科技发展规律研究的五个问题商榷

谷兴荣 何 昀

自然辩证法研究第 19 卷 第 10 期

摘要:对科技发展速度及其变化规律,国外很早就有所研究。我国近 20 多年来,对此作了大量工作, 出了很多有价值的成果。笔者觉得在这些研究中还有些问题没有澄清, 有些占主导地位的观点很值得商榷。现把它分为五个方面进行讨论。即指数规律与周期规律是否性质不同的两个规律; 速度研究能否限于经验概括性研究; 速度变化规律是因果规律还是非因果规律;什么样的人才与成果能列入科技统计指标之中; 横向排序指标是应该重结果指标还是应该重效率指标。

关键词:科技发展; 变速规律;问题研究; 商榷

关于科技发展速度的变化规律的研究, 19 世纪恩格斯曾三次提到这个问题!1 ∀!2 ∀。我国自 20 世纪80 年代初开展科学学与科技管理的研究以来, 也发表了不少文章。笔者认为, 近20 年来关于这个问题的研究存在如下五个问题, 值得商榷,现在进行分析。

问题之一: 认为科技发展的指数规律与周期规律是两个性质不同的规律。实质上科技发展的指数规律是各兴衰周期的统计平均值,周期规律是统计间隔单元在大小合适的限度里所体现的规律, 两者具有统一性。

事物的发展有均速的也有非均速的。对于呈均速或均加速运动发展的现象在数学上叫线性规律,对于线性发展速度的揭示,无论统计单元大小,都是呈指数发展规律。事物的运动发展速度在大多数情况下都是变化的。对于变速发展,其规律的揭示往往依统计单元的大小不同而不同。比如世界科技成果数从 1550年到1960 年,依基本统计单元的不同而得出不同的曲线。(1)以10年为统计单位科技成果数的变化,见图1。( 2)以50 年为统计单元科技成果数的变化, 是一个典型的线性的指数增长规律。值得指出的是, 速度规律的得出,还与统计总体期限的大小有关。比如, 同样都以 10 年为统计单元,所标出的整体周期越短越看不出规律性, 统计时间越长或呈现年代性发展规律。( 1)以400 年为统计总体期限,见前面表述的图1,是一个从小周期到长周期的兴衰交替演化过程。图1图229第 19卷 ( 2) 以 60 年为统计总体期限, 如果取 1640 -1700 年的数据, 是一个典型的抛物线变化过程; 如果取1840- 1900 年的数据,则是一个线性发展过程(见图3)。图 3 科学学界对这个问题的认识有一个逐步深入的过程。首先认为科学技术是呈加速度发展的!1∀。在相关著作中首先提出科技的指数发展规律或加速度发展规律是恩格斯的 自然辩证法 和 反杜林论 。在这些著作中先后提出: # 科技发展速度是与科技知识量成正比的加速度发展∃!1∀, # 科技发展速度是按几何级数发展的∃!2∀。此外还有苏联的金兹布格尔!4∀和罗德内, 美国的默顿!5∀、 普赖斯!3∀提出的科技的指数发展规律。接着认识到科技发展速度是兴衰交替周期性发展的。最初意识到这个问题的是华莱士, 他在著作中认识到# 科学的发展并不一帆风顺, 有变化, 18世纪的成果还不及 17 世纪多∃!6 ∀。此后, 普赖斯提出# S∃曲线!3 ∀规律, 笔者曾经论述的# 周期律∃ 规律!7∀,后来有专家提出振荡规律和阶梯指数规律!8 ∀等等,提法不一,基本内涵一致。现在,从图1 到图3 的分析可见,统计时间的基本单元越短越呈周期性发展过程,越长越呈指数增长过程。统计的总体期限越短越呈线性规律, 越长越呈周期性发展规律。由此可见,科学发展速度在本质上是一种非均速发展过程, 指数增长规律是科技发展过程的统计平均值, 而不存在两个不同本质的发展规律。

问题之二: 认为科技发展速度仅仅是科技指标与时间关系的简单的统计概括, 是一种经验性的总体概括,其实不然, 如果要使其规律具有实用价值,就必须引进较复杂具有科学性的数学论证方法及趋势预测方法。

对科技发展速度从经济方法转向科学方法, 从历史过程描述转向既描述过去又预测未来, 除了已采用的指数型增长曲线y t = abt( 1)和周期律公式:y 1 = A 1ek1t1 ( t 1 % t (1)n- 1+ 70)y 2 = A - k 2t22 ( t 2 % 70)( 2)还需要引进如下一些方法, 才能体现其科学性,才能对复杂的事物作出相对复杂的揭示, 得出的结果才更准确一些。 比如:( 1) 增长曲线的描述方法 多项式增长曲线模型一般数学形式y t = ao + a1 t + a2 t2+ &aktk( 3)式中a 为斜率k 的具体值, 斜率大小的关系为:k = 0,增长曲线与时间平行的直线。k = 1, 增长曲线为一条截距为0, 斜率为 a1 的直线。k = 2,增长曲线为抛物线。从曲线斜率的角度揭示了科技增长的速度,比前面所述更为精确。( 2) 逻辑增长曲线 要把普赖斯等人的# S∃曲线,由历史描述转向数学模型概括。我们可以把1845 年Verhulst 提出人口增长的S 曲线:yt =k1+ e ( t ) ( 4) 把它引入科技增长的 S 曲线规律,公式本身也可进一步简化:y t =k1 + ae- bt( 5) 式中 k 为从经验得来的饱和值。 a 为基础值, b为系数, a, b 都是待估参数。( 3)龚珀兹增长曲线模型!10∀yt = kabt( 6) 这种计算方法与逻辑增长曲线相似,只是两者30自然辩证法研究 第 19 卷 第 10 期的拐点位置不同。类似于逻辑增长曲线, 龚珀兹增长曲线参数估计方法也有许多,将式( 6)变换为:y tk= abt( 7)则有:ln( lnytk) = ln( ln a) + t ln b ( 8) 如果给定 k 的值, 式( 8) 就是一个简单的线性模型, 可以方便地进行估计。 关于k 值的选择仍然类似于逻辑增长曲线的参数估计过程。我们也可以用# 三和法∃估计龚珀兹增长曲线模型,将式( 7)写成:lny t = ln k + blna ( 9)就可以进行类似于逻辑增长曲线模型, 采用# 三和法∃估计参数的估计过程, 不再重复。当然, 也可以采用非线性估计方法直接估计(见式7)。以上推算与目前科学计量学界流行的方法相比,有三个新的变化。( 1)对科技发展速度的研究方法,从着眼于科技主体的发展速度的经验性描述与概括, 转向从方法的角度,从数理科学的角度进行概括表达。这种表述更为复杂和科学。因为前者只需描述, 后来还可有数学证明。从结果检验来看, 前者只检验其结果是否符合统计数据的实际; 后者除了与实践的吻合性外,还可以从数理上,从逻辑上证明是否合理。( 2)引入了更为科学的参数估计方法。原有的经验概括方法也有参数A 和 K,但其值的大小主要是从历史统计数据的整理概括而来,即用某公式的计算结果与实际数据的误差的变化,用一系数来弥补,用算术方法得出。而现在的参数估计, 即对 、 、 !的估计方法, 是通过数学定义和推论出发得出的,更具科学性。( 3)对科技发展的未来状况的预测, 两类公式(即式1 与式5- 8)都有此功能,但因为后者更具科学性, 因此用后者的方法得到的科学预测结论更为可靠。

问题之三: 认为科技发展速度变化规律是一种科技成果数随科技人员的增加, 科技经费的增加而增加的变化过程。其实科技发展速度主要是由科学研究效率与科技投入量决定的。科研效率主要是由自身所处的历史发展的时点决定的(科技管理方法、研究方法的影响相对少得很) ,是一种非因果性自身变化规律。

在科技发展过程的分析中,人们认为科技研究成果量是随科技发展的人才量、 经费量的增长而增长的。这句话是正确的,没有科技人才,没有科研经费,就没有科技成果,科技发展要素的拥有量决定了科技成果量。也就是科技活动的内在机制同样是投入产出关系,从这个角度看也有一定道理。但是科技发展的历史趋势是由科技发展的自身特性决定的,而不是由发展原因决定的。首先, 科技发展的方向始终都是三个方面, 即∋ 向广度进发,即从# 凝聚态(行星(恒星(恒星系(宇宙岛∃的方向迈进; )向深度进发, 即从# 凝聚态(分子层次(原子层次(原子核(基本粒子∃方向迈进!11 ∀。∗ 朝横向联系度进发,即科技内在的不同领域之间,有横向纵向斜向三方联系度从简单到复杂的不断发展过程。投入要素的增减可以影响进展的快慢,但不影响发展方向。其次, 科学发展的不同历史阶段有不同的研究效率,这是由科学发展所处的历史阶段决定的。管理方法与研究方法的作用相对较小, 管理方法是从科研的难易、 经济社会效益的优劣选择课题,是选效率高的还是选效率低的选择问题。但科技管理方法、 研究方法不能改变时代的总体研究效率。一般来说,在一场科技革命之后,科研内容发生了质的变化。会出现一个科学兴旺期,这时研究效率高, 各地区之间的科技水平从相对平衡向不平衡转化。科学发展到高峰之后, 科技发展速度进入衰退期,这时科研效率差,各地区之间的科研水平从不平衡向相对平衡转化。由此可见,科技发展的兴衰周期律是由科技自身的研究效率的变化所致。科技发展速度由科技投入量与研究效率决定, 两者有一定程度的相互代偿功能,赵红州认为兴旺期与衰退期相比,科研效率相差70 倍!12∀。我们可以肯定, 在兴旺期科研效率自然增高70 倍,即使人为削减科研经费也达不到 70倍;在衰退期科研效率自然减少 70 倍, 要人为增加科研经费的也增不了70 倍。在这里,兴衰周期形成的主要原因是科研效率的自身变化, 而不是投入量的变化。前者是主要矛盾, 后者是次要矛盾。

问题之四:认为对一个国家、 地区、 学校和研究机构的评价,只看其著名科学家人数,科技成果数等等,只看出产量,忽视其背后的投入量,是不公平的,应该以投入产出效率为主要指标进行评价排队。

近20 多年来,科学学与科技管理学界对各地、各校、 各院所之间的科研能力、 水平进行评价排序。他们评价的内容基本上局限在各单位在核心期刊上31 科技发展规律研究的五个问题商榷的论文发表量, 国家三大科技奖的获奖量,文章被引述的频率等指标进行比较、 排队。笔者认为只看产出结果,不看背后的职工队伍的大小,不看国家投入量,也就是说不考虑其投入产出效率是不公平的。如某省办高校的占地面积,职工人数,学生人数等与北京某高校相当,但政府的经费投入上,对北京某高校是每年近20 亿,对某省办高校每年只有8000万,相差20 多倍,你叫人家怎么在成果上与其抗衡。因此, 对各国、 各地、 各科研院所的科技能力排队应该以科研效率为核心指标。或者说科研效率指标系列与科技投入指标系列、 产出指标系列相并行的三大指标体系,过去只有两大系列,在多数情况下只分析产出这一个指标体系, 这是不全面的, 应予适当完善。对这个问题早有所议,早在 20 世纪80 年代赵红州先生就提到过科研效率问题!12 ∀。20 世纪 90年初我在自己的拙作里还为此专门写了一章!13∀。2001 年8 月在大连的科学评估研讨会上,刘则渊先生再次提出这个问题!14∀。可在有关大学与科研单位的排序时还是未把效率列上去,布劳温对核心期刊、 引文频率的统计分析中未谈效率,加菲尔德也如此。我国近几年关于大学排序的文章像雪花一样飞舞, 可都是从成果的数量质量上排队, 没有考虑到效率,这是很遗憾的。由此可见, 把科研效率作为科研单位排序的重要依据,是值得大呼特呼。

问题之五: 认为表征科技发展速度的指标,即科学家人数和科技成果数, 主要源于各种 大事年表 ,多数人都是这么做的。这很不规范,什么样的人算科学家,什么样的成果列入统计范围, 急需统一标准,否则其统计分析研究的主观随意性太大。

什么样的人算科学家,有几种标准,相互间的差别很大。其一, 以评上正高职称者为标准。问题是这几年职称评得很乱。数量上, 如有一成教学校共有400 多位职工,其中 100 位老师, 一年评12 位教授,年晋升正高率为 12% ,另一高校有 5000 职工,其中有2200 多位老师,一年只评20 位教授, 年晋升正高率为0. 9% , 难道这一成教学院的教师队伍的水平与那高校的教师队伍的水平高出 10 多倍吗?再说对具体人而言, 有些评教授时 SCI论文, 著作,国家奖与省级奖,国家与省级课题一大堆;也有的只有2 + 3 篇质量不高的省地公开刊物的文章, 拼凑水平不高的书,然后拉点关系就上去了。其二, 以取得省二等奖以上科研成果的人员作为科学家, 这里存在两个问题,一是奖励项目数由主管部门人为确定,每年都在变,因此不能体现科技发展的客观规律性;二是评奖很乱,很难体现其评价的公正性。其三,也有的认为政府特殊津贴获得者, 国家突出中青年专家为科学家等, 这里人数较少, 只是评得较乱。其四,根据某种科技发现发明大事记的成果所涉及的人,或以某本专门的科学家辞典为准,这样带有很大的编著者的主观随意性。对科研成果数的统计也如此,不同的统计途径、不同的统计标准相差很大。其一, 以每年的科研成果鉴定项目数为准, 如湖南省每年通过鉴定的科研成果达2000 多项,其中能拿到省科技进步奖的只有20 来项,能拿到国家科技进步奖等奖的只有 1- 6奖。在同一个奖级上的成果,相互间的水平差异也很大。在这里,以通过鉴定量为准者,科研成果量逐年增加,但是太滥;其二,如果以获奖量为准,国家和省里每年的颁奖量一致, 便没有随年代变化而发展的过程。其三,以某本科技成果年表的事例记录为准,如赵红州对科技规律的研究就是以 自然科学大事年表 为原始依据进行的, 选什么样的成果记上,与编书者的主观随意性有联系, 难免有偏差。现在西方有一种方法,就是把科技成果分成两类,分别给出不同的标准,对基础原理性成果只看其成果在学术界的影响, 即被引频率的高低;对应用性的成果就看其成果变成产品后的市场占有率,这是目前最客观公正的标准。存在的不足是, 本来科技人才和科技成果理应是不断增长的, 对基础成果被引频率用绝对值, 科技发展刊物增加,划一个标准,如被引频率在50 次以上的文章,这等文章肯定与日俱增,是合理的、 可行的。但是对技术成果采取市场占有率这一相对数, 不管市场多大, 都是百分比, 成果在100%中的占有率, 不能体现随时间变化而增加的特点。

科技人才与科技成果统计标准问题, 是科技发展速度研究的根本问题,值得深入研究,确定下来。

参考文献!

1∀恩格斯. 自然辩证法[ M ] . 北京: 人民出版社, 1972.!

2∀恩格斯. 反杜林论[M ] . 北京: 人民出版社, 1970.!

3∀普赖斯. 小科学,大科学[ M] . 上海: 世界科学杂志社, 1980.!

6∀上海外科哲编译组. 华莱士著作选[ M] . 上海: 上海人民出版社, 1975.!

7∀陈文化, 谷兴荣. 科学发展周期律[ J] . 自然信息, 1981 ( 2) : 5- 8.

( 本文责任编辑 张明国)