徐 娟, 王泽东
(鲁东大学 教育科学学院, 山东 烟台 264011)
始于20世纪90年代初的学术人才政策在近30年的发展历程中塑造出一批体制化的项目人才,这些项目人才成为当代我国大学高层次人才的威权代表。我国政府推动了高校对高层次人才的竞争,期望以此激发更高的科研产出,最终实现学术繁荣与大学赶超。进入21世纪以来,我国大学高层次人才进入“大流动”时代。客观而论,大学高层次人才的合理流动既有利于人才优化配置,又有助于知识传播与技术扩散,是一种积极的利益共享机制[1]。在全球范围内,高等教育后发国家纷纷走上了一条借助高层次人才流动实现大学卓越发展的道路,如德国的“精英倡议计划”(2005年)、“精英战略”(2016年),日本的“COE计划”(1995年)、“TOP 30计划”(2002年)等,均以促进顶尖人才流动、实现大学的赶超发展为政策目标[2]。那么,我国大学高层次人才的流动规律如何?当前学术界对这一问题仍缺乏足够的实证证据。在此背景下,为了更好地促进学术繁荣,研究我国大学高层次人才的流动规律就显得必要且必须。为此,本研究聚焦于项目人才,通过对项目人才流动情况的分析初步呈现相关结论。
大学高层次人才流动属于学术流动(Academic Mobility)这一研究领域,该类研究兴起于20世纪50年代的美国。1958年,开普勒(Theodore Caplow)和麦吉(Reece McGee)首先分析了研究型大学人文学科教师的流动行为与学术职称、年龄、机构声望、薪酬等之间的关系[3],开创了学术流动这一研究领域。在60余年的发展历程中,西方学界关于学术流动的研究已经渐趋成熟,并主要集中于两个方面。一是关于学术流动影响因素的研究。这些研究大多揭示了制度、文化等宏观层面的因素,科研条件、机构声望、发展空间等中观层面的因素和工作满意度、薪酬等微观层面的因素如何影响流动行为,以及这些因素与学术流动之间的关联机制[4-15]。例如巴比特(Debra Barbezat)等的研究指出,尽管较高的薪酬是吸引学术人员流动的主要因素,但学术流动与高薪酬之间并不是简单的线性关系,而受到资历这一中间变量的调节[16]。二是关于学术流动促进职业发展的研究。大量研究证实,学术流动因拓宽了学术网络、强化了学术优势,能够促进学者的职业发展。如弗兰佐尼(Chiara Franzoni)等研究了流动与学术生产力之间的关系,并得出了流动经历可显著提升学者发表论文影响因子的结论[17]。伯兹曼(Barry Bozeman)和李(Sooho Lee)的研究也指出,相对于从未流动的科学家,那些拥有流动经历的科学家有更多的科研产出[18]。
国内关于学术流动的研究在近10余年的时间内刚刚起步,国内学界对这一问题的探索主要体现在两个方面。一是从理论思辨的视角分析我国学术职业流动中存在的问题与应对之策。如王建华将我国当前的人才流动称为非正常流动,即人才流动中存在“资本”主义和功利主义倾向[19];徐娟和贾永堂则从政府规制与市场设计两个层面提出了我国大学高层次人才流动乱象的治理对策[20]。二是从实证调查的视角探索我国学术流动现状。如刘进等的实证研究系统考察了中国研究型大学教师的流动状况与国际学术人才向中国流动的规律[21-24];郭洪林等基于对我国重点高校教师的大样本调查,验证了我国人才流动的主要影响因素,指出家庭、个人等外部因素对人才流动的影响力最大[25];吕文晶等则研究了工科类大学教师与其他学科大学教师在流动率、流动路径等方面的差异性,认为学科属性是影响大学教师流动的重要变量[23]。
通过对学术流动研究现状的系统梳理可以发现,已有研究为探讨我国的学术流动问题预留了大量空间。正如有学者在进行了系列研究后所指出的,“(国内)大量研究工作刚刚起步,亟待学术界更多开展此领域的探索”[26]。在此基础上,大学高层次人才因具有较强的学术生产力而往往成为一流学科培育与大学实力提升的关键要素,那么在当前我国“双一流”建设的新背景下,关注这一群体的流动规律就显得尤为必要。关于这一群体的流动问题,有学者作了初步探索,如黄海刚等以“长江学者”[27]和“国家杰出青年科学基金”获得者[28]为样本,分析其获得人才称号后的职业流动情况,得出我国大学高层次人才并不存在过度流动问题、“中西部危机”主要表现为匮乏的人才回流等研究结论。这一探索使我们大致了解了我国大学高层次人才的流动状况,然而这两类项目人才的流动情况能否代表我国大学高层次人才的流动全貌需要进一步的研究;更为关键的是,仅仅依据获批人才称号之后的流动情况进行研究很难把握我国大学高层次人才的流动规律。因而,这一领域需要开展更大样本的实证研究,拓宽研究思路。基于此,本研究借鉴大数据思维和技术,对我国的院士、“长江学者特聘教授”(以下简称“长特”)、“国家杰出青年科学基金”获得者(以下简称“杰青”)、“长江学者青年项目”获得者(以下简称“青长”)、“青年拔尖人才支持计划” 获得者(以下简称“青拔”)和“国家优秀青年科学基金”获得者(以下简称“优青”)6类主要项目人才(1)虽然“千人计划”和“青年千人计划”入选者也是我国大学极为重要的高层次人才代表,但由于客观因素其信息无法获取,故本研究未将其囊括进来。的简历信息进行全样本挖掘与分析,为探索我国大学高层次人才的流动规律提供实证证据。
本研究所采用的研究方法为学术流动研究中通行的简历分析法(Curriculum Vitae Analysis),即通过每位项目人才的简历获取流动方面的有用信息。美国学者戴特(James Dietz)等认为,简历分析法在内容方面具有标准化的特点,其包含的教育经历、工作经历等信息因更为客观、真实而对研究与学者相关的议题具有重要价值[29]。也正是基于此,近几年简历分析法替代了传统的问卷调查法和访谈法,而成为西方学术流动研究中的主流研究方法。简历分析法在运用中主要分为两类:一是小样本简历分析法,样本量大多在几百份,主要通过招聘中的个人简历获取完整的学者信息;二是大样本简历分析法,样本量多为上万份,主要通过互联网抓取学者的简历信息。后者因其样本具有较强的代表性而更多地被运用于学者流动规律的研究中,故本研究运用大样本简历分析法。
本研究对数据的处理主要分为3个步骤。一是对学术流动的操作化界定。为了进行数据挖掘和匹配,本研究首先界定了学术流动的内涵,将学术流动定义为项目人才入职后发生的工作机构变动,访学、博士后、学术机构内部的岗位轮转、兼职、第一份工作机构等都未被判定为学术流动。二是在线抓取简历与进行数据匹配。2019年5月初至9月中旬,课题组通过项目人才获批的官方网站、人才所在机构官网、个人主页等途径抓取公开的简历信息。本研究选取1994—2018年获批的6类项目人才共12 227位学者的简历信息,并对其进行结构化处理。其中,院士(1994—2017年,每两年增选一次,2018年没有增选)为1 697人、“长特”(1999—2018年,1999年为第一批)为2 298人、“杰青”(1994—2018年)为3 986人、“青长”(2016—2018年,2016年为第一批)为706人、“青拔”(2013—2017年共三批,2013年为第一批)为742人、“优青”(2012—2018年,2012年为第一批)为2 798人。由于有2 693人获得两项及以上项目人才称号,故实际有效人数为9 534人。本研究依据工作经历信息判断项目人才在入职后是否发生了流动,最终筛选出有流动经历的项目人才3 520人(见表1),并建立大学高层次人才流动现状数据库。数据库共包含了年龄、学科领域、毕业院校等23个条目的结构化信息,但由于在学术人才内部存在相应的等级序列且学科属性对人才流动具有较大影响,故本研究选取项目和学科这两个条目进行分析。此外,为了保证数据的客观性,本研究在描述总体情况以及按学科分类时抛除了交叠样本,但在对不同类型项目人才进行分析时则加入了交叠样本。三是流动规律指标的选取。通过对已有关于学术流动研究的文献进行梳理发现,已有研究大都从流动率或者规模、流动次数或者频次、流动周期等方面去探讨,流动率、流动次数和流动周期是流动研究中的常用指标,故本研究从这3个方面去探索大学高层次人才的流动规律,这也与已有研究有了对比点或者连接点。
表1 我国大学高层次人才流动规律研究的数据描述 单位/人
本研究对有流动经历的样本占总样本的比值进行了相关计算。统计结果显示,我国大学高层次人才的平均流动率为36.92%,即超过1/3的高层次人才在入职后发生过流动。这高于我国大学教师的平均流动率(26.00%),也高于我国研究型大学教师的平均值(31.70%)[30],证明大学高层次人才在我国学术职业群体中保持着较强的流动性。“全球学术职业变革”(Changing Academic Profession, CAP)调查(2)此调查是全球范围内3次关于学者流动的大规模调查之一,但其独特的意义在于,它是跟踪式的,第一次是在1991—1993年,第二次是在2004—2009年。其因为有大量同卷信息,为学者作流动的时代比较提供了丰富的数据支撑,故具有较强的权威性,即便在当代仍有很多文献引用此数据。显示,2007—2008年全球学者的平均流动率为42.00%。但此项调查对流动的界定涵盖了求学的经历,其约占总样本的10.00%,如果这部分样本被抛除,那么全球学者的平均流动率会降低4.20%,即为37.80%,略高于我国大学高层次人才的平均流动率[31]。这说明,与全球大学教师相比,我国大学高层次人才流动率基本达到全球大学教师工作流动的平均水平。
按项目进行分类来看,本研究发现各类项目人才流动率差别较大,最大值与最小值之间相差34.64%,且流动率随着学术层级的提升而逐渐提高。流动率最高的一类高层次人才为院士,平均值为50.68%;其次是“长特”,流动率为50.13%;“杰青”的流动率居中,为40.34%;3类青年项目人才的流动率较低,其中“青长”的流动率为21.67%,“优青”和“青拔”的流动率均低于20%,分别为19.62%和16.04%。
当按学科进行分类来看时,我国不同学科间的大学高层次人才流动率并无明显差异,最大值与最小值之间仅相差12.63%。表2显示了我国除军事学(因信息不方便获取故被排除,共14人)之外的其他12个学科高层次人才的流动情况。可以发现,流动率在不同学科之间并无明显差异,属于人文学科的哲学、文学、历史学、艺术学(3)本研究将12个学科划分为人文学科、社会学科、理科、工科四大类的理由如下:哲学、文学、历史学、艺术学这四大学科更偏重于学理性知识,故被划分为人文学科类;经济学、法学、教育学、管理学这四大学科更偏重于理论与实践问题的结合,故被划分为社会学科类;理学和医学这两大学科更偏重于机理探究,故被划分为理科类;工学和农学这两大学科更偏重于知识的转化与技术的开发,故被划分为工科类。的流动率分布范围为33.33%~43.88%;属于社会学科的经济学、法学、教育学、管理学的流动率分布范围为31.25%~43.79%;属于理科的理学和医学的流动率分布范围为35.89%~38.27%;属于工科的工学和农学的流动率分布范围为34.96%~36.25%。从人文学科、社会学科、理科、工科的各自平均值来看,流动率的差异则进一步缩小。哲学、文学、历史学和艺术学四大人文学科的流动率平均值为37.34%,经济学、法学、教育学和管理学四大社会学科的流动率平均值为37.88%,理学和医学两大理科的流动率平均值为37.08%,工学和农学两大工科的流动率平均值为35.61%。这可能源于学术人才政策与“双一流”建设相关政策的交织互动使各学科的项目人才均获得了极大的流动空间与机遇。
表2 我国12个学科的大学高层次人才流动情况
本研究运用离散度以及平均数、中位数(表示集中值)、众数(表示倾向值)3个均值指标来描述我国大学高层次人才流动次数的状况。第一,我国大学高层次人才流动次数的离散度较大,分布范围为1~8次。第二,我国大学高层次人才的平均流动次数为1.65次。其中,有1次流动经历的人数最多,为2 122人,占有流动经历人数的60.28%;有2次流动经历的人数为831人,占有流动经历人数的23.61%,即约有83.89%的大学高层次人才有1~2次的流动经历;另外有16.11%的大学高层次人才拥有2次以上流动经历。此外,随着流动次数的增多,流动人数依次递减。第三,我国大学高层次人才流动次数的中位数和众数均为1,表明我国大学高层次人才流动次数主要集中且倾向于1次。由此可以得出一个结论:我国大学高层次人才流动次数的离散度较大,但集中且倾向于1次。
各类项目人才的流动次数分布情况主要有以下表现。第一,各类项目人才流动次数的离散度差异较大。院士和“长特”流动次数的离散度最大,分布范围分别为1~8次和1~7次;“杰青”和“青长”流动次数的离散度居中,分布范围都为1~5次;“青拔”和“优青”流动次数的离散度最小,分布范围都为1~4次。第二,从流动次数的平均值来看,6类项目人才的平均流动次数比较集中,分布范围为1.16~1.96次,平均流动次数最多的是院士,平均流动次数最少的为“青拔”。第三,6类项目人才流动次数的占比总体呈现流动人数随流动次数增多而依次递减的趋势(见图1)。“青长”、“青拔”和“优青”下降的斜度较大,向少流动次数的集中度更高;院士、“长特”和“杰青”下降的斜度相对平缓,向少流动次数的集中度相对较低。第四,6类项目人才的中位数和众数取值大多为1,只有院士的中位数是2,这表明只有院士的流动次数集中于2次、倾向于1次,其他5类项目人才的流动次数均集中且倾向于1次。分类数据再次证明上述结论,且同时表明不同类型的项目人才流动次数的离散度存在较为明显的差异。
图1 6类项目人才流动次数分布比例
为呈现12个学科的项目人才流动次数的具体分布状况,表3列举了流动次数在12个学科的项目人才中的人数分布与占比。第一,12个学科的项目人才流动次数的离散度差异较大。工学、医学和理学人才流动次数的离散度最大,分布范围分别为1~8次、1~7次和1~6次;经济学、文学、历史学、农学、管理学和法学人才流动次数的离散度居中,除法学人才流动次数分布范围为1~4次外,其他5个学科人才的流动次数分布范围均为1~5次;哲学、教育学和艺术学人才流动次数的离散度最小,分布范围均为1~3次。第二,从流动次数的平均值来看,12个学科的高层次人才平均流动次数更为集中,分布范围为1.50~1.87次,平均流动次数最多的是文学人才,平均流动次数最少的是管理学和艺术学人才,均为1.50次。第三,12个学科项目人才的中位数和众数均为1,表明各学科大学高层次人才的流动次数也主要集中且倾向于1次。由此可以认为,学科分类数据除为上述结论再次提供证据外,还反映出流动次数的离散度存在较为明显的学科差异。
表3 12个学科的项目人才流动次数分布状况
本研究中大学高层次人才流动周期的计算公式为:
C=(y2-y1)/t.
其中,C为个体的流动周期;y1为项目人才的首次任职年份;y2为项目人才在当前工作机构的任职年份;t为项目人才的流动次数。
在3 520位有流动经历的项目人才中,能够获得确切流动年份的项目人才为3 134位。通过取3 134位项目人才流动周期的均值,本研究得出我国大学高层次人才的平均流动周期为9.39年,即平均约9年我国大学高层次人才流动1次。总体来看,大学高层次人才流动周期的离散度很大,流动周期分布在1~56年(4)之所以出现特别长的流动周期,是因为很多国家级项目人才在七八十岁后还在高校工作,而这时的流动也属于正常的工作变更;有些老一辈的学者由于时代环境原因,接受的学术训练时间较短,入职时间较早。之间。表4分别以5年和10年为时间段统计了大学高层次人才流动周期的分布状况。可以发现,我国大学高层次人才的流动周期主要集中在5~10年,这约占3 134份样本量的35.07%;流动周期在5年及以下的次之,占比为29.64%。因此,约64.71%的大学高层次人才流动周期在10年及以下。而流动周期在35年以上的人数最少,约占比2.17%。在10~35年的时间段内,流动周期呈现随着周期的延长人数依次递减的规律。
当按项目分类来看时,不同项目类型的大学高层次人才流动周期存在显著差异,随着学术层级的提升,流动周期逐渐延长。其中,学术层级最高的一类高层次人才院士的流动周期最长,为13.97年,即院士平均约14年流动1次;其次为学术层级居中的“长特”和 “杰青”,其流动周期分别为9.89年和8.35年,即平均约10年“长特”流动1次,平均约8年“杰青”流动1次;在项目人才中学术层级相对较低的“青长”、“青拔”和“优青”的流动周期最短,分别为4.79年、4.54年和3.92年,即平均约4~5年3类青年项目人才流动1次。
图2显示了12个学科大学高层次人才流动周期的分布情况。第一,12个学科的高层次人才流动周期分布较为集中,在7.74年至9.94年之间,流动周期最短的为管理学人才,流动周期最长的为文学人才。以人文学科、社会学科、理科和工科为标准分类时,4类学科的平均流动周期仅相差约1年,其中工科的平均流动周期最长,为9.79年(约10年);人文学科的平均流动周期次之,为9.59年(约10年);再次为社会学科的平均流动周期,为9.11年(约9年);理科的平均流动周期最短,为8.76年(约9年)。第二,各学科高层次人才流动周期大致呈“偏右型金字塔”分布,峰值在5~10年之间集中,表明各学科的大学高层次人才在入职5~10年时最容易发生流动。由此可以认为,5~10年为我国大学高层次人才流动的高频时段。这与表4中大学高层次人才流动周期5~10年的比例最高相吻合。第三,理学和工学的大学高层次人才流动周期分布范围最广,但35年以上变动1次工作机构的情况在这两个学科中仍占少数,超过4/5的理学和工学的大学高层次人才流动周期在15年及以下,占比分别为83.57%和80.65%。此外,人文社科类的大学高层次人才流动周期相对较为集中,哲学、历史学、艺术学、文学、教育学和管理学的大学高层次人才流动周期均在25年及以下,只有法学和经济学的人才流动周期分别分布在30年及以下和35年及以下,但这些学科的高层次人才也均呈现向10年及以下的流动周期集中的趋势。
表4 大学高层次人才流动周期分布状况
注:表中“5~10年”表示5年以上、10年及以下,以此类推;由于55年以上的人数极少,本研究将50~55年和55年以上的归为一起,并未单独列出。
图2 12个学科项目人才流动周期分布比例
上述研究发现反映了我国大学高层次人才流动中的何种规律?对这一问题的认识需要开展进一步的讨论。结合上文可以认为,项目人才称号作为一种强有力的流动资本弱化了传统的学科属性因素对流动行为的影响;我国大学高层次人才流动频率整体偏低的制度根源在于从单位制到聘任制的演进性制度变迁进程中前者的影响力依然显著;大学高层次人才的流动速度与学术层级之间存在资历惩罚现象。
数据分析显示,一方面,我国大学高层次人才的平均流动率与全球大学教师基本持平;另一方面,不同学术层级的人才流动率有明显差异,且流动率随着学术层级的提升而提高,但各学科间的高层次人才流动率差别不大。可以说,项目人才作为当代我国大学高层次人才的威权代表,是一种集声望、经费、权力、地位与体制认可于一体的身份集合。一项对我国31个省份140所大学有关高层次人才引进政策的统计分析显示,我国内地的大学几乎都制订了对国家级项目人才的引进计划[32]。大学对项目人才的追捧使得项目人才称号正在很大程度上决定着人才流动的空间与机遇,进而逐渐演变成为当代我国大学高层次人才的一种强有力的流动资本。
有关学术流动的前期研究显示,学科属性是影响流动行为的重要因素,不同学科的学术人员流动行为存在较大差异。刘进和沈红运用学术资本主义理论解释我国研究型大学工科教师的流动比例为何高于人文社会学科教师。他们指出,工科与产业的联系更为紧密,学者更易流失到学术职业之外进行创业,流动带来的较高收益使其具有较强的流动性;而人文社会学科与产业联系相对松散,学者往往很难通过流动提高收益因而具有较弱的流动性[30]。在伯顿·克拉克(Burton Clark)看来,对于任何一门学科的学术人员而言,其首先要忠于学科,其次才忠于组织,这既是学术发展的逻辑,也是人才流动的内源动力。也就是说,知识自身的缄默特征决定了无论对于哪种学科,基于学术发展需要的自由流动都有利于知识的生产、传播与扩散[33]。不同学术层级的项目人才流动率存在明显差异,而不同学科流动率差异却在我国大学高层次人才中式微似乎表明,学科属性对流动行为的影响或许受到某些因素的调节。即便在传统上人才不易流动的学科领域,当学术人员拥有足够的流动资本时,这些“弱势”学科学者流动的内在可能性仍然可以被激发,传统上的学科属性因素所引发的流动行为差异从而被弱化,随着学术资本的增多,流动率会相应提高。
关于流动频率的统计结果显示,我国大学高层次人才的平均流动次数为1.65次,83.89%的大学高层次人才有1~2次的流动经历。我国大学高层次人才流动次数的离散度较大(分布范围为1~8次),但人才主要集中且倾向于1次流动。一项对全球高被引科学家流动情况的统计分析显示,数学、物理、化学等领域高被引科学家的流动次数多集中于3~4次[34]。此外,CAP调查显示,在北美等地的高等教育发达国家,流动次数在2次以上的大学教师约占总流动人数的20%~25%[35]。从这些数据对比中可以推断,我国大学高层次人才的流动频率整体偏低。
这或许受到文化、观念等诸多因素的影响,但其制度性根源应该在于我国演进性制度变迁进程中单位制的人事治理思维。客观而论,我国从单位制到聘任制的人事管理制度变革为大学高层次人才流动奠定了制度根基。当作为计划体制产物的单位制将学术人员束缚于组织内而使其无法自由流动时,一种缺乏生机与活力的学术生态出现,这种单位逻辑与学术逻辑的冲突成为人事管理制度变迁的内在动力。于是,在20世纪80年代我国启动聘任制改革。聘任制改革的理论前提是尊重学术职业的特性[36],将大学高层次人才的发展置于学科忠诚的价值理念之下,从而在制度层面上破除组织对人才发展的束缚。然而,我国从单位制到聘任制的制度变革并非以一种颠覆性的方式进行,而是在“保护存量,培育增量”的演进性制度变迁中构建起一种类似“双轨制”的人事治理格局。几十年来,聘任制的改革路径是在一定程度上守持单位制存量的情况下培育和发展增量,再通过增量的积累实现制度的变迁。这意味着聘任制对人事管理的松动是在原有单位制刚性人事关系的基础之上逐渐培育的增量,这种路径依赖的演变逻辑使得以“增量”制度身份呈现的聘任制无法独立运行。也就是说,聘任制无法完全摆脱单位制的束缚,而必须依赖于单位制。这种“双轨制”的人事治理格局塑造出一种大学高层次人才流动中的悖论:在观念层面上认识到大学高层次人才流动的合理性,在实践层面上却设置诸多障碍增大人才流动的成本。当大学高层次人才要变更工作时,其单位人的身份便会凸显,档案关系、资源交接等各种事务均需各部门逐一审核、批准。恰如赵炬明所言,尽管大学里的诸多变化给单位制带来了挑战,但单位制的影响力却依然强大[37]。这或许便是在我国大学高层次人才流动已然获取制度保障的情况下流动频率却依然较低的根源所在。
我国大学高层次人才的平均流动周期为9.39年,即平均约9年大学高层次人才流动1次,5~10年是大学高层次人才流动的高频时段。关于流动周期的分类数据则显示,不同学术层级的项目人才流动速度也出现了3个分层,即3类青年项目人才的流动速度最快,其流动周期远短于大学高层次人才的平均流动周期;“长特”和“杰青”的流动速度居中,其流动周期与均值基本持平;而居于学术系统最顶端的院士流动速度最慢,其流动周期远长于整体的平均流动周期。这一分析结果彰显了我国大学高层次人才流动速度中的规律,同时也表明这种规律性与职业发展之间存在某种关联。蔺亚琼关于当代学术精英的研究发现,人才项目已经成为当今我国塑造学术精英的重要制度。由于人才项目内部存在着等级结构,学术精英的成长呈现 “人才项目依托”与“人才项目嵌套”的特点,不同层次人才项目的重叠嵌套形成了学术精英生成的结构性路径,即项目人才遵循着一条“青年项目人才→杰青/长江特聘教授→院士”的精英式成长路径[38]。这种流动速度与学术层级之间的负向关系可以通过资历惩罚理论得以解读。在资历惩罚(Negative Returns to Seniority, NRS)理论看来,无论在中国还是在西方社会,在一定的年限内学术人员的流动与职业发展之间均存在着正相关关系,而学术人员资历达到一定的水平之后,情况就会出现“翻转”,即流动可能会抑制职业发展(如收入降低等),即资历惩罚[39]。哈洛克(Kevin Hallock)基于实证分析进一步发现,这种资历惩罚现象通常在学术人员入职15年以后开始出现[40]。我国大学高层次人才流动周期的分布趋势也显示,流动周期在15年以上的人数所占比例较低。那么,我国大学高层次人才的流动速度与学术层级之间的这种关系可以被称为资历惩罚,即对处于学术职业生涯早期的青年项目人才而言,较快的流动速度有利于其进入更高的学术层级,而在其职业生涯的中后期流动速度却需要放慢,因为过快的流动速度可能不利于其成长为真正的学术精英,最终进入院士这一最高的学术层级。
通过对我国6类项目人才9 534份完整简历信息的统计分析,本研究初步掌握了我国大学高层次人才流动的基本规律。未来,我们应更加深入地探索相关规律,并按照规律引导大学高层次人才合理流动,更好地发挥人才流动在促进学术繁荣中的作用,为我国“双一流”建设提供强力支撑。为此,本研究提出3条政策建议。
一是警惕项目人才称号作为强有力的流动资本所带来的潜在风险。伴随着“双一流”建设的深入推进,大学之间的高层次人才竞争日趋激烈。学术人才政策所配置的项目人才集合了资源、地位、权力、身份等各种优势,这将大学之间的高层次人才竞争导向“帽子”之争,并且大学以项目人才称号这一“帽子”判定人才的学术能力、确定其薪资待遇。于是,大学的发展走上了一条通过聘任项目人才追求“卓越与一流”的路径,是否具有项目人才称号成为大学引进高层次人才时的主要甚至唯一考量,至于人才是否真的为大学发展所需成为被忽视的事情,大学竞才思维和竞才行动成为一种利益驱动下的有意识选择。这意味着,项目人才称号本身作为一种强有力的流动资本,可能会使大学的高层次人才竞争脱离大学发展的根本性需要。面对潜在风险的逐渐显现,大学、地方政府、教育决策部门需要采取相应措施。大学应依据自身的学科发展需要理性引进人才,而不是一味地看重人才头上的“帽子”;地方政府需摒弃人才引进中以“帽子”人才来凸显其政绩的行为;教育决策部门应出台具有较强执行力的规范性文件,如以清单的方式列明哪些不可为。
二是消除“双轨制”治理格局中的流动障碍。尽管从单位制到聘任制的演进性制度变迁所构建的“双轨制”人事治理格局难以在短期内有所改观,但国家已经出台了诸多政策试图疏通人才流动中的体制机制障碍,如《关于深化人才发展体制机制改革的意见》(2016年)、《关于加快直属高校高层次人才发展的指导意见》(2017年)等。这就需要各部门协调配合,尤其是高校的人事管理部门要努力降低大学高层次人才流动的成本。具体而言,我们可从两个方面入手:一方面是转变观念,改变人才流动中的线性思维,承认人才环流的意义与价值,认识到人才流动不仅仅意味着人才的流失,也是高校人事管理自主权的体现,对于不合适的人员通过流动建立起一种合理的淘汰路径,也不妨是一种有效的内部治理机制;另一方面是尽量简化人才工作变更时的程序,不断打破大学高层次人才流动中的藩篱,从而有效降低流动成本、增进良性流动。
三是规范高端学术劳动力市场中的定价机制,促进整体的学术环境而非单一的高薪酬成为吸引人才的动力。当今,我国大学之间的人才竞争日趋激烈,为了能够成功竞逐到高层次人才,高薪挖人屡禁不止,在高薪酬的强激励下不少学者频繁地从一所高校流动到另一所高校以获取最大收益,机会主义、功利主义蔓延。教育部于2017年出台的《关于坚持正确导向促进高校高层次人才合理有序流动的通知》明确指出,“高校之间不得片面依赖高薪酬高待遇竞价抢挖人才”,但政策执行过程中出现偏差。无上限的高薪挖人致使人才流动的速度过快,而在职业生涯的中后期,流动速度与职业成长之间存在资历惩罚现象。用资历惩罚理论解释我国大学高层次人才流动速度与学术层级之间的关系在当下具有特别的意义。在此背景下,当务之急在于规范高端学术劳动力市场中的定价机制。美国政府在规范大学之间人才竞争价格时,号召并组织大学签订定价协议以遏制人才引进价格的无限抬升,这一做法值得借鉴。我国也应由中央政府牵头,设置高层次人才竞争价格的上限,使人才引进价格公开化、透明化。合理的定价机制可逐渐引导大学高层次人才流动走向规范,使良好的学术平台、志同道合的同事、浓郁的学术氛围等整体的学术环境而非单一的高薪酬成为吸引大学高层次人才流动的最大动力,发挥流动在促进大学高层次人才精英成长中的作用。