中國院士群體師承效應的量化研究

蔡 翔，謝梅英，程發(fā)新，朱幫助

（1.南京信息工程大學商學院，江蘇南京 210044；2.桂林電子科技大學商學院，廣西桂林 541004；3.江蘇大學管理學院，江蘇鎮(zhèn)江 212013）

科技競爭是國家間競爭的焦點，創(chuàng)新能力是國家競爭力的決定性因素，科技強國離不開一支高素質(zhì)的科技人才隊伍［1］。在《建設創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略》等諸多強國戰(zhàn)略中，人才強國是實現(xiàn)國家強盛的第一戰(zhàn)略，為其他國家戰(zhàn)略提供最重要的人才支撐。科技界也存在“二八”法則，即位于金字塔頂端的科技人才是科技精英和領軍人物，盡管數(shù)量極少，卻做出了重大影響力的科研成果，承擔引領國家科技創(chuàng)新的重任［2］。其中，中國科學院院士與工程院院士（以下簡稱為院士）是中國精英科學家的代表，他們不僅在促進我國科學技術和工程技術的發(fā)展和創(chuàng)新方面起著重要的引領作用，而且對培養(yǎng)人才、建設科學技術隊伍發(fā)揮著極為重要的作用［3］。

“名師出高徒”是家喻戶曉的教育命題，也是人才成長的一條重要準則［4］。精英科學家培養(yǎng)具有明顯的“聚堆”現(xiàn)象［5］。追尋院士群體的人生足跡，師從名師是他們成長的共同規(guī)律，在科學家的成長道路上更需要偉大的導師。例如，中國物理學界一代宗師葉企孫院士曾任清華大學物理系主任、理學院院長。葉企孫院士在清華大學主持物理學教學工作30 年間畢業(yè)或工作的師生中，就有57 人當選為中國科學院院士［5］；在地學部院士中，有相當一部分是李四光、黃汲清以及竺可楨院士的學生或助手。

這不禁引人思考：“偉大導師”對其學生的影響究竟有多大？精英科學家“聚堆”現(xiàn)象背后是否有顯著的“師承效應”？為此，本文定量測度了院士群體師承關系對未來當選院士的影響。開展院士群體的師承效應定量研究，可為培養(yǎng)和管理精英科學家提供一個獨特視角。

1 國內(nèi)外文獻綜述

廣義上講，與師承效應類似的研究還有流派、學派、學統(tǒng)研究等。這些研究主要集中在文藝領域。楊義［6］在《流派研究的方法論及其當代價值》一文中指出：文藝流派的形成，離不開社會、政治、文化對它的催生作用，對它的推動力和擠壓力，流派的形成與師友要素、交往行為要素、社團要素等有密切關聯(lián)。于述勝［7］也認為，“學統(tǒng)”和“師承”是形成“學派”的必要前提，造就學派、接續(xù)學統(tǒng)是其文化基礎，注重師承則是其知識前提。

2005 年7 月30 日，錢學森曾向時任溫家寶總理進言:“現(xiàn)在中國沒有完全發(fā)展起來，一個重要原因是沒有一所大學能夠按照培養(yǎng)科學技術發(fā)明創(chuàng)造人才的模式去辦學，沒有自己獨特的創(chuàng)新的東西，老是‘冒’不出杰出人才［8］。這是很大的問題。”這就是著名的“錢學森之問”，引發(fā)了高等教育界對杰出人才培養(yǎng)模式的反思。郭世田［9］提出了“以才聚才”，依托師承關系、合伙人關系等建立創(chuàng)新型人才種群聚集核進而壯大創(chuàng)新型人才種群的觀點。張志強等［10］也認為，“名師出高徒”與“錢學森之問”之間可能存在內(nèi)在聯(lián)系。

國內(nèi)學者關于師承效應的相關研究，主要以諾貝爾獎獲得者為研究對象。梁波［11］發(fā)現(xiàn)諾貝爾獎獲得者群體存在“準馬太效應”，認為超級精英的未來成員不僅因為他們已經(jīng)做出的成績而出名，而且因為他們曾經(jīng)跟隨學習的老師而出名。門偉莉等［12］以1901—2012 年諾貝爾物理學獎獲得者為樣本數(shù)據(jù)，證實了諾貝爾物理學獎獲得者中的師承效應，認為杰出的科研導師可以顯著縮短其研究生接受新知識、做出重大創(chuàng)新成果和獲得學術認可所需的時間。黃明福等［13］關注到了新世紀以來日本諾貝爾獎 “井噴”現(xiàn)象，通過勾畫日本 “諾貝爾物理學獎”獲得者師承譜系圖，發(fā)現(xiàn)日本 “諾貝爾物理獎”獲獎者之間形成了優(yōu)良的師承鏈系統(tǒng)。也有少數(shù)學者關注到了中國兩院院士群體的師承效應，認為師從名師是兩院院士成長規(guī)律中的重要特征，師長的教誨是院士成才的“奧秘”之一［14-16］。朱英等［17］則基于國家“萬人計劃”科技創(chuàng)新領軍人才流動規(guī)律的實證研究，發(fā)現(xiàn)“萬人計劃”科技創(chuàng)新領軍人才群體存在所謂的“近親”現(xiàn)象。時宏剛等［18］以引力波探測團隊—LIGO 實驗室為典型案例，認為LIGO實驗室成功探測到引力波，填補了實驗證實廣義相對論領域的最后一塊拼圖，與其實驗室傳承作用的發(fā)揮密不可分。

國外較早關注了超級科技精英的師承效應。在定性研究方面，著名的科學社會學家科爾兄弟［19］在《科學界的社會分層》一書中指出，諾貝爾獎獲得者之間存在師承相傳現(xiàn)象，年輕拔尖人才師承諾貝爾獎獲得者獲得累積優(yōu)勢，從而導致科學界的社會分層。在定量研究方面，朱克曼［20］綜合運用初級定量描述和定性訪談、文本分析、實地調(diào)研等方法，對比分析了諾貝爾獎獲獎人之間的師承關系，研究結果顯示諾貝爾獎獲得者群體存在大量“近親”相傳和社會分層現(xiàn)象，存在師承關系的比例超過40%，其中物理學獎和化學獎的比例超過70%。其他類似的研究結論也認為，精英科學家的師徒關系會促進一代代的科學知識權威出現(xiàn)［14,21］。

然而，這些研究還多停留在定性研究或簡單統(tǒng)計分析水平上，也尚未發(fā)現(xiàn)針對中國院士群體的師承關系到底是如何產(chǎn)生作用問題展開深入的定量測度研究，因此，運用科學計量方法，定量測度院士群體的師承效應將是一個值得探索的研究缺口。

2 理論基礎

2.1 優(yōu)勢累積論

優(yōu)勢累積論是由科學社會家Merton［22］最先提出。所謂優(yōu)勢或優(yōu)劣勢積累 (cumulative advantage/disadvantage)是指社會成員之間的某些特征（財富或地位等）隨著時間推移而出現(xiàn)相互背離的系統(tǒng)性傾向。優(yōu)勢累積論較好地解釋了社會分層形成的動力機制，在科學社會學、生命歷程、代際關系和職業(yè)生涯等研究領域得到廣泛應用［22］。Merton［23］認為，由于學術資源配置的不平等，科學界存在著少數(shù)的“富人”和大量的“窮人”的兩極分化現(xiàn)象，以及“富者愈富而窮者愈窮”的“馬太效應”。隨著時間推移，這種類似于“良性循環(huán)”(virtuous cycle)或“惡性循環(huán)”(vicious circle)的動力機制導致科學界存在明顯的分層現(xiàn)象［24］。

同濟大學王健教授提出了系統(tǒng)成型與演化理論，即所謂的起點發(fā)展理論或優(yōu)勢富集效應理論，認為起點的微小優(yōu)勢經(jīng)過關鍵過程的級數(shù)放大會產(chǎn)生更大級別的優(yōu)勢累積［25］。

2.2 “光環(huán)效應”說

科爾在研究美國物理學界的論文引用問題時發(fā)現(xiàn)，學者們傾向于頻繁引用那些具有重要影響的研究工作和傾向于頻繁引用已經(jīng)非常重要的科學家研究成果。這種現(xiàn)象被稱為“光環(huán)效應”［26］。實際上，“光環(huán)效應”同樣具有馬太效應，即容易被引用的科學家研究成果更易被引用，而不容易被引用的更加不容易被引用［26］。

2.3 “波敦克效應”理論

波敦克（Natthew-Podunk）效應理論是用來解釋科學家在學術研究機構分層體系中的研究工作差異性［27］。波敦克效應理論認為，那些在邊緣學術機構任職的科學家研究成果很難獲得承認，相反在權威學術機構任職的科學家研究成果相對容易得到承認；而且原本供職于邊緣學術機構的科學家一旦進入權威學術機構，則不僅能夠得到應有的學術承認，而且很可能獲得更多的獎勵［28］。

波敦克效應同樣也會產(chǎn)生“富者更富，貧者更貧”的馬太效應［28］。這種效應會使得處于權威學術機構的科學家由于優(yōu)勢積累而得到更多承認，并最終形式該學科領域的科學權威。科學恰恰是需要學術權威的，因此波敦克效應有積極的一面［29］。毋庸置疑，權威學術機構往往科研投入大，擁有先進的實驗設備和學術資源，具有“傳、幫、帶”的良好學術氛圍。這對促進科學家高質(zhì)量科研產(chǎn)出確實起到了舉足輕重的作用。

3 數(shù)據(jù)來源及處理

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)通過以下幾種渠道匯總完善：（1）在中國科學院和中國工程院官方網(wǎng)站、中國院士館獲得院士的出生年月、出生地、學歷信息、當選院士年份、碩士畢業(yè)年份和博士開始年份之間是否有間隔；（2）通過查閱中國科學院和中國工程院院士傳記傳略、科學網(wǎng)等文獻以及萬方知識數(shù)據(jù)《中國學位論文全文數(shù)據(jù)庫》梳理院士成長求學過程中的師承關系；（3）在中華人民共和國科學技術部網(wǎng)站歷年公布的國家科技獎勵名單獲得院士的獲得國家自然科學獎、國家科技進步獎、國家科學技術發(fā)明獎的時間和排名情況。

第一批中國科學院學部委員于1955 年產(chǎn)生，每兩年增選一次，1993 年將中國科學院學部委員改稱中國科學院院士［30］。據(jù)中國科學院官方網(wǎng)站顯示，截止2020 年1 月1 日，中國科學院院士共1 434 人（包括已故院士）。中國工程院院士于1994 年6 月設立，每兩年增選一次。據(jù)中國工程院官方網(wǎng)站顯示，截止2020 年1 月1 日，中國工程院院士共1 144 人（包括已故院士）。本文搜集了全體院士的信息，共計2 578 個數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)處理

本文按照以下3 個步驟處理數(shù)據(jù)：第一步，剔除沒接受研究生教育的院士數(shù)據(jù)，因為1993 年之前我國研究生教育規(guī)模較小，文革十年研究生教育被迫中斷，早期大多數(shù)院士的最高學歷僅為本科學歷，導致這部分院士群體的師承效應微弱；第二步，參考朱克曼等學者的“碩博連貫”和“最高學位獲得年齡”等師承效應量化指標，考慮到我國學士、碩士和博士三級學位建構體制在法律上確定于1980年，我國首批博士學位于1982 年6 月產(chǎn)生［31］，導致1982 年前完成求學經(jīng)歷的院士與1982 年后院士最高學位的評估標準不一致等實際情況，本文選擇1978 年起接受本科教育的院士，并向前追溯院士之間的師承脈絡，進一步剔除缺失師承關系的數(shù)據(jù)，獲得597 份數(shù)據(jù)；第三步，考慮到在工程科學技術方面做出重大的、創(chuàng)造性的成就和貢獻，或者在科學技術領域做出系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的成就和重大貢獻是增選為院士的重要標準和條件［32］，本文選取院士當選之前第一次以第一完成人獲得國家自然科學獎、國家科技進步獎、國家科學技術發(fā)明獎所對應的實際年齡來衡量院士的成果產(chǎn)出時間（“獲獎年齡”）。為此，再剔除上述597 份樣本數(shù)據(jù)中非第一完成人身份獲得國家科學技術獎勵的數(shù)據(jù)，最終獲得306 份數(shù)據(jù)。

3.3 指標的量化處理

參考朱克曼等學者的師承效應量化指標，具體量化處理過程設計為：（1）“碩博連貫”為邏輯變量，根據(jù)院士的碩士畢業(yè)年份和博士開始年份是否有間隔取值：若有間隔，其值為0；（2）“師承效應”為邏輯變量，根據(jù)未來當選院士是否師從院士取值，若師從院士，取值為1，否則為0；（3）“師生關系步長”是指師生關系鏈中某個院士與師生鏈源頭的延續(xù)代數(shù)（其值為整數(shù)），具體取值根據(jù)院士在師生關系鏈中的位置而定。對于“一徒從多師”現(xiàn)象，本文選取師生關系鏈的最長的一條，如表1 所示。圖1 為院士師生關系鏈及師生關系步長的示例。

圖1 院士師生關系鏈舉例及“師生關系步長”的定義

表1 指標的定量化處理

4 研究方法

4.1 社會網(wǎng)絡分析方法

社會網(wǎng)絡分析法是在社會學領域中發(fā)展起來的，廣泛應用于社會學、教育學、心理學和經(jīng)濟學等領域［33］。本文使用該方法對院士群體師生關系圖譜進行可視化描述，直觀展示院士之間師承關系的密切程度。

4.2 隨機試驗與非參數(shù)檢驗

從近五年院士增選數(shù)據(jù)來看，僅考慮有效候選人當選為院士的概率，院士當選概率約為9%～16%。然而，歷屆中國科學技術協(xié)會推薦以及兩院院士提名的候選人必須通過嚴格篩選，最終僅有部分學者能成為有效候選人。因此，院士當選概率實際小于10%［34］。當提名（推薦）候選人與當選的院士之間比例足夠大時，可將院士的增選過程視為自然狀態(tài)下進行的隨機實驗。例如2019 年科學院和工程院增選的國內(nèi)院士分別為64 人和75 人。中國科學技術協(xié)會推薦了400 余名學者，兩院院士提名了近千名學者作為院士候選人［34］。此外，在確定為初步候選人之前，學者們必須經(jīng)過其主管部門、中國科學技術協(xié)會或省（自治區(qū)或直轄市）組織初選，實際推薦的候選人數(shù)量比想象中的更多［35］。在這近千名學者中，最終僅有100 余名學者成功當選，實際當選為院士的比例非常低。歷屆增選院士的名額較為固定，但隨著我國教育水平提高以及科學技術的進步，有資格增選為院士的科學家數(shù)量不斷增加，因此，成功當選為院士的科學家只占科學家總體的極小部分。綜上所述，可將院士的增選過程視為一個自然進行的隨機實驗。

本文以有資格被提名（推薦）為院士的科學家為總體，成功當選的院士為總體的一個樣本。成功當選的院士從與之具有相同或者相似學術水平的候選人中產(chǎn)生。考慮到無法確定院士群體的分布形態(tài)和總體方差未知，故采取非參數(shù)檢驗方法進行分析。非參數(shù)檢驗對相關系數(shù)的精準度要求不太高，只要相關關系顯著即可［10］。

4.3 同期群分析

同期群分析（Cohort Analysis）是按時間維度對樣本分組，觀察分組樣本隨著時間變化的行為特征［20］。在進行分析時只需要確定研究對象具有共同或相似的生活經(jīng)歷，而非尋找某個或者某類完全相同的人［10］。本文院士樣本數(shù)據(jù)為重復截面數(shù)據(jù)，可將這些院士樣本視為相互獨立、隨機發(fā)生的自然實驗。比對分析306 份數(shù)據(jù)中的院士導師與其學生也當選為院士的時間發(fā)現(xiàn)，100%導師當選為院士的時間均早于其學生，表明院士之間的師從關系隱含同期群分析的時期效應，故采用同期群分析方法分析院士群體的師承效應。

5 結果分析

5.1 師生關系圖譜

院士群體的師生關系圖譜如圖2 所示。可以看出院士師生之間聯(lián)系密切，“聚堆”現(xiàn)象明顯，以葉企孫、趙九章、趙忠堯為代表的院士師門“聚堆”現(xiàn)象最為突出。至于這種普遍的“聚堆”現(xiàn)象產(chǎn)生了怎樣的師承效應？還有待后續(xù)的進一步量化研究來回答這一問題。

圖2 院士群體師生關系圖譜示例

5.2 “師承效應”為分組變量

5.2.1 描述性統(tǒng)計

根據(jù)是否師從院士將306 名院士群體劃分為兩組，分別對這兩組數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，結果如表2 所示。可以看出，師承效應對未來當選院士的“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”“當選院士年齡”和“碩博連貫”指標均有一定程度的影響。其中，有師承效應組“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”和“當選院士年齡”均小于的無師承效應組的對應指標。“師承效應”對“碩博連貫”指標的影響微弱。經(jīng)計算，無師承效應組的院士在求學過程中碩博連貫的比例（51.01%）略低于有師承效應組（56.89%）。

表2 以“師承效應”為分組變量的描述性統(tǒng)計

5.2.2 相關系數(shù)顯著性檢驗

Spearman 相關系數(shù)對樣本數(shù)據(jù)的分布無要求，也是一種非參數(shù)統(tǒng)計方法［10］，常用來定量分析生物個體之間的親緣關系。為此，本文以“師承效應”為分組變量對院士群體進行Spearman 檢驗（表3）。檢驗結果表明：“師承效應”與未來當選院士“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”和“當選院士年齡”呈顯著負相關，即師從院士能夠顯著地減少未來當選院士的“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”和“當選院士年齡”；“師承效應”對“碩博連貫”影響不顯著，即未來當選院士是否師從院士與其求學時期碩士、博士階段是否連貫沒有明顯差異。

表3 以“師承效應”為分組變量的相關系數(shù)顯著性檢驗

對比分析院士導師與其學生也當選為院士的時間發(fā)現(xiàn)，100%導師當選為院士的時間均早于其學生，凸顯了師承關系的重要作用：在院士培養(yǎng)過程中，導師不僅能夠傳授給學生必備的知識和技能，而且能夠憑借自身的社會地位使學生的優(yōu)秀成果脫穎而出，使得優(yōu)秀的人才各得其所。結果表明，師從院士導師可以顯著縮短其學生接受新知識、做出重大創(chuàng)造性成果、獲得學術認可等方面的時間。

5.3 “師生關系步長”為分組變量

接下來，本文分析“師生關系步長”對未來當選院士的“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”“當選院士年齡”和“碩博連貫”指標的影響，目的是進一步考察師承效應中時間變量的影響。由于師生關系鏈中任意一個節(jié)點的變化都會產(chǎn)生不同的師生關系鏈，在院士師生關系中存在少數(shù)的“一徒從多師”現(xiàn)象，故本文得到314 條師生關系鏈。

5.3.1 描述性統(tǒng)計

根據(jù)“師生關系步長”將314 條師生關系鏈劃分為4 組（組號分別記為0,1,2,3），分別對這4 組數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計（表4）。由表4 可知，院士的“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”和“當選院士年”均隨 “師生關系步長”的延長而呈下降趨勢，對“碩博連貫”指標的影響仍需進一步檢驗。

表4 以“師生關系步長”為分組變量的描述性統(tǒng)計

5.3.2 相關系數(shù)顯著性檢驗

以“師生關系步長”為分組變量進行Spearman檢驗（表5）。檢驗結果表明：“師生關系步長”與“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”和“當選院士年齡”之間均呈負相關；“碩博連貫”與“師生關系步長”之間的關系不顯著。圖3 更直觀展示了“師生關系步長”的變化對未來當選院士的影響，圖中直線表征數(shù)據(jù)總體走勢。從直線斜率可以看出，院士的“最高學位獲得年齡”“獲獎年齡”和“當選院士年齡”隨“師生關系步長”的延長分別下降1.35 歲、1.41歲和1.28 歲。

圖3 “師生關系步長”對未來當選院士的影響

表5 以“師生關系步長”為分組變量的相關系數(shù)顯著性檢驗

6 結論

本文以1978 年起接受本科教育的兩院院士為對象，采用定量方法研究院士群體師承效應，本文定量測度了院士群體師承關系對未來當選院士的影響，主要研究結論如下：

（1）院士群體存在普遍師承效應，“聚堆”現(xiàn)象明顯。研究結果顯示，有35.62%的院士具有師承效應，形成了“師生人才鏈”。正是通過這種“師生人才鏈”，一代代的院士不斷造就一代代精英科學家。院士中的“師生人才鏈”通過知識積累、學派形成和創(chuàng)新延續(xù)，能夠為中國科技發(fā)展作出重要貢獻，對人才培養(yǎng)以及實現(xiàn)人才強國戰(zhàn)略具有重要意義。

（2）師承效應可以顯著縮短杰出科技精英進行知識積累的時間成本。研究結果顯示，師生關系步長每延長一代，未來當選院士的“最高學位獲得年齡”平均降低1.35 歲，即在研究生教育階段有院士指導的未來當選院士“最高學位獲得年齡”明顯小于無院士指導的未來當選院士。這表明學術是世代積累和傳承起來的，在科學研究起步階段，有院士指導將顯著縮短杰出科技精英進行知識積累的時間成本。

（3）師承效應可以顯著縮短杰出科技精英做出重大創(chuàng)新成果的所需時間。研究結果顯示，師生關系步長每延長一代，未來當選院士的“獲獎年齡”平均降低1.41 歲，即在院士獲得國家科技獎勵時間上有院士指導的未來當選院士獲獎年齡顯著小于無院士指導的未來當選院士。在獲獎成果的研究階段，有院士指導將顯著縮短未來當選院士做出重大創(chuàng)新成果的時間。這表明名師的指導能夠顯著加快科技人才成果產(chǎn)出，對科技人才的成長產(chǎn)生了推波助瀾的作用。

（4）師承效應可以顯著縮短杰出科技精英當選為院士的時滯。上述研究結果顯示，師生關系步長每延長一代，未來當選院士“當選院士年齡”平均縮短1.28 歲，即在被評選為院士過程中，有院士指導的未來當選院士成功當選為院士的年齡顯著小于無院士指導的未來當選院士。在院士增選階段，有院士指導將顯著縮短未來當選院士獲得學術認可的時間。這表明有名師指導加快了科技人才的成果產(chǎn)出，進而推動科技人才以更短時間發(fā)展成為杰出科技精英。