区域科研诚信体系成熟度评价模型研究
——基于BP神经网络方法

蒙大斌1,张立毅2,刘小军1

(1.天津商业大学 经济学院;2.天津商业大学 研究生部,天津 300134)

摘 要:以复杂系统视角审视学术界科研诚信问题,认为学术不端产生的根源在于区域科研诚信体系存在问题。在界定科研诚信体系概念内涵的基础上,从奖励机制、惩罚机制、监督执法机制、考核机制、竞争机制及学术环境等多个因素的复杂交互作用诠释区域科研诚信体系运行的内在逻辑,并从奖惩比例失当、监督执法机制缺失、竞争考核过度、学术腐败严重等方面指出区域科研诚信体系发育畸形的原因。进一步,基于BP神经网络方法构建区域科研诚信体系成熟度评价模型,对我国内地31个省份科研诚信体系进行评价。根据以上研究,提出成立学术诚信监督审查委员会、建立区域科研诚信体系评价机制、落后区域对标先进区域查找问题和短板、改善相应制度供给和政策供给等建议。

关键词:区域科研诚信体系;复杂系统;成熟度评价;BP神经网络

Research on Maturity Evaluation Model of RegionalScientific Research Integrity System——Based on BP Neural Network Method

Meng Dabin1, Zhang Liyi2, Liu Xiaojun1

(1.School of Economics, Tianjin Commercial University; 2.Graduate School, Tianjin Commercial University,Tianjin 300134,China)

AbstractThis paper examines the problem of scientific research integrity in academia from the perspective of complex system, and holds that the root of academic misconduct lies in the problem of scientific research integrity system. On the basis of defining the connotation of scientific research honesty system, the intrinsic logic of scientific research honesty system operation is explained from the complex interaction of reward mechanism, punishment mechanism, supervision and enforcement mechanism, assessment mechanism, competition mechanism and academic environment, and from the improper proportion of rewards and punishments, the lack of supervision and enforcement mechanism. The reasons for the malformation of scientific research honesty system are pointed out from the aspects of excessive competitive assessment and academic morality degradation. Furthermore, the maturity evaluation model of regional scientific research integrity system is constructed based on BP neural network, and the scientific research integrity system of 31 provinces in China is analyzed and evaluated. Finally, according to the above conclusions, the policy implications of establishing evaluation mechanism of regional scientific research integrity system, finding problems and shortcomings in advanced regions, and improving system supply and policy supply are put forward.

Key Words:Regional Scientific Research Integrity System; Complex System of Scientific; Maturity Evaluation; BP Neural Network

收稿日期:2019-05-27

作者简介:蒙大斌(1986-),男,天津蓟县人,博士,天津商业大学经济学院副教授、硕士生导师,研究方向为知识产权与创新管理;张立毅(1963-),男,山西忻州人,博士,天津大学兼职博导、教授,天津商业大学研究生部主任,研究方向为智能化算法与经济管理;刘小军(1967-),男,湖南祁东人,博士,天津商业大学经济学院教授,研究方向为生产性服务业。

DOI10.6049/kjjbydc.2019020383

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:G31

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2019)21-0118-07

1 问题的提出

近年来,我国学术不端行为呈现出高发态势,至今仍未得到有效遏制。2018年,南京大学一位教授撤下在国内发表的100多篇论文,因为涉嫌抄袭和重复发表等学术不端行为,引起舆论一片哗然。无独有偶,同年,我国顶尖学府清华大学一位博士生发表的16篇论文被认定存在自我抄袭、图片重复利用和编造实验结果等问题,被追回博士学位。此外,2016年,13位学者实名发表文章质疑河北科技大学某教授在《自然》杂志上发表的研究论文,经过长达两年多的调查,因为既无法重复实验结果也无法证实存在主观造假,所以该事件成为“悬案”。

以上事实只是冰山一角。2013-2017年以来,国家自然科学基金委员就公布了几批《科研不端行为典型案例及处理决定》,其中共计140例科研不端行为、145名科研人员涉事。仅从这一披露数据看,上海、辽宁、江苏和重庆涉及学术不端所占比例最高,分别为28%、20%、13%和10%;北京、天津、广西、宁夏等地紧随其后,但西藏、贵州、甘肃、青海、陕西等地则没有学术不端被披露。通过上述数据分析引发出来一个问题:为何在我国统一体制下学术不端发生情况存在区域差异?尽管可以通过一个区域学术不端发生情况直接判断该区域学术诚信水平到底如何,但这并不能揭示学术不端频发背后的根本原因。

一些学者对于学术不端成因进行了研究。单红梅等[1]从科研人员个体特征入手,明确了科研工作者具备好奇心、自主性和独立性、创造性和探索性精神,是其科研诚信的重要基础;王锋[2]认为我国科研人员缺乏科学素养、过分追逐名利是学术不端行为产生的内在动因;常宏建和方玉东[3]认为,尚未建立起完善有效的科研不端行为法律规制体系是造成科研不端的重要原因,主要表现为立法层级低、体系杂乱、各行政规章存在冲突,缺乏可操作性;卢明纯和蒋美仕[4]认为,学术不端查处程序缺乏规范性,导致不能及时、正确、有效应对科研不端行为中的举报、质询、调查及惩处;郭其云和姜建华[5]指出,学术评价机制存在问题、学术道德建设缺失和社会媒体舆论监督不充分是造成学术不端及学术腐败的主要原因;司文超[6]研究认为,由于高校缺乏专门学术监督机构和失范惩处机制,导致学术不端频发。

不难发现,尽管现有研究对于学术不端行为进行了归因分析,但仍未能揭示科研诚信水平存在区域差异的原因。此外,现有研究还忽略了一个重要问题,即影响科研诚信行为各个因素的作用都并非独立的,而是要和其它因素交互影响,形成复杂系统,共同发挥作用。因此,只考虑某一因素的作用机制无法解决科研诚信问题,只有综合考虑多种因素的共同作用才能更好地理解学术不端形成的内在机理。鉴于此,本文延续“科研诚信体系”理论框架,认为学术不端形成的根本原因在于区域科研诚信体系存在问题。本文在运用复杂系统理论分析科研诚信体系运行机理的基础上,通过BP神经网络方法评估各区域科研诚信成熟度,以此解释科研诚信水平的区域差异。

2 科研诚信体系内涵与特征

2.1 科研诚信体系概念内涵

目前,已有诸多学者对于科研诚信体系内涵进行探讨。刘学等[7]对英国科研诚信体系进行研究认为,科研诚信办公室、研究理事会和维康基金会等非政府组织通过各自体制承担维护科研诚信的任务;刘军仪[8]对美国明尼苏达大学科研诚信制度体系进行考察指出,科研诚信规章制度、科研不端行为监管处理机制、教育计划等举措对于鼓励研究者建立正确价值观和履行负责任研究具有重要意义;付淑琼[9]指出,联邦政府、大学和社会第三方构成了美国相对完善的科研诚信系统,联邦政府负责制定相关政策与调查处理,大学实施一般性和针对性诚信教育,社会第三方力量实施监督。综上所述,本文认为科研诚信体系是指科研工作者与影响其科研诚信行为的各种体制机制、制度文化和政策环境等因素所形成的有机整体。

科研诚信体系基本要素主要包括:科研活动主体、科研奖励机制、科研违纪监督执法机制、科研违纪惩罚力度、科研同行竞争情况、科研考核机制、科研学术环境。其中,科研活动主体是指科研诚信行为决策实施主体,其将各种因素进行加工处理和分析判断,决定是否进行学术不端行为。同时,科研活动主体也是后果承担主体。决策之后经过系统作用产生事件及结果,最终形成收益和损失,该收益和损失由科研主体承担。科研奖励机制为科研工作者提供激励,如果科研工作者能力不够而又急功近利,也会诱发学术不端行为。科研监督执法机制是指直接针对学术不端行为进行曝光,起到发现、挖掘、威慑和惩戒的作用。科研惩罚机制决定了学术不端被查处后相应主体的损失程度。在过度竞争又无监督约束机制情况下,科研同行竞争往往导致科研工作者采取不正当行为。科研考核机制有可能造成科研人员在无法完成指标情况下,通过学术不端完成考核任务。学术环境包括学术腐败、学术道德等,其通过各种途径在一定程度上影响科研工作者的科研诚信行为决策。

2.2 科研诚信体系的本质特征

科研诚信体系具有系统性、复杂性和多样性等特征。首先,科研诚信体系系统性体现在其本身是一个系统工程。科研诚信体系是由决策系统与外部因素相互作用共同构成的有机整体,其中每一要素的性质或行为都将影响整体的性质和行为,牵一发而动全身,如果系统中某一要素有缺陷,失去了与其它要素恰当相互作用的能力,就不能完成特定功能并进而影响整个系统的良性运行;其次,科研诚信体系复杂性体现在各因素的作用并非单一线性关系,而是一个错综复杂的作用过程。各因素通过有机、有组织地相互联系、相互作用,进而发挥出整体效应;再次,科研诚信体系多样性主要是指科研诚信体系并非只有单一最优模式,而是具有多种适应模式。不同区域存在不同情况,管理者管理方式与追求目标也不一致,致使科研诚信体系内部各因素产生不同的组合搭配,在长期实践中不断完善,使得科研诚信体系具有多样性特点。

3 科研诚信体系运行内在逻辑与成熟度

3.1 科研诚信体系运行的内在逻辑

当前,对于科研诚信体系运行内在逻辑的研究还够不充分。单红梅等[1]模拟仿真了异质性个体在复杂环境中的科研诚信行为决策,但该研究缺乏对于科研诚信体系诸多影响因素及其相互作用以及区域科研诚信体系异质性的探讨;赵宝春[10]从奖励制度、处罚措施、主体敏感性等方面阐述了学术不端社会奖惩道德导引体系运作机制;史冬波和周博文[11]从激励诱惑与制度要求、科学家角色冲突与角色序列冲突以及奖励制度与评价制度不对称等方面阐述了科研诚信体系运作失衡问题。显然,上述研究缺乏对个体层面决策过程的探讨。因此,本文从科研活动主体行为决策出发,考虑我国省际层面科研诚信体系异质性,探讨多个因素共同作用下科研诚信体系运行的内在逻辑。

假定科研活动主体都是具有经济理性的主体,学术不端被看作是一种“经济活动”,那么科研活动主体只有两种行为:学术不端行为与学术诚信行为。科研活动主体会对自身行为进行“成本—收益”分析,具体逻辑结构如图1所示。显然,个体特征和学术环境影响个体风险偏好,监督执法机制影响学术不端查处概率,竞争机制、惩罚机制、奖励机制和考核机制影响各种行为结果的成本和收益。科研活动主体在期望净收益与风险间进行权衡,因为异质性个体具有不同的风险偏好和效用函数,所以会有不同的最优行为决策。这就回答了为何在相同的科研诚信体系参数下,不同个体决策会呈现出差异性。

图1 科研诚信体系运行内在逻辑

3.2 科研诚信体系成熟度

那么,如何评价一个区域科研诚信体系的好坏?本文提出科研诚信体系成熟度概念,指出其是指系统中各因素和各环节充分作用实现协调性与自洽性,以最大限度地控制学术不端行为。区域科研诚信体系成熟度越高,学术不端行为发生概率越低;反过来亦然。然而,在很多情况下,科研诚信体系的协调性和自洽性都存在问题。笔者经过调查研究,从奖惩比例不当、监督执法机制缺失、竞争考核过度、学术腐败严重等方面总结科研诚信体系发育畸形的原因。具体分析如下:

(1)奖惩比例失当。区域为引进人才和激励人才,往往设置较高的科研奖励,与此不对称的是对于学术不端行为的立法、监督、执法和处罚措施往往相对缺乏。现有惩罚主要涉及行政处罚、舆论谴责、经济处罚,而民事、刑事惩罚等所占比重较少。很多区域往往基于各种顾虑,没有对当事人作出“伤筋动骨”的处罚,即使制定的一些处罚措施动摇了当事人的根本权益,这些具有较强威慑力的措施真正实施的也不多,在一定环境下就会诱发科研工作者铤而走险。

(2)监督执法机制缺失。笔者经过调查研究发现,很多省份大多数高校和科研院所均缺乏学术不端监督机制和执法机制。因为缺乏外部监督机制,导致学术不端大部分案例都是因个人举报而获得线索。然而,同行举报这种内部监督机制也存在失效问题。同行和同事是最容易了解学术不端事实行为的人,出于对自身利益的侵害,往往采取“事不关己高高挂起”的态度。同时,相关执法机制的缺失以及管理层对此的藐视态度,往往使得这些学术不端举报不了了之。事实上,个体举报者通常仅被视为处理结果回告方和“麻烦制造者”,更有甚者,还会遭受涉事者的打击报复。

(3)考核竞争过度。当前,我国大部分高校对教师的管理都实行量化绩效考核制度,这些制度大多规定在一定年限内教师要在指定期刊上发表指定数量的论文、出版指定数量的专著、获得指定数量的课题经费等。同时,高校教师要获得职称晋升就必须达到相应科研指标要求。然而,科学研究的本质在于创新和创造,且带有极强的不确定性,高水平研究成果往往“曲高和寡”,一时难以得到广泛认可,这使得类似于工人计件式的量化绩效考核制度存在很大弊端。在当前竞争激烈的科研环境下,如果高校科研绩效考核制度给教师以过大压力,势必会引发学术作风问题。

(4)学术腐败严重。何跃和袁楠[12]指出,学术腐败是与权力、金钱、各种交易等紧密相联的超道德行为,而学术不端是一种与科学的求真、求实、求新精神相悖的不诚实行为。学术腐败影响学术不端的途径有很多方面。首先,学术腐败严重可能导致缺少人脉关系的青年学者发展空间受到挤压,使得青年学者急功近利,走向学术不端;其次,通过学术腐败获得成果和收益的学者也会导致盲目自信和欲望过度膨胀,进一步依靠学术不端行为谋求更多利益;最后,学术腐败往往使得监督和执法机制遭受严重破坏,利益集团也会千方百计地保护特定人利益,助长学术不端行为。

4 区域科研诚信体系成熟度评价模型构建

那么,如何评价一个区域科研诚信体系的成熟度?本文主要思路是:首先,采取BP神经网络方法模拟科研诚信体系作用过程,将各种影响因素作为输入变量,将学术不端作为输出变量,选择若干样本对模型进行训练,得到模型参数;其次,通过调研其它区域科研诚信体系各影响因素,利用该模型对区域科研诚信体系成熟度进行评价,重点分析哪些因素是造成该区域科研诚信体系问题的关键。

4.1 模型构建

学术不端的产生是一个复杂的非线性问题。人工神经网络试图模仿人脑信息加工模式进行学习和预测,能够很好地处理复杂非线性问题。因此,本文构建一个多层人工神经网络模型,如图2所示。多层感知器神经网络是最强的人工神经网络模型,包括输入层、隐含层和输出层。每一层的结构都是由大量神经元或节点构成的。输入层包括多个神经元,负责输入多种影响因素并进行处理。隐含层神经元数目由实验确定,通过不断增加中间层神经元的数量,比较误差确定最合适的网络结构。输出层只有一个神经元,输出变量为学术不端发生数量。

图2 神经网络模型

4.2 指标设计与数据采集

本文主要以国家自然科学基金委2013-2017年公布的学术不端数量为研究对象,为排除一个地区高校与科研机构数量对学术不端数量的影响,采取学术不端数量与区域高校数量的比值作为区域科研诚信体系的输出变量。同时,为解决样本量不足问题,分别以截至2013年、2014年、2016年、2017年为时间节点,建立4组样本,共获得124个样本。

根据前文分析,设置7个一级指标,分别为奖励机制、惩罚机制、监督执法机制、考核机制、竞争机制、学术环境和个体差异,如表1所示。设置15个二级指标,分别为人才政策奖励、职称待遇差异、处理等级、立法情况、执法情况、监督情况、是否采取量化考核、考核任务强度、晋升职称难度、获取人才称号难度、学术近亲繁殖、官学一体化、收入情况、生活压力、科研能力,如表1所示。本文以省份为单位,采取抽样调查方法获取数据。抽样调查是根据部分实际调查结果推断总体数量特征的一种统计调查方法,属于非全面调查范畴。每个省份每个二级指标随机抽样50个数据进行综合平均,以反映该省份该指标的总体情况。与其它调查一样,抽样调查也会遇到调查误差和偏误问题,本文通过信度和效度检验测度抽样调查所获数据的可靠性和可信性。

4.3 模型训练

在Matlab软件环境下,首先,采取标准化方法对数据进行归一化处理,归一化区间为[0,1]。为确定各神经元间输入输出的权值和阈值,使得整体输入和实际输出相符合,需要通过算法实现。BP反向传播算法是一种误差修正型学习过程,由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中,输入信号从输入层经过作用函数处理后,逐层向隐含层、输出层传播。如果在输出层得不到期望输出,则转入反向传播,将输出信号沿原来的连接通路返回。通过迭代各层神经元的权值,使得输出误差最小。其次,将所有数据分为3组,即训练数据、校验数据和测试数据,3组数据比例分别为70%、20%、10%。训练数据用来确定权值参数。校验数据的职责是监督学习,当训练数据使得参数达到误差局部最小化时,将校验数据带入网络模型,如果模型输出保持在一定精度(误差连续6次不再降低),则认为模型训练成功;如果模型输出与实际值偏差太大,则进一步训练寻找最优值。经过多次测试并对网络参数进行更改后,得到神经网络模型运行结果,如图3所示。

表1 科研诚信体系内部要素指标设计

序号一级指标二级指标变量定义和说明1奖励机制(A)人才政策奖励(A1)最大强度为9,最低强度为1职称待遇差异(A2)最大强度为9,最低强度为12惩罚机制(B)处理的等级(B)最为严重为9,最不严重的为1立法情况(C1)有内部处理规定为1,没有为03监督执法机制(C)执法情况(C2)学术不端立案审查率监督情况(C3)同行学术不端行举报比例4考核机制(D)是否采取量化考核(D1)采取为1,不采取为0考核任务强度(D2)最大强度为9,最低强度为15竞争机制(E)晋升职称难度(E1)竞争与晋升比例获取人才称号的难度(E2)人才称号与科研人员比例6学术环境(F)学术近亲繁殖(F1)存在近亲繁殖的比例官学一体化(F2)官学一体化科研人员比例收入情况(G1)工资待遇平均水平7个体差异(G)生活压力(G2)房价平均水平科研能力(G3)211高校数量

从图3可以看出,在45次迭代后校验数据均方误差达到局部最小,误差值为0.195 66,小于最初设定值。在第45次迭代后,虽然训练数据均方误差仍然在不断减少,但校验数据均方误差连续6次没有突破第45次迭代的最低值,根据训练停止规则,在第51步停止训练。图3显示,3组数据训练均实现误差梯度迅速下降,误差控制在非常小的区间,基本实现收敛,说明模型训练成功。

4.4 参数分析

模型经过训练后,确定了神经元的权值参数。为进一步找出影响程度较强因素,需要对因素贡献度进行测度。在非线性条件下,参照高仁祥等[13]的方法,通过层次贡献分析方法确定变量贡献率,得到表2所示结果。

图3 神经网络训练误差曲线

表2 系统各变量对学术不端的贡献度

A1A2BC1C2C3D1D2E1E2F1F2G1G2G30.330.28-0.24-0.04-0.18-0.150.030.180.190.030.150.08-0.010.25-0.01

由表2可以看出,负向贡献率最大的是B处罚力度,C2执法力度和C3监督情况次之;A1人才奖励程度、A2职称待遇差异、G2科研人员生活压力、E1晋升职称难度、D2考核任务强度、F1学术近亲繁殖程度为正向贡献率,其余6个指标因素的贡献率均小于0.1,解释能力较差。因此,可得出如下结论:从省域层面看,科研诚信体现的最大问题是处罚力度不够、监督执法机制缺失、奖惩比例过高;另外,区域生活压力、晋升难度、考核强度和学术圈复杂关系网络也在一定程度上加剧了学术不端行为。

5 省域科研诚信体系成熟度评价

因为学术不端数据可获得,本文就以区域学术不端与高校数量的比值直接评价各省份科研诚信体系成熟度,数据截至2017年,并进行归一化处理。评价值越低,说明区域学术不端数量越少,科研诚信体系越成熟;反之亦然,具体如表3所示。

表3 省域科研诚信体系成熟度评价结果

排名城市评价值排名城市评价值1西藏017福建0.082甘肃018四川0.083青海019黑龙江0.094贵州020浙江0.115陕西021山东0.116河北0.0222海南0.127江西0.0223宁夏0.128山西0.0324广西0.129湖南0.0425河南0.1410吉林0.0426天津0.1611内蒙古0.0427江苏0.1812安徽0.0428北京0.2013新疆0.0529重庆0.3514湖北0.0530辽宁0.4015云南0.0631上海1.0016广东0.07

从表3可以发现,西藏、甘肃、青海、贵州4个省份科研诚信体系评价值为0,即没有学术不端被披露,证明在这些相对不发达省份,科研诚信体系反而表现良好。而上海、辽宁、重庆3省市科研诚信体系评价值最高,说明科研诚信体系存在相对严重的问题。北京、天津、河南、广西、宁夏、海南等省市评价值相对较高,说明科研诚信体系存在一定问题。那么,到底是哪些因素导致这些区域科研诚信体系发育畸形呢?

本文选择科研诚信体系较为成熟的地区作为标杆进行对比分析,东部地区为广东,中部地区为湖北,西部地区为陕西。将科研诚信体系发育不成熟省份与较为成熟省份对比,查找这些省份的短板。计算落后省份各因素指标数据与标杆省市间的差距,以因素差距和因素贡献值乘积的绝对值确定最大短板因素,得到表4所示结果。

从表4可以发现,上海科研诚信体系短板在于执法力度和职称晋升难度;辽宁科研诚信体系短板在于执法力度和监督情况;重庆科研诚信体系短板在于奖励程度和监督机制;北京科研诚信体系短板在于执法力度和官学一体化;江苏科研诚信体系短板在于奖励程度和执法机制。综上,可以得出如下结论:东部省份科研诚信体系问题大多在于执法力度不足和监督机制缺失。中部省市重庆、四川与河南科研诚信体系问题在于奖励程度和惩处程度,两者比例过低使得学术不端付出成本太低,导致科研人员铤而走险的动机增加。同时,西部省份宁夏科研诚信体系短板在于执法力度不足和学术环境中官学一体化程度较高。

表4 省域科研诚信体系最大短板因素与差距贡献值

排名问题城市对标城市最大短板因素差距贡献值第二短板因素差距贡献值1上海广东C20.138 2E10.103 42辽宁广东C20.122 3C30.072 33重庆湖北A10.105 4B0.072 14北京广东C20.063 4F20.037 55江苏广东A10.074 5C20.044 36天津广东C20.035 7C30.027 87河南湖北A10.063 4B0.045 68广西广东C20.053 2C30.034 59宁夏陕西C20.012 3F20.009 810海南广东C20.043 4C30.026 711山东广东C20.022 8C30.013 212浙江广东A10.013 4C30.008 613黑龙江广东C20.012 7C30.004 314四川湖北A10.012 1B0.007 715福建广东C20.014 3C30.007 4

6 结论与政策建议

综上所述,本文认为学术不端行为发生的根本原因在于科研诚信体系存在问题,认为科研诚信体系是指影响科研工作者科研诚信行为的各种体制机制、制度文化和政策环境等因素形成的有机整体。科研诚信体系是由奖励机制、惩罚机制、监督执法机制、考核机制、竞争机制以及学术环境等多个因素交互作用的结果。本文从科研活动主体行为决策视角诠释了科研诚信体系运行的内在逻辑,发现奖惩比例不当、监督执法机制缺失、竞争考核过度、学术腐败严重等会导致科研诚信体系发育畸形。本文基于BP神经网络方法构建了省域科研诚信体系评价模型,并对我国省域科研诚信体系进行了评价和分析,进而提出如下政策建议:

(1)成立学术监督审查委员会。学术诚信问题产生的根源在于科研诚信体系建设不完善,应建立自上而下和自下而上相互结合的推动机制。学术界应该成立学术诚信监督审查委员会,负责推动各区域各单位的科研诚信体系建设,对不同级别的区域科研诚信体系进行评价,并对学术不端频发区域进行问责,对重大学术不端行为进行处理。

(2)建立区域科研诚信体系评价机制。根据本文研究,评价模型在进一步完善的基础上,可以对不同级别区域科研诚信体系进行评价,包括省、市、县,甚至某个高校或科研机构。同时,学术界还需设立专门机构进行科研诚信体系评价,形成定期评价机制,并向社会公布评价结果。相关区域或单位应注意到科研诚信体系的作用,根据权威部门发布的评价结果,不断改进自身科研诚信体系,通过不断完善科研诚信体系,推动科学发展和技术进步。

(3)对标先进区域查找问题和短板。应选择若干科研诚信体系成熟度较高区域,作为其它区域对标学习的典型样版。科研诚信体系建设是一个系统工程,落后区域通过对标和自身相类似区域的科研诚信体系建设,查找自身问题和短板,通过借鉴先进区域做法,结合自身需要,改善自身科研诚信体系情况,不断推动自身科研诚信体系发育成熟。

(4)改善制度供给和政策供给。科研诚信体系建设的核心是各类制度与政策的有效供给,目标是提高我国科学研究质量与效益,杜绝学术不端问题。然而,由于缺乏系统观,各区域制度和政策都或多或少地存在这样或那样的问题。因此,每一个区域或者单位,都应该重视科研奖励、违纪处罚、监督机制、考核机制、竞争程度、学术环境等制度和政策因素的协同作用,以提升系统成熟度为目标,不断改善各自的制度供给和政策供给。

7 研究不足与展望

尽管本文对区域科研诚信体系进行了一定的研究,并提出了科研诚信体系成熟度概念,但仍然存在一些不足。首先,在指标选取上,还无法对相关变量做出全面而精确的度量。无论是科研诚信成熟度,还是相关影响因素,现实情况的复杂性使得对单一指标的测度缺乏严谨性。其次,在数据采集上,数据容量仍然偏小,每个省份相关情况仅通过随机抽样50个数据进行综合平均,还不够充分,影响到对区域评价相关变量测度的精准性。再次,区域科研诚信体系运行内在机制还需要进一步厘清和验证,BP神经网络虽然可从整体上对系统进行一定检验,并对影响因素贡献度进行测度,但这种实证检验并没有打开运行机制这个"黑箱"。因此,未来研究应进一步对指标选择、数据挖掘和研究方法改进进行探讨,同时对影响区域科研诚信体系成熟度的重要机制和单个重要变量作用机理进行深入分析。

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(责任编辑:王敬敏)