張雙志
(成都大學(xué) 師范學(xué)院,成都 610106)
習(xí)近平總書(shū)記精辟指出創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,“人才是創(chuàng)新的根基,是創(chuàng)新的核心要素”。創(chuàng)新人才有助于增強(qiáng)國(guó)家自主創(chuàng)新能力,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)[1]。創(chuàng)新來(lái)源于實(shí)踐,只有在真實(shí)情境中的實(shí)踐才能發(fā)現(xiàn)已有知識(shí)解決新問(wèn)題的不足,從而在解決新問(wèn)題的過(guò)程中創(chuàng)造新的知識(shí)?!案芍袑W(xué)”是科研資助的一大特色,創(chuàng)新思維與實(shí)踐能力的培養(yǎng)關(guān)鍵在于為博士生提供體驗(yàn)式學(xué)習(xí)場(chǎng)域。那么,在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略背景下,科研資助是否有助于博士生產(chǎn)出更多的科研成果就顯得尤為重要。然而,以往研究大都只關(guān)注到受科研資助者的科研產(chǎn)出結(jié)果[2-3],卻忽視了未受科研資助者假如也得到資助的話,其能夠生產(chǎn)的潛在科研成果如何?此問(wèn)題的回答涉及到如何對(duì)科研資助的績(jī)效進(jìn)行評(píng)估,核心在于探究博士生科研資助的粘性效應(yīng),即那些邊際產(chǎn)出最大的博士生是不是最有可能獲得科研資助的群體。如果是的話,那么科研資助的開(kāi)展無(wú)疑是最有效率的,實(shí)現(xiàn)了其預(yù)設(shè)的資助目的,這對(duì)于提升研究生人才培養(yǎng)質(zhì)量大有裨益。
政策項(xiàng)目的評(píng)估面臨著一個(gè)棘手問(wèn)題是數(shù)據(jù)缺失[4],即如果博士生獲得了科研資助,我們就不能觀測(cè)到其未獲得資助后的科研產(chǎn)出,這就缺少了與實(shí)際情況相反的另外一種結(jié)果數(shù)據(jù)。也就是說(shuō),科研資助績(jī)效評(píng)估的理想狀態(tài)是比較同一個(gè)博士生獲得資助和未獲得資助所引起的結(jié)果變化,以測(cè)算其真實(shí)的科研產(chǎn)出。鑒于此,本文采用反事實(shí)分析模型對(duì)此進(jìn)行實(shí)證研究。在數(shù)據(jù)缺失的情況下,利用降維匹配方法在相反狀態(tài)的樣本中尋找和自身最“接近”的樣本來(lái)近似替代其反事實(shí)情況下的結(jié)果[5]。即為獲得科研資助的某個(gè)博士生尋找到特征吻合度高的未獲得科研資助的另一個(gè)博士生,這樣就可以較好地將目前獲得的調(diào)查數(shù)據(jù)“轉(zhuǎn)變”為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),以達(dá)到類(lèi)似于用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推斷的目的。換言之,反事實(shí)分析可以計(jì)算事實(shí)結(jié)果(科研資助的邊際產(chǎn)出)與反事實(shí)結(jié)果(非科研資助的邊際產(chǎn)出)的凈差異,得到博士生真實(shí)的科研產(chǎn)出。據(jù)此可為降低博士生科研資助的粘性效應(yīng)提供相關(guān)對(duì)策建議。
為識(shí)別博士生在科研資助中所取得的科研產(chǎn)出,傳統(tǒng)方法是采用普通最小二乘法(OLS)模型進(jìn)行估計(jì),構(gòu)建如下方程:
Yic=γDic+∑βZic+City_codei+Uic
(1)
式(1)中,下標(biāo)i、c分別代表博士生個(gè)體和城市;Yic表示科研產(chǎn)出,為博士生在讀期間以第一作者身份在CSSCI來(lái)源期刊上發(fā)表的論文總篇數(shù);Dic是虛擬變量,表示博士生若獲得科研資助則Dic=1,反之Dic=0;Zic和City_codei分別代表控制變量與城市效應(yīng);Uic表示期望為零的隨機(jī)誤差項(xiàng),代表博士生其他無(wú)法觀測(cè)的異質(zhì)性變量,例如個(gè)人能力等。參數(shù)γ是核心關(guān)注系數(shù),可以解釋為科研資助對(duì)博士生科研產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率。
然而,OLS模型假定博士生是否獲得科研資助(Dic)是隨機(jī)行為,且科研產(chǎn)出率γ對(duì)于所有個(gè)體都是無(wú)偏的。但事實(shí)上,博士生能否獲得科研資助是非隨機(jī)行為,其個(gè)人能力、數(shù)據(jù)誤差等無(wú)法觀測(cè)的異質(zhì)性變量會(huì)造成OLS模型的估計(jì)結(jié)果有偏。為了處理可能存在的樣本選擇偏差問(wèn)題,本文采用Rosenbaum & Rubin[6]提出的反事實(shí)分析模型對(duì)博士生科研資助的粘性效應(yīng)進(jìn)行探討。
具體來(lái)說(shuō),通過(guò)Dic={1,0}將博士生區(qū)分為獲得科研資助的處理組和未獲得科研資助的控制組,即Y1ic為處理組(Dic=1)的科研產(chǎn)出,Y0ic為控制組(Dic=0)的科研產(chǎn)出,這樣Y1ic-Y0ic就可以表示為博士生個(gè)體i的真實(shí)科研產(chǎn)出,也稱(chēng)為處理效應(yīng)(treatment effect)。然而,現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)只能獲取博士生Y1ic或Y0ic的其中一個(gè)觀測(cè)值。為解決客觀存在的數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題,需要假定個(gè)體i同時(shí)存在兩種不同的結(jié)果(Y1ic,Y0ic)分別對(duì)應(yīng)著處理組與控制組的科研產(chǎn)出。因此,反事實(shí)分析模型可以表達(dá)為:
Yic=DicY1ic+(1-Dic)Y0ic
(2)
式(2)中,Y1ic與Y0ic是可觀測(cè)解釋變量Zic、城市效應(yīng)City_codei和代表不可觀測(cè)異質(zhì)性因素的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)(U1ic,U0ic)的函數(shù)。其中,根據(jù)MaCullagh & Nelder[7]的建議,采用Logit模型來(lái)估計(jì)傾向得分Dic*,這樣可以將選擇模型表達(dá)為一般化線性模型,即博士生i是否獲得科研資助可以用潛變量選擇模型來(lái)表示:
(3)
在解決個(gè)體異質(zhì)性特征導(dǎo)致的估計(jì)結(jié)果有偏問(wèn)題后,根據(jù)Bjorklund & Moffitt[8]的研究結(jié)論,將邊際處理效應(yīng)(MTE)定義為博士生獲取科研資助后的邊際產(chǎn)出:MTE=E(Y1ic-Y0ic|Dic=P(Zic)),這里P(Zic)代表的是利用Logit模型估計(jì)的博士生獲得科研資助的概率傾向分?jǐn)?shù)。進(jìn)一步,Heckman[9]、McCaffrey et al.[10]對(duì)邊際處理效應(yīng)進(jìn)行積分處理后得到以下三種不同表達(dá)方式的平均處理效應(yīng):
①將博士生個(gè)體i獲取資助后科研產(chǎn)出與其未獲取資助后科研產(chǎn)出的平均差距定義為“平均處理效應(yīng)”(ATE):ATE=E(Y1ic-Y0ic|Dic);②將博士生個(gè)體i獲取資助后科研產(chǎn)出定義為“處理組的平均處理效應(yīng)”(ATT):ATT=E(Y1ic-Y0ic|Dic=1);③將博士生個(gè)體i未獲取資助后科研產(chǎn)出定義為“控制組的平均處理效應(yīng)”(ATC):ATC=E(Y1ic-Y0ic|Dic=0)。這樣可以直觀描述博士生科研資助的粘性效應(yīng),方便后文實(shí)證分析的開(kāi)展和結(jié)果解讀。
本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于“雙一流”建設(shè)高校官網(wǎng)、中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(CNKI)和百度搜索數(shù)據(jù)庫(kù)??紤]到自然科學(xué)與工程學(xué)科博士生的學(xué)術(shù)論文發(fā)表以國(guó)外期刊為主,與人文社會(huì)科學(xué)的博士生存有不同偏好。因此,本文的數(shù)據(jù)搜集樣本僅限于人文社會(huì)科學(xué),研究結(jié)論也只能謹(jǐn)慎地解讀該學(xué)科范疇。數(shù)據(jù)搜集的具體步驟為:首先,通過(guò)Pandas庫(kù)函數(shù)contains對(duì)“雙一流”建設(shè)高校官網(wǎng)中馬克思主義學(xué)院、公共管理學(xué)院和教育學(xué)院的“師資簡(jiǎn)介”部分進(jìn)行關(guān)鍵詞模糊搜索,按照姓名、性別、年齡、教育經(jīng)歷(本碩博就讀學(xué)校)、研究成果等欄目依次進(jìn)行整理;其次,接著在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中按照姓名、博士畢業(yè)學(xué)校對(duì)第一次整理的數(shù)據(jù)再進(jìn)行關(guān)鍵詞精準(zhǔn)匹配,以統(tǒng)計(jì)高校專(zhuān)任教師在博士就讀期間以第一作者身份發(fā)表在CSSCI來(lái)源期刊上的學(xué)術(shù)論文總篇數(shù);最后,基于百度搜索數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行手工清洗核實(shí),完善樣本中尚在缺失的數(shù)據(jù),對(duì)于無(wú)法補(bǔ)充和確認(rèn)的數(shù)據(jù)予以刪除,以保證各變量測(cè)算的可信度??紤]到數(shù)據(jù)的可得性和實(shí)效性,只統(tǒng)計(jì)從2009年到2018年畢業(yè)于國(guó)內(nèi)高校的博士。簡(jiǎn)言之,樣本對(duì)象為2019年6月30日前現(xiàn)就職于“雙一流”建設(shè)高校馬克思主義學(xué)院、公共管理學(xué)院和教育學(xué)院的中青年專(zhuān)任教師,經(jīng)過(guò)上述三個(gè)步驟的篩選、清洗和編碼后獲得1341份博士數(shù)據(jù)。
1.變量測(cè)度
Y(outcome)是被解釋變量,參照鮑威[11]、梁文艷[12]等學(xué)者的已有處理方法,本文采用在讀博士期間以第一作者身份發(fā)表在CSSCI來(lái)源期刊上的學(xué)術(shù)論文總篇數(shù)來(lái)衡量博士生的科研產(chǎn)出。雖然“導(dǎo)師一作博士生二作”在學(xué)界也被視為衡量博士生學(xué)術(shù)能力的一個(gè)重要指標(biāo),但囿于將導(dǎo)師加入到樣本數(shù)據(jù)后會(huì)明顯提升手工清洗與核對(duì)的困難度,故只整理博士生以第一作者身份發(fā)表的學(xué)術(shù)論文總篇數(shù)。
D(subsidy)是核心解釋變量,若樣本對(duì)象在博士就讀期間獲得過(guò)科研資助則賦值為1,反之賦值為0。這里的科研資助特指政府、高校等為了提升研究生培養(yǎng)質(zhì)量而專(zhuān)項(xiàng)設(shè)立的研究生科研基金項(xiàng)目,例如天津市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目、華東師范大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文培育資助項(xiàng)目、陜西師范大學(xué)博士研究生自由探索項(xiàng)目、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金等。鑒于研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目一般都規(guī)定要在發(fā)表論文中明確標(biāo)注受資助項(xiàng)目的全稱(chēng)作為結(jié)項(xiàng)依據(jù),這也成為判斷樣本對(duì)象在博士就讀期間是否獲得科研資助的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)。
Z則為控制變量,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,主要采用性別、入學(xué)方式、是否延期畢業(yè)、博士就讀學(xué)校、本科就讀學(xué)校等變量用以緩解由于遺漏重要解釋變量可能引起的內(nèi)生性問(wèn)題。同時(shí),為規(guī)避高校所屬城市的不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r可能會(huì)對(duì)回歸系數(shù)產(chǎn)生偏誤影響,加入城市固定效應(yīng)(city_code)以保證結(jié)果穩(wěn)健。變量設(shè)計(jì)及定義的具體情況如表1所示。
表1 變量設(shè)計(jì)、定義與特征
2.描述性說(shuō)明
表1匯報(bào)了均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值等變量的描述性指標(biāo)。具體而言,樣本對(duì)象的男性占比為64%;通過(guò)公開(kāi)招考(含申請(qǐng)審核)方式取得博士入學(xué)資格的比例為48%;延期畢業(yè)率為26%;在博士就讀期間獲得過(guò)科研資助的比例為27%;以第一作者身份在CSSCI來(lái)源期刊上發(fā)表的論文人均篇數(shù)為2篇,其中最大值是8篇,最小值為0篇;博士就讀于“985”高校的占比為46%,而就讀于“211”高校(不包含“985”高校)的比例為39%;本科就讀于“985”高校的占比為38%,而就讀于“211”高校(不包含“985”高校)的比例為42%。樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明“211”及“985”高校的博士畢業(yè)生已成為“雙一流”建設(shè)高校馬克思主義學(xué)院、公共管理學(xué)院和教育學(xué)院中青年專(zhuān)任教師隊(duì)伍的最主要來(lái)源。
從理論上說(shuō),完美的傾向值匹配可以嚴(yán)格忽略處理分配機(jī)制的影響,直接對(duì)被解釋變量進(jìn)行處理效應(yīng)分析。然而,在現(xiàn)實(shí)調(diào)查之中我們無(wú)法完全獲得所有的控制變量使傾向值匹配符合嚴(yán)格可忽略分配的假定,這就使得為了消除樣本選擇偏差的傾向值匹配方法自身也存在選擇偏差問(wèn)題。為了較好地驗(yàn)證傾向值匹配之后的樣本是否仍然存在選擇偏差問(wèn)題,需要對(duì)控制變量的分布平衡性進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)方程(3)運(yùn)用Logit模型對(duì)博士生個(gè)體i的傾向值Dic*進(jìn)行估算,使用卡尺內(nèi)最近鄰匹配法在共同支持域上實(shí)現(xiàn)處理組與控制組的配對(duì)??ǔ邇?nèi)最近鄰匹配法具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),那就是匹配后的處理組與控制組在可觀測(cè)的控制變量上是平衡的。新樣本可以像隨機(jī)實(shí)驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)一樣允許研究者使用幾乎所有類(lèi)型的多元回歸方法來(lái)分析因果效應(yīng),這無(wú)疑對(duì)因果效應(yīng)的研究很有幫助。Rosenbaum & Rubin[13]指出當(dāng)控制變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對(duì)值小于20%時(shí)才能通過(guò)平衡性檢驗(yàn)。如圖1所示,控制變量在傾向值匹配前后的標(biāo)準(zhǔn)化差異比較大,匹配后所有控制變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對(duì)值均小于 5%,且明顯集中在零點(diǎn)附近。說(shuō)明匹配后控制變量分布較匹配前更為平衡,其標(biāo)準(zhǔn)化平均值之差更趨近于零,由此判斷經(jīng)過(guò)傾向值匹配后的樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行反事實(shí)分析。
圖1 控制變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差對(duì)比圖
參照Abadie et al.[14]的研究成果,采用核匹配(kernel matching)和樣條匹配(spline matching)模型對(duì)整體平均處理效應(yīng)(ATE)、資助者平均處理效應(yīng)(ATT)與未資助者平均處理效應(yīng)(ATC)進(jìn)行估算,并與OLS模型估算結(jié)果進(jìn)行科研資助選擇偏差、科研產(chǎn)出分類(lèi)收益等方面的比較分析,具體結(jié)果如表2所示。
表2 選擇偏差與分類(lèi)收益
1.基本回歸結(jié)果
OLS模型對(duì)博士生科研產(chǎn)出的估算值為0.22,通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明在不考慮個(gè)體不可觀測(cè)異質(zhì)性變量的情況下,科研資助對(duì)博士生科研產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率為22%。第(1)列報(bào)告了整體平均處理效應(yīng)(ATE)的估算值范圍為0.1500~0.1520,說(shuō)明隨機(jī)給予一名博士生以科研資助要比其未獲得資助情況下提高15%的科研產(chǎn)出。第(2)列匯報(bào)了資助者的平均處理效應(yīng)(ATT)估算范圍為0.0922~0.0993,意味著OLS模型對(duì)科研資助對(duì)博士生科研產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率明顯高估了12%,也驗(yàn)證了對(duì)其進(jìn)行傾向值匹配分析的必要性。第(3)列報(bào)告了非資助者的平均處理效應(yīng)(ATC)估算范圍在0.1717~0.1719之間,揭示了未獲得科研資助博士生的邊際產(chǎn)出要比獲得科研資助者高出7個(gè)百分點(diǎn)。需要解釋的是,這是基于反事實(shí)分析模型估算的結(jié)果,比較的是博士生是否獲得科研資助后的不同潛在結(jié)果,并不是資助前與資助后的實(shí)際科研產(chǎn)出結(jié)果。
2.科研資助的選擇偏差
第(4)列匯報(bào)了ATE的偏差范圍為0.0719~0.0739,表示不考慮樣本選擇偏差問(wèn)題的OLS模型結(jié)果要比整體平均處理效應(yīng)高7%,說(shuō)明忽視博士生的不可觀測(cè)異質(zhì)性變量將導(dǎo)致對(duì)科研產(chǎn)出的過(guò)高估計(jì)。顯然,不可觀測(cè)的異質(zhì)性變量對(duì)博士生的科研產(chǎn)出結(jié)果產(chǎn)生了重要影響。進(jìn)一步,第(5)列匯報(bào)了ATT的選擇偏差范圍在0.1246~0.1317之間,第(7)列報(bào)告了ATC的選擇偏差范圍為-0.0520~-0.0522。也就是說(shuō),科研資助者的選擇偏差在不同的半?yún)?shù)估算方法中都是正數(shù),非科研資助者的選擇偏差皆為負(fù)數(shù)。根據(jù)Heckman et al.[15]的研究結(jié)論,如果資助者與非資助者的選擇偏差都是負(fù)數(shù)的話,那么博士生是否獲得科研資助是遵循了比較優(yōu)勢(shì)原則,即非資助者即使獲得科研資助,其邊際產(chǎn)出結(jié)果也比不上實(shí)際的受資助者,反之亦然。如果資助者的選擇偏差為正,而非資助者的選擇偏差為負(fù),說(shuō)明博士生是否獲得科研資助是由于能力分層導(dǎo)致的選擇結(jié)果,即受資助者的平均能力高于非受資助者。據(jù)此由第(5)列與第(7)列的匯報(bào)結(jié)果可知,博士生是否獲得科研資助并不遵循個(gè)體的比較優(yōu)勢(shì),而是由于資助者與非資助者之間明顯的能力差距所導(dǎo)致的分流結(jié)果。這揭示了資助者與非資助者的科研產(chǎn)出不能簡(jiǎn)單以是否獲得科研資助作為評(píng)判依據(jù),還需要考慮博士生之間客觀存在的能力差距,否則會(huì)明顯高估科研資助的成果產(chǎn)出效應(yīng),在一定程度上過(guò)分夸大科研資助的作用。
3.科研產(chǎn)出的分類(lèi)收益
第(6)列與第(8)列分別報(bào)告了資助者和非資助者科研產(chǎn)出結(jié)果的分類(lèi)收益。具體來(lái)說(shuō),資助者邊際產(chǎn)出的分類(lèi)收益范圍為-0.0527~-0.0578,非資助者邊際產(chǎn)出的分類(lèi)收益范圍在-0.0199~-0.0217之間,說(shuō)明資助者與非資助者的分類(lèi)收益都是負(fù)數(shù)。依然根據(jù)Heckman et al.的研究結(jié)論,正的分類(lèi)收益與個(gè)體的自我選擇有關(guān),而負(fù)的分類(lèi)收益則與不可觀測(cè)的異質(zhì)性變量有關(guān)。換言之,博士生是否獲得科研資助受到一些不可控因素的影響,可能與高??蒲匈Y助的管理機(jī)制有關(guān),即存在組織層面的選擇偏差。高校為了保證科研資助工作能在短時(shí)間內(nèi)取得較好的成績(jī),自然會(huì)優(yōu)先資助能力較高的博士生,這本身無(wú)可厚非。然而,挑選贏家的管理方式可能會(huì)背離科研資助的初衷,造成“強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱”的馬太效應(yīng)。
在對(duì)樣本選擇偏差問(wèn)題進(jìn)行處理后,ATT的估計(jì)值為9%明顯低于OLS模型的估計(jì)值,說(shuō)明不可觀測(cè)異質(zhì)性變量對(duì)于博士生是否獲得科研資助有著重要的影響,忽視其將對(duì)博士生的科研產(chǎn)出結(jié)果產(chǎn)生誤判。進(jìn)一步,通過(guò)核匹配和樣條匹配模型探究博士生科研資助的粘性效應(yīng)。發(fā)現(xiàn)資助者的平均處理效應(yīng)(ATT)低于整體平均處理效應(yīng)(ATE),而后者又低于未受資助者的平均處理效應(yīng)(ATC)。說(shuō)明那些最有可能被高校挑選出來(lái)的高能力者,從科研資助中獲得的邊際產(chǎn)出結(jié)果是較低的;反而,那些不太可能被挑選出來(lái)的博士生,假如獲得科研資助的話會(huì)取得較高的邊際產(chǎn)出結(jié)果。簡(jiǎn)言之,科研資助對(duì)博士生科研產(chǎn)出所帶來(lái)的影響并不遵循個(gè)人的“比較優(yōu)勢(shì)”,而是其“能力分層”導(dǎo)致的分流結(jié)果。
為了更好地達(dá)成科研資助的目的,結(jié)合本文實(shí)證研究結(jié)論,提出如下對(duì)策建議:
第一,發(fā)揮基金資助的指揮棒作用,引導(dǎo)博士生的科研服務(wù)于國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展需要。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,具有創(chuàng)新思維與實(shí)踐技能的高素質(zhì)人才在產(chǎn)業(yè)升級(jí)換代與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過(guò)程中發(fā)揮著日益重要的人力資本作用。這就要求基金資助要對(duì)接創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)際需要,引導(dǎo)廣大博士生將論文寫(xiě)在祖國(guó)大地之上,在教育鏈、人才鏈與產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈的深度融合中實(shí)現(xiàn)青年學(xué)者的人生價(jià)值。
第二,擴(kuò)大基金資助的覆蓋面,增強(qiáng)博士生的科研收獲感。博士生是否獲得科研資助是高校挑選贏家的客觀結(jié)果,高校為了取得較好的科研資助績(jī)效,自然會(huì)優(yōu)先資助能力較高的博士生,而忽略了為其他博士生提供適宜的科研支持環(huán)境。因此,高校應(yīng)該讓科研資助回歸育人的初衷,盡量規(guī)避挑選贏家造成的育人功能扭曲。鼓勵(lì)那些處于科研申請(qǐng)邊緣的博士生積極參與科研活動(dòng),通過(guò)“干中學(xué)”引導(dǎo)其找到正確的研究方法。
第三,完善“院→?! 比?jí)科研資助機(jī)制,發(fā)揮“以賽促學(xué)”的資助目的。充分發(fā)揮省級(jí)科研資助的示范引領(lǐng)作用,支持校級(jí)科研資助和院級(jí)科研資助結(jié)合自身實(shí)際條件,創(chuàng)新性推動(dòng)科研資助的特色化與規(guī)范化。省級(jí)和校級(jí)科研資助可以挑選贏家,為能力較高的博士生提供施展才華的平臺(tái)。同時(shí),考慮到博士生群體總量不大的實(shí)際情況,院級(jí)科研資助則應(yīng)強(qiáng)調(diào)全員參與性,提升科研資助的普惠度在財(cái)政資金可承受方面也具有一定的可行性。