創(chuàng)新離不開人才，中國人才基礎(chǔ)總量不小，但人均水平、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)均有提高空間。根據(jù)OECD和聯(lián)合國數(shù)據(jù)，2018年中國研究人員總量約為187萬，領(lǐng)先于美國的143萬，但是人均水平偏低，每千名勞動力中的研究人員數(shù)量僅為美國的1/4。中國人才質(zhì)量與發(fā)達國家相比仍有較大差距，在人工智能、集成電路等關(guān)鍵行業(yè)尤為突出。國際研究機構(gòu)的排名也顯示中國人才競爭力整體還是遠落后于美國、德國、英國、加拿大、法國等發(fā)達國家。

　　人才體系供給側(cè)主要依靠教育，教育的三大問題不利于創(chuàng)新人才培養(yǎng)。中國優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)教育資源分布不均直接降低了人力資本的質(zhì)量，教培行業(yè)的發(fā)展加劇了這種不均衡，造成“消失的愛因斯坦”現(xiàn)象。而應(yīng)試教育的強激勵制度帶來了對應(yīng)試技能的過度投資，降低了科學教育質(zhì)量，導(dǎo)致中國學生的科學探究能力和科學思維能力達到中等及以上水平的比例相對較低。理論上，研究型高?？梢园l(fā)揮將人力資本轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新人員的重要作用，但行政化邏輯過重制約了其發(fā)展空間，比如不少發(fā)表過學術(shù)論文的科技工作者認同發(fā)表論文的主要目的是達到職稱晉升要求。

　　人才體系需求側(cè)的人才引進政策有重要意義。中國人才流出比較多，雖然近年來中國海外學成人員歸國漸成趨勢，但是根據(jù)教育部公布的數(shù)據(jù)，還有220多萬名出國留學人員留在海外。而且中國對“超級明星”類頂尖人才的吸引力有待進一步提高，根據(jù)美國國家科學基金會的調(diào)查，在美國獲得博士學位的中國留學生中，有留美意愿的學生占比高達80%。究其原因，主要由兩大因素制約：一方面，國內(nèi)外學術(shù)環(huán)境差異較大;另一方面，各地人才引進政策之間過度競爭，帶來了過度承諾，間接加大了人才引進難度。

　　看起來“很大”的人才基礎(chǔ)

　　人才沒有統(tǒng)一標準化的定義。一般從三個維度來定義人才。第一，教育水平。教育水平是衡量一國人力資本的關(guān)鍵，較高的能力和素質(zhì)也常體現(xiàn)為較高的教育水平。此外，高等教育使得人力資本更接近相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)前沿，從而提高人力資本轉(zhuǎn)為科技創(chuàng)新人才的可能性。第二，職業(yè)。廣義上的人才包括藝術(shù)家、音樂家等從事各類創(chuàng)造性活動的群體，而在討論科技創(chuàng)新時，我們更多關(guān)注從事科學和技術(shù)相關(guān)行業(yè)的人，例如研發(fā)人員、工程師、研究員、科學領(lǐng)域的學者等。第三，專業(yè)知識和技能。STEM專業(yè)，即科學(Science)、技術(shù)(Technology)、工程(Engineering)與數(shù)學(Math)是科技創(chuàng)新的核心力量。

　　中國人才基礎(chǔ)有以下幾個重要特征：

　　中國人才總量排名世界第一，而人才基礎(chǔ)的人均水平仍顯不足。根據(jù)OECD和世界銀行數(shù)據(jù)，2018年中國每千名勞動力中的研究人員數(shù)量僅為韓國的1/6，為新加坡的1/5，為美國、德國和日本的1/4，且略低于與人均GDP相適應(yīng)的水平。與美國、歐洲主要發(fā)達國家以及日本和韓國相比，2018年中國的人均受教育年限較低，且低于人均GDP要求的水平。

　　中國人才結(jié)構(gòu)分布仍不合理。雖然中國STEM專業(yè)畢業(yè)生數(shù)量排名全球第一，但其中以本科生為主，2019年占比85%，碩士生、博士生占比分別僅為13%、2%。而美國三者的比例分別為71%、24%、5%。這主要是由于中國本科生升研究生的升學率較低，2019年中國本科生升研究生的升學率僅為23%，而美國本土大學畢業(yè)生升研究生的升學率超過100%。中國科研人員在部門之間的分布也較不均衡：企業(yè)作為科技創(chuàng)新的主體，雖然科研人員數(shù)量眾多，2019年人數(shù)達518萬，但其中博士僅占0.8%，遠低于日本企業(yè)研發(fā)人員中博士4%的占比;高達46%的企業(yè)科研人員學歷在本科以下。

　　中國人才行業(yè)分布并不均衡。以A股上市公司為例，本科以上員工占比排名前三的是銀行、非銀行金融、綜合金融，分別為84.1%、82.4%、65.8%，這三個行業(yè)對研發(fā)的需求不高，卻擁有比較多的受過高等教育的畢業(yè)生(見圖1)，可能是一種資源錯配。大量人才更偏向于從事金融行業(yè)而非從事研發(fā)，很大程度上與金融行業(yè)薪酬水平較其他行業(yè)更高有關(guān)，2019年A股上市公司人均薪酬排名前三位的行業(yè)也正好是本科以上員工占比最高的三個金融行業(yè)。2018年經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)顯示，法人單位從業(yè)人員中有1832萬從事金融業(yè)，占比4.8%，這個比例略高于美國的4.5%。這種趨勢已經(jīng)出現(xiàn)了一些邊際變化：2019年普通本科招生數(shù)中，經(jīng)濟學專業(yè)占比為5.4%，較2018年下降了0.3個百分點。

　　不難得出以下結(jié)論：中國人才基礎(chǔ)總量較大，但在人均水平、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)等層面仍有提升空間。如何解決這些問題?供需發(fā)力，教育與引進人才要雙管齊下。

　　基礎(chǔ)教育不平衡，高等教育需提效

　　首先，需要定義創(chuàng)新生產(chǎn)公式。一個基本的規(guī)律是創(chuàng)新的生產(chǎn)具有如下兩個特點：一是創(chuàng)新只能在有創(chuàng)新能力的人中以一定概率產(chǎn)生;二是創(chuàng)新生產(chǎn)具有累積性，需要站在巨人的肩膀上才能產(chǎn)生新思想，而教育的作用在于幫助有潛在創(chuàng)新能力的人接近現(xiàn)有技術(shù)前沿。因此，我們可以進一步定義以下創(chuàng)新生產(chǎn)公式：

　　創(chuàng)新產(chǎn)量=創(chuàng)新人才×創(chuàng)新生產(chǎn)率

　　=人才資本×創(chuàng)新人才比例×創(chuàng)新生產(chǎn)率

　　=人才×優(yōu)質(zhì)教育比例×創(chuàng)新人才比例×創(chuàng)新生產(chǎn)率

　　其中，基礎(chǔ)教育和高等教育作用不同：前者更注重培養(yǎng)，后者兼具培養(yǎng)和篩選功能。

　　第一，基礎(chǔ)教育不均等降低創(chuàng)新人才基本盤。

　　基礎(chǔ)教育公平能提升優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)教育的人才比例，而基礎(chǔ)教育不均等造成“消失的愛因斯坦”現(xiàn)象。哈佛大學公共經(jīng)濟學教授柴提等學者的研究表明，兒童時期對發(fā)明創(chuàng)造的接觸是決定一個人能否成為發(fā)明家的關(guān)鍵因素，由于家庭因素、基礎(chǔ)教育質(zhì)量較差等原因，兒童時期的資源接觸不足會使得經(jīng)濟體中存在許多“消失的愛因斯坦”。

　　中國發(fā)達地區(qū)基礎(chǔ)教育質(zhì)量較高，但區(qū)域之間分布不均。2018年中國以北京、上海、江蘇和浙江的15歲學生為樣本的PISA測試成績排名世界第一，遠超發(fā)達國家平均水平。但是中國基礎(chǔ)教育投入在區(qū)域之間的分布并不均衡，發(fā)達地區(qū)普通小學的生均教育經(jīng)費普遍高于欠發(fā)達地區(qū)。這種基礎(chǔ)教育區(qū)域之間的不平等程度甚至高于美國：中國分省普通小學生的生均公共教育經(jīng)費的變異系數(shù)為0.4，高于美國K12生均公共教育經(jīng)費的變異系數(shù)(0.3)。

　　房地產(chǎn)與教育互相交織(學區(qū)房溢價)加劇了教育機會不公平。除基本的居住功能外，房產(chǎn)還承載了過多的基本公共服務(wù)。貝殼找房公司的數(shù)據(jù)顯示，主要高房價城市中，學區(qū)房溢價亦較高，高房價成為優(yōu)質(zhì)教育資源的門檻，加劇了教育資源的分配不均。

　　教培行業(yè)快速發(fā)展加劇了基礎(chǔ)教育不平等。近年來，尤其是2018年以后教培行業(yè)經(jīng)歷了快速發(fā)展：2019年教育業(yè)法人單位數(shù)已達70萬，同比增長29%。這種“影子教育”加劇了城市與農(nóng)村、發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)的基礎(chǔ)教育差距。優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)教育資源短期內(nèi)缺乏供給彈性，在過度的教培需求下，價格畸高。

　　這種基礎(chǔ)教育的不平等也存在于高等教育中，降低人力資本向創(chuàng)新人才的轉(zhuǎn)化。基礎(chǔ)教育水平的不均等使得貧困地區(qū)學生進入優(yōu)質(zhì)高等學校的概率更低。麥可思研究院的數(shù)據(jù)顯示，貧困地區(qū)出生的農(nóng)村學生更多就讀于本地和高職院校，2017—2019屆畢業(yè)生中，“雙一流”院校中來自貧困地區(qū)的農(nóng)村生源約占6.1%，而這一比例在地方本科院校和高職院校分別為9.5%和9.9%。貧困地區(qū)的農(nóng)村生源學生畢業(yè)后在貧困地區(qū)就業(yè)的比例遠高于平均值，他們更難向發(fā)達地區(qū)流動。

　　應(yīng)試教育強激勵帶來對應(yīng)試技能的過度投資，可能造成資源浪費并擠占其他科目時間。“一考定終生”的選拔機制是一種強激勵制度，提高學生、家長、教師的積極性，提升學生的認知能力，這也是中國學生在PISA測試中名列前茅的重要原因。但是這種單一維度的強激勵制度也容易造成類似囚徒困境般的社會博弈，使得學生投入過多努力以提升應(yīng)試技能，而非實際增加人力資本，可能帶來資源浪費。這個情況可能還會降低科學教育質(zhì)量。學生、家長、教師、學校等對于非考試選拔科目，特別是其中的實踐項目投入程度較低，使得科學課中學生參與動手實驗、實踐調(diào)查的機會較少。

　　第二，過重的行政化邏輯阻礙了研究型大學自主發(fā)展的空間。

　　研究型大學是銜接人力資本和創(chuàng)新人才的橋梁，而高質(zhì)量的研究型大學能夠大幅提升創(chuàng)新人才比例。顛覆性技術(shù)中心更有可能出現(xiàn)在擁有大學和高技能勞動力的地區(qū)。雖然中國大學數(shù)量眾多，但是優(yōu)質(zhì)研究型大學數(shù)量較少，一個原因是過重的行政化邏輯阻礙了其發(fā)展。

　　根據(jù)聯(lián)合國教科文組織數(shù)據(jù)，2019年中國大學數(shù)量少于美、日，同時中國高等教育毛入學率(50.6%)也低于發(fā)達國家，雖然這似乎與人均GDP水平相稱，但是對于中國這樣正在跨越中等收入陷阱和應(yīng)對人口老齡化的大國來說，仍然略顯不足。中國頂尖大學數(shù)量也較少：根據(jù)軟科世界大學學術(shù)排名，2021年前100名中只有7所是中國大學，而有40所是美國大學。

　　中國的高等教育支出較低，其中政府作用較大。根據(jù)《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)，2018年中國教育經(jīng)費占GDP比重大約為4%，仍然低于OECD公布的同期美國、英國的比重(6%左右)，而且相對于基礎(chǔ)教育來說，中國高等教育經(jīng)費占GDP比重較低，而其中政府經(jīng)費的比例為67%，顯著高于美國(35%)和英國(26%)等。

　　政府對高等教育的投入保證了教育的公平性，但同時也給高等院校增加了約束。相比于美國，中國的高等教育成本更低，高等教育更加普惠。但是，高校在使用財政資金時約束也更多，呈現(xiàn)一定行政化主導(dǎo)的邏輯，82.5%的科技工作者認為有一定行政職務(wù)的研究人員更容易獲得科研經(jīng)費。

　　政府對高等教育的投入非常重要，但同時要拓展高等教育機構(gòu)的創(chuàng)新空間。例如，在德國，教授在院校管理中的地位非常突出。從本質(zhì)上來說，這需要理解政府和市場的關(guān)系。對于基礎(chǔ)教育，最重要的是公平和教育的普惠，所以需要政府更多的參與。對于高等教育，應(yīng)該更加注重效率，所以應(yīng)該給高等教育機構(gòu)更多的空間。

　　行政約束也體現(xiàn)在了評價體系和科研經(jīng)費管理上。各大高校對于人才的考評體系較為單一，論文仍是科技評價的最主要手段，根據(jù)《第四次全國科技工作者狀況調(diào)查報告(2017)》數(shù)據(jù)，93.7%發(fā)表過學術(shù)論文的科技工作者認同發(fā)表論文的主要目的是達到職稱晉升要求。高?？蒲许椖拷?jīng)費大多來自政府，項目經(jīng)費報銷程序繁雜(72.4%)、預(yù)算編制時要求過細過嚴(71.7%)、項目預(yù)算執(zhí)行時不能根據(jù)科研實際需要自主調(diào)劑(69.4%)、疲于應(yīng)付經(jīng)費審計(58.7%)、項目限定人員費比例太低(53.7%)等問題比較受到關(guān)注。

　　中國人才引進中的挑戰(zhàn)

　　一個完整的人才體系既包括從教育體系入手擴大人才供給，也包括改善需求側(cè)環(huán)境，吸引科研前沿的人才流入。在美國，移民占到了所有人才的18%。全世界所有的移民人才中，58%選擇了美國。2019年美國STEM專業(yè)博士畢業(yè)生中，高達42%是海外留學生，而這些人往往是其母國教育體系培養(yǎng)出來的最優(yōu)秀的科技后備力量。

　　中國人才流出比較多。中國留學人才規(guī)模大，2017年中國在國外就讀的留學生約為92.8萬人，占全球留學生的比例約為17.5%。近年來中國海外學成人員歸國漸成趨勢，根據(jù)教育部數(shù)據(jù)，1978年起累計學成歸國留學人員與累計出國留學人員之比由2004年的23%上升到了2019年的65.3%，還有約222萬出國留學人員目前留在海外。

　　中國對“超級明星”類頂尖人才的吸引力還有待提高。中國在美國獲得博士學位的留學生遠超其他國家。美國國家科學基金會數(shù)據(jù)顯示，2019年，中國在美國獲得博士學位的學生約為6300人，是印度在美國獲得博士學位留學生的3倍、韓國的13倍和日本的26倍。在美國獲得博士學位的中國留學生中，有留美意愿的學生占比80%，顯著高于日本的51%和韓國的65%。

　　中國在大力吸引頂尖人才回國，效果還不是很顯著。根據(jù)瑞士洛桑國際發(fā)展管理學院(IMD)2020年公布的《世界人才排名》報告，在全球63個國家的人才總體競爭力排名中，中國整體排名第40位，而人才吸引力分項排名第56位。有研究顯示，與國際學術(shù)合作全職項目學者相比，短期項目學者產(chǎn)出更多、質(zhì)量更高，以發(fā)表數(shù)量為例，在其他條件相同的情況下，短期項目學者比全職項目學者平均每年多發(fā)表2.9篇SCI論文。實證研究也表明，相比于仍留在美國和歐盟的研究人員，回國的研究人員的論文質(zhì)量偏低。

　　引進頂尖人才困難，首先這可能反映的是中外科研人員生活和工作環(huán)境的差距。其次，過度競爭可能增加了引進人才難度。人才市場首先是一個勞動力市場，供給相對比較固定。對于這樣的市場，使用補貼等手段來刺激需求可能帶來的是工資的上漲，而不是人才數(shù)量的增加。面對存量的競爭，由于各個市場主體有很大的空間來決定人才引進的力度，在“搶人”的激勵之下，會發(fā)生“過度承諾”現(xiàn)象。實際上這增加了勞動力市場的信息不對稱，減弱了勞動力市場上的信號機制的作用，降低了人才和用人單位的匹配效率，甚至會產(chǎn)生人才的“逆向選擇”問題。由于市場摩擦的存在，這可能反而減少了人才引進的數(shù)量。

　　過度競爭問題是勞動力市場機制自身所難以解決的，需要政府的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。這既涉及長短期激勵如何相容的問題，也與市場主體之間如何協(xié)調(diào)有關(guān)。如果僅靠單一的短期指標作為標準，例如人才的引進數(shù)量，很容易忽視人才引進的長期目標，如人才的留存和發(fā)展，以及對創(chuàng)新的貢獻。引進人才是第一步，發(fā)揮出人才的創(chuàng)新作用才是目的。如果市場主體之間只有競爭而缺少協(xié)調(diào)，市場機制不完善，就難以真正實現(xiàn)人才供需匹配。從這個角度看，政府的干預(yù)可能會提升效率。

　　制度保障和人才引進的美國經(jīng)驗

　　美國作為全球創(chuàng)新人才最聚集的地區(qū)之一(2020年INSEAD全球人才競爭力指數(shù)排名第二)，在教育和人才引進方面有哪些地方值得借鑒呢?

　　第一方面，法律層面以制度保障基礎(chǔ)教育公平?！敖逃笔峭菩谢A(chǔ)教育公平的重要制度創(chuàng)新。例如，1989年，威斯康星州通過立法建立了密爾沃基市教育券項目，為密爾沃基市低收入家庭的孩子提供公共教育資金，讓他們在城內(nèi)選擇非教會的學校就讀，低收入家庭無須支付額外的費用。根據(jù)2019年密爾沃基市議會公布的數(shù)據(jù)，密爾沃基市教育券項目年花費7,900萬美元，覆蓋29,052名學生，平均每名學生獲得約2,719美元。

　　第二方面，高等院校多元自主，因校制宜。科研經(jīng)費管理適時調(diào)整。美國大學并未對科研經(jīng)費中的間接費用(主要用于項目單位成本耗費和對科研人員績效激勵等)和直接費用(包括設(shè)備費、差旅費等)占比做出“一刀切”的規(guī)定，而是由不同大學與撥付經(jīng)費的不同政府部門進行談判以確定間接費用比例，且每過幾年就能重新談判以根據(jù)實際情況進行調(diào)整。美國高等教育經(jīng)費中大部分來自私人部門，尤其是金融危機以來，由于美國較多地方政府均出現(xiàn)財政困難，減少了對公立大學的財政撥款，公立大學紛紛轉(zhuǎn)向通過運營捐贈基金收益補充預(yù)算。以密歇根大學為例，其高達125億美元的捐贈基金近10年內(nèi)每年的投資回報率是9%，為同期其他大學投資回報率的兩倍。

　　教職員工遴選和晉升體系多元化，避免僅以科研論文數(shù)量作為單一考核標準。美國大學教師聘用實行“長聘教軌制度”，晉升考核通常由教學、科研兩部分組成。在某些看重教學效果的學校，學生和系內(nèi)資深教授對于該教職員工課堂教學的評價甚至直接決定該教職員工能否晉升終身教職。

　　第三方面，多元的引才留才政策。以H-1B(美國簽證的一種，指特殊專業(yè)人員或臨時工作簽證)為代表的非移民工作簽證，助力精細化運營人才引進。美國簽證類型劃分精細(24類70種)，遠超過我國簽證類型(16類)。為匹配美國勞工市場對人才的需求，美國特別設(shè)立了H-1B簽證，多集中在高科技行業(yè)。H-1B簽證每年總申請人數(shù)達到42萬人，通過率在90%以上;其中，續(xù)簽的人數(shù)大概是新申請人數(shù)的兩倍。

　　第四方面，美國建立了良好的科研行為教育培訓(xùn)制度。在聯(lián)邦政府的推動下，覆蓋負責任研究行為教育(RCR)的大學和研究機構(gòu)數(shù)逐漸增多。截至2005年，已經(jīng)有近220所研究機構(gòu)超過1900個項目獲得RCR培訓(xùn)的資助，有超過7,500名研究生和5,612名博士后接受該教育。在科研誠信監(jiān)管方面，除了專門設(shè)立科研誠信辦公室等政府部門，還有科學團體、科學期刊、科研機構(gòu)的互動，例如美國國立衛(wèi)生研究院的PubMed Central(PMC)、多家期刊數(shù)據(jù)公司開發(fā)的Turnitin防范剽竊系統(tǒng)等。從1996—2018年論文撤回率的數(shù)據(jù)可以看出，美國科研論文回撤率(0.022 6%)大幅低于中國(0.156 4%)。

　　教育政策思考：基礎(chǔ)教育更重公平，松綁研究型高校

　　換種思路提升基礎(chǔ)教育公平性。除了現(xiàn)有的針對中西部貧困地區(qū)投入基礎(chǔ)教育資源以外，我們建議不妨換一種思路，更多允許農(nóng)民工隨遷子女就讀城市學校。這樣不但能夠解決農(nóng)村普遍出現(xiàn)的“空巢”兒童現(xiàn)象，而且某種意義上使得基礎(chǔ)教育公平性更為徹底。這不僅需要教育部門思路的改變，更需要配合戶籍、社保等制度的進一步改革。

　　提升職業(yè)教育生均經(jīng)費。作為基礎(chǔ)教育的重要組成部分，雖然表面上中國中等職業(yè)教育占比與職業(yè)教育體系較為發(fā)達的德國相當，但實際上兩者差距較大。為什么德國擁有發(fā)達的職業(yè)教育體系呢?從需求來看，除了德國強大的工業(yè)體系對于技術(shù)工人需求龐大以外，德國更為完善的就業(yè)保護機制和更傾向于平等的稅收體系也使得德國的大學溢價遠低于美國，學生們不會因為選擇了職業(yè)教育而在勞動力市場遭受過度歧視;從供給來看，德國職業(yè)教育質(zhì)量較高。根據(jù)OECD數(shù)據(jù)，德國中等職業(yè)教育生均經(jīng)費高于普通高中39%，而中國中等職業(yè)教育經(jīng)費卻低于普通高中;幾乎所有的德國中等職業(yè)學生在崗實習時間占比不少于60%;大多數(shù)德國中等職業(yè)教育學生畢業(yè)后可以直接進入高等教育階段學習。因此，我們建議可以學習德國經(jīng)驗，一方面提升中等職業(yè)教育的生均經(jīng)費投入，增加職業(yè)教育在崗培訓(xùn)時間;另一方面為職業(yè)教育開辟更廣闊的持續(xù)提升空間，擴大本科階段的職業(yè)教育范圍。

　　松綁研究型高校。我們建議在考核評價、經(jīng)費使用、課程設(shè)置等方面給予研究型高校更大自主權(quán)?，F(xiàn)有的一些新型研究型高校，例如南方科技大學、上海科技大學、西湖大學已經(jīng)走出了各有特色的探索之路。存量的頭部研究型大學也能發(fā)揮各自的稟賦優(yōu)勢進行制度創(chuàng)新，打造多樣化的創(chuàng)新人才培養(yǎng)平臺。例如，在經(jīng)費來源方面，可以借鑒發(fā)達國家經(jīng)驗，通過稅收制度激勵發(fā)揮三次分配的作用，多方面拓展經(jīng)費來源(發(fā)展大學捐贈基金等)，以擴大研究生招生規(guī)模。

　　人才政策思考：針對性引進高端人才

　　第一，以項目為平臺引進人才?，F(xiàn)有的人才引進機制下，政府的參與度過高，有時候反而忽略了最終用人單位(高校、研究機構(gòu)、企業(yè)等)的實際需求。海歸人才引進后因為缺乏施展才能的平臺而無所作為的現(xiàn)象也時有發(fā)生?？梢試L試在引進人才的初始階段就讓最終用人單位更多介入，以項目為平臺吸引人才，更好對接海外人才的供給和用人單位的實際需求。

　　第二，加強頂層設(shè)計，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各地引進政策。對于人才引進，需要有全面的激勵機制，既包括引進人才的數(shù)量，還要涵蓋人才的留存和發(fā)展等，將短期和長期激勵結(jié)合起來，提高人才引進的效率。同時，需要在中央層面上統(tǒng)籌人才引進政策，防止各個地方政府過度競爭和逆向選擇現(xiàn)象，形成人才引進的可持續(xù)發(fā)展。

　　在統(tǒng)籌協(xié)調(diào)方面，數(shù)字化有利于提升組織協(xié)同效率。數(shù)字化有助于打破信息壁壘，減少信息不對稱，實現(xiàn)信息的透明化。數(shù)字化也有助于更有效及時地收到人才反饋，做出相應(yīng)的政策調(diào)整。因此，數(shù)字化能夠在空間上和時間上提高組織協(xié)同效率。

　　第三，結(jié)構(gòu)上更多增加中青年人才引進。相比于成名多年的人才，中青年人才的引進難度較小，引進成本較低。而且，中青年人才的創(chuàng)新動力更足。例如，愛因斯坦26歲提出相對論，麥克斯韋24歲發(fā)現(xiàn)電磁規(guī)律，楊振寧34歲提出弱相互作用中的宇稱不守恒理論。