7月17日星期四，四位科學專家在美國參議院商務、科學和運輸委員會舉行的“聯邦研究組合：利用研發投資”聽證會上作證。聽證會審議了聯邦政府在研發（R＆D）中的作用，以及美國在STEM教育和推廣方面的舉措。
出席國會聽證會的有《大眾科學》主編兼高階副總裁瑪麗埃特·迪克里斯蒂娜；計算機科學家、谷歌網際網路福音傳道者和網際網路之父之一的溫頓·G·瑟夫；前白宮科技政策辦公室主任尼爾·F·萊恩；以及卡內基梅隆大學統計學和社會科學教授斯蒂芬·E·芬伯格。
國會認識到對科學技術進行長期投資的必要性，通過了2007年和2010年的《美國競爭法案》，以大幅增加聯邦研發預算，促進STEM（科學、技術、工程和數學）教育，並支援經濟增長所需的創新。
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以下是斯蒂芬·E·芬伯格書面證詞的全文。
主席先生和委員會成員，下午好。我叫斯蒂芬·芬伯格。我是卡內基梅隆大學的莫里斯·法爾克大學統計學和社會科學教授，並在統計學系、海因茨學院和機器學習系任職，我曾擔任國家研究委員會評估研究在推進國家目標方面的價值委員會的成員。國家研究委員會是國家科學院、國家工程院和國家科學院醫學研究所的執行機構，於1863年由國會授權，就科學技術問題向政府提供建議。該委員會的設立由美國國家科學基金會根據2010年《美國競爭法案》第521條的規定提供資金。今天，我將與委員會分享我們報告《促進美國研究事業》的一些重點內容，並在我的發言後附上研究委員會成員名單和報告的目錄。
背景
聯邦政府對科學研究的投資帶來的好處是顯而易見的，它使美國實現了前所未有的繁榮、安全和生活質量。但面對日益增長的經濟迫切性，美國現在面臨著在新技術和其他創新方面的日益激烈的全球競爭。國會希望加強科學研究對美國經濟和其他目的的好處，並使美國在新的技術和其他創新方面的全球競爭中保持領先地位。
如何才能有效和高效地做到這一點？特別是，我們如何才能提高目前聯邦政府對科學研究投資的回報？在尋求這些問題的答案時，國會要求科學院研究研究對社會影響的衡量標準，特別是那些可以促進研究轉化為商業產品和服務的標準。人們還對將這些衡量標準用於問責目的感興趣。這項研究的範圍是所有聯邦政府資助的研究。
委員會的調查結果
一、目前的衡量標準不足。
雖然一些研究成果和效益的衡量標準對特定目的有用，但委員會發現，目前的衡量標準不足以指導國家就哪些研究投資將擴大科學效益做出決定。
問題在於，如果對研究系統的任何一個方面進行孤立評估，而沒有對大局的深刻理解，那麼所使用的指標可能會產生誤導。研究投資的收益往往是不可預測地到來，最終價值差異很大，並且需要大量的額外投資（以及對其他科學領域的投資）才能透過創新實現其經濟效益。除少數例外，衡量研究專案的影響和質量的方法無法描述從研究到技術和其他創新的分散、相互關聯和高度非線性的路徑。創新的廣泛採用本身就是一個需要投資和大量專業知識的過程。
現有的指標可以大致顯示系統的執行情況，但最終的影響，即對社會真正重要的突發現象，例如水力壓裂技術實現的天然氣充足供應、谷歌和網際網路實現的通訊和商業以及基因組學實現的醫學進步，都取決於複雜的研究和創新系統中的許多關鍵組成部分以及它們之間的關係。這些組成部分通常是無形的，包括大多數資料收集程式無法捕捉到的機會和關係，以及目前可用的方法無法衡量的東西。
二、獲得更多好處
委員會得出結論，美國的研究事業確實能夠為美國社會以及全球社會帶來更多的好處。然而，為了獲得這些好處，我們首先需要了解是什麼使美國的研究事業如此成功：是什麼驅動著它，以及它為什麼如此高效。
我們的研究事業之所以如此成功，是因為它已經發展成為一個複雜的、動態的系統，具有美國自由企業制度的許多特徵。它是分散的。它是多元化的，由不同的研究人員、公司、機構和資助機構驅動。它是競爭性的，要求研究人員和組織競爭資金、人才、職位、出版物和其他獎勵。它是精英制的，透過內建的同行評審質量控制系統，將更重要的獎勵授予那些具有高度競爭力的想法和能力的人。最後，它是具有創業精神的：它允許冒險，面對失敗的前景，以獲得潛在的巨大回報。
正如企業在自由企業中為其產品和服務蓬勃發展一樣，我們極其高效的研究事業也為其思想和發現蓬勃發展。隨著我們評估的進展，我們清楚地認識到，增加聯邦政府對研究投資的收益，與其說取決於聯邦政府促進研究發現的商業化，或者試圖預測最有可能導致商業產品和服務的科學領域，不如說取決於聯邦政府促進研究事業蓬勃發展的條件的政策。我們確定了研究事業的三個關鍵支柱。
1.一支有才華且相互聯絡的勞動力。人才的重要性怎麼強調都不為過，既是投入又是產出。人才不僅受益於政府在科學和工程方面的傳統教育和研究培訓方面的投資，還受益於高技能的移民、夥伴關係、支援性的研究環境以及研究人員透過與他人聯絡、發展專業關係和分享想法和科學資源的世界級網路。
2.充足和可靠的資源。穩定和可預測的聯邦資金鼓勵有才華的學生從事科學事業，使成熟的研究人員在整個職業生涯中保持投入，並吸引和留住外國人才。它還支援資助和進行研究的各種機構，以及必要的基礎科學設施——進行研究的工具。資金的靈活性和穩定性，以及容忍失敗的文化，可能會激勵研究人員追求風險更大、更具創新性的研究，儘管失敗的可能性更大，但更有可能產生變革性的影響。鑑於其他國家，特別是中國和其他亞洲國家在研究方面的投資不斷增加，這些資源對美國未來的競爭力越來越重要。
3.所有主要科學領域的頂級基礎研究。基礎研究是指研究人員主要為增進理解而追求他們的想法，而不一定是為了實現技術目標，它往往為未來具有經濟意義的創新奠定發現和知識的基礎。聯邦政府對基礎研究的投資有助於培養訓練有素的研究隊伍，支援進行研究的科學基礎設施，並使美國研究人員和未來的創新者能夠利用全球研究人員網路，這些網路開放獲取大量知識和技術方法。如果缺乏熟悉前沿基礎研究的強大科學家和工程師隊伍，科學研究及其產品不太可能以創造社會價值的方式得到開發和應用。
所有主要科學領域的頂級基礎研究非常重要，因為真正具有變革意義的科學發現越來越依賴於各個領域的研究。此外，在當今高度互聯的世界中，在某處進行的發現很快就會廣為人知。競爭優勢可能不會歸屬於做出發現的國家，而是歸屬於能夠更有效地利用它，透過依靠來自各個科學領域的基礎研究中獲得的廣泛知識、人才和能力來開發新技術和其他創新的國家。最後，世界一流的基礎研究事業吸引了來自世界各地的學者，他們進一步提高了研究的卓越性，並創造了一個自我強化的迴圈。
谷歌的發展是基礎研究多樣性為何重要的一個很好的例子。谷歌的卓越成功，部分歸功於其用於網頁排名的演算法。該演算法於 1997 年申請專利，並承認了國家科學基金會（NSF）的支援，它大量借鑑了社會和資訊科學領域近 45 年來的多項發現，這些發現得益於四個聯邦科學機構的資助，並受到授予大學（卡內基梅隆大學）、公司（朗訊、Libertech、AT&T、松下）和工業實驗室（AT&T 貝爾實驗室）的一些看似無關的專利的保護。該演算法的關鍵在於數十年前關於確定社會地位的方法以及 20 世紀 70 年代的社會網路研究。谷歌演算法的發展說明了看似無關的社會科學研究的重要性；大學、公司和工業實驗室研究的融合；以及聯邦資助研究的不可預測的好處。此外，谷歌廣告的經濟模型利用了維克瑞拍賣的一種變體，該變體最初在 1961 年的一篇理論經濟學論文中被描述，後來在 NSF 的支援下被許多其他人發展出來。其他基於網際網路的公司也紛紛效仿。
可以使用新的以及現有的衡量標準來評估這三個支柱。例如，這些衡量標準可能包括人力和知識資本指標、特定科學領域知識流動指標、用於跟蹤外國研究人才流動的指標、聯邦研究投資按科學領域的組合分析、研究績效的國際基準，以及 8 項研究可重複性衡量標準。國家研究委員會最近的另一份報告《捕捉科學、技術和創新變化：改進指標以制定政策》確定了許多用於評估旨在加強研究系統三大支柱的政策績效的衡量標準。
需要調整聯邦資助研究的水平、組成和效率，以適應今天的形勢，我們需要更好的指標來為有關研究的政策決策提供依據。但美國缺乏系統評估國家整體研究事業、評估其績效以及制定聯邦資助研究政策選項的制度化能力。一個承擔此類責任的組織將增加對高質量政策相關資料的需求。儘管 NSF 的國家科學和工程統計中心生成了可在政策分析中使用的有價值的資料（例如，《科學和工程指標》），但 NSF 的角色與聯邦政策分析機構或統計機構（如經濟分析局或經濟研究服務局）有所不同，後者進行政策分析。
美國的一項資料收集計劃——STAR METRICS（美國再投資的科學和技術：衡量研究對創新、競爭力和科學的影響）——旨在收集一些衡量聯邦資助研究影響的指標。該資料計劃是多個科學機構（白宮科學和技術政策辦公室、美國國立衛生研究院、NSF、能源部和環境保護署）和研究機構的共同努力。雖然 STAR METRICS 旨在記錄國家在科學和工程研究方面的投資在就業、知識產生和健康方面的成果和公共利益 9，但我們的評估是它尚未準備好用於黃金時段。
如果努力做到以下幾點，STAR METRICS 可能在評估研究價值方面具有巨大價值：(1) 透過招募更多機構來擴大覆蓋範圍，(2) 透過擴充套件報告的資料要素來加深覆蓋範圍，(3) 將資料與其他國家和國際資料集連線起來，(4) 建立資料質量，以及最重要的是，(5) 確保研究人員廣泛、輕鬆地訪問。這種擴充套件的資料和訪問需要與現代分析工具相結合，例如複雜的網路建模和分析。我們的報告提供了一個簡單的說明性示例，但如果資料更好，此類工具可能會利用擴充套件和重組的 STAR METRICS 計劃，揭示研究企業各組成部分之間的重要相互作用。
加強美國的研究事業不僅需要更好地瞭解人才、資源和基礎研究這三大支柱，還需要了解它們之間的關係和相互作用。例如，基礎研究的資源也透過培訓研究人員隊伍，以及透過讓本科生參與研究（就像我們在我的大學卡內基梅隆大學所做的那樣）來培養人才。
讓我以我的統計係為例來說明。我和我的教職同事擁有各種研究資助和合同，這些資助和合同僱傭並培訓我們的博士生。但這種聯邦和國際研究支援也創造了一種研究環境，使我們能夠吸引和培訓許多本科生和碩士生，他們繼續在其他研究型大學的統計學和許多定量相關學科中提高他們的研究技能。而且這種模式在整個 10 所大學中複製，部分得益於我的同事的跨學科活動。這些學生代表了我們科學勞動力的未來。
其他措施（可以幫助提高研究企業的效率，並可以提供資訊來指導研究資金的分配）來自評估。我們在報告中討論了研究資助計劃的評估、同行評審以及不同資助計劃（如美國國立衛生研究院先鋒獎）對研究績效的影響。不幸的是，大多數評估嘗試都沒有解決根本問題：如果沒有研究資助計劃，會發生什麼？在更高的層面上，評估工作很少解決諸如：在計劃之間進行哪些替代資源分配可以促進更健康的研究事業？如果進行了評估，通常都是事後新增的。評估需要從一開始就納入研究資助計劃中，以幫助避免與臨時回顧性評估相關的不可衡量的偏見。此外，很少有評估研究或方法採用隨機對照現場實驗來控制偏見和輸入差異。我們需要解決這些評估挑戰。
衡量研究活動、產出和技術轉移的指標很重要，但我們需要改進指標和基礎資料。更大的好處將來自於指導研究企業三大支柱的指標——人才、資源和基礎研究。如果我們培養人才，提供充足和可靠的資源，並投資於多樣化的基礎研究，新的發現將繼續為我們的經濟提供動力，並以不可預測和難以想象的方式豐富我們的生活。