情报视角下的高端人才评价体系构建及实证研究

胥彦玲 袁汝兵 王健美(北京市科学技术情报研究所，北京 100032)

人才尤其是高端人才是现代社会国家竞争、城市竞争的核心要素，实现中国梦，关键在人才。《国务院关于强化实施创新驱动发展战略 进一步推进大众创业万众创新深入发展的意见》提出，要着力激发专业技术人才、高技能人才等的创造潜能。党的十九大报告亦指出，人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。近年来，围绕大众创业万众创新发展的需要，我国采取了一系列措施培养和引进高端人才，如“海聚工程”、“高聚工程”、“百千万人才工程”等等，但由于对高端人才评判标准的不统一及其特征信息获取的难度，难以建立有效的事前遴选和事后验收的评价体系，使得高端人才培养引进政策措施见效不大。

国外发达国家科技人才的竞争性选拔评价相对比较成熟[1-2]，而我国传统的人才遴选评价方法通常为专家推荐的方法，但该方法产生的结果往往具有主观判断强于客观性、人才遴选范围较窄等特点，其推荐的人才与用人机构的实际匹配度不高。近年来也有一些学者针对人才评价建立了自己的评价体系，但大都是针对人才自身的素质开展的评价[3-5]，涉及人才的社会地位和社会影响力方面的指标研究较少，评价维度相对比较单一，评价结果难以满足当前社会发展的人才需求。情报从本质上讲是特定用户在特定时间解决特定问题需要的数据、信息和知识[6]。情报学则是借助于特定的技术手段和媒介研究情报活动及其规律的一门学科。借助于情报学能够相对准确、全面地获得高端人才的特征信息，通过建立科学合理的指标体系统一对高端人才的认识，从而有效地对人才进行评价，为人才的选拔提供有价值的参考。目前，关于高端人才的评判标准还没有统一的认识。本研究根据当前国家双创背景下对高端人才的需求现状，结合高技能人才的概念，对“高端人才”定义为：在自己涉猎的领域有深厚的理论知识，有丰富的工作实践经验，有较强的自主研发能力和开拓能力，在领域内能有较强的影响力和引领力，能够带领团队给企业带来经济收益的人。本研究在探讨情报研究对人才评价重要性的基础上，立足情报研究的视角，构建了高端人才评价体系，并将其应用于“先导材料”领域高端人才的评价中对其科学合理性进行了验证，以期为高端人才的选拨使用提供一种科学可靠、客观公平的遴选方法。

1 情报研究在人才评价中的重要性

情报学研究是针对特定对象所开展的有计划、有目的的包含收集、整理、加工和分析全过程的情报活动。基本领域有跟踪研究、预测研究、评价研究和比较研究几个方面[7-9]，基本流程见图1。主要方法有资料调研法、专家咨询法、文献计量法和专利分析法。情报研究在人才评价过程中起着不可忽视的重要作用。

图1 情报研究的基本流程

1.1 情报研究能够确保人才评价体系的科学合理性

由于人才具有流动性和可变性，对人物科学的评价是一项全面系统的过程，需要对人物信息进行动态的、全面的跟踪监测和系统分析，了解与人才相关的全部属性才能给出科学合理的评价。而情报研究中的跟踪研究便是针对研究对象的特征信息开展的多维度、全方位、动态信息的跟踪分析，能够确保人才评价体系构建的全面化。同时，经过专业情报分析工具和情报分析人员分析处理后的指标，大大降低了人才评价过程中信息量过多、信息冗余等困难，保证了人才评价体系的科学合理性和可行性。

1.2 情报研究很好地解决了人才的动态评价难的问题

人才是流动的、可变的，通常的评价方法多为针对人的学术能力开展的定性或定量的评价，是某一时间点上的评价，而该时间点之后的人才变化特点无法进一步跟踪，对于可变化的人才来讲，这样的评价结果效度较弱。而情报研究则能够对人才的整个成长历程进行跟踪分析，可开展人才发展趋势的预测分析，很好地解决了人才动态评价难的问题。

1.3 情报研究使人才评价更具有针对性

人才评价的最终目的就是要满足不同单位对人才的需求，而不同单位、不同岗位对人的需求则不尽相同。情报研究可以针对不同用人单位的需求，通过广泛搜集同行业、同领域相似类型的人才的相关信息进行评价分析和比较分析，分析拟选人才的优劣势，然后从中选出最优的、最适合用人单位需求的人才，确保选才的针对性，满足不同用人单位个性化的需求。

1.4 大数据环境下的情报学可以提高人才选拔的质量和效率

人才匮乏、特别是高端人才的匮乏是当前我国企业面临的普遍问题。随着大数据时代的到来，虽然丰富了用人单位获取人才的特征数据，但数据的可靠性难以保障，如何从泛滥的特征数据中准确判断出合适的人才亦比较困难。情报学则能够帮助人们充分利用信息技术和手段，从众多的人才特征数据中获取有效的人才信息，通过建立合理的人才评价体系，帮助人们在泛滥的信息中迅速获取有用的、更好更多的人才资源，提高人才选拔的质量和效率。

2 情报研究视角下高端人才评价体系构建

2.1 基本思路

基于情报研究的基本流程,以“高端人才评价”为研究的对象，运用文献计量法和情报搜集分析法，建立了图2所示的高端人才评价基本思路。

图2 基于情报研究的高端人才评价基本思路

2.2 高端人才评价指标体系构建

2.2.1 指标体系构建原则

建立科学、可靠的量化指标体系是评价高端人才的核心内容，是关系到评价结果是否可信的关键因素。基于对高端人才的界定，构建科学合理的高端人才评价指标体系应遵循客观公平性、科学性和高层次的基本原则。

1)客观公平性原则。客观公平原则是人才评价最重要的原则，用人单位只有通过客观公平的方式选出来的人才才是单位真正需要的人才。由于不同行业、不同人才培养单位对人才的职称、社会价值等的评定和认可标准不同，而社会也缺乏对不同价值等级人才的统一认识标准，使得传统的专家、领导推荐人才的方法难免存在主观片面性，使得人才的选拔不客观、不公平，选出来的人才未必是用人单位真正需要的人。而基于情报研究的人才评价体系是基于拟评价人才所具有的客观信息数据而开展的评价，评价标准相对统一，没有任何主观臆断，故而具有客观公平性。

2)科学性原则。评价指标体系的科学性是衡量人才评价体系是否科学有效的重要标志，直接影响着人才评价的效度和信度[10]。评价指标体系的构建是一个系统工程，必须要根据高端人才评价的目标，在充分考虑数据可获得性的前提下，保证指标体系能够全面真实地反映出高端人才的基本特征，才能够做出正确有效的评价，才能确保评价结果的可靠性和有效性。因此，人才评价指标体系的构建应遵循科学性原则。

3)高层次原则。由于高端人才是拥有深厚的理论知识、丰富的实践经验、较强的自主研发能力，具有较强的影响力和引领力的人，故而在指标体系的构建中，一定要凸显出人才的高层次，即学术能力强、研究领域社会地位高、知名度广等。

2.2.2 指标体系构建

按照上述原则及本研究对高端人才的界定，高端人才一定是用人单位需要的核心人才，是要发挥人才种核效应的。故而应具备如下特质：1)很强的学术能力。学术能力能够反映出人才的理论知识基础积累和自主研发能力；2)广泛的学术影响力。学术影响力能够体现出人才的学术地位和核心竞争力，能够使企业的核心技术处于引领地位，是企业选人用人首要考虑的因素；3)较高的社会活跃度。优秀科研成果的产生不能只靠单个人来完成，而是要靠一个团队或多个团队来完成。人才的社会活跃度越高，说明其建立的社会网络关系越广泛，越容易吸引种群人才结成团队来实现高品质的研究成果，放大人才种核效应。因此，综合考虑高端人才的基本要求，基于情报研究的人才评价基本思路，进一步通过对北京10家高新技术企业高端人才需求类型的调研、开展3次专家座谈会进行头脑风暴、对材料及智能制造行业领域专家对高端人才的认识情况进行咨询等方式，在充分分析人才实际已产生的学术成果、成果影响力和社会地位等情况的基础上，按照高端人才评价指标体系构建的基本原则，即客观公平性、科学性和高层次原则，从学术能力、学术影响力、社会活跃度三个维度构建了包含17个指标的高端人才评价体系(见表1)。其中，学术能力是指进行学术研究的能力，主要通过出版的专著、论文总量、专利数量和技术标准等研究成果来体现；学术影响力是指在其所涉猎研究领域的学术方面产生的影响，从三大高水平的学术成果(SCI、Nature、EI)的数量及其被引情况、专利被引及其转化情况、获奖情况和参加行业内国际学术会议的次数等11个方面来体现；社会活跃度是指对学术领域发展产生积极影响的活跃程度，从在学术圈内的合作网络和在学术社团担任的职务两方面来体现。通过专家打分法对表1中各级指标进行权重赋值，结果见表2所示。

表1 高端人才评价指标体系

表2 高端人才评价指标权重赋值情况

3 实证研究

3.1 高端人才评价体系在“超导材料”领域的应用

为了验证上述高端人才评价体系的科学性和合理性，基于上述高端人才评价体系的构建，运用大数据搜集、文献库检索、情报分析与综合评价法，将其应用于“超导材料”领域国际高端人才的遴选中进行实证检验。首先，以“Superconducting Material”为主题检索词，以“WEB OF SCIENCE”数据库为检索入口进行检索，由于文章偏多，针对用人单位人才竞争性选拔评价的需求目标，本次检索时间段为2000-2017年间的SCI文章，共检索到9 122条文献信息，将其在TDA软件下进行清洗后，获得作者信息数据6 994条。其次，分析在“WEB OF SCIENCE”中发文量较多的前100名专家，对其发文轨迹进行分析，选择发文总量多、年发文量持续性较好(即年发文量间隔较短)、且近五年发文趋势呈递增态势的前30名作者作为评价目标。然后，针对评价目标，除利用SCI、EI、Nature科技文献库、德温特专利库、国际会议文献库、国际标准数据库等文献资源进行调研获取学术能力和学术影响力各指标数据信息外，还利用大数据的手段和情报搜集方法，通过领英、微软学术网、个人主页、材料领域相关奖项公布的社会组织网页等网络资源进行调研，对数据进行补充完善和获取学术社团职务信息；合作强度是基于Web Science检索数据在VOSviewer软件下进行处理获得。由于专利转化情况获取较全面的信息比较困难，故在实证研究中将其忽略掉(在实际选拔人才时，该数据还是可以获取的)。对上述获取的数据信息进行归一化处理之后，采用建立的高端人才评价指标体系对其进行评价。最后，通过领域内专家推荐高端人才名单进行验证。具体评价流程如图3所示。

图3 基于情报研究的“超导材料”领域高端人才评价流程

3.2 结果与验证

通过对各指标信息的检索，对非量化指标，如学术社团职务，按照国际、国内两种类型赋予不同的权重(国际社团占0.6，国内社团占0.4)，以参加社会团体职务的次数进行累加获得个人社会团体职务的量化值；其他指标均按照检索数据为依据。在指标体系构建过程中，为了全面、系统地分析问题，构建了相对较全面的指标，这些指标之间又有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上也会有重叠，为了简化计算的难度，本研究将所有量化指标进行归一化处理后，运用SPSS软件下主成分分析模块对指标进行降维运算，计算结果KMO检验值为0.540，Barlett检验的Sig值小于0，说明处理后的数据适合做因子分析。最终评价结果见表3。

表3 “超导材料”领域高端专家评价结果

2017年10月18日，邀请高能所、北京航天航空大学的5位“材料”领域的专家分别推荐20名高端人才，其中重合9名。将上述评价结果与5位专家推荐的9名高端人才进行对比，其中Hosono,Hideo、Robert J.Cava、Wang,Nan-Lin、Fisk,Zachary和Wen,Hai-Hu 5名高端人才相重合，重合度57%。由于本研究只对30名国际高端人才进行了评价，而专家推荐重合的高端人才也仅9名，遴选的范围有限，故本研究的评价遴选结果重合度达到57%可认为结果较为理想。因此，本研究针对高端人才的评价方法具有一定的科学性和可行性。由于受时间、人力、信息获取渠道以及评价人员判断能力的局限，评价过程无法涵盖所有的科技人员，加之受人才个性化特征的影响，该实证评价结果遴选的范围受到了一定的限制，但遴选的结果是有效的，遴选出来的人确实是“超导材料”

领域内具有较高创造能力和影响力的高端人才。本研究仅仅是提供了一种客观、科学评价高端人才的模式和方法，为避免专家推荐产生的主观臆测的影响，可在扩大人才遴选范围的基础上参考领域专家意见，产生的结果可以作为人才引进、学术交流专家推荐、项目评审专家推荐等选择的参考依据。

4 结 语

基于情报视角的高端人才评价体系是在对高端人才自身所拥有的特征信息进行收集、整理、加工和分析的基础上所构建的一种评价方法，实证研究结果也表明该评价体系具有科学合理性，可作为当前双创背景下高端人才选拔使用的一种基本评价方法，其评价结果可在参考专家意见的基础上，作为人才引进、学术(技术)交流专家推荐、项目评审专家推荐的选择参考依据。但在高端人才的选拔过程中，由于人才需求方对高端人才的认识不同、需求不同，在具体使用中还需针对自己的侧重点对指标体系做相应的调整和进一步的修正完善。由于该方法在使用过程中需要的数据信息量较大，耗时较多，评价人员的判断力对结果的影响较大，故最好由专门从事情报研究的机构和工作人员来开展。