喻海良：你是否能在世界1%大学评上教授

　　

大家来看看，你是否能在世界1%大学评上教授

喻海良，2014/3/26

现在国内在加快高水平大学建设，力争把一批大学建设成为国际优秀大学。然而，什么是国际优秀大学水平，个人认为应该是大学里面拥有一批国际水准（top1%大学）的大学教授。

国际水准的教授，这个似乎是非常难定义的。最近几天，卧龙岗大学在谈论人事改革情况，在将来教师晋升时都要依照国际1%大学的教授水准进行评价，当然，这个评价是按照该申请人的具体研究领域进行参考的。在国外大学，和国内相差很大。国内的大学教师职称评价要求有科研论文、科研基金、科研获奖、教学获奖、教学课程。而且，要求每一项都达到一定的量。比如某些学校规定科研论文必须以第一作者发表SCI论文几篇，有的还要求一区、二区论文；另外必须以负责人承担多少科研基金，科研经费总额必须超过多少数量；至于获奖，还必须是省部奖前几名，或者国家奖；当然，教学也是必须的，几年内，必须承担过几门以上的本科生课程。在这些条条框框下，看似合理的评价体系，其实选拔出来的教授水平在澳大利亚连一个助理讲师位置都拿不到（当然，他们这里也有很多学术水平一般的老师，但是这些人的教学水平非常高）。

另外，国内很多大学在引进人才，但凡看见申请人论文一大把，他引非常多，就当人才予以引进。然而，对于那些论文数量有限，他引有限，看似“不是优秀人才”的人拒之门外。对于人事处的人员而言，他们看数字还是很懂得。然而，很多情况下，他们都忽略了学科的不一样。有些学科容易发表学术论文，而且论文的他引都非常高，因为，国际上对他们发表高水平论文看做是理所当然的事情。而有一些学科由于有应用背景，他们发表的论文数量相对会少一些，而且他引次数也会少很多，但是，不能排除这些人在该领域内的地位。利用今天一个网友写给我的告诫“内行看门道，外行看热闹”。

科学网上有不少人对我的学术水准还是持怀疑态度的。确实，很多人认为：如果真的特别优秀，或者是领域内的小牛人，也不会选择去二本大学当一个教授。我在当年选择把人事关系落回沈阳时，我的合作导师很不理解。他也认为，即使不留在清华工作，也应该在北京找一所好一点的大学。我相信，如果我再努力一点，这并非难事。然而，在二本大学工作，就一定是二本大学的水准吗？至少，当年沈阳大学的老校长也是工程院院士，他可是好些985大学的兼职教授。另外，沈阳大学建设有省部联合教育部重点实验室，这个在985大学里面数量也是极其有限的。

也因此，我个人认为，在哪里工作不重要，特别是如果你知道自己和国际1%大学教授水平相当时，你应该很高兴，特别是那些在二本大学工作的老师，你属于学校的精英了。如果你自己身在国内一流大学，而且也已经是教授了，发现自己的水平和国际1%大学教授平均水平差一点点的话，那就要努力了，因为你已经拖学校的后腿了。而且，在这里特别告诉那些大学人事处，引进人才一定要参照国际标准，否则，十年后，你们的学校依然落后，或者更加落后。

在国际1%优秀大学中，物理、化学、生命科学领域的教授的平均H因子在31-32之间，而工程学科的教授的平均H因子在10-19之间，至于数学学科就可能要更低一些了，他们的平均H因子在12左右。当然，这些教授发表的论文数量好像都差不多。下一段文字直接从论文中拷贝：“Figure 1 illustrates that biology, physics and chemistry researchers achieved the highest median h-index values (31 or 32); all substantially higher than mathematics professors (12). The field of engineering also possesses a unique set of citation characteristics, with all engineering disciplines falling within a median h-index range of 10–19. Each engineering discipline is unique from one another, with chemical engineering researchers achieving the highest h-index median value, followed consecutively by electrical, mechanical, and civil engineering researchers.”

好吧，下面大家一起来看看，自己在国际1%大学中是否也能够评上教授，另外希望这些对我国大学人事处决策人员有一定的参考。

世界1%大学各学科H因子与大学教授比率对照图

参考文献：

Lillquist E., Green S. (2010) The discipline dependence of citation statistics, Scientometrics, 84: 749.