DOI:10.16298/j.cnki.1004-3667.2022.02.06

摘要

高深知识是科研工作的逻辑起点，当下高校科研人才评价出现的评价标准SCI/SSCI至上、评价方式一刀切、评价口径限于学科和评价方法崇尚量化的现实困境需要回归知识本源探寻破解之道。伴随知识评价标准从全球转向本土、知识生产方式从同质转向异质、知识学科边界从清晰转向模糊、知识增长动力从完全理性转向有限理性，高校科研人才评价制度也亟待重构。改革方向包括构建具有中国特色的科研人才评价标准、细化科研人才分类评价方式、探索交叉学科科研人才评价以及遵循规律综合评价科研人才。

知识型；知识转型；科研人才；评价改革

一、问题的提出

近年来我国各级政府部门向科研人才评价议题配置的政策注意力令人瞩目。2018年教育部发布《关于开展清理“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”专项行动的通知》，专项整治高校科研人才评价中的“五唯”顽疾；同年中共中央、国务院印发《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》，此后湖北、江苏、海南、上海、重庆等省市相继制定本区域《分类推进人才评价机制改革实施方案》；2021年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》部署以创新能力、质量、实效、贡献为导向的科研人才评价体系；清华大学、天津大学等高校也纷纷将科研人才评价改革提上日程。高校科研人才评价之所以频频受到关注，究其原因在于人才是实现高质量发展的第一资源，作为“指挥棒”的人才评价制度则决定着人才队伍的整体活力。而当下的评价实践走入了重重困境，如不及时纠偏，可能将我国高校科研事业引至虚假繁荣的“浮世绘”，因此加快推进高校科研人才评价改革有着极为重要的现实意义，亟待展开深入探讨。

冲出重围路在何方？已有学者指出探索方向。如从经济学视角发现当组织考核偏好与个人效用函数不匹配时，可能阻碍组织产出高质量科研成果，引发公共事务的“公地悲剧”，继而提出改阶梯式评价为连续型评价、根据研究领域制定差异化考核周期等建议。从管理学视角剖析科研锦标赛制的表现形式和形成机制，认为深化科研评价体制改革需优化评价标准、创新管理制度。从制度分析视角提出破解“五唯”难题关键在于协调政府、组织与个人之间的多重制度逻辑矛盾。上述学者基于不同角度“开出药方”，但均秉持高校科研人才评价改革的外部视角，忽视了科研工作中知识这一本源内核，评价高校科研人才的重要内容之一就是对其知识生产、辩护、传播与应用活动作出评价。某一时期所有知识生产、辩护、传播与应用活动构成知识型，当原有知识型出现危机，新知识型逐渐出现并替代原有知识型时就意味着知识转型。高深知识是高校科研工作的逻辑起点，知识转型必将推动评价转向。鉴于此，本研究从知识这一内部视角出发重新审视高校科研人才评价活动，期冀由内向外打开高校科研人才评价“黑箱”，为走出评价困境贡献新的改革思路。

二、高校科研人才评价困境及知识观基础

（一）评价标准SCI/SSCI至上与全球性知识观

高校科研人才评价的第一大困境表现为盲目推崇英文发表，唯SCI/SSCI马首是瞻。在高等教育国际化浪潮席卷下，英文发表成为高校逐鹿各世界大学排行榜的“硬通货”，被奉为神话，甚至走向异化。SCI/SSCI诞生之初只是文献检索辅助工具，如今却摇身一变成为科研管理工具，甚至被赋予文献质量评价的符号功能。SCI/SSCI发表量一度成为决定高校科研人才聘任与否的门槛条件。如某大学教师引进要求“至少发表1篇SCI/SSCI论文”。与帽子头衔绑定的等级化人才招聘模式更是将SCI/SSCI崇拜体现得淋漓尽致。如申报某大学“XX学者”候选人需发表至少2篇被ESI收录的前3%论文；或至少3篇被SCI/SSCI收录的前5%论文。

SCI/SSCI在高校科研人才评价中大行其道的背后对应着全球性知识观，所谓全球性知识观是指知识评价要置于全球场域，以国际通用标准评价知识产出。该知识观发轫于全球化浪潮，以社会科学领域为例，中国的社会科学全球化历程大致经历三个阶段：前两阶段分别以引进和复制为特征，第三阶段开始追求在学术体系和学术规范上与西方世界接轨，随后中国学术界逐渐建构起一种全球性知识观。不可否认全球性知识观在特定历史时期确实为中国加强科研规范、重建或新建学科体制起到一定积极作用。但值得警惕的是，在中心-边缘的世界学术体系结构中，全球化带有西方国家主导的浓厚色彩，可能名为全球化实为西方化。短期来看，全球性知识观可能导致致使西方学术标准主宰中国评价实践，中国学者不得不迎合“洋标准”，撰写“洋八股”；长期来看则可能导致中国学者在世界学术舞台丧失话语权，使中国沦为检验西方理论的试验场。

（二）评价方式一刀切与同质性知识观

高校科研人才评价的第二大困境体现在评价方式较为笼统，忽视差异。不同学科专业、研究性质和岗位类型的知识特征、知识生产模式和知识产出周期等存在明显差异，但在评价时往往颗粒度较粗，不够具体清晰，名为分类实则笼统。以学科差异为例，Becher从知识角度划分学科领地：以物理学为代表的纯硬科学其知识是累积的、晶体状或树形的，知识的验证和陈旧具有明确原则；包括人文学科和社会科学的纯软科学其知识是反复的、有机的或河流状的，知识的确认标准和陈旧标准存在争议；在以机械工程、临床医学为代表的应用硬科学中，知识获得注重与物质环境相联系，知识判断标准具有目的性与功能性，知识成果体现为产品或技术；而在以教育学、法学为代表的应用软科学中，知识获得注重专业或半专业实践，知识成果体现为规约或程序。不同学科领域的知识形态不同，评价方式自然也存在差异。但在当前的评价实践中，虽然将自然科学领域与人文社会科学领域分开评价已成常规操作，然而自然科学领域或是人文社会科学领域内部仍具有明显区隔，换言之，在科研人才评价实践中，不仅需要考虑“组间差异”，同时还需要考虑“组内差异”。

评价方式一刀切背后对应着同质性知识观，所谓同质性知识观是指使用统一标尺衡量知识生产、传播、应用等活动。这一知识观无法灵活应对知识生产主体与知识生产场所的爆炸性增加，对知识形态特征、知识生产模式以及知识产出周期等方面的差异重视不够，评价尺度难免以偏概全，评价规则的适用性大打折扣，不仅有损评价结果的可靠性，而且也可能引发评价结果公平性纠纷。

（三）评价口径限于单一学科与确定性知识观

高校科研人才评价的第三大困境体现为评价口径以单一学科为主，压抑创新活力。基于单一学科口径的评价更契合“小科学”时代，这一时代科研活动在不同学科领地独立展开，科研人才评价自然也更强调对本学科领域的学术贡献。进入“大科学”时代后，科研组织方式变化巨大，问题导向而非学科导向的交叉研究正变得稀松平常，交叉学科研究为学术创新提供了肥沃土壤，原创性成果往往生发于学科交界处。然而目前无论是科研人才的聘任、晋升、资助还是科研后备军——研究生的学位授予，普遍以单一学科作为评价口径，交叉学科人才既缺乏有效的文献计量评价手段，同行评议也时常陷入同行难觅的尴尬境地。同时交叉学科成果在同行评议时不确定性较高，为最大限度规避风险，科研人才不得不完成一些中规中矩的研究，实现重大创新自然无从谈起。如“中国博士质量分析”课题组开展的博士学位论文质量评价结果显示，在“选题与综述”“论文成果创新性”“理论基础、专门知识及科学研究能力”三个一级评价指标中，博士学位论文创新性得分最低。原因可能在于不合理的评价口径造成逆向激励，学科交叉属性越强的博士论文专家评审意见两极分化的可能性越大，一旦论文送审出现问题，博士生不得不面临延期毕业，因而倾向做四平八稳的研究，即博士生或许不是不会创新，而是不敢创新。

基于单一学科口径的评价对应着确定性知识观，确定性知识观认为知识丛林中不同学科领域的边界明确可辨，各自为营。在强调学科边界的评价体系下，借鉴其他学科的研究方法和知识体系开展交叉学科研究需要承担巨大风险，极有可能因为评价结果不尽如人意而影响学术声誉和学术资源获得，所以固守单一学科研究范式成为科研人才的占优策略，也就难以产出颠覆性的原创科研成果。

（四）评价方法崇尚量化与完全理性知识观

高校科研人才评价的第四大困境表现在评价方法过度依赖量化指标。随着绩效评估与审计社会的兴起，量化评价逐渐渗透到社会各界。20世纪 80年代末期以来，面对来自世界大学排名、各类学科评估的冲击，以论文发表数量、论文被引频次等为表征的量化评价技术在中国高校逐渐获得合法性，开始被广泛应用于科研人才招聘、晋升、奖励、考核等关键评价环节中，Mau称之为建立在等级或分数基础上的量化评价崇拜。量化评价需求激增可能出于三方面原因：一是传统同行评议的数量、成本及效率不能满足激增的评价实践需要；二是文献计量评价依赖同行的累计判断，因而更具备合法性，且评价结果更为客观；三是方便政治家和管理者等不具备专业知识的决策者在没有科研人才参与的情况下进行评价决策。

量化评价方法对应着完全理性的知识观，完全理性知识观认为外在的物理实在只要经过量化处理转化为客观知识，就可为人类理性所认识，知识增长过程也是完全理性、可控的。这一知识观否认想象力、学术激情、好奇心、科学家精神等非理性因素对于知识增长的催化作用。在量化评价导向下，科研水平被简化为成果数量和期刊等级，科研人才的想象力、学术激情、好奇心、科学家精神等非理性因素在评价规则中失语，在评价结果中失踪，由此沦为单向度的工具人而非鲜活立体的知识贡献者。长此以往既不利于科研人才个人成长成才，也有损国家整体科研水平提升和良性科研文化形成。

三、高校科研人才面临的知识转型趋势

（一）知识评价标准从全球转向本土

在百年未有之大变局下，全球化持续推进的同时也出现逆全球化趋势，由此催生强调地方知识的本土性知识观，人文社会科学领域尤甚。本土性知识观是指知识评价要扎根本土，以服务本土需求为标准评价知识产出，逐步摆脱对西方的学术依附，加强学科体系、学术体系、话语体系自主性。本土性知识观的典型表现是社会学、政治学、法学等领域讨论热烈的本土化问题。社会科学本土化可以从知识性质和知识结构两方面理解。在知识性质方面，社会科学知识天然具有本土性，属于一种地方性知识。Wallerstein将社会科学的知识性质概括为“多元普遍主义”，以区别于自然科学知识的“绝对普遍主义”。在知识结构方面，各国本土性知识共同构成全球知识之树，本土性知识在全球知识之树上的地位与权力取决于各自的原创知识供给能力。

中国社会科学作为“西学东渐”的产物，早在20世纪30年代，费孝通、吴文藻等学者就开始倡导彼时还称为“中国化”的本土化运动。尽管50至70年代社会学等学科发展被迫中断，但自改革开放以来，中国社会科学的恢复重建工作顺利完成，如何走向本土化又被重新提上日程。特别是2016年习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上的讲话为我国社会科学本土化指明了方向。中国社会科学本土化包括三大范畴。一是研究议题本土化。如分析中国崛起、户口、单位制等本土议题。二是研究视角、概念、理论本土化。本土视角如郦菁、钱力成、孙砚菲等秉持国家视角或西方文化批判视角研究中国社会运动或群体事件；本土概念如费孝通提出“差序格局”，李友梅提出“后小康社会”，孙立平提出“断裂”；本土理论如边燕杰提出强关系理论等。三是研究范式本土化。如赵鼎新依据道家时间观动态分析中国作为儒法国家近三千年的历史变迁。

本土知识一方面地域特色极强，全球通用标准难以有效覆盖，简单套用可能导致对本土贡献的低估甚至是无视；另一方面也关乎学术自主性和话语权，绝不能被动执行他国既定的学术规则，将知识评价权力拱手让出。因此，在知识评价标准从全球转向本土的现实背景下，亟待构建具有中国特色的高校科研人才评价体系。

（二）知识生产方式从同质转向异质

现代科研知识生产主体呈现弥散化特征，不同知识生产主体之间的交流联结也在不断扩张，使得所生产的知识数量与知识类型均大幅增加，知识生产的异质性大大提高，Gibbons将之概括为知识生产模式2。异质性知识生产方式体现在知识生产主体的总量扩张与类型分化。以自然科学领域为例，自然科学知识生产通常分为基础研究、应用研究和试验发展研究三种类型，基础研究不以任何专门应用为目的，旨在揭示客观事物本质及运动规律，生产关于现象和可观察事实基本原理的知识；应用研究针对某一特定目标，旨在生产达到预定目标所需要的工具性知识；试验发展研究主要利用现有知识，系统推进新产品、新材料，新工艺、新服务的生产改进。2009—2020年我国高校各类研发人员队伍扩充显著，基础研究、应用研究和试验发展折合全时人员分别增长151.95%、105.32%和93.33%。

可见，知识生产主体的规模扩张与功能分化加剧了知识生产方式的异质性，不仅自然科学与人文社会科学的知识生产方式存在质的不同，而且二者内部的知识生产分工与所生产的知识类型也具有差异，这些均对高校科研人才评价制度提出新挑战，各子领域风格迥异的知识生产方式显然不能通过统一方式进行评价。如何对高校科研人才进行合理分类并设计适切的评价方式成为学术研究者、管理实践者和政策制定者共同关注的焦点。

（三）知识学科边界从清晰转向模糊

学科是人类主观划分的实然结果而非知识论上的应然状态，学科分化与整合本质是知识与权力相互建构的产物，学科边界相应处于动态变化之中，交叉学科也应运而生。从科研组织情况看，截至2020年6月30日，我国有160所高校（不含军队单位）开设交叉学科，共自主设置交叉学科549个，清华大学脑与智能实验室、北京大学前沿交叉学科研究院、中南大学数学与交叉科学中心等一批交叉学科研究中心也相继设立。2020年交叉学科正式成为我国第14个学科门类，次年国务院学位委员会印发《交叉学科设置与管理办法（试行）》。从科研资助情况看，教育部人文社会科学研究一般项目申报的学科范围从2009年起新增交叉学科/综合研究，占立项总数的比例从2009年的7.98%上升至2021年的16.43%。2020年11月国家自然科学基金委员会交叉科学部也正式成立。

鉴于交叉学科组织与资助的蓬勃发展，可以预见的是未来从事交叉学科研究的科研人才数量将不断攀升，由此催生高校科研人才评价新需求。在评价制度设计上必须突破单一学科口径桎梏，为科学评价交叉学科科研人才预留充足空间，从而打破评价口径过窄给知识创新带来的制度藩篱，最大限度激发高校科研人才创新活力。

（四）知识增长动力从完全理性转向有限理性

量化评估大行其道随即引发深刻批判反思。2015年Nature杂志发表《莱顿宣言》，呼吁改变当下占据绝对优势的量化指标，建议科研人才评价应采取质性导向的综合评价。推进综合评价的关键是在既有量化指标之外引入难以量化的非理性因素，对高校科研人才而言不可或缺的非理性因素包括想象力、学术激情、好奇心、科学家精神等。科学家和科学哲学家很早就意识到知识增长的动力并非完全理性。Feynman提醒人们注意科研想象力的存在，“科研想象力不同于艺术家想象力，发挥这种想象力最难的是要构想出一种从没见过的物体，它的每一个细节都与已有物体相一致，但它本身则与所有已能想到的不同”。Popper也赞同每一个科学发现背后都包含非理性因素。Polanyi敏锐地指出：将知识增长看作完全理性的过程非常可笑，缺少信念、学术激情等非理性因素就不可能有任何科学发现。科学活动本质是人类独有的学术激情，这是一种难以言传的“高峰体验”，并非科学家的心理副产品，而是科学认知的重要基础，甚至是科学的一部分。近年来我国高度重视非理性因素在科研工作中发挥的强大精神动力，习近平总书记在科学家座谈会上多次提到好奇心，指出科学研究特别是基础研究的出发点往往是科学家探究自然奥秘的好奇心。2019年中共中央、国务院印发《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》，标志着驱动知识增长的非理性因素开始融入政策话语。

与理性因素相比，非理性因素更关注科研人才本身的精神风貌与内在特质，一旦将主观的非理性因素如何驱动知识增长纳入考量范围后，用客观、理性的量化指标评价高校科研人才的做法就显得相形见绌，因而迫切需要探索能够调和主客观张力、全面考察高校科研人才的综合评价方法。

四、知识转型对高校科研人才评价的重构

（一）构建具有中国特色的科研人才评价标准

知识评价标准从全球转向本土要求加快构建具有中国特色的科研人才评价标准，转变“评价标准逆差”，不再将西方标准视作金科玉律。伴随全球知识生产地图的深刻重塑，中国的知识生产已由“跟跑”变为“并跑”，个别领域甚至开始“领跑”。构建具有中国特色的高校科研人才标准，必须充分体现中国特色、中国风格、中国气派，坚持继承性与本土性。一是继承中华民族深厚的文化传统。今天美国的社会科学被奉为圭臬，视作全球通用模板，然而追根溯源，这套社会科学研究范式带有鲜明的美国文化烙印，透露出自由主义价值、实用性偏好、肤浅的历史观和对技术专家治国论的信心。构建具有中国特色的科研人才评价标准要把握好中华优秀传统文化资源，加强对“选贤任能”“德才兼备”等传统人才评价标准的挖掘和阐发。

二是加大对本土知识的评价力度，注重评价高校科研人才服务国家重大战略需求，解决中国问题，总结中国经验的能力和贡献。需要说明的是，强调本土性并不排斥国际普遍性，构建具有中国特色的高校科研人才评价标准并不意味着完全和世界标准脱钩，而是从标准的被动接受者转向协同制定者乃至引领者，努力提高让本土知识“走出去”的能力，将中国经验、中国智慧凝练为国际能理解、可接受的范畴、概念、命题、理论和话语。概言之，对于全球公认的普遍性标准要积极和世界接轨，对于不符合中国国情的标准要保持定力不接轨，对于中国的成功经验未来还需努力让世界与中国接轨。

（二）细化科研人才分类评价方式

知识生产方式从同质转向异质要求在人文社会科学与自然科学二分法基础上，依据知识生产方式差异进一步落实分类评价，细化评价对象、评价内容、评价方法、评价周期等，力争让不同赛道的科研人才均能脱颖而出。进行分类评价包括如何分类与怎样评价两个步骤。第一步是确定分类，个别省市已先行探索，积累的宝贵经验值得借鉴。如北京市将人文社会科学人才分为基础研究、应用研究和决策咨询研究两个系列，将自然科学人才分为基础研究、应用研究、技术开发与推广、科技咨询与科技管理服务四个系列。简言之，科研人才合理分类绝不是简单拍脑袋的结果，必须考虑科研工作背后的知识逻辑，结合知识生产方式制定科研人才分类标准。第二步是根据科研人才分类结果设计相应的评价内容、评价方法、评价周期和配套机制。评价各类科研人才均需涵盖品德、知识、能力、业绩和贡献等内容要素。品德评价强调德才兼备、以德为先，对学术不端行为实行“一票否决制”并记入个人诚信档案；知识、能力、业绩和贡献评价则依据人才类别不同，评价内容与评价方式各有侧重。总体原则是越偏向基础理论研究越需重视同行评价，有条件领域还可实行国际同行评价；越偏向应用对策研究越需注重市场评价和社会评价。在评价周期上，基础理论研究知识生产面临更大不确定性，因而评价周期应适当长于应用对策研究。另外，保证分类评价平稳推进的关键还在于制定不同类别人才评价结果的等价互换机制。科研人才评价结果往往与资源配置挂钩，缺乏必要的等价互换机制可能导致资源分配不公，进而激化组织内部矛盾，阻碍分类评价工作的持续推进。

（三）探索交叉学科科研人才评价

知识学科边界从清晰转向模糊要求评价口径为交叉学科预留空间，加快探索交叉学科科研人才评价方案。与单一学科人才相比，交叉学科科研人才具备两点鲜明特征：一是知识基础多样；二是强调问题导向。知识体系边界模糊以及现实问题复杂难测决定了交叉学科科研人才评价不能封闭必须开放。可行思路之一是探索开放同行评议，具体包括开放评议专家身份、开放评议意见以及开放评议过程。遴选交叉学科同行评议专家的核心是处理好知识广度和知识距离问题。所谓知识广度是指同行评议专家组知识背景的覆盖面，这里的知识背景不仅包括各类显性的学科知识，还包括实践情境中的默会知识，由于交叉学科涉及两个及以上学科领域，因而交叉学科科研人才评价所需的知识广度通常高于单一学科。所谓知识距离是指同行评议专家组知识背景与交叉学科科研人才研究方向的关联度，只有达到一定关联度才具备基本的评价发言权，并能给出实质性意见建议。

以交叉学科研究生学位论文评价为例，为达到评价所需知识广度，评审专家身份不必拘泥于特定学科甚至不必局限在学术机构，而是根据研究问题遴选最适合人选，吸纳行业企业专家作为论文评审委员会成员。同时将知识距离控制在合理范围之内是有效遴选小同行，避免“外行评内行”的必要之举。评价初期可先尝试由研究生导师依据具体研究选题提名适切的评审专家，待论文送审工作运行一段时间后逐步建立“交叉学科研究生学位论文评审专家库”，实现小同行的精准、高效匹配。另外，考虑到由研究生导师提名论文评审专家可能引发的“质量放水”风险，评审专家基本信息及其评审意见有必要随学位论文一并公开以接受学术共同体监督。且交叉学科科研人才评价结果达成共识的难度可能更大，所以必须建立完善的申诉机制，当评价结果存在争议时方便利益相关方提起申诉并得到及时反馈。

（四）遵循规律综合评价科研人才

知识增长动力从完全理性转向有限理性要求科研人才评价必须遵循人格特征、成长阶段、发展需求、地域流动等人才成长发展规律，以综合评价克服单纯依赖量化指标导致的化约主义，重视想象力、学术激情、好奇心、科学家精神等非智力因素对知识增长的驱动作用。综合评价目前在国外多应用于人才引进或学生招生情境中，较为成熟的模型有E-A-M（Experiences, Attributes, Academic Metrics），其中“E”包括教育背景、工作经历、科研经历、教学经历、社区服务乃至文化环境、历史事件等；“A”包括创新力、领导力、团队合作能力、好奇心、个人兴趣、价值观、科研道德等；“M”涵盖论文发表、科研项目、专利、获奖等。科研人才评价可考虑结合档案袋评价、人才画像、心理测评、个人述职、面试答辩、实践操作等多种评价方法，扭转简单片面的量化评价指标，全方位追踪科研人才过去的科研绩效、当下的科研水平以及未来的科研潜力，以期更全面综合地作出评价。

开展综合评价在理念层面需由结果导向更新为结果与过程导向并重，加大对科研人才成长成才过程评价的比重。在操作层面则有必要掌握信息丰富、更新及时的人才大数据，这就需要统筹人才治理工作，推进人才大数据基础设施建设。统筹规划是中国特色社会主义制度优越性的集中体现，各高校可依托人才工作领导小组，整合多部门资源，打破数据孤岛，实现人才大数据共享，避免科研人才重复填报造成的资源浪费与效率损失。

作者

杨佳乐，中国社会科学院中国社会科学评价研究院助理研究员，北京100732

高耀，天津大学教育学院副教授，天津300350

《中国高教研究》2022年第2期“教育评价改革研究”栏目

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