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| 編輯推薦： |
《经济如何塑造科学》讲述的是现代科研背后的经济学逻辑，告诉大家科研经费如何左右着科研的方向和个人的职业选择。
作者是佐治亚州立大学经济学教授，美国国家经济研究局副研究员，美国国家研究理事会高等教育和人力资源委员会委员。
可供科技政策制定者、相关经济学领域的的研究人员、科研管理人员和研究人员以及相关领域的爱好者阅读。
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| 內容簡介： |
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科学之美是永恒、纯洁的，而科学的实践成本又是高昂的。《经济如何塑造科学》揭示了现代科学工作背后的经济学逻辑，探讨了经济与科学的关系，同时也讨论了科学对经济的影响，特别是对经济增长的影响。在大学这样一个科研主战场，很多政策都是试图促进大学机构完成研究成果。教师选择研究项目，希望获得的回报是高水平大学的终身教职或者工资奖励等。在美国亦是如此。本书分析了科研人员和研究机构竞争科研资源的成本和效益；分析了大学降低学校运行风险的方法等。当经费紧缩时，科研人员更加注重项目的安全性，而不是关注那些资助经费少、不确定性大、潜在突破性成果多的项目。
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| 關於作者： |
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保拉斯蒂芬，佐治亚州立大学经济学教授，兼任美国国家经济研究局副研究员。任美国国家研究理事会高等教育和人力资源委员会委员，医学委员会委员和NSF社会、行为学与经济咨询委员会委员。
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| 目錄：
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目录
第一章 经济学与科学有什么关系? １
成本 ２
激励 ３
作为公共产品的知识 ６
政府支持科学研究的动机 ７
经济学与科学 １１
本书的主要关注点 １２
本书撰写安排 １３
第二章 科学难题与优先权 １５
科学难题 １６
认同 １８
认同的形式 ２３
基于优先权奖励系统的功能特性 ２５
科学的竞赛特性 ２９
不均衡 ３１
政策问题 ３３
结论 ３４
第三章 金钱 ３５
学术薪酬 ３６
薪酬与生产率的关系 ４１
许可证和专利的许可费 ４４
重大专利的案例 ４７
创新活动的财富效果 ５０
申请专利的激励 ５０
其他国家教员申请专利 ５２
创办企业 ５２
咨询 ５６
政策问题 ５８
结论 ６０
第四章 科研生产:人员与合作形式 ６２
时间和智力投入 ６４
实验室 ６８
科研合作与共同作者 ７２
推动合作的因素 ７６
政策问题 ８１
结论 ８２
第五章 科学研究:设备和材料 ８３
设备 ８４
活体生物 １０３
实验原材料的获取 １０７
科研空间 １０９
政策问题 １１２
结论 １１３
第六章 科研资助 １１５
资金来源 １１８
其他国家 １２７
科研的重点领域 １３１
资金分配机制 １３３
不同经费分配机制的优缺点 １３９
NIH预算翻倍:一个警示性的故事 １４５
经济刺激法案 １４９
政策问题 １５０
结论 １５３
第七章 科学家和工程师劳动力市场 １５６
博士教育市场 １５７
工作机遇 １６４
人才短缺? １６９
博士后教育市场 １７２
学术市场 １７６
组群效应 １８１
案例研究 １８２
政策问题 １８７
结论 １８８
第八章 海外人员 １８９
海外人员的生存现状 １８９
挤出效应? ２００
发表论文 ２０３
政策问题 ２０５
结论 ２０９
第九章 科学与经济增长的关系 ２１０
经济增长的重要性 ２１１
公共部门的作用 ２１２
公共研究、新产品与新工艺 ２１４
大学和经济增长 ２１５
公共研究和经济增长间的联系 ２１７
知识从公共研究机构转移到私营机构,最终被企业使用的机制 ２２２
培训 ２２５
政策问题 ２２９
结论 ２３１
第十章 可以更佳吗? ２３３
现有研究结果 ２３３
可能的解决方案 ２３７
三个其他效率问题 ２４０
振奋人心的趋势 ２４４
附录 ２４６
参考文献 ２４８
致 谢 ２９４
索 引 ２９８
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| 內容試閱：
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第 二 章
科学难题与优先权
如果询问一位科学家，是什么让他她成为一名科学家，答案肯定是对科学难题的兴趣。对难题的兴趣贯穿了科学家整个科学研究职业。它不仅是吸引人们献身科学事业的饵食，也是对科学家从事科学研究的重要固有回报。引用诺贝尔奖获得者物理学家理查德费曼（Richard Feynman）的话：对科研人员的奖励是认识规律的愉悦，以及在科学发现中的极度快感。
科学家不仅仅是因为对解决科学难题的兴趣而选择从事科学研究，他们还需要寻求通过首次交流科学发现来赢得认同。研究科学难题与获得认同之间的差异在于，前者是从研究科学难题过程中获得的满足感，认同的满足感是来源于最先解决难题和与同行交流科学发现。
对从事科学研究职业的回报也包括了金钱回报。不可否认，科学家对金钱回报还是有兴趣的。尽管他们选择科学研究这个职业并不是寻求最大收入，他们对金钱的诱惑并不免疫。这种回报有多种不同形式，比如较高的薪水、特聘职务补贴、专利许可费、公司创业股、捐赠回报等。这不仅仅是钱给予的较大物质财富，钱也是地位的象征。
本章和下一章重点将讨论从事科学研究的回报。先从研究科学难题和获得认同的重要性开始讨论。第三章中，17我们继续审视金钱在科学中的作用不是作为解决问题或获得声誉的手段（这在第六章中提到），而是作为一种结果，一种个人从科研工作中获得的外部报酬部分。
科 学 难 题
科学哲学家托马斯库恩（Thomas Kuhn）将常规科学描述为解决科学难题的活动。按照库恩的观点，从事常规科学研究的主要动机是对解决科学难题的兴趣。即便研究结论可以预见到，科学研究的魅力在于他们得出那个非常值得怀疑的结论的方式。从一个常规研究问题中得出结论是获得这种可预见结论的新方式，需要一个将复杂仪器、概念和数学问题完整整合的解决方案。取得成功的人证明了自己是一个解决科学难题的专家，对难题的挑战是驱使他从事科研的重要原因。
早期的科学社会学家沃伦哈格斯特伦（Warren Hagstrom）注意到科学难题这一议题，从诸多方面看，研究活动是一种游戏，解决科学难题的过程本身就是一种奖励。科学哲学家戴维赫尔（David Hull）认为，科学家天生好奇，认为科学是催人成年的游戏他接着说：科学发现的惊喜感觉是令人兴奋的，无论这个发现被证明真实与否。就像性高潮一样，经历过后还想再经历，越频繁越好。 诺贝尔奖获得者乔舒亚莱德伯格（Joshua Lederberg）同意赫尔的观点，但是他将好奇心看作是十分平常的逻辑：但是，科学难题并不能抓住真正科学发现的极度兴奋因素。就像科学家所说，如果没有经历过，很难用语言准确表达。
1993年诺贝尔奖获得者，分子生物学家理查德罗伯茨（Richard J.Roberts）回忆了对解决科学难题的兴趣如何促使他选择了科学研究职业。还是在小学时，校长培养他对数学的兴趣，让他解决问题和难题。这使得罗伯茨希望成为一名侦探，别人付钱让你去解决难题。当他收到一套化学仪器的礼物，并了解到科学研究中到处充满解决疑难问题的机会时，他迅速改变了志向集成电路的发明人之一的杰克基尔比（Jack Kilby）说，他爱上了科学发现的创造性过程。我找到了发明的纯粹喜悦。发现的喜悦是生物化学家史蒂夫麦克奈特（Steve Mcknight）对为什么选择当科学家问题的回答。
解决科学疑难问题不仅仅提供满足感。疑难问题可以成瘾。18引用理查德费曼的话来说：一旦投入疑难问题，我不能自拔。
解决疑难问题的满足感就像一些科学家描述的、科学发现的顿悟时刻生物物理学家唐因格贝尔（Don Ingber）回忆道：他在耶鲁大学读书时，看见学生们手持纸板制成的雕塑作品围绕校园行走，这些作品看起来像宝石但于我而言，也像我课本中的病毒。这一联想促使英格选学了一门演示张拉整体（tensegrity）的课程，张拉整体这个词汇用于描述雕塑家肯尼思斯内尔森（Kenneth Snelson）如何用绷紧的钢丝和刚性杆建造坚固又柔性的纪念碑。在一次采访中，英格描述了这次经历如何改变了他的职业生涯。20世纪70年代后期，研究人员发表文章论述细胞如何通过内部骨架支撑起来。英格说，一看到张拉整体模型，我立刻想到，噢，细胞一定是张拉整体结构的。
与探索奥秘的重要性相关的证据不仅仅是轶事风格的。NSF在博士毕业生调查（SDR）中收集的数据也提供了实证支持，探索奥秘不仅作为选择科学研究职业的驱动力，而且作为科学研究工作的奖励。如果要求科学家们对影响其工作的因素重要性打分，他们一贯给智力挑战和独立性最高分。他们不仅将挑战作为一个科学工作的关键的激励，而且将智力挑战作为一种回报。在同样的调查中，针对五个工作特质，学术机构的科学家最喜欢智力挑战和工作的独立性。
认 同
许多生活的味道是后天获得的。科学也不例外。18岁的物理学专业学生不太关注在Science和Physical Review Letters发表文章的重要性和荣誉。但是，很快会通过与认同相伴生的其他关联因素的重要性了解其价值，通过了解认同对于科学研究资源的杠杆作用，深刻认识这种能力的价值。在这些方面，科学家与其他人没有什么差异。按照哲学家、心理学家罗姆哈里（Rom Harr）的说法：追求在其他人眼中的荣誉是人们最主要、最急迫的需求。
拿破仑反复说：给我勋章，我可以征服世界。各个领域的认同形式是不同，认同的利益是相同的。
在科学研究中，认同十分关键，它不仅仅是科学家从事科学研究的目的，而且是科学家获得研究资源继续解决难题的一种手段。本章重点关注认同作为科学研究的目的方面。第六章将重点考察荣誉在获得研究资源中的重要性。
荣誉是在首次报道科学发现的过程中建立的，科学社会学家默顿（Merton）称之为科学发现的优先权。默顿进一步认为，给予首次科学发现的科学家优先权、著作权回报不是一个新的现象，至少三百年来一直是科学研究的主要特点之一。牛顿采取非常手段使其成为微积分发明人，而不是莱布尼茨。当达尔文知道，如果他不出版《物种起源》，华莱士（Wallace）也得出同样的结论并即将赢得优先权时，达尔文选择优先出版。受19世纪俄罗斯数学家尼古拉斯伊万诺维奇罗巴切夫斯基（Nikolai Ivanovich Lobachevsky）的灵感激发，20世纪50年代汤姆莱勒（Tom Lehrer）在唱一个关于俄国数学家的歌中， 科学第一发现的重要性被放入歌中：
随后，我写作
从早晨到晚上
下午写
很快写完
我的名字在第聂伯罗彼得罗夫斯克（Dnepropetrovsk）遭人诅咒
因为，他发现我是第一个出版。
我们注意到，优先权的利益以及驱使那些科学共同体内特别重要的研究问题的认识，导致重复多次的发现，如微积分和自然选择论。在纪念培根（Francis Bacon）诞辰400年的纪念会上，默顿描述了多重发现的一种普遍现象，在1828年至1922年间，有20次多重发现。默顿随即指出，缺乏多次发现并不意味着一个已经公开的科学研究中不存在多重发现。权威数据显示，部分科学家在其他人取得优先权后，放弃了他们的研究。
尽管存在审核问题，多重发现的例证很多。非欧几何（Hyperbolic Geometry）就是这种情况，卷入这场多重发现的是汤姆莱勒所讽刺的尼古拉斯伊万诺维奇罗巴切夫斯基（1830）和亚诺什鲍耶（1832）。RSA公共加密算法，而且作为网络信用卡转账的备选加密算法于1977年由罗纳德李维斯特（Ron Rivest）、阿迪沙米尔（Adi Shamir）和莱昂哈德阿德尔曼（Leonard Adleman）提出（因此，称之为RSA）。但是，在英国情报部门英国国家通讯情报局（GCHQ）工作的数学家克利福德科克斯（Clifford Cocks）在1973年的文献中提出了相应的算法，只是由于最高机密的原因直到1997年才公布。纳米管是另外一个例证，在IBM工作的唐纳德贝休恩（Donald S. Bethune）及其研究组，与在NEC工作的饭岛澄男（Sumio Iijima）及其研究组分别独立发现了单壁碳纳米管和使用过渡金属催化剂制备的方法。
转基因鼠是另外一个多重发现的经典例证，在20世纪80年代早期，五个独立的团队分别发表与构建转基因鼠相关的文章。在一个相当短的时间内，五个研究组都描述了如何向老鼠卵细胞注入外源DNA（亦称转基因），然后将卵细胞移植到雌鼠，产生携带转基因的老鼠后代，创造了转基因鼠。
建立科学发现优先权的必要条件是在科学共同体内部通报其发现，通常是通过发表期刊论文。的确，将科学发现归功于科学家并最终成为科学家的财产的唯一方式是使其科学发现可以公开获得。本章后面将会讨论基于发表获利（making it yours by giving it away）前提的奖励系统的特征。
发表速度对于建立优先权和荣誉十分重要。科学家们在同一天撰写和提交论文是很常见的。也很常见的是，科学家与有影响的杂志的编辑协商安排优先出版，或者加上补充说明以使得在论文提交和出版这段时间内完成的研究能得以报道，所有这些使得科学家取得优先权更加方便。Science，如果不是顶尖也是最好的跨学科期刊，有明确的政策，要求审稿人在收到手稿后7天内给予反馈意见。近年来，网络出版盛行，准确地说是因为论文出版速度快。例如，《应用物理通讯》（Applied Physics Express）承诺，在论文提交后最短15天内发布论文网络版。IEEE医学生物分会宣布，TBME Letter承诺两个月出版周期。
科学研究中各种形式的聚会也是科学家建立优先权的重要途径。科学家们为了项目中的排名争论不休也很常见。重点关注两个问题：不愿意被剔除和希望有一个好的排名。科学家们担心共享数据带来的严重后果。2003年诺贝尔化学奖得主彼得阿格雷Peter Agre说，他夜不成寐，时刻担心由于他的开放性使得自己被剔除在外。部分科学家采取极端手段使竞争者陷入绝境。我们听说有科学家收回学生的课堂笔记以避免竞争，有数学家故意漏掉证明的关键点。在朱经武（Paul Chu）和吴茂昆（MawKuen Wu）给《物理学评论》
（Physical Review）提交的两篇文章中，描述了他们发现的77 K超导体，用Yb（镱）代替了Y（钇）。朱称之为印刷性错误。其他人则坚持认为是为了避免竞争而故意所为。朱经武最后做出了更正。
在选择诺贝尔奖获得者时的冲突，也证明了优先权和荣誉的重要性。由于被排除在核磁共振仪发明人名单之外，2003年雷蒙德达马蒂安（Raymond Damadian）在《华尔街日报》（Wall Street Journal）和《纽约日报》（New York Times）刊登整版广告以示抗议，广告词为：必须更正的无耻错误。钱不是问题，广告的成本远比他获得奖金份额多。问题的关键是荣誉。2008年，当罗伯特加洛（Robert Gallo）被排除在发现HIV病毒的获奖者之外时，人们表现了很大的关注。没有人怀疑弗朗索瓦丝巴尔西诺西（Francoise Barr Sinoussi）和吕卡蒙塔尼耶（Luc Montagnier）获奖，令人惊奇的是第三位获奖者是德国病毒学家哈拉尔德豪森（Harald Zur Hausen），不是罗伯特加罗。公众对加罗被排除在获奖人之外的失望情绪很克制。但是，让克劳德谢尔曼（Jean Claude Chermann）的情况则不同，他没有接受前法国同事邀请陪伴其一起去斯德哥尔摩，而是邀请记者共进午餐，解释为什么他应该在获奖名单中共同获奖。
研究人员也操纵在优先权分层中的位置。如社会科学研究网络（SSRN）网站给出文章下载排名前10位。近期研究表明，有人在操纵这个系统，当接近Top10或者面临丧失Top10危险时，他们下载自己的文章。据我所知，在自然科学和工程技术领域是否有这类情况还没有进行相关研究。
科学家为了增加其荣誉，而过分夸大他们在科学发现中所起的作用。举个例子，某位著名教授的实验室接收了一位访问学者，当他意识到此研究工作的重要性和研究工作可能获得的注意时，在访问学者或者研究生论文的署名中加上自己的名字。他可能在随后接受新闻采访时仅仅只是提及那个访问学者。这种荣誉性的署名，不是不普遍，而是无法核实。
也不是所有发现工作都是平等的。计算科学家研究结果贡献重要性的一般方法是计算文章的被引次数，或者整个研究团队的工作被引的次数。这是一个非常麻烦的方法。但是技术的变化，另外再加上诸如Google Scholar和SCOPUS新产品的推动，使得研究人员和评价管理人员可以很快统计被引次数，进而判断与同行的相对位置。
对于计量和排序的日益迷念，促使人们创造了不同形式的计量指标和产品。例如，汤森路透集团（Thomson Reuters）拥有大型书目文献数据库WOK（Web of Knowledge,在此之前为ISI WOS），将科学家按照被引次数在本领域内排序。科学家自身、院系和其他机构都可以使用WOK为个人和研究团队生成引证报告。
2005年，加州大学圣地亚哥分校物理学教授乔治赫希（Jorge Hirsch）提出用h指数来衡量科学家研究工作的产率和影响。这个指数迅速得到认可。现在，只要轻点鼠标，就可以得到一个衡量其产出率与研究工作影响的数值。更准确地说，h指数依赖于发表论文的数量和每篇论文的被引次数。将某位科学家发表的论文按照被引次数从高到低排列，h指数是计算其具有h值以上引文次数的论文数量。例如，假设某科学家发表了50篇论文，有25篇论文的被引次数大于25，那么h指数是25；如果某科学家发表了35篇文章，其中有30篇的被引次数大于30次，其h指数为30。在赫希最初的文章中指出：h指数在10~12之间，可以聘任为终身教职（warrant tenure）的物理学家，h指数大于18时，可以提升为教授。尽管这种计算方式有很多局限，如对职业阶段敏感、23完全不考虑突出贡献文章blockbuster article、h指数值仅仅随着经历而增加等，现在h指数十分流行。科学家在其简历和主页上列出其h指数，也十分普遍。
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