不同国家和制度的数学PhD成才率（永久学术职位）是多少？有多大差别？
要准确衡量不同国家和制度下数学博士（PhD）的成才率（通常指获得永久学术职位，如终身教授或研究职位）是一个极其复杂且几乎不可能给出一个精确数字的任务。原因有几个层面：
首先，定义“成才”的标准本身就难以统一。 虽然“永久学术职位”是一个常见的指标，但：
“永久”的定义可能因国家而异。 有些国家有严格的终身教职体系，有些则更侧重于长期合同。
“学术职位”的范围也存在差异。 除了大学的终身教授，一些国家也认可在国家级研究机构获得稳定研究职位的成功。
成功转行到与数学高度相关但非传统学术的领域（如数据科学、金融建模、科技公司研发等）是否算作“成才”？ 如果算，那么成才率会显著提高，但这就模糊了“学术”的界限。
其次，数据收集的难度巨大。
缺乏全球统一的毕业生追踪系统。 即使在同一国家，追踪所有数学博士毕业生的就业去向并长期维护也是一个巨大的工程。很多信息是分散的，或者根本没有被系统地收集。
数据的时间滞后性。 一项研究可能需要几年才能完成并发布，而学术界的就业市场是动态变化的。
国家间的可比性问题。 即使收集到了数据，也难以直接比较，因为各国的人才培养体系、学术界规模、对数学的需求以及博士项目的数量和质量都存在巨大差异。
再者，影响成才率的因素多种多样，且相互交织。
博士项目本身的质量和声誉。 世界顶尖数学系的毕业生往往比普通系毕业生有更高的成功率。
申请人的个人能力、研究方向和产出。 这是一个非常重要的个人因素。
导师的声誉和人脉。 好的导师不仅能提供学术指导，还能帮助学生建立人脉，推荐工作。
所在国家的学术市场饱和度。 某些国家数学教授职位需求旺盛，而另一些国家则高度饱和，竞争异常激烈。
国家整体的科研投入和对基础科学的支持力度。
毕业生的国际流动性。 很多数学博士会在不同国家寻找学术职位，这使得追踪变得更加复杂。例如，一个在美国完成博士学位的俄罗斯人，可能最终在欧洲找到一个永久职位。
尽管如此，我们可以从一些普遍观察到的现象和有限的统计信息中推断出一些趋势和可能的差异。请注意，以下讨论并非基于精确的全球统计数据，而是基于学术界的共识和一些研究的侧面反映：
普遍观察和可能的差异：
1. 美国和欧洲（特别是英、法、德）的顶尖学术体系：
特点： 这些国家通常拥有历史悠久、声誉卓著的数学系，拥有大量世界顶尖的研究机构和大学。博士培养体系相对成熟，但竞争异常激烈。
成才率（永久学术职位）： 普遍认为，在这些体系中，能够进入顶尖大学获得终身教职（Tenuretrack position）的比例相对较低。一些估计认为，只有少数（可能在 1020% 甚至更低）能够成功进入一个相对稳定的学术轨道。很多博士毕业后会经历一段或几段博士后研究员（Postdoc）的经历，这是通往终身教职的重要跳板，但也意味着不确定性。
差异体现在： “顶尖”与“一般”大学的差距巨大。在美国，进入排名前 20 的数学系并最终在类似级别的学校获得教职，与在排名 50 名开外的系获得教职，其成功率和路径有天壤之别。欧洲的情况也类似，一些国家（如英国、法国）的精英大学和研究机构（如法国的 CNRS）提供相对稳定的研究职位，但竞争同样残酷。
2. 一些亚洲国家（如中国、韩国、新加坡）的快速发展：
特点： 近几十年来，这些国家在数学领域投入巨大，建设了一批高水平大学和研究中心，吸引了大量优秀人才。博士毕业生数量迅速增加。
成才率（永久学术职位）： 由于学术职位数量仍在增长，并且对数学人才的需求也在增加，一些优秀的毕业生有机会在本国获得教职。然而，竞争依然激烈，尤其是对于最顶尖的职位。在一些发展较快的体系中，获得国内知名大学的教职机会可能比一些西方国家更“相对”容易一些，但这很大程度上取决于博士毕业的学校质量和个人表现。一些博士毕业后选择到欧美继续博士后研究，然后回国竞争职位，这是一个常见的路径。
差异体现在： 国内不同类型大学的差距很大。顶尖研究型大学（如中国的 C9 联盟高校）的毕业生机会通常优于普通院校。同时，这些国家也面临着如何将数量庞大的博士毕业生与不断变化的学术职位需求相匹配的挑战。
3. 其他地区（如加拿大、澳大利亚、部分南美和中东国家）：
特点： 这些国家通常拥有质量不错的大学，但学术界的规模可能相对较小，职位数量也可能受限。
成才率（永久学术职位）： 整体而言，获得国内永久学术职位的机会可能不如美国和欧洲一些核心国家那样多。很多优秀的博士毕业生可能会选择流向美国、欧洲或亚洲一些主要学术中心寻找机会。
关于“有多大差别”的讨论：
差别非常大，而且是多维度的：
绝对数量的差异： 拥有庞大高等教育体系和大量顶尖研究机构的国家（如美国），即使成才率百分比不高，其绝对数量上的成功者也可能超过一些学术界规模较小的国家。
竞争环境的差异： 在一些国家，数学 PhD 的毕业生人数远超学术职位的供给，导致竞争异常激烈，成才率自然较低。而在另一些国家，如果人才培养与市场需求相对匹配，成才率可能会稍高一些。
职业路径的差异： 在某些体系中，博士后是一个近乎强制性的“过渡期”，意味着大部分毕业生都需要在博士毕业后继续多年的不确定性研究才能获得永久职位。而在另一些体系中，直接获得永久职位的可能性（虽然仍是少数）可能稍大一些，或者职业路径更加多元化。
全球人才流动的放大效应： 这是一个非常关键的因素。数学领域的顶尖人才流动性非常高。这意味着美国和欧洲的顶尖大学不仅吸引了本国优秀的博士生，也吸引了全球最优秀的人才。同时，这些地方培养出的顶尖人才也可能流向其他国家。因此，一个国家的“成才率”很容易受到其能否吸引和留住全球顶尖人才的影响。一个国家的顶尖 PhD 如果能获得美国或欧洲一流大学的永久职位，那么他可能就“不算是”该国本土体系内的成功者了，而是全球学术流动中的一个节点。
总结来说， 如果我们非要给出一个粗略的、非常不精确的“成才率”（指获得永久性学术职位的比例），并且假设我们谈论的是在其本土国家内的主要学术机构获得稳定教职：
在美国和欧洲顶尖大学毕业的数学博士，获得留在国内顶尖大学的永久学术职位的比例，很可能处于 10% 左右甚至更低的范围。
在亚洲一些快速发展和投入巨大的国家，这个比例可能略高于，但具体数字也非常依赖于大学的声誉和毕业生的个体表现，估计可能在 1525% 的范围内，但这仍然是高度推测性的。
其他国家的情况差异会更大，难以一概而论。
然而，需要再次强调的是，这些数字没有任何官方统计支持，只是基于对学术界普遍现象的观察和推测。 真正衡量成功的方式，也应该超越单纯的永久学术职位，考虑博士毕业生在各自领域做出的重要贡献，无论这些贡献是在学术界、工业界还是其他社会领域。数学博士的价值绝不应仅仅用学术职位的数量来衡量。
首先，定义“成才”的标准本身就难以统一。 虽然“永久学术职位”是一个常见的指标，但：
“永久”的定义可能因国家而异。 有些国家有严格的终身教职体系，有些则更侧重于长期合同。
“学术职位”的范围也存在差异。 除了大学的终身教授，一些国家也认可在国家级研究机构获得稳定研究职位的成功。
成功转行到与数学高度相关但非传统学术的领域（如数据科学、金融建模、科技公司研发等）是否算作“成才”？ 如果算，那么成才率会显著提高，但这就模糊了“学术”的界限。
其次，数据收集的难度巨大。
缺乏全球统一的毕业生追踪系统。 即使在同一国家，追踪所有数学博士毕业生的就业去向并长期维护也是一个巨大的工程。很多信息是分散的，或者根本没有被系统地收集。
数据的时间滞后性。 一项研究可能需要几年才能完成并发布，而学术界的就业市场是动态变化的。
国家间的可比性问题。 即使收集到了数据，也难以直接比较，因为各国的人才培养体系、学术界规模、对数学的需求以及博士项目的数量和质量都存在巨大差异。
再者，影响成才率的因素多种多样，且相互交织。
博士项目本身的质量和声誉。 世界顶尖数学系的毕业生往往比普通系毕业生有更高的成功率。
申请人的个人能力、研究方向和产出。 这是一个非常重要的个人因素。
导师的声誉和人脉。 好的导师不仅能提供学术指导，还能帮助学生建立人脉，推荐工作。
所在国家的学术市场饱和度。 某些国家数学教授职位需求旺盛，而另一些国家则高度饱和，竞争异常激烈。
国家整体的科研投入和对基础科学的支持力度。
毕业生的国际流动性。 很多数学博士会在不同国家寻找学术职位，这使得追踪变得更加复杂。例如，一个在美国完成博士学位的俄罗斯人，可能最终在欧洲找到一个永久职位。
尽管如此，我们可以从一些普遍观察到的现象和有限的统计信息中推断出一些趋势和可能的差异。请注意，以下讨论并非基于精确的全球统计数据，而是基于学术界的共识和一些研究的侧面反映：
普遍观察和可能的差异：
1. 美国和欧洲（特别是英、法、德）的顶尖学术体系：
特点： 这些国家通常拥有历史悠久、声誉卓著的数学系，拥有大量世界顶尖的研究机构和大学。博士培养体系相对成熟，但竞争异常激烈。
成才率（永久学术职位）： 普遍认为，在这些体系中，能够进入顶尖大学获得终身教职（Tenuretrack position）的比例相对较低。一些估计认为，只有少数（可能在 1020% 甚至更低）能够成功进入一个相对稳定的学术轨道。很多博士毕业后会经历一段或几段博士后研究员（Postdoc）的经历，这是通往终身教职的重要跳板，但也意味着不确定性。
差异体现在： “顶尖”与“一般”大学的差距巨大。在美国，进入排名前 20 的数学系并最终在类似级别的学校获得教职，与在排名 50 名开外的系获得教职，其成功率和路径有天壤之别。欧洲的情况也类似，一些国家（如英国、法国）的精英大学和研究机构（如法国的 CNRS）提供相对稳定的研究职位，但竞争同样残酷。
2. 一些亚洲国家（如中国、韩国、新加坡）的快速发展：
特点： 近几十年来，这些国家在数学领域投入巨大，建设了一批高水平大学和研究中心，吸引了大量优秀人才。博士毕业生数量迅速增加。
成才率（永久学术职位）： 由于学术职位数量仍在增长，并且对数学人才的需求也在增加，一些优秀的毕业生有机会在本国获得教职。然而，竞争依然激烈，尤其是对于最顶尖的职位。在一些发展较快的体系中，获得国内知名大学的教职机会可能比一些西方国家更“相对”容易一些，但这很大程度上取决于博士毕业的学校质量和个人表现。一些博士毕业后选择到欧美继续博士后研究，然后回国竞争职位，这是一个常见的路径。
差异体现在： 国内不同类型大学的差距很大。顶尖研究型大学（如中国的 C9 联盟高校）的毕业生机会通常优于普通院校。同时，这些国家也面临着如何将数量庞大的博士毕业生与不断变化的学术职位需求相匹配的挑战。
3. 其他地区（如加拿大、澳大利亚、部分南美和中东国家）：
特点： 这些国家通常拥有质量不错的大学，但学术界的规模可能相对较小，职位数量也可能受限。
成才率（永久学术职位）： 整体而言，获得国内永久学术职位的机会可能不如美国和欧洲一些核心国家那样多。很多优秀的博士毕业生可能会选择流向美国、欧洲或亚洲一些主要学术中心寻找机会。
关于“有多大差别”的讨论：
差别非常大，而且是多维度的：
绝对数量的差异： 拥有庞大高等教育体系和大量顶尖研究机构的国家（如美国），即使成才率百分比不高，其绝对数量上的成功者也可能超过一些学术界规模较小的国家。
竞争环境的差异： 在一些国家，数学 PhD 的毕业生人数远超学术职位的供给，导致竞争异常激烈，成才率自然较低。而在另一些国家，如果人才培养与市场需求相对匹配，成才率可能会稍高一些。
职业路径的差异： 在某些体系中，博士后是一个近乎强制性的“过渡期”，意味着大部分毕业生都需要在博士毕业后继续多年的不确定性研究才能获得永久职位。而在另一些体系中，直接获得永久职位的可能性（虽然仍是少数）可能稍大一些，或者职业路径更加多元化。
全球人才流动的放大效应： 这是一个非常关键的因素。数学领域的顶尖人才流动性非常高。这意味着美国和欧洲的顶尖大学不仅吸引了本国优秀的博士生，也吸引了全球最优秀的人才。同时，这些地方培养出的顶尖人才也可能流向其他国家。因此，一个国家的“成才率”很容易受到其能否吸引和留住全球顶尖人才的影响。一个国家的顶尖 PhD 如果能获得美国或欧洲一流大学的永久职位，那么他可能就“不算是”该国本土体系内的成功者了，而是全球学术流动中的一个节点。
总结来说， 如果我们非要给出一个粗略的、非常不精确的“成才率”（指获得永久性学术职位的比例），并且假设我们谈论的是在其本土国家内的主要学术机构获得稳定教职：
在美国和欧洲顶尖大学毕业的数学博士，获得留在国内顶尖大学的永久学术职位的比例，很可能处于 10% 左右甚至更低的范围。
在亚洲一些快速发展和投入巨大的国家，这个比例可能略高于，但具体数字也非常依赖于大学的声誉和毕业生的个体表现，估计可能在 1525% 的范围内，但这仍然是高度推测性的。
其他国家的情况差异会更大，难以一概而论。
然而，需要再次强调的是，这些数字没有任何官方统计支持，只是基于对学术界普遍现象的观察和推测。 真正衡量成功的方式，也应该超越单纯的永久学术职位，考虑博士毕业生在各自领域做出的重要贡献，无论这些贡献是在学术界、工业界还是其他社会领域。数学博士的价值绝不应仅仅用学术职位的数量来衡量。
网友意见
具体数字我不知道，不过好像博士大规模扩招的国家，成才率都降低了。。
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