络相匹配时才能持续不断地增值。如果这个网络全部由同一单位的人组成，就是一种闭合型网络，产生的是约束型社会资本，其作用就是促进网络内部信息的交流与提升教授对网络资源的利用效率。不过，这类网络虽然易于掌控，但却容易导致信息同质、资源冗余、内向封闭等问题。如果网络中的人来自不同的单位，这会形成经纪型网络，产生桥梁型社会资本。合作者对这个网络的贡献(信息或资源等)不是重叠的，而是可直接累加的。这类网络带来的异质性信息、额外的机会、稀缺性的技能等关系资源，是教授们在自己大学内部无法获取到的资源，为研究工作带来的创造能力要比闭合型网络大得多。不过，其问题在于行动者难以有效掌握。[11]在当前国内的大学中，科研团队主要建立在大学内部合作网络的基础上，合作网络高度分散，互不连通，并且倾向于按地域或相同师承的合作[12]，缺少教授间真正的强强联手，在合作规模和合作网络结构等方面与国际相比仍有相当差距。
(二)当前科研激励机制与现实需求“不相容”的制度原因
我们的研究证明，国内大部分大学只承认第一作者或独撰作者的激励政策显然形成了一种“激励不相容”的扭曲性激励机制。究其原因，可能来自于大学行政力量对科研政策的过度干预。在高校组织管理研究领域，科层模型、学院模型与政治模型是解释高校内部管理问题的三种主导模式。本文的结果，恰恰反映出这三种模型在中国大学中的随意交叉运用，从而导致了混乱的激励政策体系。我们的结论部分地支持了学院模型，即教授是影响大学声誉的主要因素，那么，教授理应在大学治理方面拥有更多的决策权。而当前中国大学的现实运行体系却更倾向于科层模型，在权力分配结构中行政权力过大，教授们的学术权力被过度地压制[13]，变得太小以致无法影响学校的任何决策，当然，包括科研评价决策。在决策过程方面，则是政治模型的实践翻版，比如不少高校设置了名义上的学术委员会，但其实是行政决策以后的例行程序，可谓名存实亡。这种混乱使得教授的专业主义和学术权威被漠视，行政权力作为事实上的决策者，在自己最不擅长的领域内作为一个最不称职的“委托人”，设计着糟糕的激励机制，损害着大学声誉创建的根本基础。
五、结论与本文的政策含义
本研究表明：科研合作确实显著地促进了大学声誉与创新能力的提升，形成了科研合作的“组织声誉效应”，而独自研究行为则对大学声誉带来了显著的不利影响。本文还发现，如果作者全部来自一所大学，科研合作会对组织声誉创建产生“排他性强化效应”；如果科研合作网络是跨单位的，则会给大学声誉带来“共享倍增效应”，而且会强于“排他性强化效应”。这表明，跨组织的合作网络对大学声誉和创新能力有更大的影响。
本文的政策含义主要体现在如下三个方面。
第一，我国大学应该调整过于重视第一作者的科研评定制度。要设计科学的激励机制与管理政策，让教授们乐于合作、受益于合作，在合作中不仅为自己积累声誉，而且要积极为大学创造声誉。具体地说，大学在职称评定、津贴考核或科研奖励过程中，应该做到：在质量方面，以成果的创新价值以及对组织声誉的贡献作为标准；在数量结构方面，可以规定学术成果的总体数量中第一作者数量的基本标准(如至少25%)⑥，并科学设定非第一作者的折算方法，一定要让合作研究成果进入科研评价体系和教授的目标决策函数；在评价方式方面，坚持独立的同行学术评价，杜绝行政干预。
第二，调整决策权体系的结构，平衡我国大学中的行政权力与学术权力。鼓励科研合作的制度设计关键在于，要有足够的学术权力来主导学术评价和科研激励决策。这意味着学术权力必须进入大学的核心决策体系，尤其是学术评价决策体系，真正实现教授治校。应在切实落实相关法规的基础上，使学术权力机构真正成为科研评价的决策主体，确保学术权力应有的权威地位。并且，还要使学术权力与行政权力不相互交叉，实现相互独立与有效制衡。这样，才可能找到“在其位、不错位”的委托人(大学管理方)，才可能使教授的行为选择满足“激励相容”和“参与约束”条件，从而在最优努力水平上为大学声誉做出贡献。
第三，依托科研创新团队的组织平台，注重管理组织中社会资本与人力资本的均衡结构。大学管理者应以科研创新团队为基础，积极构建高质量的组织平台，从组织视角发掘高质量与高层次的科研合作网络(如高校联盟)，为教授的合作研究提供足够的社会网络资源。要注重群体社会资本与群体人力资本的培育，通过有效的内部、外部激励机制的设计，促进人力资本与社会资本从个体向团队层次转化，最终形成组织资本，为大学声誉的培育和提升奠定可持续的组织基础。
感谢王玉燕出色的研究助理工作和现代产业经济研究中心“双周讨论会”成员的宝贵建议。
注释：
①为简化和集中分析，我们把学生、行政管理、后勤辅助等因素设为给定的外生变量。
②这在现实当中表现为，A高校高薪、高职挖走了原来B高校的某位“权威专家”C，如果B高校缺乏科研合作，那么就可能出现专家C“人走学科衰败”的凄凉情况。C的选择就是有利于自我价值的行动。
③目前国内研究大学排行评价的民间组织有三家：武书连课题组、网大和校友会，但总体来讲，武书连课题组对排行评价的研究工作最早，且其指标体系稳定性稍高于其他两家，结果也在社会上被广泛认可，因此我们选择了武书连课题组的数据。
④去掉的两所高校是首都师范大学与太原理工大学，它们都没有进入2008年的前100强。
⑤我们没有收集中文著作和英文论文。不过，在本文中，我们坚持这样的逻辑假定：如果一所大学内部的科研合作文化比较浓厚的话，那么，研究者们会在不同语言或类型的研究工作中表现出类似的行为。
⑥这样做只能是一种过渡性选择，我们的逻辑是这样的：即使存在挂名，一个人可能有少数几篇文章通过“挂名”获得，不可能篇篇通过挂名获得。如果这个人缺乏团队合作精神的话，那么他最终连挂名的机会也会消失殆尽。这样做的好处在于，既鼓励科研合作，也避免了“因噎废食”式的矫枉过正。