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为什么我们的科研一线人员不愿意做长线研究? 精选

已有 13791 次阅读 2016-6-8 20:40 |个人分类:自言自语|系统分类:观点评述


为什么科研一线人员不愿意做长线研究?

——再谈科学研究的目的、意义与激励机制


为什么科研一线人员不愿意做长线研究?科学研究的目的、意义与激励机制,其实别人已经谈的很多了。这里我主要结合我的经历说一下自己的理解,与各位共勉!

1、从政策模拟技术说起

当前由于经济问题的日益复杂性和社会科学不能实验等问题,很多国家越来越重视政策模拟技术的研究。这就使得基于复杂性理论的政策模拟技术成为一个研究的热点问题,这其中主要有两种实现政策模拟的技术:一种是基于静力学传统的CGE模型(即可计算的一般均衡模型),另一种是基于复杂性理论和统计热力学传统的基于自主体建模(有的也称为基于智能体建模)。这两个都是费时、费力、难出成果的很基础、很复杂的政策模拟技术。

就在2015年夏季在北京国科大玉泉路校区遇到一位曾经做CGE模型(即可计算的一般均衡模型)研究的女老师,跟她讨论了一下政策模拟技术的一些问题。得知她因为刚休完产假恢复工作,短时间重新拾起政策模拟不大可能,所以决定放弃不再继续从事CGE模型的研究。

2016年年初路过北京,去拜访另一位从事CGE模型的老师,他从2003年博士就开始做CGE模型的研究。他们团队主要做CGE模型和基于智能体建模两个模型,且在国内算是做的最好的之一。跟他聊天的时候,这位老师也决定放弃CGE模型的研究,原因就是模型的数据整理、参数调试、编程非常复杂,很费时间,短时间难出成果。而且模型还不一定稳定,下次研究另一个问题的时候,还需要重新调试,几乎是重新再做一遍。

原因就在于这种模型是基于社会核算矩阵,而社会核算矩阵的编制是基于国家统计局编制的投入产出表,国家动用那么庞大的统计力量五年才能编制出一个投入产出表,可想这个模型是多么复杂。而且现在CGE模型正朝着动态、多区域,并融合经济系统、环境系统、能源系统、社会系统等多种系统的复杂化趋势发展。 因此,这种模型有一个好处,可以模拟整个经济的运行,尤其是一个政策的出台,比如环境税,对整个经济、社会、能源、环境的影响都可以进行模拟。而缺点肯定是短期难出成果,这显然是与当前追求“短、平、快”科研氛围是不相容的,尤其从事这方面的科研人员很吃亏,这从个人角度来讲是不理性的。

2、科研的目的与意义

谈到这里,这就需要问科研的目的与意义是什么?

我想科研的目的肯定不是为了研究已知的东西。

记得歌德曾说:“理论是灰色的,生命之树常青。”

既然理论是一种介于白色与黑色、已知与未知之间的灰色地带,那么科研的意义就在于对解释灰色地带的追求,即不断将灰色变为白色,将模糊变为清晰,并不断地向黑色的未知地带拓展。以此扩展人类的认识和知识。

因此,科研的目的肯定也不是在已知的白色地带打转,做一些毫无意义的无聊游戏。

科研是从描述的好奇,到理论的好奇,到解释的好奇。

科研的目的应该是不断的拓展人类对世界的认识与知识,从事科研的人应该追求的是提出科学问题以及科学发现,在于你的成果被科学家的承认与引用,而不在于你发多少文章。

只有真正的科学研究,你的科研才是有意义的。

3、科研的激励机制

由此,我们可以得出,好的科研激励机制一定是对提出科学问题以及好的科学发现的激励,是对拓展人类对世界的认识和知识的奖励,而不是其他。

但显然我们现在的科研激励机制与此目的是不切合的,甚至是相悖的。

之所以会这样,是因为我们的科研考核体制是忽视了科学群体和科学研究的复杂性与多样性,试图用一个统一的、简单的、单一的考核标准覆盖全部的科研世界。这当然是不可能的。

截止当今而言,尚没有一个学科建立起一个统一的科学解释体系,何况科学研究的考评呢?!

因此,科研的考评还是要归于科研群体自己界定为好,而不是归于一个机构。当然刚开始可能需要乱上一阵子,但这并不是不放手的理由,不然科研的激励方式永远会不合理下去。如果科研成果的评价归于科研群体自己界定,我想肯定不会出现那么多豆腐块似的“NATURE高质量”大作。

这就又引出一个问题,科研奖励应该奖励的是什么呢?我想肯定不应该是论文。科研奖励的应该是成果,而不管论文、专利还是发明都只是成果的载体与呈现形式,更不应该是科研应该追求的目的。而要评价科研成果而不是论文、专利、发明,肯定不是那些只会数数的人能做到的,所以最终还是要把科研评价的权力归于科学社群。

宁愿不做研究,也不做没有意义的研究;宁愿不写文章,也不写垃圾的文章;这才是科学群体应该拥有的风气。

同样,做长期研究的科研人员如果长期得不到合理的激励与奖励,最后只会放弃原来的研究,就像前面提到的做政策模拟技术研究的学者,最后只能放弃,然后去做“短、平、快”的科研,因为他们要进步就得快速发文章。但如果都这样,我们又何谈实现国家创新体系呢?

我想,现在该是我们改革科研激励机制的时候了!




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