400万条科研跳槽数据,《管理世界》、《经济学季刊》、JPE等顶刊都在关注!

中国科研工作者跳槽研究数据库（CAMRD）把单位序列与文章记录连接起来。材料标注覆盖2005—2025年、304127名科研工作者，共4010298条记录；记录总量不等于科研人员数量、跳槽次数或论文篇数。

01 国家差距怎样塑造科研流动

论文  陈凯华、赵彬彬、张超（2024），《全球科研人员百年跨国流动规律、格局与势差效应——基于Scopus科学文献数据的实证研究》，《管理世界》，40（2）：1-27。 https://doi.org/10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0020

相近数据构建。论文使用Scopus文献研究国家间科研流动，没有使用CAMRD。CAMRD可把中国情境下的单位变化推进到个人和机构层面。

02 人才迁移怎样扩散知识

论文 Marta Prato（2025），The Global Race for Talent: Brain Drain, Knowledge Transfer, and Growth，The Quarterly Journal of Economics，140（1）：165-238。 https://doi.org/10.1093/qje/qjae040

论文连接发明人迁移、创新和原地合作者。CAMRD可用发文、引文和合作关系研究论文知识扩散，但研究对象与数据来源不同。

03 外来科学家会带来谁

论文 Petra Moser、Alessandra Voena、Fabian Waldinger（2014），German Jewish Émigrés and US Invention，American Economic Review，104（10）：3222-3255。 https://doi.org/10.1257/aer.104.10.3222

论文利用历史冲击识别流亡科学家对研究者进入和发明活动的影响。CAMRD需要匹配外生政策，才能区分人才到来与机构原有上升趋势。

04 人才流入会挤压同行吗

论文 George J. Borjas、Kirk B. Doran（2012），The Collapse of the Soviet Union and the Productivity of American Mathematicians，The Quarterly Journal of Economics，127（3）：1143-1203。 https://doi.org/10.1093/qje/qjs015

CAMRD可利用研究主题、分类号和被引次数构造方向重叠度，观察人才流入对相近领域同行的影响，但须先稳定作者消歧和学科边界。

05 明星到来改变了什么

论文  Ajay Agrawal、John McHale、Alexander Oettl（2017），How stars matter: Recruiting and peer effects in evolutionary biology，Research Policy，46（4）：853-867。 https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.02.007

可按流动前的论文和被引表现识别高影响作者，再区分其到来对原有同事和后续招聘的影响；明星阈值应采用多种口径。

06 教师离开如何影响学生

论文  Fabian Waldinger（2010），Quality Matters: The Expulsion of Professors and the Consequences for PhD Student Outcomes in Nazi Germany，Journal of Political Economy，118（4）：787-831。 https://doi.org/10.1086/655976

计算新合作者比例、旧合作者保留率和网络中心性，观察知识是否跨机构继续流动。

观察高影响作者到来后的净流入、年轻作者进入和产出变化，同时控制机构既有趋势。