【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 文獻(xiàn)調(diào)研的總結(jié)。這些研究對(duì)本論文有很大啟發(fā)，同時(shí)已往研究中也存在不足之處：168。 對(duì)影響科學(xué)家生產(chǎn)力年齡因素的定性分析較多，定量分析少，并且符合社會(huì)實(shí)際的政策建議較少；168。 對(duì)科學(xué)家生產(chǎn)力產(chǎn)出的合作因素考慮得較少；168。 沒有考慮科學(xué)界成員的年齡結(jié)構(gòu)。即沒有考慮到各個(gè)年齡段科學(xué)家占總?cè)藬?shù)的比例，根據(jù)科學(xué)家數(shù)目增長(zhǎng)的情況看，年輕人在任何時(shí)候的比例都很高，自然也就會(huì)做出大量的貢獻(xiàn)。所以，不單要考察若干年齡階段之間在科學(xué)上所作貢獻(xiàn)的比例如何，還要考察每個(gè)年齡階段的人數(shù)與所做科學(xué)貢獻(xiàn)之間的比例；168。 沒有考察科學(xué)家的壽命等因素對(duì)生產(chǎn)力年齡曲線的影響。由于壽命的長(zhǎng)短不同，使科學(xué)成就在不同年齡階段上的分布極不平衡，短壽的科學(xué)家后來便不可能做出任何貢獻(xiàn)，數(shù)據(jù)中如果不考率壽命的長(zhǎng)短，則把成就劃歸給年輕的科學(xué)家的比例勢(shì)必因這一事實(shí)而形成虛假的增加；針對(duì)國(guó)內(nèi)外對(duì)科學(xué)家生產(chǎn)創(chuàng)造力年齡問題研究的不足之處，筆者在進(jìn)行科學(xué)家生產(chǎn)力和創(chuàng)造力與年齡關(guān)系的研究時(shí)給予了充分關(guān)注，并提出自己的研究設(shè)想和方案：168。 以ISI高被引科學(xué)家個(gè)體為研究對(duì)象，研究其一生生產(chǎn)力產(chǎn)出的年齡變化。168。 充分考慮科學(xué)家生產(chǎn)力的合作因素，采用調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法對(duì)科學(xué)家的論文進(jìn)行計(jì)算。168。 將科學(xué)家分成中、青、老三種類型分別進(jìn)行考察其科研論文產(chǎn)出的年齡分布。168。 將諾貝爾獲獎(jiǎng)?wù)叩膲勖紤]進(jìn)我們的研究中，分析壽命與科研產(chǎn)出年齡之間的關(guān)系。168。 利用心理學(xué)、教育學(xué)、社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的方法和理論，從定性和定量?jī)蓚€(gè)角度對(duì)影響科學(xué)家生產(chǎn)力創(chuàng)造的內(nèi)因和外因進(jìn)行分析，并結(jié)合實(shí)際提出社會(huì)創(chuàng)造力模型和行動(dòng)方案。 二、 研究方案（具體說明課題研究?jī)?nèi)容，論文的特色與創(chuàng)新之處，研究中所面臨的困難，要重點(diǎn)解決的關(guān)鍵問題，本課題所要達(dá)到的目標(biāo)或要取得的成果）： （一）研究?jī)?nèi)容具體研究分別從ISI高被引科學(xué)家生產(chǎn)力和年齡的關(guān)系、諾貝爾獎(jiǎng)獲得者的社會(huì)年齡分析、中國(guó)科學(xué)院和中國(guó)高等教育機(jī)構(gòu)教職工的年齡結(jié)構(gòu)、影響科學(xué)精英生產(chǎn)力和創(chuàng)造力的社會(huì)因素、為社會(huì)培育科學(xué)精英提供建議和構(gòu)想等幾個(gè)方面進(jìn)行研究。生產(chǎn)力和創(chuàng)造力與年齡的關(guān)系其他因素成因探討政策建議生產(chǎn)力的年齡屬性其他教育制度綜合分析創(chuàng)造力的年齡屬性建立相關(guān)因素量化模型案例分析內(nèi)因外因人格、心靈科技政策認(rèn)知、思惟科技政策圖2 論文的基本框架1. 科學(xué)界的精英 科學(xué)界的精英分別對(duì)高被引科學(xué)家和諾貝爾獎(jiǎng)獲得者進(jìn)行介紹 精英的評(píng)選制度高被引科學(xué)家和諾貝爾獎(jiǎng)獲得者的評(píng)選制度科技政策、教育、科研環(huán)境、年齡、性別、國(guó)家獎(jiǎng)勵(lì)體系等2. ISI高被引科學(xué)家生產(chǎn)力和年齡的關(guān)系（ISI高被引科學(xué)家的生產(chǎn)力的年齡分布） 數(shù)據(jù)與方法： 數(shù)據(jù)： ISI高被引數(shù)據(jù)庫(kù)（ISI ）涵蓋了生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)、社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等21個(gè)領(lǐng)域中1981—1999年被引在前250名的科學(xué)家簡(jiǎn)歷和發(fā)表論文的信息。截至目前為止，21個(gè)領(lǐng)域共有5371位各國(guó)高被引科學(xué)家，其中具有出生日期或取得博士學(xué)位日期信息的科學(xué)家有2000多位，每位科學(xué)家平均發(fā)表論文300篇左右。 根據(jù)數(shù)據(jù)初步統(tǒng)計(jì)結(jié)果，世界科技五強(qiáng)依然進(jìn)入ISI高被引總?cè)藬?shù)的前六名，加拿大作為一支新秀排名第五，超過了法國(guó)?？傮w說來，美國(guó)的人數(shù)最多，共計(jì)3591名，占所有高被引人數(shù)的67％，其次是英國(guó)（390人）、德國(guó)（222人）、日本（203人）、加拿大（156人）和法國(guó)（129人），其余國(guó)家的高被引人數(shù)都在100名以下。值得一提的是，中國(guó)有15位科學(xué)家進(jìn)入世界高被引科學(xué)家之列。分別考察21個(gè)學(xué)科各國(guó)人數(shù)，美國(guó)的人數(shù)比例仍然遙遙領(lǐng)先，在各個(gè)學(xué)科中都占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。總體來說，除美國(guó)以外的前五名人數(shù)最多的國(guó)家在各個(gè)學(xué)科的分布都比較均勻，但也有一些國(guó)家在某些學(xué)科中有較大的影響力，譬如英國(guó)在神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)和藥理學(xué)的人數(shù)比例較高，日本在農(nóng)業(yè)科學(xué)、生物和生物化學(xué)中有優(yōu)勢(shì)，德國(guó)在化學(xué)中人數(shù)較多。中國(guó)的高被引科學(xué)家主要分布在計(jì)算機(jī)科學(xué)（5人）、生物與生物化學(xué)（3人）、物理學(xué)（2人）、數(shù)學(xué)（2人）、工程學(xué)（1人）、藥理學(xué)（1人）和動(dòng)植物科學(xué)（1人）7個(gè)學(xué)科中。 方法 相關(guān)性分析；調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法和平均計(jì)數(shù)法。平均計(jì)數(shù)法：既不論名次如何，按“每人一次”的方法計(jì)算，即不管這篇是否是合作論文，不管合作論文的作者有幾個(gè)，我們都按照一篇來計(jì)算。調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法：平均計(jì)數(shù)法的缺點(diǎn)是，平均對(duì)待每一個(gè)人的貢獻(xiàn)，使經(jīng)常以合著者身份發(fā)表論文的人的文章數(shù)目大增，有失公允和客觀，為了解決這個(gè)問題，我們引入調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法，這種方法是根據(jù)論文作者的數(shù)量賦予每位作者一定的份額，如兩人合寫，每人為1/2，三人合寫，每人為1/3，依次類推。 高被引科學(xué)家科研成果的年齡分布 杰出科學(xué)家的生產(chǎn)力和生理年齡的關(guān)系為了尋找科學(xué)家生產(chǎn)力和年齡之間的曲線關(guān)系，擬對(duì)至少對(duì)三個(gè)學(xué)科的科學(xué)家進(jìn)行研究。在論文的準(zhǔn)備階段，對(duì)處于科學(xué)前沿的分子生物學(xué)和遺傳學(xué)領(lǐng)域的高被引科學(xué)家進(jìn)行了解剖，得到一些初步的結(jié)論。共有255位來自世界各國(guó)的作者入選為該領(lǐng)的ISI高被引科學(xué)家行列。其中履歷中有“出生日期”的有127位，有“獲得博士學(xué)位日期”的有123位，并且每位科學(xué)家都有發(fā)表論文的列表。據(jù)此信息，可以統(tǒng)計(jì)每位作者在不同年齡發(fā)表的論文數(shù)?？茖W(xué)家發(fā)表的論文數(shù)用調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法和平均計(jì)數(shù)法分別進(jìn)行計(jì)算。分析結(jié)果顯示，無論用哪一種計(jì)算方法，分子生物學(xué)和遺傳學(xué)領(lǐng)域的高被引科學(xué)家發(fā)表論文的高峰期都是在42—45歲，生產(chǎn)力的年齡曲線經(jīng)過擬合之后是一個(gè)倒置的“U”形（如圖3）。假如忽略中間44歲左右的下降區(qū)，那么整個(gè)年齡曲線是一個(gè)單峰函數(shù)。為進(jìn)一步建立生產(chǎn)力年齡曲線的函數(shù)關(guān)系，將生理年齡作為自變量，論文數(shù)量的百分比（不考慮合作人數(shù)）作為因變量，對(duì)這兩組變量進(jìn)行回歸分析，得出回歸方程。結(jié)果如表1。表1 分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的高被引科學(xué)家論文數(shù)量和生理年齡的回歸分析結(jié)果曲線類型曲線方程修正R2值F值顯著水平二次Y＝+三次Y＝++()x3圖3分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的高被引科學(xué)家發(fā)表論文的生理年齡分布（平均計(jì)數(shù)法）擬合的結(jié)果顯示出，。因此，兩個(gè)回歸方程均有統(tǒng)計(jì)意義。比較兩個(gè)模型的修正R2值，二次模型的比三次模型的稍大。另外，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，方差分析的F值概率均很小，超出顯示范圍。二次模型的F值大于三次模型的F值。因此，從修正的R2值和F值上來看，都是二次模型擬合得最好。因此，年齡曲線的最佳模型為Y＝+。運(yùn)用同樣的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)科學(xué)家發(fā)表的實(shí)際論文（調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法）進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果見表2：表2 分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的高被引科學(xué)家實(shí)際論文數(shù)量和生理年齡的回歸分析結(jié)果曲線類型曲線方程修正R2值F值顯著水平二次Y＝ + 三次Y＝++()x3圖4分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的高被引科學(xué)家發(fā)表論文的生理年齡分布（調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法）同樣的分析方法，兩種曲線模型都具有統(tǒng)計(jì)意義，但由于三次模型的修正R2值大于二次模型的修正R2值，所以考慮科學(xué)家發(fā)表論文合作因素的生產(chǎn)力年齡曲線，三次模型要比二次模型擬合得更好。這就體現(xiàn)了采用不同計(jì)算科學(xué)家生產(chǎn)力的方法所得結(jié)果的差異性。（科學(xué)家生產(chǎn)力的學(xué)術(shù)年齡分布）博士學(xué)位教育是受教育者科研活動(dòng)的一個(gè)提升點(diǎn)，是科學(xué)家個(gè)人科學(xué)生涯邁向更高境界的臺(tái)階。那么，科學(xué)家的科學(xué)生涯高峰期是在博士學(xué)位教育之前還是之后呢？如果是在取得博士學(xué)位之后，那么自博士學(xué)位的取得到科研產(chǎn)出的高峰期需要多長(zhǎng)時(shí)間？這是一個(gè)很有意義問題，它關(guān)乎到人們對(duì)科學(xué)研究活動(dòng)規(guī)律的認(rèn)識(shí)。為此，我們還考察了科學(xué)家的學(xué)術(shù)年齡和生產(chǎn)力的關(guān)系。學(xué)術(shù)年齡是從科學(xué)家獲得博士學(xué)位的時(shí)間算起，獲得博士學(xué)位之后的第一年為1歲，依次類推。依然使用平均計(jì)數(shù)法和調(diào)和計(jì)數(shù)法，對(duì)科學(xué)家在不同的學(xué)術(shù)年齡取得的科研成果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示出，用調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法，科學(xué)家的產(chǎn)出高峰期是在學(xué)術(shù)年齡1321歲；用平均計(jì)數(shù)法，科學(xué)家的產(chǎn)出高峰期是在學(xué)術(shù)年齡的12—23歲。但兩種計(jì)算方法顯示出學(xué)術(shù)年齡曲線大致相同，為倒置的“U”形。同時(shí)為了建立科學(xué)家生產(chǎn)力的學(xué)術(shù)年齡曲線模型，我們將學(xué)術(shù)年齡作為自變量，將論文產(chǎn)出作為因變量，對(duì)曲線進(jìn)行回歸分析，歸回分析的結(jié)果見圖圖6和表表4。表3分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的高被引科學(xué)家論文數(shù)量和學(xué)術(shù)年齡的回歸分析結(jié)果（平均計(jì)數(shù)法）曲線類型曲線方程修正R2值F值顯著水平二次Y＝ + 三次Y＝++圖5科學(xué)家產(chǎn)出隨職業(yè)年齡的變化趨勢(shì)（平均計(jì)數(shù)法）根據(jù)表3的F值和顯著水平，兩種曲線模型都具有統(tǒng)計(jì)意義，但由于三次模型的修正R2值大于二次模型的修正R2值，故三次曲線模型為生產(chǎn)力學(xué)術(shù)年齡曲線的最佳模擬曲線。表4和圖6使用調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法考察論文產(chǎn)出。表4 分子生物學(xué)和遺傳學(xué)的高被引科學(xué)家實(shí)際論文數(shù)量和學(xué)術(shù)年齡的回歸分析結(jié)果曲線類型曲線方程修正R2值F值顯著水平二次Y＝+三次Y＝++圖6 生產(chǎn)力產(chǎn)出隨學(xué)術(shù)年齡的變化趨勢(shì)（調(diào)節(jié)計(jì)數(shù)法）根據(jù)表4的F值和顯著水平，兩種曲線模型都具有統(tǒng)計(jì)意義，但由于三次模型的修正R2值大于二次模型的修正R2值，故三次曲線模型為生產(chǎn)力學(xué)術(shù)年齡曲線的最佳模擬曲線?？偨Y(jié)兩種曲線的分析結(jié)果，無論是否考慮科學(xué)家產(chǎn)出的合作因素，科學(xué)家生產(chǎn)力的學(xué)術(shù)年齡曲線總是一個(gè)三次多項(xiàng)式。（發(fā)文最佳年齡的峰值的移動(dòng)）不同時(shí)代出生的科學(xué)家，其生產(chǎn)力的年齡高峰期是否一致，生產(chǎn)力隨著年齡的變化趨勢(shì)是否有差異，如果有差異，造成這種差異的原因是什么？假設(shè)年輕科學(xué)家的發(fā)文高峰期比年老科學(xué)家的發(fā)文高峰期后移的話，就要尋找造成這種原因的各種因素。原因可能與學(xué)科的編程化程度的高低有關(guān)，也可能與國(guó)家或社會(huì)科學(xué)投入的變化有關(guān)。例如，美國(guó)對(duì)年青科學(xué)家的投入和資助的比例逐年減少，造成了科學(xué)家發(fā)表論文的高峰期后移，即科研投入對(duì)科學(xué)家成才的早晚有導(dǎo)向作用。也又可能與社會(huì)的教育有關(guān)。 高被引科學(xué)家的論文產(chǎn)出是否存在馬太效應(yīng)？杰出科學(xué)家群體一定時(shí)間論文的產(chǎn)出數(shù)量是不一樣的，那么高產(chǎn)作者終其一生是否一直保持高產(chǎn)，低產(chǎn)者是否也一直是低產(chǎn)作者呢？如果是這樣的話，科研論文的產(chǎn)出也將具有馬太效應(yīng)。解決途徑：將科學(xué)家按照生產(chǎn)力大小分成三種類型：高產(chǎn)，低產(chǎn)和中產(chǎn)者。跟蹤不同類型科學(xué)家在其一生中生產(chǎn)力的變化情況，分析年齡是否影響科學(xué)家的產(chǎn)出力。局部范圍內(nèi)，科學(xué)中心有可能從一個(gè)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)移到另外一個(gè)機(jī)構(gòu)，大范圍來看，科學(xué)中心可以從一個(gè)國(guó)家轉(zhuǎn)移到另外一個(gè)國(guó)家。造成科學(xué)中心轉(zhuǎn)移的因素有很多，而社會(huì)的科學(xué)能力是決定科學(xué)中心轉(zhuǎn)移的內(nèi)在原因，科學(xué)家集團(tuán)平均年齡的大小與其創(chuàng)造力大小有很密切的關(guān)系。研究科學(xué)家集團(tuán)的年齡結(jié)構(gòu)，有利于發(fā)現(xiàn)科學(xué)中心轉(zhuǎn)移的規(guī)律。同時(shí)也為其他科學(xué)家集團(tuán)的人員引進(jìn)和優(yōu)化配置提供借鑒。 杰出科學(xué)家所在的機(jī)構(gòu)的年齡結(jié)構(gòu)杰出科學(xué)家集團(tuán)所在的機(jī)構(gòu)一定有最佳的年齡結(jié)構(gòu)，這種年齡結(jié)構(gòu)是什么，受到哪些因素的影響，是否可以優(yōu)化機(jī)構(gòu)的年齡結(jié)構(gòu)？ 影響科學(xué)精英生產(chǎn)力的因素很多，例如科學(xué)家之間的交流頻次、合作論文數(shù)、科學(xué)家獲得博士學(xué)位的年齡等，但哪些因素與產(chǎn)出數(shù)量有相關(guān)性，哪些因素起主導(dǎo)作用，需要我們用定量的方法建立他們之間的相關(guān)性。解決途徑：選擇科學(xué)家個(gè)體作為研究對(duì)象因變量：科技產(chǎn)出（年均論文數(shù)量）自變量：交流頻次、合作論文比例、獲得博士學(xué)位的年齡、其他自變量包括性別等。表5 因變量和自變量列表平均每年發(fā)表文章數(shù)量獲得博士學(xué)位的年齡平均每年交流頻次合作論文比例性別2025680％13328560％01230930％12522450％1通過對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，從而建立函數(shù)：平均每年發(fā)表文章數(shù)量= F (合作研究比重，交流頻次，是否獲得博士學(xué)位較早，其他變量）結(jié)論還有待進(jìn)一步的分析。3 諾貝爾獎(jiǎng)獲得者的社會(huì)年齡分析諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)是舉世聞名的國(guó)際性自然科學(xué)獎(jiǎng)，代表著自然科學(xué)（物理學(xué)、化學(xué)、生理學(xué)與醫(yī)學(xué)）前沿研究的最高水平和發(fā)展走勢(shì)。諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)以其廣泛的影響力和學(xué)術(shù)權(quán)威性聚集了百年科學(xué)發(fā)展歷程中做出杰出貢獻(xiàn)的科學(xué)精英。諾貝爾自然科學(xué)獎(jiǎng)自1901年首次頒發(fā)以來，共有502人接受了這一令世人矚目的大獎(jiǎng)。長(zhǎng)期以來，國(guó)人對(duì)這些科學(xué)精英的成才過程及其社會(huì)環(huán)境也進(jìn)行了分析，而圍繞的中心議題一直是“中國(guó)何以沒有獲得諾貝爾獎(jiǎng)”、“諾貝爾離我們有多遠(yuǎn)”等。我們認(rèn)為，從國(guó)家科學(xué)政策的角度看諾貝爾獎(jiǎng)，諾貝爾獎(jiǎng)不是精心設(shè)計(jì)出來的，而是一個(gè)國(guó)家在締造科學(xué)的過程中形成的產(chǎn)物。從某種意義上來說，一個(gè)國(guó)家獲得諾貝爾獎(jiǎng)的情況也是該國(guó)基礎(chǔ)教育和科研發(fā)展水平的綜合反映。我們與其說關(guān)心中國(guó)離諾貝爾獎(jiǎng)還有多遠(yuǎn)的問題，還不如更多地思考如何為中國(guó)的科學(xué)營(yíng)造更好的環(huán)境，即締造科學(xué)的問題。在此，我們通過對(duì)502位諾貝爾自然科學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)叽罅课墨I(xiàn)資料的整理和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，分析諾貝爾獲獎(jiǎng)?wù)叩纳鐣?huì)年齡問題，找出隱藏在社會(huì)年齡背后的科學(xué)政策問題，以便為科學(xué)締造者們提供政策建議。數(shù)據(jù)收集：1901—2004年諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)獲得者進(jìn)行科研活動(dòng)的時(shí)間、獲獎(jiǎng)時(shí)間、出生日期、獲得博士學(xué)位的時(shí)間等。數(shù)據(jù)來源：20世紀(jì)諾貝爾獲獎(jiǎng)?wù)咿o典Nobel Prize Internet Archive ()，Nobel Prize Internet Archive等各種網(wǎng)絡(luò)和印刷資源。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，結(jié)果見表6。表6 諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)獲得者每20年平均年齡統(tǒng)計(jì)獲獎(jiǎng)時(shí)間1901192019211940194119601961198019812004發(fā)明成果的年齡獲獎(jiǎng)時(shí)的年齡發(fā)明年齡和博士年齡之差獲獎(jiǎng)年齡和發(fā)明年齡之差獲獎(jiǎng)年齡和