科技人才激励政策文本研究——以“北上广深”为例

陈招希

（中国人民大学公共管理学院，北京 100872）

一、研究背景

面对百年未有之大变局，人才竞争已经演变成为国家之间的竞争关键。同样，在国内，通过优化人才激励政策助力地区引入人才，对助推地区经济社会发展也具有重要现实意义[1]。党的十八大以来，我国高度重视科技创新发展，强调科技人才对我国强国发展战略的重要意义。2019年中央经济工作会议明确部署：“要深化科技体制改革，加快科技成果转化应用，加快提升企业技术创新能力，健全鼓励支持基础研究、原始创新的体制机制，完善科技人才发现、培养、激励机制”[2]。北京、上海、深圳和广州作为我国科技创新重点城市[3]，因受政策指引与自身发展需要，加大了对激励科技人才的重视程度，并进一步完善了科技人才激励政策。

目前，我国学界对科技人才激励政策的研究主要分为三个方向：一是规范性研究，主要分析了我国科技人才激励政策体系的构成，其存在的问题及政策优化与创新路径[4-6]；二是科技人才激励政策影响因素分析，提炼激励科技人才的政策要素[7]；三是科技人才激励政策发展趋势的分析，探析我国科技人才激励政策的演变[8-9]。

总体而言，我国科技人才激励政策主要聚焦于政策优化、影响因素探究和历史沿革总结，但缺乏对中国式现代化背景下科技人才激励政策主流模式的研究，亟需学界通过对比研究国内科技创新高地的科技人才激励政策，助力构建我国科技人才激励政策的话语体系。同时，四市的发展模式是其他地区借鉴学习的典范。因此，对比研究北京、上海、深圳和广州等地区的政策文本，分析其在科技人才激励政策中的具体内容及共同特征，形成我国独特的科技人才激励政策先进经验，对加快建设科技强国战略目标的实现具有重要意义。

二、研究理论基础与分析框架

本文借鉴Rothwell提出的政策类型划分方法[10]，从供给型政策工具、环境型政策工具、需求型政策工具层面划分政策类别。供给型政策工具是政策主体主动运用政策工具影响政策对象，从而直接推动政策目标实现；环境型政策工具是建立相关法律法规、营造社会氛围，构建有利于实现科技人才激励政策目标的外部环境，间接助力达成政策目标；需求型政策工具是通过政府采购等方式减少科技人才激励不确定因素，从而形成利于科技人才创新的局面，牵引政策对象达成预定政策目标。笔者参考了赵筱媛[11]、宁甜甜[12]、王雅荣[13]等利用政策工具划分政策类型的模式，构建了政策分析框架的政策工具维度（X轴）：8类供给型政策工具、4类环境型政策工具和3类需求型政策工具。

马斯洛指出人类需求从低到高共有五个层级。这五个层级分别是生理需求、安全需求、情感需求、尊重需求、自我实现需求。生理需求是指人们维持自身生存的需求；安全需求是继生理需求后的第二层次需求，主要代表生命健康、生活工作保障等需求；情感需求属于中间需求层次，主要包括对情感表达和社会交往的需要；尊重需求是指个人受到他人和社会认可的需要；自我实现的需求是社会人最高层次的需要，个人希望在社会中实现人生价值[14]。基于此，笔者根据政策工具维度的3个政策工具类型（X轴）和马斯洛需求层次维度5个要素（Y轴），构建了二维政策文本分析框架，对北京、上海、深圳和广州四个城市的人才激励政策进行政策文本编码与分析。

三、政策文本编码与分析

（一）政策文本编码

本文将科技人才激励政策时间跨度设定为2011年1月至2021年12月。经过对四个城市含有科技人才激励政策的网站进行政策检索与查阅筛选，笔者最终分别选取四个城市的科技人才激励政策第22项、19项、20项和18项政策文本进行编码，同时包含编码99条、82条、97条和61条（见图1）。

图1 部分科技人才激励政策文本编码

（二）政策文本分析

1.政策文本宏观分析

首先，对政策工具维度的编码进行分析得出，北京、上海、深圳、广州四个城市含有供给型政策编码的数量和比例分别为（7 3，7 3.7 4%），（54，65.85%），（62，63.92%），（43，70.49%）；四市含有环境型政策编码的数量和比例分别为（21，21.21%），（17，20.73%），（21，21.65%），（13，21.31%）；四个城市含有需求型政策编码的数量和比例分别为（5，5.05%），（11，13.41%），（14，14.43%），（5，8.20%）。从以上较为宏观的编码分析可以得出以下结果：一方面，四市均以供给型科技人才激励政策为主，通过工作保障、家庭保障、经费支持、成果转化等供给型政策工具推动政策目标的完成，从而达到激励科技人才的目的。同时，四市都在一定程度上关注运用环境型政策工具激励科技人才，通过税收优惠、知识产权、股权期权等环境型政策工具构建更适合科技人才的工作生活环境，从而实现对科技人才的激励。并且四市运用环境型政策工具激励科技人才的力度差别不大，环境型政策编码比例都在21%左右。另一方面，四市都运用了一定数量的需求型政策工具激励科技人才，但是运用需求型政策工具的程度具有较大差别，北京运用需求型政策工具激励科技人才的编码数量和比例与上海和深圳相比有较大差距。

其次，对需求层次政策编码进行分析得出，四市在生理需求层次的政策编码数量和比例分别为（7，7.07%），（10，12.20%），（5，5.15%），（8，13.11%）；在安全需求层次的政策编码数量和比例分别为（48，48.48%），（36，43.90%），（42，43.30%），（25，40.98%）；在情感需求层次的政策编码数量和比例分别为（9，9.09%），（8，9.76%），（10，10.31%），（3，4.92%）；在尊重需求层次的政策编码数量和比例分别为（6，6.06%），（12，14.63%），（8，8.25%），（4，6.56%）；在自我实现层次的政策编码数量和比例分别为（29，29.29%）（16，19.51%），（32，32.99%），（21，34.43%）。从以上数据可知，四市均注重运用安全需求政策激励科技人才，各市的编码比例都超过40%。同时，自我实现需求激励政策都受到了四市的重视，除了上海政策编码比例略小于20%，其他地区编码比例都在30%左右。此外，四市均较为注重运用生理需求政策工具、情感需求政策工具和尊重需求政策工具实现政策目标。

2.政策文本具体内容分析

从编码所得数据进行分析得出，总体而言，四市较为偏重运用家庭保障、工作保障、经费支持和成果转化等政策工具。在家庭保障政策工具中，北京、上海、深圳、广州四市含有的政策编码数量与比例分别是（11，11.11%），（8，9.76%），（10，10.31%），（3，4.92%）；在工作保障政策工具中，四市含有的政策编码数量和比例分别为（13，13.13%），（8，9.76%），（11，11.34%），（7，11.48%）；在经费支持政策工具中，四市含有的政策编码数量和比例分别为（14，14.14%），（6，7.32%），（11，11.34%）（11，18.03%）。在成果转化政策工具中，四市含有的政策工具编码数量和比例分别为（16，16.16%），（13，15.85%），（16，16.49%），（9，14.75%）。从上述数据分析得出：首先，四市重视科技人才的科研产出及其应用转化，为支持科技人才科研成果转化提供了配套政策，助力科技人才深入挖掘科研成果应用价值，保障科技人才所获成果转化的收益。其次，四市均重视保障科技人才科研物质基础，为科技人才科研提供长期稳定的经费支持，通过加大科研经费支持力度、扩大科技人才支持范围以及创新科技人才资金支持方式等激励科技人才。再次，四市均重视科技人才的工作保障，为科技人才科研工作与生活创造了更多便利条件，营造出宽松和谐的工作环境。最后，四地区均重视对科技人才家庭的保障，科技人才能够享有相配套的住房和医疗保险以及配偶安置等政策服务，其子女能享受地区优质教育。

3.政策文本二维交叉分析

首先，四市的供给型政策编码贯穿五层需求，四市在需求型政策编码与生理需求政策编码、情感需求政策编码、尊重需求政策编码等交汇区域存在空白。其次，四市均提供了占比最高的供给型的安全需求政策工具。四市在此交汇区域的编码数量和比例分别为（38，38.38%），（23，28.05%），（30，30.93%），（23，37.70%）。同时，四市均提供了较高数量的供给型的自我实现需求政策工具，四市在此交汇区域的二维编码数量和比例分别为（17，17.17%），（11，13.41%），（15，15.46%），（9，14.75%）。

四、结论

科技人才是科技创新的根基，创新驱动实质上是人才驱动，制定有效的科技人才激励政策激励科技人才，能扩大科技人才的存量并提升科技人才的科研效率。本文分析得出北京、上海、深圳和广州四市打造了以供给型安全需求政策工具和供给型自我实现需求政策工具为主的激励政策工具体系。