人才政策发展三阶段模型与中国人才政策

（上海交通大学安泰经济与管理学院，上海 200030）

1 研究背景

2018 年12 月，习近平总书记在庆祝改革开放40 周年大会上指出，我们要坚持创新是第一动力、人才是第一资源的理念，实施创新驱动发展战略，完善国家创新体系，加快关键核心技术自主创新，为经济社会发展打造新引擎。近年来，国内“抢人大战”和“人才争夺战”等新闻屡见不鲜，仅2019年就有多地升级了人才政策，展开新一轮的人才争夺战。为了“抢人”，西安、南京、大连、广州等多地放宽落户政策，三亚发布《进一步完善人才住房政策的通知》，南宁放宽落户和住房购买资格，苏州工业园区将新建商品房的60%用于本科及以上学历者购买，济南按照学历层次不同对新就业员工进行补贴，诸如此类的人才政策不胜枚举。人才竞争的背后是地方政府对人才的重视，对人才驱动地方发展的肯定。

科技人才政策作为科技政策的一种，俨然成为了政府为本地区吸引人才、留住人才、用好人才的重要手段［1］。现阶段，中国各地区政府普遍采用大量的人才政策参与到人才竞争中去，加大人才的引进力度。近年来中国区域经济差距逐渐拉大，各地区人才流动日益频繁，东部沿海地区特别是长三角省市成为人才集聚的重点区域，中西部地区（除新疆）的人才密度增长速度降低，人才的空间格局出现了重大改变［2］。与此同时，国内各地颁布的人才政策也暴露出了以下4 个主要问题：第一，人才政策发布频繁且不成体系；第二，人才政策科学性、针对性不足；第三，地区情境差异明显但政策同质化严重；第四，地区间人才恶性竞争显现［3］。

虽然有很多学者已经对人才政策进行了研究，而且地方政府已经把人才政策作为常规性政策工具，但是，对人才政策的发展路径和发展趋势研究不足，各地区人才政策问题层出。人才政策的发展规律是什么，在不同的发展阶段应该如何配置不同种类的人才政策，对这两个问题学术界未能给出满意的答案。为了探索人才政策发展路径，实现人才政策高效运行，本研究从人才政策发展特点出发，结合人才政策分类方式构建了人才政策发展三阶段模型，并且对中国市级以上所有人才政策（未含港澳台地区）进行了归类整理分析，用中国人才政策发展数据对三阶段模型进行了验证。

2 文献回顾

Rothwell 等［4］认为政策是通过一系列基本的单元工具的合理组合而建构出来的，并认为政策工具反映了政策主体的公共政策价值和理念。在创新领域中对政策分类的研究比较深入，如Hanson 等［5］提出的创新政策工具分类方法是最为经典的分类方法，他们认为技术创新政策工具是一套复合的政策体系，是政府干预技术创新活动的有效手段，在技术创新全过程发挥作用，并根据政策工具对技术创新产生影响的层面不同，将技术创新政策工具分为供给面政策工具、环境面政策工具与需求面政策工具。此种分类方法也被众多政策研究广泛应用。人才政策作为科技政策的一类，指的是政府部门为达到一定的经济社会目标而制定的，影响人才培养、开发、利用等过程的一系列行动方案或行为准则的统称［3］。

国外人才政策研究主要集中在两个方向：一是集中对科技政策发展历程、政策内容、作用形式以及政策背景进行分析，例如Gokhberg 等［6］对俄罗斯1920 年以来的科技政策进行梳理，并将政策发展划分了5 个时期，Dufour［7］从供需的视角对加拿大科技人才和创新发展史进行了总结；二是在对不同国家的科技政策进行对比分析，例如Soofi［8］对我国和伊朗的科技政策以及科技人才问题进行了对比分析。

国内人才政策研究主要集中在人才政策分类、人才政策发展历史的回顾总结和展望、单个地区人才政策状况分析及多地区对比分析、人才政策成效评价4 个方面。在人才政策分类方面，有学者沿用Rothwell［9］的政策工具分类方法，将人才政策分成供给型、需求型、环境型政策，如曹钰华等［10］在对中国区域创新人才政策进行对比分析时就是采用Rothwell［9］的分类方法；另外，《中国科技人才发展报告（2018）》将科技人才政策分成了6 类:人才流动与吸引、人才选拔与使用、人才激励、人才培养、人才评价和人才保障［11］，此种分类方法被很多学者所沿用；刘轩［12］在研究科技人才政策与创新绩效关系时，按科技人才的开发与管理链条将人才政策分成了7 类:人才吸引政策、人才培养政策、人才选拔与使用政策、人才激励政策、人才评价政策、人才市场与流动政策、人才安全政策及其他。在人才政策发展历史的回顾总结和展望方面，刘民主［13］将中国的人才发展阶段划分为1979—1982 年的萌芽阶段、1983—1990 年的基本形成阶段、1991—2002年的丰富和完善阶段和2003 年以后的科学人才观提出；李艳萍等［14］基于共词分析法对中国改革开放40 年来的科技人才政策演变趋势进行了分析，将中国科技人才政策发展历程分成了4 个时期：1978—1984 年科技人才恢复调整期、1985—1994 年科技人才管理体制深入改革期、1995—2005 年战略导向期和2006—2017 年科技人才创新发展期。在单个地区人才政策状况分析及多地区对比分析方面研究学者众多，如黄怡淳［15］从引进、培养与发展、激励与管理3 个层面对北上广深的人才政策进行了对比分析；苏立宁等［16］在政策文本分析的基础上，从政策年度、适用对象、政策类别和政策文种4 种维度，运用NVivo 质性研究软件比较分析了2006—2017 年长三角经济区内上海、江苏、浙江、安徽的现行有效人才政策的差异；解佳龙等［17］基于人才政策颁布年度、适用范畴、政策工具和执行效力4 个维度，运用文本计量分析法系统梳理了中关村科技园、光谷（武汉东湖新技术开发区）和张江高科技园区3家代表性国家自主创新示范区的科技人才政策。在人才政策成效评价方面，王宁等［18］利用数据包络分析（DEA）的BCC 模型对河南省2011—2015 年科技人才政策实施成效进行了评估；顾玲琍等［19］运用专家访谈、问卷调查等方法构建了科技人才政策实施效果的评估指标体系及权重。

对人才政策进行研究所使用的方法主要有4 种：第一，定量分析方法，通过对人才政策发布时间、政策数量统计、问卷收集等方法进行研究；第二，文本-内容分析法，通过对文本内容定量化的方式进行分析，此种方法是学者们普遍采用的一种研究方法，但是此研究方法没有统一的文本量化标准；第三，空间分析法，从动态视角对人才的空间流动进行分析，探索影响人才在区域间流动的深层次因素；第四，履历分析法，对人才的履历进行统计分析，此种方法以问卷方式收集的较多。

3 人才政策发展的三阶段模型

3.1 人才政策发展特点及分类

3.1.1 人才政策的发展特点

通过对美国、韩国、印度等国家人才政策发展历程进行归纳发现，人才政策的发展有以下3 个特点：第一，时间性。一个国家或地区在不同时期的人才政策的侧重点不同。例如美国2007 年建立的博士奖学金制度旨在吸引并挽留人才，如今美国加强了人才考核制度的建设，包括专业能力认证和职业资格认证。第二，空间性。随着时间的推移，一个国家或地区对当地人才情况的认识会逐渐加深，不同地区在资源禀赋、经济、地理、文化等方面具有一定差异性，发展过程中政府能逐渐摸索出适合本地区发展的模式及产业，并且加深对地区人才结构的认知，从而能够制定更加符合本地区情况的人才政策。例如20 世纪90 年代以来，印度根据其人力成本优势决定发展信息技术（IT）产业，人才政策都围绕在IT 人才的培养发展上；而中国的禀赋优势适合发展制造业，众多人才政策都是围绕制造业展开。第三，历史性。一个国家或地区会随着时间的推移加深对人才政策的理解，政府在人才政策实施和管理上会逐渐积累经验，从而会制定出更高质量的人才政策。例如，韩国移民政策由传统的投资移民政策逐步转向对外国高层次人才直接发放“绿卡”的方式。

3.1.2 人才政策的分类

根据人才政策发展的3 个特点和人才的开发管理流程，本研究将人才政策分成4 类（见表1）：人才吸引与保障政策、人才培养与发展政策、人才管理与维护政策和人才评价与考核政策。

表1 人才政策分类

3.2 三阶段模型的构建

从成本-收益的角度看，政策制定者制定人才政策的最终目标就是为本地区带来正收益，根据以上人才政策发展特点分析以及4 种分类，构建了人才政策发展的三阶段模型，如图1 所示。

整体上看，人才政策成本曲线在发展过程中呈现倒“U”型特点。人才政策的成本主要构成为：激励类成本，如对人才的学历补贴及创业补贴、落户激励政策等；环境创造类成本，如为人才提供良好的基础设施、营造良好的文化和法律环境；人才管理类成本，如人才库的建立维护、人才政策的管理执行等。人才政策成本与人才政策发文量关系密切，随着人才政策发文量的增加，激励类成本和人才管理类成本会不断提升，导致人才政策发文量与成本呈现出一种同向变动的关系。一个国家或地区人才政策的发布量会经历一个由少变多、再减少、最后趋于平稳的过程，因为初始阶段为了吸引人才、留住人才、构建环境等会加大人才政策的颁布量，增加区域政策力度，此阶段付出的成本所产生的效率不高；随着政府对人才政策理解的加深，政府将会减少人才政策颁布数量，取而代之的是颁布更加有针对性的人才政策，极大提高人才政策效率，这将使得人才政策数量下降，最终趋于稳定。因此，人才政策的成本曲线在发展过程中呈现倒“U”型。

而人才政策的收益曲线呈现出双“S”型特点。人才政策实施的开始阶段，政策效果初显，大量不同类型人才涌入，人才是知识的载体，人才的聚集会促进知识的外溢，促进地区内部之间的知识和技术的传播交流，产生人力资源的“集聚租”［20］，收益迅速增加；随着政策数量的增加，政策收益边际递减，政策收益增长速度逐渐降低，与此同时，人才持续流入容易产生人才的拥挤效应［21-22］，这使得收益呈现稳定上升的趋势；在收益曲线的后期，随着政府对高层次、高质量人才的追逐，人才政策收益会再次重复之前的增长形式。因此，人才政策发展的收益曲线呈现“S”型。

图1 人才政策发展三阶段模型

由图1 可知，人才政策发展的成本曲线和收益曲线有3 个交点A、B和D，本研究以B点和D点为界，将人才政策发展划分成如图1所示的3个阶段。

（1）在人才政策发展的T1阶段，地方政府意识到人才在推动地区发展上不可替代的作用后，开始利用人才政策来引领地区人才战略的发展。在该阶段，人才政策的重点是采取措施吸引和留住区域外的人才，同时培育和发展本地区人才。然而，这一阶段的人才政策大多属于普适性政策，对何种类型人才的需求并没有明确的目标，此时，人才政策的发文数量会持续增多，政策成本随着发文量的增多也逐渐增多。伴随着人才的流入以及人才作用的发挥，人才政策的收益会迅速提高，经过成本收益第1 个平衡点A后实现正的净收益。良好的人才政策效果会吸引地方政府对人才政策的持续关注，激励其继续增加人才政策的发文数量，但随着人才政策发文数量的增加，人才政策成本也会不断攀升，而且此阶段人才的供给并不能与当地人才需求相契合，人才政策的边际收益迅速下降，最终到达人才政策的第2 个成本收益平衡点B。

（2）在人才政策发展的T2阶段，人才政策的重点仍然是吸引人才、留住人才，培育和发展本地人才，同时开始逐渐关注适合本地区资源禀赋情况以及产业特点的人才，开始强调人才质量的重要性，并且逐渐增加对人才的管理和维护，提高人才的利用效率。在这一阶段的初期，即成本曲线和收益曲线达到B点后，政策制定者并不会意识到人才政策净收益为负的情况，会继续增加人才政策的发文数量，推高人才政策成本，直至达到人才政策成本最高点C，即人才政策发文数量的最高峰，此时人才政策的负净收益达到最大，作为“理性人”的地方政府会认识到人才政策数量过多、人才供给与需求不匹配等问题的存在。经过C点后，地方政府开始降低人才政策发文量，加强对人才的管理，注重本地区人才的需求，随着人才政策成本的下降，最后到达人才政策的第3 个成本收益平衡点D。

（3）在人才政策发展的T3阶段，人才政策的重点是吸引、培育、发展和激励契合本地区发展情况的高层次、高质量、高水平、专业化的人才，并且对现有人才进行合理管理，通过一定的评价考核机制发挥出现有人才的最大作用。在这一阶段，政策制定者不再追求人才政策发文量，而是注重人才政策发布、实施、管理、评价的全过程；而且，这一阶段为本地区人才发展所构建的外部环境（基础设施等）已经初步成型，人才管理实现规模效应，管理费用开始下降，人才政策成本降低，人才政策质量逐渐提升，人才政策发文量趋于稳定。随着适应本地区需求的人才引进和培育，人才政策收益在D点后又会迅速上升，随着收益的边际递减，人才政策收益也逐渐稳定。最终，取得稳定的人才政策实施收益。

4 中国人才政策发展分析

本研究对2000—2018 年中国31 个省份（未含港澳台地区）所有地级市及以上的人才政策进行了整理归类分析，通过人才政策的发展规律来验证理论模型，研究中国人才政策发展状况和存在问题，并为中国人才政策更好地服务地方发展提出改进建议。

从北大法宝数据库下载了2000—2018 年中国31 个省份的所有市级及以上人才政策，经过整理，去除掉了表彰通知、授予头衔、活动评选、行政批复、名单公布、换届通知和任免通知类政策，最终收集了2 136 项人才政策（以下简称“样本政策”），按照表1 的分类方式和关键词将政策分成了4 类。

4.1 人才政策发文量分析

在对样本政策进行四分类时，由于部分人才政策同时符合多种人才政策分类标准，所以对4 种类型人才政策的统计采用重复计数的方法。从图2 和图3 可见：

（1）T1阶段约为2000—2006 年，这一阶段属于中国利用人才政策进行揽才、养才的探索阶段，人才政策总发布量逐渐提升。其中，吸引与保障政策、培养与发展政策是主导型政策，管理与维护政策占比逐年上升。综上，在T1阶段，中国人才政策无论是发布数量的变化还是政策重点的变化都与人才政策三阶段模型中T1阶段预测的变化趋势大致相同。

（2）T2阶段约为2007—2012 年，这一阶段属于中国人才政策飞速发展阶段。由于在T1阶段人才政策的收益初现，这一阶段的人才政策总发布量呈现出爆发式增长，2012 年达到了高峰。其中，吸引与保障政策、培养与发展政策、管理与维护政策占比趋同，吸引与保障政策有下降趋势，更加注重通过培养与发展政策来促进人才繁荣，管理与维护政策的占比有超越吸引与保障政策的趋势。综上，在T2阶段，中国人才政策无论是发布数量的变化还是政策重点的变化都与人才政策三阶段模型中T2阶段预测的变化趋势大致相同。

（3）T3阶段约为2012 年以后，这一阶段属于中国人才政策成熟稳定阶段。由于人才政策发布量在T2阶段暴增带来了巨大的成本，这一阶段开始逐渐减少各种人才政策的发布，人才政策发布数量逐渐趋于稳定，人才政策质量逐渐提升，各种类型人才政策配置更加均衡。其中，吸引与保障政策、培养与发展政策、管理与维护政策这3 种类型的政策数量在2015 年后基本稳定，并且在数量上已经开始趋同；同时，4 种政策所占比例也基本稳定。综上，在T3阶段，中国人才政策无论是发布数量的变化还是政策重点的变化都与人才政策三阶段模型中T3阶段预测的变化趋势大致相同。

另外，从样本政策发布数量和4 种类型政策各自占比来看，评价与考核政策无论是发布数量还是占比均很低，而且在考察时期内并没有发现有上升的趋势，说明中国人才政策在具体实践方面存在重引进、轻使用、轻考核（甚至不考核）的现象，把引进作为政绩。重引进的做法也是形成人才恶性竞争的源头，造成人才浪费。地方政府在今后的人才政策发展中，应着重强调对人才的评价考核，把吸引、培育的人才的作用发挥到最大。

图2 样本政策发布数量变化趋势

图3 样本政策中4 种政策占比变化趋势

4.2 人才政策专有性分析

对人才政策的专有性进行分析，即分析人才政策是否针对某一特定领域。从人才政策质量的角度看，人才政策会逐渐增加对高层次人才的干预，所以，本研究增加了对高层次人才政策的发展变化分析，在对样本政策进行统计时，将带有某一特定领域名称的政策归类为专有性人才政策，将涉及到“高层次人才”“专家”“拔尖人才”“领军人才”“优秀中青年”“博士”“博士后”等关键词的人才政策归类为高层次人才政策。

如图4 所示，从政策发布数量来看，2000—2012 年专有性人才政策和高层次人才政策数量都在逐年上升，2012 年达到最高峰，这与中国人才政策发展的T1和T2阶段重合；2012 年以后，两种政策发布数量逐渐下降并且趋于稳定，这与中国人才政策发展的T3阶段重合。人才政策在3 个阶段所关注的重点不同，在T1阶段关注全领域的人才，加速本地区人才的聚集；在T2阶段认识到本地区需求，加速追求特定领域的人才；在T3阶段再次关注全领域的人才，促进本地区全面发展。专有性人才政策数量先上升后下降的变化趋势与中国人才政策3 个阶段关注的重点变化趋势刚好吻合。

图4 样本政策中专有性和高层次人才政策发布数量变化趋势

如图5 所示，从专有性人才政策在人才政策总数量中所占的比例来看，同样出现先上升后下降的趋势，也验证了中国人才政策发展过程对专有性人才的需求变化；与此同时，在人才政策发展的整个过程中，对高层次人才政策的关注度是逐渐上升的，从高层次人才政策发布数量上不容易看出关注度，但从高层人才政策占比的变化趋势则能很明显看出中国政府对高层次人才关注度不断上升的趋势。

图5 样本政策中专有性和高层次人才政策占比变化趋势

5 结论和建议

本研究从成本收益的视角对人才政策发展进行了研究，根据美国、韩国等几个国家人才政策特点总结了人才政策发展的3 个特征：时间性、空间性和历史性，结合人才政策发展特征构建了人才政策分类方法，将人才政策分成了吸引与保障政策、培养与发展政策、管理与维护政策、评价与考核政策4 种类别；根据人才政策发展特征和分类方法构建了人才政策发展三阶段模型，并通过中国人才政策的发展变化对三阶段模型进行了验证。

基于人才政策发展的三阶段模型以及中国人才政策情况，对人才政策制定者提出以下建议：首先，要对当地的发展及人才需求情况有非常清晰的了解。人才政策的制定需要按照本地区的人才需求，盲目制定会增加政策成本，与当地产业发展不匹配的引才不仅不能促进地区发展，而且会形成人才资源的浪费。第二，要对本地区人才政策发展的阶段有准确定位。人才政策发展的不同阶段对不同类型人才政策的侧重是不同的，比如在人才政策发展的T3 阶段应该着重发展管理与维护政策和评价与考核类政策，并且保持各种类型政策平衡。只有对本地区人才政策发展阶段有了准确定位，才能用发展的眼光制定人才政策，发挥出人才政策的最大作用。第三，要关注政策的有效性，提高政策效率。人才政策的制定不一定能确保把人才吸引过来并且留住，政策制定者要抓住本地区的比较优势吸引、留住人才，并通过及时撤销或者修改一些效率低下甚至无效的政策有效降低政策维护成本。最后，要注重人才政策组合的使用。政策制定者要注意4 类政策的搭配使用，中国人才政策中对评价与考核政策重视不足就是没有实现人才政策合理搭配的表现，不合理的政策搭配不利于政策的可持续发展。