近年来，在许多国家的学术研究和公众讨论之中，关于社会地位和经济不平等方面的内容逐渐占据了显著地位。但令人惊讶的是，科学研究领域巨大而不断变化的不平等却没有引起太大的关注。我认为，虽然科学领域基本结构上的不平等并没有变化，但近年来全球化以及互联网技术的发展，促使科研不平等的程度及其机制发生了改变。
我所说到的“不平等”指的是三个主要方面：科研资源、研究成果、金钱或非金钱的回报上的差异。在某些时候，由于对这些方面的结果很难有精确而又有意义的衡量方法，我在文中会结合一定的推测从概念上进行讨论。尽管本文着重讨论的是基础的自然科学领域，但一些普遍性的结论也可以推广到社会科学以及应用科学领域。
图片来源：《科学》，插画作家：Peter and Maria Hoey /https://www.peterhoey.com/
科学领域的固有特性
德瑞克·普莱斯（Derek Price）在1963年就发现，科学领域从来就具有很强的不平等现象，他把它称作“非民主（undemocracy）”[1]，意思是一位伟大的科学家在科学领域的价值要远远超过普通科学家。相对其他能够改善生活的方面，比如教育、收入或卫生而言，科学成果和回报的分配要不均衡得多[1,2]。
造成科学领域不平等的原因之一是罗伯特·莫顿（Robert Merton）所说的“马太效应”[3]。这个词出自基督教《圣经·马太福音》第25章29节：“因为凡是有的，还要赐给他，使他丰足有余；那没有的，连他有的也将从他那里被拿走。”这种“富者愈富”的效应意味着即使对于相近的贡献，杰出的科学家比不那么著名的科学家得到的认可以及回报也要不成比例地高出许多。这使得少数有才华的人能够将自己早期的成就转变成资源，来获取未来的成就，由此不断积累其优势。
虽然科研领域分配成果时采用的是一种陡峭阶梯式机制：所有成员都能得到回报，而表现最好的那些成员获得的最多。这有点类似于体育锦标赛。但是科研领域也有一些更像是“赢家通吃”的特性：顶级赢家获得极高的知名度、参赛者人数众多、优势不断积累、没有地理或者文化上的阻隔、竞争非常激烈等等[3,4]。所以，很多科学家感到，仅仅做得好是不够的。科学家竞争的关键在于领先一步，即成为第一个做出重大发现的人[5,6]。
无论原因为何，有两条理由常被用来为科研回报上的极度不平等辩护：首先，假设科学研究有正外部性（译注：即社会其他成员即使不参与也会从中获益）[7]，那么回报的倾斜性越明显，对最终造福全人类的杰出科研工作的激励性越大[8,9]；其次，科学研究作为一种职业，应当推行莫顿所说的“普遍主义（universalism）”原则，按照这一原则，科学研究领域的评价，仅仅应该基于贡献的大小，而跟一些实际上并无关联的因素，包括性别、种族、国籍、年龄、宗教信仰、社会阶级等无关[2,10]。这个基于贡献大小的评价系统使不平等现象看上去合理且能够让人接受。
在十九世纪以前，绝大部分科学研究规模很小，是少数有闲阶级业余爱好者的个人追求。但是在其后的两个世纪里，科学研究急速扩展，成了具有某种鲜明特征的机构：它拥有一群人数众多、收入颇高的专业工作者，有政府以及企业的大力支持，需要依靠大学来运作，有研究生作为劳动力，还有一套基于同行评议的评价机制[7]。而互联网技术的发展更是使得研究成果能够得到快速而广泛的传播[11]。
尽管这些特性使得科学研究的产出更多、更快，但却使得科学界在评价科学家价值的时候减少了对实质性内容的关注，而更重视“靠指标说话”。与其通过科学家实际的科学贡献来衡量其价值，人们越来越倾向于依靠一些数字指标，包括发表文章的数量、引用率、手上研究经费的数量、获得的著名奖项、率领的研究团队大小以及是否著名学会会员等等。这种趋势可能随着专业程度的加深被进一步增强，因为某个专业领域的科学家可能很难理解其他领域的内容（“隔行如隔山”）。而大学的行政人员在分配稀有资源而又拿不定主意的时候，也有足够充足的理由依靠这些来自外界且已被他人查实验证了的指标，来做出决定[12]。
科学领域的不平等程度变得更大了么？
要回答这个问题，我们需要更多的实证研究，但我认为有两大趋势使得科学领域的不平等程度不断增大。首先，相比科学研究领域的扩张而言，科研回报数量的增长相当有限，而且速度要慢很多。众所周知，尽管在最近几十年来许多自然科学领域的诺贝尔奖被多人共享（参见附件），每年诺贝尔奖奖项的数量却是固定的。虽然从1973年到2010年，美国拥有博士学位并在学院任职的科学家数量增加了150%，但美国科学院每年增选院士的名额却长期固定在60人，直到2001年才上升到72人。（参见附件）
科学研究领域的高回报集中在少数人手上，在这一现状下，科学家人数的大量增加[7]就意味着回报会越来越集中。进一步地，基于指标的评价方式的普及，也使得其他行业的人士——其他领域的科学家，或不从事科学工作，但有可能负责分配资源的人——能够评价任何一位科学家的价值，这样就给马太效应提供了便捷通道。
无论在公立还是私立大学，或者各种类型的学校里，美国科研工作者薪资的分配就像美国总体国民收入的分配一样，正在变得越来越不平等[13]。对于每个在学校任职的科学家个人而言，收入的不平等程度从1970年至今有了很大的上升，而这一现象在不同资历及各个领域的科学家中普遍存在[14]。
这里我可以举两个例子，说明当今科学研究领域不平等的程度之大。第一，近年美国大学的许多理科博士毕业生没法在学校找到正规的学术职位，只能从事博士后或者其他非终身教职的工作[7]。经过充分训练的外国学生和移民来的科学家数量相当庞大，也许是造成这个问题的一大因素。当然了，这套由博士后以及临时职位组成的体系，无论对资深还是资浅（尚不能独立研究）的科学家都会有所帮助。但是，由于马太效应，前者能获得更多的认可，于是便能够从这套体系中更多地获益。
第二，互联网技术、经济全球化、便宜的空中交通以及相对和平的国际政治环境，给我们带来了一个前所未有的互联世界[15]。在这个新的全球化环境里，美国或欧洲知名学府的一位富有创意的成功科学家，能够把自己设计的实验交给位于像中国那样的欠发达国家的、需要依赖他人的合作者来执行；而在那些国家，需要耗费大量人力的科研工作所花的成本会比较低。这一类的互惠合作使得双方都能够从中获利[16]。但与此同时，这也加深了科学家个体之间的不平等程度。尽管全球性的合作有可能惠及所有参与者，但获利大小却与其在这个合作网络中的地位有关。而事业更加成功的科学家比起那些事业不够成功者而言，更容易处在这个全球合作网络的核心位置。
造成不平等的环境因素
科研机构的环境对于科学家的重要性已有很多文献进行了阐述[2,17,18]。隶属于知名科研机构的科学家，相对于其他同行而言，其科研产出以及得到的回报会更多。所以，科研机构层面上的更严重的不平等，会加剧科学家个体之间的不平等状况。
有证据表明，科研机构在资源层面上的不平等程度也在不断加深。这里我们用一张图来表示科研机构之间的不平等。图上的指标为基尼系数，0表示绝对的平等，而1表示绝对的不平等（参见附图）。从三项不同的科研资源分布指标来看，基尼系数都已经相当高。尽管如此，在图示的时间段内，仍然有上升的趋势，其部分原因在于参与科学研究的机构数量有所上升。如果我们只分析那些一直在积极进行科学研究的大学的话，那么基尼系数并没有什么明显的趋势（参见附件）。
国与国之间科研活动水平的差距也早有文献记载[19]。历史上，科学研究的中心有过多次转移，而在过去的九十年里，美国处于统治地位[7]。然而，正如全世界国家之间收入不平等的幅度变小——这其中大部分归功于中国收入的上升——一样，科学研究的全球化也使得国与国之间的科研差距有所缩小[7,16]。
【附图：不平等的资源分配
1990年到2010年间美国大学科研资源分配的基尼系数。数据反映了美国大学总研究经费、联邦政府资助的研究经费以及基金与赞助三个方面的不平等状况。数据来自美国大学表现评估中心，源数据来自美国国家科学基金会（总研究经费以及联邦研究经费）和全美高校管理人员协会（基金与赞助）。】
科学研究的全球化以及互联网技术的普及，对科学研究的不平等程度的影响在不同层面上是不一样的。在独立科学家以及科研机构层面，它们使得不平等的程度上升；而在国家层面，它们则降低了不平等程度。然而，总体上来看，影响科学研究的这两股力量的最大效果仍然是正面的：科学研究作为一项集体性的行业大幅扩张，同时在全球范围内，科学得到迅猛的发展[16]。从长远来看，虽然说资源以及回报分配上的不平等能够激励科学家做出重大发现，但这样的分配仍然必须受到适当的管理和控制。尤其重要的是，对于年轻科学家而言，在他们得到众人认可之前给他们分配足够的资源是很有必要的。
参考文献
1. D. J. Price, Little Science, Big Science (Columbia Univ. Press, New York, 1963).
2. J. R. Cole, S. Cole, Social Stratification in Science (Univ. Chicago Press, Chicago, 1973).
3. R. K. Merton, Science 199, 55 (1968).
4. R. H. Frank, P. J. Cook, The Winner-Take-All Society (Penguin, New York, 1995).
5. H. Zuckerman, Scientific Elite: Nobel Laureates in the United States (Free Press, New York, 1977).
6. R. K. Merton, Am. Sociol. Rev. 22, 635 (1957).
7. Y. Xie, A. A. Killewald, Is American Science in Decline? (Harvard Univ. Press, Cambridge, MA, 2012).
8. E. P. Lazear, S. Rosen, J. Polit. Econ. 89, 841 (1981).
9. R. G. Ehrenberg, M. L. Bognanno, J. Polit. Econ. 98, 1307 (1990).
10. R. K. Merton, in The Sociology of Science: Theoretical and Empirical Investigations (Univ. Chicago Press, Chicago, 1973), pp. 267–278.
11. J. A. Evans, Science 321, 395 (2008).
12. O. Rodríguez-Ruiz, J. Educ. Adm. 47, 250 (2009).
13. R. G. Ehrenberg, J. Labor Econ. 21, 267 (2003).
14. P. Stephan, How Economics Shapes Science (Harvard Univ. Press, Cambridge, MA, 2012), p. 41.
15. T. Friedman, The World Is Flat: A Brief History of the Twenty-First Century (Farrar, Straus, and Giroux, New York, 2005).
16. Y. Xie, Issues Sci. Technol. (Spring) (2014);https://issues.org/30-3/yu_xie/.
17. P. D. Allison, J. S. Long, Am. Sociol. Rev. 55, 469 (1990).
18. J. R. Cole, The Great American University: Its Rise to Preeminence, Its Indispensable National Role, Why It Must Be Protected (Public Affairs, New York, 2009).
19. D. A. King, Nature 430, 311 (2004).
20. G. Firebaugh, The New Geography of Global Income Inequality (Harvard Univ. Press, Cambridge, MA, 2003).
文|谢宇（密歇根大学社会研究所教授，北京大学社会研究中心教授）
翻译|UnknownC4
