我國科研資源分配不均等程度初探——對科研人員經費集中情況的分析

何光喜，趙延東，楊起全

(中國科學技術發展戰略研究院，北京 100038)

近年來，我國全社會的R＆D經費和財政科技經費投入一直呈現快速增長之勢，年均增長率超過了20%［1］。科研經費投入的快速增長大大推動了我國科技事業的發展，但同時也帶來了對經費分配(包括分配的機制、結構和公平性等)各方面的問題和質疑［2］。其中，“科研經費過度集中于少數人手中”被認為是一個比較突出的問題。譬如，有學者指出，經費資助部門對知名研究機構和科研人員“搶著給錢”，對少數知名科研人員的過度資助與對大量一般科研人員的資助不足同時存在［3］。許多科研人員也反映，一些“學術帶頭人”成為“撈金高手”和“科研包工頭”，巧立名目搶占科研資源，導致科學界內部也存在嚴重的“貧富差距”和“苦樂不均”［4］。這一問題已經引起了決策者的注意，中共中央、國務院2012年印發的《關于深化科技體制改革 加快國家創新體系建設的意見》中明確指出“(要)完善相關管理制度，避免科技項目和經費過度集中于少數科研人員。”

然而，在我國，科研經費在科研人員中分配的“集中”(或“不均等”)①“集中”和“不均等”這兩個概念指稱的實質內容是一致的，使用哪個主要出于不同學科和研究者的偏好。有的研究中還使用“不均衡”概念來描述社會資源的分布不均等狀態。在社會學研究中，研究者更習慣使用“不平等”的概念。在本文中，我們不加區分地使用這兩個概念，但不使用“不平等”概念。到底達到了何種程度?對此問題開展的嚴謹扎實的定量分析研究迄今仍付之闕如。本文基于一項以全國科研人員為對象的抽樣調查數據，并利用基尼系數等“不均等程度”測量工具，對此進行探索性分析。在此基礎上，本文還試圖進一步回答以下問題:如何判斷這種經費集中狀況是否合理?

一、文獻回顧

資源分配的集中和不均等程度，是社會科學一個經典的研究議題，現已發展出洛侖茲曲線(Lorenz Curve)、基尼系數(Gini Coefficient)、廣義熵指數(Generalized Entropy Index)、阿特金森指數(Atkinson Index)以及基于分位數函數(Quintiles Functions)的測量指標(如分位數距、分位數比、人口收入份額度量等)等多種成熟的測量工具［5-6］。這些測量工具被廣泛應用于對居民收入、消費和財富等經濟資源分布不均等程度的研究［7-9］，后來也擴展到對教育資源、醫療資源乃至污染物等其它事物分布不均衡狀態的分析［10-12］。

與其它社會系統一樣，科學共同體也是一個高度分層的系統，內部存在著普遍的不均等現象［13］。默頓用“科學界的馬太效應”概念指出了這種分層和不均等的產生機制及其必然性［14］，此后的科學社會學家們圍繞這個話題進行了大量的實證研究［15］。但這些研究關注的主要問題是“如何分層”，分析“誰”(哪些科研人員)得以爬上科學系統這個分層“金字塔”的塔尖，以及“什么”(哪些因素)使得他們成為科學共同體中的“精英”［16-17］。科學界內部不均等的程度及其測量問題，似乎一直沒有未進入科學社會學研究的視野。

目前國內有幾項軟科學和管理學領域的研究對科學界不均等的程度問題進行了探索。馬崢、俞征鹿等利用論文數據庫檢索技術獲取數據，計算了各主要科研大國在科研機構層次上發表SCI論文的基尼系數，發現我國科研機構層次上的SCI論文基尼系數高于0.65，明顯高于英美德法等傳統科研強國［18］。申紅芳、廖西元等則利用全國農業“科學研究與技術開發機構年報表”數據，計算了我國農業科研機構獲得科研經費投入的基尼系數，并按行業和經費來源進行了系數分解。結果顯示，我國農業科研機構的科研經費基尼系數自1987年后逐年上升，至2005年穩定在0.45左右，“不均衡程度較大”［19］。但這些研究主要測量的是科研資源和產出在機構層次上的分布不均等程度，對科研人員個體層面上的資源集中程度仍缺乏實證性分析，而后者顯然是一個更具理論和政策意義的問題。造成這種現象的一個重要原因可能在于科研人員個體層面上擁有的科研資源數據比較缺乏。本文準備利用一項以全國科研人員為對象的抽樣調查數據，對這個問題進行探索性的分析。

二、分析策略和數據來源

(一)分析策略

本文首先將分別運用洛侖茲曲線、基尼系數、(收入)份額比例度量等幾種常用的不均等測量工具，描述科研經費在科研人員中分布的集中情況。統計過程主要使用基于stata的DASP(Distributive Analysis Stata Package)分析工具包［20］。

在此基礎上，我們將通過以下分析，嘗試對科研經費集中現狀的合理性進行判斷:一是分析科研經費的集中情況與以論文、專利為代表的科研產出集中情況的關系，看科研經費的集中是否帶來了相應的科研產出集中。二是分析科研經費主要集中在哪些人手中，看科技界反映比較突出的擔任行政領導職務的科研人員掌握過多科研經費的不合理現象是否嚴重。

(二)數據來源

本研究使用的數據來自中國科學技術協會調宣部委托中國科學技術發展戰略研究院于2008年6－8月完成的“第二次全國科技工作者狀況調查”。該調查以我國的科技工作者群體①按中國科協的定義，科技工作者指“在自然科學領域掌握相關專業的系統知識，從事科學技術的研究、傳播、推廣、應用，以及專門從事科技工作管理等方面的人員”。除科研人員外，還包括了工程技術人員、農業技術人員、衛生技術人員和自然科學教學人員等職業類型。為總體，依托中國科協設在全國的209個調查站點②中國科協在全國范圍內選擇科技工作者比較集中的單位(包括大學、科研院所、企業和醫療衛生機構等)作為自己的調查站點，分布在全國31個省/直轄市/自治區(包括新疆建設兵團)。發放問卷。在每個調查站點內采用系統抽樣的方法抽取出符合條件的受訪者。調查方式為自填式問卷，各調查站點的專職調查員經統一培訓后負責調查問卷的發放、回收和質量監控。調查共抽取科技工作者32100名，回收合格問卷30078份。由于本研究主要關注科研經費的集中問題，因此從總樣本中只選取“科研人員”樣本進行分析，其定義為:工作內容中有“科研研發活動”，并且“近三年參加過科研項目”的科技工作者③現代科研活動主要以科研項目的方式組織。因此，對于自認為科研工作中有科研內容，但最近三年從未參與過任何科研項目的人，我們認為并非真正的科研人員，故在分析中排除了這部分樣本。。又為了分析簡潔起見，我們只選取了在大學和科研機構工作的科研人員樣本④企 業科研人員從事科研活動不一定采取課題制，因此其科研項經費情況比較復雜(比如，在數據中，有的企業管理者把本企業的所有研發經費都視作自己主持的項目經費);醫療衛生機構中的科研人員總數較少，且科研工作在其工作量中所占比重較低，因此也沒有納入分析。，并剔除了少量在“科研經費”、“科研產出”等關鍵變量取值缺失的案例。最終進入分析的有效樣本數為4227人，其中大學2412人，科研院所1815人，分布在35所大學和30所科研院所。數據按當年全國大學和科研院所的R＆D人員比例結構進行了加權處理。

(三)變量解釋

科研人員擁有的科研資源是本研究核心變量。科研資源有多種類型，但由于研究數據的限制，本研究將只使用“科研人員最近三年主持的科研項目經費數”作為科研資源的測量指標。雖然這一指標還存在一些問題⑤例如，除經費外，科研資源還可包括設備、人力資源等;再如，由于“主持項目經費數”是可以下撥給子課題或其他成員使用的，使用這一指標可能在一定程度上高估科研人員實際使用的科研經費的不均等程度，未來的研究可對此做進一步的探索和改進。，但我們認為它在很大程度上體現了科研人員實際擁有和使用的科研資源情況。

科研產出是本研究的另一個重要變量。現代科研活動的產出形式多種多樣，但總體而言，論文仍是測量科研人員產出的“科學水平”時最重要的指標(國內大多數高校和科研院所考核科研人員時都以論文發表為最重要的指標)，專利則是測量產出的“應用價值”的最重要指標。因此我們仍決定采用這兩個指標反映科研人員的產出，具體使用了“最近三年在學術期刊上發表的論文數”、“最近三年發表的SCI/EI論文數”和“最近三年獲得的專利數”這三個指標。其中，SCI/EI論文代表相對高質量的論文產出。

表1是此次調查中上述變量的統計值，結果顯示:2005年到2008年這三年間我國科研人員人均主持項目經費為55.6萬元，人均發表論文8.3篇，人均獲得專利數為0.6件。值得注意的是，在三年間沒有主持過科研項目、沒有發表過高質量(SCI)論文和沒有獲得過專利的科研人員均占了相當高的比例。

表1 科研人員三年內主持項目經費和科研產出的統計值

三、統計結果

(一)對科研人員主持科研項目經費集中情況的描述

1.洛侖茲曲線

圖1 科研人員主持科研項目經費數的洛侖茲曲線

洛侖茲曲線最早由美國經濟統計學家洛侖茲提出。它可以比較直觀地反映出經費分布的集中趨勢。具體方法是在一個平面直角坐標系中，以科研人員擁有的科研經費數累計百分比為縱軸，以科研人員人數累計百分比為橫軸繪出累積分布曲線(即洛侖茲曲線)。如果曲線等同于45度對角線(oa)，即稱絕對平均分配線，代表每個科研人員的科研經費數相等;如果曲線等同于右下方的90度折線(oba)，則稱絕對不平均分配線，代表所有的科研經費集中在一個科研人員手中。實際的洛倫茨曲線一般處于這兩條分配線之間，越向絕對不平均分配線彎曲，說明不均等程度越高。

從圖1中可以直觀地看到，科研經費的洛侖茲曲線明顯向絕對不平均線彎曲，說明集中程度較高。圖1中洛侖茲曲線的前半截幾乎與橫坐標軸重合，反映了前面發現的“有37.2%的科研人員近三年沒有主持科研項目經費”的情況。

2.基尼系數

洛侖茲曲線對集中程度的描述比較直觀，但卻比較粗略。基于洛侖茲曲線發展出來的基尼系數有助于對集中程度予以精確的數字估計。在圖1中，設科研經費曲線與絕對平均分配線之間的面積為A，曲線與絕對不平均分配線間的面積為B，基尼系數就是以A除以(A+B)的商。基尼系數取值在0到1之間:0表示絕對平等，1表示絕對不均等;值越大，不均等程度越高。基尼系數的數學計算公式是［20］:

考慮到近40%的科研人員主持的科研經費數為0，我們分別計算了“含0值”(包括所有科研人員)和“不含0值”(剔除沒有主持過項目的科研人員)的基尼系數。結果顯示，“含0值”的基尼系數高達0.867;“不含0值”的基尼系數也高達0.789。

對上述統計結果應如何判斷?我們可以用居民收入的不均等程度作為參照系來看一看。以基尼系數為例，國際上在測量居民收入不均等時，一般認為基尼系數的警戒線為0.4，超過0.4就屬于不均等程度較高。按國家統計局數據，我國2012年居民收入的基尼系數為0.474［21］，即被認為反映了我國社會收入嚴重不均等的狀況，引起政府和社會的高度關注①有些研究機構的估計值更高，如北京大學“中國家庭追蹤調查”項目的估計值為0.49。。與之相比，科研經費分布的不均等程度明顯更高。當然，正如有的研究者已經指出的那樣，科學領域的不均等與居民收入的不均等沒有直接的可比較性，因為科學領域的不均等引致的“沖突”水平遠沒有其它社會系統的那么令人矚目［13］。而且科研經費與居民收入的分布也有不同的規律，不能簡單類比。但基于上述基尼系數，我們還是可以有信心地認為，科研經費在我國科研人員群體中的集中程度確實非常高，科研經費分配高度不均等的問題的確存在。

3.經費份額度量

收入份額度量(income share)是基于分位數度量收入均平等的方法，將總體人口按收入多少等分為若干人群，看不同的人群所占有的收入份額。常用的分組有五等分組、十等分組、二十等分組等，通過計算收入最高(或最低)的5%、10%或20%的人群擁有的收入份額，能夠更加直觀地展示集中的程度。我們將上述方法中的“收入”改為“科研經費”，即可計算科研經費不均等的程度。表2報告了我國科研人員主持科研經費數的“收入份額”數。考慮到大量科研人員沒有主持科研項目經費，這里也分別報告了所有科研人員(“含0值”)和只包括有主持項目的科研人員(“不含0值”)的計算結果。

結果顯示，在所有科研人員中，科研經費最多的5%的人占有了全部科研經費的六成半(65%)，10%的人占有全部經費的近八成，20%的人占有全部經費的近九成。即便剔除了沒有主持項目的科研人員，經費最多的5%的人員占有經費的份額也在總數的一半以上，經費最多的20%的人員占了總經費的八成以上。科研經費最少的20%的科研人員占有的經費份額則少到幾乎可以忽略不計。

表2 對科研人員科研經費的份額比例度量(%)

(二)對科研經費集中程度合理性的判斷

一般認為，科學是由相對少數的精英治理的，科學系統應主要按科學家能力的高低和對科學貢獻的大小來分配資源和獎勵回報［13-14］。因此，科研經費的適度集中和不均等具有一定程度的天然合理性。但應該如何判斷這種不均等程度的合理性呢?一種方法是收集不同國家或不同歷史時期的數據，通過比較監測經費不均等程度與科研績效間的關系，找到一個合理的不均等區間。遺憾的是，目前這樣的數據難以獲得，且相關的實證研究也付之闕如。因此我們只能用經費集中度與科研產出集中度的比較以及對科研經費集中于某些特定群體情況的分析，來嘗試對我國科研經費集中程度的合理性進行定性判斷。

1.科研經費集中與科研產出集中的比較分析

判斷經費集中度是否合理的一個重要標準是科研經費的集中是否有助于科研產出的增加。我們假設:如果一個科研人員的科研產出占所有科研人員總產出的比例基本等于或者高于其掌握的科研經費占所有科研人員總經費的比例，經費集中在他手中是有效或合理的，反之則不夠合理。因此，一個合乎邏輯的判斷方法是對科研人員經費的集中情況與產出的集中情況進行比較。

洛侖茲曲線和基尼系數可用來做這種比較，但直接拿獨立的經費洛侖茲曲線(或基尼系數)與獨立的產出洛侖茲曲線(或基尼系數)做比較，會出現“統計層次錯誤”(ecological fallacy)，要解決這個問題，需要一種把經費和產出變量連接起來的工具。集中曲線(concentration curve)和集中指數(concentration index)就是這樣的工具，已被廣泛應用于公共衛生資源分配領域的研究，如醫療資源在不同收入群體中分布的不均等問題。［22］以本研究為例，在做科研產出(全部論文數、SCI/EI論文數和專利數)的洛侖茲曲線時，如果以產出數量的累計比例為縱坐標軸，以按科研經費(而非產出數量)從低到高排列的科研人員數累計比例為橫坐標軸，得到的就是(基于科研經費的)科研產出的集中曲線(圖2)。

在圖2中，45度對角線為絕對平均分配線，表明每個科研人員的科研產出相等;如果產出集中曲線與經費洛侖茲曲線正好重合，表明每個科研人員的產出占所有科研人員總產出的比例正好等于其掌握的科研經費占所有科研人員總經費的比例，經費的集中情況與產出的集中情況完全吻合，科研經費的集中具有合理性;如果產出集中曲線在經費洛侖茲曲線的下方，表明產出的集中相對于經費的集中而言是累進的，即科研經費較多的科研人員，其科研產出所占總產出的比例高于其經費所占總經費的比例，表明科研經費集中的效率和合理性更高。但如果產出集中曲線位于經費洛侖茲曲線上方，則表明產出的集中相對于經費的集中而言是累退的，即科研經費較多的科研人員，其科研產出所占總產出的比例低于其經費所占總經費的比例。曲線位置越往上，累退程度越高，當曲線位于45度線上方時，就說明科研經費越多，科研產出反而越少了。

圖2 基于科研經費數的經費洛侖茲曲線和論文、專利集中曲線

圖2顯示，所有科研產出指標的集中曲線都位于科研經費的洛侖茲曲線和45度線之間，說明總體而言，掌握經費較多的科研人員產出相對也較多，但產出的集中相對于經費的集中而言是累退的:科研經費較多的科研人員，其科研產出占總產出的比例低于其經費占總經費的比例。單就三條產出曲線的比較可以發現，全部論文數的累退程度最高，專利數的累退程度最低。從圖中還可看到，沒有任何主持項目經費的科研人員事實上也有為數不少的科研產出。

上述發現也可以用集中指數表示。假設科研產出為T，科研經費為Y，如果按照Y而非T的高低來排列案例計算T的基尼系數，得到的就是T的集中指數，其公式為［20］:

其中

y1≥y2≥…yn－1≥yn，T是變量 T 的平均值，wh是第h個案例變量T所占份額，n是總人數。

集中指數的取值范圍在－1到1之間，取值為負時集中曲線在45度線上方，取值為0時集中曲線與45度線重合，取值為正時集中曲線在45度線下方。集中指數小于經費的基尼系數時，產出的集中曲線在經費的洛侖茲曲線上方，表明產出的集中相對于經費來說是累退的;反之說明是累進的。表3報告了基于科研經費的基尼系數和產出集中指數。結果顯示，無論包括還是剔除沒有主持科研經費的科研人員，科研產出的集中指數都顯著低于經費的基尼系數。這個結果與圖2的發現完全一致，其涵義不再贅述。

表3 基于科研經費數的基尼系數和集中指數

為了更直觀地展示上述發現，表4用份額比例度量的方法，分別計算了占有科研經費最多的5%、10%和20%的群體占有的科研經費份額以及取得的科研產出份額。從表中可以看到，占有經費最多的群體，取得的各類產出份額均明顯高于其人員比例，但卻都顯著低于其占有的經費份額。例如，經費最高的5%的群體，占有了科研經費總量的65%，卻只產出了全部論文的7.8%、SCI/EI論文的11.2%和專利的16.9%。我們可以合理地假設:如果把這些群體的經費轉而分配給經費相對較少的科研人員，總的科研產出可能會更多一些。

表4 基于科研經費的經費和產出份額比例比較(%)

2.對科研經費集中于行政領導問題的分析

另一種判斷科研經費集中程度是否合理的辦法，是看經費是否過度集中在了一些不該過多掌握經費的群體手中。例如，許多科研人員抱怨科研經費過多集中在了擔任行政領導職務的科研人員手中。他們承擔了繁重的行政領導工作，很難保證在科研活動上的時間投入，如果其手中占有過多科研資源，使用效率很可能是相對低下的。為了驗證這種假說，我們計算了不同行政領導職務科研人員的科研經費和產出的集中情況(表5)。

表5 不同行政職務的科研人員科研經費與產出情況比較

計算結果顯示，單從人均科研經費和人均產出量上看，行政領導的確掌握了相對較多的科研經費，同時也產出了相對較多的論文、專利。這與其它的實證發現相吻合［16－17］。但有證據顯示，他們對科研經費的掌握量仍有一定的不合理性，主要表現為科研經費份額與科研產出份額不成比例。例如，擔任單位高層領導職務的科研人員，人數只占2.9%，產出的SCI/EI論文占3.5%，獲得的專利數占4.9%，卻掌握了8.8%的科研經費。考慮到單位行政領導在科研時間和精力上的局限性，這種經費集中的不合理性更加突出。

四、結論與討論

本文利用一項全國性的抽樣調查數據，對我國科研人員主持的科研項目經費數的集中程度進行了定量分析。分析結果顯示，科研項目經費在科研人員中的分配存在較強的集中現象:基尼系數高達0.867，65%的經費集中在5%的科研人員手中，近90%的科研經費集中在20%的科研人員手中。對科研產出與經費集中度的比較分析則顯示，科研產出的集中相對于經費而言是累退的，科研經費較多的科研人員雖然產出也相對較多，但其科研產出占總產出的比例遠遠低于其經費占總經費的比例;如果把經費最多的群體的經費轉移分配一部分給較少的科研人員，總的科研產出可能會更多。進一步的分析顯示，科研經費集中于擔任行政領導職務的科研人員手中的情況也比較突出。這些發現用數據印證了科技界長期以來存在的一種抱怨——我國科研項目經費的分配的確存在過度和不合理集中的現象。

科學界的“馬太效應”理論表明，這種集中和不均等的產生具有一定的合理性和必然性［14］。事實上，科研經費分配的集中和不均等在世界各國都是個普遍現象，美國科學界也一直存在“窮人的抱怨”［13］。在我們測量的科研人員掌握的科研資源中，既包括了財政支持的科研項目經費，也包括了企業委托的科研項目經費。這意味著，這種集中和不均等既可能來自財政支持的科研項目(涉及項目經費的分配方式和管理制度問題)，也可能來自企業委托的科研項目(反映了企業在選擇委托對象時的“市場選擇”)。遺憾的是，本文使用的數據不能區分這兩種經費，使得我們無法對不均等的具體來源及其構成做進一步的分析。未來的研究需要在此方面加以實證分析，并對財政支持科研項目的經費分配和管理方式進行制度分析，以更深刻地以揭示造成科研資源集中和不均等的具體原因。

要說明的是，科研經費的分配肯定不是越平均越好，適度的集中事實上有助于維持科研活動的效率。我國自1980年代開始的科技體制改革，目標就是要打破科研經費分配的平均化和“大鍋飯”機制，用課題制的方式把經費分配到有能力的科研人員手中。但科研經費的分配也不是越集中越好。因此，科研經費的集中應該有個“適度”的問題。何種程度的集中才是適度(或合理)的集中，應當成為未來研究的重點。對此，一個看似簡單的答案是:能夠導致科研產出最大化的集中才是最適度的集中。這個“適度值”(或“合理值”)應當是一個基于經驗分析而得到的取值區間，并與一個國家的科研體制存在密切的關系。要獲得這個值域區間，需要對科研人員的經費分配和科研產出數據進行長期的監測、收集和分析，并充分參考其它國家的實證經驗。

最后要指出的是，本文對科研資源的集中問題只進行了初步的探索，同時仍存在一些研究設計缺陷有待改進。例如，本文用“主持的科研經費數”來測量科研人員“實際使用(或支配)的經費”，可能在一定程度上高估了實際使用(或支配)的經費的集中程度。用“發表論文的數量”和“專利數量”衡量“科研產出”，忽視了科研產出的質量維度，不能完全準確地反映科研產出(可能低估了部分科研人員的科研產出)。事實上，對科研產出的測量，質量指標可能更加重要，但如何更好地反映科研產出質量，顯然是一個具有挑戰性的議題。未來的研究需要對這些測量指標進行更加精確、完備的測量，以更準確地反映和更合理地判斷科研資源的不均等程度。

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