2021年5月，习近平总书记在主持中央全面深化改革委员会第十九次会议时强调：“加快实现科技自立自强，要用好科技成果评价这个指挥棒，遵循科技创新规律，坚持正确的科技成果评价导向，激发科技人员积极性。”随后同年8月发布的《关于完善科技成果评价机制的指导意见》，标志着我国科技评价制度改革进入全面深化阶段。

　　在此背景下，清华大学坚决贯彻落实党中央关于科技评价制度改革的重要部署，积极响应中央文件精神，先后出台《关于完善学术评价制度的若干意见》，并通过“2030创新行动计划”“笃实专项”等重大科研项目探索学术评价机制创新。作为一项长期性、专业性高度集成的制度工作，学术评价本质上应坚持以人为本、理性判断、专业主导的价值取向。但从高校科研管理的实践看，当前评价体系仍面临诸多深层次挑战，例如学术评价与资源配置界限模糊、长期稳定的评价组织体系有待建立、主观偏见难以完全规避、制度化保障与资源支撑相对薄弱等。

　　围绕上述问题，亟需在制度设计与机制建设层面提出更具针对性和可操作性的改革举措，推动学术评价从价值理念走向实际执行，真正实现“可实施、可追踪、可制度化”的良性运行逻辑，为激发高校科研创新潜力、支撑中国特色世界一流大学建设与高水平科技自立自强提供坚实的制度支撑。

　　一、问题分析

　　(一)学术评价与资源分配深度耦合，评价主体难以客观公正

　　一是评价结果与资源配置高度绑定，导致学术评价异化为资源分配工具，背离其本应服务于知识创造质量识别的初衷。当评价直接关联大额经费、人才计划、职称晋升、学科评估乃至地方政绩时，学术价值判断让位于资源兑现压力，抑制长周期、原创性研究的发展。

　　二是评价权力与资源配置权缺乏有效区分，使评价目标函数发生错位。在职能边界未明的情况下，评审注意力容易从判断学术潜力转向评估可兑现性，不利于冷门学科、跨学科、系统集成类研究的支持。学术共同体擅长判断学术质量，但并不具备系统性视角下资源配置的能力，二者混同将导致权责不清与激励扭曲。

　　三是由评价结果直接决定资金、平台、职称与荣誉，易形成路径依赖，强化既有认知和组织惯性，削弱了对非共识性研究、潜力性研究的识别能力，也容易产生利益寻租空间。

　　(二)缺少反馈与长周期对齐，评价本身质量没有得到关注

　　一是当前评价节奏与科研本身的长期性错位明显。受到“非升即走”、项目考核和职务晋升等制度压力的叠加，科研人员更倾向于迎合短期评价指标，难以沉下心做长期攻关。学术评价容易偏向短期、可量化、风险可控的指标型成果，出现“以数代质”现象。阶段性成果被过度放大，而难以反映潜在突破与系统积累的价值。

　　二是评价过程人力投入保障不足，现有评价专家队伍多依赖临时组织、志愿参与，难以形成持续稳定的高质量评价队伍。临时性评审时间有限、审议深度不足、复核机制不健全，增加了误判风险，也难以全面识别研究的潜在影响。

　　三是缺乏组织性记忆和评价回溯机制，导致短期判断难以纠偏。原创性成果往往具有延迟显化特征，若未将评价记录系统归档、并与实际后效进行周期性对比与修正，早期误判可能在职称、项目和荣誉体系中被不断放大，形成“路径锁定”。长期缺乏回溯和反馈，也削弱了评价体系的自我校正能力和可持续性。

　　(三)重结果轻过程，评价的必要时间资源投入与制度保障不足

　　一是学术评价的专业性要求与实际投入不匹配。高质量评价需要持续的专业能力、时间投入和制度保障，而现实中，当前评价体系往往追求可快速交付的结果，如职称认定、资源分配、人才认定等，评价往往以低成本、临时性方式组织，缺乏系统性资源和人力投入。以诺贝尔奖为例，2021年，其奖金和运营费用总额为1.035亿瑞典克朗，其中五个奖项的奖金总额为5000万瑞典克朗，而评审委员会、行政和颁奖等相关费用还超过奖金额。但在我国高校学术评价实践中，经费、人力、数据支撑等方面投入普遍不足，直接影响了评价结论的科学性与公信力。

　　二是制度设计尚未充分保障评价过程的公正性。对“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”的依赖依然存在，而在利益回避、盲审复核、意见留痕等关键环节上的制度建设尚不健全，削弱了评价程序的规范性与可信度。

　　三是评价工作缺乏制度性激励和专业化能力支持。专家往往在教学科研之外被动承担繁重任务，缺乏稳定的激励机制和明确的责任保障，影响评价质量的可持续供给。四是数字化与人工智能工具未有效嵌入评价体系。部分场合存在“以机代人”的机械化应用，而系统平台、跨学科数据库和辅助判断机制尚未形成，限制了评价的精准性、透明度与信息支撑能力。

　　二、对策建议

　　(一)推动评价与资源配置解耦，强化学术评价独立性与专业性

　　一是调整制度逻辑，减少评价与资源配置的直接绑定，强化长期导向与独立判断。学术评价应聚焦研究质量与发展潜力，形成高质量的人才与项目资格库；资源配置则依据国家战略、任务类型、领域方向和预算边界，分类分档、精准配资。评价阶段不设置明确资助额度，有助于提升判断的独立性与长期性，避免功利化导向。以清华大学“笃实专项”为例，先通过严格遴选识别在前沿基础研究领域具有潜力的青年学者，再为其匹配稳定经费，保障其专注开展长期探索，体现“先识别、后支持”的分工导向。

　　二是明确评价与资源配置的两类职能权责边界，防止“既评又配”带来的角色冲突，建立分工合理、规则清晰的协同机制。学术评价由同行专家主导，资源配置由科研管理部门独立决策，并与资格库建立标准化信息接口，弱化行政干预与主观判断，实现“定资格”和“配资源”的专业分工与动态衔接。例如，清华大学面向国家重大战略需求与未来产业制高点推出“2030创新行动计划”，采用“调研—学术评审—学术委员会把关”三阶段立项机制，由专门团队根据任务需求配置差异化资源。

　　三是构建全过程记录与追溯体系，推动“评价—配置—结果”的闭环调控与纠偏。应建立以“全过程留痕、阶段回溯、延迟评价”为核心的动态调控机制，将评价结果与后续资源配置、研究绩效建立系统对接形成多维数据库，为后期纠偏提供可追踪证据，推动建立“评价—配资—实施—反馈—再评审”的闭环治理流程，从根本上减少“评价即配置”的路径依赖与结构性扭曲。

　　(二)强化基于学术共同体的过程保障与周期对齐，提升评价本身质量与可持续性

　　一是健全高质量评价人才队伍建设机制，提升共同体的专业能力与制度化供给水平。依托院系、重点实验室、学术委员会与学会等组织，形成长期、稳定、负责任的学术评价专家库，实行成员滚动更新与严格利益回避，将“高专业能力—高评价能力”确立为评价专家的首要条件，系统培养复合性学术评价能力；在条件成熟的高校和科研机构先行试点下放部分国家级人才与项目评审权，提升共同体治理能力。

　　二是调整评价周期与科研节奏的匹配机制，引导对长期积累与潜在价值的识别。明确区分阶段性成果评估与长期价值判断的功能定位，探索设立“基础研究延迟评价通道”，允许一定比例项目通过延迟2–3年进行正式评估，使评价能够涵盖后期产出、衍生影响与系统积累，适当减少成果的数量要求，增强对研究深度、学术贡献的关注。

　　三是建设构建组织记忆与证据链管理机制，将评价嵌入科研全过程。通过构建覆盖“评价结论—项目执行—后验成果”的档案留痕机制，对入选人才、获批项目、重点平台实施中长期跟踪评估，并将后续成果表现与初评结论进行周期性比对。设立“结论回溯反馈机制”，将验证结果定期用于修订评价规则、更新专家库权重与调整指标体系，提升制度的可学习性与应变能力，减少早期判断偏差长期放大的风险。

　　(三)强化资源投入与数智支撑，夯实学术评价的过程基础

　　一是为重要评价任务提供与其专业性相匹配的时间与资源保障。高质量评价需稳定的人力与系统支持，不能依赖志愿服务和临时组队。应明确评价工作量与绩效、职务晋升、学术声誉挂钩，建立正向激励。将评审支出、辅助人员、数据服务等纳入经费预算与岗位体系。对重大或复杂项目，设置最低审读时长、交叉复核和异议处理机制，确保投入与任务匹配。

　　二是健全评价过程的制度规范，保障程序公正与结论可信。推动同行评议标准化，完善利益回避、盲评、复核、留痕、申诉等机制，提升评价过程的可规范性与责任追溯能力。

　　三是规范引入数字技术，提升评价的信息支撑能力和判断质量。构建“人机协同”评价体系，引导在信息检索、数据对比、案例跟踪等环节使用算法工具，提升效率与证据可核验性。明确“工具辅助、人工决策”的边界，避免技术干扰判断公正性，增强跨学科评价的透明度与一致性。

　　四是探索运用元宇宙、虚拟现实等技术构建未来学术评价体系。通过沉浸式学术评议环境模拟，在保密、安全的前提下进行跨时空专家协同审读与深度互动，有效规避“赶时间”“见面评”带来的信息不对称与决策偏差。前瞻性试点建立基于数字孪生与多维行为建模的“虚拟数字人评价系统”，用于模拟专家判断逻辑、检验偏见风险、校准判断误差，并在特定任务中实现匿名、无干预的评价流程，作为未来人工评审系统的重要学术评价补充与对照机制。

　　作者：刘奕群 肖轶群 刘迎辉