拔尖創新人才成長周期研究

摘要：文章以2023年中國科學院和中國工程院新增選的133名院士為研究對象，運用CV分析法對以兩院院士為代表的拔尖創新人才成長周期和影響因素進行探究。發現兩院院士的成長周期H1和H2的平均值分別為35.71年和24.86年，中國科學院院士與中國工程院院士的成長周期H1和H2平均值差值分別為3.26年和2.28年，延續的教育經歷可以縮減拔尖創新人才的成長周期，良好的地方經濟條件、教育背景和師承關系是拔尖創新人才成長的關鍵助力。為縮短拔尖創新人才的培養周期，建議科研人員盡量保持教育經歷的延續性，積極建立良好的師承關系。同時，國家要加大對中西部地區的科教投入，支持中西部拔尖創新人才的成長和發展。

關鍵詞：拔尖創新人才；成長周期；教育背景；師承關系；地區經濟

中圖分類號：G316" 文獻標志碼：A

作者簡介：吳濤（1997— ），男，助理研究員，碩士；研究方向：科技管理，科技人才培養，科技成果轉化。

0" 引言

當前，世界百年未有之大變局加速演進，科技革命與大國博弈互相交織，國際競爭本質上是以經濟和科技實力為基礎的綜合國力的較量，高技術領域成為國際競爭最前沿和主戰場［1］。人才是我國經濟社會發展的第一資源［2］，拔尖創新人才的培養對于提升國家綜合國力、推動社會與科技進步、促進產業升級和營造社會創新氛圍等具有重要作用，拔尖創新人才作為科技實力的重要載體，在人才爭奪的過程中日益激烈。黨的二十大報告指出，加快建設教育強國、科技強國、人才強國，堅持為黨育人、為國育才，全面提高人才自主培養質量，著力造就拔尖創新人才。這為我國培養拔尖創新人才指明了方向。拔尖創新人才是學術型、應用型、管理型、復合型等多種類型創新人才的總稱［3］，具備寬廣的知識儲備、學科交叉能力、自我學習能力［4］。不同學科、不同研究領域的拔尖創新人才范圍主要集中于兩院院士［5］和四青人才（“千人計劃”入選者、“萬人計劃”入選者、“長江學者獎勵計劃”入選者以及國家杰出青年科學基金項目獲得者）等頂尖科技創新人才。院士作為科學界的杰出代表，不僅是學術研究的引領者，也是科技創新的強力推動者。根據中國科學院和中國工程院官網數據，兩院院士的研究方向包含自然科學、工程技術、農業科學、醫學與衛生等多個領域，代表了所在領域的最高學術水平和科研能力。院士的培養過程，不僅是國家科技實力提升和科研前沿探索深入的過程，也是對高層次人才培養和激勵機制的檢驗。因此，我國高度重視以兩院院士為代表的拔尖創新人才培養工作，只有細致分析其成長過程中的各項影響因素，才能更好地為他們提供適合的成長環境和條件，使其充分發揮潛力和才能，為國家和人民做出更大的貢獻。本文將在文獻綜述、數據分析的基礎上，重點關注以2023年新增選的兩院院士為代表的拔尖創新人才的成長周期及其影響因素，進一步探究對拔尖創新人才培養的啟示。

1" 研究背景

本文研究人選源于公開發布的2023年中國科學院和中國工程院增補院士名單，由于兩院院士的研究領域主要集中于理、工、農、醫等領域，本文中對拔尖創新人才培養周期的研究不涉及人文社科領域。目前，人才成長周期的定義主要有兩種。姜璐等［6］將科研人員接受本科教育為起點到入選人才計劃的時長定義為成長周期；宋曉欣等［7］將獲得博士學位到入選人才計劃的時長定義為成長周期。

國內關于拔尖創新人才的成長周期已有一定的研究，聚焦于拔尖創新人才成長過程中的內部因素和外部環境對其成長周期的影響，發現影響其成長周期的主要因素包括出生地域、教育經歷、科研獎勵、人才稱號、性別等。唐琳等［8］對北京大學1994年以來的283位國家杰出青年科學基金獲得者的成長周期進行了分析，影響因素指標體系包括性別、教育背景、工作情況以及科研產出等，發現科研人員在獲得杰青前的工作時長平均為9.8年，就讀海外博后可能是最有效地縮短人才成長周期的方法。黃濤等［9］對湖北省81位院士在國內外生態系統雙循環動態影響下的成長特征進行探究，發現該群體的平均成長周期為27年，合理的工作流動和工作所在區域經濟條件是院士成長的關鍵助力。張容旭［10］以物理學領域長江學者為研究對象，分析我國自然科學拔尖人才成長規律，研究發現，在當前“破五唯”的大背景下，長江學者的評選并沒有“唯SCI論”，SCI發文數量并不是評價一個拔尖人才的重要指標，獲得人才計劃對科研人員成長具有顯著的正向激勵作用。

目前，對于拔尖創新人才培養周期的相關研究，尤其針對兩院院士群體，主要研究方式集中于個人訪談、經驗分享或個人傳記［11-13］，樣本量普遍偏小且具有一定主觀性，缺乏充足的數據支撐，對院士群體整體特征的代表性不足。

2" 研究方法

2023年經選舉產生中國科學院院士59人，中國工程院院士74人，共計133人［14］。本文使用的研究方法是履歷分析法［15］（以下簡稱“CV分析法”），被廣泛應用于教育人才、科技人才等群體的特征分析中。院士的基本信息、教育信息、工作經歷、學術信息等從個人主頁或其他網上公開來源獲取，對收集到的各項數據進行整理分析，最終形成2023年增選兩院院士的指標體系數據庫。指標體系包含以下內容。

（1）基本信息：性別、年齡、出生地、籍貫。

（2）教育信息：本科就讀時間、本科畢業時間、本科畢業院校、博士就讀時間、博士畢業時間、博士畢業院校、最高學歷。

（3）工作信息：工作單位、所在學部、工作單位所在地區。

（4）學術信息：師承關系、人才計劃入選時間。

由于院士的年齡普遍偏大或所處行業存在一定敏感性，相關信息存在一定程度缺失或無法通過公開途徑查詢獲得，如部分院士的本科畢業時間、人才計劃入選時間等，導致不同影響因素的分析樣本數量存在部分差異。

上文中提到的兩種人才成長周期定義均存在一定合理性，因此本文將兩者定義相結合，將院士從接受本科教育到增選院士的時長定義為成長周期一（H1），將院士從獲得博士學位到增選院士的時長定義為成長周期二（H2），用來衡量拔尖創新人才的成長速度，分析研究不同因素對H1和H2的影響，嘗試尋找兩項指標之間的異同點。

3" 拔尖創新人才的成長周期影響因素

研究發現，延續的教育經歷、優秀的教育背景、良好的地區經濟條件和積極的師承關系是影響拔尖創新人才的重要因素。

3.1" 兩院院士培養周期基礎數據

在133位院士中，132人接受過本科高等教育，129人獲得博士學位。表1展示了該群體的基礎數據，圖1和圖2分別展示了該院士群體從接受本科教育到增選院士的時長H1和獲得博士學位到增選院士的時長H2。

研究表明：該院士群體的H1平均值為35.71年，最大值為54年，最小值為23年，（35，40］區間占比最高為46.96%；H2平均值為24.86年，最大值為36年，最小值為3年，（25，30］區間占比最高為31.00%。

3.2" 教育經歷的延續性

由表1可知，H1與H2的平均值差值為10.85年，這與從接受本科教育到獲得博士學位的正常時長10年（本科4年、碩士3年、博士3年）較為接近，說明該兩項指標在衡量院士的培養周期時具有一定的一致性。但兩項指標間仍存在一定差異，H2的標準差明顯高于H1，H2的最小值僅為3年，說明部分院士的教育經歷并不連續，存在本科或碩士畢業后間隔一定時長再去攻讀博士學位的現象，導致H2的分散程度相對H1更大，該指標的平均值對該院士群體的代表性較弱。

兩院院士都是各自領域的頂尖人才，但中國科學院院士和中國工程院院士的研究領域存在較大區別，成長周期也相應存在差異，表2展示了2023年中國科學院和中國工程院增補院士不同的成長周期數據。

由表2可知，中國科學院院士的H1低于中國工程院院士，兩者平均值差值為3.26年；而中國科學院院士的H2則高于中國工程院院士，兩者平均值差值為2.28年。產生這種現象的原因可能是兩個群體之間的學習經歷延續性存在較大區別。圖3和圖4分別是2023年中國科學院院士和中國工程院院士從本科畢業到獲得博士學位的時長分布。從時間跨度上來看，中國科學院院士從本科畢業到博士畢業的時長普遍低于中國工程院院士，且集中于［4，7］和（7，10］兩個區間，占比為82.76%，中國工程院院士集中于［5，10］區間，占比47.14%。

若教育經歷連續，則正常的本科畢業到獲得博士學位的時長應該在5～10年（通常碩士最長學制4年，博士最長學制6年，直博學制最短為5年），中國科學院院士中有82.76%在10年及以下，而中國工程院院士中這一區間人數占比僅為47.14%。以上數據表明，中國科學院院士中絕大部分成員的教育經歷是延續的，而中國工程院院士中有超過半數的成員教育經歷不延續，導致中國科學院院士的H1普遍小于中國工程院院士，可以推斷教育經歷的延續性能夠一定程度上縮減拔尖創新人才的培養周期。

3.3" 教育背景

教育背景是影響拔尖創新人才成長的關鍵因素之一，科研人員具有良好的教育背景意味著擁有良好的智力水平、較高的科研能力以及較好的科研資源。水平層次高的院校在科研經費投入方面往往處于優勢地位，互聯網公布的2023年高校經費排行榜數據顯示，共有24所高校預算總收入超過100億元，其中清華大學以410.93億元位居榜首，排行榜中第100位的高校預算總收入為23.77億元，僅為清華大學的5.78%，經費投入的懸殊一定程度上導致院校之間科研實力的差距。同樣，教育背景的高低也對院士的成長周期產生了一定影響。在收集院士的教育背景時發現，院士絕大部分畢業于國內普通一本及以上高校、中國科學院各研究所以及海外高校。為便于定量分析教育背景對演示成長周期的影響，本文根據院校的層次進行分類，具體如表3所示。

本文主要研究院士的本科畢業高校與博士畢業高校層次對其成長周期的影響。表4展示了院士本科和博士畢業院校的分布情況，可知大部分院士的畢業院校集中于國內“985”高校、中國科學院各研究所以及國外QS排名前50高校，占比分別為60.77%和64.06%，超過94%的院士本科和博士畢業的院校水平層次均是國內一本及以上高校或國外QS排名前200的高校，充分體現了良好的教育背景是成為院士的關鍵條件之一。

圖5與圖6反映了不同教育背景對拔尖創新人才成長周期的影響，可以得出，H1隨著本科和博士畢業院校層次的提升呈現下降趨勢，H2則是隨著本科畢業院校層次提升先上升后下降，隨博士畢業院校層次提升呈下降趨勢。產生該現象的原因主要有兩種：一是部分本科畢業院校層次較低的院士從本科到博士的教育經歷不連續，博士就讀時間較晚，導致該部分院士的H2相對較低；二是部分本科畢業院校層次較好的院士在海外院校就讀博士，此類海外院校有超過60%的比例處于QS排名101～200，出現部分院士的博士畢業院校層次低于其本科畢業院校的現象，導致博士畢業于層次為2的院校院士H2較低。以上現象也說明H1的指導意義比H2更準確。

3.4" 地區經濟

社會經濟的繁榮程度是影響地區科技資源投入的重要因素，地區財政投入是健全人才保障體系的重要前提［16］，對當地科技創新能力提升和拔尖創新人才的培養周期產生重要影響。目前，我國34個省級行政區共分為東北、華北、華東、華南、華中、西北、西南七大區域。圖7和圖8展示了133位院士的出生地區和增選時所在工作單位地區的分布情況。

從圖7可知：華東地區出生的院士最多，占比達35.34%；華中地區和東北地區出生的院士人數分列第2位和第3位。以上3個地區出生的院士占比超過75%，而華南地區出生的院士數量最少，占比僅為1.50%。

從圖8可知：工作單位在華北地區的院士人數最多，占比達到43.94%；工作單位在華東地區的院士人數位列第二，占比為25.00%。以上兩個區域工作的院士占比將近70%，僅在北京和上海兩座城市工作的院士數量占比超過50%，其他5個地區工作的院士占比均不超過10%，占比最少的區域為西北，僅為2.27%。

根據互聯網公布的七大區域2023年GDP排行榜，華東地區GDP總量位居第1位，其他地區排行依次為華南、華中、華北、西南、西北、東北。從整體上看，拔尖創新人才更多地集中于華北、華東等經濟發達的地區和省份，出生和工作在西南、西北、東北等經濟較弱地區的院士數量明顯低于其他地區。以上現象說明，良好的經濟條件讓當地科研工作者擁有更多的教育資源和科研資源，給予拔尖創新人才更全面的保障，地區經濟發展受限也會對當地拔尖創新人才的培養產生一定制約。

以上結論也存在特例，華南地區的經濟位于七大區域中的第2位，但出生和工作在該地區的院士人數占比均位于后兩位。這可能與該地區的經濟發展相對華北和華東地區起步較晚有關，院士的出生年份普遍在1980年之前，未能充分享受該地區改革開放之后經濟高速發展的紅利。

3.5" 師承關系

師承關系是影響科技人才成長的重要因素，良好的師承關系意味著研究生能擁有相對更多的科研資源和學術交流機會，這對于科技人才的成長至關重要。2023年新增選的兩院院士中僅有5位院士在個人信息中明確提到師承院士信息，樣本數量較少，該現象與大部分院士的導師為同時期的兩院院士數量較少有關，且與部分院士博士就讀于海外高校有關。表5展示了院士之間存在師承關系的數量以及成長周期數據。

將以上5位院士的成長周期數據與133位院士的整體數據相比較，發現師承院士的2023年新增選兩院院士的H1平均值相比整體平均值低4.6年，H2平均值與整體平均值基本在同一水平，說明擁有良好的師承關系對縮短拔尖創新人才的成長周期效果顯著。

4" 總結與啟示

本文主要探究以2023年兩院新增選院士為代表的拔尖創新人才的成長周期及其影響因素，在此基礎上提出一些縮短拔尖創新人才成長周期的意見和建議。

4.1" 總結

（1）成長周期對比。中國科學院院士的培養周期H1平均值比中國工程院院士少3.26年。超過80%的中國科學院院士具有延續的教育經歷，而中國工程院院士中這一比例不足50%，表明延續的教育經歷有助于縮短拔尖創新人才的培養周期。

（2）教育背景分析。超過94%的院士本科和博士畢業院校水平層次較高，不低于國內一本高校或國外QS排名前200的高校，顯示了良好教育背景對拔尖創新人才成長的重要性。

（3）地區差異。華東、華北等經濟條件較好的地區科研人員能夠獲得更充足的教育資源和科研資源，從而縮短拔尖創新人才的成長周期。

（4）師承關系。師承院士的兩院院士的培養周期H1相比整體平均水平低4.6年，表明良好師承關系對縮短拔尖創新人才成長周期有顯著作用。

（5）學歷提升現象。部分拔尖創新人才在取得一定科研成果后再去攻讀博士學位，導致H2的離散程度較高，相比之下，H1的可靠性更好，指導意義更強。

4.2" 對策和建議

（1）保持延續的教育經歷。科研人員應根據自身實際情況，合理規劃學歷提升路徑，應盡量保持延續的教育經歷，避免在取得一定科研成果后再去攻讀博士學位造成的成長周期延長。

（2）強化教育背景。科研人員應重視本科和博士階段的教育背景，選擇高水平的高校進行深造，獲得更好的教育資源和科研資源。

（3）加大科研資源投入。經濟條件較好的地區應繼續加強對教育和科技資源的投入，保障拔尖創新人才的快速成長。

（4）促進教育公平。國家應對中西部地區在科教領域給予政策和經費傾斜，縮小與經濟發達地區的差距，助力當地拔尖創新人才培養。

（5）積極建立良好師承關系。科研人員應積極尋求并建立良好的師承關系，以縮短自身成長周期，提升科研能力。

參考文獻

［1］白靜.發揮新型舉國體制優勢 奔向科技強國偉大征程 全國科技大會、國家科學技術獎勵大會、兩院院士大會在京隆重召開［J］.中國科技產業，2024（7）：1-4.

［2］婁魏，王修來，徐惠.基于多元數據整合的青年科技后備人才管理效率研究［J］.江蘇科技信息，2024（14）：22-27.

［3］李強，李蓓，馮威武，等.一流本科教育視域下應用型拔尖創新人才培養路徑研究［J］.科教文匯，2024（12）：1-5.

［4］楊杏麗，王鈺.山西大學網絡空間安全研究生創新人才培養探索［J］.無線互聯科技，2021（14）：161-163.

［5］郭愷茗，黃濤，張瑞.兩院院士留學經歷對拔尖創新人才培養的啟示：以湖北省81位院士為例［J］.教育探索，2024（5）：89-93.

［6］姜璐，董維春，劉曉光.拔尖創新學術人才的成長規律研究：基于青年“長江學者”群體狀況的計量分析［J］.中國大學教學，2018（1）：87-91.

［7］宋曉欣，馬陸亭，趙世奎.教育學科高層次人才成長規律探究：以22位長江學者為例［J］.中國高教研究，2018（3）：51-55.

［8］唐琳，蔡興瑞，王緯超.北京大學杰青基金獲得者的實證分析：基于SEM模型的學術精英成長影響因素測度［J］.中國高校科技，2021（增刊1）：10-14.

［9］黃濤，王慧.高層次科技人才成長的“雙螺旋”模式研究：基于湖北省兩院院士的實證分析［J］.科學管理研究，2023（2）：157-163.

［10］張容旭.我國自然科學拔尖人才成長影響因素研究：以物理學長江學者為例［D］.太原：山西大學，2021.

［11］李虔.愿我們的教育能夠培養出更多的杰出科學家：“火山爺爺”、中國科學院院士劉嘉麒訪談錄［J］.中小學校長，2024（6）：3-4.

［12］趙春暉，李世萍，趙宗孝.做人：拔尖創新人才成長的關鍵要素：中國科學院方小敏院士專訪［J］.高等理科教育，2024（3）：1-8.

［13］王湘蓉.創新人才識別只是第一步，培養是關鍵：專訪中國工程院院士、湖南師范大學校長劉仲華［J］.教育家，2024（12）：25-27.

［14］潘鋒.兩院院士增選23位生命科學與醫藥學專家當選［J］.中國當代醫藥，2023（36）：1-4.

［15］吳凡，黃寶俊，鄧詩范.中國赴東盟外派人員特征分析：以三家跨國企業為例［J］.西部學刊，2022（1）：163-166.

［16］張琴，秦亮.江蘇高層次人才集聚和創新機制優化研究［J］.江蘇科技信息，2024（9）：18-21.

（編輯" 姚" 鑫編輯）

Research on the growth cycle of leading technological innovators： taking the 2023 addition of academicians to the Chinese Academy of Sciences and Chinese Academy of Engineering as an example

WU" Tao

（Central China Normal University， Wuhan 430079， China）

Abstract：" Using the 133 newly elected academicians from the Chinese Academy of Sciences （CAS） and the Chinese Academy of Engineering （CAE） in 2023 as the research object， this study employed CV analysis to explore and analyze the growth cycles and influencing factors of leading technological innovators. It was found that the average growth cycles， H1 and H2， for academicians from academies were 35.71 years and 24.86 years， respectively. The average difference between H1 and H2 in the growth cycle of CAS Member and CAE Member is 3.26 years and 2.28 years， respectively. A continuous educational background can reduce the growth cycles partly for leading technological innovators. Favorable regional economic conditions， a solid educational background， and mentor-mentee relationship are critical factors for the development of leading technological innovators. Therefore， to shorten the growth cycle for leading technological innovators， it is essential to maintain a continuous educational background， a positive mentor-mentee relationship， and boost investment in education and scientific research in the central and western regions to support the growth and development of technological innovators in these areas.

Key words： leading technological innovators; growth cycle; educational background; mentor-mentee relationship; regional economy