推文人 | 段雨玮

原文信息：Misty L. Heggeness，Donna K. Ginther, Maria I. Larenas and Frances D. Carter-Johnson, 2018, “The Impact of Postdoctoral Fellowships on a Future Independent Career in Federally Funded Biomedical Research”, NBER Working Paper 24508.

 

引言

 

本文利用美国生物医学领域的奖学金（National Research Service Award (NRSA)）项目，采用匹配方法研究了获取博士后奖学金对博士后日后科研表现的影响。研究发现，博士后奖学金显著提高了获奖者日后获得该领域其他科研奖学金的概率及获奖数，并显著提高了获奖者日后申请和获得科研基金资助（从事独立研究）的概率，进而为生物医学界留住了人才。文章的亮点在于原文作者对评选博士后奖学金过程的深入了解及对识别方法的选择。文章中对匹配方法的应用及细节处理值得深入学习。

 

研究背景

 

NRSA奖学金是由美国国家卫生研究院（NIH）设立的旨在资助和培养生物医药领域的科研人才的系列奖学金。博士后奖学金（代号为F32）是该系列奖学金中的一个奖项。该奖学金自20世纪30年代开始设立，每年为生物医学领域的科研人才提供了丰厚的资助。

 

评选获奖者的过程分为两步：

 

第一步，对奖学金申请者的科研实力进行评估。每年美国卫生研究院会组织生物医药领域专家组成评审委员会（council）对申请者进行评分，评分的依据有六个维度：（1）申请者的研究经历及发表情况；（2）申请者推荐人的资历；（3）申请者的研究潜力，如其研究目标；（4）申请者的研究环境；（5）申请者研究计划的质量；（6）评委专家的评审理念。申请者最终的得分为多位评委专家给出的平均分。

 

第二步，美国卫生研究院各部门领导在专家评分及当年奖学金预算的基础上，判断申请者递交的研究计划是否符合该部门培养人才的需求，并最终确定获奖者名单。

 

到这里，我们可能会判断该过程中出现了分数变化，并且在奖学金预算约束的条件下，获奖者和未获奖者的分数可能存在断点，我们或许可以采用断点回归方法来识别该奖学金所带来的效应。即便是美国卫生研究院领导没有严格按照专家所评分数来决定获奖者名单，在断点分数上下的申请者是概率性获奖，我们也可以采用模糊断点回归方法来识别该奖学金所带来的效应。

 

但是，作者通过与美国卫生部博士后奖学金相关负责人的座谈采访发现，在第二步评选获奖者的过程中，申请者情况是否与美国卫生研究院培养人才的需求相匹配是决定申请者能否获奖的关键因素。实际评选过程中，第一轮专家评分最高的申请者，如果其研究计划不符合部门发展的需求，他也会大概率落选；而第一轮专家评分较低的申请者，如果其研究计划较符合部门发展的需要，他就很有可能入选。也就是说，该过程中的实际情况不光是分数断点附近的申请者有概率性地获奖，远离分数断点的申请者也是概率性获奖。

 

图1展示了1996年-2008年间在第一轮中得分很高的人最后落选以及得分很低的人入选的申请者总和的占比（即远离分数断点仍概率性获奖的样本占比）。

图1 每年得分很高的人落选和得分较低的人入选的所占的比例

 

从图1中可以发现，每年得分较高的人落选和得分较低的人入选的样本之和所占比例不小，该比例说明断点回归方法（模糊断点回归）不适合对博士后奖学金效应的识别。因为模糊断点回归设计要求样本是在“cut off附近”按照一定的概率入选或落选。而在这里，得分很高的人和得分很低的人（远离cut off），显然不满足“cut off附近”这个条件。而这部分不小比例的“极端情况”的出现说明模糊断点回归方法不适合该情况的研究。

 

数据和变量的说明

 

本文使用了1996年-2008年的申请NRSA博士后奖学金（F32）数据。申请情况的数据来自于美国卫生研究院；博士后个人情况数据来自于美国国家科学基金会（NSF）的对博士后的年度调查数据。本文还使用了2015年美国卫生研究院（NIH）奖学金申请及科研基金申请的数据。

 

本文从两个方面衡量了申请者日后科研发展情况，一是申请者日后（在申请F32奖学金四年及以上时长后）申请或获得生物医学领域其他科研奖学金（Research Project Grant, RPG）的概率, 具体有申请及获得RPG奖学金数量、获得RPG奖学金的概率两个指标。二是获奖者日后是否进行独立科研工作，具体采用获得生物医学基金（R01）的概率作为衡量指标。

 

识别策略及结果

 

本文采用倾向得分匹配法（Propensity Score Match）和最近邻匹配（Nearest Neighbor Match）两种匹配方法识别获得博士后奖学金与获奖者日后科研发展情况的因果效应。

 

一方面，作者采用倾向得分匹配法（PSM）进行识别。在匹配过程中，由于文献King 和Nielson（2016）、Imbens（2015）均指出如果用于倾向得分匹配的模型对原样本的拟合精度过高，那么倾向得分匹配法就会失效。因此，作者并未将专家评分作为匹配协变量放入模型中。其余匹配过程在这里不再赘述，感兴趣的读者请看原文。倾向得分匹配法成立的前提是要满足common support假设，即对照组和控制组之间有足够的重叠区域。图2展示了倾向得分匹配法下实验组和对照组样本的重叠情况。Panel A是在原样本的基础上PSM后的样本重叠情况，观察可以看出，实验组和对照组样本不够重叠。为此，作者采用三种方法对样本进行了处理，分别是：第一，参考Imbens (2015)对样本进行了10%截尾处理（trim），所得重叠情况如Panel B所示；第二，参考Smith and Todd (2005) 将样本进行了33%截尾处理（trim），所得重叠情况如Panel C所示；第三，参考Blackwell et al (2009) 采用广义精确匹配法（Coarsened Exact Matching，CEM），先按照实际颁发奖学金的卫生研究院细分部门（institute）和财政年度对样本进行分类匹配，在此基础上进行PSM，所得样本重叠情况如Panel D 所示。

图2 倾向得分匹配实验组和对照组样本重叠情况

 

倾向得分匹配法的回归结果见下Table 4。回归中控制了细分颁奖部门的固定效应和评审委员会固定效应。平均处理效应（ATE）回归结果表明，获得博士后奖学金将日后获得RPG 奖学金的获得者数量提高了14.9%，将日后RPG奖学金的申请数量提高了73.1%，将日后获得RPG奖学金的概率提高了8.2%，将日后获得R01基金（进行独立科研的标志）的概率提高了6%，并且将申请者“从未获RPG奖学金”的概率降低了11.2%。

Table 7 展示了对样本进行广义精确匹配（CEM）后，再进行倾向得分匹配的回归结果。观察可以发现，进行广义精确匹配后，样本量有明显减少，但是博士后奖学金对获奖者日后从事科研活动的显著正向影响仍存在。

博士后奖学金和博士后科研表现之间的因果关系可能存在内生性问题，即博士后奖学金获得者及申请者本身可能是对政府研究需求敏感，且具备独立从事科研活动能力的人，他们自身的科研素质足够高。因此，他们日后获得其他科研奖学金及科研基金资助是由科研素质本身决定的，而非由获得博士后奖学金决定。为此，作者还进行了反事实检验以克服该内生性问题。作者使用“是否获得博士学位”，“是否获得生物医学学位”及“是否在博士期间获得奖学金、科研基金资助”三个变量作为衡量科研表现的变量，进行了回归，这三个变量均发生在申请者申请或获得博士后奖学金之前。如果博士后奖学金对这三个变量仍有显著影响，那么申请者在获奖后的科研表现就不是由博士后奖学金带来的。回归结果列于Table 5。观察可以发现，博士后奖学金对这三个变量没有显著影响。这意味着，博士后奖学金对博士后申请及获得该奖后的科研表现的正向影响成立。

另一方面，为了能够更好地拟合样本，作者在匹配过程中加入了专家评分变量，并采用最近邻（NNM）方法进行匹配回归。结果见Table 6。Table 6上半部分是在原样本的基础上使用最近邻匹配方法进行的回归，下半部分是在广义精确匹配样本的基础上再进行最近邻匹配的回归结果。第（1）-（4）列是放入了不同匹配协变量的回归结果，第（1）列是只放入专家评分作协变量的结果，第（2）列是进一步加入颁奖细分部门和评审理事会作为协变量的回归结果；第（3）列在第（2）列的基础上加入了对颁奖细分部门的精确分类匹配；第（4）列在第（3）列基础上加入了申请者个人特征、以往获奖情况变量。观察可以发现，博士后奖学金对获奖者日后的科研表现均有显著促进作用。

本文的回归结果表明，增强对博士后人员的科研奖励，有利于激励博士后人员从事科研工作，进而为相关领域留住科研人才。

 

参考文献：

 

Blackwell, M.lacus, S.,King, G. and Porro, G.(2009) CEM: Coarsened Exact Matching in Stata. The Stata Journal. 9:524-546.

 

Imbens, G. (2015). Matching Methods in Practice. Journal of Human Resources, 50(2): 373- 419.

 

King, G. & Nielson R. (2016). Why propensity scores should not be used for matching. Available online at http://j.mp/2ovYGsW.

 

Smith, J., and P. Todd (2005): “Does Matching Overcome LaLonde’s Critique of Nonexperimental Estimators?,” Journal of Econometrics, 125(1-2), 305–353.

 

Abstract

 

The Ruth L. Kirschstein National Research Service Award (NRSA) program is a major research training program administered by the National Institutes of Health (NIH) with funds appropriated each year by Congress. This study examines the impact of NRSA postdoctoral fellowships on subsequent research-related career outcomes using NIH administrative records on applicants who applied for a fellowship between 1996 and 2008. We find that postdoctoral fellowships increased the probability of receiving subsequent NIH research awards from 6.3 to 8.2 percentage points and of achieving an NIH-funded R01 award, an indication of an independent research career, from 4.6 to 6.1 percentage points. Our findings demonstrate that the NRSA postdoctoral fellowship awards have the potential to promote retention of scientists in NIH-funded research and in the biomedical workforce pipeline.