陈云伟 张志强

（1.中国科学院成都文献情报中心科学计量与科技评价研究中心 四川成都 610041）

2018年9月19日至21日，由中国科学院成都文献情报中心主办、科学计量与科技评价研究中心（SERC）承办的 “2018科学计量与科技评价天府论坛”（以下简称“天府论坛”）在成都隆重召开，这是该论坛设立以来的第二届年会。

天府论坛设置了5场国内外著名专家特邀报告、17场国内专家主题报告、7场优秀投稿论文报告、2场学术沙龙活动。来自全国各地60余家高校和科研机构的240余名科研人员、师生，围绕科学计量与科技评价领域的国际研究进展和前沿发展动向展开了交流和讨论。

在特邀报告环节，原科技部办公厅调研室主任胥和平研究员、北京师范大学系统科学学院院长狄增如教授、北京科学学研究中心主任张士运研究员、北欧创新研究与教育研究所（NIFU）奎纳尔·西韦特森（Gunnar Sivertsen）教授、中国科学院成都文献情报中心张志强研究员分别围绕 “国家科技创新的战略与政策”“网络上的扩散动力学用于解决科学学问题”“中日德全要素生产率比较研究”“研究体系中不同层次的研究评价目的与实践”“科技强国评价的主要科技指标及其量化观察”等主题作了高水平的特邀主题报告。在专家报告环节，由来自中国科学院成都文献情报中心、科睿唯安公司、武汉大学、中国人民大学、大连理工大学、南京大学等多家高校机构的17位专家汇报了各自的最新研究进展，主题涵盖高被引科学家分析、热点主题识别、学科交叉、社会网络分析、评价指标等多个方面。报告直面问题、分析对策，关注热点、引发思考，介绍前沿、启示方向，实践应用、揭示发展，咨询导向、服务决策，多方位论述了科学计量与科技评价研究的最新进展。

纵览本次论坛，与会的专家和学者围绕科学计量、科技评价、政策信息学、学科信息学、专利信息学等主题的理论与方法展开了深入学术讨论，展示了在大数据时代科学计量学与科技评价发展的新挑战和新机遇，呈现出未来科学计量学研究与科技评价工作较为清晰的发展图景。

1 科学计量学理论方法研究与创新不断深入

科学计量学脱胎于1933年创立的科学学，经过数十年的发展日益成熟，成为一门硬科学，其理论与应用研究不断深入，自身发展日益受到学术界、科研管理界的关注。全球范围内，来自图书情报、科技管理、复杂系统、计算机科学等众多领域的越来越多的研究人员进入该领域开展理论与方法研究。

（1）科学计量与科技评价研究工作不断深入和普及，相关业界对其作用和地位的认识也日益客观和准确。科学计量与科技评价研究能够解释科技活动和科学发展规律、评估科技成果的学术影响与效益，科学计量与科技评价是服务科技管理的重要工具，没有评价就没有管理，没有科学的评价就没有科学的管理。科学计量与科技评价研究对科技政策规划与发展具有极强的指导性作用，主要针对未来提供信息和建议。在此过程中，科学计量要根据目的来决定所应采用的具体科学计量方法，如科学计量从宏观层面上能提供相对更加客观和有价值的科学发展规律性和趋势性信息；在微观层面上的应用则需要更加谨慎，特别是对科研成果的质量评价不能以评价指标数据简单化代替；科技评价需要遵循目标驱动、问题导向、方法科学、数据准确、分析严谨、解释谨慎等基本原则。

然而，科学研究的复杂性使国家、机构、科学家和项目的科研表现很难被清晰地计量和评价，科学结构的高度复杂性也很难被准确刻画。如在开展针对宏观（国家层次）、中观（研究机构层次）和微观（团队与个人层次）对象以及科技领域不同层次的科技评价工作时，如何平衡定量与定性指标的权重问题，一直没有得到有效地解决。《莱顿宣言》提出了十条原则，但留给科技界的问题则是如何发展和创新科学计量与评价方法。

（2）科学计量与科技评价研究与系统科学研究互动日益频繁，网络科学研究手段极大拓展了科学计量与科技评价的视角。系统科学以自然界各领域的复杂系统为研究对象，利用系统学的方法以期获得对研究对象的系统的、统一的和普适的认识，无论是自然科学研究还是社会科学研究，关注和研究各领域的复杂性都不乏巨大的推动作用。20世纪以来，人类的科学研究着重于还原拆分结构，对知识进行还原，进入21世纪以后，科研人员需要对海量知识重新组织和整合，其基本研究思路，就是整理和建构知识之间的关联。随着数据规模的扩大，科学越来越被认为是一个复杂的系统，各种类型的组件根据多种关系相互作用。科学家、研究团队、科研机构或大学等研究主体数量的持续增长，以及他们之间通过多种渠道建立的合作和交流等多种复杂形式的联系，如共同出版的出版物、国际会议、项目、引文、电子邮件和社交媒体，都在很大程度上促进了科学的发展，同时增加了系统的复杂性。研究人员开始利用复杂网络、人类动力学和统计物理学的方法，揭示科学系统中的许多新兴“集体现象”，并开发了各种不同类型信息的量化算法。

当前，科学计量与科技评价领域对社会网络分析方法的认知越来越深刻，社会网络分析方法的应用极大地拓宽了信息情报分析工作的视角，丰富了计量与评价的思路和解决方案。在揭示科技发展进步、科研成果影响力评价、学术成果质量评价、新兴前沿领域识别、技术发展脉络梳理、学科交叉方向识别等方面具有重要的作用。

（3）日益快速增加的学术大数据资源为定量研究工作提供了前所未有的机会。虽然研究人员一直致力于分析大规模的学术数据资源系统，但学术大数据资源的各个关键方面直到最近仍未得到充分挖掘。其原因在于学术大数据涵盖了学术论文、专著、预印本、专利申请和专利授权以及科学研究数据等多源多样的数据类型，其数量增速快、关联关系复杂，不仅需要超强的计算能力对学术大数据进行分析，还需要新的、合适的理论框架应对学术大数据这种特殊的数据资源，其中就包括用于分析、建模和预测的系统科学。在这种发展背景下，一种新的趋势是从复杂系统的角度研究学术大数据，这种对学术大数据的新视角研究形成了科学学的新兴研究领域。

（4）不断尝试改进或构建新指标来计量和评价科学大数据成为一种重要研究趋势。如2018年武夷山教授提出了有关论文计数法的几个挑战，当分别以个人、机构、国家作为评价对象时，到底采用哪种计数法的论文较多，这其实反映了研究人员的直觉判断。无独有偶，为了克服合著论文全计数法和分数计数法所存在的问题，张琳教授等提出了一种介于全计数法和分数计数法之间的新的改进的分数计数法。为了克服当前针对科学家评价的方法通常很少关注合作者和合作机构在其论文中的分布特征，该研究构建了一个基于合作行为来评价科学家科研合作水平的复合合作强度 “CCS指数”，CCS指数包含与科学家合作行为相关的6个参数，分别是合作作者数量、合作机构数量、篇均合作作者数量、篇均合作机构数量、以样本总体的标准偏差（STDEV.S）表征的每篇论文合作机构分布的异质性以及拥有合作机构论文所占比例。

（5）科学大数据促使旨在理解、量化和预测科学研究及其发展规律的科学学成为一个快速发展的领域。科学学问题基本上与几乎所有的科学学科有关，因此不同学科背景的学者均关注。科学学的进展将为从一所大学的候选教师选择到一个国家应该优先考虑的研究领域的发展等许多具有挑战性的问题提供更好的解决方案。虽然目前已经有了不同的测量方法来评估学者、期刊和学术机构的科学影响，但对整个系统的多元结构、动力学和演化机制研究还很少。

（6）大数据时代的到来促使人工智能、机器学习等新型方法开始进入科学计量与科技评价研究领域。Fortunato等指出科学学未来的一个重要研究领域就是将人工智能和机器学习以一种机器和人的想法共同工作的方式进行整合。科学计量与科技评价研究正逐步受益于自然科学家、计算科学家和社会科学家的大量合作，他们开发的基于大数据的新型分析方法和模型，正越来越多地支持来揭示科学结构、科研机构和科学家的发展与科研表现。伴随着信息技术的快速进步，大数据科学计量与评价新方法、新指标研究与应用成为可能。开展评价型科学计量学新方法、针对科学大数据的替代计量学方法、面向大数据挖掘的复杂非线性网络分析方法、以学科领域数据系统描述建模与知识发现为核心的学科信息学、基于多源数据融合与关联的科学演化规律等理论和方法研究，都逐步成为新兴的研究热点。

2 科学计量作为评价工具得以广泛论证与实践应用

除了在理论方法上不断探索与尝试外，越来越多的研究人员开始开展科技评价的实践应用，一方面是完成特定的科技评价工作，支撑相关科技战略与政策决策，另一方面也不断论证和验证现有理论和方法，发现不足，提出新的评价理论和方案。本次“天府论坛”的报告基本涵盖了科学计量作为评价工具的热点应用领域，主要涉及以下六个方面。

2.1 量化分析中国科技发展现状与竞争力

我国已经提出“到2035年跻身创新型国家前列，2050年建成世界科技强国”的战略目标。因此，认清我国当前的发展水平，客观研判我国所处的国际地位，对跻身创新型国家前列、建设世界科技强国具有重要意义。为此，笔者曾以国际上有关国家竞争力和创新能力评价的主要指标体系和研究报告为基础，梳理出描述科技强国的重要的、典型的特征和主要科技指标。再通过与美国等世界科技强国展开横向对比分析，揭示我国在主要指标上的表现与差距，提出我国完成上述战略目标的定量与定性指标目标，以及相关发展建议。

要建设科技强国，十九大报告提出了要贯彻新发展理念、建设现代化经济体系、提高全要素生产率的要求。针对提高全要素生产率这一要求，北京科学学研究中心张士运研究员通过比较分析中国、日本和德国三国的全要素生产率，得出中国经济的整体发展趋势与外部一致且已基本融入全球化浪潮的结论，但也发现我国与发达国家还存在明显差距的现实。我国要实现从要素驱动到创新驱动的转变，还需要走漫长的路。

2.2 科学解读科学计量指标数据

改革开放40年来，我国科技事业实现了跨越式发展，成为具有全球影响力的科技大国，多项指标位居世界前列，其中，SCI论文位居世界第二位，国内发明专利申请量位居世界第一位。然而，我们也清醒地认识到，我国与科技发达国家还有很大的差距。为此，需要以科技评价研究方法科学地分析和判断在计量数据背后所隐含的客观信息。如中国科学院成都文献情报中心方曙研究员基于ESI数据库2014-2017四年间的高被引科学家数据，利用文献计量方法统计分析了各学科领域高被引科学家的数量、所属国家地区的排名、主要机构、中心城市（区域）的分布情况。分析结果显示，美国入选的高被引科学家人次遥遥领先，英国第二，德国第三，中国第四，2017年中国超过德国上升至第三位。比较美国、中国、英国、德国、日本高被引科学家情况发现，美国绝大多数学科的高被引科学家人数远远高于其他四国，而中国入选者的学科分布极不均衡，主要集聚在化学、工程、材料等传统优势学科，而在其他学科则较薄弱，特别是在空间科学、社会科学、精神病学/心理学等学科几乎没有高被引科学家入选，与以美国为首的英国、德国等科技强国相比还存在一定差距。此外，中国的高被引科学家区域分布差异较大，中东部及沿海城市汇聚了大多数的优秀科学家。

2.3 科学的科技评价与应用

科技评价是科技管理工作的重要抓手，2018年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于深化项目评审、人才评价、机构评估改革的意见》，深入项目评审、人才评价、机构评估改革，对我国科研项目、人才和机构的评价将产生深远的影响，同时也对科学有效的计量与评价方法提出了更高的要求。在此背景下，“天府论坛”安排了多个围绕科学的科技评价方法的报告与讨论。

如北欧创新研究与教育研究所（NIFU）的Gunnar Sivertsen教授以挪威的科研信息大数据平台为例，介绍了挪威的科研评价工作实践，分析了挪威模型（Norwegian Model）在作为影响一小部分（约为年度预算的2%）预算拨款的政策工具过程中的有效性。研究发现虽然挪威模型也存在一些不足，但是该模型在挪威取得不错的实践效果后，又在多个欧洲国家得以应用实践，这足以证明其价值。截至目前，该模型应用效果较好，还有进一步推广应用的空间，为更多国家开展科学的科研评价提供参考借鉴。我国也可以合理借鉴挪威模型的思想和方法，在当前推进评价制度改革的大环境下，研究制定符合我国科研实际的科技评价方法。

华东师范大学赵星研究员从我国“双一流”大学建设出发，提出了当前大学评价所面临的问题和挑战，首先，作为评价对象的大学的学科规模差异巨大，分类还存在很多非理性因素；其次，双一流建设导致科研的重要性被实质性加强，经费的重复投入问题值得关注；第三，评价带来的人才争夺、鼓励体量和压力下移等问题带来资源浪费，如非学术性原因导致的人才流动造成前期资源投入大量被浪费，成果与师资体量被非学术性原因放大。赵星研究员指出，合适的评价标准应该具备抽象表征、体现内涵、定量测度、国际公认等特征。

本文笔者构建了基于文献计量的领域、机构、成果的三维开创引领性科技成果评价体系，并以外尔费米子研究为例，阐明中科院物理所团队关于外尔费米子的研究成果，不仅获得了美国物理学会和英国物理学会等权威组织认可，而且与普林斯顿大学团队、麻省理工学院团队共同领跑。进而证明了通过对科学计量与评价方法加以科学地运用，可以有效地识别和评价科技成果的学术引领性。

本文笔者为了比较评价中国相关研究机构在面向世界科技前沿的量子信息、碳纤维等领域的国际竞争力，采取了综合考虑论文产出数量、篇均被引频次、高被引科学家占比、团队学科背景、年龄结构等定量和定性指标的评价方法，客观揭示了我国在量子信息、碳纤维等领域领先的科研单元与国际上代表性的领先科研单元的竞争差异。

2.4 学科前沿、学科交叉、主题识别与知识发现

学科前沿与热点主题是科技管理人员最为关切的问题，直接影响着科技战略和科技布局的重点与方向。同时，现在越来越多的科技项目开始向交叉学科倾斜，科技管理部门迫切需要掌握学科交叉主题的发展动向。科睿唯安中国区首席科学家岳卫平博士介绍了科睿唯安Professional Services团队开展的学科前沿识别工作，其核心是构建共被引网络，基于Louvain算法和对引用多个研究前沿的新兴领域论文的情况，按照相似度对新兴领域进行聚类，进而用于发现研究前沿（ESI Research Fronts）。该团队将该方法用于加拿大能源发展战略项目评价，为下一代能源系统确定新兴研究领域。

武汉大学张琳教授介绍了四种交叉学科的测度方法，并在实证分析中以意大利学术系统的论文数据为研究对象，对比了利用参考文献和合作者测度学科交叉度的差异，提出要进一步探究学科交叉度的具体测度方向，从不同视角揭示交叉学科的不同属性；中国科学院成都文献情报中心李姝影博士构建了一套面向产学研协同创新的技术主题识别方法，用于分析产学研集群协同创新中的优势技术主题、互补性技术主题，其价值在于可用于揭示产学研协同创新的合作潜力，推动学术界与产业界的技术对接。

大数据与开放创新环境下，数据密集型科技创新的新范式已经成型。新的知识技术如知识图谱、知识计算等为学科领域知识发现提供了全新的方法论、数据集、工具包、应用场景与分析视角。与此同时，科技信息数量呈爆炸性增长的态势，技术创新从思想产生到成果应用的时间间隔也越来越短。因此，需要有一套强有力的理论体系、方法流程、工具系统来帮助研发人员快速、准确地定位、分析海量科技文献中感兴趣的信息。如中国科学院成都文献情报中心胡正银副研究员报告了当前正在开展的面向知识发现的干细胞领域知识图谱研究与实践工作，其核心目标就是通过知识图谱和知识发现，解决干细胞领域信息分散、知识稀缺等问题；山西医科大学于琦副教授指出药物研发是一个漫长的过程，介绍了生命科学领域以药物被批准的时间点为起点，通过论文数据与相关引文数据发现与药物相关的多元信息。

2.5 揭示科学活动行为与规律

关于科学行为与规律的研究成为近年来的热门话题。如2012年，大连理工大学王贤文教授团队通过对全球科研人员下载论文的时间进行分析，定量揭示出科学家每日工作周期节律的共性与地域差异。主要发现包括：科学家通常没有周末，没有上下班时间的明确界限，各国科学家的工作、生活习惯也存在明显差别。最近，奥地利克雷姆斯多瑙河大学和美国哈佛大学的研究人员利用Scopus数据分析了全球科学家流动的变化情况，他们发现，科学家流动的重心正在以每年70公里的速度向东方国家迁移，科学知识生产的重心正在以每年130公里的速度向东方国家迁移。 王雪梅等利用 WoS 和 ESI数据，基于质心法通过分析全球尺度上地球科学研究活跃中心的时空变化特征发现，世界地球科学研究中心整体呈现出由西向东迁移的特征。以上两个研究的结论非常相近。南京大学李江教授认为，这些科学行为与规律的研究以全新的思路来开展科学计量学研究，为科学计量研究带来了新的角度，拓宽了研究视野，在全球范围内产生了非常大的影响，引起了广泛的关注。

除了上述针对大量研究对象总体层面的研究外，目前也有个体层面针对单篇论文的“昙花一现”和“睡美人”两种引文现象的研究，这有助于了解科学文献的生命演化过程，为探索科学规律提供一些新的角度。通过分析“昙花一现”文献在被引生命周期中过早“死亡”的原因，可以窥探到技术的更替或研究主题转移现象。如郑州大学周春雷教授依托学术授信评价理论提出了一种对研究主题进行学术授信分析进而识别“昙花一现”型研究主题的方法；中国医学科学院医学信息研究所杜建博士研究发现，延迟承认型文献与重大创新突破密切相关，以2009-2016年诺贝尔医学奖关键33篇论文为例，2/3的论文存在延迟承认现象。

2.6 复杂系统与社会网络分析方法的应用日臻成熟

笔者通过梳理近年来社会网络/复杂网络分析方法在情报分析领域的应用进展发现，社会网络分析方法用于科学计量学研究，主要包括合作网络、主题网络、引用网络研究，在科技评价、学科结构、技术预见和科研范式研究等方面能发挥重要作用，数学分析和可视化呈现是重要分析手段。如北京师范大学狄增如教授以科学研究的定量化、科学家研究动力学、科学家职业生涯等研究为例，从共引网络演化特征研究、社团结构演化及迁移等角度，对复杂网络方法在科学计量与科技评价研究、特别是科学学研究方面的应用进行了介绍，指出了复杂网络方法在科研工作者网络、科学引文网络、知识概念地图等方面的应用前景；济宁医学院岳增慧博士以学科文献引证关系为基础，采用多种指标与方法对学科知识扩散数量特征、分布特征以及中介特征进行系统研究，进而探索学科知识流动的规律与模式，以期为学科知识的融合、转化与创新提供理论与实证依据。

3 科学计量与科技评价学科发展的机遇与挑战

在“科学范式”向“数据驱动新范式”转变的大数据信息环境下，在全球新一轮科技革命与产业变革扑面而来的新时代背景下，在科技强国、大国间科技创新与产业竞争演变为“科技产业战”的新型冲突模式下，在创新领域与方向选择、创新战略与战术决策未来创新布局的强烈直接现实需求下，作为观察科学发展规律的科学计量学，作为科技创新的数量、质量、效率等的度量性工作以及影响科技发展决策的科技评价学，需要迎接新信息环境、适应新时代趋势、满足新现实需求，开展理论变革、方法变革、工具变革，回答有挑战性的科学发展问题，支撑科学决策。

在理论与方法研究角度，需要指出的是，科技评价工作是一个永恒的主题，虽然定性、定量的方法很多且仍处于不断改进之中，但依然没有哪个指标是绝对客观可靠和完全适用的。为此，科学计量与科技评价指标的优化和改进也将处于不断发展之中。综合近年来国内外相关研究可见，科学计量与科技评价理论和方法至少在以下几方面还有很大的探索空间：首先，还需在系统科学研究视角下，不断讨论合作、引用等链接关系及网络结构与科研表现的相关性，为开展基于网络分析的评价提供理论依据；其次，科技评价指标需要综合考虑多因素影响，除了综合利用定量和定性指标外，在指标体系中还应考虑时间因素，有利于揭示科研表现随时间的变化情况；第三，高度重视人工智能和机器学习技术进步对评价范式可能带来的颠覆性影响；第四，系统研究诸如共词分析、专利论文引用分析、学科交叉度量指标等方法的理论基础，为科学利用这些指标提供理论依据。

在实践应用角度，科学计量与科技评价研究当前的热点发展方向与难点为计量和评价颠覆性技术、引领性技术和工程性技术，需要我们从产业变革和全球格局出发，围绕国家先发优势，做深做透计量与评价工作。在科学计量学还面临着数据问题多（数量质量、作者姓名、引文字段、学科的期刊分类而非单篇论文分类）、方法突破少（如统计分析、共现分析等）、定量分析工具依赖严重、各种方法指标误用等诸多问题的情况下，随着大数据时代的到来，借助于与其他学科知识发展的不断融合，科学计量与科技评价研究迎来了前所未有的机遇和挑战。如需要有效识别颠覆性（破坏性）创新方向，发现颠覆性创新的演化规律；识别或预测潜在的、未来的新兴研究领域与方向，预测未来重大科学突破方向；计量与评价国家、城市、机构、团队及个人的创新效率；量化评价科学发现的质量，预测重大科技奖励；测度学科交叉融合并分析其与科学突破的关系，揭示工程技术创新的特点与规律；挖掘特定领域世界科学中心（或技术中心）的迁移规律；研判中国的发展机遇、竞争优势与潜力等。

我国科学计量与科技评价研究发展迅速，与国际领先国家和机构交流合作频繁，在国际上具有较高的影响力，越来越多的学者涌入该领域，极大地促进了我国科学计量与科技评价研究的发展。“天府论坛”正是在这个背景下诞生的，其目的是搭建科学计量与科技评价研究的学术交流平台，帮助了解和把握科学计量学与科技评价的国际研究进展，推动科学计量学与科技评价领域的学术交流、合作研究和应用工作。“天府论坛”已分别在2017和2018年举办两届，第三届将正式升级为“科学计量与科技评价天府国际论坛”，计划于2019年10月在成都召开。

致谢：本文中某些观点和表述引自“天府论坛”各专家报告或发言，未能针对专家发言中的内容一一追踪溯源进行引用，特此致谢并特别说明。报告专家包括（按报告先后顺序）：胥和平、狄增如、张士运、Gunnar Sivertsen、张琳、岳卫平、吴金闪、王贤文、李江、章承志、赵星、杨红艳、杨思洛、于琦、周文杰、吕先竞、杜建、卢超、方曙、陈方、胡正银、刘强、岳增慧、李姝影、周春雷、谢黎、徐英祺等。