高校科研团队规模优化研究

2021-07-01 01:54曾德明张志东王泓略
湖南大学学报(社会科学版) 2021年3期

曾德明 张志东 王泓略

[摘 要] 高校科研团队的规模是影响科研团队绩效的关键变量,一定程度的团队规模是完成科研团队任务的基本保证。在改进的Shapley值方法的基础上,构建了基于净Shapley值的科研团队规模测定方法,以动态的视角去分析高校科研团队规模优化的影响因素。研究结果表明,高校科研团队初始规模和团队成员科研效率是影响团队规模的关键因素;在科研团队的构建过程中,有针对性地选择团队成员,是促使科研团队达到最优规模的重要条件。

[关键词] 高校科研团队;科研效率;规模优化;净Shapley值

[中图分类号]  F204   [文献标识码] A   [文章编号] 1008—1763(2021)03—0075—05

Abstract:The size of a scientific research team in a university is a key variable affecting the performance of a scientific research team. A certain degree of team size is the basic guarantee for completing the task of a scientific research team. Based on the improved Shapley value method, a measurement method of scientific research team size based on the net Shapley value was constructed to analyze the influencing factors of the optimization of university scientific research team size from a dynamic perspective. The results show that the initial size and the efficiency of the team members are the key factors affecting the team size. In the process of building a scientific research team, the selection of team members is an important condition for the scientific research team to reach the optimal size.

Key words: university research team; efficiency of scientific research; scale optimization; net Shapley value

科研團队是以科学技术的研究与开发为内容,由为数不多的技能互补、愿意为共同的科研目的、科研目标和工作方法而相互承担责任的科研人员组成的群体[1]。高校科研团队以科研团队为载体,以解决重大科技问题为基础,将目标定位在打造一流学科、催生院士或者诺贝尔奖获得者、提升学校办学层次上[2]。高校科研团队的特点是以学科为依托,由一名或者几名杰出人才为学术带头人,以优秀中青年拔尖人才为骨干组成的创新研究群体,共同合作或分工协作,聚焦于某一学术领域或学科群内,围绕某一重要研究方向进行基础研究和应用研究,并担负培养研究生及本科生的任务[3]。大科学时代,由于科学问题日益呈现出交叉性与高度复杂性的特点,导致科技活动在社会行为层面表现为越发紧密的科技共同体之间的合作特性。尽管我国基础研究人员数量逐年快速增长,但同时也要看到,虽然我国造就了一支规模宏大、结构相对合理的研究队伍,但科学领军人才和顶尖团队仍然不足,对国际高水平人才的吸引力也有待提高[4]。高校科研团队正是我国基础研究发展突破的排头兵。因此,如何提升我国高校科研团队的产出绩效也是一个重要的现实问题,而影响科研团队产出绩效的团队规模因素是我们首先关注的研究问题。

一 文献综述

科研团队规模一般是指科研团队中科研人员的数量[5]。一些学者认为,科研团队的规模越大,团队的产出会越高。20世纪90年代以来 ,随着科研合作广度和强度的日益提升,科研团队规模也在不断扩大[6-7]。理论上讲, 科研合作应该会提高科学产出的质量和影响力,研究结果证实了这一预想,即科研合作规模越大,科研团队的研究质量越高,研究成果的影响力也越大,科研合作规模与科研成果的影响力显著正相关[7-8]。陈晓玲等通过对获得诺贝尔奖的华裔实验物理学家丁肇中的科研团队进行分析,也证实了丁肇中团队规模呈不断增大趋势[9]。但一些学者也通过研究发现,团队规模对团队绩效产生了负向的影响。陈光华等通过广东省部产学研合作专项的数据,以专利、论文为因变量构建负二项分布模型,探讨研发团队特征对产学研技术创新和科学创新的影响,结果发现科研团队规模对技术创新具有显著的负向影响,对科学创新具有显著的正向影响,团队质量即高级职称比重对科学创新和技术创新的影响不显著,团队结构即企业人员比重对技术创新具有显著的正向影响,对科学创新具有显著的负向影响[10]。许治等以华南地区部分高校的科研团队为样本进行实证检验,发现小规模团队(10人以下)在合作网络密度与合作强度上均优于大规模团队(25人以上),且成立时间短的团队合作程度最高,因此,在高校的招生制度背景下,团队规模应尽量维持在动态的平衡状态[11]。Pearce等研究发现,较大规模团队的成员满意感较低、参与度较低,协作也少于小型团队,并得出团队规模与团队创新负相关[12]。还有一些研究认为,科研团队规模与绩效是一个倒U型的关系。Lingfei Wu等学者发现,随着团队规模的增加,成果新颖性的边际递减规律是一致的,随着每个新团队成员的加入,他们对新组合的贡献会减少,新组合在大约10人的团队中增长缓慢,然后急剧下降,低于单独研究人员的值[13]。然而纵观已有文献,科研团队的最优规模应该是怎样描述的,科研团队成员的数量变化怎么影响团队绩效,这些问题尚未得到明确的回答。

已有研究通过定性分析、调查问卷等方法分析了影响科研团队规模的不同因素,以及团队规模对团队绩效的影响[5,11,14-15]。这些研究方法在一定程度上解释了科研团队规模这一重要变量的影响因素,及其对团队绩效的影响。然而,定性分析虽然通过理论和推演解释了一些现象,但说服力有限;调查问卷的结果并不是针对所有团队或者说针对团队成员,因此局限性也是显而易见。同时,以前的研究更多的是在静态层面上去探讨科研团队规模对团队绩效的影响[16],少有学者利用动态的视角去看待科研团队规模的变化。本文拟基于前人对Shapley值公式的改进,利用数学模型阐述影响高校科研团队规模的重要因素,通过模型的解研究高校科研团队最佳规模的问题,以期为研究优化科研团队规模,实现团队绩效最大化提供参考。

二 科研团队最优规模测定方法

科研团队的规模很大程度上影响了团队绩效,因此团队新成员加入团队时,必须考虑新进入成员对团队的总贡献和对团队里原有成员的影响。Shapley值公式是一种比较有效度量团队成员对包含它的团队的价值贡献的简单方法,这种方法被广泛使用在解决多人合作博弈的问题中[17-19]。下面我们就基于改进的 Shapley值公式来确定科研团队的最优规模,并分析影响科研团队最优规模的因素。

(一)净Shapley值介绍

Shapley值方法是由 Shapley L.S.在1953年提出的用以解决多人合作对策问题的一种利益分配方案,称为Shapley值法。Shapley值起源于合作博弈论,称为多人合作对策。在合作博弈论中,它被认为是研究最多、应用最广泛的单值解概念[20]。

当一个团队的所有成员的净Shapley值全部为非负时,该团队规模是适合的,而且仍然还可以吸取其它成员加入团队。当NV=0 时,即最后一个加入团队的成员给团队内部其他成员的收益影响为0时,这个时候的团队数量达到最大,团队的规模为最优。

(二)科研团队规模优化测度指标及净Shapley值的确定

假定某学术领域有n个研究学者,都以学术论文数量作为产出的指标,并且学术论文质量无差别。假定学者i(i=1,2,…,n),其撰写的学术论文数量为qi,投入产出函数为Ci=12αiq2i(此处学者的投入可以看作是时间和精力成本,成果是科研论文,利用道格拉斯生产函数可以将投入产出函数视为以上形式),其中,αi>0为效率参数,主要是由学者的生产效率和创新效率所决定。此效率参数随着每个学者学术能力的不同而不同,学者的学术研究能力越强,则该学者的论文产出和创新就越有效率。

三 科研团队规模优化结果分析

通过对Shapley值方法的改进,本文利用利益分配机制转变来测度科研团队的适度规模。净Shapley值在保证团队收益得到提升的基础上,又保证了团队内部成员的利益不受损害,在这个基础上得到的团队规模是科研团队的最优规模。

结果表明,科研团队的规模与两个重要因素有关,一个是科研团队现有的成员数量,另一个是团队成员的科研效率。Lingfei Wu等通过对Web of Science上千万篇文章进行分析发现:随着科研团队成员从1人增加到50人,他们的论文、专利和产品在测量到的突破式创新中的百分比分别下降了70、30和50,即团队规模上升的变化过程中,团队的产出绩效是先上升后下降的,这也说明了团队成员现有数量对团队规模的影响[13]。科研团队现有成员数量如果很大,那么团队在纳入新成员时要更多地考虑整个团队规模的问题,比如人多带来的团队冲突,协调成本等的负向影响;而如果现有成员人数较少,那么团队应该根据自身需要选择合适的新成员加入。

针对某个特定的科研团队来说,如果k<1+αj2,考虑到分配规则,现有的规模为k-1个的团队从第k个成员所获取的收益足够大,足以补偿k-1个成员的损失。如果所有剩下的团队成员都能得到类似的结果,这是可能的它的形成是为了容纳这个成员,那么它的净值将是非负的,而这个成员应该是被允许加入科研团队。如果k>1+αj2,那么新成员进入科研团队的贡献可能比造成现有团队成员的损失小,而全部赔偿所有现有的成员是不可能的,那么科研团队的净值会是负的。在这种情况下,该成员不应该被允许加入科研团队。因此,模型的最优结果是k=1+αj2为最优规模,这里面可以看出科研团队成员的科研效率对科研团队的影响是至关重要的。李霞从科研团队能达到的产出结果、行为过程和团队整体能力三个角度来对团队绩效进行综合性评价,认为高效率的组织必然可以带来团队创新产出的提升,因此团队成员的科研效率对团队绩效的影响是显著的[22]。当高校科研团队成员科研效率较高时,科研团队的最优规模就小。单个学者的创新效率高,就能够发表更多更具影响力的科研文章及其他研究成果,团队目标可以在少量学者手里达成。當科研团队的运作效率较低时,低科研效率学者组建的科研团队要想达到既定的科研目标,需要增加投入,接纳新的学术伙伴,以弥补团队中学者创新效率低下的损失。但是随着科研团队成员数量的增加,成员之间的协调成本会大幅度增加,同时成员伙伴之间的冲突也更为显著,这些因素从而又进一步限制了科研团队的创新效率。因此,科研团队应根据自身情况,通过分析团队内外影响因素,找到符合实际的、能够带来高绩效的适宜规模。

四 结论与展望

对高校科研团队而言,一定的团队规模是科研团队完成任务的基本保证,而适宜的团队规模既有利于团队沟通、避免负面冲突,还可以提高团队效率,更高效地完成科研任务。科研团队在选择学者时,应该对新合作学者的创新效率和生产效率进行评价。如果该学者的效率比较高,即投入较少的时间和成本就能获得更多的论文产出,那么该学者就应该成为科研团队伙伴的主要选择。如果科研团队成员都是高效率的学者,那么团队的规模也会比较小,团队成员之间的创新协作就会更有效率,科研团队的运作成本会得到很大的降低,这无疑会带来更好的团队产出绩效。净Shapley值公式可以解决更多的问题,除了本身的团队收益分配问题,还能够解决团队规模的优化问题,这让改进后的Shapley值公式有了更多潜在的应用方式。使用这个概念来评估新成员加入对原有科研团队成员的影响,这为评估这种结构的规模和组成提供了有意义的基础,同时这也是一种全新视角去看待科研团队规模问题。

未来研究可以考虑更多方面,首先科研团队规模是一个动态的表达,适宜的科研团队规模也是动态的。在完成科研任务的不同阶段,根据实际需要配置团队成员,科研项目启动之初的团队规模要比开展科学研究阶段要小一些,不同的研究阶段需要的科研人员结构也有所不同。其次,科研成果除了包含高质量的论文还包含专利或者一些经济或者名誉上的收益,这些因素可以被考虑更为具体一些。最后,科研团队规模的研究可以针对特定研究领域的特定团队。

[参 考 文 献]

[1] 陈春花,杨映珊.基于团队运作模式的科研管理研究[J].科技进步管理,2002(4):79- 81.

[2] 王世强,光翠娥.高校科研团队的生态位确立研究[J].科学学与科学技术管理, 2005(2):34-36.

[3] 程勉中.论高等学校的创新团队建设[J].研究与发展管理, 2005(6):116-122.

[4] 李静海.抓住机遇推进基础研究高质量发展[J].中国科学院院刊, 2019(5): 586-596.

[5] 李巨光.科研团队适宜规模初探[J].人力资源管理,2009(5):169- 170.

[6] W. Glanzel. National Characteristics in International Scientific Co-authorship[J].Scientometrics , 2001(1): 69-115.

[7] Figg W D , Dunn L , Liewehr D J , et al. Scientific Collaboration Results in Higher Citation Rates of Published Articles[J]. Pharmacotherapy the Journal of Human Pharmacology & Drug Therapy, 2012(6):759-767.

[8] Adams J D , Black G C , Clemmons J R , et al. Scientific Teams and Institutional Collaborations: Evidence from U.S. Universities, 1981-1999[J]. Research Policy, 2005(3):0-285.

[9] 陳晓玲,孙雍君.合作规模与丁肇中科研成果影响力——基于SCI论文署名人数与论文被引用量关系的分析[J].自然辩证法通讯, 2010(4):56-63.

[10]陈光华,梁嘉明,杨国梁.研发团队特征对产学研合作创新的影响研究[J].软科学, 2014(12):15-18.

[11]许治,陈丽玉,王思卉.高校科研团队合作程度影响因素研究[J].科研管理, 2015(5):149-161.

[12]Pearce C L , Herbik P A . Citizenship Behavior at the Team Level of Analysis: The Effects of Team Leadership, Team Commitment, Perceived Team Support, and Team Size[J]. The Journal of Social Psychology, 2004(3):293-310.

[13]Wu L, Wang D, Evans J A. Large Teams Develop and Small Teams Disrupt Science and Technology [J]. Nature, 2019: 1.Wu et al.

[14]Hoegl M , Weinkauf K , Gemuenden H G . Interteam Coordination, Project Commitment, and Teamwork in Multiteam R&D Projects: A Longitudinal Study[J]. Organization Science, 2004(1):38-55.

[15]陈启愉,张凌,付晔.科研团队管理的经济学分析[J].研究与发展管理,2008, 20(1):132-134.

[16]李志宏, 赖文娣, 白雪. 高校科研团队隐性知识共享的系统动力学分析[J]. 管理学报, 2012(10):1495-1504.

[17]戴建华,薛恒新.基于Shapley值法的动态联盟伙伴企业利益分配策略[J].中国管理科学, 2004(4):33-36.

[18]陈雯,张强.模糊合作对策的Shapley值[J].管理科学学报, 2006(5):50-55.

[19]李维乾,解建仓,李建勋,等.基于改进Shapley值解的流域生态补偿额分摊方法[J].系统工程理论与实践, 2013(1):255-261.

[20]David Pérez-Castrillo, Wettstein D . Bidding for the Surplus : A Non-cooperative Approach to the Shapley Value[J]. Journal of Economic Theory, 2001(2):274-294.

[21]Rothschild R . On the Use of a Modified Shapley Value to Determine the Optimal Size of a Cartel [J]. Journal of Economic Behavior and Organization, 2001(1):0-47.

[22]李霞.高校创新型科研团队知识共享行为、学习行为及团队绩效研究[J].软科学, 2012(6):83-87.