《表1 我国大学高层次人才流动规律研究的数据描述》

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《我国大学高层次人才流动规律研究——来自6类项目人才简历的实证分析》

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本研究对数据的处理主要分为3个步骤。一是对学术流动的操作化界定。为了进行数据挖掘和匹配，本研究首先界定了学术流动的内涵，将学术流动定义为项目人才入职后发生的工作机构变动，访学、博士后、学术机构内部的岗位轮转、兼职、第一份工作机构等都未被判定为学术流动。二是在线抓取简历与进行数据匹配。2019年5月初至9月中旬，课题组通过项目人才获批的官方网站、人才所在机构官网、个人主页等途径抓取公开的简历信息。本研究选取1994—2018年获批的6类项目人才共12 227位学者的简历信息，并对其进行结构化处理。其中，院士（1994—2017年，每两年增选一次，2018年没有增选）为1 697人、“长特”（1999—2018年，1999年为第一批）为2 298人、“杰青”（1994—2018年）为3 986人、“青长”（2016—2018年，2016年为第一批）为706人、“青拔”（2013—2017年共三批，2013年为第一批）为742人、“优青”（2012—2018年，2012年为第一批）为2 798人。由于有2 693人获得两项及以上项目人才称号，故实际有效人数为9 534人。本研究依据工作经历信息判断项目人才在入职后是否发生了流动，最终筛选出有流动经历的项目人才3 520人（见表1），并建立大学高层次人才流动现状数据库。数据库共包含了年龄、学科领域、毕业院校等23个条目的结构化信息，但由于在学术人才内部存在相应的等级序列且学科属性对人才流动具有较大影响，故本研究选取项目和学科这两个条目进行分析。此外，为了保证数据的客观性，本研究在描述总体情况以及按学科分类时抛除了交叠样本，但在对不同类型项目人才进行分析时则加入了交叠样本。三是流动规律指标的选取。通过对已有关于学术流动研究的文献进行梳理发现，已有研究大都从流动率或者规模、流动次数或者频次、流动周期等方面去探讨，流动率、流动次数和流动周期是流动研究中的常用指标，故本研究从这3个方面去探索大学高层次人才的流动规律，这也与已有研究有了对比点或者连接点。