韓紅旗，馬 崢，張兆鋒，林 毅

（1.中國科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038；2.富媒體數(shù)字出版內(nèi)容組織與知識服務(wù)重點實驗室（國家新聞出版署），北京 100038）

1 研究背景

2030 年碳達峰和2060 年碳中和是我國政府經(jīng)過深思熟慮作出的重大戰(zhàn)略決策。碳達峰碳中和（以下簡稱“‘雙碳’”）目標將引導(dǎo)中國經(jīng)濟走向更加綠色和可持續(xù)發(fā)展［1］，有利于形成更加健康和可持續(xù)的生產(chǎn)生活方式［2］，有利于提升中國的能源安全［3］。教育部為落實國家實現(xiàn)“雙碳”目標的重大戰(zhàn)略決策，于2022 年10 月26 日印發(fā)《綠色低碳發(fā)展國民教育體系建設(shè)實施方案》，鼓勵有條件、有基礎(chǔ)的高等學(xué)校、職業(yè)院校加強相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)科、專業(yè)建設(shè)，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，支持高等學(xué)校開展碳達峰碳中和科研攻關(guān)、政策研究和社會服務(wù)。顯然，“雙碳”學(xué)科的建設(shè)和科技創(chuàng)新需要依靠對領(lǐng)域研究現(xiàn)狀的充分了解。然而，當前對于學(xué)科發(fā)展現(xiàn)狀的研究多基于發(fā)文量、被引頻次等計量指標，比如郭金忠等［4］對于物理學(xué)科、鄒亞飛等［5］對于植物保護學(xué)科、潘穎等［6］對于農(nóng)業(yè)工程學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀研究等，多關(guān)注國家、區(qū)域、機構(gòu)等層面，很少關(guān)注到人的因素，尤其是沒有考慮到職業(yè)學(xué)者的情況。職業(yè)學(xué)者是在高校、科研院所或企事業(yè)單位從事相關(guān)科研工作的科研人員，他們在相關(guān)學(xué)科科技發(fā)展中是相對穩(wěn)定的人才隊伍，常常以論文作為主要研究成果，一般職業(yè)變化較小、在學(xué)科領(lǐng)域的人數(shù)較少，但在領(lǐng)域科技發(fā)展中有著舉足輕重的地位，常常主導(dǎo)著學(xué)科領(lǐng)域的科技發(fā)展方向。與職業(yè)學(xué)者對應(yīng)的是普通學(xué)者，他們一般是從事短期科研工作的研究生或企事業(yè)工作人員，相對而言，他們在學(xué)科建設(shè)和科技研發(fā)中處于輔助地位，對學(xué)科發(fā)展的影響較小。這兩類學(xué)者是科技論文發(fā)表的主要貢獻者，兩類人員變化情況、知識生產(chǎn)效率等群體特征影響著學(xué)科科研的發(fā)展。

“科學(xué)生產(chǎn)率（scientific productivity）”是美國學(xué)者洛特卡（Lotka）［7］于1926 年提出的一個概念，是通常以論著數(shù)量來衡量的科學(xué)生產(chǎn)能力，表示論文與作者之間的定量關(guān)系?？茖W(xué)生產(chǎn)率不僅能用來衡量個人著述的頻率分布規(guī)律，而且也能衡量機構(gòu)和團體著述的頻率分布規(guī)律［8］。對科學(xué)生產(chǎn)率概念的理解有兩種認識，一種將此概念與洛特卡定律（Lotka's law）視為同一個概念，如Priya 等［9］、伍玉成等［10］的研究；另一種從該概念含義出發(fā)，將科學(xué)生產(chǎn)率定義為平均每個作者發(fā)表的論文數(shù)量［11］。本研究采用后一種認識，將學(xué)科作者的平均發(fā)文量定義為該學(xué)科的科學(xué)生產(chǎn)率，它衡量了學(xué)科科研人員在科學(xué)上所表現(xiàn)出的能力和工作效果。

“雙碳”目標的達成需要多學(xué)科合作，其中理工類學(xué)科是減碳、降碳、固碳的重要科技和工程基礎(chǔ)。為了解我國理工類“雙碳”相關(guān)學(xué)科的發(fā)展情況，對“雙碳”包含的學(xué)科進行調(diào)研，選擇11 個與“雙碳”相關(guān)的一級學(xué)科開展研究?；趯W(xué)科期刊映射表選擇每個學(xué)科的重要核心期刊，采集中文論文數(shù)據(jù)，然后根據(jù)論文學(xué)科屬性和作者發(fā)文特征確定學(xué)科中的職業(yè)學(xué)者，根據(jù)關(guān)鍵詞特征確定學(xué)科領(lǐng)域的“雙碳”研究論文，形成分析數(shù)據(jù)集。最后，從科學(xué)生產(chǎn)率視角下的科研人員、論文產(chǎn)出、科學(xué)生產(chǎn)率出發(fā)，設(shè)計相關(guān)指標，研究普通學(xué)者和職業(yè)學(xué)者兩個群體的數(shù)量指標變化特征，以了解各學(xué)科人才儲備和知識生產(chǎn)發(fā)展變化情況，提出政策建議供相關(guān)部門參考。

2 研究設(shè)計

研究大體上可以分為3 個階段：獲取“雙碳”學(xué)科相關(guān)論文數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)加工處理并形成可分析的數(shù)據(jù)格式、“雙碳”學(xué)科發(fā)展情況分析，具體流程見圖1。

圖1 我國理工類“雙碳”相關(guān)學(xué)科發(fā)展研究流程

第1 階段的目的是采集相關(guān)論文數(shù)據(jù)?！半p碳”是一個跨學(xué)科研究領(lǐng)域，涉及交通運輸工程、石油與天然氣工程、化學(xué)工程與技術(shù)等多學(xué)科，掌握“雙碳”相關(guān)全部學(xué)科知識的學(xué)者幾乎沒有，因此構(gòu)造關(guān)鍵詞檢索式從數(shù)以千萬或億篇計的文獻中檢索“雙碳”研究論文成為一個基本不可能完成的任務(wù)。鑒于此，本研究首先根據(jù)文獻調(diào)研和專家咨詢確定“雙碳”相關(guān)的理工學(xué)科，然后根據(jù)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所在長期開展的期刊評價工作中形成的期刊學(xué)科映射表選擇學(xué)科的相關(guān)核心期刊（見表1）。

表1 我國理工類“雙碳”相關(guān)學(xué)科和重要期刊

然后，考慮“雙碳”目標是2020 年正式提出的，以及2019 年年底開始的新冠疫情可能對科學(xué)研究的影響，采集選定期刊2010 至2019 年的論文題錄信息，主要包括題名、摘要、關(guān)鍵詞、作者、作者機構(gòu)、發(fā)表時間等字段，剔除形式多樣的征稿啟事、會議通知、新書介紹等非論文數(shù)據(jù)，并對類別眾多的異常數(shù)據(jù)進行額外處理后，剩余157 013 篇論文（以下簡稱“全部論文”）數(shù)據(jù)。之后，對論文數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計，人工從各個學(xué)科的關(guān)鍵詞統(tǒng)計結(jié)果中篩選出頻率高（閾值設(shè)定為出現(xiàn)在3 篇論文以上）且與“雙碳”研究內(nèi)容相關(guān)（在文獻數(shù)據(jù)庫和搜索引擎中驗證）的詞，頻率高說明該詞得到較多學(xué)者認可，內(nèi)容相關(guān)表明該詞與“雙碳”相關(guān)，形成學(xué)科“雙碳”詞集，并根據(jù)調(diào)研和專家意見形成通用“雙碳”詞集。進一步，將關(guān)鍵詞出現(xiàn)在“雙碳”通用詞集或?qū)?yīng)“雙碳”學(xué)科詞集中的論文篩選出來作為“雙碳”論文數(shù)據(jù)，共17 226 條論文數(shù)據(jù)（以下簡稱“‘雙碳’論文”），約占全部論文數(shù)量的11%。

第2 階段的目的是對全部論文數(shù)據(jù)進行加工處理，主要包括論文學(xué)科類別確定和作者姓名消歧處理，為學(xué)科的發(fā)展分析奠定基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的中文文獻數(shù)據(jù)庫中沒有學(xué)科字段（中國社會科學(xué)引文索引除外，但該數(shù)據(jù)庫并不涵蓋工程科技類論文），因此首先需要確定論文的學(xué)科類別。雖然論文的學(xué)科類別可以根據(jù)期刊學(xué)科映射表來確定，但有兩類論文的學(xué)科類別屬性還不能判定。一類是刊載在大學(xué)學(xué)報等綜合性期刊中的論文，這些論文可能是本學(xué)科的，也可能是其他學(xué)科的。另一類是有兩個或以上中圖分類號的論文，它們一般是跨學(xué)科論文，但其內(nèi)容究竟屬于哪個或哪些學(xué)科需要確定。為此，抽取類別沒有疑問的論文形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，參考Ran等［12］和冉亞鑫等［13］的研究思路，基于FastText算法開發(fā)的層次分類算法和Stacking 分類算法構(gòu)建分類模型，其中FastText 算法用于學(xué)科門類確定，Stacking 算法用于一級學(xué)科確定，然后采用分類模型對上述兩類論文的學(xué)科類別進行標注。借鑒Han等［14］的做法，作者姓名消歧采用語義指紋著者姓名消歧算法，對全部論文中的同名作者進行消歧處理，消歧后共有399 761 位作者，其中“雙碳”論文的作者數(shù)量59 576 位，約占全部論文數(shù)量的15%。

第3 階段的目的是從科學(xué)生產(chǎn)率視角提出相關(guān)指標來分析“雙碳”領(lǐng)域職業(yè)學(xué)者群體的特征。借鑒唐崇敏等［15］、王鴻飛等［16］、李金算等［17］學(xué)者關(guān)于科技論文產(chǎn)出效率的研究，設(shè)計人員投入、論文產(chǎn)出、知識創(chuàng)造效率3 類指標來分析各學(xué)科發(fā)展情況。其中，人員投入測算了兩類學(xué)者的數(shù)量和變化情況，成果產(chǎn)出測算了他們產(chǎn)出的論文數(shù)量和變化情況，知識創(chuàng)造效率測算了他們創(chuàng)造“雙碳”論文知識的效率。

為了確定職業(yè)學(xué)者，將論文數(shù)據(jù)按照發(fā)表時間分為兩個階段，其中第1 階段為2010—2014 年，第二階段為2015—2019 年，然后對每個學(xué)科的發(fā)文量進行統(tǒng)計，通過對結(jié)果的人工分析和驗證，最終選擇在兩個階段均有發(fā)文的作者，或者在每一個階段發(fā)文量在3 篇以上的作者（即5 年發(fā)文3 篇的作者）作為職業(yè)學(xué)者，即職業(yè)學(xué)者一般有持續(xù)時間較長的發(fā)文能力，或者在短期內(nèi)有較多論文產(chǎn)出的能力。假設(shè)“雙碳”論文中共包含的論文數(shù)量為P，作者數(shù)量為A。將“雙碳”論文每個階段的發(fā)文量分別記為P1、P2，其中職業(yè)學(xué)者的發(fā)文量分別記為PP1、PP2；將兩個階段的作者數(shù)量分別記為A1、A2，其中職業(yè)學(xué)者數(shù)量分別記為PA1、PA2。需要注意的是，P是P1、P2的和，而A并不是A1、A2的和，這是因為一個作者可能在兩個階段均發(fā)表了論文；同理，若記職業(yè)學(xué)者數(shù)量為PA 的話，它也不是PA1、PA2的和。表2 展示了“雙碳”論文作者數(shù)量和發(fā)文量、職業(yè)學(xué)者數(shù)量和發(fā)文量指標，以及各指標在兩個階段的情況。

表2 “雙碳”論文有關(guān)統(tǒng)計結(jié)果

有關(guān)3 類指標定義如下：第一類，人員投入指標。包括：

（1）作者數(shù)量變化率指標（I1）。該指標定義為兩個階段作者數(shù)量的變化率，即

當I1指標為正時，表示學(xué)科的吸引力上升，人才儲備能力增強，未來發(fā)展將有更多可用的人才；反之，表明學(xué)科吸引力下降，人才將面臨減少的局面。

（2）職業(yè)學(xué)者數(shù)量變化率指標（I2）。該指標定義為兩個階段職業(yè)學(xué)者數(shù)量的變化率，即

當I2指標為正時，表示學(xué)科對職業(yè)學(xué)者的吸引力上升，職業(yè)人才儲備能力增強，學(xué)科未來發(fā)展將有更多可用的職業(yè)人才；反之，表明學(xué)科吸引力下降，職業(yè)人才將面臨減少的局面。

（3）職業(yè)學(xué)者占比指標（I3）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者占全部學(xué)者的比例，即

當I3指標較高時，說明學(xué)科的職業(yè)人才隊伍力量較強，學(xué)科發(fā)展更多地依賴于職業(yè)學(xué)者，一般學(xué)者的影響力較弱；反之，說明學(xué)科的職業(yè)人才隊伍力量較弱，一般學(xué)者對學(xué)科發(fā)展有更多的影響力。需要注意的是，雖然職業(yè)學(xué)者占比指標能夠說明一定的問題，但因為學(xué)科的特點不同，我們不能簡單地根據(jù)該指標來說明一個學(xué)科的職業(yè)學(xué)者占比高則該學(xué)科就一定發(fā)展得好。

（4）職業(yè)學(xué)者占比變化率指標（I4）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者占全部學(xué)者比例的變化率，即

當I4為正值時，說明職業(yè)學(xué)者占比提高，學(xué)科可能出現(xiàn)了好的發(fā)展勢頭，吸引了更多的普通學(xué)者成為職業(yè)學(xué)者，學(xué)科建設(shè)核心人才隊伍擴大，數(shù)值越大則表示核心人才隊伍規(guī)模擴大得越多；反之，當I4為負值時，說明學(xué)科對職業(yè)學(xué)者的吸引力下降，學(xué)科建設(shè)的核心人才隊伍出現(xiàn)萎縮，數(shù)值越小則表示核心人才隊伍規(guī)模萎縮得越大。

第二類是論文產(chǎn)出指標。包括：

（1）發(fā)文量變化率指標（R1）。該指標定義為兩個階段發(fā)文量的變化率。即

當R1為正值時，說明學(xué)科的發(fā)文量同比增加，學(xué)科的知識增長速度為正，學(xué)科整體實力得到加強，數(shù)值越大表明增長速度越快；反之，當R1為負值時，說明學(xué)科的發(fā)文量出現(xiàn)下降，學(xué)科的知識增長速度下降，數(shù)值越小則表明發(fā)文量減少的比例越大。

（2）職業(yè)學(xué)者發(fā)文量變化率指標（R2）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者在兩個階段發(fā)文量的變化率。即

當R2為正值時，說明職業(yè)學(xué)者的發(fā)文量同比增加，說明職業(yè)學(xué)者生產(chǎn)更多的學(xué)科知識；反之，當R2為負值時，說明職業(yè)學(xué)者生產(chǎn)學(xué)科知識的數(shù)量同比下降。

（3）職業(yè)學(xué)者發(fā)文量占比指標（R3）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者論文數(shù)量占整體論文數(shù)量的比例。該指標說明職業(yè)學(xué)者對學(xué)科知識的貢獻度。即

R3數(shù)值越大，說明職業(yè)學(xué)者對整個學(xué)科知識的貢獻越大；反之，當R3數(shù)值較小時，說明職業(yè)學(xué)者對學(xué)科發(fā)展的貢獻較小。

（4）職業(yè)學(xué)者發(fā)文量占比變化率指標（R4）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者的發(fā)文量在前后兩個階段的變化率。該指標反映了職業(yè)學(xué)者對整個學(xué)科知識貢獻度的變化情況。即

當R4為正值時，表明職業(yè)學(xué)者對學(xué)科的貢獻度增加，值越大越說明職業(yè)學(xué)者對學(xué)科發(fā)展的貢獻越來越多，也就是說對學(xué)科發(fā)展起著更多的影響力；反之，當R4為負值時，表明職業(yè)學(xué)者對學(xué)科的貢獻度減少，值越小越說明職業(yè)學(xué)者對學(xué)科發(fā)展的貢獻越來越少。

第三類為知識創(chuàng)造效率指標。包括：

（1）科學(xué)生產(chǎn)率指標（E1）。該指標定義為論文總數(shù)量與作者總數(shù)量的比值。該指標說明了平均每個學(xué)者產(chǎn)出的論文數(shù)量。即

E1數(shù)值越大，說明學(xué)科的論文生產(chǎn)效率越高，即學(xué)科的知識生產(chǎn)能力越強；反之亦然。

（2）科學(xué)生產(chǎn)率變化率指標（E2）。該指標定義為科學(xué)生產(chǎn)率的變化率。該指標反映了論文產(chǎn)出效率的變化率，說明了學(xué)科知識生產(chǎn)能力的上升或下降。即

當E2為正值時，表明學(xué)科的知識生產(chǎn)能力得到加強，數(shù)值越大越說明學(xué)科知識生產(chǎn)效率水平變得越高；反之，當E2為負值時，表明學(xué)科的知識生產(chǎn)能力出現(xiàn)下降，數(shù)值越小越說明學(xué)科知識生產(chǎn)效率水平變得越差。

（3）職業(yè)學(xué)者科學(xué)生產(chǎn)率指標（E3）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者發(fā)文量與職業(yè)學(xué)者人數(shù)的比值。該指標反映了職業(yè)學(xué)者的知識生產(chǎn)能力，即平均一個職業(yè)學(xué)者產(chǎn)出的論文數(shù)量。即

E3值越大，說明職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率越高，知識生產(chǎn)能力越強；反之亦然。

（4）職業(yè)學(xué)者科學(xué)生產(chǎn)率變化率指標（E4）。該指標定義為職業(yè)學(xué)者論文產(chǎn)出效率的變化率。該指標反映了職業(yè)學(xué)者科學(xué)生產(chǎn)率的變化情況。即

當E4為正值時，說明職業(yè)學(xué)者的生產(chǎn)率水平同比得到增強，數(shù)值越大越說明職業(yè)學(xué)者的生產(chǎn)率水平變得越高；反之，當E4為負值時，說明職業(yè)學(xué)者的知識生產(chǎn)率水平下降，數(shù)值越小越說明職業(yè)學(xué)者的生產(chǎn)率水平下降得越快。

3 分析與討論

為了深入了解相關(guān)學(xué)科職業(yè)學(xué)者群體的特征，對以上所設(shè)計的3 類指標進行計算和分析。

3.1 人員投入指標分析

表3 展示了“雙碳”論文的作者數(shù)量的變化率及其中職業(yè)學(xué)者數(shù)量的變化率、職業(yè)學(xué)者占比、職業(yè)學(xué)者占比變化率的情況。

表3 “雙碳”論文人員投入指標分析

第一，顯然，化學(xué)和大氣科學(xué)兩個理科類學(xué)科的表現(xiàn)較工科類學(xué)科差了很多，而且化學(xué)學(xué)科作者數(shù)量下降了21.57%，下滑非常大；大氣科學(xué)雖然出現(xiàn)正增長，但作者數(shù)量只增長了2.64%。這說明，理科類學(xué)科對人才的吸引力遠不如工科類學(xué)科。相比而言，工科類學(xué)科均出現(xiàn)了較大的增長，平均增長56.78%，顯示了工科對人才的高吸引力。增長率最高的是交通運輸工程學(xué)科，作者數(shù)量增加了109.55%，其次是化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)科，作者數(shù)量增加了100.48%。

第二，兩個理科學(xué)科的職業(yè)學(xué)者數(shù)量同比均出現(xiàn)下降，其中化學(xué)出現(xiàn)了超過30%的下降，下降非常明顯，而9 個工科學(xué)科的職業(yè)學(xué)者數(shù)量同比均出現(xiàn)明顯的增加，平均增長33.53%。與I1指標類似，對職業(yè)學(xué)者來說，理科學(xué)科的吸引力顯著減弱，工科學(xué)科的吸引力顯著增加。I2-I1列是職業(yè)學(xué)者數(shù)量的增長率與全部學(xué)者數(shù)量的增長率之差，可以看出，全部學(xué)科的職業(yè)學(xué)者數(shù)量同比增加的速度均不如整體水平，即職業(yè)學(xué)者的人數(shù)增加速度低于普通學(xué)者。

第三，從數(shù)字上看，I3的各學(xué)科平均值為30.29%。職業(yè)學(xué)者占比最高的學(xué)科為建筑學(xué)，占比為36.35%；占比最低的是材料科學(xué)與工程，只有19.99%，其次是化學(xué)學(xué)科，占比為25.52%。雖然不同學(xué)科有其自身特點，職業(yè)學(xué)者占比高低不一定說明學(xué)科的發(fā)展得好壞，但一定比例的職業(yè)學(xué)者是學(xué)科穩(wěn)定發(fā)展的根基，若職業(yè)學(xué)者占比較少，可能對學(xué)科長期發(fā)展不利。因此，遠低于平均值的材料科學(xué)與工程、化學(xué)兩個學(xué)科需要重視提升職業(yè)學(xué)者的比例。

第四，全部學(xué)科的I4指標均為負值。兩個理科類學(xué)科的職業(yè)學(xué)者數(shù)量均出現(xiàn)下降，而工科類學(xué)科的職業(yè)學(xué)者數(shù)量均出現(xiàn)上升，結(jié)合I1反映的情況，說明化學(xué)學(xué)科人才數(shù)量和職業(yè)學(xué)者數(shù)量均出現(xiàn)較大的下滑，需要引起重視。工科類學(xué)科隨著人才數(shù)量規(guī)模的擴大，職業(yè)學(xué)者的數(shù)量并沒有出現(xiàn)同比例的擴大，平均來說，職業(yè)學(xué)者占比下降了13.42%，下降最大的學(xué)科是材料科學(xué)與工程（下降了22.67%），下降最小的是石油與天然氣工程（下降了3.11%）。需要關(guān)注的是指標值低于平均值較多的材料科學(xué)與工程、交通運輸工程、化學(xué)工程與技術(shù)3 個學(xué)科。

3.2 論文產(chǎn)出指標分析

表4 展示了“雙碳”論文產(chǎn)出指標情況。一般認為論文是創(chuàng)新性的研究成果，是科研的知識基礎(chǔ)，因此論文產(chǎn)出數(shù)量的變化間接反映了學(xué)科知識的發(fā)展情況。

表4 “雙碳”論文產(chǎn)出指標分析

第一，兩個理科學(xué)科的R1指標為負值，說明它們的論文產(chǎn)出數(shù)量同比均出現(xiàn)下降，知識創(chuàng)造能力出現(xiàn)明顯退步，這可能是人員投入減少造成的；相較而言，化學(xué)學(xué)科下降了29.19%，下降幅度非常明顯。9 個工科學(xué)科的指標均為正值，論文產(chǎn)出數(shù)量較同期均有增長，平均來說，增長了43.33%。發(fā)文量增長最大的兩個學(xué)科是化學(xué)工程與技術(shù)和交通運輸工程，分別增長了92.45%和85.17%，說明它們是“雙碳”領(lǐng)域創(chuàng)造新知識的主要學(xué)科。發(fā)文量遠低于平均值的是石油與天然氣工程、環(huán)境科學(xué)與工程、建筑學(xué)和農(nóng)業(yè)工程4 個學(xué)科，分別增長了14.81%、22.05%、23.08%和27.57%，說明它們產(chǎn)生“雙碳”新知識的能力較弱。

第二，與R1指標相似，R2指標有兩個理科學(xué)科均為負值，9 個工科學(xué)科均為正值，平均來說，9 個工科學(xué)科職業(yè)學(xué)者產(chǎn)出新知識的增加速度為35.11%，低于R1指標分析中全部作者的增加速度（43.33%），說明普通作者產(chǎn)出“雙碳”新知識的速度要快于職業(yè)學(xué)者。R2-R1列是職業(yè)學(xué)者發(fā)文量的增長率與全部作者發(fā)文量增長率的差值，從中也可以看出來，除了農(nóng)業(yè)工程外，其他學(xué)科的職業(yè)學(xué)者R2指標值均低于R1指標值。職業(yè)學(xué)者發(fā)文量增長速度最大的兩個學(xué)科是化學(xué)工程與技術(shù)和交通運輸工程，與全體作者情況類似；遠低于平均值的學(xué)科除了石油與天然氣工程、環(huán)境科學(xué)與工程、建筑學(xué)和農(nóng)業(yè)工程4 個學(xué)科，還增加了材料科學(xué)與工程，這說明，材料科學(xué)與工程學(xué)科的職業(yè)學(xué)者產(chǎn)出新知識的速度要遠遠低于普通學(xué)者。

第三，平均來說，職業(yè)學(xué)者對學(xué)科論文生產(chǎn)的貢獻率為76.9%，雖然他們的知識創(chuàng)造速度出現(xiàn)下降，但整體上仍然是“雙碳”領(lǐng)域新知識生產(chǎn)的主力軍。貢獻度超過80%的學(xué)科有動力工程及工程熱物理（85.52%）、化學(xué)工程與技術(shù)（81.43%）、農(nóng)業(yè)工程（87.15%）、環(huán)境科學(xué)與工程（84.86%），說明這4 個學(xué)科知識創(chuàng)造對職業(yè)學(xué)者的依賴性強；貢獻度遠低于平均值的兩個學(xué)科是礦業(yè)工程（64.75%）、材料科學(xué)與工程（64.22%），說明這兩個學(xué)科的知識創(chuàng)造對職業(yè)學(xué)者的依賴性較低。

第四，絕大多數(shù)學(xué)科的職業(yè)學(xué)者的貢獻度較同比出現(xiàn)了下降，平均下降幅度為5.73%，其中下降最多的是材料科學(xué)與工程（11.77%），只有農(nóng)業(yè)工程是個例外，反而增長了2.06%。結(jié)合R1、R2指標，可以看出職業(yè)學(xué)者創(chuàng)造新知識的速度不僅與普通作者相比要差一些，而且與其自身在第一階段相比也要差一些。職業(yè)學(xué)者對學(xué)科知識貢獻度下降說明，各學(xué)科的發(fā)展對職業(yè)學(xué)者的依賴降低，或者說職業(yè)學(xué)者對學(xué)科發(fā)展的影響力下降是一種普遍現(xiàn)象。

3.3 知識創(chuàng)造效率指標分析

表5 展示了相關(guān)學(xué)科在“雙碳”領(lǐng)域的知識創(chuàng)造效率指標情況。

表5 “雙碳”論文知識創(chuàng)造效率類指標分析

第一，由表5可以計算得出平均一個學(xué)者產(chǎn)出0.3篇論文。因為本“雙碳”論文數(shù)據(jù)集只是抽取了每個學(xué)科的若干期刊（見表1），而且每個學(xué)科特點不同，因此這個數(shù)字不能代表學(xué)科整體水平，其高低也不能說明某學(xué)科生產(chǎn)率一定比另一個學(xué)科優(yōu)劣，但仍然可以由此了解不同學(xué)科的論文產(chǎn)出效率。產(chǎn)出效率最高的是動力工程及工程熱物理，平均每個作者產(chǎn)出0.35 篇論文；產(chǎn)出效率最低的是材料科學(xué)與工程學(xué)科，平均每個作者只產(chǎn)出0.24 篇論文，其次是環(huán)境科學(xué)與工程、農(nóng)業(yè)工程兩個學(xué)科，分別為0.26、0.28 篇論文。

第二，指標E2除了動力工程及工程熱物理是1.74%的正增長外，其他學(xué)科的科學(xué)生產(chǎn)率同比均是下降的，平均下降8.96%。這個結(jié)論與關(guān)于我國高校中文論文發(fā)表效率下降的研究結(jié)果基本相似［18］?？茖W(xué)生產(chǎn)率下降幅度在10%以上的學(xué)科有大氣科學(xué)（11.81%）、環(huán)境科學(xué)與工程（11.66%）、交通運輸工程（11.63%）、石油與天然氣工程（10.55）、礦業(yè)工程（10.50%）。

第三，平均來說，一個職業(yè)學(xué)者產(chǎn)出論文0.77篇，這遠遠超出學(xué)科的平均水平（0.30 篇），說明職業(yè)學(xué)者的科研能力遠遠超過普通學(xué)者?？茖W(xué)生產(chǎn)率最高的是動力工程及工程熱物理學(xué)科，平均每個職業(yè)學(xué)者產(chǎn)出0.98 篇；最低的是環(huán)境科學(xué)與工程，只有0.65 篇。和指標E1相比，所有學(xué)科職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率均明顯高于整體水平，平均高了0.47 篇。

第四，產(chǎn)出效率同比提升的有材料科學(xué)與工程、動力工程及工程熱物理、化學(xué)工程與技術(shù)、交通運輸工程和農(nóng)業(yè)工程5 個學(xué)科，同比下降的有化學(xué)、大氣科學(xué)、建筑學(xué)、礦業(yè)工程、石油與天然氣工程和環(huán)境科學(xué)與工程6 個學(xué)科?？茖W(xué)生產(chǎn)率水平提升最多的是化學(xué)科學(xué)與工程學(xué)科，同比增長了13.90%；下降最多的是石油與天然氣工程學(xué)科，同比下降了16.71%。與指標E2相比，幾乎所有學(xué)科的職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率變化率較好，即相比而言均為增長較多或減少較少，只有石油與天然氣工程學(xué)科的職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率的變化率差于整體水平。

4 結(jié)論與建議

本研究以科學(xué)論文為研究對象，從科學(xué)生產(chǎn)率視角出發(fā)，引入“職業(yè)學(xué)者”的概念，分數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、指標分析3 個階段考察了我國理工類11個學(xué)科“雙碳”相關(guān)研究中的人才投入、論文產(chǎn)出和知識創(chuàng)造效率情況，為了解“雙碳”研究的發(fā)展提供了一種新的視角和方法參考。根據(jù)對相關(guān)指標的分析，可以得出如下結(jié)論：

（1）相關(guān)工科學(xué)科的“雙碳”研究人才數(shù)量出現(xiàn)不同程度的高速增長，但理科相關(guān)學(xué)科的研究人才數(shù)量或出現(xiàn)較大的下滑，或沒有明顯的變化；第2 階段和第1 階段相比，職業(yè)學(xué)者數(shù)量是理科出現(xiàn)明顯下滑、工科出現(xiàn)明顯增長，職業(yè)學(xué)者占比則均出現(xiàn)下降。

（2）不管是職業(yè)學(xué)者還是全部學(xué)者，工科各學(xué)科產(chǎn)出論文的速度均出現(xiàn)明顯的增長，而理科學(xué)科產(chǎn)出論文的速度出現(xiàn)明顯下降，化學(xué)學(xué)科下降尤為明顯；職業(yè)學(xué)者在“雙碳”研究的論文產(chǎn)出中處于明顯的支配地位，是學(xué)科新知識的主要貢獻者，但職業(yè)學(xué)者創(chuàng)造新知識的速度不僅與普通作者相比要差一些，而且與自身在第1 階段相比也要差一些。

（3）各學(xué)科“雙碳”研究普通學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率同比均出現(xiàn)下降，而職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率則有升有降但總體表現(xiàn)較好，其科學(xué)生產(chǎn)率遠超過普通學(xué)者，且其科學(xué)生產(chǎn)率變化一般要顯著優(yōu)于全部作者，只有石油與天然氣工程學(xué)科是個例外，該學(xué)科的職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率下降速度超過一般學(xué)者。

根據(jù)以上結(jié)論，提出如下3 個方面的政策建議：

（1）采取措施重視理科學(xué)科的“雙碳”相關(guān)研究發(fā)展。一般認為，理學(xué)學(xué)科是基礎(chǔ)研究的學(xué)科，而基礎(chǔ)研究作為科技創(chuàng)新價值鏈的基礎(chǔ)端，是科學(xué)研究的根基，其重大突破能夠以鏈式反應(yīng)形式催生后續(xù)的科學(xué)突破，是技術(shù)進步的引領(lǐng)者［19］。而本研究中發(fā)現(xiàn)的理科萎縮、工科繁榮的發(fā)展情況，顯然不利于“雙碳”相關(guān)科研的長期發(fā)展，這需要引起相關(guān)部門的高度重視。

（2）采取措施提高學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率，關(guān)注化學(xué)、大氣科學(xué)、石油與天然氣工程和環(huán)境科學(xué)與工程4個學(xué)科的職業(yè)學(xué)者的科學(xué)生產(chǎn)率明顯下降問題，以及材料科學(xué)與工程學(xué)科的職業(yè)學(xué)者科學(xué)生產(chǎn)率不強的問題。

（3）“雙碳”科技發(fā)展一方面要充分發(fā)揮現(xiàn)有工科學(xué)科的人才和成果優(yōu)勢，另一方面要注意一些學(xué)科存在的問題，主要是理科發(fā)展受阻和環(huán)境科學(xué)與工程、交通運輸工程、石油與天然氣工程、礦業(yè)工程等4 個工科學(xué)科知識創(chuàng)新效率下降較快兩個問題。

本研究雖然得出了一些有價值的結(jié)論，但在利用時需要注意存在的以下問題：第一，所選擇的11個學(xué)科只是與“雙碳”研究比較密切的學(xué)科，并不是全部學(xué)科。第二，只抽取了各學(xué)科的部分核心期刊，而不是全部期刊，數(shù)據(jù)抽樣的分析結(jié)果可能與事實不符。第三，指標數(shù)據(jù)是基于實驗數(shù)據(jù)計算所得，并不代表實際水平，指標值很可能與實際存在很大的出入。第四，所確定的職業(yè)學(xué)者只是發(fā)表論文的職業(yè)科研人員，而不是全部職業(yè)科研人員。