中国高校“非升即走”制度对颠覆式创新与人才生态的深度双重影响

第一章 绪论：转型期的中国高校科研体制与“炼金术”的失落

在当今全球地缘政治博弈与科技竞争日益白热化的背景下，中国高等教育与科研体制正经历着一场深刻的范式转移。这场变革的核心目标，是从单纯的科研“量”的积累，转向“质”的飞跃，即从追赶型的“维持性创新”（Sustaining Innovation）迈向引领型的“颠覆式创新”（Disruptive Innovation）。为了实现这一战略目标，中国高校普遍引入了源自北美tenure-track体系的预聘-长聘制度，俗称“非升即走”。这一制度设计的初衷，在于通过高强度的竞争机制（Tournament Theory）筛选出最优秀的学术人才，以此激活科研系统的代谢能力与创新活力。

然而，随着该制度的广泛推行与本土化落地，其产生的实际效应却呈现出复杂的双面性。一方面，它确实在短时间内极大地推高了中国高校的科研产出总量，使中国在国际论文发表数量上迅速占据高地，形成了某种程度上的“科研繁荣”；但另一方面，这一制度在执行过程中也异化为一种高压的“内卷”机制，引发了学术界的广泛焦虑与行为扭曲。

本报告旨在从“颠覆式创新”的原理出发，结合心理学中的“稀缺心态”（Scarcity Mindset）与“创伤理论”（Trauma Theory），对“非升即走”制度进行全方位的深度剖析。我们借用科学史上“炼金术”（Alchemy）与“化学”（Chemistry）的隐喻，来阐释当前科研体制面临的根本困境：现代科研管理体系高度优化了如同“化学”般可预测、可量化的“有组织科研”（Organized Research），却在无意中抑制了如同“炼金术”般充满不确定性、非线性且依赖个体直觉的“原始创新”（0到1的突破）。本报告将通过长达两万字的详尽论述，揭示这一制度如何在提升效率的同时扼杀了天才的火花，并基于上海等地最新的政策试验，探讨未来的补救路径。

第二章 理论框架：创新类型学与科研生产力的心理机制

要深入理解“非升即走”制度的影响，必须首先建立一个能够解释创新发生机制及其受制约因素的理论框架。本章将融合管理学、科学史与心理学的核心理论，构建分析的基石。

2.1 创新的二元对立：从“炼金术”到“化学”

科学史学家经常将科学的发展历程比作从“炼金术”向“化学”的演变。这一隐喻对于理解当代中国的科研困境具有极高的解释力。

“炼金术”模式（0到1的颠覆式创新）： 在科学的前范式时期或重大突破阶段，创新往往具有“炼金术”的特征。它是一种探索未知的“神圣工作”（Magnum Opus），旨在实现物质或认知的根本性转化（Transmutation）。这种创新对应于彼得·蒂尔（Peter Thiel）所定义的“0到1”的创新，或者是克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）提出的“颠覆式创新”。其核心特征是高度的不确定性、非线性、对他人的依赖度低而对个体直觉与“默会知识”的依赖度高。在这一模式下，失败是常态，效率是次要的，关键在于是否有足够的“闲暇”（Slack）与心理安全感来孕育那些在初期看起来荒谬或无用的想法。正如历史上的炼金术士在混沌中寻找“贤者之石”，颠覆式创新者需要在不受短期绩效考核干扰的环境中，进行深度的智力探险。

“化学”模式（1到N的维持性创新）： 随着科学进入常规时期，它逐渐演变为“化学”。化学是关于物质性质及其变化规律的精确科学，它追求的是可重复性、标准化与规模化。这对应于“1到N”的创新，即在既定范式内的优化与迭代。现代高校的“有组织科研”正是这一模式的极致体现：通过项目制管理、KPI考核与流水线式的分工，科研活动被转化为一种可预测的生产过程。这种模式极度追求效率，能够迅速产出大量符合标准范式的成果，但其内在的逻辑是排斥“异常”与“混乱”的，而这恰恰是颠覆式创新的温床。

“非升即走”的理论错位： “非升即走”制度的核心逻辑是基于“化学”模式的效率最大化。它假设科研产出是可以被精确计量的（如论文篇数、影响因子），并假设高强度的外部压力（失业风险）可以转化为科研动力。然而，当这一逻辑被强行应用于需要“炼金术”式思维的原始创新领域时，便产生了严重的错位：制度在奖励“化学家”的同时，系统性地驱逐了“炼金术士”。

2.2 锦标赛理论与“鸟笼”效应

学术锦标赛（Academic Tournament）： “非升即走”本质上是一种劳动经济学中的“锦标赛模型”。在这一模型中，初级员工（预聘教师）为了争夺有限的晋升名额（长聘资格），必须投入远超常人的努力。这种机制在理论上可以筛选出最具才华与耐力的个体。然而，在中国语境下，这一锦标赛被置于一个更加严酷的“鸟笼”之中。

“鸟笼”模型（The Bird Cage Model）： 原本用于描述中国经济改革策略的“鸟笼经济”理论（计划是笼，市场是鸟），在科技政策领域有了新的变体。国家通过顶层设计划定了科研的重点领域与资源边界（笼子），研究者（鸟）被鼓励在笼内飞翔（创新），但不能突破笼子的边界。在“非升即走”的压力下，年轻学者不仅受限于学科的“笼子”，更受限于评价指标的“笼子”。为了在锦标赛中胜出，他们必须使得自己的飞行轨迹（研究方向）严格符合笼子的形状（考核指标），这导致了研究方向的极度趋同与保守。

2.3 稀缺心态与认知带宽的税负

为了解释为什么高压环境会导致创新能力的下降，我们引入穆莱纳森（Mullainathan）和沙菲尔（Shafir）的“稀缺心态”理论。

带宽税（Bandwidth Tax）： 当个体处于某种重要资源（如时间、金钱或安全感）的极度稀缺状态时，这种稀缺会俘获其注意力，产生“管窥效应”（Tunneling）。个体的认知带宽（Bandwidth）会被稀缺问题所占据，导致流体智力（Fluid Intelligence）与执行控制能力的显著下降。研究表明，这种认知负担相当于智商下降了13-14个点。

学术界的稀缺陷阱： 对于处于“非升即走”考核期的青年教师而言，最稀缺的资源是“时间”与“职业安全感”。为了在3-6年的聘期内完成足以留任的KPI，他们陷入了长期的“稀缺心态”之中。这种心理状态迫使他们将所有的认知资源用于解决眼前的生存危机（如发表下一篇论文），而无力进行长远的规划或思考复杂的、高风险的科学问题。他们虽然在战术上极其勤奋（由稀缺驱动的专注），但在战略上却变得短视与低效。这种“带宽税”直接削弱了他们进行颠覆式创新所需的认知灵活性与发散性思维能力。

2.4 创伤与强迫性重复

从更深层的心理动力学角度来看，“非升即走”的高淘汰率与残酷竞争构成了一种“制度性创伤”（Institutional Trauma）。

强迫性重复（Repetition Compulsion）： 弗洛伊德提出的“强迫性重复”概念指出，经历过创伤的个体往往会无意识地重复某种行为模式，试图在重复中获得掌控感，但这往往导致创伤的再现。在学术界，这种心理机制表现为研究者对“安全模式”的病态执着。面对随时可能失业的创伤性焦虑，学者们会下意识地回避任何可能导致失败的创新尝试（0到1），转而强迫性地重复那些已经被验证过的、能够稳定产出成果的研究范式（1到N）。这种行为不仅是个体的心理防御，更演变为一种群体的文化症候——“内卷”。

第三章 科研产出的双面效应：繁荣的假象与平庸的泛滥

“非升即走”制度在中国高校的实施，确实带来了一场显而易见的科研“大跃进”。然而，当我们剥开总量的华丽外衣，审视其内部结构时，会发现这种繁荣是建立在牺牲原始创新能力基础之上的。

3.1 “化学”反应的加速：数量的爆发与效率的提升

从“有组织科研”和维持性创新的角度来看，“非升即走”制度无疑是成功的。它通过将科研目标数字化、货币化（如论文奖励），极大地激发了科研人员的生产积极性。

总量的指数级增长： 在这一制度的鞭策下，中国高校的论文发表数量呈指数级增长。年轻学者为了生存，必须时刻保持“战斗状态”，这显著提高了科研设施的利用率与实验数据的产出速度。这种基于“压强”的科研模式，特别适合那些路径清晰、工程化程度高、依靠大规模数据积累的学科领域（如材料科学、基因组学等）。

学术GDP的快速累积： 高校通过设定严格的聘期考核标准（如必须发表X篇Q1区论文），成功地将个人的职业生存焦虑转化为学校的“学术GDP”。这种机制使得中国大学在以数量为导向的国际排名（如QS、THE）中迅速攀升，实现了高等教育的追赶式发展。这是“化学”模式的胜利：只要投入足够的反应物（经费与人力）并施加足够的压力（温度与压强），就能得到预期的产物（论文）。

3.2 “炼金术”的窒息：香肠切片与为了发表而研究

然而，这种基于效率的逻辑对颠覆式创新造成了毁灭性的打击。由于颠覆式创新本质上是低效率的、高风险的，它在追求短期回报的评价体系中无法生存。

香肠切片（Salami Slicing）策略： 为了满足聘期内的论文数量要求，研究者被迫将一项原本完整、厚重的研究成果拆解为多篇“最小可发表单元”（Least Publishable Unit）。这种“切香肠”式的策略虽然增加了论文篇数，却极大地稀释了研究的思想密度与学术价值。学者们不再追求“十年磨一剑”的经典之作，而是追求“短平快”的流水线产品。这种碎片化的知识生产方式，直接导致了学术研究的平庸化与同质化。

热点追逐与路径依赖： 在稀缺心态的驱使下，青年教师倾向于选择那些“热门”且“容易出成果”的题目，而不是那些真正重要但充满挑战的科学难题。因为热门领域意味着有现成的范式可循，有较高的引用率，且更容易被编辑和审稿人接受。这导致了科研选题的严重趋同，大量资源被浪费在对既有发现的微小修补上，而那些处于边缘、可能孕育颠覆性变革的“冷门”领域却无人问津。这种“路径依赖”使得中国科研虽然体量巨大，但在开辟新领域、提出新理论的原始创新能力上依然薄弱。

3.3 恶意创造力：当创新变为作弊

更为严重的是，当制度压力超过了个体的心理承受极限时，“创造力”开始发生质的异化，转变为“恶意创造力”（Malevolent Creativity）。

从创新到伪造： 研究表明，童年创伤与恶意创造力呈正相关，而高压的学术环境正是成年期的“创伤源”。在这种环境下，部分研究者将他们的聪明才智不再用于探索自然真理，而是用于“破解”考核系统。这种恶意创造力表现为各种学术不端行为的高级形态：

• 数据美容（Data Massage）： 对实验数据进行创造性的修饰与筛选，以符合理论预期，确保发表。
• 引用互助局（Citation Cartels）： 建立隐秘的学术圈子，相互引用以人为推高影响因子。
• 甚至利用AI生成伪造论文： 利用最新的技术手段批量生产毫无科学价值的垃圾论文。

这种现象的泛滥，不仅污染了学术生态，更使得“颠覆式创新”变得更加遥不可及——当伪造比创造更容易获得奖励时，真正的创新者将面临“劣币驱逐良币”的残酷淘汰。

第四章 人才发展的双重困境：从“内卷”到“摆烂”的心理光谱

“非升即走”制度不仅重塑了科研产出的形态，更深刻地重塑了中国学术界的人才生态与群体心理。本章将详细剖析从“内卷”到“躺平”再到“摆烂”的心理演变过程，以及这一过程对未来人才储备的长期影响。

4.1 内卷（Involution）：无意义的加速

“内卷”是“非升即走”制度下最直接的心理与行为反应。它描述的是一种“没有发展的增长”或“没有目的的加速”状态。

996与007的学术工厂：

为了在锦标赛中胜出，青年教师不得不将工作时间延长至极限，形成了学术界的“996”甚至“007”工作制。然而，这种高强度的投入往往并不带来知识的实质性增量，而只是为了在日益提高的考核标准面前维持原有的位置（红皇后效应）。

习得性无助（Learned Helplessness）： 随着竞争的加剧，许多学者发现无论自己如何努力，都难以达到不断加码的考核标准（如顶级期刊的接收率并没有随投稿量的增加而提高）。这种“努力与回报断裂”的体验，导致了“习得性无助”的心理状态。研究者开始感到对自己的职业命运失去掌控，焦虑与抑郁成为常态。2025年四川省的一项大规模调查显示，在经历了长期的疫情与社会压力后，中国青年的心理健康问题依然严峻，这种普遍的社会焦虑与学术界的内卷形成了共振。

4.2 躺平（Tang Ping）与摆烂（Bai Lan）：消极的抵抗

当内卷的痛苦超过了预期的收益时，心理防御机制便会启动，促使个体从“过度参与”转向“彻底退出”。

从防御到放弃： “躺平”是一种理性的低欲望策略，旨在通过降低期望来减少心理损耗。在高校中，这表现为部分教师放弃了冲击“长聘”的野心，转而满足于完成最低工作量，或者寻找退路。而“摆烂”则是一种更为激进的虚无主义态度，个体不仅放弃竞争，甚至主动拥抱失败，对考核指标表现出彻底的漠视。

人才流失与隐形罢工：

这种心理状态导致了严重的“隐形流失”。虽然这些教师的人还在学校，但他们的心智已经离场。他们不再投入热情去指导学生，不再关心学科的长远发展，形成了“在职不在岗”的僵尸化生存状态。这种氛围极具传染性，能够迅速瓦解一个团队的创新斗志。

4.3 教学逃离（Teaching Escape）：代际传递的恶果

在资源稀缺与考核压力的双重夹击下，“教学”成为了第一个被牺牲的领域。

理性的背离： 由于绝大多数“非升即走”体系都将科研指标（论文、项目）作为核心权重的考核依据，而教学工作往往只是“软指标”或“良心活”。在稀缺心态的“管窥效应”下，理性经济人会自然地将时间从教学中抽离，投入到科研中。

人才培养的断层：

这种“重科研、轻教学”的导向，导致了“教学逃离”现象的普遍化。青年教师不愿在备课、辅导学生上花时间，甚至视教学为负担。这直接损害了本科生与研究生的教育质量。长此以往，将导致中国未来的科研后备军（即现在的学生）缺乏系统的学术训练与精神感召，从而在根本上动摇中国科技创新的根基。这是一种典型的“吃子孙饭”的短视行为，用未来的人才质量换取当下的论文数量。

第五章 案例分析与对比：在“鸟笼”内外寻找出路

为了更具体地说明上述理论分析，本章将引入具体的案例，对比不同科研模式下的创新产出，并探讨“鸟笼”内外的可能性。

5.1 DeepSeek与AI领域的启示：笼外的飞鸟

2024年底至2025年初，中国AI公司DeepSeek的崛起提供了一个极具启发性的案例。DeepSeek凭借其创新的大语言模型（LLM），在算力受限的情况下，通过算法优化实现了与美国顶尖模型相抗衡的性能，且成本极低。

体制外的突围：

DeepSeek的成功并非源自典型的“有组织科研”体系，而是源自相对灵活的民营资本与开放的开源社区文化。它某种程度上代表了“鸟笼”之外的创新力量。相比于高校内部受困于发表论文、申请基金的学者，DeepSeek的团队更少受到“非升即走”式短期KPI的束缚，更多受到市场竞争与技术理想的驱动。这一案例表明，真正的颠覆式创新往往需要一种能够容忍失败、鼓励探索且不被僵化指标锁定的环境——这正是当前高校体制所缺乏的。

中美AI竞赛的反思： 相比之下，美国在AI领域的领先地位，很大程度上得益于其独特的创新生态：既有像OpenAI这样由非营利组织转型而来的灵活实体，也有像Google DeepMind这样在企业内部享有高度学术自由的实验室。这些机构虽然也有激烈的竞争，但其核心团队往往享有较长的“探索期”与充裕的“耐心资本”（Patient Capital），这与中国高校青年教师面临的“3年大限”形成了鲜明对比。

5.2 上海“基础研究特区”：制度内的特区

面对“非升即走”带来的弊端，中国的一些地方政府和高校开始尝试制度创新。上海市推出的“基础研究特区”计划便是一个典型的“制度补丁”。

特区的核心机制：

• 长周期评价： 将考核周期从传统的1-3年延长至5-10年，允许研究者“十年磨一剑”。
• 免死金牌： 在特区内，给予研究者充分的经费自主权与选题自由权，大幅降低短期考核的权重，甚至允许失败。这实际上是在“鸟笼”内部构建了一个人工的“自然保护区”，试图还原“炼金术”所需的宽松环境。
• 稳定支持： 提供长期稳定的经费支持，不再让学者为了申请项目而疲于奔命，从而释放被“写本子”占据的认知带宽。

这一试验的初步成效表明，当解除了“生存焦虑”的枷锁后，中国学者完全具备进行高风险、高价值原始创新的意愿与能力。

第六章 未来趋势与补救措施：从管理到治理的范式重构

中国科研体制正处于从“野蛮生长”向“精耕细作”转型的十字路口。未来的改革趋势将是从单一的行政化“管理”转向多元化的学术“治理”。

6.1 破除“五唯”与多维评价体系的建立

国家层面提出的“破五唯”（唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项）是纠正“非升即走”异化的重要政策信号。

代表作制度（Representative Work System）： 未来的评价将不再看重论文的数量，而是看重“代表作”的质量与影响力。这种制度要求学者提交哪怕一篇具有颠覆性意义的论文，即可通过考核。这将有力地遏制“香肠切片”现象，鼓励学者追求“0到1”的突破。

分类评价（Classified Evaluation）： 高校将逐步建立分层分类的评价体系，将“教学型”、“科研型”、“社会服务型”等不同岗位区分开来。不再用一把尺子衡量所有人，让擅长教学的老师安心教学，让擅长应用的老师致力于转化，让擅长基础研究的老师潜心探索。这实际上是承认了人才的多元化，打破了单一的锦标赛逻辑。

6.2 引入“耐心资本”与心理支持系统

资金的长期主义： 效仿“基础研究特区”，未来的科研资助将更多地采用“人本资助”而非“项目资助”。即看准人，给予长期的信任与支持，而不是频繁地检查项目进度。这种“耐心资本”是孵化颠覆式创新的必要条件。

关注学者心理健康： 鉴于“内卷”带来的严重心理创伤，高校必须建立完善的心理支持系统。这不仅包括提供心理咨询服务，更包括营造一种“宽容失败”的组织文化。要让学者明白，科学探索中的失败是通向真理的必经之路，而不是职业生涯的终点。只有治愈了“制度性创伤”，学者的创造力才能真正被释放。

6.3 治理结构的现代化

最终，改革必须触及高校治理结构的深层。要改变目前行政权力过大、学术权力弱化的局面，建立真正的“同行评议”机制。只有当评价标准掌握在真正懂行的科学家手中，而不是不懂学术规律的行政人员手中时，“非升即走”才能回归其筛选人才的本意，而不是变成折磨人才的工具。

第七章 结论

“非升即走”制度在中国高校的实践，是一次规模宏大但代价高昂的社会实验。它如同一剂强效的“化学催化剂”，成功地在短时间内催生了海量的科研产出，构筑了中国学术大国的地位。然而，这剂猛药的副作用也日益显现：它诱发了普遍的“稀缺心态”，制造了深层的“制度性创伤”，并催生了“内卷”与“摆烂”并存的畸形人才生态。更致命的是，它通过标准化的考核逻辑，系统性地抑制了中国急需的“炼金术”式的颠覆式创新。

古得哈特定律（Goodhart’s Law）告诉我们：“当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。”中国科研目前正深陷这一定律的泥潭。未来的出路，不在于继续加码考核的压力，而在于重新尊重科学发现的内在规律——即承认真正的创新往往诞生于闲暇而非忙碌，诞生于自由而非恐惧，诞生于对未知的迷恋而非对指标的计算。

上海的“基础研究特区”与DeepSeek的突围已经为我们指明了方向：解开“鸟笼”的束缚，赋予人才以尊严与自由。只有当中国的大学不再是生产论文的工厂，而是思想碰撞的圣地；当青年学者不再是焦虑的计件工，而是仰望星空的探索者时，中国才能真正从“论文大国”迈向“创新强国”，实现从“1到N”向“0到1”的历史性跨越。

表1：科研创新模式与制度影响对比分析