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国际科学合作研究状况综述
国际科学合作研究状况综述
谢彩霞
2012-12-2721:
35:
07 来源：
《科研管理》（京）2008年3期
作者简介：
谢彩霞，河南师范大学科技与社会研究所。
（新乡453007）
内容提要：
随着科学的迅速发展，科学研究中的合作关系日益成为影响科学生产能力发挥的巨大力量，引起越来越多的科学家以及科技管理人士的关注，对科学合作的研究也在逐渐深入。
本文对国际科学合作的研究进展作以综述，以期发现科学合作活动的规律，为提高科学研究绩效提供信息。
关键词：
科学合作研究状况综述
1引言
自从欧洲文艺复兴运动开始，科学便以惊人的速度向前发展着。
尤其是20世纪以来，科学所取得的成就和突破比以往全部历史的总和还要多。
科学的众多门类相互交叉、渗透、综合，已经发展成为结构复杂的大科学系统。
正如科学的迅速发展一样，科学合作正在以异常迅猛的态势向前发展着。
科学研究中的合作关系日益成为影响科学生产能力发挥的巨大力量，并且随着科学社会化程度的提高愈来愈成为不可忽视的社会力量。
随着经济全球化进程的加快，科学技术的发展也日益呈现出全球化趋势。
经济全球化一方面带动了科技全球化，同时也以科技资源的全球一体化配置为重要条件。
不同国家的研究机构之间界限日益模糊，实验室之间、大学之间正在按照研究项目的要求实行重组，一些重大的研究项目在全球开展成为可能，全球性的科技计划项目成为国际科学合作的有效形式。
加速发展的科技全球化浪潮进一步引起了国际科学技术结构的巨大变化，对科研生产力的发展产生了深远影响。
同时，科技探索日益复杂化，科研投资规模也不断上升，一些重大的科研项目在一个国家范围内已难以有效的进行。
这些新情况、新问题要求世界各国政府和科研工作者积极展开国际交流与合作。
科学合作日益成为当代科学研究的主流方式，成为发展大科学和解决全球化问题的主要途径，国内外各种科研组织和科研机构以新的方式新的思路参与合作研究。
新的科学合作对于凝聚创新思想、获取科技信息、共享研究资源、培养和造就新时期复合型人才，在重要学科领域实现跨越式发展以及取得科学突破等方面具有十分重要的意义。
科学合作的迅猛增长及其对科学生产能力产生的巨大推动作用引起越来越多的科学家以及科技管理人士的日益关注，对科学合作的研究也在逐渐深入。
本文拟从以下几方面对国际科学合作的研究进展作以综述，以期发现科学合作活动的规律，提高科学研究的绩效。
2科学合作的涵义
科学劳动作为一项特殊的、以脑力劳动为主的知识生产活动，是一种复杂的、大难度、高水平的社会劳动。
在这一复杂劳动过程中，需要科学家之间智力上相互切磋，思想上彼此交流，在科学劳动中形成最佳的科学合作结构，共同提高学术水平，推动科学的发展。
因此，科学劳动作为一般意义上的社会劳动，离不开科学工作者之间的协调与合作。
没有科学合作就没有科学的发展与进步。
按照合作的一般定义，科学合作就是科学工作者为了达到生产新的科学知识这一共同目的或实现各自的科研目标而进行的协同互助的科学活动。
科学计量学家凯兹（J.S.Katz）和马丁（B.R.Martin）对科学合作的定义更为简单，他们认为科学合作就是研究者为生产新的科学知识这一共同目的而在一起工作[1]。
从非常概括的意义上说，科学家的研究不是孤立的，所有科学家都是世界性科研团体的一员，他们一起工作，共同探讨和了解自然的奥秘。
科学的普遍主义与科学家跨文化跨地域的相互信任相互依赖，为科学家合作研究科学知识的产生、加工以及交流提供了可靠的理论框架。
科学合作是研究者相互作用的一种强烈的形式，他为有效交流以及智力、能力和资源的共享提供了前提[2]。
从多著者论文在个体科学家以及科研院所或大专院校之间的合著数量的惊人增长，可以得出这样的结论：
科学合作已经成为现代科学的前提。
这种国家及科研机构之间合作的大量增加是科学的内在动力以及科学政策措施之作用的结果。
3科学合作的动机分析
比弗（D.Beaver）曾从科学家个人的角度对科学合作现象存在的动因给予了分析[3]。
索霍（L.Sooho）和波兹曼（B.Bozeman）运用比弗（D.Beaver）和罗森（R.Rosen）创立的类型学理论对科学家倾向合作研究的功利性动机进行了比较研究[4，5]。
综合分析，促使科学家合作的动机主要有以下几个方面：
学到更多的专业技能；避免竞争；获得自己缺乏的资源、设备；使用独特材料；提高获得基金资助的机会；提高自己在科学界的声望、知名度或者为了获取职业上的优势；利用外部人力资源，得到更多的学术建议和研究思路，并且学到一些隐性的知识和技能；为了个人更快的进步；为了处理“大”问题（譬如更重要、更复杂、更困难的全球化问题）；提高科研生产效率，增加工作效益；与更多的科学家接触，创造一个良好的如“无形学院”的合作网络；为了知识重组或者学习新的知识和技能以便在新领域或新课题中有重大突破；满足好奇心和科研兴趣；与他人共享探索某一领域的乐趣；及时发现工作中的错误，从而减少损失；更加集中精力完成自己份内的工作，以保证整个合作项目的如期完成；减少科学研究中的孤独感，使自己保持心情愉悦，精力充沛；更有效地培养本科生、研究生的科研技能，并且在教育学生的过程中自己也受到启发；进一步学习知识提高学术水平；合作研究使人在相互激励的研究过程中保持愉悦快乐的心情。
4影响科学合作的因素
合著论文是科学合作的重要表现形式之一。
半个世纪以来，许多学者曾对科学合作产生的合著论文进行大量的分析研究，从各个角度考察社会因素和经济因素等对科学合作的影响。
罗森（R.Rosen）和比弗（R.Beaver）曾在著名科学计量学期刊Scientometrics上连续发表论文探究科学合作产生的根源。
他们认为，20世纪以来，科学合作已成为科学发展极为重要的方面，国际科学合作的增长趋势是对科学专业化程度日益迅速发展的积极响应。
科学合作关系为科学家提供了获取专业成就和增长知识的方法，提供了获取科学资源和建立科学界精英之间学术交流网络的有效途径。
进而比弗和罗森研究了科学合作的职业化起源。
通过对17、18世纪科学合作早期历史的追溯，对第一个职业化科学共同体——法国拿破仑科学共同体的实证研究，探明科学合作起源于科学的职业化。
通过“职业化”这一动态的科学组织过程将科学家的松散群体组成一个个科学共同体，并对科学共同体内部结构的变化以及共同体与外部社会的关系产生重大影响。
比弗和罗森的研究还表明，20世纪以来，国际科学合作已成为科学发展极为重要的方面，并指出国际科学合作的增长趋势是对科学专业化程度日益发展倾向的一种反映[6，7]。
斯托克斯（D.Stokes）和哈利（J.Hareley）认为科学合作中合作者之间的关系能够反映彼此间的智力和社会影响[8]。
他们研究了科学合作与经济发展的关系，强调了经济因素对科学合作的促进作用，例如科研经费的合理分配，可以分担购买和维修复杂昂贵的研究设备，为科学合作创造有利条件，从而促进了科研生产力的发展。
在普赖斯的研究中甚至认为经济因素比智力因素对科学合作者的影响更大。
他从经济学角度研究了科学合作以及科学合作与知识获得的关系。
从科学的新经济学观点详细分析了知识扩散这一复杂过程的经济学意义。
他认为科学活动的奖励机制促进了科学知识的公开化，使得整个科学共同体和公众能够获得并使用这些知识。
从而使知识得到充分自由的流动。
他指出科学合作的意义在于：
（1）获得隐性知识的重要性，科研活动中共享隐性知识产生了社会利益。
（2）不依靠昂贵的法典编纂过程就能获得知识再生产。
（3）当竞争性的科学活动导致竞争刺激失败，不能保证稳定均衡的总体效率时，科学合作成为科学活动的一种主要模式。
他也指出了科学合作成功存在的一些困难：
（1）相隔几千公里的科学合作不容易成功，除非有非常昂贵的虚拟实验室等基础设施可用。
（2）即使科学家们是受默顿主义的科学竞争的纯道德因素的影响，而不是受当今世界经济利益的驱动，促进科学家们之间进行合作的激励机制也很难建立起来。
（3）要想保证一个试验成功的重复进行，所有必要的隐性知识必须得到充分无误的传播，这在短暂的交流与合作过程中是不可能进行的。
地理距离和社会距离也是受很多学者关注的影响科学合作的因素。
一般认为，地理距离的接近更方便于研究者进行非正式学术交流，因而更有助于科学合作。
研究结果表明科学合作随合作者地理距离的增大呈指数降低。
然而，并不排除这样的可能性：
如果研究涉及到更为专业的技术时，科学家们为了寻找到合适的合作伙伴，即使旅行很远距离也心甘情愿。
社会距离也是影响科学合作的一个明显因素。
一般情况下，具有相似学术地位的科学家之间的合作比不同社会阶层的科学合作更多。
也就是说，科学家更愿意与社会地位相等、学术水平相当的伙伴合作。
汉斯道姆（W.Hagstrom）曾对师生合作的奇妙关系作过考察。
他询问具有师生合作关系的科学家其工作是否与他人合作完成，很多科学家回答：
不是。
尽管他们的论文大部分或全部都是与学生合作完成的。
师生不平等的社会距离暗示了这样一个理念，即真正的合作者应是地位相等的伙伴。
另外，年龄和性别也是科学家研究较多的影响科学合作的因素。
事实上，影响科学合作的因素很多，因为科学合作本质上是一种复杂的社会过程。
考虑到人类互动的诸多形式，影响合作的可能因素至少与所涉及到的人一样多[9]。
兹特（M.Zitt）和贝斯喀隆（E.Bassecoular）从文献计量学角度定量分析了国际科学合作的关系网络，他从文献所包含的基本信息关系结构入手，研究了国际合著的复杂关系网络，提出了稳定的合著关系优先链接模型，指出影响科学合作的基本因素中，地理政治因素和文化接近比单纯的地理距离更为重要[10]。
旅行费用下降以及新的信息通讯手段的发展使科学家之间的交流与合作更加方便快捷。
现在的飞机票价与20世纪50－60年代相比下降了好几倍，那时火车、轮船常常是主要的交通工具。
现在在两个城市、两个国家之间空中飞行已是很容易的事。
信息通讯手段的发展，特别是传真机、电子邮件、计算机网络技术引进科研领域之后，科学家之间的交流合作更为便利。
通信与信息传输技术消除了科学合作的地域障碍，减少了开支，两个科学家即使相距很远，也可以在很短时间内互相交流获得信息和研究成果；电子邮件更能让科学合作者迅速交流信息，减少面对面的交流和电话往来的次数，同时也降低了科研成本；高性能计算机网络的普及使得合作者能够方便地交换数据文件甚至进行远程实验；软件功能的改进使得研究者能够共享研究成果，开展在线研究和进行虚拟实验。
因此，信息通讯技术通过降低成本费用和使交流更加便捷而对全球科学合作产生了巨大的推动作用；计算机的普及、电子邮件功能和网络的使用为国内外科学合作和交流提供了前所未有的便利和机会。
5科学合作的功效与影响
科学合作对科学家产出能力的影响以及功效是科学合作研究者关注的又一个问题。
对科学家产出能力研究的最早结论是由洛特卡（A.Lotka）于1926年提出的，这是一个经很多人证实了的结论。
他将合著论文的作者视为科学合作者，认为产出n篇论文的作者人数与1／n[2]成比例[11]。
在科学合作研究领域，洛特卡的这一发现引起研究者们的兴趣，同时也产生这样一个问题：
是否高产科学家易与不太高产的科学家合作？
这一问题引起许多研究者的关注。
研究结果表明，科学家的高产出率与合作的高水平呈正相关[12，13，14]。
文献计量研究发现科学产出密切依赖于科学家之间的合作频次。
而且，与高产科学家合作能提高个人产出能力，与低产科学家合作一般要降低个人的产出能力。
最高产的科学家合作也最频繁，各水平产出能力的科学家均倾向与更高产的科学家合作。
同时科学合作能够提高研究成果的影响因子。
有研究表明，科学共同体给予合著论文作者的声誉一般比给予独著论文作者的声誉要高[15]。
合著论文的作者人数与论文产生的影响因子更相关。
譬如，在拉瓦尼（S.Lawani）对癌症研究领域科学合作状况的考察中发现，随着每篇论文作者人数的增加，论文的影响度也在增加，论文的被引用率也随之增高[16]。
同样，高夫曼（W.Goffman）的研究表明合作群体越大，研究成果越具有影响力[17]。
纳伦（F.Naren）和维特隆（E.Whitlow）也发现国际合著论文被引用的频次是单个国家的论文被引用频次的2倍[18]。
2001年，哈夫曼（F.Havemann）在印度召开的第二届全球跨科学研究网络组织（COLLNET）学术会上，讨论了西德生物医学领域的科学合作对科研生产力的促进作用。
在所考察的19年内，西德生物医学领域内的科学合作系数以及每篇论文的篇均作者数都呈现逐年增长趋势，这两个指标的变化状况反映出西德该领域科学合作规模和程度的大幅扩大。
科学合作程度的增加促使了科研产出数量的迅速增多。
通过对科研产出成果分布规律进一步研究发现，高产科学家的成果数量增长速度比不上不太高产科学家成果数量的增长速度。
而且，在低产科学家中有很多是来自其他学科领域的专家。
哈夫曼认为这一现象是生物医学领域研究通向大科学时代的反应[19]。
哈利德（Y.Harande）以美国现代技术索引数据库（CurrentTechnologyIndex）作为数据来源，运用权重平均方法考察了技术领域科学合作活动与科研产出能力的相关性。
研究结果发现，尽管技术领域研究的合作程度不及科学领域的合作程度，但得出的一个客观结论是技术领域的高产研究者同时在合作研究领域也是最活跃的[20]。
6科学合作的科学计量学测度
总体上，一致认为多作者和多地址文献是计量科学合作活动的基本单元，合著文献的增多被认为是科学合作增长的一个标志。
思密斯（M.Smith）是探索多作者文献增长状况的研究者之一。
他认为合著论文可用作研究小组间合作的计量指标[21]。
普赖斯很早就提倡运用科学计量学方法研究科学合作的变化，并证实了思密斯关于科学研究中合作关系在增加的结论[22]。
认为运用科学计量学方法对科学合作活动研究有其优势：
首先，合著关系是静态的，并且具有可证实性，研究结果可以被其他研究者运用同样的数据来验证。
第二，这种方法相对来说费用不高而且可行。
由于运用这种技术进行分析所用的样本很大，因此所得结论比通过个案研究所得结果更具有统计学意义。
第三，运用科技文献进行计量研究具有非介入性，不会影响科学合作的进程。
6.1合作指数与合著率
合作指数（合著度）与合著率是科学计量学领域常用的表征科学合作度的指标。
合作指数是指地域、机构、科学家个人、学科或期刊所发表论文的篇均作者数，用CI表示；合著率则指合著论文占全部论文的百分比，用DC表示。
但在有些情况下，合作指数和合著率表征的合作趋势并不完备，因此，萨拉曼亚（K.Subramanyam）将以上两个公式综合起来，提出了合作度的综合测量方法，即计算合作系数CC[23]：
埃格赫（L.Egghe）认为合作系数还不够精细，他提出了计量合作度的基本原理：
新的测量方法首先必须满足旧的测量方法的所有功能，而且，它还必须能区分各种不同的合作情况。
埃格赫给出了新的计量公式，并进行了验证[24]。
在埃格赫给出的计量公式中引入了两个新的合作指标
和
：
相比之下，Jaccard指数的初始值较低，而Salton指数的变化较灵敏。
6.3科学合作的形象化展示
在运用科学计量学方法研究科学合作的文献中，研究者们用以展现合作模式、合作强度的方法主要有聚类（cluster）、图谱（mapping）、多维尺度分析（MDS）、网络分析（networkanalysis）等。
聚类方法是科学计量学和文献计量学中较常用的多元统计方法之一，它属于降低维数技术范畴。
聚类分析的结果通常是网络图或树状图，从图中分析求出需要预测判断的目标。
图谱是近年来发展较快、应用也较广泛的一种展示合作者之间关系网络（互引、合作关系等等）的可视化工具。
通过对数据的展示，可以展现研究领域的全貌，凸显出某学科的主要进展和重要研究人员之间的结构关系。
因而，图谱方法是一种极具发展潜力的科学计量学方法。
在对科学合作的形象化展示中，德国科学计量学家克里奇默（H.Ketschmer）按照自然界和人类社会中存在的普遍结构规律，结合心理学和社会学理论，独创了二维和三维的展示科学合作的格式塔心理学动态模型。
这个模型表明，大量的个体或团体之间的相互作用，能通过一个结构良好的三维格式塔模型反映出来。
根据格式塔理论，格式塔结构是一个系统，各部分紧密结合在一起并相互制约，一个要素的变化往往会影响其它部分的变化。
整体上，格式塔结构模型存在着一种力，自上而下地作用于它的各个部分。
在社会系统中，从个体的可预测性角度来说，这种力不能完全决定个体成分，但是能使所有个体呈现出统计上的均匀性，这说明格式塔的可预测性概率是比较高的，可以用数学关系式加以描述。
进而克里奇默构造出科学合作的格式塔非线性函数：
其中A＝｜X－Y｜，B＝｜X＋Y｜。
X、Y表示相互合作的个人或团体，Z表示合作者之间的合作结构关系。
通过改变这个非线性函数的四个参数，能够产生格式塔的一些确定原型，也就是说，修改社会系统的条件，有可能在一定时间内把格式塔从一种原型转换到另一种原型。
她还将科学合作的结构与社会网络中人际关系的结构进行比较研究。
受古代中国阴阳说启发，将科学合作的两种极端情况——“物以类聚、人以群分”和“同性相斥”——展示在同一动态结构中[26]。
进而，克里奇默（H.Kretschmer）和昆佐（R.Kundra）将这个理论模型应用到印度医学合作网络中，准确形象地观测到印度医学领域三十多年科学合作的结构变化模型[27]。
在研究国家（地区）间科学合作的课题中，有些研究者将合作数据与合作网络直接标注于该国（地区）的地图上，给读者一种更加直观的自然空间印象。
也许这是一种最直截了当的图谱表现手法。
我国科学计量学家梁立明教授也曾运用三维曲面图描绘出我国跨省区科学合作强度与省区间距离的相关变化，省区间的平均合作强度随省区间直线距离的增大而降低，呈负幂函数分布[28]。
7网络理论对科学合作研究的促进
随着数学、统计物理学、计算机科学和复杂性科学的发展，网络分析的理论、方法和技术日臻成熟，已经在几乎所有学科领域得到应用。
网络分析法用于科学合作的研究是近些年开始的，已取得一些重要成果，并逐渐成为科学合作研究领域的一个重要分支。
在科学合作这一复杂网络中，可以通过网络分析来描述科技论文之间的引证关系以及科学家之间的合作关系。
可以以网络作为现象的背景舞台，在引文网络上研究新思想的提出与传播，在科学家网络上研究科学家之间的相互影响。
也可以将网络与现象结合起来讨论某个领域中不同的科学家的影响力对网络演化的影响。
国际上对于大型科学合作网络的分析已取得一些初步成果。
纽曼（M.Newman）以MEDLINE，THELOSALAMOSE-PRINTARCHIVE和NCSTRL数据库作为数据来源，研究了生物医药、物理学和计算机科学领域的科学合作网络结构。
他通过介数的测量来确定科学合作网络中最有影响的科学家，认为介数最高的人对整个网络中信息流动和知识传播产生的影响也最大。
纽曼的研究结果表明，科学合作网络具有高聚类性。
如果两个科学家都和第三个科学家合作，那么这两个科学家之间合作的概率相对于随机网络中合作的概率要大。
纽曼考察了科学家合作者人数以及合作者产出论文数的分布状况，发现这些分布呈幂律形式分布，而且科学家之间的距离与网络中总人数的对数成正比，科学家之间存在着6度分离。
由此表明这些合作者网络具有典型的小世界特征[29]。
无独有偶，布拉贝斯（L.Barabasi）等人选择数学和神经科学领域的科学家网络作为研究对象，考察了该领域顶点（科学家）和科技论文数的时间演化，讨论了度分布的时间演化稳定性以及平均度值随时间的变化。
研究了不同时间点的网络平均最短距离和平均集聚程度，分析了网络最大集团的相对大小随时间的演化行为。
从而揭示出该领域科学家合作网络的动态演化机制[30]。
克里奇默（H.Kretschmer）运用新的社会网络分析方法考察了文献合著网络以及网络可视度问题。
运用几何距离方法研究高产科学家在科学合作网络中的位置，证明了这些高产科学家在合作网络中的分布与所处网络子集的大小有关。
有76％的高产科学家属于最大的子集，而产出能力低的科学家只有28％属于最大的子集，其余分散在中型或小型的子集中。
克里奇默在其研究中还发现科学家产出能力和合作网络的最短距离具有相关性。
一般说来，科研产出能力较高的科学家具有较短的几何距离，也就是说，高产科学家在科学合作网络中比其他科学家具有更大的影响。
指出了科学中的社会分层与科研产出能力及几何距离之间的关系。
克里奇默运用网络分析方法研究了64个COLLNET成员构成的合作网络特征。
研究结果表明，COLLNET的合作关系结构是一个不连通的网络，但COLLNET成员可以分成几个相连通的子网络，在各个相连通的子网络中分别存在一条路径贯穿所有的节点对，而不同子网络之间不存在关联[31]。
纽曼（M.Newman）和鲁索（R.Rousseau）的工作涉及到科学家加权合作网络的研究。
认为权的分布反映了本领域内学术交流的活跃性，权的相关性考察的主要内容有：
活跃的科学家是倾向与其他活跃的科学家合作，还是倾向于提携后进。
加权网络中的最短路径是指在两点之间所有连通的路径中，权数之和最小的一条或几条路径。
在科学家合作网络中，最短路径与新思想在网络上的传播密切相关。
与无权网络的顶点数最小相比，加权会改变最短路径。
而且由于最短路径的改变，介数也将发生变化。
在科学合作网络中，介数反映了在本领域内，某位科学家影响力的大小。
全部顶点的介数分布反映的是科学家影响力的层次。
边的介数反映的是不同科学家之间的交流对学科发展的影响力的不同。
同时，利用边的介数也可以对科学家之间的科学合作活动做聚类分析[32，33]。
中国学者刘杰等对我国物理学科权威期刊《物理学报》和《ChinesePhysics》上有关混沌科学理论方面的学术论文作者合著关系形成的小型科学合作网络进行了研究。
分析发现，类似于许多大型合作关系网络数据库，该领域内科学研究者之间形成的科学合作复杂网络具有明显的无尺度网络特性。
对该合作网络及其内部连通组群的相关性质和相关关系进行分析比较，讨论了该类科学合作网络内部连通组群的聚类特性和小世界特征等问题。
研究结论对于描述整个科学合作网络的结构特征、对于类似数据库进行更深入地研究提供了理论和方法上的借鉴[34]。
感谢：
特别感谢大连理工大学刘则渊教授和河南师范大学的梁立明教授对本项研究的悉心指导。
参考文献：
[1]KatzJ.S.,MartinB.R.Whatisresearchcollaboration?
[J]ResearchPolicy.1997,26:
1－18.
[2]HeffnerA.G.Fundedresearch,multipleauthorshipandsubauthorshipcollaborationinfourdisciplines[J].Scientomettics.1981,3:
5－12.
[3]BeaverD.deB.Reflectionsonscientificcollaboration（anditsstudy）:
past,present,andfuture.Scientometrice.2001,52（3）:
365－377.
[4]SoohoL.,BozemanB.Theimpactofresearchcollaboration
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