长江学者特聘教授成长路径研究

杨得前　姜群

摘要：以1999-2016年1971名长江学者特聘教授为研究对象分析其分布及成长路径，从学科分布上可看出，长江学者在学科的分布上存在集中趋势，主要分布在工学和理学两个学科上，共约占总人数的71%；不同学科长江学者在年龄上存在较大差异；赫芬达尔指数表明长江学者在依托单位的分布上呈高度集中趋势。进一步的实证分析发现拥有国际化教育背景、本硕博直读型培养方式、分学科分类别交叉型教育模式有利于加速拔尖人才的形成。在此基础上，从人才的培养方式、培养渠道、培养机制三方面对拔尖人才的培养提出了政策建议。

关键词：长江学者；成长路径；多元回归分析

一、引言与文献回顾

科学技术创新是促进国家经济社会发展的重要手段，国家间科学技术的竞争本质上是人才的竞争，尤其是拔尖人才的竞争。拔尖人才是一个国家基础研究发展的主力军、智囊团。为促进拔尖人才脱颖而出，我国政府自上世纪90年代起实施了包括“长江学者奖励计划”在内的一系列高端人才支持政策。长期、深厚的学术研究积累是成为拔尖人才的必经之路。高端人才的成长是否有规律可寻，如何能在较短的时间内培养出国家战略性人才，哪些因素对于拔尖人才的成长具有重要影响，其作用机理如何，这一系列问题的回答不仅具有重要的科学意义，而且对相关政策的制定具有重要的指导意义。

国外学者将拔尖人才的培养模式分为渐进式和突破式。Piage（1972）认为个人的禀赋在胚胎时期已经形成，后天培养只是为了让天赋得到最大限度的利用。[1]Erikson（1988）提出“八阶段理论”，分别为婴儿期、儿童期、学龄初期、学龄期、青春期、成年早期、成年期和老年期，每一个阶段都建立在前一个阶段的基础之上，而人才学习能力的培养主要集中在年轻时期。[2]Ziegler（2005）也认为人才的形成并不是个体天资拥有的特性，而是在后天的培养中渐进形成。他通过“资优行动模型”来验证个体的发展与生长环境、个人行为、行动目标等因素高度相关，各要素间的摩擦互动逐步促成拔尖人才的形成。除了对拔尖人才培养模式的归纳外，学者同时对不同领域的拔尖人才成长的影响因素进行了分析。[3]Hazley和Kiewra（2013）通过与美国心理学协会4位顶尖学者进行对话访谈的形式归纳他们的成才规律：不将目标集中在发表文章的数量上，而注重学者间的交流、有价值问题的发现、开发创新突破性思维、设计可行的研究、顺应社会的研究方向。[4]Ronthenberg（2005）搜集了1901-2003年化学、物理、生物、医学四大领域的435名诺贝尔奖获得者的家庭背景信息，通过研究家庭因素和基因对拔尖人才的影响，发现以上研究领域诺贝尔奖获得者的个人能力并非直接来自家庭遗传基因，而更多的受到早期因素的影响。[5]国内学者研究领域主要集中在拔尖人才的成长经历、影响因素等方面。陈晓剑（2011）以“973计划”项目首席科学家为研究对象，分析得出良好的教育连贯性、硕博贯通式培养模式有利于拔尖人才的形成。[6]李晓轩（2004）通过对1901-1972年92位诺贝尔奖获得者成才经历分析，提出“优势积累”（师从名师、具有留学经历、处于研究机构）是成功的关键性因素。[7]徐飞（2010）在样本选择上除诺贝尔奖获得者外，加入了1995-2005年中国科学院院士，分析发现样本中拔尖人才的行政任职与科研创新之间呈现负相关性。[8]杨晓明（2010）选取中美各9所顶尖大学，通过对2006-2009年的高校发表SCI论文数量和被引次数进行对比分析，发现我国顶尖高校原创性基础研究成果较为缺乏，需加快相关领域人才的培养。[9]余廣源、范子英（2017）以国内“985”高校和“211”财经类高校经济学科882位全职“海归”教师为样本，通过个人信息与发表的国际权威SSCI期刊数量配比，实证结果证明，博士毕业所在学校的排名对“海归”教师发文数量具有正向影响。[10]

已有文献分析了高端人才成长的影响因素，但对不同影响因素的量化分析有待进一步深入。鉴于此，本文以生命历程理论为理论基础，选择1999-2016年我国长江学者特聘教授为研究对象，从学科的分布、教育的连贯性、培养单位的差异性、受教育单位多元复合型等角度出发，最终选取1971个有效样本，采用量化方法分析了不同因素对高端人才成长的量化影响，并在此基础上，为高端人才的培养提供了前瞻性的政策建议。

余下部分的结构安排如下：第二部分是长江学者特聘教授的基本情况分析；第三部分是影响长江学者特聘教授成长因素的量化分析；第四部分提出了加速高端人才成长的政策建议。

二、长江学者特聘教授的基本情况分析

本文以教育部颁布的1999-2016年长江学者特聘教授名单为基准，数据采集主要委托青塔科技有限公司进行①，以CV履历的构成要素为主要搜集对象，并配合高校官网、高等教育资讯网、会计人才数据网、专业数据库及个人网站、发送邮件等若干途径获取1999-2016年长江学者特聘教授的基本信息，而后对个人成长背景进行研究分析，统计包括性别、年龄、学习经历、工作时间、工作单位、所属学科类型、留学状况、成才时间等数据集，总体样本2150人，排除信息缺失样本②，共获得1971个有效样本，约占总样本的92%。基本情况如下。

从年龄③分布上看，我国1999-2016年长江学者最小年龄为30岁，最大年龄为57岁，平均年龄约为44岁，主要获资助者集中在41-45岁的年龄段（43.99%）。56岁以上年龄段长江学者获得者仅占比2.38%，属大器晚成型。早期成才型（30-35岁）占比也相对较少，占4.14%，说明我国拔尖人才队伍开始出现年轻化势头。但是大多数学者获批长江学者特聘教授处于41-50岁年龄段，这从一个侧面说明高端人才的成长需要一个漫长的过程。

从学科分布上可看出，长江学者在学科的分布上存在集中趋势，主要分布在工学和理学两个学科上，共约占总人数的71%，且大部分集中在41-45岁的年龄段（占48%）；其中艺术学学科仅有5人，除医学外，其他学科占比均小于4%。文学、历史学长江学者平均年龄为52岁，而理学、工学、农学学科的长江学者平均年龄在43岁左右，不同学科长江学者在年龄上存在较大差异，见表1。

从受教育单位差异性的角度分析，在表1的基础上进一步对样本数据进行分学科分层次整理。正如表2显示，在受教育单位的分布上，“985工程”院校总体占比最高，本科阶段99.64%的长江学者所受教育均在国内完成，其中56.57%在“985工程”院校完成学习；到硕士学习阶段，经济学、理学、工学部分学者选择到海外教育机构学习，其他学科学者就读于国内高校或研究所；到博士学习阶段，虽然科研所在长江学者受教育背景的地位逐步提高，但发生更显著变化的是其他教育机构（指国外教育机构及研究所）的份额，从本科仅占比0.05%上升到26.59%，此阶段毕业于一般院校的学者仅占7.66%。在分学科研究上，医学、文学、农学、法学四学科在国内高校成才的人数相对较多，接受国际教育比例仅占3.81%；而经济学、理学、工学、医学在国外受教育成才人数相对较多，这些学科在国外拥有相对先进的科研技术，而国内的相关领域研究有待加强。

从性别和教育背景上看，女性在基础研究领域处于缺位状态，仅6.34%的长江学者为女性，其数量和比例增长较缓慢，且主要集中在理工科领域（75.2%）。克莱曼（2009）认为女性在科学技术职业生涯中的比例随着她们在这种生涯的阶梯上的攀登而下降[11]。在教育背景上，27.9%的长江学者在获得博士学位前拥有国际化教育经历，余下的72.1%所受教育来自于国内。

从依托单位上看，1999-2016年获得“长江学者奖励计划”资助的2150人的依托单位共分布在195所高校及研究所中，表3将获得资助者最多的11个依托单位依次列示。从汇总的结果看，这10所高校在1999-2016年共有881人获得资助，占总人数的40.98%。分年度统计上，这11所高校虽然排名有所不同，但占总人数的比例较稳定。获得“长江学者奖励计划”资助人数的多寡间接代表了一个学校的科研实力水平。图1计算了1999-2016年长江学者依托单位赫芬达尔指数④变化情况，该指数越大表示长江学者依托单位越不均衡，具体表现为长江学者获得者普遍集中在一部分高校内。1999年赫芬达尔指数高达0.52，随后该指数有下降趋势，到2012年达到最低值0.1，但之后该指数继续攀升，即意味着这种集中的趋势虽有所缓解，更多的高校或者科研所获得了该奖项的资助，但是总体上仍呈高度集中趋势。

从工作单位看，长江学者中有1558人处于北京、上海、江苏、湖北、陕西、四川、浙江七个省份（见图2），占總人数的72.42%，而在以上七个地区中，“985工程”与“211工程”院校占83.12%。其中，北京拥有长江学者636人，约占总人数的30%，这与北京是高校聚集地和顶尖级科研所驻扎地是分不开的，而长江学者的科研成果对其他科研人员也能够带来正向的溢出效应。可见，长江学者处于上述地区可以获得更多的资源，享受区域科技发展带来的便捷，地区因素与资源禀赋为高端人才的成长提供了有利条件。

三、影响因素分析

（一）数据处理与模型设定

1.数据处理

根据教育部官网信息及青塔数据的提供，本文在1999-2016年获批长江学者特聘教授名单的基础上，经过进一步数据整理，排除信息缺失，选取从本科入校伊始，获得博士学位并取得长江学者特聘教授为终的完整教育背景为研究对象，最终获得1971个有效样本数据。

2.研究变量描述与模型设定

借鉴以往关于人才成长路径的规律的文献，本文最终选择的解释变量包括性别、是否出国留学、受教育单位多元复合性、受教育连贯性、学科属性、任职单位地域和所处平台性质。

成才周期的确定。学者们在研究人才成长周期的起始点存在不同的看法。陈晓剑（2011）和田起宏（2012）将其定义为博士毕业到获得资助的时间。本文在样本数据搜集过程中发现，很多学者在高层次教育上选择“在职”研究生教育方式，这种教育背后暗示着学者在攻读硕士、博士学位过程中需要工作和科研双向进行，即在研究生阶段便跨入科研范畴。本文认为本科期间是学习基础知识、培养科研兴趣的重要阶段，这期间所学的课程为研究生学习搭建了良好的根基。故本文将成长周期定义为长江学者获得基金资助的时间与其本科入学时间的差值。

受教育连贯性。受教育的连贯程度指的是在本科、硕士、博士研读期间是否发生断档的情形，一旦参加工作再接受教育会对教育的连贯性产生影响，获得不同学位间间隔时间越长，连贯性越差。本文将成长路径类型分为四种：本硕博直读型，即从本科毕业到获得博士学历前未参加工作（包括本科毕业后由于科研创新能力强等原因获得直接攻读博士研究生资格者）；本硕连读型，即硕士毕业时间超过1年以上再进行博士教育学习；硕博连读型，本科毕业后参加工作1年以上时间而后进行硕博未间断的学习（包括本科毕业超过1年的时间，因取得重大科研成果等原因，授予直接攻读博士研究生资格者）；本硕博间断型，每一次获得学位后都因参加工作发生间断。

受教育单位多元复合性。按照受教育单位是否同属一单位，本文将教育路径分为本硕博同一型（均国内、均国外），即本硕博均就读于同一院校；本硕博交叉型（均国内、国内外⑥）即本硕博所就读的单位至少有两个属于同一单位；本硕博混合型（均国内、国内外混合），即本硕博就读单位无重叠情况发生。关于各个变量的描述以及统计特征参见表4。

在具体的分类上，本文将变量进行不同的分类，来挖掘不同成长路径对成长周期的影响。第一种分类以受教育连贯性为核心，分别讨论本硕博成长阶段和硕博成长阶段。第二种以受教育单位多元复合性为研究对象，按照样本是否有出国留学经历再次分类。

基于以上分析，本文对以下回归方程进行估计：

Growthper1=β0+β1gendert+β2abroadt+β3consistencyt+β4educationt+β5subjectt+β6placet+β7platformt+μt

其中，被解释变量为成长周期，本文用growthper表示；gender表示性别，为二分类变量，男性定义为1，女性为0；abroad表示受教育期间是否拥有出国经历，consistency、education、subject是本文研究的核心变量，分别代表受教育的连贯性、受教育单位多元复合性、学科属性；place代表学者依托单位所在地域的分类⑦；platform代表依托单位的平台性质，具体划分见表4。变量β0-β7为截距及各影响因素对成才周期的影响程度，μ为随机干扰项，包括了没有观测到的个人特征和其他影响成才周期的因素。

表5给出了多元回归的结果，模型Ⅰ是以成长周期为因变量的全模型，模型Ⅱ、模型Ⅲ是个别变量不同分类的结果。从三个回归的结果看，性别、所就职单位性质（普通院校、211、985）、单位所在地域（中部、东部、西部）对于成才周期影响程度较弱，其他因素都具有显著的影响。

从模型Ⅰ中教育连贯性分类上可以看出，相较于本硕博直读型，选择本硕博间断型受教育方式成为长江学者的成才周期平均增加3个单位，其次是本硕连读型，增加2.4年；最后硕博连续型，成才周期延长约1.5年。相比较之下，本文认为连贯性最佳的本硕博直读型培养方式为最佳的培养拔尖人才方式，平均每年成才人数约为54人，成才时间为28年。本硕博直读型相较其他受教育方式，连贯性较强，受教育者可以不受工作的压力，且保持学习的最佳状态以最快的速度投入到研究中，同时可以更小程度地受到知识更新度带来的重新掌握前沿知识时长的影响，在成才时间上占有一定的优势。值得注意的是，在模型Ⅰ与Ⅲ的对比中，我们发现，仅考虑受教育期间硕士与博士的间断性，硕博连读比间断性受教育方式成才周期要缩短2.1年，总成才时间约为29年。本科教育更多的是基础知识的掌握、学习方法的塑成及兴趣的培养，而硕士与博士教育才是科研人才发展的重要阶段，故硕博的连贯性对成才周期影响更加显著。

从受教育单位多元复合性角度分析，以本硕博混合型作为参照组，本硕博混合型（国内外）和本硕博交叉型（国内外）成才周期均约为26年，成才周期减小程度分别缩短1.5和2.3年，本硕博同一型的成才周期缩短年限较少，仅1.5年。再进一步分类，以是否出国留学为关键点，对比模型Ⅰ和Ⅱ，本硕博期间曾出国受教育相较于均在国内培养的学者，成才周期减少1.6年。采访中的大部分有留学经历的学者认为，出国留学经历对于开阔视野、发展国际交流合作项目、学习发达国家的学术前沿知识、扩展思维创新能力具有正向作用，有利于取得科研成果的突破，对于人才的形成具有促进作用。“海归”学者在国外大多受到系统的科学方法论培训，更容易将中国制度与国际方法论结合，产出具有创新性的研究成果。

从学科属性上看，工科和理科的长江学者成才时间要比其他学科学者成才时间少3年到8年。这与长江学者不同学科年龄的评选标准有一定的关联性。2015年以前，按照学科属性分类：自然学科、工程技术类人选不超过45周岁，人文社会科学类人选不得超过55周岁。2015年开始进一步分类，考虑到地区间的流动性，将东部地区优秀人才到西部地区应聘特聘教授的年龄放宽2岁。本文按照具体学科进一步分析，以工科作为参照组，哲学、法学、文学、历史学、艺术学成才周期延长6年以上，经济学、教育学、管理学成才周期平均增加3.5年以上，理学则要缩短1年年限，具体见图3。

四、政策建议

1.鼓励本硕博直读型培养方式，提高创新能力

教育的连贯性有利于人才质量的提高。本次调查过程中发现，本硕博直读型受教育方式相较于其他类型在平均成才周期上减少2.3年。良好的教育连贯性有利于拔尖人才创新能力的培养。在调研过程中，很多学者表示间断型培养方式会带来知识水平滞后的问题。我国经济正处于高速发展期，科学技术水平不断提高，知识迭代更新，本硕博受教育连贯性一旦间断后再投入研究中，需要花费大量的时间更新所学课程内容，同时受到工作经历的影响，心态上也需要一定时间的调整。人才所产生的创造性劳动成果是内在思想外化的表现，而内在思想的优化是外在环境影响的作用结果，在人才成长过程中，教育的连贯性是外部的重要影响因素，对于人才质量的提高具有正向效应。

知识是创新的基础，实践促进认知的形成。在1971个样本分析中，近98%的长江学者学习期间研究领域未发生变化，长期的学科知识积累为创新提供了有利的保障。基础研究产生在大数据中，通过大量实验性或理论性工作，获得关于现象和可观察事实的基本原理。故在拔尖人才的培养过程中需要将实践与教育有机结合，培养发现事物发展规律、揭示事物本质的能力，不断探索和发现适应新时代背景下拔尖人才培养的规律和特点，建立有利于人才創新能力培养的制度与模式。

2.多渠道培养拔尖人才，避免“马太效应”

提高高校教学质量，拓宽拔尖人才成长渠道。本文发现，长江学者的培养单位64.62%来自于“985工程”或“211工程”院校，地区也集中于北京、上海、江苏、湖北、陕西、四川、浙江等地，不同地区、不同单位拥有长江学者的数量极大。显而易见的是，一个地区长江学者的增多，代表着当地科学技术水平的提高及该区域经济与综合实力的提升，同时，长江学者带来的是财政资金的支持、社会资源的积累、学校及科研机构声誉的提升。故在教育结构上，对一般院校应给予更多的政策支持，采取有针对性的激励措施，鼓励更多优秀学者到一般院校任职，带动非“211工程”院校以更快速度发展，避免地区间差距进一步扩大。

多渠道培养方式并存，增加人才的广度。从长江学者的学科分布上可以看出，我国理学、工学类长江学者占总人数的71%，且成才耗时相对其他科目较短，但其他学科的拔尖人才较少，且男女比例明显失衡。拔尖人才自然科学领域的不均衡易造成学术垄断现象，需要通过政策调控减少学科发展不均衡现象。在教育单位的连贯性上，本科、硕士、博士同一单位培养固然会使人才的注意力更加集中，但是环境相对单一，思维模式容易僵化，应鼓励更多的年轻学者积极参与国际合作与交流，支持高校与科研所联合培养研究生。

3.建立完善激励机制，增加人文关怀

良好的学术氛围有利于拔尖人才的形成。亚当斯密曾提出：“长期学徒制无法将年轻人塑造成勤奋的劳动者……一个计件领酬的熟练工可能是勤劳的，因为他每一次辛劳都能有所收获……劳动的甜蜜全部在于劳动的回报中。”[12]在对长江学者年龄的统计上，我们发现主要获奖者集中在46-50岁的年龄段，拔尖人才的成长往往属于“长期学徒制”，对成才时间的不确定性、未来不明朗性都会使很多人放弃、自我否定，甚至厌倦。目前，我国严重缺乏重大的原创性基础研究成果，而基础研究需要耗费大量的人力、物力和时间，即使前期投入大量的精力，结果未必取得成效，但总有一部分学者在一些領域取得成功，这些成功促成了新发现，促进了社会的进步。故在拔尖人才的成长过程中需要发挥政策导向和倾斜，提供更大的发展空间，给予学者更多肯定的声音和动力，制造良好的学术氛围，减少青年学者在基础研究过程中焦躁情绪和急功近利的观念，加强基础研究拔尖人才队伍的建设。

注释：

①全称杭州青塔科技有限公司，该公司属于高等教育数据研究的第三方机构，聚焦于高等教育大数据挖掘和研究分析，建设高等教育发展数据平台，为高校和企业等机构提供数据和分析服务。

②缺失数据包括逝世、信息模糊不全等。

③本文年龄的计算方式为教育部发布长江学者资助者名单年限与出生年份的差额。

④HHI指数，赫芬达尔—赫希曼指数，是一种测量产业集中度的综合指数。本文用来测算各依托单位分布集中度。

⑤中华人民共和国教育部将2003-2004、2010-2011年度长江学者特聘教授名单分别合并为一批进行公布。

⑥本文数据库中没有本硕博都在国外读书的样本。

⑦本文地区的划分标准沿用1986年全国人大六届四次会议通过的“七五”计划划分标准，并经1997年全国人大八届五次会议更新划分标准：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省（市）；西部地区包括的省级行政区共12个，分别是四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古；中部地区有8个省级行政区，分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南。

参考文献：

[1]J Piaget.Psychology and Epistemology： Towards A Theory of knowledge[M].Harmondsworth， England： Penjuin，1972：47-51.

[2]Joan M Erikson.The Life Cycle Completed （Extended Version）[M].New York：London.1988：55-77.

[3]Ziegler A.The actiotope model of giftedness[G]//Sternberg R G， Davidson.J E （ Eds ）.Conceptions of Giftedness.New York： Cambridge University Press， 2005：411-436.

[4]Hazley Kenneth A.Kiewra.Conversations with Four Highly Productive Educational Psychologists： Patricia Alexander， Richard Mayer， Dale Schunk， and Barry Zimmerman[J].Educational Psychology Review，2013：25（1）：19-45.

[5]Rothenberg A.Family Background and Genius Ⅱ：Nobel Laureates in Science[J].Canadian Journal of Psychiatry，2005，50（14）：918-925.

[6]陈晓剑，李峰，刘天卓.基础拔尖人才的关键成长路径研究——基于973计划项目首席科学家的分析[J].科学学研究， 2011，29（1）：44-48.

[7]李晓轩，牛珩，冯俊新.科研拔尖人才的成才规律与启示[J].科学学研究，2004（3）：273-278.

[8]徐飞，汪士.杰出科学家行政任职对科研创新的影响——以诺贝尔获奖者与中国科学院院士比较为例[J].科学学研究，2010（7）：981-985.

[9]杨晓明，王兆虹.中美顶尖大学科技产出比较研究[J].比较教育研究，2011，33（1）：14-21.

[10]余广源，范子英.“海归”教师与中国经济学科的“双一流”建设[J].财政研究，2017，43（6）：52-65.

[11][美]丹尼尔·李·克莱曼.科学技术在社会中[M].北京：商务印书馆，2009：178.

[12]亚当·斯密.国富论[M].林爽喆，译.北京：石油工业出版社，2016：100-101.（责任编辑陈志萍）