[論文レビュー] New Facts and Data about Professors and their Research

Kyle Myers, Wei Yang Tham+6 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2023

Evaluation of Teaching Practices被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、米国の大手研究大学約150校に所在する研究活動に従事する教授を対象とした大規模かつ全国的代表的な調査を提示しており、報酬格差、時間配分、研究生産性の測定、リスク認識、および基礎研究から応用研究に至るスケールに関する新たな知見を明らかにしている。主な発見として、分野内での報酬格差が顕著であり、個人のリスクテイキングが応用研究志向を強く予測できることが判明し、研究時間当たりと年間当たりの生産性指標を比較した際、顕著な差が生じることが示された。

ABSTRACT

We introduce a new survey of professors at roughly 150 of the most research-intensive institutions of higher education in the US. We document seven new features of how research-active professors are compensated, how they spend their time, and how they perceive their research pursuits: (1) there is more inequality in earnings within fields than there is across fields; (2) institutions, ranks, tasks, and sources of earnings can account for roughly half of the total variation in earnings; (3) there is significant variation across fields in the correlations between earnings and different kinds of research output, but these account for a small amount of earnings variation; (4) measuring professors' productivity in terms of output-per-year versus output-per-research-hour can yield substantial differences; (5) professors' beliefs about the riskiness of their research are best predicted by their fundraising intensity, their risk-aversion in their personal lives, and the degree to which their research involves generating new hypotheses; (6) older and younger professors have very different research outputs and time allocations, but their intended audiences are quite similar; (7) personal risk-taking is highly predictive of professors' orientation towards applied, commercially-relevant research.

研究の動機と目的

• 多様な分野にわたる研究活動に従事する教授の報酬、時間使用、研究インcentiveのこれまで測定されていなかった次元を記録すること。
• 教授の収入源、研究目標、リスク志向に関する直接的かつ自己報告データを収集することで、既存のメタサイエンスデータセットのギャップを埋めること。
• STEM分野、社会科学、 humanity、医療分野の教授に焦点を当て、学術的・研究的労働者集団の全国的代表的かつ広範な視点を提供すること。
• 将来的な因果関係の分析を可能にするために、研究者の意思や基礎的・応用的スケールにおける志向性に関する高精度で事前測定された指標を提供すること。
• 個人の特徴、特にリスク許容度が、研究出力やキャリアの道筋にどのように影響するかを理解を深めること。

提案手法

• 多様な分野にわたる、米国の大手研究大学約150校に所在する研究活動に従事する教授を対象とした全国的代表的な調査を実施した。
• 給与源、時間配分、研究出力、リスク認識、研究の想定される対象者に関するデータを収集した。
• ボーリング・エイドソンスコア（Bohr-Edison score）のような主要な結果の予測要因を特定するために、安定性選択（stability selection）を用いた。
• 生産性の測定には、年間出力と研究時間当たり出力の両方を用い、性能指標の違いを比較した。
• 教授が述べた研究目的と想定される対象者に基づき、基礎的から応用的へと至る研究スケールを定量化するための新規な「ボーア・エイドソン（Bohr-Edison）スコア」を導入した。
• NSF HERDの機関および個人レベルのデータ、出版記録を用いて、調査の代表性を検証した。

Figure 1: Individual and household earnings across fields

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究活動に従事する教授の間で、報酬格差は分野内および分野間でどのように変動するか？
• RQ2 大学のランク、資金源、業務タイプが、教授の報酬の変動をどの程度説明できるか？
• RQ3 出力/年と出力/研究時間という異なる生産性指標は、教授間でどのように異なるか？
• RQ4 特に資金調達活動や個人のリスク回避性と関連して、教授の自覚的な研究のリスク性を最もよく予測するのはどのような要因か？
• RQ5 若年層と高年齢層の教授は、同じ想定される対象者を標的にしているにもかかわらず、研究出力と時間配分でどのように異なるか？

主な発見

• 報酬格差は分野内の方が分野間よりも顕著であり、機関、ランク、業務タイプ、資金源の要因が全体の報酬変動の約半分を説明している。
• 研究出力と報酬の間の相関は分野によって顕著に異なるが、これら相関は全体の報酬変動のわずかな一部にしか寄与していない。
• 年間出力ではなく研究時間当たりの出力を測定することで、生産性の認識に顕著な差が生じることが明らかになった。これは、時間使用の指標の重要性を強調している。
• 教授が自覚的に感じる研究のリスク性は、資金調達の強度、個人のリスク回避性、および新規仮説の生成を含む作業かどうかによって最もよく予測できる。
• 高年齢と若年齢の教授は、研究出力と時間配分で顕著に異なるが、両者とも同様の対象者（同僚や一般大衆）を標的にしている。
• 個人のリスクテイキングは、応用的で商業的価値のある研究への志向性を強く予測しており、リスクをとる傾向の強い教授は、エイドソン的（Edison-like）な、応用志向の研究をより強く追求する傾向にある。

(b)