人工智能技术迅猛发展背景下推进人才发展体制机制改革研究

在百年未有之大变局下，全球科技竞争、产业变革与制度博弈日益激烈，人才作为“第一资源”的战略地位愈发凸显。人才发展体制机制改革成为破解我国发展瓶颈、实现高水平科技自立自强的关键环节。

一、人才体制机制政策的现状

1、人才发展体制机制的内容

人才发展体制机制是指围绕人才培养、引进、使用、评价、激励等环节建立的制度体系和运行规则，旨在优化人才资源配置、激发人才创新创造活力，服务国家战略和社会发展。具体包括如下内容：人才培养机制、人才引进机制、人才使用机制、人才评价机制、人才激励机制、人才服务保障机制、人才流动机制。

2、人才体制机制改革的意义

当前，我国已建成世界上规模最大的人才队伍，但长期存在的体制性障碍（如评价体系僵化、流动壁垒突出、激励效能不足等）制约着人才创新活力的充分释放。深化人才体制机制改革，既是贯彻新发展理念的必然要求，也是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，对于实现第二个百年奋斗目标具有全局性、战略性意义。

改革开放是党和人民事业大踏步赶上时代的重要法宝。从实践成就来看，党的十一届三中全会以来，通过改革，党和人民的事业快速发展；党的十八大以来，通过全面深化改革，党和国家事业取得历史性成就、发生历史性变革。

党的二十届三中全会提出进一步全面深化改革，对构建支持全面创新体制机制进行部署。教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑。必须深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，统筹推进教育科技人才体制机制一体改革，健全新型举国体制，提升国家创新体系整体效能。通过体制机制创新，形成“人人皆可成才、人人尽展其才”的良好局面，为高质量发展提供智力支撑。

3、我国一些人才发展机制相关政策文件

人才发展体制机制方面的政策文件有：《关于深化人才发展体制机制改革的意见》、《关于深化项目评审、人才评价、机构评估改革的意见》、《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》、《关于完善科技成果评价机制的指导意见》等，另外还有对公务员、事业单位工作人员管理办法、专业技术人员职称管理办法、技能人才管理办法等政策文件。

这些文件明确了深化人才体制机制改革的指导思想、基本原则和主要目标，从管理体制、工作机制和组织领导等方面提出改革措施。提出优化科研项目评审管理、改进科技人才评价方式、完善科研机构评估制度，树立正确的人才评价使用导向。提出破解人才工作体制机制障碍，针对不同类型人才，分别实行学术评价、市场评价和社会评价，更好发挥人才评价“指挥棒”作用。通过健全科技成果分类评价体系、完善评价指标和方法等，推动科技成果转化应用，激发科技人才创新活力。

4、我国人工智能发展现状与人才体制机制创新

近年来，我国人工智能发展呈现出技术迭代加速、产业应用深化的显著特征。在技术层面，大模型与多模态技术成为核心突破方向。产业应用方面，人工智能正重塑传统行业格局。

当前，人才供需矛盾成为制约社会发展的关键瓶颈。由于人工智能迅猛发展，对人才培养的内容有了新要求，为人才评价、流动等工作提供了便捷。我国正从教育培养、评价激励、流动配置等多维度推进体制机制改革，构建与技术革命相适应的人才生态。

二、人才发展体制机制存在的问题

1、评价体系固化，难解“五唯” 困境

当前人才评价多以学历、职称、论文数量等硬性指标为主。大量单纯为毕业、职称晋级、绩效考核而发表的论文，不能产生社会价值。目前这种评价方式虽然有所改善，但仍然难以全面、精准衡量人才的实际能力与贡献。

传统人才评价过度依赖“论文、职称、学历、奖项、帽子”，导致“为评而研”的功利化倾向。例如，基础研究领域过度追求短期量化成果，应用研究领域忽视市场转化效能，青年人才面临“非升即走”的生存焦虑，基层人才难以突破“天花板”效应。这种“一刀切”模式抑制了创新多样性，阻碍了“揭榜挂帅”“十年磨一剑”等突破性创新的孕育。

2、流动机制的制度壁垒

区域间、行业间人才流动面临诸多阻碍。城乡间、区域间在户籍政策、社会保障衔接等方面存在差异，户籍、编制、档案等制度形成人才流动的“隐形门槛”。行业间人才分布失衡问题突出，行业内企业与高校、科研机构之间的人才交流因体制机制问题，难以形成高效互动。

东部沿海地区人才密集但结构性短缺（如高端制造、数字经济领域），中西部地区面临“人才外流 — 产业空心化”的恶性循环；科研院所与企业间人才双向流动渠道不畅，产学研协同创新存在“旋转门” 障碍。

3、激励机制失衡，激励机制的效能不足

物质激励方面，部分地区和单位高端人才薪酬较低，难以吸引人才；精神激励层面，表彰奖励形式单一，部分行业甚至没有本系统的表彰，甚至没有机会参与党委政府组织的优秀评选，缺少对人才价值的多元认可，无法充分激发人才的创新创造热情。

科研项目经费管理“重审批、轻绩效”“包干制”“负面清单”等灵活政策落地缓慢；知识产权归属与利益分配机制不完善，科技成果转化中科研人员收益比例普遍低于 50% ，国家政策是 50% ，目前仅重庆 80% ，广东 70% 领先全国；市场化薪酬体系尚未完全建立，高端人才薪资水平与国际竞争力存在差距。

4、人才培养方式与需求联系不紧密

高校课程设置不合理，不能适应人工智能时代的需求，部分教材内容更新太慢，仍在沿用已经淘汰的知识。终身教育效果不理想，人工智能应用培训较少，培训内容吸引力不足，受训人员积极性欠缺。

三、结合人工智能技术，人才体制机制改革的实践路径

1、构建科学多元评价体系

由组织、人社部门牵头，分行业制定评价标准。利用大数据和人工智能技术，针对不同类型人才，制定差异化评价指标，在实践中不断优化完善，减少人为因素对人才评价的影响。对于科研人才，注重科研成果质量、创新价值及对学科发展的推动作用；对于技能人才，以实际操作水平、解决生产难题能力为主要评价依据。引入第三方评价机构，增强评价的客观性与公正性，拓宽人才评价渠道，让更多有真才实学的人才脱颖而出。

利用人工智能技术，分类建立评价标准。根据工作内容为财政供养人员，企事业单位分别建立评价标准，将日常工作量、工作成果、产生社会效益纳入考核，在提职晋级时予以考虑。组织人事部门开发人才考核管理软件，在安排工作和提拔时能够轻松提取如下信息：从事某方面工作的所有人员信息并进行排名；按照工作业绩、特长、学历、任职年限、职称取得时间筛选特定人员。

把解决问题的能力做为人才评价的标准。例如：把公职人员解决政府改善营商环境、招商引资、重大突发事件、信访等问题，企事业单位人才解决政府或本单位难题，作为晋升的条件，突破“五唯”限制。政府网站的建言献策版块管理者，应该统计好的建议，对优秀建言者进行表彰，把提供优秀建议纳入晋升考核内容。落实《关于深化新时代教育评价改革总体方案》，在高校、科研院所推行“代表作制度”，基础研究人才以学术贡献、应用研究人才以市场转化效益、基层人才以服务成效为核心评价指标。上海市对智能硬件开发工程师，将产品量产规模、专利转化收益纳入职称评审；对 AI伦理研究人员，考核政策建议采纳度与行业标准制定参与度，打破“唯论文”倾向。

引入市场、行业协会、服务对象等第三方评价主体，对公务员、企事业专业技术人员建立“同行评议 + 市场估值”双轨制。由人力资源评估机构、企业、创投机构组成第三方评审团，对紧缺的财政供养人员进行考核评估，对科研项目的商业化潜力进行前置评估，推动创新链与产业链深度融合。

2、破除人才流动障碍

利用信息技术，国家层面加强统筹协调，推动户籍制度改革，实现人才跨区域流动的“零门槛”；完善社会保障体系，建立全国统一的社保信息平台，确保人才流动过程中社保无缝对接。搭建人才共享平台，鼓励高校、科研机构与企业建立人才柔性流动机制。

打通人才流动的“毛细血管”，市场化配置与政策性引导并重。破除制度壁垒成功案例：长三角、粤港澳大湾区试点“人才共享账户”，打破户籍、社保限制，实现职称互认、科研成果跨区域共享。成都推行“蓉漂人才荟”计划，允许非全日制研究生、技能人才落户，近三年吸引 30 万青年人才扎根基层。广州推出“人才签证一窗通办”，将审批周期从15 个工作日压缩至3 个工作日。

弱势地区的人才政策突围。中西部地区可以通过差异化政策实现人才“逆向流动”。重庆建立“人才飞地”，在北上广深设立研发中心，吸引外地人才“离岸”服务本地产业；海南自贸港推出“全球人才服务热线”，三年引进外籍人才超1.2 万人，助力旅游业、现代服务业等产业升级。实施“乡村振兴人才专项计划”“银发专家支援西部”等项目，通过财政补贴、职称倾斜等政策，引导人才向艰苦边远地区和基层一线流动。贵州建立“科技特派员 + 企业 + 农户”利益联结机制，近万名科技人员带着技术和资金下乡，带动 200 万农户增收。

充分发挥人才的价值，允许科研人员在高校、企业、新型研发机构间柔性流动，保留原有身份待遇。例如：深圳“今日人才”平台通过 AI 算法实现技术人才与项目的智能匹配，企业可按使用时长租赁高校、科研院所的闲置技术资源，提升人才价值利用率。

3、健全激励保障机制

借助人工智能技术，建立与市场接轨的薪酬体系，根据人才稀缺程度、贡献大小合理确定薪酬水平，提高人才待遇。设立人才发展专项资金，对优秀人才给予科研经费支持、项目资助等；丰富精神激励形式，开展多样化人才表彰活动，设立荣誉称号，增强人才的职业荣誉感和社会认同感，营造尊重人才、鼓励创新的良好氛围。

创新激励机制，实现从“保障型”到“发展型”的动能升级。薪酬制度创新，根据人才稀缺程度、贡献大小合理确定薪酬水平。公务管理岗位引进年薪制员工，扩大绩效工资差距，国有企业试点协议工资制突破薪酬上限。国家设立专项紧缺项目奖励，特殊贡献奖励。

科研管理改革，在国家重点研发计划中推行“经费包干制”，取消预算科目限制，赋予团队负责人更大支配权。北京中关村试点“项目跟投”机制，允许科研人员以技术入股参与项目孵化，最高可获 70% 股权收益。

荣誉体系创新构建，设立“人民满意的公务员”“国家杰出青年科学家”“大国工匠”等荣誉称号，强化政治引领与精神激励。建立合理的荣誉申报制度，将各行各业都纳入荣誉覆盖范围。确保公职人员、教育、医疗及所有行业优秀从业人员，都能有机会参与政府和省市行业主管部门表彰，并在提职、职称晋级时予以参考。

改革打破“身份壁垒”，让技能人才、乡土人才等“草根群体” 获得上升通道。浙江“乡村振兴领军人”评选中，80 后“农创客”占比达 45% ，他们通过电商直播、智慧农业等模式，带动乡村产业年产值增长200 亿元，诠释了“人人皆可成才、人人尽展其才”的理念。

4、优化高等教育布局，完善终身教育体系

建立符合科技发展、国家战略需求牵引的学科设置调整机制和人才培养模式。调整高校专业设置，增加并优化与人工智能相关专业及课程，加强跨学科专业建设。努力丰富终身教育资源，加强教育资源共享和公共服务平台建设，充分利用互联网、大数据、人工智能等新兴技术，为人民群众提供更多更好的教育服务。同时，完善国家开放大学体系，建好老年大学。推进国家数字大学建设，推动建设学习型社会、学习型大国。

调整高校专业设置，优化与人工智能有关专业的课程，加强跨学科专业建设。课程体系设置升级方面，构建涵盖基础算法、算力优化、行业应用的课程群，及时丰富更新教学内容，淘汰过时课程，培养兼具技术能力与文化理解的复合型人才。建立学科动态调整机制，通过产教融合培育复合型人才。教育部推动高校设立人工智能学科特区，允许自主设置智能芯片设计、类脑计算等前沿交叉学科。通过“企业出题 - 高校解题 - 市场验证”模式缩短人才成长周期。通过“课程 + 项目”模式让学生在校参与工业级 AI 应用开发，实现“入学即入职”培养。校企协同创新，企业与高校共建人工智能联合实验室，共享企业算力平台，协同完成科研成果。

组织人社部门制定终生教育政策，指导高校、科研院所、行政、企事业单位、行业协会等部门开发成人课程。各单位及时更新课程中的人工智能实践指导课程，提升全民文化科技素养，提高社会效率。各级政府引导公职人员，参加培训、继续教育、反馈课程建议、学以致用。县级人社部门在组织农民工技能培训时，增加人工智能知识应用内容，提高农民工技能和工作效率。

5、建立人才体制机制改革调研制度

利用大数据、人工智能等技术，对政府出台为人才体制改革配套的政策进行调研，为政策的调整和优化、资源配置提供数据支撑，提升人才管理效率。随着各种智能软件的涌现，工作人员数字技能的提高办事效率会大幅提高，各种审批事项办结期限要大幅缩减，一些部门合理缩减编制。

各级政府对人才体制机制改革要加强调研，及时关注国内外的先进做法。省级政府要及时收集政府网站的群众建言献策，定期走访基层单位了解政策的不足和群众期盼，对解决条件成熟的问题及时用文件的形式解决，不成熟的研究对策待条件成熟后解决。

人才体制机制改革是一场涉及思想观念、利益格局、制度创新的深层次变革。站在人工智能技术迅猛发展的新历史起点，需以“闯”的魄力打破惯性思维，以“实”的举措破解制度藩篱，构建“引才有道、育才有方、用才有效、留才有心”的现代化人才治理体系。唯有如此，才能将我国人口规模优势转化为人才竞争优势，为全面建设社会主义现代化国家提供源源不断的智力支撑