诺贝尔奖提名过程的评选机制研究

孙玉涛,陈灵芝

(1.大连理工大学经济管理学院，辽宁 大连 116024；2.大连理工大学科技创新创业与产业转型研究中心，辽宁 大连 116024)

0 引言

诺贝尔奖作为科学研究的黄金标准，仅仅授予在知识前沿进行研究且具有卓越贡献的科学家[1-2]。自诺贝尔奖设立以来，一国获得诺贝尔科学奖的数量已经成为其世界科学地位的重要标尺[2]，甚至成为全球科学中心转移的风向标[3]。中国要努力成为世界主要科学中心和创新高地，获得诺贝尔奖的数量是一个重要指标[1]。那么，科学家如何才能获得诺贝尔奖呢？

学界对如何获得诺贝尔奖进行广泛研究，其中包括两个重要流派。①Price开创的科学计量学派，以Garfield[4]为代表的科学计量学学者认为获得诺贝尔奖与科学家的总被引频次、出版物数量[5]以及是否处在其被引用的巅峰时期[6]等因素有关。②Merton开创的科学社会学派，以Zuckerman[7]为代表的科学社会学学者认为能否获得诺贝尔奖受到早期教育、研究方向与研究机构[8]、师承效应[9-10]、年龄、国家以及是否在本学科领域[5,11]获得过重大奖项等因素的影响。

以诺贝尔奖获者作为样本的事后经验研究难以为如何获奖提供建设性意见。诺贝尔奖评选是提名制，得益于诺贝尔奖委员会公开的数据，部分学者探索诺贝尔奖候选人获奖原因。Baffes等[11]通过1901—1950年诺贝尔奖提名信息研究发现,诺贝尔奖提名存在提名者倾向于年纪偏大候选人的年龄溢价效应，但是诺贝尔委员会并不支持年长的诺贝尔奖候选人获奖，并且部分抵消了年龄溢价效应。Lebuda等[12]基于1901—1950年诺贝尔文学奖候选人数据研究发现，面部宽高比例越高的候选人，获得诺贝尔文学奖的概率越大。Singh[13]通过印度科学家及印度诺贝尔奖提名人及被提名人研究发现，殖民地科学家只有在极少数情况下才会得到支持。孙玉涛等[14]基于诺贝尔物理学奖遴选过程研究发现，瑞典皇家科学院院士或诺贝尔委员会成员提名的候选人获奖概率更高。

科学家想获得诺贝尔奖，第一步是获得提名，为此如何获得提名就成为获奖关键。Baffes等[11]指出诺贝尔奖获得者作为提名人更愿意提名同事作为诺贝尔奖候选人。Singh[13]研究发现加拿大和印度的提名者更青睐北美的科学家。Seeman[15]认为提名人会因语言、校友关系以及学术会议上的相识等人文因素影响他们提名哪位科学家成为诺贝尔奖候选人。

综上，现有研究对科学家如何才能获得诺贝尔奖进行了广泛且深入的研究，但对如何获得提名的研究仍处于探索阶段，缺乏大数据样本的实证研究。实际上，诺贝尔奖提名的研究很大程度上能够拓展和丰富如何获得诺贝尔奖的研究。诺贝尔奖作为科学界最具权威和声望的奖项，提名活动本质上反映的是科学家之间的关系，即提名人对被提名人/候选人的认可。从诺贝尔奖性质而言，这种认可既可能是基于候选人与提名人的相对学术水平，也可能是基于双方的社会关系如科研合作关系[16]。那么，科学家相对学术水平还是科研合作关系更有利于获得诺贝尔奖提名呢？

为此，本文以科学计量学和科学社会学理论为基础，分析科学家与诺贝尔奖提名人相对学术水平及科研合作关系对提名的影响，运用1901—1950年诺贝尔物理学奖提名人与候选人的数据进行实证研究。本研究结论既能够丰富诺贝尔奖相关理论，为科学家获得诺贝尔奖提供经验支撑，又能丰富科学评价中的社会资本研究，为中国科学共同体更好地理解诺贝尔奖做贡献。

1 研究设计

诺贝尔奖作为一个学术类奖项，评奖首要标准是科学家的学术成果。科学家的创造力或学术水平是获得诺贝尔奖提名关键的个人属性。从科学计量学角度看，科学家的总被引频次、出版物数量等是衡量科学家能否获得诺贝尔奖的重要因素。应该看到，现有研究是基于科学计量学指标评价科学家个人学术水平高低，仅仅考虑了其绝对学术水平。事实上，在诺贝尔奖评选过程中，科学家能否被提名很大程度上受到提名人与其相对学术水平的影响。

奖励与规范系统相互作用形成了科学家的分层，决定他们在同行中的声望地位，为他们进一步展开科学研究提供资源获取的不同机会结构。从科学社会学的角度看，诺贝尔奖评选的本质是同行评议，在科学家学术水平相似的情况下，科学家所拥有的社会关系可能在同行评议过程中发生作用。Fisman等[17]研究中国科学院/工程院院士的选举过程发现，与院士遴选委员会成员有老乡关系的候选人成功当选中国科学院/工程院院士的概率比其他候选人高39%。科学家与提名人社会关系的亲疏程度可能影响诺贝尔奖提名。诺贝尔奖提名人可能会因为认知趋同、相互信任以及声誉等方面的因素优先考虑提名曾经合作的科学家。

1.1 研究样本

本研究以1901—1950年诺贝尔物理学奖所有提名人和候选人作为样本，原因主要是：①Gingras等[6]指出不同学科领域之间存在显著性差异，相关的专业知识只有同行比较了解，同行评审有利于保障结果的客观性及可靠性。②物理学是诺贝尔奖最初设立的奖项之一，科学家之间更容易达成共识，因此本研究选定物理学领域的提名人及候选人进行研究。③根据《诺贝尔基金会章程》规定，诺贝尔奖所有奖项的提名情况、评议过程和表决记录都保密50年。目前诺贝尔奖官方网站关于诺贝尔物理学奖候选人与提名人信息已经解密至1966年，但因1951—1966年的提名人部分信息不全，因此本文选取1901—1950年诺贝尔物理学奖提名人及候选人为样本进行研究。

1901—1950年的诺贝尔物理学奖中有281位诺贝尔奖候选人、599位诺贝尔奖提名人。根据每年提名人和候选人之间可能存在的提名关系，样本中应存在33839对可能提名关系，而实际仅存在2344对提名关系。将提名人与候选人出生年份、国家等信息缺失样本删除，最终样本中剩余20122对可能提名关系，1555对实际提名关系。

1.2 变量测量

(1)因变量测度。本文的因变量为提名关系 (Nomination)。根据《诺贝尔基金会章程》，每年每位提名人可以推荐不超过3名诺贝尔奖候选人。本研究以1901—1950年中每年全部诺贝尔奖提名人与候选人之间的关系表征提名人与候选人提名关系，如果存在提名关系记为1，否则记为0。

(2)自变量测度。相对学术水平 (Academics)。2005年Hirsch[18]提出的h指数指标既能测量科学家科研产出的数量，又能衡量产出的质量。虽然诺贝尔奖授予具有重大原始性创新成果的科学家，但其重大原始性创新成果的产生需要长期的科学积累，因此本文采用h指数作为衡量提名人与科学家之间的相对学术水平的指标。相对学术水平通过提名人h指数与候选人h指数的差表征，如果差值大于0，则记为1，否则记为0。数据来自Web of Science数据库平台。

科研合作关系 (Collaboration)。科研合作关系是通过提名人与候选人是否共同发表过论文或著作表征。本文考虑到科研合作关系与是否发生提名之间存在时间先后关系，仅统计提名人与候选人1901年至提名关系发生前的合作关系，衡量方法如下：第1步，在Web of Science数据库平台检索，采用 “基本检索——作者”，将研究对象的 “姓+名字首字母+Initial”输入对话框，根据提名人和候选人的提名时间，选择正确的时间跨度，点击检索；第2步，通过点击 “分析检索结果”，可观察到与研究对象合作的作者，下载前500条记录；第3步，重复查找1901—1950年全部诺贝尔物理奖提名人与候选人的合作者；第4步，将全部候选人和提名人的数据进行统计整理，如果诺贝尔物理奖提名人与候选人在其提名关系发生之前有过合著论文，记为1，反之记为0。

(3)控制变量的选取及测度。为了控制其他因素对因变量的影响，更精确地检验相对学术水平和科研合作关系对诺贝尔奖提名人和候选人提名关系的影响，本文在Probit回归模型中引入提名人与候选人的毕业或者工作学校是否相同、提名时所在国家是否相同、出生地国家是否相同、母语是否相同及年龄之差5个控制变量。

学校是否相同 (University)。Baffes 等[9]指出曾经的诺贝尔奖得主作为提名人时可能会提名他的同事。Seeman[12]在其书中提到他曾采访提名人提名候选人的原因时，有一位提名人谈到由于他们毕业于同一所学校，所以提名了他。Jang等[19]通过对韩国国家研发项目的同行评审结果分析发现，评价者与被评价者的校友关系对评分结果及选拔成功率有显著影响。这说明候选人与提名人如果毕业于同一所学校或者在同一所学校工作，有利于提高候选人被提名的概率。因此，本文将提名人与候选人的学校是否相同作为控制变量之一。衡量方法是如果提名人与候选人毕业或者工作的学校相同，记为1，反之记为0。

提名时所在国家是否相同 (Nominated-country)。孙玉涛等[3]指出诺贝尔物理学奖获得者中跨国迁移者占总体的38%，很多科学家出于科研或职业需要进行跨国迁移，导致诺贝尔奖的归属国并不一定是其母国。科学家被提名诺贝尔奖或获奖时所在的国家并不一定是其出生国家。因此，本文将提名时提名人与候选人所在的国家是否相同作为控制变量之一。如果在提名期间，提名人与候选人所在的国家相同，记为1，反之记为0。

出生地国家是否相同 (Birth-country)。诺贝尔奖的选举和提名过程可能会受到国家利益的影响[20]。提名人在提名候选人时，考虑到政治因素或出于国家荣誉感，可能会偏向自己国家的科学家。因此，本文将提名人与候选人的出生地国家是否相同作为控制变量之一。如果提名人与候选人的出生地国家相同，记为1，反之记为0。

母语是否相同 (Language)。科学论文的语言对于知识传播与交流很重要[20]。Seeman[15]采访了一位提名者提名Zavoiskii的原因，提名者说因为Zavoiskii是俄罗斯化学史专家，他看得懂俄语，所以提名了Zavoiskii。提名人与候选人的母语相通，能够提高彼此交流合作的机会，加深彼此的了解。本文将提名人与候选人的母语是否相同作为控制变量之一，根据其出生地国家的官方语言，如果提名人与候选人的母语相同，记为1，反之记为0。

年龄之差 (Age)。Baffes等[9]发现提名人在提名的过程中更倾向于年龄大的候选人，但是其研究没有考虑提名人的年龄。由于诺贝尔委员会在挑选具有资格的提名人时，考虑的是他们的资历，而忽略了提名人在提名时可能会优先选择与他们年纪相仿的科学家。因此本文将年龄之差作为控制变量之一，衡量方法是，如果提名人的年龄比候选人的年龄大，记为1，否则记为0。

1.3 研究方法与数据来源

为了实证检验诺贝尔奖提名人与候选人之间相对学术水平之差和科研合作关系对提名关系的影响，本文首先构建可视化提名关系网络，基于网络关系构建提名关系的计量模型，可表示为：

Pnomination=β0+β1Academicsij,t+β2

Collaborationij,t-1+β3Universityij+β4

Nominated-countryij+β5Birth-countryij+β6

Languageij+β7Ageij,t+εij

(1)

式中，β0表示常数项，i,j分别表示提名人与候选人，t表示提名年份，t-1表示提名之前的所有年份，εij表示误差项。根据数据特点，被解释变量 “提名关系”是0—1变量，事情发生概率依赖于解释变量，因此本文选用Probit回归模型。

本研究首先通过诺贝尔奖官网 (https://www.nobelprize.org/)收集整理1901—1950年所有的诺贝尔物理学奖提名人与候选人的基本信息，包括提名人与候选人的姓名、出生年份、学校及国家等。提名人与候选人相对学术水平及科研合作关系数据通过Web of Science官网获取，提名人与候选人出生地国家及部分缺失学校信息在维基百科上查找，母语通过各国公认官方语言确认。

2 实证分析

2.1 诺贝尔奖提名人和候选人关系网络

图1 1901—1950年诺贝尔物理学奖提名人与候选人提名关系网络

为了更清楚、直观地展现诺贝尔奖提名人与科学家之间的提名关系网络，本文基于1901—1950年诺贝尔物理学奖提名人与候选人的提名关系数据，采用社会网络分析软件Gephi绘图工具，构建可视化的提名人与科学家的提名关系网络图，见图1。蓝色节点代表候选人，红色节点代表提名人，绿色节点代表既是提名人又是候选人，连接代表提名人和候选人的提名关系，连接线的粗细代表强度，即合作或提名次数的多少。在提名关系网络中，处在网络核心位置的节点大部分为绿色 (既是提名人又是候选人)。有的提名人会重复提名某位科学家，如德国瑞典皇家科学院院士Ludwig Plate曾13次提名德国理论物理学家Arnold Sommerfeld。

2.2 变量相关性及Probit模型回归结果分析

各变量的均值、标准差和相关性系数见表1。由变量的相关系数看，提名时所在国家和出生时所在国家相关系数为0.655，出生地国家及母语之间的相关系数为0.653。由于在控制变量部分提到诺贝尔奖获得者中约38%的科学家因科研工作进行跨国迁移[3]，尽管两个变量相关系数较高，但其VIF均小于5，说明不存在多重共线性，因此仍保留这两个变量进行下一步研究。运用Stata12.0中的Probit回归模型进行假设检验，得到Probit回归模型分析结果，见表2。

表1 变量之间相关系数统计

表2 Probit回归模型分析结果

模型1～4显示了相对学术水平及科研合作关系对诺贝尔奖提名人与候选人提名关系的影响。

模型1为基础模型，仅包括所有的控制变量。回归分析结果显示，提名人与候选人在同一所学校对提名人与候选人的提名关系具有显著的正向影响 (β=0.880，p<0.01)，提名人与候选人提名时所在国家相同对提名人与候选人的提名关系具有显著的正向影响 (β=0.475，p<0.01)，提名人与候选人出生国家相同对提名人与候选人的提名关系具有显著的正向影响 (β=0.131，p<0.05)，但不如提名时所在的国家相同显著，提名人与候选人的母语相同对提名人与候选人的提名关系也是显著的正向影响 (β=0.237，p<0.01)，也就说，提名人与候选人同学校、同国家和同语言对于提名关系的影响非常显著，而提名人与候选人的年龄之差对提名关系不显著。

模型2中加入了自变量相对学术水平。回归分析结果显示，提名人与候选人间的相对学术水平对提名人与候选人的提名关系具有显著的负向影响 (β=-0.141，p<0.01)。提名人更倾向于提名比他h指数值高的科学家，即科学家相对学术水平越高，越容易被提名。与模型1中回归结果无明显差异，提名人与候选人学校、提名国家、出生国家及母语相同对提名人与候选人的提名关系具有显著的正向影响，而年龄之差对候选人与提名人的提名关系无显著影响。

模型3在模型1的基础上引入了自变量科研合作关系。回归分析结果显示，提名人与候选人间的科研合作关系对提名人与候选人的提名关系具有正向影响 (β=0.667，p<0.01)。结果表明诺贝尔奖提名人更倾向于提名合作过的科学家。与模型1中的回归结果无明显差异，提名人与候选人学校、提名国家、出生国家及母语相同对提名人与候选人的提名关系具有显著的正向影响，而年龄之差对候选人与提名人的提名关系具有负向影响。

模型4中加入了所有变量。回归分析结果与模型1～3结果保持一致。

模型5中加入了相对学术水平与科研合作关系的交互项，发现仍然显著。

3 稳健性检验

3.1 时间效应稳健性检验

由于诺贝尔奖官网公布的数据限制，本文所选样本为1901—1950年诺贝尔物理学奖候选人和提名人。为了检验相对学术水平及科研合作关系两个自变量是否会随着时间的变化对提名关系产生影响，本文以一战及二战为时间节点，将1901—1950年划分为3个时间段，进行稳健性检验，结果见表3。

由表3结果可以看出，相对学术水平在1901—1918、1919—1945两个时间段显著，在1946—1950年内不显著，而在1901—1918、1919—1945及1946—1950这3个时间段内，科研合作关系的结果均显著。科学家的相对学术水平越高，获得提名的概率越大，提名人与候选人间的科研合作关系对提名关系具有正向影响。值得注意的是，随着时间推移，相对学术水平的影响逐步减小，科研合作关系的影响在1918年之前显著大于之后。研究表明结果具有一定的稳健性，但系数还是有明显变化。为此，本研究采用了1901—1950年数据，其结果对当前的诺贝尔奖提名和科研评价机制有一定启示，但仍需谨慎将结论简单平移到其他时间。

表3 1901—1950分时间段Probit回归模型分析

3.2 研究方法稳健性检验

本文研究提名人与候选人的相对学术水平及科研合作关系对提名关系的影响，属于关系数据。为此，将进一步采用社会网络分析中的 “关系—关系”层次假设检验——QAP多元回归分析方法进行稳健性检验。考虑到提名关系和科研合作关系时间前后及因果关系，本文将1901—1950年的全部提名人与候选人按照 “年份+姓名”的筛选条件处理成不重复的对称矩阵，如图2所示。

注：Ai表示提名人，Bi表示候选人。图2 提名人与候选人提名关系矩阵示例

本文最终构建2016×2016的提名关系矩阵、相对学术水平关系矩阵、科研合作关系矩阵、提名国家关系矩阵、出生国家关系矩阵、母语关系矩阵以及年龄关系矩阵。将矩阵关系数据导入Ucinet中的QAP回归分析对话框，通过2000次矩阵随机置换，得到QAP多元回归分析结果，见表4。

由表4可见，QAP回归结果与Probit回归模型结果基本一致，科学家的相对学术水平比提名人的越高，越容易被提名。提名人与候选人间的科研合作关系对提名人与候选人的提名关系具有正向影响，实证研究结果非常稳健。值得注意的是，在QAP回归结果中，年龄之差对提名关系的影响是显著的，且系数为正，说明在提名过程中，提名人更倾向于提携后辈，即年龄小的候选人。

表4 QAP回归结果分析

4 结论与讨论

本文基于科学计量学和科学社会学理论，构建1901—1950年诺贝尔物理学奖提名人与候选人的提名关系模型，探究相对学术水平与科研合作关系对诺贝尔奖提名人与候选人提名关系的影响，得出以下结论。

(1)科学家学术水平比诺贝尔奖提名人高，有利于科学家获得诺贝尔奖提名。这表明诺贝尔奖提名人在进行候选人提名时更青睐于比自己学术水平更高的科学家。本文提出 “相对学术水平”的概念，丰富了以往研究诺贝尔奖获奖因素时仅考虑科学家的总被引频次，出版物数量等绝对学术水平的指标，为诺贝尔奖以及科学评价研究提供了新的工具，丰富科学计量学流派的研究。同时应该看到，在诺贝尔奖提名的同行评议过程中，提名人的学术水平直接决定候选人的学术水平，这对于同行评议过程中评阅人的选择具有重要的现实意义。

(2)诺贝尔奖提名人与候选人的科研合作关系正向影响提名人与候选人的提名关系。诺贝尔奖提名不仅事关学术，而且还涉及社会资本。科学家与诺贝尔奖提名人在同一个合著网络中，促使科学家从该网络中获取社会资本，有利于获得诺贝尔奖提名。科学家的科研合作关系在其获得诺贝尔奖提名过程中起到非常重要的作用。科研合作关系的作用丰富了科学社会学对于诺贝尔奖获得者家庭、教育等社会背景的认识，突出了合作网络对于个人获得学术认可的重要性。在实践中，科学家想要获得诺贝尔奖提名，除了提升自身学术水平外，通过科研合作特别是与类似诺贝尔奖提名人的高水平科学家合作，不仅能够获得经验、知识和声誉，而且有利于在学术共同体中获得认可。

(3)控制变量中，科学家与提名人在同一个学校正向影响提名人与候选人提名关系。在所有模型中，科学家与提名人在同一个学校工作或学习，有利于科学家被提名为诺贝尔奖候选人。此外，我们注意到提名人与候选人是否为同一个学校系数在Probit回归模型中最显著，说明校友关系作为一种重要资源对科学家产生重要影响。科学家拥有提名人的同事或同学关系，说明相对于其他学者拥有更强的社会资本优势，被提名为诺贝尔奖候选人的概率更高，这与Baffes等[9]的研究结论一致。科学家与提名人的提名国家或出生地国家相同，有利于科学家被提名为诺贝尔奖候选人，说明提名人在提名候选人时仍然存在本国优势。这也印证了Singh[11]提出的观点，国家政治背景及国家关系会影响诺贝尔奖候选人提名。提名人与候选人的母语相同也在一定程度上影响提名关系，说明语言也是阻碍科学家之间交流的因素之一。

本研究还存在以下不足：①科研合作数据通过Web of Science数据库获取，由于该数据库仅有1900年以后的论文数据，无法获得有关1900年之前双方是否存在科研合作关系的数据，这在一定程度上会影响早期提名人与候选人之间的关系判断。②本文在稳健性检验中考虑了时间效应，且结果大部分显著，但是变量系数仍有显著变化。为此，本文结论仅适用于1901—1950年诺贝尔物理学奖，相关结论是否适用于诺贝尔化学奖、生物医学奖以及1950年以后的诺贝尔奖评选还有待进一步验证。