科研人员职业生涯成长轨迹的性别差异研究

谭春辉　李明磊　王仪雯等

关键词： 科研人员； 成长轨迹； 性别差异； 履历分析； 生存分析； Ｃｏｘ 比例风险回归

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

〔中图分类号〕Ｇ３１６ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１ （２０２４） ０７－０１２５－１０

进入２１ 世纪以来， 科技的发展呈现日新月异的图景， 世界各国（地区）之间的竞争也日益激烈，其本质是人才的竞争， 人才强， 则国家强， 科技人才在国际竞争中扮演着越来越重要的角色。党和国家领导人始终很重视我国的科研人才队伍建设， 制定并出台了许多促进科研人才培养和成长的政策，科研人员在当今社会中的重要性不言而喻。在科研人员成长中有一个由来已久的问题， 那就是性别差异普遍存在。在２０２２ 年第五届世界顶尖科学家论坛“她” 论坛上， 中国科学院文献情报中心与爱思唯尔联合发布了第一份以性别视角解读中国科研生态的研究报告《性别视角下的中国科研人员画像》。报告指出“世界科研领域内的性别失衡现象仍然长期存在， 中国也面临类似情况”［１］ 。由于性别差异的存在使得女性科研人员在科研工作中长期处于劣势， 很难攀登科研的顶峰， 难以创造符合自身的价值。随着社会的发展和现代科技的进步， 性别差异问题越来越受到人们的关注。科研人员的成长过程会呈现出一定的规律， 因此非常有必要对科研人员职业生涯的成长轨迹进行研究， 并分析其中的性别差异， 从而为国家挖掘潜在的人才和制定人才政策提供有价值的参考和建议， 并为改变当前存在的性别差异状况做出贡献。

已有的对于科研人员职业生涯成长规律和影响因素的研究主要集中在高层次科技人才这一群体，国外以诺贝尔奖得主和多个学科领域的高水平科技人才为主［２］ 。哈里特·朱克曼［３］ 通过对美国的９２ 位诺贝尔奖获得者进行访谈， 收集了他们的教育背景、工作经历等信息， 进而总结了诺贝尔奖获得者的成长规律， 这是国内外对科研人员成长规律开展研究的开端。此后， 越来越多的学者从多种角度入手对科研人员的成长规律开展了研究。Ｃｏｓｔａｓ Ｒ 等［４］ 使用文献计量学方法， 分析了科学家的年龄对其科研产出的影响以及年龄对于不同级别的科学家的影响。Ｃａｏ Ｃ［５］ 以中国科学院的院士为研究对象， 发现院士的特点包括大多出生于江浙地区， 毕业院校多为重点大学并且有名师的指导， 父母受教育的程度对院士成长的影响要大于收入这一因素。Ｂｅｓｓｅｌａａｒ Ｐ Ｖ Ｄ等［６］ 、Ｃｒｏｗｌｅｙ Ｍ Ｊ 等［７］ 分别对科研人员在科研生涯早期获得资助对职业发展的影响进行了研究， 发现职业生涯早期的资助对科研人员职业的发展有着很大的影响。与国外相似， 国内对科研人员职业生涯成长规律的研究主要以院士、长江学者、杰青等为对象。姜璐等［８］ 以青年长江学者为研究对象， 运用履历（ＣＶ）分析法对学者的履历信息进行分析， 得出了拔尖创新学术人才的成长规律； 唐琳等［９］ 以北京大学国家杰出青年基金获得者为例， 根据学者的履历信息对科技人才的成长轨迹进行了实证研究； 宋晓欣等［１０］ 从内部条件和外部环境探究了教育学学科２２ 位长江学者的成长规律； 李祖超等［１１］ 基于稀疏矩阵与粒子群算法， 对２００３—２０１４ 年的１ ８２３名国家杰出青年基金的资助者的成长历程进行了分析； 李素矿等［１２］ 采用定量分析和定性分析结合的方法， 总结了我国地质学青年拔尖人才的特征； 孟玲娜［１３］ 从生态学视角， 探究了我国图书情报领域高层次人才的成长规律； 穆荣平等［１４］ 以诺贝尔科学奖获得者和中国科学院院士为对象， 通过统计分析、描述分析等方法对杰出科学家的成长规律进行了深入分析。田瑞强等［１５］ 、张建卫等［１６］ 、马瑞［１７］ 将履历分析法与生存分析法结合运用， 探究了科研人员的成长规律以及成长过程中的影响因素。通过对文献梳理后发现， 已有的研究多以描述性统计分析和文献计量分析为主， 得出的分析结果缺少动态特性； 研究对象以高层次科学家为主， 缺乏对普通研究人员的研究，得出的结论反映了高水平科研人员的成长路径， 对于高水平科技人才成长规律的总结和培养政策的制定很有指导意义， 但能获得这些荣誉和达到这一能力的人很少， 得出的结论缺乏一定的普遍适应性；对科研人员的性别差异仅进行了简单的描述， 很少将性别差异当作主要的研究主题进行分析。

近现代以来， 随着工业革命的进行和科技的不断进步， 女性的地位逐渐得到提高， 虽然在科研队伍中女性所占的比重不断扩大， 但仍然处于较低的水平［１８］ ， 性别差异问题依旧很突出。Ｌｉｕ Ｊ 等［１９］ 以经济学领域论文的作者为对象， 研究了男性和女性在论文产出和影响力的表现， 男性处于优势地位，证明了女性参与科研合作的重要性。Ｋｗｉｅｋ Ｍ 等［２０］对来自８５ 所大学的２５ ４６３名国际知名的波兰大学教授， 进行了国际合作中的性别差异研究， 发现了性别差异在合作强度、学术地位、年龄和学科等方面有着不同的表现。Ｏｚｅｌ Ｂ 等［２１］ 基于土耳其国家级出版物书目数据， 研究了性别差异对出版生产力和土耳其社会科学的科学合作模式的影响。ＫｒｅｔｓｃｈｍｅｒＨ 等［２２］ 对１４ 种以性别研究为主题的期刊， 进行分析得出： 一是女性在合作中有着很高的地位； 二是女性在文章中作为第一作者的比例相对较高。ＡｂｒａｍｏＧ 等［２３］ 对意大利７４ 所高校的１６ ５００名申请晋升职称的人员的晋升情况进行了统计分析， 分析结果表明， 当候选人和委员会主席同为男性时， 男性候选人在竞争中更容易胜出。张琳等［２４］ 、谭春辉等［２５］研究了我国科研人员在科研产出中的性别差异。张宁等［２６］ 对截至２０１７ 年底， ＯＲＣＩＤ 数据库中有跨国流动经历的２６ ３１５位科研人员简历进行分析， 研究了科研人员流动中的性别差异。柏璐等［２７］ 对国家杰出青年科学基金女性获得者的教育背景和成长环境进行了分析， 并对促进女性科技工作者成长提出了若干建议。朱依娜等［２８］ 基于２０１１ 年中国科学技术发展战略研究院完成的“我国科技工作者的时间利用状况调查”， 从调查样本中选取高校教师作为研究对象， 研究发现， 高校教师在时间分配和科研产出方面均呈现出性别差异。Ｈｕａｎｇ Ｊ 等［２９］ 基于Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 数据库中科研人员的发文记录， 以可视化的方式展示了多个学科在学术产出方面的性别差异。当前以性别差异为主题的研究大多仅分析了科研人员在科研产出中的性别差异， 缺乏对科研人员性别差异更多更深层次的研究。

２０２２ 年９ 月， 国务院学位委员会、教育部发文将一级学科“图书情报与档案管理” 的名称更改为“信息资源管理”， 作为我国人文社会科学中的重要学科， 更名后学科有了更加丰富的外延和内涵，呈现出蓬勃的生命力和广阔的发展前景。因此， 为了探究科研人员职业生涯成长轨迹中的性别差异，本研究选取图书馆、情报与文献学学科中２０１８—２０２２ 年获得国家社科基金一般项目支持的３７９ 名科研人员作为研究对象， 采用履历分析法和生存分析法相结合来探究图情档学科中科研人员成长轨迹中的性别差异及其影响因素。一般项目的科研人员数量较多， 既包括已经获得重大成就的科研人员，也有正在科研事业上崭露头角的科研新星， 并且各个年龄段都有分布， 人员覆盖面较广， 对于这一群体的成长轨迹的性别差异开展研究， 可以得出图情档学科科研人员性别差异的普遍表现及影响因素，从而为改善科研人员的性别差异和为女性科研人员获得更好的科研环境提供有价值的建议和解决方案， 推动学科人才队伍结构的优化和学科的发展。

１ 研究方法与数据

１.１ 研究方法

１.１.１ 生存分析法

生存分析（Ｓｕｒｖｉｖａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ）是对事物某一状态从开始到结束（另一事件发生）， 即该状态持续时间的描述与解释［３０］ 。生存分析法的一个巨大的特点是它可以处理删失数据。生存函数是生存分析中的一个重要概念， 用一个非负随机变量Ｔ 来表示生存时间， 生存函数即为随机变量Ｔ 越过时间ｔ 的概率［１５］ 。生存分析通过生存函数来揭示事件在每一个时间节点的生存率， 从而得到动态事件的发生规律和影响因素。

生存分析法主要包括非参数分析法、半参数分析法和参数分析法等多种类型的方法， 非参数分析法中的Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 方法可以分析单一风险因素对生存时间的影响［３１］ 。因此， 本研究采用Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 方法分析男性和女性两组科研人员在不同职称阶段的生存时间。另外， 本研究也考察了影响科研人员职业发展过程的因素， 采用生存分析法中的Ｃｏｘ比例风险回归方法分析进入到每个职称阶段时的年龄、国外留学访学经历、机构间的流动经历、博士后经历、担任职务经历以及在每个阶段的论文产出数量等因素所带来的科研人员职业发展过程中的性别差异。Ｃｏｘ 分析通过建立生存时间随风险因素变化的回归模型确定对生存时间具有影响的预后因素， 根据风险因素在模型中的影响对生存率进行预测［１５］ 。在Ｃｏｘ 回归模型中因变量为风险率ｈ（ｔ）：

式（１） 中ｈ_０是基准的生存分布的风险函数，Ｂ是回归系数， ｘ为预后变量（影响因素）。Ｃｏｘ 比例风险回归模型通过在风险函数与研究因子之间建立类似广义线性模型的关联， 从而考察研究因子对风险函数的影响作用。Ｃｏｘ模型通过将部分似然度最大化来实现对因子向量Ｘ 的系数向量Ｂ的估计［３２］ 。

科研人员职业生涯成长过程中有两个重要的时间节点： 晋升副高职称和晋升正高职称， 这两个时间节点在科研人员成长过程中有着重要的意义， 是科研人员成长过程中非常重要的时刻， 是科研人员教学和科研能力的反映。因此， 本研究将起始事件分别定义为科研人员获得中级职称和副高职称的时间； 终点事件分别定义为科研人员晋升副高职称和晋升正高职称的时间。在本研究截止时仍没有出现终点事件的数据称为删失数据。本研究将生存状态变量定义为科研人员是否进入到某一职称阶段， 生存状态变量有两个水平： １－进入某一职称阶段； ０－未能进入某一职称阶段。生存时间为研究对象自取得中级职称至副高职称和副高职称至正高级职称两个阶段所历经的时间。

１.１.２履历分析法

履历包含了科研人员许多重要的个人信息， 是科研人员成长过程的真实写照。履历分析法， 也被称为ＣＶ 方法， 是以科技人员的履历（Ｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍ Ｖｉ?ｔａｅ，简称ＣＶ）作为数据来源， 对ＣＶ 中包含的科技人员详尽的个人信息进行编码和分析， 同时使用合适的描述统计分析方法， 以此为基础来分析科技人才的职业发展轨迹、职业特征、流动模式以及对科技人员个人和组织进行科学的评价等问题［３３］ 。本研究将履历分析法和生存分析法相结合来分析我国２０１８—２０２２年获得国家社科基金一般项目支持的图书馆、情报与文献学学科的科研人员的履历信息，通过科研人员的履历信息探究他们的成长轨迹中存在的性别差异。

１.２ 研究数据

本研究选取２０１８—２０２２年获支持的图书馆、情报与文献学学科的国家社会科学基金一般项目的负责人作为研究对象， 通过中国知网、百度百科、个人主页、官方网站等多种渠道， 广泛收集科研人员的履历信息。履历信息具体包括科研人员的姓名、性别、出生年份、最高学历、最高学历毕业院校及类型、当前的职称、首篇论文的发表时间、各级职称的获得时间、是否有国外留学访学经历、是否有博士后经历、是否有机构流动经历（如学校之间的流动、学校与科研机构之间的流动）、是否担任职务、在各个阶段的发文情况（以第一作者发表的中文核心期刊和ＣＳＳＣＩ 论文数量）和在进入到各个阶段时的年龄这些成长轨迹的相关信息。最后将收集到的数据录入Ｅｘｃｅｌ 中形成本研究原始的数据库， 然后对收集到的原始数据进行编码， 如男性编码为１， 女性编码为０，数据通过ＳＰＳＳ软件进行统计分析。

２ 数据分析

２.１描述性统计分析

２０１８—２０２２ 年一共有５２６ 位科研人员获批了图情档学科国家社科基金一般项目， 经过对数据收集后， 共有３７９ 位学科内的科研人员的个人履历信息被完整收集， 男性科研人员有２０５ 位， 女性科研人员有１７４位。

１） 最高学历。在最高学历方面， 男性科研人员最高学历为本科的有５ 位（占比２.４４％）、硕士有１６ 位（占比７.８０％）、博士有１８４ 位（占比８９.７６％），在女性科研人员中最高学历为本科的有３ 位（占比１.７２％）、硕士有１２ 位（占比６.９０％）、博士有１５９位（占比９１.３８％）。近年来， 随着我国教育事业的发展， 高校和科研院所对科研人员的学历提出了更高的要求， 更高层次的学历成为许多科研人员的重要需求， 因此在最高学历方面， 科研人员的性别差异不明显。

２） 毕业院校。在毕业院校类型方面， 男性科研人员中最终学历的毕业院校为双一流高校（包括双一流学科高校）的有１７９ 人（占比８７.３２％）、非双一流高校和研究机构的有１８ 人（占比８.７８％）、境外高校的有８ 人（占比３.９０％）， 女性科研人员中最终学历毕业院校为双一流高校的有１６０ 人（占比９１.９５％）、非双一流高校和研究机构的有１２ 人（占比６.９０％）、境外高校的有２ 人（占比１.１５％）。毕业院校的类型对于科研人员日后的发展起着重要的作用， 层次高的学校能为学生成长和发展提供更多的资源， 一般项目的负责人大多毕业于双一流高校， 这为负责人日后的发展打下了坚实的基础。

３） 当前职称。在当前职称方面， 男性科研人员中有正高职称１３７ 人（占比６６.８３％）、副高职称６６ 人（占比３２.２０％）、中级职称２ 人（占比０.９７％），女性科研人员中有正高职称９７ 人（占比５５.７５％）、副高职称７３ 人（占比４１.９５％）、中级职称４ 人（占比２.３０％）。男性科研人员中正高级职称的占比要稍高于女性科研人员， 女性在获得高职称上处于一定的劣势； 而在副高和中级职称中， 女性的占比要较高于男性， 更高比例的女性有着职称晋升的空间， 这表明在一定程度上， 项目立项时会对较低职称的女性科研人员提供较多的支持。在职称评定中， 女性较易受到传统观念、生育等因素的影响，从而会有一定概率受到不公平的对待， 影响女性的职业发展。

４） 工作单位地域分布。科研人员工作单位的地区分布很不均衡， 如表１ 所示， 男性和女性科研人员大多集中在我国东部和中部地区， 占比分别高达８１.０％和９０.２３％， 中东部地区经济发展水平和资源数量较西部地区有着很大的优势， 也能获得更多的政策支持， 能够吸引更多的人才流入， 科研人员的地区分布有着较大的不均衡性， 国家针对这一情况也推出了很多政策， 如西部大开发和中部崛起， 未来随着各地经济的发展和政策的支持， 这种不均衡现状会得到很大改善。

５） 年龄分布。如图１ 所示， 科研人员无论是男性还是女性， 年龄在３０～７０ 岁之间均有分布， 年龄跨度较大， 包含的年龄段很丰富， 覆盖了科研人员群体的大多数年龄阶段。一般项目在国家社科基金中的申请难度处于中间水平， 申请到的难度较重大和重点项目小， 因此会吸引各个年龄段的科研人员，年龄分布呈现出多样的状态。

２.２ Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 分析

经过对数据的收集整理后， 共完整获取了３７９位科研人员的履历数据， 其中男性２０５ 人， 女性１７４ 人。截至目前， 在中级至副高职称阶段中， 男性有两名是中级职称， 女性中有４ 名， 删失比分别为１.０％和２.３％。通过图２ 可以看出， 在中级至副高职称阶段， 女性的生存曲线除小部分与男性重合外， 其他节点均处于男性生存曲线的上方， 这表明女性的生存率高， 生存风险较低， 总体上晋升副高职称的速度较慢； 男性的生存曲线位于下方， 表明男性的生存率低， 生存风险较高， 总体上晋升副高职称的速度较快。对这一阶段的数据分析后发现，卡方分布中的Ｌｏｇ Ｒａｎｋ 检验Ｐ 值为０.０１０， Ｂｒｅｓｌｏｗ检验Ｐ 值为０.００２， 均小于０.０５， 可以认为科研人员在从中级职称晋升到副高级职称的职业生涯成长过程中存在着较为显著的性别差异。

在副高至正高职称阶段中， 男性共有１３８名获得了正高职称， 女性共有９５ 人获得了正高职称，删失比分别为３２.７％ 和４５.４％。通过图３ 的生存函数图可以看出， 在副高至正高阶段， 女性的生存曲线绝大多数时刻处于男性生存曲线的上方， 这表明女性的生存率高， 生存风险较低， 总体上晋升至正高职称的速度较慢； 男性的生存曲线位于下方，表明男性的生存率低， 生存风险较高， 总体上晋升至正高职称的速度较快。对这一阶段的数据分析后发现， 卡方分布中的Ｌｏｇ Ｒａｎｋ 检验Ｐ 值为０.０００，Ｂｒｅｓｌｏｗ 检验Ｐ 值为０.０００， 均小于０.０５， 可以认为科研人员在从副高职称晋升到正高级职称的过程中存在着显著的性别差异。

通过图３ 可知， 性别差异在科研人员成长过程中有着显著的表现。无论是中级至副高阶段， 还是副高至正高阶段， 女性总体的成长速度均低于男性， 男性职称晋升的速度较快， 女性在职业成长中处于较为明显的劣势。

２.３ Ｃｏｘ 比例风险回归分析

通过上一节对科研人员在两个成长阶段进行Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ 分析得出了科研人员在不同职称阶段的成长速度上存在着显著的性别差异， 科研人员的成长阶段受到哪些因素影响？ 下面将通过Ｃｏｘ 比例风险回归模型来分析有哪些因素对科研人员的成长产生了影响。

本研究采用Ｃｏｘ 比例风险回归模型对图情档学科获批国家社科基金一般项目负责人成长过程的生存状况进行分析， 试图探究影响科研人员成长过程的因素， 具体包括科研人员在进入每个职称阶段时的年龄、国外留学访学经历、机构流动经历等在数据收集阶段获取的履历信息。本研究参考ＧａｕｇｈａｎＭ［３４］ 开展的ＮＩＨ 资助对科研人员职业发展影响的研究， 建立的科研人员成长生存函数为：

１） 中级至副高阶段的Ｃｏｘ 回归结果分析

在Ｃｏｘ 回归结果的表格中， Ｅｘｐ（Ｂ）表示相对危险度， 即各因素的取值每增加１ 个单位， 风险率ｈ（ｔ）会比原来的水平增加相应的倍数［１６］ ； 回归系数Ｂ 的取值正负表示风险率变化的方向， 回归系数的值为正时表示风险率会变大， 反之风险率会变小。

分析结果显示， 男性在副高阶段的模型总体检验具有显著性（Ｐ＜０.００１）。表２ 是男性研究人员在副高阶段的Ｃｏｘ 回归模型的分析结果， 从表中可以看出， 年龄和机构流动经历对男性在副高阶段的成长具有显著的影响（Ｐ＜０.０５）。年龄因子回归系数的估计值为－０.１５１， 其平均效果为ｅ^{－０.１５１}＝０.８６０， 因为年龄的回归系数为负值， 可以认为年龄会降低男性在中级至副高职称阶段的风险率， 减缓了男性研究人员在这一阶段的晋升速度。机构流动经历因子回归系数的估计值为０.４８４， 其平均效果为ｅ^{０.４８４}＝１.６２３， 可以认为机构流动经历会增加男性在中级至副高职称阶段的风险率， 加快了男性科研人员在这一阶段的晋升速度， 有机构流动经历的男性研究人员更容易得到晋升， 晋升的概率为没有机构流动经历的１.６２３ 倍。总的来说， 年龄因子对男性科研人员在副高职称阶段的生存风险具有降低作用， 而机构流动经历因子对男性科研人员在副高职称阶段的生存风险具有增加作用， 其他的因子对男性科研人员在该阶段生存风险的影响并不显著。

分析结果表示， 女性在副高阶段的模型总体检验具有显著性（Ｐ＜０.００１）。表３ 是女性科研人员在副高阶段的Ｃｏｘ回归模型的分析结果。从表中可以看出， 年龄对女性在副高阶段的成长具有显著的影响（Ｐ＜０.００１）， 年龄因子的回归系数为负数， 表明其会降低女性在中级至副高职称阶段的风险率， 减缓女性科研人员在这一阶段的晋升速度， 平均效果为ｅ^{－０.３４８}＝０.７０６， 即年龄每增加１ 岁， 女性科研人员晋升到副高职称的概率为原来的０.７０６ 倍。其他的因子如国外留学访学经历、机构流动经历等对女性在该阶段晋升的影响不显著。

２） 副高至正高阶段的Ｃｏｘ 回归结果分析

分析结果表示， 男性在正高阶段的模型总体检验具有显著性（Ｐ＜０.０５）。表４ 是男性科研人员在正高阶段的Ｃｏｘ 回归模型的分析结果， 从表中可以看出， 年龄对男性在正高阶段的成长具有显著的影响（Ｐ＜０.００１）。和副高职称阶段相同， 年龄在男性科研人员正高职称的成长过程中也有着显著的影响。年龄因子的回归系数为负数， 表明其会降低男性在副高至正高职称阶段的风险率， 减缓了男性科研人员在这一阶段的晋升速度， 其平均效果为ｅ^{－０.１２５}＝０.８８２。即年龄每增加１ 岁， 男性科研人员晋升到正高职称的概率为原来的０.８８２ 倍。其他的因子如国外留学访学经历、机构流动经历等对男性在该阶段晋升的影响不显著。

分析结果表示， 女性在正高阶段的模型总体检验具有显著性（Ｐ＜０.００１）。表５ 是女性科研人员在正高阶段的Ｃｏｘ 回归模型的分析结果， 从表中可以看出， 年龄和国外留学访学经历对女性在正高阶段的成长具有显著的影响（Ｐ＜０.０５）。年龄因子回归系数的估计值为－０.２３５， 其平均效果为ｅ^{－０.２３５}＝０.７９１，因为年龄的回归系数为负值， 可以认为年龄会降低女性在副高至正高职称阶段的风险率， 减缓了女性科研人员在这一阶段的晋升速度， 年龄每增加１ 岁，女性科研人员晋升到正高职称的概率为原来的０.７９１倍。国外留学访学经历因子回归系数的估计值为０.４６７， 其平均效果为ｅ^{０.４６７}＝１.５９６， 可以认为国外留学访学经历会增加女性在副高至正高职称阶段的风险率， 加快女性科研人员在这一阶段的晋升速度，有国外留学访学经历的女性科研人员更容易得到晋升， 晋升的概率为没有国外留学访学经历的１.５９６倍。其他的因子如机构流动经历、博士后经历等对女性在该阶段晋升的影响不显著。与副高阶段不同的是， 除年龄因子外， 国外留学访学经历因子也对女性科研人员在正高阶段的成长有着显著的影响。

３ 研究结论、启示与展望

３.１ 研究结论

２０１８—２０２２年共有５２６名研究人员获批了图书馆、情报与文献学学科国家社科基金一般项目，经过对科研人员履历信息进行收集后， 共收集到了３７９份完整的履历信息。本研究以履历信息完整的科研人员为对象开展了对他们的职业生涯成长轨迹的研究， 通过描述性统计分析概述了图情档学科科研人员的基本情况， 使用生存分析法深入分析其中存在的性别差异及影响因素。

基于描述性统计分析发现， 图情档科研人员在当前职称方面， 男性中高级职称的占比要较高于女性， 高级职称比例存在着一定的性别差异； 在最终学历和最终学历毕业院校、工作单位地域分布、年龄分布等方面无明显的性别差异。

通过对科研人员的履历数据进行Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ分析后发现， 图情档学科内研究人员职称的晋升速度存在着显著的性别差异。职称晋升是科研人员成长过程中的重要事件， 无论是在中级至副高阶段，还是副高至正高阶段， 女性职称晋升的速度在总体上低于男性， 需要更长的时间才能晋升到下一职称，女性职称晋升的困难程度要高于男性。

通过Ｃｏｘ 比例风险回归模型发现了图情档学科科研人员在职称晋升时受到的影响因素。年龄因素在成长的各个阶段都降低了男性和女性科研人员的生存风险， 降低了科研人员的成长速度。这与张建卫等［１６］ 的研究结果一致， 该研究认为， 人文社会科学学者的成长与年龄有着较高的相关性。智慧“高原论” 认为， 智慧与年龄之间呈现曲线关系， 智慧从青年时期开始增加， 在中年达到顶峰， 然后开始逐年下降［３５］ ， 智慧的下降会使科研人员的学术能力弱化， 从而影响到科研人员职称的晋升。除年龄因素外， 机构流动经历对男性科研人员在副高阶段的成长具有促进作用， 具有较强能力的科研人员往往会有更多的机构流动机会， 机构流动的经历会拓展科研人员的人际关系和增加科研人员获得更多学术资源的可能性， 从而对其职业成长具有重要的促进作用。国外留学访学经历对女性在正高阶段的成长具有显著的促进作用， 国外留学访学经历能够开阔科研人员的科研视野， 帮助研究人员掌握国际科研的最新动态， 从而增强个人竞争力。此外， 国内越来越多的高校和科研院所在职称评定时会考虑是否有过国外留学访学经历， 国外留学访学经历对科研人员的职称晋升有着正向的促进作用。

３.２研究启示

性别差异问题在科研人员队伍中一直存在， 影响着女性科研人员的成长。本研究以图情档学科国家社科基金一般项目负责人为对象， 探究了科研人员职业生涯成长轨迹中的性别差异， 结合本研究得出的结论， 得出如下启示：

１） 改进和完善职称晋升的评估方式。女性科研人员在职业生涯的成长过程中会遇到无法避免的问题， 即在自身的家庭生活中相对于男性要投入更多的时间和精力， 并且在工作中会因生育而暂时离开工作岗位， 这会对女性的成长造成影响， 使女性在成长中处于相对的劣势。因此， 国内高校和科研单位应对女性制定合理的考核方式， 如对处于生育阶段的女性科研人员放宽职称晋升的考核时间， 适当调整在引进女性科研人员时的年龄限制， 为女性科研人员的成长提供更多友好的政策。

２） 加强对外合作与交流。国外留学访学经历会使科研人员的视野更加开阔， 增强对科学研究前沿的把握能力， 能够培养国际化思维和促进跨文化的交流， 从而提升科研人员自身的竞争力。同样对于女性科研人员来说， 具有国外留学访学经历可以在职业生涯成长过程中缩小与男性的差距。因此，国内高校和科研单位应为女性科研人员的出国留学访学提供更大的支持和更多的机会， 并给予鼓励（如鼓励女性科研人员更多地参与国际科研合作项目和国际学术会议、设立女性国外学术交流计划等）， 向女性科研人员提供更多的政策倾斜， 为女性科研人员的职业生涯成长保驾护航。

３） 优化资源的地域分配。图情档学科科研人员工作单位的地域分布非常不均衡， 大部分集中于我国的中东部地区， 这些地域内社会经济发达、科研资源丰富， 相比之下西部地区较缺乏科研资源、高水平的研究机构和学术交流平台， 这样会使得科研人员缺乏学术交流的机会， 能够获得的资源也更少， 可能会使较落后地区的女性科研人员在成长过程中遇到更多的困难和阻碍， 国家应该推出更多缩小科研资源分配地域差距的政策， 如资源分配时更多向落后地区倾斜、鼓励女性科研人员参与跨地区合作， 从而更好地促进较落后地区女性科研人员的成长。

４） 女性科研人员要立足自身的优势不断提升自己。女性科研人员在参与科技工作时应基于自身独特的优势， 为科技发展提供新的思维方式和增长点。此外， 女性的科研兴趣也与男性存在一定差异， 有利于拓展自己的科研领域［３６］ 。女性科研人员由于思维方式的不同， 可能会在出现科研瓶颈时提出新的观点和方法来推动问题的解决； 女性科研人员不同的兴趣关注点对于自身持续创新、不断进步有着重要的作用。因此， 女性在科研工作中应该充分发挥自身的这些优势， 增强自己的科研信心，缩小自己在成长过程中与男性的差异， 使自己在职业生涯的成长过程中不陷入过大的劣势， 充分实现自己的人生理想和价值。

３.３ 研究展望

本研究考察了图书馆、情报与文献学学科国家社科基金一般项目负责人职业生涯成长轨迹中的性别差异以及影响因素， 但有着不足和需要改进之处：①样本量较少， 得出的结论可能会有一定的偏差和局限性， 未来将扩大数据范围； ②未采用科研人员发表的英文论文， 得出的结论可能与客观实际有一定的偏差； ③研究基于图书馆、情报与文献学学科国家社科基金一般项目负责人， 得出的结论对其他学科的适用性会稍差， 后续研究将扩大学科范围，对多学科的科研人员进行研究； ④不同类型院校对职称晋升要求的条件不同， 研究中未对这一情况做分类处理， 后续将针对这一情况开展深入研究； ⑤研究通过履历数据定量分析了科研人员成长轨迹的性别差异及影响因素， 未来可以将定量和定性分析方法结合起来， 更加深入地探究科研人员的成长轨迹； ⑥研究未考虑科研人员在获批社科基金项目前后职业成长的变化， 后续的研究将纳入这一指标深入分析。