萧鸣政 唐秀峰:edf壹定发娱乐社会科学人才如何评价

——基于长江学者成长影响因素的实证研究
选择字号:   本文共阅读 260 次 更新时间:2019-04-27 17:43:15

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萧鸣政   唐秀峰  

  

   edf壹定发娱乐社会科学优秀人才,历来都是人类先进思想的引导者,社会风尚的倡导者和人类文明发展的推动者。能否研究出可以用于对edf壹定发娱乐社会科学人才进行科学合理的评价的内容与指标,不仅事关edf壹定发娱乐社会科学人才队伍建设与社会科学发展,还关系到能否发挥好人才评价指挥棒的作用。本文聚焦长江学者成长的影响因素研究,以期为探索edf壹定发娱乐社会科学人才评价内容与体系提供相关依据。

  

长江学者成长影响因素理论分析与假设


   长江学者,是“长江学者奖励计划”获得者的简称。旨在通过特聘教授和讲座讲授岗位设置及其评选延揽大批海内外高层次科研人才,促进我国高校优势重点学科建设,并在若干年内培养、造就一批处于国际领先水平的学术带头人。

  

   从一般的大学毕业生成长为长江学者,在此期间无疑会受到各种因素的影响。我们通过每位长江学者的简历,大概抽取可以比较的若干因素,主要归纳学习经历、工作经历、兼职情况、奖励情况等方面的因素,并依据相关理论提出假设。

  

   (一)优势积累理论

  

   默顿认为,个人的自我选择与制度的社会选择之间相互作用,从而影响人们在某一特定领域中接近机会结构的一个个可能性。当个人的角色表现达到制度所要求的标准时,尤其是当它远远超过这些标准时,便开始一个积累优势的过程。在这一过程中,个人获得持续扩大的机会以便进一步地拓展他的工作。

  

   (二)研究假设的提出

  

   基于默顿的优势积累理论,本文将从教育经历、工作经历、科研经历、兼职经历和获奖项目等五个方面推导长江学者成长影响因素,并提出本文的研究假设。

  

   1.教育经历对长江学者成长具有潜在影响

  

   2.工作经历对长江学者成长具有潜在影响

  

   3.科研项目经历对长江学者成长具有潜在影响

  

   4.兼职经历对长江学者成长具有潜在影响

  

   5.获奖项目对长江学者成长具有潜在影响

  

   长江学者成长影响因素理论分析与假设

  

   (一)研究样本的选取

  

   本文将入选社会科学领域2011-2016年教育部“长江学者奖励计划”特聘教授的146位学者,作为社会科学人才的研究样本,具有较好的代表性。

  

   (二)样本数据的量化

  

   1.成长性

  

   本研究将成长性的量化标准界定为从本科毕业到获评“长江学者”特聘教授的时间。其量化方法是以65岁退休年龄减去获评“长江学者”特聘教授时的年龄。见表1。

  

  

   2.影响因素的量化

  

   本研究将长江学者成长性的影响因素简化为5个方面。下面分别从教育经历、工作经历、科研经历、兼职经历和获奖项目等5个维度,来选定每个方面的具体量化指标。

  

   (1)教育经历的指标与量化

  

   本文将“长江学者”的本科就读院校、硕士就读院校以及博士就读院校的人才培养质量作为其教育经历的指标,并分别命名为“本科”、“硕士”、“博士”。在“教育加权”指标中对“本科”“硕士”“博士”的赋值做出权重系数的分配。见表2。

  

  

   (2)工作经历的指标与量化

  

   以“长江学者”首次就业所在工作机构的科研实力、工作机构的变迁情况以及担任行政职务的情况作为工作经历对长江学者成长产生影响的指标。对指标进行量化与赋分,见表3。

  

  

   (3)科研经历的指标与量化

  

   “首次主持国科研”是指从本科毕业到作为项目负责人第一次主持国家级科研项目,包括社会基金与自然基金所用的时间,它是衡量科研经历中非常重要的一个指标。“国科研”与“部科研”,分别指其参加国家级与部委及科研项目的项目级别、数量,以及参与程度。在指标量化中,我们还将参加国家与部委及科研项目的情况进行加权,得出社会科学人才参加科研项目的综合情况,并命名为“科研加权”。

  

   (4)兼职经历的指标与量化

  

   兼职经历,包括学会、期刊和社会兼职等三个方面。其中社会兼职,又划分为国家、省部级。根据社会兼职级别,结合兼职的数量,以定序变量的方式进行综合累加赋值。

  

   (5)获奖项目的指标与量化

  

   根据专家咨询的结果,将社会科学领域的相关奖励和荣誉纳入获奖项目的量化指标中,并分别命名为“奖励”和“荣誉”。

  

长江学者成长影响因素的实证分析


   (一)教育经历对成长的影响分析

  

   教育经历对成长的影响数据分析结果如表4所示。模型1-1在模型1-0的基础上放入“本科”,模型调整后的R2是0.007,虽未到显著水平,但此时“本科”的回归系数为0.896,为正,且达到显著水平(p<0.1),说明教育经历中的“本科”对其成长具有显著的正向影响,反映出本科就读院校综合实力越强,则越有利于其成长。

  

   模型1-2在模型1-0的基础上放入“硕士”,结果显示,此时“硕士”的回归系数未到达显著水平,且模型调整后R2是-0.018,亦未达到显著水平,说明该模型解释效力较弱。反映出单独考虑长江学者硕士院校综合实力因素,不足以解释其对于成长影响的大小。

  

   模型1-3在模型1-0的基础上放入“博士”,结构显示,此时“博士”的回归系数为0.815,为正,且达到显著水平(p<0.1),说明教育经历中的“博士”对其成长有着显著的正向影响,反映出长江学者的博士就读院校综合实力越强,则对其成长的影响越大。

  

   模型1-4在模型1-0的基础上放入“教育加权”,以观察教育经历整体对于成长的影响情况。结果显示,此时“教育加权的回归系数”为0.272,为正,达到显著水平(p<0.1),说明代表整个教育经历情况的“教育加权”对其成长有着显著的正向影响,反映出长江学者的教育经历越好,即本科、硕士、博士等就读院校整体上综合实力越强,则对其成长影响越大。

  

   为了统一比较“本科”“硕士”“博士”三者对于学术潜力的影响大小,模型1-5在模型1-0的基础上将三者同时纳入回归分析中,结果发现,此时“本科”的回归系数0.893,为正,达到显著水平(p<0.1),这与模型1-1中“本科”系数显著的结果是一致的。“硕士”的回归系数与模型1-2中的结果相同,没有达到显著水平。“博士”的回归系数为0.970,为正,达到显著水平(p<0.1),这与模型1-3中“博士”系数显著的结果也是一致的。其中“博士”的回归系数大于“本科”。说明在教育经历中,“博士”对其成长影响的作用最为突出,其次是“本科”,且二者均为正向影响。硕士教育经历对其成长影响有作用但不明显,见表4。

  

  

   综述所述,教育经历越好、受教育高效的综合实力越强,则其成长为长江学者越快。因此,假设1得到证实。

  

   (二)工作经历对成长的影响分析

  

   工作经历对成长的影响数据分析结果如表5所示。模型2-1在模型2-0的基础上放入“首次工作机构”。结果显示,此时“首次工作机构”的回归系数为1.407,为正,达到显著水平(p<0.01),且模型解释效力较好,调整后的R2为0.071,达到显著水平(p<0.01)。说明工作经历中的“首次工作机构”对其成长有着显著的正向影响。反映出长江学者第一个工作机构的科研机构的科研实力越强、平台越高,对其成长为长江学者越有利。

  

模型2-2在模型2-0的基础上放入“机构变迁”。结果显示,此时“机构变迁”的回归系数为-1.621,为负,并在99%的置信区间内显著,且调整后的R2为0.067,达到显著水平(p<0.01),模型解释效力较好。说明工作经历中的“机构变迁”对成长有着显著的负向影响。反映出更换高校或科研院所等工作机构的数量越多、频率越高,对其成长为长江学者越不利。(点击此处阅读下一页)

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