科研信用管理体系建设的必要性分析

　　摘要：科研信用体系建设是信息数字化时代对科研管理工作的必然要求, 在理解科研信用管理体系基本内涵的基础上, 探讨科研信用管理体系建设的必要性以及科研信用管理体系构建的关键环节, 有助于提出我国科研信用体系建设的政策建议。

　　关键词：科研管理; 信用管理; 科研信用体系;

　　1 科研信用管理体系的基本内涵

　　20世纪以来, 世界各国对科学技术的重视程度与过去相比不可同日而语, 对科技产业的各类投入显著提高, 拥有昂贵科研设施的专业性研究机构开始设立, 科学体制化、科研职业化的趋势愈加明显, 科学研究逐渐成为人类社会发展进程中的“发动机”, 在当下的经济社会活动中已经处于举足轻重的地位, 科学研究从业者也已成为社会生活当中影响广泛和受人崇敬的职业。

　　在现实条件下, 科学从业者既需为“使命必达”的神圣使命进行研究, 又要为实际生活所需进行研究, 科研活动的可持续发展除了推动社会向前进步的家国使命驱动还包含了各种复杂的既得利益的综合驱动;随着科学研究产业规模的持续扩大和科研人员队伍的不断发展, 不可避免地在科研资源和科学工作者职位上出现竞争。在对各类科研资源和学术荣誉竞争的过程中, 个别科研主体难免使用各种手段, 甚至包括违反科研规范的行为获取科研资源、荣誉, 对整个科研体系造成了不良的影响。

　　科研信用管理体系的基础是科研信息管理系统, 该系统应实现对科研主体、科研过程、科研事项等科研相关的活动所进行的全寿命周期信息管理。科研信息管理系统应发挥科研信用信息数据库的作用, 是科研信用管理体系的基础硬件设施。

　　科研信用管理体系, 是以科研人员管理、科研活动管理、科研结果发表等与科研工作相关部门的科研信用信息数据记录为基础, 以科研主体身份信息 (或信用代码) 为唯一标识, 将同一主体分布于不同科研部门的信用数据统一归集 (归集可通过有形的信用信息共享平台实现, 或通过各平台接口共享在信用评价环节中间接实现) , 经由专业化的评价机构按照科学合理规范的标准化评价机制, 对科研主体的科研信用水平进行评价, 并将评价结果在各项相关的科研活动中应用 (例如, 信用评价结果可用于科研项目的选评, 科研工作者的应聘、考核以及其他科研活动场景中) , 形成对科研信用进行闭环管理的过程。

　　可见, 科研活动中原始信用数据信息的记录采集和保存共享机制、科研信用的服务市场体系 (包括信用数据的加工、信用评价、科研信用产品开发等各种信用服务行业) , 以及科研信用评价结果的应用体系是科研信用体系的必要组成部分。

　　就当前我国的实际情况而言, 科技部、各级基金管理部门、各高校、科研期刊管理部门、市场中的科研企业 (如各类论文文献数据库) 等科研活动相关部门, 是科研信用信息数据的生产 (或记录) 部门。目前, 我国的科研信用服务市场基本属于空白, 有待政策引导进行发展, 实现将大量的科研数据进行加工、比对、分析, 开发出多种类的科研信用产品应用于科研信用管理中。

　　科研信用评价过程是以科研工作者信用代码 (身份证) 作为唯一识别码, 将科研部门的数据尽可能收集和归拢, 以此信用信息为基础, 通过信用服务行业 (第三方信用评级机构) 或科研管理部门内部 (如科技部或国家基金委系统内部) 进行信用加工, 并将此评价结果作为依据对科研主体进行授信 (或政府部门进行科研信用分级监管) 的闭环过程。理解和构建科研信用管理体系应明确三个关键内容: (1) 科研信用评价标准的确定, 即科研诚信或科研失信行为的界定是科研信用管理体系建立的首要条件; (2) 科学共同体内部评价制度 (如通常所说的同行专家评审) 是科研信用管理体系中的核心机制; (3) 科研数据的记录、保存与公开共享是科研信用管理体系建立的基本保证。

　　2 科研信用管理体系建设的必要性

　　相比于现代社会中的一般经济社会活动, 科学研究活动具有高智力、高技术、灵感敏感性、以人 (而非资本) 为核心、小众性等基本特征, 这些因素致使科研活动过程具备了复杂性、主观性、信息非对称性和评价模糊性的特征。通常情况下, 人们难以按照经济社会中的一般标准, 对科学研究活动和科研人员的工作进行社会平均水平意义上的量化评价。对于社会大众甚至是科研管理人员来说, 科研主体所从事的科研活动是“黑箱子”, 难以如社会其他领域一样, 通过在市场中实现广泛深入的交易, 从而令主体的信用行为受到约束。这在很大程度上加重了科研领域内因信息不对称而产生的科研诚信问题。

　　从管理学角度分析, 管理的目的是使各级主体在社会活动过程中实现由他律向自律的转变。理想状态下, 科研人员作为社会中高学历、高素质人群, 应是社会各级主体中率先实现自律的群体。但在现实环境中, 无论是发展中国家还是发达国家, 科研领域均出现过严重的学术造假事件, 对社会生产造成的影响极其恶劣。究其根本原因, 我们会发现在科研领域中由于“交易”, 双方存在严重的信息不对称, 导致了学术界难以实现必要的科学合理的监督, 缺少他律机制的自律制度无法持续稳定运行, 从而令科研领域的诚信危机并未从根本上杜绝。

　　我国科学研究的整体水平和科研人员的整体素质均内生于我国所处的每个发展阶段。从世界范围内来看, 我国作为发展中国家, 现阶段的人均经济水平和人民生活富裕程度仍处于中等偏下阶段, 人均综合素质仍然不高。内生于这样背景下的各类科研人员会发生失信行为是存在客观社会基础的。基于以上因素, 我国科研领域的工作亟需一套科学系统的信用管理体系与之相对应, 保证其顺利健康发展。我国的科研领域的诚信建设工作不容小觑。在科研领域内构建有关科研活动和科研主体的信用管理体系是确保我国科学研究水平提升的基本保证, 是信息化时代对国家科研管理工作提出的内在要求。通常情况下, 科研信用体系包括:基本的信息记录采集系统、信息数据保存系统、数据共享体系、信息评价体系、信用监管体系、数据披露系统和信用信息复议申诉系统。

　　3 科研信用管理体系构建的关键环节

　　3.1 科研失信行为的界定

　　科研活动既包括狭义理解的科学研究活动, 也包括科研经费申请、同行评议、科研成果鉴定、科研论文的评审和发表等活动。在以上诸多环节都可能出现科研失信行为, 科研信用管理体系关注的核心应是科学研究活动的全过程。因此, 对科研失信行为的概念界定、行为认定、防范与惩戒, 理应聚焦于科学研究活动本身。科研失信行为主要指那些违背科研诚信原则、准则或规范的科研行为, 大体包括科研人员不能假造、修改数据, 不能有剽窃、欺诈行为, 不能将别人的成果据为己有等失信行为。科研失信行为的界定是确定科研信用评价标准的前置性工作, 主要应考虑以下几个要素: (1) 科研过程是否违反科学界通用的道德标准, 或严重背离相关研究领域的常规作法; (2) 具体的科研活动是否属于蓄意的、明知故犯的或是肆无忌惮的行为; (3) 科研信用评价应注意将诚实的错误或者学术观点的分歧排除在科研失信范围之外。

　　以上有关科研失信行为的界定为科研信用评价指标和标准的设定和科研信用等级的确认设置了前提条件。于此条件下, 科研信用体系的确立应包括以下两个方面。 (1) 科研信用评价指标和评价标准的确定:应主要考虑采用科研主体的基本职业信息进行设定, 其内容包括身份认定 (含受教育水平、工作经历、就职单位、职务等) 、科研水平情况 (含发表论文和著作的质量和数量、公开发表的论著在相关领域的影响力、学术论著获奖情况等) 、所承担的各类科研项目情况 (含不同等级的纵向项目、横向课题、项目完成情况、项目获奖情况等) 。 (2) 科研信用评价等级的确定:企业信用等级的确定通常采用国际通行的“四等十级制”评定等级;个人信用分数是评级机构将借款人的个人信用情况进行量化的信用工具, 通常个人信用分数越高表示信用越好, FICO信用分的主要参考指标有还款历史、债务总额、信用历史及最近信用情况。科研信用评价等级应采用科研信用分的等级形式, 设定主体信用基础分, 在此基础上按照评价标准进行科研信用加分和减分计算。总体上在评价标准和等级的设计上应体现科研信用激励原则, 科研失信联合惩戒作为基础性的保障存在。

　　3.2 科研信用管理体系中的“科学共同体”机制

　　与经济社会中的其他领域相比, 科研活动本身和科研交易活动 (如科研项目委托活动) 都具有小众特征。科研信用管理体系的根本目的是解决科研活动与外界之间的信息不对称问题。因此, 在科学共同体 (又称学术共同体、同行评审等) 内部对科研活动所进行的评价是科研信用管理的核心制度性安排, 科学共同体评价的制度设计符合信用管理机制, 是信用原理在科研管理领域中的外在反映。科学共同体评价机制降低了信息不对称程度, 对不同的科研活动采用不同的同行评价机制, 制度设计的关键是在一定成本约束下将信息不对称程度降低。

　　科学共同体包括有形的科研团体和无形的领域内研究团体。科学共同体承担对公众、环境和未来的责任的先决条件是信息公开。由此, 科学共同体成员有责任揭发研究机构和雇主的有害和不负责行为, 并受到制度性保护。同时, 科学共同体应公开与公众、社会和环境有关的研究信息, 如实报告其研究的进展与经费使用效率, 在公开信息时, 应不断改进传播方式以增进公众的有效理解, 而不应以公众理解能力等现实问题为由使信息公开流于形式。在理论上, 科学共同体是协作的团体, 科研人员追求共同的研究目标, 每位研究成员有义务进行信息共享。信息共享包括独立的验证或反驳研究结果, 已出版研究成果中的基础数据应当对其他科研人员公开。能够接触一些特殊数据 (如来自卫星或考古数据) 的人员应在一段合理时间内向其他科研人员公开这些数据。在科研信用管理的实际操作中, 同行专家评审机制是科研活动中常见的评价方法, 是科研信用管理的内在要求, 因此, 同行专家评审的评审结果是科研信用管理体系建设中的重要环节, 为受评主体的信用评价和管理工作提供了基本数据信息和参考依据, 同时专家的评价行为本身也可作为科研信用信息记录入专家主体 (也是科研主体) 的科研活动中。专家评审机制在科研信用体系中承担着重要作用。

　　需要注意的是, 在科研活动管理者向科研主体授信的过程中 (如科研项目的申请及评审) , 项目承担者的确定应是以科研信用评价结果作为基础条件, 以同行评审专家的评价作为最终确定项目承担者的依据。由此可见, 科研信用评价体系是科研管理的基本制度保障, 这种隐形的制度约束更像是科研管理系统背后无形的“防火墙”, 项目评价过程仍是以科学共同体内专家的评价机制作为决定性因素而进行。与以往不同的是, 包括专家评价在内的所有科研活动相关行为数据均被记录、保存, 在一定时间、范围和程度内将进行评价和数据共享, 在项目结束后科研主体的科研行为结果都有可能被追责。事实上, 科研信用管理体系体现了管理的服务性要求, 这种无形的信用约束机制强化了科研主体的自律意识, 使科研主体在这一“防火墙”内遵照科学研究本身应具备的实事求是、探索、创新精神, 专注于对自然和人类发展的客观规律进行不断探求的工作中, 实现管理工作的无为而治。除了科研项目的同行专家评审机制以外, 科研成果的审核和发表过程、科学研讨会的交流活动、各个国家科研合作项目等都是科学共同体信用管理机制的重要方面。因此, 这些内容都是科研信用活动的重要组成部分, 对这些活动进行记录和评价也是科研信用管理体系的重要内容。

　　3.3 科研信用信息数据的记录、保存与公开共享

　　科研项目数据记录、保存和共享是科研信用管理实施过程中的重要环节, 对后续研究的开展以及科研诚信管理有非常重要的意义。科研活动数据包括科研项目实验产生的研究数据以及科研活动过程中有关科研活动本身和科研主体科研活动产生的数据。各类科研活动数据的采集、保存、加工、共享对后续科研活动及科研管理都至关重要。科研活动数据的采集和保存一旦出现失误或缺失, 将无法保证此后研究工作的真实性, 并导致无法对科研活动进行评价。目前, 随着信息技术的进步, 在科研活动的管理中对有关科研数据进行采集和保存, 尤其是将科研行为进行全程记录, 对发现其中的科研不端行为 (不仅包括有意行为, 也包括因不了解或忽视相关规定、诚信规范而无意发生的行为) 具有重要意义。同时, 科研活动数据的记录和保存本身也是科研信用机制的重要组成部分, 数据记录、保存和共享公开本身提供了一种对科研活动的无形的震慑力量, 使科研主体形成自律意识, 将有意的科研不端行为记录和评价, 加大科研失信成本。在一定条件下, 这些数据将成为主体科研失信的证据, 同时科研信用信息的共享将使得主体的科研不端行为信息在学术圈内共享, 增加甚至放大了科研主体科研活动的失信成本, 让科研活动在主观层面遵循其客观性、理性和威严性而进行。在科学研究中, 数据的采集和保存是一个非常复杂的过程, 为了确保数据收集和保存过程的真实可靠, 数据收集和保存一般应当受到实时监控, 必要时, 还需接受同行或资助方的审查。同等重要的是, 科研人员应主动了解和遵守有关数据收集、记录和保存的诚信规范。

　　4 科研信用管理体系建设的政策建议

　　4.1 推进科研信用管理系统中数据的记录和保存工作

　　第一, 科研信用管理系统应尽可能确保被记录的科研活动过程数据的条件是真实而非虚构的。科研人员应当通过实施科学实验, 进行数据的收集和保存, 即研究数据不能是凭空编造出来的, 而是在实地调查、实际观测中被真实地记录下来的。第二, 科研信用管理系统应确保实验数据收集和保存的完整性。科研人员应当完整地收集和保存研究全过程各个步骤的所有原始数据, 包括暂时的、阶段性成果的记录, 以及实验的失误、误差等。数据收集的完整性一方面便于其他研究者据此进行重复实验, 另一方面一旦发生投诉, 完整的数据可以作为证据, 保护科研人员的利益和荣誉。在实验或调查过程中, 科研人员不能因为某些数据与自己的预先设想不符合或者可能会影响委托人的利益, 而有意不予收集, 这也是一种科研失信行为。第三, 数据记录应与数据获得同步进行。科研人员应诚实并精准地记录数据。用书面形式记录的数据, 应选择标有编号的、装订成册的笔记本进行记录, 确保他人日后不会对实验的日期、数据收集的顺序、获得的结果等产生疑问。用计算机文件方式记录的数据, 应当以一定的方式得到确认, 保证它是特定日期的记录并且日后不会被更改。当材料是唯一的、特殊的, 例如细胞系、考古发掘物、合成化学中间产物等, 应当保存、标记这些材料, 并在记录本上清晰注明它们的存储信息。

　　4.2 加强科研信用管理体系中各平台科研数据的流通共享

　　只有当所有重要步骤都可以被理解时, 学术研究、实验以及数字计算才能被重复或重述。因此, 当发表的研究结果受到他人的怀疑时, 为了能够查阅资料, 全面完整的文字记录和对记录至少为期10年的保存便是必要的。美国公共卫生署要求由PHS资助的项目, 在相应研究结果已经出版或者提交给资助机构后, 应向科学共同体中有资历的研究个人公开数据以及特殊材料 (例如细胞系、克隆的DNA、试剂等) 。这些数据必须对有权利并感兴趣的人开放。科研数据共享能够增强自由的科学探究、鼓励分析与观点的多样性、开拓新的研究领域, 并使新的或可替代假说和分析方法的检验成为可能, 它还支持对数据收集方法和手段的研究, 便于培养新入门的科研人员得以探索早期探索者们最初没有想到的论题, 并可以将多方来源的数据合成产生出新的数据库。所有的科研数据在保障参与者的隐私权、保守机密和专有数据的同时, 应当尽可能宽泛、自由地共享数据。

　　4.3 发挥科研信用体系对科研人员的激励作用

　　科研信用体系的建立基于全国范围内的科研信用信息共享平台, 科研信用体系对科研人员的激励作用源于信用原理中的守信激励。信用激励机制的基础是通过信用机制的设计在科研活动管理过程中使用科研信用评价产品。信用评价产品在前期指标选取和评价机制的设计中, 考虑了信用因素对科研守信行为的激励作用。科研信用管理体系包含了科研数据可记录、保存和共享的机制, 即科研过程可追溯, 使科研过程尽可能地可被复制和验证, 这种机制延长了科研行为的评价期限, 对科研活动 (尤其是项目) 的评价由结果决定型转向注重过程决定型评价。这在一定程度上对于鼓励科研创新、科研试错、包容科研实验的失败等科研行为具有显著的激励效应。科研信用管理制度设计中对科研失信行为零容忍, 所有未触及科研信用管理底限的正当合理的科研行为活动, 科研信用体系均鼓励研究者按照实事求是、创新探索的科学精神进行科研技术的探求, 从而尽可能降低时间因素作用下对科研工作的短视影响。这是由科研信用管理体系背后的科研信用信息可追溯系统所支撑的, 该系统保证了科学研究的延续性, 在项目进程中或结束后的一定时间内, 因科研数据 (科学研究中的专业数据和科研活动本身的数据记录) 供科学共同体在一定范围内共享, 所以科研成果的评价和监测具有持续性, 这种机制对于包容创新尤其重要, 对于国家鼓励高精尖技术的发展具有显著的激励效应。

　　4.4 推动科研信用体系建设向纵深发展

　　第一, 在市场主体的事中事后监管方面, 可参考工商系统商事制度改革五证合一的信用监管配套措施, 包括建立事中事后信用监管体系, 对市场主体实施信用分类监管。第二, 在市场主体的分类监管、联合惩戒和信用产品的开发方面, 税务系统的税收诚信管理体系经验较为成熟。在国家税务总局的统一规划下, 税收信用系统已经实现对市场主体进行税收信用分类监管, 根据不同的税收信用等级对主体进行不同程度的便利服务;同时, 基于主体税务信用评价结果, 该税收诚信系统与其他部门建立了市场主体的联合奖惩机制;另外, 税务部门与各商业银行或其他授信部门联合, 银行以税收信用评价结果为依据, 推出“银税贷”等信用产品, “银税贷”这类信用创新产品平台为互联网金融、扶持小微企业、培养“以信养信”的信用良性循环模式提供了基础, 是下一步国家信用体系建设工作应重点扶持的领域。第三, 在公众参与行业信用建设方面, 其他公共管理部门如交通运输部门、食品安全行业不同程度地在不同范围内构建了信用监督管理体系。由于这些公共部门具有基础性、与民众基本生活息息相关的特点, 这类公共部门的信用体系设计均考虑了“人人参与”的信用监管理念。在这一机制设计下, 所有相关主体均可将自身获得的真实信息共享到统一平台中, 参与到实际监管过程中去, 使这些民生领域实现全面信用监管成为可能。

　　在科研系统进行信用体系建设的工作中, 大众参与信用监管的理念可以将范围缩小至科研共同体内部。事实上, 根据前文的分析, 科研共同体中的所有相关主体均有权有责任对相关的科研活动进行监督和验证, 科研信用管理制度应探索设计信用机制, 在项目管理中, 将项目过程向相关学术团体进行信息公开, 降低信息不对称程度, 促进技术的发展。

　　参考文献
　　[1]张明龙.我国科技信用管理制度建设纵向考察[J].科学管理研究, 2008 (4) .
　　[2]袁尧清.科研行为信用评价与管理研究[J].科学管理研究, 2016 (5) .
　　[3]许斌冯, 高亮.科研项目承担单位经费信用评价指标体系构建[J].中国高校科技, 2015 (Z1) .