作者简介:崔宇红，北京理工大学教育学院研究员；单怡，北京理工大学教育学院博士研究生。
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引言
在当前社会背景下，高等教育领域内识别和应对顶尖人才的风险要素及其状况仍显不足，高校人才所面临的微观风险与宏观学科发展的互动关系尚未建立客观规范的评估与测量体系。此外，实证研究和案例分析的缺乏使得这一领域的理论构建与实践指导尤为薄弱。本研究旨在探讨如何识别和应对高校中的顶尖人才风险因素及其潜在影响，以促进学科的协调与均衡发展。研究内容主要包括以下三方面：首先，明确定义顶尖人才并识别主要风险因素；其次，构建指标体系，通过综合风险评估、灰色关联度分析和耦合协调模型，对4所“双一流”高校的学科进行实证分析，从而系统性地揭示顶尖人才风险认知与学科发展之间的内在联系；最后，为高校在实现人才培养与学科发展中建立更为合理的耦合机制提出建议。
一、顶尖人才风险与学科发展相关研究
（一）顶尖人才的定义与评价
顶尖人才是指在专业领域拥有卓越能力的杰出人才，他们或享有国际性或国家级的声誉与成就，或对某一专业或领域的发展有过重大贡献，抑或其研究成果处于本行业或本领域的学术前沿，为业内普遍认可。在实证研究中，需要根据具体需求确定适用的测量标准及纳入的范围，以代表这种科学等级结构顶端的规模。
（二）顶尖人才风险要素及其对学科发展的影响
有效识别与管理顶尖人才风险，尤其是学术贡献风险、学术年龄风险和国际科研合作风险，将对促进学术多样性与创新性，以及提升社会整体绩效和可持续发展水平起到关键作用。
（三）顶尖人才与学科发展的关系
顶尖人才对学科发展具有双重影响力。一方面，创新扩散理论与马太效应为顶尖人才的内生促进作用和外部光环效应提供了理论支撑。另一方面，顶尖人才取得的重大发现及获得的荣誉奖励等会产生马太效应，进一步提升其学术影响力，导致更多同行将关注其工作并大量引用。学科的高水平发展对顶尖人才具有重要的吸引力。
二、指标体系与研究设计
（一）指标体系
为衡量一所高校的顶尖人才风险和学科发展程度，在遵循指标代表性、数据可得性和系统关联性等原则基础上，参考相关研究，通过确定这些代表性指标的参数，构建出“顶尖人才风险—学科发展”两个系统评价指标体系。
（二）数据描述
本研究以4所国内顶尖理工高校作为研究对象，将顶尖人才衡量标准设定为特定的学科领域内，2022年或2023年的“中国高被引学者”。在研究样本的选取上，基于爱思唯尔Scopus数据库中2013—2022年4所高校915名顶尖人才，聚焦“工程技术”“生命科学与医学”“自然科学”“社会科学与管理”4个学科领域。
（三）研究方法
1.权重确定和综合评价
2.灰色关联度分析
3.耦合协调度模型
三、研究结果与分析
（一）高校顶尖人才风险的差异性分析
本研究运用熵权法对4所高校顶尖人才风险进行测度。就高校而言，A、B高校学科顶尖人才风险波动集中在较低范围，而C、D高校学科顶尖人才风险水平分布比较离散，尤其是生命科学与医学、社会科学与管理学科，表明学科内存在少数高风险个体。
（二）高校学科发展水平分析
根据相关数据并结合以上模型计算，得出4所高校的指标数。高校学科发展参差不齐且两极化现象明显。学科发展排名较为靠前的主要是工程技术和自然科学学科，多数高校的社会科学与管理学科发展相对较弱。
（三）高校顶尖人才风险对学科发展的影响
顶尖人才学术年龄风险对高校学科发展的影响更为显著，国际科研合作风险和学术贡献风险的作用较弱。
（四）高校顶尖人才风险与学科发展耦合分析
根据耦合度的参照标准，从各高校两个系统的耦合度值看，高校顶尖人才风险和学科发展的耦合度整体水平较高，但存在学科差异。如果单纯依赖两个系统的耦合度值无法客观反映其真实发展水平。因此，为实现更为精准的度量，采用耦合协调度作为参考指标尤为重要。通过对4所高校两个系统的耦合协调度比较分析发现，高校顶尖人才与学科发展的耦合协调度呈现良性协同状态。
四、结论与讨论
（一）结论
首先，高校顶尖人才风险整体均值水平不高，但存在明显的学科差异。其次，高校学科发展参差不齐且两极化现象明显。此外，顶尖人才各风险要素与高校学科发展的关联度较高，影响程度较大。最后，基于风险—收益视角发现，顶尖人才风险与学科发展收益之间的耦合协调度整体水平较高。
（二）讨论
基于顶尖人才风险的学科差异，建立健全风险评估和动态监控机制。鉴于学科发展的失衡，高校应加强薄弱学科建设，促进学科均衡发展。基于风险—收益视角，改善顶尖人才风险与学科发展收益的耦合协调状态，一是应优化人才培养机制。二是应建立风险管理框架。三是应加强学科间协同合作。四是应加强政策支持与资金投入。五是应持续完善评估与反馈机制。六是应提升学科发展质量。
来源：大学与学科