导师身份与杰出科技人才成长：一项事件史研究_闫昊.pdf

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。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%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。人才计划是指面向杰出科学家的培养、引进和支持而由国家和地方根据实际需要所设置的人才资助与奖励计划。因此，入选人才计划不仅会为科学家带来优越的科研环境资源，还在能一定程度上反映科学家的科研能力、学术声望和学界地位，是科学家职业生涯过程中的重要事件。在测量上，本研究分别设置了入选国家级人才计划和入选省部级人才计划两个变量并进行赋值。其中，关于入选国家级人才计划变量，将入选国家级人才计划和获得过国家级科学基金资助(如获得自然科学基金青年项目等)的科研人员设置为是，其他科研人员设置为否;关于入选省部级人才计划变量，则将入选省级人才计划、获得过省级科学基金资助的科研人员设置为是，其他科研人员设置为否。2 3研究方法本研究将主要采用事件史分析方法(EHA)考察导师身份因素对科研人员入选人才计划的影响情况。事件史分析方法(又称为生存分析)是在综合考察事件发生结果和时间过程的基础上，研究事件发生方式和影响因素的分析技术的总称。事件史分析方法的优势在于其处理删失数据和解释时变变量的能力，而且它不需要对事件发生时间过程作出分布假设就能够准确估计影响因素的作用效果。在事件史分析方法技术中，本研究将主要采用 Kaplan Meier 单因素分析方法(以下简称“K M 方法”)和离散时间 Logit 回归模型开展研究。其中，K M 法是一种非参数的分析方法，它可以通过绘制生存风险曲线、估算和比较重要的生存时间指标等方式分析组间生存风险分布差异，能够综合反映杰出科技人才职业成长事件过程和结果情况;而离散时间Logit 回归模型则主要是基于科技人才职业成长过程和结果的人年数据集对相关影响因素进行建模分析。3研究结果分析3 1导师身份与科研人员入选人才计划的关联性分析本研究首先基于 Kaplan Meier 生存分析法探讨了不同导师学术身份和导师行政身份的科研人员在入选国家级和省部级人才计划阶段的生存风险分布情况。图 1 表示不同导师学术身份的科研人员在入选国家级和省部级人才计划阶段的生存风险曲线。首先，在入选国家级人才计划阶段，导师学术身份较高的科研人员的生存风险曲线位于下方，其 75%生存时间和中位生存时间分别为 10 年和 16 年;而导师学术身份较低的科研人员的生存风险曲线位于上方，且在75%生存时间和中位生存时间指标上没有取值。相比之下，导师学术身份较高的科研人员入选国家级人才计划的生存风险率更高，入选计划的速度更快。同时，Tarone Ware 等检验的 P 值均为小于005，达到显著性水平，表明不同导师学术身份的科研人员的生存风险曲线在入选国家级人才计划阶段具有显著差异。其次，在入选省部级人才计划阶段，导师学术身份较高的科研人员的生存风险曲线位于下方，其75%生存时间和中位生存时间，分别为 9 年和14 年;而导师学术身份较低的科研人员的生存风险曲线位于上方，其 75%生存时间为 11 年但在中位生存时间指标上无取值。相比之下，导师学术身份较高的科研人员入选省部级人才计划的生存风险率更高，入选计划速度更快。同时，Tarone Ware 等检验结果也表明，不同导师学术身份的科研人员的生存风险曲线在入选省部级人才计划阶段具有明显差异。综上所述，Kaplan Meier 分析结果表明，导师学术身份较高的科研人员在入选国家级和省部级人才计划上均表现更佳，其入选人才计划的概率更高、速度更快。图 2 显示了不同导师行政身份的科研人员在入选国家级和省部级人才计划阶段的生存风险曲线。根据图中信息，可以发现:在入选国家级和省部级人052175%生存时间表示当累计生存率为 0 75 时所对应的生存时间，即当 25%的科技人才入选人才计划时所对应的时间。同样地，中位生存时间表示当累计生存率为 0 5 时所对应的生存时间，即当 50%的科技人才入选人才计划时所对应的时间。第 7 期闫昊 赵兰香 周建中:导师身份与杰出科技人才成长:一项事件史研究才计划阶段，虽然导师行政身份较高的科研人员的生存风险曲线总体位于下方，但是与导师行政身份较低的科研人员的生存风险曲线之间的差异相对较小。其中，在入选国家级人才计划阶段，导师行政身份较高的科研人员的 75%生存时间和中位生存时间分别为 13 年和 18 年，而导师行政身份较低的科研人员的 75%生存时间为 14 年，但在中位生存时间指标上无取值(接近获得该数值);在入选省部级人才计划阶段，导师行政身份较高的科研人员的75%生存时间和中位生存时间分别为 10 年和 17年，而导师行政身份较低的科研人员的 75%生存时间为 10 年，也同样在中位生存时间指标上无取值(接近获得该数值)。同时，Tarone Ware 等检验结果的 P 值均大于 0 05。这些数据结果表明，在入选国家级和省部级人才计划阶段，不同导师行政身份的科研人员的生存风险曲线不具有明显差异。综上，不同导师行政身份的科研人员在入选国家级和省部级人才计划的概率和速度差异并不显著。图 1不同导师学术身份的科研人员入选人才计划的生存风险曲线Figure 1Survival risk curves of researchers selected for talent planwith different academic status of tutors图 2不同导师行政身份的科研人员入选人才计划的生存风险曲线Figure 2Survival risk curves of researchers selected for talent planwith different administrative status of tutors1521科学学研究第 41 卷图 3 为不同导师身份类型的科研人员在入选国家级和省部级人才计划阶段的生存风险曲线。根据图中信息，可以发现:第一，在入选国家级和省部级人才计划阶段，导师身份类型为高学术低行政型和高学术高行政型的科研人员的生存风险曲线均位于下方。其中，导师身份类型为高学术低行政型的科研人员 75%生存时间分别为 9 年和 7 年、中位生存时间分别为 15 年和 13 年;导师身份类型为高学术高行政型的科研人员 75%生存时间分别为 10 年和9 年、中位生存时间分别为 16 年和 15 年。总体上，这两类科研人员入选国家级和省部级人才计划概率更高、速度更快，且入选省部级人才计划速度要快于入选国家级人才计划。第二，导师身份类型为低学术高行政型和低学术低行政型的科研人员的生存风险曲线位于中上部。其中，导师身份类型为低学术高行政型的科研人员在入选国家级和省部级人才计划阶段的 75%生存时间指标分别为 17 年和 11 年，但在中位生存时间指标上没有数值;导师身份类型为低学术低行政型的科研人员仅在入选省部级人才计划阶段的 75%生存时间指标上存在数值为 12年。这两类科研人员入选国家级和省部级人才计划概率更低、速度更慢。与此同时，Tarone Ware 等检验结果的 P 值均达到显著，表明不同导师身份类型的科研人员入选国家级和省部级人才计划的生存风险曲线存在显著差异，即在总体上，不同导师身份类型的科研人员在入选国家级和省部级人才计划方面存在显著差异。图 3不同导师身份类型的科研人员入选人才计划的生存风险曲线Figure 3Survival risk curves of researchers selected for talent planwith different status types of tutors需要说明的是，对于已入选国家级或省部级人才计划的科研人员而言，工作年限、工作单位、高水平论文数量、科研职称、行政职务、学术兼职和科技获奖变量均为科研人员入选人才计划时的情况;而对于未入选人才计划的科研人员而言，以上控制变量反映的是问卷调查年份的情况。上述分析结果表明，不同导师学术身份和导师身份类型的科研人员在入选国家级和省部级人才计划方面存在显著差异，即总体上随着导师学术身份和导师身份类型层次的提升，科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率更高、速度更快。而不同导师行政身份的科研人员在入选两类人才计划方面则不存在显著差别。3 2科研人员入选人才计划的多元回归分析为进一步厘清导师身份对科研人员入选人才计划的具体影响情况，本研究又引入了一系列控制变量，并进行多元回归分析。模型构建的过程如下:(1)基于已有文献研究结论选取模型的控制变量，主要有性别、工作年限、出生年代、学科类别、博后经历、工作单位、发表的 SCI/SSCI/CSSCI 等高水平论文数量、科研职称、行政职务、学术兼职、科技获奖情况。(2)针对类别变量进行哑变量设置。将出生年代变量的参照水平设置为 1960 年代，将学科类别变量的参照水平设置为管理科学，将工作单位变量2521第 7 期闫昊 赵兰香 周建中:导师身份与杰出科技人才成长:一项事件史研究的参照水平设置为普通高校，将科研职称变量的参照水平设置为中级职称，将博士后经历、行政职务、学术兼职和科技获奖变量的参照水平设置为无相应情况;除控制变量以外，将本研究重点关注的变量 导师学术身份、导师行政身份和导师身份类型变量的参照水平分别设置为导师学术身份较低、导师行政身份较低和低学术低行政型。(3)分别建立关于科研人员入选国家级和省部级人才计划的离散时间 Logit 回归模型。表 2 中的回归模型结果显示:第一，导师学术身份能够独立对科研人员入选人才计划产生显著的正向促进作用，且这种促进作用在科研人员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的概率为前者的 3 27 倍和 1 90 倍;此外，导师行政身份未能够独立对科研人员入选人才计划产生显著影响。第二，以科研职称和高水平论文为代表的科研能力是科研人员入选人才计划的先决条件。其中，在科研职称方面，与中级职称的科研人员相比，具有副高职称的科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率是前者是5 77 倍和 5 66 倍，而具有正高职称的科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率增加至前者的25 05 倍和 16 26 倍;在高水平论文方面，科研人员年均多发表 1 篇高水平论文，其入选国家级和省部级人才计划的概率增加 2 7%和 1 8%。第三，工作单位对科研人员入选国家级人才计划具有一定影响。与在普通高校工作的科研人员相比，在 985 高校、211 高校和中央科研机构工作的科研人员入选国家级人才计划的概率分别是前者的 3 07 倍、1 99倍和 2 48 倍。第四，性别和代际因素对科研人员入选人才计划具有显著影响。其中，男性科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率是女性科研人员的 2 68 和 1 99 倍，男性科研人员具有较为明显的优势;与出生于 1960 年代的科研人员相比，出生于1970 年代的科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率分别前者的 3 34 和 2 75 倍，而出生于1980 年代的科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率则进一步增加为前者的 4 13 和 5 06 倍，这种代际差异的形成主要是与我国人才计划制度体系的发展阶段差别以及近年来国家对中青年科研人员支持力度增加紧密相关。第五，博士后科研经历对科研人员入选人才计划具有一定影响。相较于没有博士后经历的科研人员，具有国外博士后科研经历的科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率更高，分别为前者的 1 70 倍和 1 39 倍。接着，本研究将导师身份类型变量替换了导师学术身份和导师行政身份变量，重新构建了多元回归分析模型。表 3 中的回归模型结果显示:第一，导师身份类型变量对科研人员入选人才计划具有显著的正向影响，且导师身份类型在科研人员入选国家级人才计划方面的影响相对更强。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高行政型的科研人员入选国家级和省部级人才计划的概率分别为前者的 3 65 和 1 94 倍，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的概率分别前者的 4 07 和2 34 倍。第二，通过比较表 2 中两个回归模型的导师身份类型变量的回归系数、显著性水平变化情况，并结合表 1 中的回归模型结果，可以看出，虽然导师行政身份未能够独立对科研人员入选国家级和省部级人才计划产生影响，但它却通过负向协同效应方式对科研人员入选国家级和省部级人才计划产生间接的抑制作用。第三，由于导师身份类型变量是导师学术身份与导师行政身份变量交叉组合后形成的衍生变量，因而，表 2 中回归模型控制变量的相关参数估计值与表 1 中的回归模型结果基本一致。4结论与讨论本研究基于国家自然科学基金获得者的职业成长数据，采用事件史分析方法重点探讨了导师身份对科研人员入选人才计划的影响情况，主要研究结论如下:第一，导师学术身份能够独立对科研人员入选国家级和省部级人才计划产生显著的正向影响，即导师学术身份较高的科研人员入选两种层次人才计划的概率更高、速度更快。同时，这种影响效果在入选国家级人才计划方面相对更强。第二，导师行政身份未能独立对科研人员入选国家级和省部级人才计划产生显著的影响，仅能够通过与导师学术身份负向协同方式产生抑制作用。第三，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和高学术高行政型的科研人员在入选国家级和省部级人才计划方面概率更高、速度更快。除导师身份因素外，研究结果还表明:以学术论文和科研职称为代表的科研能力是科研人员3521科学学研究第 41 卷入选人才计划的先决条件;在高水平科研机构工作有助于科研人员入选人才计划;具有国外博士后经历的科研人员更容易入选人才计划;男性科研人员在入选人才计划方面更具优势;受益于国家科技制度体系完善，出生于 1980 年代的科研人员入选人才计划的概率更高、速度更快。表 2科研人员入选人才计划影响因素的离散时间 Logit 回归模型(一)Table 2Discrete time Logit regression model of factors influencing the selection of talent plan for researchers(I)变量模型 1:国家级人才计划模型 2:省部级人才计划OStd ErrSigOStd ErrSig性别男性2679*11580 023198704870 005工作年限101900280 5040 99300230 753出生年代1970 年代3 34210010 000275106710 0001980 年代4 12816160 000505914690 000学科类别数理科学066304230 5190 81403690 650化学科学076404890 6741 12405070 795生命科学112107190 8581 14405200 768地球科学039602640 1640 44902170 098材料科学062604170 4810 95404430 919信息科学082805430 7731 05904900 901医学科学107607510 9171 53407470 376博后经历国内博后066801830 1400 89701670 559国外博后1701*03730 0151 390*02240 044工作单位985 高校3 06900000 0001 02201790 902211 高校1989*05990 0430 86301800 481中央科研机构247900090 0091 03902310 865高水平论文1027*00050 0321 018*00040 047科研职称副高职称5 76926090 000565514620 000正高职称25 05611 8500 00016 25648850 000行政职务中层职务113003140 6591 00002250 999高层职务038202950 2130 28202170 100学术兼职担任兼职127702770 2601 33002200 085科技获奖获得奖励111402220 5891 14001750 391导师学术身份学术身份较高3 26906460 000189902750 000导师行政身份行政身份较高105902140 7781 01701520 910P 2(P，N)02137(0000，996)01267(0 000，996)注:*p 005，p 0 01，p 0 001。4521第 7 期闫昊 赵兰香 周建中:导师身份与杰出科技人才成长:一项事件史研究表 3科研人员入选人才计划影响因素的离散时间 Logit 回归模型(二)Table 3Discrete time Logit regression model of factors influencing the selection of talent plan for researchers(II)变量模型 1:国家级人才计划模型 2:省部级人才计划OStd ErrSigOStd ErrSig性别男性2617*11340 026196204810 006工作年限101800280 5190 99200230 729出生年代1970 年代3 33709990 000273606670 0001980 年代4 17416350 000508514770 000学科类别数理科学065504180 5070 80803660 638化学科学076304890 6731 11505030 809生命科学116207460 8151 17305330 725地球科学040302690 1730 45302190 102材料科学063404220 4940 96404480 936信息科学087605770 8411 10705130 827医学科学109407630 8971 53407450 378博后经历国内博后067001830 1420 89101650 532国外博后1698*03720 0161 391*02250 044工作单位985 高校3 12009340 0001 03401820 848211 高校1994*06020 0420 86601810 491中央科研机构246308540 0091 03002290 893学术论文1026*00050 0331 017*00040 049科研职称副高职称5 82226330 000570314740 000正高职称25 16111 8890 00016 31048940 000行政职务中层职务109403040 7480 97002190 894高层职务036802840 1950 26802080 090学术兼职担任兼职129302800 2361 34702230 072科技获奖获得奖励111702230 5781 14601750 374导师身份类型低学低行型136404160 3081 22002400 313高学低行型4 07011450 000234304860 000高学高行型3 65209830 000194003710 001P 2(P，N)02145(0000，996)01276(0 000，996)注:*p 005，p 0 01，p 0 001。5521科学学研究第 41 卷上述研究结论的政策启示主要有:第一，要充分发挥大师在杰出科技人才识别、选拔和培养中的重要作用，探索形成大师培养大师的有利机制。第二，繁杂的行政事务不利于大师进行科学研究探索和杰出人才培养，因而要构建有利于大师潜心于科学研究和人才培养的时间保障机制。第三，在引进海外杰出科技人才过程中，要充分发挥大师的学术网络、学术影响力以及对科学研究趋势的前瞻能力，从而有助于实现精准引才、科学引才。第四，要加强对女性科研人员入选人才计划的政策支持力度，为女性科研人员成长提供更多机会。受抽样调查数据的影响，本研究也存在一定不足。第一，由于本研究的分析样本均为国家自然科学基金获得者，通常情况下，这部分科研群体比一般科研人员具有更为突出的科研能力或潜力，因此，本研究得出的关于导师身份影响的统计结果可能仅部分地反映了在科研人员整体情境下的导师身份的影响情况，这也就是说，从我国科研人员整体来看，导师身份对科研人员入选国家级和省部级人才计划的影响均会更大。第二，本研究中关于导师身份测度题目的设计更多侧重国内情况，未对国外情境下的导师身份予以考量，因而，使得在国外取得博士学位后又归国工作的科研人员未能有效填写导师身份信息，研究也没能对这部分科研群体进行考察。同时，本研究仅关注了博士生导师的身份情况，未能对硕士生导师和博士后合作导师以及由所有导师所构成的导师网络的综合影响效果进行研究。第三，人才计划体系有其内部差异性，不同计划进行人才评价的标准既有共性又有特殊性。本研究仅从整体意义上探究导师身份的影响效果，而未能针对每类人才计划分别进行针对性探讨。参考文献:1 习近平 努力成为世界主要科学中心和创新高地 EB/OL 求是网，2021 03 15 http:/www qsthe-ory cn/dukan/qs/2021 03/15/c_1127209130 htmXi Jinping Striving to become the worlds major sciencecenter and innovation highlandEB/OL QIUSHI，2021 03 152 习近平 在中国科学院第二十次院士大会、中国工程院第十五次院士大会、中国科协第十次全国代表大会上的讲话EB/OL 中国政府网，2021 05 28http:/www gov 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