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机构属性的诺贝尔科学奖分布规律研究(4)

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ut für Kohlen for Schung 等统一合并到Max-Planck-Institute（马普学会）。（4）将全球著名机构的简称合并到其相应的全称，如将MIT 合并到Massachusetts Institute of Tech‐nology（麻省理工学院）等。（5）对于University of California，由于该校各个分校实际为独立的院校，没有做数据合并等额外处理。（6）如同一获奖者同时隶属于两个或两个以上的不同机构，不论这些单位是否属于同一国家，各个机构均分别统计。因此，从各个机构角度统计的获奖次数之和大于实际的颁奖项数。此种情况共涉及获奖机构54 个机构，其中化学、物理和生理或医学各领域分别为19 个、21 个和16 个。 3.3 机构数据特殊情况处理同一获奖者在不同年份获奖（不论奖项，此情况共计3 人），按以下三种情况进行处理。（1）两次获奖属于同一机构的，按照实际获奖人数进行统计。（2）两次获奖单位属于不同机构的，各机构分别统计。（3）统计机构获奖数量时，诺贝尔物理学奖1956年和1972 年获奖者John 两次获奖时均在美国的Uni‐versity of Illinois（伊利诺伊大学），造成美国该机构获奖人数和获奖次数不相等，其余机构的获奖人数等于获奖次数。 3.4 机构数据的分类归并为方便对各类获奖机构获奖情况进行统计和分析，将获奖机构按照机构性质分为以下几类（表3）。其中，Institute 或者institution 是研究所还是大学，由机构实际性质决定：如俄罗斯的A. F. Ioffe Physi‐co-Technical Institute 指的是苏联（现俄罗斯）科学院列别捷夫物理研究所，德国Max-Planck Institute 指的是德国马普学会，而Massachusetts Institute of Tech‐nology 指的是美国麻省理工学院。表3 诺贝尔奖获奖机构不同类型归类标准序号1 2 3 4 5机构类型大学研究院所（实验室）企业或公司基金会医院或诊所机构名称中包含的关键词University、School、College、Campus Laboratory、Biolabs、Center、Organization、Council Company、Inc、Co.Foundation、Fund Hospital、Clinic缩写U L I F H 4 数据结果分析不同性质的获奖单位在不同领域表现出迥异的科学原始创新成果生产力。表4 描述了诺贝尔科学奖及分奖项各类机构的获奖次数。如前所述，由于部分获奖者在获奖时同属于不同机构，因此，机构累计获奖次数明显大于实际获奖者人数。此种计算方法虽然导致了大量重复获奖者信息，但展示了所有获奖机构真实的获奖隶属情况数据，也更符合知识产权的共享规定。表4 1901—2018年诺贝尔科学奖获奖机构类型分布（获奖次数）注：空白表示数值为零。三大学科实际参与统计人数为学奖179 人，物理学奖208 人，生理或医学奖215 人。其中，化学奖实际获奖人数为180 人，但Kary 在1993 年获得诺贝尔化学奖时，机构信息不详，没有纳入统计；物理学奖实际获奖人数为209 人，但Marie Curie 在1903 年获得诺贝尔物理学奖时单位信息不详，没有纳入统计；生理学或医学奖实际获奖人数与获奖人次相同，实际获奖人数为216 人，但J. Robin 在2005 年获得诺贝尔生理学或医学奖时，机构信息不详，没有纳入统计。表中统计结果与诺贝尔官方网站在逻辑上是一一对应的。序号1 2 3 4 5机构性质大学研究院所企业或公司基金会医院或诊所合计机构累计获奖次数450 180 11 5 9 655 C 107 58 4 1 170 P 269 68 7 344 M 74 54 4 9 141 4.1 基于机构属性的诺贝尔科学奖获奖数量统计为了进一步统计，需要将同一奖项由不同类型的机构共享的情况进行整理。据此，做出基于机构属性的诺贝尔自然科学奖获奖机构分布（表5）。表5 是基于机构属性的诺贝尔自然科学奖获奖数量年度分布。诺贝尔自然科学奖获奖机构中，大学与研究所是获奖机构中的绝对主力。因此，在基础前沿科学研究创新中，大学和科研院所是原创性科学知识发现的主力军，尤其是美国哈佛大学、斯坦福大学、加州理工大学、洛克菲勒大学、麻省理工学院，以及英国剑桥大学、牛津大学等表现卓著。科研院所中，德国马普学会和英国MRC 分子生物学实验室、法国巴斯德研究所等优势明显。这与大学和科研院所是以基础研究、应用基础研究为主要任务的机构定位是分不开的。表6 中列出了1901—2018 年诺贝尔自然科学奖主要获

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