国家人才培养计划绩效评价和动态监测系统设计

2018-10-18□谢晶

中国人事科学 2018年5期

□ 谢晶

一、问题的提出

实施国家人才培养计划是世界各国为加强人才队伍建设﹑加快培养造就高层次创新创业人才所采用的通行的做法。为在新一轮全球产业结构调整中抢占制高点，满足经济发展新常态对加快建设人才强国提出新的更高要求，我国启动了若干专项人才培养计划，先后实施了包括“百千万人才工程” “国家高层次人才特殊支持计划”“创新人才推进计划”“中科院百人计划”等一系列国家和部门层面的人才培养计划，同时各省市区根据本地区经济社会发展需要，也制订和实施了一系列区域人才培养计划。2011年，国家中长期人才规划实施一周年总结评估显示，除国家和部门人才培养计划外，各省区市共组织实施重点人才工程392个。这些计划的制订和实施，对于加强人才队伍建设﹑集聚和培养高层次创新创业人才发挥了重要的引领性作用。但是，随着这些人才培养计划持续推进﹑培养对象数量逐年增加，如何加强对培养对象的考核和跟踪管理？如何检验和评估人才培养计划的实施效果以及如何解决当前计划实施中存在的“重选拔轻管理，重激励轻考核”以及人才“标签化”等问题，越来越紧迫地凸显出来。这些问题已经成为影响和制约计划持续推进的一个瓶颈。

1995年开始实施的“百千万人才工程”，是国内实施最早的国家高层次人才工程之一，经过20多年的实践，初步形成了分层次﹑多渠道﹑自下而上的中青年学术技术领军人才培养工作体系，逐步健全了创新型高层次人才选拔培养机制，对推动国家高层次专业技术人才队伍建设起到了重要的引领作用。2013年印发的《国家百千万人才工程实施方案》提出了加强考核管理和动态跟踪的具体措施，提出要建立健全工程人选考核制度，要根据动态跟踪考核情况。这是“工程”管理实施机制上的重大突破，但尚缺少具体操作办法。为此，本文将以“百千万人才工程”——工程技术人员为例，借鉴标准化评估思路，提出国家人才培养计划绩效评价模型和基于互联网平台的动态监测系统的设计方案。

二、绩效评价模型设计

（一）设计取向

公共项目绩效评价实践的流程虽然大致相似，但是评价背后的理论支撑及价值观却可能大相径庭，由此而导致的评价重点也会有所区别。借鉴美国公共项目绩效评价途径的理论划分方法，可以分成目标导向﹑管理导向﹑消费者导向﹑专家导向﹑抗诘导向﹑参与者导向等评价途径。Shadish﹑Cook和Levition（1995）和Gredler（1996）将评估概念分为两个不同的价值取向：一种为功利取向，另一种为直觉/多元取向（见图1）。

图1 公共项目绩效评估的价值取向

本研究将采取目标导向和管理导向评估途径，重点关注“百千万人才工程”的目标实现情况，根据“百千万人才工程”国家级人选的发展状况和成长阶梯，及其对“百千万人才工程”的政策满意度，来评估“百千万人才工程”的目标实施效果和政策影响力，以此为管理者和决策者提供相应的信息，为政策的修改和完善提供实证依据。

（二）设计原则

由于人才的复杂性，以其为主体的人才工程绩效评价指标体系的设计应遵循以下原则：

1.实用性原则

百千万人才工程的价值在于“把人才资源优势转化为科学和经济发展优势”，服务于经济发展和社会进步是其立足之本。因此，对“百千万人才工程”的评估应该“以用为本”，从根本上要看“百千万人才工程”在经济发展和社会进步中发挥的实际成效。

2.科学性原则

指标体系的设计应该在充分认识﹑系统研究的基础上，全面涵盖“百千万人才工程”评价目标的内涵和目标的实现程度。同时，指标的设置应该简单明了﹑容易理解，充分考虑数据取得的难易程度和可靠性。

3.系统性原则

指标体系的设计应该充分考虑百千万工程实施目标的各个方面，遵循高层次领军人才的成长规律，确保体系结构完整和重点突出，同时注意各级指标间的逻辑协调关系，避免指标交叉重叠，体现整个指标体系的系统性﹑层次性。

4.全面性原则

指标体系的设计不仅要考虑百千万工程目标主体本身的发展，同时还要关注其发展环境，立足于本地区﹑本单位的创新创业生态系统来看百千万人才工程目标的实现情况。

（三）基于大数据的百千万工程全价值评价模型

《国家百千万人才工程实施方案》提出总体目标“从2012年起，用10年左右时间，有计划﹑有重点地选拔培养4000名左右‘工程’国家级人选，重点选拔培养瞄准世界科技前沿，能引领和支撑国家重大科技﹑关键领域实现跨越式发展的高层次中青年领军人才。”研究表明，高层次创新型人才的成长大致要经历方向选择﹑经验积累﹑整合创新﹑成就卓著四个阶段，他们的成长过程往往体现出一种“优势积累”现象；他们所在的组织大多具有有效的评价机制和宽松的工作环境；通常依托团队开展合作研究；主持或参与国家重大科研项目和重大工程实践，是他们的必经通道。从高层次创新型人才的成长规律可以看出，要对百千万工程进行绩效评价，必须关注目标人选的发展状况和其所处的创新创业环境。因此，本研究的绩效评价是基于大数据的百千万工程全价值评价，从百千万人才发展状况和工程实施的创新创业环境两个方面做出评价,包括基于结构化数据的客观评价和基于感知数据的主观评价。所谓基于结构化数据的客观评价是指评价信息全部来自信息采集表采集到的现实数据。所谓基于感知数据的主观评价是指评价信息全部来自陈式量表和问卷调查到的主观反映。百千万人才发展状况包括工程的匹配性﹑发展性和影响力三个部分，工程的匹配性主要评价百千万工程的技术创新水平。工程实施的创新创业环境主要从生态学角度评价促进创新创业的社会环境﹑条件和能力，以及能够有效激发人才创新活力的综合因素（见图2）。

图2 百千万工程全价值评价模型

技术创新水平评价引入《科学技术研究项目评价通则》（GBT 22900—2009）中科研项目技术就绪水平量表概念。这一概念是美国在2003年5月22日出版的《新千年计划》中提出的，“任何专业技术人员的任何一项科技进步，都是可以用九级技术就绪水平（TRL）来‘度量’的”，同时指出：科技进步不会以一种有序或者可预见的方式产生并逐渐成熟，当然也不会以稳定有序的步骤来实现，但是从灵感第一次闪烁到最终形成产品（货架产品），科技进步的过程基本上可以定义为在不断增加理解﹑不断模拟仿真以及不断通过小进步给人信心的这条道路上前进的过程。九级技术就绪水平（TRL）基本上能够划分这一过程中的台阶或里程碑。科技进步尽管不是线性的道路，但里程碑必须一个接着一个地通过才行。科技进步尽管会有跳越，但不影响里程碑九级描述的基本科学发展规律。《科学技术研究项目评价通则》（GBT 22900—2009）中对基础研究﹑应用研究和开发研究项目的技术就绪水平评价量表见表1﹑表2﹑表3。

创新创业生态系统概念是对创新创业活动及相关环境的一种综合的描述，比创新创业环境的内涵要丰富得多，这种丰富的内涵主要体现在以下六个方面：第一，创新创业生态系统更加强调整体系统的构建，形成一个动态演进的区域体系；第二，创新创业生态系统包含更广泛的多样性，系统中各类实体的差异更明显；第三，创新创业生态系统更加强调系统内部的共生性，实体之间的互动共生是普遍存在的；第四，创新创业生态系统的自主性更高，系统本身具有自我调整的能力；第五，创新创业生态系统拥有更高的开放性，系统本身的边界是模糊的；第六，创新创业生态系统的包容性更高，突出人﹑法人﹑政府﹑知识﹑技术﹑经济﹑政策﹑法律﹑社会﹑资源﹑环境的协调发展。

表1 基础研究项目技术就绪水平评价量表

表2 应用研究项目技术就绪水平评价量表

表3 开发研究项目技术就绪水平评价量表

（四）评价标准

“百千万人才工程”绩效评价指标体系设计基于以现实绩效为主的结构化数据和以认知绩效为主的主观感知数据两个方面，其中：

1.基于结构化数据的客观评价强调“量质效”的标准

“百千万人才工程”的培养目标是高层次中青年创新型领军人才，他们的科研成果应该不仅能够紧跟国际学科和技术发展趋势，也能及时有效地在国内加以应用推广，达到国际先进水平并得到业内广泛认可与好评。所谓量质效评价标准，即根据科研成果的数量﹑质量﹑效果对工程的技术创新水平进行评价。一般情况下，“量”的权重10%，“质”的权重30%，“效”的权重60%。同时创新创业环境的可量化评价也遵循量质效的标准。

2.基于感知数据的主观评价强调主观体验标准

所谓主观体验标准，即根据“百千万人才工程”国家级人选对工程的影响力﹑工程的发展性以及创新创业生态环境的主观感受来评价这一公共项目的质量。工程的服务和管理对象是高层次中青年领军人才，他们的主观评价既可以从工程实施过程也可以从工程实施结果等方面反映工程的质量。

（五）评价方法

在百千万人才工程实施方案中，有关人选绩效评价和实施动态跟踪管理的办法是按照统筹管理﹑分级管理的体制机制设计的，这种工作机制有一定的合理性，如有利于落实各级人力资源社会保障（人事﹑干部）部门对人选的选拔推荐责任制，有利于增强用人单位加强对人选加大扶持工作和日常管理的主动性，但是总体上是“系统”内循环，而且层级多﹑职责任务不明确，开放性和多元参与也不够。这些问题不解决，绩效评价难以操作，动态跟踪管理的长效机制难以建立。要进一步健全工作机制，扩大参与，实行“扁平化”管理，要创新绩效评价模式和方法，发挥人选﹑人选所在单位和“第三方”专业评估机构的作用。为此，本研究提出绩效评价和动态跟踪管理的“1+3”的评价模式和方法。其中，“1”是采用1套评价指标体系；“3”是引入3方评价主体，即人选（自我评价）﹑人选所在单位（单位评价）和专业机构（第三方评价），三者的评价权重分别为30%﹑30%和40%。

1.自我评价

自我评价是指人选本人的评价，内容包括：工程匹配性﹑影响力以及创新创业环境。其中，对工程匹配性的评价，采用由人选填报《工程人选学术技术评价报表》（客观业绩）的办法实施。对工程影响力和创新创业环境的主观评价，采用由人选填写调查问卷的办法实施。

2.单位评价

单位评价是由人选所在单位对人选进行的评价，内容包括：工程发展性，中观或微观创新创业环境。其中，对发展性的评价，采用由人选所在单位填报《入选人才培养信息报表》（客观信息）的办法实施。中观或微观创新创业环境的评价，采用由人选所在单位相关人员填写调查表和调查问卷的办法实施。

3.第三方评价

第三方评价是指通过委托或购买服务的方法，由独立﹑专业﹑权威的专业机构和外部专家对工程绩效和人选发展状况进行的综合性评价。除汇总﹑分析人选自我评价和单位评价中的客观信息外，第三方评价主要任务有六项：一是进行绩效评价指标体系框架设计及修订，二是组织开展问卷调查和数据分析，三是运用大数据平台采集对自我评价有关信息甄别﹑印证，四是采集创新创业环境宏观背景信息，五是组织外部专家对工程绩效和人选发展状况进行综合评议﹑诊断和建议，六是编写和出具工程绩效评估报告。

三、基于互联网平台的绩效评价动态监测系统设计方案

本研究借鉴《科学技术研究项目评价通则》的实施经验，引入“互联网+绩效评价”的理念，提出了基于互联网平台的绩效评价动态监测系统设计方案，以解决绩效评价信息实时采集﹑信息资源共享与交互应用（O2O）结构化数据生成以及实现人才﹑团队﹑用人单位﹑主管部门有效链接等问题。在这个平台上，所有与平台联通的用户既是数据的共享者，同时也是实际的贡献者，每个用户在平台上留下的“痕迹”积累在一起就构成绩效评价信息的“大数据”。该系统包括评价标准﹑技术支撑﹑数据处理与数据库﹑评价服务四个模块。

（一）数据来源

1.现有专家数据库资源的整合和利用

鉴于“百千万人才工程”由人社部﹑科技部﹑教育部﹑财政部﹑发改委﹑中国科协﹑国家自然科学基金委员会七个部门共同组织实施，应整合和利用好这些部门现有专家数据库资源，作为数据库建设初始的基础数据，包括“百千万人才工程”专家数据库﹑“国务院政府特殊津贴”专家数据库﹑院士数据库﹑国家科技专家库﹑国家重大项目负责人数据库﹑国家三大科技奖励项目负责人数据库等。

图3 大数据处理平台显示

2.创新创业生态系统客观信息采集

以本研究设计的创新创业环境绩效评价指标体系为基础，与人选聚集的城市﹑园区﹑单位建立合作机制，采用统一的元数据标准格式，实现网络链接，形成共建共享的云端数据模式，获得创新创业生态客观信息。

3.人选主观评价调查（O2O模式调查）

以本研究设计的主观绩效指标体系为基础，选择或开发相关测量工具，对“百千万人才工程”国家级人选进行调查，获得有关工程发展性﹑工程影响力﹑创新创业生态系统的主观感受信息。

4.建立学术技术报表报告制度

完善人选档案信息，研究建立“百千万人才工程”人选“学术技术报表”年度报告制度。在历史数据或信息未全部实现标准化﹑结构化之前，可以据此先建立标准化﹑结构化的新数据。现有数据库的数据可在以后清理﹑整合。

（二）技术支撑模块

1.绩效信息大数据中心

建立统一标准的绩效信息的数据库，逐步整合现有数据；综合分析各阶段可获得的绩效信息；从绩效信息管理和决策支持交付出发，设计和开发绩效信息标准化模型；实现各相关方的数据链接与共享。这个部分的主要难点有两个：一是建设绩效信息大数据中心（数据库），必须建立统一标准的﹑完善的绩效信息模型，统一数据格式﹑统一数据结果，建立统一的数据接口标准；二是数据建模，识别绩效信息主要数据主题并根据各个数据主题间的逻辑关系划分其所属数据主题域。统一数据模型是数据仓库进行数据整合和集成的重要基础。数据主题梳理，分析绩效信息的现状和需求，形成数据主题清单。根据分析整理得到的数据主题清单，归纳抽象出数据主题域。主题域集中反映了主题相关的所有业务内容，通常是同类或关联关系较为紧密的数据主题集合。数据主题域集中反映了绩效信息的某一维度内容，通常是同类或关联关系较为紧密的数据主题的集合（如创新成果主题包括了成果数量﹑成果质量等多个数据主题）。数据主题域是绩效信息数据仓库主题建模的基础，通过细化数据主题域即可建立统一的数据模型。

2.绩效信息云平台建设

基于绩效信息大数据中心，建立与各种机构和用户的信息交换﹑应用服务模式。建立数据存储﹑交换﹑信息共享﹑自动更新和应用提供的绩效信息云平台。创新绩效信息服务的交付和使用模式，帮助用户（特别是机构合作方）通过网络以按需﹑易扩展的方式获得所需绩效信息服务，对共享的可配置的计算资源（如网络﹑服务器﹑存储﹑应用和服务）提供无所不在的﹑方便的﹑随需的网络访问。这部分的难点是，汇聚不同来源绩效信息数据资源，并进行安全去隐私化处理和深入数据分析挖掘；提供远程存储服务﹑集成服务及身份管理服务。

3.基于绩效信息大数据平台的数据访问和功能（搜索引擎）

实现绩效信息数据的对接与整合，保证数据结构统一；快速上线﹑无限扩展﹑支持多种信息输出格式和功能；多维分析，支持多种图表显示功能；Internet和移动APP运行，客户端不受地点限制。

表4 数据访问形式和功能

（三）产品与服务模块

基于绩效信息大数据中心和云平台提供多种类型的产品和服务，将绩效信息以便捷﹑高效的方式提供给用户。

1.人选状况

研究应用工程“匹配性”“发展性”和“影响力”等绩效评价指标信息，编制百千万人才工程年度或阶段（三年）总结评估报告。

2.政策评估

研究应用工程“影响力”和创新创业环境等绩效评价指标信息，进行政策评估与分析，提出政策改进咨询建议。

3.绩效诊断

研究应用工程“匹配性”“发展性”等绩效评价指标信息，对人选或其所在单位提出绩效改进建议，增强个性化培养，搭建发展阶梯。

4.绩效信息搜索引擎（网站和APP）

通过绩效信息网站和APP，为政府﹑行业机构﹑用人单位等提供多方面绩效信息查询。搜索引擎可以提供的服务包括：持续更新的绩效信息；分层搜索算法，最大限度地提高关键词（题目）搜索的成功率；跨网站搜索功能；通过绩效特性的描述符/关键词进行浏览；报告显示选项（除了默认的总结报告，用户可以选择查看一个全面详细的报告或建立定制化的报告）；相关网站的链接，使用户更方便访问其他相关资源信息。网站界面设置简单明晰，实行客户化服务，设置访问权限，使需要者可访问并从中受益；目录分类细致准确，方便用户得到所需信息；产品与服务公益化﹑专业化且持续更新。

5.绩效信息标准共享

推动绩效信息公共数据互联共享，消除信息孤岛，加快整合各类泛在的信息，避免重复建设和数据“打架”，增强政府公信力，提高社会治理水平。深化绩效信息大数据在人才引进和培养计划领域的创新应用，形成与需求紧密结合的大数据绩效信息产品体系，使大数据成为促进创业创新的新动力。针对系统的产品/服务﹑使用等各个专题开展针对性的培训与研讨会，带动对人才培养计划绩效的理论和应用研究。