对科技人才评价本质的探析
时间：2023-07-01 18:35:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
■文/魏晨 吴晨生 凡庆涛（北京市科学技术研究院科技情报研究所）
科学的人才评价策略是发现人才、激发科技人员创新活力的重要制度因素。2018年，中共中央办公厅、国务院办公厅在《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》中，明确将人才评价作为核心问题提出。本文分析和探讨科技人才评价的本质，以期为现行科技人才成长和发展相关政策的完善提供参考。
科技人才评价的根本目的是把科技人才从“物的力量”束缚中解放出来，实现“人的本质力量”的真正回归，把科技人才的能力发展作为核心努力方向。因此，评什么、谁来评、怎么评是人才评价中必须回答好的问题。
（一）评什么：当寻求创新成为工作常态，评价应侧重在专业领域的生态位
科研与创新，是职业还是事业？当你把科研作为终生追求的事业时，科研就成为生活的常态，你不会轻易被职称、奖项等所牵绊；
当你认为科研只是职业时，则是为生存和发展不得不“搞科研”。尽管人才个体处于动态发展之中，但是在一定时期内却具有相对稳定性。对科技人才的评价，就是确定其在专业领域人才生态中处于何种生态位，发现或挖掘这些个体发展或提升的潜能。倘若忽视科技人才评价的本质，一味追求所谓的“创新”，则会步入脱离实际的创新误区，虽然理论研究形式“花样翻新”，但缺乏解析实践发展的内在本质，科技人才的优势反而被忽视和扭曲，这会催生很多怪现象。
因此，对于那些具有自主创新意识的科研人员和将技术创新与科学研究作为“生活常态”的高级职称人员来说，如果还用绩效考核上限作为人才评价的标准，无疑会束缚他们的科技创新活力。
（二）谁来评：将评价交由“大师”来确定，“大师”会甄选“大师”，人才更笃爱人才
让“专家选择专家，让人才评价人才”是科技人才评价的核心技术路线。“鞋子好不好，只有脚知道”。人才够不够格，“大师”最有发言权。需要说明的是，专家与大师虽都精通于某项固定模式的技能，区别在于大师有自己的创造性，能够拓展模式本身，是拓展智慧领域的宗师，如牛顿。而专家只能在固定模式里熟练使用专项知识或技能，熟练解决问题。简言之，专家不一定是大师，而大师必然是资深的专家。
因此，不同人才个体在其领域都占有一个生态位置，也具有对应这一生态位的能级和影响力。因此，专业化不应是一个空泛的概念，坚持人才评价问“大师”，是对“人尽其才、才尽其用，各展所长、各尽所能”的具体阐述，亦是助推人才创新和发展的重要措施。人才更笃爱人才，也更能看到其生态位上的“势能”大小。当前对科技人才评价的“四唯”和对科研成果量化考评等问题，在很大程度上是评价的“同行”专家出了问题，即专家的专业化程度不足。
在一个专业共同体项下，知晓程度成为评价“专业化”程度的标识之一。很多评价者认为这些是属于同一个专业知识体系中的“架构性知识”和“程序性知识”。由于各个学科、专业存在巨大差异，因此不同领域的高层次人才具有不同的内涵，其价值体现于不同的层面，对具体关键决定因素会有不同（如大师与专家的贡献价值和工作内容）。这也就导致实践过程中往往会出现诸多问题：一是“同行”不具有权威性，其在该专业领域人才生态中不一定能占据较高位置；
二是“大同行”一般专于一定学术领域，一旦具体到某一较小学科或技术，可能就不再是“专家”，很难对具体某一技术进行精准评价，这样的专家评价实际上也是“外行评价内行”；
三是“小同行”评价本质上其科学性来自同行所特有的学术鉴别能力，并非科学素养好、科研项目经验丰富的同行就一定能给出有价值且中肯的评价。
（三）如何评：建立技术类与专业类人才同行评价机制，科学界定不同学科的评价边界
人才评价应采取分层分类的思路，不同学科、领域、机构，甚至不同状态下，都会有不同的标准。比如，工程师、教授、研究员三种人才产出成果差异较大，考核内容应有所侧重。工程师有工程属性，可对其在具体时间内完成的模型进行考核；
教授有学术属性，应考核“学术创新”和教学效果；
研究员的主要工作是发现未来和探究不确定性及关联关系，考核内容应注重发展思维和科学研究等方面。不同学科背景的科技人才各有不同的工作方式、研究内容、思维方法等，其专业技术职称处在什么层次、什么位置，在一定程度上反映了生态位上“势能”的大小。而在专业领域内的创新能力强弱，通常以其在生态位上的“动能”来表现。若单纯用某一学科的评价标准来衡量其他学科的创新成果，实际是“外行评价内行”的方式，是间接的评价方法。
（一）信息不对称导致科技人才流失
目前，绝大部分的科研人员在国家设立的科研机构、高等院校和中大型国有企业工作，其工资待遇由各级政府的政策决定。从科研管理角度来看，国家付给了科研人员一定的报酬，即购买了一定的人力成本，那么科研人员理应将科研成果作为回报；
从薪酬结构来看，科研人员的报酬包含固定工资和奖励薪金，其中固定工资是根据科研人员的职务、职称决定的，奖励薪金则是根据科研人员获得的科研成果级别所决定。由于人才评价制度的缺陷，各个层级难免存在一些不合格的科研人员。所以，对于制定科研人员待遇的管理者而言，当对科研人员的考核存在不能辨识出的“桔子”（真正的科研人员）和“柠檬”（不合格的科研人员）时，他就会估算“桔子”和“柠檬”的大概比例，量化测算“桔子”和“柠檬”的期望效能（付出的科研人员的报酬），再根据预期支付报酬，而这种报酬结构却与贡献的匹配度极不相符，往往低于真正的科研人员实际付出的人力资本价值（柠檬效应）。
因此，一些真正的科研人员认为这是不合理的，他们当中有的被迫选择离开，后者（不合格的科研人员）却乐意保持现状。周而复始，源于科研人员的人力资本减少，管理者愿意支付的报酬逐渐降低，真正的科技人才的创新积极性不断丧失，“跳槽”和“躺平”不再成为个例。
（二）考评制度不健全导致“人才”与相关利益简单挂钩
现有科技人才评价结果仍然以“帽”取人，进而出现过度应用或束之高阁的现象，这种评价结果与评价目标偏离等问题严重影响到科技人才的创新活力。
一是许多重大科研项目的开题与结项，都有同行评议这个环节，而担任同行评议的“专家”大多来自业界知名的学者，他们拥有推荐他人参加同行评议的“资格”，私人关系、小团体现象等时有出现，对正常的同行学术评价带来一定的干扰，考核评估结果有时也演变为某种平衡。
二是评价结果应用两极分化明显。要么对人才或人才的创新成果过度使用，将其与物质利益简单挂钩，形成“马太效应”，强者愈强，弱者愈弱；
要么将科技人才评价当作一种流程，将科技人才及其成果束之高阁，科技人才的创新动力与活力逐渐丧失，其科技创新成果的市场价值也逐渐丢失。
（一）坚持以人为本，实施包容、信任和善待人才发展性评价
科技人才评价的主要目的是识别和发现人才，工作的出发点是突出对人才发展的支持、引导和激励，进而提升科技人才的整体质量、水平和层次。对科技人才的评价可分为两大类型：选拔型评价和激励型评价。
选拔型评价，主要考察的是该类人才的综合素质，应注重对其创新潜力的评价。对基础理论工作者需要更长期投入和包容，没有这种态度上的尊重和支持，基础理论研究难以长久进行下去——我们在发现千里马的同时更要表现出伯乐的宽容之心，能让千里马有足够的时间进行蜕变。因此，在对这类具有创新潜力的人才进行评价时，可尝试对其“下限”的考核即可，如将科研进展、学术观点报告等纳入到“绩效”成果考核内容当中。
而激励型评价则要将评价重点放在其是否在专业领域中处于较高的生态势能（个体的特定价值、能力、贡献以及影响力等）上。这与选拔型评价以生态动能（个体发展或提升的潜能）相比，有明显差异。
（二）坚持价值导向的“小同行”评议，为科技人才评价提供公正科学的制度保障
目前，科技人才评价制度依然行政色彩过浓，存在评价标准不科学、评价体系不健全、评价导向不明确的问题，束缚了科技人才自身效能的发挥。合理的科技人才评价应独立于行政管理系统之外，由专业领域的专家科学调配资源，进而实现同一专业的一致性（学科背景与实践专长一致），不同专业的差异性。不应简单机械地量裁“帽子”，应更大程度体现人才评价体系的专业性和科学性。
此外，在选择评议专家时，应尽量选择“小同行”。这里所讲的“小同行”，是指那些与评议对象在研究领域、研究对象、研究内容上较为一致或相近的专家；
那些与评议对象属于同一大学科，但在具体研究领域、研究对象、研究内容方面关联度不高的专家，则属于“大同行”专家。评议时，引导评审专家遵循价值导向，对科技人才及科研成果做出专业化评价。
（三）坚持边界分类方式，构建精准科学的网格化人才评价分类体系
评价机构应制定便于操作且能防止以数量替代质量的绩效评价方式。对于基础研究人才的评价应以理论贡献、学术贡献为主，多采用同行评价，加强国际评价；
工程技术研发人才的评价要以技术成果为导向，多用业内评价、第三方评价；
应用人才的评价则需突出效益，交由市场和用户评价。对那些不适宜用量化和同行评议的科研成果，建议采用“首席专家认定制”，也可由学术机构“揭榜挂帅”，公开引进领域专家和业界大咖，对科技人才的科研成果、待遇报酬、任务和研究导向进行规划制定。
此外，相关科研院校的职称评审委员会开展职称评审时，建议：对已基本掌握本领域基础理论和知识的科研人员，在竞聘初级职称时采取该进则进的原则；
对有相对明确的研究方向且已掌握必要的研究方法或实验技术的科研人员，在竞聘中级职称时允许大多数人晋升；
对于竞聘高级职称的科研人员，要求其应具备清晰的研究方向、丰富的研究工作积累和坚实的理论基础和较高的学科领域影响力，要严格限制晋升人数。以此扩充科研整体力量，激发科研创新能力。
