摘要：文章以2023年中國科學(xué)院和中國工程院新增選的133名院士為研究對象，運用CV分析法對以兩院院士為代表的拔尖創(chuàng)新人才成長周期和影響因素進行探究。發(fā)現(xiàn)兩院院士的成長周期H1和H2的平均值分別為35.71年和24.86年，中國科學(xué)院院士與中國工程院院士的成長周期H1和H2平均值差值分別為3.26年和2.28年，延續(xù)的教育經(jīng)歷可以縮減拔尖創(chuàng)新人才的成長周期，良好的地方經(jīng)濟條件、教育背景和師承關(guān)系是拔尖創(chuàng)新人才成長的關(guān)鍵助力。為縮短拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)周期，建議科研人員盡量保持教育經(jīng)歷的延續(xù)性，積極建立良好的師承關(guān)系。同時，國家要加大對中西部地區(qū)的科教投入，支持中西部拔尖創(chuàng)新人才的成長和發(fā)展。

關(guān)鍵詞：拔尖創(chuàng)新人才；成長周期；教育背景；師承關(guān)系；地區(qū)經(jīng)濟

中圖分類號：G316" 文獻標志碼：A

作者簡介：吳濤（1997— ），男，助理研究員，碩士；研究方向：科技管理，科技人才培養(yǎng)，科技成果轉(zhuǎn)化。

0" 引言

當前，世界百年未有之大變局加速演進，科技革命與大國博弈互相交織，國際競爭本質(zhì)上是以經(jīng)濟和科技實力為基礎(chǔ)的綜合國力的較量，高技術(shù)領(lǐng)域成為國際競爭最前沿和主戰(zhàn)場［1］。人才是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的第一資源［2］，拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)對于提升國家綜合國力、推動社會與科技進步、促進產(chǎn)業(yè)升級和營造社會創(chuàng)新氛圍等具有重要作用，拔尖創(chuàng)新人才作為科技實力的重要載體，在人才爭奪的過程中日益激烈。黨的二十大報告指出，加快建設(shè)教育強國、科技強國、人才強國，堅持為黨育人、為國育才，全面提高人才自主培養(yǎng)質(zhì)量，著力造就拔尖創(chuàng)新人才。這為我國培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才指明了方向。拔尖創(chuàng)新人才是學(xué)術(shù)型、應(yīng)用型、管理型、復(fù)合型等多種類型創(chuàng)新人才的總稱［3］，具備寬廣的知識儲備、學(xué)科交叉能力、自我學(xué)習(xí)能力［4］。不同學(xué)科、不同研究領(lǐng)域的拔尖創(chuàng)新人才范圍主要集中于兩院院士［5］和四青人才（“千人計劃”入選者、“萬人計劃”入選者、“長江學(xué)者獎勵計劃”入選者以及國家杰出青年科學(xué)基金項目獲得者）等頂尖科技創(chuàng)新人才。院士作為科學(xué)界的杰出代表，不僅是學(xué)術(shù)研究的引領(lǐng)者，也是科技創(chuàng)新的強力推動者。根據(jù)中國科學(xué)院和中國工程院官網(wǎng)數(shù)據(jù)，兩院院士的研究方向包含自然科學(xué)、工程技術(shù)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生等多個領(lǐng)域，代表了所在領(lǐng)域的最高學(xué)術(shù)水平和科研能力。院士的培養(yǎng)過程，不僅是國家科技實力提升和科研前沿探索深入的過程，也是對高層次人才培養(yǎng)和激勵機制的檢驗。因此，我國高度重視以兩院院士為代表的拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)工作，只有細致分析其成長過程中的各項影響因素，才能更好地為他們提供適合的成長環(huán)境和條件，使其充分發(fā)揮潛力和才能，為國家和人民做出更大的貢獻。本文將在文獻綜述、數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，重點關(guān)注以2023年新增選的兩院院士為代表的拔尖創(chuàng)新人才的成長周期及其影響因素，進一步探究對拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的啟示。

1" 研究背景

本文研究人選源于公開發(fā)布的2023年中國科學(xué)院和中國工程院增補院士名單，由于兩院院士的研究領(lǐng)域主要集中于理、工、農(nóng)、醫(yī)等領(lǐng)域，本文中對拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)周期的研究不涉及人文社科領(lǐng)域。目前，人才成長周期的定義主要有兩種。姜璐等［6］將科研人員接受本科教育為起點到入選人才計劃的時長定義為成長周期；宋曉欣等［7］將獲得博士學(xué)位到入選人才計劃的時長定義為成長周期。

國內(nèi)關(guān)于拔尖創(chuàng)新人才的成長周期已有一定的研究，聚焦于拔尖創(chuàng)新人才成長過程中的內(nèi)部因素和外部環(huán)境對其成長周期的影響，發(fā)現(xiàn)影響其成長周期的主要因素包括出生地域、教育經(jīng)歷、科研獎勵、人才稱號、性別等。唐琳等［8］對北京大學(xué)1994年以來的283位國家杰出青年科學(xué)基金獲得者的成長周期進行了分析，影響因素指標體系包括性別、教育背景、工作情況以及科研產(chǎn)出等，發(fā)現(xiàn)科研人員在獲得杰青前的工作時長平均為9.8年，就讀海外博后可能是最有效地縮短人才成長周期的方法。黃濤等［9］對湖北省81位院士在國內(nèi)外生態(tài)系統(tǒng)雙循環(huán)動態(tài)影響下的成長特征進行探究，發(fā)現(xiàn)該群體的平均成長周期為27年，合理的工作流動和工作所在區(qū)域經(jīng)濟條件是院士成長的關(guān)鍵助力。張容旭［10］以物理學(xué)領(lǐng)域長江學(xué)者為研究對象，分析我國自然科學(xué)拔尖人才成長規(guī)律，研究發(fā)現(xiàn)，在當前“破五唯”的大背景下，長江學(xué)者的評選并沒有“唯SCI論”，SCI發(fā)文數(shù)量并不是評價一個拔尖人才的重要指標，獲得人才計劃對科研人員成長具有顯著的正向激勵作用。

目前，對于拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)周期的相關(guān)研究，尤其針對兩院院士群體，主要研究方式集中于個人訪談、經(jīng)驗分享或個人傳記［11-13］，樣本量普遍偏小且具有一定主觀性，缺乏充足的數(shù)據(jù)支撐，對院士群體整體特征的代表性不足。

2" 研究方法

2023年經(jīng)選舉產(chǎn)生中國科學(xué)院院士59人，中國工程院院士74人，共計133人［14］。本文使用的研究方法是履歷分析法［15］（以下簡稱“CV分析法”），被廣泛應(yīng)用于教育人才、科技人才等群體的特征分析中。院士的基本信息、教育信息、工作經(jīng)歷、學(xué)術(shù)信息等從個人主頁或其他網(wǎng)上公開來源獲取，對收集到的各項數(shù)據(jù)進行整理分析，最終形成2023年增選兩院院士的指標體系數(shù)據(jù)庫。指標體系包含以下內(nèi)容。

（1）基本信息：性別、年齡、出生地、籍貫。

（2）教育信息：本科就讀時間、本科畢業(yè)時間、本科畢業(yè)院校、博士就讀時間、博士畢業(yè)時間、博士畢業(yè)院校、最高學(xué)歷。

（3）工作信息：工作單位、所在學(xué)部、工作單位所在地區(qū)。

（4）學(xué)術(shù)信息：師承關(guān)系、人才計劃入選時間。

由于院士的年齡普遍偏大或所處行業(yè)存在一定敏感性，相關(guān)信息存在一定程度缺失或無法通過公開途徑查詢獲得，如部分院士的本科畢業(yè)時間、人才計劃入選時間等，導(dǎo)致不同影響因素的分析樣本數(shù)量存在部分差異。

上文中提到的兩種人才成長周期定義均存在一定合理性，因此本文將兩者定義相結(jié)合，將院士從接受本科教育到增選院士的時長定義為成長周期一（H1），將院士從獲得博士學(xué)位到增選院士的時長定義為成長周期二（H2），用來衡量拔尖創(chuàng)新人才的成長速度，分析研究不同因素對H1和H2的影響，嘗試尋找兩項指標之間的異同點。

3" 拔尖創(chuàng)新人才的成長周期影響因素

研究發(fā)現(xiàn)，延續(xù)的教育經(jīng)歷、優(yōu)秀的教育背景、良好的地區(qū)經(jīng)濟條件和積極的師承關(guān)系是影響拔尖創(chuàng)新人才的重要因素。

3.1" 兩院院士培養(yǎng)周期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

在133位院士中，132人接受過本科高等教育，129人獲得博士學(xué)位。表1展示了該群體的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，圖1和圖2分別展示了該院士群體從接受本科教育到增選院士的時長H1和獲得博士學(xué)位到增選院士的時長H2。

研究表明：該院士群體的H1平均值為35.71年，最大值為54年，最小值為23年，（35，40］區(qū)間占比最高為46.96%；H2平均值為24.86年，最大值為36年，最小值為3年，（25，30］區(qū)間占比最高為31.00%。

3.2" 教育經(jīng)歷的延續(xù)性

由表1可知，H1與H2的平均值差值為10.85年，這與從接受本科教育到獲得博士學(xué)位的正常時長10年（本科4年、碩士3年、博士3年）較為接近，說明該兩項指標在衡量院士的培養(yǎng)周期時具有一定的一致性。但兩項指標間仍存在一定差異，H2的標準差明顯高于H1，H2的最小值僅為3年，說明部分院士的教育經(jīng)歷并不連續(xù)，存在本科或碩士畢業(yè)后間隔一定時長再去攻讀博士學(xué)位的現(xiàn)象，導(dǎo)致H2的分散程度相對H1更大，該指標的平均值對該院士群體的代表性較弱。

兩院院士都是各自領(lǐng)域的頂尖人才，但中國科學(xué)院院士和中國工程院院士的研究領(lǐng)域存在較大區(qū)別，成長周期也相應(yīng)存在差異，表2展示了2023年中國科學(xué)院和中國工程院增補院士不同的成長周期數(shù)據(jù)。

由表2可知，中國科學(xué)院院士的H1低于中國工程院院士，兩者平均值差值為3.26年；而中國科學(xué)院院士的H2則高于中國工程院院士，兩者平均值差值為2.28年。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是兩個群體之間的學(xué)習(xí)經(jīng)歷延續(xù)性存在較大區(qū)別。圖3和圖4分別是2023年中國科學(xué)院院士和中國工程院院士從本科畢業(yè)到獲得博士學(xué)位的時長分布。從時間跨度上來看，中國科學(xué)院院士從本科畢業(yè)到博士畢業(yè)的時長普遍低于中國工程院院士，且集中于［4，7］和（7，10］兩個區(qū)間，占比為82.76%，中國工程院院士集中于［5，10］區(qū)間，占比47.14%。

若教育經(jīng)歷連續(xù)，則正常的本科畢業(yè)到獲得博士學(xué)位的時長應(yīng)該在5～10年（通常碩士最長學(xué)制4年，博士最長學(xué)制6年，直博學(xué)制最短為5年），中國科學(xué)院院士中有82.76%在10年及以下，而中國工程院院士中這一區(qū)間人數(shù)占比僅為47.14%。以上數(shù)據(jù)表明，中國科學(xué)院院士中絕大部分成員的教育經(jīng)歷是延續(xù)的，而中國工程院院士中有超過半數(shù)的成員教育經(jīng)歷不延續(xù)，導(dǎo)致中國科學(xué)院院士的H1普遍小于中國工程院院士，可以推斷教育經(jīng)歷的延續(xù)性能夠一定程度上縮減拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)周期。

3.3" 教育背景

教育背景是影響拔尖創(chuàng)新人才成長的關(guān)鍵因素之一，科研人員具有良好的教育背景意味著擁有良好的智力水平、較高的科研能力以及較好的科研資源。水平層次高的院校在科研經(jīng)費投入方面往往處于優(yōu)勢地位，互聯(lián)網(wǎng)公布的2023年高校經(jīng)費排行榜數(shù)據(jù)顯示，共有24所高校預(yù)算總收入超過100億元，其中清華大學(xué)以410.93億元位居榜首，排行榜中第100位的高校預(yù)算總收入為23.77億元，僅為清華大學(xué)的5.78%，經(jīng)費投入的懸殊一定程度上導(dǎo)致院校之間科研實力的差距。同樣，教育背景的高低也對院士的成長周期產(chǎn)生了一定影響。在收集院士的教育背景時發(fā)現(xiàn)，院士絕大部分畢業(yè)于國內(nèi)普通一本及以上高校、中國科學(xué)院各研究所以及海外高校。為便于定量分析教育背景對演示成長周期的影響，本文根據(jù)院校的層次進行分類，具體如表3所示。

本文主要研究院士的本科畢業(yè)高校與博士畢業(yè)高校層次對其成長周期的影響。表4展示了院士本科和博士畢業(yè)院校的分布情況，可知大部分院士的畢業(yè)院校集中于國內(nèi)“985”高校、中國科學(xué)院各研究所以及國外QS排名前50高校，占比分別為60.77%和64.06%，超過94%的院士本科和博士畢業(yè)的院校水平層次均是國內(nèi)一本及以上高?；驀釷S排名前200的高校，充分體現(xiàn)了良好的教育背景是成為院士的關(guān)鍵條件之一。

圖5與圖6反映了不同教育背景對拔尖創(chuàng)新人才成長周期的影響，可以得出，H1隨著本科和博士畢業(yè)院校層次的提升呈現(xiàn)下降趨勢，H2則是隨著本科畢業(yè)院校層次提升先上升后下降，隨博士畢業(yè)院校層次提升呈下降趨勢。產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因主要有兩種：一是部分本科畢業(yè)院校層次較低的院士從本科到博士的教育經(jīng)歷不連續(xù)，博士就讀時間較晚，導(dǎo)致該部分院士的H2相對較低；二是部分本科畢業(yè)院校層次較好的院士在海外院校就讀博士，此類海外院校有超過60%的比例處于QS排名101～200，出現(xiàn)部分院士的博士畢業(yè)院校層次低于其本科畢業(yè)院校的現(xiàn)象，導(dǎo)致博士畢業(yè)于層次為2的院校院士H2較低。以上現(xiàn)象也說明H1的指導(dǎo)意義比H2更準確。

3.4" 地區(qū)經(jīng)濟

社會經(jīng)濟的繁榮程度是影響地區(qū)科技資源投入的重要因素，地區(qū)財政投入是健全人才保障體系的重要前提［16］，對當?shù)乜萍紕?chuàng)新能力提升和拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)周期產(chǎn)生重要影響。目前，我國34個省級行政區(qū)共分為東北、華北、華東、華南、華中、西北、西南七大區(qū)域。圖7和圖8展示了133位院士的出生地區(qū)和增選時所在工作單位地區(qū)的分布情況。

從圖7可知：華東地區(qū)出生的院士最多，占比達35.34%；華中地區(qū)和東北地區(qū)出生的院士人數(shù)分列第2位和第3位。以上3個地區(qū)出生的院士占比超過75%，而華南地區(qū)出生的院士數(shù)量最少，占比僅為1.50%。

從圖8可知：工作單位在華北地區(qū)的院士人數(shù)最多，占比達到43.94%；工作單位在華東地區(qū)的院士人數(shù)位列第二，占比為25.00%。以上兩個區(qū)域工作的院士占比將近70%，僅在北京和上海兩座城市工作的院士數(shù)量占比超過50%，其他5個地區(qū)工作的院士占比均不超過10%，占比最少的區(qū)域為西北，僅為2.27%。

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公布的七大區(qū)域2023年GDP排行榜，華東地區(qū)GDP總量位居第1位，其他地區(qū)排行依次為華南、華中、華北、西南、西北、東北。從整體上看，拔尖創(chuàng)新人才更多地集中于華北、華東等經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)和省份，出生和工作在西南、西北、東北等經(jīng)濟較弱地區(qū)的院士數(shù)量明顯低于其他地區(qū)。以上現(xiàn)象說明，良好的經(jīng)濟條件讓當?shù)乜蒲泄ぷ髡邠碛懈嗟慕逃Y源和科研資源，給予拔尖創(chuàng)新人才更全面的保障，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展受限也會對當?shù)匕渭鈩?chuàng)新人才的培養(yǎng)產(chǎn)生一定制約。

以上結(jié)論也存在特例，華南地區(qū)的經(jīng)濟位于七大區(qū)域中的第2位，但出生和工作在該地區(qū)的院士人數(shù)占比均位于后兩位。這可能與該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展相對華北和華東地區(qū)起步較晚有關(guān)，院士的出生年份普遍在1980年之前，未能充分享受該地區(qū)改革開放之后經(jīng)濟高速發(fā)展的紅利。

3.5" 師承關(guān)系

師承關(guān)系是影響科技人才成長的重要因素，良好的師承關(guān)系意味著研究生能擁有相對更多的科研資源和學(xué)術(shù)交流機會，這對于科技人才的成長至關(guān)重要。2023年新增選的兩院院士中僅有5位院士在個人信息中明確提到師承院士信息，樣本數(shù)量較少，該現(xiàn)象與大部分院士的導(dǎo)師為同時期的兩院院士數(shù)量較少有關(guān)，且與部分院士博士就讀于海外高校有關(guān)。表5展示了院士之間存在師承關(guān)系的數(shù)量以及成長周期數(shù)據(jù)。

將以上5位院士的成長周期數(shù)據(jù)與133位院士的整體數(shù)據(jù)相比較，發(fā)現(xiàn)師承院士的2023年新增選兩院院士的H1平均值相比整體平均值低4.6年，H2平均值與整體平均值基本在同一水平，說明擁有良好的師承關(guān)系對縮短拔尖創(chuàng)新人才的成長周期效果顯著。

4" 總結(jié)與啟示

本文主要探究以2023年兩院新增選院士為代表的拔尖創(chuàng)新人才的成長周期及其影響因素，在此基礎(chǔ)上提出一些縮短拔尖創(chuàng)新人才成長周期的意見和建議。

4.1" 總結(jié)

（1）成長周期對比。中國科學(xué)院院士的培養(yǎng)周期H1平均值比中國工程院院士少3.26年。超過80%的中國科學(xué)院院士具有延續(xù)的教育經(jīng)歷，而中國工程院院士中這一比例不足50%，表明延續(xù)的教育經(jīng)歷有助于縮短拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)周期。

（2）教育背景分析。超過94%的院士本科和博士畢業(yè)院校水平層次較高，不低于國內(nèi)一本高?；驀釷S排名前200的高校，顯示了良好教育背景對拔尖創(chuàng)新人才成長的重要性。

（3）地區(qū)差異。華東、華北等經(jīng)濟條件較好的地區(qū)科研人員能夠獲得更充足的教育資源和科研資源，從而縮短拔尖創(chuàng)新人才的成長周期。

（4）師承關(guān)系。師承院士的兩院院士的培養(yǎng)周期H1相比整體平均水平低4.6年，表明良好師承關(guān)系對縮短拔尖創(chuàng)新人才成長周期有顯著作用。

（5）學(xué)歷提升現(xiàn)象。部分拔尖創(chuàng)新人才在取得一定科研成果后再去攻讀博士學(xué)位，導(dǎo)致H2的離散程度較高，相比之下，H1的可靠性更好，指導(dǎo)意義更強。

4.2" 對策和建議

（1）保持延續(xù)的教育經(jīng)歷?？蒲腥藛T應(yīng)根據(jù)自身實際情況，合理規(guī)劃學(xué)歷提升路徑，應(yīng)盡量保持延續(xù)的教育經(jīng)歷，避免在取得一定科研成果后再去攻讀博士學(xué)位造成的成長周期延長。

（2）強化教育背景?？蒲腥藛T應(yīng)重視本科和博士階段的教育背景，選擇高水平的高校進行深造，獲得更好的教育資源和科研資源。

（3）加大科研資源投入。經(jīng)濟條件較好的地區(qū)應(yīng)繼續(xù)加強對教育和科技資源的投入，保障拔尖創(chuàng)新人才的快速成長。

（4）促進教育公平。國家應(yīng)對中西部地區(qū)在科教領(lǐng)域給予政策和經(jīng)費傾斜，縮小與經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的差距，助力當?shù)匕渭鈩?chuàng)新人才培養(yǎng)。

（5）積極建立良好師承關(guān)系?？蒲腥藛T應(yīng)積極尋求并建立良好的師承關(guān)系，以縮短自身成長周期，提升科研能力。

參考文獻

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（編輯" 姚" 鑫編輯）

Research on the growth cycle of leading technological innovators： taking the 2023 addition of academicians to the Chinese Academy of Sciences and Chinese Academy of Engineering as an example

WU" Tao

（Central China Normal University， Wuhan 430079， China）

Abstract：" Using the 133 newly elected academicians from the Chinese Academy of Sciences （CAS） and the Chinese Academy of Engineering （CAE） in 2023 as the research object， this study employed CV analysis to explore and analyze the growth cycles and influencing factors of leading technological innovators. It was found that the average growth cycles， H1 and H2， for academicians from academies were 35.71 years and 24.86 years， respectively. The average difference between H1 and H2 in the growth cycle of CAS Member and CAE Member is 3.26 years and 2.28 years， respectively. A continuous educational background can reduce the growth cycles partly for leading technological innovators. Favorable regional economic conditions， a solid educational background， and mentor-mentee relationship are critical factors for the development of leading technological innovators. Therefore， to shorten the growth cycle for leading technological innovators， it is essential to maintain a continuous educational background， a positive mentor-mentee relationship， and boost investment in education and scientific research in the central and western regions to support the growth and development of technological innovators in these areas.

Key words： leading technological innovators; growth cycle; educational background; mentor-mentee relationship; regional economy