蕭鳴政 唐秀峰:哲學社會科學人才如何評價

——基于長江學者成長影響因素的實證研究
選擇字號:   本文共閱讀 440 次 更新時間:2019-04-27 17:43:15

進入專題: 人才評價體系   社會科學  

蕭鳴政   唐秀峰  

  

   哲學社會科學優秀人才,歷來都是人類先進思想的引導者,社會風尚的倡導者和人類文明發展的推動者。能否研究出可以用于對哲學社會科學人才進行科學合理的評價的內容與指標,不僅事關哲學社會科學人才隊伍建設與社會科學發展,還關系到能否發揮好人才評價指揮棒的作用。本文聚焦長江學者成長的影響因素研究,以期為探索哲學社會科學人才評價內容與體系提供相關依據。

  

長江學者成長影響因素理論分析與假設


   長江學者,是“長江學者獎勵計劃”獲得者的簡稱。旨在通過特聘教授和講座講授崗位設置及其評選延攬大批海內外高層次科研人才,促進我國高校優勢重點學科建設,并在若干年內培養、造就一批處于國際領先水平的學術帶頭人。

  

   從一般的大學畢業生成長為長江學者,在此期間無疑會受到各種因素的影響。我們通過每位長江學者的簡歷,大概抽取可以比較的若干因素,主要歸納學習經歷、工作經歷、兼職情況、獎勵情況等方面的因素,并依據相關理論提出假設。

  

   (一)優勢積累理論

  

   默頓認為,個人的自我選擇與制度的社會選擇之間相互作用,從而影響人們在某一特定領域中接近機會結構的一個個可能性。當個人的角色表現達到制度所要求的標準時,尤其是當它遠遠超過這些標準時,便開始一個積累優勢的過程。在這一過程中,個人獲得持續擴大的機會以便進一步地拓展他的工作。

  

   (二)研究假設的提出

  

   基于默頓的優勢積累理論,本文將從教育經歷、工作經歷、科研經歷、兼職經歷和獲獎項目等五個方面推導長江學者成長影響因素,并提出本文的研究假設。

  

   1.教育經歷對長江學者成長具有潛在影響

  

   2.工作經歷對長江學者成長具有潛在影響

  

   3.科研項目經歷對長江學者成長具有潛在影響

  

   4.兼職經歷對長江學者成長具有潛在影響

  

   5.獲獎項目對長江學者成長具有潛在影響

  

   長江學者成長影響因素理論分析與假設

  

   (一)研究樣本的選取

  

   本文將入選社會科學領域2011-2016年教育部“長江學者獎勵計劃”特聘教授的146位學者,作為社會科學人才的研究樣本,具有較好的代表性。

  

   (二)樣本數據的量化

  

   1.成長性

  

   本研究將成長性的量化標準界定為從本科畢業到獲評“長江學者”特聘教授的時間。其量化方法是以65歲退休年齡減去獲評“長江學者”特聘教授時的年齡。見表1。

  

  

   2.影響因素的量化

  

   本研究將長江學者成長性的影響因素簡化為5個方面。下面分別從教育經歷、工作經歷、科研經歷、兼職經歷和獲獎項目等5個維度,來選定每個方面的具體量化指標。

  

   (1)教育經歷的指標與量化

  

   本文將“長江學者”的本科就讀院校、碩士就讀院校以及博士就讀院校的人才培養質量作為其教育經歷的指標,并分別命名為“本科”、“碩士”、“博士”。在“教育加權”指標中對“本科”“碩士”“博士”的賦值做出權重系數的分配。見表2。

  

  

   (2)工作經歷的指標與量化

  

   以“長江學者”首次就業所在工作機構的科研實力、工作機構的變遷情況以及擔任行政職務的情況作為工作經歷對長江學者成長產生影響的指標。對指標進行量化與賦分,見表3。

  

  

   (3)科研經歷的指標與量化

  

   “首次主持國科研”是指從本科畢業到作為項目負責人第一次主持國家級科研項目,包括社會基金與自然基金所用的時間,它是衡量科研經歷中非常重要的一個指標?!骯蒲小庇搿安靠蒲小?,分別指其參加國家級與部委及科研項目的項目級別、數量,以及參與程度。在指標量化中,我們還將參加國家與部委及科研項目的情況進行加權,得出社會科學人才參加科研項目的綜合情況,并命名為“科研加權”。

  

   (4)兼職經歷的指標與量化

  

   兼職經歷,包括學會、期刊和社會兼職等三個方面。其中社會兼職,又劃分為國家、省部級。根據社會兼職級別,結合兼職的數量,以定序變量的方式進行綜合累加賦值。

  

   (5)獲獎項目的指標與量化

  

   根據專家咨詢的結果,將社會科學領域的相關獎勵和榮譽納入獲獎項目的量化指標中,并分別命名為“獎勵”和“榮譽”。

  

長江學者成長影響因素的實證分析


   (一)教育經歷對成長的影響分析

  

   教育經歷對成長的影響數據分析結果如表4所示。模型1-1在模型1-0的基礎上放入“本科”,模型調整后的R2是0.007,雖未到顯著水平,但此時“本科”的回歸系數為0.896,為正,且達到顯著水平(p<0.1),說明教育經歷中的“本科”對其成長具有顯著的正向影響,反映出本科就讀院校綜合實力越強,則越有利于其成長。

  

   模型1-2在模型1-0的基礎上放入“碩士”,結果顯示,此時“碩士”的回歸系數未到達顯著水平,且模型調整后R2是-0.018,亦未達到顯著水平,說明該模型解釋效力較弱。反映出單獨考慮長江學者碩士院校綜合實力因素,不足以解釋其對于成長影響的大小。

  

   模型1-3在模型1-0的基礎上放入“博士”,結構顯示,此時“博士”的回歸系數為0.815,為正,且達到顯著水平(p<0.1),說明教育經歷中的“博士”對其成長有著顯著的正向影響,反映出長江學者的博士就讀院校綜合實力越強,則對其成長的影響越大。

  

   模型1-4在模型1-0的基礎上放入“教育加權”,以觀察教育經歷整體對于成長的影響情況。結果顯示,此時“教育加權的回歸系數”為0.272,為正,達到顯著水平(p<0.1),說明代表整個教育經歷情況的“教育加權”對其成長有著顯著的正向影響,反映出長江學者的教育經歷越好,即本科、碩士、博士等就讀院校整體上綜合實力越強,則對其成長影響越大。

  

   為了統一比較“本科”“碩士”“博士”三者對于學術潛力的影響大小,模型1-5在模型1-0的基礎上將三者同時納入回歸分析中,結果發現,此時“本科”的回歸系數0.893,為正,達到顯著水平(p<0.1),這與模型1-1中“本科”系數顯著的結果是一致的?!八妒俊鋇幕毓橄凳肽P?-2中的結果相同,沒有達到顯著水平?!安┦俊鋇幕毓橄凳?.970,為正,達到顯著水平(p<0.1),這與模型1-3中“博士”系數顯著的結果也是一致的。其中“博士”的回歸系數大于“本科”。說明在教育經歷中,“博士”對其成長影響的作用最為突出,其次是“本科”,且二者均為正向影響。碩士教育經歷對其成長影響有作用但不明顯,見表4。

  

  

   綜述所述,教育經歷越好、受教育高效的綜合實力越強,則其成長為長江學者越快。因此,假設1得到證實。

  

   (二)工作經歷對成長的影響分析

  

   工作經歷對成長的影響數據分析結果如表5所示。模型2-1在模型2-0的基礎上放入“首次工作機構”。結果顯示,此時“首次工作機構”的回歸系數為1.407,為正,達到顯著水平(p<0.01),且模型解釋效力較好,調整后的R2為0.071,達到顯著水平(p<0.01)。說明工作經歷中的“首次工作機構”對其成長有著顯著的正向影響。反映出長江學者第一個工作機構的科研機構的科研實力越強、平臺越高,對其成長為長江學者越有利。

  

模型2-2在模型2-0的基礎上放入“機構變遷”。結果顯示,此時“機構變遷”的回歸系數為-1.621,為負,并在99%的置信區間內顯著,且調整后的R2為0.067,達到顯著水平(p<0.01),模型解釋效力較好。說明工作經歷中的“機構變遷”對成長有著顯著的負向影響。反映出更換高?;蚩蒲性核裙ぷ骰溝氖吭蕉?、頻率越高,對其成長為長江學者越不利。(點擊此處閱讀下一頁)

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文章來源:北大政治學 公眾號

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