我国高水平大学基础和世界一流水平的群体性差距,本文是关于高水平大学相关硕士毕业论文范文跟基础研究和群体性差距和水平类本科论文范文.
高水平大学论文参考文献：
与世界一流大学相比, “量大质劣” 是社会公众对中国基础研究尤其是科技论文水平的习惯性印象.传统上, 科技论文产出能力的对比分析往往局限于论文总被引数、 论文篇均被引数、 高被引论文数及其比例 （ESI） 、 Top论文数 （Scopus） 等指标, 较少考虑学科发表年份、 文章类型等影响.
对我国一流大学与世界一流大学间差距及其变化趋势的认识, 从不同的比较指标或基于不同数据源, 会得出不同的结论.杨晓明和王兆虹 （2011） 以SCI 论文数量及其引用为依据, 认为 C9 高校 （中国九校联盟： 北京大学、 清华大学、 上海交通大学、 浙江大学、 中国科技大学、 南京大学、 复旦大学、 西安交通大学、 哈尔滨工业大学） SCI 论文质量在逐步提高, 但随时间推移以篇均引用为代表的质量指标与美国顶尖大学间的差距反而在逐步扩大 ［1］ .以 ESI为基本数据源的 《世界一流大学与科研机构竞争力排名》 结果显示, 中国进入世界前300强的14所高校的科研竞争力与美、 英、 日、 澳、 加等国的世界一流大学的差距巨大 ［2］ .郭丛斌等 （2015） 将清华、 北大等国内顶尖高校与近 3 年均位列 THE 和 QS 排名前 20的高校相比, 发现在 “引用” 和 “科研” 两个指标上中外高校差距巨大, 其中论文引用差距有放大趋势 ［3］ .叶伟萍等 （2015） 基于科研产出数量、 质量和影响力三个维度, 对 1981-2013 年 Web of Science 论文收录信息进行分析, 结果发现与IVY大学 （即 “常春藤大学” ） 和澳大利亚Go8大学相比, 尽管C9高校呈现出强劲的追赶态势, 但在基础科研产出质量与影响力方面仍有明显差距, 建设世界一流大学的任务依旧艰巨［4］ .
与以上分析不同, 本文选取国内外一流大学群体作为对比标杆, 原因在于高等教育的 “系统化发展” 逐步得到学界相对一致的认识, 即国家高等教育甚至科技创新竞争力的提升应该表现为系统性的跨越而非多个单打冠军的出现, 此外群体性比较可能会获得更为广泛且非表象的规律性认识［5］ .我们选取中国9校联盟 （C9） 为国内一流大学群体参照系, 美国大学联盟 （Association of American Universities, AAU） 、 英国罗素大学联盟 （The Russell Group, RG） 以及澳大利亚八校联盟 （Group of Eight, Go8） 为世界一流大学群体参照系； 由于亚洲地区没有影响力较大的大学联盟, 本文同时参照了QS和THE的2015年亚洲大学排行榜单, 选取中国香港、 中国台湾、 新加坡、 日本、 韩国的28所大学作为亚洲一流大学群体对比对象.剔除了因为学科、 年份、 文献类型等的差异性而不可比的因素, 采用更加具有可比性的 “学科规范化的引文影响力” 指标来进行分析.
一、 什么是 “学科规范化的引文影响力”
据汤森路透学科竞争力分析工具 Incites 的定义, “学科规范化的引文影响力” 是通过其实际被引次数除以同文献类型、 同出版年、 同学科领域的期望被引次数获得的.目前常用的学科规范化的引文影响力主要有两种： 基于爱思唯尔Scopus 数据库中的SciVal分析平台的学科规范化的引文影响力 （Field-Weighted Citation Impact, FWCI）和 基 于 汤 森 路 透Web of Science数据库 （WoS） 的学科规范化的引文影响力 （Category Normalized Citation Impact, FWCI） .
FWCI 是考察机构、 国家、 学者等的论文影响力的指标, 计算学者论文的被引用次数和相同学科、 相同年份、 相同类型论文平均被引次数的比值, 排除了出版年、 学科领域与文献类型的影响, 亦称学科归一化影响因子.FWCI等于1 代表论文质量等于世界平均水平, FWCI>1 说明论文质量高于世界平均水平,FWCI<1 则说明论文质量低于世界平均水平.一篇文章的FWCI计算方法是： 首先选定需要考察的年份区间 （如选择3年） ： 一是将这篇文章的3年被引次数算出来, 即这3年的总被引数； 二是将这篇文章所属的小学科领域所有文章的 3 年总被引次数计算出,并计算出篇均被引值； 三是将某篇文章的 3 年总被引次数除以其所属小学科领域所有文章的同期总被引次数, 得到FWCI.
当然, 很多时候同一篇文章分属多个学科领域,这就需要排除学科差异带来的影响.处理方法是（假设某篇文章所属的期刊分属两个学科） ： 在上述第2步时, 分别计算出考察时间段内, 两个小学科领域各自所有文章的篇均被引值, 即得到两个篇均被引值, 假设这两个值分别是a和b, 然后取a和b调和平均数c, 即c等于2/ （1/a+1/b） , 继而将这个c作为领域内平均水平, 最后按照上述第 3 步的处理方式来计算调和平均数, 是一种计算平均值的方法, 它能更有效避免频次差异的影响, 使结果更为客观.
CNCI 是汤森路透 InCites 平台中考察机构、 国家、 个人等的论文影响力的指标, 也是排除了出版年、 学科领域与文献类型作用的无偏影响力指标, 可以用它进行不同规模、 不同学科的论文集的比较.一篇文献的 CNCI 是通过其实际被引次数除以同文献类型、 同出版年、 同学科领域文献的期望被引次数获得的.如果CNCI的值为1, 则说明该组论文的被引表现与全球平均水平相当； CNCI值大于1, 表明该组论文的被引表现高于全球平均水平； 小于1, 则低于全球平均水平.
对于一篇被划归至多个学科领域的论文, 其CNCI 为每个学科领域实际被引次数与期望被引次数比值的平均值.
一组文献的CNCI, 是该组中每篇文献CNCI的平均值.如果CNCI 等于1, 说明该组论文的被引表现与全球平均水平相当； CNCI>1 表明该组论文的被引表现高于全球平均水平； CNCI<1说明该组论文的引文影响力低于全球平均水平.
FWCI与CNCI的主要区别是当一组论文属于多学科时, 前者使用的是调和平均, 而后者用实际被引次数与期望被引次数比值的平均值.更大的差异就是数据源上的差异： Scopus覆盖期刊更广, 国家分布更均衡, 国际化程度更好； WoS数据库在工程类论文收录方面较前者偏少, 在多数学科中的收录期刊也更偏重英、 美、 德等国家.也正是如此, 同一所大学的FWCI与CNCI并不相同, 一般规律是前者大于后者.
二、 学科规范影响力分析主要结果
（一） 与世界一流大学联盟比较
1.2013—2015年 ① Scopus论文的FWCI
本文获取了中外 4 个大学联盟中所有大学2013-2015 年 Scopus 论文的 FWCI 值, 各大学数据的分布比较情况如图 1、 表 1 和表 2 所示.C9 高校FWCI的基准值为1.21, 而AAU、 Go8和RG大学的基准值分别为1.71、 1.70、 1.80.从图1可以看出, C9高校的 FWCI 值均低于其他 3 个国外参照系的所有成员, 且差距十分明显.
C9高校的FWCI值都超过了1, 可以简单理解为C9高校2013-2015年Scopus论文质量水平在世界平均水平之上.其中, FWCI值最高的是中国科学技术大学 （USTC） , 达到 1.5, 高于 3 个国外参照系所有成员 中 FWCI 值 最 低 的 德 州 农 工 大 学（Texas A&MUniversity） 的 1.42, 但也是仅仅高于此一所大学而已.排名第二的北京大学的FWCI值是1.45, 清华大学和南京大学的FWCI值相同, 都是1.35.此数值最低的是西安交通大学, 勉强超过1.
进一步分析可以发现, 中外 4 个一流大学联盟的FWCI基准值明显分成两个层次, RG、 AAU和Go8大学的基准值都超过 1.7.国外大学中, FWCI 最高的 是 麻 省 理 工 学 院（Massachusetts Institute ofTechnology, MIT） , 达到 2.56； 最低的为德州农工大学, 仅为1.42.而C9高校的基准值只有1.21, 不仅低于各国外一流大学群体参照系基准值, 也低于各参照系的最低值.以上结果说明, 中国一流大学群体水平刚刚越过世界平均水平, 距离世界一流大学还有很大差距.
2.2015年WoS论文的CNCI
本文获取了 4 个大学群体 2015 年 WoS 论文的CNCI, 各大学数据的分布比较情况如图2、 表3和表4所示.总体上来看, CNCI与FWCI的计算结果, 在各大学联盟的相对关系上, 表现基本一致, 只是在联盟内部的相对顺序上略有差别.这主要是因为Scopus和Web of Science两个数据库收入期刊等数据资源的范围存在一定差异, 当然通过这种对照也可以更加明显看到一般趋势.
从图 2 可见, C9 高校 CNCI 的基准值为 1.09, 可以简单理解为C9高校2015年的WoS论文质量的平均水平都在世界平均水平之上, 但仍然低于其他 3个国外一流大学群体参照系的所有成员.C9 高校内部, CNCI 得分值与 FWCI 得分值的大学排序变化不大, 排名首位和末位完全一致, 均为中国科学技术大学和西安交通大学, 再次证明了两个指标间的相通性.中国科学技术大学、 哈尔滨工业大学、 南京大学和北京大学 CNCI 得分值超过 1.2, 西安交通大学只有0.87, 可以简单理解为低于全球平均水平.
4 个联盟的 CNCI 基准值也分成两个层次, RG、AAU和Go8大学的基准值都在1.4到1.6之间.国外大 学 中 , CNCI 最 高 的 是 布 兰 迪 斯 大 学（BrandeisUniversity, BU） , 达到 2.54.该校作为私立顶尖研究型大学, 规模小, 生师比较低, 素有 “犹太哈佛” 之美誉, 被誉为 “全美最年轻的主要研究型大学” .最低的为爱荷华州立大学 （Iowa State University, ISU） , 只有 1.27, 这与该校的生源和专业设置不无关系.爱荷华州立大学以其在科学、 工程和农学方面的专业见长, 招收的学生有72%来自本州, 美国其他州的学生占20%, 国际学生仅占8%.C9高校的基准值只有1.09, 不仅低于各国外参照系基准值, 也低于国外各一流大学群体参照系的最低值； 西安交通大学的CNCI是C9中最低的, 也是所有参照大学中最低的.
（二） 与亚洲一流大学比较
1.2013－2015年Scopus论文的FWCI
除了C9高校外, 本文将中国香港地区 （6所） 、 中国台湾地区 （4所） 、 日本 （10所） 、 新加坡 （2所） 以及韩国 （6 所） 的全球一流大学 2013-2015 年 Scopus 论文的FWCI值进行比较.各大学数据分布比较情况如图3、 表5和表6所示.
由表 5 并结合表 1 可知, C9 高校 FWCI 基准值（1.21） 虽然高出全球平均水平不少, 但仍低于中国香港地区、 新加坡以及韩国一流大学的 FWCI 值.由表5可知, 各亚洲一流大学参照系中, 新加坡2所世界一流大学的 FWCI 基准值遥遥领先, 达到 1.90；其次是中国香港地区的一流大学 （1.67） ； 韩国、 中国大陆、 台湾地区以及日本的一流大学的 FWCI 值均在1.10-1.50之间.包括C9高校在内的37所亚洲一流大学中, 南洋理工大学（2.08）、 香港科技大学（1.93） 、 香港城市大学 （1.79） 3所大学的排名位列亚洲前三甲, 而 FWCI 值最低的依然是西安交通大学（1.02） .
包括C9高校在内的37所亚洲一流大学2015年WoS论文的CNCI值比较情况如图4和表6所示.结合 表 3, 我 们 可 以 发 现 , C9 高 校 的 CNCI 基 准 值（1.09） 低于任何一所中国香港地区或新加坡一流大学, 高于韩国、 日本、 台湾地区的世界一流大学的基准值, 甚至接近于台湾地区和日本的最高值1.14和1.21.但 C9 高校中得分值最高的中国科学技术大学 （1.26） 仍然低于南洋理工大学、 香港科技大学、 成均馆大学, 位于第 7 名的香港中文大学和第 9 名的南京大学之间.
从CNCI基准值来看, 各亚洲一流大学参照系可分为三个层次： 新加坡 （1.48） 与中国香港地区 （1.39）位列前两位； C9 高校、 韩国以及中国台湾地区一流大学位于1-1.10之间； 日本一流大学则低于全球平均水平, 只有0.97.37所亚洲一流大学中, 香港科技大学（1.59）、 香港大学（1.56）以及南洋理工大学（1.51） 位列前三位, 也是亚洲一流大学中仅有的3所CNCI 值超过 1.5 的大学； 亦有 8 所大学的 CNCI 值不及1, 即这8所大学的论文被引表现不及全球平均水平, 最低的是台湾地区的国立交通大学 （0.78） .
三、 总结与讨论
从数据分析可以看出, 作为中国一流大学代表的 C9 高校群体与以全球三大大学联盟为代表的世界一流大学群体之间, 在基于学科规范化的引文影响力上的差距巨大, 但在亚洲一流大学群体性比较中, 表现相对乐观.相对而言, 多数大学的CNCI值相比FWCI值都低, 另有少数大学表现相反, 这是由于数据源不同造成不同优势学科领域的大学表现不同.C9高校中, FWCI和CNCI位次差别最大的是哈尔滨工业大学, FWCI 值排名倒数第三 （1.08） , 略高于全球平均水平, 但与第一名中国科学技术大学相差 0.42； 而 CNCI 值排名第二 （1.23） , 与第一名中国科学技术大学相差 0.03.即便如此, 中外一流大学之间总体相对关系并无太大差别.通过以上数据分析, 我们还发现一个有现象, 无论中外, 规模小的大学在 FWCI 和 CNCI 上的表现都相对较好, 如AAU 的布兰迪斯大学 （Brandeis University） , 这或许具有普遍意义.
从总体上看, 中国一流大学群体依然要在论文产出质量上着力, 以彻底扭转 “量大质劣” 的问题.一是在发展理念上要保持学术定力, 不继续为亚洲先进、 高于国际平均水平而感到满足, 应该竭力进入“领跑” 和 “举旗” 行列, 甚至要以短期内的数量下降换取质量提升.二是要强化对高影响力成果和标志性成果的引导, 加强对量大面广的青年人才的常规性、 持续性扶持力度, 并伴以长周期考核和高端学术成果激励, 促进高质量成果涌现.三是以重大需求和国际前沿为导向, 探索以学科交叉、 院系协同和非对称领域为代表的新的学术增长点, 把产学研合作、建设创新联盟、 推进协同创新作为打破学科、 系统、利益壁垒的重要依托.四是深化与世界一流大学的实质性科研合作, 开展面向国际前沿和满足国家重大需求的科研合作, 提升我国高校的国际影响力, 增加我国学者的全球话语权, 注重形成 “以我为主” 的国际科技合作格局.
当然, 本研究也存在不足之处.本文所选取的大学可能并非全部是世界一流大学, 如AAU中的大学参差不齐, 而许多公认的世界一流大学 （如常春藤大学） 并未涵盖在内.另外, 由于学术优势领域的不同, 简单的类比或许并不能给决策者提供充分的认识, 等等.
注释：
①为数据对比分析的多样性起见, 我们依据Scopus 数据源的 FWCI 选择 3 年期分析, 依据 WoS数据源的CNCI选择1年期分析, 而在实质上并无区别, 工作量也差异不大.
②USTC： 中国科技大学； PKU： 北京大学； THU：清华大学； NJU： 南京大学； FDU： 复旦大学； ZJU： 浙江大学； SJTU： 上海交通大学； HIT： 哈尔滨工业大学； XJTU： 西安交通大学.
参考文献：
［1］ 杨晓明, 王兆虹.中美顶尖大学科技产出比较研究 ［J］ .比较教育研究, 2011, （1） ： 14-20.
［2］ 邱均平, 楼雯, 吴胜男, 余厚强．中国与世界： 一流大学与科研机构竞争力评价与结果分析［J］ . 中国地质大学学报 （社会科学版） , 2013, （5） ：105-110．
［3］ 郭丛斌, 孙启明, 赵国宇. 浅析北大清华与世界一流大学的差距 ［J］ . 教育学报, 2015, （1） ： 28-35.
［4］ 叶伟萍, 梁文艳, 胡咏梅.C9 高校基础科研生产力的国内外比较研究 — —基于20世纪80年代以来 Web of Science 论文收录信息的计量分析 ［J］ .华中师范大学学报 （人文社会科学版） , 2015, （3） ：161-169.
［5］ 贾永堂, 徐娟.19世纪末20世纪初美国高水平研究型大学群体性崛起的机制分析 — —基于社会进化论的视角 ［J］ .高等教育研究, 2012, （5） ： 79-89.
（责任编辑： 徐治中； 责任校对： 李作章）
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