科技人力资本视角下杰青科学家资助年龄对资助效果的影响——以杰青基金地球科学项目为例

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2019.22.011

图书情报工作 ›› 2019, Vol. 63 ›› Issue (22): 91-105.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2019.22.011

科技人力资本视角下杰青科学家资助年龄对资助效果的影响——以杰青基金地球科学项目为例

田人合¹, 郑军卫², 张志强³, 于洁⁴, 杨芳娟⁵

1. 西北大学公共管理学院西安 710127;
2. 中国科学院兰州文献情报中心兰州 730000;
3. 中国科学院成都文献情报中心成都 610041;
4. 东北财经大学应用金融与行为科学学院大连 116025;
5. 清华大学公共管理学院北京 100084

收稿日期:2019-04-24 修回日期:2019-07-23 出版日期:2019-11-20 发布日期:2019-11-20
作者简介:田人合(ORCID:0000-0002-4757-5931),讲师,博士,E-mail:tianrenhe@nwu.edu.cn;郑军卫(ORCID:0000-0001-7390-5757),研究员,硕士生导师;张志强(ORCID:0000-0001-7323-501X),研究员,博士生导师;于洁(ORCID:0000-0001-5222-9961),博士研究生;杨芳娟(ORCID:0000-0003-1115-7014),助理研究员,博士。
基金资助:
本文系西北大学2020年度国家社会科学基金孵化计划项目"基于微观实证计量模型的杰青基金地球科学项目实施25周年评价研究"（项目编号：20XNFH016）和国家自然科学基金应急管理项目"地球科学领域国家杰出青年科学基金实施20年评价分析"（项目编号：41440043）研究成果之一。

Influence of the Funding Age of Young Scholars on the Funding Effect from the Perspective of Human Capital of Science and Technology During the 25 Years of Policy Implementation: The Empirical Research Based on Distinguished Young Scholars' Fund in Earth Science Projects

Tian Renhe¹, Zheng Junwei², Zhang Zhiqiang³, Yu Jie⁴, Yang Fangjuan⁵

1. Northwest University, School of Public Management, Xi'an 710127;
2. Lanzhou Information Center, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000;
3. Chengdu Library and Information Center, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041;
4. Dongbei University of Finance and Economics, School of Applied Finance and Behavioral Science, Dalian 116025;
5. School of Public Policy and Management, Tsinghua University, Beijing 100084

Received:2019-04-24 Revised:2019-07-23 Online:2019-11-20 Published:2019-11-20

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义] 杰青基金实施25年来，资助者年龄呈大龄化趋势发展，深入分析该现象对完成杰青基金的影响，对未来杰青基金管理具有重要意义。[方法/过程] 研究以1994-2018年杰青基金地球科学项目为研究对象，构建科研论文产出效率、创新能力和学术影响力三个评价指标，提出"科技人力资本投入-科研产出"理论模型及假设，采用DID模型克服样本选择性偏误所导致的内生性问题，验证理论假设，实现对杰青基金资助年龄异质性的研究。[结果/结论] 实证结果表明：杰青科学家大龄化趋势日趋严重，存在明显的45岁现象；杰青基金实施20年中，支持"资助年龄越大，资助效应越好"假设的比例较低；三个评价指标维度，资助效应最大且资助年龄在39-42岁之间的年份在杰青基金实施20年中所占比例最大。因此，无论从杰青基金设立宗旨、还是从评估结果来看，都应该避免杰青科学家大龄化趋势，扩大对中低龄优秀青年人才的资助。

关键词: 数据科学, DID模型, 资助年龄, 异质性, 国家杰出青年科学基金, 科技政策评估

Abstract: [Purpose/significance] The National Science Fund for Distinguished Young Scholars Project (JieQing Fund) has implemented more than 25 years, all the JieQing winners presented the growing trend of older in age, researcher's age funding for heterogeneity about JieQing implement performance has great meaning in managing the JieQing Fund in future.[Method/process] The object of the empirical in the paper was JieQing Fund from 1994 to 2018 in Earth Science. The research built three evaluation indexes which included scientific research paper output efficiency, innovation ability and academical influence. And put forward the "Input of human capital in science and technology-output of scientific research" model to explain the research results. The research used DID model to overcome the sample selective bias which may have bad influence in inner problems, at last, the study researched the heterogeneity in age when implement the JieQing Fund.[Result/conclusion] The results show that there is older trend of aging and 45 years old phenomenon among the scientists. The JieQing Fund has been in place for 20 years. The proportion of hypothesis supports that the older the subsidy age is, the better the subsidy effect is lower. Among the three evaluation indexes, the years with the largest funding effect and the age between 39 and 42 years accounted for the largest proportion in the 20 years of the implementation of the JieQing Fund. Therefore, no matter from all the JieQing Fund purpose, three evaluation indexes, JieQing Fund should avoid older tendency, expand funding for young excellent talents.

Key words: data science, funding for age, heterogeneity, DID model, National Science Fund for Distinguished Young Scholars, scientific and technology policy evaluation

中图分类号:

C93/03

田人合, 郑军卫, 张志强, 于洁, 杨芳娟. 科技人力资本视角下杰青科学家资助年龄对资助效果的影响——以杰青基金地球科学项目为例[J]. 图书情报工作, 2019, 63(22): 91-105.

Tian Renhe, Zheng Junwei, Zhang Zhiqiang, Yu Jie, Yang Fangjuan. Influence of the Funding Age of Young Scholars on the Funding Effect from the Perspective of Human Capital of Science and Technology During the 25 Years of Policy Implementation: The Empirical Research Based on Distinguished Young Scholars' Fund in Earth Science Projects[J]. LIS, 2019, 63(22): 91-105.

参考文献

[1] JACOB B A, LEFGREN L. The impact of research grant funding on scientific productivity[J]. Journal of public economics, 2011, 95(9):1168-1177.
[2] 马亮, 吴建南, 时仲毅. 科研项目绩效的影响因素:医学科学基金面上项目的实证分析[J]. 科学学与科学技术管理, 2012, 33(7):12-20.
[3] 全国哲学社会科学规划办公室. 2010年10月国家社会科学基金项目成果验收情况报告[EB/OL].[2019-07-21]. http://cpc.people.com.cn/GB/219457/219539/219540/14640310.html.
[4] 周寄中, 杨列勋, 许治. 关于国家自然科学基金管理科学部资助项目后评估的研究[J]. 管理评论, 2007, 19(3):13-19.
[5] 吴建南, 章磊, 郑永和. 科研项目负责人特征与项目绩效的关系研究——基于科学基金面上项目的实证分析[J]. 科学学与科学技术管理, 2010, 31(12):163-169.
[6] 阎波, 吴建南, 马亮. 科学基金绩效报告与绩效问责——美国NSF的的叙事分析[J]. 科学学研究, 2010, 28(11):1619-1628.
[7] 吴建南, 马亮, 白波, 等. 科学基金管理绩效评估:基于项目资助与组织管理的视角[J]. 科学学与科学技术管理, 2010, 31(7):10-16.
[8] STEPHAN P E, LEVIN S G. Age and the Nobel prize revisited[J]. Scientometrics, 1993, 28(3):387-399.
[9] JONES B F, REEDY E J, WEINBERG B A. Age and scientific genius[R]. Cambridge:National bureau of economic research, 2014.
[10] 白春礼. 杰出科技人才的成长历程:中国科学院科技人才成长规律研究[M]. 北京:科学出版社, 2007.
[11] 刘俊婉. 杰出科学家论文影响行为的社会年龄分析[J]. 情报学报, 2010, 29(1):121-127.
[12] JONES B F. The burden of knowledge and the ‘death of the renaissance man’:is innovation getting harder?[J]. The review of economic studies, 2009, 76(1):283-317.
[13] LAURE T A, JACQUES M B. Individual productivity differences in scientific research:an econometric study of the publications of french physicists[R]. Paris:Université Paris I Pantéon-Sorbonne, 2003.
[14] GONZALEZ-BRAMBILA C, VELOSO F M. The determinants of research output and impact:a study of mexican researchers[J]. Research policy, 2007, 36(7):1035-1051.
[15] 韩联郡, 李侠. 杰青的大龄化趋势及其弊端——1994-2013年杰青基金获得者当选年龄的统计与分析[J]. 中国科技论坛, 2016, 9(1):122-127.
[16] SINATRA R, WANG D S, DEVILLE P, et al. Quantifying the evolution of individual scientific impact[J]. Science, 2006, 354(6312):596-605.
[17] 门伟莉, 张志强. 科研创造峰值年龄变化规律研究综述[J]. 科学学研究, 2013, 31(11):1623-1629.
[18] 门伟莉, 张志强. 科研创造峰值年龄变化规律研究——以自然科学领域诺奖得主为例[J]. 科学学研究, 2013, 31(8):1152-1159.
[19] JONES B F, WEINBERG B A. Age dynamics in scientific creativity[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011, 108(47):18910-18914.
[20] TODOROVSKY D. Follow-up study:on the working time budget of a university teacher 45 years self-observation[J]. Scientometrics, 2014, 101(3):2063-2070.
[21] BJORK S, OFFER A, S,DERBERG G. Time series citation data:the Nobel prize in economics[J]. Scientometrics, 2014, 98(1):185-196.
[22] 李江, 姜明利, 李玥婷. 引文曲线的分析框架研究:以诺贝尔奖得主的引文曲线为例[J]. 中国图书馆学报, 2014, 2(41):41-49.
[23] 高志, 张志强, 田人合. 诺贝尔科学奖获奖者的学术影响力与年龄的关系研究[J]. 科技管理研究, 2017, 37(10):121-127.
[24] 高志, 陈兰杰, 张志强. 顶尖科学家的学术影响力变化规律研究进展[J]. 图书情报工作, 2016, 60(6):135-141.
[25] 缪亚军, 戚巍, 钟琪. 科学家学术年龄特征研究:基于学术生产力与影响力的二维视角[J]. 科学学研究, 2013, 31(2):177-183.
[26] 国家自然科学基金委员会. 国家杰出青年科学基金在线[EB/OL].[2018-05-19]. http://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab313/.
[27] 赵西亮. 基本有用的计量经济学[M]. 北京:北京大学出版社, 2017.
[28] MOED H F. Measuring China's research performance using the science citation index[J]. Scientometrics, 2002, 53(3):281-296.
[29] GUSH J, JAFFE A B, LARSEN V, et al. The effect of public funding on research output:the New Zealand Marsden Fund[R]. NBER working paper No. w21652:National bureau of economic research, 2015.
[30] AZOULAY P, ZIVIN J S G, MANSO G. Incentives and creativity:evidence from the academic life sciences[J]. The rand journal of economics, 2011, 42(3):527-554.
[31] SCHULTZ T W. Investment in human capital[J]. The American economic review, 1961, 15(1):1-17.
[32] COLEMAN J S. Foundation of social theory[M]. Cambrige, Massachusetts:Harvard University Press, 1994.
[33] BOZEMAN B, BOARDMAN C. Research collaboration and team science:a state-of-the-art review and agenda[R]. New York:Springerbriefs in Entrepreneurship & Innovation, 2014.
[34] BOZEMAN B, CORLEY E. Scientists' collaboration strategies:implications for scientific and technical human capital[J]. Research policy, 2004, 33(4):599-616.
[35] LIN M W, BOZEMAN B. Reseaechers' industry experience and productivity in university-Industry research centers:a ‘scicentific and technical human capital’ explanation[J]. The journal of technology transfer, 2006, 31(2):269-290.
[36] 顾琴轩, 王莉红. 人力资本与社会资本对创新行为的影响——基于科研人员个体的实证研究[J]. 科学学研究, 2009, 27(10):1564-1570.
[37] 刘贤伟, 马永红. 科技人力资本视角下工程拔尖人才培养的实践与探索[M]. 北京:中央编译出版社, 2017.
[38] 田人合, 张志强, 窦超, 等. 基于DID模型的科技政策创新能力资助效应实证研究——以杰青基金地球科学项目为例[J]. 情报学报, 2018, 37(8):782-795.
[39] 田人合, 张志强, 王萍, 等. 基于DID模型的科技政策资助效应研究——以杰青基金地球科学项目实施20年为例[J]. 图书情报工作, 2018, 62(18):110-121.
[40] ZUCKERMAN H K.MERTON R. Age, aging, and age structure in science[J]. Aging & society, 1968.
[41] ANGRIST J D. Mostly harmless econometrics:an empiricist's companion[M]. Princeton:Princeton University Press, 2010.
[42] RUBIN D B. Estimating causal effects of treatments in randomized and nonran-domized studies[J]. Journal of educational psychology, 1974, 66(5):688-701.
[43] RUBIN D B. Causal inference using potiential outcomes:design, modeling, decisions[J]. Journal of the Aamerican Statistical Association, 2005, 100(469):322-331.
[44] RUBIN D B. For objective causal inference, design trumps analysis[J]. The annals of applied statistics, 2008, 2(3):808-840.
[45] 赵伟, 徐琳. 信息科学领域国家杰出青年科学基金获得者年龄分布趋势研究[J]. 中国基础科学, 2011, 1(5):51-53.
[46] 国家自然科学家委员会. 国家杰出青年科学基金20周年巡礼1994-2014[M]. 北京:科学出版社, 2014.

科技人力资本视角下杰青科学家资助年龄对资助效果的影响——以杰青基金地球科学项目为例

Influence of the Funding Age of Young Scholars on the Funding Effect from the Perspective of Human Capital of Science and Technology During the 25 Years of Policy Implementation: The Empirical Research Based on Distinguished Young Scholars' Fund in Earth Science Projects

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 13

编辑推荐

Metrics

[1]	孙迟瑶, 刘继安, 徐艳茹. 美国一流大学本科数据科学教育体系——建设路径、体系特征与发展趋势[J]. 图书情报工作, 2022, 66(8): 134-143.
[2]	杨杰, 赵星. 大数据专业培养内容的主题分析及对图情档学科的启示[J]. 图书情报工作, 2022, 66(2): 109-116.
[3]	张云中, 刘嘉琳. 智慧数据研究综述:概念辨析、价值取向、关键技术与应用框架[J]. 图书情报工作, 2021, 65(10): 141-150.
[4]	杨瑞仙, 万佳琦. UIUC iSchool数据科学课程群调查研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(16): 122-131.
[5]	赵栋祥. 《美国国家医学图书馆战略规划:2017-2027》的解读与启示[J]. 图书情报工作, 2019, 63(5): 138-146.
[6]	陈沫, 李广建, 陈聪聪. 情报学取向的“数据科学与大数据技术”专业人才培养[J]. 图书情报工作, 2019, 63(12): 5-11.
[7]	田人合, 张志强, 于洁, 王萍. 基于DID模型的科技政策资助效应实证研究——以杰青基金地球科学项目实施20年为例[J]. 图书情报工作, 2018, 62(18): 110-121.
[8]	王东波, 胡昊天, 周鑫, 朱丹浩. 基于深度学习的数据科学招聘实体自动抽取及分析研究[J]. 图书情报工作, 2018, 62(13): 64-73.
[9]	田人合, 张志强, 高志. 基于分段线性回归模型的科学家个人科研产出规律研究——以杰青基金地球科学项目为例[J]. 图书情报工作, 2018, 62(1): 106-116.
[10]	初景利. 新时代情报学与情报工作的新定位与新认识——“情报学与情报工作发展论坛(2017)”侧记与思考[J]. 图书情报工作, 2018, 62(1): 140-142.
[11]	秦小燕, 初景利. 国外数据科学家能力体系研究现状与启示[J]. 图书情报工作, 2017, 61(23): 40-50.
[12]	刘桂锋, 钱锦琳, 卢章平. 国内外数据治理研究进展:内涵、要素、模型与框架[J]. 图书情报工作, 2017, 61(21): 137-144.
[13]	王曰芬, 谢清楠, 宋小康. 国外数据科学研究的回顾与展望[J]. 图书情报工作, 2016, 60(14): 5-14.