一、指标设计缺陷：与学术关联弱且主观性强

　　过度侧重SDGs宣传而非学术内核

　　排名完全依赖大学自主提交的SDGs实践案例(占比100%)79，而非衡量教育质量的核心指标(如师资水平、科研成果转化、学生培养体系)。

　　例如，某大学可通过“举办环保活动”获得高分，但其在环境科学领域的实际研究能力却未被客观评估。

　　指标权重分配失衡

　　SDGs的17项目标被简单均等对待，未区分不同学科与SDGs的关联性。例如：

　　医学院在“健康福祉”(SDG3)的贡献权重与商学院在“性别平等”(SDG5)的权重相同，忽视专业特性。

　　“国际合作”(SDG17)占22%权重，变相鼓励高校堆砌跨国合作项目数量，而非深度学术合作质量。

　　二、数据可信度低：自报数据缺乏审核与可比性

　　数据来源单一且无第三方验证

　　所有数据由高校自行填报，泰晤士不进行交叉核验(如对比政府公开数据或学术数据库)。

　　例如，某校声称“减少碳排放30%”可能仅基于内部估算，无独立审计报告。

　　评价标准模糊导致跨校对比失效

　　各校对SDGs的解读和统计口径差异巨大：

　　“可持续校园”可指安装太阳能板(硬件投入)，也可指开设相关课程(教育投入)，无法横向比较。

　　部分指标(如“社会包容性”)依赖定性描述，缺乏量化依据。

　　三、应用价值有限：脱离实际学术与就业需求

　　与主流学术评价体系脱节

　　影响力排名未纳入科研论文影响力(如引用率)、诺贝尔奖等硬核学术指标，无法反映真实研究实力。

　　案例：软科排名中理工强校(如MIT、加州理工)在影响力排名中常落后于普通院校，因后者更易包装SDGs案例。

　　就业市场认可度低

　　企业招聘极少参考该排名，更关注QS/US News中与专业相关的学术声誉和雇主评价。

　　例如，投行、科技公司校招仍以QS排名前100或学科排名为初筛门槛。

　　四、排名机制弊端：商业化导向与公平性质疑

　　商业利益驱动数据填报

　　泰晤士被指通过排名变相收取高校“数据服务费”，部分资源有限高校因无力投入SDGs包装而处于劣势。

　　争议事件：2024年多所亚洲高校质疑其排名骤降与“未购买泰晤士数据服务”相关。

　　偏向资源密集型高校

　　富裕高校可斥资建设“可持续校园”(如太阳能供电系统、免费医疗站)，而资金紧张高校即使教学优质亦难上榜。

　　小型文科院校(如文理学院)因SDGs覆盖领域窄，普遍排名低迷。

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