科研人員職業生涯成長軌跡的性別差異研究

譚春輝　李明磊　王儀雯等

關鍵詞： 科研人員； 成長軌跡； 性別差異； 履歷分析； 生存分析； Ｃｏｘ 比例風險回歸

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０７．０１１

〔中圖分類號〕Ｇ３１６ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） ０７－０１２５－１０

進入２１ 世紀以來， 科技的發展呈現日新月異的圖景， 世界各國（地區）之間的競爭也日益激烈，其本質是人才的競爭， 人才強， 則國家強， 科技人才在國際競爭中扮演著越來越重要的角色。黨和國家領導人始終很重視我國的科研人才隊伍建設， 制定并出臺了許多促進科研人才培養和成長的政策，科研人員在當今社會中的重要性不言而喻。在科研人員成長中有一個由來已久的問題， 那就是性別差異普遍存在。在２０２２ 年第五屆世界頂尖科學家論壇“她” 論壇上， 中國科學院文獻情報中心與愛思唯爾聯合發布了第一份以性別視角解讀中國科研生態的研究報告《性別視角下的中國科研人員畫像》。報告指出“世界科研領域內的性別失衡現象仍然長期存在， 中國也面臨類似情況”［１］ 。由于性別差異的存在使得女性科研人員在科研工作中長期處于劣勢， 很難攀登科研的頂峰， 難以創造符合自身的價值。隨著社會的發展和現代科技的進步， 性別差異問題越來越受到人們的關注。科研人員的成長過程會呈現出一定的規律， 因此非常有必要對科研人員職業生涯的成長軌跡進行研究， 并分析其中的性別差異， 從而為國家挖掘潛在的人才和制定人才政策提供有價值的參考和建議， 并為改變當前存在的性別差異狀況做出貢獻。

已有的對于科研人員職業生涯成長規律和影響因素的研究主要集中在高層次科技人才這一群體，國外以諾貝爾獎得主和多個學科領域的高水平科技人才為主［２］ 。哈里特·朱克曼［３］ 通過對美國的９２ 位諾貝爾獎獲得者進行訪談， 收集了他們的教育背景、工作經歷等信息， 進而總結了諾貝爾獎獲得者的成長規律， 這是國內外對科研人員成長規律開展研究的開端。此后， 越來越多的學者從多種角度入手對科研人員的成長規律開展了研究。Ｃｏｓｔａｓ Ｒ 等［４］ 使用文獻計量學方法， 分析了科學家的年齡對其科研產出的影響以及年齡對于不同級別的科學家的影響。Ｃａｏ Ｃ［５］ 以中國科學院的院士為研究對象， 發現院士的特點包括大多出生于江浙地區， 畢業院校多為重點大學并且有名師的指導， 父母受教育的程度對院士成長的影響要大于收入這一因素。Ｂｅｓｓｅｌａａｒ Ｐ Ｖ Ｄ等［６］ 、Ｃｒｏｗｌｅｙ Ｍ Ｊ 等［７］ 分別對科研人員在科研生涯早期獲得資助對職業發展的影響進行了研究， 發現職業生涯早期的資助對科研人員職業的發展有著很大的影響。與國外相似， 國內對科研人員職業生涯成長規律的研究主要以院士、長江學者、杰青等為對象。姜璐等［８］ 以青年長江學者為研究對象， 運用履歷（ＣＶ）分析法對學者的履歷信息進行分析， 得出了拔尖創新學術人才的成長規律； 唐琳等［９］ 以北京大學國家杰出青年基金獲得者為例， 根據學者的履歷信息對科技人才的成長軌跡進行了實證研究； 宋曉欣等［１０］ 從內部條件和外部環境探究了教育學學科２２ 位長江學者的成長規律； 李祖超等［１１］ 基于稀疏矩陣與粒子群算法， 對２００３—２０１４ 年的１ ８２３名國家杰出青年基金的資助者的成長歷程進行了分析； 李素礦等［１２］ 采用定量分析和定性分析結合的方法， 總結了我國地質學青年拔尖人才的特征； 孟玲娜［１３］ 從生態學視角， 探究了我國圖書情報領域高層次人才的成長規律； 穆榮平等［１４］ 以諾貝爾科學獎獲得者和中國科學院院士為對象， 通過統計分析、描述分析等方法對杰出科學家的成長規律進行了深入分析。田瑞強等［１５］ 、張建衛等［１６］ 、馬瑞［１７］ 將履歷分析法與生存分析法結合運用， 探究了科研人員的成長規律以及成長過程中的影響因素。通過對文獻梳理后發現， 已有的研究多以描述性統計分析和文獻計量分析為主， 得出的分析結果缺少動態特性； 研究對象以高層次科學家為主， 缺乏對普通研究人員的研究，得出的結論反映了高水平科研人員的成長路徑， 對于高水平科技人才成長規律的總結和培養政策的制定很有指導意義， 但能獲得這些榮譽和達到這一能力的人很少， 得出的結論缺乏一定的普遍適應性；對科研人員的性別差異僅進行了簡單的描述， 很少將性別差異當作主要的研究主題進行分析。

近現代以來， 隨著工業革命的進行和科技的不斷進步， 女性的地位逐漸得到提高， 雖然在科研隊伍中女性所占的比重不斷擴大， 但仍然處于較低的水平［１８］ ， 性別差異問題依舊很突出。Ｌｉｕ Ｊ 等［１９］ 以經濟學領域論文的作者為對象， 研究了男性和女性在論文產出和影響力的表現， 男性處于優勢地位，證明了女性參與科研合作的重要性。Ｋｗｉｅｋ Ｍ 等［２０］對來自８５ 所大學的２５ ４６３名國際知名的波蘭大學教授， 進行了國際合作中的性別差異研究， 發現了性別差異在合作強度、學術地位、年齡和學科等方面有著不同的表現。Ｏｚｅｌ Ｂ 等［２１］ 基于土耳其國家級出版物書目數據， 研究了性別差異對出版生產力和土耳其社會科學的科學合作模式的影響。ＫｒｅｔｓｃｈｍｅｒＨ 等［２２］ 對１４ 種以性別研究為主題的期刊， 進行分析得出： 一是女性在合作中有著很高的地位； 二是女性在文章中作為第一作者的比例相對較高。ＡｂｒａｍｏＧ 等［２３］ 對意大利７４ 所高校的１６ ５００名申請晉升職稱的人員的晉升情況進行了統計分析， 分析結果表明， 當候選人和委員會主席同為男性時， 男性候選人在競爭中更容易勝出。張琳等［２４］ 、譚春輝等［２５］研究了我國科研人員在科研產出中的性別差異。張寧等［２６］ 對截至２０１７ 年底， ＯＲＣＩＤ 數據庫中有跨國流動經歷的２６ ３１５位科研人員簡歷進行分析， 研究了科研人員流動中的性別差異。柏璐等［２７］ 對國家杰出青年科學基金女性獲得者的教育背景和成長環境進行了分析， 并對促進女性科技工作者成長提出了若干建議。朱依娜等［２８］ 基于２０１１ 年中國科學技術發展戰略研究院完成的“我國科技工作者的時間利用狀況調查”， 從調查樣本中選取高校教師作為研究對象， 研究發現， 高校教師在時間分配和科研產出方面均呈現出性別差異。Ｈｕａｎｇ Ｊ 等［２９］ 基于Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 數據庫中科研人員的發文記錄， 以可視化的方式展示了多個學科在學術產出方面的性別差異。當前以性別差異為主題的研究大多僅分析了科研人員在科研產出中的性別差異， 缺乏對科研人員性別差異更多更深層次的研究。

２０２２ 年９ 月， 國務院學位委員會、教育部發文將一級學科“圖書情報與檔案管理” 的名稱更改為“信息資源管理”， 作為我國人文社會科學中的重要學科， 更名后學科有了更加豐富的外延和內涵，呈現出蓬勃的生命力和廣闊的發展前景。因此， 為了探究科研人員職業生涯成長軌跡中的性別差異，本研究選取圖書館、情報與文獻學學科中２０１８—２０２２ 年獲得國家社科基金一般項目支持的３７９ 名科研人員作為研究對象， 采用履歷分析法和生存分析法相結合來探究圖情檔學科中科研人員成長軌跡中的性別差異及其影響因素。一般項目的科研人員數量較多， 既包括已經獲得重大成就的科研人員，也有正在科研事業上嶄露頭角的科研新星， 并且各個年齡段都有分布， 人員覆蓋面較廣， 對于這一群體的成長軌跡的性別差異開展研究， 可以得出圖情檔學科科研人員性別差異的普遍表現及影響因素，從而為改善科研人員的性別差異和為女性科研人員獲得更好的科研環境提供有價值的建議和解決方案， 推動學科人才隊伍結構的優化和學科的發展。

１ 研究方法與數據

１.１ 研究方法

１.１.１ 生存分析法

生存分析（Ｓｕｒｖｉｖａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ）是對事物某一狀態從開始到結束（另一事件發生）， 即該狀態持續時間的描述與解釋［３０］ 。生存分析法的一個巨大的特點是它可以處理刪失數據。生存函數是生存分析中的一個重要概念， 用一個非負隨機變量Ｔ 來表示生存時間， 生存函數即為隨機變量Ｔ 越過時間ｔ 的概率［１５］ 。生存分析通過生存函數來揭示事件在每一個時間節點的生存率， 從而得到動態事件的發生規律和影響因素。

生存分析法主要包括非參數分析法、半參數分析法和參數分析法等多種類型的方法， 非參數分析法中的Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 方法可以分析單一風險因素對生存時間的影響［３１］ 。因此， 本研究采用Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 方法分析男性和女性兩組科研人員在不同職稱階段的生存時間。另外， 本研究也考察了影響科研人員職業發展過程的因素， 采用生存分析法中的Ｃｏｘ比例風險回歸方法分析進入到每個職稱階段時的年齡、國外留學訪學經歷、機構間的流動經歷、博士后經歷、擔任職務經歷以及在每個階段的論文產出數量等因素所帶來的科研人員職業發展過程中的性別差異。Ｃｏｘ 分析通過建立生存時間隨風險因素變化的回歸模型確定對生存時間具有影響的預后因素， 根據風險因素在模型中的影響對生存率進行預測［１５］ 。在Ｃｏｘ 回歸模型中因變量為風險率ｈ（ｔ）：

式（１） 中ｈ_０是基準的生存分布的風險函數，Ｂ是回歸系數， ｘ為預后變量（影響因素）。Ｃｏｘ 比例風險回歸模型通過在風險函數與研究因子之間建立類似廣義線性模型的關聯， 從而考察研究因子對風險函數的影響作用。Ｃｏｘ模型通過將部分似然度最大化來實現對因子向量Ｘ 的系數向量Ｂ的估計［３２］ 。

科研人員職業生涯成長過程中有兩個重要的時間節點： 晉升副高職稱和晉升正高職稱， 這兩個時間節點在科研人員成長過程中有著重要的意義， 是科研人員成長過程中非常重要的時刻， 是科研人員教學和科研能力的反映。因此， 本研究將起始事件分別定義為科研人員獲得中級職稱和副高職稱的時間； 終點事件分別定義為科研人員晉升副高職稱和晉升正高職稱的時間。在本研究截止時仍沒有出現終點事件的數據稱為刪失數據。本研究將生存狀態變量定義為科研人員是否進入到某一職稱階段， 生存狀態變量有兩個水平： １－進入某一職稱階段； ０－未能進入某一職稱階段。生存時間為研究對象自取得中級職稱至副高職稱和副高職稱至正高級職稱兩個階段所歷經的時間。

１.１.２履歷分析法

履歷包含了科研人員許多重要的個人信息， 是科研人員成長過程的真實寫照。履歷分析法， 也被稱為ＣＶ 方法， 是以科技人員的履歷（Ｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍ Ｖｉ?ｔａｅ，簡稱ＣＶ）作為數據來源， 對ＣＶ 中包含的科技人員詳盡的個人信息進行編碼和分析， 同時使用合適的描述統計分析方法， 以此為基礎來分析科技人才的職業發展軌跡、職業特征、流動模式以及對科技人員個人和組織進行科學的評價等問題［３３］ 。本研究將履歷分析法和生存分析法相結合來分析我國２０１８—２０２２年獲得國家社科基金一般項目支持的圖書館、情報與文獻學學科的科研人員的履歷信息，通過科研人員的履歷信息探究他們的成長軌跡中存在的性別差異。

１.２ 研究數據

本研究選取２０１８—２０２２年獲支持的圖書館、情報與文獻學學科的國家社會科學基金一般項目的負責人作為研究對象， 通過中國知網、百度百科、個人主頁、官方網站等多種渠道， 廣泛收集科研人員的履歷信息。履歷信息具體包括科研人員的姓名、性別、出生年份、最高學歷、最高學歷畢業院校及類型、當前的職稱、首篇論文的發表時間、各級職稱的獲得時間、是否有國外留學訪學經歷、是否有博士后經歷、是否有機構流動經歷（如學校之間的流動、學校與科研機構之間的流動）、是否擔任職務、在各個階段的發文情況（以第一作者發表的中文核心期刊和ＣＳＳＣＩ 論文數量）和在進入到各個階段時的年齡這些成長軌跡的相關信息。最后將收集到的數據錄入Ｅｘｃｅｌ 中形成本研究原始的數據庫， 然后對收集到的原始數據進行編碼， 如男性編碼為１， 女性編碼為０，數據通過ＳＰＳＳ軟件進行統計分析。

２ 數據分析

２.１描述性統計分析

２０１８—２０２２ 年一共有５２６ 位科研人員獲批了圖情檔學科國家社科基金一般項目， 經過對數據收集后， 共有３７９ 位學科內的科研人員的個人履歷信息被完整收集， 男性科研人員有２０５ 位， 女性科研人員有１７４位。

１） 最高學歷。在最高學歷方面， 男性科研人員最高學歷為本科的有５ 位（占比２.４４％）、碩士有１６ 位（占比７.８０％）、博士有１８４ 位（占比８９.７６％），在女性科研人員中最高學歷為本科的有３ 位（占比１.７２％）、碩士有１２ 位（占比６.９０％）、博士有１５９位（占比９１.３８％）。近年來， 隨著我國教育事業的發展， 高校和科研院所對科研人員的學歷提出了更高的要求， 更高層次的學歷成為許多科研人員的重要需求， 因此在最高學歷方面， 科研人員的性別差異不明顯。

２） 畢業院校。在畢業院校類型方面， 男性科研人員中最終學歷的畢業院校為雙一流高校（包括雙一流學科高校）的有１７９ 人（占比８７.３２％）、非雙一流高校和研究機構的有１８ 人（占比８.７８％）、境外高校的有８ 人（占比３.９０％）， 女性科研人員中最終學歷畢業院校為雙一流高校的有１６０ 人（占比９１.９５％）、非雙一流高校和研究機構的有１２ 人（占比６.９０％）、境外高校的有２ 人（占比１.１５％）。畢業院校的類型對于科研人員日后的發展起著重要的作用， 層次高的學校能為學生成長和發展提供更多的資源， 一般項目的負責人大多畢業于雙一流高校， 這為負責人日后的發展打下了堅實的基礎。

３） 當前職稱。在當前職稱方面， 男性科研人員中有正高職稱１３７ 人（占比６６.８３％）、副高職稱６６ 人（占比３２.２０％）、中級職稱２ 人（占比０.９７％），女性科研人員中有正高職稱９７ 人（占比５５.７５％）、副高職稱７３ 人（占比４１.９５％）、中級職稱４ 人（占比２.３０％）。男性科研人員中正高級職稱的占比要稍高于女性科研人員， 女性在獲得高職稱上處于一定的劣勢； 而在副高和中級職稱中， 女性的占比要較高于男性， 更高比例的女性有著職稱晉升的空間， 這表明在一定程度上， 項目立項時會對較低職稱的女性科研人員提供較多的支持。在職稱評定中， 女性較易受到傳統觀念、生育等因素的影響，從而會有一定概率受到不公平的對待， 影響女性的職業發展。

４） 工作單位地域分布。科研人員工作單位的地區分布很不均衡， 如表１ 所示， 男性和女性科研人員大多集中在我國東部和中部地區， 占比分別高達８１.０％和９０.２３％， 中東部地區經濟發展水平和資源數量較西部地區有著很大的優勢， 也能獲得更多的政策支持， 能夠吸引更多的人才流入， 科研人員的地區分布有著較大的不均衡性， 國家針對這一情況也推出了很多政策， 如西部大開發和中部崛起， 未來隨著各地經濟的發展和政策的支持， 這種不均衡現狀會得到很大改善。

５） 年齡分布。如圖１ 所示， 科研人員無論是男性還是女性， 年齡在３０～７０ 歲之間均有分布， 年齡跨度較大， 包含的年齡段很豐富， 覆蓋了科研人員群體的大多數年齡階段。一般項目在國家社科基金中的申請難度處于中間水平， 申請到的難度較重大和重點項目小， 因此會吸引各個年齡段的科研人員，年齡分布呈現出多樣的狀態。

２.２ Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 分析

經過對數據的收集整理后， 共完整獲取了３７９位科研人員的履歷數據， 其中男性２０５ 人， 女性１７４ 人。截至目前， 在中級至副高職稱階段中， 男性有兩名是中級職稱， 女性中有４ 名， 刪失比分別為１.０％和２.３％。通過圖２ 可以看出， 在中級至副高職稱階段， 女性的生存曲線除小部分與男性重合外， 其他節點均處于男性生存曲線的上方， 這表明女性的生存率高， 生存風險較低， 總體上晉升副高職稱的速度較慢； 男性的生存曲線位于下方， 表明男性的生存率低， 生存風險較高， 總體上晉升副高職稱的速度較快。對這一階段的數據分析后發現，卡方分布中的Ｌｏｇ Ｒａｎｋ 檢驗Ｐ 值為０.０１０， Ｂｒｅｓｌｏｗ檢驗Ｐ 值為０.００２， 均小于０.０５， 可以認為科研人員在從中級職稱晉升到副高級職稱的職業生涯成長過程中存在著較為顯著的性別差異。

在副高至正高職稱階段中， 男性共有１３８名獲得了正高職稱， 女性共有９５ 人獲得了正高職稱，刪失比分別為３２.７％ 和４５.４％。通過圖３ 的生存函數圖可以看出， 在副高至正高階段， 女性的生存曲線絕大多數時刻處于男性生存曲線的上方， 這表明女性的生存率高， 生存風險較低， 總體上晉升至正高職稱的速度較慢； 男性的生存曲線位于下方，表明男性的生存率低， 生存風險較高， 總體上晉升至正高職稱的速度較快。對這一階段的數據分析后發現， 卡方分布中的Ｌｏｇ Ｒａｎｋ 檢驗Ｐ 值為０.０００，Ｂｒｅｓｌｏｗ 檢驗Ｐ 值為０.０００， 均小于０.０５， 可以認為科研人員在從副高職稱晉升到正高級職稱的過程中存在著顯著的性別差異。

通過圖３ 可知， 性別差異在科研人員成長過程中有著顯著的表現。無論是中級至副高階段， 還是副高至正高階段， 女性總體的成長速度均低于男性， 男性職稱晉升的速度較快， 女性在職業成長中處于較為明顯的劣勢。

２.３ Ｃｏｘ 比例風險回歸分析

通過上一節對科研人員在兩個成長階段進行Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 分析得出了科研人員在不同職稱階段的成長速度上存在著顯著的性別差異， 科研人員的成長階段受到哪些因素影響？ 下面將通過Ｃｏｘ 比例風險回歸模型來分析有哪些因素對科研人員的成長產生了影響。

本研究采用Ｃｏｘ 比例風險回歸模型對圖情檔學科獲批國家社科基金一般項目負責人成長過程的生存狀況進行分析， 試圖探究影響科研人員成長過程的因素， 具體包括科研人員在進入每個職稱階段時的年齡、國外留學訪學經歷、機構流動經歷等在數據收集階段獲取的履歷信息。本研究參考ＧａｕｇｈａｎＭ［３４］ 開展的ＮＩＨ 資助對科研人員職業發展影響的研究， 建立的科研人員成長生存函數為：

１） 中級至副高階段的Ｃｏｘ 回歸結果分析

在Ｃｏｘ 回歸結果的表格中， Ｅｘｐ（Ｂ）表示相對危險度， 即各因素的取值每增加１ 個單位， 風險率ｈ（ｔ）會比原來的水平增加相應的倍數［１６］ ； 回歸系數Ｂ 的取值正負表示風險率變化的方向， 回歸系數的值為正時表示風險率會變大， 反之風險率會變小。

分析結果顯示， 男性在副高階段的模型總體檢驗具有顯著性（Ｐ＜０.００１）。表２ 是男性研究人員在副高階段的Ｃｏｘ 回歸模型的分析結果， 從表中可以看出， 年齡和機構流動經歷對男性在副高階段的成長具有顯著的影響（Ｐ＜０.０５）。年齡因子回歸系數的估計值為－０.１５１， 其平均效果為ｅ^{－０.１５１}＝０.８６０， 因為年齡的回歸系數為負值， 可以認為年齡會降低男性在中級至副高職稱階段的風險率， 減緩了男性研究人員在這一階段的晉升速度。機構流動經歷因子回歸系數的估計值為０.４８４， 其平均效果為ｅ^{０.４８４}＝１.６２３， 可以認為機構流動經歷會增加男性在中級至副高職稱階段的風險率， 加快了男性科研人員在這一階段的晉升速度， 有機構流動經歷的男性研究人員更容易得到晉升， 晉升的概率為沒有機構流動經歷的１.６２３ 倍。總的來說， 年齡因子對男性科研人員在副高職稱階段的生存風險具有降低作用， 而機構流動經歷因子對男性科研人員在副高職稱階段的生存風險具有增加作用， 其他的因子對男性科研人員在該階段生存風險的影響并不顯著。

分析結果表示， 女性在副高階段的模型總體檢驗具有顯著性（Ｐ＜０.００１）。表３ 是女性科研人員在副高階段的Ｃｏｘ回歸模型的分析結果。從表中可以看出， 年齡對女性在副高階段的成長具有顯著的影響（Ｐ＜０.００１）， 年齡因子的回歸系數為負數， 表明其會降低女性在中級至副高職稱階段的風險率， 減緩女性科研人員在這一階段的晉升速度， 平均效果為ｅ^{－０.３４８}＝０.７０６， 即年齡每增加１ 歲， 女性科研人員晉升到副高職稱的概率為原來的０.７０６ 倍。其他的因子如國外留學訪學經歷、機構流動經歷等對女性在該階段晉升的影響不顯著。

２） 副高至正高階段的Ｃｏｘ 回歸結果分析

分析結果表示， 男性在正高階段的模型總體檢驗具有顯著性（Ｐ＜０.０５）。表４ 是男性科研人員在正高階段的Ｃｏｘ 回歸模型的分析結果， 從表中可以看出， 年齡對男性在正高階段的成長具有顯著的影響（Ｐ＜０.００１）。和副高職稱階段相同， 年齡在男性科研人員正高職稱的成長過程中也有著顯著的影響。年齡因子的回歸系數為負數， 表明其會降低男性在副高至正高職稱階段的風險率， 減緩了男性科研人員在這一階段的晉升速度， 其平均效果為ｅ^{－０.１２５}＝０.８８２。即年齡每增加１ 歲， 男性科研人員晉升到正高職稱的概率為原來的０.８８２ 倍。其他的因子如國外留學訪學經歷、機構流動經歷等對男性在該階段晉升的影響不顯著。

分析結果表示， 女性在正高階段的模型總體檢驗具有顯著性（Ｐ＜０.００１）。表５ 是女性科研人員在正高階段的Ｃｏｘ 回歸模型的分析結果， 從表中可以看出， 年齡和國外留學訪學經歷對女性在正高階段的成長具有顯著的影響（Ｐ＜０.０５）。年齡因子回歸系數的估計值為－０.２３５， 其平均效果為ｅ^{－０.２３５}＝０.７９１，因為年齡的回歸系數為負值， 可以認為年齡會降低女性在副高至正高職稱階段的風險率， 減緩了女性科研人員在這一階段的晉升速度， 年齡每增加１ 歲，女性科研人員晉升到正高職稱的概率為原來的０.７９１倍。國外留學訪學經歷因子回歸系數的估計值為０.４６７， 其平均效果為ｅ^{０.４６７}＝１.５９６， 可以認為國外留學訪學經歷會增加女性在副高至正高職稱階段的風險率， 加快女性科研人員在這一階段的晉升速度，有國外留學訪學經歷的女性科研人員更容易得到晉升， 晉升的概率為沒有國外留學訪學經歷的１.５９６倍。其他的因子如機構流動經歷、博士后經歷等對女性在該階段晉升的影響不顯著。與副高階段不同的是， 除年齡因子外， 國外留學訪學經歷因子也對女性科研人員在正高階段的成長有著顯著的影響。

３ 研究結論、啟示與展望

３.１ 研究結論

２０１８—２０２２年共有５２６名研究人員獲批了圖書館、情報與文獻學學科國家社科基金一般項目，經過對科研人員履歷信息進行收集后， 共收集到了３７９份完整的履歷信息。本研究以履歷信息完整的科研人員為對象開展了對他們的職業生涯成長軌跡的研究， 通過描述性統計分析概述了圖情檔學科科研人員的基本情況， 使用生存分析法深入分析其中存在的性別差異及影響因素。

基于描述性統計分析發現， 圖情檔科研人員在當前職稱方面， 男性中高級職稱的占比要較高于女性， 高級職稱比例存在著一定的性別差異； 在最終學歷和最終學歷畢業院校、工作單位地域分布、年齡分布等方面無明顯的性別差異。

通過對科研人員的履歷數據進行Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ分析后發現， 圖情檔學科內研究人員職稱的晉升速度存在著顯著的性別差異。職稱晉升是科研人員成長過程中的重要事件， 無論是在中級至副高階段，還是副高至正高階段， 女性職稱晉升的速度在總體上低于男性， 需要更長的時間才能晉升到下一職稱，女性職稱晉升的困難程度要高于男性。

通過Ｃｏｘ 比例風險回歸模型發現了圖情檔學科科研人員在職稱晉升時受到的影響因素。年齡因素在成長的各個階段都降低了男性和女性科研人員的生存風險， 降低了科研人員的成長速度。這與張建衛等［１６］ 的研究結果一致， 該研究認為， 人文社會科學學者的成長與年齡有著較高的相關性。智慧“高原論” 認為， 智慧與年齡之間呈現曲線關系， 智慧從青年時期開始增加， 在中年達到頂峰， 然后開始逐年下降［３５］ ， 智慧的下降會使科研人員的學術能力弱化， 從而影響到科研人員職稱的晉升。除年齡因素外， 機構流動經歷對男性科研人員在副高階段的成長具有促進作用， 具有較強能力的科研人員往往會有更多的機構流動機會， 機構流動的經歷會拓展科研人員的人際關系和增加科研人員獲得更多學術資源的可能性， 從而對其職業成長具有重要的促進作用。國外留學訪學經歷對女性在正高階段的成長具有顯著的促進作用， 國外留學訪學經歷能夠開闊科研人員的科研視野， 幫助研究人員掌握國際科研的最新動態， 從而增強個人競爭力。此外， 國內越來越多的高校和科研院所在職稱評定時會考慮是否有過國外留學訪學經歷， 國外留學訪學經歷對科研人員的職稱晉升有著正向的促進作用。

３.２研究啟示

性別差異問題在科研人員隊伍中一直存在， 影響著女性科研人員的成長。本研究以圖情檔學科國家社科基金一般項目負責人為對象， 探究了科研人員職業生涯成長軌跡中的性別差異， 結合本研究得出的結論， 得出如下啟示：

１） 改進和完善職稱晉升的評估方式。女性科研人員在職業生涯的成長過程中會遇到無法避免的問題， 即在自身的家庭生活中相對于男性要投入更多的時間和精力， 并且在工作中會因生育而暫時離開工作崗位， 這會對女性的成長造成影響， 使女性在成長中處于相對的劣勢。因此， 國內高校和科研單位應對女性制定合理的考核方式， 如對處于生育階段的女性科研人員放寬職稱晉升的考核時間， 適當調整在引進女性科研人員時的年齡限制， 為女性科研人員的成長提供更多友好的政策。

２） 加強對外合作與交流。國外留學訪學經歷會使科研人員的視野更加開闊， 增強對科學研究前沿的把握能力， 能夠培養國際化思維和促進跨文化的交流， 從而提升科研人員自身的競爭力。同樣對于女性科研人員來說， 具有國外留學訪學經歷可以在職業生涯成長過程中縮小與男性的差距。因此，國內高校和科研單位應為女性科研人員的出國留學訪學提供更大的支持和更多的機會， 并給予鼓勵（如鼓勵女性科研人員更多地參與國際科研合作項目和國際學術會議、設立女性國外學術交流計劃等）， 向女性科研人員提供更多的政策傾斜， 為女性科研人員的職業生涯成長保駕護航。

３） 優化資源的地域分配。圖情檔學科科研人員工作單位的地域分布非常不均衡， 大部分集中于我國的中東部地區， 這些地域內社會經濟發達、科研資源豐富， 相比之下西部地區較缺乏科研資源、高水平的研究機構和學術交流平臺， 這樣會使得科研人員缺乏學術交流的機會， 能夠獲得的資源也更少， 可能會使較落后地區的女性科研人員在成長過程中遇到更多的困難和阻礙， 國家應該推出更多縮小科研資源分配地域差距的政策， 如資源分配時更多向落后地區傾斜、鼓勵女性科研人員參與跨地區合作， 從而更好地促進較落后地區女性科研人員的成長。

４） 女性科研人員要立足自身的優勢不斷提升自己。女性科研人員在參與科技工作時應基于自身獨特的優勢， 為科技發展提供新的思維方式和增長點。此外， 女性的科研興趣也與男性存在一定差異， 有利于拓展自己的科研領域［３６］ 。女性科研人員由于思維方式的不同， 可能會在出現科研瓶頸時提出新的觀點和方法來推動問題的解決； 女性科研人員不同的興趣關注點對于自身持續創新、不斷進步有著重要的作用。因此， 女性在科研工作中應該充分發揮自身的這些優勢， 增強自己的科研信心，縮小自己在成長過程中與男性的差異， 使自己在職業生涯的成長過程中不陷入過大的劣勢， 充分實現自己的人生理想和價值。

３.３ 研究展望

本研究考察了圖書館、情報與文獻學學科國家社科基金一般項目負責人職業生涯成長軌跡中的性別差異以及影響因素， 但有著不足和需要改進之處：①樣本量較少， 得出的結論可能會有一定的偏差和局限性， 未來將擴大數據范圍； ②未采用科研人員發表的英文論文， 得出的結論可能與客觀實際有一定的偏差； ③研究基于圖書館、情報與文獻學學科國家社科基金一般項目負責人， 得出的結論對其他學科的適用性會稍差， 后續研究將擴大學科范圍，對多學科的科研人員進行研究； ④不同類型院校對職稱晉升要求的條件不同， 研究中未對這一情況做分類處理， 后續將針對這一情況開展深入研究； ⑤研究通過履歷數據定量分析了科研人員成長軌跡的性別差異及影響因素， 未來可以將定量和定性分析方法結合起來， 更加深入地探究科研人員的成長軌跡； ⑥研究未考慮科研人員在獲批社科基金項目前后職業成長的變化， 后續的研究將納入這一指標深入分析。