科技人才政策復合系統協同度分析：以粵港澳大灣區為例

湯超穎，高晉宇

(中國科學院大學經濟與管理學院，北京 100190)

1 研究背景

人才是第一資源，科技人才是實現科技強國戰略的關鍵因素。《國家中長期科技人才發展規劃（2010—2020）》把科技人才定義為具有一定專業知識或專門技能，從事創造性科學技術活動，并對科學技術事業及經濟社會發展作出貢獻的勞動者。人才的認定、選拔、培養、使用、獎勵、流動均受到政策影響，人才工作對政策依存度很高，在助力科技人才成長發展、激發科技人才創新活力的過程中，科技人才政策至關重要。

目前關于科技人才政策的研究主要圍繞以下幾方面開展：

第一，政策內容統計分析。李燕萍等［1］將1978—2017 年來科技人才政策的發展歷程劃分為四個階段，對政策數量、政策文種和政策制定部門進行統計，從科技人才政策文本中提取關鍵詞，進行詞頻統計反映政策熱點，建立關鍵詞共現網絡展示共現關系，并從政策目標、政策關注對象、政策工具三個方面研究政策的演變趨勢。易江格等［2］從政策數量、政策制定部門、政策文種、政策適用對象和政策類型五個方面對2006—2018 年湖北省科技人才政策進行統計分析。其中，政策類型包括人才引進、人才培養、人才評價、人才流動、人才保障和人才激勵六類。第二，政策評價研究。孫銳等［3］建立青年科技人才引進政策評價指標體系，評價指標按照政策工具分為供給型、需求型和環境型三類，并根據政策文本對各個指標進行量化評分，將其按照權重加總計算得分以評價人才引進政策。王寧等［4］將政策文件累計數視為政策投入，將R&D 投入與科研成果和技術市場轉化成果累計數視為政策產出，應用DEA-BCC 模型從投入產出角度評估科技人才政策實施成效。謝科范等［5］應用系統動力學的仿真模型，從人才數量、人才質量、成果總量和科技收益四個方面，對科技人才引進政策、培養政策、使用政策的效果進行仿真。第三，政策協同度研究。徐倪妮等［6］以1978—2017 年我國出臺的704 項科技人才政策為研究樣本，運用社會網絡分析方法，繪制各個政府部門聯合制定政策的合作網絡圖，統計政策制定主體聯合其他部門的個數和合作次數，建立協同廣度-深度矩陣分析科技人才政策制定主體的協同情況。楊艷［7］在對政策文本量化的基礎上，從政策工具、政策目標、政策力度三個方面依次計算政策工具協同度、政策目標協同度和政策部門協同度，分析1995 年—2017 年上海市人才政策的協同情況。

根據上述文獻梳理，科技人才政策涉及多個方面，包括：政策制定部門、政策文種、政策工具、政策目標等，對其進行單獨分析不夠全面，沒有考慮到他們并不是完全獨立的，各個部分之間存在聯系會相互作用相互影響。科技人才政策作為一個系統，只有深入了解其協同關系，才能更好地發揮科技人才政策效果，為科技人才的創新發展提供保障。本文在構建科技人才協同系統指標體系的基礎上，根據復合系統協同度模型，基于2017—2021 年的季度時間序列數據，以粵港澳大灣區的科技人才政策為例，測度科技人才政策的協同度，展示其協同發展趨勢，并對實證結果進行分析。最后，提出促進科技人才政策復合系統協同發展的相關建議。

2 科技人才政策協同

Haken［8］提出協同理論，認為系統包含著很多子系統，子系統內又包含著不同的要素，各個子系統內部和子系統之間協同配合，從而促使整個系統從無序向有序發展。協同度表示子系統的要素間、子系統之間相互聯系、相互作用的程度。協同度與協同效應具有很強的正相關，系統的協同度越高，系統的整體功能越強、協同效應越好。

彭紀生等［9］在研究科技創新政策時，認為政策協同是政策的制定主體利用不同政策措施相互協調以實現不同的政策目標。李良成等［10］從政策目標、政策制定主體和政策工具三個方面對戰略新興產業政策的政策協同度進行分析。楊晨等［11］在對專利政策研究時，從政策目標、政策主體和政策措施三個方面測度政策協同狀況。

科技人才政策是各級政府部門為促進科技人才發展所制定頒布的一系列法律法規、條例、規定、決定、方案、規劃、通知、公告等的總稱。科技人才政策作為一個系統，內部不同子系統之間的協作演變過程，是實現政策系統從簡單到復雜、從無序到有序、從低級到高級的良好循環的過程。政策系統中的子系統之間的協同發展程度高低，對于我國科技人才發展以及科技創新發展起著基礎支撐作用。政策的切實制定和良好執行是科技人才政策目標實現的基礎，本文將根據政策文本內容，從政策目標、政策制定主體和政策執行主體三個維度構建科技人才政策協同度分析框架，并推導各個維度中包含的要素。

2.1 政策目標協同

政策目標指的是政策所要實現的目的。科技人才問題涉及人才引進、人才培養、人才評價、人才流動、人才保障和人才激勵等多個方面，科技人才政策的目標通常不是單一的，多目標的協同程度影響政策效果的發揮。實現我國科技強國戰略的關鍵在于提升科技人才的創造力，科技人才政策目標應該面向科技人才創造力提升。創造力領域的相關研究指出個體因素和環境因素影響創造力的形成。科技人才政策目標可以從個體和環境兩個方面開展分析。

第一，個體因素。Amabile 等［12］提出創造力三成分模型，認為影響創造力的三個成分是領域相關能力、創造力相關能力和工作動機。其中，領域相關能力包括：領域相關知識、所需要的技術技能、特殊才能或專長，它們與個體天賦、實踐和教育有關；創造性相關能力包括：適宜的認知風格、產生新穎想法所需要的內隱或外顯的啟發性的工作方式、運用創造方法的能力，它與訓練、創造實踐和個性特征有關；任務動機包括：對工作的基本態度、對所從事工作理由的認知，它依賴于個體對工作的興趣所產生的內在動力，以及外部環境帶來的外在動力。根據上述創造力理論，影響創造力形成的個體因素可以概括為動機和能力。

同理，對于科技人才來說，影響科技創造力的個體要素主要包括以下兩類：一是，創造性動機。內部動機和具有激勵作用的外部動機共同影響創造力的形成［13］。二是，創造性能力。創新能力是評價科技人才綜合實力的重要指標之一［14］。因此，科技人才政策應當以培育科技人才的創造性動機和創造性能力為目標。

第二，環境因素。Sternberg 等［15］的創造力投資理論認為創造力的實現需要前期投入到未被人發現的有潛力的想法上，并產生有新意的成果，之后將其成功推銷出去或得到廣泛認可，創造性行為就如同在股票投資中的“低買高賣”一樣。并且該理論認為創造力的形成需要心理資源和環境的共同作用，其中，心理資源包括智力、知識、思維風格、個性、動機，環境變量包括工作環境、任務限制、評價、競爭、合作、家庭氛圍、角色模式、氛圍以及整體社會環境等。上述研究認為創造力的形成同時受到環境因素的影響。

創造力與創新是一個系統的過程，除了人才自身的創造性動機與創造性能力外，環境因素對于激發科技人才的創造力起到了十分重要的作用。影響科技創造力的環境要素主要包括以下四類：一是，科研平臺。學者李欣利用結構方程模型和因子分析法對問卷數據進行分析，認為科研環境對科技人才發展環境營造有正向顯著影響［16］。二是，經濟發展。學者通過格蘭杰因果檢驗，證明經濟增長和科學出版物的數量存在正相關關系［17］。三是，創新合作。Abramo 等［18］發現科學家之間的合作對科研產出有積極影響。四是，生活保障。在分析科技人才發展環境的研究中，生活保障是重要的影響因素之一［19］。

綜上，科技人才政策應當以提升科技人才創造力為重要目標，人才政策應當服務以下六大類目標：創造性動機、創造性能力、科研平臺、經濟發展、創新合作、生活保障。

2.2 政策制定主體協同

政策制定主體指的是參與政策制定的政府部門。楊晨等［11］在對政策主體分析時，將政策主體細化為決策主體和執行主體，其中決策主體指參與制定該政策的不同職能的政府部門，執行主體是指負責組織落實政策的不同級別的政府部門。周志忍等［20］提出政策協同包括上下級政府之間的縱向協同，同級政府之間、同一政府不同部門之間的橫向協同，以及政府公共部門和非政府組織之間的內外協同。本文借鑒上述兩個研究，將政策主體劃分為政策制定主體和政策執行主體。同時將政策主體的關注重點從政府部門拓展到政府部門和非政府部門。考慮到只有政府部門有制定政策的權利，僅將非政府部門納入政策執行主體的協同分析中。

不同政策通常會涉及政策制定部門和政策文種上的差異，政策制定的政府部門會存在行政級別上的差異，由高到低依次是國家級、省級、市級、區級、縣級。除法律只能由全國人民代表大會及常委會頒布外，不同政策文種類型在由政府頒布的時候皆會使用到，如法律法規、條例、規定、決定、方案、規劃、通知、公告等，所以本文的政策制定主體協同不考慮政策文種［9］，僅考慮國家級、省級、市級（及以下）三級政府部門之間的協同情況。不同職能的政府部門按照以上三級標準依次劃分，本文僅考慮上下級政府部門之間的縱向協同，不考慮同一級別不同職能的政府部門的橫向協同。

政策制定主體可以按照行政級別上的差異劃分為三級：第一級是國家級政策制定主體，包括：全國人大及其常務委員會、國務院、各部委；第二級是省級政策制定主體，包括：省人民代表大會常務委員會、省政府、省政府所轄各委、局、辦；第三級是市級（及以下）的政策制定主體，包括：省內各市（區）人民代表大會常務委員會、省內各市（區）政府、省內各市（區）政府所轄各委、局、辦。

綜上，科技人才政策制定主體包括國家級、省級、市級（及以下）三級政府部門。

2.3 政策執行主體協同

政策執行主體指的是參與政策實施的各類主體，包括政府部門和非政府部門。由于人才問題與教育、科技、經濟等多個領域密切相關，同時人才分布于不同行業部門，人才發展具有多樣規律，孫銳等［21］提出人才的發展治理需要政府、市場主體和社會組織等多元主體的共同參與。在當前科技人才政策的研究中，政策執行主體以政府為主［11］，忽略了高校及科研機構、企業、社團、市場等非政府部門，使得對于政策協同的研究缺乏完整性與系統性。

政府是指國家進行統治和社會管理的各級機關，涉及多個不同職能的部門，如科技部、教育部、人社局等。政府為科技人才和科技企業提供資金支持,同時協調各方力量。各個政府職能部門直接參與人才認定、人才戶籍管理、人才財稅減免等活動。高校及科研院所進行科學研究，創造新知識、研發新技術，同時，高校及科研院所是容納科技人才的主要載體，承擔人才教育培養的任務，為社會輸送各類人才。高等學校包括本科學校、專門學校和專科院校；科研機構包括政府批準設立、學校自主設立和學校與校外獨立法人單位聯合共建機構。企業是從事生產、流通與服務等經濟活動的營利性組織。企業自身通過研發資金投入和科技人員投入參與創新活動，并且通過與高校和研究機構合作將知識轉化為技術并加以應用。發達國家的各種科技學會和學術社團在培養和網羅高級科技人才方面也發揮著不可低估的作用［22］，因此本文將社團納入多元政策執行主體的分析中，社團主要包括科技學會和學術社團。人才的發展治理需要政府、市場主體和社會組織等多元主體的共同參與［21］，市場的力量不可忽視，因此本文將市場納入多元政策執行主體的分析中，市場這一執行主體在科技人才政策中主要指政策內容里的發揮市場的力量、以市場為中心等表述。

綜上，政策執行主體包括政府、高校及科研機構、企業、社團和市場。

3 科技人才政策復合系統協同度模型

復合系統協同度是指在系統內部的自組織和來自外界的調節管理活動的作用下,為實現系統的整體效應，其各個子系統之間或子系統組成要素之間協同發展的程度［23］。科技人才政策協同系統是復合系統，包含政策目標子系統、政策制定主體子系統和政策執行主體子系統。科技人才政策復合系統協同度指的是政策目標、政策制定主體和政策執行主體三個子系統為促進科技人才創新發展而協同配合的程度。各個子系統之間的協同配合是科技人才政策發揮政策效果的必要條件。三個子系統相互聯系、相互影響，其協同發展將會發揮系統的協同效應，實現科技人才政策的效能，助力科技人才創新發展。

3.1 子系統有序度測度模型

根據復合系統協同度模型［23-24］，復合系統（命名為S）的構成如下：，其中為復合系統S的第k個子系統,。，其中表示子系統的第個要素，。設子系統發展過程中的序參量變量為,其中為第個要素的第個取值，，。為慢馳序參量，取值越大系統的有序程度越高；為快馳序參量，取值越大系統的有序程度越低。

本文采用線性加權法，將各個序參量有序度根據不同權重加總得到子系統有序度。子系統序參量權重的計算公式為：

3.2 復合系統協同度模型

復合系統協同度:

轉化投入機制制約了成果能夠產業化的前期孵化 在整個科技成果轉化過程中，主要涉及二次開發、中試、小規模生產等一系列環節，而這個過程中呈現出周期較長、前期投入巨大、存在巨大風險的情況。就從當前學校在科研方面的實際情況而言，在科研成果轉化上經費不是很充足，首先是由于事業經費與其相獨立，不作為投資經費支出，而其他的投資渠道還沒有建立或形成；其次是社會化的投資主體也十分缺乏，渠道也不暢通，特別是當社會資本投入后，涉及學校知識產權保值增值方面受制度上限制，使社會資本投入的積極性不高；最后，一些相對來說大型的企業的有效介入以及相應的一系列風險投資方面的有效形成與運作，使得轉化過程中所需的環境沒有形成。

4 科技人才政策協同度實證分析

接下來，本文將根據科技人才政策復合系統協同度模型，對粵港澳大灣區的科技人才政策的協同程度和演進趨勢進行分析測度。

4.1 數據來源及處理

2017 年7 月1 日，習近平出席《深化粵港澳合作 推進大灣區建設框架協議》簽署儀式，標志著粵港澳大灣區建設開始推進。2019 年2 月18 日，中共中央、國務院印發《粵港澳大灣區發展規劃綱要》，提出將粵港澳大灣區建設為具有全球影響力的科技創新中心的戰略目標。科技人才為科技創新提供了智力資本，是引領創新的不竭動力。協同發展的政策環境將會助力科技人才成長，加速科技創新中心的建成。

粵港澳大灣區包括香港特別行政區、澳門特別行政區和廣東省廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、東莞市、中山市、江門市、肇慶市（即珠三角九城市），考慮到以上各地出臺的政策不僅包括促進大灣區發展的政策，還會涵蓋促進本地發展的政策，為選取針對粵港澳大灣區所出臺的政策，本文將粵港澳大灣區門戶網站的政策庫作為政策收集的來源，粵港澳大灣區門戶網（www.cnbayarea.org.cn）由廣東省推進粵港澳大灣區建設領導小組辦公室主辦、南方新聞網承辦，于2019 年2 月20 日正式上線。截至政策收集時間2021 年2 月21 日，在粵港澳大灣區門戶網的政策庫中共能檢索到275條政策文件。本文選取2017 年7 月1 日—2021 年2月21 日作為政策收集的時間范圍。我們以“科技”和“人才”為關鍵詞，在政策庫中收集了關于珠三角九城市的無重復的210 條政策。

本文借鑒彭紀生［9］的研究進行政策量化，對于政策目標，通過對科技人才政策文本的分析梳理，本文將政策內容中出現的一些關鍵詞，根據創造性動機、創造性能力、科研平臺、經濟發展、科研合作和生活保障6 個政策目標進行歸類，見表1 所示。根據政策文本中目標的明確程度，進行0 ～3 計分。3 分代表明確提出此目標為政策目標，并詳細制定了一系列措施和辦法實現該目標，論述清晰，可操作性強；2 分代表強調此政策目標，提出相應意見和措施，但可操作性較弱；1 分代表僅涉及該政策目標，但沒有出臺相關措施和辦法；0 分代表未涉及此政策目標。

表1 科技人才政策復合系統協同框架

政策制定主體包括國家級、省級、市級（及以下）三級政府部門。對于政策制定主體，其得分無需根據政策文本進行量化。我們統計每一條政策中參與政策制定的國家級、省級和市級（及以下）的政府部門的個數，分別作為政策制定主體子系統內三個不同級別的政策制定主體的得分。

政策執行主體包括政府、高校及科研機構、企業、社團和市場。對于政策執行主體，根據政策內容中表述的明確程度在0 ～3 分的范圍內打分，其中3 分代表詳細制定了該主體的實施措施和辦法，論述清晰，可操作性強；2 分代表提出了該主體的實施措施和意見，但可操作性較弱；1 分代表僅僅提及該主體，沒有出臺相關措施和辦法；0 分代表未涉及該主體。

初步確定政策量化標準以后，在一名科技創新領域教授指導下，由本研究的課題組（以下簡稱“課題組”）內5 名學生包括2 名博士和3 名碩士組成評估小組。首先，為增強課題組評估小組成員對于科技人才政策量化標準的理解，便于后續打分過程的順利進行，課題組召開講解會介紹打分標準的具體內涵，各個成員提出問題并就理解不一致的內容進行討論，討論過后評估小組對量化標準基本達成一致。其次，從收集到的210 條政策中隨機選擇10條政策進行打分練習，再次確定對打分標準的理解。最后，在評估小組在閱讀每一條政策文本之后，由5 位學生進行獨立打分，每一條政策以3 個人的獨立打分為基礎，并對3 人的打分進行一致性系數檢驗。

為了檢驗打分結果的一致性，以克朗巴哈系數（Cronbach'a，a）系數大于0.7 為標準，進行打分一致性水平檢驗。政策執行主體判定的一致性如下：政府（a=0.824 6）、高校及科研機構（a=0.965 1）、企 業（a=0.924 1）、社 團（a=0.979 1）、市 場（a=0.942 1）。政策目標判定的一致性如下：創造性動機（a=0.946 5）、創造性能力（a=0.953 0）、科研平臺（a=0.975 5）、經濟發展（a=0.931 2）、創新合作(a=0.966 7)、生活保障 (a=0.972 9)。

表2 科技人才政策復合系統序參量數值

根據公式（3）（4）計算的子系統序參量權重，如表3 所示。

表3 子系統序參量權重

4.2 結果分析

相應的粵港澳大灣區科技人才政策制定主體、執行主體、政策目標的子系統有序度和復合系統協同度結果，如表4 所示。子系統有序度的發展趨勢見圖1 所示，可以看出自2017 年粵港澳大灣區成立以來至2021 年，各個子系統的有序度在發展過程中，有增長也有波動回落，但總體呈上升趨勢。三個子系統的有序度最初均低于0.1，政策目標子系統的有序度最高達到0.643 6，政策制定主體子系統的有序度最高達到0.834 4，政策執行主體子系統的有序度最高達到0.613 5，各個子系統內部要素間的協同情況較好。

表4 科技人才政策協同度指標數據

科技人才政策復合系統協同度的發展趨勢見圖2 所示，可以看出自2017 年粵港澳大灣區成立以來至2021 年，復合系統協同度在［-0.3，0.3］區間震蕩，最大值僅為0.230 1，并且在2020 年開始處于下降趨勢，復合系統協同度一直處于較低的水平，說明各個子系統之間的協同程度較低，科技人才政策復合系統的協調機制尚未形成。

由表4 可以看出，2018 年第一季度之前處于初始階段，三個子系統的有序度和復合系統協同度均低于0.1，科技人才政策的各個子系統和復合系統的協同程度較低。

從2018 年第一季度到2019 年第一季度，政策制定主體、政策執行主體和政策目標三個子系統有序度的增減呈現相同的趨勢，即各個子系統有序度的變化方向一致，復合系統協同度隨三個子系統有序度的增減而升降，在這一階段，有序度和協同度都呈上升趨勢，但由于各個子系統之間有序度的變化速度不同，導致三個子系統的協同發展不均衡，因此復合系統協同度有所增長但依舊處于較低的水平。

從2019 年第一季度到2019 年第三季度，復合協同有序度呈現下降趨勢，其中2019 年第一季度到2019 年第二季度，政策目標和政策制定主體子系統有序度增加，而政策執行主體子系統有序度減少，2019 年第二季度到2019 年第三季度，政策執行主體和政策目標子系統有序度增加而政策制定主體子系統有序度減少，這個階段三個子系統有序度變化的方向不同，子系統之間的協同配合不好，因此復合系統協同度下降。

從2019 年第三季度到2020 年第一季度，復合系統協同度呈現上升趨勢，政策制定主體子系統有序度在2019 年第三季度時數值較低，呈現增長趨勢，政策執行主體和政策目標子系統的有序度在2019 年第三季度數值較高，呈現減少趨勢，三個子系統的有序度在數值上相互靠攏，說明三個子系統之間協同配合較好，復合系統協同度增加。

從2020 年第一季度到2021 年第一季度，復合系統協同度呈現下降趨勢，主要是由于各個子系統有序度變化的方向不同，子系統之間的協同配合不好，因此復合系統協同度下降。

子系統有序度變化的方向（從無序到有序、從有序到無序）和速度（快、慢）不同，都會影響復合系統協同度的高低，復合系統的協同度正是在這種反復變化中不斷發展，所以不能單獨追求各個子系統內部要素之間的協同程度，要強調各個子系統之間的協同配合、均衡發展，以促進系統協同度的提升。從圖1、圖2 的整體趨勢來看，政策目標、政策制定主體和政策執行主體三個子系統的有序度呈上升趨勢，而科技人才政策復合系統的協同度呈下降趨勢。可見，子系統有序度的提高并不代表復合系統協同度的提高，因此，為使科技人才政策發揮協同效應，要同時關注子系統內部和子系統之間的協同程度。

圖1 科技人才政策子系統有序度

圖2 科技人才政策復合系統協同度

5 結論與建議

本文根據復合系統協同度理論，建立科技人才政策復合系統協同度模型，提出科技人才政策復合系統包含三個子系統，分別是政策目標子系統、政策制定主體子系統和政策執行主體子系統。本文在確定科技人才政策的具體目標時，提出科技人才政策應以提升科技人才的創造力為重點，將影響創造力形成的個體因素（創造性動機和創造性能力）與環境因素（科研平臺、經濟發展、創新合作、生活保障）作為科技人才政策的目標分類。本文從多元主體協同治理的角度出發分析科技人才政策的協同度，將政策的主體劃分為政策制定主體與政策執行主體。對于政策制定主體，將政府部門劃分為國家級、省級、市級（及以下）三類；對于政策執行主體，除政府部門外，將高校及研究機構、企業、社團和市場納入協同度分析。本文對粵港澳大灣區的科技人才政策協同度進行實例分析，測度科技人才政策的協同發展狀況，展示其協同發展趨勢，發現粵港澳大灣區科技人才政策目標、政策制定主體與政策執行主體三個子系統有序度有效提升，但是子系統之間還沒有形成良好配合，科技人才政策的協同機制尚未形成。

科技人才政策為科技人才的成長發展營造良好的生態環境，根據上述協同度分析結果，本文提出促進粵港澳大灣區科技人才政策協同發展的建議：

第一，在政策制定方面，要加強不同級別的政府部門之間的協同配合，以及不同職能的政府部門之間的協同配合。科技人才政策涉及多級政府，應該保證地方與中央相統一、各城市之間相協調。珠三角各城市之間制度、文化與經濟存在差異，需要進一步促進城市之間的科技人才共享共育，簽訂跨區域科技人才認定、激勵、使用、開發的合作協議與合作框架，共建共享大灣區人才數據庫、科研成果數據庫、項目和政策信息數據庫等；不同職能部門出臺的相關政策難免存在重復或矛盾，應該建立協調溝通機制，避免資源的浪費與錯配，更高效地發揮科技人才政策的效果。

第二，在政策執行方面，要充分發揮多元主體在協同治理上的作用。一方面要充分發揮科技社團、學術社團等第三方社團組織的力量，引導其成為大灣區創新系統中聯結科研機構與中小企業的橋梁，在人才吸引、人才評價、人才培育等工作上讓社團發揮更大作用。另一方面，要進一步發揮市場配置人才資源的力量，在科技人才市場運行高端人才和緊缺人才的真實需求發布平臺，通過人才供求平衡促進科技人才合理流動。并且，學習國際知名人力資源服務機構的經驗，建成服務大灣區的高競爭力的本土人力資源服務機構，更高效地開展人才管理與服務工作。

第三，在政策目標方面，要進一步加強目標之間的協同關系。科技人才政策目標需要面向科技人才創造力提升，這就需要從個體角度和環境角度同時關注政策目標的制定，想要提高科技人才創造性動機與能力，還應該從科技平臺、經濟發展、創新合作和生活保障等方面加強對環境的建設。科技人才問題涉及人才引進、人才培養、人才評價、人才流動、人才保障和人才激勵等多個方面，科技人才政策需要兼顧多個政策目標，在制定政策時應該構建多目標協同政策體系，以促進科技人才創新發展。并且，在制定政策時需要深化政策目標與實際需求的契合，以更好發揮科技人才政策的效果。