完善大数据时代国际人才评价

　　国际人才评估是国际人才开发与管理的基础和关键环节。在大数据时代，充分把握国际人才的特点和行为规律，借助大数据技术对国际人才进行精准评价，对于我国实现对国际人才的有效集聚和科学管理具有十分重要的意义。近日，在复旦大学管理学院召开的“聚焦大数据时代国际人才精准评价”学术研讨会上，学者就相关问题进行了探讨。

　　避免“帽子工程”负面效应

　　人才计划对国家吸引、培养和激励海内外高层人才，聚天下英才而用之发挥了积极作用。复旦大学管理学院教授姚凯表示，目前，我国在部委、地方、高校等层面均推出了人才计划，客观上已经形成了颇具规模的“人才帽子”工程。但近年来，各类人才计划纷繁庞杂、交叉重复，导致政出多门、定位不清、分类不合理、标准偏颇、异化使用等问题逐渐凸显。例如，目前“人才帽子”评选偏重于基础研究类别的指标，缺乏对实践型、应用型人才的评价；评价重点停留在对静态过往价值贡献的测量，没有反映出对未来国际人才潜在创新能力的预测。同时，以衡量论文篇数为主的“人才帽子”评估方式并不科学，同行评价水平有待提升；授予“人才帽子”之后缺乏动态监测，容易造成人才失去动力、科研创新止步不前等问题。

　　华东师范大学人文与社会科学研究院院长吴瑞君认为，追逐“人才帽子”反而会导致真正的人才流失。虽然现在全国各地、各机构的“人才帽子”设置很多，但总体来看，高水平人才仍然短缺。各地、各机构只为追逐“人才帽子”而“挖人”，但并未考虑挖来的人才是否符合本单位或本学科的真正需要。这不仅会导致相关人才难以充分发挥效能，也强化了引进人才的身份标签，造成机会不公，从而带来负面效应。

　　“帽子工程”泛滥的重要原因在于，目前我国国际人才评价体系尚不够科学。中国人才研究会副会长王通讯表示，国际人才评价要选择合理的评价主体。一般人难以理解专业技术人员从事的工作，所以让业内同行，特别是业务精深者进行评价、评判更为合理。国际人才评价还要选择合适的测量、评价尺子。例如，职称评定的标准应该包括学术能力、业绩和贡献，而现行的标准仅关注专著数量和发表论文的刊物级别。这实际上已经开始走偏，因为刊物级别只是“间接标准”，而非“直接标准”。

　　创新国际人才评价思维

　　国际人才评价要建立在科学的素质模型基础上。南京大学商学院党委书记刘洪提到，国际人才的素质模型应该包括：具有全球视野，能够从全球广度上看待事物，进行不同区域背景的比较分析；具有历史眼光，能够从长期的维度揭示事物运动变化的趋势与规律；具有跨文化思维，在思考问题或进行决策时能够兼顾不同文化价值取向；具有国际领先的技术或管理经验，能够帮助落后国家或地区发展；具有预见性与洞察力，能够前瞻地采取措施或提出建议，以迎接未来的机会与挑战。

　　“这就要求我们从战略层面完善科学的人才评价体系。”吴瑞君表示，国际人才评价过程中要探究国际人才的学术生命周期，研究成才规律，要形成与国际人才多样性、个性化引进要求相匹配的人才管理机制。在进行国际人才评价时，要改变传统的政府主导式评价机制，建立以用人单位为主导的多样化风险评估机制，在引进人才过程中规避不必要的风险，同时还要从国家法律层面对引进的人才加以保护。

　　对于创新型国际人才的评价，需要新思维和新方法。复旦大学管理学院副教授刘明宇表示，对创新型人才的评价不仅要考察人才本身，还要考虑到其所在环境和创新本身的不确定性等因素，因而需要采取综合评价的方式。从产业创新角度来看，需要以产业升级为导向，聚焦能够促进产业升级的创新驱动型人才。对于一般人才，通过历史数据，在一定程度上可以判断出其未来产出。但创新型国际人才难以通过历史数据证明其创新能力，所以他们具有较强的情境依赖性和不确定性。因此，需要借助实时动态的市场化评价和筛选机制来取代传统的人才评价体系。此外，对于引进的国际人才，还应注意创造有利于其发挥作用的良好环境。

　　借助大数据实施精准评价

　　国际人才科学评价需从评价主体和“标尺”的精准化起步。云南大学工商管理与旅游管理学院教授杨红英认为，国际化人才集聚以及由此产生的杠杆效应，是提升区域中心辐射力水平的关键。通过建立区域辐射中心国际人才集聚指数和产业集聚指数之间的回归模型，有助于进一步形成优化国际人才集聚和管理的相关政策。

　　大数据时代的到来，为人才评价的精准化带来了革命性的机遇。姚凯认为，要运用大数据的思想和方法，精准确定国际人才的分类评价标准，科学设置评价主体，动态监控人才评价实施效果，以实现人才评价工作理念和技术手段的系统创新。比如，利用大数据技术定期梳理人才计划的落实情况和政策实施的效果，以强化人才管理；设立与人才计划相对应的专家大数据库，以建立相应的评价责任和信誉责任；利用人才大数据动态监管国际人才评价效果，以实施动态跟踪和人才计划动态调整。