我国研究型大学科研能量及效率研究——基于科学计量学的视角，本文主要内容关键词为：计量学论文,视角论文,能量论文,效率论文,科研论文，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。
1 引言
大学是国家研究和创新系统的核心组成部分[1]，很多国家和地区都把大学建设提升到国家或区域战略层面。美国奥巴马政府在《美国创新战略：推动可持续增长和高质量就业》[2]报告中指出，无论是在过去还是在未来，创新都是美国领先于世界的关键所在，高水平的教育为美国国民生活水平的提高做出了重要贡献，21世纪，美国将进一步改革公立学校，提供有竞争力的学校教育，改进科学、技术、工程和数学教育。法国总统萨科奇向高等教育与研究部长做出指示：“法国必须要有两所大学进入世界大学排行前20名，10所大学进入世界大学排行前100名[3]。”我国台湾地区则制定了“发展国际一流大学及顶尖研究中心计划”，从2006年起5年用500亿新台币补助重点大学成为世界一流教育中心或研究中心，并进一步启动计划二期“迈向顶尖大学计划”。我国教育部决定在实施《面向21世纪教育振兴行动计划》中，重点支持国内部分高校创建世界一流大学和高水平大学，即“985工程”。
在高等教育大众化、全球大学快速发展的历史进程中，对大学的评价与评估已经成为社会和研究领域的热点问题[4]，这主要体现在两个方面：一是出现了一系列的大学排行榜，这些排行榜对大学的评价各有侧重，排行也有一定的出入，其共性是基于一系列指标及指标权重的设定，但难免具有一定的主观随意性[5]；二是出现了一系列衡量科研绩效的指数，其中最具代表性的是H指数[6]。H指数的主要特点是用一个简单的数字综合反映一个研究单元(研究个体、研究组织或者是国家)的科研绩效，但是，当具有低H核心和长尾，或者相同H值的时候，运用H指数并不能对研究单元的科研绩效做出很好的区分与评判[7]。
本文从科学计量学研究视角出发，运用能量评估技术(Energy Assessment Technique)，以大学为分析单元，对我国“985工程”中37所大学的科研能量及效率进行评估。主要数据来源于ESI(Essential Science Indicators)基本科学指标数据库和各“985工程”大学网站最新公布的数据。
2 方法和数据
能量评估技术是一种科学计量评估方法，由印度国立科学传播与信息资源研究所所长Gangan Prathap教授首先提出来，并运用于国家间科研能量及效率的评价[8]。能量评估技术的基本表达形式为：
其中，E(Energy)表示科研单元的科研能量；i(impact)是科研单元论文的平均被引频次，表示科研单元的科研产出质量；C(Citations)是科研单元论文的总被引频次，表示科研单元的科研产出数量；P(Papers)是科研单元的论文数量，E*表示科研单元的科研效率；F(Faculty)表示科研单元的科研人员数量。
通过(1)、(2)、(3)式，可以得到：
其中，C*表示科研单元人均论文被引频次。
能量评估技术的产生源于三个基本思想：一是Hirsch提出的H指数，一个科研单元的H指数是指在一定期间内这个科研单元发表的论文中至少有H篇的被引频次不低于H次，H指数用一个简单的数字综合反映出了一个科研单元科研产出的数量和质量。能量评估技术沿用了H指数的思想，用科研能量E综合反映一个科研单元科研产出数量因素和科研产出质量因素。二是Nejati等人提出的二维图技术[9]，所谓二维图技术是将科研单元的科研产出数量和科研产出质量通过二维坐标系来表示，其中X轴以人均论文数量表示科研产出数量，y轴以论文平均被引频次表示科研产出质量，从而形成直观易见的数量—质量二维图。能量评估技术借鉴二维图技术的思想，并以论文总被引频次代替人均论文数量表示科研产出数量，以论文平均被引频次表示科研产出质量，从而形成直观易见的iC二维图。同时，若令科研能量E等于不同常数，可以进一步描绘出一系列双曲线，这些双曲线将科研单元的科研能量分布成不同的区域。三是电学中电能的表达形式(见表1)，能量评估技术中E=iC=
表达形式类似，能量评估技术的命名也正是由此而来。
通过获取“985工程”大学论文的平均被引频次i、论文的总被引频次C及科研人员数量F等数据，利用能量评估技术的基本表达形式可以计算出“985工程”大学的科研能量及效率。其中，平均被引频次i和论文总被引频次C等数据来源于ESI基本科学指标数据库的最新数据(数据库更新于2011年3月1日，包含从2000年1月1日到2010年12月31日之间的数据)。各大学科研人员数量以专任教师数量代替，数据来源于各大学网站最新公布的数据。
3 结果和分析
3.1 “985工程”大学的科研能量
表2是基于能量评估技术和ESI数据库最新数据得出的“985工程”37所大学的科研能量及其排行。需要说明的是，我国“985工程”大学总共有39所高校，其中，中国人民大学和中央民族大学没有进入ESI数据库，因此，本文研究对象主要是其余37所大学。图1是基于表2数据绘制而成的iCE二维图，其中，横轴代表的是大学科研产出数量C，纵轴代表的是大学科研产出质量i(i=C/P)。
从表2和图1可以看出，在不考虑大学科研人员数量(专任教师数量)情况下，“985工程”大学科研能量排在第一位的是北京大学，其科研能量值是1973597.65，北京大学也是“985工程”大学中科研能量超过1500000的唯一高校。紧随其后处于第二梯队的大学分别是中国科学技术大学、清华大学、复旦大学、南京大学及浙江大学等高校。排在最后一位的是国防科学技术大学，其科研能量值是11543.89。从表3对“985工程”37大学科研能量的描述性统计可以看出，“985工程”大学之间的科研能量相差比较大，标准差达到457294.62。科研能量高于平均值400899.28的大学为11所，占所研究大学总数的比例为29.72%。
3.2 “985工程”大学与世界一流大学科研能量的对比分析
为进一步分析“985工程”大学的科研能量情况，选取美国8所常春藤高校与英国的剑桥大学和牛津大学2所高校进行跨国比较分析。同样利用能量评估技术的基本表达形式，采用ESI数据库最新数据(数据的跨度与统计我国高校数据的跨度一致)，得出美英这10所世界一流大学的科研能量E(见表4)。“985工程”大学与世界一流大学在科研能量上还存在着较大的差距。在美英这10所大学中，科研能量排行第一位的是哈佛大学，其科研能量几乎是我国“985工程”大学科研能量排行第一位的北京大学的50倍。排在最后一位的达特茅斯学院的科研能量也达到北京大学的3倍。我国“985工程”大学中的其他高校在科研能量上与世界一流大学的差距更大。
3.3 “985工程”大学的科研效率
表5是“985工程”大学的科研效率，图2是根据表5中数据绘制而成的iC*E*二维图，其中横轴代表的是大学人均科研产出数量C*，纵轴代表的是大学科研产出质量i(i=C/P)。由于吉林大学、山东大学和国防科学技术大学3所高校的专任教师数量未能在官方网站上获得，所以也不进行有关分析。
从表5和图2可以看出，在考虑了大学专任教师人数后，各大学的排行位置发生了一定的变化。科研效率排行第一位是中国科学技术大学，其效率值为1169，90，中国科学技术大学也是“985工程”大学中效率值超过1000的唯一高校。在科研能量榜中排行第一位的北京大学，其科研效率值为802.93，在科研效率榜中排行第二位，紧随其后的分别是南京大学、复旦大学、清华大学、浙江大学及上海交通大学等高校。从表6对“985工程”34所大学科研效率的描述性统计来看，“985工程”大学之间的科研效率差异较大，标准差达到245.97，科研效率最大值和最小值之间的差距达到10倍左右。
分析比较“985工程”大学科研能量与科研效率两份排行可以发现，虽然所处的位置有一定的出入，但有8所大学同时出现在这两份榜单的前10位，分别是：北京大学、中国科学技术大学、清华大学、复旦大学、南京大学、浙江大学、上海交通大学、南开大学。这从某种程度上说明，科研能量与科研效率具有一定的相关关系。如表7所示，“985工程”34所大学科研能量和科研效率的Spearman等级相关系数R=0.964，这从统计意义上说明科研能量和科研效率之间具有很强的相关关系。这对我国高校治理的启示是，高校在追求规模发展的过程中，绝对不能忽视科研效率的提升。
4 结论与展望
一是就总体而言，我国“985工程”大学科研能量还不是很高，与世界一流大学相比，存在着较大差距。二是在“985工程”大学之间，科研能量和科研效率还存在着很大差别，科研能量或科研效率最大值与最小值之间的差距甚至达到一百倍。三是在“985工程”大学中，科研能量和科研效率之间具有很强的相关关系，追求科研能量的提升不能忽视科研效率的提升。
研究结果和主要结论对于认清我国高水平大学之间以及与世界一流大学在科研实力上的差异与差距具有重要的参考价值。当前，我国正处于高水平大学建设的关键时期，“985工程”大学在追求提升科研水平的过程中，既要抓数量又要抓质量，要追求科研能量的提升，更要注重科研效率的提升，要坚持有质量的增长战略。研究的不足之处在于对各高校专任教师人数资料的收集，虽然都来自于各大学网站最新公布的数据，但各单位统计的时间不一致，同时统计的口径也有可能存在出入。研究还需要进一步改进与完善。
图2 “985工程”34所高校科研效率iC*E*二维图
