机构属性的诺贝尔科学奖分布规律研究(11)

[31] 员智凯,张艳.从诺贝尔奖分析现代大学科学研究创新[J].西北工业大学学报(社会科学版),2002,22(3)：57-61.

[32] Schlagberger E M,Bornmann L,Bauer J.At what institutions did Nobel laureates do their prize-winning work?An analysis of bio‐graphical information on Nobel laureates from 1994 to 2014[J].Scientometrics,2016,109(2)：723-767.

[33] Ye S Q, Xing R, Liu J, et al. Bibliometric analysis of Nobelists’awards and landmark papers in physiology or medicine during 1983-2012[J].Annals of Medicine,2013,45(8)：532-538.

[34] Hillebrand C D. Nobel century：A biographical analysis of phys‐ics laureates[J]. Interdisciplinary Science Reviews, 2002, 27(2)：87-93.

[35] Charlton B G. Scientometric identification of elite‘revolutionary science’research institutions by analysis of trends in Nobel priz‐es 1947-2006[J].Medical Hypotheses,2007,68(5)：931-934.

[36] 周光召. 历史的启迪和重大科学发现产生的条件[J]. 科技导报,2000,18(1)：3-9.

[37] 丁建洋.日本大学创新能力的历史建构研究[D].南京：南京大学,2013.

[38] 张志强，田倩飞，陈云伟.科技强国主要科技指标体系比较研究[J].中国科学院院刊,2018,33(10)：1052-1063.

[39] 陶诚,张志强,陈云伟.关于我国建设基础科学研究强国的若干思考[J].世界科技研究与发展,2019,41(2)：1-15.

[40] 章娟,段志光,于琦,等.中科院院士与诺贝尔生理学或医学奖获得者获奖前SCI 论文比较[J]. 医学与哲学, 2016, 37(1)：22-26.

[41] Horner K L, Rushton J P, Vernon P A. Relation between aging and research productivity of academic psychologists[J].Psycholo‐gy and Aging,1986,1(4)：319-324.

[42] Simonton D K. Varieties of (scientific) creativity： A hierarchical model of domain-specific disposition, development, and achieve‐ment[J]. Perspectives on Psychological Science, 2009, 4(5)：441-452.

[43] 门伟莉,张志强.科研创造峰值年龄变化规律研究——以自然科学领域诺奖得主为例[J]. 科学学研究, 2013, 31(8)： 1152-1159.

1 引 言作为全球科技界公认的权威科技奖项，诺贝尔科学奖是现代科技奖励中学术权威性最高、时间序列最长、数据量最大的国际性科技奖项。根据诺贝尔奖官方网站公布的数据，截至2018 年，诺贝尔科学奖（生理或医学奖、化学奖、物理奖）共颁发331 项（次），授奖607 人次。获得奖项的多寡可以从一个侧面折射出相关国家在相应基础科学领域的科学创新能力，是一个国家科学技术发展水平的重要标识。对诺贝尔科学奖数据进行深度分析和挖掘，可以观察过去百年来国际物理学、化学、生理学或医学领域基础前沿研究创新的一些内在规律，是科学学研究的重要内容。我国已经确定在2035 年左右跻身创新型国家前列，在2050 年左右建成世界科技强国的科技发展战略目标。因此，在重大基础前沿研究领域作出我国的重大贡献，创造出若干诺奖级科学发现成果，成为基础科学研究强国，为丰富人类科技文明知识体系作出我国应有的独特贡献，就是不言而喻的内在目标。为实现这一目标，就必须严肃地研究和回答科技强国的主要特征和标志、科技强国的主要科技指标、我国建成科技强国的量化目标。作为基础前沿科学领域原创性重大科学成果奖项，诺贝尔科学奖是一个不能忽视的科技指标。研究诺贝尔科学奖的分布规律，可以为国家科技决策层和科技部门思考促进基础科学研究、培育杰出科学人才、催生重大原创基础研究成果等的科技决策和科技政策，提供良好的镜鉴。本文从诺贝尔科学奖获奖者所在机构的属性，分析各类获奖机构的特点和获奖机构的年龄规律，深度了解诺贝尔科学奖获奖机构的特点，了解国际重大科学发现成果的机构分布情况和规律，旨在为我国科技强国战略布局、卓越科学创新机构建设和杰出人才的培养提供政策依据。2 国内外研究现状对诺贝尔科学奖及其获奖者系统性的学术分析，始于朱克曼对美国诺贝尔奖获得者的梳理和统计。从1977 年开始，朱克曼历经十年之久完成著作《科学精英：美国的诺奖获得者》（Scientific Elite：Noble Laureates in the United States）[1]——这是国际上第一本从学术角度研究诺奖及其获奖者的学术专著。该著作在科学社会学奠基者默顿的理论框架下，从诺贝尔获奖者出身背景、师承关系、研究工作和获奖前后的研究工作等多方面进行分析，开创了深度观察以诺贝尔科学奖为代表的国际权威科学奖项及杰出科学家科学发现规律的科学学研究方向。由于诺贝尔奖的成果权威性和世界影响性，此后，关于诺贝尔奖及其获奖者的研究逐渐成为科学学研究的重要内容，具体研究内容呈多样化和深入化的趋势，涉及诺贝尔科学奖的方方面面：诺贝尔奖得主的获奖年龄分析[3,4,9,11,20,22,43]、性别分别[5]、国籍分布[6]、教育背景或学术背景分析[7-8]，获奖成果产生年龄分析[9]、获奖学科或成果性质分析[10]，获奖者与科学家群体比较分析[11-12]，获奖成果的引文分析[13]，各国诺贝尔奖得主科研活动与创新思维特征分析[14]，诺贝尔科学奖中的科学合作[15]、获奖者群体创新方法研究[16-17]等。随着研究人员和研究成果的逐渐增多，诺贝尔奖科学奖的相关规律研究也逐渐成为一种“科学现象”。根据具体研究内容的不同，我们将目前诺贝尔奖获得者的相关研究分为个人层面和国家或机构层面两大类。有关获奖者个人层面的研究，除上述论及的通过诺贝尔奖获奖成果产出年龄评估科学家重大科学发现出现时间[9,11,18-23]，获得学术成果获认可的时间间隔[24]以及师生关系或者说师承效应研究[25-26]，另有研究将诺贝尔奖作为衡量个人学术能力的定量指标，以此为基础分析获奖者个人学术影响及其获奖前后的学术影响力、创造力变化[13,27]。有关国家或机构层面的研究，把诺贝尔奖作为科技实力的体现用于衡量国家或机构在科技实力或科技转化率方面的差距：如通过统计诺贝尔奖获奖者获奖时所属国籍，间接进行国际科技实力的对比分析；通过研究诺贝尔奖科学成果到商业产品的转化过程，提出了“企业主导的创新模型”、“企业与大学或公共机构合作的创新模型”和“新创企业转化成果的创新模型”[28]；根据诺贝科学奖获奖最多的4 个大国（美国、英国、法国和德国）1901 年以来获奖数量变化趋势、亿均人口获奖数量变化趋势以及亿均人口诺奖获奖率变化趋势，认为美国作为世界科技中心的地位正在逐渐被削弱，美国按照人口平均的诺贝尔科学奖的获奖能力自1972 年以来一直在下降[29]；根据诺贝尔奖国家获奖数量多寡的变化趋势推测国际科技布局主导时代的变化特征，认为美国绝对主导诺贝尔奖项的时代已经结束[30]。对于研究机构与诺贝尔奖数量的相关性研究主要涉及通过分析大学科学研究产生诺贝尔奖的意义和规律，认为诺贝尔奖注重原始创新研究，而大学是诺贝尔奖产生的沃土[31]。Schlagberger 等[32]选取1994—2014 年诺贝尔自然科学奖155 位诺奖得主（物理学奖55 位、化学和生理学或医学奖各50 位）为研究对象揭示其职业流动性。结果表明，诺奖得主中作出诺奖成果和获得诺奖都在同一国家的占77%，部分获奖者虽然更换国籍，但单位变化后机构属性未发生变化，因此作出获奖成果和获得诺奖时所在单位属性没有发生变化的获奖者占82.6%。Ye 等[33]的统计结果认为，从1950 年开始，几乎所有的获奖者都没有离开他作出获奖成果时所在的国家。据此，我们认为，诺贝尔获奖者在同一国家内的相似性质的单位间或不同国家相似性质单位间流动更为频繁。如果将时间拉长至整个诺奖授奖史，由于国际科技合作引发的人才流动近些年来才越发频繁，获奖者获奖成果和最终获奖单位为同一属性的机构的比例可能会更高。目前，对于诺贝尔科学奖获奖机构的深入分析比较少[36]，对获奖机构类型和获奖数量趋势的分析也较少见。本文以此为出发点，统计并分析1901—2018 年诺贝尔科学奖获奖机构数据，希望为我国宏观科技战略布局和创新型国家及世界科技强国的建设提供数据支持和相关科技政策决策依据。3 数据来源及处理方法诺贝尔官方网站（）是发布诺贝尔奖获奖者信息的权威网站，也是诺贝尔获奖者相关信息最可靠的数据来源[34]。据统计，该网站发布了自1901 年诺贝尔奖开始颁发以来诺贝尔物理学奖、化学奖、生理学或医学奖、和平奖、文学奖和经济学奖（由瑞典国家银行在1968 年设立“瑞典国家银行诺贝尔经济奖”，习惯上称之为诺贝尔经济学奖，并于次年首次颁奖）历年获奖者个人信息、人物传记、获奖感言等音频或视频资料，诺贝尔遗嘱及其他获奖者个人信息，获奖者数据概览等。因此，文章所用数据主要来自该网站。然而，该网站没有对诺贝尔获奖者做出重要成果的单位信息作官方统计，也没有在获奖者个人信息中作明确的标识，仅在部分获奖者个人述评中有所涉及。我们认为，对获奖者作出重要成果的单位属性及特点进行分析虽然更有意义，但数据获取需要耗费大量的时间和人力，数据的准确性也无从考证[35]。鉴于获奖者做出获奖成果的单位属性与最终获奖单位属性的高度一致性，我们将获奖机构属性与获奖成果产生机构的属性做了类比，将诺贝尔奖官方网站提供的获奖者机构信息作深入分析。这里，我们将获奖时机构属性与获奖成果产生机构属性作类比，逻辑上可能产生的影响是：绝大多数获奖者在做出获奖成果后，由于积累了部分学术资源后，将更理智地选择对其职业生涯发展更有利的研究机构或学术平台。这容易引发学术资源在学术机构上的“马太效应”。对于本研究而言，这种影响不仅不会削弱我们的研究意义，反而将从逻辑上加强了研究诺贝尔科学奖获奖机构属性的研究意义——获奖者获奖时所在的单位是获奖者理智选择后的结果，这些机构何以引起诺奖级科学家的注意力并最终引发科学界的“良禽择木而栖”现象？研究使用的数据还包括研究团队前期研究成果中根据官方网站数据进行系统统计分析的部分数据[24]，包括1901—2018 年诺贝尔科学奖获奖者成果产生时间等数据 诺贝尔科学奖数据经统计，自1901 年首次颁奖至2018 年，物理学奖（Physics，P）112 项（次），210 人；化学奖（Chemistry，C）110 项（次），181 人；生理或医学奖（Medicine，M） 109 项（次），216 人；获奖人数607 人次，共计604 人（有3 人2 次获奖）（表1）。获奖国家共计27 个，获奖机构共计213 个。各国获得诺贝尔科学奖的统计情况如表2 所示。表1 1901—2018年诺贝尔科学奖统计——颁奖次数、获奖人数、获奖人次奖项类别物理学奖（P）化学奖（C）生理学或医学奖（M）合计颁奖项数112 110 109 331获奖人次210 181 216 607获奖人数209 180 216 604表2 1901—2018年诺贝尔科学奖统计——各国获奖人次注：空白表示数值为零。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国家美国英国德国法国瑞士日本瑞典俄罗斯荷兰加拿大丹麦奥地利比利时澳大利亚意大利以色列挪威阿根廷中国捷克斯洛伐克芬兰匈牙利印度爱尔兰葡萄牙西班牙突尼斯合计获奖总人数294 86 66 36 23 17 16 11 10 9 8 6 6 5 5 4 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 607 C 79 29 31 12 7 5 5 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 1 1 181 P 104 26 20 14 8 8 4 9 7 2 3 1 1 1 1 1 1 1 210 M 111 31 15 10 8 4 7 1 2 2 4 4 4 4 3 2 1 1 1 1 1 1 216在统计获奖者所属国家数据时，由于从获奖机构层面进行国家获奖数据统计，因此与以往按照获奖者国籍进行统计的方法不同，我们按照以下原则进行统计，该种方式将更加符合机构和国家知识产权的共享规定。（1）若同一获奖者同一年获奖，且属于不同单位但同一国家的，按该国获奖1 人次计算。例如，2005 年生理学或医学奖获奖者Barry J. Marshall 同属于NHMRC Helicobacter pylori Research Laboratory，QEII Medical Centre 和University of Western Australia三个单位。（2）若同一获奖者同一年获奖，且属于三个不同单位但同一国家，同上处理。数据中仅2009 年生理学或医学奖获奖者Jack W. Szostak 同属美国三家机构。上述两种情况共有39 位诺贝尔自然科学奖获得者。（3）若同一获奖者同一年获奖，且属于不同单位、不同国家的，按各国获奖1 人次计算。例如，2002 年化学奖获奖者Kurt Wüthrich 同属于The Scripps Research Institute，La Jolla，CA，USA 和Eidgen?ssische Technische Hochschule （Swiss Federal Institute of Technology），Zurich，Switzerland。上述情况有12位获奖者，涉及51 个国家。（4）同一获奖者在不同年份获奖（不论奖项），同属一个国家的，按照实际获奖次数进行统计。例如，1956 年和1972 年物理学奖获奖者John Bardeen两次获奖时均在美国。此类情况有3 人。同时，对部分奖项数据进行了合理归并处理，如1909 年物理学奖获奖者Ferdinand Braun，获奖时所在单位信息为Strasbourg University，Strasbourg，Alsace（then Germany，now France），因此，该奖项归入德国。同一年奖项由不同国家获奖者分享的，各个国家分别计算一次获奖；同一奖项由一人或者由来自相同国家的获奖者分享的，该国计算一次获奖，共去除国家重复奖项163 项，其中化学奖去掉34 项，物理学奖去掉64 项，生理或医学奖去掉65 项。需要说明的是，由于统计角度不同，各国获奖次数有明显的差异。以日本为例，按照获奖者国籍进行统计时，1949—2018 年日本诺贝尔奖获奖者26人，其中含美籍日裔2 人、文学奖获奖者3 人、和平奖1 人。除去上述获奖者后，1949—2018 年诺贝尔科学奖获奖人数为20 人，含化学奖7 人、物理学奖9 人、生理或医学奖4 人。但此处在统计国家获奖数据和机构获奖数据时，统一使用获奖时获奖者所在机构（国家），因此，统计结果与上述数据存在差别。经分析，差异主要来源于以下4 位获奖者：1973 年物理学获奖者江崎玲于奈、1987 年生理或医学奖获奖者利根川进、2008 年化学获奖者下村修、2010 年化学获奖者根岸英一，获奖时所在单位均在美国。因此，表2 的国家数据中日本1949—2018 年诺贝尔科学奖获奖人数为17 人，含化学奖5人、物理学奖8 人、生理或医学奖3 人 机构数据合并与去重为尊重获奖事实，诺贝尔奖官方网站中获奖者机构名称为获奖当时的机构名称，没有归并和更新，一个机构多个名称甚至机构信息错误的现象并不少见。如诺贝尔奖官方网站将1928 年诺贝尔生理学或医学奖获奖者Charles Jules Henri Nicolle 的机构信息标注为Institut Pasteur, Tunis，实际应为Institut Pasteur, France。我们仔细检查了所有数据并对数据做了必要的整理和修正。机构数据整理具体原则如下。（1）对同一机构的不同表述方式进行合并，如将Bell Telephone Laboratories 与Bell Laboratories 合 并为Bell Laboratories（贝尔实验室）。（2）将不同语种表述的机构，合并为英语表述的机构，如Bureau International des Poids et Mesures合并到International Bureau of Weights and Measures（国际计量局或国际权度局）。（3）如机构已经更名，则将机构旧名称合并到机构新名称，如将Kaiser-Wilhelm-Institut für Chemie、Kaiser-Wilhelm-Institut für Physik、 Max-Planck-Insti‐tut für Kohlen for Schung 等 统 一 合 并 到Max-Planck-Institute（马普学会）。（4）将全球著名机构的简称合并到其相应的全称，如将MIT 合并到Massachusetts Institute of Tech‐nology（麻省理工学院）等。（5） 对于University of California，由于该校各个分校实际为独立的院校，没有做数据合并等额外处理。（6）如同一获奖者同时隶属于两个或两个以上的不同机构，不论这些单位是否属于同一国家，各个机构均分别统计。因此，从各个机构角度统计的获奖次数之和大于实际的颁奖项数。此种情况共涉及获奖机构54 个机构，其中化学、物理和生理或医学各领域分别为19 个、21 个和16 个 机构数据特殊情况处理同一获奖者在不同年份获奖（不论奖项，此情况共计3 人），按以下三种情况进行处理。（1）两次获奖属于同一机构的，按照实际获奖人数进行统计。（2）两次获奖单位属于不同机构的，各机构分别统计。（3）统计机构获奖数量时，诺贝尔物理学奖1956年和1972 年获奖者John 两次获奖时均在美国的Uni‐versity of Illinois（伊利诺伊大学），造成美国该机构获奖人数和获奖次数不相等，其余机构的获奖人数等于获奖次数 机构数据的分类归并为方便对各类获奖机构获奖情况进行统计和分析，将获奖机构按照机构性质分为以下几类（表3）。其中，Institute 或者institution 是研究所还是大学，由机构实际性质决定：如俄罗斯的A. F. Ioffe Physi‐co-Technical Institute 指的是苏联（现俄罗斯）科学院列别捷夫物理研究所，德国Max-Planck Institute 指的是德国马普学会，而Massachusetts Institute of Tech‐nology 指的是美国麻省理工学院。表3 诺贝尔奖获奖机构不同类型归类标准序号1 2 3 4 5机构类型大学研究院所（实验室）企业或公司基金会医院或诊所机构名称中包含的关键词University、School、College、Campus Laboratory、Biolabs、Center、Organization、Council Company、Inc、、Fund Hospital、Clinic缩写U L I F H4 数据结果分析不同性质的获奖单位在不同领域表现出迥异的科学原始创新成果生产力。表4 描述了诺贝尔科学奖及分奖项各类机构的获奖次数。如前所述，由于部分获奖者在获奖时同属于不同机构，因此，机构累计获奖次数明显大于实际获奖者人数。此种计算方法虽然导致了大量重复获奖者信息，但展示了所有获奖机构真实的获奖隶属情况数据，也更符合知识产权的共享规定。表4 1901—2018年诺贝尔科学奖获奖机构类型分布（获奖次数）注：空白表示数值为零。三大学科实际参与统计人数为学奖179 人，物理学奖208 人，生理或医学奖215 人。其中，化学奖实际获奖人数为180 人，但Kary 在1993 年获得诺贝尔化学奖时，机构信息不详，没有纳入统计；物理学奖实际获奖人数为209 人，但Marie Curie 在1903 年获得诺贝尔物理学奖时单位信息不详，没有纳入统计；生理学或医学奖实际获奖人数与获奖人次相同，实际获奖人数为216 人，但J. Robin 在2005 年获得诺贝尔生理学或医学奖时，机构信息不详，没有纳入统计。表中统计结果与诺贝尔官方网站在逻辑上是一一对应的。序号1 2 3 4 5机构性质大学研究院所企业或公司基金会医院或诊所合计机构累计获奖次数450 180 11 5 9 655 C 107 58 4 1 170 P 269 68 7 344 M 74 54 4 9 1414.1 基于机构属性的诺贝尔科学奖获奖数量统计为了进一步统计，需要将同一奖项由不同类型的机构共享的情况进行整理。据此，做出基于机构属性的诺贝尔自然科学奖获奖机构分布（表5）。表5 是基于机构属性的诺贝尔自然科学奖获奖数量年度分布。诺贝尔自然科学奖获奖机构中，大学与研究所是获奖机构中的绝对主力。因此，在基础前沿科学研究创新中，大学和科研院所是原创性科学知识发现的主力军，尤其是美国哈佛大学、斯坦福大学、加州理工大学、洛克菲勒大学、麻省理工学院，以及英国剑桥大学、牛津大学等表现卓著。科研院所中，德国马普学会和英国MRC 分子生物学实验室、法国巴斯德研究所等优势明显。这与大学和科研院所是以基础研究、应用基础研究为主要任务的机构定位是分不开的。表6 中列出了1901—2018 年诺贝尔自然科学奖主要获奖机构获奖人数。由于篇幅所限，此处只列出诺贝尔科学奖获奖次数≥7 次和各领域获奖次数≥2 次的国家名称（如表7 所示）。对于诺贝尔化学奖而言，大学是获奖机构的主体。从1918 年德国Fritz Haber Institute（弗里茨哈伯研究所）获得第一项诺贝尔化学奖开始，研究院所开始在化学奖中占有重要一席。但大学在化学诺奖级成果的发现与获奖方面，优势更加显著，尤其像美国的哈佛大学、洛克菲勒大学、柏林大学、加州理工学院，以及英国牛津大学、德国海德堡大学等表现突出，研究院所中的德国马普学会、英国MRC 分子生物学实验室、美国霍华德休斯医学研究所和瑞士联邦技术研究所等都是获奖次数较多的机构。由此可以看出，美、英等国的化学奖集中出现在大学，研究院所斩获较少；而德国和瑞士的化学奖分散在研究院所。在化学领域，美国研究院所的研究规模优势不及美国大学。另外，自德国的I.G. Farbenindustrie A. G 公司在1931 年获得诺贝尔化学奖后，企业开始现身诺贝尔化学奖的角逐中。对于诺贝尔物理学奖而言，大学和研究院所同是获奖主力。但从英国Marconi Wireless Telegraph Co. Ltd（马可尼无线电报有限公司）获得1909 年诺贝尔物理学奖之后，瑞士Swedish Gas-Accumulator Co（瑞典蓄能器公司）、美国General Electric Com‐pany（通用电气公司）等企业也相继获得1912 年、1973 年、1988 年、2000 年和2002 年的诺贝尔物理学奖。企业在诺贝尔物理学奖中的出现频率逐渐有所增加。美国斯坦福大学、哈佛大学、加州理工学院等和英国的剑桥大学表现出色，贝尔实验室和苏联（现俄罗斯）科学院列别捷夫物理研究所在诺贝尔物理学奖领域表现尤为突出。与诺贝尔化学奖和物理学奖相比，诺贝尔生理学或医学奖获奖机构表现出明显的特性。①生理或医学奖获奖机构的性质呈现多样化趋势：医院和诊所成为生理学或医学奖中独有的研究机构，与科学基金会一起，成为获奖机构类型中重要性逐渐增加的组成部分；②研究院所或实验室获得奖项数量与大学不分伯仲，研究院所、科学基金会和医院或诊所的表现也更活跃。其中，研究院所在1903—1910年获奖机构数量几乎与大学持平，在1907 年一度实现了赶超之势；但1911 年被大学追平。随后的将近一个世纪里，研究院所与大学获奖机构数量亦步亦趋，直到1986 年意大利的Institute of Cell Biology of the C. N. R（CNR 细胞生物学研究所）获得该年的诺贝尔生理或医学奖，研究院所的获奖数量再次超过大学（图1）。表5 1901—2018年基于机构属性的诺贝尔科学奖获奖数量年度分布 单位：次数注：空白表示数值为零。起止年份1901—1910 1911—1920 1921—1930 1931—1940 1941—1950 1951—1960 1961—1970 1971—1980 1981—1990 1991—2000 2001—2010 2011—2018合计大学C 10 7 9 9 10 9 7 14 14 16 17 18 140 M7 6 10 11 13 14 15 16 9 13 14 17 145 P 11 8 11 9 8 18 16 16 10 19 18 21 165研究院所C 1 1 5 1 5 8 4 4 3 10 8 50 M 7 2 3 8 5 16 22 20 28 13 31 23 178 P 1 1 1 1 1 5 3 9 12 3 13 9 59企业或公司C 3 1 1 5 M 1 1 3 1 2 1 2 11 P 1 1 1 1 1 1 6基金会C 1 1 M 1 1 3 5 P医院或诊所C M 1 2 1 2 1 1 1 9 P表6 1901—2018年诺贝尔科学奖各机构获奖人次（获奖次数≥7）注：空白表示数值为零。序号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19获奖机构哈佛大学斯坦福大学马克斯-普朗克研究所加利福尼亚理工学院洛克菲勒大学麻省理工大学剑桥大学哥伦比亚大学加州大学伯克利分校分子生物学实验室牛津大学康奈尔大学霍华德休斯医学研究所普林斯顿大学贝尔实验室德克萨斯大学柏林大学伦敦大学海德堡大学所属国家美国美国德国美国美国美国英国美国美国英国英国美国美国美国美国美国德国英国德国获奖次数28 20 19 19 17 15 14 13 13 10 9 8 8 8 8 8 7 7 7获奖人数28 20 19 18 17 15 14 13 13 9 9 8 8 8 8 8 7 7 7 C7 7 10 5 6 2 3 3 5 8 4 3 4 2 5 1 4 P9 10 4 9 8 7 6 7 4 7 8 2 2 2 M 12 3 5 5 1 1 5 4 4 1 2 5 1 4 1 6 4 1表7 基于机构属性的1901—2018年诺贝尔科学奖获奖者分布（获奖次数≥2）注：空白表示数值为零。国家美国英国荷兰瑞士瑞典西班牙俄罗斯葡萄牙挪威日本意大利匈牙利德国法国丹麦中国加拿大比利时奥地利澳大利亚阿根廷合计大学C 69 15 21 8 7 5 4 9 1 1 1 2 1 1 3 1 149 M 79 21 8 4 5 2 3 3 1 2 2 2 3 4 2 1 142 P 77 21 15 16 2 8 1 1 6 3 1 1 1 153研究所C 11 15 15 3 1 1 1 1 1 49 M 32 7 8 6 3 5 1 1 1 2 2 1 1 1 1 72 P 28 4 6 2 8 1 2 2 2 1 59企业或公司C2 2 1 5 M P 4 1 1 6基金会C M1 3 1 5 P医院或诊所C9 9 M P 合计313 87 75 39 23 16 19 13 8 6 9 8 5 6 6 3 4 2 2 3 2 649图1 基于机构属性的1901—2018年诺贝尔科学奖年龄规律（机构属性为大学和研究院所）1. Uc、Lc 分别表示化学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；Um、Lm 分别表示生理学或医学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；Up、Lp 分别表示物理学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；2. 为将诺贝尔化学奖、生理学或医学奖和物理学奖区别显示在同一图中，将化学奖获奖者相关数据在数值上统一调高30，将物理学奖获奖者相关数据在数值上统一调低30，使三大奖项获奖者年龄在数值上处于三个不同的区间。在诺贝尔生理学或医学奖中，美国哈佛大学、洛克菲勒大学，英国牛津大学和瑞典卡罗林斯卡医学院等在大学中表现出色，法国巴斯德研究所、德国的马普学会表现较为突出 基于机构属性的诺贝尔科学奖年龄规律分析为进一步分析基于机构属性的诺贝尔科学奖规律，我们针对获奖者年龄进行分析，包括获奖年龄变化规律和获奖成果产生年龄变化规律两部分 基于机构属性的诺贝尔科学奖获奖年龄变化规律结合前述分析，大学、科研院所或实验室产生了数量众多的诺贝尔科学奖。结合前期研究成果[43]，绘制了基于机构属性的大学、科研院所或实验室的诺贝尔科学奖年龄变化趋势图。从图1 和图2 可以直观地看出，这两类机构获奖年龄变化趋势与诺贝尔科学奖整体获奖年龄变化趋势一致。各学科在不同阶段表现出些微差异。如1901—1980 年，在化学和生理或医学领域，获奖机构为大学的获奖者获奖年龄较物理学同行更高，但在此期间获奖机构为科研院所或实验室的获奖者在获奖年龄方面并没有表现出明显的特征；而此后，生理学或医学获奖者中，科研院所的获奖者获奖年龄逐渐超过大学中的获奖者。图2 基于机构属性1901—2018年诺贝尔科学奖获奖年龄规律（机构属性为大学）为进一步明确揭示获奖年龄增长趋势，通过拟合线性趋势函数，可以看到在获奖年龄增长速度方面，单位属性为大学的获奖者获奖年龄平均以2.16岁/百年的速度增长，研究院所获奖者的获奖年龄平均以1.76 岁/百年的速度增长，增长速度慢于前者。这一方面可能是由于两类机构获奖者数量不同造成的统计上的误差；另一方面，也可能是由于研究院所在科研成果转化速度方面快于大学，由此造成大学学术成果认可在时间上的迟滞现象，后文将继续展开分析。获奖单位属性为企业或公司、基金会和医院或诊所的获奖者数量较少，所以罗列在表8 中。从表8 也可以明显看出，除化学奖获奖者人数集中于大学和科研院所，企业或公司、基金会和医院或诊所获奖人数较少，获奖年龄无法统计出明显的变化趋势外，物理学和生理学或医学领域获奖者获奖年龄呈现出较为明显的增长趋势。表8 1901—2018年基于机构属性的诺贝尔科学奖获奖年龄统计分析——以获奖时间为统计标准 单位：年注：1. 大写字母表示获奖者获奖时的机构属性，随后的小写字母表示诺贝尔科学奖的学科属性。即：U 表示大学，L 表示研究院所（实验室），I 表示企业或公司，F 表示基金会，H 表示医院或诊所；c 表示化学奖，m 表示生理学或医学奖，p 表示物理学奖；2. —表示由于没有获奖者，该处获奖者年龄数据无法统计。统计年份1901—1910 1911—1920 1921—1930 1931—1940 1941—1950 1951—1960 1961—1970 1971—1980 1981—1990 1991—2000 2001—2010 2011—2018化学奖Uc 52.49 49.29 52.15 47.95 55.01 53.41 58.06 59.55 56.26 64.76 67.31 70.2 Lc—47—36.98 65.75 52.63 55.25 60.01 54.04 57.14 66.06 67 Ic——51.85——43.51—Fc——68.81——Hc——生理学或医学奖Um 52.78 47.79 55.18 52.54 55.02 52.46 56.40 58.78 56.28 64.94 62.07 67.39 Lm 58.24——54.85—52.16 53.04 56.93 65.27 67.88 68.14 76.44 Im——Fm——49.95——46.97——66.13—Hm——42.86 59.82 54.52—53.77 71.69 56.18 57.1—物理学奖Up 53.66 46.70 44.56 39.74 49.48 51.60 52.57 53.24 66.42 61.74 66.00 69.84 Lp 62.08 59.81 42.73 56.13—50.08 57.32 52.05 54.79 64.16 66.08—Ip 35.62 43.03——44.67 56.1—71.18 35.62 Fp——Hp——4.2.2 基于机构属性的诺贝尔科学奖重大成果产出年龄变化规律分析考察重大成果产出年龄变化规律，应以重大成果产生时间为标准进行横向比较[24]。经统计，1901—2018年诺贝尔科学奖获奖成果产出时间范围为1871—2010 年。从图3 和表9 可以看出，大学和研究院所的获奖者作出重大成果的年龄几乎呈同步增长趋势，但近年来，尤其是1980 年以后研究院所获奖者作出重大成果的年龄较大学获奖者呈现更快的增长趋势。但前述分析中，研究院所获奖者获奖年龄增长趋势相对大学获奖者较慢，可以推定，研究院所获奖者研究成果授奖时滞更短，其成果获学术界认可的时间更短，成果转化时间更短。图3 基于机构属性的1901—2018年诺贝尔科学奖获奖成果产出年龄变化趋势（机构属性为大学和科研院所）1. Uc、Lc 分别表示化学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；Um、Lm 分别表示生理学或医学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；Up、Lp 分别表示物理学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；2. 为将诺贝尔化学奖、生理学或医学奖和物理学奖区别显示在同一图中，将化学奖获奖者相关数据在数值上统一调高20，将物理学奖获奖者相关数据在数值上统一调低20，使三大奖项获奖者年龄在数值上处于三个不同的区间。值得一提的是，生理或医学奖获奖者作出重大成果的年龄变化趋势不明显，医院或诊所作为生理或医学奖独有的获奖机构，在这方面表现得尤其显著 基于机构属性的诺贝尔科学奖授奖时滞分析因此，借鉴诺贝尔科学奖授奖时滞研究的思路[43]，本文对基于机构属性的1901—2018 年诺奖科学奖（获奖成果产生于1871—2010 年）获奖成果产生后到获得奖项之间的授奖时滞进行分析。结果显示（表10，图4），在三大学科领域，大学获奖者时滞呈现明显的增长趋势，对物理学领域而言，尤其如此：授奖时滞处于持续攀高的趋势，企业或公司的获奖成果授奖时滞明显短于相同领域的大学和研究院所；而上文分析的授奖时滞缩短还来源于在化学和生理学或医学领域，授奖时滞在1980 年附近开始呈现缩短趋势，生理学或医学研究院所在这方面的表现更加突出；化学奖授奖时滞也同期呈现缩短趋势，但获奖者机构属性对授奖时滞的变化趋势几乎没有影响。不同学科领域、不同机构属性的获奖者授奖时滞呈现明显的不同。在分析此类问题时，应区别对待 数据分析总结综上系统分析，得出诺贝尔科学奖获奖机构分布呈现以下特点。表9 1901—2018年基于机构属性的诺贝尔科学奖成果产出年龄统计分析——以获奖成果产出时间为统计标准 单位：年注：1. Uc、Lc、Ic、Fc、Hc 分别表示化学奖获奖者获奖时机构属性，生理学或医学奖和物理学奖获奖者机构属性采用相同方式表述；2. —表示由于没有获奖者，该处获奖者年龄数据无法统计。统计年份1871—1880 1881—1890 1891—1900 1901—1910 1911—1920 1921—1930 1931—1940 1941—1950 1951—1960 1961—1970 1971—1980 1981—1990 1991—2000 2001—2010化学奖Uc 31.84 30.77— —32.72 37.19 35.72 35.82 42.55 37.05 40.89 43.32 48.07—Lc——41.19 40.07 37.07—36.87 42.91 35.23 36.02 41.99 38.00 51.00 Ic——34.92——59.25—28.58— —Fc——36.88——Hc——生理学或医学奖Um 30.4 32.6— —42.72 41.93 39.03 37 39.6 40.43 37.75 38.05 44.17 42.75 Lm—37.35 46.32— —39.93 38.97 36.99 42.88 34.68 39.42 46.33— —Im——Fm——36—25.06— —49.4—54.95 Hm——31.91 44.7 51.91 33.46—34.23 32.15— —物理学奖Up 27.76 37.46— —35.15 32.47 32.25 35.07 34.79 39.43 37.76 44.84 43.88—Lp——40.84—45.2—37.18 33.68 36.69 34.55 49.64 67.09—Ip——26.74 34.17 56.16 51.24— —Fp——Hp——表10 1901—2018年基于机构属性的诺贝尔科学奖授奖时滞分析——以获奖成果产出时间为统计标准 单位：年注：1. Uc、Lc、Ic、Fc、Hc 分别表示化学奖获奖者获奖时机构属性，生理学或医学奖和物理学奖获奖者机构属性采用相同方式表述；2. —表示由于没有获奖者，该处获奖者年龄数据无法统计。统计年份1871—1880 1881—1890 1891—1900 1901—1910 1911—1920 1921—1930 1931—1940 1941—1950 1951—1960 1961—1970 1971—1980 1981—1990 1991—2000 2001—2010化学奖Uc 27.93 18.72— —17.76 18.6 8.68 17.93 17.7 28.11 25.39 18.46 14.97—Lc——13.44 6.93 22.6—24.13 14.43 34.36 24.68 16.94 14.00 16.00 Ic——16.93——23.93—14.93——Fc——31.93——Hc——生理学或医学奖Um 37.95 20.62— —15.24 14.53 16.36 18.28 15.52 21.47 25.28 25.07 15.97 8.45 Lm—25.45 7.28— —14.28 28.95 24.55 15.46 25.08 15.95 0.00— —Im——Fm——13.95—15.95— —26.95—0.95 Hm——10.95 14.95 2.95 26.28—21.95 24.95— —物理学奖Up 28.93 11.93— —10.2 10.46 19.22 15.79 19.8 30.66 24.93 23.28 16.6—Lp——10.43—10.93—14.93 18.03 26.26 22.93 18.43 15.43—Ip——17.93 21.93 20.93 19.93— —Fp——Hp——1）获奖机构高度集中分布于大学和科研院所，但美英德法等获奖大国呈现不同特点不论从诺贝尔科学奖总体而言，还是从化学奖、物理学奖和生理或医学奖各奖项来看，大学和科研院所都是诺奖主要产出机构，尤其是美国哈佛大学、斯坦福大学、加州理工学院、麻省理工学院和英国剑桥大学、牛津大学以及德国马普学会等世界一流大学、一流研究机构，在高质量的学术性师承关系等对塑造微观学术环境的关键方面[37]形成了诺贝尔奖马太效应。图4 基于机构属性的1901—2018年诺贝尔科学奖授奖时滞变化（机构属性为大学和科研院所）1. Uc、Lc 分别表示化学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；Um、Lm 分别表示生理学或医学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；Up、Lp 分别表示物理学奖获奖者获奖时机构属性为大学和研究院所；2. 为将诺贝尔化学奖、生理学或医学奖和物理学奖区别显示在同一图中，将化学奖获奖者相关数据在数值上统一调高60，将生理学或医学获奖者相关数据在数值上统一调高30，使三大奖项获奖者年龄在数值上处于三个不同的区间。作为当今五大科技强国的美国、英国、德国、法国和日本[38]，获奖机构组成呈现不同特点。例如，美国、英国和法国的诺贝尔获奖机构主要集中于世界一流大学，而德国和瑞士、丹麦、意大利等国家的诺贝尔奖获奖机构主要集中于世界一流研究院所。科学研究是一种高度专业化的科学职业分工，大学和科研院所的机构定位、组织环境、制度环境、文化环境和人文环境[17]对重大科学发现的出现发挥着重要的推动和保障作用。美、英、德、法等国在诺贝尔科学奖获奖机构呈现出的不同特点，实际上反映的是不同国家大学、科研院所等科学创新机构的不同发展历程，以及国家科技规划、科技战略布局等的不同侧重点。2）基于不同获奖机构属性的获奖者年龄变化趋势呈现领域差异性，诺贝尔物理学奖呈现明显特性诺贝尔科学奖获奖者获奖年龄、重大成果产出年龄和授奖时滞都呈现相似的变化趋势[24,43]，然而，同一学科不同获奖机构的获奖者上述指标变化趋势并不完全一致。表现最明显的是在授奖时滞问题上物理学科不同获奖机构的表现：对于物理学科整体而言，授奖时滞处于持续缩短趋势，但该领域大学和研究院所授奖时滞呈现持续扩大的趋势，而企业或公司的获奖成果授奖时滞明显短于相同领域的其他获奖机构，缩短的趋势之大掩盖了主要获奖机构授奖时滞拉大的事实。因此，在具体分析该类问题时，有必要区分学科的同时，区分不同的获奖机构类型。3）科研人员隶属多机构的现象促进了跨机构的学术交流与合作虽然科研合作并非原创性科学发现成果产生的充分条件，但是随着创新全球化和学科领域交叉融合现象的日益深入，现代科学研究的合作日益密切是必然趋势。与我国研究人员长期以来一般只隶属于某一研究机构相比（近年来流动性增强），诺贝尔科学奖获得者获奖时隶属机构呈现更复杂的多样性[35]，有些获奖者同时在一个国家或多个国家的两个或两个以上机构供职。如1939 年诺贝尔化学奖获得者Adolf 获奖时同时隶属于德国的Berlin Universi‐ty（柏林大学） 和Max-Planck Institut（马普学会）两个机构，2009 年诺贝尔生理学或医学奖获得者Jack 同时隶属于美国的Harvard University（哈佛大学）、Howard Hughes Medical Institute（霍华德·休斯医学院）和Massachusetts General Hospital（麻省总医院）三个机构。对这些获奖者作出重要成果的年龄和授奖时滞进行分析，发现它们在这些指标上显示出一定的优越性。这种通过工作关系建立起来的跨机构深入合作关系，更有利于促进学术创新。5 结论与建议创新驱动是知识发现与技术发明驱动，创新驱动也是形势所迫。在激烈的国际竞争中，唯创新者进，唯创新者强，唯创新者胜。诺贝尔科学奖作为国际上公认的重大科学发现的标杆，是否获得诺贝尔科学奖已经成为一个国家原始科技创新软实力的重要评价指标。随着我国科技实力不断增强、科技基础不断厚实，科技产出的数量增长雄踞世界第二，科技创新的质量化发展是大势所趋。应以此为契机，研判和把握世界科技发展大势，敏锐抓住科技革命的新方向，进一步扩大我国科学研究的国际影响力，优化基础科学研究重点布局领域体系，加强基础科学杰出科学人才培养，完善基础研究稳定经费支持政策体系，协调好国家顶层设计的竞争性择优支持的定向基础研究资助体系与科学家自由探索的基础前沿高风险研究资助体系之间的关系[39]，进一步提升我国原始创新能力对世界科技发展的贡献。基于本文的分析结果，提出如下建议。1）制定我国跻身创新型国家前列及世界科技强国的基础科学强国目标世界科技强国必然是基础科学研究强国。基础科学研究强国，必然在科技领域对人类作出重大原始创新发现和贡献。诺贝尔科学奖鼓励人类在科学精神引导下探索自然界的深层规律，以促进人类深入理解自然为目标，通过原创性基础科学发现成果为人类作出最大的科学贡献，获奖成果无疑是人类科技知识大厦上的闪耀明珠。取得系列诺贝尔科学奖，是一个国家基础前沿原始创新能力的有力展示。迄今获得最多诺贝尔科学奖的美国、英国、德国、法国、瑞士和日本等国家，毫无疑问都是世界上科技创新能力最强的国家。中国迄今为止仅有两位本土学者获得诺贝尔科学奖，分别是屠呦呦（2015年）和高锟（2009 年）。除诺贝尔科学奖外，我国科学家在科技领域国际奖项的占有率方面表现也不甚理想，与主要发达国家相比，我国在国际科技领域大奖获奖人数方面还存在很大差距[38]。我国要建设世界科技强国，必须要制定建设基础科学研究强国的战略目标、政策体系，厚植创新土壤，培养科学精神，激发科学思想，长期稳定支持基础科学研究。值得一提的是“日本诺奖现象”。日本在2000年制定的《第二期科学技术基本计划》中提出，日本要在“未来50 年获得30 个诺贝尔奖”。截止到2018 年，从获奖机构层面进行统计，日本共获得诺贝尔科学奖15 项（从获奖者国籍进行统计为18 项、21 人，但4 人获奖时所在单位在美国。前文已有述及，此处不予赘述），共17 位获奖者。2000 年此计划制定以来，日本获得诺贝尔科学奖12 项，获奖者14 人。可以看出，此计划制定以来，日本几乎平均每年就有1 人获得诺贝尔科学奖，日本正在一步一步实现该宏伟目标。2）以建设基础科学研究强国为目标，建设一流卓越科学创新机构来源于不同机构属性的科学家在作出重大原始创新、成果转化和获得学术认可方面存在明显区别。这种区别不仅来自于学科属性的特异性，还来自于不同属性机构的内在科学创新机理的特异性。因此，应客观认识不同机构研发力量的成长和发展规律，针对不同研发环境有区别的营造适宜的科研氛围。观察百年诺贝尔奖的历史，尽管近年来诺奖获奖机构的多样性有所增加，但大学、科研院所等科学专业机构仍然是科学发现和创新的主要力量。基础前沿科技知识创新是一项高智力、高投入、高风险的活动，需要相应的科学研究机构长期不懈地持续攻关努力。从国际上诺奖科学奖获奖机构的属性可以看出，有长期良好科学传统的历史悠久的世界一流大学、科研院所是诺奖科学成果产出的主力机构。因此，建设卓越科学创新机构，聚集科学精英人才，培育科学追求精神，传承发扬优良科学思想，是不断产出重大科学发现成果的基本前提条件。而我国的大学、科研院所等科学创新机构，无论是其科学研究发展历史、还是科学影响力，与世界一流机构的差距仍然很大。同时，要加强对基础研究的稳定支持力度。长期稳定支持前沿基础研究，是促进重大前沿科学问题持续攻关而做出重大原始创新成果的组织因素，这一点对于任何组织类型的科研机构都适用。一方面，要改变长期以来并不真正重视基础科学研究的现象。有研究显示，作为中国科学研究人员中精英群体，两院院士关注的热点仍然是应用学科或应用基础学科[40]。这表明我国对基础研究的战略布局和高度重视还有待进一步落实。另一方面，我国基础研究的经费支持强度目前仅占研发投入的5%左右，明显低于发达国家的15%左右。不论从对人类的知识体系发展须有大的贡献来说，还是必须要对未来跻身创新型国家前列乃至建设世界科技强国提供更大的科技支撑来说，我国都必须加强中长期的前沿基础研究创新[39]。我国科技发展的内外部环境正在并将继续发生深刻变化，我国科技发展的阶段必须从过去的主要利用科技发达国家的知识创新供给，转变为更多的依赖我国自主知识创新供给的发展阶段。针对不同机构特点，全面加强基础研究是提高我国原始性创新能力、积累智力资本的重要途径，是跻身世界科技强国的必要条件，是建设创新型国家的根本动力和源泉。3）吸引和培养杰出科技人才队伍，促进基础科学研究经费来源多元化杰出科技人才是国之重器。科学研究尤其是重大科学发现和重大技术突破有其最佳年龄区间[41-43]。而这一年龄区间不仅受学科领域影响，也受研究人员所处的机构属性影响。因此，应在遵循学科发展和机构发展规律的同时，遵循人才成长规律、挖掘人才成长潜能；出台或改革相应的培育科技突破主力军的科技政策，确保处于创造力高峰期的科研人员具有必要的学术自由，加强建设完整系统的基础研究优秀科学人才培养和配置体系，遴选建设和支持一批新型的、以支持重大前沿挑战性科学问题研究为导向的研究单元及一流人才队伍，形成面向重大挑战性科学难题持续攻关的国家基础科学研究创新团队[39]。对科技人才作合理的整体规划和协调以催生一批重大原创性科技成果，需要从组织层面发力改革。研究发现，名师对创新人才成长发挥着至关重要的作用：一位杰出的科研导师，可以显著地缩短其指导的研究生接受新知识、做出重大创新成果、获得学术认可所需要的时间[25]。优秀的科研人员不仅是重大科学发现和技术突破的生力军，而且在潜在人才培养方面发挥着传帮带的关键作用。另外，跨学科交流也在很大程度上推动了重大原创成果的产生，并缩短随之而来的学术认可。基础科学研究，由于其公益性质和应用目标不明确，一直是政府科技投入的领域。但随着创新范式发生深刻变化，科技创新国家化、企业化特征日益明显，企业逐步成为科技创新投入包括基础研究投入的新的生力军，企业支持定向基础研究日益成为其保持技术和产品竞争力的关键举措。因此，除了国家投入基础研究外，要促进基础研究经费投入来源多元化，支持和鼓励企业、社会投入经费开展定向基础研究。国际上诺奖获奖机构近年来的多元化，也表明基础科技领域科技创新主体多元化的发展趋势。因此，应根据机构属性的不同，建立健全激励机制，吸引优秀人才和社会创新资源向科技与产业创新领域聚集，保障基础研究领域科技人才长期、稳定的成长。4）厚植“创新创造至上”的社会价值观和科学文化土壤科学的社会规范应为普遍主义、公有主义和无私主义，科学职业化的特征应是兴趣驱动的对科学真理的极致追求。因此，对研发机构要求“短平快”的产出和考核机制显然不利于基础研究创新。与之相伴的基础研究环境、应试（而非启发）教育模式、科研体制和评价机制都混淆了科学与其他社会职业的行业规范，科学研究过程不应过多地与社会生活相结合。“创新创造至上”的普遍社会价值观和科学文化土壤，是决定一个科技国家发展的根本性“要素”之一。如果社会尤其是基础研发机构价值导向错乱、社会的精英阶层缺少社会大义、缺乏富国图强的精神境界和社会担当，跻身创新型国家前列乃至科技强国将难以实现。因此，应进一步明确科学有别于一般的职业化社会行业的特殊性，根据行业特征和研究机构属性，对目前科技发展过程中有违科学研究本质的体制机制予以必要的纠正。大力推崇和树立“创新创造至上”的普遍社会价值观和科学文化土壤，创造与国际一流卓越创新机构良好的开放合作模式，引导建立全社会尊重知识、尊重人才、尊重创造、尊重创业的良好社会氛围。参 考 文 献[1] Zuckerman H. Scientific elite： Nobel laureates in the United States[M].New York：Free Press,1977.[2] 重大科学发现偏爱青年人[J]. 中国民营科技与经济, 1996(3)：27.[3] 梁立明.科学发现年龄定律是一种威布尔分布[J].自然辩证法通讯,1991,13(1)：28-36.[4] 朱安远,朱婧姝,郭华珍.历届诺贝尔奖得主各种年龄(年限)的分布研究(上)[J].中国市场,2015(2)：130-138.[5] Pezzoni M, Mairesse J, Stephan P, et al. Gender and the publica‐tion output of graduate students： A case study[J]. PLoS ONE,2016,11(1)：e0.[6] 朱安远,郭华珍,朱婧姝.历届诺贝尔奖得主国籍的分布研究(下)[J].中国市场,2015(7)：140-151.[7] Cruz-Coke R. Posthumous nomination for medicine Nobel Priz‐es. II. The positivism era (1849-1899)[J]. Revista Médica de Chile,1997,125(6)：728-731.[8] 刘少雪.大学与大师：谁成就了谁——以诺贝尔科学奖获得者的教育和工作经历为视角[J]. 高等教育研究, 2012, 33(2)：30-34.[9] 眭平. 重大科学发现出现年龄趋高走势及思考[J]. 科学学研究,2004,22(2)：137-139.[10] Stolt C M,Klein G,Jansson A T R.An analysis of a wrong Nobel Prize—Johannes Fibiger, 1926：A study in the Nobel archives[J].Advances in Cancer Research,2004,92：1-12.[11] Frosch K H. Workforce age and innovation： A literature survey[J]. International Journal of Management Reviews, 2011, 13(4)：414-430.[12] 蔡聪裕,陈宝国.诺贝尔奖获得者的教育背景统计分析及对我国研究生教育的启示[J].中国高教研究,2012(5)：33-37.[13] Wang D S,Song C M,Barabási A long-term scien‐tific impact[J].Science,2013,342(6154)：127-132.[14] 廖日坤, 韦宇, 周辉. 基础性研究和原创性研究的重大应用——以诺贝尔奖信息领域应用为例[J]. 科研管理, 2015, 36(S1)：518-522.[15] Chan H F,?nder A S,Torgler B.Do Nobel laureates change their patterns of collaboration following prize reception?[J]. Sciento‐metrics,2015,105(3)：2215-2235.[16] Grynkiewicz G. Nobel Prize winners[J]. Przemysl Chemiczny,2017,96(10)：2016.[17] Hansson N, Fangerau H. Female physicians nominated for the Nobel Prize 1901-50[J]. The Lancet, 2018, 391()： 1157-1158.[18] Jones B F. The burden of knowledge and the“Death of the Re‐naissance Man”：Is innovation getting harder?[J].Review of Eco‐nomic Studies,2009,76(1)：283-317.[19] Sinatra R, Wang D, Deville P, et al. Quantifying the evolution of individual scientific impact[J].Science,2016,354(6312)：aaf5239.[20] Jones B F, Weinberg B A. Age dynamics in scientific creativity[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the Unit‐ed States of America,2011,108(47)：-.[21] Way S F, Morgan A C, Clauset A, et al. The misleading narrative of the canonical faculty productivity trajectory[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of Ameri‐ca,2017,114(44)：E9216-E9223.[22] 门伟莉,张志强.科研创造峰值年龄变化规律研究综述[J].科学学研究,2013,31(11)：1623-1629.[23] 周爱民. 科学发现年龄定律的再探讨[J]. 科技视界, 2012(11)：88-89,141.[24] 门伟莉, 张志强. 诺贝尔科学奖授奖时滞研究[J]. 情报学报,2015,34(4)：361-370.[25] 门伟莉, 张志强. 诺贝尔科学奖跨学科师承效应定量研究[J].科学学研究,2015,33(4)：498-506.[26] 张志强,门伟莉.诺贝尔物理学奖获得者中师承效应量化研究[J].情报学报,2014,33(9)：926-935.[27] Hirsch J E. An index to quantify an individual’s scientific re‐search output[J].Proceedings of the National Academy of Scienc‐es of the United States of America,2005,102(46)：-.[28] 张庆芝,段勇倩,雷家骕.基于科学的创新研究——以诺贝尔奖科学成果到商业产品为例[J]. 科学学研究, 2015, 33(12)：1770-1778,1866.[29] Gros C.An empirical study of the per capita yield of science No‐bel prizes： Is the US era coming to an end?[J]. Royal Society Open Science,2018,5(5)：.[30] Allen M. Is the end in sight for US Nobel prize dominance?[J].Physics World,2018,31(6)：7.[31] 员智凯,张艳.从诺贝尔奖分析现代大学科学研究创新[J].西北工业大学学报(社会科学版),2002,22(3)：57-61.[32] Schlagberger E M,Bornmann L,Bauer J.At what institutions did Nobel laureates do their prize-winning work?An analysis of bio‐graphical information on Nobel laureates from 1994 to 2014[J].Scientometrics,2016,109(2)：723-767.[33] Ye S Q, Xing R, Liu J, et al. Bibliometric analysis of Nobelists’awards and landmark papers in physiology or medicine during 1983-2012[J].Annals of Medicine,2013,45(8)：532-538.[34] Hillebrand C D. Nobel century：A biographical analysis of phys‐ics laureates[J]. Interdisciplinary Science Reviews, 2002, 27(2)：87-93.[35] Charlton B G. Scientometric identification of elite‘revolutionary science’research institutions by analysis of trends in Nobel priz‐es 1947-2006[J].Medical Hypotheses,2007,68(5)：931-934.[36] 周光召. 历史的启迪和重大科学发现产生的条件[J]. 科技导报,2000,18(1)：3-9.[37] 丁建洋.日本大学创新能力的历史建构研究[D].南京：南京大学,2013.[38] 张志强，田倩飞，陈云伟.科技强国主要科技指标体系比较研究[J].中国科学院院刊,2018,33(10)：1052-1063.[39] 陶诚,张志强,陈云伟.关于我国建设基础科学研究强国的若干思考[J].世界科技研究与发展,2019,41(2)：1-15.[40] 章娟,段志光,于琦,等.中科院院士与诺贝尔生理学或医学奖获得者获奖前SCI 论文比较[J]. 医学与哲学, 2016, 37(1)：22-26.[41] Horner K L, Rushton J P, Vernon P A. Relation between aging and research productivity of academic psychologists[J].Psycholo‐gy and Aging,1986,1(4)：319-324.[42] Simonton D K. Varieties of (scientific) creativity： A hierarchical model of domain-specific disposition, development, and achieve‐ment[J]. Perspectives on Psychological Science, 2009, 4(5)：441-452.[43] 门伟莉,张志强.科研创造峰值年龄变化规律研究——以自然科学领域诺奖得主为例[J]. 科学学研究, 2013, 31(8)： 1152-1159.

文章来源：《分子科学学报》 网址: http://www.fzkxxbzz.cn/qikandaodu/2020/1015/352.html