基于PMC指数模型的我国医药科技人才政策量化评价

汪海涛 吴 方

(中国药科大学国际医药商学院，南京 211198)

当前，我国正处于“十四五”开局之年，经济发展进入“新常态”，必须由传统人口红利向人才红利转变，且“十四五”规划强调科技人才在竞争发展中具有决定性作用[1]。2021年习近平总书记在中央人才工作会议上提出要深入实施新时代人才强国战略，人才培养要面向国家重大需求和人民生命健康[2]。新冠肺炎疫情肆虐，世界各国对于医药科技人才的需求及重视程度骤增，加强医药科技人才队伍建设迫在眉睫。但当前医药科技人才政策较少，无法为人才强国战略提供支撑，可通过梳理现有政策，引入量化模型，发现存在的问题及今后需要发展完善的重点。本文选取“十三五”以来国家层面出台的医药科技人才政策，构建医药科技人才政策PMC指数模型，对相关变量赋值，并根据量化结果绘制PMC曲面图对政策进行客观科学的评价，以期为政策制定和完善提供参考。

1 政策来源

本文选取医药科技人才、医药人才、科技人才、专业技术人才等关键词在北大法宝数据库检索，并查询国务院办公厅等政府门户网站进一步补全。依据政策标题筛除与主题无关和重复的政策，保留有效政策21项作为研究样本(见表1)。

表1 “十三五”以来医药科技人才政策样本

2 医药科技人才政策PMC指数模型构建

PMC指数模型是Ruiz等[3]基于Omnia Mobilis假说构建的政策评价模型，通过数据科学量化评价可直观展示任一项具体政策的优劣。PMC指数模型框架分为四个步骤：变量分类及参数识别；建立多投入产出表；PMC指数的计算；构建PMC曲面图。

2.1 变量分类及参数确认

运用ROSTCM6.0词频分析工具，将“十三五”以来与医药科技人才相关的21项政策导入文本数据库进行政策文本处理，剔除对本研究无意义的虚词和通用词，提取高频词汇和行特征，建立语义网络，深度挖掘政策文本的核心内容与联系，为变量选取和参数确认提供可靠依据[4]。建立科技人才政策社会网络图谱，其中“科技”与“人才”处在核心位置，与之紧密联系的关键词有“创新”“技术”“机制”“服务”“管理”“科研”等，位于中心位置的高频词以向四周发散的形式接连各关键词，在相互连接的作用下最终形成社会网络(见图1)。

图1 医药科技人才政策文本挖掘网络图

本文结合政策特点以及参考相关研究，建立医药科技人才政策量化评价体系，共设置10个一级变量和39个二级变量(见表2)。明确一级变量之后，设定二级变量，采用二进制法对二级变量进行赋值。

表2 医药科技人才政策量化评价体系的变量设置

2.2 PMC指数的计算

参考Estrada等关于PMC指数模型的计算方法[23]，根据每项政策的具体内容，结合式(1)和式(2)确定每个二级变量的具体数值；根据式(3)计算一级变量的值；根据式(4)分别计算每项政策的PMC指数。

X～N[0,1]

(1)

X={XR：[0～1]}

(2)

(3)

(4)

根据已有评价标准[24]，将政策划分为4个等级：PMC指数值得分9～10、7～8.99、5～6.99、0～4.99依次为完美政策、优秀政策、合格政策和不良政策。

2.3 PMC曲面构建

本研究选取政策均为公开政策，一级变量X10对政策评价无影响，且X10无二级变量，考虑矩阵的对称性和曲面的平衡性，剔除该变量，建立如式(5)的三矩阵表，从而绘制各项政策的PMC曲面图。

(5)

3 实证研究

3.1 医药科技人才政策模型分析

依据文本挖掘法和PMC模型的操作步骤，将21项医药科技人才政策填入多投入产出表，

并代入

式(3)、式(4)，分别计算各项医药科技人才政策的PMC指数，量化统计结果为PMC指数按标准划分优秀、合格和不良等级政策，分别有6项、13项和2项，其中优秀等级政策分别为P4、P14、P15、P20、P7、P5，PMC指数分别为7.87、7.73、7.26、7.17、7.08、7.04；合格等级政策分别为P1、P18、P8、P6、P11、P10、P21、P19、P16、P9、P12、P17、P2，PMC指数分别为6.93、6.82、6.69、6.68、6.51、6.37、6.31、6.21、6.13、6.09、6.03、5.99、5.06；不良等级政策分别为P13、P3，PMC指数分别为4.88、4.79(见表3)。

表3 “十三五”以来21项医药科技人才政策的PMC指数

3.2 医药科技人才政策PMC的曲面图分析

3.2.1 医药科技人才政策总体分析

根据医药科技人才政策一级变量PMC指数，绘制医药科技人才政策的综合PMC曲面图(见图2)。

图2 医药科技人才政策的综合PMC曲面图

21项政策的PMC指数总体均值为6.46，属于合格等级，说明我国对医药科技人才重视程度上升，配套政策措施也日趋完善，但距离优秀等级的标准尚有一定差距，还需优化完善。已出台的政策在政策工具、政策视角、政策评价以及政策性质等方面考虑较为全面，PMC指数评分较高；保障激励、政策功能以及政策组合等方面在已出台政策中虽有考虑，但并未全面展开，PMC指数评分中等，还需要细化；科技人才政策在政策时效以及发文机构中关注较低，PMC指数评分不理想，导致政策无法产生应有的效力。

3.2.2 医药科技人才政策对比分析

P4的PMC指数排名第一，P3的PMC指数排名最末，通过绘制二者的PMC曲面图，可以分辨二者的差距(见图3)。

图3 政策4与政策3的PMC曲面图

结合政策文本内容可知P3得分远低于P4的原因：在政策性质方面，P3并非完全针对医药科技人才，政策也仅涉及描述性的内容；在保障激励方面，P3与P4相比缺少技术培训、住房优待、配偶子女安置、职务职称等政策，无法提供全方位的保障激励；在政策功能方面，政策P3仅产生社会效益，提升人们对于科技人才的社会关注度，但由于其医药科技人才内容只是大篇幅政策的小部分，并且展开有限，因而无法产生经济效益与市场效益，反之，政策P4针对全面推进卫生与健康科技创新，内容涉及医药科技人才，具有全面的政策功能，对于医药科技人才发展大有裨益。

4 研究结论与建议

为优化我国医药科技人才政策发展路径，保障医药科技人才发展，结合目前医药科技人才政策特点，本文提出以下相关建议。

在保障激励方面，完善科技人才激励方式。众所周知医药科技人才的培养并非一蹴而就，需要时间与经验的积累，医药科技人才培养成本也较高。根据当前新冠肺炎疫情形势的特殊性以及复工复产的严峻形势，对医药科技人才的需求较大，医药科技人才队伍建设的完善程度尤为重要。当前医药科技人才政策内容对于医药科技人才的保障激励不完善，因此，需优化当前人才激励机制，合理设计薪酬[25]，对优秀人才在科研基金、实验条件及生活保障上给予扶持；在后续的政策制定中，要注重多层次、差异化激励，形成专业化医药卫生人才建设投入机制，政策制定前期多调研，了解需求差异，整理分析，设置差异化的人才激励方式，帮助医药卫生人才培养奠定坚实的物质基础，解决医药科技人才的全方位需求，减少医药科技人才发展的后顾之忧。

在政策效力方面，多颁布针对性文件并注重多部委联合。医药科技人才的蓬勃发展，需要众多部门的关注与努力，形成政策合力；此外，当前我国医药科技人才政策大多为通知、意见等，鲜有以法律、规定或纲要等形式颁布的政策。为改变当前医药科技人才政策效力较弱的局面，使医药科技人才培养、引进与保障工作有法可依、有章可循，解决现存的一系列问题，要多以法律、规定或纲要等形式出台政策，充分发挥医药科技人才效能，规范并促进其发展。国家应从顶层设计出发，加强部门协同，协调各方力量，多部委联合共同设定机制与框架，建立标准与规范，制定专门针对医药科技人才的政策文件，为医药科技人才的管理与发展提供精准化制度保障，加大对人才科技创新资金投入，推动我国医药科技人才队伍高质量建设。

在政策时效性方面，着眼于医药科技人才长期规划并解决政策同质化问题。现行医药科技人才政策多是中短期规划，部分政策存在同质化问题。对于长期规划欠缺的问题，应高度重视医药科技人才的长期规划，分阶段部署医药科技人才培养与引进工作，营造有利于医药科技人才创新发展的制度环境；针对医药科技人才政策同质化问题，应结合医药科技人才发展领域和政策对象的政策需求，适时提出废止、失效、修正等处理意见，整合当前政策，了解医药科技人才的现实需求，营造有利于医药科技人才创新发展的制度环境，此外，制定颁布的相关政策可以不全面铺开，不求面面俱到，选择某一具体方面深入展开，出台针对性强的政策，增强政策制度的针对性和时效性，更好发挥医药科技人才发展政策的规范、引导和保障作用，帮助医药科技人才健康快速发展。