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在21世纪，团队对科研产出的影响达到何种程度？一项研究对1 990万篇科研论文和210万项专利的作者数量进行了分析，揭示了几乎普遍存在于所有学科中的团队化倾向［见图8-1（a）］。例如，1955年，科学与工程领域的论文几乎有一半都是由一位作者独立完成的。但到了2000年，只有一位作者的论文数量大幅减少，而由团队发表的论文数量占到了总数的80%。更为重要的是，团队化的驱动因素并不仅是源自科学实验的挑战越来越大，越来越复杂，越来越昂贵。通常只需纸和笔的学科，比如数学和社会科学，也都呈现出相同的模式。1955年，在社会科学中，由团队撰写的论文仅占论文总数的17.5%，但到了2000年，团队合作发表的论文占了大多数，达到了51.5%，呈现出与自然科学界相同的向团队转移的趋势。
图8-1 团队日益增长的主导地位
（a）过去50年由团队撰写的论文和专利的比例变化。每条线代表相应学科分支每年的算术平均值，不同颜色表示不同学科。
（b）团队相对影响力（RTI）的计算方法是：用团队发表的论文获得的引用量平均数，除以同一学科中只有一位作者的论文获得的引用量平均数。比值为1表示团队和独立作者论文具有相似的影响力。曲线代表RTI在整个学科中的算数平均值
[136]
。
但也许比团队化倾向本身更为有趣的是团队产出的成果。团队产出的成果并不仅表现在数量上，在质量上，其成果也具有更大的影响力 [136] 。平均来看，在所有时间点以及所有的研究领域，团队发表的论文比只有一位作者的论文都获得了更多的引用 (21) ［见图8-1（b）］。
如果只关注排名非常靠前的高影响力论文，那么团队的影响力就更加明显：团队正逐渐成为最重要科研成就的产出主体。虽然在20世纪50年代早期，某一研究领域里引用最多的论文更有可能是由一位作者完成的，但这一模式已在数十年前反转过来 [139] 。今天，在自然科学和工程学领域中，用获得1 000次以上引用的概率来比较的话，团队发表的论文要比只有一位作者的论文高6.3倍。这一规律在艺术、人文科学以及专利领域更为显著。自从20世纪50年代开始，在这些领域中，团队往往会比个人更容易产出最具影响力的研究成果。
为什么团队对科学的主导能达到这样的程度？一个假设认为，在产生真正的创新思想方面，团队更为出色。通过聚集各有所长的行家里手，团队可以形成一个更广阔的知识库，这是个人的知识储备所无法比拟的。通过利用不同的研究方法和研究主体，团队更能够对不同的构思和概念进行创造性组合。就如第17章将要介绍的那样，引入新的元素同时又保持传统理念的论文，获得成功的概率增加了至少两倍 [92] 。将新的组合融入熟悉的知识领域的可能性，团队比单个作者高了37.7% [92] 。由于突破现代科学的最大挑战往往需要跨学科的专长，团队逐渐成为完成未来重大科研突破的关键创新引擎。
对于研究者个人来说，团队合作还有其他优势 [141] 。比如，一起工作的同事能够互相交换想法，互相检查工作，这既有助于创新，又有助于严谨。团队合作有利于研究者本人向新的合作者和学科领域展示自己的研究成果，从而获得更广泛、更多样化的受众，进而提高研究者本人的知名度。另外，团队合作还能保障研究经费。一项针对斯坦福大学15年间2 034名教师的研究发现，团队合作产生了更多的项目申请，获得了更多的研究经费 [142] 。
因此，不难想象，最优秀、最聪明的科学家就是那些更愿意合作的科学家。1963年，社会学家哈丽雅特·朱克曼（Harriet Zuckeman）开始研究杰出科学家的工作方式，走访了当时生活在美国的55位诺贝尔奖获得者中的41位。她发现，对团队合作的偏爱是他们的共同点之一。跟比他们稍逊但同样优秀的同事比较，诺贝尔奖获得者更愿意与人合作，这使他们在科学研究上获得了明显、长期的优势 [101] 。
在创造性领域进行合作并不是一项现代发明。中国的《永乐大典》是世界上最大的纸质百科全书，全书共11 095册，22 937卷，由明朝永乐皇帝于1403年主持编撰，由2 000多名学者花5年时间合作完成。
图8-2 2014年《永乐大典》在中国国家图书馆展出
近来团队型研究的猛增主要源于两个因素。
第一，随着科学的复杂性日益增加，扩展前沿知识所需的工具也在规模和精度上不断提升。比如，位于欧洲粒子物理研究所的大型强子对撞机（LHC）是世界上最大的粒子对撞机，对粒子物理学的研究极其关键。但建造这种工具成本非常高，是任何单一研究者和机构都难以负担的。离开团队合作，不管是LHC的构想还是经费支持，都是难以实现的。来自100多个国家的10 000多位科学家和工程师共同参与了这个项目。因此，团队合作不仅是有益的，而且是必需的，它迫使整个科学界集中资源来提升科学认知。
第二，不断扩展的人类知识，体量如此巨大，任何个人都不可能获知一切。即使那些相对小众冷门的专业，一代又一代科学家所积累的知识重担仍在持续增长。为应对这一难题，科学家往往专攻一个特定方向，聚焦研究问题，从而更快地做好知识储备，抵达领域前沿。这样的专业化导致了科学界“多面手的消亡”，这一现象在文献中多有记载 [104] 。确实，由单个发明者提交的一系列专利申请数据显示，他们越来越多地停留在一个技术领域，越来越难做出无关联性的新发明。因此，当跨学科研究所需要的知识体量越来越难以承受，合作就成了突破个人专业领域局限的一种方式 [104] ， [105] 。也就是说，科学家不仅希望合作，他们也不得不选择合作。不断增长的专业化程度意味着，每个人都能很好地处理某一专门领域的科学问题，但要解决现代科学所面对的复杂问题，科学家需要把所有部分都整合起来，将不同技能和知识融为一体。
随着国际互联网的使用以及越来越便宜的交通，突破传统的地域限制，开展跨国合作比以往任何时候都更容易。实际上，团队在不断突破机构和国家的界限。通过分析420万篇发表于1975—2005年的论文，研究人员区分了三种不同的作者类型：独立作者、在同一所大学工作的合作者以及跨院校的合作者 [143] 。在这三类作者中，不同院校之间的合作发展最为迅速，事实上，这也是唯一稳定增长的作者结构。在所调查的这30年里，这样的跨院校合作在自然科学和工程学领域增长了4倍，达到了发表论文总数的32.8%［见图8-3（a）］。社会科学也经历了同样的发展趋势，多所大学合作撰写的论文数量在这个时期上升得更为迅速，其占比高达34.4%［见图8-3（b）］。
图8-3 多所大学合作的增长
通过比较不同作者类型产出论文的比例，上图证实了1975—2005年，院校之间合作的比例在稳定增长。这种增长在自然科学和工程学（a）和社会学领域（b）特别显著，但在艺术和人文科学领域仍然较弱，在这些领域，任何形式的合作都很少见 [143] 。大学内部合作的比例在此期间基本保持不变，但在自然科学和工程学以及社会学领域，独立作者的论文呈明显下降趋势。
今天，团队也正在越发突破国家的界限。从世界范围来看，1988—2005年，由多个国家的作者合作发表的论文比例从8%增加到20% [144] 。另一项针对1981—2012年发表的论文的分析，计算了不同国家国内外科研合作的比例 [145] 。虽然总的科研产出随时间显著增加，但美国和西欧国家的国内合作产出则基本持平。这意味着，国际合作在这段时间助推了这些国家的科学发展（见图8-4）。与此形成对照的是，在新兴经济体国家中，国际合作与国内产出之间仍存在很大差异。中国、巴西、印度和韩国的论文发表总量增加了20倍，从1981年不足15 000篇，发展到2011年超过300 000篇。但在这4个国家的科研论文产出中，约有75%仍完全依靠国内合作（见图8-4）。
图8-4 国际合作越来越重要
如果某篇论文的全部作者的地址都属于同一个国家，它便算作该国的国内产出。对比左右两侧的图我们发现，国际合作产出的增长在发达国家远超国内产出的增长，但在新兴经济体国家并不是这样。
[145]
国际合作的明显增长可以归结为以下几个因素。我们已经知道，团队论文的引用量通常比独立作者的论文高。而国际 [145] 或者校际 [143] 的合作会进一步强化这一优势。在英美两国，国际合作的论文的引用量要高于国内合作的论文。这一优势也在不断增长。2001—2011年，这种“影响溢价”在这两个国家都提升了20%。大学间合作也有相似的影响力优势 [143] ：当整个团队来自同一所大学，发表一篇引用量高于平均水平的论文的概率，在自然科学和工程学领域约为32.7%，在社会学领域约为34.1%。但是，如果合作者来自不同院校，这一概率则分别增加了2.9%和5.8%。
虽然突破地理界限开展合作的优势显而易见，但现代科学“距离消失”的一个重要后果，就是影响力和资源获得上的不公平性日渐增加 [12] ， [141] ， [146] 。科学家在选择合作者时不会受到大学校园的限制，但很少能突破大学声望等级的限制。精英大学的研究者更有可能与其他精英大学的科研人员合作，而普通院校的研究者也往往同与之差不多的院校研究者合作 [143] 。因此，即使地理距离不再重要，社会距离的作用却与日俱增。这种院校之间的阶层分化，可能进一步加剧科学家个体间的不平等。
另外，科研人员在合作网络中的地位，也极大地影响着合作的收益。假如一个非洲国家提供专项资金，帮助它的研究人员与美国的大学合作开展研究，那么这些研究人员会首先选择哪些美国院校呢？是常春藤联盟，还是小型的文科院校？毫无疑问，他们最有可能寻求精英大学的著名科研人员。这也意味着，名牌大学的成功科学家，更有可能从全球合作网络所提供的资源中获得好处。考虑到多所大学合作完成的论文比同一所大学内部合作完成的论文影响力更大，而精英大学的研究人员更有可能从事这样的跨院校合作，因此，杰出科研成果的产生可能将越来越集中于精英院校 [141] ， [143] 。
虽然科学研究团队化加剧了科研人员个人和院校的不平等，但它也使整个世界受益 [146] 。如今的情况往往是由美国或欧洲名牌大学的成功科学家设计研究项目，再由欠发达国家的合作者开展研究，因为在这些国家里，开展劳动密集型的科研工作成本不会太高。这样的合作能使双方受益，有助于突破发达国家和欠发达国家之间的知识壁垒。
与此同时，科学的全球化还对“人才流失”产生了严重影响 [145] ，可能加剧国内外科研水平的差距。随着科学越来越国际化，每个国家都能更方便地与全球知识库发生联系，这样一来，一个国家中最聪明的科学家可以在其他地方继续研究工作。但反过来，这可能损害一个国家的科研人力资源。因此，在真正有能力的科学家越来越少的情况下，要想保持国家的科技竞争力，理解团队科学的微妙动态是非常必要的，只有这样才能继续拥有并吸引全球人才。
正如本章所展现的那样，团队在驱动整体知识产出以及重大的科研突破方面，起着越来越重要的作用。曾经罕见的团队合作现已成为科学研究的主导力量，这是科学家、政策制定者，或者资助机构不可忽视的现象。然而，尽管团队工作具有许多优势，但我们仍有理由相信，团队在科学发现中的作用还没有达到最优化 [137] ， [141] ， [147] 。例如，虽然团队合作能确保一个构思是正当合理的，毕竟整个团队需要信任一个项目才能推动它 [147] ，但在推动之前，团队成员需要达成共识，这个过程就可能成为阻碍前进的因素。
尽管合作能够帮助研究人员跨越学科界限产生新的灵感和假说，但合作和交流所产生的时间与精力成本也不可忽视，在有些情况下可能超过合作研究带来的好处。这一代价也因为团队工作的功劳划分问题而进一步复杂化。因此，如何平衡好这些复杂的因素，是建立成功的科研团队的关键，而这也是我们在下一章要讨论的内容。
我们往往会认为，与领域内的顶级研究者共事也会让我们自己变得优秀。但我们的同事真的能使我们变得更优秀吗？在前一章，我们探讨了合作研究对成果影响力的影响。但合作怎样左右科研人员个人的产出和影响力呢？这个问题包含了一系列问题。这种现象在经济学中被称作“同群效应” [148]-[151] 。为了认识同群效应有多大的影响力，我们先来了解一下达特茅斯学院的学生宿舍 [149] 。
对于达特茅斯学院的新生来说，宿舍和室友都是随机分配的。但是，一项研究发现，当年级平均成绩较低的学生被分配到成绩较高学生的宿舍里，前者的成绩也有了提高。由于不同专业的学生住在一起，我们不能够将他们成绩的提高归结为成绩稍差的学生在课程作业上获得了室友的帮助这类因素。他们之所以能变得更好，是因为周围的同伴表现更优。
当人们为共同的目标一道工作时，同群效应也会发挥作用。事实上，在过去20年，大量研究发现同群效应确实存在于各类职业中，包括水果采摘工、超市收银员、物理学家、营销人员 [151] 。比如，研究人员在一个连锁超市的调查中发现，把一位效率不太高的收银员换成一位高效率的收银员后，同班的其他收银员在扫描商品时就会更快一些 [150] 。这种行为上的变化似乎有些违背直觉——毕竟，如果一位明星收银员替换了一位动作稍慢的收银员，其他收银员很可能对此不以为意，会产生一种被称作“搭便车”的心态。然而，这些收银员却表现出完全相反的行为。同伴更有效率，也激励了他们提升自己的表现。
我们必须要了解自己是如何受他人影响的，因为这可能会释放社会的乘数效应，最终改变每个人的行为结果。我们再想一想达特茅斯学院宿舍的例子：如果一些学生的学业表现得到改善，那么他们改善的表现又将改善其他同伴的行为结果，从而持续影响越来越多的学生。
但同群效应在科学界真的存在吗？如果真的存在，学生、科研人员、管理人员，以及政策制定者又该如何利用它呢？
中国古代哲学家孟子是孔子之后最著名的儒家代表人物。有一个尽人皆知的成语叫“孟母三迁”，它是同群效应最早的例证之一。这个成语说的是孟子的母亲三次搬家，最后找到一处适合她儿子成长的地方。孟子很小的时候，父亲就去世了，由母亲独自抚养他长大。由于家里很穷，他们最初住在一片坟地附近。前来悼念的人大声地哭祭逝者，很快，孟母就注意到她的儿子开始模仿别人哭拜。孟母觉得不好，于是决定将家搬到城里的一个市场旁边。但不久以后，孟子又开始模仿商人的叫卖声，而经商在古代被认为是不体面的。于是，忧心忡忡的孟母决定再次搬家。这一次，她将家搬到学堂附近，孟子也开始与学堂的师生打交道，模仿他们的举止，更加专心学习。孟母看到儿子行为上的变化很高兴，将此归结为儿子与学者的近距离接触，于是决定永居于此。最终孟子成为一代大儒。
在与诺贝尔奖获得者多次访谈之后，罗伯特·默顿注意到这些科学家经常会营造“活跃的氛围” [60] 。明星科学家不仅自己成就非凡，还具有激发他人潜力的能力。我们可以通过考察院系在聘用一位新的明星科学家之后所产生的变化，来测量这一能力。在一项研究中，研究人员调查了255个进化生物学系以及这些院系成员在1980至2008年所撰写的149 947篇论文 [152] ，然后他们追踪了明星科学家到来之后，院系每位成员的论文发表和引用记录。他们发现，院系的产出（发表的论文数量，并以每篇论文的引用量作为权重）在明星科学家到达之后增加了54%。这种增长并不是来自明星科学家自己发表的论文：在去除他们的直接贡献后，院系的产出量仍然增加了48%。换句话说，研究人员观察到的增长大部分来自明星科学家同事的产出量提升，而这些同事之前就已经在那里工作了。更重要的是，产出的增长是长期持续的：即使是在明星科学家已经任职8年之后，同事们的产出仍然没有减少。
值得注意的是，产出提升最大的，是那些研究方向与明星科学家的研究最相近的人，即以前引用过这些明星科学家论文的人。与此形成对照的是，研究方向与新来的明星科学家关系不大的同事，受到的影响就要小得多。
明星科学家对他的新院系的最大贡献，并不在于产出的增加，而在于未来聘用的科研人员的水平。明星科学家到来之后，院系聘用的教师水平（由科研人员进入该系时的论文平均引用量来衡量）跃升了68%。按新聘用的教师与明星科学家的研究方向有无相关性进行区分，则有关联的新聘用教师的水平猛增了434%，无关联的新聘用教师的水平也提高了48%。明星科学家似乎不仅激励他们的同事，促进他们成功，同时还会吸引其他的未来明星科学家加入。
观察性研究会依据先前就存在的数据集得出结论。对于同群效应的量化，这类研究方法显得极为吃力，因此就需要谨慎解读这类由数据驱动的研究的结论。例如，有没有可能明星科学家并没有导致产出的提升，反而是院系已有的发展势头吸引了他们加入？或者，会不会有一个未观察到的变量，比如院系资源的正向波动（如慈善捐赠、政府增加拨款、新大楼的建造）为院系聘用明星科学家提供了机遇，而且同样的波动也增加了在职人员的产出，提升了随后的新聘用人员的质量？
要想确认同群效应因果关系的证据，困难是普遍存在的 [153] 。在社会科学领域，这通常被称作“映射问题” [148] 。假设有两位学生艾伦和马克，马克学习更好，艾伦开始和马克走在了一起。我们后来观察到，艾伦的学习成绩提升了。艾伦的进步是因为马克对他的积极影响吗？并不一定。至少还有三个其他机制可能会起作用。
· 艾伦选择和马克走在一起，是因为艾伦本人也是一位优秀的学生。这种现象被称作“选择效应”：个人通常自主选择进入哪个同伴群体，从而很难将真正的同群效应区分出来。
· 艾伦和马克也可能同时相互影响，很难确定马克的行为结果对艾伦的行为结果究竟产生了什么样的影响。
· 艾伦学习成绩的提升，是无法观测到的混合因素引起的。例如，可能只是因为来了一位新老师，或艾伦参加了一项更好的课外培训。
考虑到这些挑战，我们常常依靠随机实验来找出同群效应。这是达特茅斯学院学生宿舍研究背后的概念。学生们被随机分配到不同的宿舍，从而消除了大多数的其他解释。或者，我们也可依靠外在的、意料之外的波动进行所谓的“自然实验”。如果在某个参数上有突然的改变，而另一些变量却保持不变，我们就可以更肯定地认为，系统的响应纯粹是对外在变化的响应。下一节将讨论这样的例子，研究人员利用明星科学家的意外离世，去量化他们对其同事生产力和影响力所产生的影响。
学生和收银员的例子表明，同群效应在个人与其同事有直接联系时最为显著。例如，学生成绩的改善只有在学生个人的房间层面可以检测，但在宿舍层面则不存在 [149] 。也就是说，一个杰出的学生，对走廊尽头宿舍里的同学并没有什么影响。同样，工作效率提升的收银员，也只是那些能够看到明星收银员当班的人。不知道明星收银员在当班的其他收银员并未受此影响，仍会按照自己的节奏工作 [150] 。然而，一个特别有趣的现象是，许多在科学领域观察到的同群效应并不受限于物理距离。更确切地说，它们超越了物理空间，延伸到了思想层面。为了证明这一点，让我们看一看明星科学家突然意外去世后，会有什么样的情况发生。
在一项研究中，研究人员调查了明星科学家突然去世后，与其合作的作者的产出量和影响力（由论文发表量、引用量和美国国家卫生研究院的经费来衡量）会发生什么样的变化 [115] 。随着明星科学家的去世，其合作者的论文产出会有5%～8%的持续下降。有趣的是，这些结果似乎主要是不可替代的思想资源的缺失所导致。研究主题相近的合作作者与研究方向较远的合作作者相比，产出上的下降更为剧烈。如果明星科学家的合作作者的论文曾被大量引用，那么作者产出的下降会比那些不那么有名望的合作者更为明显。17世纪的科学家罗伯特·玻意耳（Robert Boyle）曾提出过一种叫作“看不见的大学”的概念，指的是科学家们会由于某个科研选题或想法而走到一起，形成了一所隐形大学。而上面的研究结果正好佐证了玻意耳的理论，这所大学在失去明星后，便会遭受到永久且影响深远的精神损失。
类似的效应在苏联解体后也出现过。当时，苏联科学家大规模移民，研究人员调查了一些仍然留在国内的数学家，分析当与其合作的作者突然移民其他国家之后，这些数学家的成果产出情况 [154] 。结果发现，如果移民的是普通同事或不那么紧密的合作者，那么这些留下的数学家的科研产出并没有受到影响。事实上，留在国内的这些人在产出上还略有上升，这也许是因为同行离开后，他们有了施展的机会。但是，当研究人员审视高质量合作者（按照产出量来衡量）的流失时，他们发现了严重的后果。按照合作者的水平对论文作者排序，对于排名前5%的论文作者，其合作者中有10%的人移民国外时，他们的论文发表数量将下降8%。这表明，虽然我们可以应付普通合作者的流失，但失去杰出的合作者仍会带来严重的不利影响。
这个发现与德国自然科学教授中出现同群效应的研究结果是一致的，1925—1938年，德国政府解雇了这些教授的同事 [155] 。流失一般水平的合作者，德国教授的科研产出在物理学上下降了13%，在化学上下降了16.5%。但流失高于平均水平的合作者，则会导致更大的产出损失。要知道，这些合作者并不见得是同一所大学的同事，他们遍布于德国的不同机构和城市。这些结果再次表明了这样一种观点，至少在科学界，“看不见的大学”和我们正式工作的大学同样重要 [156] 。
明星科学家通常由他们个人的产出和成果所界定，如引用量、论文发表量、专利以及研究经费 [157] 。但这些属性能准确反映科学家对某个学术机构的价值吗？院系应该雇用哪类科学家：是那些一篇接一篇大量产出高影响力的论文，但绝少在院系会议上露面的人，还是工作节奏稍慢，但愿意解决院系所关切的问题、出席研讨会，并对同事们还未发表的论文提供反馈意见的人呢？
这两种类型的科学家从不同方面看似乎都很重要。的确，我们已经看到一位明星科学家对同事的产出以及对新聘用者所产生的重要影响。但研究表明，“对别人有所帮助”的科学家也提供了一些重要但截然不同的东西。
例如，一项针对论文致谢部分的研究将“对别人有帮助”的科学家定义为经常被感谢的那些人 [158] 。当这些对别人有帮助的科学家意外离世，他们合作者的论文质量（虽然不是数量）陡然下降。与此形成对照的是，对别人帮助不大的科学家去世以后，该研究并未发现同样的下降现象。此外，与通过提供资料、科研工具或者技术支持帮助他人的科学家相比，能够提供概念性反馈（即批评和建议）的科学家会对他们的合作者产生更大的影响。能力表现似乎常常与无形的社会维度有关。帮助他人，与同事讨论，不仅是一件善事，还能实实在在地影响同事的科研产出质量。
在本章，我们证实了科学的高度关联性，表明科学家的生产力和创造性依赖于其合作者和同事的关系网络。尽管我们强调个人才华，颂扬独立的科学思想，但事实上科学家相互之间具有高度的依赖性。我们的生产力受到院系同事们的强烈影响，不管他们是否与我们有着直接的合作关系，或者研究方向与我们是否有所关联。最为重要的是，我们并不只受到隔壁近邻的影响。无论我们的合作者离我们多远，他们的成就也可以通过思想网络广为传播，对我们的职业发展产生长远影响。换言之，孤独的天才这种说法并不正确，在科学上我们从不孤单。