生存分析視角下我國高水平科技人才成長路徑探究

摘" 要：[研究目的]兩院院士作為我國高水平科技人才的重要組成部分，為引領(lǐng)中國科技強國戰(zhàn)略的實施提供重要智力支持。探究影響我國高水平科技人才成長的關(guān)鍵因素，特別是兩院院士的職業(yè)發(fā)展路徑，對深入推進新時代人才強國戰(zhàn)略、加快建設世界重要人才中心具有重要的理論與現(xiàn)實意義。[研究方法]以1980—2023年8月間獲評的1720名中國科學院和中國工程院院士為研究對象，并對其履歷信息進行編碼，采用生存分析法研究高水平科技人才成長過程中各因子的影響效果。[研究結(jié)論]Kaplan-Meier分析表明，博士學位和國外學習/工作經(jīng)歷對于高水平科技人才在長江學者階段的職業(yè)成長具有顯著正向影響；首次工作所屬單位性質(zhì)為高校或科研院所對于高水平科技人才在“杰青”階段的職業(yè)成長具有顯著正向影響。Cox分析結(jié)果表明，教育連續(xù)性對杰青階段的職業(yè)成長具有顯著影響，在長江學者階段，年齡和擁有專利數(shù)量對職業(yè)成長具有顯著影響。研究結(jié)論為理解我國高水平科技人才成長過程中的關(guān)鍵因素提供了實證支持，并對相關(guān)政策制定和人才培養(yǎng)策略提供了啟發(fā)與參考。

關(guān)鍵詞：高水平科技人才；履歷分析；成長路徑；生存分析；Cox比例風險回歸

中圖分類號：C960 文獻標識碼：A DOI：10.19881/j.cnki.1006-3676.2024.11.05

在當前全球創(chuàng)新版圖和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)經(jīng)歷深刻變革的背景下，科技的高水平創(chuàng)新發(fā)展已成為國家戰(zhàn)略的緊迫任務。高水平科技人才的作用至關(guān)重要，他們不僅是科技創(chuàng)新的主體，也是實現(xiàn)科技自立自強的關(guān)鍵力量。因此，本研究以中國高水平科技人才的杰出代表—兩院院士作為研究對象，旨在深入探討其職業(yè)成長路徑及影響因素。

本研究采用生存分析法，動態(tài)考察高水平科技人才群體的職業(yè)發(fā)展路徑。首先，本研究提出一系列研究假設，旨在識別對高水平科技人才成長具有顯著正向影響的因素，隨后，通過Kaplan-Meier法進行生存分析，逐一驗證這些假設的成立性。此外，結(jié)合Cox比例風險模型，本研究進一步探討了不同因素對我國高水平科技人才在各個成長階段生存風險的影響。

通過上述分析，本研究旨在為本土化高水平科技人才的培育提供具有針對性的政策建議，以期為實現(xiàn)中國科技強國戰(zhàn)略的宏偉藍圖貢獻力量。

一、相關(guān)概念界定及文獻綜述

科技創(chuàng)新是國家發(fā)展的核心動力，當前世界各國正積極搶占科技和人才競爭制高點，高水平科技人才特征研究逐漸受到國內(nèi)外學者的關(guān)注和研究。

（一）高水平科技人才

高水平科技人才是指在科技領(lǐng)域具有突出能力和成就的個體，此類人才的成長特征呈現(xiàn)出多維度、復雜化的特點，吸引了國內(nèi)外眾多學者的關(guān)注與研究。

在國內(nèi)，學者對高水平科技人才的研究主要集中于成長規(guī)律、影響因素和人才流動等方面。穆榮平等通過分析諾貝爾科學獎得主及中國科學院院士的成長軌跡，揭示了其成長的普遍規(guī)律[1]。唐琳等則基于“杰青”履歷數(shù)據(jù)，總結(jié)了中國高層次青年科技人才學術(shù)成長規(guī)律[2]。高瑞等基于“科學探索獎”的獲獎者履歷信息進一步探討了杰出青年科技人才的成長特征[3]。

在國際上，隨著人力資本研究的深入，杰出人才的成長特征也逐漸成為研究熱點。簡·尤蒂（Jan Youtie）等發(fā)現(xiàn)科學認可與科研人員的學術(shù)教育背景、博士學位完成速度及獨立博士后經(jīng)歷密切相關(guān)[4]。烏爾夫·桑德斯特姆（Ulf Sandstr?m）指出，職業(yè)流動性較高的科學家往往擁有更高的研究引用率[5]。

在選拔標準及培養(yǎng)模式方面，國內(nèi)外呈現(xiàn)出不同的特點與趨勢。國際上對高水平科技人才的關(guān)注較早，相關(guān)研究主要集中在基礎(chǔ)教育階段的天才兒童識別與培養(yǎng)，其識別標準和培養(yǎng)范式經(jīng)歷了從單一的天賦智商到多元的成功智能的轉(zhuǎn)變。相較之下，我國對高水平科技人才培養(yǎng)的研究更多集中在高等教育階段，這也體現(xiàn)了我國國家需求和政策導向的緊密結(jié)合。我國通過“少年班”“珠峰計劃”“強基計劃”和“書院式培養(yǎng)”等舉措，展現(xiàn)了培養(yǎng)未來科學領(lǐng)軍人才的決心。

（二）人才成長路徑

科技人才的成長路徑是在特定社會歷史條件下，個體與內(nèi)外部環(huán)境相互作用的結(jié)果。近年來，學者們開始重視探討職業(yè)成長相關(guān)因素，包括前因變量、中介變量、調(diào)節(jié)變量和結(jié)果變量。研究表明，職業(yè)成長是一個受到個體特質(zhì)和組織環(huán)境等多重因素綜合作用的連續(xù)過程。此外，綜合現(xiàn)有文獻，關(guān)于高水平科技人才成長路徑及其規(guī)律的研究已相對成熟。大量研究基于成長階段理論和學術(shù)譜系等視角，采用履歷分析法、社會網(wǎng)絡分析法和學術(shù)史研究法等，對科技人才的成長規(guī)律進行了深入分析[6-9]。這些研究不僅反映了高水平科技人才成長的共性，也為本研究提供了研究基礎(chǔ)和思路。

二、我國高水平科技人才成長路徑模型構(gòu)建

本研究基于長周期、大樣本的兩院院士履歷數(shù)據(jù)，采用生存分析法，深入動態(tài)地分析中國高水平科技人才的成長路徑，考察不同影響因素對各成長階段生存風險的作用，旨在為中國高水平科技人才的培養(yǎng)提供實證支持，并為科技人才政策的制定提供理論依據(jù)。

（一）樣本基本情況分析

本研究以1980—2023年8月獲評的中國兩院院士為研究對象，以CV（Curriculum Viate）的基本構(gòu)成要素為基準，其中，CV數(shù)據(jù)主要源于中國工程院院士館數(shù)據(jù)開放平臺、高等院校和科研機構(gòu)中的院士個人履歷信息，個人履歷信息一般分為以下幾類：個人信息，包括姓名、性別、年齡、籍貫等；教育信息，包括高等教育經(jīng)歷、海外留學經(jīng)歷、獲得的學位類型等；工作信息，包括工作單位類型、職稱等；學術(shù)信息，包括發(fā)表的論文數(shù)量、承擔過的科研項目等。本研究最終采集到1720名工程院院士的完整數(shù)據(jù)，并將其作為高水平科技人才研究樣本，樣本的基本情況見表１。

（二）生存分析問題要素定義

本研究旨在通過生存分析方法，探究具有長江學者和杰出青年科學基金獲得者身份的高水平科技人才的成長路徑。為此，我們篩選了相關(guān)原始數(shù)據(jù)，并定義了生存分析的關(guān)鍵要素：

開始事件：定義為國家杰出青年科學基金計劃（杰青）首次評選的年份（1994年）和長江學者獎勵計劃首次評選的年份（1998年）。

終點事件：界定為獲得杰青資助的時間點和獲得長江學者稱號的時間點。

刪失數(shù)據(jù)：包括研究截止日期前未發(fā)生終點事件的案例，以及因信息缺失而無法進行分析的數(shù)據(jù)。

生存事件：以個體是否晉升至職業(yè)生涯的下一階段作為衡量標準，晉升記為“1”，未晉升記為“0”。

生存時間：計算為從杰青或長江計劃首次實施至個體進入某一職業(yè)階段的時間跨度。

本研究采用SPSS 26.0軟件，利用生存分析方法對院士履歷數(shù)據(jù)進行分析，以識別影響高水平科技人才成長過程的因素。

（三）高水平科技人才成長路徑的生存模型

兩院院士在某一成長階段的生存時間是一個隨機變量，其分布形式無法事先獲得，并且在某一人才成長階段的生存時間會受到多個因素的影響，因此在估計方法上選擇非參數(shù)估計法與半?yún)?shù)估計法。針對兩院院士在各成長階段的生存分析，本研究首先采用非參數(shù)分析法中的Kaplan-Meier（K-M）生存函數(shù)估計各因素對院士各成長階段生存時間的影響，再采用半?yún)?shù)分析法中的Cox比例風險模型對院士各成長階段的生存時間進行建模分析，得到帶有影響因素的生存函數(shù)。

1.Kaplan-Meier（K-M）生存模型。Kaplan-Meier（K-M）是建立在t時上的生存函數(shù)，是t時之前所有時期的生存概率的乘積，基本形式為：

式（1）中，nt =i表示在時期i內(nèi)開始時處于某一成長階段的人數(shù)，dt =i表示在時期i內(nèi)成長為杰青或長江學者的人數(shù)。

2.Cox比例風險模型。Cox比例風險回歸模型以生存時間、生存狀態(tài)為因變量，分析不同影響因素對生存時間的影響，最終根據(jù)各影響因素預測生存率。模型如下：

h（t|X）=h0（t）?eβX" " " " " " " " " " " " （2）

式（2）中，X=（X1，X2，……，Xn），即影響院士各成長階段生存時間的協(xié)變量；β=（β1，β2，……，βn），即偏回歸系數(shù)，反映協(xié)變量對風險函數(shù)的影響大小；h0（t）為基準風險率函數(shù)，表示X1=X2=……=Xn=0時院士處于某一成長階段生存時間為t的風險函數(shù)。Cox比例風險回歸模型通過部分似然度最大化來實現(xiàn)對偏回歸系數(shù)β的估計。

（四）研究假設

基于現(xiàn)有文獻和理論基礎(chǔ)，本研究提出以下假設，以指導后續(xù)的實證分析：

1．高等教育經(jīng)歷的影響

高等教育經(jīng)歷是人才成長研究領(lǐng)域?qū)W者所關(guān)注的重要因素。宗農(nóng)認為，高等教育經(jīng)歷與個人成才的關(guān)系密不可分[10]。田瑞強認為，在職業(yè)生涯的初級階段獲得博士學位的國別對科技人才的職業(yè)成長具有顯著影響[11]。李峰和吳蝶認為，多樣化的高等教育背景是科技人才成長過程中的影響要素之一[12]。因此，從高等教育視角，可以得出本文的第一個研究假設：

h1：取得博士學位對高水平科技人才成長具有顯著正向影響。

2.工作經(jīng)歷的影響

工作經(jīng)歷是人才成長中的重要影響因素。羅青蘭認為，成才率與其所在的工作單位的性質(zhì)有很大的關(guān)系[13]。周建中認為第一次擔任行政或?qū)W術(shù)職務等關(guān)鍵事件會對科研人員職業(yè)生涯產(chǎn)生重要影響[14]。因此，從工作經(jīng)歷角度，可以得出本研究的第二個與第三個研究假設：

h2：首次工作所屬單位性質(zhì)為高校及科研院所對高水平科技人才成長具有顯著正向影響。

h3：具有國外學習/工作經(jīng)歷對高水平科技人才成長具有顯著正向影響。

本文將采用Kaplan-Meier（K-M）方法，對研究假設逐一進行驗證。本文所涉及的原始數(shù)據(jù)中有452位高水平科技人才在職業(yè)生涯中獲得國家杰出青年科學基金資助；215位高水平科技人才在職業(yè)生涯中獲得長江學者稱號。

三、實證分析

本研究通過描述性分析、生存分析方法綜合檢驗不同因素在高水平科技人才成長過程中的影響。

（一）樣本基本情況描述性統(tǒng)計分析

如表2所示，截至2023年8月，中國現(xiàn)有共1720位兩院院士，含國家杰出青年科學基金獲得者450人，長江學者稱號獲得者213人。院士群體中多為男性，男性占比為93.8%，女性占比為6.2%。院士群體平均年齡為74.533歲，年齡普遍偏高可能是由于科研成果產(chǎn)出需要積累足夠的科學知識以及經(jīng)歷一定時間。在教育方面，24.5%的院士具有高等教育連續(xù)性，48.8%的院士具有博士學位，33.2%的院士在中國取得博士學位，39.7%的院士本科就讀于“985工程”高校、“211工程”高校和“雙一流”建設高校，36.3%的院士最高學歷在“985工程”高校、“211工程”高校和“雙一流”建設高校就讀，21.5%的院士曾有國外院校交流學習經(jīng)歷。在就業(yè)方面，高校與科研院所成為院士們就業(yè)的集中地，78.4%的院士當前在高校與科研院所工作。在科研成果方面，院士群體人均約發(fā)表了117篇中文論文。

其成長速度情況見表3。杰青至院士成長速度計算方法為：獲評院士年份－獲評杰青年份。長江學者至院士成長速度計算方法為：獲評院士年份－獲評長江學者年份。

表3中成長速度為“0及以下”表示可能出現(xiàn)的四種情況：

第一，同年獲得國家杰出青年科學基金資助及院士稱號。

第二，同年獲評長江學者及院士稱號。

第三，獲評院士稱號年份早于獲得國家杰出青年科學基金資助年份。

第四，獲評院士稱號年份早于獲評長江學者稱號年份。

（二）高水平科技人才職業(yè)成長生存分析

1．是否取得博士學位對高水平科技人才職業(yè)成長的影響

采用Kaplan-Meier（K-M）法比較是否取得博士學位對院士各成長階段的差異，分析結(jié)果如圖1、圖2所示。由圖2可知，處于圖中上方的未取得博士學位生存曲線，表明該類人群生存效率較高，即未取得博士學位的高水平科技人才在長江學者階段晉升較慢；而圖中下方的已取得博士學位生存曲線，表明該類人群生存效率較低，即已取得博士學位的高水平科技人才在長江學者階段晉升較快。在長江學者階段，Log Rank檢驗P值為0.053（p＜0.1），即兩組生存曲線存在顯著性差異，表明在長江學者階段，取得博士學位因素對院士的成長影響較大。圖1顯示杰青階段取得博士學位因素對高水平科技人才的職業(yè)成長影響不顯著。

2．首次工作所屬單位性質(zhì)對高水平科技人才成長的影響

采用Kaplan-Meier（K-M）法比較首次工作所屬單位不同性質(zhì)對院士各成長階段的差異，分析結(jié)果如圖3、圖4所示。由圖3可知，處于圖中上方的首次工作所屬單位性質(zhì)為“其他”的生存曲線，表明該類人群生存效率較高，即首次工作所屬單位性質(zhì)為“其他”的高水平科技人才在杰青階段晉升較慢；而圖中下方的首次工作所屬單位性質(zhì)為高校與科研院所的生存曲線，表明該類人群生存效率較低，即首次工作所屬單位性質(zhì)為高校與科研院所的高水平科技人才在杰青階段晉升較快。在杰青階段，Log Rank檢驗p值為0.071（p＜0.1），即兩組生存曲線存在顯著性差異，表明在杰青階段，首次工作所屬單位性質(zhì)對院士的成長影響較大。圖4顯示長江學者階段首次工作所屬單位性質(zhì)因素對高水平科技人才的職業(yè)成長影響不顯著。

3．是否有國外學習/工作經(jīng)歷對高水平科技人才成長的影響

采用Kaplan-Meier（K-M）法比較是否有國外學習/工作經(jīng)歷對院士各成長階段的差異，分析結(jié)果如圖5、圖6所示。由圖6可知，處于圖中上方的無國外學習/工作經(jīng)歷的生存曲線，表明該類人群生存效率較高，即無國外學習/工作經(jīng)歷的高水平科技人才在長江學者階段晉升較慢；而圖中下方的具有國外學習/工作經(jīng)歷的生存曲線，表明該類人群生存效率較低，即具有國外學習/工作經(jīng)歷的高水平科技人才在長江學者階段晉升較快。在長江學者階段，Log Rank檢驗p值為0.001（p＜0.1），即兩組生存曲線存在顯著性差異，表明在長江學者階段，具有國外學習/工作經(jīng)歷因素對院士的成長影響較大。圖5顯示杰青階段國外學習/工作經(jīng)歷因素對高水平科技人才的職業(yè)成長影響不顯著。

可以看出，假設h1、h2、h3均成立，但在不同成長階段內(nèi)各因素對院士的生存風險影響不同。博士學位和國外學習/工作經(jīng)歷對于高水平科技人才在長江學者階段的職業(yè)成長具有顯著正向影響；首次工作所屬單位性質(zhì)為高校或科研院所對于高水平科技人才在杰青階段的職業(yè)成長具有顯著正向影響。

4．高水平科技人才成長過程中的其他影響因素分析

本研究采用Cox比例風險回歸模型對院士的成長狀況進行分析，揭示出院士成長過程中的重要影響因素及影響程度，包括年齡、教育連續(xù)性、是否在中國取得博士學位、發(fā)表sci論文數(shù)量、出版專著數(shù)量、擁有專利數(shù)量等影響因素。分別建立杰青階段、長江學者階段的生存風險函數(shù)，兩階段的生存風險函數(shù)如下：

h（t|X）=ho（t）?eβ1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7" （3）

式（3）中，Exp（β）是風險比，表示在其他因素不變的情況下，該因素取值每增加一個單位風險率比原來增加的倍數(shù)。

根據(jù)表4的結(jié)果，教育連續(xù)性和發(fā)表SCI論文數(shù)量對高水平科技人才杰青階段的職業(yè)成長具有顯著影響（p＜0.1）。教育連續(xù)性因素顯著增加了杰青階段的生存風險，加速了其職業(yè)成長，風險比為1.296。這表明在其他影響因素不變的情況下，具有教育連續(xù)性的人群成長為杰青的概率比沒有教育連續(xù)性的人群高出129.6%。值得注意的是，發(fā)表SCI論文數(shù)量的風險比為0.999，表明在其他影響因素不變的情況下，每增加一個單位的SCI論文數(shù)量，成長到杰青階段的幾率減少0.1%。

在長江學者階段，年齡和擁有專利數(shù)量對高水平科技人才職業(yè)成長具有顯著影響（p＜0.1）。年齡因素顯著增加了長江學者階段的生存風險，加速了其職業(yè)成長，風險比為1.121。這表明在其他影響因素不變的情況下，年齡每增加1歲，晉升為杰青的幾率增加1.121倍。擁有專利數(shù)量的風險比為1.013，表示每增加一個單位的專利數(shù)量，晉升為長江學者稱號的幾率增加1.013倍。

四、研究結(jié)論與啟示

本研究通過Kaplan-Meier模型和Cox比例風險回歸模型對高水平科技人才的成長數(shù)據(jù)進行了深入分析。研究結(jié)果揭示了教育背景和職業(yè)經(jīng)歷在高水平科技人才成長過程中的重要作用。具體而言，博士學位、連續(xù)的高等教育經(jīng)歷、首次就業(yè)單位類型、海外學習與交流經(jīng)歷、專利擁有量以及年齡等因素均對人才的成長成才產(chǎn)生了顯著影響。

基于我國兩院院士成長路徑研究結(jié)論，結(jié)合實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略以來的政策實踐，聚焦創(chuàng)新型國家和科技強國建設目標，本研究得出以下政策啟示：

第一，突出戰(zhàn)略謀劃，加強頂層設計。明確我國高水平科技人才的發(fā)展重點和戰(zhàn)略目標，制定長遠的高水平科技人才培養(yǎng)規(guī)劃，確保人才發(fā)展戰(zhàn)略與國家整體科技發(fā)展規(guī)劃相協(xié)調(diào)。

第二，堅持黨管人才，用好舉國體制。堅持黨對人才工作的領(lǐng)導，利用舉國體制的優(yōu)勢，發(fā)揮院士等高水平科技人才的領(lǐng)軍作用，推動科技創(chuàng)新和突破。

第三，聚天下英才，壯大院士創(chuàng)新隊伍。通過國際合作項目、學術(shù)交流等方式吸引全球頂尖人才，不斷注入新鮮血液。同時建立一套有效的院士選拔和培養(yǎng)機制，提高創(chuàng)新力，帶領(lǐng)年輕科研人員快速成長。

第四，優(yōu)化政策措施，加大研發(fā)投入與支持力度，為院士創(chuàng)新提供各項保障與支持。持續(xù)增強我國科研研發(fā)投入，為院士提供穩(wěn)定的研究經(jīng)費、優(yōu)越的研究環(huán)境和靈活的科研管理機制。確保院士能夠?qū)Ｗ⒂诳蒲袆?chuàng)新，以持續(xù)擴大我國在全球科技競爭中的領(lǐng)先優(yōu)勢。

第五，整合培養(yǎng)培訓資源，構(gòu)建綜合培養(yǎng)體系。整合國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)教育資源，構(gòu)建多元化、系統(tǒng)化的人才培養(yǎng)體系，包括專業(yè)培訓、國際交流和實踐機會等，全面提升院士及后備人才的專業(yè)能力。

第六，提升教育質(zhì)量，構(gòu)建綜合型人才培養(yǎng)體系。大力提升高等教育的人才培養(yǎng)質(zhì)量，特別是碩士和博士階段的教育，以培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力和國際視野的高水平科技人才。

第七，建設院士創(chuàng)新高地，形成區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)動機制。建設城市或區(qū)域院士創(chuàng)新中心，形成區(qū)域間的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡，促進資源共享和創(chuàng)新聯(lián)動。

第八，發(fā)揮高水平科技人才的標桿作用，發(fā)揮院士的創(chuàng)新作用。利用標桿人才的經(jīng)驗與知識指導、激勵青年科研人員，促進知識共享、技術(shù)交流與創(chuàng)新合作，建立有效、快速的成果轉(zhuǎn)化機制，形成敢于探索、不畏挑戰(zhàn)的高水平科技人才成長生態(tài)。

第九，建立和完善成果轉(zhuǎn)化機制。建立和完善科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的機制，包括知識產(chǎn)權(quán)保護、技術(shù)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)化支持等，確保院士的創(chuàng)新成果能夠快速有效地服務于社會經(jīng)濟發(fā)展。

參考文獻：

[1] 穆榮平，廖原，池康偉.杰出科學家成長規(guī)律研究：以諾貝爾科學獎得主和中國科學院院士為例[J].科研管理，2022，43（10）：160-171.

[2] 唐琳，蔡興瑞，王緯超.高層次人才成長軌跡研究：以北京大學國家杰出青年基金獲得者為例[J].科技管理研究，2020，40（24）：168-174.

[3] 高瑞，王彬.中國杰出青年科技人才的成長過程及特征：基于“科學探索獎”獲得者的履歷分析[J].科學管理研究，2022，40（2）：139-146.

[4] YOUTIE J，ROGERS J，HEINZE T，et al. Career-based influences on scientific recognition in the United States and Europe：longitudinal evidence from curriculum vitae data[J].Research policy，2013，42（8）：1341-1355.

[5] SANDSTROM U. Combining curriculum vitae and bibliometric analysis：mobility，gender and research performance[J]. Research evaluation，2009，18（2）：135-142.

[6] 郭新艷.科技人才成長規(guī)律研究[J].科技管理研究，2007（9）：223-225.

[7] 劉琳琳.創(chuàng)新型人才成長的規(guī)律與路徑研究[J].科學管理研究，2014，32（1）：82-85.

[8] 姜璐，董維春，劉曉光.拔尖創(chuàng)新學術(shù)人才的成長規(guī)律研究：基于青年“長江學者”群體狀況的計量分析[J].中國大學教學，2018（1）：87-91.

[9] 王雙，趙筱媛，潘云濤，等.學術(shù)譜系視角下的科技人才成長研究：以圖靈獎人工智能領(lǐng)域獲獎者為例[J].情報學報，2018，37（12）：1232-1240.

[10] 宗農(nóng).優(yōu)秀拔尖人才成長規(guī)律探微：從改革開放后大學畢業(yè)的兩院院士的高等教育經(jīng)歷說起[J].中國高等教育，2005（Z2）：15-16.

[11] 田瑞強，姚長青，袁軍鵬，等.基于履歷信息的海外華人高層次人才成長研究：生存風險視角[J].中國軟科學，2013（10）：59-67.

[12] 李峰，吳蝶.高等教育背景如何影響不同學科科技人才成長：以教育部長江學者特聘教授為例[J].高等教育研究，2016，37（10）：42-48.

[13] 羅青蘭，孫乃紀，于桂蘭.高層次人才成長規(guī)律與成長路徑研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2012（4）：84-87.

[14] 周建中，閆昊，孫粒.我國科研人員職業(yè)生涯成長軌跡與影響因素研究[J].科研管理，2019，40（10）：126-141.

Study on the Growth Pathways of High-level Scientific and Technological Talents in China from the Perspective of Survival Analysis

Abstract： [Research purpose] As an important part of China's high-level scientific and technological talents， academicians of the two academies provide important intellectual support for leading the implementation of China's strategy of Scientific and Technological Powerhouse. Exploring the key factors affecting the growth of China's high-level scientific and technological talents， especially the career development pathways of academicians of the two academies， is of great theoretical and practical significance for further promoting the above strategy in the new era and accelerating the construction of the world's important talent center. [Research method] Taking the 1720 academicians of the Chinese Academy of Sciences and the Chinese Academy of Engineering who were awarded between 1980 and August 2023 as research objects， and coded their biographical information， survival analysis was used to explore the effect of each factor in the growth process of high-level scientific and technological talents. [Research conclusion] Kaplan-Meier analysis shows that doctoral degree and foreign study/work experiences have a significant positive effect on the career growth of high-level scientific and technological talents at the stage of Changjiang Scholars， and the nature of the first working unit is university and research institute has a significant positive effect on the career growth of high-level scientific and technological talents at the stage of Distinguished Young Scholars. While the results of Cox analysis show that the continuity of education has a significant effect on the career growth of Distinguished Young Scholars， and age and the number of patents owned have a significant effect on the Distinguished Young Scholars’ career growth. The findings of the study provide empirical support for understanding the key factors in the growth process of China's high-level scientific and technological talents， as well as inspiration and reference for related policy making and talent cultivation strategies.

Key words： high-level scientific and technological talents; biographical analysis; growth pathways; survival analysis; Cox proportional risk regression