如何正确解读排名

CONTENT

零.序言

一.了解权重及计算方法

二.解读排名

   1.主观类和客观类

   2.教育和研究

   3.平均引用率，工业收入和国际化

   4.解读总结

三.一些例子

   1.BERKELEY, UCLA和UCSD

   2.HMSCPB

   3.清华，北大，中科大，南大和浙大

序言

每当有机构推出一种排名数据，外人关于排名的争论和喧嚣就没有停息。然而作为高等教育的受众自己，我们首先要对其表示尊重，其次，要学会对其数据进行合理的解读。高等教育排名对高等教育的每一位参与者都意义重大，他不但能影响人才的走向，给教授，博士后，博士生和本科生择校提供指导，还能给国家、学校政策的制定提供参考。一个好的，客观的排名，和大众对排名的正确解读，对于学术界自身的合理，健康发展至关重要。不少国家为了学术的发展斥资甚重，不少人为了心中理想的学校做出攸关抉择。鉴于此，笔者认为给大众提供一份科学的解读办法是实实在在的当务之急。我们这里打算以Times高等教育排名为范例，解说对于排名的认知方式。一来，因为Times排名提供数据最为透明全面，二来，其计算方法也最为可靠复杂，是近年来难得广受认可的排名之一。虽然Time的排名也以将Caltech和英国自己的牛津剑桥靠前而招致一些质疑，但比起其他的高等教育排名，TIMES起码在算法上数据来源上值得信赖。不管是把浙大排到国内第一的土耳其排名，把常春藤位列榜首的US NEWS排名，把Berkeley排到各学科第一的美国科学院排名，或者把Caltech排到世界第二的times排名，都是花了大量人力财力专家研究结晶的作品。他们能发表出来，自然有自己的逻辑和道理，有自己的事实和基础，当然也有自己的不足和缺陷。作为读者，我们只要清楚，学校的实力从来都不是这些众说纷纭的排名决定的。不同学校有各自的特点，这也是多样性发展的必然要求。没有一所学校能满足所有人的，也没有一所学校能包揽全部优点：学校的精力总是有限的。做到自己的最好才是可行之路。

然而，面对这些大机构花数百万美元一年一度才获得的宝贵数据，我们应该静下心来好好分析。

一份在校内流传的排名数据如下：http://blog.renren.com/share/249492394/5171608258

粗略看之，我们不难发现最终评分由：教学，国际化，工业界收入，研究，论文引用数等5部分组成。

一：了解权重及计算方法

我们解构需做的第一件事，就是来看看这5大部分各自所占比重如何。

记各部分分数所占比重分别为x,y,z,p,q。在一般的排名计算中，我们可以合理的假定如下事实：

1）各部分比重之和为1；

2）总分和各部分分数之间为线性关系。

我们采用EXCEL将全部100组数据回归分析如下：(注，此发可以用于最新的土耳其世界大学排名中）

剔除数据缺失的项目（例如PRINCETON），得到总计58组观测。采用5变量线性回归，常数为0，置信度99%，得到如下结果：

教育X=0.2998　　（标准差0.000669）

国际化Y=0.049986　　　（标准差0.000173）

工业收入Z=0.02518　　　　（标准差0.00021）

研究P=0.30015　　　　（标准差0.000601）

论文引用数Q=0.324943　　　（标准差0.000251）

整体数据残差：

 

整数化估计，我们不难得到：

教育X=30%

学生组成Y=5%

工业收入Z=2.5%

研究P=30%

论文引用数Q=32.5%　*(与TIMES计算方法官方说明一致）

由此，我们可以进一步估计TIMES对学校未提供部分数据所采用的插入值：

工业收入：一共有37所学校（不含同时缺少2项以上的）未能提供该部分数据。然而由上述权重计算表明，不同学校的工业收入分数居然不同，而且随着他们的全球排名从上到下依次减少，见图：

 

这表明，普林斯顿必须在工业收入上获得93.1的高分才有可能保证总分为94.2的成绩。这比排名靠前的Harvard, MIT, Stanford, Caltech都要高。对一个并未提供数据的学校赋予如此高的数值，这显然是不符合实际的。同样，对紧随其后的Berkeley, Times也赋予了91.4的高分。

不幸的是，Times并未在网站上对未能提供的数据计算办法提供任何解释。一个合理的解释则是，Times根据学校的其他成绩估计出工业收入分数。但经过线性回归，这样的假设误差精度并不高。

另一个解释是，Times在计算总分时并未将缺失项计算在内，而是只统计那97.5%的数据，最后再scale到100%。

根据这一假设，我们重新计算这37所学校的总分，发现和实际分数吻合很好，残差控制在0.1%以内。假设成立。

我们期待Times就此事做出权威解释。

国际化: 数据分析同上。

了解了权重分布，你自然就能明白各个排名自身的优势和局限。我们才能对“被排名”的各个牛校有个客观的分析。在继续之前，需要再次强调的是，这个排名并未区别各个子领域，因此是个不折不扣的综合排名。要想看各学科的排名，请参考Times的子类排名，或者美国国家科学院的NRC专业排名。阅读这些排名时，当然，也请参考本文使用的分析方法。

二：解读排名

了解了权重和计算办法（经过验证），就好似知道了排名密码，才能对以不变应万变，对莫衷一是的排名进行属于自己的解读。

我主张把这Times排名所依赖的5项指标分解成2大类：

主观类和客观类

教育(Teaching)和研究(Research)

他们进入主观类的原因是，对于教育和研究的评分，基本上是基于业内人士的口碑和同行的评价，而非客观数据。

A| Teaching， 学生的学习环境

The flagship indicator this category uses the result of a REPUTATIONAL survey on teaching.

在教育指标中，分数将被分解成5大块：

1，一份由Thomas Reuters发起的业内教育声望调查，50%

2，已录取本科生和在职任课教授比，  20%

3，授予PhD学位/学士学位比，   7.5%

4，博士后数/本科生比，   20% （因博士后的数越多，说明本科生在其中做研究的机会也越多，环境越好，此外学校也能培育更多的下一代教授）

5，学校总收入/学术岗位比，   2.5%

总的来说，TEACHING的评分是十分主观的（50%），再辅以部分客观数据。可以料想，公立学校因为学生众多，在此项评分普遍占有劣势。这些都是读者需要自行分辨的事实。

我们将学校按照本科生的教育声望和学习资源排列，可得以下排名：

实际上教育排名可以在一定程度上反应大学在全国高中受教育者和教育决策者心中的神圣不可动摇的地位和声望，是资源和入学难度的集中体现：哈佛，斯坦佛，MIT，加州理工和耶鲁。这点和中国的清华北大极其相似。

 

（全部20名）

 B| Research，总量，研究收入和声望

As with the teaching category, the most prominent indicator in research volume, income and reputation is based on the results of our reputational survey.

在研究指标中，同样分数将被分解成4大块：

1，由Thomas Reuters发起的面向学术界的研究声望调查，    65%

Times承认他们的专家表示，声望调查中，研究声望调查比教育质量声望调查要可靠很多。因为他们所调查的对象都是各个领域的专家，对本领域的学术声望分布情况了解的，比起本科生教育水平要来的多。因此学术声望所占的比重30×65%=19.5%比教育声望30×50%=15%要略高一些，以反应这个事实。

2，学校研究收入（FUNDING）和教授数目比，经过购买力矫正（物价因素），  17.5%

Times的专家认为，虽然这一数字和政府政策以及经济情况有关，但他对于学校的竞争实力而言至关重要，因此给与17.5%的权。

3，研究环境：平均每位教授所承当的高等级研究数（高等级论文数），   15%

4，学校的公共研究收入（public research income）和总研究收入比，    2.5%

以反应不同国家地区之间的差异。

如此，RESEARCH的评分也是相当主观的。他基本反应的是一个学校的学术声望，研究活跃程度和在学术界同领域教授眼中的地位。按照这一评分，我们又可得到排名如下：

 

（全部20名）

这个排名结果可以很好的解释BERKELEY在不同排名中剧烈的差异和变化。注意到这项指标已经SCALE到每位教授头上，理论上和规模无关。即便如此，我们还是能看到明显的群聚效应，或许这说明一个普遍活跃的研究气氛能对研究工作（平均论文数，研究声望等）起到促进作用。前三都是大型的综合学校，只有CALTECH一所为排进前10中的小众学校，这也说明CALTECH在世界学术圈内极高的学术地位。

将此表和大众心目中的学校名单比较，我们可以看到学术内部和学术外部对同一件事物认识的差距往往是很大的，媒体的宣传对大众认识的影响也是很大的。学术界已经形成稳定认识的事情，外人再多争论也无意义。值得一提的事，此主观声望排名和上海交大以及国家科学院NRC的排名吻合的较好。当然具体如何，还要读者自行辨别。

客观类

论文引用，工业收入和国际化

A| Citations 研究影响力

平均每篇PAPER的引用数             100%

引用数占全部比重的32.5%，为所有权重之冠。这表明学术界相信引用数和研究质量的相关性很大。然而一个问题是，平均引用数可能会受到所发表PAPER数目的影响，重要的研究会被同事大量的PAPER所稀释。不过即便这样的计算方式颇具争议，TIMES表示他们也找不到更好的办法来客观反应研究水准了。TIMES已经做到将不同领域的引用数就本领域的总引用数归一化，以消除热门领域和冷门领域之间的人为差距。

但无论如何，论文的引用数本身就是热门程度的反应。许多研究的确很热门，但并不代表他们就十分重要，例如当前的纳米生长，因此在学术界，追求引用数有时候，的确是个很让人头疼的误导。

如果说TIMES的排名存在争议，那么最大的争议恐怕就在于此了。TIMES或许应该考虑统计顶级杂志的论文数，或者考虑统计顶级奖项的获得者数（例如图灵，NOBEL，菲尔兹等），而不是只考虑平均引用数字。这样他的引用率结果或许就不至于和学术声望的排名差别过大。

引用数能反应论文的质量，数目的少而精。也能反应所做研究的前沿，热门和影响力。但其缺陷也是显而易见的。就好比GPA的算法，我可以只选一门课，但还是4.0。譬如下面综合排名147的埃及大学，引用分数达到惊人的99.8。可是在学术界有多少人听说过这样一个大学呢？

不过结合其他指标，引用数的确能提供一些研究领导地位的参考。但仅仅是次要的参考。TIMES将其列为32.5%，而且不分子类（唯一一个不分子类的权重项），确实有待商榷。也需要读者自行就自己的领域鉴别。

B| Industry Income 创新

来自工业界的研究收入            100%

（将来考虑增加更多项）

TIMES认为学校从工业中的收入能反应学校的知识-生产力转化能力。这无疑是正确的。但今年的问题是，很多学校都没有办法统计出，究竟有多少知识，最终被转化成生产力了（这本身就是一件不大容易定量计算的事）。TIMES承认了这一点，因此本次计算时只赋予了很小的比重。但即便TIMES能获得最完整的数据，学校的创新能力就能完全被转化力所代表么？这毫无疑问有利于MIT等面向工业界的学校，以及那些CS, EE强校。但对于研究物理科学，天文，数学，乃至超前的生物科技的学校而言，他们的转移要么是不大可能，要么恐怕要等到未来20年之后了。这样的评价无疑有失公允，也带有一定的误导性。大学的研究本来就是超越社会的，又如何用转移的工业收入来评价呢？何况这收入和投资企业的财力，学校的地理位置，营销技巧，企业领导力等因素有关，这些是难以被统计和归一化的。

因为相当多的学校（多达37所）并未提供有关数据，因此此处略去分类排名。

C| International Mix，学生和老师的国际化

1，教职工中，国际化的比重         60%

2，学生中，国际化的比重            40%

国际化的程度能反应学校的国际影响力和开放程度。长期的，持久的吸纳国际人才是美国保持自身教育优势，施加政治影响力的一项重要决策。TIMES认为这和学校的多样性直接相关。学校能否吸引到外国教授到此任职是学校国际声誉，国际竞争力的重要反应，因此TIMES赋予60%的子比重。然而TIMES也承认地理上的因素也会影响教授的选择。因此此项比重已有所下降（相比去年）

学生的国际化比重则有些尴尬。因为国际化比重无法反应学生的质量，也极受到学费，地理因素等影响。但无论如何，TIMES还是给了5×40%=2%的全局比重。

我们可以大概看下国际化指标下，各个学校的情况（虽然能在一定程度上反应国际影响力，但这一项和教育，研究实力等硬性指标离的最远，比重也最小）：

由此排名和研究声誉排名的巨大反差来看，国际化的确不是一个国际影响力的合理反应。非北美大学例如苏黎世研究所，香港大学和香港科技大学等在此项排名中位居前5。UBC的国际化程度很高，位居第3，这和加拿大的国际政策不无关系。

解读总结

由上分析，我们不难看出，在所有5项权重中，比较合理并能反应普遍事实的，是教学和研究分项，虽然他们的主观因素占比重很大，但其中也包括相当可观，并且公认重要的客观成份，例如教学中的师资比，和研究里的平均FUNDING数。比较具有争议的应该是论文引用数，就引用数排名，我们可以比较容易的看到其漏洞和局限。引用数排名能够反应学校研究的领导力和影响力，但不可避免的受到论文总数稀释的干扰，在算法上需要改进。且无法客观反应研究的重要性，以及存在盲目追求引用率的误导趋势（赋值过高）。我认为，日后应当加入影响因子计算，获奖数目等成份。其他2项尚不成熟。工业收入存在误导和歧视，国际化比重也因受到无关因素剧烈影响而无法反应事实。毕竟TIMES和其他杂志一样，并不是做教育出身，出现一些困惑，困难，矛盾，都是可以理解的。然而从他历时10个月的外部咨询，专业的数据收集，透明公开的算法讨论，可靠的计算说明，我们有理由相信当然他已经做到同类排名中的最好。

TIME的数据是一份难得的高等教育宝藏。当然如何解读，本文只说方法，请读者自鉴

VIEWER'S DISCRETION IS ADVISED。

三、 一些例子

根据上述的解读办法，我相信我们已经有能力对一些学校之间的特殊案例做出客观合理的比较。

A|  UC BERKELEY和UC 分校

历史名校，下降还是上升

限于篇幅，我们只讨论BERKELEY, UC SD, UCLA三者之间的关系。

今年来，UCLA上升很快，大有超过BERKELEY之势；UCSD在科学院的排名也很客观，反应了他深藏不露的实力。实际上UC系列，得益于加州人民30年前的无私奉献，早已成为世界大学教育系统的楷模，排名靠前本不是什么怪事，（倒是在US NEWS上排名靠后才说明问题）。不过这三所学校之间的比较，还是为人们津津乐道。

按照最主要的三个指标：

综合排名。教育，研究和引用数来看：

如果你打算进行本科教育，数据表明Berkeley还是在这3所学校中名列第一，UCLA 高于UCSD。就研究而言，自然没有悬念，排名不变；就文章引用（尽管很不准确）来看，UC SANTA CRUZ, UC SANTA BARBARA等都高于此三所，但此三所的相对位置不变。

因而就综合来看，UC系列此三所的位置暂时没有变动。

B|  STANFORD, MIT, PRINCETON, CALTECH, BERKELEY, HARVARD

出国学子心中永不停息的争论

综合排名。教育，研究和引用数来看：

1）HARVARD

Harvard毫无疑问的位居第一，这符合大部分人的期待和想法。但我们要分析这一现象产生的原因：是什么使HARVARD能保持世界第一的位置：

1，教育：HARVARD以雄厚的财力，高门槛的私立精英入学条件和顶级的教授团队，使得她在教育一项上获得高分，位居第一。

2，研究：HARVARD以大而全的研究门类，活跃的研究氛围和当然，顶级的教授团队名列第二

3，引用数：HARVARD的引用数名列第8。这并不是一个很有竞争力的数字。要么是HARVARD所发PAPER太多，稀释了引用数，要么是HARVARD并没有像MIT CALTECH那样能时刻走在影响力领导者的位置上。这两个原因究竟是谁我们无法判断，但可以肯定的是引用数的算法存在瑕疵。虽然排名靠后，但因分数差距不大（1.1分落后CALTECH和MIT），因此造成影响很小。

HARVARD和第2名（或者第一名）的差距分别是：

教育 30%  +1.4

研究 30%  -0.6

引用数  32.5%  -1.1

然而因为在研究和引用数领先HARVARD并不是同一个学校，因此HARVARD最终以0.1的微弱优势领先综合第二的CALTECH。

如果TIMES的数据当真准确无误的话，鉴于上述三者的权重基本平均（3：3：3.25，共占90%）我们可以说HARVARD领先的重要因素就来自于本科生的教育。

2）CALTECH

Caltech在本次排名中名列第二，为历史上所有排名中最高。CALTECH被普遍认为受到低估。我们有必要了解本次排名中，是什么帮助CALTECH摆脱规模影响恢复地位的。

教育 30%  -2  名列第四

研究 30%  -1.3  名列第四

引用数  32.5%  +0  并列第一

其中MIT在教育上比CALTECH领先，引用数和CALTECH一样，仅仅是在研究中，以91.4的成绩（-6.6）大幅落后，因此败给CALTECH，将第二名拱手让人。CALTECH之所以能在总分上超越传统牛校（MIT PRINCETON, BERKELEY, STANFORD）取得惊人的成绩，和引用数的算法有关。CALTECH在教育声望方面评分不俗，但也略微落后斯坦佛（-0.6），MIT（-0.1），形成第一梯队（随后的YALE等校落后加州理工达5分）。研究声望方面也处于第一梯队，但也稍落后BERKELEY（-1.3），斯坦佛（-0.1）。引用率则位于第一（99.9），领先斯坦佛达0.7分。三方面的稳定表现，均处于第一梯队，没有硬伤，特别是研究声望对MIT的大幅领先和引用数的夺冠，让加州理工雄踞第二。

和外人所看不同的是，MIT在学术界的声望居然比CALTECH等其它“同层次”学校落后较大。其原因值得深思。

3）M.I.T

工程领域的顶级学校。但在综合排名中，因为研究声望不及而落后于CALTECH。事实上如果我们观察工程技术子类的排名，我们可以看到：

MIT仍然落后于CALTECH等学校，位于第8，而CALTECH继续保持第一。如果不是TIMES改变声望（已经去除规模效应）计算规则，故意支持CALTECH的话，我们对MIT的学术地位理解就需要更多的讨论和研究。然而CALTECH的分如此之高确实值得怀疑。但我还是乐意相信TIMES能够做到公正公平。毕竟，他们没有理由偏袒CALTECH而压低MIT的调查数据。

4）Stanford

斯坦福被世界各地的高中生和本科生广泛认为是DREAM SCHOOL。主要的原因可能和研究无关，而是来自与其雄踞的财力和盛产企业家的美丽校园。STANFORD毕业生在业界的回报可能是最高的。

就工程类（美国大学生认为最能赚钱的非PROFESSION职业）的教育而言：

STANFORD位列头号强校。（CALTECH在教育方面还能取得如此成绩，也许我们有必要怀疑主观问卷所投放的对象是否存在明显倾向）

STANFORD在各类主要排名（主要是US NEWS）中名次都很高，因此巩固了其在大众心中的地位和形象。STANFORD的入学选择性无疑是很高的，学生素质普遍高于公立大学，这一点和MIT, CALTECH等学校相似。当然研究生教育又有所不同，研究生主要考虑老板的意愿和方向的对口。

STANFORD在综合排名中位列第4。其在教育上领先MIT 0.5×30%=0.15分，研究声望领先6.7×30%=2.0分，平均引用率落后0.7×32.5%=0.2分。STANFORD的国际化比重很小（突出其美国精英教育），失分较大（达到2.5分）。最终落后MIT1.1分。主要差别在国际化程度上。这莫非说明STANFORD的国际影响力不够？

5）PRINCETON

普林斯顿再各个方面的表现都很优秀，不愧是老牌名校。相比前面4所高校，她最大的失分在于教育。教育方面总计排名第六，为5位私立大学中最低，落后哈佛9分，落后斯坦佛7.4分，MIT6.9分，CIT6.8分。研究方面名列第五，落后BERKELEY仅4.9分，和前4名差别也不大（小于5分）。工业收入数据未提供。值得一提的是PRINCETON的引用率很高，达到99.9分。普林的综合学术声望则略有不及（位列第5，当然还是领先MIT）。此处我要再次表达下TIMES问卷受众的地理分布和年龄范围，可能的确具很大的偏向性。普遍认为，PRINCETON的数学和自然科学在全美居于领先地位。近年来，PRINCETON的工程（EE）也取得了长足的进步，作为私立学校，相比公立，在金融危机中具有独特的优势，尽管其财团不及HARVARD和STANFORD。

6）BERKELEY

作为排行榜上靠前的唯一公立学校，BERKELEY并没能在综合榜上进入前5，因为剑桥和牛津的关系，最后排在落后普林斯顿，第8的位置。其和剑桥牛津的主要差距在于教学。落后达到1.8分。此外在各项都领先此2校。由此可见，教学是BERKELEY不可避免的弱点，这有集中体现在班级大小，教授/学生比，和教学声誉的差距上。我个人并不认为教学声誉上差距很大，因为BERKELEY各领域的开创人很多，研究声望领先，出的教材也不少，群星璀璨的教授上课，应该不会在声誉上落下硬伤。倒是班级大小，学生数目，是一个公立学校无法改变的。学生数目对教育的效果的确可能起到负面作用，但这也极大的促进了学生的自学和相互讨论，这是一个需要辩证看待的问题。即便如此，我还是乐意看到BERKELEY因此就自己的教学做出一些改进。

除此以外，BERKELEY在国际化和研究声誉上处于领先位置。研究声望更是位居第一，成为各项排名中唯一超过私立学校的大学，也是各项排名中私立大学唯一失守的一项。在引用率上，BERKELEY的分97.8，落后HARVARD1分，MIT CALTECH 2.1分。这或许和他过于庞大的论文数目有关。但在计算研究总量时，论文数已经按教授人数SCALE了，因此BERKELEY如果要受到平均引用数的“引导”，可能需要限制这些教授的发文数。

但不可否认BERKELEY的研究人数（含LNBL）过于庞大，单纯较少数目追求平均引用不现实，也不可取。且文章的数目并不能“稀释”核心团队的影响力，也无法客观反应研究的重要性和质量，乃至研究人员的水平。此算法导致的问题前文也指出，平均引用数作为TIMES评价的最大局限，应该尽快修正。

总之，因为，特别是在教育上的落后，BERKELEY以5分之差位居第8（教育失分高达15.5×30%=4.5）。这也是BERKELEY在各类排名中位置变化巨大的一个主要原因。就纯粹的研究实力而言，请参考美国国家科学院的NRC排名。或者上海交大的世界大学纯粹学术排名。

C|  中国大学：清华，北大，浙大，南大，中科大。

为什么中山大学能进前200，为什么中科大全国第二？

中国大学在世界大学中的排名始终是一个饶有趣味的话题。中国本土的教育部行政排名是：

清华，北大，浙大，南大，中科大（2010年数据）。

在TIMES的标准下，这5所大学的排名依次是：

北京大学 70.7  位37

中科大 66.0  位49

清华   64.2  位58

南大   54.6  位120

浙大   46.4  位197

除了中山大学以外，其它学校均未上榜。

其中浙大的位置比较尴尬，刚好垫底。

在新中国这个政治统治学校，行政决定排名的国家，学校的排名本来就没什么可谈论。高考因为数分之差，或者是报送的原因，大家到了不同的学校，因此也无法断定人的水平和智力，更不能预言人将来的走向，因此也无必要讨论。但既然我们看重的是THOMAS REUTERS价值连城的宝贵数据，我们还是有必要撇开历史上学科调整的种种不快，各个学校命运不公的跌宕起伏和当前市场经济下普遍存在的腐败，浮躁和高分低能，（因此这5所学校其实根本也就是半斤八两，没啥好说的），客观分析下这5所学校在新中国条件下的发展情况。

就本科教育而言，

北大位居第一，紧随其后的是清华，然后是中科大，浙大，最后南大。清华北大分数领先和教育声望（尽管诚如前面分析的一样，有时候并不那么可靠）不无关系。中科大的分数可能得益于学生人数较少。然而其实在清华北大之后，其余3者的差别并不大。这20分的关系可以反应清华北大在中国教育者和被教育者心目中无法动摇的顶级地位。

就研究声望而言。

 

国内大学的研究声望和教育声望基本一致。清华北大的声誉显著领先其他四校。其中中科大次之，南大随后，浙大最次。从中科大的位置可以看出，研究排名的确和学校的论文数以及规模无关。由此可以看出，虽然在教育界声望尚可，但在研究领域，浙大尚无足量在世界上被人认可的研究团队，这一点可以从浙大某些专业的研究水准不难看出。

根据学校规模，我们大胆猜测平均引用数中科大应有不俗表现。

引用率分数

果不其然。得益于可能较少的发文总数，中科大以92.7绝对优势领先，甚至达到部分美国家知名高校（哥伦比亚大学 92.6）。随后是北大，南大。中山大学或许也因为相似的原因分数较高（在生物医学领域发表过影响力很大的文章，但能幸免于被大的文章基数稀释），仅次北大。清华和浙大则可能因为文章数目过多而垫底。由此可见，平均引用率的算法的确亟需订正，这也是本次排名中，中科大和CALTECH这样特例同时能十分偶然的，遥遥领先的原因。与其说TIMES排名的是中科大校友故意安排，倒不如说是他们平均引用率算法的天生局限。我会将我的分析整理成文章发送给TIMES希望他们能稍加借鉴。当然不可否认的是，撇开教育声望研究声望的行政因素不谈，浙大的论文影响力，团队影响力，还很不足。此次进入前200，纯属鼓励。

 此外，在国际化和企业收入两项，北大的国际化遥遥领先，表明北大的留学生数目远远超过其他4校，中科大则未提供此项数据；企业收入方面，清华和北大得到企业的资助颇丰，浙大名列第三，和所产富豪不无关系。其余2校则受惠较少。

国际化

企业收入

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BO ZENG

2011/2/20 UPDATE