1、第 41 卷第 7 期2023 年 7 月科学学研究Studies in Science of ScienceVol 41 No 7Jul 2023文章编号:1003 2053(2023)07 1247 12导师身份与杰出科技人才成长:一项事件史研究闫昊1，赵兰香1，2，周建中1，2(1 中国科学院科技战略咨询研究院，北京 100190;2 中国科学院大学，北京 100049)摘要:本研究采用事件史分析方法(Event History Analysis)探讨了导师身份等因素对杰出科技人才成长尤其是入选人才计划的影响情况。研究结果显示:第一，导师学术身份能够对科研人员入选国家级和省部级人才计划产
2、生独立的正向影响，并且这种影响在入选国家级人才计划方面相对更强:相较于导师学术身份较低的科研人员，导师学术身份较高的科研人员入选国家级和省部级人才计划概率分别为前者的 3 27 倍和 1 90倍。第二，导师行政身份未能独立对科研人员入选人才计划产生显著影响，它仅能够通过与导师学术身份进行负向协同的方式发挥抑制作用:与导师身份类型为低学术低行政型的科研人员相比，导师身份类型为高学术低行政型的科研人员入选国家级和省部级人才计划概率分别是前者的 4 07 倍和 2 34 倍，导师身份类型为高学术高行政型的科研人员入选国家级和省部级人才计划概率分别为前者的 3 65 倍和 1 94 倍。此外，研究还发
3、现性别、出生年代、博士后经历、工作单位、高水平论文、科研职称等因素对科研人员入选人才计划具有重要作用。关键词:导师身份;杰出科技人才;人才计划;事件史分析;离散时间 Logit 回归模型中图分类号:G644文献标识码:A收稿日期:2022 01 19;修回日期:2022 02 25基金项目:国家自然科学基金委政策局委托项目(L1524025)作者简介:闫昊(1991 )，男，博士后。赵兰香(1966 )，女，研究员、博士生导师。周建中(1975 )，男，研究员、博士生导师，通讯作者，E mail:jzzhou casisd cn。科技创新人才队伍建设是党和国家关注的重要焦点，习近平总书记对此多
4、次作出过重要指示:“全部科技史都证明，谁拥有了一流创新人才、拥有了一流科学家，谁就能在科技创新中占据优势要加快形成有利于人才成长的培养机制、有利于人尽其才的使用机制、有利于竞相成长各展其能的激励机制、有利于各类人才脱颖而出的竞争机制”1，“培养创新型人才是国家、民族发展的大计要更加重视青年人才培养，努力造就一批具有世界影响力的顶尖科技人才”2。因而，深入探索和分析影响杰出科技创新人才成长的重要因素及其作用效果、认识和把握杰出科技创新人才成长的重要规律，对于完善有利于人才成长发展的机制与政策、打造规模宏大、结构合理、素质优良的科技创新人才队伍、推进创新型国家和世界科技强国建设具有重要意义。1文献
5、综述与问题提出杰出科技人才成长规律研究作为一项跨学科的综合性研究议题，受到了来自国内外管理学、教育学、社会学、人才学等领域专家学者们的广泛关注。国内外学术界关于杰出科技人才成长规律的研究主要遵循着以下三种研究路径:第一，基于访谈调查等质性研究方法探讨影响科学精英成长的一般规律和重要因素。如朱克曼指出优越的家庭经济条件、浓厚的学习氛围、良好的教育背景、师从顶尖科学家是影响科学精英成长的重要因素3。Cao Cong 分析了 970 位中国科学院院士的成长规律，发现来自东部经济发达地区、具有国内外重点大学教育经历、师从归国的顶尖科学家等是中国科学精英成长的一般规律4。李晓轩等分析了科研拔尖人才的成才
6、规律，认为在中国拔尖科研人才成长过程中，良好的先天素质、名校教育经历、师从名师、留学经历、在高声望科研机构工作是重要因素5。第二，基于科学计量学方法探讨杰出科技人才的学术产出规律。Garfield 最早基于科学计量学方法分析了高被引科学家的成长过程，他发现成为DOI:10.16192/ki.1003-2053.20220310.001科学学研究第 41 卷高被引科学家的年龄普遍介于 37 50 岁，但生物医学领域要更早，为 31 35 岁;同时，高被引科学家中男性数量占比高达 97 7%6。Batty 等分析发现在 14 个学科领域中，40%的高被引科学家集中在 10 个高水平科研机构中，高被
7、引科学家的成长过程具有明显的集聚特征7。刘俊婉分析了全球 21 个领域高被引科学家的论文产出情况，发现高被引科学家的年均 SCI 论文数量为 7 篇，并且论文发表数量存在学科差异:实验性学科多于理论性学科、自然科学多于社会科学8。高芳袆分析发现华人高被引科学家发表的论文数量存在多个时间高峰，并且优质研究成果多出现在职业生涯的中后期9。第三，采用履历分析方法探究杰出科技人才成长的影响因素与作用效果。自 1996 年美国佐治亚理工大学最早将履历分析方法应用于科研项目评价研究以来，履历分析方法在科技人才成长领域开始得到广泛应用。Sabatier 等以 583 位法国生命科学家的履历数据为基础，分析发
8、现职业流动对科学家职业成长具有重要影响10。Sandstrm比较分析了 326 位获得过瑞典研究基金资助的医学科学家的履历数据，发现男性科学家大多发表论文数量较多但引用率较低，而女性科学家发表数量较少但引用率较高;职业流动性较高的科学家，其研究引用率高于职业流动性较低的科学家11。Youtie 等基于美国和欧洲纳米科学和人类遗传学领域杰出科学家的履历数据探讨了科学家学术成长与获得学术承认之间的关系，研究发现丰富的教育背景、快速完成博士学位、博士后科研工作经历以及迅速实现职称晋升等对科学家获得学术承认具有正向预测作用12。我国学者近年来也开展了较为丰富的研究。牛珩等采用履历分析方法分析了“杰出青
9、年”等入选者在年龄、性别、教育背景等方面特征13。田瑞强等以华人高被引科学家为例，采用 Cox 比例风险回归模型分析了博士学位国别、博士后经历等因素对科研职称晋升的影响情况14。张建卫采用生存分析方法探讨了多样化教育背景对科研职称晋升的影响15。除此之外，还有学者对杰出科技人才的成长路径等进行了研究16 18。上述研究为我们从不同维度理解杰出科技人才成长规律提供了参考框架，相关因素也会被纳入研究考量。本研究则主要聚焦导师身份因素对杰出科技人才成长尤其是其入选人才计划方面的影响情况。对此，已有研究对科学界师承效应机理作出了理论阐释，并对其量化作用效果进行了探索。其中，在作用机理方面，学者们的观点
10、可以主要归纳为三个方面。其一，示范效应:导师尤其是名师在知识储备、因材施教、把握前沿、学术品格等方面具有突出的优点，能够对学生学术成长发挥重要的引领作用;其二，协同效应:名师与高徒的组合经历了严格的双向选择，并形成了关系稳固、优势互补、功能优化的共同体，从而在科学探索过程中发挥促进作用;其三，马太效应:名师的学术声望与地位能够影响学术系统中荣誉与资源的分配，因而，导师的推荐与支持在学 生 的 学 术 成 长 过 程 中 发 挥 着 重 要 作用19，3，20，21。而在量化作用效果方面，已有实证研究也确证了师承效应在科研人员科技获奖3、学术就职22、职称晋升23、科研经费24 方面具有重要影响
11、。尽管学术界就师承效应的作用机理达成了研究共识并对其量化效果进行了一定探索，但是当前研究依然呈现定性研究居多、量化研究过少的特征和问题，并且尚未有研究从导师身份角度实证考察作为杰出科技人才成长重要维度的入选人才计划的差异情况。鉴于此，本研究将致力于填补该研究空白、丰富师承效应实证研究，并为相关人才计划政策提供参考。2数据与方法2 1数据来源本研究使用的数据来自国家自然科学基金委(以下简称“基金委”)政策局 2017 年底关于我国中青年科研人员成长发展状况的一项调查研究。该项调查采用分层抽样方法从基金委信息中心项目申请专家数据库中抽取了 2012 至 2016 年间申请基金项目(包括青年基金、面
12、上基金和杰出青年基金)的12815 位科研人员作为问卷调查的样本框。其中，获得与未获得科学基金资助的科研人员各占一半。调查最终收回 2498 份问卷，其中 2039 份为填答相对完整的有效问卷，占比 81 63%。然而，由于问卷填答的不可控，实际填答问卷的人员群体是以获得过基金项目资助的科研人员为主，人数占比超过了90%。因此，为了避免分析结果出现异质性偏差，本研究将主要以获得过科学基金资助的科研人员为研究对象。同时，为了更好地开展数据分析与挖掘工8421第 7 期闫昊 赵兰香 周建中:导师身份与杰出科技人才成长:一项事件史研究作，本研究对调查样本数据进行了清洗，将未能有效填写博士生导师身份数
13、据、职业成长事件的时间和结果数据以及在职读博的样本均予以剔除，并最终得到了 996 份有效样本数据。样本数据的基本情况整理如表 1 所示。表 1样本数据的基本情况Table 1Basic information of sample data变量名称变量维度频数比例变量名称变量维度频数比例性别男性8118143%1960 年代69693%女性1851857%出生年代1970 年代43843 98%数理科学1671677%1980 年代48949 10%化学科学1821827%没有经历44544 68%生命科学1551556%博后经历国内博后29629 72%学科类别地球科学1411416%国外博
14、后25525 60%材料科学1271275%985 高校31231 33%信息科学1231235%工作单位211 高校21621 69%管理科学353 51%普通高校30730 82%医学科学666 63%中央科研16116 16%科研职称中级职称1521526%没有职务75776 00%副高职称4464478%行政职务中层职务63633%正高职称3983996%高层职务17617 68%学术兼职没有兼职6186205%科技获奖没有获奖62262 55%具有兼职3783795%获得奖励37637 75%国家级人才计划未入选8558584%省级人才计划未入选75275 50%已入选1411416
15、%已入选24424 50%导师学术身份身份较低6736757%低学低行型43443 57%身份较高3233243%导师身份类型低学高行型23924 00%导师行政身份身份较低5545562%高学低行型12012 05%身份较高4424438%高学高行型20320 38%2 2变量测量(1)导师身份当前，在国内学术界，与导师身份有关的学术研究大多是将导师身份概念直接与入选人才计划、科研职称等职业成长事件进行关联及操作化测量，多数研究在开展过程中未能对导师身份概念进行明确界定与说明。仅在闫昊、周建中等学者等发表的两篇文章中，对科学界的导师身份概念进行了较为全面的定义。他们认为，导师身份是根植于导师
16、学术声望的学术身份与基于导师行政职务产生的行政身份的有机融合，并基于导师学术、行政身份的高低提出了导师身份的理想类型。因此，本文将借鉴他们对导师身份概念的界定与类型划分开展研究。需要说明的是，本研究所探讨的导师是指个体在博士研究生阶段的主要指导教师。在操作化上，基于上述定义和类型划分，同时借鉴其他学者的测量指标，本研究分别构建了导师学术身份、导师行政身份、导师身份类型变量并分别进行赋值:(1)将当选中国科学院和中国工程院院士、入选国家高层次人才计划和获得国家杰出青年科学基金资助的博士生导师设置为具有较高学术身份，并将其他导师设置为具有较低学术身份;(2)将在单位内部担任过中高层管9421职业事件主要包括入选人才计划、科研职称晋升、担任行政职务、取得学术兼职、获得科技奖励等。主要从类别维度对调查样本的频数和比例信息进行展示。科学学研究第 41 卷理职务的博士生导师设置为具有较高行政身份，其他导师设置为具有较低行政身份;(3)基于导师学术身份和导师行政身份变量的赋值，并将它们进行交叉组合形成含有四个取值的导师身份类型变量。(2)科技人才成长本研究主要从人才计划维度考察杰出科技人才成长情况。
