近年来，超大作者数现象——即包含异常多作者人数的论文——在各科学学科中日益普遍（Cronin, 2001）。随着科学迈入"大科学"时代，全球研究合作不断加深，每篇论文的平均作者人数持续攀升。这一趋势在高能物理学、临床医学和生物医学领域尤为明显，大规模项目需要持续投入、大量资金和跨机构合作（Chawla, 2019）。科睿唯安科学信息研究所（ISI）2019年全球报告显示，2014年至2018年间，涉及复杂跨国作者群体的论文数量稳步增长，其中包含来自100多个国家、超过1000位贡献者的论文数量也在增加（Clarivate, 2019）。COVID-19疫苗的研发进一步印证了这一模式，许多相关论文涉及数千名贡献者。在一个极端案例中，2023年发表于《英国外科杂志》（British Journal of Surgery）的一篇论文列出了超过15,000位作者（Stoop et al., 2025）。这些实例说明，超大作者数已不再是边缘异常现象，而是当代科学传播的标志性特征。
通过庞大作者团队合作完成单篇论文的模式，已成为推动当代科学研究发展的重要途径。与单人论文相比，超大作者数论文有利于知识、技术和经验的共享，提升学术生产力和研究影响力，更有可能产出高质量的学术成果（Franceschet & Costantini, 2010; Garfield, 1986; Gl?nzel, 2002; Iribarren-Maestro, Lascurain-Sánchez, & Sanz-Casado, 2009; Ma & Guan, 2005; Wuchty, Jones, & Uzzi, 2007; van Raan, 1998）。然而，超大作者数论文也给学术评估带来了严峻挑战，特别是在确保公平性和准确性方面（Nogrady, 2023; Dinh et al., 2024）。传统的计数机制往往无法准确反映每位合著者的相对贡献，导致发表和引用数据虚高（Gauffriau, 2021）。由于许多排名体系采用全计法，即赋予每个列出的机构或作者全额学分，大学可能从超大作者数论文中获得与其实际作用不成比例的发表学分（Leydesdorff & Park, 2016）。这种学分分配的膨胀可能扭曲机构绩效指标，并导致计数膨胀问题——同一篇论文在多个机构被重复全额计算。针对这些问题，一些全球大学排名系统已开始调整相关文献计量指标，以减少超大作者数论文的潜在影响。例如，QS排名在"每位教职员工的引用量"指标中应用了隶属关系上限机制，以限制大规模合作论文对机构引用得分的过度放大效应。THE排名也采用了分数计分法，以应对超大作者数论文对基于引用的指标产生的不成比例影响，从而确保参与大学之间更合理的学分分配（Times Higher Education, 2025）。这些做法表明，超大作者数论文所引发的潜在评价偏差已在全球研究评价体系中获得越来越多的关注。
在当代高等教育体系中，大学排名不仅与学术声誉密切相关，还影响着研究资源配置、人才引进、国际竞争力和机构战略规划（Badiuzzaman, 2025; Celeste et al., 2025）。在此背景下，超大作者数论文引发的计数膨胀可能进一步影响大学研究绩效的呈现和解读。因此，深度参与大规模合作的大学可能看起来表现优于同行，并非因为其科学贡献更大，而是因为共享学分的积累。如果传统计数方法继续被采用而不充分考量超大作者数论文的特殊性，现有评价系统区分实际机构研究贡献的能力可能会减弱。这不仅降低了绩效评估的准确性，也引发了关于研究评价中公平性和透明度的更广泛担忧（Gauffriau, 2021; Nature Index, 2023）。因此，如何在超大作者数现象背景下更恰当地衡量机构研究贡献，已成为研究评价和高等教育治理中的重要议题。
先前的研究虽然讨论了超大作者数现象及其对文献计量指标的影响，但仍存在一些局限性。首先，不同计数方法之间的系统比较仍然缺乏。现有研究普遍认识到，超大作者数现象可能在作者身份伦理、学术贡献分配和研究评价公平性方面带来挑战（Kretschmer & Rousseau, 2001; Pierson, 2019）。它们也指出了全计法在超大作者数论文背景下的局限性（Gauffriau, 2021）。同时，一些研究试图通过调整特定指标来减轻由此产生的文献计量偏差（Abbas, 2011）。然而，大多数现有研究仅关注单一计数方法或特定指标的调整。在全计法、第一作者计数法、分数计分法及其他计数方法如何影响大学排名的统一分析框架下，系统比较仍然缺乏。面对超大作者数论文时，不同计数方法的敏感性和稳健性如何，目前尚不清楚。其次，关于超大作者数论文如何影响计数膨胀和机构层面排名变化的实证证据仍然有限。现有研究主要关注超大作者数论文导致的大学研究产出的统计放大效应（Dinh et al., 2024; Meho & Akl, 2025）。然而，对于这种放大效应如何转化为不同排名层级大学的排名变化，以及这些影响在不同学科和计数方法之间如何变化，了解仍然很少。这一局限性限制了我们理解超大作者数现象如何影响大学评价的公平性，也使得现有研究难以为提高研究评价体系提供更多有针对性的实证证据。
为应对上述问题，本研究通过分析超大作者数现象对论文计数和大学排名的影响，探讨其对机构层面评价的影响。利用2022年NTU排名（台湾大学排名）的发表数据，我们在两种特别容易出现超大作者数现象的学科——临床医学和物理学中，考察了四种广泛使用的计数方法：全计法、直线计数法（仅第一作者）、分数计分法和调和计分法（Elango & Rajendran, 2014; Chen, Yang, & Ding, 2018）。与现有研究相比，本研究做出了三项主要贡献。第一，基于各学科作者数量分布的最上端0.1%，建立了动态的、学科特定的阈值来识别超大作者数论文。这种方法更好地兼顾了不同学科在合作规模上的差异。第二，在统一分析框架下，本研究比较了四种计数方法在超大作者数现象背景下的表现，使我们能够评估它们在评估超大作者数论文时的敏感性和稳健性。第三，从机构视角出发，本研究通过比较排除超大作者数论文前后的大学排名，考察了超大作者数论文如何影响计数膨胀和排名稳定性。研究结果为发展更加均衡且具有学科敏感性的评价实践提供了实证依据。
