教育、科技、人才一體化賦能新質生產力：趨勢、挑戰與應對

發展新質生產力，要求構建與之相適應的教育、科技、人才一體化融合發展路徑。新質生產力的形成，必須具備新型勞動者、新型勞動資料、新型勞動對象的“三新”要素。從世界范圍看，教育、科技、人才互為支撐，以高等教育體系為先導、創造性勞動與科技現代化體系緊密結合，始終貫穿有效的經濟體系運行之中。拔尖創新人才極大促進了知識技術體系完善，率先掌握了科技創新主動權，重塑人與人、人與物、物與物之間生產關系，引發經濟生產、分配、交換和消費環節的重組與變革。習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時強調：“要按照發展新質生產力要求，暢通教育、科技、人才的良性循環，完善人才培養、引進、使用、合理流動的工作機制”，鮮明提出以人才培養為首要的教育、科技、人才的良性循環，這是對新質生產力本質要求的深刻洞察。

一、教育、科技、人才“三位一體”賦能新質生產力的趨勢

新質生產力不是傳統生產力的局部優化和簡單迭代，而是創新起主導作用，由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的先進生產力。教育、科技、人才一體化賦能新質生產力“高科技、高效能、高質量”特征，體現了由散點到聚態、由部分到整體、由割裂到融合的變化過程。

1.賦能新質生產力“高科技”制高點競爭態勢

改革開放以來，我國高等教育累積優勢催生的新人才、新技術、新產業，構成新質生產力發展的核心機制。數據作為新型生產要素，以更高的效率流向關鍵核心技術領域，對經濟發展的貢獻明顯。2023年，我國累計建成5G基站337.7萬個，5G應用融入71個國民經濟大類，算力總規模全球第二數字經濟核心產業增加值占GDP比重將由2020年7.8%上升至2025年10%左右。人工智能、量子信息、腦機接口、超大規模新型智算等豐富了勞動對象形態，對掌握智能傳感設備、工業機器人、工業互聯網等復雜勞動資料的知識型、技能型、創新型人才渴求。

創新人才不僅通過要素使用、資源配置和創新決策提升了全要素生產率，更在產業應用集成中將隱性知識轉變為顯性知識，形成教育培養人才、人才驅動科技、科技反哺教育的局面。當突破性、顛覆性科學技術助力傳統產業不斷向高附加值、高效益的產業升級時，戰略性新興產業和未來產業成為搶占高科技制高點的新質生產力載體。

2.賦能新質生產力“高效能”聯合創新態勢

高效能聯合創新是人才密集的高校、研究機構、企業多主體協同的開放式創新。高效能要求政府、高校、研究機構、企業各自克服傳統分散創新的弊端，構建以科技攻關為目標的體系化創新模式。教育、科技、人才一體化重點在于形成新質生產力聯合創新“主體—環節—流程”的一致性。高等教育的知識儲備是人才進入勞動力市場配置的基礎，企業作為技術轉移主體是提高人才知識獲取能力的關鍵，越來越多的企業采取外部知識獲取與內部知識共享相結合的模式。2022年較2007年，我國技術開發和技術服務合同數約占技術市場交易合同數的89.4%。高校Ramp;D 經費內部支出、研發機構Ramp;D 經費內部支出來自企業的資金，分別增長了7.07與8.06倍，發明專利授權數增長了21.77倍。信息技術管理方法、計算機技術、基礎通信程序的國內有效發明專利增速處于前三位數據來源：來自《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》的合并計算。

因此，加快創新人才對技術消化吸收的自主創新貢獻率，避免各創新主體脫節封閉，強化企業積極引導高校、研究機構，面向產業創新能力構建聯合創新體，這是新質生產力高效能特征的根本要求。

3.賦能新質生產力“高質量”多紅利衍生態勢

高質量多紅利衍生是不再依靠大量資源投入、能源消耗，更加符合新發展理念，以數字化、網絡化、智能化、綠色化、融合化來完成對傳統生產力的超越。新型數據要素激發了國內超大市場規模優勢。2023年，我國網上零售額15.42萬億元，移動支付普及率86%，數字金融新業態推動數字經濟與實體經濟融合趨勢明顯數字科技人才與數字工程師需求旺盛，ICT人才國際交流活動頻繁，企業家數字創業迅猛發展。以人工智能技術為主要業務的創業公司增速明顯，美國、中國和印度數字創業公司數量暫居領先地位，人才紅利開始顯現。當基礎性、前沿性數字技術研發攻堅力度加大，數字基礎設施力度持續優化時，可再生清潔能源的綠色低碳開發加快，構建的是“教育紅利釋放人才紅利，人才紅利實現技術紅利，技術紅利驅動生態紅利”的新經濟循環模式。

數據來源：國家數據局局長劉烈宏：中國數字經濟蓬勃發展呈現出五方面新特點，

https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1794566811668937512amp;wfr=spideramp;for=pc

二、教育、科技、人才一體化賦能新質生產力面臨的現實挑戰

1.教育、科技、人才一體化賦能新質生產力的區域發展不平衡

世界高等教育中心催生了世界科學中心，世界科學中心無不是世界人才中心。當人才中心開始瓦解時，世界科學中心就會隨之轉移。賦能新質生產力要求教育是基礎、科技是關鍵、人才是根本。三者之間雖為子系統，更要成為有機循環、互為支撐的整體。新質生產力發展對教育、科技、人才三位一體協同的廣度、深度、高度、力度、精度超過了傳統生產力。現實表明，東、中、西部發展不平衡，賦能新質生產力的基礎性、條件性、可行性不同。2022 年較2013年，我國戰略科學家規模整體呈穩步增長趨勢，創新群體增長趨勢也保持一致，主要集中在北京、上海、江蘇、廣東等東部地區的雙一流高校和科研院所，以上地區

較其余地區具有優勢。同時，新增科學家研究領域與新質生產力發展急需的數學、物理學、生命科學、醫學、技術科學、機械與運載工程學、信息與電子工程學領域高度匹配 數據來源：中國科學院和中國工程院院士官方統計數據、國家自然科學基金委員會統計數據。基于此，初步推斷東部地區創新與研發活動具有本地化集聚“核心—外圍”效應，科技創新人才與資本等要素迅速涌入構成區域創新網絡。通過知識池、人才池、技術池、資金池的組合，為打造新質生產力具有國際競爭力的未來產業集群提供可能。東部地區教育、科技、人才一體化處于多中心聯動階段，賦能新質生產力的進程，不同于部分中部和西部地區非同步弱關聯，甚至是單點建設時期。

2.“數字教育" + ”賦能新質生產力的育人體系與全球差距明顯

全球數字教育的廣泛興起，對于數字技術在教育領域的應用是反思式重構，為此，應關注數字教育的“適切性”。數字教育核心不在于面面俱到，而是通過擴展性、公平性和持續性再造學習過程，更加關注學習有效而不只是數字接收輸入。數字技術不應取代人與人之間的互動，而是人際和諧、人機交互的補充。數字教育相對落后的國家和地區，試圖利用擴大計算機使用范圍開放數字資源，從而迅速且低成本推動教育水平提升。發達國家則希望通過數字教育改變個體學習遷移路徑，建立終身教育體系以提升就業質量與創新效能。全球數字教育邁入新的發展“快車道”，在更多領域和更廣范圍進行了深入探索，包括：推行在線混合智能學習、增強現實、虛擬現實和沉浸式學習，縮小數字鴻溝，推進數字公平與教育包容，提升數字素養，建設數字倫理，促進數字教育普惠等。

2024年，在通過對計算機科學學科、數據科學專業、數字創業能力、數字化轉型管理以及數字學科和創新技能五個方面構成的全球數字教育大學排名中，美國以相對數量和絕對優勢位列第一，共有56所大學進入全球前200位、4所大學位列全球前10位。英國有19所大學、IT行業人才培養較多的印度也有18所大學排名全球前200位。我國高等教育的數字教育發展進程相對緩慢，“數字教育" +" 科學教育”、“數字教育" +" 工程教育”現代化育人體系與全球相比存在差距。

3.以新質生產力為牽引的科教融匯學科培養平臺建設滯后

科教融匯學科培養平臺建設是世界一流大學辦學的核心理念和普遍共識。QS世界大學排名前20名高校生師比平均值為8.90，美國高校生師比保持在3.00—7.00間。

2022年我國高校生師比配置相較歐美高校差距較大，普通本科生師比為17.65，本科層次職業學校生師比為18.31數據來源：教育部《2022年全國教育事業發展統計公報》。高等教育生師比這一指標，從側面反映了教育、科技、人才一體化投入程度。雖然不能完全代表高等教育人才培養最終質量，但從規模發展看還不足以滿足科教融合的總體要求。當前國家自然科學基金、國家重點研發計劃、國家863計劃等對基礎研究資助力度不斷加大，但對承擔重大科技任務的高水平師資人才隊伍如何支撐科教融匯的挑戰也在與日俱增。雖然我國已在實施大學生“強基計劃”、“中學生英才計劃”、“珠峰計劃”等人才選拔培養改革，但面向戰略性科技和產業前沿的科教融匯學科平臺建設體系尚且缺失。傳統生產力向新質生產力過渡時期，大部分傳統學科平臺仍處于教育傳導與擴散的階段，未能充分發揮一流科技研發實力與人才優勢，也未從根本上激發學生科學研究興趣。按部就班的“流水線”式的人的輸出還未完全轉變為適應新質生產力的“創新型”人才涌現。

4.對基礎研究青年人才的資助力度仍然不夠

我國科技人才體制機制歷經數次改革，目前已經形成獨特的管理體系及資助機制。國家對于“從0到1”原始創新賦能新質生產力的需求與日俱增，對青年人才“源頭活水”的培養質量要求也提升到空前高度。2024年，以美國為例，本科生參與高質量合作研究可在指定國際科研工作站主動學習，美國對本科生資助的單項額度最高達40萬美元，最長資助3年且成效顯著數據來源：NSF. IRES Program Solicitation.。例如在高頻太赫茲研究和納米技術領域，超過90%的本科生在資助后選擇研修更高的STEM學位課程或從事該領域科學和工程技術工作

數據來源：NSF. Transforming the World Through Science 2nd Edition.。在我國現有科技人才資助體系中，基礎研究是創新策源體系的發端，具有探索性強、創造性高、挑戰性大等特點。教育和科技“兩張皮”極其容易導致青年人才外流，進而出現人才斷層。當前我國新增勞動力平均受教育年限達14年，已遠超歷史水平數據來源：教育部《2022年全國教育事業發展統計公報》。因此，國家對基礎研究青年人才科技資助機制及其力度，既要考慮為科學問題的突破“選好苗”，又要注重從本科到博士階段的“長周期”覆蓋。從拔尖創新人才成長軌跡來看，接受過兩個及以上高校、研究機構，完成本科、碩士、博士的教育科研經歷，感受不同學習氛圍和文化熏陶，即教育經歷的多元復合型越強，取得突破性成就的耗時就越短。2023年，入選“國家百千萬人才工程”人選中國內自主培養的學生占70%以上，博士生在歷屆中國青年科技獎獲獎者中占比60.72% 數據來源：中國教育新聞網，https：//baijiahao.baidu.cn/s？id=1759678648528416047amp;wfr=spideramp;for=pc。青年人才是戰略人才力量的主體，既要讓他們“脫穎而出”又要在承擔國家科研任務和創新工程中“百煉成鋼”。我國基礎研究青年人才資助培養體系仍在關鍵的起步階段。

5.產業導向的數字人才、數字技術工程師供需失衡

隨著新質生產力數字經濟催生的數字新職業不斷涌現，新增的158個新職業首次標注了97個數字職業，占職業總數的6%，且專門增加了“數字技術工程技術人員”類別數據來源：《中華人民共和國國家職業分類大典（2022年版）》。數字人才供需結構失衡的根本原因，其一是數字人才總有效供給不足。至2025年，我國數字人才數量缺口將達到2135萬人。人工智能、云計算、大數據等新興領域的缺口分別達到378萬、561萬、464萬，合計超過1400萬數據來源：安永（中國）企業咨詢有限公司、華為技術有限公司：《2022中國ICT人才生態白皮書》，https：//xdyanbao.com/doc/512bn7icyy。其二是三大產業與人才供需結構不匹配。從數字人才鏈融入產業數字化過程來看，首先，第一產業鄉村數字人才供需缺口大、流失快。實時交互、沉浸體驗的數字引才場景缺失，農村數字基礎設施、產業數字化普遍滯后于城市，既懂農業農技又懂數字化運營的鄉村數字人才引入不足，返鄉入鄉數字創業面臨產業鏈體系不完整、資金鏈支持不到位和創新鏈農業成果轉化和商業模式難以為繼的問題。其次，第二產業以虛擬現實、數字孿生為特點的智能制造業發展態勢明顯，僅云計算領域預計需要近150萬名數字工程技術人員。精通算法研發、機器學習、計算機視覺、工業機器人數字滲透的數字人才更為緊缺。第二產業數字人才是復合型人才，要把控產業數字化與精密制造的切入點，既要有數字技術研發能力又要有能優化工藝、生產流程、創新商業管理的數字加持能力，而我國數字人才的基礎能力還不及世界平均水平。最后，第三產業數字人才供給主要集中在IT、互聯網和游戲行業。產品經理和Java需求職位較多，嵌入式軟件開發、電氣工程師、C++研發工程師職位也呈較明顯的增加態勢。但第三產業初級職位數字人才占比超過50%，中高級職位數字人才占比與美國、英國和德國相比差距明顯。

三、結論與應對方向

持續關注教育、科技、人才一體化賦能新質生產力的趨勢，深化認識可能面臨的挑戰，可以為新質生產力形成和發展贏得主動和先機。方向性建議如下：一是厘清新質生產力創新主導的階段性規律。打破教育、科技、人才塊狀治理格局，有條件的地區探索試點改革，重點降低教育、科技、人才一體化賦能新質生產力的制度成本與實施阻力。

二是研判數據要素對勞動和資本的再配置過程。我國產業化專業分工的區域格局基本形成，要結合數據授權治理模式、創新人才密度、技術突破單元、市場經營主體，處理好傳統生產力提升改造與新質生產力提質擴容的關系。

三是建立科教融匯人才培養的長效機制。

要以科教融匯平臺促進專業建設平臺、數字教育示范平臺、科學研究交流平臺、科技資助項目平臺、拔尖人才集聚平臺為主的一體化高能級人才培養平臺群。

四是強化人才鏈中杰出人才“強鏈”和青年人才“延鏈”的作用。要充分發揮戰略科學家、科技領軍人才、卓越工程師的“強鏈”作用，破除高校、科研機構、企業構建的聯合創新體人才流動的障礙與制度藩籬，系統部署青年人才成長培養計劃。五是制定與數字經濟發展規劃相配套的數字人才發展規劃。統籌考慮三大產業以及勞動密集型行業、資金密集型行業、技術密集型行業等數字人才供需的適配性，為新質生產力發展提供堅實基礎與持久動力。