履历数据的特点

履历数据注重的是人才以时间为线索的职务变迁，与一般数据相比较，具有以下特征。

（一）全面性

海归科技人才的履历是其现实职业生涯的数据投影，全面反映了海归科技人才的成长历程，具体包括年龄、性别、专业方向、职位、所属机构、教育经历、工作经历、论文、项目经历、专利、学术交流活动、社会荣誉情况等各方面情况，从不同维度出发，共同构成了海归科技人才的数据画像。简单来说，一份完整的海归科技人才的履历数据最起码应当包含以下几个方面：基础数据、学习和工作经历、科研成果、主要社会活动。

（二）明确的指向性

与一般数据不同，履历数据具有明确的个体指向，数据的组织形式和内容都是围绕人才个体本身来展开的。海归科技人才的其他数据，如文献计量数据对人才个体数据的计量会因为人名的重复或者中英文差异等问题出现种种困难；而履历数据由于数据全面、维度较多，可以从各个角度来综合排除人名的歧义，具有明确的指向性和排他性。

（三）易获取性

履历数据是海归科技人才科研成果和职业发展的集中体现，全方位展示了海归科技人才的能力和发展潜力，具备申请职位、社会交流、申报课题等多重功能，因此海归科技人才对及时、准确地提供和更新维护个人职业履历具有较强的动力。基于这个原因，履历日益成为一种公开的、易获取的数据来源。根据前几年一项针对2154名科研人员的调查显示，高达61％的被调查人员拥有自身独立的履历页面，如今随着互联网的日益普及，履历页面的拥有率更高。此外，由于履历数据多为公开数据，无需打扰被调查对象或取得其同意，数据获取难度低，可以有效降低人才数据搜集的时间成本和经济成本。

（四）时序性

履历数据的丰富性还表现在其强烈的时序性，按照人才成长的现实过程来组织履历是履历区别于一般简历最为重要的特征。人才成长本身就具备严格的时序性，为纵向时序性研究提供了完美的先天条件。通过构建时间序列模型，可以找出上海科技海归样本的时间序列统计特性和流动规律性。

（五）网络性

现代社会的科学研究是一个学术统一体，科研人员之间存在千丝万缕的社会网络关系。同时随着开放存取运动的深入开展，学术信息日益开放化、平台化和网络化。这里所指的网络性主要体现在海归科技人才之间的研究合作上，通过科研论文或课题项目合作等方面的数据资料，可以勾勒出海归科技人才之间广泛存在的社会网络，从而推动学术资源的整合与挖掘，以及国际学术交流合作。

基于以上特点，所以履历数据分析作为一种新型且极具潜力和研究价值的方法手段，体现了海归科技人才评价从重视学术产出的产量范式向注重海归科技人才研究能力的能力范式的转移，并可以用来描绘人才流动对职业发展、学术潜力和科研合作的影响。