彭文生等：教育与引才要双管齐下 | 新书推荐
■作者：张文朗 郑宇驰（中金公司研究部、中金研究院）
创新离不开人才，中国人才基础总量不小，但人均水平、质量、结构均有提高空间。根据OECD和联合国数据，2018年中国研究人员总量约为187万，领先于美国的143万，但是人均水平偏低，每千名劳动力中的研究人员数量仅为美国的1/4。中国人才质量与发达国家相比仍有较大差距，在人工智能、集成电路等关键行业尤为突出。国际研究机构的排名也显示中国人才竞争力整体还是远落后于美国、德国、英国、加拿大、法国等发达国家。
人才体系供给侧主要依靠教育，教育的三大问题不利于创新人才培养。中国优质基础教育资源分布不均直接降低了人力资本的质量，教培行业的发展加剧了这种不均衡，造成“消失的爱因斯坦”现象。而应试教育的强激励制度带来了对应试技能的过度投资，降低了科学教育质量，导致中国学生的科学探究能力和科学思维能力达到中等及以上水平的比例相对较低。理论上，研究型高校可以发挥将人力资本转化为创新人员的重要作用，但行政化逻辑过重制约了其发展空间，比如不少发表过学术论文的科技工作者认同发表论文的主要目的是达到职称晋升要求。
人才体系需求侧的人才引进政策有重要意义。中国人才流出比较多，虽然近年来中国海外学成人员归国渐成趋势，但是根据教育部公布的数据，还有220多万名出国留学人员留在海外。而且中国对“超级明星”类顶尖人才的吸引力有待进一步提高，根据美国国家科学基金会的调查，在美国获得博士学位的中国留学生中，有留美意愿的学生占比高达80%。究其原因，主要由两大因素制约：一方面，国内外学术环境差异较大；另一方面，各地人才引进政策之间过度竞争，带来了过度承诺，间接加大了人才引进难度。
看起来“很大”的人才基础
人才没有统一标准化的定义。一般从三个维度来定义人才。第一，教育水平。教育水平是衡量一国人力资本的关键，较高的能力和素质也常体现为较高的教育水平。此外，高等教育使得人力资本更接近相关领域的技术前沿，从而提高人力资本转为科技创新人才的可能性。第二，职业。广义上的人才包括艺术家、音乐家等从事各类创造性活动的群体，而在讨论科技创新时，我们更多关注从事科学和技术相关行业的人，例如研发人员、工程师、研究员、科学领域的学者等。第三，专业知识和技能。STEM专业，即科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）与数学（Math）是科技创新的核心力量。
中国人才基础有以下几个重要特征。
中国人才总量排名世界第一，而人才基础的人均水平仍显不足。根据OECD和世界银行数据，2018年中国每千名劳动力中的研究人员数量仅为韩国的1/6，为新加坡的1/5，为美国、德国和日本的1/4，且略低于与人均GDP相适应的水平。与美国、欧洲主要发达国家以及日本和韩国相比，2018年中国的人均受教育年限较低，且低于人均GDP要求的水平。
中国人才结构分布仍不合理。虽然中国STEM专业毕业生数量排名全球第一，但其中以本科生为主，2019年占比85%，硕士生、博士生占比分别仅为13%、2%。而美国三者的比例分别为71%、24%、5%。这主要是由于中国本科生升研究生的升学率较低，2019年中国本科生升研究生的升学率仅为23%，而美国本土大学毕业生升研究生的升学率超过100%。[1]中国科研人员在部门之间的分布也较不均衡：企业作为科技创新的主体，虽然科研人员数量众多，2019年人数达518万，但其中博士仅占0.8%，远低于日本企业研发人员中博士4%的占比；高达46%的企业科研人员学历在本科以下。
中国人才行业分布并不均衡。以A股上市公司为例，本科以上员工占比排名前三的是银行、非银行金融、综合金融，分别为84.1%、82.4%、65.8%，这三个行业对研发的需求不高，却拥有比较多的受过高等教育的毕业生（见图1），可能是一种资源错配。大量人才更偏向于从事金融行业而非从事研发，很大程度上与金融行业薪酬水平较其他行业更高有关，2019年A股上市公司人均薪酬排名前三位的行业也正好是本科以上员工占比最高的三个金融行业。2018年经济普查数据显示，法人单位从业人员中有1832万从事金融业，占比4.8%，这个比例略高于美国的4.5%。这种趋势已经出现了一些边际变化：2019年普通本科招生数中，经济学专业占比为5.4%，较2018年下降了0.3个百分点。
图1 2020年A股上市公司分行业本科以上
员工和研发人员占比
资料来源：万得资讯，中金公司研究部。
不难得出以下结论：中国人才基础总量较大，但在人均水平、质量、结构等层面仍有提升空间。如何解决这些问题？供需发力，教育与引进人才要双管齐下。
基础教育不平衡，高等教育需提效
首先，需要定义创新生产公式。一个基本的规律是创新的生产具有如下两个特点：一是创新只能在有创新能力的人中以一定概率产生；二是创新生产具有累积性，需要站在巨人的肩膀上才能产生新思想，而教育的作用在于帮助有潜在创新能力的人接近现有技术前沿。因此，我们可以进一步定义以下创新生产公式：
创新产量=创新人才×创新生产率
=人才资本×创新人才比例×创新生产率
=人才×优质教育比例×创新人才比例×创新生产率
其中，基础教育和高等教育作用不同：前者更注重培养，后者兼具培养和筛选功能。
第一，基础教育不均等降低创新人才基本盘。
基础教育公平能提升优质基础教育的人才比例，而基础教育不均等造成“消失的爱因斯坦”现象。哈佛大学公共经济学教授柴提等学者的研究表明，儿童时期对发明创造的接触是决定一个人能否成为发明家的关键因素，[2]由于家庭因素、基础教育质量较差等原因，儿童时期的资源接触不足会使得经济体中存在许多“消失的爱因斯坦”。
中国发达地区基础教育质量较高，但区域之间分布不均。2018年中国以北京、上海、江苏和浙江的15岁学生为样本的PISA[3]测试成绩排名世界第一，远超发达国家平均水平。但是中国基础教育投入在区域之间的分布并不均衡，发达地区普通小学的生均教育经费普遍高于欠发达地区。这种基础教育区域之间的不平等程度甚至高于美国：中国分省普通小学生的生均公共教育经费的变异系数为0.4，高于美国K12生均公共教育经费的变异系数（0.3）。
房地产与教育互相交织（学区房溢价）加剧了教育机会不公平。除基本的居住功能外，房产还承载了过多的基本公共服务。贝壳找房公司的数据显示，主要高房价城市中，学区房溢价亦较高，高房价成为优质教育资源的门槛，加剧了教育资源的分配不均。
教培行业快速发展加剧了基础教育不平等。近年来，尤其是2018年以后教培行业经历了快速发展：2019年教育业法人单位数已达70万，同比增长29%。这种“影子教育”加剧了城市与农村、发达地区与欠发达地区的基础教育差距。优质基础教育资源短期内缺乏供给弹性，在过度的教培需求下，价格畸高。
这种基础教育的不平等也存在于高等教育中，降低人力资本向创新人才的转化。基础教育水平的不均等使得贫困地区学生进入优质高等学校的概率更低。麦可思研究院的数据显示，贫困地区出生的农村学生更多就读于本地和高职院校，2017—2019届毕业生中，“双一流”院校中来自贫困地区的农村生源约占6.1%，而这一比例在地方本科院校和高职院校分别为9.5%和9.9%。贫困地区的农村生源学生毕业后在贫困地区就业的比例远高于平均值，他们更难向发达地区流动。
应试教育强激励带来对应试技能的过度投资，可能造成资源浪费并挤占其他科目时间。“一考定终生”的选拔机制是一种强激励制度，提高学生、家长、教师的积极性，提升学生的认知能力，这也是中国学生在PISA测试中名列前茅的重要原因。但是这种单一维度的强激励制度也容易造成类似囚徒困境般的社会博弈，使得学生投入过多努力以提升应试技能，而非实际增加人力资本，可能带来资源浪费。这个情况可能还会降低科学教育质量。学生、家长、教师、学校等对于非考试选拔科目，特别是其中的实践项目投入程度较低，使得科学课中学生参与动手实验、实践调查的机会较少。
第二，过重的行政化逻辑阻碍了研究型大学自主发展的空间。
研究型大学是衔接人力资本和创新人才的桥梁，而高质量的研究型大学能够大幅提升创新人才比例。颠覆性技术中心更有可能出现在拥有大学和高技能劳动力的地区。[4]虽然中国大学数量众多，但是优质研究型大学数量较少，一个原因是过重的行政化逻辑阻碍了其发展。
根据联合国教科文组织数据，2019年中国大学数量少于美、日，同时中国高等教育毛入学率（50.6%）也低于发达国家，虽然这似乎与人均GDP水平相称，但是对于中国这样正在跨越中等收入陷阱和应对人口老龄化的大国来说，仍然略显不足。中国顶尖大学数量也较少：根据软科世界大学学术排名，2021年前100名中只有7所是中国大学，而有40所是美国大学。
中国的高等教育支出较低，其中政府作用较大。根据《中国教育经费统计年鉴》的数据，2018年中国教育经费占GDP比重大约为4%，仍然低于OECD公布的同期美国、英国的比重（6%左右），而且相对于基础教育来说，中国高等教育经费占GDP比重较低，而其中政府经费的比例为67%，显著高于美国（35%）和英国（26%）等。
政府对高等教育的投入保证了教育的公平性，但同时也给高等院校增加了约束。相比于美国，中国的高等教育成本更低，高等教育更加普惠。但是，高校在使用财政资金时约束也更多，呈现一定行政化主导的逻辑，82.5%的科技工作者认为有一定行政职务的研究人员更容易获得科研经费。[5]
政府对高等教育的投入非常重要，但同时要拓展高等教育机构的创新空间。例如，在德国，教授在院校管理中的地位非常突出。[6]从本质上来说，这需要理解政府和市场的关系。对于基础教育，最重要的是公平和教育的普惠，所以需要政府更多的参与。对于高等教育，应该更加注重效率，所以应该给高等教育机构更多的空间。
行政约束也体现在了评价体系和科研经费管理上。各大高校对于人才的考评体系较为单一，论文仍是科技评价的最主要手段，根据《第四次全国科技工作者状况调查报告（2017）》数据，93.7%发表过学术论文的科技工作者认同发表论文的主要目的是达到职称晋升要求。高校科研项目经费大多来自政府，项目经费报销程序繁杂（72.4%）、预算编制时要求过细过严（71.7%）、项目预算执行时不能根据科研实际需要自主调剂（69.4%）、疲于应付经费审计（58.7%）、项目限定人员费比例太低（53.7%）等问题比较受到关注。