学术活动 | 李江 ​ 因果推断之倾向值匹配与双重差分：回国后，科研人员的业绩更好吗？

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因果推断之倾向值匹配与双重差分：

回国后，科研人员的业绩更好吗？

[研究方法]  倾向值匹配与双重差分

[研究问题与发现] 基于ORCID平台中有中国工作经历的科研人员的简历，以及Web of Science 数据库收录的他们的期刊论文，我们发现，到中国之后，科研人员的发文量显著提升了。那么，发文量的提升是中国的人才政策产生的结果吗？为了解决这个问题，我们用倾向值匹配的方法，为每一个有中国工作经历的科研人员“匹配”一个或多个具有相同学科领域、相近学术年龄、相似海外经历，且有到中国来工作的“倾向”但并未到中国来工作的科研人员，然后用“双重差分”发现：相比而言，到中国工作的科研人员的发文量的提升更高。进而我们得出结论：中国的人才政策确实促进了发文量的提升。

[论文出处]Zhao, Z., Bu, Y., Kang, L., Min, C., Bian, Y., Tang, L., & Li, J. (2020). An investigation of the relationship between scientists’ mobility to/from China and their research performance. Journal of Informetrics, 14(2), 101037.

李江，南京大学信息管理学院教授，博士生导师，浙江大学兼任教授。从事科学计量、网络计量与政策计量研究，具体研究方向包括基于开放科学数据的科学家流动、海归归海、合作模式、开放同行评议、科学家职业发展中的影响因素、学科交叉测度等。在Journal of the American Society for Information Science and Technology、Journal of Informetrics、Scientometrics等SSCI/SCI期刊上发表论文20余篇。担任Scientometrics、Journal of Informetrics、《数据分析与知识发现》等期刊编委。

制版编辑 姚志臻

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