薛琪薪　吳瑞君

摘要：高層次人才作為參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)重要的人才隊(duì)伍，在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、人才引領(lǐng)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程中發(fā)揮著核心作用。以長(zhǎng)三角地區(qū)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授為高層次人才研究對(duì)象，通過(guò)履歷分析法梳理建立高層次人才數(shù)據(jù)庫(kù)，分析高層次人才的時(shí)空格局與結(jié)構(gòu)特征。研究發(fā)現(xiàn)：長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體具有鮮明的時(shí)空嬗變特征，具體表現(xiàn)為高層次人才的學(xué)科專(zhuān)業(yè)分布逐漸發(fā)展平衡，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才數(shù)量占全國(guó)的比重逐漸下降。在空間布局上，各省市的人才集聚度與其人均GDP排名和“雙一流”高校數(shù)量有關(guān)，不同省市形成差異化的學(xué)科人才高地。長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才以工學(xué)、理學(xué)、醫(yī)學(xué)三種學(xué)科類(lèi)型為主，與全國(guó)科學(xué)人才的總體結(jié)構(gòu)接近。從性別結(jié)構(gòu)來(lái)看，在長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體中，男性人數(shù)占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。因此，必須不斷完善高層次人才管理制度，為現(xiàn)代化建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展積蓄新動(dòng)能新優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：長(zhǎng)三角地區(qū)；高層次人才；長(zhǎng)江學(xué)者；時(shí)空格局； 人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略

【中圖分類(lèi)號(hào)】 G640 ???doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2023.01.008

黨的二十大報(bào)告中對(duì)于新時(shí)代深入實(shí)施人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略提出了新的戰(zhàn)略目標(biāo)、新的實(shí)施路徑與新的人才類(lèi)型與要求，強(qiáng)調(diào)人才是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐之一，在新時(shí)代新征程要實(shí)施更加積極、更加開(kāi)放、更加有效的人才政策，將人才工作提到了前所未有的新的戰(zhàn)略高度。當(dāng)今社會(huì)科技發(fā)展迅猛，科技創(chuàng)新能力在城市綜合實(shí)力競(jìng)爭(zhēng)中的地位日益突出，高層次人才在推進(jìn)創(chuàng)新中的作用日益突顯。在人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的指導(dǎo)下，城市和城市群在新時(shí)代面臨著把人口數(shù)量轉(zhuǎn)變?yōu)槿瞬艅?chuàng)新的優(yōu)勢(shì)，把培養(yǎng)造就和吸引大批優(yōu)秀的高層次人才，作為城市人口政策的重點(diǎn)和時(shí)代命題。伴隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展而流動(dòng)，尤其在城市化進(jìn)程不斷推動(dòng)下，人才會(huì)向具有獨(dú)特吸引力的地區(qū)或產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，從而形成人才集聚[1]。高層次人才的集聚，有助于加快建設(shè)世界重要人才中心和創(chuàng)新高地，從而進(jìn)一步為全面實(shí)施人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略提供重要的人力資源支撐。

何謂高層次人才，目前學(xué)界還沒(méi)有統(tǒng)一的概念定義或界定標(biāo)準(zhǔn)。有研究把諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)獲得者、“兩院院士”、“杰青基金”獲得者等群體作為高層次人才的研究對(duì)象，但這類(lèi)研究過(guò)多關(guān)注自然科學(xué)領(lǐng)域的精英人才，導(dǎo)致對(duì)人文社科領(lǐng)域的人才關(guān)注不足?；诖?，本研究對(duì)高層次人才集聚，特別是“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的時(shí)空嬗變及特征規(guī)律進(jìn)行總結(jié)分析，以期為完善人才治理體系、不斷發(fā)揮高層次人才在城市及城市群發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)工作中的支撐引領(lǐng)作用提供學(xué)理參考。目前，已有相關(guān)研究將長(zhǎng)三角地區(qū)的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授作為樣本，分析高層次人才的社會(huì)流動(dòng)及其影響因素等問(wèn)題[2]，但對(duì)于這一人才群體的時(shí)空布局及具體的結(jié)構(gòu)特征有待于進(jìn)一步揭示，以下予以具體分析。

一、研究方法與數(shù)據(jù)處理

美國(guó)佐治亞理工大學(xué)在1996年開(kāi)展了一項(xiàng)RVM（Research Value Mapping）項(xiàng)目，該項(xiàng)目是利用學(xué)術(shù)人才履歷開(kāi)展科學(xué)評(píng)價(jià)研究的最早探索。履歷研究的興起，在某種程度上反映了科研評(píng)估的一種“范式轉(zhuǎn)移”，即由傳統(tǒng)重視科研成果的數(shù)量，逐漸過(guò)渡到注重科研產(chǎn)出的質(zhì)量，完成了從“產(chǎn)量范式”向“能力范式”的過(guò)渡。在RVM項(xiàng)目后期發(fā)展中，不少研究者利用履歷分析方法（Curriculum Vitae，以下簡(jiǎn)稱(chēng)CV方法） 追蹤高層次人才的職業(yè)流動(dòng)軌跡，探索人才流動(dòng)規(guī)律，成為人才流動(dòng)研究中的一大新趨勢(shì)[3]。如James S. Dietza等收集了1200名科技精英人才的履歷信息，研究學(xué)術(shù)界、企業(yè)界及政府部門(mén)的科技人才與科研成果產(chǎn)出之間的關(guān)系，以及科技人才在不同工作機(jī)構(gòu)的流動(dòng)過(guò)程[4]。M.Sabatier等收集了500多名法國(guó)生命科學(xué)人才的職業(yè)履歷，討論職業(yè)流動(dòng)對(duì)事業(yè)發(fā)展的影響模式[5]。Koen Jonkers等利用中國(guó)植物學(xué)人才的履歷數(shù)據(jù)，分析了他們的流動(dòng)過(guò)程、科研產(chǎn)出與國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系[6]。在國(guó)內(nèi)研究中，張鳳珠等使用學(xué)術(shù)履歷分析方法對(duì)學(xué)術(shù)人才的資助績(jī)效進(jìn)行了評(píng)估[7]，牛珩和周建中基于CV方法對(duì)“長(zhǎng)江學(xué)者”和“杰青基金”獲得者等高層次人才的結(jié)構(gòu)特征開(kāi)展了研究[8]。黃海剛等以1994—2014年“長(zhǎng)江學(xué)者”和“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”獲得者的履歷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，討論高層次人才的空間布局與集聚特征[9-10]。目前，CV方法大多用于分析學(xué)術(shù)人才的職業(yè)軌跡、學(xué)術(shù)人才的地理遷移、學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的科研生產(chǎn)率等問(wèn)題，本研究的主體數(shù)據(jù)也是利用CV方法進(jìn)行收集和處理。

在具體的數(shù)據(jù)采集方面，本研究以“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授作為高層次人才數(shù)據(jù)樣本開(kāi)展研究。首先從1998年“長(zhǎng)江學(xué)者獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”設(shè)立以來(lái)到2017年最后一次公示的“長(zhǎng)江學(xué)者”名單中①，篩選出長(zhǎng)三角地區(qū)推薦高校推薦入選為“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的高層次人才作為研究群體，組成本研究的樣本名單。需要強(qiáng)調(diào)的是，本文所指的推薦高校，主要以江蘇省、浙江省、上海市、安徽省四地的高校（本科院校和專(zhuān)科院校）為主。其次，通過(guò)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授所在單位的官網(wǎng)介紹主頁(yè)、搜索引擎、出版的學(xué)術(shù)作品的作者簡(jiǎn)介、訪(fǎng)談?dòng)涗?、個(gè)人傳記等方式途徑獲得高層次人才的履歷信息。最后，通過(guò)搜索Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)，補(bǔ)充高層次人才所發(fā)表的科研成果數(shù)量與引用量等信息，最終形成包括人口學(xué)特征信息（包括出生年份、出生地、性別、現(xiàn)工作地等）、受教育階段信息（包括本碩博畢業(yè)年份、就讀機(jī)構(gòu)及其類(lèi)型、地點(diǎn)、專(zhuān)業(yè)學(xué)科領(lǐng)域等）、工作階段信息（包括首次工作年齡、歷次工作機(jī)構(gòu)及類(lèi)型、工作變動(dòng)次數(shù)、每份工作年限、晉升教授及入選為“長(zhǎng)江學(xué)者”的年齡、晉升后的流動(dòng)情況等）等三部分內(nèi)容的長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才數(shù)據(jù)庫(kù)。

在數(shù)據(jù)處理方面，如圖1所示，筆者通過(guò)查找官網(wǎng)個(gè)人介紹主頁(yè)、學(xué)術(shù)作品作者簡(jiǎn)介、訪(fǎng)談?dòng)涗?、個(gè)人傳記等內(nèi)容獲得高層次人才的履歷信息之后進(jìn)行逐一梳理，依次錄入信息并進(jìn)行手工編碼。在通過(guò)Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)等補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)時(shí)，充分運(yùn)用各種手段確保錄入信息的準(zhǔn)確性。在實(shí)際操作中，主要通過(guò)作者的國(guó)別、所在城市、工作機(jī)構(gòu)等分辨重名情況，同一工作機(jī)構(gòu)內(nèi)的重名學(xué)者，則結(jié)合專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、教育背景等來(lái)進(jìn)行判定，排除同名同姓學(xué)者的干擾，做到數(shù)據(jù)不錯(cuò)錄；特別是在外文數(shù)據(jù)庫(kù)搜索高層次人才發(fā)表的科研成果時(shí)，通過(guò)分次、組合檢索作者姓名簡(jiǎn)寫(xiě)、全拼等內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)不遺漏。

從最終形成的樣本數(shù)據(jù)來(lái)看，這17份“長(zhǎng)江學(xué)者”入選名單中，共有3663名學(xué)者，其中特聘教授2301人。再進(jìn)一步篩選，可以發(fā)現(xiàn)由長(zhǎng)三角地區(qū)推薦高校推薦的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授共有628名，占全部“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的27.29%，略低于由京津冀地區(qū)高校推薦入選的763名（占比33.16%），但高于由珠三角地區(qū)高校推薦入選的90名（占比3.91%），從一定程度上反映出長(zhǎng)三角地區(qū)在匯聚高層次人才方面有一定的優(yōu)勢(shì)。

二、長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體的時(shí)間嬗變與空間格局

（一）長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體的時(shí)間嬗變

隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展變化，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體的結(jié)構(gòu)和規(guī)模隨著時(shí)間的推移也不斷發(fā)生變化，在人才學(xué)科背景、人數(shù)占比等方面呈現(xiàn)出鮮明的特征。第一，“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的學(xué)科背景逐漸覆蓋全門(mén)類(lèi)，其中自然科學(xué)專(zhuān)業(yè)的人才數(shù)量占比下降，人文社科專(zhuān)業(yè)的人才數(shù)量占比增加。從歷年入選“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的人數(shù)情況來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)推薦高校推薦的?“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授共有628名，平均每次入選大約為35名。從群體數(shù)量變動(dòng)時(shí)間來(lái)看，在1999年、2001年、2009—2015年、2017年這些年份里，入選“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的人數(shù)均高于年均入選數(shù)。從“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的學(xué)科專(zhuān)業(yè)背景來(lái)看呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：一是學(xué)科門(mén)類(lèi)的擴(kuò)展，從1998年只涉及工學(xué)、理學(xué)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)這4個(gè)學(xué)科門(mén)類(lèi)，逐漸發(fā)展到覆蓋所有學(xué)科門(mén)類(lèi)，學(xué)科分布趨于平衡；二是工學(xué)、理學(xué)等擁有自然科學(xué)專(zhuān)業(yè)背景的人數(shù)占比逐漸下降，而法學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、文學(xué)等人文社會(huì)科學(xué)學(xué)科專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比逐漸上升。如工學(xué)類(lèi)學(xué)科專(zhuān)業(yè)的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授年度人數(shù)占比從1998年的47.83%，下降至2017年的34.21%，理學(xué)類(lèi)學(xué)科專(zhuān)業(yè)的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授年度人數(shù)占比從1998年的39.13%下降到2017年的10.53%，而文學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等學(xué)科專(zhuān)業(yè)則從1998年的人數(shù)占比均為0的情況，分別上升到2017年的5.26%、7.89%、7.89%、10.53%。

第二，從人數(shù)占比的角度來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才數(shù)量占全國(guó)的比重逐漸下降，高層次人才“西升東降”的趨勢(shì)日益明顯。對(duì)比京津冀地區(qū)和成渝地區(qū)高層次人才數(shù)量占比，可以發(fā)現(xiàn)高層次人才在東部地區(qū)占比逐漸下降，而在西部地區(qū)占比逐漸增加。如圖2所示，經(jīng)統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才歷年來(lái)的數(shù)量比重在波動(dòng)中逐年下降，從1998年人數(shù)占比35.38%下降到2017年的25.50%，占比數(shù)據(jù)最高點(diǎn)出現(xiàn)在2002年，達(dá)到38.10%，占比數(shù)據(jù)最低點(diǎn)在2016年，為18.63%，歷年的平均占比為28.02%。在同一時(shí)期，京津冀地區(qū)的高層次人才歷年來(lái)的數(shù)量比重也呈現(xiàn)波動(dòng)中逐年下降的趨勢(shì)，但下降幅度小于長(zhǎng)三角地區(qū)。京津冀地區(qū)高層次人才數(shù)量占比的最高點(diǎn)分別在2001年和2007年，占比均為37.4%，最低點(diǎn)出現(xiàn)在2017年，占比27.5%，歷年平均占比為32.7%。而成渝地區(qū)的高層次人才數(shù)量歷年占比不斷提升，從1998年的3.1%，提升到2017年的7.4%，歷年平均占比為5.1%。以長(zhǎng)三角地區(qū)和京津冀地區(qū)為代表的東部地區(qū)高層次人才數(shù)量占比不斷下降，而以成渝地區(qū)為代表的西部地區(qū)高層次人才數(shù)量占比不斷提升，這一現(xiàn)象的出現(xiàn)與教育部2012年開(kāi)始實(shí)施向中西部地區(qū)和人文社科領(lǐng)域傾斜的新“長(zhǎng)江學(xué)者獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”有關(guān)[11]，可能意味著我國(guó)的高層次人才空間分布從集聚開(kāi)始走向擴(kuò)散，這有待更進(jìn)一步的觀(guān)察研究。

（二）長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的空間格局

從人才地理學(xué)的角度來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)的高層次人才群體在不同省市的人才密度、學(xué)科集聚度各不相同，呈現(xiàn)出鮮明的集聚特征。長(zhǎng)三角高層次人才數(shù)量從多到少排列分別為滬蘇浙皖，其分布情況與各省市人均GDP（人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）大小和“雙一流”高校數(shù)量有關(guān)。從“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的申報(bào)地來(lái)看，上海市共有285名“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授，名列第一，人數(shù)占比達(dá)到了45.4%。江蘇省緊隨其后，有215名“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授，人數(shù)占比達(dá)到了34.2%。浙江省和安徽省的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的人數(shù)明顯少于上海市和江蘇省，人數(shù)占比分別為15.1%和5.3%。

經(jīng)濟(jì)收入、資源稟賦、人才環(huán)境、人力資本等因素是影響地區(qū)人才集聚的主要因素[12]。人均GDP是考察地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要指標(biāo)之一，查看1995—2015年間長(zhǎng)三角地區(qū)三省一市的人均GDP排名，結(jié)合長(zhǎng)三角地區(qū)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)據(jù)收集情況和各地歷年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)三角地區(qū)的人均GDP排名基本上也按照滬蘇浙皖的順序，與“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的數(shù)量排名接近，說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境越優(yōu)越，對(duì)高層次人才的潛在吸引力就越大。

高校是高層次人才成長(zhǎng)和發(fā)展的搖籃地，特別是“雙一流”高校具有較強(qiáng)的實(shí)力和較高的聲譽(yù)，在集聚高層次人才方面享有更多的優(yōu)勢(shì)。L. Hargens和W. Hagstrom就曾強(qiáng)調(diào)學(xué)術(shù)人才在高聲譽(yù)機(jī)構(gòu)工作的重要性[13]，陳其榮也指出，高層次人才普遍在世界一流大學(xué)工作，服務(wù)于一流優(yōu)勢(shì)學(xué)科[14]。從長(zhǎng)三角地區(qū)“雙一流”高校的分布情況可以發(fā)現(xiàn)，上海和江蘇兩地的世界一流大學(xué)和一流學(xué)科的建設(shè)高校明顯多于浙江和安徽兩地，按照世界一流大學(xué)和一流學(xué)科的建設(shè)高校數(shù)量進(jìn)行排列，也接近滬蘇浙皖的順序，與長(zhǎng)三角人均GDP排名和“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授人數(shù)分布地排名類(lèi)似。

其次，不同省市形成了差異化的學(xué)科人才高地，浙江聚集農(nóng)學(xué)精英，江蘇多數(shù)是工學(xué)管理學(xué)精英，上海是理醫(yī)文法等學(xué)科人才的匯聚之城。浙江高校的農(nóng)業(yè)學(xué)科建立較早，學(xué)科歷史悠久。而江蘇省的高校資源豐富，集中了11所如南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京航空航天大學(xué)等“雙一流”高校，且這些學(xué)校在工學(xué)（東南大學(xué)、南京大學(xué)、南京航空航天大學(xué)）、管理學(xué)（南京大學(xué)）方面都有較深的學(xué)科積累，有利于集聚相關(guān)領(lǐng)域高層次人才。上海則因?yàn)楸旧淼膮^(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯與綜合實(shí)力較強(qiáng)，擁有上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、華東師范大學(xué)等14所“雙一流”高校平臺(tái)，在引才育才方面成效顯著，各學(xué)科發(fā)展都有較好的人才支撐。

從地區(qū)差異來(lái)看，長(zhǎng)三角區(qū)域的高層次人才的學(xué)科專(zhuān)業(yè)分布各有側(cè)重（圖3），浙江集中了農(nóng)學(xué)專(zhuān)業(yè)的高層次人才，有50%的農(nóng)學(xué)學(xué)科專(zhuān)業(yè)的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授在浙江。江蘇則匯聚了工學(xué)、管理學(xué)專(zhuān)業(yè)的大部分高層次人才，占比分別達(dá)到了41.27%和41.67%。上海的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授占長(zhǎng)三角地區(qū)各學(xué)科專(zhuān)業(yè)的高層次人才數(shù)量總數(shù)的比重均超過(guò)了一半，如哲學(xué)專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比72.73%、醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比65.22%、歷史學(xué)專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比50.00%、經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比56.25%、教育學(xué)專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比58.33%、法學(xué)專(zhuān)業(yè)的人數(shù)占比55.00%，一定程度上反映了上海這座城市對(duì)高層次人才的巨大吸引力。而安徽的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量較少，所以高層次人才不同的學(xué)科專(zhuān)業(yè)占比也較小，目前還沒(méi)有發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)學(xué)科門(mén)類(lèi)。

從推薦高校來(lái)看，復(fù)旦大學(xué)、南京大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)擁有“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量最多，分別是97人、96人、88人和88人，這四所高校擁有的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量合計(jì)達(dá)到了長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才總數(shù)的58.7%，成為集聚高層次人才的第一梯隊(duì)。東南大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、華東師范大學(xué)、華東理工大學(xué)擁有的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量分別為34人、30人、27人、21人和19人，處于集聚高層次人才的第二梯隊(duì)，這五所高校擁有的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量合計(jì)達(dá)到了長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才總數(shù)的20.8%。根據(jù)第四輪學(xué)科評(píng)估結(jié)果顯示，在國(guó)內(nèi)排名前十名的高校當(dāng)中，長(zhǎng)三角地區(qū)的高校所擁有的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授累計(jì)人數(shù)達(dá)到了511人，占國(guó)內(nèi)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授總?cè)藬?shù)的81.3%。這也說(shuō)明，長(zhǎng)三角地區(qū)高校在集聚高層次人才方面表現(xiàn)突出，尤其是排名靠前的高校在集聚高層次人才方面有較大的優(yōu)勢(shì)。如Cong Cao指出，工作環(huán)境、科研軌跡等可以極大地預(yù)測(cè)高層次人才的發(fā)展成就和榮譽(yù)取得，工作機(jī)構(gòu)聲譽(yù)和個(gè)人成就具有互相促進(jìn)的優(yōu)勢(shì)積累效應(yīng)，有利于學(xué)術(shù)人才進(jìn)入精英行列[15]。

三、長(zhǎng)三角地區(qū)高層次

人才的群體結(jié)構(gòu)特征

一個(gè)群體的人口社會(huì)學(xué)特征，能夠反映該群體的內(nèi)部特征、自然和文化結(jié)構(gòu)的差異。從自然構(gòu)成來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體在性別、年齡、出生地等方面的分布情況各不相同；從文化構(gòu)成來(lái)看，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體學(xué)科專(zhuān)業(yè)背景也各不相同，總體而言，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的群體結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出鮮明的非均衡性分布特征。

（一）長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的性別年齡結(jié)構(gòu)

在長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才群體中，男性人數(shù)占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，其中滬蘇浙皖等地的女性人數(shù)占比逐漸下降。在長(zhǎng)三角地區(qū)628名高層次人才中，男性有590人，占總?cè)藬?shù)的93.9%，女性有38人，占比6.1%。對(duì)于高層次人才中女性占比較少的問(wèn)題，牛珩等在相關(guān)研究中也指出，在“百人計(jì)劃”中的人才數(shù)量，女性人數(shù)占總?cè)藬?shù)的7%，在“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”獲得者中，女性占比僅為6%[16]，與本研究的計(jì)算結(jié)果接近。近年來(lái)，我國(guó)科技人才群體中女性人數(shù)比例不斷提高，穩(wěn)定在40%左右，但高層次人才中女性人數(shù)的占比顯著低于科技人才中的女性人數(shù)的占比，有進(jìn)一步提升的空間。

從地域分布的角度來(lái)看，上海市的女性“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量最多，達(dá)到20人，女性占比也最高，占上海市全部“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授人數(shù)的7.02%。其次是江蘇省和浙江省，女性“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授分別有12人和5人，占比分別為5.58%和5.26%。安徽省的女性“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授數(shù)量最少，目前只有1人，占比為3.03%?？梢?jiàn)，男性“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授具有顯著的數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)，也反映出女性高層次人才在發(fā)展方面可能存在阻礙女性人才晉升和發(fā)展的性別權(quán)利結(jié)構(gòu)和性別文化的“玻璃天花板”[17]。尤其在精英階層中性別差距較為明顯，女性高層次人才的人數(shù)所占比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于男性。如許葉萍等研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)與社會(huì)的分離對(duì)于女性的工作表現(xiàn)形成了某種悖論，由于強(qiáng)調(diào)女性在家庭建設(shè)和子女養(yǎng)育方面的社會(huì)作用，而損害了女性的職場(chǎng)表現(xiàn)和成就的取得[18]。李忠路同樣指出，家庭責(zé)任極大地影響了女性晉升為精英人才，控制人力資本這一變量后性別差距還進(jìn)一步發(fā)生了提升[19]。

一個(gè)群體的平均年齡，是其社會(huì)特征的重要標(biāo)識(shí)之一。陳路舟對(duì)中國(guó)科學(xué)院院士當(dāng)選年齡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)在改革開(kāi)放之后當(dāng)選院士的平均年齡較高，從1980年到1999年中國(guó)科學(xué)院院士的當(dāng)選年齡穩(wěn)定在62歲左右，但從2003年開(kāi)始較大下降，此后穩(wěn)定在54歲左右[20]。本研究對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的年齡結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的平均年齡為55.07歲，其中男性群體的平均年齡55.11歲，女性群體的平均年齡54.45歲，女性群體稍顯年輕。自然科學(xué)專(zhuān)業(yè)人才平均年齡會(huì)較小，上海高層次人才的平均年齡要高于長(zhǎng)三角地區(qū)其他三省。

不同學(xué)科專(zhuān)業(yè)的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的平均年齡也差別較大（表1），其中自然科學(xué)專(zhuān)業(yè)的高層次人才平均年齡最小，其次是社會(huì)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的，而人文科學(xué)專(zhuān)業(yè)的高層次人才平均年齡最大，不同學(xué)科專(zhuān)業(yè)均存在女性人才的平均年齡小于男性的情況。其中社會(huì)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的女性人才平均年齡比男性人才小2.2歲，差距最大；而人文科學(xué)專(zhuān)業(yè)和自然科學(xué)專(zhuān)業(yè)的女性人才平均年齡分別比男性小0.7歲和0.5歲。從不同地區(qū)來(lái)看，安徽省的高層次人才群體最年輕，平均年齡為53.33歲；其次是浙江省和江蘇省的高層次人才群體，平均年齡分別為54.56歲和54.75歲；上海市的高層次人才群體平均年齡最大，為55.69歲。之所以出現(xiàn)這種差異，可能是由于高層次人才集聚度高的地區(qū)，人才競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，導(dǎo)致高層次人才的平均年齡有所上升。如有研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)東部地區(qū)的高校教授平均年齡要高于中西部地區(qū)高校，其原因在于東部地區(qū)人才競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，職業(yè)晉升標(biāo)準(zhǔn)更高[21]。

Gustavo Gregorutti基于卡內(nèi)基高等學(xué)校分類(lèi)法對(duì)美國(guó)高校教授進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，男性、自然科學(xué)專(zhuān)業(yè)、年齡在41～50歲之間等特征的大學(xué)教授學(xué)術(shù)生產(chǎn)力更高，晉升更快[22]。與西方國(guó)家相比，我國(guó)女性高層次人才占比同樣偏小，但其平均年齡低于男性高層次人才，且在各學(xué)科專(zhuān)業(yè)中均存在女性高層次人才平均年齡比男性的更低的現(xiàn)象。這一現(xiàn)象是否意味著女性高層次人才發(fā)展的“玻璃天花板”在被逐年突破，我國(guó)現(xiàn)行社會(huì)主義高教體制對(duì)于女性高層次人才的成長(zhǎng)具有一定的積極作用，還需要進(jìn)一步探索。

“60后”高層次人才占比超過(guò)60%，當(dāng)選年齡逐年上升，“壓齡申報(bào)”的人數(shù)占比較高。從出生年份來(lái)看，可以發(fā)現(xiàn)高層次人才明顯的集中趨勢(shì)。具體而言，出生于1960—1964年期間的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授人數(shù)占比36.1%，出生于1965—1969年期間的人數(shù)占比為28.2%，兩者合計(jì)64.3%。其次是“70后”高層次人才群體，出生于1970—1974年期間的人數(shù)占比為15.3%，出生于1975—1979年之間的人數(shù)占比為4.3%，兩者合計(jì)達(dá)到了19.6%。人數(shù)占比排名其后是“50后”高層次人才群體，出生于1950—1954年之間的人數(shù)占比3.1%，出生于1955—1959年之間的人數(shù)占比為11.8%，兩者合計(jì)14.9%?？梢钥闯?，“60后”“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授目前是長(zhǎng)三角高層次人才的主力軍，正積極發(fā)揮著承前啟后的作用。

比較長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才和“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”獲得者的平均當(dāng)選年齡，可以發(fā)現(xiàn)兩者均呈逐年上升趨勢(shì)（圖4）。據(jù)計(jì)算，在1998年評(píng)選第一屆“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授時(shí)，人才的平均入選年齡為38.6歲，2017年評(píng)選“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授時(shí)，人才的平均入選年齡為46.4歲；而1998年入選“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”人才的平均入選年齡是37.4歲，2017年時(shí)入選“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”人才的平均入選年齡為41.5歲；可見(jiàn)，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才和“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”獲得者的平均當(dāng)選年齡都呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。但是，這一現(xiàn)象并不說(shuō)明隨著時(shí)間的推移高層次人才的跨入門(mén)檻在提升，而是由于“壓齡申報(bào)”“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的人數(shù)比重不斷提升所致。所謂“壓齡申報(bào)”，是指申請(qǐng)人在符合年齡限制的最后一年申報(bào)人才項(xiàng)目，因?yàn)樵浇咏陥?bào)截止年齡，積累的重要成果可能越多，所在單位也會(huì)優(yōu)先推薦臨近申報(bào)限制年齡的候選人[23]。韓聯(lián)郡和李俠對(duì)在1994—2013年間“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”獲得者的入選年齡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)選人才大齡化趨勢(shì)背后的原因是“壓齡申報(bào)”[24]。李峰等進(jìn)一步指出，“國(guó)家杰出青年科學(xué)基金”中自然科學(xué)和人文社科專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的學(xué)者，“壓齡申報(bào)”的人數(shù)占比分別為13.6%和18.5%，而自然科學(xué)和人文社科專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授，其“壓齡申報(bào)”的人數(shù)占比分別為8.7%和9.4%，“壓齡申報(bào)”的人數(shù)占比與平均當(dāng)選年齡相關(guān)性指數(shù)分別是0.863和0.717，呈高度相關(guān)性[25]。

（二）長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的出生地分布及學(xué)科結(jié)構(gòu)

教育活動(dòng)本身就是“在一定的人類(lèi)社會(huì)生活、物質(zhì)生產(chǎn)方式和地理環(huán)境中產(chǎn)生、發(fā)展和進(jìn)行，具有強(qiáng)烈的地域性特征的重要人類(lèi)活動(dòng)”[26]。因此，學(xué)術(shù)人才群體除內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性特征外，又表現(xiàn)出不同的空間分布狀況。在經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的時(shí)代背景下，高等教育被賦予了鮮明的地理印記，螺旋式發(fā)展的“時(shí)空域”使得高等教育呈現(xiàn)趨同性與差異性、同質(zhì)化與特色化并存的格局[27]。通過(guò)分析“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的出生地狀況，可以很好地探索高層次人才從出生地到主要工作地的空間流動(dòng)情況。按照中國(guó)行政區(qū)域的劃分標(biāo)準(zhǔn)，下面對(duì)長(zhǎng)三角、京津冀和成渝三個(gè)地區(qū)高層次人才的出生地分布情況進(jìn)行對(duì)比分析。

長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的出生地以華東地區(qū)和中南地區(qū)為主，如表2所示，可以發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)三角地區(qū)和成渝地區(qū)的高層次人才出生地以本區(qū)域和鄰近區(qū)域?yàn)橹?，其中長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才出生于華東地區(qū)的人數(shù)占比65.0%，成渝地區(qū)高層次人才出生于西南地區(qū)的占比60.8%，均超過(guò)了六成。而京津冀地區(qū)高層次人才的出生地則相對(duì)分散，不如前兩者集中，其中出生于華東地區(qū)的高層次人才數(shù)量最多，占比為37.3%；其次是華北地區(qū)的高層次人才數(shù)量，占比為23.5%。可以發(fā)現(xiàn)，華東地區(qū)成為當(dāng)前京津冀地區(qū)高層次人才的主要出生地來(lái)源，也是當(dāng)前成渝地區(qū)高層次人才的第二出生地來(lái)源。如果只計(jì)算出生地為長(zhǎng)三角地區(qū)的高層次人才數(shù)量占比，則京津冀地區(qū)中出生于長(zhǎng)三角地區(qū)的高層次人才數(shù)量占比22.3%，成渝地區(qū)中出生于長(zhǎng)三角地區(qū)的高層次人才數(shù)量占比8.2%，同樣是除本區(qū)域外重要的人才出生地來(lái)源。

據(jù)馮天瑜等人統(tǒng)計(jì)，從南宋到近代時(shí)期，我國(guó)南方地區(qū)的學(xué)術(shù)文化引領(lǐng)全國(guó)的文化潮流，成為全國(guó)的學(xué)術(shù)中心，以收入正史類(lèi)傳記《儒林》和《文苑》為標(biāo)準(zhǔn)，明代出生于東南四省（主要是現(xiàn)今的安徽省、江蘇省、上海市、浙江省、江西省和福建?。┑母邔哟稳瞬艛?shù)量占比76.5%，清代出生于長(zhǎng)江流域的高層次人才數(shù)量占比79.6%[28]。本研究基于馮天瑜等的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，計(jì)算得出明代時(shí)期出生于華東地區(qū)的高層次人才數(shù)量為88人，占全國(guó)高層次人才總?cè)藬?shù)的比重為61.2%，而出生于長(zhǎng)三角地區(qū)的高層次人才共有44人，占比為38.3%。清代時(shí)期出生于華東地區(qū)的高層次人才共有300人，占全國(guó)高層次人才總?cè)藬?shù)的79.6%，而出生于長(zhǎng)三角地區(qū)的高層次人才有265人，占比為70.3%。由此可見(jiàn)，華東地區(qū)特別是長(zhǎng)三角地區(qū)在培育精英人才方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。這是因?yàn)?，長(zhǎng)三角地區(qū)城市有較好的綜合環(huán)境和人文底蘊(yùn)，較高的人才集聚度和城鎮(zhèn)化水平使得長(zhǎng)三角地區(qū)在“引才”和“育才”方面別具優(yōu)勢(shì)[29]。

理查德·佛羅里達(dá)（Richard Florida）指出，城市的公共服務(wù)水平、開(kāi)放度和包容度對(duì)引育人才至關(guān)重要[30]。長(zhǎng)三角地區(qū)享有優(yōu)良的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、豐富的教育資源和深厚的文化底蘊(yùn)，在城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、科研投入和固定資產(chǎn)投資方面處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的地位，對(duì)于培育高層次人才創(chuàng)造了良好的環(huán)境條件。改革開(kāi)放以來(lái)，長(zhǎng)三角地區(qū)城市調(diào)整升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從“二一三”結(jié)構(gòu)過(guò)渡到“二三一”結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步發(fā)展到“三二一”結(jié)構(gòu)[31]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向現(xiàn)代化邁進(jìn)，產(chǎn)業(yè)集聚不斷吸引人才，產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”，先轉(zhuǎn)移的“領(lǐng)頭羊”人才帶來(lái)進(jìn)一步的人才流動(dòng)，產(chǎn)業(yè)集聚與人才流動(dòng)形成良好互動(dòng)，激發(fā)生產(chǎn)力倍增的效應(yīng)[32]。

其次，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的出生地分布在全國(guó)除港澳青藏以外的地區(qū)，超過(guò)一半人數(shù)出生于長(zhǎng)三角區(qū)域。因?yàn)橄愀?、澳門(mén)、青海、西藏這四個(gè)地區(qū)本身人口基數(shù)較小，暫時(shí)沒(méi)有產(chǎn)生主要工作在本區(qū)域的高層次人才。從按照省級(jí)行政區(qū)進(jìn)一步細(xì)化高層次人才的出生地，可以對(duì)比不同區(qū)域高層次人才的來(lái)源范圍與本區(qū)域培育率。如表3所示，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才出生于江浙滬皖本區(qū)域的人數(shù)占比59.7%，成渝地區(qū)高層次人才出生于成渝本區(qū)域的人數(shù)占比57.7%，反映出長(zhǎng)三角地區(qū)和成渝地區(qū)的高層次人才培育率較高。而京津冀地區(qū)高層次人才出生地來(lái)自本區(qū)域的人數(shù)占比只有19.3%，出生地是國(guó)內(nèi)其他區(qū)域的人數(shù)占比為80.1%，說(shuō)明京津冀地區(qū)人才培育率較低。

進(jìn)一步對(duì)比長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的出生地情況，可以發(fā)現(xiàn)江蘇、浙江、安徽的高層次人才主要來(lái)自本省，如表4所示，三地高層次人才來(lái)源于本省的人數(shù)占比分別為40.9%、55.8%和39.4%，其中浙江省的高層次人才培育率最高；而上海高層次人才來(lái)源于本市的人數(shù)占比為13.0%，上海市的高層次人才培育率較低。從吸引境內(nèi)其他區(qū)域人才的角度來(lái)看，上海的吸引力最大，來(lái)自境內(nèi)其他區(qū)域的高層次人才數(shù)量占比最大，為49.1%；其次是江蘇和浙江，來(lái)自境內(nèi)其他區(qū)域的高層次人才數(shù)量占比分別為39.1%和32.6%；安徽的吸引力稍遜一籌，來(lái)自境內(nèi)其他區(qū)域的高層次人才數(shù)量占比為27.3%。此外，上海和安徽從長(zhǎng)三角區(qū)域其他省市吸引的人才數(shù)量較多，人數(shù)占比分別為36.5%和30.3%，江蘇和浙江從長(zhǎng)三角區(qū)域其他省市吸引的人才數(shù)量相對(duì)較少，人數(shù)占比分別為18.6%和11.6%。

考察長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的專(zhuān)業(yè)背景可以發(fā)現(xiàn)，擁有工學(xué)、理學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科專(zhuān)業(yè)背景的高層次人才數(shù)量高達(dá)80%，與全國(guó)科學(xué)人才結(jié)構(gòu)接近。了解長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才的學(xué)科專(zhuān)業(yè)，有助于分析長(zhǎng)三角地區(qū)有高等院校的優(yōu)勢(shì)所在，優(yōu)化學(xué)科發(fā)展方向，促進(jìn)高層次人才發(fā)展。按照教育部公布的學(xué)科門(mén)類(lèi)，對(duì)“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授群體的學(xué)科專(zhuān)業(yè)進(jìn)行歸類(lèi)，可以看到高層次人才在學(xué)科專(zhuān)業(yè)分布方面呈現(xiàn)出明顯的集中趨勢(shì)。具體而言，長(zhǎng)三角地區(qū)高層次人才以工學(xué)（人數(shù)占比40.13%）、理學(xué)（人數(shù)占比27.71%）和醫(yī)學(xué)（人數(shù)占比10.99%）三種學(xué)科類(lèi)型為主，三者的人數(shù)合計(jì)占比為78.83%，較為符合中國(guó)科學(xué)人才以工學(xué)、醫(yī)學(xué)、理學(xué)為主專(zhuān)業(yè)的總體趨勢(shì)。而學(xué)科門(mén)類(lèi)人數(shù)最少的是歷史學(xué)（人數(shù)占比0.96%）、軍事學(xué)（人數(shù)占比0.32%）、藝術(shù)學(xué)（人數(shù)占比0.16%）等學(xué)科，人數(shù)比重均在1%以下。

四、結(jié)論與建議

黨的二十大報(bào)告指出，深化人才發(fā)展體制機(jī)制改革，真心愛(ài)才、悉心育才、傾心引才、精心用才，求賢若渴，不拘一格，把各方面優(yōu)秀人才集聚到黨和人民事業(yè)中來(lái)。在經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展加速的背景下，高層次人才群體具有鮮明的時(shí)空嬗變特征，人才集聚與城市發(fā)展動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。高層次人才作為參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)重要的人才隊(duì)伍，在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、人才引領(lǐng)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程中發(fā)揮著核心作用。因此，必須不斷完善高層次人才管理制度，為現(xiàn)代化建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展積蓄新動(dòng)能新優(yōu)勢(shì)。

第一，在引才上配套完善的科研設(shè)施“筑巢引鳳”，拓展海外布點(diǎn)完善對(duì)接機(jī)制。要大力推進(jìn)重大科研基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過(guò)完善高端科研平臺(tái)來(lái)吸引高層次人才、集聚高層次人才，做好全局性、長(zhǎng)遠(yuǎn)性、系統(tǒng)性人才戰(zhàn)略選擇和發(fā)展路徑安排。鼓勵(lì)成立完善高層次人才中介機(jī)構(gòu)，優(yōu)化海外高層次人才引才工作站和聯(lián)絡(luò)點(diǎn)布局，提供人才對(duì)接的一站式服務(wù)。繼續(xù)完善與專(zhuān)業(yè)獵頭公司的合作，提升高層次人才市場(chǎng)的能動(dòng)性，突出產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界等組織的主體地位。對(duì)于當(dāng)前高層次人才供應(yīng)鏈中不同環(huán)節(jié)存在的人才政策供給溢出、不足與缺失等不同情況，要集中力量分類(lèi)施策，大力優(yōu)化人才生態(tài)環(huán)境[33]，讓高層次人“引得來(lái)”。

第二，在育才上加強(qiáng)人才管理“培本固元”，為人才團(tuán)隊(duì)提供良好的職業(yè)晉升和發(fā)展空間。要進(jìn)一步改革科研管理制度，增強(qiáng)靈活性和傾向性。在基金項(xiàng)目的時(shí)間和成果要求方面，探索更具靈活性的項(xiàng)目評(píng)估機(jī)制，鼓勵(lì)高層次人才開(kāi)展突破性和顛覆性創(chuàng)新工作。加大對(duì)研究輔助人才與團(tuán)隊(duì)成員的補(bǔ)貼力度，保障戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)高層次人才團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定性和發(fā)展性。促進(jìn)產(chǎn)業(yè)、人才、科技創(chuàng)新融合市場(chǎng)化發(fā)展，形成“悉心育才”的工作氛圍，進(jìn)一步夯實(shí)各地的學(xué)科人才高地，讓高層次人才“留得住”。

第三，在愛(ài)才上實(shí)施靈活的“因才施策”，加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)高層次人才合作管理。一方面，各地政府有關(guān)部門(mén)應(yīng)關(guān)注高層次人才的發(fā)展需求與瓶頸難點(diǎn)問(wèn)題，從實(shí)際出發(fā)，加大對(duì)符合城市戰(zhàn)略發(fā)展方向的高層次人才的支持力度。另一方面，要充分利用人才集聚優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)化跨部門(mén)跨行業(yè)的區(qū)域內(nèi)生性合作，支持相關(guān)單位在研究成果分配、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等方面做好協(xié)同發(fā)展，構(gòu)建科研院校、政府部門(mén)、企事業(yè)單位之間的合作平臺(tái)。大力推進(jìn)高層次人才服務(wù)生態(tài)建設(shè)，積極構(gòu)建與國(guó)際接軌的社會(huì)保障和公共服務(wù)體系，讓高層次人“用得好”。

第四，在用才上考慮大膽地“相才起用”，善于發(fā)掘和培育青年型人才。要“善于識(shí)才”，面向世界科技前沿開(kāi)展重點(diǎn)領(lǐng)域潛力型人才的尋訪(fǎng)工作，做好青年戰(zhàn)略性人才儲(chǔ)備。善于發(fā)掘、大膽起用青年人才。給予青年高層次人才更大的展示舞臺(tái)、更廣的發(fā)展空間，積極匹配各方面的科研資源，以國(guó)家戰(zhàn)略需求為導(dǎo)向開(kāi)展原創(chuàng)性、引領(lǐng)性科技攻關(guān)，推進(jìn)高水平科技自立自強(qiáng)取得新突破。在“精心用才”的基礎(chǔ)上，推動(dòng)高層次人才“與城市共發(fā)展，在這里更有為”。

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[25] 同 [23]。

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①在1998年至2017年期間，教育部一共公示了17次“長(zhǎng)江學(xué)者”入選名單，其中2003年和2010年未公示，2013年和2014年的入選名單合并在一起公示。2017年以后教育部只評(píng)選而不再公示“長(zhǎng)江學(xué)者”。雖然教育部只公示了17次“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授的名單，但2013年和2014年的入選名單是合并發(fā)布的，從實(shí)際情況來(lái)說(shuō)應(yīng)該計(jì)為公示了18次。

作者簡(jiǎn)介：薛琪薪，上海市青少年研究中心助理研究員，人口學(xué)博士。吳瑞君，華東師范大學(xué)中國(guó)現(xiàn)代城市研究中心暨社會(huì)發(fā)展學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。

責(zé)任編輯：劉 ???穎