目标导向的高校人才政策效果评估研究——以“闽江学者”中特聘教授为例

□ 贾玲玲

为系统推进新时代人才强国战略，各地纷纷推出具有地方特色的人才激励政策和项目，如上海市的“东方学者”、湖北省的“楚天学者”、浙江省的“钱江学者”、山东省的“泰山学者”等。这些人才政策的实施效果如何，成为各界关注的重点。目前，学者们采用多种方法进行人才政策效果评估，如田人合等[1]采用前后对比的方法，对人才资助前和资助后的学术生产力进行对比分析，判断人才政策实施效果；顾玲琍[2]、郭鲁[3]等采用评定分析法，通过问卷调查等形式，从政策参与者或受益者多个角度，评定政策实施效果的好坏。宗子仰[4]则关注政策本身，采用目标结果导向方法，提出以政策目标“引得进、留得住、用得好”构建评价体系，设定预期目标值，通过真实值与预期目标值的吻合程度判断政策实施效果的好坏。该研究虽提出定量化的政策效果评估方法，但未进行实证研究，构建的评价体系还处于“引进、留住、用好”这一笼统的政策目标层面。上述研究对本文具有重要的借鉴意义，本文将笼统的政策目标具体化，以人才政策的目标文本为导向，通过政策文本提取，提炼出定量化的指标维度，并进行实证分析。

一、理论模型与研究步骤

人才政策属于政策范畴，因此人才政策效果的评估应遵循政策效果评估的模型、方法和框架等。德国学者韦唐（Vedung）的政策评估模型[5]较为系统（见图1），该模型根据“组织者”的不同，将政策评估模型分为政策效果评估模型、经济评估模型和专业评估模型。不同的评估模型所适用的研究角度和研究目的各不相同，可根据评估需求选择不同的评估模型。目标获取模型适用于个人对政策目标完成度的评估；侧面影响模型适用于宏观上对非预期的影响评估；自由目标评估模型适用于政策实施对经济、社会等各方面影响的评估；综合评估模型适用于对政策制定前期、落实和成果三个阶段的过程评估；用户导向模型及相关利益人模型一般采用调查问卷形式，适用于政策修订阶段。

图1 韦唐政策评估模型框架

从政策评估模型的适用性来看，本文是对个人政策完成度的评估，可采用目标获取模型。该模型是指将政策目标作为评估标准，衡量特定目标的完成程度，判断是否取得预期结果，从而对政策效果进行评判。该模型是将政策实施后目标领域内取得的成果作为评估对象，不考虑其他可能产生的社会影响（见图2）。[5]评估时主要有三个步骤：第一是明确政策目标，确定政策目标维度；第二是评估政策目标领域内取得的结果；第三是目标领域内取得的结果与政策目标关联对比，明确政策目标的完成情况，判断政策实施效果。

图2 目标获取模型

基于上述模型，本文将采取以下研究步骤。首先，对政策目标文本进行解读和提炼，明确政策目标维度，确定人才政策效果评估的指标体系；其次，收集并评估人才聘期内各维度的表现情况；最后，判定取得的结果与政策目标的完成情况。

二、构建以目标为导向的人才政策效果评估体系

（一）政策目标提取

本文选取发展较为成熟和最具代表性的“闽江学者奖励计划”（简称“闽江学者”）作为研究案例。具体来说，“闽江学者”具有以下特点：一是发展较早，更新较快。我国省级人才政策最早开始于1999 年的“珠江学者”，“闽江学者”于2005 年启动，发展较早。自颁布以来，随着人才需求等影响，政策实施办法共计更新过6 次，不断更新和调整使得“闽江学者”更加成熟。二是已初步形成不同梯度人才引进格局。“闽江学者”人才政策所聘任学者分为特聘教授和讲座讲授，并针对不同层次人才设定不同政策目标，聘任范围包括自然科学和人文社科，聘任周期为3 年。三是招聘次数较多，样本量足够。“闽江学者”每年招聘人数不等，目前已累计招聘15 次，招聘特聘教授人数超过500 人，是一个更新较快、较为成熟的人才政策，适合进行案例分析。本文将针对“闽江学者”中特聘教授岗位的政策目标进行提取和分析。

本文运用NVivo 11 质性分析软件对“闽江学者”特聘教授的任职目标文本进行分析，遵循“自由节点—子节点—父节点”的分级编码步骤。一级编码是开放性编码，即对原始资料逐字逐句标注，形成参考点，然后合并词语描述相近、主题相同的内容，形成具有一定概括性的自由节点。二级编码是将初步编码后所形成的相互独立没有关联的自由节点，按照种属关系进行合并，形成新的子节点。三级编码是选择性编码，即对已完成的二级编码的关联关系进一步分析合并，归纳得出一个或几个核心概念。

通过对政策文本的编码分析，最终形成了12 个参考点（a1-a12）、11 个自由节点（A1-A11）、6 个子节点（B1-B6）和4 个父节点（C1-C4），具体见表1。

表1 “闽江学者”特聘教授政策目标编码表

（二）构建人才政策效果评估体系

通过对政策目标文本一级、二级、三级编码和内容提取，已初步形成“闽江学者”特聘教授政策效果评估框架。在选取具体指标时要以政策目标为导向，保证指标的真实性、客观性、全面性、可量化性和可操作性。由于“闽江学者”只针对不同岗位职责进行细分，未根据学科属性区分描述自然科学和人文社科学者的特征，为保证评估的合理性，按照人才分类评价的原则，在选取具体指标时，以适用于自然科学类人才评估为主。一级指标严格按照政策目标编码后提取的父节点设定，二级指标以政策目标编码中的自由节点、参考点描述以及国内外相关评价指标为参考确立。最终形成的以目标为导向的 “闽江学者”特聘教授人才政策效果评估体系，包括4 个一级指标、14 个二级指标，该指标体系适用于对“闽江学者”特聘教授中自然科学类人才聘期内的效果进行评估。因具体指标均可量化，本文将采用二次加权因子分析法确定指标权重。借助SPSS 软件，对原始数据进行归一化处理、通过主成分抽取、最大方差旋转，得到累计方差贡献率矩阵和因子得分系数矩阵，计算出得分权重（见表2）。

表2 “闽江学者”特聘教授人才政策效果评价体系

（三）数据采集及处理

根据聘期及数据的可获取性，选取2015年度的“闽江学者”中28 名厦门大学和福州大学特聘教授作为研究对象，删除存在机构变化、信息不全等情况的学者，最终确定23 名数据完整的特聘教授学者为研究对象。该23 名学者均属自然科学类，包含引进学者和本土培养学者，具有一定的代表性。“闽江学者”聘期为3 年，但考虑到第三方数据平台更新慢以及科研成果的延迟性等原因，将采集数据时间放宽到5 年，即2015年1 月至2019 年12 月。数据均采集于公开的具有权威性的第三方数据库、学校官方网站、学校官方公告、学校个人主页以及官方发表的名单等。为保护学者个人隐私，为23名“闽江学者”自然科学类特聘教授每人赋予一个唯一识别号，具体为a1、a2、a3，…，a23。

针对数值型指标，直接统计数量，而针对分类型指标，则需将分类情况赋予的特定值转化为数值型指标。具体来说，将是否“独立成立课题组”，转化为“0—1”数值，即独立成立课题组为1，未独立成立课题组为0。为消除量纲影响，采用离差标准化处理方法，即min-max 标准化，将各指标数据映射到[0，1]之间。

（四）结果分析

在对收集到的数据进行处理后，对23名特聘教授各指标的具体数值和权重加权计算，最终得到教学工作、团队建设、学科发展、科研工作四个维度的得分和总得分（见表3）。

表3 “闽江学者”人才政策效果得分

从本文构建的评价体系计算的得分情况来看，人才政策效果总得分的平均值为0.242，差值为0.83，“闽江学者”人才政策效果表现不理想，不同学者之间差异性较大。

表4 和图3 显示了23 名“闽江学者”在政策目标涉及的教学工作、团队建设、学科发展、科研工作方面的参与情况。4 个维度上均开展工作的有11 名，占比达到47.83%，其中有9 名学者总得分达到平均值以上，该类学者在团队建设和学科发展上明显优于总得分在平均值以下的学者；还有2 名学者虽全面开展工作，但得分在平均值以下，分析发现该类学者在某一维度明显不足，其他维度排名中等，表现不突出，如a8。在2～3 个维度开展工作的学者总得分均在平均值以下，但存在部分学者排名优于开展4 个维度工作的学者的情况，分析发现该类学者主要特征是在团队建设或学科发展上未开展工作，在其他某个维度上表现明显突出。

表4 “闽江学者”一级指标开展工作情况

图3 “闽江学者”人才政策效果图

从纵向看每个一级指标的参与情况，发现学者科研工作指标的开展比例达100%，教学工作的开展比例达91.3%，团队建设和学科发展工作的开展比例仅占70%左右，表明学者们在聘期内能够顺利开展教学工作和科研工作，但团队建设和学科发展工作存在部分学者开展不顺利的情况。

综合来看，“闽江学者”在开展工作时，在满足政策目标全面开展4 个指标维度的要求下，学者们应选择自身擅长的工作，重点突破，更好地发挥人才政策效果。

1.教学工作

一级指标教学工作由讲授核心课程数、指导博士生人数、指导硕士生人数3 个二级指标组成。从纵向看每个指标的开展情况（见图4），开展讲授核心课程数、指导博士生、指导硕士生工作的学者占比分别为56.52%、26.09%、73.91%，其中指导博士生人数指标开展工作情况较差。从横向看3 个二级指标参与情况，3 个指标均开展的有4 名，占比17.39%；开展2 个指标的学者有7 名；开展1个指标的学者有10 名。开展工作主要聚焦在讲授核心课程或指导硕士生两个指标上。教学工作是学者们较为基础的工作，总体表现较好，而指导博士生指标有一定偏差，需要进一步分析。

图4 “闽江学者”教学工作表现情况

2.团队建设

一级指标团队建设由青年教师及博士后人数、参与省级以上重点实验室建设数、独立成立课题组3 个二级指标组成。从具体指标来看（见图5），在青年教师及博士后人数、参与省级以上重点实验室建设数、独立成立课题组3 个指标获得分数的学者占比分别为30.43%、60.87%、26.08%。全面开展3 项指标的仅3 名；未开展团队建设工作的学者有7 名，占比达到30.43%，可以看出团队建设下各二级指标开展情况有待进一步提升。

图5 “闽江学者”团队建设表现情况

3.学科发展

一级指标学科发展主要由高被引论文数和担任校内学术职务数2 个二级指标组成。从具体指标来看（见图6），在高被引论文数和担任校内学术职务两个指标上参与程度基本相当，但从总体人数上看，参与程度较低，仅为三分之一左右。全面开展2 个指标的仅2 名学者；开展1 项指标的有13 名学者，占比达到56.52%；未开展学科建设工作的有8 名学者，占比达34.78%。

图6 “闽江学者”学科发展表现情况

4.科研工作

一级指标科研工作由主持国家级科研项目数、主持省级科研项目数、论文数、学科规范化的引文影响力、省部级以上科技奖、发明专利数6 个二级指标组成。从具体指标来看（见图7），主持国家级科研项目、论文数、篇均被引频次3 个指标参与程度达100%，发明专利数参与占比达73.91%，省部级以上科技奖项参与占比达17.43%。可以看出，学者们能够积极开展科研工作，能取得一定科研产出，注重成果转移转化，但取得突破性进展有一定难度。

图7 “闽江学者”科研工作表现情况

（五）探索性分析

从总得分情况及各维度下的指标表现情况来看，人才政策效果与政策目标有一定差距。学者们在教学工作、科研工作方面参与程度较高，表现较好，在团队建设、学科发展上参与程度较低，不能在各方面均衡兼顾。针对这一现象，本研究特选取了一些表现较弱的指标进行探索性分析。

1.指导博士生人数

为探究指导博士生人数指标表现较弱的原因，针对12 名受聘于厦门大学的“闽江学者”进行了追溯。调研中发现12 名学者中，有9名学者在入职当年同时获得硕士生导师资格和博士生导师资格，有3 名学者入职当年仅获得硕士生导师资格，博士生导师资格在入职后2～3 年获得。由此可知，部分学者在聘期内不具备指导博士生的资格，由此导致指导博士生人数指标偏低。

2.参与省级以上重点实验室建设

针对23 名学者所属机构及学科的重点实验室调研发现，23 名学者中，有20 名学者所属单位有省级以上重点实验室；有3 名学者因学科属性和机构实力等原因，所属单位无省级以上重点实验室，存在所属机构及学科等客观条件导致学者不能开展相关工作的情况。由此可知，学者们在开展团队建设工作中，存在学者实际参与情况受客观环境因素影响较大，达不到政策目标的问题，因此团队建设工作的开展不仅要有详细的政策目标，同时需要具备相应的落地政策、相应的配套设施，助力学者们开展或参与团队建设。

3.高被引论文数

高被引论文数是用于测度政策目标中的“达到或赶超国际先进水平”的指标，学者们的高被引论文数差异较大，仅有2 名学者平均每年有1 篇高被引论文保持高关注度和高影响力；有6 名学者在考核期5 年内共有1～2 篇高被引论文；14 名学者没有高被引论文，在国际国内学术上影响力不足，与政策目标要求仍有差距。

4.担任校内职务数

担任校内职务是学者参与学位认定、学科管理、学科制定等学科建设工作的主要表现，“闽江学者”快速参与已经成立的较为成熟的校内学科建设是需要学校安排部署、全力支持的。

为分析原因，本文根据环境属性特征将显性定量化指标分为两类。一类是以客观行为为条件的指标，该类指标受外界环境及条件影响较大，成果的取得需具有客观条件，包括讲授核心课程数、指导博士生人数、青年教师及博士后人数、参与省级以上重点实验室建设数、独立成立课题组数、担任校内学术职务数。另一类是以主观行为为基础的指标，该类指标受个人能力及主观能动性决定，包括指导硕士生人数、高被引论文数、主持国家级科研项目数、主持省级以上科研项目数、论文数、篇均被引频次、发明专利数。可以发现，评估中表现较差的指标大部分属于客观行为指标，指标参与程度不高是因客观科研环境未能很好匹配政策目标导致的；而指导硕士生人数、发明专利数2 个指标属于主观行为指标，表现情况不理想，一方面受到个人主观能动性影响，另一方面与学者的学科属性有密切关联，不同学科的学者在发明专利数上有明显差异。

三、总结

本文重点关注人才政策效果，根据政策效果评估模型，采用目标获取模型的方法，提出以目标为导向构建评价体系的思路，提取政策目标内容，从教学工作、团队建设、学科发展、科研工作4 个方面建立了适用于特聘教授中自然科学类学者的评估体系。通过对23 名“闽江学者”特聘教授各维度表现情况的分析，发现“闽江学者”人才政策实施效果表现与政策目标有一定差距，“闽江学者”特聘教授在教学工作和科研工作方面表现较好，在团队建设和学科发展方面有待进一步加强。从“闽江学者”特聘教授的分析中，发现存在以下问题。

一是未根据不同学科属性进行人才分类，缺乏实施细则。“闽江学者”人才政策虽针对不同层次的人才（如特聘教授、讲座教授）设定了不同的政策目标，但未考虑不同学科的差异。同时“闽江学者”政策目标属于方向性引导，缺乏实施细则与力度标准，存在学者们实际开展工作与政策目标有较大偏差的情况。

二是政策资源配套设施不足，部分学者工作开展受到客观因素限制。在对人才政策效果进行评估时将指标体系分为客观行为指标和主观行为指标，通过对指标的追溯分析发现，影响人才政策效果的因素，一方面与学者主观的自身能动性有关，另一方面与学校科研环境及配套设施等客观条件有关。

三是人才聘期内发展不均衡，不能兼顾多方面发展。从“闽江学者”政策实施情况可看出，虽然政策目标中涉及了多个方面，但在人才聘期内的工作重心为教学工作、科研工作，其他方面重视程度较低，存在一定的失衡性，不能兼顾多方面发展。

基于以上问题，本文提出相应改进建议：

一是在政策制定层面，增加政策目标导向性和具体性，并结合实际设定政策目标重点突破。要紧密结合经济发展需要，针对性聘任急需人才，以分类评价为指导，为不同类型、不同学科人才设定不同政策目标，提升政策目标在人才聘期内具体内容的考核性，强调以政策目标为导向评估人才政策效果的重要性，为不同类型人才提供明确的、具体的政策目标，细化分类评价方式。从政策效果评估结果来看，政府部门在制订计划时，要合理规划，一步一步解决问题，实现各个突破，全面发展，过多的政策目标不利于学者在有限时间里集中精力开展工作。

二是在政策落实层面，政府部门要提供嵌入式人才引导支持和服务，完善基础配套设施建设。政府部门及人才引进单位要深入到人才工作中去。在工作方向方面，引导人才以政策目标为导向全方位开展工作；在资源配置方面，帮助新引进人才快速适应环境，跟进经费及设备落实；在团队建设方面，积极促进和引导院内人员合作交流。同时政府部门需积极协调资源，加快资金设备落实，具体聘任单位要完善基础配套设施建设，帮助人才快速整合资源、搭建平台、开展工作，避免因基础设施不完善，限制人才开展相关工作。

三是在政策评估层面，聘任单位要增加人才目标达成度实时监测环节，建立和完善人才政策效果评估体系。聘任单位要加强人才工作监管评估力度，设定目标完成进度条，实时跟进人才工作情况。一方面有利于人才明确发展方向、合理安排时间，另一方面有利于聘任单位及时发现人才工作情况，在需要时可提供相应帮助或加强相关监管督促。同时政府部门及人才聘任单位需制定详细、具体、完备的人才政策效果评价体系，评价体系要结合实际需要、紧抓政策目标、设定明确目标值、增设定期考察指标，提供全方位多角度多时段的综合引进效果评价指标体系，更好地引导人才、用好人才。

[附录]

“闽江学者”特聘教授政策目标文本

（1）讲授本学科核心课程，指导青年教师和研究生。

（2）正确把握本学科的发展方向，提出具有战略性、前瞻性、创造性的研究构想，带领本学科赶超或位居国际国内先进水平。

（3）面向国际国内科学与技术发展前沿，紧密结合福建区域经济社会发展、产业转型升级要求，积极承担国家、福建省重大科研项目，在本学科领域开展原创性研究和关键共性技术研究，力争取得重大标志性成果。

（4）领导本学科学术梯队、团队建设，根据学科特点和发展需要，组建并带领学术团队进行教学科研工作。