对于科研工作以及科研工作者的评价，一直以来都是个老大难问题。兴许放在多个世纪之前的欧洲，这并不是特别重要的问题，因为大部分科研工作者要么自己是贵族，要么就被贵族给包养，做科研可以纯凭兴趣。并且当时有资格有兴趣评价科研的人，本身也是少而精。即使在数十年前，这问题的重要性也不那么明显，其主要原因有三。首先，科研工作者的质量和数量比相对较高。其次，科研评价和利益之间的关系没有那么紧密。再次，评价本身也大多都是内行评价内行，并不需要为了迎合管理主义而生硬地用一个或者几个数字来定义科研工作者。然而，到了今日，由于此三条都不复存在，科研评价体系变得尤其重要。评价者，科研之大事也，不可不察也。

 由于大部分科研工作者也是俗人，所以科研评价体系是一个至关重要的导向标，对于整个科研生态圈起着决定性的影响。以计算机科学为例，根据DBLP，最近二十年文章的总体数量多了数十倍。然而和以前相比，虽然工程上有一些突破，但是真正重要的科学上突破实属凤毛麟角。当然，其中一个重要的原因是很多奠基性工作已经完成，并且早期步入一个领域的确能更容易出重要的成果。但是，当前的科研评价体系在其中起的负面作用也是相当明显。现在计算机科学中依然有很多重要的问题悬而未决，然而这些问题却很少有人愿意去研究。其根本原因在于，根据当前的评价体系，这样的研究付出回报率太低。所以，为了迎合体系，很多科研工作者，不管是功成名就的，还是水深火热的，也只好做一些自己明明知道和真正科研突破并无太大干系的事情，比如挖坑，比如灌水，比如抱团，比如所谓的政治。至于心情如何，也许只有当事人自己心里明白。

 由此可见，一个好的科研评价体系不仅有利于选拔真正拔尖的科研人才，更好利用有限的科研资源，也有利于树立良好的科研导向科研氛围以及保护科研工作者的切身利益。比如，废除以纯文章数量为标准的评价体系可以使科研工作者摆脱无意义的重复劳动和跟风灌水，从而把精力和时间放在真正重要的科研工作上。一方面对整体科研产出更加有利，另一方面也可以让科研生涯相对轻松有趣。所以，建立良好的科研评价体系是整个科研生态圈的责任和重大任务。

 怎样才是一个好的科研评价体系？总而言之，一个好的评价体系应该合理分配有限的科研资源，整体上最大化科研成果，从而更好地推动人类文明进步。具体来看，定义水准、正确引导、公平性和可操作性是衡量一个科研评价体系好坏与否最重要的指标。

1.      首先，一个好的科研评价体系应该能定义和评价科研工作以及科研工作者的水准。也就是说，能够使科研工作者获得和他们贡献相称的评价。比如牛顿、爱因斯坦、图灵、高斯等属于最顶尖的科学家。费曼、希尔伯特贡献稍逊，但也是超一流的科学家。再往下，如果说很多诺贝尔奖或者等价值的图灵奖，菲尔兹奖获得者是算一流的话，那么各种院士约摸就是二流了。依此类推，顶尖大学的教授水平就应该算三流，诸如此类¹。一个好的评价体系首先需要定义这些学术水准，然后准确评价一位研究人员在哪个水准之上。事实上，最困难的部分兴许不在于界定从零流到三流，而在于从三流到六流、九流。

2. 其次，在能准确定义和评价科研工作以及科研工作者的水准基础之上，更重要的是，一个好的评价体系应该能正确引导研究人员，鼓励他们从九流向一流进军，或者符合重大需求。而不是在某流上停滞不前甚至后退。科研评价体系的正确引导作用极为关键，这应该是一个评价体系的主要目的。

3.      再者，一个好的评价体系应该公平。公平性包括很多方面。第一，科研评价应该仅根据科研贡献来判断，与其他因素无关。这些因素包括种族、性别、职位、派系、出身、性格、资历、背景，也包括一些有争议性的话题。比如图灵在科研上的贡献和他是否是同性恋无关，甚至和他是不是违法也无关²。第二，一个公平的评价体系应该兼顾新兴和老学科，热门和冷门学科，也应该考虑到不同学科的科研环境的不同。比如论文章数量和引用数，数学学科平均较低。比如同在计算机领域，有的子领域实际上顶级会议论文比期刊论文更重要，但有的领域依然期刊含金量更高。第三，一个公平的评价体系应该尽量减少操作的空间。这些操作包括抱团、关系、平衡、活动、政治、派系等等。第四，一个公平的体系应该对整个科研生态圈都是透明的。

4.      最后，一个好的科研评价体系当然要有可操作性，而且应该尽量能在较短的等待时间内用较少的资源给出较准确的判断。

 未完待续，下篇讨论现有科研评价体系。

注1：把顶尖大学教授定义成三流或许难听了一点L。为此，可以考虑把流前面的数字除以2J。

注2：在当时的英国，同性恋非法。

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