城市-大学群高被引论文作者学术产出力分布规律研究
张贵兰, 潘云涛, 郑楚华, 王海燕, 马峥
中国科学技术信息研究所,北京 100038
Academic Output Distribution in Authors of Highly Cited Papers among Different City-University Clusters
Zhang Guilan, Pan Yuntao, Zheng Chuhua, Wang Haiyan, Ma Zheng
Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing 100038
摘要 开放的科研生态系统环境中,科研人员的成长与发展具有一定的自选择性和自组织性,从而呈现一定的分布规律。大学和城市的融合发展构成了科研人员成长发展的外部生态环境,进一步影响着科研人员的成长与发展。本研究基于城市的经济发展水平和大学建设科研水平,提出不同层次的城市-大学群,并研究不同层次城市-大学群科研人员学术产出力的分布规律。本研究以人工智能领域的高被引论文作者为例,结合数据挖掘全面获取高被引论文作者的基本信息、工作信息、承担项目数据、论文产出数据和专利产出数据,利用可视化分析、倾向值匹配等方法探究其学术产出能力的分布规律,并进一步分析城市-大学对其学术产出的综合影响。研究结果发现,高被引论文作者主要集中在排名靠前的高等学校中,高校排名与其拥有高被引论文作者数量满足a 为负数的幂函数分布规律;从学术产出力分布来看,不同城市-大学群的高被引论文作者在学术产出上具有一定的差异性,层次较高的城市-大学群的学术产出力明显高于层次较低的,且离散程度较大;大学和城市对论文作者的学术产出有双重影响,且大学发展水平对学术产出的影响高于城市发展水平,大学的优质平台会弥补城市经济水平对科研人员学术产出造成的影响。
关键词 :
城市-大学群 ,
高被引论文作者 ,
学术产出
收稿日期: 2022-05-21
基金资助: 中国科学技术信息研究所创新研究基金青年项目“科研团队结构与团队效能关系的实证研究”(QN2022-13);中国科学技术信息研究所创新研究基金面上项目“基于‘有组织科研’成效定量监测的战略科技力量评价”(MS2022-06)。
作者简介 : 张贵兰,女,1993年生,博士,助理研究员,主要研究领域为科学计量学;潘云涛,女,1967年生,研究员,硕士生导师,主要研究领域为情报学;郑楚华,女,1991年生,博士,助理研究员,主要研究领域为心理学;王海燕,女,1974年生,博士,副研究员,主要研究领域为情报学;马峥,男,1975年生,博士,研究员,主要研究领域为情报学,E-mail:mazheng@istic.ac.cn;
引用本文:
张贵兰, 潘云涛, 郑楚华, 王海燕, 马峥. 城市-大学群高被引论文作者学术产出力分布规律研究[J]. 情报学报, 2022, 41(10): 1024-1033.
Zhang Guilan, Pan Yuntao, Zheng Chuhua, Wang Haiyan, Ma Zheng. Academic Output Distribution in Authors of Highly Cited Papers among Different City-University Clusters. 情报学报, 2022, 41(10): 1024-1033.
链接本文:
https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2022.10.003 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2022/V41/I10/1024
1 刘晖, 李嘉慧. 论大学与城市发展的时空逻辑[J]. 教育发展研究, 2018, 38(5): 1-7. 2 朱英, 郑晓齐, 章琰. 中国科技创新人才的流动规律分析——基于国家“万人计划”科技创新领军人才的实证研究[J]. 中国科技论坛, 2020(3): 166-173. 3 解兆丹, 杨永环. “环境-科研效能感”下的高校青年科技人才创新能力研究[J]. 科学管理研究, 2020, 38(1): 148-152. 4 Bland C J, Center B A, Finstad D A, et al. The impact of appointment type on the productivity and commitment of full-time faculty in research and doctoral institutions[J]. The Journal of Higher Education, 2006, 77(1): 89-123. 5 Dubbelt L, Rispens S, Demerouti E. Work engagement and research output among female and male scientists[J]. Journal of Personnel Psychology, 2016, 15(2): 55-65. 6 魏雅慧, 刘雪立, 刘睿远. 不同身份作者的科研产出力与学术影响力分析——以情报学CSSCI期刊为例[J]. 中国科技期刊研究, 2018, 29(2): 159-164. 7 靳露. 高等教育学科教师科研产出的影响因素研究——基于人口统计学视角[D]. 兰州: 兰州大学, 2021. 8 钱艳俊, 林军, 景飞, 等. 留学经历对科研人员至关重要吗? ——以高被引国际论文为例[J]. 情报资料工作, 2018(5): 100-106. 9 王双, 赵筱媛, 潘云涛, 等. 学术谱系视角下的科技人才成长研究——以图灵奖人工智能领域获奖者为例[J]. 情报学报, 2018, 37(12): 1232-1240. 10 陈丽媛, 荀渊. 学术人才国际流动如何影响科研产出——以四所“双一流”建设高校的经济学科为例[J]. 教育发展研究, 2020, 40(21): 11-19. 11 李纲, 刘先红. 科研团队中学术带头人的合作特征及其对科研产出的影响[J]. 情报理论与实践, 2016, 39(6): 70-75. 12 刘俊婉. 科学合作对高被引科学家论文产出力的影响分析[J]. 情报科学, 2014, 32(12): 77-81. 13 李欢, 杨希. “双一流”建设学科团队青年教师晋升标准对科研产出的影响——基于高校国家重点实验室的调查分析[J]. 重庆高教研究, 2019, 7(5): 45-56. 14 杨梦婷, 潘启亮. 我国原创性科研成果产出的影响因素和激励机制研究[J]. 科技管理研究, 2021, 41(9): 15-20. 15 张光磊, 廖建桥, 金鑫. 社会资本、学术寻租与教职终身制——高校科研工作者教职聘任制模式研究[J]. 高等教育研究, 2008, 29(12): 28-34. 16 周霞, 何小文, 张骁. 社会资本对科研产出的影响因素研究——基于“985”高校的实证[J]. 科技管理研究, 2016, 36(8): 87-90, 102. 17 Albert C, Davia M A, Legazpe N. Determinants of research productivity in Spanish academia[J]. European Journal of Education, 2016, 51(4): 535-549. 18 Fursov K, Roshina Y, Balmush O, et al. Determinants of research productivity: an individual-level lens[J]. Foresight and STI Governance, 2016, 10(20): 44-56. 19 Kennedy M R, Brancolini K R, Kennedy D P. An exploratory study of accomplished librarian-researchers[J]. Evidence Based Library and Information Practice, 2020, 15(1): 179-217. 20 周亮, 张亚. 中国顶尖学术型人才空间分布特征及其流动趋 势——以中国科学院院士为例[J]. 地理研究, 2019, 38(7): 1749-1763. 21 方勇, 邵振权, 冯勇. 国家杰出青年科学基金项目负责人成长特征研究——基于学术生命周期理论与数据分析[J]. 中国高校科技, 2021(7): 28-33. 22 靳军宝, 曲建升, 吴新年, 等. 中国高层次科技人才省际流动复杂网络特征研究[J]. 科技管理研究, 2021, 41(21): 112-118. 23 刘先红. 我国高层次科技人才流动的规模分布与空间格局[J]. 中国科技人才, 2021(5): 31-40. 24 王运红, 贾佳, 郑雯雯, 等. 高成长性青年科技人才的分布特征与发展建议——基于从事基础研究的青年博士群体分析[J]. 中国基础科学, 2021, 23(5): 64-70. 25 Zhao Z Y, Bu Y, Kang L L, et al. An investigation of the relationship between scientists’ mobility to/from China and their research performance[J]. Journal of Informetrics, 2020, 14(2): 101037. 26 吕小康. 非随机数据的倾向值匹配: 逻辑、方法与局限[J]. 统计与决策, 2013(21): 79-81. 27 胡安宁. 倾向值匹配与因果推论: 方法论述评[J]. 社会学研究, 2012, 27(1): 221-242, 246. 28 工业和信息化部人才交流中心. 人工智能产业人才发展报告(2019—2020年版)[R]. 北京: 工业和信息化部, 2020. 29 Scott A J, Storper M. High technology industry and regional development: a theoretical critique and reconstruction[J]. International Social Science Journal, 1987, 39(2): 215-232. 30 叶梦伟. 粤港澳大湾区战略背景下珠三角九市人才引进政策的评述分析[J]. 营销界, 2020(21): 57-58. 31 泽平宏观: 2020中国城市人才吸引力排名[EB/OL]. (2020-05-12) [2021-07-13]. http://www.199it.com/archives/1047250.html. 32 王若宇, 黄旭, 薛德升, 等. 2005—2015年中国高校科研人才的时空变化及影响因素分析[J]. 地理科学, 2019, 39(8): 1199-1207. 33 张宝生, 王天琳, 王晓红. 政府科技经费投入、研发规模与高校基础研究科研产出的关系——基于省际面板数据的门槛回归分析[J]. 中国科技论坛, 2021(4): 55-63, 74. 34 孙健. 人才集聚的理论分析与实证研究[M]. 北京: 科学出版社, 2014. 35 刘思峰, 王锐兰. 科技人才集聚的机制、效应与对策[J]. 南京航空航天大学学报(社会科学版), 2008, 10(1): 47-51.