科学范式及科研范式研究综述

梁政，张林山，邹京希，朱全聪，张冀

（1.云南电网有限责任公司电力科学研究院，云南 昆明 650011；2.云南电网有限责任公司，云南 昆明 650011）

0 前言

“范式”的理论最初是由美国著名科学哲学家托马斯·库恩于1962年在其著作《科学革命的结构》中提出，他认为“范式”具有以下两个特征：它们的成就空前地吸引一批坚定的拥护者，使他们脱离科学活动的其他竞争模式；同时，这些成就又足以无限制地为重新组成的一批实践者留下有待解决的种种问题[1]。因此，“范式”的含义可以概括为：一个科学共同体在某一专业或学科中所具有的共同信念，这种信念规定了该共同体的基本观点、基本理论和基本方法，提供了共同的理论模式和解决问题的方向，从而形成该学科的一种信念系统，并为该学科的发展规定了共同的趋向。从本质上讲，范式是一种理论体系、理论框架，在该体系框架之内的该范式的理论、法则、定律都被人们普遍接受。

可以看出，首先，范式是指在一段时间里为实践共同体提供典型问题和解答的公共科学成就；其次，范式属于科学共同体，包含了科学共同体的科学、哲学素养。范式的成型，是一个科学领域在发展中达到成熟的标志，范式会使得科学家把自然界的某个部分研究得更细致入微，而范式的转变就是科学革命，一种范式通过革命向另一种范式的过渡，便是成熟科学通常发展的模式。本文首先介绍了科学范式的含义，对比了西方科学范式与中国传统科学范式的特点和演变过程，然后介绍了科研范式的含义及现状，最后对科研范式未来的发展进行了展望。

1 科学范式

1.1 科学范式概述

科学范式是指科学共同体所共同信奉与接受的理论体系，是科学家集团所共同接受的一组假说、理论、准则和方法的总和。不同历史时期，不同文化圈层，构成了不同的科学范式。

科学的发展就是新范式通过科学革命取代旧范式，其发展模式大致可以表述为：前科学——常规科学——危机——科学革命——新的常规科学。前科学是指还没有系统理论而众说纷纭的阶段，当一门科学有了系统理论后，科学便进入常规科学阶段。在常规科学阶段，科学呈现积累式发展，科学团体不会质疑范式本身，遇到异常状况总是力求在范式内部作出调整与改进。随着常规研究的深入，科学家团体必然会遇到一类无法用现有范式调整的反常现象，随着这类反常现象的频率增加，便会对现有范式产生危机，在该危机中，一切调整均无效，只能寻求一个新的范式来替代旧范式，即科学革命，各式各样的新范式涌现出来并互相竞争，最后的胜利者成为新的主流科学，再次回到常规科学时期。

1.2 西方科学范式演变

在西方近现代科学的发展过程中，大致可分为以下3类科学范式[2]。

1.2.1 实证科学范式：牛顿范式

以牛顿《自然哲学的数学原理》为典型代表的科学范式，具有如下特点：

1）真实性，有明确的真实存在的研究对象；

2）实验性，科学理论以实验为基础，实验满足规定的条件，并且实验结果可重复；

3）定量化，定律和规律不仅定性而且要定量；

4）公理化，所有的概念、规律和推理都必须符合形式逻辑的规则，应用数学和逻辑推理，能从数量很少的几个公理演绎出全部的定义、定理和推论；

5）可还原性，所有物体都可以分解为最基本的最简单的元素——质点，物体可以用“质点组”的合成来代替，所有复杂的相互作用都可以用最基本最简单的元素——作用力表示；

6）可预见性，在给定条件下，由已知的初态可以决定和预知今后任意时刻的状态，用现在可以预见未来；

7）客观性，实验和理论结果具有可重复性，与时间地点，与任何人的观点、看法无关，不以任何人的意志为转移；

8）可实证性，理论的正确与否，可以通过实例来证实或证伪，只要有一个实例与理论不符就可以证伪一个理论，但要证实一个理论则需要所有的实例都与理论相符。

上述8个特征，即为牛顿范式的内涵。爱因斯坦的相对论否定了牛顿范式的时空观，但遵守了牛顿范式的全部要求，在此基础上爱因斯坦范式还体现了“简洁性”的特点，并受到科学团体的认可与赞同。上述9个特征中最重要的是“可实证性”，即使其他各条不能全部满足，但只要满足了可实证性，仍可视为科学理论，因此，满足牛顿范式的科学理论又称为“实证科学”。

1.2.2 非实证科学范式：达尔文范式

非实证科学，以达尔文及其著作《物种起源》为典型代表。达尔文根据20多年积累的古生物学、生物地理学、形态学、胚胎学和分类学等领域的大量研究资料，提出了适者生存、用进废退、遗传变异的理论，定性解释了物种起源和生命自然界的多样性与统一性。但该理论的提出，并未进行实验，也没有定量化和公理化。相对于牛顿范式，达尔文范式的特点主要表现在：

1）适用于生物界的行为和现象，而牛顿范式适用于无机的自然界；

2）仅用3条原理就解释了成千上万的植物与动物，并且无一反例；

3）解释了物种从低级到高级，从简单到复杂的发展进程，但是“用进废退”、“适者生存”的理论没有实例或实验可以验证，且该理论不能定量化，不能按实证科学进行证实或证伪。

因此，以达尔文范式为代表的科学范式，又称为非实证科学范式。

1.2.3 复杂性科学范式

复杂性科学是20世纪中叶在生命科学、生态科学日益发展的基础上形成的科学理论，包括耗散结构理论、协同学、突变论、超循环理论、混沌理论、分形理论等。一般系统论认为，有机体都是以系统的方式存在，系统具有“整体性、关联性、动态性、有序性、终极性”。复杂性科学理论又可称为自组织理论：开放系统在远离平衡的状态下，如果系统存在着某种恒有的输入，这种输入作为一种外界干扰对系统的压力超过一定的阈值，这时系统能够通过内在要素之间的协同作用，通过分叉与突变，重新组织自身，形成新的有序结构，以适应环境的变化。系统这种能够自行产生的组织性和相干性过程即自组织演化过程。系统正是这样通过“自我选择”和“环境选择”，由低级向高级、由简单向复杂，向着更加有序和更多等级层次的方向进化。

复杂性科学是从西方现代科学范式中发展出来的，是对近现代科学范式的转型与超越，具体表现在：

1）从简单性向复杂性转型。在研究对象上，传统科学范式关注的是事物存在的常态及事物之间相对稳定的联系和变化发展规律；复杂性科学范式则关注世界存在状态、存在形式的“复杂性”，将那些以前被视为奇异的、混乱的、突变的、数学性态“不好”的存在状态纳入认识的范围。

2）由分析方法到综合方法的转型。复杂性科学范式不满意近现代科学还原论的分析方法，而开始致力于综合。

3）从线性思维到非线性思维、复杂性思维。近现代科学范式在考察事物、现象和过程时只注重分析系统中两个或少数几个因素之间的线性关系和单向因果链，是一种线性思维。复杂性科学范式则认为在有机系统中变量之间的关系并非等比的直线关系，系统内的各组分之间交叉往复、互为因果，需要以有机整体论思维方式对各组分进行综合的考察。非线性关系表明有机系统是一种复杂性系统整体，因此，非线性思维实际上是一种整体性思维、复杂性思维。

4）由实体构成论向有机系统论的转型。近现代科学范式主要是建立在近现代物理学基础上的，它将不同层次的实体看作构成世界的基元，将世界看成是由不同层次实体构成的机械的物质世界。复杂性科学范式则主要建立在生命科学、生态科学基础上，它将有机系统看作世界构成的基元，系统具有整体性、有机性等方面特征。

5）从机械决定论向自组织演化论转型。复杂性科学认为因果决定性机制只是复杂系统自组织演化过程特定阶段发生作用的机制，复杂系统自组织演化过程是因果决定性机制、随机性机制、目的性和意向性机制共同作用的结果。系统演化具有随机性、不可逆性、进化性，我们无法根据系统初始条件和既定的因果必然性规律预测系统未来的存在状态[3]。

1.3 中国传统科学范式

由于地理、气候条件，政治体制，民族性格等差异，中国和西方在科学范式上有着明显差异。就整个历史而言，中国传统科学范式长于直觉短于抽象，长于综合而短于分析，长于工匠而短于理论[4]。

在近年来科学发展中，中国引入了西方主流科学理论、体系与成果，逐步向西方近现代科学靠近。而西方复杂性科学，在更高层面上，又与中国传统科学在许多方面体现出共同特点。复杂性科学正逐渐开始意识到存在的多样性、层次性、整体性及生成特征，与中国传统科学逐渐趋于重叠。从中西方科学两种不同的认识思维路线及科学发展的现实状况（如图1）而言，当代科学的发展呈现出中西科学范式融合的趋势。

图1 中西方科学范式的发展

2 科研范式

科研范式是指科学共同体为了使日常科研工作高效有序运转所依赖与普遍采用的一套规则体系的集合，包括研究模式、科研体制、组织模式、研究方法、评价体系、研究工具等内容。科研范式是关于科研有效、合规的一组被认可与接受的规定，它受到社会、经济、文化、政治、国际环境以及个体偏好等的影响。下面从研究模式、科研组织、科研体制、评价体系等方面展开分析。

2.1 研究模式

计算机科学家、图灵奖得主、关系型数据库的鼻祖格雷将人类的科研范式总结为4种（见图2）：描述自然现象的经验科学，也叫第一范式；使用模型或者归纳法进行科学研究的理论科学，也被称为第二范式；采用计算机进行模拟复杂现象的计算科学，也被称为第三范式；依赖海量数据的数据探索，也叫第四范式或大数据范式。

图2 四类研究范式示意

1）第一范式：经验科学

在近代理论科学范式诞生之前，经验科学范式是西方科研范式的全部，也是西方科研范式的最初形态。以实验材料或者自然现象为研究对象，偏重于描述和研究明确具体的事物，从而也被称为“实验科学”。

2）第二范式：理论科学

根据对数据与实验的分析和研究，以模型建立和数学的分析比较、对假设演绎证明以及对实验结果进行归纳分类的研究方法，构建了一套全新的从假设理论到设计实验， 最后通过建立模型、实现量化研究、输出结果的研究范式即理论科学。这种科研范式侧重于理论总结和普适性，不再以实用性为导向。

3）第三范式：计算科学

计算科学可以视作理论科学的延续和发展，根本在于计算机的发明和广泛使用实现算力上的突破，这种范式仍旧是以 “假设理论、设计实验、建立模型、量化研究、输出结果”为主要研究方法，区别在于在实际应用层面，计算科学范式是对不同学科和不同学术领域进行计算机模拟和其他形式的计算。

4）第四范式：大数据科学

前三种科研模式往往采用“选取样本”，通过研究样本来推测整体的科研方式，因此也称之为“抽样式科研”。抽样式科研的科学性取决于“样本”和“整体”的一致性、同质性。但事实上，样本和整体的一致乃至同质其实并不是普遍现象。“结构整体论”认为只有样本具有 “结构代表性”的时候，通过样本研究整体才是合适的。而“有机整体论”则认为，样本就是样本，局部就是局部，样本或局部永远不可能与整体同质。

大数据以囊括近乎“整体”的数据而实现现实世界的网络镜像，通过改变传统数据生成方式、储存方式、传输方式以及处理方式，使得“镜像世界”也变成了科学研究的对象，由此诞生的科研范式被学者们命名为“大数据科研范式”。

虽然大数据看似囊括了所有样本，但它只是接近完全归纳，而不是真正的完全归纳，因此从本质上说仍属于不完全归纳法的范畴。另一方面，所有数据都带有或多或少的人类主观印迹，信息技术平台也是人类设计的产物，必然带有人类的价值观，以此为依托的大数据范式的客观性自然有待商榷[5]。

2.2 科研组织

科研组织化、建制化，是科技与经济发展到一定阶段的历史产物，是科技、社会不断发展的必然要求。

现代科技组织从20世纪60年代至今，大的科研项目单靠一个组织、甚至一国很难完成，集团化、举国体制、全球合作计划、跨国科技组织沟通协调逐渐成为趋势，科研规模更加扩大，组织结构柔性化，科研效率更大程度提升[6]。

科研组织从个人到团体，从个人兴趣到职业化（见图3），虽然极大地推动了科学研究的进展，但是也出现了很多弊端：

图3 科研组织方式的发展过程

1）难以做到真正的自由探索；

2）形成了封闭式科研体系[7]；

3）科研活动逐渐远离社会民众。

2.3 科研体制

科学研究在20世纪中叶开始逐渐转变成为一种国家主导的建制化活动。这种转变的主要推手是1945年美国科学研究发展局主任Bush提交给美国总统罗斯福的一份科技发展战略报告“Science, the Endless Frontier”（《科学：无尽的前沿》）。该报告指出，科学进步是国家繁荣和安全所必不可少的，因此，科学是政府应当关心的事情[8]。随着美国在第二次世界大战后成长为世界科技强国, 这种举国体制的科研范式也成为了国际主流。

布什报告对美国科研体制的影响主要有3点：一是建立了，一个可以获得充分独立拨款的联邦层面的机构——国家科学基金会，其宗旨是充分保障科学家的科学研究自由，以及为科学家的培养提供资金和制度支持；二是由政府主导，加大了对基础研究的投入；三是确保了科学共同体的自主性和探索的自由性[9]。

新型举国体制应当能够有机整合个人研究模式与集体研究模式，以应对在举国体制模式的影响下，研究自由度普遍不足的缺陷[10]。

2.4 评价体系

布什报告提出了基于科研人员的评价而提供不同等级的资助和待遇的功利化策略。更重要的是，这种人才等级制被设计成一个流动的模式，进而产生一种从一个低等级升至高等级的“向心力”——科研 人员要有自己的职业规划，从“学生”到“学者”再到“学术权威”。研究者的科研等级确定和流动离不开相应的评价指标和评估活动。由此产生了相当复杂的评估体系乃至评估“文化”[12-14]。

3 结束语

随着科学技术的不断突破，科研范式也将继续演变。研究模式方面，交叉学科的发展，以及机器学习在各个科学和工程领域的应用，将成为未来的第五大科研范式——AI for science（科学智能）；科研组织方面，全球合作、跨国科技组织将成为趋势；科研体制方面，将整合个人研究模式与集体研究模式，在保持国家主导的同时，保证一定程度上的科研自由度；未来的评价体系将更加注重研究理论与实际的统一，最大限度的规训科研人员做最有价值的科学研究。