政府、学界和社会越来越关注科研不端行为，治理科研不端有助于科研生态系统的健康发展，健全惩罚机制是治理科研不端的主要手段。学术界已经认同科研不端的惩罚力度比较弱，然而科研不端惩罚强度设定及其影响因素的研究还相对缺乏。
借助于公开数据，收集了1997-2017年213个典型科研不端案例，构建了科研不端惩罚强度的七个等级，借助于统计软件分析了惩罚强度的影响因素，研究发现：绝大多数案例的惩罚强度在一级到四级之间；社会整体的惩罚强度在增强，但是单个案例的惩罚强度并没有随时间而增强；媒体关注力度显著影响到惩罚强度；科研不端类型叠加对惩罚强度有一定影响。在此基础上，讨论了撤除措施与惩罚措施的区分，学术不端的公共围观效应能否发挥作用，分段惩罚的实施难点，学术规范的内化与过度激励论文数量的内在矛盾。
01
引言
科研不端不是一个新问题，自默顿伊始，科研不端就被纳入了越轨的科学社会学范畴。科研不端不仅危害科研的健康发展，而且还影响了公众对科技人员的看法，打击了科研诚信体系的建立。对全国三万名科技工作者的问卷调查显示：超过一半的科技工作者表示确切知道自己周围的研究者有过“抄袭剽窃”、“弄虚作假”、“一稿多发”等学术不端行为[1]。“陈进汉芯”、“翟天临论文”等事件都引起了较大的轰动，在社会各界造成了十分消极的影响。
科研不端危害巨大又屡禁不止，因此规制科研不端自然指向了惩罚制度。学术界对于如何规范科研不端进行了较多探索。从宏观上，要从三个层次进行社会控制：完善科学界的自我管制系统，完善科技道德，制定科技法规 [2]。考虑到学术不端的“制度性违规”，不能让科学声誉为那些不合理的或显示政绩的制度买单[3]。从惩罚措施上，各单位应该采取包括公开曝光、取消资格、撤销学位和领导职务甚至通过法律手段给予惩罚[4]。引导开展正常的学术批评有助于推动研究规范的普及[5]。基于制度经济学理论，以学术不端者的“成本-利益”来计算经济制裁[6]。不仅追究当下利益、扩展利益，还要建立科研诚信档案进而消解侥幸心理和成功期望[7]。要囊括经济、学术和法律等方面的制裁，可以借鉴德国马普学会的五类规范：劳动法、学术规范、民法、刑法及出版作品召回和信息公告[8]。从国家和社会角度，不仅需要行政、民事和刑事责任的追究，还需要职业道德、行业自律等的协调配合[9]。
欧美国家在治理科研不端上主要有两种模式：政府主导模式和科研指导模式[10]。日本也从之前的以惩罚为主，走向如今的预防为主、防治结合兼具教育性的治理方式[11]。从学术生命周期角度，要考虑从写作、投稿、润色、修改、作者到期刊的全流程学术不端监控[12]。不仅要规制学术不端的作者群体，还要规制期刊操作影响因子的不端行为[13]。
针对学术不端的惩罚力度远远不够[14,15]。尽管一些科研不端行为经过了媒体曝光，但处罚却没有达到相应的程度，从而“纵容”科研不端的发生[16]。即使非常恶劣的科研不端案件，惩罚也是以行政规制为主，并不具备较强的警示和惩戒作用[17]。
文献梳理发现，学者们对于健全法律法规和惩罚方式的探讨较多，惩罚机制的研究还不充分，针对科研不端行为惩罚强度的研究相对缺失。因此，本文尝试梳理近二十年的案例，构建惩罚强度的分级体系，尝试量化惩罚强度的级别，探讨惩罚强度的影响因素。
02
数据收集、数据说明与惩罚强度构建
2.1 数据收集、处理方法与数据说明
本研究共搜集213例样本，数据主要来源是由国家自科基金委数据与中国社科院蓝皮书的数据，时间区间为1997至2017年。前者是指国家自科基金委员会监督委员会中公布的2005年至2017年全部记录在内的149个案例；后者是指中国社科院公布的蓝皮书数据以及《我国学术不端问题的现状与治理路径-基于媒体报道的64起学术不端典型案例的分析》中的附表“64起学术不端典型案例统计简表”[18]，表中记录了1997年到2017年共64起被媒体曝光的案例。然后整理出案例的惩罚结果，逐一调查各个案例单位的处理结果，并对213例科研不端样本数据进行SPSS统计分析。
在国家自科基金数据部分中，虽然存在多人共同参与同一科研不端案例，但由于是多个不同的个体且存在主犯、从犯等区别而导致最后的处理结果不同，所以本文将这些共同参与同一科研不端事件不同的个体当成不同案例来处理。
科研不端行为具有较高的隐蔽性，并且单位对科研不端的容忍度较高，导致大量案例被“包庇”，除少部分被媒体曝光的案例之外，其它的案例外人基本无从得知，所以导致许多案例难以收集齐全。已经曝光的案例中，大部分处理结果也模糊不清，特别是原单位处罚结果更是难以收集，以上都为做此类研究增加了许多障碍，继而无法深刻反映惩罚机制对规范科研不端的作用。由于上述困难，许多数据只能做缺失处理。
2.2 科研不端惩罚强度量表
科研不端行为存在两种演化路径：发现和未发现。科研不端行为出现之后，由于其隐蔽性，被发现的可能途径有三种：只有团队内部知情者能够获悉相关信息；小同行能甄别是否属于数据造假、抄袭思路还是直接翻译抄袭；借助于查重检测软件。在既定的制度框架下，科研不端被发现之后并未受到预期的惩罚，从而激励模仿者的侥幸心理和赌博心理，这样就会变相促进科研不端的发生。
科研不端既属于道德规范范畴，又属于行政规制和法律规制的范畴。从行政法、部门规章和政府文件的角度来看，对于科研不端行为的行政处罚程度较低，并不能有效威慑科研不端行为人。虽然我国民法层次在科研不端的相关规定可谓有法可依，但是民法诉讼的原告往往由于被侵权意识薄弱、损失难以计算、诉讼成本高等原因，极少提出诉讼，导致民法规制并不能很好地发挥应有的作用。我国科研不端刑事立法在一定程度上缺位，对比我国“汉芯事件”与韩国“黄禹锡事件”的处理结果更凸显我国科研不端在刑法规制上的“保守”[19]。
我国在规范科研不端的惩罚表现上比较偏好于行政处理，而相对比在其他国家相同程度的许多案例都是位于刑法层次上进行规制，且刑罚都比较严重：美国科学家波尔曼（Eric Poehlman）由于严重数据造假将面临5年监禁和25万美元罚款以及终生不得获取联邦科研基金的惩罚[20]。由于小保方晴子的学术造假，她的导师笹井芳树，在研究楼里上吊自杀，时年52岁；韩国黄禹锡造假被判有期徒刑2年，缓期3年执行；往往解雇辞职在国外都属于较为轻微的惩罚。对比我国较为出名的“汉芯”事件：行为人申请了数十个科研项目，骗取了上亿元的科研基金，造成了极其巨大的损失，但最终却只受到了撤职、解聘、追缴经费、取消担任国家科技计划课题资格的惩罚结果。
本文在梳理国家级基金管理条例、处理办法等行政文件以及民法和刑法相应条款的基础上，将惩罚强度界定为外界（政府、单位、社会、舆论等）和自身对科研不端行为所施加惩罚措施的程度和量级。按照从低到高的顺序，科研不端惩罚强度分级为七级：
第一级为行政警告、撤销项目、追回经费；
第二级为通报批评、行政记过；
第三级为公开道歉、经费赔偿、记录科研诚信档案；
第四级为取消导师资格、撤销学位、取消立项科研资格、降职；
第五级为免去职务、解聘（辞职）；
第六级为判刑（没收财产、牢狱）；
第七级为生命代价 ；
国家基金自身申报限制这一行政措施具有年数的弹性区间，因此惩罚强度也相应不同，两年至三年的威慑力较弱；四年至五年的限制年限威慑力一般；六年至七年的年限限制才对科研不端者具有较强的威慑力。所以本文将两年到三年申报限制界定为第一级别，四年到五年归为第二级别，六年到七年归为第三级别。每个案例的惩罚强度按照其所受的最高惩罚界定级别。
03
数据分析
3.1 惩罚强度描述统计
根据上文的七级惩罚强度分类，213个案例未出现第七级即生命代价的惩罚级别，惩罚最严重的是两例贪污经费，最终由检察机关侦办、审计署发现并进行判刑；有26个未受惩罚的案例，数据经整理后得出表1。
根据国家自科基金委通报惩罚的数据跟踪科研不端者的原单位惩罚，能够收集到较为明确的惩罚结果只有9例，其余记录为“调查与处理情况不详”，如若科研不端者还留在原单位的惩罚结果则记录为“调查与处理情况不详，疑似未处理”，其中通过浏览网上信息发现部分科研不端行为人职务甚至还有所上升，加上一些公开信息可以推断未处理的可能性较大。
根据媒体报道整理出的科研不端案例有64例，其中26例没有明确的惩罚结果。总共只有38例进行了明确的惩罚，具体方式包括：撤销项目、追回经费、通报批评、行政记过、申报限制（单位）、公开道歉、经费赔偿、记录科研诚信档案、降职、取消导师资格、撤销学位、取消立项科研资格、免去职务、解聘（辞职）与判刑（没收财产、牢狱）等。处理情况从层次上分为两类：35例依据各个单位的规定进行惩罚，属于行政层次的规制；1例抄袭剽窃由原作者向法院起诉，2例贪污经费由检察机关侦办和审计署发现并最终判刑，属于民法和刑法层次的规制。
表1 惩罚强度的描述统计
从表1可以清晰地显示出学术不端惩罚强度的层次性，媒体和文献中经常出现的“惩罚力度不够”在表1中得到了体现，四级及以下强度的案例占比高达88.3%；涉及免职或解聘的第五级占比只有10.3%；涉及法律规制的只有3例，占比1.4%。案例还反映出同样的科研不端类型，所受惩罚却不尽相同，且每个单位的惩罚力度都“因地制宜”。
3.2 科研不端类型的统计描述及其对惩罚强度的影响
总共213例样本数据中科研不端类型共计六类：抄袭剽窃、数据造假、一稿多投、信息造假、论文购买与贪污经费。如果按照科研不端类型分类，有些案例涉及多种类型的科研不端行为，最终共计265例分类行为，如表2所示。
表2 科研不端类型的描述统计
（1）类型区别
本文认为不同科研不端类型可能会对惩罚强度有所影响。在全部的213例中，共有六种类型，考虑到贪污经费等涉及法律规制的只有3例，惩罚强度较大，与其他五种具有较大差异。所以在这一部分只讨论其余五种类型的差异，且同一案例在不同类型中重复计算，利用SPSS进行单因素方差分析，首先进行方差齐性检验，结果如表3所示。
表3 方差齐性检验
由于P=0.000<0.05,说明方差不齐，所以无法进行单因素方差分析，转做两两之间的独立样本t检验。结果如表4所示。
表4 类型影响惩罚强度的独立样本t检验
对比以上数据，尚不能认为两两之间存在显著性差异。所以除了贪污经费等3例涉及民法和刑法规制之外，其余科研不端类型之间的惩罚强度并无明显差异，即科研不端类型并未对惩罚强度有着关键性影响。
（2）类型叠加影响
本文认为如果科研不端者所涉及科研不端类型较多，应该会对惩罚强度有所影响。经统计，有166例涉及一种科研不端行为类型，有42例涉及到两种类型，5例涉及到三种类型。首先进行方差齐性检验，结果如表5所示。
表5 方差齐性检验
由于P=0.037<0.05,说明方差不齐，无法进行下一步的单因素方差分析，所以转做两两之间的独立样本t检验。结果如表6所示。
表6 多种类型影响惩罚强度的独立样本t检验
注：*表示p<0.05
以上数据说明，科研不端者涉及一种科研不端类型与涉及三种科研不端类型时才存在显著差异。在《国家科技计划实施中科研不端行为处理方法(试行）》中提到：同时涉及多种科研不端行为的，将从重处罚。在现实案例处理上涉及一种和两种科研不端的行为人所受到的惩罚没有显著差异，这样不仅无益于规范科研不端，反而变相促进了科研不端的发生。
3.3 科研不端行为的时间统计描述及其对惩罚强度的影响
学术不端行为被发现，是惩罚实施的前提条件，因此，年度学术不端的案例数量增长说明了惩罚实施可能性的增加。基于1997-2017的数据，整体趋势是曝光和调查的数量不断增加，尤其是2012年之后数量快速增长，参见图1。
惩罚强度可以分为单个案例的惩罚强度和社会整体的惩罚强度。年度学术不端的案例数量增长意味着社会对于学术不端的关注度在上升，容忍度在下降，相关部门处理科研不端的决心在逐渐加大，这意味着社会整体的惩罚强度在上升，并不必然意味着单个案例的惩罚强度的增加。另外近年来论文出版总量大幅增加，即使学术不端被发现的概率不变，曝光和调查的学术不端数量也随之增加了。
图1 1997-2017年的科研不端案例年度数量图
一般而言，制度往往都会随着时间逐渐完善，所以本文认为时间会影响惩罚强度，且惩罚会随着时间逐渐严厉。由于科研不端数据在时间分布上较为散乱，所以将1997年至2017年分成两个时间段进行分析，对两个时间段的惩罚级别进行独立样本t检验，结果如表7所示。
表7 两个时间段的独立样本t检验
由于P=0.564>0.05，所以尚不能认为2007年之前与2007年之后的惩罚强度存在差异。数据表明我国对单个科研不端案例的惩罚强度并未随时间变化而有明显的提高，也说明了这期间还未对科研不端惩罚机制进行有效完善。
3.4 媒体关注力度及其对惩罚强度的影响
媒体关注和舆论往往对事件具有较大的影响力，所以本文认为媒体关注力度能影响到惩罚强度，且为正相关关系。由于本文的案例样本中存在两个数据集合：第一个来自国家自科基金委网站；第二个是中国社科院的学术不端蓝皮书的64个案例，这些案例均是根据媒体报道整理而成。虽然不能排除自科数据也有受到媒体影响，但总体上第二个集合的媒体关注力度远远大于自科样本。本文利用SPSS软件对两者惩罚级别进行独立样本t检验，结果如表8所示。
表8 媒体关注影响惩罚强度的独立样本t检验
注：*表示p<0.05
由于p=0.033<0.05，可以认为两个数据集合有着显著性差异，这表明媒体关注力度还是能影响到惩罚强度。数据集合2中仍存在着26个案例并未受到惩罚，说明我国现阶段对科研不端并未做到真正的“零容忍”。媒体作为监督的主要渠道之一，被曝光的科研不端案例即使没有从重处罚，也不该出现未被调查的处罚结果，未受到惩罚的示范意义反而激发了其他科研不端者的赌博心理。
04
讨论
（1）撤除类措施属于惩罚范畴吗？撤除类措施包括撤稿，撤销国家和省部级奖项以及单位奖励和奖金，撤销长江学者称号等。这些针对学术不端行为的措施旨在矫正之前的“错误”，原不应该刊发的论文、颁发的奖励，因为事前不知悉其数据造假、弄虚作假而刊发和颁发了，学术不端行为被揭露之后只是补救和恢复之前的状态，这一类的矫正措施并不能称为惩罚。惩罚意指施加多种措施使得学术不端者付出了代价，该代价超过了不端行为所带来的利益。例如在幼儿园孩子们各自领取自己的那一份糖果，不能多拿，如果有小朋友多拿了一份糖果，那么收回多拿的那一份糖果是矫正措施，多拿的这一份本就不属于他，不是惩罚措施，针对多拿行为施加的罚站十分钟才是惩罚措施。矫正措施，不属于惩罚范畴，自然谈不上惩罚强度，因此在政策上有必要区分和细化矫正措施和惩罚措施。根据大量案例中出现的处理情况，将两者的区分整理为表9。
表9 学术不端行为的矫正措施和惩罚措施区分
（2）干扰调查是否会加重处罚?在科技部发布的《国家科技计划实施中科研不端行为处理办法（试行）》中规定，被调查人有藏匿、伪造、销毁证据的，干扰、妨碍调查工作的，将从重处罚。同时在其他规定也有类似规定，所以本文认为科研不端行为者对待调查的态度会影响惩罚强度。在213个科研不端行为中有4例案件科研不端者干扰调查，无法从数据得出结论，这4例中其中2例受到的惩罚为限制申报年限7年，1例为限制申报年限5年，1例为限制申报年限7年，取消硕士学位，记入科研诚信信用信息系统。通过与其余相似案例对比，也并未发现干扰调查会导致惩罚强度的明显提升。
（3）对于学术不端的公共围观，能否产生效力？国家自科基金委以前的通报经历了一个公开程度逐渐增加的过程：从学术不端行为人名的“甲某某”和单位的“某高校”，到人名实名化和单位的“某高校”，再到人名和单位的实名化。通告力度逐渐变大意味着惩罚强度相应也在增加。
在互联网时代，典型学术不端事件一旦引起网络媒体和自媒体注意，很可能产生公共围观或公共景观效应。由于网络空间可以长期存储、长期保存，这种脱离纸质之后的信息形态，传播速度大大加快，传播范围大大拓展，自然惩罚强度也相应增强。同时，一旦出现了学术不端的公共围观，其所在单位将不得不及时表态处理，“对于学术不端零容忍”的修辞话语成为了其所在单位的“政治正确”。公共围观之前和之后的单位行为逻辑是两套逻辑，前者是尽可能降低公开程度，降低对学校声誉的影响，将事件的处理过程控制在本单位内部行政流程之中；后者意味着既然已经公共围观，那及时处理才是消除不良影响的不二法门，拖延和无视将极大影响单位声誉，甚至被围观者引申为包庇等层面更高的问题。
（4）分段惩罚如何实施？李侠教授提出了按照职称级别（或其他分类）惩罚学术不端的思路，级别越高惩罚越重。[21]根据学术资本存量分段的思路，虽然新颖，如何实施是一个挑战。第一，如何清晰化行为人的学术资本存量？惩罚措施的“量刑”需要一个具有较高共识基础的学术资本存量标准，是按照职称分段还是按照大学所在的级别分段，例如是否985和211学校分段？这两种分类难以达到清晰化厘清学术资本存量的目的。第二，针对同类型同性质的学术不端行为，按照行为人的级别不同实施不同程度的惩罚，如何与通行的立法精神相契合是一个难题，量刑注重的是根据违法行为造成的危害和后果严重程度施加不同的惩罚，即因行为而设罚，不是因人而设罚。
德国古滕贝格和沙范两位部长因学术不端而辞职的案例具有一定的启发性，教育部长和国防部长这样的级别应该是政治资本和学术资本较高的人群，在其博士论文不端行为曝光以后而辞职。她们之所以辞职是因为作为公众人物所受到的放大镜式的舆论监督，而不是单纯因为其政治资本和学术资本较高。因此，假如社会对学术不端的容忍度较高，即使政治资本和学术资本较高，也不会受到严重的惩罚；反之，假如社会对学术不端的容忍度较低，即使政治资本和学术资本不高，也会受到严重的惩罚；也即，分段惩罚的实施有赖于社会对于学术不端的容忍度，有赖于社会规范的认同共识度。
（5）惩罚强度与科研不端的“法不责众”问题。科研不端的泛滥和屡禁不止造成了科研不端的“法不责众”的现象。法律和社会规范的实施有赖于行为人的对法律和规范的内化和认同。宏观制度层面上，在所谓“制度性违规”条件下，一些显示政绩的制度是科研不端的直接或间接的诱因，这些制度和禁止学术不端的政策之间存在内在的紧张和矛盾，这种紧张和矛盾致使学术机构在态度上的摇摆不定，从而影响到了惩罚强度；致使科研工作者的内心挣扎，自然导致学术规范内化的艰难。因此，在治理科研不端问题上，要破除“法律中心论”和“文件中心论”，需要仔细审查现行过度激励论文数量的制度与打击学术不端的政策之间的体制性冲突，从而实现国家规制、学术机构规训和学者自治的合作型治理格局。
社会氛围层面，科研工作者和科研机构都生存在社会之中，深受之前一段时期的社会诚信危机和道德滑坡的影响，学术腐败无法脱离社会大环境。微观层面上，在惩罚强度较低的条件下，由于科研不端的泛滥，社会规范的“闲言”“小话”等信息舆论惩罚机制或者失效，或者无法启动，这种生态氛围导致了“沉默”群体的出现。数据调查也显示，身边的学术不端行为越是普遍，被调查者越容易表现出宽容态度，表明了科研不端与社会生态系统息息相关[22]。
（6）单位是否应当承担连带惩罚？什么情况下应该加重针对单位的惩罚?什么情况下应当放松？如果是单纯的论文写作、投稿和评审过程的学术不端行为，单位与个人存在着比较强的信息不对称，此时，单位不宜承担连带责任，可以承担诚信教育责任；如果是各种奖励申报过程中产生的学术不端，单位可以承担连带责任；无论哪一类学术不端，可以将单位的年度学术不端量与年度拨款额度挂钩，从而增加单位的管理责任意识。
05
结论
根据以上分析，可以得出：样本中大多数惩罚级别在五级以下，媒体关注力度较有力的影响了惩罚强度；科研不端类型与惩罚强度则为弱影响关系：只有在涉及贪污经费的时候，惩罚力度才会加重，当案例涉及多种科研不端时，也会影响到惩罚强度，不过影响较弱；从时间上看，没有观察到历史变化能直接影响惩罚强度，但是随着时间的变化，社会各界对于科研不端的关注也随之加强，科研不端惩罚在数量上随时间逐渐变多；对抗调查也应当对惩罚强度有所影响，但在现实执行中却没有得到明显体现。
我国当前科研不端治理体系有待完善。
首先，针对每一种科研不端类型所施加的惩罚缺乏理论依据，例如抄袭申报书和抄袭论文的差异，抄袭申报书是对学术共同体同行评价信任的破坏和透支，造成的危害程度更高，在政策制定上抄袭申报书的惩罚强度要大于抄袭论文。在政策上有必要建立更加细化的惩罚标准，建立科研不端行为惩罚量表细则有助于惩罚判决的合理性和公正性。
其次，我国现阶段最为欠缺的并不是增加新的立法，而是要严格执行规定，确保每一条条例都能发挥到作用，做到真正的“零容忍”。再次，要构建科研活动全产业链的惩罚体系，围绕科研活动上下游产业链布局惩罚机制，不仅要惩罚科研不端的需求方（例如购买申报书和论文的科研不端者），还要严厉惩罚科研不端的供给方（制造和出售申报书和论文的“枪手”和“枪手公司”）。
最后，要从学术不端的惩罚力度、广度和联结度来提升惩罚强度，力度意指增加案例的惩罚严厉程度；广度意指社会整体的惩罚实施面，不仅仅是瞄准学术界，其他领域的行为人涉嫌学术不端也要及时处理；联结度意指提升单位、基金会、学界等共同的压力，建立科研不端信用联合惩戒体系。
研究局限方面，在收集科研不端案例中，科研不端的隐秘性为本研究造成了较大阻碍，所以数据存在部分损失，导致结果存在一定的误差，这方面需要后续跟进研究，以便更好地规范科研不端。
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丁魁礼，广州大学公共管理学院副教授、博士；张碧晖，广州番禺职业技术学院创院院长、教授，曾任中国科学学与科技政策研究会常务副理事长；陈丰任，广州大学公共管理学院学生、研究助理。原文2021年04月14日首发于《科学学研究》。文章观点不代表主办机构立场。
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