破解博士生科研黑箱
——博士生科研投入時(shí)間的探索性研究

趙世奎，吳 彬

(北京航空航天大學(xué) 人文與社會科學(xué)學(xué)院， 北京 100083)

博士生參與科研活動是博士生培養(yǎng)的關(guān)鍵一環(huán)。2020年，全國研究生教育大會上，孫春蘭指出，要“把研究作為衡量研究生素質(zhì)的基本指標(biāo)”[1]。歐盟委員會關(guān)于博士生培養(yǎng)原則的報(bào)告中指出，開展卓越的研究是一切博士生教育的基礎(chǔ)[2]。從微觀層面審視博士生的科研過程，不僅有助于厘清博士生培養(yǎng)質(zhì)量的內(nèi)在機(jī)理，也有助于為深化博士生教育改革提供參考和依據(jù)。

一、文獻(xiàn)回顧與問題提出

(一)博士生科研的研究：從結(jié)果到過程

目前對博士生科研的研究主要以靜態(tài)為主，研究焦點(diǎn)多放在博士生科研的結(jié)果上，如博士生的科研生產(chǎn)力和學(xué)位論文質(zhì)量等。核心思路是將博士生科研過程看成一個(gè)整體，討論其“輸入—輸出”的關(guān)系，如學(xué)術(shù)互動對論文產(chǎn)出的影響[3]以及生源差異[4]、前置學(xué)校[5]、學(xué)術(shù)論文發(fā)表對學(xué)位論文質(zhì)量的影響[6]等。這些研究都取得了一定的成果，但是由于對科研的中間過程關(guān)注不足，從而導(dǎo)致人們對博士生科研的過程及內(nèi)部狀態(tài)的認(rèn)識有限。例如，有研究表明，與導(dǎo)師的學(xué)術(shù)互動頻次和質(zhì)量對科研產(chǎn)出有正向影響[3]，該研究雖揭示了輸入與輸出二者 之間的關(guān)系，但由于缺乏過程性變量作為中間的銜接，導(dǎo)致其中的內(nèi)在機(jī)理并不十分清楚；換言之，輸入—輸出之間存在認(rèn)識的黑箱。因而，有必要深入探討博士生科研的過程，破解這一黑箱，這既是理論發(fā)展的基本方向，也是面向博士生教育改革實(shí)踐提出系統(tǒng)對策建議的現(xiàn)實(shí)要求。

(二)博士生科研投入：關(guān)鍵性的過程變量

究竟應(yīng)該以什么作為破解博士生科研黑箱和探究其內(nèi)在機(jī)理的突破口？筆者認(rèn)為，博士生科研投入是關(guān)鍵突破口。所謂投入，是一個(gè)心理學(xué)的概念，在此，筆者主要將科研投入理解為博士生進(jìn)行科研時(shí)的努力程度。

從理論層面來看，科研投入是整合博士生科研過程的關(guān)鍵中樞。博士生科研過程的內(nèi)部各因素間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜、難以把握，要想深入剖析博士生的科研過程，就必須依據(jù)一定的理論基礎(chǔ)把這些要素建構(gòu)成有機(jī)的系統(tǒng)，也就是理論框架?；趯W(xué)習(xí)投入和工作投入理論的實(shí)證研究表明，個(gè)體投入在其中具有關(guān)鍵作用。因此，要針對博士生科研開展系統(tǒng)性和機(jī)理性的研究，可以嘗試以其科研投入為關(guān)鍵中樞，將其科研動機(jī)、科研效能感、導(dǎo)師指導(dǎo)行為、導(dǎo)學(xué)關(guān)系、科研環(huán)境、知識獲得、技能提升和品質(zhì)發(fā)展等一系列要素整合到一個(gè)理論框架內(nèi)，使其個(gè)人與整體科研環(huán)境結(jié)合在一起，其科研過程與科研結(jié)果和教育效果聯(lián)系在一起。

從實(shí)踐層面來看，投入不足與投入低效是困擾博士生培養(yǎng)的重要問題。相關(guān)調(diào)查和研究顯示，投入水平下降和輟學(xué)是全球博士生教育面臨的突出問題[7]。筆者訪談中也發(fā)現(xiàn)，部分博士生科研投入效能低下，即一些博士生科研工作量很大，但是與努力和收獲并不匹配，無論博士生本人還是其導(dǎo)師都對其成長不滿意?？梢?，投入問題也是亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

(三)博士生科研投入時(shí)間：科研投入的基本要素

目前，博士生教育領(lǐng)域?qū)蒲型度氲难芯枯^少。從現(xiàn)有研究來看，學(xué)界一般以三種比較直觀的觀測量來衡量科研投入：一是科研投入時(shí)間[8]；二是 特定科研活動頻率[9]；三是參與課題的數(shù)量和質(zhì)量[10]。其中，科研投入時(shí)間是研究博士生科研投入的起點(diǎn)和總體把握博士生科研過程的基礎(chǔ)。因?yàn)榭蒲型度霑r(shí)間是博士生一切科研的前提，也是反映博士生科研最直觀和最易測量的量。但現(xiàn)有研究對科研投入時(shí)間的關(guān)注有限，多是把科研投入時(shí)間作為一般性的自變量[11]或因變量[12]來進(jìn)行研究，未將其置于焦點(diǎn)的位置。

于此，筆者則把時(shí)間理解為一種資源。約翰·哈薩德指出，時(shí)間的理解多種多樣，但理解時(shí)間的一個(gè) 重要方面就是把時(shí)間看作總量確定的資源[13]。美國學(xué)者M(jìn)oore認(rèn)為，時(shí)間是一種客觀的和可測量的稀缺資源[14]。因此，筆者擬通過觀察博士生對時(shí)間的分配來觀察博士生的科研行為方式。

二、樣本描述與現(xiàn)狀分析

研究樣本收集采用在線調(diào)查的方法，具體調(diào)查于2018年5—8月實(shí)施，且與北京大學(xué)教育學(xué)院和日本廣島大學(xué)高等教育研究所的研究人員同步合作進(jìn)行。

(一)樣本描述

研究有效樣本數(shù)為1 407，為來自全國46所高校(“985”高校23所、“211”高校14所以及其他高校9所)的博士生。樣本的基本特征，如表1所示。

表1 樣本基本特征描述

(二)博士生科研投入時(shí)間現(xiàn)狀

根據(jù)研究樣本，在過濾明顯錯(cuò)誤的異常值(每周科研時(shí)間大于168小時(shí))后可知，受訪博士生為攻讀學(xué)位每周學(xué)業(yè)總投入時(shí)間的平均值為64.92小時(shí) (包括科研、課程以及其他與學(xué)業(yè)相關(guān)的事務(wù)所花費(fèi)的全部時(shí)間)，每周科研投入時(shí)間的平均值為43.84小時(shí)，而科研投入時(shí)間在學(xué)業(yè)總投入時(shí)間中占比的平均值為69.52%①?！蹲匀弧?Nature)雜志上發(fā)布的2019年全球博士調(diào)查結(jié)果顯示，27%的受訪者每周花費(fèi)41～50小時(shí)攻讀博士學(xué)位，25%的受訪者花費(fèi)51～60小時(shí)(這一調(diào)查結(jié)果僅按區(qū)間統(tǒng)計(jì))[15]?？傊袊┦可饕淹瓿蓪W(xué)業(yè)的時(shí)間投入在了科研中，平均科研投入時(shí)間相對較高，略大于全球博士生的平均水平。

研究樣本中不同群體科研投入時(shí)間及其占比情況，如表2所示。其中，全日制博士生的科研投入時(shí)間明顯大于非全日制博士生；學(xué)術(shù)型博士生的科研投入時(shí)間明顯大于專業(yè)型博士生；工科和理科博士生的科研投入時(shí)間明顯大于人文和社科博士生。

表2 不同群體科研投入時(shí)間及其占比情況

通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)可知，科研投入時(shí)間與學(xué)業(yè)總投入時(shí)間正相關(guān)，且相關(guān)程度較高(皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.650，顯著性p<0.001)，而與非科研投入時(shí)間(學(xué)業(yè)總投入時(shí)間減去科研投入時(shí)間)負(fù)相關(guān)，且相關(guān)程度較低(r=-0.045，p=0.090)。結(jié)合相應(yīng)的直方圖，可以推斷，博士生的非科研投入時(shí)間相對固定，博士生增加科研投入時(shí)間的途徑主要是擴(kuò)大總體投入時(shí)間(即減少休閑娛樂和睡眠等生活時(shí)間)，而非擠占總體學(xué)業(yè)時(shí)間中的非科研投入時(shí)間，或者說博士生學(xué)業(yè)總投入時(shí)間的增加主要源于科研投入時(shí)間的增加。

三、科研投入時(shí)間的前因變量分析

對科研投入時(shí)間的探討應(yīng)首先分析其前因變量。由于事物之間存在普遍聯(lián)系性，所以可以找到許多可能影響投入時(shí)間的因素，而且難以窮盡所有的影響因素。因此，需要基于一定理論模型，討論何種因素會對時(shí)間投入產(chǎn)生影響，并鎖定一些關(guān)鍵性的因素。

科研投入時(shí)間至少存在三類影響因素：個(gè)體背景性因素、個(gè)體心理學(xué)因素和社會環(huán)境性因素。為了探究科研投入時(shí)間的前因變量，需要分類討論這三類 因素，把可能的影響因素納入研究視野，并運(yùn)用逐步回歸的方法，建立多元線性回歸模型，確定科研投入時(shí)間的前因變量和影響效果。其中，對每一類變量分別建立回歸模型，主要考慮如下：第一，當(dāng)前進(jìn)行回歸分析的目的在于討論影響因素及其影響方向，而非預(yù)測因變量，因而分別建立模型更加簡潔，邏輯更加清晰；第二，由于各個(gè)自變量均存在一定的缺失值，分別建立模型可以盡可能多地利用樣本；第三，目前筆者對于解釋變量之間的關(guān)系還不十分清楚，所以，分別建立模型可以減少可能的多重共線性等問題。

(一)基于入學(xué)輸入型變量分析

筆者所探討的個(gè)體背景性因素主要為入學(xué)輸入型變量。性別和學(xué)科等變量是重要的個(gè)體屬性且比較穩(wěn)定，是博士生入學(xué)即確定的輸入型變量。無論何種理論框架，這些通常都是重要的控制性變量，應(yīng)該首先予以考慮。筆者采用逐步回歸的方法，分析性別、學(xué)位類型、學(xué)習(xí)方式、年級以及學(xué)科類型等變量對科研投入時(shí)間的影響，如表3所示(不顯著的變量不再列出，下同)，其中擬合度R2=0.168；統(tǒng)計(jì)量為F=92.983；p<0.001。

表3 入學(xué)輸入型變量的線性回歸模型

表3模型中杜賓—沃森(Durbin-Watson)檢驗(yàn)值為1.907，殘差直方圖顯示殘差基本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，各變量允差大于0.1且小于1，方差膨脹因子小于5，不存在嚴(yán)重共線性問題，使用線性回歸模型合理。

由表3可知，學(xué)科類型、學(xué)位類型和學(xué)習(xí)方式對科研投入時(shí)間有影響，且理科和工科、學(xué)術(shù)型以及全日制的博士生的科研投入時(shí)間較高。

(二)基于個(gè)體心理學(xué)變量分析

個(gè)體心理學(xué)變量，是指個(gè)體在攻讀博士學(xué)位過程中與科研密切相關(guān)的態(tài)度、傾向、動機(jī)和效能感等心理學(xué)變量。這些變量也可能是科研投入時(shí)間的影響因素，但由于變量眾多，因而需要基于一定的理論和邏輯對這些變量進(jìn)行分析。筆者的分析主要基于以下三種理論來展開：

理性選擇理論(Theory of Rational Choice)。該理論的核心思想在于，人會依據(jù)理性評估行為可能導(dǎo)致的后果來進(jìn)行決策，即對未來的預(yù)期能夠解釋現(xiàn)在的行為。根據(jù)該理論，科研投入時(shí)間作為一種行為，主體決策的依據(jù)是科研的結(jié)果，即畢業(yè)與就業(yè)的預(yù)期。換言之，博士生個(gè)體根據(jù)理性判斷，會為了更早地畢業(yè)和更好地就業(yè)而增加科研投入時(shí)間。因此，與畢業(yè)和就業(yè)預(yù)期有關(guān)的變量就有可能是科研投入時(shí)間的前因變量。

計(jì)劃行為理論(Theory of Planned Behavior)。該理論的核心觀點(diǎn)在于，個(gè)體對行為的態(tài)度決定行為。具體來說，個(gè)體的行為由其行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制所決定。行為態(tài)度既包括情感維度(實(shí)施相應(yīng)行為所引發(fā)的情感)，也包括認(rèn)知維度(從認(rèn)知的角度評估行為是否有利)[16]。主觀規(guī)范包括兩類：一是指令性規(guī)范(Injunctive Norms)，即個(gè)體對外界態(tài)度(應(yīng)不應(yīng)該做)的感知；二是描述性規(guī)范(Descriptive Norms)，即個(gè)體對其他人行為的感知(其他人怎么做)[17]。感知行為控制也包括兩個(gè)維度：一是 個(gè)體感知到的行為難度和完成的信心；二是個(gè)體對行為的控制能力[18]。就筆者研究而言，對學(xué)術(shù)職業(yè)的態(tài)度、對課題的興趣以及效能感等都有可能是科研投入時(shí)間的前因變量。

成就動機(jī)理論(Theory of Achievement Motive)。該理論的核心在于，個(gè)體的決策和行為基于個(gè)體的成就動機(jī)，個(gè)體趨向成功和避免失敗的動機(jī)會影響個(gè)體行為[19]。因此，博士生對職業(yè)的傾向和就讀體驗(yàn)產(chǎn)生的情緒等都有可能是科研投入時(shí)間的前因變量。

以上三種理論從不同角度解釋了人的行為，也為筆者選取和分析科研投入時(shí)間的影響因素提供了理論基礎(chǔ)?；诖耍P者對可能的相關(guān)變量進(jìn)行了逐步回歸，建立的模型如表4所示。其中，R2=0.103；F=20.077；p<0.001。

表4 個(gè)體心理學(xué)變量的線性回歸模型

表4模型中杜賓—沃森檢驗(yàn)值為1.899，殘差直方圖顯示殘差基本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，各變量允差大于0.1且小于1，方差膨脹因子小于5，不存在嚴(yán)重共線性問題，使用線性回歸模型合理。

由表4可知，學(xué)術(shù)職業(yè)傾向、預(yù)期就業(yè)前景、預(yù)期畢業(yè)難度、研究效能感、就讀體驗(yàn)落差感、研究條件滿意度和研究興趣對科研投入時(shí)間呈正向影響。

(三)基于社會環(huán)境性變量分析

時(shí)間的分配看似是個(gè)人自主決定，但其實(shí)這種決定會受到社會因素的影響和制約。早期的研究已經(jīng)表明，人對時(shí)間的使用受制于社會結(jié)構(gòu)或社會過程的作用[20]。

對博士生來說，環(huán)境的影響更加復(fù)雜和多樣。

首先，就微觀學(xué)術(shù)環(huán)境而言，核心是導(dǎo)學(xué)互動、學(xué)生間互動以及學(xué)術(shù)組織氛圍與規(guī)范。從導(dǎo)學(xué)互動層面來看，導(dǎo)師指導(dǎo)的方式和策略，對科研的監(jiān)督、反饋和導(dǎo)師本身的行為等都可能是博士生科研投入的影響因素。同時(shí)，博士生之間的互動，如高年級學(xué)長的指導(dǎo)、其他同學(xué)的投入時(shí)間(筆者訪談發(fā)現(xiàn)，其他個(gè)體的投入時(shí)間是主體投入時(shí)間的重要參照)等，也可能是博士生科研投入的影響因素。而從學(xué)術(shù)組織氛圍與規(guī)范層面來看，博士生會受到學(xué)術(shù)組織乃至所在高校潛移默化的價(jià)值觀的影響，也可能受到明文規(guī)范的影響(有的課題組會采用打卡的方式，明確規(guī)定博士生的最短學(xué)習(xí)時(shí)間)。這些正式或非正式的規(guī)范都會促使人形成習(xí)慣，成為一種長期固定的生活節(jié)奏[21]。其次，宏觀的社會經(jīng)濟(jì)與科技政策也會影響博士生的科研投入時(shí)間，只是目前針對博士生這方面的具體研究還很匱乏。但是，針對高校教師的相關(guān)研究顯示，由于國家科研體制的轉(zhuǎn)型，2007—2018年，研究型高校教師每周教學(xué)工作時(shí)間平均值和科研工作時(shí)間平均值的比從1∶1.3變?yōu)?∶2.4[22]。 可見，高校教師的科研投入時(shí)間受科研體制的影響，博士生自然也會受到影響。此外，還必須考慮家庭環(huán)境對博士生科研投入的影響，目前專門針對博士生家庭環(huán)境的研究同樣少見，但Asare等針對大學(xué)生的研究顯示，要想有效促進(jìn)大學(xué)生的學(xué)習(xí)投入時(shí)間，應(yīng)該納入與社會和其家庭相關(guān)的因素[23]。

因此，筆者選取與上述分析相關(guān)的變量進(jìn)行逐步回歸，建立的模型如表5所示。其中：R2=0.120；F=20.872；p<0.001。

表5 社會學(xué)變量的線性回歸模型

表5模型中杜賓—沃森檢驗(yàn)值為1.922，殘差直方圖顯示殘差基本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，各變量允差大于0.1且小于1，方差膨脹因子小于5，不存在嚴(yán)重共線性問題，使用線性回歸模型合理。

由表5可知，導(dǎo)學(xué)交流頻率、導(dǎo)師對成果反饋的及時(shí)性、導(dǎo)師科研論文發(fā)表的示范行為和重視論文發(fā)表的組織氛圍都對科研投入時(shí)間呈正向影響；外部干擾對科研投入時(shí)間呈負(fù)向影響；父母未從事過學(xué)術(shù)職業(yè)及未婚的博士生具有更高的科研投入時(shí)間。

四、科研投入時(shí)間的中介效應(yīng)分析

對科研投入時(shí)間的探討還要分析其結(jié)果變量及中介效應(yīng)。

筆者關(guān)注的科研投入時(shí)間的結(jié)果變量為論文產(chǎn)出。為分析科研投入時(shí)間和論文產(chǎn)出之間的關(guān)系，以科研投入時(shí)間作為自變量，論文產(chǎn)出(以第一作者發(fā)表的SCI(E)、SSCI、A&HCI等論文數(shù)量)作為因變量建立線性回歸模型，如表6所示。

表6 科研投入時(shí)間—論文產(chǎn)出線性回歸模型

由表6可知，科研投入時(shí)間正向影響論文產(chǎn)出，論文產(chǎn)出是科研投入時(shí)間的結(jié)果變量。

進(jìn)一步分析可知，科研投入時(shí)間對論文產(chǎn)出的影響是有限的。根據(jù)回歸系數(shù)，博士生科研投入時(shí)間平均每增加1小時(shí)，將會平均多發(fā)表0.007篇論文。但由于投入時(shí)間具有一定的上限，不可能無休止地增加，因而，論文產(chǎn)出的提高必須依靠科研投入時(shí)間之外的更多因素共同發(fā)揮作用，這說明科研投入時(shí)間作為單一指標(biāo)并不能全面衡量科研投入。

結(jié)合上文研究確定的科研投入時(shí)間的前因變量，來進(jìn)一步分析科研投入時(shí)間的中介效應(yīng)：以科研投入時(shí)間的前因變量為中介分析的自變量，以科研投入時(shí)間為中介變量，論文產(chǎn)出為因變量，分析科研投入時(shí)間的中介效應(yīng)。中介效應(yīng)分析應(yīng)用Bootstrap區(qū)間檢驗(yàn)法[24]，結(jié)果如表7所示。

通過中介效應(yīng)分析可知，科研投入時(shí)間是博士生培養(yǎng)諸多重要變量與論文產(chǎn)出之間的關(guān)鍵中介變量。學(xué)位類型、學(xué)習(xí)方式、預(yù)期就業(yè)前景、預(yù)期畢業(yè)難度、就讀體驗(yàn)落差感、外部干擾和婚姻狀況均通過科研投入時(shí)間影響論文產(chǎn)出，具有完全中介效應(yīng)；研究效能感、導(dǎo)學(xué)交流頻率、導(dǎo)師對成果反饋的及時(shí)性和重視論文發(fā)表的組織氛圍也均通過科研投入時(shí)間影響論文產(chǎn)出，但只具有部分中介效應(yīng)。

五、結(jié)論與展望

(一)結(jié)論

博士生科研投入時(shí)間平均值為每周43.84小時(shí)，占博士生學(xué)業(yè)總投入時(shí)間的69.52%，中國博士生科研投入時(shí)間相對全球博士生平均水平來說更為充足。

博士生科研投入時(shí)間是博士生科研過程的重要中介變量。這些涵蓋博士生培養(yǎng)方方面面的入學(xué)輸入型變量、個(gè)體心理學(xué)變量和社會環(huán)境變量對科研投入時(shí)間均具有顯著影響，并以科研投入時(shí)間為中介，對論文產(chǎn)出產(chǎn)生顯著影響。

科研投入時(shí)間單獨(dú)作為中介變量不足以準(zhǔn)確描述科研過程?？蒲型度霑r(shí)間雖然對論文產(chǎn)出具有顯著正向影響，但是這種影響比較微弱，單純地提高科研投入時(shí)間對于論文產(chǎn)出影響有限。這也說明，要進(jìn)一步破解博士生科研黑箱，還需要建立內(nèi)涵和維度更為豐富的科研投入框架以替代科研投入時(shí)間作為核心中介變量。

(二)展望

把科研投入時(shí)間視為科研過程的核心中介變量，還有很多內(nèi)容需要進(jìn)行更深入的研究。具體而言，主要有以下三個(gè)方面：

1. 如何更精確地描述科研過程

筆者研究分析的平均科研投入時(shí)間是一個(gè)概述性的變量，只是對科研過程的大致描述。若要精確描述科研過程，則可以將科研投入按時(shí)間狀態(tài)和具體科研活動分類后再進(jìn)一步作詳細(xì)分析。一方面，可以將平均投入時(shí)間還原為具體投入時(shí)間，現(xiàn)有大部分研究獲得的投入時(shí)間只是受訪者概括性的平均投入時(shí)間，因而，還可以分析科研投入時(shí)間在較長時(shí)間內(nèi)的動態(tài)變化信息。另一方面，可以把科研還原為具體科研活動(科研也是對查閱文獻(xiàn)、思考、交流和實(shí)驗(yàn)等多種活動的概括性稱呼)，還可以進(jìn)一步精確分析博士生開展不同的科研所配置的投入時(shí)間，精確描述和分析科研過程。

2. 如何從多維度來衡量科研投入

筆者所研究的以科研投入時(shí)間作為單一指標(biāo)衡量科研投入，能夠證明科研投入的相關(guān)研究具有必要性和可行性。但是，從模型的解釋力來看，以科研投入時(shí)間為單一指標(biāo)還不足以衡量科研投入。從訪談結(jié)果來看，很多博士生受困于雖然投入的科研時(shí)間很長，但卻難以全身心投入，科研活動獲得的有效進(jìn)展也較為有限?？梢?，博士生教育面臨的問題不僅在于部分博士生的絕對時(shí)間投入不足，更在于有效投入不足，因此，還需要建立多維度的指標(biāo)體系來衡量科研投入的質(zhì)與量。雖然運(yùn)用多維度指標(biāo)體系衡量個(gè)體投入在學(xué)習(xí)投入理論和工作投入理論中有所涉及，但尚難以直接應(yīng)用到博士生培養(yǎng)領(lǐng)域。

3. 如何認(rèn)識科研投入的作用機(jī)理

目前，筆者對前因變量影響科研投入的機(jī)理尚不清楚。例如，學(xué)科對科研投入產(chǎn)生顯著影響，背后的機(jī)理既可能是因?yàn)椴煌瑢W(xué)科具有不同的科研方式，也可能是因?yàn)椴煌瑢W(xué)科具有不同的競爭強(qiáng)度，還可能是因?yàn)槿宋暮蜕缈凭哂懈叩姆侨罩撇┦可恼急鹊取Ｊ聦?shí)上，要探索和證明科研投入的影響因素相對比較容易，難點(diǎn)在于研究清楚前因變量與科研投入之間的結(jié)構(gòu)和機(jī)理，特別是機(jī)理的研究，恰恰是從理論上打開博士生科研過程黑箱的關(guān)鍵，也是從實(shí)踐上提出系統(tǒng)性政策建議的基礎(chǔ)。

注釋：

① “科研投入時(shí)間在學(xué)業(yè)總投入時(shí)間中占比的平均值”是指，先求每個(gè)樣本科研投入時(shí)間在學(xué)業(yè)總投入時(shí)間中的占比，然后再求平均值，而不是求科研投入時(shí)間平均值在學(xué)業(yè)總投入時(shí)間平均值中的占比。因?yàn)槿绻惹笃骄偾笳急葧?dǎo)致絕對值大的樣本對最后結(jié)果的影響更明顯，但是筆者希望看到的是所有樣本對最后結(jié)果的影響權(quán)重相同，表2中同。