瞿群臻，高思玉，汪鵬飛，唐夢雪，宮 準，牛 萍

1.上海海事大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，上海 201306；2.中泰證券股份有限公司上海研究所，上海 200120；3.青島大學(xué)師范學(xué)院，山東 青島 266071；4.科學(xué)技術(shù)部科技人才交流開發(fā)服務(wù)中心，北京 100045)

截至2018年底，中國的科技人力資源總量達10154.5萬人，R&D人員總量達438.1萬人，戰(zhàn)略科技人才占總科技人才的比重也在逐年上升。但是，目前關(guān)于戰(zhàn)略科技人才研究的文獻，尤其是有關(guān)戰(zhàn)略科技人才成長的文獻較少。鑒于此，本文以中國戰(zhàn)略科技人才——中國工程院院士為研究對象，采用生存分析法動態(tài)考察院士群體職業(yè)成長的路徑，探索不同影響因素對戰(zhàn)略科技人才各成長階段生存風(fēng)險的影響作用，從而為培育本土化的戰(zhàn)略科技人才提供針對性的對策建議，助推中國科技強國戰(zhàn)略的實施。

1 相關(guān)概念界定及文獻綜述

1.1 科技人才

在國內(nèi)學(xué)界，科技人才的概念尚未統(tǒng)一。比較有代表性的是馬斌等[1]提出的概念，即科技人才是從事系統(tǒng)性科學(xué)和技術(shù)生產(chǎn)、轉(zhuǎn)化等方面研究的具有創(chuàng)造價值的人力資源。國外與科技人才這一概念相對應(yīng)的一般是科技人力資源，更多的是在其基礎(chǔ)上研究人才集聚、創(chuàng)新產(chǎn)出等。OECD出版的 《科技人力資源手冊》將其定義為從事或有潛力從事系統(tǒng)性科學(xué)和技術(shù)知識生產(chǎn)、傳播、促進及應(yīng)用的活動的人力資源[2]；Delgado等[3]認為，科技人力資源的基礎(chǔ)是人力資源和知識，即擁有知識儲備的高水平人才。

1.2 戰(zhàn)略科技人才

戰(zhàn)略科技人才是一個具有時代特征的概念，與國家戰(zhàn)略息息相關(guān)。李乃勝[4]認為，戰(zhàn)略科技人才是對重大戰(zhàn)略問題和關(guān)乎國計民生的緊迫問題進行研究的人才。王月琴等[5]指出，戰(zhàn)略科技人才在戰(zhàn)略科技領(lǐng)域做出突出創(chuàng)新貢獻，尤其是關(guān)系到國家長遠發(fā)展的國防、能源等領(lǐng)域。張平等[6]認為，戰(zhàn)略科技人才具備學(xué)識、工作能力和戰(zhàn)略視野等多種特質(zhì)，并能夠?qū)⒛芰D(zhuǎn)化成具有引領(lǐng)性的成果。2021年中央人才工作會議指出，戰(zhàn)略科學(xué)家在科學(xué)和戰(zhàn)略兩個層面發(fā)揮重要作用，尤為側(cè)重戰(zhàn)略層面，這是戰(zhàn)略科學(xué)家與一般科學(xué)家的區(qū)別所在。

綜上國內(nèi)外有關(guān)科技人才及戰(zhàn)略科技人才的界定，本文認為戰(zhàn)略科技人才是指具備良好的戰(zhàn)略思維與創(chuàng)新能力，在相關(guān)戰(zhàn)略科技領(lǐng)域從事科技創(chuàng)新活動并對該領(lǐng)域做出重大貢獻的人才。

1.3 科技人才成長規(guī)律

科技人才在一定的社會歷史條件下，在自身與成長內(nèi)外部環(huán)境的相互作用中表現(xiàn)出的一般特征即為科技人才成長規(guī)律[7]。國外學(xué)者主要基于人才成長環(huán)境等因素，展開對科技人才成長規(guī)律的研究。Schwanen等[8]發(fā)現(xiàn)，除了直接投入資金，企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展、企業(yè)社會責任等因素都會影響科技人才的產(chǎn)出，進而影響科技創(chuàng)業(yè)人才的成長。Subotnik等[9]發(fā)現(xiàn)，科技人才的父母雙方均未接受過高等教育或從事科研研究，他們在成長過程中表現(xiàn)出人口統(tǒng)計學(xué)上的弱勢。Cadorin等[10]發(fā)現(xiàn)，科學(xué)園區(qū)等產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的平臺能夠進行人才項目篩選，為人才提供資金、技術(shù)、平臺、項目等方面支持，從而加快科技人才的成長。

國內(nèi)學(xué)者主要是基于人才成長階段、學(xué)術(shù)譜等視角，采用履歷分析法、社會網(wǎng)絡(luò)分析法、學(xué)術(shù)史研究法等對科技人才成長規(guī)律進行分析。郭新艷[11]將成長階段分為孕育、成長、成熟和全盛四階段，并以某高校學(xué)者為研究群體，分析了科技人才成長的規(guī)律。劉琳琳[12]通過對創(chuàng)新型人才的特征及特質(zhì)分析發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型人才的成長規(guī)律包括經(jīng)驗積累、外界歷練、模仿學(xué)習(xí)、教育培養(yǎng)和自身修煉。邱志強[13]認為，科技領(lǐng)軍人才的成長過程中依次形成基本素質(zhì)、創(chuàng)新素質(zhì)和領(lǐng)軍素質(zhì)。姜璐等[14]基于履歷分析法，提出教育與職業(yè)成長兩階段是拔尖創(chuàng)新學(xué)術(shù)人才普遍的成長階段，并構(gòu)建其成長規(guī)律的指標體系。王雙等[15]基于學(xué)術(shù)譜視角，采用履歷分析法與社會網(wǎng)絡(luò)分析法，探討了科技人才成長的一般特征與規(guī)律。

1.4 科技人才成長路徑

國外學(xué)者主要是從職業(yè)生涯發(fā)展等角度，對科技人才成長路徑進行研究。Corley等[16]以在美國大學(xué)學(xué)科交叉中心的研究人員為研究對象，通過履歷分析法比較了男性科學(xué)家與女性科學(xué)家之間職業(yè)成長的差異；Caughan等[17]構(gòu)建了風(fēng)險比例模型，研究美國與法國的科技人才培訓(xùn)政策對科技人才早期職業(yè)生涯的影響，并探討了性別、研究員職位、學(xué)術(shù)出版物、人才流動等因素對兩國科技人才職業(yè)成長的影響；Dietz等[18]基于社會網(wǎng)絡(luò)及科技人才資本角度，以美國大學(xué)研究中心工作的科學(xué)家為研究對象，采用履歷分析法研究了出版物、專利產(chǎn)出對其職業(yè)生涯成長的影響，發(fā)現(xiàn)職業(yè)生涯后期受職業(yè)生涯早期發(fā)表的出版物影響不大；Caughan[19]分析了76名醫(yī)學(xué)科技人才的履歷信息，采用生存分析法研究了美國醫(yī)療中心對醫(yī)學(xué)科技人才的資助、教育經(jīng)歷、職業(yè)發(fā)展經(jīng)歷等因素對醫(yī)學(xué)科技人才職業(yè)生涯的影響。

國內(nèi)學(xué)者主要是基于履歷分析法、文獻分析法等方法和視角，研究科技人才的成長路徑?？蒲新臍v記錄了科研人員的成長軌跡和職業(yè)信息，履歷分析法是基于個人背景、工作和生活經(jīng)歷，進行人才選拔、測評，并制定人才政策的方法。陳曉劍等[20]發(fā)現(xiàn)良好的教育連貫性，碩博貫通式培養(yǎng)有利于基礎(chǔ)拔尖創(chuàng)新人才的成長；李峰等[21]基于長江學(xué)者特聘教授的履歷信息，研究了多元化教育背景對科技人才成長時間的影響；李祖超等[22]基于系數(shù)矩陣與粒子群算法，揭示了教育、工作和獲獎歷程的屬性對杰出青年科學(xué)基金獲資助者成長的影響。此外，孫澤厚等[23]探討了青年拔尖科技人才成長與人力、心理和社會三維資本之間的關(guān)系；黃濤等[24]采用社會科學(xué)的集體傳記研究法，對23名 “兩彈一星”功勛科學(xué)家進行文獻梳理與解讀，發(fā)現(xiàn)優(yōu)越地域文化的浸潤、優(yōu)勢家庭的熏陶、優(yōu)秀學(xué)校導(dǎo)師的培育、優(yōu)良科研環(huán)境的營造是杰出科技人才成長的主要環(huán)境。部分學(xué)者基于生存分析方法和視角探究學(xué)者學(xué)術(shù)生涯各階段發(fā)展，這是一種研究事件發(fā)生的結(jié)果和出現(xiàn)此結(jié)果的持續(xù)時間的統(tǒng)計方法，能夠有效處理履歷信息中的刪失數(shù)據(jù)，考察研究事件在每個時間點的生存率，從而揭示事件的動態(tài)規(guī)律和影響因素。田瑞強等[25]發(fā)現(xiàn)華人科學(xué)家不同學(xué)術(shù)生涯階段的生存風(fēng)險具有顯著差異；張健衛(wèi)等[26]認為接受連續(xù)性高等教育對國家杰青科學(xué)基金獲得者的副教授階段起推動作用，但抑制了教授階段的成長。

通過對文獻進行梳理發(fā)現(xiàn)，有關(guān)科技人才成長路徑及成長規(guī)律的研究較為豐富，多數(shù)學(xué)者主要是采取履歷分析法，從人才成長階段探討科技人才成長路徑及成長規(guī)律，雖然缺乏對戰(zhàn)略科技人才成長的研究，但學(xué)者們的研究方法、研究角度能夠在一定程度上反映人才成長的共性，為本文的研究提供了較好的研究思路。

有關(guān)科技人才成長的研究已日趨成熟，在研究主體上，對于科技人才的研究也主要聚焦在青年科技人才、科技創(chuàng)新人才、長江學(xué)者等科技人才的研究，但缺乏對戰(zhàn)略科技人才成長路徑、成長階段及成長規(guī)律的研究。在研究方法上，國內(nèi)外學(xué)者也主要是采用履歷分析法、文獻分析法對人才的成長階段、職業(yè)生涯發(fā)展階段進行研究，缺乏生存分析法等動態(tài)分析方法對科技人才成長的研究。為了動態(tài)研究中國戰(zhàn)略科技人才的成長路徑問題，本文采用生存分析法，基于中國工程院院士的個人履歷數(shù)據(jù)，動態(tài)考察不同影響因素對該類群體各成長階段的生存風(fēng)險的影響作用，以期為中國戰(zhàn)略科技人才的培養(yǎng)提供實證支持。

2 戰(zhàn)略科技人才成長路徑模型構(gòu)建

2.1 樣本基本情況分析

本研究以2011—2019年增選的中國工程院院士為研究對象，總?cè)藬?shù)為315人。以CV (Curricul-um Viate)的基本構(gòu)成要素為基準，CV數(shù)據(jù)主要源于中國工程院官網(wǎng)、高等院校和科研機構(gòu)中的院士個人履歷信息，個人履歷信息一般分為以下幾類：個人信息，包括姓名、性別、年齡、籍貫等；教育信息，包括高等教育經(jīng)歷、海外留學(xué)經(jīng)歷、獲得的學(xué)位類型等；工作信息，包括工作單位類型、職稱等；學(xué)術(shù)信息，如發(fā)表的論文數(shù)量、承擔過的科研項目等。剔除不完整數(shù)據(jù)后，最終采集到250名工程院院士的完整數(shù)據(jù)作為研究樣本，樣本的基本情況見表1。

表1 樣本基本情況

2.2 生存分析問題要素定義

本研究將工程院院士的成長分為兩個重要階段：教授、研究員或高級工程師階段 (以下統(tǒng)稱為教授階段)、院士階段。生存分析是指工程院院士在教授和院士兩個成長階段的持續(xù)時間，相應(yīng)的生存分析問題要素定義如下：

(1)在教授階段，起點事件定義為院士博士畢業(yè)時間或碩士畢業(yè)時間，考慮到一些研究對象在晉升教授時最高學(xué)位是碩士學(xué)位，此時起點事件定義為其碩士畢業(yè)時間，另一些研究對象在晉升教授時已取得博士學(xué)位，此時起點時間定義為其博士畢業(yè)時間；在院士階段，起點事件定義為研究對象晉升教授的時間。

(2)終點事件分別定義研究對象晉升教授、院士的時間。

(3)在教授階段，生存時間定義為研究對象自取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位到晉升教授所經(jīng)歷的時間；在院士階段，生存時間定義為研究對象增選為院士與晉升教授之間的時間差。

(4)教授階段的觀察時間記為10年，院士階段的觀察時間記為20年。

(5)生存狀態(tài)變量存在兩種結(jié)局：① 0表示在觀察期內(nèi)未進入某一成長階段；② 1表示在觀察期內(nèi)進入某一成長階段。

生存時間數(shù)據(jù)可分為完全數(shù)據(jù)和刪失數(shù)據(jù)，通過以上分析可知，第一種結(jié)局明確事件的起點時間，在觀察期內(nèi)研究對象未晉升為教授或增選為院士，但可以估計事件的生存時間，因此為刪失數(shù)據(jù)，且全部為右刪失數(shù)據(jù)；第二種結(jié)局明確事件的起點時間、終點時間與生存時間，故為完全數(shù)據(jù)。本文中的生存風(fēng)險與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計中所使用的生存風(fēng)險含義相反，即本文的生存概率越高意味著生存時間越短，研究對象能夠更快晉升為教授或增選為院士。

2.3 戰(zhàn)略科技人才成長路徑的生存模型

用T表示生存時間、t表示某一時間點，分布函數(shù)F(t)表示研究對象T≤t的概率，即P(T≤t)，S(t)是生存函數(shù)，即研究對象T>t的概率，具體形式如下：

(1)

S(t)=1-F(T>t)=P(T>t)

(2)

用h(t)表示風(fēng)險函數(shù)，即處于時間點t的研究對象在下一個很短的時間段內(nèi) (Δt)晉升為教授或增選為院士的概率，對應(yīng)的累計風(fēng)險函數(shù)計為H(t)，具體形式如下：

(3)

(4)

生存分析法主要包括非參數(shù)分析法、半?yún)?shù)分析法、參數(shù)分析法等分析方法。非參數(shù)分析法中的Kaplan-Meier生存函數(shù)可以分析單一風(fēng)險因素對生存時間的影響；非參數(shù)分析法中，生存時間只和單一風(fēng)險因素有關(guān)，而半?yún)?shù)分析法中的Cox比例風(fēng)險模型則將影響生存時間的其他風(fēng)險因素納入模型中，從而有效考慮其他風(fēng)險因素對生存時間的影響；參數(shù)分析法則對生存時間的分布要求較為嚴格，但可以有效估計風(fēng)險因素對生存時間的影響。

工程院院士在某一成長階段的生存時間是一個隨機變量，其分布形式無法事先獲得，并且在某一人才成長階段的生存時間會受到多個因素的影響，因此在估計方法上選擇非參數(shù)估計法與半?yún)?shù)估計法。針對院士在各成長階段的生存分析，本研究首先采用非參數(shù)分析法中的Kaplan-Meier生存函數(shù)估計院士各成長階段的生存時間、工作單位性質(zhì)對院士各成長階段生存時間的影響，再采用半?yún)?shù)分析法中的Cox比例風(fēng)險模型對院士各成長階段的生存時間進行建模分析，得到帶有影響因素的生存函數(shù)。

(1)Kaplan-Meier生存模型。Kaplan-Meier是建立在t時上的生存函數(shù)，是t時之前所有時期的生存概率的乘積，基本形式為：

(5)

式中，nt=i表示在時期i內(nèi)開始時處于某一成長階段的人數(shù)，dt=i表示在時期i內(nèi)晉升為教授或增選為院士的人數(shù)。

(2)Cox比例風(fēng)險模型。Cox比例風(fēng)險回歸模型以生存時間、生存狀態(tài)為因變量，分析不同影響因素對生存時間的影響，最終根據(jù)各影響因素預(yù)測生存率。模型如下：

h(t||X)=h0 (t)·eβX

(6)

式中，X= (X1,X2,…,Xn)，即影響院士各成長階段生存時間的協(xié)變量；β= (β1,β2,…,βn)，即偏回歸系數(shù)，反映協(xié)變量對風(fēng)險函數(shù)的影響大??；h0 (t)為基準風(fēng)險率函數(shù)，表示X1=X2=…=Xn=0時院士處于某一成長階段生存時間為t的風(fēng)險函數(shù)。Cox比例風(fēng)險回歸模型通過部分似然度最大化來實現(xiàn)對偏回歸系數(shù)β的估計[27]。

3 實證分析

3.1 院士職業(yè)生涯成長階段的生存時間分析

采用Kaplan-Meier法對院士職業(yè)生涯成長階段的生存時間進行分析。由圖1可知，在教授階段，研究對象在取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位6年內(nèi)能夠快速晉升為教授，而在取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位10年后晉升速度放緩，生存概率不變，形成刪失數(shù)據(jù)，刪失率為11.2%；由圖2可知，研究對象在取得教授職稱的12年內(nèi)晉升院士的速度較為緩慢，增選為院士的人數(shù)極少，步入相對平緩的平臺期，在取得教授職稱12～20年之間，生存概率極速下降，表明研究對象在該時間段內(nèi)能夠快速增選為院士，而在取得教授職稱20年后，生存概率不變，形成刪失數(shù)據(jù)，刪失率為20.4%。

圖1 教授階段生存函數(shù)估計

圖2 院士階段生存函數(shù)估計

3.2 工作單位性質(zhì)對院士職業(yè)生涯成長階段的影響

采用Kaplan-Meier法比較不同工作單位院士各成長階段的差異，分析結(jié)果如表2所示。

在教授成長階段，觀察期內(nèi)有87.8%的樣本進入教授職稱階段。工作單位為產(chǎn)業(yè)界的刪失數(shù)據(jù)占比達2.4%，工作單位為科研院所的數(shù)據(jù)刪失占比達5.2%，工作單位為高校的數(shù)據(jù)刪失占比達3.6%。圖3所示為工作單位性質(zhì)因素下教授階段的生存曲線，工作單位為產(chǎn)業(yè)界、科研院所、高校的三條生存曲線變化趨勢相近，在取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位的5年時間內(nèi)，在高校、科研院所、產(chǎn)業(yè)界工作的人群的生存概率快速下降，即研究對象在這段時間內(nèi)能夠快速晉升為教授；在取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位5年之后，工作單位是高校、科研院所、產(chǎn)業(yè)界人群的生存概率下降緩慢，尤其是在產(chǎn)業(yè)界工作的人群，在取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位約10年后就不再有可能成為教授了。表2顯示log-Rank檢驗的p值在顯著性水平0.05上為0.1799，即三組生存函數(shù)不存在顯著性差異，表明在教授階段，工作單位性質(zhì)因素對教授階段的成長影響不大。

表2 Kaplan-Meier分析結(jié)果

圖3 教授階段工作單位性質(zhì)的生存函數(shù)估計

在院士成長階段，觀察期內(nèi)有79.6%的樣本進入院士階段。工作單位為產(chǎn)業(yè)界的刪失數(shù)據(jù)占比達1.2%，工作單位為科研院所的刪失數(shù)據(jù)占比達4.8%，工作單位性質(zhì)為高校的刪失數(shù)據(jù)占比達14.4%。圖4所示為工作單位性質(zhì)因素下院士階段的生存曲線，在取得教授職稱13年后，工作單位是產(chǎn)業(yè)界的生存曲線位于三條生存曲線的下方，表明該類人群生存概率較低，即該類人群在院士階段增選為院士的速度較快，職業(yè)成長更快；相比于在產(chǎn)業(yè)界工作的人群，在高校工作的人群的生存概率較低，其增選為院士的速度較慢。表2顯示log-Rank檢驗的p值在顯著性水平0.05上為0.0004，即三組生存曲線存在顯著性差異，表明在院士階段，工作單位性質(zhì)因素對院士階段的成長影響較大。

圖4 院士階段工作單位性質(zhì)的生存函數(shù)估計

基于上述分析發(fā)現(xiàn)，在教授階段，高校、科研院所工作能在一定程度上加快院士的職業(yè)成長，但并未發(fā)現(xiàn)工作單位性質(zhì)對院士的生存風(fēng)險具有顯著影響。隨著職業(yè)生涯階段的邁進，即在院士階段，工作單位性質(zhì)對院士的生存風(fēng)險具有顯著影響，在產(chǎn)業(yè)界工作的院士的生存概率明顯低于在科研院所、高校工作的院士，表明在產(chǎn)業(yè)界工作能夠加快院士的職業(yè)成長。

3.3 院士成長過程中的其他影響因素分析

本研究采用Cox比例風(fēng)險回歸模型對院士的成長狀況進行分析，揭示出院士成長過程中的重要影響因素及影響程度，包括年齡、海外留學(xué)經(jīng)歷、工作單位性質(zhì)、學(xué)習(xí)生涯是否為連續(xù)性教育等影響因素 (見表3)。參考美國與法國的科技人才培訓(xùn)政策對科技人才早期職業(yè)生涯的影響[17]、美國醫(yī)療科技中心的資助對醫(yī)療科技人才職業(yè)生涯發(fā)展的影響[19]，分別建立教授階段、院士階段的生存風(fēng)險函數(shù)，兩階段的生存風(fēng)險函數(shù)如下：

表3 院士成長階段的影響因素

h(t|X)=ho(t)·eβ1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7

(7)

h(t|X)=ho(t)·eβ1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9

(8)

式中，Exp(β)是風(fēng)險比，表示在其他因素不變的情況下，該因素取值每增加一個單位風(fēng)險率比原來增加的倍數(shù)。其中分類變量以每個影響因素的最后一個取值作為參照，如在影響因素為海外留學(xué)經(jīng)歷中，以1{無海外留學(xué)經(jīng)歷}作為參照。

(1)教授階段的Cox回歸結(jié)果分析。由表4可知，教授階段的模型總體檢驗具有顯著性 (Prob>chi2 = 0.0023<0.05)。在對單變量的檢驗中，有過海外留學(xué)經(jīng)歷、最高學(xué)歷授予單位是國內(nèi)科研院所、SCI與EI論文均對教授階段的成長具有顯著影響 (p<0.05)。有過海外留學(xué)經(jīng)歷因子的回歸系數(shù)估計值是0.3781318，有過海外留學(xué)經(jīng)歷增加了教授階段的生存風(fēng)險，加快了教授階段的職業(yè)成長，風(fēng)險比為1.459555，表明在其他影響因素不變的情況下，有過海外留學(xué)經(jīng)歷的人群比沒有海外留學(xué)經(jīng)歷的人群晉升為教授職稱的概率高45.96%。最高學(xué)歷授予單位是國內(nèi)科研院所因子的回歸系數(shù)估計值是0.7910845，風(fēng)險比是2.205787，在國內(nèi)科研院所取得最高學(xué)歷的人群更容易晉升為教授，其晉升的可能性是在普通院校取得最高學(xué)歷人群的2.205787倍。SCI與EI論文因子的回歸系數(shù)估計值是0.0017465，風(fēng)險比為1.001748，表明在其他影響因素不變的情況下，每多發(fā)表1篇SCI或EI，晉升教授的概率比原水平高0.17%。總的來說，在教授階段，只有有過海外留學(xué)經(jīng)歷、最高學(xué)歷授予單位是國內(nèi)科研院所、SCI與EI論文具有統(tǒng)計顯著性，并未發(fā)現(xiàn)其他影響因子對教授階段的生存風(fēng)險具有顯著影響。

表4 教授階段的Cox回歸結(jié)果

(2)院士階段的Cox回歸結(jié)果分析。由表5可知，院士階段的模型總體檢驗具有顯著性 (Prob>chi2 = 0.0000<0.05)。在對單變量的檢驗中，年齡、學(xué)習(xí)生涯為連續(xù)性教育、最高學(xué)位類型是醫(yī)學(xué)、國家科學(xué)技術(shù)獎對院士階段的成長具有顯著影響 (p<0.05)。年齡因子的回歸系數(shù)估計值是 -0.1631871，即年齡降低了院士階段的生存風(fēng)險率，風(fēng)險比為0.8494323，表明在其他影響因素不變的情況下，即研究對象年齡每增加1歲，則其增選為院士的風(fēng)險率是原有水平的0.8494323倍。學(xué)習(xí)生涯為連續(xù)性教育因子的回歸系數(shù)估計值是 -0.6904437，表明接受連續(xù)性教育延緩了院士階段院士的職業(yè)成長，風(fēng)險比為0.5013536，即在其他影響因素不變的情況下，接受過連續(xù)性教育的人群增選為院士的可能性是未接受過連續(xù)性教育人群的0.5013536倍。最高學(xué)位類型是醫(yī)學(xué)因子的回歸系數(shù)估計值是0.9043441，風(fēng)險比為2.470311，表明在其他影響因素不變的情況下，最高學(xué)位是醫(yī)學(xué)的人群增選為院士的機率是最高學(xué)位類型為理學(xué)的2.470311倍。國家科學(xué)技術(shù)獎因子的回歸系數(shù)估計值是0.0052339，風(fēng)險比是1.005248，表明在其他影響因素不變的情況下，每獲得1項國家科學(xué)技術(shù)獎，增選為院士的概率比原水平高0.52%?？偟膩碚f，在院士階段，只有年齡、學(xué)習(xí)生涯為連續(xù)性教育、最高學(xué)位類型是醫(yī)學(xué)、國家科學(xué)技術(shù)獎具有統(tǒng)計顯著性，并未發(fā)現(xiàn)其他影響因素對院士階段的生存風(fēng)險具有顯著影響。

表5 院士階段的Cox回歸結(jié)果

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論分析

本文以250名中國工程院院士為研究對象，采用生存分析法分析了院士職業(yè)生涯成長階段的生存時間，研究了工作單位性質(zhì)及其他影響因素對院士職業(yè)生涯成長階段的影響。

Kaplan-Meier結(jié)果表明，在教授階段，院士在取得博士學(xué)位或碩士學(xué)位的6年內(nèi)能夠快速獲得教授職稱；在院士階段，院士在取得教授職稱12～20年內(nèi)能夠快速增選為院士。根據(jù)智慧 “高原論”及戰(zhàn)略科技人才特質(zhì)[5]，自信、專注、韌性與自我超越等人才特質(zhì)及成年早期、中期所取得的豐富學(xué)術(shù)成就能夠促進學(xué)者快速晉升為教授、增選為院士。工作單位性質(zhì)對教授階段的成長不具有顯著影響，但對院士階段的成長具有顯著影響，相比于科研院所、高校，在產(chǎn)業(yè)界工作能夠加快院士階段的成長，可能的原因在于，工程院院士的增選著重于候選者的工程科技水平，在產(chǎn)業(yè)界工作的院士能夠?qū)⒆约旱墓こ碳夹g(shù)知識運用于戰(zhàn)略型產(chǎn)業(yè)當中，在行業(yè)實踐中不斷提升自身水平。

Cox比例風(fēng)險回歸結(jié)果顯示，有過海外留學(xué)經(jīng)歷、最高學(xué)歷授予單位是科研院所、發(fā)表的SCI與EI論文均對教授階段的生存風(fēng)險產(chǎn)生顯著正向影響，加快了教授階段的職業(yè)成長。①有過海外留學(xué)經(jīng)歷增加了教授階段的生存風(fēng)險，對教授階段的職業(yè)成長具有加速作用。一方面，在國外訪學(xué)、有過海外研修經(jīng)歷有助于學(xué)者把握學(xué)科國際前沿，提高學(xué)者的學(xué)術(shù)水平與學(xué)術(shù)競爭力；另一方面，國內(nèi)許多高校、科研機構(gòu)在對教授職稱的評審上要求有過海外訪學(xué)、留學(xué)等經(jīng)歷。②最高學(xué)歷授予單位為科研院所可縮短教授階段的成長周期、加快教授階段的職業(yè)成長。其原因可能是科研院所集聚了全國優(yōu)越的科研資源，為學(xué)者開展科學(xué)研究營造了良好的環(huán)境氛圍，提升了學(xué)者的科研思維能力，加快了其職業(yè)成長。③發(fā)表較多的SCI與EI論文對教授階段的職業(yè)成長具有促進作用。SCI與EI論文作為學(xué)者科研成果的重要象征，在教授職稱評審過程中扮演著重要角色。

Cox比例風(fēng)險回歸結(jié)果進一步表明，年齡、接受過連續(xù)性高等教育、最高學(xué)位類型是醫(yī)學(xué)、國家科學(xué)技術(shù)獎均對院士階段的生存風(fēng)險產(chǎn)生顯著影響。①年齡降低了院士階段的生存風(fēng)險，抑制了院士階段的職業(yè)成長?？蒲腥藛T的智慧在50歲后開始逐漸下降，學(xué)術(shù)旺盛力逐漸衰退，科研成果數(shù)量逐漸下降，自身發(fā)展空間受到限制，增選為院士的概率也隨之降低[11]。②接受過連續(xù)性高等教育對院士階段的職業(yè)發(fā)展具有抑制作用。本碩博貫通式的連續(xù)性高等教育經(jīng)歷可能會固化人在某一研究環(huán)境中的思維模式，不利于人才創(chuàng)新思維能力的提升，從而在人才成長過程中產(chǎn)生衰減效應(yīng)。工程院院士的評審注重學(xué)者在工程科學(xué)技術(shù)層面做出的創(chuàng)造性成果、貢獻，而連續(xù)性高等教育經(jīng)歷雖然有利于人才基礎(chǔ)研究能力的提升，但往往卻忽視了人才實踐能力的提升。③最高學(xué)位類型為醫(yī)學(xué)增加了院士階段的生存風(fēng)險，加快了其職業(yè)成長。醫(yī)學(xué)專業(yè)的培養(yǎng)周期較長，醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)者在晉升教授之前的人力資本積累期已投入了大量時間資源，從而延緩了其教授階段的職業(yè)成長，但卻有助于學(xué)者們積累人力資源存量，縮短其產(chǎn)生重大科研成果的周期，促使他們在院士成長階段發(fā)揮人力資本優(yōu)勢，進而加快院士階段的成長。④國家科學(xué)技術(shù)獎提高了院士階段的生存風(fēng)險，從而加快職業(yè)成長。國家科學(xué)技術(shù)獎作為學(xué)者科研成果激勵的重要象征，一般授予在技術(shù)研究、技術(shù)開發(fā)等領(lǐng)域具有突出貢獻的學(xué)者，且每年授予的人數(shù)極少，是對人才科研貢獻的極大肯定，因此對于院士階段的職業(yè)成長具有重要促進作用。

4.2 研究啟示

(1)協(xié)調(diào)用人機制、改革人才培養(yǎng)范式。面對新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)革命的到來，原有戰(zhàn)略科技人才培養(yǎng)范式亟需重塑。要進一步推動戰(zhàn)略科技人才的培養(yǎng)由學(xué)科導(dǎo)向向產(chǎn)業(yè)需求導(dǎo)向過渡，強化實踐教育在人才高等教育中的比例，推動人才培養(yǎng)與創(chuàng)新、實踐相融合。

(2)重塑人才培養(yǎng)模式，營造良好的人才培養(yǎng)環(huán)境。要持續(xù)優(yōu)化連續(xù)性教育背景下的人才培養(yǎng)模式，進一步完善本碩博年連貫式、階梯式培養(yǎng)模式，優(yōu)化集科研院所、高校與企業(yè)等多元主體參與的產(chǎn)學(xué)研式的人才培養(yǎng)模式，為科技人才提供更多的跨校合作培養(yǎng)、跨學(xué)科合作培養(yǎng)、跨單位合作培養(yǎng)；同時也要為科研人員營造良好的科研環(huán)境，加大對科研人員的科研激勵，形成尊重人才、尊重知識的良好科研氛圍，加快科研人員在科研訓(xùn)練階段人力資本的積累，進一步提高科研人員的科研產(chǎn)出效率。

(3)強化人才國際化交流與合作，打造國際化戰(zhàn)略科技人才隊伍。國際化的人才交流與合作有助于戰(zhàn)略科技人才把握科技、學(xué)術(shù)前沿，提高戰(zhàn)略科技人才的科研能力。因此國家需進一步完善人才培養(yǎng)的國際化服務(wù)體系，加強與海外機構(gòu)對重點產(chǎn)業(yè)人才的聯(lián)合培養(yǎng)，進一步深化中外博士聯(lián)合培養(yǎng)項目合作。