学术界的阶层固化，比我们想象的更严重

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撰文 | 张天祁

长期以来，学术界流传着这样一种观念，科研生涯中不乏大器晚成的例子，哪怕起点平平，只要努力，仍有可能在后期实现突破。然而，一项覆盖38个国家、追踪近32万名科学家长达半个世纪的大规模研究，却给出了冷冰冰的答案。这样的逆袭在现实中极为罕见，发生的概率不到1%。

这项研究由波兰波兹南密茨凯维奇大学的Marek Kwiek和科罗拉多大学博尔德分校的Lukasz Szymula完成。他们试图回答一个问题，一个人在科研生涯的初期的水平，会如何影响他未来的学术命运？

为了描绘学者职业生涯的真实轨迹，研究团队设定了相当严格的筛选条件。他们从Scopus数据库中筛出320,564名仍活跃在科研一线的资深科学家，这些人堪称学术赛道上的常青树，不仅持续发表论文至少25年，而且直到最近依然在发文，职业生涯总产出不少于10篇。样本覆盖医学、生物学、物理学等硬科学，也包括经济学、心理学等社会科学，共16个主要学科。地域上横跨美国、日本、德国等38个OECD国家，囊括了全球符合条件科学家的近八成[1]。

研究得出的最核心结论是，全球科学体系在生产力等级上的流动性极低，学者们似乎在职业生涯的早期，就已经被锁定在了各自的轨道之中。

科研生产力对学者职业发展的重要性无需多言，论文发表的数量和质量决定着一位学者能成为学界的学术明星，还是挣扎在退出学术界的边缘。正因如此，科研生产力在很大程度上塑造了学术界的阶层。而这种阶层之间的区分，要比我们通常意识到的更严重，几乎到了泾渭分明的地步。

两位研究者根据科学家发表论文的年数，将他们的职业生涯划分为三个阶段。早期为第5年至第14年，中期为第15年至第24年，晚期则是第25年及以后。为衡量科学家的学术地位，研究团队依据期刊声望加权的论文产出，将他们分为人数相等的10个等级，从最低的第一级一直到最高的第10级。

结果显示，科研生产力的高低在早期就大致定型，并在之后几十年里高度稳定。那些能在职业中期跻身顶尖10%（第10级）的学者中，超过80%在职业早期就已处于生产力最高的前三个等级。具体来看，52.39%的科学家生涯初期即位列最高的第10级，另有20.94%和10.33%分别来自第9级和第8级。

如果一名科学家在职业早期处于生产力最低的行列，想在中期实现逆袭，成为最顶尖的科研人才，这种概率还不足1%。数据显示，在职业生涯中期跻身顶尖10%的群体中，仅有0.51%来自生产力最低的第1级。哪怕最低的1到3级加起来，进入第10级的比例合计不过2.2%。

而从巅峰跌落同样罕见，在职业生涯中期生产力最低的科学家群体中，只有0.26%来自曾经的跻身前10%的顶尖科学家。即使将范围稍作放宽，职业中期生产力最低的10%科学家中，只有2.28%的人来自曾经的第8到第10级科学家，也就是职业初期生产力前30%的科学家。

从职业中期到晚期，这个趋势仍然几乎没出现变动。从底层上升至顶层的概率有所增加，从0.51%上升到了1.36%，但这个比例仍然很低。与此同时，从顶尖跌落的风险也略有上升，从0.26%增加到0.69%。这意味着，对于少数长期坚持的学者而言，后期的职业生涯依然存在一丝翻盘的可能，但也伴随着更大的不确定性。

总的来说，学者的生产力层级是相当稳定的。起点在哪个层级，往往就意味着此后几十年会停在哪条轨道上。从底层跃升到顶尖的机会微乎其微，从顶尖跌落到底层也同样罕见。第一梯队和最后一梯队之间，几乎不存在位置的互换。

高生产力科学家和低生产力科学家之间的差距，为什么会如此牢固？答案其实很简单，却也很现实，早期的成功往往决定了此后的成就。

研究发现，无论是在自然科学、工程、医学这些传统的STEMM领域，还是在经济学、心理学等社会科学领域，在职业生涯的中期或者后期，成为顶尖生产力科学家的唯一最关键预测因素，就是他们在早期阶段就已经达到顶尖水平。

作者用所谓的信誉循环来解释这个现象。学者通过努力发表高质量论文，从而获得同行的认可与信誉，这种信誉帮助他们成功申请到研究经费，经费可以转化为更好的实验设备、更优秀的团队成员和更充足的研究时间。最后，这些资源最终又会催生出更多、更高质量的论文，开启新一轮的信誉积累。

一旦这个正向循环被启动，优势就会不断累积。反之，开局不利的学者，可能因为缺少高质量的成果而难以获得资助，进而陷入缺少资源、难以产出成果的困境。差距，就是这样一步步被拉开的。学术生涯中的各个环节，资助、发表、声誉，都在不停地互相投资和转换，形成一个难以打破的闭环。

这个循环的起点，可能是学者所在的平台。研究发现，在全球排名前200的顶尖研究机构工作，能将学者成功的概率提升30%到50%，尤其在医学领域，这种平台效应更为显著。这并不难理解，顶尖机构本身就是信誉的代名词，它能为科学家提供的不仅仅是一个头衔，更是启动这个正向循环所必需的初始资源和平台，比如医学研究所需的昂贵基础设施。

团队合作则是最有效的循环的加速器。一旦拥有了初步的信誉和资源，学者就能吸引到更优秀的合作者，形成更强大的研究团队。这项研究再次印证了这一点，尤其在那些传统上更倾向于单打独斗的学科，比如数学和社会科学，合作的杠杆甚至更大。在这些领域，早期职业生涯中，研究团队平均每增加一个合作者，学者成功的概率就能提升25%到40%。

这种循环并不对所有人一视同仁。性别是一个常被忽视却始终存在的变量。绝大多数学科中，男性科学家进入顶尖生产力行列的概率仍高于女性，尤其是在职业生涯中期。在生命科学领域，如免疫学和神经科学，这一差距甚至超过一倍。女性学者在积累信誉的过程中，或许要面对更多隐性的障碍。

无论是学术平台的差异、合作网络的分布，还是性别所带来的结构性影响，最终都汇入同一条规律。早期的成绩，是预测学者未来成就最可靠的指标。不同学科进入职业生涯早期顶尖10%的学者，在中期继续保持顶尖的概率，是其他人的11至22倍。累积优势与信誉循环，共同构成了学术界的路径依赖，使差距逐渐形成并长期维持。

尽管学术界的“阶层固化”是普遍规律，但不同学科的壁垒厚度确实存在差异。

总体来看，起点处于最低三级科研生产力的学者中，仅有2.2%最终进入了最高的第十级。在社会科学领域，这种跃升的概率略高于理工医等STEMM学科，分别为3.13%和2.22%。尽管都很微弱，但社会科学领域流动性似乎稍强。

这项研究中归入社会科学的专业，包括商学、经济学、心理学三种。其中，商学基本是所有学科中流动性最高的。职业中期到后期，商学顶尖学者保持高位的比例是47.55%，而生产力最低的一部分学者维持低位的比例也只有26.38%，都是所有学科中最低的。同时，商学领域学者从科研生产力最低层跃升到最高层的比例排在全学科第二。

相比之下，经济学领域的跃升机会相对有限，但科学家停留在最低级别的比例也同样偏低，但科学家停留在最低级别的比例却是所有学科中最低的。具体来看，在所有最终跻身顶尖中期科研群体的成员中，经济学和免疫学各自只有一位科学家成功从最低生产力一级跃升而上。即便进入职业后期，这种从最低一级直接攀升到最高一级的极端跨越，在经济学领域依然十分罕见，仅有两位学者实现。

在数学和物理学这两个基础学科中，顶尖学者的地位似乎最为稳固。在从职业生涯中期到后期的过渡中，有高达57%的数学家和60%的物理学家，能够一直保持在生产力金字塔的顶端。这或许意味着，在这些高度依赖早期才华和理论突破的领域，一旦确立了学术地位，就很难被撼动。

硬币的另一面，是底层流动的停滞。在化学和物理学领域，早期处于生产力最低谷的学者，有超过40%的人在中期依然无法摆脱困境。这与顶层的稳固形成了鲜明对比，共同加剧了这些学科的阶层分化。

作者在此前基于波兰学者数据开展的同一主题研究中，曾经这样总结。“论文发表生产力水平的剧烈变化（无论是向上还是向下）几乎从未发生。在所有科学、技术、工程、数学和医学（STEMM）领域，过去论文发表记录非常薄弱的科学家，未来成为记录非常优异的科学家的机会微乎其微”[2]。

参考文献：

1.Marek Kwiek,Lukasz Szymula; Quantifying Lifetime Productivity Changes: A Longitudinal Study of 320,000 Late-Career Scientists.Quantitative Science Studies2025

2.Kwiek, M., Roszka, W. Are Scientists Changing their Research Productivity Classes When They Move Up the Academic Ladder?.Innov High Educ50, 329–367 (2025).