长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表情况比较研究——基于理、工、农、医学科相关数据的分析

乔锦忠， 姚春花

(北京师范大学 教育学部， 北京 100875)

一、 引 言

“长江学者奖励计划”自1998年实施以来，对我国高校学科建设、人才培养等作出了巨大贡献。当前全球科技竞争日趋激烈，我国正处于现代化建设的关键时期，加强知识创新体系建设、为技术创新提供人才支撑的需求日益迫切，因此对“长江学者奖励计划”这一人才工程项目入选者尤其是长江学者特聘教授的科研产出进行跟踪研究具有重要意义。

学术界有关长江学者科研产出的研究主要集中在以下两个方面。一是比较其入选前后科研成果数量的变化，如李大玲等对环境领域“长江学者奖励计划”入选者的SCI论文发表情况进行分析，发现这些学者大部分已成为学科领军人物，他们所发表的SCI论文数量呈逐年上升趋势[1]。二是比较其入选前后影响力的变化，如彭伟通过对长江学者特聘教授入选前后论文影响力(以论文他引频次为指标)的对比研究，发现清华大学长江学者特聘教授入选后的论文影响力呈上升趋势[2]。

SCI论文在学术界尤其是理、工、农、医等学科领域具有较高的认知度，因此借助SCI论文对长江学者特聘教授的科研产出进行评价具有较高的可信度。相对于科研成果数量而言，对质量进行评价较为复杂，而评价指标的选择尤为关键。自霍斯查尔德(Robin Haunschild)和伯恩曼(Lutz Bornmann)提出建立跨学科比较论文质量的指标开始[3]，学术界关于学术论文评价指标的研究便不断涌现。例如泰国学者索姆巴特姆波普(Narongrit Sombatsompop)等提出了影响因子平均值法(Impact Factor Point Average，IFPA),用于研究不同学科领域学术论文的质量[4]；刘秀华等认为在科研成果质量评价中，以期刊影响因子(Impact Factor，IF)作为评价论文质量的唯一指标容易遭受质疑，采用IF和论文他引频次(Other Citation，OC)相结合的方法较为合理[5]；鲁玉妙等采用基于OC、IF和期刊分区等建立的综合评价指标体系对论文质量进行了评价[6]。近年来，汤姆森-路透科技集团(现科睿唯安)在其科研评价平台Incites推出的学科规范化引文影响力指数(Category Normalized Citation Impact，CNCI)与期刊规范化引文影响力指数(Journal Norma-lized Citation Impact，JNCI)可以对不同学科、不同期刊论文的影响力进行比较，被学术界广泛采用。如威尔斯顿(James Wilsdon)等指出科研论文评价备受学科因素的干扰，因此建议引入CNCI指标来评价科研论文质量[7]；陈卫静运用CNCI和JNCI等4个指标对科研成果进行了综合评价[8]；宋丽萍等认为CNCI指标较为客观公正，因此建议在科研论文评价中重点采用CNCI指标来衡量科研成果质量[9]。

尽管学者们对学术论文的评价指标进行了较为深入的研究，但学术界对长江学者特聘教授SCI论文发表情况的相关研究仍存在不足。一方面是在研究成果的评价上主要以OC和IF等指标为主；另一方面是在研究对象的选取上多局限于某一学科领域，未能对多个学科领域长江学者特聘教授SCI论文发表情况进行全面深入的评估。基于此，本研究以理、工、农、医四大学科领域内长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表数量与质量的变化情况为研究对象，揭示人才工程项目对科研产出的影响以及对不同学科科研产出影响的差异；同时结合科研产出变化情况探讨当前的科研管理政策与人事政策，为构建更有利于学术人才健康成长和产出更有价值的科研成果的学术生态环境提供政策依据，从而服务于国家创新体系与创新能力建设。

二、 研究设计

(一) 研究思路

本研究以Web of Science数据库中我国理、工、农、医四大学科长江学者特聘教授发表在SCI收录期刊中的论文作为分析源，以年均SCI论文发表数量、篇年均被引频次、CNCI指数、JNCI指数为指标，使用威尔科克森符号秩检验法对其入选前后发表的SCI论文数量与质量进行差异性分析与比较。

(二) 指标选取

1. 年均SCI论文发表数量。学者聚焦在某学科领域和研究方向上的论文数量能反映其在该领域的参与度和贡献度。因此论文数量是衡量学者学术活跃度和学术贡献的重要指标。为了消除时间因素对长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表数量的影响，本研究采用年均SCI论文发表数量这一指标对长江学者特聘教授入选前后的论文发表数量进行衡量。

2. 篇年均被引频次。论文被引频次是衡量论文质量以及作者影响力的重要指标。例如基本科学指标数据库(Essential Science Indicators，ESI)根据机构论文引用总频次对学术机构的学科进行排名就在国际上有很高的认可度。为了便于对长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表情况进行比较，本研究对SCI论文被引频次进行了年均和篇均化处理，即采用篇年均被引频次这一指标对SCI论文质量进行评价。

3. CNCI指数与JNCI指数。CNCI指数排除了出版年、学科领域与文献类型对引用次数的影响；JNCI指数则排除了期刊类型对引用次数的影响。具体而言，CNCI指数是通过一篇文献的实际被引次数除以同文献类型、同出版年、同学科领域文献的期望被引次数获得的。一组文献的CNCI指数则用该组中每篇文献CNCI值的平均值来表示。如果CNCI指数等于1，说明该组文献的被引表现与世界平均水平相当；CNCI指数大于1，表明被引表现高于世界平均水平；小于1则表示被引表现低于世界平均水平。JNCI指数与CNCI指数类似，区别在于JNCI指数不是对研究领域进行规范，而是对论文发表在特定期刊的被引频次进行规范，即一篇论文的JNCI指数值为该论文实际被引次数与该期刊上发表的同出版年、同文献类型论文的平均被引次数的比值。一组文献的JNCI指数则用该组文献中每篇文献的JNCI值的平均值表示。JNCI指数大于1，说明该组文献的影响力高于世界平均水平。需要强调的是，JNCI指数值高既能说明科研主体的科研水平高，也意味着其对期刊的贡献度大(1)https:∥www.docin.com/p-1435917002.html.。JNCI指数与CNCI指数配合使用，可以对科研成果质量进行更为准确的评价。如果一位科研工作者所发表论文的CNCI指数与JNCI指数均大于1，说明该科研工作者有很高的研究水平；如果CNCI指数大于1，而JNCI指数小于1，可能意味着该科研工作者科研水平较高，且发表的期刊具有较高的被引频次；如果JNCI大于1，而CNCI小于1，则表明论文所发表刊物的总体水平较低；如果两者均小于1，则表明该科研工作者的研究水平仍有较大的提升空间。

本研究侧重于分析理、工、农、医四大学科长江学者特聘教授入选前后发表的SCI论文的质量，样本数据容易受时间等因素的干扰，所以研究结果主要以完全排除时间干扰的CNCI指数为主，同时参考篇年均被引频次和JNCI指数。也就是说如果各项衡量指标的结果一致，我们会选择接受所有的指标；如果存在冲突，我们会以CNCI指数作为最终判决依据，并作出详细说明。本研究所使用的研究指标及其说明详见表1。

表1 研究指标及其说明

(三) 数据来源及描述

本研究通过国家自然科学基金委官网、教育部官网、中国人才网等资源库搜集信息，以理、工、农、医四大学科“长江学者奖励计划”截至2016年(至2018年底有3年时间发表论文)(2)长江学者特聘教授入选前是指其从获得博士学位到获聘特聘教授为止；入选后是指其从获聘特聘教授到2018年12月底为止。特聘教授入选者名单为总样本，采用分层随机抽样与目的性抽样相结合的方式抽取样本。首先，本研究采用分层随机抽样法，并根据长江学者特聘教授入选时的设岗学科类别(理学、工学、农学、医学)(3)设岗学科划分依据为《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》。抽取总样本的10%。其次，为了使数据更具可比性，本研究采用目的性抽样，主要选取年龄在65岁及以下(4)设定65岁及以下的年龄条件是因为学者年龄与学术生产密切关系，如一般高校规定二级教授65岁退休，因此本研究选择65岁作为限制条件更符合实际情况。、所在单位为“双一流”建设高校(5)样本学者的单位限制在“双一流”建设高校是因为“双一流”建设高校中长江学者特聘教授在总样本中占比最高，更符合样本分布特点。的样本进行研究。最后，在资料检索过程中，本研究对少部分信息不全的样本进行了替换，最终获得176位长江学者特聘教授较为完整的信息(具体的样本分布信息详见表2)。

表2 样本相关信息

176位长江学者特聘教授均来自第11～16批。具体而言，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%。需要强调的是，176位长江学者特聘教授中，年龄最大的为65岁，最小的为34岁，获聘时的平均年龄和年龄中位数均为44岁，获得博士学位时的平均年龄为30岁，中位数为28岁,这意味着样本中多数学者在获聘长江学者特聘教授前有15年左右的科研工作经验；而获聘长江学者的时间是从2011—2016年，以2013年和2014年为中点，SCI论文收集至2018年底，大体可以认为样本中的长江学者特聘教授获聘后有5年左右的科研工作经验。这意味着本研究在检索SCI论文被引频次时，他们获聘前后的时间对比为3∶1。

长江学者特聘教授SCI论文收录信息全部来源于Web of Science数据库发布的数据，长江学者特聘教授SCI论文相关指标信息(6)与SCI论文相关的各项指标数据截至2018年12月底。来源于Incites数据库。

三、 研究结果

(一) 长江学者特聘教授入选前后SCI论文影响力均高于世界平均水平，但与国际顶尖高校的学者相比仍有较大差距

中位数与平均数相比，可以有效避免极值数据对集中趋势的影响，有利于消除偶然误差，所以本研究除了考查各项指标的平均数外，还重点关注其中位数值。本研究通过统计分析发现(详见表3)，长江学者特聘教授入选前后SCI论文的CNCI指数的平均值分别为2.79、2.08，中位数分别为1.26、1.25，均高于世界平均水平；JNCI指数的平均值分别为1.22、1.06，中位数分别为1.11、0.99，除了入选后的中位数略低于世界平均水平外，其他均高于世界平均水平。另外，据统计2009—2019年间，全世界发表科技论文的篇年均被引频次的平均值为1.27(7)http:∥www.gov.cn/shuju/2019-11/20/content_5453698.htm.，而我国长江学者特聘教授入选前后所发表论文的篇年均被引频次的平均值分别为29.66、8.68，中位数分别为19.70、5.63，均高于世界平均水平。综上可见，我国长江学者特聘教授入选前后SCI论文质量均高于世界平均水平。

但与国际顶尖高校的学者相比，我国长江学者特聘教授入选前后SCI论文的影响力均存在一定差距。本研究通过对世界综合排名前50的一流大学SCI论文(2013—2018年)的CNCI指数与JNCI指数进行统计发现其中位数分别为1.95和1.27，均远高于我国长江学者特聘教授入选前后SCI论文的CNCI指数中位数(1.26、1.25)和JNCI指数中位数(1.11、0.99)。另外，有研究发现世界综合排名前50的一流大学学者所发表SCI论文(2005—2015年)的篇年均被引频次为21.2次[10]，而我国长江学者特聘教授入选前(15年期)的篇年均被引频次的中位数为19.70，入选后(5年期)的篇年均被引频次的中位数为5.63。由此可见，尽管我国长江学者特聘教授入选前后SCI论文影响力高于世界平均水平，但与国际顶尖大学的学者相比仍有较大差距。

表3 长江学者特聘教授SCI论文发表情况描述统计

(二) 总体来看，长江学者特聘教授入选后SCI论文发表数量增长显著，质量相对稳定

从SCI论文发表数量来看，长江学者特聘教授年均SCI论文发表数量的平均值从入选前的2.79篇/年增长到入选后的12.76篇/年，增长了3.6倍；中位数从入选前的2.11篇/年增长到入选后的8.81篇/年，增长了3.17倍。

从SCI论文发表质量来看，长江学者特聘教授SCI论文篇年均被引频次的平均数从入选前的29.66次/篇/年下降到入选后的8.68次/篇/年,中位数从入选前的19.70次/篇/年下降到入选后的5.63次/篇/年，均下降了71%。CNCI指数的平均数从入选前的2.79下降到入选后的2.08，中位数则相对稳定，从1.26变为1.25。JNCI指数的平均数从入选前的1.22下降到入选后的1.06，中位数从1.11下降为0.99，下降较为明显。综合三项衡量SCI论文质量的指标来看，篇年均被引频次、CNCI指数和JNCI指数均呈现下降趋势，但CNCI指数下降幅度相对较小。此外，CNCI指数的平均数和中位数变化幅度不一致，鉴于中位数可以有效避免极端值影响，比平均数更有效度，因此本研究参考CNCI指数的中位数值。

为了进一步探索长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表数量和质量的变化是否存在统计学意义上的差异，本研究采用非参数检验法进行分析。本研究使用SPSS 24软件进行非参数单样本K-S正态分布检验，结果显示4对(8组)数据均不符合正态分布(P值均小于0.05,见表4)，因此本研究最终选用威尔科克森符号秩检验法进行差异性分析。

表4 单样本柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验

从SCI论文发表数量来看，长江学者特聘教授入选前后年均SCI论文发表数量的差异性检验结果P=0.000<0.05(见表5)，结合表3相关数据可知长江学者特聘教授年均SCI论文发表数量的中位数从入选前的2.11篇/年上升到入选后的8.81篇/年。由此可见，长江学者特聘教授入选后的SCI论文发表数量与入选前相比增长显著。

表5 长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表数量差异性检验

从SCI论文发表质量来看，首先，长江学者特聘教授入选前后SCI论文篇年均被引频次的差异性检验结果P=0.000<0.05(见表6)，SCI论文篇年均被引频次中位数从入选前的19.7次/篇/年下降到入选后的5.63次/篇/年(见表3)，下降显著。其次，长江学者特聘教授入选前后SCI论文CNCI指数差异性检验结果P=0.202>0.05，不显著，其中位数从入选前的1.26变为入选后的1.25，仅下降了0.01，基本保持稳定。最后，长江学者特聘教授入选前后的JNCI指数差异性检验结果P=0.001<0.05，其中位数从入选前的1.11下降到入选后的0.99，下降显著。

表6 长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表质量差异性检验

本研究在分析长江学者特聘教授入选前后SCI论文质量的变化情况时，出现了三个指标分析结果不一致的情况，即篇年均被引频次、JNCI指数显著下降，而CNCI指数基本保持稳定。首先，论文被引频次受发表时间的影响较大，有学者通过对24本国家一级学会主办的学术期刊进行统计分析，发现被引峰值出现在发表后2年的有6本，而3年及以上的则有18本[11]。这表明在文献生命周期结束之前，论文篇年均被引频次并不稳定，会一直受发表时间长短等因素的影响。长江学者特聘教授入选后论文发表时间相对较短会影响篇年均被引频次的有效性和准确性，为了减少发表时间对篇年均被引频次有效性和准确性的影响，我们需要对其进行适当矫正。由于论文的被引频次与其发表时间密切相关，前文在样本描述时曾提到长江学者特聘教授入选前后SCI论文检索时的时长对比大体为3∶1，长江学者特聘教授入选后的篇年均被引频次的平均数和中位数分别为8.68和5.63，放大3倍后分别为26.04和16.89，仍低于入选前的29.66和19.70，但不存在显著差异(P=0.129)，也就是说排除发表时间长短这一因素后，长江学者特聘教授入选前后SCI论文篇年均被引频次的变化不存在统计学意义上的差异，由此可以印证由入选前后CNCI指数相对稳定而得出的长江学者特聘教授论文质量相对稳定的结论。其次，JNCI指数显著下降与长江学者特聘教授入选后论文发表刊物等级的提高有关，所以在被规范化后出现标准化引用次数下降的状况。通过上述分析可知，长江学者特聘教授入选前后发表的SCI论文质量相对稳定。

(三) 四大学科长江学者特聘教授入选后SCI论文发表数量均增长显著，理科质量下降明显，工科、医科和农科质量有所上升但不显著

为进一步探究长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表情况，本研究分别对理、工、农、医四大学科的具体情况进行分析。从SCI论文发表数量来看，理、工、农、医四大学科长江学者特聘教授入选后年均SCI论文发表数量均高于入选前，其中农学的增长幅度最小，但其中位数依然从入选前的1.13篇/年增长到入选后的5.22篇/年，增长了3.6倍(见表7)。本研究通过差异性分析发现，理、工、农、医四大学科长江学者特聘教授入选前后年均SCI论文发表数量变化的检验结果均小于0.05(见表8)，这表明以上四大学科长江学者特聘教授入选后SCI论文发表数量均呈现显著增长趋势。

表7 理、工、农、医四大学科SCI论文发表情况描述性统计分析

表8 四大学科长江学者特聘教授入选前后SCI论文发表数量与质量差异性检验

从SCI论文发表质量来看，理科类长江学者特聘教授入选后三项衡量论文质量的指标均呈下降趋势。具体由表7可知，篇年均被引频次的平均数从入选前的39.53次/篇/年下降到入选后的10.00次/篇/年，中位数从入选前的22.07次/篇/年下降到入选后的6.48次/篇/年；CNCI指数平均数从入选前的2.13下降到入选后的1.58，中位数从入选前的1.48下降到入选后的1.31；JNCI指数平均数从入选前的1.29下降到入选后的0.98，中位数从入选前的1.16下降到入选后的0.91。此外，本研究对理科类长江学者特聘教授入选前后SCI论文质量的变化进行差异性检验发现，三项指标的检验结果均呈显著性差异(见表8)。其中，SCI论文篇年均被引频次差异性检验结果P=0.000<0.05，中位数从入选前的22.07次/篇/年下降到入选后的6.48次/篇/年，下降显著；CNCI指数差异性检验结果P=0.005<0.05，中位数从入选前的1.48下降到入选后的1.31，下降显著；JNCI指数差异性检验结果P=0.001<0.05，中位数从入选前的1.16下降到入选后的0.91，下降显著。由此可见，理科类长江学者特聘教授入选后的SCI论文质量下降显著。

工科、农科与医科三大学科长江学者特聘教授SCI论文CNCI指数的中位数分别从入选前的1.19、0.91和0.99上升为入选后的1.30、0.95和1.21(其中农科和医科的CNCI指数平均数呈下降趋势，但正如前文所言，平均数易受极端值影响，在样本分布非正态时，不适合作为度量集中趋势的指标，故本研究选择中位数作为参考指标)，但差异性检验结果均大于0.05(分别为0.760、0.463、0.465)，从统计学意义上来看上升均不显著。从JNCI指数看，工科与农科的平均数与中位数均呈下降趋势，医科则呈现上升趋势，但三大学科的差异性检验结果均大于0.05(分别为0.058、0.917、0.733)，变化不显著。工科、农科与医科三大学科长江学者特聘教授SCI论文的篇年均被引频次的平均数与中位数均呈下降趋势，且差异性检验结果均小于0.05(分别为0.000、0.028、0.000)，变化显著。但如前文所述，篇年均被引频次由于受入选前后时间长短等因素的干扰，需要进行矫正。本研究采取与前文相同的矫正方法，把入选后工科、农科、医科三大学科SCI论文被引时间长度放大3倍，即把相应的篇年均被引频次放大3倍，则入选后SCI论文篇年均被引频次中位数由5.42、2.74和5.63分别变为16.26、8.22和16.89，与工科、农科和医学入选前的篇年均被引频次18.06、15.41和18.86相比(见表7)，虽然结果仍呈现下降趋势，但差异性检验结果均大于0.05(分别为0.09、0.22、0.18)，从统计学上讲变化并不显著，这意味着通过篇年均被引频次并不能得出三大学科长江学者特聘教授入选后发表的SCI论文质量下降的结论。综上所述，以CNCI指数为标准，参考JNCI指数与篇年均被引频次，可以认为工科、农科和医科三大学科长江学者特聘教授在入选后所发表的SCI论文质量略有上升，但并不显著。

四、 研究结论与分析

(一) 长江学者特聘教授入选者有较高的学术水平，但与世界一流水平相比仍有相当的差距

由上文可知，我国长江学者特聘教授入选前后SCI论文的CNCI指数的平均数与中位数均高于世界平均水平，但与世界一流大学的学者相比仍有相当的差距。导致这种结果的原因有如下几个方面。从宏观层面来看，我国经济和教育发展虽然取得了长足进步，但相较于发达国家仍有较大差距，特别是人均GDP和高等教育毛入学率等与发达国家相比差距较大，这对科技发展水平有一定影响，客观上制约了人才的发展。从中观层面来看，课题申请制度、知识产权保护制度、院士及各种人才称号评审制度、学术期刊治理等还有一些不尽如人意之处；科技资源配置还存在分散、重复、低效利用等问题；行风学风有待进一步端正等也对人才发展造成了一定阻碍。在微观层面，科技评价导向不够合理，如一些科研院所和高校在职称晋升、聘期和年度考核时过分看重论文数量，而忽视论文质量，这也是造成上述现象的一个重要原因。

(二) 长江学者特聘教授入选后SCI论文数量增长显著，但质量还有待进一步提升

长江学者特聘教授入选后SCI论文发表数量较之入选前呈现显著增长趋势，质量与入选前相比相对稳定。SCI论文发表数量的增长与“长江学者奖励计划”的奖励机制有关。一方面，学者得到肯定与奖励后会产生更高的科研热情，SCI论文发表数量随之增加；另一方面，长江学者特聘教授入选后考核标准提高，学者们为了完成考核任务便不断增加科研产出。另外，随着长江学者特聘教授在行业内学术知名度的提高，他们可以指导更多的学生，不断壮大其科研团队，科研成果数量也会随之增加。李忆华等认为，在高校教师学术成长过程中，优势积累的程度越高，教师学术成长的速度越快，而团队就是影响其优势积累的原因之一[12]。长江学者特聘教授获聘后科研成果质量没有显著提升，这可能与其科研精力的分散有关。美国学者朱克曼(Harriet Zuckerman)对诺贝尔奖获得者与没有获奖的科学家进行对比研究后，发现诺贝尔奖获得者们的创造力在获奖后的5年内骤然下降[13]。她认为随着社会地位的提升，著名学者会承担更多学术共同体内部的工作和社会工作，从而影响了其科研创造力。

此外，我们可以运用霍姆斯特龙(Bengt Holmstrom)和米尔格罗姆(Paul Milgrom)建立的多任务条件下“委托-代理”理论模型对这一现象进行解释。该理论认为当代理人从事多项工作时，一项工作所获得的激励取决于多项工作之间的关系和各项工作的可观测性；如果代理人完成不同工作的边际成本彼此独立，那么对其中任何一项工作的激励都不会影响代理人在其他工作上的努力程度；如果不同工作之间的边际成本互补，那么在总收入既定时，努力程度更容易被观测的显性工作将获得更加有效的激励[14]。同一任务两个维度之间的关系与同一工作内部不同任务之间的关系类似。在总收益恒定的条件下，数量与质量之间的关系符合边际成本互补的条件，而观测数量远比观测质量更为容易，因此就会出现数量增加而质量稳定甚至下降的现象。

(三) 基础学科科研成果质量有所下降，应用学科科研成果质量相对稳定

之所以会出现工科、农科和医科科研成果质量上升，而理科却下降的情况，主要原因在于学科性质不同。应用型学科对于实验环境和硬件投入有较大的依赖，生产过程的可重复性较强，有实验和调查数据就便于产出科研成果。对于工科、农科和医科这些应用型学科而言，借助各种工程项目，短时期内通过加大科研投入就可能对学术成果数量和质量产生明显的推动作用。但基础学科生产过程的可重复性较弱，对学术软环境和知识积累的要求较高，短期的强激励可能不会产生显著效果，甚至会适得其反。

五、 政策建议

知识创新体系建设迫切需要更多从“0到1”的原创性成果，“长江学者奖励计划”是国家投入巨资重点扶持的人才项目，本研究通过数据分析发现，长江学者特聘教授入选前后科研成果质量并没有得到较大幅度的提高，在基础学科领域(理科)甚至还出现了下降的情况，这显然不能满足当前我国发展的战略需求。当前，我国经济总量已位居全球第二，2019年人均GDP突破1万美元，我国即将步入中等发达国家行列。在高质量发展阶段，我们迫切要求提高人才质量，为人才发展营造良好的学术生态环境，让其将更多时间和精力投入到原创性成果的研究中去。2014年以来，国家出台了多部关于鼓励科学创新和改善学术生态环境的文件。结合国家文件精神，本研究提出以下几点政策建议。

(一) 实施分类评价，降低对基础学科长江学者特聘教授科研成果的数量要求，在考核指标中引入代表作评价科研成果质量

当前，我国高等教育已进入高质量发展阶段，国家提倡在科学研究领域破除“四唯”，提高学者的科研创新能力。2018年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于深化项目评审、人才评价、机构评估改革的意见》指出要坚持分类评价。近日，科技部、教育部颁发的《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用 树立正确评价导向的若干意见》中也指出应深刻认识论文“SCI至上”的影响、建立健全分类评价体系并完善学术同行评价等。“长江学者奖励计划”是我国重要的人才工程项目，长江学者特聘教授是我国学术创新的主力军之一，这些入选者中的大多数也正处于科学探索的高峰期，其研究水平大都高于世界平均水平，因此应该让他们把更多的时间和精力投入到原创性研究中或面向国家重大需求展开长期攻关。我们若不分学科强行统一设定数量要求、缩短考核周期，科研人员就会把大量时间投入到小问题中，无法坚持在大问题上开展长期研究，也很难产生突破性成果。所以，高校和科研院所应改革现行的人才管理制度，调整基础学科高层次人才的选聘和考核标准，取消对基础学科高层次人才科研成果的年度考核，降低对聘期考核的论文数量要求，采取以代表性成果质量为主要标准的综合评价方式，给予学者充分的信任，让他们有更多的时间和空间产出高质量的科研成果。

(二) 建立科研质量预警和监督机制，促进科研产出质量与数量的平衡

本研究发现长江学者特聘教授入选后SCI论文发表数量增长显著，而质量却相对稳定。因此为了平衡科研产出数量与质量，实现项目效益最大化，高校应科学设计并建立科研质量预警和监督机制。为了解决多任务工作之间的效果平衡问题，辛克莱-德加涅(Bernard Sinclair-Desgagne)提出了监视理论，即对多任务工作中较容易的任务进行定期监视，对较困难的任务进行不定期审核；当较容易完成的任务业绩明显超常时，就对较困难的任务进行核查，若发现较困难任务的业绩比较差，则其所获得的收入将会低于没有被核查时的收入[15]。按照监视理论的原理完善科研成果数量与质量相对平衡的激励机制，就是将科研数量与质量之间原本相互独立的关系转化为互补关系。具体来讲，当学者科研产出的数量超过群体平均水平时，应构建相应的预警和监督机制，加强对科研成果质量的审核。若发现科研成果质量存在问题，相关部门和单位应要求学者作出解释说明；对于存在学术不端行为且情节严重的应取消其荣誉称号，并追缴奖励和相关待遇。这种对于科研成果数量与质量之间的强制性规定，可以引导学者们在追求科研产出数量的同时，更加注重科研成果的质量。

(三) 适当加大奖励力度，在职称评定和聘期考核中提高对应用型学科人才科研成果质量的要求

“长江学者奖励计划”等人才项目在推动我国学术进步和提高科研人员收入等方面发挥了积极作用。我国长江学者特聘教授入选者的学术水平及综合素质都相对较高，但与国外顶尖大学的高水平学者相比还有一定的差距，为此国家需要继续加强高层次人才队伍建设，加大对高层次人才的投入力度，提高长江学者特聘教授等高层次人才的收入水平。当然除了提高收入外，高校还需要为这些学者提供更好的工作与生活环境，如解决好实验室等硬件设施建设问题，帮助他们组建高水平的研究团队，为他们解决住房、子女入学、配偶工作和医疗保障等一系列工作和生活问题。此外，鉴于对工科、农科和医科等应用型学科短期内进行大量投入可以获得更好的建设效果，高校需在国家加大对应用型学科投入力度的基础上，提高应用型学科学者科研成果考核的质量标准，鼓励他们产出更优质的科研成果。

六、 结 语

由于受数据可获得性和科研成果评价本身的复杂性等因素影响，本研究还存在一定局限性。一是没有对人文社会科学领域的长江学者特聘教授进行研究。二是在指标选取上未能完全克服时间等因素对前后比较的干扰。三是在研究设计上没有将未获人才称号和基金项目资助的普通大学教师和研究人员设置为参照组，与长江学者特聘教授进行比较研究。这些问题都需要在后续研究中进一步完善。