【笔墨之林】MS: 星与星河 —— 搞科研也有明星效应？

文摘其他 2024-07-15 08:15 中国香港

“笔墨之林”的由来

“笔墨之林”出自汉·王充《论衡·对作》，指斯文萃集的地方。本栏目为能源经济与环境管理研究室（E3M）公众号“研究分享”下的子栏目，同步在E3M官网更新。本栏目长期聚焦能源与环境经济学、可持续发展跨学科研究等方向的前沿文章。欢迎大家关注E3M研究室及本公众号，也欢迎向笔墨之林栏目投稿。【笔墨之林】学术推文征稿

原文信息

作者: Denisa Mindruta, Janet Bercovitz, Vlad Mares, Maryann Feldman

题目: Stars in Their Constellations: Great Person or Great Team?

期刊: Management Science

时间: 2023年5月

链接：https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.01969

编者荐语

本研究分析了学术明星与其团队的协同作用，测算了个人和团队对价值创造的贡献差异，揭示了科研协作中学术明星与杰出团队相平衡的重要性。

研究背景

如何实现最佳的组织绩效？要解决这个重要的管理问题就必须考虑协作团队中的人力资本配置。对于科研团队来说，“明星学者”通常被视为最重要的人力资本，他们比同行发表更多论文且论文影响力更大。但通常情况下，学者们会选择协作而非单独进行研究工作。早在1968年，马太效应(Matthew Effect)就指出杰出的学者会获得认可与资源，可以通过群分效应(Sorting Effect)吸引更强的合作者，形成“富人越来越富”的动态。这种“明星效应”在科研团队中的机制是什么？“明星”与团队对于协作绩效的相对贡献究竟如何？本文试图回答这些问题。

研究内容

本文对首席研究员(PI)和科研团队(C)的协作过程开展了分析，数据来自美国某研究型大学及其医学院的技术转移机构(TTO)，选取发明披露(Invention Disclosures)作为科研成果的指标。样本涉及1003名学者，其中248人担任首席研究员。学术明星被定义为在合作年之前的五年内在Web of Science被引用次数排名前5%的学者，最终筛选出30名学术明星。作者对科研协作的分析包括“学术明星与团队的匹配”和“测算相对贡献”两部分。

首先，作者构建了表征协作价值V(PI,C)与影响匹配的影响因素的模型来分析“学术明星”与团队的匹配过程。

其中，最后两项分别为是PI和C固定效应。作者选取了一系列驱动匹配过程的指标，包括研究质量(Research Impact)、团队规模(Size)、知识(Knowledge Similarity, Rank Dispersion, Similarity in Research Profile)和合作经验(Experience)。例如，具备相似研究兴趣(Similarity in Research Profile)的首席研究员与团队更容易匹配成功，同时学术明星会吸引横跨经验丰富的研究者与学术新人等不同知识水平的科研人员(Rank Dispersion)都参与匹配。此外，由于首席研究员和团队可能对协作伙伴有特别的偏好，这些包含在误差项中。

表1: 匹配模型估计结果

匹配模型的估计结果如表1所示。结果表明，在与研究影响力更高的团队(β0)和规模较大的团队(β1）合作时，研究影响力高的首席研究员能够创造更高的协作价值。同时，首席研究员与具有更高知识相似度的团队(β2>0，β3<0)和研究概况更相似的团队(β4)合作时，协作价值更高。最后，首席研究员的研究影响力与团队的群体多样性(β5)和有更多合作经验的团队(β6)互补，能够提高协作价值。

其次，作者构建了科研协作的反事实情境以测算学术明星与团队对于协作价值的相对贡献度。具体来说，作者测算了学术明星与团队对于协作价值贡献的最大值与最小值，测算步骤如下：

(1) 从样本中逐个剔除学术明星，将团队与样本内剩余的其他首席研究员重新匹配，计算样本中存在和不存在学术明星两种情境下的协作总价值，两种情境下的总价值差值刻画了学术明星对于协作价值的边际贡献，即学术明星相对贡献的最大值。类似的，对于与学术明星匹配的团队重复此剔除程序，以计算得到的团队边际贡献作为团队相对贡献的最大值。

(2) 学术明星相对贡献的最小值为学术明星与其原配团队的协作价值(真实世界下的匹配)与基于反事实模拟的协作价值最大值的差值。类似的，团队相对贡献的最小值为与其原配学术明星的协作价值与反事实模拟的协作价值最大值的差值。

学术明星与团队对于协作价值的相对贡献度的测算结果表明，在大约77%的科研协作中，学术明星和团队在相对贡献上都没有占据主导地位，学术创新是个人与集体共同努力的结果。在14.3%的科研协作中学术明星的相对贡献超过了团队，而在9.5%的科研协作中团队的相对贡献更高。

图1：基础科学领域“明星PI”与PI-C的贡献区间

作者在图1中展示了基础科学领域的“学术明星”与团队的相对贡献对比情况。其中，学术明星的相对贡献由浅灰色表示，团队的相对贡献由黑色表示，重叠的贡献由灰色表示。学术明星的相对贡献在在8项科研协作中占主导作用，团队的相对贡献在6项科研协作中占主导作用。

研究结论与贡献

研究结果表明，科研创新是由学术明星和团队共同努力的协作结果，在学术研究中单星璀璨亦需漫天星河。本文对于学术明星与团队互补性的研究肯定了马太效应的存在，而对于群分效应的分析捕捉了协同作用对价值创造的双边影响，避免了对组织绩效的单方归因。此外，研究结果还表明，当“明星PI”与不可替代的团队匹配时，联合价值创造会更大，从而印证了稀缺性的重要性。除了方法和结果上的贡献，本研究还具有实践价值。管理者需要谨慎面对科研界的“明星效应”，在认可学术明星的同时，不能过分夸大其地位，从而实现杰出个人和优异团队的管理平衡。

本期作者

张琯汝，香港城市大学博士生，研究方向为公共管理，当前重点关注性别差异、人工智能治理、监管制定和实施。

阅读原文，获取更多文章信息

图片来源网络，侵删

关于我们

能源经济与环境管理研究室（The Laboratory of Energy Economics and Environmental Management，E3M）成立于2017年，是香港地区第一个致力于能源和环境问题经济分析的实验室，探讨了经济、能源和环境之间的相互作用，为全球变化时代下的经济发展制定可持续的智能增长框架铺平道路。

更多信息请见E3M主页：

https://www.cityu.edu.hk/see_eeem/index.html

本期作者：张琯汝，香港城市大学博士生

本期责编：李明来，香港城市大学博士生 (CityU-XJTU联培项目)

本期主编：陈立东，香港城市大学博士生 (CityU-UCAS联培项目)

最新文章

【致思篇】2024诺奖得主的能源经济学研究汇编