科技评价走出“破”与“立”困局的思考与建议

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2020.08.002

情报学报

2020, Vol. 39

Issue (8): 796-805 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2020.08.002

专题约稿

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科技评价走出“破”与“立”困局的思考与建议

陈云伟^1,2, 张志强^1,2

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，成都 610041
2.中国科学院大学经济与管理学院，北京 100190

Opinions on New Science and Technology Evaluation Methods

Chen Yunwei^1,2, Zhang Zhiqiang^1,2

1.Scientometrics & Evaluation Research Center (SERC), Chengdu Library and Information Center of Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041
2.School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190

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摘要本文在分析科技评价的“初心和使命”、对象体系复杂性、所面临的“破”与“立”困局以及从国际视角观察科技评价实践经验带来的启示的基础上，从科学理性认知各类评价指标（体系）、论文评价指标合理使用、不同科技评价指标的综合使用三个方面讨论了科技评价指标（体系）面临的关键问题；就如何走出科技评价困局，从科技评价治理的正确原则和理念、完善科技评价治理的政策制度体系、科学合理约束性使用科技评价指标（体系）三个方面提出了合理化建议。

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	陈云伟
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关键词 ：科技评价, 论文, 定量指标, 同行评议, 政策

收稿日期: 2020-05-04

基金资助:国家社会科学基金项目“用于科学结构分析的混合网络的社团研究”（19XTQ012）；中国科学院战略研究与决策支持系统建设专项项目“中长期规划——世界科技发展形势与环境分析”（GHJ-ZLZX-2020-43）。

作者简介: 陈云伟，男，1978年生，博士，研究员，硕士生导师，主要研究领域为科学计量与科技评价。张志强，男，1964年生，博士，研究员，博士生导师，主要研究领域为情报理论与方法应用，E-mail:zhangzq@clas.ac.cn。

引用本文:

陈云伟, 张志强. 科技评价走出“破”与“立”困局的思考与建议[J]. 情报学报, 2020, 39(8): 796-805.
Chen Yunwei, Zhang Zhiqiang. Opinions on New Science and Technology Evaluation Methods. 情报学报, 2020, 39(8): 796-805.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2020.08.002 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2020/V39/I8/796

1 侯剑华, 李旭彦. 让科技评价回归科学[N]. 中国科学报, 2020-03-31(7).
2 张志强, 田倩飞, 陈云伟. 科技强国主要科技指标体系比较研究[J]. 中国科学院院刊, 2018, 33(10): 1052-1063.
3 European Commission. New: European Innovation Scoreboard 2019[EB/OL]. [2020-04-22]. http://www.iprhelpdesk.eu/news/new-european-innovation-scoreboard-2019.
4 European Commission. The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard[EB/OL]. [2020-04-22]. https://iri.jrc.ec.europa.eu/sites/default/files/2020-01/SB2019_Final_online.pdf.
5 Clarivate. Derwent Top 100 Global Innovators 2020[EB/OL]. [2020-04-22]. https://clarivate.com/derwent/top100innovators/.
6 陈宁. 美国的科技评价与科研事后评价概况[J]. 全球科技经济瞭望, 2007, 22(12): 25-31.
7 REF. Research Excellence Framework[EB/OL]. [2020-04-23]. https://www.ref.ac.uk/.
8 郑久良, 叶晓文, 范琼, 等. 德国马普学会的科技创新机制研究[J]. 世界科技研究与发展, 2018, 40(6): 627-633.
9 章熙春, 柳一超. 德国科技创新能力评价的做法与借鉴[J]. 科技管理研究, 2017, 37(2): 77-83.
10 方晓东, 董瑜, 金瑛, 等. 法国科技评价发展及其对中国的启示——基于CoNRS和HCéRES评价指标的案例研究[J]. 世界科技研究与发展, 2019, 41(3): 294-306.
11 刘强, 陈云伟, 张志强. 用于科技评价的挪威模型方法与应用综述[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 41-50.
12 北京智源人工智能研究院. 如何破除“唯论文”? 详解伯克利“科研重工业模式”的成功经验[EB/OL]. [2020-04-24]. https://mp.weixin.qq.com/s/NI_ReqRxQDccHs0ZqqVpxg.
13 林豆豆, 田大山. MPG科研管理模式对创新我国基础研究机构的启示[J]. 自然辩证法通讯, 2006, 28(4): 53-60, 111.
14 仲志磊, 程正喜, 孙强, 等. 日本理化所人才政策对中科院工程类研究所人事制度改革的启示[J]. 才智, 2017(6): 230-231, 233.
15 Zuckerman H, Merton R K. Patterns of evaluation in science: Institutionalization, structure and functions of the referee system[J]. Minerva, 1971, 9(1): 66-100.
16 刘强, 陈云伟. 科学家评价方法述评[J]. 情报杂志, 2019, 38(3): 80-86, 60.
17 Wainer J, Vieira P. Correlations between bibliometrics and peer evaluation for all disciplines: The evaluation of Brazilian scientists[J]. Scientometrics, 2013, 96(2): 395-410.
18 Lin L L, Xu Z M, Ding Y, et al. Finding topic-level experts in scholarly networks[J]. Scientometrics, 2013, 97(3): 797-819.
19 Whitfield J. Collaboration: Group theory[J]. Nature, 2008, 455(7214): 720-723.
20 Abbasi A, Altmann J, Hossain L. Identifying the effects of co-authorship networks on the performance of scholars: A correlation and regression analysis of performance measures and social network analysis measures[J]. Journal of Informetrics, 2011, 5(4): 594-607.
21 McCarty C, Jawitz J W, Hopkins A, et al. Predicting author h-index using characteristics of the co-author network[J]. Scientometrics, 2013, 96(2): 467-483.
22 Priem J, Taraborelli D, Groth P, et al. Altmetrics: A manifesto[EB/OL]. [2020-04-24]. http://altmetrics.org/manifesto/.
23 王志刚. 要写有价值高水平论文不唯论文并非不要论文[EB/OL]. [2020-03-17]. https://www.chinanews.com/gn/2020/03-17/9128444.shtml.
24 Hirsch J E. An index to quantify an individual??s scientific research output[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2005, 102(46): 16569-16572.
25 Otte E, Rousseau R. Social network analysis: A powerful strategy, also for the information sciences[J]. Journal of Information Science, 2002, 28(6): 441-453.
26 Yan E J, Ding Y. Discovering author impact: A PageRank perspective[J]. Information Processing and Management, 2011, 47(1): 125-134.
27 中国科协. 2016-2017中国科协学科发展研究系列报告[EB/OL]. [2020-02-14]. http://www.xinhuanet.com/2018-04/10/c_137100739.htm.
28 田倩飞, 张志强, 任晓亚, 等. 科技强国基础研究投入-产出-政策分析及其启示[J].中国科学院院刊, 2019, 34(12): 1406-1420.
29 任晓亚, 张志强. 主要科技领域国际权威奖项规律及其驱动因素分析[J]. 情报学报, 2019, 38(9): 881-893.
30 DORA. San Francisco Declaration on Research Assessment[EB/OL]. [2020-02-24]. https://sfdora.org/read/.
31 Hicks D, Wouters P, Waltman L, et al. Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics[J]. Nature, 2015, 520(7548): 429-431.
32 Moed H F. Appropriate use of metrics in research assessment of autonomous academic institutions[J]. Scholarly Assessment Reports, 2020, 2(1): 1.
33 王璐, 王小栋. 英国第三方教育评估的发展与规范: 基于英国独立学校督导团的研究[J]. 外国教育研究, 2018, 45(2): 16-28.
34 de Rijcke S, Wouters P F, Rushforth A D, et al. Evaluation practices and effects of indicator use—A literature review[J]. Research Evaluation, 2016, 25(2): 161-169.
35 AdamsJ, McVeighM, PendleburyD, et al. 全面画像而非简单指标[J]. 科学观察, 2019, 14(4): 58-65.