“揭榜掛帥”機(jī)制視角下的人才評(píng)價(jià)體系探析

薛 雅，張晅昱，張宓之

（上海市科學(xué)學(xué)研究所，上海 200031）

0 引言

黨的二十大報(bào)告提出教育、科技、人才是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐。2021 年中央人才工作會(huì)議上，習(xí)近平總書記指出完善科研任務(wù)“揭榜掛帥”“賽馬”制度，實(shí)行目標(biāo)導(dǎo)向的“軍令狀”制度，鼓勵(lì)科技領(lǐng)軍人才掛帥出征。國家“十四五”規(guī)劃中指出改革重大科技項(xiàng)目立項(xiàng)和組織管理方式，推行技術(shù)總師負(fù)責(zé)制，實(shí)行“揭榜掛帥”“賽馬”等制度。國內(nèi)“揭榜掛帥”機(jī)制，自2016 年習(xí)近平總書記指出可以探索“揭榜掛帥”機(jī)制后，國家相關(guān)部委和全國各省市紛紛在不同類型、不同需求的重點(diǎn)創(chuàng)新任務(wù)、重大科技項(xiàng)目中開展“揭榜掛帥”機(jī)制試點(diǎn)，形成了豐富的探索經(jīng)驗(yàn)和成功的實(shí)踐模式。在構(gòu)建國家創(chuàng)新體系的背景下，面向各類創(chuàng)新主體和全球各頂尖團(tuán)隊(duì)，“揭榜掛帥”機(jī)制有助于完善教育、科技、人才融合發(fā)展的開放式社會(huì)創(chuàng)新模式，充分發(fā)揮人才評(píng)價(jià)“指揮棒”的作用，激發(fā)高水平人才的創(chuàng)新活力。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 “揭榜掛帥”機(jī)制下人才評(píng)價(jià)研究

國際“揭榜掛帥”機(jī)制起源于1714 年的科技懸賞獎(jiǎng)，英國政府設(shè)立著名的經(jīng)度獎(jiǎng)［1］，用來懸賞找出能夠最方便測(cè)量出船只所在經(jīng)度的方法。隨后美國、英國、德國、蘇聯(lián)、意大利等多個(gè)國家均嘗試了科技懸賞的方式征集創(chuàng)新方案。以美國為例，21世紀(jì)以來由政府相關(guān)部門設(shè)立的科技懸賞獎(jiǎng)逐步增多，如能源部發(fā)起的光明未來獎(jiǎng)、其他部門發(fā)起的挑戰(zhàn)賽計(jì)劃等［2］，以此形成了多元化的評(píng)價(jià)和獎(jiǎng)勵(lì)體系。“揭榜掛帥”機(jī)制的特征［3］，一是不論出身的開放式創(chuàng)新，陳勁等［4］立足中國實(shí)際,認(rèn)為揭榜掛帥是實(shí)現(xiàn)用戶創(chuàng)新和開放創(chuàng)新的主流機(jī)制；劉颯等［5］認(rèn)為公眾參與的社會(huì)評(píng)價(jià)使科技人才評(píng)價(jià)政策的制定更開放，有利于發(fā)揮社會(huì)監(jiān)督作用和加強(qiáng)政策與社會(huì)間的協(xié)作互動(dòng)；王亞航等［6］從考察創(chuàng)新給社會(huì)帶來的影響出發(fā)評(píng)價(jià)創(chuàng)新效果；Cassiman 等［7］認(rèn)為知識(shí)的流入和流出是互補(bǔ)的，同時(shí)參與知識(shí)買賣應(yīng)該使企業(yè)能夠提高創(chuàng)新成果；Zobel 等［8］認(rèn)為隨著申請(qǐng)專利增加會(huì)新進(jìn)入者開放創(chuàng)新關(guān)系的數(shù)量也會(huì)增加，專利對(duì)技術(shù)密集型關(guān)系的影響是非常積極的，但隨著技術(shù)密集度的降低，影響會(huì)逐漸變消極，是實(shí)現(xiàn)用戶創(chuàng)新和開放創(chuàng)新的主流機(jī)制。解決了供需雙方信息不對(duì)稱問題，將以往只能由高校、院所等具備明確資質(zhì)的單位才能參與完成的科研項(xiàng)目進(jìn)行更大范圍的公布，讓更廣泛范圍地掌握解決實(shí)際問題關(guān)鍵技術(shù)和具備組織能力的創(chuàng)新主體有公平參與的機(jī)會(huì)。二是以成敗論英雄從重申報(bào)過程向重科研成果轉(zhuǎn)變［9］，有效彌補(bǔ)同行評(píng)議決策機(jī)制的不足。揭榜掛帥可以實(shí)現(xiàn)科研項(xiàng)目的公開競(jìng)爭(zhēng)，通過公開的“賽馬制”選擇最適合的團(tuán)隊(duì)及方案，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效能的最大化。以結(jié)果為導(dǎo)向的科技創(chuàng)新在緊急的科研攻關(guān)中起到了關(guān)鍵作用，既避免了科研人員花費(fèi)大量精力申請(qǐng)項(xiàng)目去草草結(jié)題，又避免了同行評(píng)議帶來的科研慣性，激發(fā)了青年人才的創(chuàng)新活力［10］。根據(jù)機(jī)制的特征，問題導(dǎo)向的人才評(píng)價(jià)體系在“揭榜掛帥”機(jī)制實(shí)施過程中起到了“指揮棒”的作用［11］。

目前，學(xué)者們對(duì)于問題導(dǎo)向人才評(píng)價(jià)體系的研究，主要集中在評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)指標(biāo)等維度。一是評(píng)價(jià)方法研究主要有定性、定量以及兩者相結(jié)合，定性是同行評(píng)議法、定量的科學(xué)計(jì)量分析法包括大數(shù)據(jù)挖掘法、模糊認(rèn)知理論、因子分析法、案例分析法、層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、要素關(guān)聯(lián)法、h指數(shù)法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法、指導(dǎo)指數(shù)MI 法、可拓學(xué)網(wǎng)絡(luò)、熵權(quán)法等，經(jīng)濟(jì)分析法、定性與定量相結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)方法，以及心理測(cè)評(píng)方法等，不同的分析情況適用于不同的分析方法。張雪晨［12］基于層次分析法的專利分階評(píng)價(jià)初選體系，對(duì)7 個(gè)細(xì)分指標(biāo)分配權(quán)重進(jìn)行測(cè)度；Tuytens 等［13］從定量的角度映射對(duì)教師評(píng)價(jià)有意義的變量，再通過定性的分析，對(duì)這些變量之間的關(guān)系進(jìn)行分析；Zheng 等［14］基于過去五年CSSCI 體育學(xué)科期刊的樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算了女性體育等領(lǐng)域?qū)W者的ZAS 指數(shù)，并計(jì)算了h指數(shù)、P指數(shù)、z指數(shù)等定量指標(biāo),對(duì)評(píng)價(jià)效果進(jìn)行了對(duì)比分析；Liang 等［15］允許不同決策者提供的信息相互支持和加強(qiáng),并利用與理想解相似的方法（TOPSIS）擴(kuò)展排序偏好技術(shù)以便更好地解決高校人力資源管理評(píng)價(jià)問題；張立等［16］基于創(chuàng)新鏈提出從基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展各個(gè)創(chuàng)新環(huán)節(jié)的科技人才分層評(píng)價(jià)體系；孫峰［17］基于熵權(quán)法-云模型方法提出高校教學(xué)科研人才評(píng)價(jià)模型，并使用熵權(quán)法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)、基于云模型確定評(píng)價(jià)等級(jí)。二是評(píng)價(jià)指標(biāo)研究，彭珍等［18］從科技活動(dòng)、科技成果、人才榮譽(yù)3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)、6 個(gè)二級(jí)指標(biāo)以及三級(jí)指標(biāo)構(gòu)建科技人才評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)指標(biāo)體系。張欣等［19］將科技人才具體劃分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、技術(shù)開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化四種類型，基礎(chǔ)研究應(yīng)注重對(duì)其知識(shí)掌握情況、論文論著發(fā)表情況、求知愿望方面的評(píng)價(jià)，應(yīng)用研究應(yīng)重視其科研試驗(yàn)、成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)學(xué)研合作、產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新等方面的評(píng)價(jià)，尤其應(yīng)注重創(chuàng)新技能維度的評(píng)定。王璐瑤等［20］運(yùn)用文本挖掘方法構(gòu)建國家戰(zhàn)略科技人才勝任力模型，其中一級(jí)指標(biāo)包括專業(yè)知識(shí)素養(yǎng)、核心能力素質(zhì)、國家民族意識(shí)和宏觀戰(zhàn)略思維4 個(gè)維度，并區(qū)分科學(xué)開拓者、科學(xué)戰(zhàn)略家、產(chǎn)業(yè)科學(xué)家3 個(gè)不同群體，進(jìn)一步提出分類評(píng)價(jià)方法。

綜上，目前我國問題導(dǎo)向的科技人才評(píng)價(jià)體系不夠完善，還存在一些突出問題：（1）分類評(píng)價(jià)管理薄弱，評(píng)價(jià)指標(biāo)不夠科學(xué)、難以引導(dǎo)科技人才分類發(fā)展；（2）評(píng)價(jià)方式方法不完善，一是大部分倚重定量方法，難以全面科學(xué)地評(píng)價(jià)科技人才的貢獻(xiàn)，二是采用同行評(píng)議作為科技人才評(píng)價(jià)的普遍方法，科研慣性導(dǎo)致創(chuàng)新思想受到束縛；（3）評(píng)價(jià)流程的管理和監(jiān)督不健全，影響了評(píng)價(jià)效率，例如行政權(quán)力大于學(xué)術(shù)權(quán)力、評(píng)審主體與被評(píng)審主體專業(yè)不匹配等情況；（4）評(píng)價(jià)指標(biāo)針對(duì)性弱和操作性差，評(píng)價(jià)指標(biāo)一般由評(píng)價(jià)主體根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)來決定，實(shí)際情況是指標(biāo)體系一旦確立，很少進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)整，也會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)指標(biāo)脫離實(shí)際，度量無法操作；（5）人才評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于系統(tǒng)創(chuàng)新的強(qiáng)調(diào)不夠，不利于促進(jìn)科技人才產(chǎn)出轉(zhuǎn)化。

1.2 因子分析法構(gòu)建人才評(píng)價(jià)體系研究

人才評(píng)價(jià)指標(biāo)維度多、指標(biāo)數(shù)據(jù)復(fù)雜，因子分析法對(duì)原始分析題項(xiàng)進(jìn)行二次降維分析處理，挖掘原始題項(xiàng)中最基礎(chǔ)的隱性測(cè)量因子，使共性因子具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)可讀和解釋性。該方法大大減少了不同題項(xiàng)間的相互屬性干擾，使得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果更具合理性，唯一性，極大程度地解決了人才評(píng)價(jià)指標(biāo)所面臨的復(fù)雜以及解釋力不足的問題。當(dāng)前，國內(nèi)在人才評(píng)價(jià)領(lǐng)域?qū)τ谝蜃臃治龇椒ǖ倪\(yùn)用主要集中在兩個(gè)方面：一是以某一集中區(qū)域?yàn)闃颖痉秶瑢?duì)于人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)進(jìn)行實(shí)證分析。如初銘暢等［21］從人才投入、人才產(chǎn)出以及環(huán)境建設(shè)3 個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用三階層框架結(jié)構(gòu)20 個(gè)基本指標(biāo)，最終構(gòu)建出創(chuàng)新型科技人才競(jìng)爭(zhēng)力體系。郭躍進(jìn)等［22］從人才投入、環(huán)境建設(shè)和成果產(chǎn)出3 個(gè)方面選取了18 個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建了我國區(qū)域科技人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并提取了資源投入、智力成果、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和生態(tài)環(huán)境4 個(gè)公共因子，最終利用聚類分析對(duì)我國區(qū)域科技人才競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。續(xù)艷艷等［23］建立了區(qū)域人才創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)體系，同時(shí)運(yùn)用因子分析法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)我國具有代表性的十個(gè)地區(qū)進(jìn)行定量分析，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行定性比較。二是國內(nèi)的研究學(xué)者還常以某一具體的行業(yè)為樣本范圍，對(duì)于行業(yè)內(nèi)專業(yè)人才的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。陳飛躍［24］以金融類專業(yè)為例，從用人單位需求出發(fā)，運(yùn)用因子分析法對(duì)保險(xiǎn)職業(yè)學(xué)院金融類專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)證研究和統(tǒng)計(jì)分析，以素質(zhì)目標(biāo)和能力目標(biāo)為一級(jí)指標(biāo)，思想政治素質(zhì)，身體素質(zhì)，自學(xué)能力等為二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建出能準(zhǔn)確、客觀反映高職教育人才培養(yǎng)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

國外的學(xué)者主要將因子分析這一方法引入到高校人才管理的評(píng)價(jià)體系中。Agrawal 等［25］通過因子分析說明了學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)、工作環(huán)境、激勵(lì)、認(rèn)可、工資等5 個(gè)因素在引進(jìn)、發(fā)展和留住人才方面的重要性，從而制定了人才管理戰(zhàn)略和流程。Paisanpattanasakul 等［26］通過探索性因子分析(EFA)使用較小的匯總變量集，用于分析數(shù)據(jù)，然后采用驗(yàn)證性因素分析(CFA)來驗(yàn)證觀察變量集的因素結(jié)構(gòu)。Koval 等［27］基于因子分析法，提取年齡和性別為主要因子，進(jìn)一步確定了工作的承諾和偏好的主要影響因素。近年來，因子分析還被應(yīng)用于體育人才的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系之中。Abrah?o 等［28］通過交叉使用協(xié)議提出的用于檢測(cè)人才、人體測(cè)量學(xué)、靈活性和強(qiáng)度的測(cè)試獲得的變量來驗(yàn)證因子分析的適用性，這種類型的多元統(tǒng)計(jì)分析對(duì)于數(shù)據(jù)分組是有效的，并且有可能被用作幫助和尋求思考體育人才識(shí)別的多維性的工具。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)分類篩選及其解釋

2.1 國內(nèi)“揭榜掛帥”機(jī)制中人才評(píng)價(jià)實(shí)踐

一是建立科學(xué)高效的揭榜方遴選評(píng)價(jià)機(jī)制。山東省充分考慮評(píng)審成員構(gòu)成，明確好“誰來論證”，評(píng)審專家組應(yīng)綜合考慮行業(yè)專家、需求方、第三方組織等成員構(gòu)成來組建，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)要綜合考慮申請(qǐng)揭榜方的資質(zhì)條件、揭榜方案以及最終成果可實(shí)現(xiàn)度。建立“揭榜掛帥”“賽馬制”實(shí)施成效與優(yōu)秀人才遴選關(guān)聯(lián)機(jī)制。打破傳統(tǒng)評(píng)價(jià)機(jī)制的弊端，破除“唯帽子”論英雄、論資排輩的亂象，以攻關(guān)成果評(píng)定揭榜人才，同時(shí)建立完善揭榜人才容錯(cuò)糾錯(cuò)、盡職免責(zé)機(jī)制。

二是揭榜方遴選引入小同行論證推薦環(huán)節(jié)。河北省保定市的“揭榜掛帥”工作榜單征集多元化、引入小同行來進(jìn)行論證。小同行專家是指“窄”領(lǐng)域的技術(shù)研究專家，在特定的、相對(duì)小的學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的同行專家，這些專家長期從事本專業(yè)領(lǐng)域的科技創(chuàng)新研究工作，能提供準(zhǔn)確度相對(duì)較高的評(píng)審。

三是建立揭榜方信用評(píng)價(jià)體系。國家電網(wǎng)2020年“揭榜掛帥”項(xiàng)目的揭榜方主要是集團(tuán)內(nèi)部單位，考核指標(biāo)只看完成預(yù)期目標(biāo)情況，不設(shè)具體考核指標(biāo)，不同于以往項(xiàng)目一般有核心期刊論文、專利等方面要求，更看重成果是否比現(xiàn)有技術(shù)有所進(jìn)步，因此驗(yàn)收環(huán)節(jié)通過專家評(píng)價(jià)，在集團(tuán)內(nèi)部建設(shè)相關(guān)信用評(píng)價(jià)體系，順利完成榜單任務(wù)的，在下次申報(bào)國家電網(wǎng)項(xiàng)目時(shí)加分，不能完成榜單任務(wù)的，在下次申報(bào)國家電網(wǎng)項(xiàng)目時(shí)減分。

2.2 指標(biāo)變量篩選及解釋

根據(jù)“揭榜掛帥”機(jī)制的特征，從基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究?jī)蓚€(gè)維度，圍繞“揭榜掛帥”機(jī)制創(chuàng)新流程，在團(tuán)隊(duì)遴選、揭榜實(shí)施、成果應(yīng)用的3 個(gè)方面，構(gòu)建問題導(dǎo)向的科技人才評(píng)價(jià)體系?；A(chǔ)研究的特征是探究科技創(chuàng)新本源問題，拓展人類認(rèn)知、解決理論問題；應(yīng)用研究特征是為了解決應(yīng)用問題進(jìn)行的研究，通常有特定的創(chuàng)新需求，“揭榜掛帥”機(jī)制實(shí)施過程中，對(duì)人才評(píng)價(jià)是多環(huán)節(jié)多維度的，基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的人才評(píng)價(jià)體系如圖1，一是在團(tuán)隊(duì)遴選環(huán)節(jié)，對(duì)人才團(tuán)隊(duì)從揭榜方與需求方的需求匹配角度，從專業(yè)方向、專業(yè)廣度、科研積累、科研興趣等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期在團(tuán)隊(duì)遴選過程中找到最合適的團(tuán)隊(duì)，基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究在科研積累方面有所區(qū)別，學(xué)術(shù)道德維度對(duì)人才科研誠信和科研倫理方面進(jìn)行一票否決；二是揭榜實(shí)施階段，過程中對(duì)人才承接能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，從科研責(zé)任、科研能力、學(xué)習(xí)能力、組織能力、協(xié)調(diào)能力幾個(gè)方面對(duì)掛“帥”者提出全面要求，實(shí)施的最終結(jié)果是最重要的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以成敗論英雄是“揭榜掛帥”機(jī)制優(yōu)越性的根本，不同項(xiàng)目實(shí)施成功的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)也不一樣，例如基礎(chǔ)研究探索出失敗的路徑也是成功的一種形式；三是成果應(yīng)用環(huán)節(jié)，成果推廣應(yīng)用的使命愿景即基礎(chǔ)研究推動(dòng)各領(lǐng)域科學(xué)進(jìn)步、應(yīng)用研究提升產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)的程度是最重要的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，其次還有應(yīng)用和推廣能力。

圖1 “揭榜掛帥”機(jī)制視角下的人才評(píng)價(jià)體系

通過前期研究、政策文本、文獻(xiàn)分析和專家咨詢，對(duì)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行解讀和細(xì)分，形成二級(jí)指標(biāo)體系，一、二級(jí)指標(biāo)體系共同形成初始人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體地，基礎(chǔ)研究的初始人才評(píng)價(jià)體系二級(jí)指標(biāo)有22個(gè)，應(yīng)用研究的初始人才評(píng)價(jià)體系二級(jí)指標(biāo)有23 個(gè)。

基礎(chǔ)研究的初始人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1，需求匹配B1中專業(yè)方向C1指與榜單專業(yè)匹配度，分為本專業(yè)匹配度D1、前置專業(yè)匹配度D2；專業(yè)廣度C2指與榜單專業(yè)相關(guān)的研究廣度，即為對(duì)所需專業(yè)的覆蓋面D3；科研積累C3指理論論文、著作、學(xué)術(shù)影響力，分為代表性研究成果D4、成果受獎(jiǎng)等級(jí)D5、對(duì)其他研究的支撐水平D6；科研興趣C4指對(duì)榜單專業(yè)的研究熱情，表現(xiàn)為研究關(guān)注度D7。學(xué)術(shù)道德B2包含科研誠信C5和科技倫理C6，均為一票否決。承接能力B3包含科研責(zé)任、科研能力、學(xué)習(xí)能力、組織能力和協(xié)調(diào)能力等，分為科研責(zé)任C7和實(shí)施能力C8，科研責(zé)任進(jìn)一步細(xì)化為以往項(xiàng)目需求方評(píng)價(jià)D10、以往合作相關(guān)方評(píng)價(jià)D11，實(shí)施能力包括人員構(gòu)成和組織架構(gòu)D12、人員學(xué)歷或技術(shù)背景D13、組織協(xié)調(diào)能力D14和開拓創(chuàng)新能力D15。榜單實(shí)施流程B4分為實(shí)施過程C9和實(shí)施結(jié)果C10，實(shí)施過程關(guān)注工作效率D16，實(shí)施結(jié)果關(guān)注榜單指標(biāo)完成情況D17和榜單完成附加值D18。應(yīng)用推廣B5包括使命愿景C11、應(yīng)用能力C12和推廣能力C13，使命愿景具體指推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)進(jìn)步D19，應(yīng)用能力包含對(duì)科技前沿的突破D20和對(duì)學(xué)科發(fā)展的影響D21，推廣能力主要關(guān)注成果的學(xué)術(shù)及社會(huì)影響力D22。

表1 “揭榜掛帥”機(jī)制視角下基礎(chǔ)研究的初始人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

應(yīng)用研究的初始人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表2，需求匹配B1中專業(yè)方向C1指與榜單專業(yè)匹配度，分為本專業(yè)匹配度D1、前置專業(yè)匹配度D2；專業(yè)廣度C2指與榜單專業(yè)相關(guān)的研究廣度，即為對(duì)所需專業(yè)的覆蓋面D3；科研積累C3包含科技成果數(shù)量和成熟度（專利、技術(shù)秘密等）D4、形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)D5和成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化成交額D6；科研興趣C4指對(duì)榜單專業(yè)的研究熱情，表現(xiàn)為研究關(guān)注度D7。學(xué)術(shù)道德B2包含科研誠信C5和科技倫理C6，均為一票否決。承接能力B3包含科研責(zé)任、科研能力、學(xué)習(xí)能力、組織能力和協(xié)調(diào)能力等，分為科研責(zé)任C7和實(shí)施能力C8，科研責(zé)任進(jìn)一步細(xì)化為以往項(xiàng)目需求方評(píng)價(jià)D10和以往合作相關(guān)方評(píng)價(jià)D11，實(shí)施能力包括人員構(gòu)成和組織架構(gòu)D12、人員學(xué)歷或技術(shù)背景D13、組織協(xié)調(diào)能力D14和開拓創(chuàng)新能力D15。榜單實(shí)施流程B4分為實(shí)施過程C9和實(shí)施結(jié)果C10，實(shí)施過程關(guān)注工作效率D16，實(shí)施結(jié)果關(guān)注榜單指標(biāo)完成情況D17和榜單完成附加值D18。應(yīng)用推廣B5包括使命愿景C11、應(yīng)用能力C12和推廣能力C13，使命愿景具體指提升產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)情況D19和解決“卡脖子”技術(shù)情況D20，應(yīng)用能力包含成果的經(jīng)濟(jì)效益D21和制定的產(chǎn)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)D22，推廣能力主要關(guān)注成果的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)影響力D23。

表2 “揭榜掛帥”機(jī)制視角下應(yīng)用研究的初始人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 研究過程

3.1 研究方法

（1）問卷調(diào)查法?！敖野駫鞄洝睓C(jī)制視角下的人才評(píng)價(jià)體系研究調(diào)查問卷采用Likert-5 級(jí)評(píng)分法，即調(diào)查對(duì)象對(duì)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行判斷。其中，“1”表示非常重要……，“5”表示非常不重要。實(shí)施問卷調(diào)查的目的是對(duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行驗(yàn)證與修正。選擇全國各地高校、科研院所、企業(yè)、中介機(jī)構(gòu)等科研人員、科研管理人員進(jìn)行問卷發(fā)放，基礎(chǔ)研究的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系發(fā)放調(diào)查問卷219 份回收203份，應(yīng)用研究的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系放調(diào)查問卷223份回收202 份，回收率分別都超過90%。

（2）因子分析法。從初始指標(biāo)體系二級(jí)指標(biāo)的內(nèi)部聯(lián)系出發(fā)，把一些信息重復(fù)、內(nèi)在關(guān)系復(fù)雜的變量歸結(jié)為幾個(gè)不相關(guān)的公共因子，使得每個(gè)歸結(jié)后的公共因子內(nèi)的二級(jí)指標(biāo)之間相關(guān)性較高，進(jìn)而歸納形成新的指標(biāo)體系。

3.2 研究結(jié)果

3.2.1 基礎(chǔ)研究的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

采用SPSS 軟件對(duì)問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。問卷整體Cronbach'sα系數(shù)為0.907，說明數(shù)據(jù)結(jié)果具有穩(wěn)定性和可靠性，問卷信度非常好，適合提取信息。SPSS 分析結(jié)果顯示KMO 度量值為0.888，Bartlett 球形度檢驗(yàn)近似卡方值為2 298.621，表明問卷適合做因子分析。

采用主成分分析法，根據(jù)方差貢獻(xiàn)率分析，具備信度和效度的22 個(gè)二級(jí)指標(biāo)可提取5 個(gè)主成分因子，這5 個(gè)主成分因子解釋的方差累計(jì)占比達(dá)68.897%，說明提取的5 個(gè)主因子在充分提取和解釋指標(biāo)信息方面較理想。

使用具有Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)以便找出公共因子和二級(jí)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。選擇固定提取5 個(gè)公共因子，旋轉(zhuǎn)在5 次迭代后收斂，保留旋轉(zhuǎn)后因子載荷值≥0.4 的結(jié)果如表3 所示，顯示二級(jí)指標(biāo)和因子之間有著較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，公共因子可以有效的提取出信息。針對(duì)目前得到的5 個(gè)公共因子，共22 個(gè)分析項(xiàng)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析（CFA）分析，有效樣本量為203，超出分析項(xiàng)數(shù)量的9 倍，符合進(jìn)行CFA 的條件。5 個(gè)公共因子對(duì)應(yīng)的平均方差提取量（AVE）值均大于0.5、組合信度（CR）值均高于0.7，意味著本次分析數(shù)據(jù)具有良好的聚合（收斂）效度。

表3 基礎(chǔ)研究的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)的因子分析

可以得出5 個(gè)公共因子及其相應(yīng)的22 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。依據(jù)旋轉(zhuǎn)結(jié)果，將公共因子1 命名為科技創(chuàng)新前沿性，公共因子2 命名為研究團(tuán)隊(duì)管理水平，公共因子3 命名為研究方向匹配支撐情況，公共因子4 命名為合作方評(píng)價(jià)，公共因子5 命名為人員組織架構(gòu)，通過對(duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行修正，得出“揭榜掛帥”機(jī)制視角下基礎(chǔ)研究人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)果如表4 所示。

表4 “揭榜掛帥”機(jī)制視角下基礎(chǔ)研究人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.2.2 應(yīng)用研究的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

問卷整體Cronbach'sα系數(shù)為0.909，說明數(shù)據(jù)結(jié)果具有穩(wěn)定性和可靠性，問卷信度非常好，適合提取信息。KMO 度量值為0.910，Bartlett 球形度檢驗(yàn)近似卡方值為2 269.306，表明問卷適合做因子分析。

采用主成分分析法，根據(jù)方差貢獻(xiàn)率分析，具備信度和效度的23 個(gè)二級(jí)指標(biāo)可提取4 個(gè)主成分因子，這4 個(gè)主成分因子解釋的方差累計(jì)占比達(dá)62.332%，說明提取的4 個(gè)主因子在充分提取和解釋指標(biāo)信息方面較理想。

使用具有Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)以便找出公共因子和二級(jí)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。選擇固定提取4 個(gè)公共因子，旋轉(zhuǎn)在6 次迭代后收斂，保留旋轉(zhuǎn)后因子載荷值≥0.4 的結(jié)果如表5，顯示二級(jí)指標(biāo)和因子之間有著較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，公共因子可以有效的提取出信息。針對(duì)目前得到的4 個(gè)公共因子，共23 個(gè)分析項(xiàng)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析（CFA）分析，有效樣本量為202，超出分析項(xiàng)數(shù)量的8 倍，符合進(jìn)行CFA 的條件。公共因子1 的AVE 值小于0.5，剔除指標(biāo)D5形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)以及指標(biāo)D10 以往項(xiàng)目需求方評(píng)價(jià)，使公共因子1 的AVE 值大于0.5，其余3 個(gè)公共因子對(duì)應(yīng)的AVE 值均大于0.5、CR 值均高于0.7，意味著本次分析數(shù)據(jù)具有良好的聚合（收斂）效度。

表5 應(yīng)用研究的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)的因子分析

可以得出4 個(gè)公共因子及其相應(yīng)的23 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。依據(jù)旋轉(zhuǎn)結(jié)果，將公共因子1 命名為產(chǎn)業(yè)技術(shù)前沿性，公共因子2 命名為合作機(jī)制，公共因子3命名為人員專業(yè)素質(zhì)，公共因子4 命名為社會(huì)影響，通過對(duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行修正，得出“揭榜掛帥”機(jī)制視角下應(yīng)用研究人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)果如表6 所示。

表6 “揭榜掛帥”機(jī)制視角下應(yīng)用研究人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

在文獻(xiàn)研究和課題組以往的研究基礎(chǔ)上，從基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究?jī)蓚€(gè)維度借鑒專家意見提出了“揭榜掛帥”機(jī)制視角下初始人才評(píng)價(jià)體系，對(duì)理論研究具有一定的借鑒意義。對(duì)“揭榜掛帥”機(jī)制視角下人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了問卷調(diào)查和因子分析，構(gòu)建了最終的指標(biāo)體系，豐富了指標(biāo)體系的內(nèi)涵，具有理論和實(shí)踐的創(chuàng)新性，對(duì)于“揭榜掛帥”機(jī)制人才評(píng)價(jià)的實(shí)施具有一定的指導(dǎo)意義?！敖野駫鞄洝睓C(jī)制的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：對(duì)于基礎(chǔ)研究來說，包含5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和22 個(gè)二級(jí)指標(biāo)；對(duì)于應(yīng)用研究來說，包含4 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和21 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

4.2 政策建議

一是通過“揭榜掛帥”機(jī)制吸引集聚高水平科技人才，政府或企業(yè)“發(fā)榜”，全球高水平人才及團(tuán)隊(duì)“揭榜”，推進(jìn)人才、項(xiàng)目、平臺(tái)一體化發(fā)展。地方政府以“揭榜掛帥”制項(xiàng)目為抓手，面向推動(dòng)高水平、全球化“引才、聚才、用才”。人才評(píng)價(jià)體系從體制上保障了高水平人才公平競(jìng)爭(zhēng)和寬容失敗的制度環(huán)境，以結(jié)果為導(dǎo)向提高科技創(chuàng)新效率，考核“指揮棒”加快推進(jìn)落實(shí)人才科研自主權(quán)，充分調(diào)動(dòng)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人和團(tuán)隊(duì)積極性，實(shí)現(xiàn)以制度優(yōu)勢(shì)聚人才優(yōu)勢(shì)，以人才優(yōu)勢(shì)塑造創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)。

二是基于問題導(dǎo)向構(gòu)建多維度人才評(píng)價(jià)體系。以問題導(dǎo)向?yàn)榛A(chǔ)的多維度科技人才評(píng)價(jià)體系能夠滿足多元領(lǐng)域、鏈條清晰、市場(chǎng)導(dǎo)向的人才評(píng)價(jià)需求，確?？茖W(xué)評(píng)價(jià)科技人才績(jī)效，激勵(lì)科技人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。以創(chuàng)新知識(shí)為基礎(chǔ)，創(chuàng)新技能為核心，創(chuàng)新動(dòng)力為導(dǎo)向、管理能力為依托，形成全面的人才評(píng)價(jià)體系。

三是在對(duì)不同類型的科技人才進(jìn)行分類評(píng)價(jià)時(shí)，評(píng)價(jià)的側(cè)重點(diǎn)是有所不同的。針對(duì)目前各類科技人才發(fā)展情況和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，盡快構(gòu)建符合創(chuàng)新規(guī)律和人才成長規(guī)律的科技人才分類標(biāo)準(zhǔn)和劃分依據(jù)，對(duì)從事基礎(chǔ)科學(xué)研究、應(yīng)用技術(shù)開發(fā)、科技管理服務(wù)等不同專業(yè)領(lǐng)域的科技人才進(jìn)行有效區(qū)分和統(tǒng)計(jì)跟蹤路徑。其次，精簡(jiǎn)人才評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，加快整合各類人才計(jì)劃和人才政策，形成比較明確清晰的各類高層次人才界定標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)科技人才數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和科技人才管理能級(jí)提升。

四是注重不同領(lǐng)域和層次的科技人才評(píng)價(jià)體系的有效銜接與流通，將科技創(chuàng)新的前沿性與市場(chǎng)需求的現(xiàn)實(shí)性結(jié)合起來，在充分契合不同類型人才發(fā)展規(guī)律的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)各政策工具的針對(duì)性，完善科技人才分類評(píng)價(jià)體系。提升“四唯”問題的清理深度、擴(kuò)大清理范圍，循序漸進(jìn)地把清理“四唯”問題深入到各個(gè)與科研有關(guān)的組織機(jī)構(gòu)，并且政府相關(guān)職能部門須做好上通下達(dá)的協(xié)調(diào)工作，真正做到破除“四唯”的不良之風(fēng)。

五是加強(qiáng)部門管理協(xié)同，推動(dòng)數(shù)據(jù)共享共通。加強(qiáng)各部門之間關(guān)于科技人才數(shù)據(jù)的管理和協(xié)同，推動(dòng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的共享共通。建立關(guān)于科技人才的多部門聯(lián)席會(huì)議制度，推動(dòng)科技人才數(shù)據(jù)共享及科技人才政策的研討，形成對(duì)科技人才跟蹤的頂層設(shè)計(jì)；共同搭建科技人才動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫，一方面對(duì)高層次科技人才通過第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行跟蹤監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)整合，另一方面，對(duì)于納入統(tǒng)計(jì)的專業(yè)技術(shù)人員、研發(fā)人員等指標(biāo)進(jìn)行分領(lǐng)域、分區(qū)域地跟蹤，形成匯聚科技人才數(shù)據(jù)基本面貌的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫，依托數(shù)據(jù)庫，開展各類關(guān)于科技人才的專項(xiàng)調(diào)研，支撐決策。