科技人才評(píng)價(jià)研究綜述

摘要：

加強(qiáng)科技人才評(píng)價(jià)研究，有助于發(fā)揮“評(píng)價(jià)”的“指揮棒”和“風(fēng)向標(biāo)”作用，充分激發(fā)科技人才的創(chuàng)新創(chuàng)造活力，為加快實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)和建成科技強(qiáng)國(guó)的宏偉目標(biāo)提供有力的人才支撐。綜述了科技人才評(píng)價(jià)對(duì)象的研究現(xiàn)狀，從專家定性評(píng)價(jià)法、定量指標(biāo)評(píng)價(jià)法以及綜合評(píng)價(jià)法3個(gè)方面對(duì)科技人才評(píng)價(jià)方法進(jìn)行述評(píng)，重點(diǎn)介紹了層次分析法、熵值法、因子分析法、基于熵權(quán)的TOPSIS法、模糊綜合評(píng)價(jià)法，對(duì)科技人才評(píng)價(jià)常見(jiàn)指標(biāo)體系進(jìn)行了梳理總結(jié)，展望了科技人才評(píng)價(jià)的發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合當(dāng)前形勢(shì)與政策，提出今后應(yīng)進(jìn)一步細(xì)化評(píng)價(jià)對(duì)象分類研究，注重科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)的價(jià)值導(dǎo)向和數(shù)字化技術(shù)在科技人才評(píng)價(jià)中的深化應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：

管理科學(xué)與工程；科技人才；人才評(píng)價(jià)；評(píng)價(jià)對(duì)象；評(píng)價(jià)方法；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

中圖分類號(hào)：G527

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.7535/hbkd.2024yx04011

Reviewofresearchontheevaluationofscientificandtechnological

LIQingbo1，XUYongzan2，ZHUPengju3

（1.HumanResourcesDepartment，HebeiUniversityofScienceandTechnology，Shijiazhuang，Hebei050018，China；

2.SchoolofMarxismStudies，HebeiUniversityofScienceandTechnology，Shijiazhuang，Hebei050018，China；

3.CollegeofEducation，HebeiUniversity，Baoding，Hebei071002，China）

Abstract：

Strengtheningresearchontheevaluationofscientificandtechnologicaltalentshelpstoplaytheroleof\"baton\"and\"vane\"of\"evaluation\"，stimulatethevitalityofinnovationandcreativityofscientificandtechnologicaltalents，andprovidestrongtalentsupportfordevelopingnewqualityproductiveforces，realizingnationalself-relianceinhigh-levelscienceandtechnology，andbuildingaworldscientificandtechnologicalpower.

Theresearchstatusofscientificandtechnologicaltalentsevaluationobjectswassummarized.Theevaluationmethodsofscientificandtechnologicaltalentswerereviewed，withemphasisonanalytichierarchyprocessmethod，factoranalysismethod，fuzzycomprehensiveevaluationmethodandDelphimethod.Thecommonindexsystemofscientificandtechnologicaltalentsevaluationwassummarized.Finally，thedevelopmenttrendoftheevaluationofscientificandtechnologicaltalentswasputforward，namelybasedonthecurrentsituationandpolicies，thefutureresearchfocusshouldincludethestudyofthevalueconductionoftheevaluationindexofscientificandtechnologicaltalentsandthedeepeningapplicationofdigitaltechnologyintheevaluationofscientificandtechnologicaltalents.

Keywords：

managementscienceandengineering;scientificandtechnologicaltalents;talentevaluation;evaluationobject;evaluationmethod;evaluationindexsystem

科技人才評(píng)價(jià)貫穿于科技人才成長(zhǎng)全過(guò)程［1］。近年來(lái)，黨中央高度重視科技人才評(píng)價(jià)工作，多次強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新科技人才評(píng)價(jià)體制機(jī)制的重要性和緊迫性。在2021年9月召開(kāi)的中央人才工作會(huì)議上，習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)要完善人才評(píng)價(jià)體系，加快建立以創(chuàng)新價(jià)值、能力、貢獻(xiàn)為導(dǎo)向的人才評(píng)價(jià)體系，形成并實(shí)施有利于科技人才潛心研究和創(chuàng)新的評(píng)價(jià)體系。為貫徹落實(shí)科技人才評(píng)價(jià)改革精神，2022年9月科技部等部門(mén)印發(fā)實(shí)施了《關(guān)于開(kāi)展科技人才評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)的工作方案》，系統(tǒng)提出改革的指導(dǎo)方針和現(xiàn)實(shí)路徑，不斷推動(dòng)科技人才評(píng)價(jià)體系的完善。

研究科技人才評(píng)價(jià)有助于發(fā)揮“評(píng)價(jià)”的“指揮棒”和“風(fēng)向標(biāo)”作用［2］，充分激發(fā)科技人才的創(chuàng)新創(chuàng)造活力，為加快實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)和建成科技強(qiáng)國(guó)的宏偉目標(biāo)提供有力的人才支撐［3］。例如：研究當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)在科技人才評(píng)價(jià)中的作用，有助于改進(jìn)和提高人才評(píng)價(jià)方法的質(zhì)量［4］；研究科技人才主體地位的保障，有利于充分發(fā)揮科技人才的創(chuàng)新活力［5］；研究科技人才能力，能夠科學(xué)反映科技人才對(duì)科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)和效率［6］；通過(guò)對(duì)科技創(chuàng)新價(jià)值導(dǎo)向和具體評(píng)價(jià)工具的研究，有助于推進(jìn)科技人才評(píng)價(jià)的系統(tǒng)性改革，解決當(dāng)前“四唯”破除不徹底等問(wèn)題［7］。本文結(jié)合已有研究，對(duì)科技人才的評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的相關(guān)研究進(jìn)行梳理和分析，展望科技人才評(píng)價(jià)研究的發(fā)展方向。

1科技人才評(píng)價(jià)對(duì)象

科技人才評(píng)價(jià)是以科技人才為對(duì)象的評(píng)價(jià)活動(dòng)。依據(jù)職業(yè)屬性和崗位要求，科技人才可分為從事創(chuàng)新活動(dòng)的創(chuàng)新型科技人才和從事管理活動(dòng)的管理型科技人才2個(gè)大類，創(chuàng)新型科技人才由于其職業(yè)屬性和崗位要求的特殊性，對(duì)于分層分類的評(píng)價(jià)體系和標(biāo)準(zhǔn)有著更高的要求。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者多根據(jù)科技人才從事的科技活動(dòng)領(lǐng)域、所屬學(xué)科屬性、人才層次等進(jìn)行分類，分類標(biāo)準(zhǔn)的不同對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)策略的不同，可以切實(shí)保障科技人才評(píng)價(jià)的多元性和差異化［8］，并在此基礎(chǔ)上探究運(yùn)用不同分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)科技人才分類之后的評(píng)價(jià)問(wèn)題［9］，開(kāi)展實(shí)證研究，驗(yàn)證政策的有效性［10］。本文根據(jù)科技人才從事科技活動(dòng)領(lǐng)域和在科技活動(dòng)鏈中所處環(huán)節(jié)的不同，將其分為基礎(chǔ)研究類、應(yīng)用研究類、成果轉(zhuǎn)化類，分別梳理不同類別科技人才評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)狀。

1.1基礎(chǔ)研究類科技人才

關(guān)于基礎(chǔ)研究類科技人才的評(píng)價(jià)問(wèn)題，相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)于基礎(chǔ)研究類科技人才較長(zhǎng)的培養(yǎng)周期、較慢的成果產(chǎn)出速度，以及在心理行為、知識(shí)技能、工作等方面與其他類型人才的差異性進(jìn)行了研究［11］。眾多學(xué)者強(qiáng)調(diào)要根據(jù)基礎(chǔ)研究的特點(diǎn)，在指標(biāo)設(shè)計(jì)上重視知識(shí)的積累和研究的長(zhǎng)遠(yuǎn)績(jī)效，探索長(zhǎng)周期的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，避免追求短平快效應(yīng)，應(yīng)重點(diǎn)評(píng)價(jià)科技人才提出和解決重大科學(xué)問(wèn)題的原創(chuàng)能力、成果的貢獻(xiàn)價(jià)值、達(dá)到的學(xué)術(shù)水平和影響等，重點(diǎn)對(duì)其代表作進(jìn)行學(xué)術(shù)價(jià)值及影響的實(shí)質(zhì)性評(píng)價(jià)［12］?？紤]到對(duì)基礎(chǔ)研究類科技人才原創(chuàng)性成果進(jìn)行價(jià)值量化在實(shí)際操作中比較困難［13］，一些文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)評(píng)價(jià)人才潛在能力的主觀性指標(biāo)，應(yīng)以同行評(píng)價(jià)為主［14］。

1.2應(yīng)用研究類科技人才

應(yīng)用研究是基礎(chǔ)研究的下一環(huán)節(jié)，是基礎(chǔ)研究的實(shí)際應(yīng)用階段。應(yīng)用研究類科技人才在專業(yè)能力、成果產(chǎn)出類型、成果價(jià)值等方面都具有較強(qiáng)的個(gè)性特征。關(guān)于應(yīng)用研究類科技人才的評(píng)價(jià)問(wèn)題，現(xiàn)實(shí)研究中針對(duì)應(yīng)用型科技人才的評(píng)價(jià)指標(biāo)比較匱乏，主要是依靠經(jīng)濟(jì)激勵(lì)和產(chǎn)權(quán)分配來(lái)驅(qū)動(dòng)，缺乏全面評(píng)價(jià)應(yīng)用型人才的評(píng)價(jià)機(jī)制。相關(guān)文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)對(duì)科學(xué)技術(shù)知識(shí)應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用前景的貢獻(xiàn)評(píng)價(jià)，以解決實(shí)際問(wèn)題、產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)影響和增加人民福祉為評(píng)價(jià)重點(diǎn)，以市場(chǎng)評(píng)價(jià)為主。張立等［15］提出在評(píng)價(jià)應(yīng)用研究型科技人才時(shí)，側(cè)重其參與橫向課題的績(jī)效和成果，特別是針對(duì)企業(yè)技術(shù)革新的項(xiàng)目，評(píng)價(jià)重點(diǎn)包括科技創(chuàng)新成果、產(chǎn)學(xué)研深度融合等，以及技術(shù)創(chuàng)新與集成能力、自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的獲得、重大技術(shù)突破的實(shí)現(xiàn)、對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展所做出的實(shí)際貢獻(xiàn)等。

1.3成果轉(zhuǎn)化類科技人才

成果轉(zhuǎn)化類科技人才通常具有較強(qiáng)的個(gè)性行為特征、基本素質(zhì)特征、職業(yè)行為特征，對(duì)于本學(xué)科未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)具有較強(qiáng)的洞察力和預(yù)測(cè)能力，研究成果也具有較強(qiáng)的市場(chǎng)屬性和明確的應(yīng)用前景，能對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生直接影響［16］。成果轉(zhuǎn)化類科技人才的成果展現(xiàn)具有顯著特點(diǎn)，主要表現(xiàn)在通過(guò)科研成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，顯著推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在成果轉(zhuǎn)化類科技人才評(píng)價(jià)研究中，文獻(xiàn)普遍認(rèn)為要以市場(chǎng)評(píng)價(jià)為主，重點(diǎn)評(píng)估是否有利于推動(dòng)科學(xué)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，是否有利于提高經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，是否為企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)成本節(jié)約和利潤(rùn)增長(zhǎng)［17］等。

總體而言，對(duì)科技人才進(jìn)行分類評(píng)價(jià)基本遵循以下步驟：分析不同人才類別特質(zhì)，構(gòu)建相應(yīng)的理論模型，明確評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和實(shí)施實(shí)證分析。目前，在該研究領(lǐng)域，不同類型科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)的規(guī)范化仍存在問(wèn)題，具有較大提升空間。雖然人們對(duì)分層分類進(jìn)行科技人才評(píng)價(jià)的理念已普遍認(rèn)同，但評(píng)價(jià)指標(biāo)的針對(duì)性和差異性不夠，仍存在同質(zhì)化現(xiàn)象。以往“四唯”科技人才評(píng)價(jià)方法以定量研究為主，而在進(jìn)行科技人才分類評(píng)價(jià)研究時(shí)，需要兼顧不同部門(mén)、不同工作性質(zhì)人才的差異，采用定性與定量結(jié)合的方式，使分層、分類更加科學(xué)、精準(zhǔn)、可操作。

2科技人才評(píng)價(jià)方法

科技人才評(píng)價(jià)包括人才素質(zhì)測(cè)評(píng)、業(yè)績(jī)測(cè)評(píng)及價(jià)值測(cè)評(píng)3大部分。而在評(píng)價(jià)手段與方法維度上，目前中國(guó)主流的人才評(píng)價(jià)方法，主要包括專家定性評(píng)價(jià)法、定量指標(biāo)評(píng)價(jià)法以及定性定量相結(jié)合的綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)法，特別是綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)法應(yīng)用較為廣泛。

2.1專家定性評(píng)價(jià)法

專家定性評(píng)價(jià)法以同行評(píng)議法、德?tīng)柗疲―elphi）法為代表?？萍既瞬诺耐性u(píng)議是指由相同或相近領(lǐng)域的專家作為主體，對(duì)科技人才的學(xué)術(shù)水平、學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力進(jìn)行評(píng)價(jià)的一種評(píng)價(jià)方法。同行評(píng)議在本質(zhì)上體現(xiàn)了科學(xué)的權(quán)威性和自主性，因?yàn)樵摲椒ㄖ饕揽繉＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確程度取決于專家的閱歷和知識(shí)水平，并且要求專家在評(píng)價(jià)其同行的工作時(shí)，能夠不為其他因素項(xiàng)所干擾，以研究本身的價(jià)值為依據(jù)，獨(dú)立地做出判斷。但在現(xiàn)實(shí)操作中，傳統(tǒng)的同行評(píng)議法會(huì)因同行專家的選擇、非科學(xué)因素的干擾而產(chǎn)生偏差，因此建立有效客觀的同行評(píng)議程序是評(píng)價(jià)成功的關(guān)鍵。近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和新技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的同行評(píng)議法也得到了創(chuàng)新，形成了開(kāi)放式同行評(píng)議等多種方法［18］。

德?tīng)柗品ㄓ置麑＜艺{(diào)查法或者專家意見(jiàn)法，在科技人才評(píng)價(jià)中，德?tīng)柗品ㄖ饕獞?yīng)用于評(píng)價(jià)指標(biāo)的選定，具有匿名性和較強(qiáng)的信息反饋性等特點(diǎn)，既可以用于預(yù)測(cè)，也可以用于評(píng)估。胡琳莉等［19］采用調(diào)查問(wèn)卷的方式，邀請(qǐng)專家對(duì)構(gòu)建的護(hù)理人才分層評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選和修正，在對(duì)信息進(jìn)行整理和統(tǒng)計(jì)后以匿名形式向評(píng)審專家提供反饋，經(jīng)過(guò)數(shù)輪意見(jiàn)征詢和交流，最終獲得具有統(tǒng)計(jì)意義的專家集體評(píng)估結(jié)果，為人才的培養(yǎng)、評(píng)價(jià)和晉升提供量化依據(jù)。德?tīng)柗品ǔ浞职l(fā)揮專家作用，提高決策的科學(xué)性，避免專家受會(huì)議、權(quán)威等因素影響，專家能夠深入思考問(wèn)題并反饋問(wèn)題，簡(jiǎn)單易行，費(fèi)用較低，預(yù)測(cè)結(jié)果一般較為準(zhǔn)確。但不足之處是過(guò)程一般花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，專家知識(shí)局限可能帶有專業(yè)局限或偏見(jiàn)，結(jié)果也可能不穩(wěn)定、不集中等。

2.2定量指標(biāo)評(píng)價(jià)法

定量指標(biāo)評(píng)價(jià)法以文獻(xiàn)計(jì)量法為典型代表，主要是基于科技人才的科研活動(dòng)數(shù)據(jù)，應(yīng)用定量分析方法為人才評(píng)價(jià)提供數(shù)據(jù)參考。文獻(xiàn)計(jì)量法通過(guò)將一系列文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)應(yīng)用于人才評(píng)價(jià)過(guò)程，以量化的方式評(píng)估人才的學(xué)術(shù)水平和影響力［20］。例如：綜合考慮學(xué)者的發(fā)文與被引現(xiàn)象，將h指數(shù)引入人才評(píng)價(jià)作為評(píng)價(jià)其個(gè)人績(jī)效的量化指標(biāo)［21］。同時(shí)鑒于h指數(shù)在低發(fā)文、高引用、學(xué)者活躍度等方面的評(píng)價(jià)缺陷，有學(xué)者相繼提出了一系列改進(jìn)指標(biāo)，如融合學(xué)者活躍度的Ht指數(shù)［22］、融合平均引用率和基于影響因子的pi指數(shù)［23］、考慮作者基本數(shù)據(jù)和貢獻(xiàn)度的RAC指數(shù)［24］等研究方法。但定量數(shù)據(jù)的絕對(duì)化會(huì)造成被評(píng)價(jià)者追求數(shù)據(jù)甚至制造數(shù)據(jù)的后果。實(shí)踐中，以成果為導(dǎo)向的文獻(xiàn)計(jì)量法可能促使科技人才傾向于追求論文發(fā)表數(shù)量，而急功近利的趨勢(shì)會(huì)對(duì)科技人才的培養(yǎng)和發(fā)展環(huán)境造成極大的負(fù)面效應(yīng)。因此在大多數(shù)科技人才評(píng)價(jià)的應(yīng)用場(chǎng)景中，往往是將定性評(píng)價(jià)與定量評(píng)價(jià)相結(jié)合。

2.3綜合評(píng)價(jià)法

綜合評(píng)價(jià)法依據(jù)評(píng)價(jià)目的，首先對(duì)相關(guān)事物或現(xiàn)象的影響因素進(jìn)行細(xì)化和分解，分層次構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，之后根據(jù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源和重要性進(jìn)行賦值和權(quán)重系數(shù)的設(shè)定，利用綜合評(píng)價(jià)模型計(jì)算綜合得分，以此作為排序和評(píng)價(jià)的依據(jù)。其中，指標(biāo)賦值和指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定構(gòu)成綜合評(píng)價(jià)方法的兩大內(nèi)容［25］。綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)法主要有層次分析法、熵值法、因子分析法、基于熵權(quán)的TOPSIS法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等，另外還有利用多種方法進(jìn)行的綜合評(píng)估［26］。

2.3.1層次分析法

層次分析法（analytichierarchyprocess，簡(jiǎn)稱AHP）應(yīng)用于科技人才評(píng)價(jià)中，能夠合理制定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)一步提升人才評(píng)價(jià)的科學(xué)性以及合理性。其基本特點(diǎn)是將定性與定量相結(jié)合，通過(guò)賦值手段將主觀評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)，并采用科學(xué)的方法進(jìn)行綜合分析［27］。首先提出層次分析法的是美國(guó)學(xué)者SAATY等［28］，他們將綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)分解為不同層次，每個(gè)層次包含若干組成要素，根據(jù)9級(jí)標(biāo)度判斷下層各指標(biāo)對(duì)上層指標(biāo)的影響程度，通過(guò)將各層次不同要素中的指標(biāo)進(jìn)行兩兩重要性對(duì)比，得出指標(biāo)間的相對(duì)重要程度［29］，再通過(guò)矩陣運(yùn)算得到各指標(biāo)權(quán)重。國(guó)內(nèi)在早期科技人才評(píng)價(jià)采用層次分析法（AHP）的研究中，通過(guò)定量評(píng)估各層級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性，得到兩兩比較的判斷矩陣，利用數(shù)學(xué)方法對(duì)各因素進(jìn)行層次化排序，計(jì)算出綜合評(píng)估指標(biāo)值，最終對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序分析，為決策提供輔助［30］。

假設(shè)科技人才綜合評(píng)估指標(biāo)為W={w1，w2，…，wn}，對(duì)應(yīng)的權(quán)重為pi。若兩兩比較指標(biāo)的重要程度，得到判斷矩陣A=［aij］n×n，則使用AHP計(jì)算pi的方法有以下5種。

1）和法：pi=1n∑nj=1[DD）]

aij∑nk=1[DD）]akj，i=1，2，…，n

。

2）根法：

pi=∑nj=1[DD）]aij1n

/

∑nk=1[DD）]

∑nj=1[DD）]aij

1n，i，j=1，2，…，n。

3）特征根法：求A的最大特征根并求相應(yīng)的特征向量，將特征向量單位化即可得到pi。

4）對(duì)數(shù)最小乘法：用擬合方法確定權(quán)重向量p=

（p1，p2，…，pn）T，

f（p）=∑[DD（X]1≤ilt;j≤n[DD）][JB（［]logaij-logpipj[JB））][JB）］]2為最小。

5）最小乘法：求向量p

=（p1，p2，…，pn）T，使

f（p）=∑[DD（X]1≤ilt;j≤n[DD）][JB（［]aij-

pipj[JB））][JB）］]2為最小

，從而可以計(jì)算綜合評(píng)估指標(biāo)

W=∑ni=1[DD）]piWi。

用同樣的方法可以得到

Wi=∑m（i）j=1[DD）]pijWij

。依此類推，可以得到

Wij=∑l（i，j）k=1[DD）]pijkWijk

。若Wij是最低層指標(biāo)，則Wijk可以采用問(wèn)卷或調(diào)查的方法得到。

2.3.2熵值法

1854年，德國(guó)科學(xué)家首先提出了熵的概念，用來(lái)度量體系的混亂程度，后來(lái)又引入了信息論，廣泛應(yīng)用于工程技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域。熵值法是一種基于信息論中熵概念進(jìn)行權(quán)重分配的方法，常用于多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中。在信息論中，往往信息量越小，不確定性就越大，熵也就越大；信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小。通過(guò)計(jì)算熵值，可以判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性以及某個(gè)指標(biāo)的離散程度。蘭艷章等［31］利用熵值法建立了企業(yè)多層次人才甄選評(píng)價(jià)模型，通過(guò)充分利用被評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)信息，避免權(quán)重計(jì)算過(guò)程中人為主觀因素的影響，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和可靠性。左黎明等［32］基于熵值法構(gòu)建了復(fù)合型網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)戰(zhàn)人才能力評(píng)價(jià)體系，為網(wǎng)絡(luò)安全人才的培養(yǎng)和選拔提供了有效的參考依據(jù)。利用熵值法來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度時(shí)，其模型具體步驟如下。

1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：假設(shè)有n個(gè)樣本，共有m個(gè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，則xij表示第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)值（i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m）。為了避免數(shù)據(jù)樣本的兩級(jí)干擾，采用最大最小標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)正向數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

x′ij=xij-min（xj）max（xj）-min（xj）。

對(duì)于逆向指標(biāo)，可以直接取原逆向指標(biāo)的倒數(shù)，將其轉(zhuǎn)換成正向指標(biāo)。

2）計(jì)算信息熵：

Ej=-1lnn∑ni=1[DD）]PijlnPij。

3）計(jì)算權(quán)重：wj=1-Ejm-∑Ej，0lt;jlt;m。

4）計(jì)算綜合評(píng)價(jià)結(jié)果：R=∑mj=1[DD）]wjxij。

2.3.3因子分析法

作為一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，因子分析法在運(yùn)用中不需要關(guān)注指標(biāo)間的相關(guān)重疊性，避免主觀賦權(quán)，評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)和精確，在人才評(píng)價(jià)中發(fā)揮著重要作用。郭婷等［33］在農(nóng)業(yè)科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建完成之后，利用因子分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理和優(yōu)化篩選，確立了更加精準(zhǔn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。李良成等［34］基于相關(guān)年鑒數(shù)據(jù)，利用因子分析法提取主要因子，構(gòu)建創(chuàng)新型科技人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型，選取創(chuàng)新型科技人才資源、人才投入、人才績(jī)效和人才環(huán)境4個(gè)二級(jí)指標(biāo)及27個(gè)三級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建了創(chuàng)新型科技人才競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

IC=0.35476L+0.29196M+0.27839N。

式中：IC為創(chuàng)新型科技人才競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)；L為資源及投入因子相對(duì)值；M為環(huán)境因子相對(duì)值；N為效能因子相對(duì)值。其中：

L=∑10j=1[DD）]β1，jX1，j

∑10j=1[DD）]β1，j，

∑10j=1[DD）]β1，j=8.839;

M=∑8j=1[DD）]β2，jX2，j

∑8j=1[DD）]β2，j，

∑8j=1[DD）]β2，j=6.384;

N=∑9j=1[DD）]β3，jX3，j

∑9j=1[DD）]β3，j，

∑9j=1[DD）]β3，j=6.949。

2.3.4基于熵權(quán)的TOPSIS法

TOPSIS法（techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution）又稱逼近理想解排序法，國(guó)內(nèi)常簡(jiǎn)稱為優(yōu)劣解距離法，是一種適用于根據(jù)多項(xiàng)指標(biāo)、對(duì)多個(gè)方案進(jìn)行比較選擇的分析方法，可以依據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣排名進(jìn)行決策［35］?；陟貦?quán)的TOPSIS模型是將熵權(quán)法與TOPSIS法相結(jié)合，通過(guò)熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重，再采用TOPSIS法對(duì)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行定量判斷，評(píng)價(jià)出樣本的價(jià)值大小，進(jìn)而進(jìn)行排名并決策。國(guó)內(nèi)學(xué)者王馨等［36］采用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重，運(yùn)用TOPSIS法評(píng)價(jià)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值，建立了一套企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)體系。李樂(lè)泉等［37］結(jié)合中國(guó)種業(yè)科技創(chuàng)新人才信息數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于熵權(quán)的TOPSIS模型，得出同一種業(yè)領(lǐng)域科技創(chuàng)新人才的相對(duì)排名，對(duì)種業(yè)科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍的建設(shè)具有重要作用。其基本步驟如下。

1）建立初始評(píng)價(jià)矩陣：假設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象有m個(gè)，每個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)有n個(gè)，則構(gòu)建初始評(píng)價(jià)矩陣為

X=［xij］m×n。

2）標(biāo)準(zhǔn)化處理：

X′=（x′ij）m×n，其中：

x′ij=xijxmax，xmax

為同一指標(biāo)的最大值。

3）計(jì)算信息熵：

Hj=-k∑ni=1[DD）]Pij×lnPij，

其中：Pij=

x′ij∑mi=1[DD）]x′ij，k

=1lnm。

4）確定指標(biāo)權(quán)重：

Wj=1-Hj∑nj=1[DD）]（1-Hj）。

5）構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣：

R=［rij］m×n，其中：

rij=Wj×xj。

6）確定最優(yōu)解和最劣解：

S+j=max（r1j，r2j，…，rnj）;

S-j=min（r1j，r2j，…，rnj）。

7）計(jì)算理想解和負(fù)理想解的歐氏空間距離：

sep+i=

[KF（]∑nj=1[DD）]（S+j-rij）2[KF）];

sep-i=[KF（]

∑nj=1[DD）]（S-j-rij）2[KF）]。

8）計(jì)算評(píng)價(jià)指數(shù)：

Ci=sep-i

seo+i+sep-i。

評(píng)價(jià)對(duì)象的排序基于其相對(duì)接近度的大小。相對(duì)接近度越大，對(duì)象的排序越靠前，相應(yīng)的評(píng)價(jià)指數(shù)越大，表明該評(píng)價(jià)對(duì)象的表現(xiàn)越優(yōu)秀。

2.3.5模糊綜合評(píng)價(jià)法

綜合模糊評(píng)價(jià)法基于模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論，將定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量分析，依托模糊集合理論，從多個(gè)影響因子對(duì)受限對(duì)象進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，有效應(yīng)對(duì)各種不確定性問(wèn)題［38］。ＭOSER等［39］認(rèn)為科技人才評(píng)價(jià)體系應(yīng)涵蓋6種個(gè)人素質(zhì)和10種認(rèn)知能力。喬卿［40］建立了包含工作態(tài)度、工作能力、工作數(shù)量、工作業(yè)績(jī)4個(gè)維度的指標(biāo)體系，利用模糊綜合評(píng)價(jià)法將主觀評(píng)價(jià)量化，并通過(guò)對(duì)模糊判斷矩陣和因素權(quán)重進(jìn)行模糊運(yùn)算及歸一化處理，最終獲得綜合的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果。以“工作能力”指標(biāo)為例，具體過(guò)程如下。

1）確定科技人才評(píng)價(jià)要素集，得出指標(biāo)層因子集合U2，U2={u21，u22，u23，u24，u25，u26}={科研能力，知識(shí)更新能力，解決實(shí)際問(wèn)題能力，團(tuán)隊(duì)能力，管理和組織能力，市場(chǎng)營(yíng)銷與拓展能力}。

2）確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重矩陣，由每位專家給每一個(gè)u2k確定其權(quán)重a2k且滿足：

∑6k=1[DD）]a2k=1，（0≤a2k≤1）。

3）建立評(píng)價(jià)等級(jí)集V，將所有指標(biāo)分為4個(gè)等級(jí)，記為V=（優(yōu)秀、良好、中等、較差），相應(yīng)級(jí)別值的列向量文本設(shè)置為C=（c1，c2，c3，c4）T=（100，80，60，40）T。

4）選取20名專家對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行單因素評(píng)價(jià)，∑4j=1[DD）]T2j=20，

模糊矩陣R=[JB（|]

0.1，0.5，0.4，0

0.2，0.3，0.5，0

0.1，0.3，0.4，0.2

0，0.1，0.6，0.3

0，0.1，0.5，0.3

0.1，0.3，0.3，0.3。

5）模糊矩陣變換：

B=A*R=

（0.215，0.21，0.17，0.125，0.15，0.13）=

（0.0935，0.303，0.448，0.1555）

[JB（|]

0.1，0.5，0.4，0

0.2，0.3，0.5，0

0.1，0.3，0.4，0.2

0，0.1，0.6，0.3

0，0.1，0.5，0.3

0.1，0.3，0.3，0.3。

6）計(jì)算該科技人員模糊綜合評(píng)分值，H=（0.0935，0.303，0.448，0.1555）×（100，80，60，40）。

2.3.6綜合評(píng)價(jià)法分析

綜合相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，科技人才評(píng)價(jià)作為典型的多準(zhǔn)則決策問(wèn)題，其關(guān)鍵和難點(diǎn)在于準(zhǔn)則的確定、權(quán)重的計(jì)算和評(píng)價(jià)方法的選擇［41］。不同評(píng)價(jià)方法有著各自的特點(diǎn)。例如：AHP層次分析法將決策者的主觀判斷與政策經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)入模型進(jìn)行量化處理，其局限性在于只能在給定的策略中尋找最優(yōu)解，不能給出新的策略，同時(shí)指標(biāo)體系需要有專家系統(tǒng)的支持；熵值法具有客觀性、廣適性、簡(jiǎn)便性以及靈敏性的特點(diǎn)，其局限性在于對(duì)指標(biāo)的數(shù)量和數(shù)據(jù)的質(zhì)量有一定的要求，指標(biāo)數(shù)量過(guò)多或數(shù)據(jù)質(zhì)量較差會(huì)導(dǎo)致熵值法的計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確，同時(shí)不適用于對(duì)變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模；因子分析法使大量數(shù)據(jù)分析過(guò)程簡(jiǎn)便化，但對(duì)于調(diào)查表的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)量和成分也有很高要求，操作中需要先檢測(cè)數(shù)據(jù)是否可行；TOPSIS法能夠同時(shí)考慮多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，有助于全面評(píng)估備選方案的優(yōu)劣，其不足之處是只能對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序，不能分檔管理；模糊評(píng)價(jià)法運(yùn)用精確的數(shù)值技術(shù)處理模糊評(píng)價(jià)對(duì)象，使原本以模糊性資料呈現(xiàn)的信息得到量化評(píng)價(jià)，但對(duì)指標(biāo)權(quán)重向量的確定主觀性較強(qiáng)，且當(dāng)指標(biāo)集較大時(shí)易出現(xiàn)評(píng)判偏差。在實(shí)際評(píng)價(jià)過(guò)程中，層次分析法和熵值法等主要應(yīng)用于指標(biāo)權(quán)重的賦值，而因子分析法則主要應(yīng)用于指標(biāo)的權(quán)重分配和篩選過(guò)程，TOPSIS法和模糊綜合評(píng)價(jià)法通常會(huì)與其他分析方法綜合使用，應(yīng)用于實(shí)證分析。

當(dāng)前，多元評(píng)價(jià)方法的運(yùn)用拓展了科技人才評(píng)價(jià)研究的手段?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)通常不會(huì)依賴單一的評(píng)價(jià)方法，而是采用多種評(píng)價(jià)工具和技術(shù)的組合。例如：鄭展等［42］結(jié)合定量與定性分析構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法和德?tīng)柗品ù_定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；邢明強(qiáng)等［43］借助層次分析法，從個(gè)人因素、組織因素和社會(huì)因素3個(gè)層面出發(fā)，構(gòu)建了科技人才創(chuàng)新的激勵(lì)指標(biāo)體系，以此為依據(jù)計(jì)算不同指標(biāo)權(quán)重，并采用模糊綜合評(píng)價(jià)法綜合各激勵(lì)因素的得分，確定最終的科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；王雪梅［44］利用模糊層次分析法和逼近理想解排序法，提出創(chuàng)新型科技人才分類評(píng)價(jià)方法，并以2019年北京市科技新星計(jì)劃的生物醫(yī)藥領(lǐng)域申報(bào)者為研究對(duì)象進(jìn)行了實(shí)證分析。

3科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是將多個(gè)維度的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合，建立科學(xué)、合理、客觀的權(quán)重分配方法和綜合評(píng)價(jià)模型，所含指標(biāo)應(yīng)全面覆蓋科技人才的多個(gè)維度和能力。不同的科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系有不同的理論模型作為支撐。近年來(lái)科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究多以勝任力模型，或勝任力模型與知識(shí)價(jià)值模型、結(jié)構(gòu)特征模型相結(jié)合為基礎(chǔ)［45］，進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)，構(gòu)建多元多維的人才評(píng)價(jià)指標(biāo)[46-47]。勝任力模型這一概念由哈佛大學(xué)McClelland教授首次提出，是指完成某一特定任務(wù)或角色所需的綜合資質(zhì)，包括知識(shí)、能力和個(gè)性特征等勝任因素。目前研究中，基于不同角度和研究方法構(gòu)建的勝任力模型，最具代表性和影響力的是Spencer冰山模型。該模型通過(guò)冰山的比喻，以海平面為“基準(zhǔn)”將勝任力分為2部分，海平面之上的部分象征易于觀察的顯性勝任力，而海平面之下的部分則代表不易察覺(jué)的隱性勝任力。顯性勝任力可以直接識(shí)別和測(cè)量，包括知識(shí)和技能等；隱形勝任力不易直接識(shí)別和測(cè)量，包括社會(huì)角色、自我概念、特質(zhì)、動(dòng)機(jī)等［48］。在人才評(píng)價(jià)實(shí)踐中，冰山模型為人才素質(zhì)測(cè)評(píng)提供了重要依據(jù)。劉亞靜等［49］基于冰山模型的6個(gè)要素，根據(jù)高層次科技人才的素質(zhì)特征確定準(zhǔn)則層，分別對(duì)應(yīng)8個(gè)子準(zhǔn)則層和28個(gè)指標(biāo)層，使其盡可能全面涵蓋高層次科技人才的多方面素質(zhì)，構(gòu)建了高層次科技人才多元評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；王璐瑤等［50］基于戰(zhàn)略科技人才使命及社會(huì)角色的定位，結(jié)合冰山模型從專業(yè)技能素質(zhì)、核心能力素質(zhì)、國(guó)家民族意識(shí)以及宏觀戰(zhàn)略思維4個(gè)維度構(gòu)建了戰(zhàn)略科技人才勝任力模型；STOJKOV等［51］對(duì)作為人才評(píng)價(jià)理論基礎(chǔ)和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)合理性進(jìn)行了驗(yàn)證。

作為由多個(gè)相互關(guān)聯(lián)要素組成的有機(jī)系統(tǒng)，科技人才評(píng)價(jià)體系是一個(gè)多維度多層次的綜合性體系。其中評(píng)價(jià)指標(biāo)是構(gòu)建科技人才評(píng)價(jià)體系的關(guān)鍵要素，包含可量化及可定性的指標(biāo)，不同指標(biāo)都有各自相應(yīng)的定義、權(quán)重、賦值方法和評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)的系統(tǒng)性、相對(duì)性和動(dòng)態(tài)性決定其有著明確的應(yīng)用范圍，建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)針對(duì)于特定的群體范圍和特定的時(shí)間段。針對(duì)科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了大量研究，從不同維度進(jìn)行多元化設(shè)計(jì)，如表1所示。

基于以上研究可以看出，一級(jí)指標(biāo)在設(shè)計(jì)上可概括為基本素質(zhì)和基本能力2大類型[59]，相關(guān)文獻(xiàn)充分考慮了《關(guān)于開(kāi)展科技人才評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)的工作方案》中所指出的“要把品德作為科技人才評(píng)價(jià)首要內(nèi)容”的要求，在基本素質(zhì)方面均包含對(duì)科技人才道德品質(zhì)或職業(yè)道德的考察。在二級(jí)指標(biāo)的設(shè)計(jì)上，突出了內(nèi)在激勵(lì)的人才發(fā)展指標(biāo)和外生激勵(lì)的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)2個(gè)維度，以業(yè)績(jī)、貢獻(xiàn)為導(dǎo)向，能夠體現(xiàn)評(píng)價(jià)的公平公正，從而調(diào)動(dòng)科技人才的創(chuàng)新積極性，激勵(lì)引導(dǎo)科技人才的良性發(fā)展。在指標(biāo)的選取方面，研究中存在的主要問(wèn)題一方面是指標(biāo)設(shè)計(jì)的分層不夠清晰，下層指標(biāo)對(duì)上層指標(biāo)的詮釋程度不夠，在指標(biāo)的細(xì)化方面存在不足；另一方面是在細(xì)化指標(biāo)時(shí)，很多指標(biāo)在實(shí)際中的操作性不強(qiáng)，指標(biāo)值不易獲取，一些指標(biāo)值獲取后不便于量化和比較。

4研究展望

當(dāng)前，科技體制機(jī)制的全面深化改革正在穩(wěn)步推進(jìn)，改革的深入要求加快健全和完善符合科研活動(dòng)規(guī)律的分類評(píng)價(jià)體系和考核機(jī)制。通過(guò)對(duì)科技人才評(píng)價(jià)文獻(xiàn)的梳理和研究，結(jié)合當(dāng)前形勢(shì)與政策，筆者認(rèn)為對(duì)科技人才評(píng)價(jià)研究今后應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面。

4.1進(jìn)一步加強(qiáng)評(píng)價(jià)對(duì)象的分層分類分時(shí)研究

黨的二十大報(bào)告和中央人才工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)了加快建設(shè)國(guó)家戰(zhàn)略人才力量的重要性，對(duì)于培養(yǎng)造就戰(zhàn)略科學(xué)家、一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、青年科技人才、卓越工程師和高技能人才提出了要求。作為科技人才發(fā)展的“指揮棒”，科技人才評(píng)價(jià)具有極強(qiáng)的導(dǎo)向和示范作用。評(píng)價(jià)實(shí)踐中“分層分類分時(shí)”落實(shí)不夠，會(huì)導(dǎo)致人才評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)存在偏差，甚至引發(fā)成果導(dǎo)向的“四唯”問(wèn)題。所以要積極探索高中低不同層次人才、從事不同類型科技實(shí)踐活動(dòng)人才、處于不同成長(zhǎng)階段人才的特點(diǎn)與需求，堅(jiān)持系統(tǒng)思維，構(gòu)建和完善科學(xué)化、精細(xì)化、規(guī)范化的科技人才分類評(píng)價(jià)體系。要加強(qiáng)對(duì)人才評(píng)價(jià)科學(xué)分類的理論支撐，統(tǒng)籌好分類準(zhǔn)確性、分類力度、分類可行性等多種因素［60］。根據(jù)不同的研究目的和現(xiàn)有的分類視角，結(jié)合橫向與縱向分類標(biāo)準(zhǔn)，開(kāi)展更為精細(xì)的人才分類評(píng)價(jià)研究。例如，除了按職業(yè)屬性對(duì)人才進(jìn)行分類外，不同成長(zhǎng)階段中科技人才的目標(biāo)和需求不同，直接導(dǎo)致他們所接受的激勵(lì)點(diǎn)是不同的［61］，因此要按照科技人才的發(fā)展規(guī)律和成長(zhǎng)階段細(xì)化對(duì)人才的分類。

4.2進(jìn)一步注重科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)的價(jià)值導(dǎo)向研究

科技人才是支撐中國(guó)高水平科技自立自強(qiáng)的重要力量。《關(guān)于開(kāi)展科技人才評(píng)價(jià)試點(diǎn)的工作方案》強(qiáng)調(diào)科技人才評(píng)價(jià)應(yīng)突出國(guó)家使命導(dǎo)向，把“國(guó)家重大攻關(guān)任務(wù)”納入創(chuàng)新活動(dòng)類型，突出強(qiáng)調(diào)評(píng)價(jià)科技人才承擔(dān)國(guó)家重大任務(wù)成效的重要性。現(xiàn)行的評(píng)價(jià)體系研究與實(shí)踐盡管多數(shù)采取了“一票否決+按等級(jí)評(píng)分”的方式，對(duì)于“職業(yè)操守”“道德底線”“誠(chéng)信記錄”等項(xiàng)采取一票否決制，但在評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法上仍然更多體現(xiàn)出對(duì)個(gè)人能力和業(yè)績(jī)的評(píng)價(jià)導(dǎo)向，對(duì)國(guó)家使命承擔(dān)的評(píng)價(jià)權(quán)重占比較低，與相關(guān)要求不匹配。因此，科技人才評(píng)價(jià)應(yīng)將價(jià)值導(dǎo)向放到首要位置，突出國(guó)家使命導(dǎo)向，建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)體現(xiàn)對(duì)國(guó)家安全的支持、關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，以及對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展重大問(wèn)題的解決能力。此外，建立科學(xué)合理、各有側(cè)重的科技人才評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)基礎(chǔ)研究類人才突出原創(chuàng)及價(jià)值導(dǎo)向，在評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)上重點(diǎn)突出人才的原創(chuàng)性貢獻(xiàn)、學(xué)術(shù)影響力和研究能力等；對(duì)應(yīng)用研究和成果轉(zhuǎn)化類人才，突出技術(shù)突破和產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)導(dǎo)向，在評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)上重點(diǎn)突出其在技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新與綜合應(yīng)用能力，考慮成果的市場(chǎng)價(jià)值、應(yīng)用實(shí)效以及對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)步的貢獻(xiàn)度等。

4.3注重?cái)?shù)字化技術(shù)在科技人才評(píng)價(jià)中的深化應(yīng)用

在科技人才評(píng)價(jià)領(lǐng)域，諸如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈和人工智能等技術(shù)已經(jīng)取得了初步的應(yīng)用成果。未來(lái)應(yīng)致力于進(jìn)一步探索和強(qiáng)化這些技術(shù)在人才評(píng)價(jià)領(lǐng)域的應(yīng)用研究。第一，發(fā)展綜合性科技人才數(shù)據(jù)平臺(tái)。通過(guò)開(kāi)發(fā)全面整合的人才數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯聚來(lái)自政府、商業(yè)活動(dòng)和信息系統(tǒng)的更多數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的持續(xù)服務(wù)。在該平臺(tái)采用創(chuàng)新的可視化工具來(lái)呈現(xiàn)人才數(shù)據(jù)，突出科技人才的核心特質(zhì)，為科技人才管理提供堅(jiān)實(shí)的決策支持。第二，構(gòu)建動(dòng)態(tài)反饋與評(píng)價(jià)體系。為了提升科技人才評(píng)價(jià)體系的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，基于大數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)測(cè)建立一個(gè)包含“監(jiān)測(cè)—反饋—評(píng)價(jià)”3個(gè)環(huán)節(jié)的循環(huán)體系，增強(qiáng)定量評(píng)價(jià)的診斷能力，確?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)體系能夠迅速適應(yīng)市場(chǎng)和技術(shù)的演進(jìn)，實(shí)現(xiàn)不斷自我完善。第三，開(kāi)發(fā)特色化的科技人才服務(wù)系統(tǒng)。通過(guò)開(kāi)發(fā)與特定區(qū)域、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)特色和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)相結(jié)合的科技人才服務(wù)系統(tǒng)，持續(xù)追蹤科技人才的成長(zhǎng)軌跡、發(fā)展情況、成果產(chǎn)出以及需求變化，通過(guò)動(dòng)態(tài)分析，構(gòu)建特色化的人才地圖，明確科技人才發(fā)展的具體需求和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，為凝聚科技人才的吸引力和聚合度提供科學(xué)決策依據(jù)。

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收稿日期：2024-01-05；修回日期：2024-06-17；責(zé)任編輯：張士瑩

基金項(xiàng)目：

全國(guó)教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃課題（BDA220037）；人才強(qiáng)冀工程重點(diǎn)人才項(xiàng)目（冀才〔2020〕2號(hào)）

第一作者簡(jiǎn)介：

李慶波（1979-），男，河北南和人，副研究員，碩士，主要從事高等教育管理方面的研究。

E-mail：lqb2003@126.com

李慶波，徐永贊，朱鵬舉.

科技人才評(píng)價(jià)研究綜述

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LIQingbo，XUYongzan，ZHUPengju.

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