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　　试点项目取得了成功。这对于之后STARMETRICS项目的设立有着巨大的意义，主要体现在2个方面：（1)该试点项目证实了政府机构和研究机构有关就业的管理数据可以容易的收集，并能够在一个数据库中匹配；（2)也证实了网络抓取(webscraping)可以作为一个追踪出版物和引用的工具，从而展示联邦研究资助的长期影响M。
　　2.第一阶段:重点关注科研投资如何创造就业岗位
　　在上述两点的基础上,STARMETRICS项目在第一阶段时仍是延续使用试点项目的主要框架，即收集机构和大学的记录数据并整合成数据库，同时采用自动化、系统化、标准化以及检验核实的手段减少PI和大学的工作负担。第一阶段的数据收集也完全采用了试点项目中的数据收集方法。由此可见,STARMETRICS项目可以说只是STAR试点项目的一个扩大改良版而已，试点项目的意义则不言而论。
　　从STARMETRICS项目第一阶段项目实施环节可以清晰地发现，这一阶段的目标主要是识别联邦科学资助一共支持了多少科学家（包括PI、研究生和辅助人员），同时也收集有关子奖项、分合同和日常支出所创造的就业信息。
　　2010年第四季度，STARMETRICS项目工作组和所有的利益相关者以及第一阶段参与的研究机构一起进行第二阶段正式的首次交流,从而为第二阶段的实施拉开了序幕。
　　第二阶段：重点关注科研投资更广泛的影响
　　STARMETRICS项目的第二阶段旨在开发用于测度联邦科学投资在科学知识、社会效益、劳动力产出以及经济增长等方面的影响。
　　本阶段延续了前一阶段部分目标，旨在将不相关资源中的投入和产出自动地结合起来；希望与正在进行的相关实验进行联系，并在受资助科学家的整个职业生涯中对他们进行追踪。同时,该阶段与前阶段相比将关注科研投资更广泛的影响,体现为新增的2个目标：（1)开发一个能够透明化并精确联系投入和产出/成果的平台；（2)描述发现和创新转化为4种类别（知识、经济、劳动力和社会)影响的复杂的动态机制。
　　项目工作组在第二阶段阶段中首先决定了应该收集什么数据以及从哪里收集，并通过隐私影响评估（Privacyimpactassessment)和缩减文书工作法案将相关工作向前推进。第二阶段的实际应用主要体现在绩效研究进展报告（RPPR)中，而对该阶段的评价则主要取决于数据使用者能否发现“产品”的价值。
　　STARMETRICS项目在过去的3年中取得了较大的成功。目前，该项目正处于第二阶段，按照规划将至少实施到2014年。
　　(三）小结
　　美国科技政策科学的发展采取自上而下结合与自下而上结合、需求与供给相结合的方式而进行的。它由政府高层自上而下促动的，其实施和开展则是由科技政策研究界自下而上推进的；它是由政府的需求和发展理念而启动的，其科学研究问题和发展方向是科技政策界确定的。
　　SciSIP前主任官员J.Jane在众议院科技委员
　　会作证时指出：NSF的SciSIP、国家科委的SOSP跨机构工作组和StarMetrics项目，第一次以多部门和多机构齐心协力、共同支持和参与的方式构建一个科学框架,代表着真正的自下而上途径，为美国科学政策提供证据基础。
　　三、美国科技政策科学发展的特点和模式关于科技政策的研究在20世纪50年代末60年代初兴起，Nelson,Arrow,Solow,Abramovitz,Mansfield和Griliches等学者从经济学的角度研究了政府支持科技发展的经济学基础、公共投资的回报、科学技术在经济中的作用和经济贡献率等重要问题。这些研究为后来的科技政策理论和应用研究奠定了学术基础。之后几十年，经济学、社会学、政治学等不同学科的相关研究共同推进了科技政策研究的发展。当前在美国兴起的科技政策科学并不是一个新的研究领域，而是建立以往科技政策学者研究的坚实基础上的。与以往科技政策研究不同，科技政策科学具有一些鲜明的新特点，它是在一个更高的层面和更大的范围力图把相关研究汇在一起，以系统的、连贯一致的的知识，直接为决策提供服务，具有重要的意义。