圖源：Freepik

撰文 | 張?zhí)炱?/p>

長期以來，學術界流傳著這樣一種觀念，科研生涯中不乏大器晚成的例子，哪怕起點平平，只要努力，仍有可能在后期實現突破。然而，一項覆蓋38個國家、追蹤近32萬名科學家長達半個世紀的大規(guī)模研究，卻給出了冷冰冰的答案。這樣的逆襲在現實中極為罕見，發(fā)生的概率不到1%。

這項研究由波蘭波茲南密茨凱維奇大學的Marek Kwiek和科羅拉多大學博爾德分校的Lukasz Szymula完成。他們試圖回答一個問題，一個人在科研生涯的初期的水平，會如何影響他未來的學術命運？

為了描繪學者職業(yè)生涯的真實軌跡，研究團隊設定了相當嚴格的篩選條件。他們從Scopus數據庫中篩出320,564名仍活躍在科研一線的資深科學家，這些人堪稱學術賽道上的常青樹，不僅持續(xù)發(fā)表論文至少25年，而且直到最近依然在發(fā)文，職業(yè)生涯總產出不少于10篇。樣本覆蓋醫(yī)學、生物學、物理學等硬科學，也包括經濟學、心理學等社會科學，共16個主要學科。地域上橫跨美國、日本、德國等38個OECD國家，囊括了全球符合條件科學家的近八成[1]。

研究得出的最核心結論是，全球科學體系在生產力等級上的流動性極低，學者們似乎在職業(yè)生涯的早期，就已經被鎖定在了各自的軌道之中。

01 學術逆襲只是傳說？

科研生產力對學者職業(yè)發(fā)展的重要性無需多言，論文發(fā)表的數量和質量決定著一位學者能成為學界的學術明星，還是掙扎在退出學術界的邊緣。正因如此，科研生產力在很大程度上塑造了學術界的階層。而這種階層之間的區(qū)分，要比我們通常意識到的更嚴重，幾乎到了涇渭分明的地步。

兩位研究者根據科學家發(fā)表論文的年數，將他們的職業(yè)生涯劃分為三個階段。早期為第5年至第14年，中期為第15年至第24年，晚期則是第25年及以后。為衡量科學家的學術地位，研究團隊依據期刊聲望加權的論文產出，將他們分為人數相等的10個等級，從最低的第一級一直到最高的第10級。

結果顯示，科研生產力的高低在早期就大致定型，并在之后幾十年里高度穩(wěn)定。那些能在職業(yè)中期躋身頂尖10%（第10級）的學者中，超過80%在職業(yè)早期就已處于生產力最高的前三個等級。具體來看，52.39%的科學家生涯初期即位列最高的第10級，另有20.94%和10.33%分別來自第9級和第8級。

如果一名科學家在職業(yè)早期處于生產力最低的行列，想在中期實現逆襲，成為最頂尖的科研人才，這種概率還不足1%。數據顯示，在職業(yè)生涯中期躋身頂尖10%的群體中，僅有0.51%來自生產力最低的第1級。哪怕最低的1到3級加起來，進入第10級的比例合計不過2.2%。

而從巔峰跌落同樣罕見，在職業(yè)生涯中期生產力最低的科學家群體中，只有0.26%來自曾經的躋身前10%的頂尖科學家。即使將范圍稍作放寬，職業(yè)中期生產力最低的10%科學家中，只有2.28%的人來自曾經的第8到第10級科學家，也就是職業(yè)初期生產力前30%的科學家。

從職業(yè)中期到晚期，這個趨勢仍然幾乎沒出現變動。從底層上升至頂層的概率有所增加，從0.51%上升到了1.36%，但這個比例仍然很低。與此同時，從頂尖跌落的風險也略有上升，從0.26%增加到0.69%。這意味著，對于少數長期堅持的學者而言，后期的職業(yè)生涯依然存在一絲翻盤的可能，但也伴隨著更大的不確定性。

總的來說，學者的生產力層級是相當穩(wěn)定的。起點在哪個層級，往往就意味著此后幾十年會停在哪條軌道上。從底層躍升到頂尖的機會微乎其微，從頂尖跌落到底層也同樣罕見。第一梯隊和最后一梯隊之間，幾乎不存在位置的互換。

02 差距如何拉開？

高生產力科學家和低生產力科學家之間的差距，為什么會如此牢固？答案其實很簡單，卻也很現實，早期的成功往往決定了此后的成就。

研究發(fā)現，無論是在自然科學、工程、醫(yī)學這些傳統(tǒng)的STEMM領域，還是在經濟學、心理學等社會科學領域，在職業(yè)生涯的中期或者后期，成為頂尖生產力科學家的唯一最關鍵預測因素，就是他們在早期階段就已經達到頂尖水平。

作者用所謂的信譽循環(huán)來解釋這個現象。學者通過努力發(fā)表高質量論文，從而獲得同行的認可與信譽，這種信譽幫助他們成功申請到研究經費，經費可以轉化為更好的實驗設備、更優(yōu)秀的團隊成員和更充足的研究時間。最后，這些資源最終又會催生出更多、更高質量的論文，開啟新一輪的信譽積累。

一旦這個正向循環(huán)被啟動，優(yōu)勢就會不斷累積。反之，開局不利的學者，可能因為缺少高質量的成果而難以獲得資助，進而陷入缺少資源、難以產出成果的困境。差距，就是這樣一步步被拉開的。學術生涯中的各個環(huán)節(jié)，資助、發(fā)表、聲譽，都在不停地互相投資和轉換，形成一個難以打破的閉環(huán)。

這個循環(huán)的起點，可能是學者所在的平臺。研究發(fā)現，在全球排名前200的頂尖研究機構工作，能將學者成功的概率提升30%到50%，尤其在醫(yī)學領域，這種平臺效應更為顯著。這并不難理解，頂尖機構本身就是信譽的代名詞，它能為科學家提供的不僅僅是一個頭銜，更是啟動這個正向循環(huán)所必需的初始資源和平臺，比如醫(yī)學研究所需的昂貴基礎設施。

團隊合作則是最有效的循環(huán)的加速器。一旦擁有了初步的信譽和資源，學者就能吸引到更優(yōu)秀的合作者，形成更強大的研究團隊。這項研究再次印證了這一點，尤其在那些傳統(tǒng)上更傾向于單打獨斗的學科，比如數學和社會科學，合作的杠桿甚至更大。在這些領域，早期職業(yè)生涯中，研究團隊平均每增加一個合作者，學者成功的概率就能提升25%到40%。

這種循環(huán)并不對所有人一視同仁。性別是一個常被忽視卻始終存在的變量。絕大多數學科中，男性科學家進入頂尖生產力行列的概率仍高于女性，尤其是在職業(yè)生涯中期。在生命科學領域，如免疫學和神經科學，這一差距甚至超過一倍。女性學者在積累信譽的過程中，或許要面對更多隱性的障礙。

無論是學術平臺的差異、合作網絡的分布，還是性別所帶來的結構性影響，最終都匯入同一條規(guī)律。早期的成績，是預測學者未來成就最可靠的指標。不同學科進入職業(yè)生涯早期頂尖10%的學者，在中期繼續(xù)保持頂尖的概率，是其他人的11至22倍。累積優(yōu)勢與信譽循環(huán)，共同構成了學術界的路徑依賴，使差距逐漸形成并長期維持。

03 學科之間，仍有差別

盡管學術界的“階層固化”是普遍規(guī)律，但不同學科的壁壘厚度確實存在差異。

總體來看，起點處于最低三級科研生產力的學者中，僅有2.2%最終進入了最高的第十級。在社會科學領域，這種躍升的概率略高于理工醫(yī)等STEMM學科，分別為3.13%和2.22%。盡管都很微弱，但社會科學領域流動性似乎稍強。

這項研究中歸入社會科學的專業(yè)，包括商學、經濟學、心理學三種。其中，商學基本是所有學科中流動性最高的。職業(yè)中期到后期，商學頂尖學者保持高位的比例是47.55%，而生產力最低的一部分學者維持低位的比例也只有26.38%，都是所有學科中最低的。同時，商學領域學者從科研生產力最低層躍升到最高層的比例排在全學科第二。

相比之下，經濟學領域的躍升機會相對有限，但科學家停留在最低級別的比例也同樣偏低，但科學家停留在最低級別的比例卻是所有學科中最低的。具體來看，在所有最終躋身頂尖中期科研群體的成員中，經濟學和免疫學各自只有一位科學家成功從最低生產力一級躍升而上。即便進入職業(yè)后期，這種從最低一級直接攀升到最高一級的極端跨越，在經濟學領域依然十分罕見，僅有兩位學者實現。

在數學和物理學這兩個基礎學科中，頂尖學者的地位似乎最為穩(wěn)固。在從職業(yè)生涯中期到后期的過渡中，有高達57%的數學家和60%的物理學家，能夠一直保持在生產力金字塔的頂端。這或許意味著，在這些高度依賴早期才華和理論突破的領域，一旦確立了學術地位，就很難被撼動。

硬幣的另一面，是底層流動的停滯。在化學和物理學領域，早期處于生產力最低谷的學者，有超過40%的人在中期依然無法擺脫困境。這與頂層的穩(wěn)固形成了鮮明對比，共同加劇了這些學科的階層分化。

作者在此前基于波蘭學者數據開展的同一主題研究中，曾經這樣總結。“論文發(fā)表生產力水平的劇烈變化（無論是向上還是向下）幾乎從未發(fā)生。在所有科學、技術、工程、數學和醫(yī)學（STEMM）領域，過去論文發(fā)表記錄非常薄弱的科學家，未來成為記錄非常優(yōu)異的科學家的機會微乎其微”[2]。

參考文獻：

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).