基于多源数据的全球高层次科技人才群体判别研究_以基因组学领域为例

　　摘要：基于高层次科技人才胜任力冰山模型，从论文、专利、重点实验室、著名企业、著名奖项和高影响力学术荣誉 6 个维度构建高层次科技人才群体判别指标，并以基因组学领域为研究实例，识别基因组学领域的全球高层次科技人才群体。通过对该群体进行国别、机构、代表性学者分析发现，全球约 60% 的高层次科技人才分布在美国，主要聚集在布洛德研究所、哈佛大学、麻省理工学院和加州大学等科研机构，并培养了 Emmanuelle Charpentier、 Jennifer A. Doudna 和 Eileen Furlong 等杰出学者。

　　关键词：高层次科技人才;基因组学;胜任力理论

　　1　研究背景

　　在知识经济时代，科技人才对增强国家综合实力、提升国际竞争力起着越来越重要的作用。当下经济全球化程度不断加深，各国之间争夺的战略资源也已从资金、原料等转向了人才[1]。习近平[2]总书记在党的十九大报告中强调：“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。要坚持党管人才原则，聚天下英才而用之，加快建设人才强国。”高层次科技人才是科技人才金字塔的塔尖，必然是各国争夺的重点资源。我国在《国家中长期人才发展规划纲要 (2010—2020 年 )》中也提出要以高层次人才、高技能人才为重点统筹推进各类人才队伍建设，为实现全面建设小康社会奋斗目标提供坚强的人才保证和广泛的智力支持[3]。

　　目前，国内外学者对高层次科技人才的研究越来越多，大都集中在高层次科技人才的流动、引进、评价、成长规律、环境以及影响因素方面。比如， Czaika 等[4]研究了影响高技术人才流动的移民政策，发现社会保障协议促进更多的高技能工人流动，而双重征税协议威慑高技能移民;蒋莹等[5]通过调研 27 位海外引进的高层次人才发现，高校在引进人才后科研建设、管理等方面仍存在不足并提出了改善建议;刘亚静等[6]结合高层次科技人才的素质特征构建了高层次科技人才评价指标体系，并以人才类型、评价目的划分了多元化的评价场景，提出多元化评价指标;田瑞强等[7]以 233 位华人科学家的履历信息为研究对象，利用 Kaplan-Meier 法研究了不同因素下各阶段生存风险率的差异，用 Cox 比例风险模型探讨了成长过程中各因子的具体影响效果，结果发现初级阶段获得博士学位的国别对职业成长具有显著影响，博士后工作经历降低了助教和教授的生存风险，减缓了成长速度;梁文群等[8]从影响高层次科技人才发展的经济、科技、社会、生活、自然、人才市场这六大环境因素入手选择了 33 项指标，对我国 30 个省份进行了评价与比较，发现东部优势明显，西部最差;袁洪娟等[9]基于山东省企业、科研院所、高校等单位的调查数据，提炼出显著影响区域高层次科技人才队伍建设的政府支持、人才培养、人才评价、人才激励和环境建设 5 个公因子，表明从这 5 个方面采取相应的政策能够加快区域高层次科技人才队伍的建设。

　　尽管一些国内外学者已经开始关注高层次科技人才的相关问题，但从目前的研究成果来看，在高层次科技人才构成及如何判别等方面还存有一定的研究空间。大部分研究中都将高层次科技人才视为做学术、搞研究的顶尖人才，从科研产出角度界定高层次科技人才，数据来源单一，仅仅是将高层次科技人才界定在了学术圈。其实高层次科技人才还应该包括在工程科技、成果转化、商业应用等领域作出突出贡献的杰出人才。鉴此，本文将突破单纯仅从论文、专利等科技文献数据源判别高层次人才的局限，拓展至高影响力的企业、奖励、重点实验室等不同的来源，从多个维度构建高层次科技人才群体的判别指标;并以基因组学为研究实例，对基因组学的全球高层次科技人才进行国家、机构以及代表性学者分析，为今后的相关研究提供参考

　　2　高层次科技人才判别指标研究

　　2.1　胜任力模型的引入

　　“ 胜任力” 概念是美国著名管理学家 David McClelland[10]于 1973 年在对美国选拔国外服务信息官的研究时首次提出，是指能够区分在特定的工作岗位和组织环境中的绩效水平的个人特征[11]。国内学者对胜任力模型的研究起于 20 世纪 90 年代，主要应用于人才素质评价方面。比如，李瑞等[12]在对工程技术类高层次创新型科技人才评价指标体系研究时认为，胜任力模型主要涉及创新知识、创新技能、影响力、创新能力、创新动力和管理能力等不同维度特征特质;赵伟等[13]在对基础研究类创新型科技人才评价时，基于胜任力模型和个体创新行为理论提出了新型科技人才评价的洋葱模型，指出创新能力和管理能力是区分优异人才与一般人才最核心的要素。本文将赵伟学者提出的洋葱模型进一步转化为高层次科技人才胜任力冰山模型，如图 1 所示。知识、技能和影响力这三方面较为容易观察的特质是显性胜任力，可以通过一个人的专业性、研究产出、所获荣誉等进行衡量;而创新能力以及管理能力属于隐性胜任力，不易观察，可以通过一个人所从事的职业、所处的职位等侧面反映。通过知识、技能、影响力、创新能力和管理能力这 5 个维度的个人特征，可以更全面地了解高层次科技人才的特质，更科学地区分高层次科技人才群体，为高层次科技人才群体判别指标的构建提供理论支撑。

　　2.2　高层次科技人才的界定

　　对于高层次科技人才的识别界定，学术界并没有统一的概念。Diaz-Perez 等[14]在探索研究型中心战略发展过程中提到，高水平的科技人员应该包括半结构化的管理人员、研究人员、工程人员、技术人员以及行政人员。梁文群等[8]认为高层次科技人才是指在所从事的学科或专业领域有较深造诣或者掌握核心技术，能对经济社会发展和科技创新活动发挥较大作用的人才。贾明媚等[15]基于价值链思想提出，高层次科技人员是指在有助于社会经济发展的各种有价值的活动中，在某一领域或行业具有全局性影响和关键作用的人才。

　　不同学者对高层次科技人才的定义虽然不同，但可以发现高层次科技人才具有共同特征：从事某一学科或领域的研究、有较高的造诣、对社会经济发展有巨大贡献。基于胜任力冰山模型和高层次科技人才的共同特征，本文将高层次科技人才定义为：具有一定专业知识或专门技能，从事创造性科学技术活动，在某一学科或领域有很高造诣或创造性发明，对社会经济发展和科技创新有巨大贡献的人才。

　　根据胜任力冰山模型所提出的特质，可以发现高层次科技人才具有以下特点：(1)高专业性。高层次科技人才具有过硬的学科专业知识和技能，经过多年工作经验的积累，对所从事学科或领域的整体和前沿具有敏锐洞察能力，专业素养高于本领域的一般人。(2)高影响性。高层次科技人才具有较高的学术造诣或专业技能，研究成果或技术发明一般都能推动本领域革新性的发展，所以大部分都荣获过影响力高的奖项或荣誉。(3)高创造性。高层次科技人才大都从事创造性、高难度的工作，形成了高于常人的创新能力，产出成果一般也具有创新性、前沿性。(4)稀缺性。高层次科技人才大部分位于较高的研究职位或管理职位，处于人才金字塔的顶尖位置，数量稀少;同时各国对高层次综合性人才的需求缺口不断增大，这两方面因素决定了高层次科技人才的稀缺性。

　　2.3　高层次科技人才判别指标体系构建

　　基于高层次科技人才胜任力冰山模型以及高层次科技人才的特点，本文从论文、专利、重点实验室、著名企业、著名奖项和高影响力学术荣誉这 6 个维度来界定高层次科技人才群体，如图 2 所示。高层次科技人才群体主要是由高被引论文、专利、世界著名实验室团队、世界著名企业团队、重大学术奖项以及学术荣誉这 6 个具体指标评定构成，如表 1 所示。其中，论文数据反映的是基础研究型人才的情况。高被引论文是论文中高质量、普遍被学者认可的论文，其作者一般具有高专业性。通过参考基本 科 学 指 标 数 据 库(Essential Science Indicators， ESI)界定高被引论文的比率，本文选取高被引论文前 1% 的作者代表基础研究领域的高层次科技人才。专利是人类在技术领域从事智力活动的产出成果，是反映科技创新的最重要表现形式[16]。专利维度体现了应用研究与和工程技术型人才的情况，本文同样选取专利被引量前 1% 的划分标准，筛选出应用研究领域具有很强专业技能和创新能力的高层次人才。重点实验室负责人和企业技术团队带头人体现的是创新创业型人才的情况，这类群体一般具有良好的管理能力、敏锐的市场洞察力，可以将科研成果有效转化为生产力，进而创造市场经济效益，促进社会经济发展。高影响力奖项和荣誉的获得者大都对本领域的学术发展或技术进步作出了重大贡献，一般都有较高的学术影响力。本文通过多角度、多来源的判别指标体系，将这些不同类型的高层次科技人才整合在一起，摆脱传统单一片面的判别方式，系统地、科学地、全方位地界定高层次科技人才群体。

　　3　实证研究——基因组学

　　3.1　数据来源

　　本文以基因组学领域为研究实例，通过高层次科技人才判别指标，识别出该领域的高层次科技人才群体，了解目前全球该部分人才的分布情况，探究我国在该领域所处的国际地位。高被引论文的前 1% 的作者以 Web of Science 核心合集数据库为数 据 来 源， 检 索 式 为 TS=(Genom* OR *genomics OR proteomic OR “zinc finger nuclease” OR “dna methylation” OR “DNA Microarray” OR transcription factor binding OR “crispr-cas9” OR genome wide association OR gene expression OR genome edit* OR Gene Sequen*)，通过检索结果发现该领域的论文从 2009 年起开始激增，说明国内外学者从此时起对基因组学的研究开始重点关注，故检索时间设置为 2009 年至今，选取检索结果高被引论文中前1% 论文的题录数据为分析对象进行数据采集。专利被引用数量前 1% 的发明人以 Thomson Innovation 专利数据库为数据来源，检索式为标题 / 摘要 / 权利 要 求 =(Genom* OR *genomics OR proteomic OR “zinc finger nuclease” OR “dna methylation” OR “DNA Microarray” OR transcription factor binding OR “crispr-cas9” OR genome wide association OR gene expression OR genome edit* OR Gene Sequen*)，检索时间是 2009 年至今。世界顶尖实验室负责人、科瑞唯安发布的创新百强企业技术团队带头人、国际著名学术奖项获得者、国际著名荣誉称号获得者指标数据来源情况如表 2 至表 5 所示。

　　3.2　国别分布

　　依据高层次科技人才群体判别指标体系，共收集到 3 396 名基因组学领域高层次科技人才。数据去重标准为学者姓名、机构完全相同则算一人。对高层次科技人才所属国家进行统计分析，可以看出目前全球哪个国家在基因组学领域的科研实力最强、人才聚集最多。基因组学领域高层次科技人才的全球大洲分布如图 3 所示，国家分布(前 10 位，即 TOP10)如表 6 所示。

　　从图 3 可知，基因组学领域高层次科技人才的全球布局呈现分布广泛且分布不平衡的特点。高层次人才在世界各大洲基本都有分布，但主要集中在北美洲、亚洲和欧洲。这一分布现象与全球发达国家的分布基本一致：北美洲、亚洲和欧洲发达国家在经济、科研等方面综合实力强，对高层次科技人才吸引力大，由此吸引了大量优秀人才;而大洋洲、南美洲和非洲大部分是发展中国家或是欠发达国家，综合实力偏低，对高层次科技人才吸引力小，所以高层次人才数量较少。

　　从表 6 中可以看出，基因组学领域的高层次科技人才主要分布在美国，说明美国在基因组学领域人才基础雄厚、研究成熟并且位于世界前端，能够吸引大量高层次人才;英国排名第二，但在数量上与美国差距巨大，美国高层次人才数约是英国的 6 倍;我国与加拿大并列第四名，虽然排名靠前，但是美国高层次人才数量约是我国的 22 倍，相差悬殊，表明我国基因组学领域的高层次科技人才储备是严重不足的，迫切需要从海外引进相关人才或是尽快培养起本国科技人才。从表 6 中还可以看出，高层次科技人才的国家分布呈现“一超多平”的特点，即美国人才数量超多，其他各国人数平庸。美国聚集了全球高层次科技人才的 60.22%，其余 40% 分布在大量国家，并且这些国家之间的差距较小，相差基本都在百人数量级。

　　《基于多源数据的全球高层次科技人才群体判别研究_以基因组学领域为例》来源：《科技管理研究》2018年12期，作者：陈佳琪; 赵筱媛。

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