面向2035,年的上海青年科技创新人才发展评价——基于WSR,系统方法论视角

刘小芳，张向前

(1.上海应用技术大学世界重要人才中心和创新高地研究院；
2.上海应用技术大学人文学院，上海 201418)

2021 年9 月，习近平总书记出席中央人才工作会议并强调深入实施新时代人才强国战略，在北京、上海、粤港澳大湾区建设高水平人才高地，作为加快建设世界重要人才中心和创新高地的战略布局，到2035 年，形成我国在诸多领域人才竞争比较优势，国家战略科技力量和高水平人才队伍位居世界前列［1］。加强建设人才强国是党和国家的一项重大战略决策，早在1995 年党中央就提出实施科教兴国的重大战略举措，把科学技术提高到国家战略层面进行部署，陆续开展众多民众性青年科技创新活动，增强青年的科技创新能力。上海作为我国经济之都，具有丰富的人才与创新优势，《上海市中长期人才发展规划纲要（2010—2020 年）》强调开发高质量创新人才和经济社会发展重点领域人才是重点，实现2035 年远景目标，青年科技创新人才是关键，要抓好人才这个第一资源，不仅要培养好人才，还要用好人才，让人才驱动推动创新驱动。建设科技强国的核心在于人才队伍发展质量，青年科技创新人才发展评价机制是衡量人才发展潜力、激发人才创新力的重要保障，面向2035 年远景目标，结合新发展阶段下上海青年科技人才发展态势，深入研究上海青年科技创新人才发展现状与评价机制，对于上海青年科技创新人才发展质量评估及人才队伍高质量建设具有重要意义。

随着我国社会与经济不断发展，青年科技创新人才发展评价引起了学术界广泛关注，青年科技创新人才发展评价相关研究主要围绕着评价指标体系构建、评价方法、人才发展桎梏、人才发展评价等方面展开。关于青年科技创新人才评价指标体系构建方面，李旭晖等［2］基于五大发展理念构建了人才发展评价指标体系；
刘兵等［3］从科技创新人才投入与产出维度建立了科技人才聚集评价指标；
崔宏轶等［4］将科技创新人才发展环境分为了经济、文化、生活保障、就业创业、科创支持和成果转化环境，并基于此构建了评价指标体系；
盛楠等［5］结合科技创新人才的特点，通过创新能力、基本素质和创新成果等维度构建科技创新人才评价指标。关于青年科技创新人才评价方法方面，朱英等［6］通过简历分析法展开我国科技创新人才的流动规律研究；
田军等［7］利用层次分析法与模糊评价法相结合来评估陕西省的科技人才；
甘宇慧等［8］利用政策工具分析了我国科技人才评价政策及机制；
刘佐菁等［9］运用主成分分析法对广东省的科技人才竞争力做了时间与空间比较评价；
杨月坤等［10］以知识价值为引导，并运用因子分析法对科技创新人才进行评价；
薛昱等［11］运用模糊综合评价法划分人才科技创新层级，清晰地划分了科技创新不同类型的人才等级。

关于青年科技创新人才发展桎梏，许多学者对人才发展与培养进行了深度分析与探讨，如张海生等［12］、陈杰等［13］、苏立宁等［14］认为我国青年科技创新人才发展存在人才培养趋同化、人才发展环境欠佳、人才流动机制不畅、人才协同发展机制不完善等问题。人才发展评价方面，Vendrell-Herrero等［15］认为企业和社会激励措施会激发人才在高科技驱动创业活动上的创新能力；
Avotins 等［16］讨论了人才发展、保留、回流和吸引政策，为人才管理的新范式开辟了更具创造性、创新性、协作性和基于人力资本的行动；
Merchant 等［17］指出美国经济的主要驱动力取决于科学、技术、工程和数学（STEM）教育的进步，通过培养复合型人才提升国家综合实力；
技术进步离不开人才的发展，科技创新人才的培养也是技术进步的核心要点［18］；
Plucker 等［19］指出至今社会文化理论没有很好地应用到人才发展研究和教育上，需应用社会文化方法为人才发展提供适宜的环境，从而更好培养人才。

综上所述，国内外人才发展评价研究较为丰富，青年科技创新人才评价指标选取和相关评价方法运用较为灵活，却鲜有基于物理(Wuli)-事理(Shili)-人理(Renli)方法论（WSR）视角研究青年科技创新人才发展评价问题。因此，本研究以上海青年科技创新人才为对象，综合运用WSR 系统方法论与熵值法，评价其面向2035 年的发展态势，揭示上海青年科技创新人才发展评价的优劣势，以期为青年科技创新人才发展评价提供参考。

2.1 上海青年科技创新人才发展现状

上海市一直以来重视青年科技创新人才的孕育与发展，早在1991 年就开展“青年科技启明星计划”选拔青年杰出科技人才，于2005 发布了上海市“浦江人才计划”，并在2014 年设立了上海市青年科技英才“扬帆计划”激发人才创新活力；
此后相继出台了《上海市优秀科技创新人才培育计划管理办法》和《上海市人才工作30 条》，2021 年还出台了上海五大新城落户政策吸引青年人才。此外，上海市政府针对人才培养管理出台了相关人才资助计划与培养发展支持政策，为青年科技创新人才未来发展保驾续航，保障人才拥有良好发展环境。有所不足的是，上海市青年科技创新人才发展仍存在着人才支持力度不协调，如对海外人才的政策资金资助比本土人才支持力度大，以及人才发展数字化布局不足、人才间交流与流动不足、人才考核过于严苛等问题［20］，上海青年科技人才发展质量有待进一步提高。

2.2 WSR 系统方法论

20 世纪90 年代中期，我国系统科学专家顾基发教授和朱志昌博士提出了WSR 系统方法论，WSR系统方法论多用于解决复杂系统问题，常把社会事态看成由物理、事理、人理组成的，物理指客观物质世界韵律，事理是机构、组织等做事的效率与道路，人理是人、群体、关系为人处世的道理［21］。青年科技人才发展涉及社会、经济、环境等多个方面，科学合理地构建评价指标体系是评价青年科技创新人才发展的基础，因此基于WSR 系统方法论，可将上海青年科技创新人才发展看作一个复杂巨系统问题，从物、事、人三方面对上海青年科技创新人才发展进行评价。

3.1 样本选择及数据来源

选取上海市为主要研究对象，参考相关文献确定青年科技创新人才发展评价指标，筛选2010—2020 年的指标有关数据进行上海青年科技创新人才发展的时间纵向比较。随后对长江经济带内省市展开研究，选择2019 年的数据进行上海市与长江经济带其他省市的青年科技创新人才发展横向比较，利用熵值法计算各指标权重，采用SPSSAU 进行数据分析处理。研究数据来源于有关省市历年统计年鉴、《中国统计年鉴》与《中国科技统计年鉴》。

3.2 评价指标体系构建

基于WSR 系统方法论视角，按照系统性、科学性和客观性等原则，参考李旭辉等［2］、叶弯等［22］、周柯等［23］的研究，选取和设置青年科技创新人才发展评价指标，并将一级指标分为物理发展、事理发展和人理发展3 类，构建上海青年科技创新人才发展评价指标体系，如表1 所示。

表1 基于WSR 系统方法论的上海青年科技创新人才发展评价指标体系

3.2.1 青年科技创新人才发展的物理准则层

WSR 系统方法论中的物理强调物的事实，即物质运动机理［24］，在青年科技创新人才发展评价中即指青年科技创新人才发展的客观条件。一级指标“物理发展”主要指人才发展所需的物质投入，包括6 个二级指标，分别从R&D 经费内部支出（X11）、R&D 项目课题数（X12）、普通高等学校教职工人数（X13）、普通高等学校招生数（X14）、R&D 人员数量（X15）、城镇居民家庭人均可支配收入（X16）这6 个方面来评估上海青年科技创新人才发展的物理客观投入情况。

3.2.2 青年科技创新人才发展的事理准则层

WSR 系统方法论中的事理强调效率评估，即如何高效率且有效地改善相关环境，主要指影响青年科技创新人才发展的外在及内在效率。随着协同育人理念逐渐贯彻和应用到青年科技创新人才培养工作中，更应注重人才发展效率。设置“事理发展”为一级指标评估上海青年科技创新人才发展状况，以及国家与地方有关人才政策颁布对于人才发展效率的影响，其下包括4 个二级指标，即科技经费支出占地方财政支出比重（X21）、R&D 经费支出占地方生产总值比例（X22）、地区生产总值相比上年的增长率（X23）、教育支出占一般公共预算支出比重（X24）。

3.2.3 青年科技创新人才发展的人理准则层

人理是WSR 系统方法论中的一个重要观点，强调组织之间主观上的内在逻辑，在青年科技创新人才发展中主要指人才的科技创新产出及人才竞争力［22］。“人理发展”一级指标围绕着人才对“政产学研用创”的科技创新产出展开，下设高技术产业营业收入（X31）、技术市场成交额（X32）、专利授权数（X33）、专利申请数（X34）、人均地区生产总值（X35）等5 个二级指标，通过这5 个指标来评估上海青年科技创新人才发展对社会经济发展的作用和对地区科技创新的贡献程度。

4.1 运用熵值法计算指标权重

利用熵值法，计算基于WSR 系统方法论的上海青年科技创新人才发展评价指标体系中各指标的权重。计算步骤为：

第一步，指标无量纲化处理。设Xij（i=1,2,…,m;j=1,2,…,n）为第i个评价对象的第j项评价指标，在数据处理之前先对原始数据进行标准化处理，对于正、负向指标，分别利用公式（1）（2）进行处理。

第三步，计算第j项指标的权重。公式如下：

最后，计算综合得分（Ui）。公式如下：

4.2 上海青年科技创新人才纵向发展评价

青年科技创新人才发展会随着时间的推进而变化，上海是我国对外开放的重要窗口，全市经济、人口在过去的10 年里迅速发展，人才发展质量也取得较大进步。通过收集上海市2010—2020 年的青年科技创新人才发展指标数据，应用熵值法并使用软件SPSSAU 计算出上海市青年科技创新人才发展各评价指标权重，如表2 所示。可看出，各项二级指标之间的权重大小有所不同，物理发展最大、事理发展最小，其中普通高等学校招生数的指标权重最高（0.168 4），地区生产总值相比上年增长率的指标权重最低（0.019 8），普通高等学校教职工人数、专利授权数与技术市场成交额的指标权重在二级指标中较高，充分体现出上海青年科技创新人才发展看重人才的培养投入以及人才科技创新产出结果，即培养青年科技创新人才所需的资金、政策、项目等投入，即青年科技创新人才培养投入在人才发展中起着关键作用。

表2 上海市青年科技创新人才发展评价指标权重

借鉴周柯等［23］的研究思路，根据式（6）计算出2010—2010 年上海市青年科技创新人才发展评价综合得分，如表3 所示，得分增长率及变化趋势如图1 所示。纵观2010—2020 年上海市青年科技创新人才发展评价的综合得分情况，最大差值为2.104 9分，总体呈现稳中向好递增趋势。其中，2012 年迅速增长，2013 年出现下降并逐步恢复到稳定形势，于2020 年达到了最高点。观察综合得分增长率趋势，2010—2010 年间出现些许波动。其中，2012 年的综合得分增长率最大，可能是因为2012 年出台了《上海‘十二五’人才发展规划》，科技人才发展取得显著成效；
其后2013 年首次出现负值，降回平均增幅，之后几年维持在6.5%～36.5%之间。上海市政府多年来不断强化人才政策创新，上海青年科技创新人才发展评价的综合得分增长率趋势亦突显出上海对于青年科技创新人才发展的重视。

图1 上海青年科技创新人才发展评价综合得分趋势

表3 上海青年科技创新人才发展评价综合得分及增长率

4.3 上海青年科技创新人才横向发展评价

将上海与长江经济带其他十省的青年科技创新人才发展情况进行比较，选取了2019 年的相关指标数据。如图2 所示，各省市之间的综合得分有显著差异，江苏、浙江和上海的综合得分较高，其中江苏最高、云南最低，且差值较大，长江下游城市群的青年科技创新人才发展水平明显优于长江中上游城市群。可知长江经济带各省市间的人才发展存在着不平衡不充分问题。就长三角城市群而言，2019年上海青年科技创新人才发展评价综合得分低于江苏和浙江的综合得分，相比还有较大差异，在人才培养资金投入、科研条件及人才发展科技创新产出等方面还需进一步向江苏、浙江省看齐。

图2 2019 年长江经济带各省市青年科技创新人才发展评价综合得分比较

5.1 建议

5.1.1 构建多元化青年科技创新人才发展评价体系

实现青年科技创新人才高质量发展，必须以创新引领发展，构建多元化的青年科技创新人才发展评价体系。首先，青年科技创新人才有着领域差异，要因才施政并制定多元的评价机制与评价内容，体现出不同领域的科技创新人才优势［25］；
同时，青年科技创新人才评价应以科研创新产出质量为主，关注人才创新潜能，破除“四唯”评价，营造人才多元创新发展、释放人才创新活力、人尽其才的社会环境。其次，应加强顶层设计，构建外在评价与内在评价相结合的青年科技创新人才评价指标，坚持人才的培育、创新实践与科技创新产出深度融合协同发展。

5.1.2 建立“政产学研”科技创新人才评价数据交换共享平台

青年科技创新人才评价结果准确与否关键看数据的真实性。上海市应协同政府、产业、高校与研究机构建立科技创新人才评价数据交换共享与互联互通平台，对青年科技创新人才评价数据进行分类规范处理，确保数据来源的真实性与准确性，便于梳理以往的青年科技创新人才发展情况的同时也利于开展未来科技创新人才评价。通过数据信息共享互换平台，分别建立政府、产业、高校与研究机构的青年科技创新人才数据应用子系统，提高青年科技创新人才评价信息资源利用率，以政府为核心建立中心数据库，保证“政产学研”系统之间数据的有效共享交换，利用大数据技术实现科技创新人才发展评价数据整理挖掘与交换共享。

5.1.3 创立长江经济带省市人才协同评价机制

上海地处长江下游，要充分发挥青年科技创新人才优势，辐射带动长江经济带其他城市发展，打造青年科技创新人才协同发展评价机制［6］。协同制定青年科技创新人才评价机制，构建长江经济带高质量发展的青年科技创新人才评价方法与评价指标，一方面，可以破除人才评价区域壁垒、拓展人才评价空间视野，明确上海青年科技创新人才发展与其他城市之间的差异，提高青年科技创新人才的区域交流互动，另一方面通过促进不同地区的人才交流评价推动人才共享，助力长江经济带青年科技创新人才实现高质量发展。

5.2 启示

5.2.1 加快建设世界重要人才中心和创新高地

上海具有丰富的人才、创新资源与国际化优势，聚集众多科研机构、高等院校和国家实验室等创新载体平台，面向2035 年，上海应尽快建立全球人才建设的关键平台，如建设世界重要人才中心和创新高地，打造与世界接轨的高水平人才高地，积极嵌入全球人才网络和创新网络，推动实现科技自立自强。加强战略规划与空间布局，大力建设青年科技创新主力军队伍，通过构建人才引进识别评估平台加大海外青年人才引进力度，健全青年人才培养体系、为人才提供优质创新平台，营造青年科技创新人才宜居宜业的良好环境。坚持人才数量发展与质量发展齐肩并举，下好全市青年科技创新人才“一盘棋”。

5.2.2 提高青年科技创新人才科技研究成果转化率

由以上分析结果可知，上海青年科技创新人才的培养投入力度高于人才科研成果产出，青年科技创新人才的科技成果转化率有待提高。要提高科技成果转化率，应给予科研单位和高等院校更多的自主决策权，激发高校与科研机构的青年人才创新活力；
完善专利申请和转化流程，下放专利申报权到各研究机构与高校，提高青年科技创新人才科技成果转化积极性；
借鉴国外科技成果转化经验，建设全国性机构统一筹划产学研合作、青年科技创新人才培养和高校科技成果转移转化等事务［26］。

5.2.3 深化国际青年科技创新人才发展合作

上海具有融合中西的海派文化和独特气质，在持续吸引国内外优秀青年科技创新人才推动城市发展动力加快转化方面具有一定优势。面向2035 年，上海应利用城市优势并抓住机遇，冲破青年科技创新人才发展瓶颈，深化国际青年科技创新人才合作，助力青年科技创新人才队伍的发展。建议放宽国外科技人才在华在沪工作限制，吸引国际优秀青年科技人才为沪厚植科技创新优势；
与此同时，加强国际青年科技人才培养交流合作，协同促进人才多元创新发展，打造大批青年科技创新团队与顶尖科技领军人才。此外，应出台相关留学人才、海外华人回沪政策，为青年科技创新人才搭建人尽其才的优质平台，推动上海城市发展能级进一步提升。

面向2035 年，我国要加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强。本研究针对上海青年科技创新人才发展状况进行深入调查分析，制定了基于WSR 系统方法论的上海青年科技创新人才发展评价指标体系，从人才的物理发展、事理发展和人理发展3 个一级指标分别展开研究。首先对2010—2020年上海青年科技创新人才发展进行纵向评价，其次以2019 年长江经济带其他十省人才发展状况进行横向比较，结果表明上海青年科技创新人才发展趋势逐年向好，人才发展投入在其中发挥关键作用，但较之于长江经济带其他省，上海青年科技创新人才发展综合得分低于江苏省和浙江省的综合得分，还需进一步加大人才培养投资力度与人才的科研成果产出；
最后基于实证结果，提出构建多元化青年科技创新人才发展评价体系、建立“政产学研”科技创新人才评价数据交换共享平台、创立长江经济带省市人才协同评价机制等上海青年科技创新人才发展评价建议，并得出上海市应加快建设世界重要人才中心和创新高地、提高青年科技创新人才科技研究成果转化率、深化国际青年科技创新人才发展合作等人才发展启示，以期为上海以及其他地区的青年科技创新人才发展提供参考。