日前,2016软科世界大学学术排名(ARWU,原上海交通大学世界大学学术排名)发布,清华大学,北京大学进入世界百强,浙江大学、上海交通大学、复旦大学、中国科学技术大学处在世界第101-150名。入围五百强的中国内地大学共有41所,相比去年增加了9所。软科排名是全球四大世界大学排行榜(THE、QS、USnews、ARWU)中唯一的全部以客观数据作为衡量指标的大学排名,也是唯一一个持续保持了指标体系稳定性的大学排名。使用客观数据有助于院校通过纵向比较发现自身的进步与不足,同时也有助于研究者采集客观数据对排名本身进行进一步研究,。里瑟琦智库采集了2016软科排名的各项底层客观数据,作简要梳理,供各方面参考!
一、Alumni指标的底层数据 Alumni指标是指校友获得的诺贝尔奖和菲尔兹奖的数量。到目前为止,中国大陆没有学者获得过菲尔兹奖,共有3名学者获得过诺贝尔奖:杨振宁(诺贝尔物理学奖)、莫言(诺贝尔文学奖)、屠呦呦(诺贝尔生理医学奖)。据了解,另有院校校友获得过诺贝尔和平奖,因政治原因未纳入统计。该指标根据获奖校友毕业年代不同,赋予不同的分值,莫言是三人中最年轻的,因此得分最高。另据了解,杨振宁在这项排名中之所以归属清华大学,系征求了本人的意见。笔者认为,通过底层数据可以有两个发现:第一,尽管诺贝尔奖和菲尔兹奖的分量不容置疑,但仅仅考量两个奖项,且赋予了相对较大的权重,容易使排名成为少数顶尖院校的“胜利”,尤其会对发展中国家和非英语国家产生不利;第二,中国大陆高校获奖人数过少,新增一名获奖校友就会导致高校排名发生巨大的变化,而这种变化事实上具有比较大的偶然性。 表1:Alumni指标的底层数据对照表
二、Award指标的底层数据分析 Award指标是指大学教师获得的诺贝尔科学奖(物理、化学、生理或医学、经济学)和菲尔兹奖(数学)的数量。到目前为止,中国大陆高校教师获得两大奖项尚未实现零的突破。与前述Alumni指标类似,该指标也容易导致全球少数顶尖高校“垄断”霸主地位。
三、HiCi指标的底层数据分析 HiCi指标是指按汤森路透公布的二十年来在21个学科内被引用次数最高的科学家的所在单位进行统计。智库采集了2015年汤森路透公布的高被引科学家情况(数据按照高被引科学家学科领域人次进行统计),中国大陆共计136人次入选。当一名高被引科学家有多个工作单位时,这些科学家会被请求估计他们在所有工作单位的时间分配情况。笔者认为,对该指标的数据处理应当考虑两个问题:第一,按照作者人事关系所在单位进行数据认定,这样有利于避免高校之间的高被引学者挂名取酬现象和恶性人才竞争;第二,汤森路透的高被引学者规模相对较小,容易导致部分院校因为涌现了个别高被引学者从而出现排名“急速”上升的情况。例如,东华大学新增1名高被引科学家,累计高被引科学家为2名,HICI单项指标得分为14.5分;苏州大学新增3名高被引科学家,HICI单项指标得分为17.8。 表2:HiCi指标底层数据对照表 排序 | | | | 1 | | | | 2 | | | | 3 | | | | 4 | | | | 5 | | | | 6 | | | | 7 | | | | 8 | | | | 9 | | | | 10 | | | | 11 | | | | 12 | | | | 13 | | | | 14 | | | | 15 | | | | 16 | | | | 17 | | | | 18 | | | | 19 | | | | 20 | | | | 21 | | | | 22 | | | | 23 | | | | 24 | | | | 25 | | | | 26 | | | | 27 | | | | 28 | | | | 29 | | | | 30 | | | | 31 | | | | 32 | | | | 33 | | | | 34 | | | | 35 | | | | 36 | | | | 37 | | | | 38 | | | | 39 | | | | 40 | | | | 41 | | | |
四、N&S指标的底层数据分析 N&S指标是指大学过去五年在《Nature》和《Science》上发表论文的折合数量。下表的数据笔者采集自Nature index(2012、2013、2014、2015),2011年的数据采集自Incites数据库。从表3可知,在过去五年中,清华、北大平均每年发表16-17篇N&S论文;中科大、浙大和复旦平均每年发表5-6篇N&S论文;中国农业大学、北京协和医学院、上海交通大学、南京大学、同济大学平均每年发表3-4篇N&S论文;其他上榜高校为0-3篇N&S论文。少数高校数据为零,或因Nature index和Incites统计口径与软科排名有所差别。总体说来,如果一所高校适当针对性引进少量人才,每年针对性地进行成果管理,就有可能在这项指标上有很大改观,从而带动排名的上升。 表3:N&S指标底层数据对照表 序号 | | | | 1 | | | | 2 | | | | 3 | | | | 4 | | | | 5 | | | | 6 | | | | 7 | | | | 8 | | | | 9 | | | | 10 | | | | 11 | | | | 12 | | | | 13 | | | | 14 | | | | 15 | | | | 16 | | | | 17 | | | | 18 | | | | 19 | | | | 20 | | | | 21 | | | | 22 | | | | 23 | | | | 24 | | | | 25 | | | | 26 | | | | 27 | | | | 28 | | | | 29 | | | | 30 | | | | 31 | | | | 32 | | | | 33 | | | | 34 | | | | 35 | | | | 36 | | | | 37 | | | | 38 | | | | 39 | | | | 40 | | | | 41 | | | |
五、PUB指标的底层数据分析 PUB指标是指大学过去一年(2015年)被SCIE和SSCI收录的论文数量。智库君从Incites数据库采集了相关数据。2015年,上海交通大学发表SCIE和SSCI论文的数量高居榜首。在该项指标上拉开复旦大学13.6分,拉开南京大学16分,拉开中国科学技术大学19.7分。而三校的规模跟上海交大相比要小很多。东华大学和东北师范大学是2015年被SCIE和SSCI收录论文数最少的两所上榜高校,但两校在HICI指标上都凭借两三位高被引学者,有效弥补了在这项指标上的劣势。 表4:PUB指标底层数据对照表 序号 | | | | 1 | | | | 2 | | | | 3 | | | | 4 | | | | 5 | | | | 6 | | | | 7 | | | | 8 | | | | 9 | | | | 10 | | | | 11 | | | | 12 | | | | 13 | | | | 14 | | | | 15 | | | | 16 | | | | 17 | | | | 18 | | | | 19 | | | | 20 | | | | 21 | | | | 22 | | | | 23 | | | | 24 | | | | 25 | | | | 26 | | | | 27 | | | | 28 | | | | 29 | | | | 30 | | | | 31 | | | | 32 | | | | 33 | | | | 34 | | | | 35 | | | | 36 | | | | 37 | | | | 38 | | | | 39 | | | | 40 | | | | 41 | | | |
六、PCP指标的底层数据分析 PCP指标是指大学的师均学术表现,由前五项指标得分之和,除以全时(Full time equivalent)教师数而得。从评估科学上来讲,指标体系需要较为完整地呈现各个必备要素变量,同时这些变量之间也必须是互相排斥的。前五项指标分别代表了人才培养质量、师资队伍水平(获两奖学者和高被引科学家)、学术产出(高水平论文和学术产出总量)。PCP是一项人均指标,汇总了前五项内容,作为第六项指标,是一种复合的重复性指标,其内容指代性需要进一步明确,以确认其在整个指标体系中的作用。
每一个大学排名的指标设置都有其考虑因素,也有其独有特征。世界大学学术排行榜(ARWU)已经转型为上海软科独立组织的全球性大学排名,在经费、人员、方法和过程等诸多方面都充分体现了第三方的特征。大学排名归根结底是给高等教育的消费者提供一个简化的图景,以便帮助他们做出更好的求学选择。ARWU的指标体系并不完美,也并非对大学的完整绩效评价,行政管理部门和院校管理者在使用的时候一定要非常谨慎。但是,作为世界上首个全球性的大学排名,ARWU也在世界范围内获得了较为广泛的认可和良好的声誉,成为了全球高等教育消费者观察研究型大学的一种重要尺度。为了弥补单一排名的不足,软科已经开发了最好大学排名和软科世界一流学科排名,为人们从多个角度观测和评量大学提供更加丰富的工具。
(作者:刘虹,上海理工大学管理学院讲师,里瑟琦智库兼职研究员。以上数据均来自人共采集,如有误漏,敬请指正!)
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