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姚凯:“人才帽子”不是永久标签

来源:《解放日报》2018年10月29日发布时间:2018-11-07

近年来,“人才帽子”现象受到广泛关注。所谓“人才帽子”,主要是指名目繁多的人才计划和人才项目。据统计,目前各部委和各地、各高校层面的人才计划超过200余个。这些人才计划的设立对我国吸引、培养和激励海内外高层次人才,聚天下英才而用之,发挥了积极的引导和推动作用,但也存在政出多门、定位不清、交叉重复、标准偏颇、异化使用等问题。

 专家水平参差不齐

仅就外籍人才的集聚而言,“人才帽子”现象存在以下几个主要问题:

集聚水平和结构有待优化。从总量上看,改革开放以来外籍人才拿到中国绿卡的不到万人;在来源多样性方面,大部分长江学者项目由外籍华人或者华裔主导,且水平参差不齐;从地域分布来看,65%左右的外籍人才集中在“北上广深”和苏浙等发达地区;从专业结构上看,基础研究型人才较多,工程应用型人才偏少;从使用效果来看,不少专家引进时已过了学术和创新高峰。

比拼资金现象有待扭转。截至2018年4月,我国共有十余个城市提出引进国外诺贝尔奖获得者,对国际顶尖人才及团队的奖助额度甚至突破亿元。此举固然反映地方政府对高层次人才的重视,但也难免引发国际高端引才政策的同质化竞争和攀比现象。

信息获取手段有待改善。我国确定引进500名至1000名高层次外国专家的目标,但目前来看还有一定距离。一方面,获取海外高层次人才的渠道单一、信息量缺乏;另一方面,对外国专家的管理服务工作不到位、专家项目成果的总结推广等基础工作不细致等问题,在引才实践中造成资源不合理使用甚至浪费的现象。

精准评估学术潜力

深入来看,造成各类“人才帽子”现象,主要有以下几个深层次因素:

首先,评价指标存在缺乏合理分类、标准偏颇、目标不清等不足,从而造成各类“帽子”数量庞杂且定位不清的现状。

目前的“人才帽子”评选往往偏重于基础研究类别的指标,缺乏人才的分类评价。从人才评价的具体内容来看,多侧重于论文且存在“重数量、轻质量”的现象。这不仅使申请者更加注重研究的短期效应,而且对人才素质、社会影响、效益产生等综合类指标缺乏系统评价。

同时,对人才的评价重点主要停留在静态的过往价值贡献,而对更能体现未来价值创造能力的学术潜力、创新能力缺乏精准评价;在学科人才评价方面,亦缺乏跨学科人才的评价指标和成熟规则。

其次,评价主体单一,评价方法缺失,评价信息来源不足。

“人才帽子”评选主要由政府部门主导产生,行政化色彩明显,甚至形成了“外行评价内行”的情况。与之相对应,市场评价和社会评价等途径尚处于起步和尝试阶段,缺乏相应的专家库建设,人才数据获取渠道单一,缺乏采用互联网和大数据获取人才尤其是国际化人才数据的途径和手段。

最后,忽视人才动态监管、动态评价、动态调整。

绝大部分“人才帽子”被授予后,就相当于贴上了“永久标签”,这很可能使人才失去创新的压力和动力。而为了进一步鼓励科研创新,各地政府又不得不另设“帽子”,直接造成各种人才计划体量越来越大。此外,一些单位和高校将“帽子”异化使用,将其与人才收入待遇、干部提拔、资源分配等挂钩,更是助长了浮躁之风,有悖于“人才帽子”设立的初衷。

实施动态跟踪和调整

下一步,借助人才大数据,厘清各种“人才帽子”,实现人才精准评价,具有重要的现实意义。

第一,精准梳理整合各种“人才帽子”。通过采集、对比各类人才计划实施过程和结果的大数据,科学判断各种“人才帽子”的现实效果和利弊得失,砍掉“僵尸计划”,加强人才计划管理。

第二,建立完善人才评价标准体系。在人才评价标准上,既要看眼下的科研创新结果,也要注重未来的创新能力和潜力;在各种“帽子”的评比上,要设置精准分类标准,使荣誉性“人才帽子”与实际科研活动、科研过程结合,使项目型、任务型“人才帽子”与科研责任和实际科研效益挂钩。

第三,科学设置人才评价机制。要加快遴选国内外各学科领域的优秀专家、学者,逐步建立和完善科技人才评价专家大数据库,建立健全评价责任和信誉制度,让内行专家来评价人才。同时,要积极发挥政府、市场、专业组织、用人单位等多元评价主体作用,全面引入第三方评价,适时引入国际同行评价,使我国人才评价标准与国际先进水平接轨。

第四,利用人才大数据来实施动态跟踪和调整。要利用人才评价大数据,建立动态评价周期,根据人才计划类型为其制定合适的目标与任务体系,并实行优胜劣汰的动态管理机制。为此,建议尽快搭建一个公平、开放、统一的国家级人才评价支持平台,系统整合各种人才计划并公开评价。在此基础上,建立相应的学术声誉机制,从而督促改善学术生态,塑造健康、可持续发展的科研创新环境。

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