博士生导师如何影响博士生科研发表？——基于2016年首都高校学生发展状况调查数据的分析

吴嘉琦，罗蕴丰

（1.北京大学教育学院，北京100871；2.电子科技大学公共管理学院，四川成都611731）

一、问题的提出

随着我国学位制度的建立与完善，博士生规模和导师队伍不断扩大。博士招生数从1990年的3337人跃升至2018年的95502人[1]，年均增长率高达12.7%。伴随博士生规模的扩大，“质量滑坡”“学位贬值”和“抄袭频发”等问题也随之而来，如何保障和提升博士研究生培养质量受到教育部门和学术界的广泛关注。

与其他培养阶段不同，博士研究生指导主要由其所在学术组织的导师承担。导师是博士生培养中最直接且关键的因素，是引导博士生迈入科研学术领域、推动国家科研创新的关键[2-3]。同时，博士生身份具有双重性，其一，博士生是高深知识与科学研究的初学者，导师的学术指导与个体的学业参与影响其科研成果的数量与质量；其二，博士生是准科研工作者，这意味着博士生的科研产出与其塑造的学术网络紧密联系，但是大部分全日制博士在学术领域的积累不足，因此导师学术网络的作用尤为凸显。那么，作为反映博士研究生科研成果最重要的依据，科研发表是否以及如何受到导师的影响呢？是导师的学术指导影响更大，还是其社会资本的影响更大呢？博士生自身的科研参在其中发挥了怎样的作用？

二、文献综述

聚焦导师对博士生科研发表的影响，既有研究多以高等教育学生发展理论、组织社会学及人力资源管理学为理论构建与实证研究的立足点。考虑到博士生的双重身份，本研究拟从帕斯卡雷拉的学生发展理论与布迪厄的社会资本理论两条阐释路径出发，探讨导师对博士生科研发表的影响机制。

（一）帕斯卡雷拉学生发展理论

在费尔德曼、佩斯等学生发展理论研究的基础上，欧内斯特·帕斯卡雷拉（Ernest T.Pascarella）于20世纪80年代中期提出了学生变化的因果解释模型，用于阐释学生学业发展[4]。这一理论模型认为，学生学业发展受到五个方面因素的影响，分别是个体特征、学业投入、多元互动、院校组织特征和高等教育微观环境。这一理论框架重点探求学生发展现象背后的运作机制和影响路径[5]，强调学生个体投入程度、社会性互动和院校环境三方面的交互关系，明晰了院校环境通过作用于学生与同伴、师长等学业情境下的社会性互动以及学生自身的努力程度来间接促进学生发展。因此，在考察高等院校博士生学业发展的因果关系时，可以借鉴帕斯卡雷拉的学生发展因果解释模型，从导学互动和博士生自身科研参与两个方面分析导师对博士生科研发表的影响。

首先，导学互动被定义为“一种技能水平更高或经验更丰富的个体作为榜样，指导、资助、鼓励和结识技能水平较低或经验较少的个体，以促进后者专业发展的培养过程”[6]。导学互动的一个重要内涵是导师对研究生的学术指导，它不仅包括导师引导博士生参与学术活动，为其提供具有挑战性的任务，培养其创新能力思维[7]；还涉及导师与研究生开展合作，共同完成研究项目，发表科研论文，为其学术职业发展做好准备[8]。

导师学术指导主要包括指导频率与指导质量两个方面[9]。在指导频率上，国内外学者均发现师生交流频次与研究生科研水平显著正相关，导学互动得越频繁，博士生的科研发表越多[10-11]。且这种影响对理工科博士生、人文社科博士生、农医学博士生的科研产出能力均起到了积极作用[12-13]。不仅指导频率对博士生科研产出具有正向作用，指导质量也发挥了重要作用。导师的科研经验、学术地位、学缘结构等衡量指导质量的维度均被证实是培养拔尖创新人才的关键[14-15]。然而，由于数据抽样和研究方法的差异，小部分研究也发现导师指导频率与博士生科研成就之间关系并不大[16]，而过高频率的干预性指导甚至导致博士生难以发展为独立的研究者[17]。

故本研究提出第一类假设：

H1-1：导师指导对博士生科研产出存在线性正向影响；

H1-2：导师指导与博士生科研产出间存在倒U型关系，即过低的指导和过高的指导都不会产生更高的科研产出。

其次，学生参与是指个人投入到具有教育价值活动中的时间与精力[18-19]。学生参与理论的倡导者阿斯汀（A.W.Astin）在其著名的“输入-环境-输出”（I-EO）框架中提出，学生参与具有质量和数量双重性，学生在有意义的学业活动中投入时间和精力越多，积极学业成就越多[20]。实证研究也发现，研究生科研参与程度，尤其是投入到课题活动中的有效时间直接影响博士生的创新能力，进而作用于博士生科研发表[21]。同时，科研学业投入也会间接调节影响创新能力因素的作用程度。马永红等发现，学业投入作为博士生身份认知与创新能力的中介变量，显著提高了博士生创新能力[22]。

由此提出本研究第二类假设：

H2：学生个体努力程度正向影响其科研产出，且对导师指导的影响具有调节作用。

（二）布迪厄社会资本理论

皮埃尔·布迪厄（Pierre Bourdieu）认为社会资本是个体在社会关系网络中获得的实际资源和潜在资源的总和[23]。社会资本以社会资源的形式嵌入在社会关系网络之中，个体在社会关系网络中所处的位置及其动员资源的能力与社会资本的积累和运用具有密切的联系。

社会资本可以从结构、关系和规范三个维度进行阐释。结构维度将社会资本视为嵌入在社会关系网络之中的资源。由于资源嵌入在社会关系网络之中，网络联系的建立、联系的强弱、网络的密度和个人所处的位置都会影响个体或组织形成社会资本[24]。关系维度将社会资本视为获取资源的能力。这一维度关注社会关系网络中的身份、期待、信誉等因素，尤其是通过这些因素获得资本的能力[25]。在中国关系本位的社会文化中，社会关系网络是社会资本的主要表现形式，它以群体的共同利益为目标。规范维度将社会资本视为一种非正式的价值观或准则。这种规范价值源于社交网络中的信息、信任和互惠准则[26]。

国内外学者普遍认为，个体创新需要与外部环境建立联系，因此个体在社会网络结构中所处位置、拥有的社会关系资源、运用资源的能力以及团体价值规范对创新生产具有重要影响[27-28]。考虑到本研究关注的是导师在学术领域所积聚的社会资本，因此导师个体在学术网络中所占据的位置可能是相对较好的测量指标。

已有实证研究证实，导师的社会资本对研究生的科研创新具有正向作用。蔺玉（2012）在控制研究生人口学特征、导师特征等因素后发现，导师的学术地位对博士生科研绩效具有显著积极影响[29]。张雁冰（2014）的实证研究发现，不同来源的社会资本存在交互作用，导师的社会资本显著提高了学生知识构建能力与科研创新能力[30]。闵韡和李永刚（2018）发现，享有学术荣誉和地位的博士生导师在科研成果、学术支持方面更为卓越，具有院士、长江学者等荣誉称号的导师在共同指导的作用下显著正向影响博士生科研产出[31]。

对此，本研究提出第三类假设：

H3：在导师学术指导外，导师的社会资本也会对博士生的科研产出产生积极影响。

根据上述假设，本研究所设想的影响路径如图1所示。

图1 导师对博士生科研发表影响路径

综上所述，尽管已有部分研究关注到导师指导与博士生科研参与对博士生科研发表的影响，但鲜有严谨的因果推断研究对该问题进行估计。由于各方面能力更高的博士生会选择学术水平更高的导师，如果不控制学生自选择问题，则导致导师对博士生科研产出的影响效应中存在部分源于学生自身学术能力的影响，而非导师指导的净影响。因此，本研究尝试使用2016年首都高校发展调查中的博士生数据，以北京地区不同层次高校的博士研究生为研究对象，运用处理效应模型（Treatment Effect Model，下文简称TEM）解决样本选择偏误，在剥离自选择问题的基础上进一步探讨导师与博士生科研发表的因果关系及影响机制。

三、研究设计

（一）研究数据

2016年首都高校学生发展状况调查采用整群分层抽样方法，所调查样本高校类型包括6所“985工程”院校、15所“211工程”院校和5所一般本科院校。该调查在首都不同类型院校中按比例抽取不同学科专业的博士生样本，对博士生群体有较好的代表性。此外，调查问卷内容覆盖了博士生的基本信息、教育情况、学业情况和科研情况等，信息丰富可靠。在剔除了部分对导师情况不甚了解的博士生样本和完全自主研究的博士生样本后，最终得到的样本数量为1418。

（二）实证策略

本研究的目的在于探究导师对博士生科研发表的影响机制，并分离出其中由导师的学术指导、社会资本所解释的部分。研究涉及几处难点：其一，存在样本自选择问题，即优秀的博士生会选择优秀的导师，这可能会高估导师的作用；其二，关键概念的界定困难，如社会资本、学术指导和科研发表等；其三，分离出导师的社会资本与学术指导的影响具有较大难度。

为了解决上述难点，本研究首先使用处理效应模型来解决样本自选择问题。处理效应模型由冈达拉罗·马达拉（G.S.Maddala）[32]提出，并遵循詹姆斯·赫克曼（James Heckman）[33]的传统，直接对处理变量进行结构建模。

具体来说该模型的估计分为两步，第一步用Pro⁃bit模型估计方程（1），主要反映样本选择处理变量为1时的概率，由此得到处理变量的估计值，并计算逆米尔斯比（inverse Mills ratio）①；第二步，将处理变量和逆米尔斯比加入方程（2）中，使用最小二乘法估计，系数β1即为处理变量的影响，其中Zi和Xi均为控制变量②。

其次，本研究对关键概念的界定与度量进行了深入思考。第一，所谓社会资本是一个抽象概念，其测量指标在不同研究领域中差异较大。考虑到本研究关注的是涉及科研发表的学术圈内社会资本，个体在社会网络中所占据的位置可能是相对较好的测量指标，因此本研究依次考虑了导师的职称、学位、荣誉称号等变量。由于大多数博士生导师均具有博士学位和正高职称，而具有两院院士、长江学者等荣誉称号的博士生导师数量却较为有限，更能反映出导师在学术圈的社会资本，因此荣誉称号成为本研究表征导师社会资本的主要指标之一③。第二，关于导师指导的衡量指标，本研究全面考虑指导数量和质量两个层面，主要通过博士生对导师指导质量的综合性评价量表均分来表征。第三，在博士生科研发表方面，本研究也考虑到了发表数量和质量的差异。一般来说，期刊级别和作者排序反映科研发表的质量，而论文数量反映科研发表的数量，但由于调查题项中未涉及被调查者发表论文期刊的具体信息和作者排序，本研究参考了既有研究对国际期刊与国内期刊影响因子的加权方法后，在控制学科的基础上，对国际期刊、国内核心期刊和国内一般期刊的发表论文数分别赋予60%、30%和10%的不同权重来计算科研发表总分，即科研发表得分=∑（发文量×期刊权重）。

最后，从常识逻辑上来说，学术地位越高的导师指导水平越高，但指导时间相对越少，故导师社会资本与学术指导的关系并不明确。为了将两者剥离，调查问卷中表征导师学术指导的题项应该独立于导师学术地位的题项。经检验，本研究所用调查问卷题项和数据恰好满足这一特性（具体表述见表1备注），即导师学术指导与导师荣誉称号之间并无相关关系。这意味着，在本研究中导师学术指导和导师社会资本影响博士生科研发表的路径相互独立。

（三）变量选取

在变量选取中，本研究借鉴卡罗尔·布兰德等提出的科研工作者科研生产力三因素模型[34]，选取了个体层面、组织层面和领导层面三类影响博士生科研生产的因素。其中，因变量是博士生科研发表得分。本研究的核心自变量为导师的社会资本、导师学术指导和博士生科研参与。导师社会资本以导师是否具有社会荣誉称号来判断，如导师具有两院院士、千人计划、长江学者、杰青、人才工程等以上任一荣誉称号，则该变量取值为1，否则为0。导师指导以博士生对导师指导的主观评价量表题的均分来衡量，而博士生科研参与以博士生每周投入到科研中的小时数来衡量。

在控制变量部分，在个体层面控制了性别、年龄、民族、政治面貌、婚姻状况、博士就读类型、博士学位类型、博士入学方式、博士入学年数等人口学特征，本科高校层次、硕士高校层次等受教育背景以及父亲受教育程度、父亲职业、家庭经济状况等家庭社会经济背景等变量；在组织层面控制了博士生所在高校的层次、博士生专业学科类别。具体变量说明及描述统计见表1和表2。

四、研究结果

（一）普通最小二乘法（OLS）和处理效应模型（TEM）回归结果

回归结果如表3所示，在处理样本自选择问题之前，本研究先使用普通最小二乘法回归（OLS）来考察未剔除内生性的前提下，导师学术指导与导师社会资本对博士生科研发表的影响。OLS模型1在控制博士生个体特征、院校特征、导师特征的基础上，考察了导师学术指导和导师社会资本对博士生科研产出的影响。从回归结果来看，在控制了相关变量后，导师学术指导对博士生科研产出具有显著的正向影响，这表明在其他条件相同的情况下，导师学术指导质量越高，博士生的科研产出越多。假设H1-1的线性正向影响得以证实。OLS模型2在自变量部分纳入了导师指导的二次项，用以考察假设H1-2的倒U型关系是否存在，然而结果显示无论是导师指导的一次项还是二次项对博士生科研产出的影响均不显著，故假设H1-2证伪。OLS模型3在自变量部分加入了博士生每周投入到科研中的小时数，用于衡量博士生科研参与的努力程度。从模型3的回归结果来看，博士生科研参与对其科研产出具有显著积极影响，且加入这一变量后，导师学术指导对博士生科研产出的影响由模型1的显著变为不显著，这意味着博士生的科研参与调节了导师学术指导对其科研发表的影响，假设H2得以证实。此外，在所有OLS模型中，表征导师社会资本的导师荣誉称号对博士生科研产出的影响均不显著，且系数极小。

表1 变量具体说明

考虑到不同能力水平的博士生获得高社会资本导师青睐的机会并非随机，教育背景、家庭背景和个人能力更强的博士生更有可能选择到高社会资本导师，因此仅采用OLS回归方法很难有效剔除选择性偏误对导师作用的干扰。为了解决内生性问题，本研究进一步采用处理效应模型考察导师社会资本对博士生科研产出影响的因果效应。从TEM模型的回归结果来看，导师学术指导、导师学术指导的二次方和博士生科研参与的影响与OLS模型回归结果均无差别，这进一步确保了H1-1和H2的成立。然而，导师社会资本对博士生科研产出却呈现出显著的负向影响。也就是说，在剔除样本自选择偏误并控制其他条件的情况下，与未能选择到高社会资本导师的博士生相比，“名师”的徒弟在科研产出数量和质量方面反而得分更低。这与OLS基准回归结果差距甚大，一方面说明未剔除样本自选择偏误的OLS基准回归未能准确估计导师社会资本对博士生科研产出的影响，另一方面也说明由于社会资本高的导师招收到了优秀的学生，导师对于博士生科研产出的负向作用被学生自身出众的科研产出能力所抵消，所以OLS回归结果并未呈现出显著的影响，由此假设H3被证伪。

表2 变量描述统计结果

表3 OLS和TEM回归结果④

（二）学科的异质性分析

表4和表5的回归结果展示了不同学科间导师对博士生科研产出影响的异质性。对于理工类博士生而言（表4），无论是OLS模型还是TEM模型，回归结果都没有发现导师社会资本对博士生科研产出的显著影响，但是导师学术指导对于博士生科研产出的影响显著且不存在倒U型关系。此外，本研究还发现，对于理工类博士生，个人科研参与不能完全调节导师学术指导对科研发表的影响，这主要是由于理工类博士生导师对博士生科研产出的影响并非仅通过监督或激励机制发挥作用，博士生科研工作的有效开展还需倚赖导师所提供的实验室、设备器材等物质支持。对人文社科类博士生的分析结果（表5）与总体博士生分析结果较为一致，即导师社会资本对博士生科研产出具有负向影响。但令人遗憾的是，人文社科类博士生导师的学术指导对于博士生的科研发表影响并不显著，而社会资本越高的导师反而不利于博士生科研论文的发表。此外，无论是对理工类博士生还是对人文社科类博士生来说，个体科研参与对科研产出的影响都非常重要。

（三）实证结果分析

首先，导师学术指导整体上显著正向影响博士生科研产出，这种影响主要通过作用于博士生科研参与的时间来实现。一方面，导师学术指导为博士生提供前沿研究议题、研究方法训练、学术研究数据以及物资设备支持等，提升博士生科研能力与科研产出；另一方面，导师对博士生的激励与监督有益于博士生明晰个人学术兴趣，明确自我价值与使命，推动博士生在科研活动中投入更多时间和精力，进而提高科研效率并正向影响科研产出。相比之下，博士生科研参与时间的增多是提升科研产出更为重要且稳定的因素。

其次，导师社会资本对博士生的科研产出存在负向影响。在控制样本自选择偏误后，导师社会资本的负向作用得以呈现。对此的可能解释是：一方面，导师的学术地位越高，对自己的学术声誉越为珍视，对科研产出质量的要求越高，不会一味追赶发表数量而忽视人才培养质量；另一方面，相比于未拥有这类荣誉称号的博士生导师，高社会资本导师并不再需要通过发表论文来提升自身的学术地位，因而更加重视指导学生而非合作发表。

表4 理工类学科OLS模型和TEM模型结果

表5 人文社科类学科OLS模型和TEM模型结果

此外，导师学术指导的正向作用更多地体现在理工类博士生群体中，而导师社会资本的作用更多体现在人文社科类博士生群体中。由于不同学科思维范式和培养模式的差别，不同学科的博士生导师影响学生发展的机制也有所区别。理工类博士生的科研培养更多地涉及日常试验和实操训练，导师需要予以多方面物质支持和智力支持，这使得导师学术指导的影响路径更为复杂，而博士生科研参与程度仅为其中一条路径。与之相比，人文社科领域的隐形知识更多，程式化整合程度更低[35]，研究多基于特定文化开展，博士生的培养过程与知识生产模式相对更为独立[36]，因而导师与博士生之间的合作程度相对较低，高社会资本导师对博士生科研发表的要求更为谨慎，导师指导的影响难以体现在科研发表数量上。

五、结论与启示

本研究通过使用2016年的首都高校学生发展状况调查中的博士生问卷截面数据，基于最小二乘法回归模型和处理效应模型，分析了博士生导师对博士生科研发表的影响。研究发现，导师学术指导总体上显著正向影响博士生科研产出，这种影响主要通过作用于博士生科研参与时间来实现；而导师社会资本对博士生的科研产出存在负向影响。导师学术指导的正向影响更多体现在理工类博士生群体中，导师社会资本的影响更多体现在人文社科类博士生群体中。

根据以上结论，本研究尝试提出如下博士生培养指导建议：

第一，导师应发挥博士生培养第一负责人的作用，为博士生提供充分且全面的指导，鼓励良性互动交流，提高导师指导水平。同时，导师应关注指导内容的多元化，在尊重人才培养客观规律和学科差异的基础上，不断提升因材施教水平，为博士生提供所需的物质支持与个性化指导。

第二，博士生应强化学术动机，加大科研投入。虽然本研究发现导师学术指导或社会资本在不同程度上影响博士生科研产出，但是博士生个人科研参与始终是一个重要且稳定的调节因素。博士生应该充分认识到科研与学业参与的重要性，发挥个体主观能动性，将探求真理作为自己学术生涯的不断追求，提升学术参与程度。

第三，高校应优化人才培养机制，改善功利化评价制度导向。虽然本研究发现了导师社会资本的负向影响，但这种负向影响更多地体现了导师对学生科研指导的负责与严谨。导师以身示范教导学生关注自身在科研过程中的成长，重视每一个科研成果的质量，而非以追求科研发表数量为唯一目的。然而，在现有人才评价体系下，科研发表已成为博士生评奖评优、毕业要求甚至在学术劳动力市场竞先就业的关键指标，过于功利化的评价导向不利于博士生潜心学术、臻于至善的科学研究。因此，高等院校和社会各界需要逐步意识到这一问题，尝试改善博士教育理念和评价机制，更多地关注博士生科研培养过程，解决培养过程与制度建设之间的矛盾，确保博士生培养的有效性和良性发展。

最后，由于数据限制，本研究尚存一些不足。其一，本研究中的因变量科研得分是一个加权计算生成的变量，虽然权重的选取建立在综述以往研究的基础上，但仍有改善的空间。其二，本研究中的“社会资本”是二分变量，由导师是否具备代表学术地位的社会荣誉称号决定，然而不同社会荣誉称号的内涵仍存在差异，两院院士、长江学者、杰青等荣誉称号之间的差异未能在本研究中完全体现。其三，本研究虽然提出了导师社会资本对博士生科研产出存在负向影响的两种可能解释，但迫于篇幅限制并未深入探究具体影响机制，这也成为日后研究有待完善和深化的方向。

注释

①这是一个根据Probit模型估计值求得的个体风险（hazard）指数。

②由于Zi可视为工具变量，这意味着Zi中至少应有一个变量不在Xi中。

③为方便起见，本文其后所述的“导师社会资本”均指“导师学术圈的社会资本”。

④由于本研究使用的是横截面调查数据，可能存在异方差问题，为使回归结果有效，本研究中标准误均为异方差稳健标准误。