科学精英生产力和创造力的社会年龄分析中心研究生论文开题报告表学位论文

PAGEPAGE29中国科学院文献情报中心研究生学位论文开题报告论文题目：科学精英生产力和创造力的社会年龄分析学生姓名：刘俊婉导师姓名：金碧辉专业：情报学研究方向：科学计量学2005年3月姓名性别年龄入学时间开题时间刘俊婉女272003年9月2005年3月课题来源重大基础研究前期研究专项之世界科学前沿态势分析（2003CCC0010）选题依据（所选课题的科学意义和应用前景，国内外研究现状分析）1开展本课题研究的意义1．1研究问题的界定本论文研究的问题是科学界精英生产力和创造力的社会年龄分布。具体来讲，以ISI高被引科学家和诺贝尔获奖者为研究对象，建立ISI高被引科学家科研产出的年龄分布模型，同时对诺贝尔科学奖获得者进行科学创造的年龄问题进行详细的研究，进而分析形成上述年龄分布的原因，找到影响生产力创造的量化指标，建立创造力系统模型，从而为社会创造力发展提供政策建议。1．2科学意义和应用前景众所周知，一个国家的经济发展程度和国家的科学能力是成正比关系的。科学能力是指在一定的时间间隔之内的、正在其作用的最大限度的包容力量。这种力量，既有瞬时点上的显示力量，又有△t时间间隔内超前的和滞后的效应（赵红州，1984）。它是一种现实的、正在其作用的因素。显然，当今的世界是一个科学能力发展不平衡的世界，美、英、德、法和日本是公认的科技五强，科技发展速度也是其他国家无法比拟的。科学能力的是由人和物有机构成的复杂的社会合力。在这个合力中，人的因素始终是最主要的，社会科学能力的高低最终取决于科学家生产力和创造力的高低。而科学家生产力和创造力的高低是由许多因素综合作用的结果，从科研活动是一种特殊的社会劳动来看，它更是多种社会因素和科技政策缔造的结果。因此，科技五强能一直在科学领域保持强劲的发展态势，必然与其国家健全的教育体制、充分的学术交流、自由的学术气氛、积极有效的科技政策、充足的科研经费有关。这些积极有效的政策措施犹如科学生长的“催化剂”，大大提高了科学家集团的科学能力，使之拥有一定的集团研究能力、最佳的年龄结构、稳定的代谢速度、科学的专业构成。反过来，分析杰出科学家队伍的年龄结构，寻找其做出突出贡献的最佳年龄分布，有助于我们从现象到本质，由表及里，挖掘出造成这种最佳年龄分布的内部因素和外部因素，找出促进科学家人才成长的“催化剂”，以此为科学能力相对较低的国家提供借鉴，寻找自身差距和不足，找到阻碍科学高速发展的内因和外因，从外界的各种社会条件和政策上给予修正和弥补，为科学的积极健康发展培育肥沃土壤，提供阳光雨露，促进人才资源发展，从而促进整个社会的科学事业蓬勃发展。图1是论文的研究构想。具体来讲，造成杰出科学家队伍的生产力和创造力年龄分布不平衡的因素有很多，有内在因素和外在因素。内在因素包括认知与思惟、态度与价值、人格与心灵、道德与勇气、行动实践和人格特质等，如自信执着、勤奋努力、好奇心强、洞悉力强、变通性强、完美主义、淡泊名利、对社会国家有使命感等。外部因素有譬如教育（大学注册人数是处于扩张阶段还是处于稳定阶段）、科技奖励模式、科技政策、科学合作、科学交流、科学评价（马太效应）、政治因素（二次大战、文化大革命）、市场雇佣条件的变化（就业、市场供求关系）、环境的因素（经济的衰退或者扩张）、国家科技人员的退休年龄的政策、科研经费的缩减或者增长、社会的其他因素（如生育高峰）等都可以对一个国家科技队伍的生产力和创造力产生影响，从而在科技队伍生产力和创造力的年龄分布上有所体现。因此，找到影响科学家取得科研成果的内部因素和社会因素，可以为科学能力相对较低的国家提供借鉴，找出差距和不足，从而培养有利于科学家成长的肥沃土壤。例如，建立一支中青老结合的最佳年龄队伍；建立健全的科技评价制度；建立有效的科技奖励制度，确立科技投资方向和重点；健全教育体制，改革不利于人才成长的束缚和羁绊；培育有利于人才成长的自由宽松的科研环境，为科学家的交流和合作创造条件；改善科研人员的生存环境和生活条件等，这些积极有效的措施能够不断的为人才的成长提供充足的氧气和养分，进而促进社会的科学能力。因此，科学家队伍的生产能力与其自身的年龄结构是相辅相成的两个因素，较高的科学社会能力必然具备最佳的科学家年龄结构，最佳的科学家年龄结构必然会促进社会科学能力较快的提高。因此本项研究具有很强的现实意义。科学能力人科学能力人物生产力创造力科技政策教育体制奖励制度科研环境等催化剂ISI高被引科学家内因Nobel获得者其他著名科学家一定的科研能力稳定的代谢速度科学的专业构成最佳年龄结构必要条件反求相关因素量化关系图1论文的研究思路1.3拟解决的问题和研究方案具体来讲，论文主要回答以下几个方面的问题：科学精英在其一生的科研活动中，是否存在一个能持续对人类文明或社会做出贡献的最佳年龄区？如果有的话，科研活动的哪一个阶段最具有生产力或创造力？造成科学家不同年龄段科研能力差异的原因是什么？创造力的影响因素可以量化吗？他们与生产力创造之间的相关度是多少？社会应该怎样设计及拟定创造力政策和行动方案?为了回答以上问题，我们的研究从以下几个方面进行：资料收集：主要工作是搜集ISI高被引科学家发表论文的年龄的相关资料，以及Nobel获奖者进行科学活动的年龄的相关资料。结果分析：对科学界精英科研活动的社会年龄分布进行研究，并建立杰出科学家的最佳年龄曲线。原因探讨：运用教育学、生理学、社会学和经济计量学的理论和方法探讨影响创造力的内部因素和外部因素，并用数学方法建立这些因素之间的相关性。政策与方案设计：根据影响创造力各因素的分析结果，设计及拟定创造力政策和行动方案。国内外研究现状对于科学家的社会年龄问题，国内外已经作了一些相关研究工作和实践尝试。2、1国内研究现状国内一谈到科学家的年龄问题，就会提到赵红州先生关于科学家最佳年龄问题的研究。在他的《科学能力学引论》一书中，有关科学家的社会年龄问题，得出了几点重要的结论（赵红州，1984）：杰出科学家做出重大科学贡献的最佳年龄区在25-45岁之间，最佳峰值年龄为37岁左右，而首次贡献的最佳成名年龄为33岁左右。在科学劳动社会化的条件下，人类重大的科学成果数是与杰出的科学家人数成正比，而与科学家队伍的平均年龄与当时科学创造峰值年龄之差成反比的。在一定的历史时期内，杰出科学家队伍的创造力因子与重大科学成果数的比值是相对不变的。值得注意的是，所谓“佳年龄区”，完全是相对而言的，它标示科学家群体落在这个年龄区时，做出贡献的可能性能比较大，但是，它绝对不保证凡是处于这个区域的所有人，都一定能够做出成就来。这些结论无疑使我们对科学家的社会年龄有了一个初步的了解，赵先生的研究对象是1500—1960年古今中外1249名杰出科学家，涉及1928项重大科学创造。随着时代的发展，科学家的科研环境和社会条件也发生了巨大的变化，科学家进行科研活动所呈现出的诸如社会年龄特征也会发生变化，这种变化引起了国内人员对科研工作者年龄问题的研究和关注。为了寻找与选题相关的文献，笔者检索了国内的《中国知识资源总库》，并对检索结果进行汇总，见表1。表1中国学术期刊全文数据库中“社会年龄”相关主题词检索结果主题词高校图书馆人员高校教师人才群体师资系统科技队伍科协学会基金项目负责人科研成果获奖者编辑群体年龄结构1123761221年龄分布001130020年龄特点000010000从检索结果上看，国内人员对社会年龄的研究，从1987年到现在，研究对象主要集中在科技人员和师资队伍等。以下是对上述文献的研究内容和研究方法的概括：1.研究内容：对研究群体年龄结构的现状进行考察，分析其合理性，探讨形成这种年龄结构的原因，并构建理想的年龄结构模型，为人力资源的发展提供决策建议。2.研究方法：问卷调查法；调查访问法；观察法；数学模型；对比法；系统动力学方法等。大部分文献调研的结果显示，我国科研人员的年龄结构不够合理，不同地区和不同类型的科研人员在年龄配置上或多或少存在有不足之处，例如有的高校老中青年教师比例失调，中青年教师流失较为严重；有的学校青年教师反而过多，中年教师比例基本正常，老年教师偏少等等。同时，针对不同的研究对象和科研机构，研究人员也提出了不同的调整年龄结构的方案和措施。另外，在用主题词“年龄分布”对数据库论文进行检索时发现，仅有的两篇论文分别是对诺贝尔物理学奖和化学奖获得者进行的统计和分析，文中对诺贝尔奖获者的国籍分布、年龄分布、学科分布以及合作情况进行了统计分析。在利用“科学精英”、“杰出科学家”和“高被引”主题词对该数据库进行检索时，没有发现与论文有关的文章。利用“诺贝尔”对该数据库论文的篇名进行检索，共检索到1980篇论文，在此基础上使用“年龄”一词对1980篇论文的中文文摘进行二次检索，得到22篇相关论文。笔者对与研究问题有关的论文进行归纳总结，发现对诺贝尔自然科学获奖者年龄问题的研究主要集中在以下几个方面：分析获奖者获奖时的年龄分布。考察获奖者取得获奖成果的年龄分布。对获奖者取得获奖成果年龄和获奖年龄的差距进行统计分析。另外，笔者也用上述检索词在其他数据库中进行检索，如中国优秀博硕士学位论文全文数据库（1999年至今）、中国重要报纸全文数据库（2000-2004）、中国重要会议论文集全文数据库（1999-2004），检索到和研究问题相关的文献很少，这里就不再赘述。综合上述国内近几年对社会年龄问题研究的论文，研究对象主要局限在师资系统和科技队伍上，对杰出科学家或科学精英的研究比较少。其中有对诺贝尔奖获得者的年龄问题进行的研究，但也仅仅是一些基础统计和描述，并未深入探讨科学界精英年龄现象背后所隐藏的社会原因。因此，全面系统地对科学精英的社会年龄进行研究可以弥补国内在这方面的研究不足。科学精英的年龄属性从另一个方面也反映了一个国家、民族培养杰出科学家的模式和科技政策等，因此分析科学精英进行科学活动的年龄特征，进一步挖掘隐藏在这种年龄特征背后的内部因素和社会原因，势必为社会培养更多科学精英提供可供借鉴的地方。2、2国外研究现状国外对科学家年龄问题的研究比国内的要早。几个世纪以来，人们一直在思考个体年龄和其做出突出贡献之间的关系：人的一生中是否存在一个最佳年龄期可以对社会和人类文明做出贡献？人生中的哪一个阶段是最具有生产力和影响力的？关于这些问题的研究始于BearG.M.在1874年出版的legalresponsibilityinoldage一书（BearG.M.beard1874），但有关科学家生产力和创造力与年龄之间的关系并未得出有效的结论。后来C.Lehman在科学家的年龄和生产力的关系的研究中投入了30多年的时间（Lehma，1953a），于1953年出版了AgeandAchievement一书，对科学家取得的科学成就和年龄的关系进行了描述，其中最重要的发现之一就是科学家的成就和年龄是一种曲线的线性关系，科学家取得的成果数是年龄的一个单峰函数。这项结论引起了很大的争议，由WayneDennis(Dennis,1954d,1956a,1958,1966)率先发起，后来Lehman的结论又被社会学家如科尔、朱克曼和默顿等人进一步强化(S.Cole,1979;Zuckerman&Merton,1972)。尽管十多年来，人们对科学家生产力年龄问题的兴趣逐渐减少了，Lehman的结论也受到了一些人的否定和误解（RomanuikandRomanuik,1981），但后来心理学领域又开始了对这个问题的深入研究(Homer,Rushton,&Vernon,1986;Kogan,1973;Mumford,1984)。下面从相关研究中抽取出经验性的结论，以及对这些结论的解释两个方面来概括国外对科学家科研活动和年龄关系的研究状况：2.2.1经验性的结论：自从lehman以来，研究科学家创造性的成就集中在三个主要方面：1.显示创造力产出的年龄变化曲线。2.科学家首次发明时间、科研生涯结束的时间和产出率的关系。3.科研产出的质量和数量的关系（即生产力和创造力之间的关系）。以下分别对这三个方面进行介绍：（1）年龄曲线一些经验性的总结是：科学家一生的创造力是年龄的函数，创造力函数曲线随着年龄的增长以很快的速度到达顶峰，然后又逐渐下降，直到创造力产出的速度是高峰期的一半(S.Cole,1979;Dennis,1956b,1966;Lehman,1953a;Diamond,1986)。简单来说，如果纵坐标代表单位时间做出的贡献（例如发表的论文数，作品数，文章数），横坐标代表年龄的话，则生产力的年龄曲线是一个倒立的“J”形曲线(Simonton,1977a)。建立数学函数，用p(t)表示生产力的产出，用二项式函数表示生产力和年龄之间的关系：P(t)=b1+b2t+b3t2(Bayer&Dutton,1977;Homeretal.,1986;Simonton,1977a,1980c)。b1、b2可以是零，也可以是正数，b3一直是负数。这个公式中的t不是按照年代顺序排列的年龄，而是职业年龄或学术年龄，t=0时，表示职业刚刚开始(Bayer&Dutton,1977;Lyons,1968)。然而，实际应用中，按照年代排列的年龄常常代替职业年龄。另外，有些研究者指出三次项函数可能也比较符合生产力和年龄之间的关系(Simonton,1984a)。然而，对于职业年龄来说，二次项函数更符合生产力和年龄之间的关系。不同领域生产力的高峰期是不一样的。有些领域中的生产力最高峰在30多岁，甚至有的将近20岁（按照年代的顺序来说），后来又有下降。在抒情诗、纯数学、理论物理等领域内这种年龄分布比较常见(Ad-ams,1946;Dennis,1966;Lehman,1953a;Moulin,1955;Roe,1972b;Simonton,1975a;VanHeeringen&Dijkwel,1987)。相反的，另外一种现象是，随着年龄的增长，生产力开始时呈缓慢上升趋势，到相对比较晚一些的时候达到高峰期，高峰期大概在40多岁，或50多岁，后来又有缓慢的下降，这种延长了的年龄曲线在小说写作、历史、哲学、医学和一般的研究领域都有体现(Adams,1946;RichardA.Davis,1987;Dennis,1966;Lehman,1953a;Simonton,1975a)。当然，大部分学科的年龄曲线介于这两种曲线的之间，一般来说在40岁的时候达到产出的高峰期，后来有比较明显的均匀下降趋势(Fulton&Trow,1974;Hermann,1988;Mc-Dowell,1982;Zhao&Jiang,1986).最后几年的产出速度大约是高峰期产出速度的一半，心理学领域中的生产力的变化就属于这类年龄曲线(Homeretal.,1986;Lehman,1953b;Over,1982a,1982b;Zusne,1976)。另外还需要指出的是，一些调查者认为：有些年龄曲线有两个高峰期。两个高峰期的曲线有两种类型，最普通的是：第二个高峰期出现在退休年龄(RobertA.Davis,1954;Eagly,1974;Haefele,1962,pp.235-236,295)，即在60岁甚至是在80岁左右出现这种苏醒期，但高峰并不是很明显。另外一种双峰曲线，峰值大小是相等的(Abt,1983;Bayer&Dutton,1977;Behymer,&Hall,1978;,1966,Diemer,1974;Pelz&Andrews,1976;Roe,1972b;Stern,1978)。这种情况下，两个高峰期之间的谷区是在40—45岁之间。虽然如此，有时候两峰之间的谷区并不是特别明显，也许把它称为“平顶山”更合适一些。有两个高峰的函数用一个四项式的函数解释更好一些。但假如用四项式，就很难提高利用二项式可以实现的预测能力(Simonton,1977a,1984a)。因此，根据已往的经验，单峰函数是观察数据的比较可靠的结论。而有的研究还发现，双峰结构的函数事实上是由很多人为的因素造成的，与事实并不十分吻合。考虑有学科交叉领域的年龄曲线时，如果忽略次要的高峰期和次要的山谷区，则二次项函数是最佳的年龄曲线函数，它可以解释将近100％的变量之间的关系(Simonton,1984a)。但是，复杂的数学公式较比简单的数学函数例如二次项函数能更加精确的处理函数纵向的变动。假如工作者的职业年限足够长的话，这种函数的优势就更加明显，它能够揭示出年龄曲线渐进式的凹凸不平的下降趋势。（2）科研产出与最早开始科研事业的年龄、科研事业结束的年龄以及产出率之间的关系不同个体在其一生中的产出是有差异的。大部分领域中，一小部分的工作人员做了大量的工作。一般来说，最高比例10％的高产精英产生所有贡献的50％，而那些50％的最低产工作人员仅做出所有工作的15％。那些最有生产力的贡献者通常是最没有生产力者贡献力的100倍(Dennis,1954b,1955;Lotka,1926;Price,1963,chap.2)。从纯逻辑的角度来看，有三种不同的途径，可以使一个创造者达到他有影响力的产出期，以至于可以在他的艺术或科学事业中处于优势地位。第一种方法是，个体早慧，即在很小的年龄就开始做出贡献；第二种方法是，个体在其职业生涯较晚的时期做出突出贡献，属于晚器型人才（人才学辞典）。第三，个体在其一生的职业生涯中一直都有比较突出的贡献。根据以上三种现象，科学家建立了职业产出的函数关系，O=R(L-P)，O表示科学家一生的产出，R表示整个工作生涯中的平均产出速度，L表示工作结束的年龄(longevity)，P表示工作开始的年龄（precocity)。从等式中可以看到这些变量之间的关系。例如，L-P是职业年限，假如个体开始工作的时间早，工作结束的时间也早，或者开始工作的时间晚，结束的时间也晚，则大致认为L-P是一个常量，那么个体一生的产出O主要依赖于产出率R；假如产出率R是一个常量，则个体的产出量O就是开始年龄P和结束年龄L的函数，或者是两者（P和L）结合起来的函数，总而言之，个体产出率R、开始工作年龄P、工作结束年龄L构成了个体一生产出量O的直角关系的三个变量。对现实的经验材料进行观察，有两种现象值得注意：第一，工作开始的时间，工作结束的时间，以及产出率都和最后的总产出有强烈的关系。也就是说，那些在一生中有很多成果的人，往往是比较早就开始了他们的事业，在年龄比较大的情况下才结束他们的工作，并且在整个职业生涯中有比较高的产出率(Albert,1975;Blackburnetal.,1978;Bloom,1963;Clemente,1973;S.Cole,1979)。第二，这三个变量之间有显著的关系。早慧的科学家往往有很长的供职期，最早开始发明的年龄和晚期结束科研生涯的年龄与单位年龄段的高产出率呈正相关的关系(Blackburnetal.,1978;Dennis,1954a,1954b,1956b;Horneretal.,1986;Lehman,1953a,1958;Lyons,1968;Roe,1952;Simonton,1977c;Zuckerman,1977)。（3）数量和质量之间的关系在Lehman(1953a)的书中有三章内容都是在研究个体职业生涯产出的质量和数量之间的关系。建立在产出数量基础之上的年龄曲线和建立在产出质量基础之上的年龄曲线是否有差别呢？这个问题的解决有方法论和理论上的意义。在方法论意义上，如果由于选择科学家产出的标准不一样，那么科学家生产力高峰期的估算也就有必要选择不同的生产力样本。因此，在进行问题研究之前，需要对所选择的样本进行规范和控制。在理论意义上，假如年龄曲线受到产出的质量和数量的影响，那么对年龄曲线的解释就应当采用不同的观点。Lehman(1953a)在相同的职业领域中，对两种人群做出贡献的年龄曲线进行比较发现，建立在突出贡献上的年龄曲线的随机性比较大。大多数情况下，这些曲线的生产力高峰期比较显著，但是曲线的形状并不固定(Lehman,1958,1966a)。相比之下，假如放松对优秀成果的要求的话，年龄曲线就会比较平稳，并且高峰期以后的下降趋势也不是特别显著。后来Dennis非常不满Lehman只考虑杰出科学家的主要成就而排斥其所有成果的算法，自己又进行了类似的计算。Dennis的计算只考虑产出的数量而不考虑所谓的质量问题，最后显示出的年龄函数并不显著。尤其是最后几十年的产出不存在下降趋势，如果有的话也只有很缓慢的下降趋势，这种情况在精深的学科尤其如此。因此看来，科研产出和年龄之间的关系与对何种贡献是杰出的定义的严格程度有关。以下两种结果值得注意：首先，假如使用同样的样本，分别对杰出成果的年龄分布和对相对不是很重要的成果的年龄分布进行研究，结果发现两种曲线函数基本上是一致的。两种函数都是二次项函数，几乎有相同的参数。其次，在一个领域内部，当整个时间段向前或向后移动时，重大贡献和较小贡献的年龄段都会同时随之移动，例如，一个发明者具有杰出贡献的高产期也正是他的其他容易被忽视的作品的数量最多的时间。一个发明者的高质量产出占所有产出的比率在任何职业中都是随机变动的，随着年龄的变化不会呈现出增长趋势或下降趋势，更不是年龄的线性函数(Simonton,1977a，Alpaugh,Renner,&Birren,1976,)2.2.2解释年龄和生产力、影响力之间的波动关系根据已往的研究资料，大致说来，生产力或创造力和年龄之间的关系是一个单峰结构。因此就产生了寻找形成这种年龄曲线原因的研究，大致说来有以下几种解释的原因：（1）科学奖励模式怎样解释50岁以上的科学家工作的平均质量会有些许的下降呢？科尔认为这种现象受到科学界奖励模式的影响（ColeS.,1979)。为什么在大部分领域中，科学家的生产力高峰期集中在40岁左右，或者是非常年轻的科学家没有像40岁左右的科学家发表更多的论文。科尔认为是科学奖励制度造成的。科学研究这项活动的产出在某种程度上来源于所掌握的资源，许多研究都需要一些资金的资助。当一个科研人员拥有科研经费，研究生，助手和技术设备等丰富资源时，他就更容易产出更多的论文。年轻的科学家在没有取得一定成绩时，一般来说，不太可能获得较多资金资助，同时也缺乏研究生和助手的帮助，因此产出相对较低。所以，不同年龄占有资源的不同造成了不同年龄段生产力的差异。与研究生和年少的合作者一起工作的科学家更有可能发表较多的多作者合作论文。因此，可以假设，随着年龄的增长，单作者论文的产出就不太有可能像多作者论文数那样增长。在生物学中年龄和单作者论文数呈现出些微的负关系。在化学领域中，一些非常年轻的科学家和超过60岁的科学家要比中年科学家发表的单作者论文多。所以，可以得出结论说，年龄对生产力的影响主要是奖励系统将不成功的科学家剔除在外，而使成功的科学家获得更多的资源。（2）理论层面的原因Lehman在他的研究中谈到了外部和内部的原因（Lehman，1953a）：外部的原因：（1）身体的健康（2）个人问题（3）心理、病理问题（4）各种不如意的工作条件。内在的原因，他认为是，随着年龄的增长，曾经为获得声望而产生的原始内在推动力随着取得的成就逐渐消失，那些曾经激励他获得成功的激情消失了，最终导致科学成就随年龄的增高而下降。另一些研究人员仍然致力与Lehman的某些解释有关的研究工作。研究结果，有人认为，随着年龄的增长，创新能力会因为不断下降的身体健康情况，不断增长的长辈责任和不断扩张的行政职责而有所下降（simonton，1977a）。除此之外，社会学家从一些间接的论据还猜测社会奖励制度有助于保持科学家在整个职业生涯中的科学创造力。内部的原因主要有以下几种：从理论角度看，应该将年龄和成就之间的关系归因于直接在科研活动中参与的不断发展变化的心理过程。这些理论分别是：两因素理论，心理测量学解释和经济模型。第一种内因：两因素理论（Bear，1984）。按照Bear的观点，创造力是热情和经验这两个基本因素的函数。热情提供了坚持不懈的动力，热情缺少经验就只能做出一些基本工作。经验向有成就的人提供分辨麦子和糠的能力，并且能够使他们把最原始的思想用更加智慧的方法表达出来，但经验缺少热情就只能产生常规的贡献。真正的创造需要热情和经验相互平衡才能产生。Beard假定，人的一生中，这两种基本因素在不同时间有不同明显的表现。在人一生的早期，热情力最高，后来随着年龄的增加，又慢慢减弱，但是经验却随着年龄的增加不断增长。在38—40岁时热情和经验达到了最佳平衡期，也就是创业者达到一般的最佳创造力时期。在这个期望的高峰期之前，个人的产出具有原始性，高峰期以后的产出又比较常规。职业生涯的全盛时期即30岁左右是年轻人的狂想和老年人的智慧唯一的平衡点。这种观点解释了科学家创造力的年龄曲线。第二种是心理计量法的解释。许多调查者对人的智力进行测验，显示出人一生的最后年龄段的智力有所下降。这种观点还有待科学家进一步证明。第三种解释是将经济学模型运用到科学家的生产力中。研究者使用经济学的理论来解释生产力的产出，最常用的经济概念是：功能函数、投资、人力资源、收入等。事实上，这种观点假设科学家取得的成就是合理的自我兴趣的副产品，这种自我兴趣是“加大某种特殊商品的获得”，通常是物质的东西。Diamond（Diamond，1984）将这种观点用于知识创造，建立了“简单人力资源投资模型”。但这项解释也受到了许多心理学家的置疑，他们认为促进科研生产力的是人的内部因素，而不是外部因素。有关这方面的讨论和研究还在继续进行。（3）其他的影响科学家生产力的几种因素Simonton发展的机会-结构(Chance-configuration)科学创造力发展理论(Simonton，1988b)，认为科学创造力的发展历程有两个阶段:1)形成理论或结构阶段，是内在、直觉、连结、冥想综合作用的结果；2)修正与发表理论阶段，这个步骤比较公开，它将潜意识中的意见转换成能与人沟通与发表的理论或事物。他认为动机、工作的热忱(taskcommitment)与出版品的数量都可作为衡量是否为科学天才的依据，且指出统计显示，科学家的杰出与否，大约会在三十岁出头显现。此外，Simonton的研究中尚发现，有创造力的科学家的家庭状况较稳定，且父亲的影响力较大，中产阶级与有专业背景的家庭较易培养出青年科学家。Subotnik等(Subotnik，1993)对西屋科学奖的长期追踪研究发现，良师(mentor)是非常重要的科学才能发展因素，Simonton认为良师与青年科学家的年龄差距应在二至十岁间。由以上文献可以看出，好学校、良师与好的学习环境对科学创造力的启发有举足轻重的影响，这与创造力的4P本质：创造者(person)、创造过程(process)、创造产品(product)、与创造环境(place)(Mooney,1963)比较吻合，而Simonton(Simonton，1990)加入的另一P(Persuasion)向度，即创造的结果必须说服他人了解并接受创造的价值，更突显了社会文化与创造之间的相关。因此探讨这些因素对分析科学家创造力的发展有很大帮助，这也是本研究的难点。另外还有一些外界的社会环境和科研政策对科学家的创造力有很大影响：譬如马太效应；学科差异（编程化程度的高低）；政治因素：二次世界大战，中国的文化大革命；科技政策：科技奖励，科技投资（科研经费的缩减或者增长），国家科技人员的退休年龄政策；科学家不同的特质；市场雇佣条件的变化：不断变化的供求关系，雇佣制度；环境因素：经济的衰退或者扩张；教育（例如，大学注册人数是处于扩张阶段或者是处于稳定状态）；职业转行；生育高峰等。以上是对国内外有关年龄和科研成就关系的文献调研的总结。这些研究对本论文有很大启发，同时已往研究中也存在不足之处：对影响科学家生产力年龄因素的定性分析较多，定量分析少，并且符合社会实际的政策建议较少；对科学家生产力产出的合作因素考虑得较少；没有考虑科学界成员的年龄结构。即没有考虑到各个年龄段科学家占总人数的比例，根据科学家数目增长的情况看，年轻人在任何时候的比例都很高，自然也就会做出大量的贡献。所以，不单要考察若干年龄阶段之间在科学上所作贡献的比例如何，还要考察每个年龄阶段的人数与所做科学贡献之间的比例；没有考察科学家的寿命等因素对生产力年龄曲线的影响。由于寿命的长短不同，使科学成就在不同年龄阶段上的分布极不平衡，短寿的科学家后来便不可能做出任何贡献，数据中如果不考率寿命的长短，则把成就划归给年轻的科学家的比例势必因这一事实而形成虚假的增加；针对国内外对科学家生产创造力年龄问题研究的不足之处，笔者在进行科学家生产力和创造力与年龄关系的研究时给予了充分关注，并提出自己的研究设想和方案：以ISI高被引科学家个体为研究对象，研究其一生生产力产出的年龄变化。充分考虑科学家生产力的合作因素，采用调节计数法对科学家的论文进行计算。将科学家分成中、青、老三种类型分别进行考察其科研论文产出的年龄分布。将诺贝尔获奖者的寿命考虑进我们的研究中，分析寿命与科研产出年龄之间的关系。利用心理学、教育学、社会学和经济计量学的方法和理论，从定性和定量两个角度对影响科学家生产力创造的内因和外因进行分析，并结合实际提出社会创造力模型和行动方案。研究方案（具体说明课题研究内容，论文的特色与创新之处，研究中所面临的困难，要重点解决的关键问题，本课题所要达到的目标或要取得的成果）：（一）研究内容具体研究分别从ISI高被引科学家生产力和年龄的关系、诺贝尔奖获得者的社会年龄分析、中国科学院和中国高等教育机构教职工的年龄结构、影响科学精英生产力和创造力的社会因素、为社会培育科学精英提供建议和构想等几个方面进行研究。生产力和创造力与年龄的关系生产力和创造力与年龄的关系其他因素成因探讨政策建议生产力的年龄属性其他教育制度综合分析创造力的年龄属性建立相关因素量化模型案例分析内因外因人格、心灵科技政策认知、思惟科技政策图2论文的基本框架1.科学界的精英1.1科学界的精英分别对高被引科学家和诺贝尔奖获得者进行介绍1.2精英的评选制度高被引科学家和诺贝尔奖获得者的评选制度1.3影响精英科学生产力的社会因素科技政策、教育、科研环境、年龄、性别、国家奖励体系等2.ISI高被引科学家生产力和年龄的关系（ISI高被引科学家的生产力的年龄分布）2.1数据与方法：2.1.1数据ISI高被引数据库（ISIH）涵盖了生物学、医学、物理、化学、数学、社会科学、经济学等21个领域中1981—1999年被引在前250名的科学家简历和发表论文的信息。截至目前为止，21个领域共有5371位各国高被引科学家，其中具有出生日期或取得博士学位日期信息的科学家有2000多位，每位科学家平均发表论文300篇左右。根据数据初步统计结果，世界科技五强依然进入ISI高被引总人数的前六名，加拿大作为一支新秀排名第五，超过了法国。总体说来，美国的人数最多，共计3591名，占所有高被引人数的67％，其次是英国（390人）、德国（222人）、日本（203人）、加拿大（156人）和法国（129人），其余国家的高被引人数都在100名以下。值得一提的是，中国有15位科学家进入世界高被引科学家之列。分别考察21个学科各国人数，美国的人数比例仍然遥遥领先，在各个学科中都占绝对优势。总体来说，除美国以外的前五名人数最多的国家在各个学科的分布都比较均匀，但也有一些国家在某些学科中有较大的影响力，譬如英国在神经系统科学和药理学的人数比例较高，日本在农业科学、生物和生物化学中有优势，德国在化学中人数较多。中国的高被引科学家主要分布在计算机科学（5人）、生物与生物化学（3人）、物理学（2人）、数学（2人）、工程学（1人）、药理学（1人）和动植物科学（1人）7个学科中。2.1.2方法相关性分析；调节计数法和平均计数法。平均计数法：既不论名次如何，按“每人一次”的方法计算，即不管这篇是否是合作论文，不管合作论文的作者有几个，我们都按照一篇来计算。调节计数法：平均计数法的缺点是，平均对待每一个人的贡献，使经常以合著者身份发表论文的人的文章数目大增，有失公允和客观，为了解决这个问题，我们引入调节计数法，这种方法是根据论文作者的数量赋予每位作者一定的份额，如两人合写，每人为1/2，三人合写，每人为1/3，依次类推。2.2高被引科学家科研成果的年龄分布2.2.1杰出科学家的生产力为了寻找科学家生产力和年龄之间的曲线关系，拟对至少对三个学科的科学家进行研究。在论文的准备阶段，对处于科学前沿的分子生物学和遗传学领域的高被引科学家进行了解剖，得到一些初步的结论。共有255位来自世界各国的作者入选为该领的ISI高被引科学家行列。其中履历中有“出生日期”的有127位，有“获得博士学位日期”的有123位，并且每位科学家都有发表论文的列表。据此信息，可以统计每位作者在不同年龄发表的论文数。科学家发表的论文数用调节计数法和平均计数法分别进行计算。分析结果显示，无论用哪一种计算方法，分子生物学和遗传学领域的高被引科学家发表论文的高峰期都是在42—45岁，生产力的年龄曲线经过拟合之后是一个倒置的“U”形（如图3）。假如忽略中间44岁左右的下降区，那么整个年龄曲线是一个单峰函数。为进一步建立生产力年龄曲线的函数关系，将生理年龄作为自变量，论文数量的百分比（不考虑合作人数）作为因变量，对这两组变量进行回归分析，得出回归方程。结果如表1。表1分子生物学和遗传学的高被引科学家论文数量和生理年龄的回归分析结果曲线类型曲线方程修正R2值F值显著水平二次Y＝-10.64+0.59x-0.0063x20.86177163.08999<0.001三次Y＝-12.19+0.71x-0.0089x2+(1.85E-05)x30.86038107.81480<0.001图3分子生物学和遗传学的高被引科学家发表论文的生理年龄分布（平均计数法）拟合的结果显示出，二次模型的F值是163.08999，显著水平小于0.0001，三次模型的F值是107.81480，显著水平小于0.0001。因此，两个回归方程均有统计意义。比较两个模型的修正R2值，二次模型的比三次模型的稍大。另外，根据统计结果，方差分析的F值概率均很小，超出显示范围，因此都显示为0.000。二次模型的F值大于三次模型的F值。因此，从修正的R2值和F值上来看，都是二次模型拟合得最好。因此，年龄曲线的最佳模型为Y＝-10.64+0.59x-0.0063x2。运用同样的统计方法对科学家发表的实际论文（调节计数法）进行回归分析，回归结果见表2：表2分子生物学和遗传学的高被引科学家实际论文数量和生理年龄的回归分析结果曲线类型曲线方程修正R2值F值显著水平二次Y＝-10.23+0.58x-0.0062x20.86413166.35616<0.001三次Y＝-14.51+0.90x-0.0134x2+(5.097E-05)x30.87255119.67111<0.001图4分子生物学和遗传学的高被引科学家发表论文的生理年龄分布（调节计数法）同样的分析方法，两种曲线模型都具有统计意义，但由于三次模型的修正R2值大于二次模型的修正R2值，所以考虑科学家发表论文合作因素的生产力年龄曲线，三次模型要比二次模型拟合得更好。这就体现了采用不同计算科学家生产力的方法所得结果的差异性。2.2.2科学家的学术年龄和科研成果的关系（科学家生产力的学术年龄分布）博士学位教育是受教育者科研活动的一个提升点，是科学家个人科学生涯迈向更高境界的台阶。那么，科学家的科学生涯高峰期是在博士学位教育之前还是之后呢？如果是在取得博士学位之后，那么自博士学位的取得到科研产出的高峰期需要多长时间？这是一个很有意义问题，它关乎到人们对科学研究活动规律的认识。为此，我们还考察了科学家的学术年龄和生产力的关系。学术年龄是从科学家获得博士学位的时间算起，获得博士学位之后的第一年为1岁，依次类推。依然使用平均计数法和调和计数法，对科学家在不同的学术年龄取得的科研成果进行统计。统计结果显示出，用调节计数法，科学家的产出高峰期是在学术年龄13--21岁；用平均计数法，科学家的产出高峰期是在学术年龄的12—23岁。但两种计算方法显示出学术年龄曲线大致相同，为倒置的“U”形。同时为了建立科学家生产力的学术年龄曲线模型，我们将学术年龄作为自变量，将论文产出作为因变量，对曲线进行回归分析，归回分析的结果见图5、图6和表3、表4。表3分子生物学和遗传学的高被引科学家论文数量和学术年龄的回归分析结果（平均计数法）曲线类型曲线方程修正R2值F值显著水平二次Y＝1.22+0.22x-0.005838x20.7343477.01470<0.001三次Y＝1.35+0.32x-0.01369x2+0.000128x30.8016375.08760<0.001图5科学家产出随职业年龄的变化趋势（平均计数法）根据表3的F值和显著水平，两种曲线模型都具有统计意义，但由于三次模型的修正R2值大于二次模型的修正R2值，故三次曲线模型为生产力学术年龄曲线的最佳模拟曲线。表4和图6使用调节计数法考察论文产出。表4分子生物学和遗传学的高被引科学家实际论文数量和学术年龄的回归分析结果曲线类型曲线方程修正R2值F值显著水平二次Y＝1.29+0.21x-0.005647x20.7447481.23448<0.001三次Y＝1.43+0.32x-0.014081x2+0.000137x30.8292290.01581<0.001图6生产力产出随学术年龄的变化趋势（调节计数法）根据表4的F值和显著水平，两种曲线模型都具有统计意义，但由于三次模型的修正R2值大于二次模型的修正R2值，故三次曲线模型为生产力学术年龄曲线的最佳模拟曲线。总结两种曲线的分析结果，无论是否考虑科学家产出的合作因素，科学家生产力的学术年龄曲线总是一个三次多项式。2.2.3不同年龄段2.3历代高被引科学家队伍的年龄谱问题（发文最佳年龄的峰值的移动）不同时代出生的科学家，其生产力的年龄高峰期是否一致，生产力随着年龄的变化趋势是否有差异，如果有差异，造成这种差异的原因是什么？假设年轻科学家的发文高峰期比年老科学家的发文高峰期后移的话，就要寻找造成这种原因的各种因素。原因可能与学科的编程化程度的高低有关，也可能与国家或社会科学投入的变化有关。例如，美国对年青科学家的投入和资助的比例逐年减少，造成了科学家发表论文的高峰期后移，即科研投入对科学家成才的早晚有导向作用。也又可能与社会的教育有关。2.4高被引科学家的论文产出是否存在马太效应？杰出科学家群体一定时间论文的产出数量是不一样的，那么高产作者终其一生是否一直保持高产，低产者是否也一直是低产作者呢？如果是这样的话，科研论文的产出也将具有马太效应。解决途径：将科学家按照生产力大小分成三种类型：高产，低产和中产者。跟踪不同类型科学家在其一生中生产力的变化情况，分析年龄是否影响科学家的产出力。2.5科学家队伍的社会年龄与科学中心转移的关系局部范围内，科学中心有可能从一个机构转移到另外一个机构，大范围来看，科学中心可以从一个国家转移到另外一个国家。造成科学中心转移的因素有很多，而社会的科学能力是决定科学中心转移的内在原因，科学家集团平均年龄的大小与其创造力大小有很密切的关系。研究科学家集团的年龄结构，有利于发现科学中心转移的规律。同时也为其他科学家集团的人员引进和优化配置提供借鉴。2.5.1杰出科学家集团所在的机构一定有最佳的年龄结构，这种年龄结构是什么，受到哪些因素的影响，是否可以优化机构的年龄结构？影响科学精英生产力的其他社会因素影响科学精英生产力的因素很多，例如科学家之间的交流频次、合作论文数、科学家获得博士学位的年龄等，但哪些因素与产出数量有相关性，哪些因素起主导作用，解决途径：选择科学家个体作为研究对象因变量：科技产出（年均论文数量）自变量：交流频次、合作论文比例、获得博士学位的年龄、其他自变量包括性别等。表5因变量和自变量列表平均每年发表文章数量获得博士学位的年龄平均每年交流频次合作论文比例性别2025680％13328560％01230930％12522450％1通过对上述数据进行相关性分析，从而建立函数：平均每年发表文章数量=F(合作研究比重，交流频次，是否获得博士学位较早，其他变量）结论还有待进一步的分析。3诺贝尔奖获得者的社会年龄分析3.1研究背景与意义诺贝尔科学奖是举世闻名的国际性自然科学奖，代表着自然科学（物理学、化学、生理学与医学）前沿研究的最高水平和发展走势。诺贝尔科学奖以其广泛的影响力和学术权威性聚集了百年科学发展历程中做出杰出贡献的科学精英。诺贝尔自然科学奖自1901年首次颁发以来，共有502人接受了这一令世人瞩目的大奖。长期以来，国人对这些科学精英的成才过程及其社会环境也进行了分析，而围绕的中心议题一直是“中国何以没有获得诺贝尔奖”、“诺贝尔离我们有多远”等。我们认为，从国家科学政策的角度看诺贝尔奖，诺贝尔奖不是精心设计出来的，而是一个国家在缔造科学的过程中形成的产物。从某种意义上来说，一个国家获得诺贝尔奖的情况也是该国基础教育和科研发展水平的综合反映。我们与其说关心中国离诺贝尔奖还有多远的问题，还不如更多地思考如何为中国的科学营造更好的环境，即缔造科学的问题。在此，我们通过对502位诺贝尔自然科学奖获奖者大量文献资料的整理和数据统计，分析诺贝尔获奖者的社会年龄问题，找出隐藏在社会年龄背后的科学政策问题，以便为科学缔造者们提供政策建议。数据收集：1901—2004年诺贝尔科学奖获得者进行科研活动的时间、获奖时间、出生日期、获得博士学位的时间等。数据来源：20世纪诺贝尔获奖者辞典NobelPrizeInternetArchive(/nobel/nobel.html)，NobelPrizeInternetArchive等各种网络和印刷资源。对收集的数据进行初步分析，结果见表6。表6诺贝尔科学奖获得者每20年平均年龄统计获奖时间1901-19201921-19401941-19601961-19801981-2004发明成果的年龄37.6437.7437.1638.3539.18获奖时的年龄50.7348.8252.3656.2761.33发明年龄和博士年龄之差11.6312.0812.0112.0711.92获奖年龄和发明年龄之差13.6111.0214.3317.420.64获奖年龄和博士年龄之差26.0824.0326.4329.2933.93获奖者寿命71.9577.5179.8979.680.223.2杰出科学家的年龄问题与科学中心转移的关系历史上，重大成果数目百分比超过25％的国家，称为“科学活动中心”。近代科学中心转移的顺序大致是意大利－英国－法国－德国－美国，科学学把这个现象叫做“汤浅”现象（赵红州，1984）。有人提出世界科学中心的转移是社会生产和科技政策作用的结果，笔者认为上述因素仅仅是科学中心转移的外部因素，它们都是通过科学家队伍来影响科学中心转移的。因为科学中心的转移与重大成果数目有关，而重大成果数目又与科学家的创造力大小有关。归根结底，科学中心的转移与科学家的创造力的大小有关。根据已往的研究结果，科学家创造力的大小又与科学家的社会年龄有关。在人的一生的创造力中，创造力最高的时期是在科学劳动的“最佳年龄”。有关这个最佳年龄，赵红州的研究结果表明，最佳年龄区是在25—45岁，峰值年龄是在37岁左右。近代科学史表明，最佳年龄规律在各国科学的兴起过程中，是起过重要作用的。大凡一个国家处于科学发展的赶超阶段，杰出科学家的平均年龄，都比较年轻，没有明显的超过五十岁“大关”。也就是说，凡是处于科学中心的国家，科学家队伍大都落在最佳年龄区里，这时科学家的创造力都是最高的，具体地表现在科学成果数目的大幅度增长上面（赵红州，1984）。假如我们把社会生产比作土地，把科技政策比作阳光。阳光和土地固然可以促进科学大树的生长。但是，他们都是要通过植物的内部组织起作用的。因此，研究科学中心转移的问题不光要分析社会生产和科技政策的因素，更应分析社会的科学能力这一内在因素，只有将内因和外因结合起来分析，才能找出预测未来科学中心的可能线索。根据诺贝尔科学奖的分析结果，1901-1925年，科学中心集中在欧洲，德国获奖人数占绝对优势，随后，科学中心开始从欧洲转向美国，第二次世界大战以后，科学中心全面转移到美国，最近的二十年中，这一趋势仍在进一步加强。为了进一步分析诺贝尔科学中心的转移，我们将考察处于科学中心国家的获奖人的社会年龄，从中找出科学中心的转移和杰出科学家社会年龄之间的关系，找出促进科学家中心转移的内在因素。同时我们还分析了促进诺贝尔科学中心转移的外在因素，综合内因和外因，为预测未来科学中心提供可能的线索。3.3诺贝尔获奖者科研活动的社会年龄分析3.3从重大发现到获得诺贝尔奖需要经过一个被同行和科学社会确认的过程，这是一个漫长、曲折和反复的过程。科研成果被确认有多种形式，例如，论文发表前的同行评议，论文发表后被同行们所引用的次数，乃至各种科学奖项的颁发等。诺贝尔自然科学奖的获奖成果大多经历了较长时间的科学社会的确认过程。就获奖者的年龄来看，一个世纪以来，获奖者的年龄有趋高走势，将第一个20年与1981年以后的23年相比，平均获奖年龄从50.73岁上升到61.33岁。.2.1获奖者取得发明成果的年龄分布人才研究者认为，人才的才能并不是均衡发展的，它在客观上存在着才能萌发、才能发展、才能鼎盛、才能发展、才能薄暮5个阶段，呈近似抛物线型的发展过程。对426位获奖者取得成果时的年龄进行统计发现，共计276人次的科学发现是在31-45岁之间，占总数的64.79%。其他各年龄段的获奖人数见图7。图7诺贝尔自然科学奖获得者取得成果的年龄分布根据数据的初步统计结果，诺贝尔获奖者在取得获奖成果的年龄也有趋高走势。1981年以后的23年获奖者取得发明成果的平均年龄为39.18岁，比第一个20年的37.64岁晚。另外，拟进一步分析诺贝尔获得者取得获奖成果的最佳年龄曲线，并且用统计方法考察该曲线的分布类型。获奖者取得重大科学发现的职业年龄分布诺贝尔自然科学奖获得者90％以上都具有博士学位。根据我们的统计结果，405位获奖者中仅有0.8％的科学家的发明成果是在博士学位取得之前获得的，大部分获奖者的获奖成果是在博士学位获得后取得的。那么获奖者在取得博士学位之后，经过多长时间才取得发明成果的呢？为此，考察诺贝尔获奖者从获得博士学位到获得重大发现，两者之间的时间最短的为1年，最长的是48年，平均为13.17年。并且两者之间的时间段有延长的趋势（见表6）。图8显示出获得博士学位后6-15年是重大科学发现较为集中的时间，随着时间的延长，重大科学发现的数目也在逐渐减少。绝大多数科学家获得图8开始从事科研工作到取得重大科学发现的时间3.3.3在诺贝尔获奖者取得发明成果之后，其成果获得承认也即被宣布获得诺贝尔奖的平均周期越来越长，这是多种因素综合起作用的结果。就获得成果到获奖时间的周期而言，全部435人次获奖成果的平均社会确认周期为15.4年，将重大科学发现的社会确认周期的第一个20年与1981年以后的23相比，三个自然学科的平均确认周期从13.61年延长到20.64年，这就是社会确认周期的延长现象。进一步分析诺贝尔获得者取得发明成果和获奖时间之差，利用SPSS中的Q-Q概率图，发现这种获奖周期的分布是一种伽玛（Gamma）分布。如图9所示，检验样本数据的点簇在一条直线上。图9诺贝尔获奖周期的Q-Q概率图3.4诺贝尔获奖者的寿命和重大科学发现年龄之间的关系诺贝尔科学家的寿命也是普遍关注的焦点，对百年诺贝尔科学奖获得者的寿命进行统计发现，随着时间的推移，科学家的平均寿命也在逐渐的延长，最近20多年诺贝尔获奖者平均寿命比第一个20年延长了将近10岁，表6显示出诺贝尔获奖者的平均寿命是不断提高的。根据我们对已故的283位诺贝尔自然科学奖获得者的材料，做出寿命分布的曲线（图10），结果表明：（1）诺贝尔获奖者寿命分布曲线的峰值在75岁和81岁，这个两个寿命的人数所占比例最大。寿命高于80岁以后的科学家人数占所有人数的47％。（2）诺贝尔获奖者的寿命与取得重大发明的最佳年龄有很大关系。如果注意到诺贝尔获奖者取得获奖成果的最佳年龄是31-40岁，那么获奖者的寿命分布曲线的峰值年龄约等于最佳年龄段的二倍，为75和81岁。换句话说，科学家的智力高峰期接近生命的“中午”。（3）有趣的是，诺贝尔自然科学重大发现的年龄分布的趋势线同获奖者寿命分布的趋势线在一定的误差范围内是对称的，对称轴约在58岁附近（图10）。它说明人类科学创造力的减退，的确与人的衰老机制（或死亡率）有关。图10获奖者寿命的年龄分布和取得获奖成果的年龄分布比较为了进一步考察诺贝尔获奖者寿命的分布模型，我们对诺贝尔获奖者的寿命进行了统计检验。利用SPSS中的Q-Q概率图，验证了诺贝尔科学奖获得者的寿命分布曲线是一种威布尔分布。如图11所示，检验样本数据的点簇在一条直线上。图11诺贝尔获奖者的寿命分布的Q-Q概率图3.5科研产出的质量、数量和年龄之间的关系第二部分的内容考察的是杰出科学家生产力的年龄分布情况，样本选择侧重科学家产出的数量；第三部分考察的是杰出科学家创造力的年龄分布情况，样本选择侧重科学家产出的质量。对比这两种年龄曲线，找出他们之间的异同，分析他们之间是否存在联系：1）比较两种曲线，寻找共性和差异。2）两者之间的联系：通过高被引作者的年龄等特征是否可以在预测诺贝尔获奖者方面找到线索。4中国高等教育机构和中国科学院职工的年龄分布结构4.1中国高等教育教职工的年龄结构中国高等教育的教职工年龄结构是否合理？我们拟对不同职称的教职工进行年龄结构的分析和考察，对照世界科技大国譬如日本、俄罗斯、意大利等国家教育界的年龄结构，分析我国高等教育师资队伍中存在的问题和不足，并提出改善年龄结构的政策和建议。数据来源：《中国教育事业统计年鉴》1994—2004。4.2中国科学院的正式职工的年龄分布（案例分析）中国科学院是中国科学技术最高学术机构和全国自然科学与高新技术综合研究发展中心，是中国科学技术发展的领头羊。所以，研究中国科学院的正式职工的年龄结构，有助于我们发现其中存在的问题，并使之与世界著名机构杰出科学家的年龄构成进行对比，找出问题，寻找原因，提出建议。数据来源：《中国科学院统计年鉴》。与美国、法国等ISI著名机构进行比较分析。5影响科学界精英创造力的原因高被引科学家的论文在某种程度上也是具有创造性的研究成果，因此分析高被引科学家的生产力的影响因素，也可以归结到对杰出科学家创造力的影响因素的分析中。5.1内因心理因素：稳定性人格特质：认真努力投入工作、寻求精确性、自信、不怕挫折、长期且费尽心思的思考过程、好奇心、质疑权威、细心求证、能善用聚敛性思考与扩散性思考等。5.2外因（诺贝尔获奖者自传分析）5.2.1诺贝尔获奖者在取得获奖研究之前，经常进行各种学术访问和学术交流活动，一方面，为扩大自己的知识积累创造条件，另一方面也有机会接触相关领域的大师级人物，有机会得到他们的指导，特别是遇到已经获得诺贝尔科学奖的人，这将为他们获得进一步的深造和明师指点创造良好条件，同时也为日后的获奖研究创造条件。考察诺贝尔奖获得者的合作交流活动，有助于我们跟踪科学家进行科研活动的足迹，帮助我们认识科研活动的特点，有利于社会在科学家的交流和合作中采取积极措施。5.2.2师徒合作的年龄结构（师徒之间的年龄差距、各自的年龄、合作的年龄模式）。其他合作类型的年龄结构。5.2.3诺贝尔获奖者的家庭出身（获奖者的父母良好的家庭出身和家庭环境是否会对人才成长有良好的促进作用，这是社会普遍关心的问题。分析诺贝尔科学奖获得者的家庭出身，从一个侧面反映了良好的家庭出身对培养人才成长的促进作用。5.众所周知，诺贝尔获奖者高度集中在科技强国和少数几个著名大学和科研机构，到底这些国家或机构有怎样的吸引力能够聚集世界上少数的科学精英呢？考察这些优秀机构或国家的优势积累，分析其中隐藏的科技政策和人员配置机制，将为社会培育科学精英提供借鉴。5.2.5为什么德国在二次世界大战以前在获奖人数上占很大优势？其中一个很重要的因素是犹太人居多。考察诺贝尔奖获得者的宗教背景，也有利于我们分析宗教信仰或社会文化对人才培养方面所起的作用。5.2.6奖励制度、科技政策、学校教育、时代背景、人际关系5.3开发创造力模式――外因和内因相结合只有充分认识科学家发挥创造力的内在因素，才能“对症下药”，采取促进人才成长的各种手段和措施，才能最大程度的使政策导向发挥果效。建立在以上诺贝尔获奖者进行科学发现所表现出的创造特质、成才过程的社会背景和科学活动的特征等，建立促进科学家创造力的发展模式。发展模式：以教育为基础，以政策为导向，以经济拉动需求，各种因素协调发挥作用。6提出我国培养科学界精英的构想和建议针对科学精英进行生产力创造的最佳年龄结构，分析促进人才成长的内因和外因，同时也分析科学创造力的阻力和助力，草拟有利营造创造力社会环境的教育政策及学习环境，并且设计社会教育方案和科技政策，增进创造力培育环境的助力，转化原来的阻力为助力。（二）论文的特色与创新之处研究对象的新颖性：对ISI高被引科学家的社会年龄的分析，是已往科研人员没有进行过的。另外，对诺贝尔科学家生产力创造的社会年龄的分析较比已往更全面和深入。研究方法的创新：（1）论证方法的学科交叉性：利用教育学、生理学、社会学和经济计量学的理论和方法对本项研究的结果进行论证。（2）采用调节计数法充分考虑论文产出的合作因素。理论的创新：建立影响创造力发展的各因素之间的相关性模型。战略意义：设计及拟定创造力政策和行动方案。（三）研究中所面临的困难，要重点解决的关键问题（1）面临的困难：定量和定性分析影响创造力的各因素是个难点。解决的途径是运用数学和计量经济学的方法，建立各影响因素之间的量化模型，结合心理学、教育学、社会学的知识以及科学家所处时代的社会背景、科技政策、科研条件等进行定性分析。（2）重点解决的关键问题：分析造成科学家在不同年龄段取得不同数量成果的各种因素，找出影响生产力创造各因素之间的相关性，设计创造力政策和行动方案。（四）本课题所要达到的目标或要取得的成果希望在定量分析影响科学精英生产力创造的内部因素和外部因素的基础上，设计和制定有利营造创造力社会环境的科技政策及激励机制，建立良好的教育体制和学习环境，以便国家在制定科技政策时可以参考。拟采用的研究方法文献调研统计分析经济计量学的方法建立数学模型案例研究对比分析比较综合论文写作阶段与时间安排2004年11月-2005年2月，初步收集和浏览资料，确定论文主题，资料收集；2005年3月-5月，设计和完成调查，构建论文总体框架；2005年6月-9月，形成较完善的论文结构；2005年10月-12月，完成论文初稿；2006年1月-3月，完成论文。五、论文写作的前期准备和成果（包括围绕论文写作已经精读的书籍、文献、读书笔记和科研成果）已经查阅了大量相关文献和资料，如参考文献中所列。对阅读的参考文献和书籍进行总结和梳理，并且随时记录读书心得。参与ISI数据库高被引科学家的数据采集和整理工作，并对数据进行初步分析，得出分子生物学和遗传学高被引科学家的年龄曲线分布模型。收集1901-2004年诺贝尔自然科学奖获得者的相关信息，包括获奖时间、获奖国籍、出生年和卒年、获得博士学位的时间、取得获奖成果的时间以及获奖原因等，并对这些数据进行初步整理，得出诺贝尔自然科学获奖者取得获奖成果的年龄分布，获奖时间和取得成果的时间差，取得获奖成果和获得博士学位的时间差等，为进一步的数据分析打下良好的基础。六、论文写作参考文献资料的准备情况（包括译著、译文、论著、论文等的收集）(1)开提报告中的引文赵红州（1984）科学能力引论科学出版社Abt,H.A.(1983).AtwhatagesdooutstandingAmericanastronomerspublishtheirmostcitedpapers?PublicationoftheAstronomicalSocietyofthePacific,95,113-116.Adams,C.W.(1946).Theageatwhichscientistsdotheirbestwork.Isis,36,166-169.Albert,R.S.(1975).Towardabehavioraldefinitionofgenius.AmericanPsychologist,30,140-151.Alpaugh,P.K.,Renner,V.J.,&Birren,J.E.(1976).Ageandcreativity:Implicationsforeducationandteachers.EducationalGerontology,1,17-40.Bayer,A.E.,&Dutton,J.E.(1977).Careerageandresearch—Professionalactivitiesofacademicscientists:Testsofalternativenon-linearmodelsandsomeimplicationsforhighereducationfacultypolicies.JournalofHigherEducation,48,259-282.Beard,G.M.(1874).Legalresponsibilityinoldage.NewYork:RussellSageFoundation.Blackburn,R.T.,Behymer,C.E.,&Hall,D.E.(1978).Correlatesoffacultypublications.SociologyofEducation,51,132-141.Bloom,B.S.(1963).ReportoncreativityresearchbytheExaminer'sOfficeoftheUniversityofChicago.InC.W.Taylor&EBarron(Eds.),Scientificcreativity:Itsrecognitionanddevelopment(pp.251-264).Clemente,E(1973).Earlycareerdeterminantsofresearchproductivity.AmericanJournalofSociology,79,409-419.Cole,S.(1979).Ageandscientificperformance.AmericanJournalofSociology,84,958-977.Davis,RichardA.(1987).Creativityinneurologicalpublications.Neurosurgery,20,652-663.Davis,RobertA.(1954).Noteonageandproductivescholarshipofauniversityfaculty.JournalofAppliedPsychology,38,318-319.Dennis,W.(1954a).Bibliographiesofeminentscientists.ScientificMonthly,79,180-183.Dennis,W.(1954b).Predictingscientificproductivityinlaterdecadesfromrecordsofearlierdecades.JournalofGerontology,9,465-467.Dennis,W.(1954d).ReviewofAgeandAchievement.PsychologicalBul.letin,51,306-308.Dennis,W.(1956a).AgeandAchievement:Acritique.JournalofGerontology,9,465-467.Dennis,W.(1956b).Ageandproductivityamongscientists.Science,123,724-725.Dennis,W.(1958).Theagedecrementinoutstandingscientificcontributions:Factorartifact?AmericanPsychologist,13,457-460.Dennis,W.(1966).Creativeproductivitybetweentheagesof20and80years.JournalofGerontology,21,1-8Diamond,A.M.,Jr.(1984).Aneconomicmodelofthelife-cycleresearchproductivityofscientists.Scientometrics,6,189-196.Diamond,A.M.,Jr.(1986).Thelife-cycleresearchproductivityofmathematiciansandscientists.JournalofGerontology,41,520-525.Diemer,G.(1974).Creativityversusage.PhysicsToday,27,9.Eagly,R.V.(1974).Contemporaryprofileofconventionaleconomists.HistoryofPoliticalEconomy,6,76-91.Fulton,O.,&Trow,M.(1974).ResearchactivityinAmericanhighereducation.SociologyofEducation,47,29-73.Haefele,J.W.(1962).Creativityandinnovation.NewYork:Reinhold.Hermann,D.B.(1988).Howoldweretheauthorsofsignificantresearchintwentiethcenturyastronomyatthetimeoftheirgreatestcontribution?Scientometrics,13,135-138.Homer,K.L.,Rushton,J.P.,&Vernon,P.A.(1986).Relationbetweenagingandresearchproductivity.PsychologyandAging,1,319-324.Kogan,N.(1973).Creativityandcognitivestyle:Alife-spanperspectiveInP.B.Baltes&K.W.Schaie(Eds.),Life-spandevelopmentalpsychology:Personalityandsocialization(pp.145-178).NewYork:AcademicPress.Lehman,H.C.(1953a).Ageandachievement.Princeton,