科技项目资助对论文产出绩效的作用效率测度研究——以人工智能领域为例

以人工智能领域论文和学者为研究对象,探讨科技项目资助对论文产出绩效的作用效率。运用负二项回归分析不同国家、领域资助种类、强度对论文引用和载文期刊水平的影响,结果发现,各项资助指标均可提升论文质量,但在不同地域和研究方向上的作用效果有所差异。运用倾向得分分层和线性回归,从发文、被引量和h指数角度测度资助对学者产出绩效提升的有效性,结果发现,资助能够显著提升学者产出力和影响力。通过Tobit回归测度资助项目数量和金额对不同年龄群体学者发文、被引量与变化率等指标的影响,结果发现,资助项目数量增加可整体提升学者产出绩效,资助金额增加更能扩大产出力和影响力的动态提升幅度。据此,提出资助改进策略和评审机制优化等相关建议。

跨国流动对科研人员论文产出的影响——基于大规模个体流动特征的研究

经济全球化和大科学时代背景下,科研人员的跨国流动正成为常态。积极探索并适应科研人员跨国流动特点和规律,理解跨国流动对科研人员个体的影响机理,对于我国面向全球化态势优化人才培养体系和人才计划,建设世界科技创新人才高地具有重要意义。研究基于ICSR Lab数据科学平台和Scopus数据库,利用长周期(101年)、大规模(1700万人)的科研人员论文数据构建科研人员的学术生涯地址序列,通过挖掘地址序列中蕴含的跨国流动特征,分别从长周期和瞬时角度设计对照实证研究,探究了科研人员跨国流动特征与论文产出绩效的潜在关联与影响效应。研究有以下主要发现:(1)跨国流动经历与科研人员职业生涯发展间的关联是正向且显著的;(2)跨国流动的影响具有差异敏感性,当来源国和目标国在经济发展、学科发展、区域特点上差异明显时,更易引发知识溢出效应和产出绩效的提升;(3)跨国流动的影响具有易饱和性,为个体带来高于同龄人成长速度的主要为学术生涯初期和最初1~2次的跨国流动。同时,研究也给出若干基于统计推论的高影响系数跨国流动特征。