科技人才評價研究綜述

摘要：

加強科技人才評價研究，有助于發揮“評價”的“指揮棒”和“風向標”作用，充分激發科技人才的創新創造活力，為加快實現高水平科技自立自強和建成科技強國的宏偉目標提供有力的人才支撐。綜述了科技人才評價對象的研究現狀，從專家定性評價法、定量指標評價法以及綜合評價法3個方面對科技人才評價方法進行述評，重點介紹了層次分析法、熵值法、因子分析法、基于熵權的TOPSIS法、模糊綜合評價法，對科技人才評價常見指標體系進行了梳理總結，展望了科技人才評價的發展趨勢，結合當前形勢與政策，提出今后應進一步細化評價對象分類研究，注重科技人才評價指標的價值導向和數字化技術在科技人才評價中的深化應用。

關鍵詞：

管理科學與工程；科技人才；人才評價；評價對象；評價方法；評價指標體系

中圖分類號：G527

文獻標識碼：A

DOI：10.7535/hbkd.2024yx04011

Reviewofresearchontheevaluationofscientificandtechnological

LIQingbo1，XUYongzan2，ZHUPengju3

（1.HumanResourcesDepartment，HebeiUniversityofScienceandTechnology，Shijiazhuang，Hebei050018，China；

2.SchoolofMarxismStudies，HebeiUniversityofScienceandTechnology，Shijiazhuang，Hebei050018，China；

3.CollegeofEducation，HebeiUniversity，Baoding，Hebei071002，China）

Abstract：

Strengtheningresearchontheevaluationofscientificandtechnologicaltalentshelpstoplaytheroleof\"baton\"and\"vane\"of\"evaluation\"，stimulatethevitalityofinnovationandcreativityofscientificandtechnologicaltalents，andprovidestrongtalentsupportfordevelopingnewqualityproductiveforces，realizingnationalself-relianceinhigh-levelscienceandtechnology，andbuildingaworldscientificandtechnologicalpower.

Theresearchstatusofscientificandtechnologicaltalentsevaluationobjectswassummarized.Theevaluationmethodsofscientificandtechnologicaltalentswerereviewed，withemphasisonanalytichierarchyprocessmethod，factoranalysismethod，fuzzycomprehensiveevaluationmethodandDelphimethod.Thecommonindexsystemofscientificandtechnologicaltalentsevaluationwassummarized.Finally，thedevelopmenttrendoftheevaluationofscientificandtechnologicaltalentswasputforward，namelybasedonthecurrentsituationandpolicies，thefutureresearchfocusshouldincludethestudyofthevalueconductionoftheevaluationindexofscientificandtechnologicaltalentsandthedeepeningapplicationofdigitaltechnologyintheevaluationofscientificandtechnologicaltalents.

Keywords：

managementscienceandengineering;scientificandtechnologicaltalents;talentevaluation;evaluationobject;evaluationmethod;evaluationindexsystem

科技人才評價貫穿于科技人才成長全過程［1］。近年來，黨中央高度重視科技人才評價工作，多次強調創新科技人才評價體制機制的重要性和緊迫性。在2021年9月召開的中央人才工作會議上，習近平總書記強調要完善人才評價體系，加快建立以創新價值、能力、貢獻為導向的人才評價體系，形成并實施有利于科技人才潛心研究和創新的評價體系。為貫徹落實科技人才評價改革精神，2022年9月科技部等部門印發實施了《關于開展科技人才評價改革試點的工作方案》，系統提出改革的指導方針和現實路徑，不斷推動科技人才評價體系的完善。

研究科技人才評價有助于發揮“評價”的“指揮棒”和“風向標”作用［2］，充分激發科技人才的創新創造活力，為加快實現高水平科技自立自強和建成科技強國的宏偉目標提供有力的人才支撐［3］。例如：研究當前大數據技術與人工智能技術在科技人才評價中的作用，有助于改進和提高人才評價方法的質量［4］；研究科技人才主體地位的保障，有利于充分發揮科技人才的創新活力［5］；研究科技人才能力，能夠科學反映科技人才對科技創新的貢獻和效率［6］；通過對科技創新價值導向和具體評價工具的研究，有助于推進科技人才評價的系統性改革，解決當前“四唯”破除不徹底等問題［7］。本文結合已有研究，對科技人才的評價對象、評價方法和評價指標體系的相關研究進行梳理和分析，展望科技人才評價研究的發展方向。

1科技人才評價對象

科技人才評價是以科技人才為對象的評價活動。依據職業屬性和崗位要求，科技人才可分為從事創新活動的創新型科技人才和從事管理活動的管理型科技人才2個大類，創新型科技人才由于其職業屬性和崗位要求的特殊性，對于分層分類的評價體系和標準有著更高的要求。目前，國內學者多根據科技人才從事的科技活動領域、所屬學科屬性、人才層次等進行分類，分類標準的不同對應評價策略的不同，可以切實保障科技人才評價的多元性和差異化［8］，并在此基礎上探究運用不同分類標準對科技人才分類之后的評價問題［9］，開展實證研究，驗證政策的有效性［10］。本文根據科技人才從事科技活動領域和在科技活動鏈中所處環節的不同，將其分為基礎研究類、應用研究類、成果轉化類，分別梳理不同類別科技人才評價的研究現狀。

1.1基礎研究類科技人才

關于基礎研究類科技人才的評價問題，相關文獻對于基礎研究類科技人才較長的培養周期、較慢的成果產出速度，以及在心理行為、知識技能、工作等方面與其他類型人才的差異性進行了研究［11］。眾多學者強調要根據基礎研究的特點，在指標設計上重視知識的積累和研究的長遠績效，探索長周期的評價指標體系，避免追求短平快效應，應重點評價科技人才提出和解決重大科學問題的原創能力、成果的貢獻價值、達到的學術水平和影響等，重點對其代表作進行學術價值及影響的實質性評價［12］。考慮到對基礎研究類科技人才原創性成果進行價值量化在實際操作中比較困難［13］，一些文獻強調評價人才潛在能力的主觀性指標，應以同行評價為主［14］。

1.2應用研究類科技人才

應用研究是基礎研究的下一環節，是基礎研究的實際應用階段。應用研究類科技人才在專業能力、成果產出類型、成果價值等方面都具有較強的個性特征。關于應用研究類科技人才的評價問題，現實研究中針對應用型科技人才的評價指標比較匱乏，主要是依靠經濟激勵和產權分配來驅動，缺乏全面評價應用型人才的評價機制。相關文獻強調對科學技術知識應用價值和應用前景的貢獻評價，以解決實際問題、產生經濟影響和增加人民福祉為評價重點，以市場評價為主。張立等［15］提出在評價應用研究型科技人才時，側重其參與橫向課題的績效和成果，特別是針對企業技術革新的項目，評價重點包括科技創新成果、產學研深度融合等，以及技術創新與集成能力、自主知識產權的獲得、重大技術突破的實現、對產業發展所做出的實際貢獻等。

1.3成果轉化類科技人才

成果轉化類科技人才通常具有較強的個性行為特征、基本素質特征、職業行為特征，對于本學科未來發展趨勢具有較強的洞察力和預測能力，研究成果也具有較強的市場屬性和明確的應用前景，能對經濟社會發展產生直接影響［16］。成果轉化類科技人才的成果展現具有顯著特點，主要表現在通過科研成果的轉化應用和創新創業活動，顯著推動產業的發展并增強市場競爭力。在成果轉化類科技人才評價研究中，文獻普遍認為要以市場評價為主，重點評估是否有利于推動科學技術成果轉化和產業化進程，是否有利于提高經濟和社會效益，是否為企業創新帶來成本節約和利潤增長［17］等。

總體而言，對科技人才進行分類評價基本遵循以下步驟：分析不同人才類別特質，構建相應的理論模型，明確評價指標體系和實施實證分析。目前，在該研究領域，不同類型科技人才評價指標的規范化仍存在問題，具有較大提升空間。雖然人們對分層分類進行科技人才評價的理念已普遍認同，但評價指標的針對性和差異性不夠，仍存在同質化現象。以往“四唯”科技人才評價方法以定量研究為主，而在進行科技人才分類評價研究時，需要兼顧不同部門、不同工作性質人才的差異，采用定性與定量結合的方式，使分層、分類更加科學、精準、可操作。

2科技人才評價方法

科技人才評價包括人才素質測評、業績測評及價值測評3大部分。而在評價手段與方法維度上，目前中國主流的人才評價方法，主要包括專家定性評價法、定量指標評價法以及定性定量相結合的綜合指標評價法，特別是綜合指標評價法應用較為廣泛。

2.1專家定性評價法

專家定性評價法以同行評議法、德爾菲（Delphi）法為代表。科技人才的同行評議是指由相同或相近領域的專家作為主體，對科技人才的學術水平、學術貢獻和影響力進行評價的一種評價方法。同行評議在本質上體現了科學的權威性和自主性，因為該方法主要依靠專家的知識和經驗，評價的準確程度取決于專家的閱歷和知識水平，并且要求專家在評價其同行的工作時，能夠不為其他因素項所干擾，以研究本身的價值為依據，獨立地做出判斷。但在現實操作中，傳統的同行評議法會因同行專家的選擇、非科學因素的干擾而產生偏差，因此建立有效客觀的同行評議程序是評價成功的關鍵。近年來，隨著網絡技術的發展和新技術的廣泛應用，傳統的同行評議法也得到了創新，形成了開放式同行評議等多種方法［18］。

德爾菲法又名專家調查法或者專家意見法，在科技人才評價中，德爾菲法主要應用于評價指標的選定，具有匿名性和較強的信息反饋性等特點，既可以用于預測，也可以用于評估。胡琳莉等［19］采用調查問卷的方式，邀請專家對構建的護理人才分層評價指標進行篩選和修正，在對信息進行整理和統計后以匿名形式向評審專家提供反饋，經過數輪意見征詢和交流，最終獲得具有統計意義的專家集體評估結果，為人才的培養、評價和晉升提供量化依據。德爾菲法充分發揮專家作用，提高決策的科學性，避免專家受會議、權威等因素影響，專家能夠深入思考問題并反饋問題，簡單易行，費用較低，預測結果一般較為準確。但不足之處是過程一般花費時間較長，專家知識局限可能帶有專業局限或偏見，結果也可能不穩定、不集中等。

2.2定量指標評價法

定量指標評價法以文獻計量法為典型代表，主要是基于科技人才的科研活動數據，應用定量分析方法為人才評價提供數據參考。文獻計量法通過將一系列文獻計量指標應用于人才評價過程，以量化的方式評估人才的學術水平和影響力［20］。例如：綜合考慮學者的發文與被引現象，將h指數引入人才評價作為評價其個人績效的量化指標［21］。同時鑒于h指數在低發文、高引用、學者活躍度等方面的評價缺陷，有學者相繼提出了一系列改進指標，如融合學者活躍度的Ht指數［22］、融合平均引用率和基于影響因子的pi指數［23］、考慮作者基本數據和貢獻度的RAC指數［24］等研究方法。但定量數據的絕對化會造成被評價者追求數據甚至制造數據的后果。實踐中，以成果為導向的文獻計量法可能促使科技人才傾向于追求論文發表數量，而急功近利的趨勢會對科技人才的培養和發展環境造成極大的負面效應。因此在大多數科技人才評價的應用場景中，往往是將定性評價與定量評價相結合。

2.3綜合評價法

綜合評價法依據評價目的，首先對相關事物或現象的影響因素進行細化和分解，分層次構建評價指標體系，之后根據指標的數據來源和重要性進行賦值和權重系數的設定，利用綜合評價模型計算綜合得分，以此作為排序和評價的依據。其中，指標賦值和指標權重系數的確定構成綜合評價方法的兩大內容［25］。綜合指標評價法主要有層次分析法、熵值法、因子分析法、基于熵權的TOPSIS法、模糊綜合評價法等，另外還有利用多種方法進行的綜合評估［26］。

2.3.1層次分析法

層次分析法（analytichierarchyprocess，簡稱AHP）應用于科技人才評價中，能夠合理制定評價指標權重，進一步提升人才評價的科學性以及合理性。其基本特點是將定性與定量相結合，通過賦值手段將主觀評價轉化為可量化的數據，并采用科學的方法進行綜合分析［27］。首先提出層次分析法的是美國學者SAATY等［28］，他們將綜合評價指標分解為不同層次，每個層次包含若干組成要素，根據9級標度判斷下層各指標對上層指標的影響程度，通過將各層次不同要素中的指標進行兩兩重要性對比，得出指標間的相對重要程度［29］，再通過矩陣運算得到各指標權重。國內在早期科技人才評價采用層次分析法（AHP）的研究中，通過定量評估各層級評價指標的重要性，得到兩兩比較的判斷矩陣，利用數學方法對各因素進行層次化排序，計算出綜合評估指標值，最終對結果進行排序分析，為決策提供輔助［30］。

假設科技人才綜合評估指標為W={w1，w2，…，wn}，對應的權重為pi。若兩兩比較指標的重要程度，得到判斷矩陣A=［aij］n×n，則使用AHP計算pi的方法有以下5種。

1）和法：pi=1n∑nj=1[DD）]

aij∑nk=1[DD）]akj，i=1，2，…，n

。

2）根法：

pi=∑nj=1[DD）]aij1n

/

∑nk=1[DD）]

∑nj=1[DD）]aij

1n，i，j=1，2，…，n。

3）特征根法：求A的最大特征根并求相應的特征向量，將特征向量單位化即可得到pi。

4）對數最小乘法：用擬合方法確定權重向量p=

（p1，p2，…，pn）T，

f（p）=∑[DD（X]1≤ilt;j≤n[DD）][JB（［]logaij-logpipj[JB））][JB）］]2為最小。

5）最小乘法：求向量p

=（p1，p2，…，pn）T，使

f（p）=∑[DD（X]1≤ilt;j≤n[DD）][JB（［]aij-

pipj[JB））][JB）］]2為最小

，從而可以計算綜合評估指標

W=∑ni=1[DD）]piWi。

用同樣的方法可以得到

Wi=∑m（i）j=1[DD）]pijWij

。依此類推，可以得到

Wij=∑l（i，j）k=1[DD）]pijkWijk

。若Wij是最低層指標，則Wijk可以采用問卷或調查的方法得到。

2.3.2熵值法

1854年，德國科學家首先提出了熵的概念，用來度量體系的混亂程度，后來又引入了信息論，廣泛應用于工程技術、社會經濟等領域。熵值法是一種基于信息論中熵概念進行權重分配的方法，常用于多指標綜合評價中。在信息論中，往往信息量越小，不確定性就越大，熵也就越大；信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小。通過計算熵值，可以判斷一個事件的隨機性以及某個指標的離散程度。蘭艷章等［31］利用熵值法建立了企業多層次人才甄選評價模型，通過充分利用被評價對象的指標信息，避免權重計算過程中人為主觀因素的影響，具有較強的實用性和可靠性。左黎明等［32］基于熵值法構建了復合型網絡安全實戰人才能力評價體系，為網絡安全人才的培養和選拔提供了有效的參考依據。利用熵值法來判斷某個指標的離散程度時，其模型具體步驟如下。

1）數據標準化：假設有n個樣本，共有m個能力評價指標，則xij表示第i個樣本第j個指標的數值（i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m）。為了避免數據樣本的兩級干擾，采用最大最小標準化法對正向數據進行標準化處理：

x′ij=xij-min（xj）max（xj）-min（xj）。

對于逆向指標，可以直接取原逆向指標的倒數，將其轉換成正向指標。

2）計算信息熵：

Ej=-1lnn∑ni=1[DD）]PijlnPij。

3）計算權重：wj=1-Ejm-∑Ej，0lt;jlt;m。

4）計算綜合評價結果：R=∑mj=1[DD）]wjxij。

2.3.3因子分析法

作為一種多元統計分析方法，因子分析法在運用中不需要關注指標間的相關重疊性，避免主觀賦權，評價結果更加科學和精確，在人才評價中發揮著重要作用。郭婷等［33］在農業科技人才評價指標體系構建完成之后，利用因子分析法對指標進行加權處理和優化篩選，確立了更加精準的評價指標體系。李良成等［34］基于相關年鑒數據，利用因子分析法提取主要因子，構建創新型科技人才競爭力評價模型，選取創新型科技人才資源、人才投入、人才績效和人才環境4個二級指標及27個三級指標，構建了創新型科技人才競爭力評價指標體系。

IC=0.35476L+0.29196M+0.27839N。

式中：IC為創新型科技人才競爭力指數；L為資源及投入因子相對值；M為環境因子相對值；N為效能因子相對值。其中：

L=∑10j=1[DD）]β1，jX1，j

∑10j=1[DD）]β1，j，

∑10j=1[DD）]β1，j=8.839;

M=∑8j=1[DD）]β2，jX2，j

∑8j=1[DD）]β2，j，

∑8j=1[DD）]β2，j=6.384;

N=∑9j=1[DD）]β3，jX3，j

∑9j=1[DD）]β3，j，

∑9j=1[DD）]β3，j=6.949。

2.3.4基于熵權的TOPSIS法

TOPSIS法（techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution）又稱逼近理想解排序法，國內常簡稱為優劣解距離法，是一種適用于根據多項指標、對多個方案進行比較選擇的分析方法，可以依據評價對象的優劣排名進行決策［35］。基于熵權的TOPSIS模型是將熵權法與TOPSIS法相結合，通過熵權法計算權重，再采用TOPSIS法對有限個評價對象進行定量判斷，評價出樣本的價值大小，進而進行排名并決策。國內學者王馨等［36］采用熵權法計算權重，運用TOPSIS法評價創新型技術人才價值，建立了一套企業創新型技術人才價值評價體系。李樂泉等［37］結合中國種業科技創新人才信息數據，運用基于熵權的TOPSIS模型，得出同一種業領域科技創新人才的相對排名，對種業科技創新人才隊伍的建設具有重要作用。其基本步驟如下。

1）建立初始評價矩陣：假設評價對象有m個，每個被評價對象的評價指標有n個，則構建初始評價矩陣為

X=［xij］m×n。

2）標準化處理：

X′=（x′ij）m×n，其中：

x′ij=xijxmax，xmax

為同一指標的最大值。

3）計算信息熵：

Hj=-k∑ni=1[DD）]Pij×lnPij，

其中：Pij=

x′ij∑mi=1[DD）]x′ij，k

=1lnm。

4）確定指標權重：

Wj=1-Hj∑nj=1[DD）]（1-Hj）。

5）構造加權規范化矩陣：

R=［rij］m×n，其中：

rij=Wj×xj。

6）確定最優解和最劣解：

S+j=max（r1j，r2j，…，rnj）;

S-j=min（r1j，r2j，…，rnj）。

7）計算理想解和負理想解的歐氏空間距離：

sep+i=

[KF（]∑nj=1[DD）]（S+j-rij）2[KF）];

sep-i=[KF（]

∑nj=1[DD）]（S-j-rij）2[KF）]。

8）計算評價指數：

Ci=sep-i

seo+i+sep-i。

評價對象的排序基于其相對接近度的大小。相對接近度越大，對象的排序越靠前，相應的評價指數越大，表明該評價對象的表現越優秀。

2.3.5模糊綜合評價法

綜合模糊評價法基于模糊數學的隸屬度理論，將定性評價轉化為定量分析，依托模糊集合理論，從多個影響因子對受限對象進行全面評價，有效應對各種不確定性問題［38］。ＭOSER等［39］認為科技人才評價體系應涵蓋6種個人素質和10種認知能力。喬卿［40］建立了包含工作態度、工作能力、工作數量、工作業績4個維度的指標體系，利用模糊綜合評價法將主觀評價量化，并通過對模糊判斷矩陣和因素權重進行模糊運算及歸一化處理，最終獲得綜合的模糊評價結果。以“工作能力”指標為例，具體過程如下。

1）確定科技人才評價要素集，得出指標層因子集合U2，U2={u21，u22，u23，u24，u25，u26}={科研能力，知識更新能力，解決實際問題能力，團隊能力，管理和組織能力，市場營銷與拓展能力}。

2）確定評價指標權重矩陣，由每位專家給每一個u2k確定其權重a2k且滿足：

∑6k=1[DD）]a2k=1，（0≤a2k≤1）。

3）建立評價等級集V，將所有指標分為4個等級，記為V=（優秀、良好、中等、較差），相應級別值的列向量文本設置為C=（c1，c2，c3，c4）T=（100，80，60，40）T。

4）選取20名專家對指標體系進行單因素評價，∑4j=1[DD）]T2j=20，

模糊矩陣R=[JB（|]

0.1，0.5，0.4，0

0.2，0.3，0.5，0

0.1，0.3，0.4，0.2

0，0.1，0.6，0.3

0，0.1，0.5，0.3

0.1，0.3，0.3，0.3。

5）模糊矩陣變換：

B=A*R=

（0.215，0.21，0.17，0.125，0.15，0.13）=

（0.0935，0.303，0.448，0.1555）

[JB（|]

0.1，0.5，0.4，0

0.2，0.3，0.5，0

0.1，0.3，0.4，0.2

0，0.1，0.6，0.3

0，0.1，0.5，0.3

0.1，0.3，0.3，0.3。

6）計算該科技人員模糊綜合評分值，H=（0.0935，0.303，0.448，0.1555）×（100，80，60，40）。

2.3.6綜合評價法分析

綜合相關文獻發現，科技人才評價作為典型的多準則決策問題，其關鍵和難點在于準則的確定、權重的計算和評價方法的選擇［41］。不同評價方法有著各自的特點。例如：AHP層次分析法將決策者的主觀判斷與政策經驗導入模型進行量化處理，其局限性在于只能在給定的策略中尋找最優解，不能給出新的策略，同時指標體系需要有專家系統的支持；熵值法具有客觀性、廣適性、簡便性以及靈敏性的特點，其局限性在于對指標的數量和數據的質量有一定的要求，指標數量過多或數據質量較差會導致熵值法的計算結果不準確，同時不適用于對變量之間的關系進行建模；因子分析法使大量數據分析過程簡便化，但對于調查表的設計、數據量和成分也有很高要求，操作中需要先檢測數據是否可行；TOPSIS法能夠同時考慮多個評價指標，有助于全面評估備選方案的優劣，其不足之處是只能對每個評價對象的優劣進行排序，不能分檔管理；模糊評價法運用精確的數值技術處理模糊評價對象，使原本以模糊性資料呈現的信息得到量化評價，但對指標權重向量的確定主觀性較強，且當指標集較大時易出現評判偏差。在實際評價過程中，層次分析法和熵值法等主要應用于指標權重的賦值，而因子分析法則主要應用于指標的權重分配和篩選過程，TOPSIS法和模糊綜合評價法通常會與其他分析方法綜合使用，應用于實證分析。

當前，多元評價方法的運用拓展了科技人才評價研究的手段。科技人才評價通常不會依賴單一的評價方法，而是采用多種評價工具和技術的組合。例如：鄭展等［42］結合定量與定性分析構建評價指標體系，運用層次分析法和德爾菲法確定評價指標的權重；邢明強等［43］借助層次分析法，從個人因素、組織因素和社會因素3個層面出發，構建了科技人才創新的激勵指標體系，以此為依據計算不同指標權重，并采用模糊綜合評價法綜合各激勵因素的得分，確定最終的科技人才評價指標體系；王雪梅［44］利用模糊層次分析法和逼近理想解排序法，提出創新型科技人才分類評價方法，并以2019年北京市科技新星計劃的生物醫藥領域申報者為研究對象進行了實證分析。

3科技人才評價指標體系

科技人才評價指標體系是將多個維度的評價結果進行綜合，建立科學、合理、客觀的權重分配方法和綜合評價模型，所含指標應全面覆蓋科技人才的多個維度和能力。不同的科技人才評價指標體系有不同的理論模型作為支撐。近年來科技人才評價指標的研究多以勝任力模型，或勝任力模型與知識價值模型、結構特征模型相結合為基礎［45］，進行指標設計，構建多元多維的人才評價指標[46-47]。勝任力模型這一概念由哈佛大學McClelland教授首次提出，是指完成某一特定任務或角色所需的綜合資質，包括知識、能力和個性特征等勝任因素。目前研究中，基于不同角度和研究方法構建的勝任力模型，最具代表性和影響力的是Spencer冰山模型。該模型通過冰山的比喻，以海平面為“基準”將勝任力分為2部分，海平面之上的部分象征易于觀察的顯性勝任力，而海平面之下的部分則代表不易察覺的隱性勝任力。顯性勝任力可以直接識別和測量，包括知識和技能等；隱形勝任力不易直接識別和測量，包括社會角色、自我概念、特質、動機等［48］。在人才評價實踐中，冰山模型為人才素質測評提供了重要依據。劉亞靜等［49］基于冰山模型的6個要素，根據高層次科技人才的素質特征確定準則層，分別對應8個子準則層和28個指標層，使其盡可能全面涵蓋高層次科技人才的多方面素質，構建了高層次科技人才多元評價指標體系；王璐瑤等［50］基于戰略科技人才使命及社會角色的定位，結合冰山模型從專業技能素質、核心能力素質、國家民族意識以及宏觀戰略思維4個維度構建了戰略科技人才勝任力模型；STOJKOV等［51］對作為人才評價理論基礎和評價指標體系的科學合理性進行了驗證。

作為由多個相互關聯要素組成的有機系統，科技人才評價體系是一個多維度多層次的綜合性體系。其中評價指標是構建科技人才評價體系的關鍵要素，包含可量化及可定性的指標，不同指標都有各自相應的定義、權重、賦值方法和評定標準。科技人才評價的系統性、相對性和動態性決定其有著明確的應用范圍，建立的評價指標應針對于特定的群體范圍和特定的時間段。針對科技人才評價指標體系，國內學者進行了大量研究，從不同維度進行多元化設計，如表1所示。

基于以上研究可以看出，一級指標在設計上可概括為基本素質和基本能力2大類型[59]，相關文獻充分考慮了《關于開展科技人才評價改革試點的工作方案》中所指出的“要把品德作為科技人才評價首要內容”的要求，在基本素質方面均包含對科技人才道德品質或職業道德的考察。在二級指標的設計上，突出了內在激勵的人才發展指標和外生激勵的績效評價指標2個維度，以業績、貢獻為導向，能夠體現評價的公平公正，從而調動科技人才的創新積極性，激勵引導科技人才的良性發展。在指標的選取方面，研究中存在的主要問題一方面是指標設計的分層不夠清晰，下層指標對上層指標的詮釋程度不夠，在指標的細化方面存在不足；另一方面是在細化指標時，很多指標在實際中的操作性不強，指標值不易獲取，一些指標值獲取后不便于量化和比較。

4研究展望

當前，科技體制機制的全面深化改革正在穩步推進，改革的深入要求加快健全和完善符合科研活動規律的分類評價體系和考核機制。通過對科技人才評價文獻的梳理和研究，結合當前形勢與政策，筆者認為對科技人才評價研究今后應重點關注以下幾個方面。

4.1進一步加強評價對象的分層分類分時研究

黨的二十大報告和中央人才工作會議強調了加快建設國家戰略人才力量的重要性，對于培養造就戰略科學家、一流科技領軍人才和創新團隊、青年科技人才、卓越工程師和高技能人才提出了要求。作為科技人才發展的“指揮棒”，科技人才評價具有極強的導向和示范作用。評價實踐中“分層分類分時”落實不夠，會導致人才評價標準存在偏差，甚至引發成果導向的“四唯”問題。所以要積極探索高中低不同層次人才、從事不同類型科技實踐活動人才、處于不同成長階段人才的特點與需求，堅持系統思維，構建和完善科學化、精細化、規范化的科技人才分類評價體系。要加強對人才評價科學分類的理論支撐，統籌好分類準確性、分類力度、分類可行性等多種因素［60］。根據不同的研究目的和現有的分類視角，結合橫向與縱向分類標準，開展更為精細的人才分類評價研究。例如，除了按職業屬性對人才進行分類外，不同成長階段中科技人才的目標和需求不同，直接導致他們所接受的激勵點是不同的［61］，因此要按照科技人才的發展規律和成長階段細化對人才的分類。

4.2進一步注重科技人才評價指標的價值導向研究

科技人才是支撐中國高水平科技自立自強的重要力量。《關于開展科技人才評價試點的工作方案》強調科技人才評價應突出國家使命導向，把“國家重大攻關任務”納入創新活動類型，突出強調評價科技人才承擔國家重大任務成效的重要性。現行的評價體系研究與實踐盡管多數采取了“一票否決+按等級評分”的方式，對于“職業操守”“道德底線”“誠信記錄”等項采取一票否決制，但在評價指標和評價方法上仍然更多體現出對個人能力和業績的評價導向，對國家使命承擔的評價權重占比較低，與相關要求不匹配。因此，科技人才評價應將價值導向放到首要位置，突出國家使命導向，建立的評價指標應體現對國家安全的支持、關鍵技術領域的創新突破，以及對經濟社會發展重大問題的解決能力。此外，建立科學合理、各有側重的科技人才評價標準，對基礎研究類人才突出原創及價值導向，在評價指標的設計上重點突出人才的原創性貢獻、學術影響力和研究能力等；對應用研究和成果轉化類人才，突出技術突破和產業貢獻導向，在評價指標設計上重點突出其在技術領域的創新與綜合應用能力，考慮成果的市場價值、應用實效以及對推動經濟社會進步的貢獻度等。

4.3注重數字化技術在科技人才評價中的深化應用

在科技人才評價領域，諸如大數據、云計算、區塊鏈和人工智能等技術已經取得了初步的應用成果。未來應致力于進一步探索和強化這些技術在人才評價領域的應用研究。第一，發展綜合性科技人才數據平臺。通過開發全面整合的人才數據平臺，匯聚來自政府、商業活動和信息系統的更多數據，利用先進的數據分析技術和機器學習算法，實現數據驅動的持續服務。在該平臺采用創新的可視化工具來呈現人才數據，突出科技人才的核心特質，為科技人才管理提供堅實的決策支持。第二，構建動態反饋與評價體系。為了提升科技人才評價體系的適應性和準確性，基于大數據的持續監測建立一個包含“監測—反饋—評價”3個環節的循環體系，增強定量評價的診斷能力，確保科技人才評價體系能夠迅速適應市場和技術的演進，實現不斷自我完善。第三，開發特色化的科技人才服務系統。通過開發與特定區域、產業、行業特色和未來發展趨勢相結合的科技人才服務系統，持續追蹤科技人才的成長軌跡、發展情況、成果產出以及需求變化，通過動態分析，構建特色化的人才地圖，明確科技人才發展的具體需求和評價標準，為凝聚科技人才的吸引力和聚合度提供科學決策依據。

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收稿日期：2024-01-05；修回日期：2024-06-17；責任編輯：張士瑩

基金項目：

全國教育科學“十四五”規劃課題（BDA220037）；人才強冀工程重點人才項目（冀才〔2020〕2號）

第一作者簡介：

李慶波（1979-），男，河北南和人，副研究員，碩士，主要從事高等教育管理方面的研究。

E-mail：lqb2003@126.com

李慶波，徐永贊，朱鵬舉.

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