作者：王建平
出版社：上海交通大学出版社
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上海科技人才发展研究报告(2019)试读：
前言
科技人才是战略性创新要素，促进长三角区域科技人才一体化是实现长三角区域一体化发展战略要求的核心关键。上海建设具有全球影响力的科技创新中心，推动长三角区域更高质量一体化发展，关键在于激发科技人才创新创造活力，实现科技人才要素的自由流动与资源共享，推动科技人才工作体制机制改革向纵深发展。
本书是上海市科研计划项目《上海科技人才及区域创新政策体系研究》（课题编号18692112000）的总结性成果之一，以上海建设具有全球影响力的科技创新中心为导向，以长三角区域科技人才一体化为主线，以增强上海科技人才创新创业活力为重点，包括宏观研究、专题研究、区域人才、参考借鉴四个板块，主要由21篇专题报告及附录组成。本书综合运用宏观前瞻、历史演进、政策分析、数据挖掘、比较研究、案例分析等理论方法，力图研判长三角区域人才一体化的趋势需求，关注上海重点科技人才群体发展，借鉴国内外人才工作经验，系统分析现状问题，提出思考建议。
本书集结了国内主要科技人才研究机构和专家的智慧，研究团队以上海科技管理干部学院（上海科学技术政策研究所）为主，同时汇聚了华东师范大学、上海交通大学、中国人事科学研究院、上海社会科学院、同济大学、上海工程技术大学、南京邮电大学、河海大学、中国人才研究会、浙江大学、浙江省杭州市社会科学院、安徽省科学技术情报研究所、中国科学技术信息研究所等单位诸多专家学者。上海市科委、科技党委相关处室领导也给予课题研究工作大力支持和热情指导。衷心感谢各位为本书的研究和完成贡献的心力和劳动。此外，还要特别感谢上海交通大学出版社的编辑杨迎春博士和黄灵老师，她们为本书的修改、校对和出版付出了辛勤的劳动。
当前，上海对科技创新的紧迫感和使命感日益增强，面临着进一步深化科技体制机制改革，增强科技创新中心策源能力，带动辐射长三角区域协同发展的任务要求，上海科技人才工作在新形势、新要求下也在发生新的变化。目前，上海正值“科改25条”细化落实阶段，科技人才工作的部署实施、管理服务的创新变革也需不断完善优化。鉴于此，本书研究工作对新形势新变化的把握难以精准，加上水平限制，书中难免存在不足和缺点，恳请读者和研究同行们批评指正。第一部分 宏观研究长三角科技人才区域一体化障碍及其因应之道长三角人工智能人才比较研究长三角科技人力资源共享机制研究长三角科技人才区域一体化障碍及其因应之道[1][2]
习近平总书记指示长三角地区要加强协同，并且明确上海要进一步发挥龙头带动作用，苏浙皖各扬所长，努力促进长三角地区率先发展、高质量一体化发展。因此，长三角地区要根据实现更高质量一体化发展的定位要求，推动长三角地区在更高层次、更高水平上开展科技创新合作，更好地引领长江经济带发展，服务国家发展大局。从现实来看，长三角地区是我国最具经济活力、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，是“一带一路”和长江经济带的重要交汇点，也是公认的世界六大城市群之一。2018年，长三角地区“三省一市”以全国1/26的国土面积、容纳了1/6的人口、创造了1/4的GDP。长三角地区具备转型发展、高质量发展、一体化发展、引领发展的优越条件。
2016年3月中共中央印发的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》明确要求破除人才流动障碍，打破户籍、地域、身份、学历、人事关系等制约，促进人才资源合理流动、有效配置。2017年10月，习近平总书记在党的十九大报告中明确提出“聚天下英才而用之，加快建设人才强国”。2018年5月28日，习近平总书记在两院院士大会上进一步提出了建设“世界科技强国”的战略目标，创新驱动的实质是人才驱动，科技人才是支撑世界科技强国的关键性力量。2018年6月，长三角地区主要领导座谈会审议同意《长三角地区一体化发展三年行动计划（2018—2020年）》，制订了以规划对接、战略协同、专题合作、统一市场建设、创新合作机制为重点，落实“聚焦高质量，聚力一体化”的系统行动方案。构建区域创新共同体、加强高端人才队伍建设的城际互利合作、推动长三角地区科技创新圈建设对于实现长三角地区高质量一体化发展的战略目标具有十分重要的意义。一、构建区域科技人才共同体的主要障碍
长三角地区正逐渐从成本驱动的规模扩张阶段过渡到创新驱动的高质量发展新阶段，传统上“以邻为壑”的相互竞争关系亟需变为“以邻为伴”的创新合作新关系。从现实情况看，长三角地区区域一体化进程不断加快，“三省一市”围绕人才共享、人才流动已进行了有益探索，取得了初步成效。早在2003年，江浙沪19个城市的政府人事部门发布了《长江三角洲人才开发一体化共同宣言》，计划在规划编制、联席会议制度、行动计划、人才标准和人才资格互认等领域实现共同发展；2010年“十市一区”科协组织成立的长三角高端智力人才战略联盟在共建共享高端智力人才资源库、建立院士专家人才合作机制、加强高端智力人才项目合作等方面成效显著。但是，长三角不少地区对人才一体化的认识尚不统一，有些认识甚至严重滞后于当今时代。一些地区仍沉迷于“窝里斗”，长三角内部人才争夺战硝烟四起，因此长三角人才一体化仍是一个待破解的难题。从成因方面看，制约长三角地区人才一体化建设的主要障碍在于人才共享机制与平台不完善、各地人才资源状况两极分化严重、地方政府之间过度竞争、人才政策整体性与系统性不强等。（一）人才共享机制与平台不完善
尽管长三角地区签订了《三省一市人才服务战略合作框架协议》《人才服务项目合作协议》等协议，但由于缺乏督促办法和共建共享的人才合作平台，很多协议仍然停留在先进的理念上，缺乏具体的章程规范和配套措施。长三角地区除了定期举办一些高校毕业生联合招聘会之外，并没有形成运行正常、成效显著的一体化专门人才信息共享平台、招聘平台、后期服务平台。长三角“三省一市”教育管理部门负责人反映，人才共享平台缺乏配套服务，运行效果较差，高校毕业生就业主渠道仍为高校“点对点”推送。
另外，长三角地区各城市间人才跨区域流动缺乏机制支撑，“面和、心不齐”在一定程度上影响了人才的高效利用和区域协同创新成效。由于相关部门对长三角科技人才共同体建设的认识和重视不够，人才协同平台多以盈利为主，公益性平台建设滞后，许多平台处于关停状态。有些平台（如中国长三角人才培训创新联盟）虽然是以“长三角”名义建立，但多以服务地方为主，并未真正做到人才跨界交流和共享；“三省一市”各有自己的人才交流平台，区域人才平台共建共享设想并未完全落实。长三角地区某一培训单位负责人表示，人才培训平台的建设与运行资金来自本地政府，只能为本地人才培训服务，无法为长三角其他地区服务。共建缺乏，共享困难。（二）各地人才资源状况两极分化严重
长三角地区各地经济发展水平差异较大，因此对人才的吸引力也不相同。区域发展的不平衡带来了强烈的人才“极化效应”，“强者愈强、弱者愈弱”的现象突出。现实情况显示，上海、南京、杭州等长三角核心城市凭借城市自身规模优势，并且借助上级政府部门对其全国、区域人才枢纽城市建设计划的重点支持，成为人才流动中获益最大的城市；而欠发达城市不仅没有从人才流动中获益，而且还存在部分精英人才流失、人才地位下降的问题，打击了其参与长三角人才资源共享计划的积极性，甚至让其产生了防备心理和消极行为。上海市教委提供的数据显示，在上海高校就读的长三角地区生源，毕业后回到江浙皖工作的比例不足30%，而且其中绝大多数回到了省会城市，另外70%的毕业生则留在了上海。（三）地方政府之间过度竞争
长三角各地建立了为数众多、相互独立的科技人才平台，重复建设、同质同构、相互竞争、资源浪费、绩效不高成为制约当前长三角地区科技人才共同体建设面临的突出问题。上海出台了“人才新政30条”，浙江出台了“人才新政25条”，江苏出台了“人才新政26条”，各地的人才政策力度加大。高等院校、国家研究院所借助政府雄厚的资金优势，到企业“挖人”，导致企业高技术人才流失。政府、企业、高校、行业协会等区域创新共同体建设主体之间的关系不太合理。此外，高校、公立研究院所相互竞价，导致“帽子”人才价格虚高，严重偏离了实际价值，造成国家财政资源的浪费，人才流动脱离[3]了合理化轨道，破坏了长三角高端人才一体化的基础。中芯国际有关领导反映，2018年上半年累计人才流失率同比增长近1倍，人才流[4]失给企业研发和运营带来了很大困难；复星医药相关领导也反映，人才流失较往年大幅提升。互联网独角兽企业“小红书”提供的资料表明，各地对人才的竞争增加了企业这一创新主体的人才使用成本，降低了高校、科研院所科研经费的投入产出效率，企业引进人才价格节节攀升。某知名研究所领导反映，国家“千人计划”学者科研经费投入产出效率仅为该所科研人员平均水平的1/3。对“千人计划”团队待遇的过度倾斜导致该所其他人才人心不稳，影响了科研团队的工作积极性和可持续发展能力。
此外，政府间的过度竞争还强化了各地人才市场的行政壁垒。政府对长三角地区人才配置主导作用过大会导致市场机制发挥极不充分。市场应该在人才资源配置中发挥主体作用，政府该管的要管，不该管的要交由市场或第三方来管理。“小红书”领导指出，规范高端人才市场、充分发挥市场的决定作用对于长三角地区企业创新十分重要。（四）人才政策整体性与系统性不强
长三角地区人才政策配套程度不高，整体性、系统性不强。不少单位过于重视人才“帽子”，对于人才的实际应用价值、应用效果关心不多，客观上造成了各地区、各部门人才“帽子”的攀比和竞争。重引进、轻使用，重引进、轻管理，重引进、轻培养，在一定程度上影响了长三角地区跨地区“产学研”一体化合作的机会和效果。华东师范大学城市发展研究院完成的《长三角城市创新合作研究报告》显示，2016年，长三角地区仅有上海、南京、杭州为内外交互协同创新活跃城市；苏州、合肥、无锡、宁波为单向协同创新活跃城市；而其余城市为协同创新沉寂城市。长三角城市协同创新网络建设任重道远。人才“重引进、轻使用”现象的深层次原因是管理体制机制不顺，在单位人才工作考核中，过分夸大了“帽子”人才的作用，甚至出现了“唯指标论”的现象。
此外，长三角不少企业认为，地方政府对人才落户、医疗、子女教育、资金、住房等配套支持力度不够。中芯国际反映，政府在人才公寓供给、税收减免等方面的政策措施还存在较大改进空间，集成电路科技创新重大专项的持续集中支持对企业创新发展也十分关键；复星医药希望能在新药审评审批、医保准入、高端人才引进支持等方面获得政府更多支持。二、构建区域科技人才共同体的对策建议
长三角面临构建区域科技人才共同体的难得机遇，应该尊重人才跨地区、跨部门流动的客观规律，秉承“不求所有，但求所用”的人才观，充分发挥政府、市场的积极作用，优化长三角人才共同体建设的体制机制，力争将长三角区域建设成为信息互通、数据共享、人才合理流动、竞争有序、品牌共享、市场机制活跃和更加开放的科技人才共同体。（一）加强党组织对人才工作的统领作用
长三角地区“三省一市”各级党委（党组）加强在人才工作方面总揽全局、协调各方的领导核心作用，切实履行习近平总书记强调的管宏观、管政策、管协调、管服务的人才工作职责。建议长三角各级党委依据《国家中长期人才发展规划纲要》《关于深化人才发展体制机制改革的意见》等文件精神，结合长三角地区人才工作实际特点，规划长三角人才发展战略，制定并落实长三角人才发展重大政策，协调各方面力量形成共同参与和推动长三角人才工作的整体合力。各级党组织应聚焦长三角人才改革重点领域和方向，破除长三角人才发展的体制机制障碍，建立健全长三角人才发展的持续稳健机制，包括长三角地区人才工作领导小组成员单位例会制度、人才工作联络员制度、人才信息交流制度等，畅通渠道、强化合作；通过实施长三角重大人才政策专家咨询、社会公开征求意见等制度，扩大民主、借脑借力，实现人才工作向更大范围、更宽领域推进。（二）创建多主体联动的区域人才合作协调机制
区域科技人才共同体建设还需要创建长三角地区开放共享的人才新机制，构建基于“政府—社会—市场”三位一体的人才工作协调机制，形成政府制度引导、行业专业指导和市场竞争驱动多主体联动的区域人才合作协调机制。
1.“顶层设计”政策引导长三角区域科技人才一体化发展
长三角地区各级政府机构应加强地方性人才政策出台前的协调沟通工作，避免各地无序竞争、过度竞争。一方面做好“增量”工作，积极争取中办、人社部或科技部在长三角地区先试先行区域一体化的人才政策，如统一的人才评价机制、人才认定标准、个税减免优惠、绩效奖励等；另一方面做好“减量”工作，列出不适合长三角区域整体的地方性人才引进、使用、培养、流动政策和法规清单，并逐步清减。
2.成立服务长三角区域人才协调合作的国有非营利组织
德国史太白基金会的成功经验表明，国有非营利组织具有政府管理部门、一般服务企业所不具有的独特优势，能够较好地兼顾社会公益和运营效率的平衡。长三角“三省一市”政府应共同出资，组建国有非营利的长三角科技人才交流中心，具体负责制订人才评估标准、编辑人才共同体运行报告、人才交流平台等的日常运营。
此外，这些国有非营利组织应发挥专业组织作用，积极推进专业技术人才和高技能人才的资格互认。相关部门在总结上海向行业和用人主体单位转让职称评审权试点经验的基础上，在长三角重点行业领域，以行业协会或企业认定的统一职称、资格评定标准打破地域、院校的行政级别局限，逐步推进长三角地区高级专业技术人才和高技能人才的资格、职称互认，为区域人才合理流动创造条件；同时发挥行业协会的自律作用，以行业自律标准规范人才市场，避免部分高端人才在企业之间的不合理流动。
3.重视发挥市场在长三角科技人才共同体建设中的主导作用
企业对人才的选择更为敏感和直接，“企业愿意花高薪挽留的就是人才”。长三角地区政府应鼓励企业建立以市场应用、市场选择为导向的人才使用机制；鼓励企业以自身的人才需求标准，对人才的敏感性、领悟性、工作态度、忠诚度、工作能力、工作成效进行评估、评价。长三角地区可以考虑建立以企业为主体、法治化、符合国际规范的人才竞合机制，推动长三角地区各地人才优势互补、错位发展。（三）共建共享区域人才合作载体与品牌
长三角“三省一市”在产业经济、科学研究、功能性平台等方面各有优势及特点，可以通过资源平台、大型数据库平台、信息平台、项目载体等实现长三角地区人才资源交流合作、人才信息共享共用，激发区域整体的创新活力。
1.共建共享长三角大科学装置，促进区域人才资源交流与合作
大科学装置与大科学计划同步，长三角地区的上海、合肥、南京等地的国家级大科学装置对高端科研人才具有天然的吸引力。上海集聚了上海光源、超级计算机、超强超短激光用户装置、软X射线自由电子激光用户装置、活细胞结构和功能成像平台等大科学装置，应该借鉴美国布鲁克海文国家实验室、欧洲核子研究中心的成功经验，集聚长三角区域顶尖科学家和科研团队，推进国家级的大型基础性科学研究项目落地长三角，推进跨区域科学合作。同时，长三角各地应进一步扩大和相互开放国家级和省级重点实验室、工程技术研究中心，建立大科学装置共建共享的新机制，完善相关制度、流程、法规，开展用户服务质量满意度测评，优化协同合作机制。
2.共建共享全球人才数据库，联通长三角区域大数据资源
长三角“三省一市”建有不同层级、功能特点的专家数据库，但总体上仍然处在分散、独立的数据信息孤岛状态。长三角“三省一市”政府人事、科技管理部门应该联合出资，在现有上海科技专家信息库基础上，建设包括基础型、公益型、市场型专家信息，覆盖不同行业专业领域、不同层次层级、不同机构主体、不同需求的全球高层次科技专家信息平台（上海科技专家信息库从全球近3000万名专家学者中筛选出了11万名世界专家，4.2万名华裔专家，建立了一个近25万人的全球高层次科技人才专家库，涵盖自然科学、医学和社会科学等330多个学科，为上海高层次战略人才的引进提供了信息储备和战略依据，已经在上海高校、企业在引进相关高科技人才、急需人才方面发挥了重大作用）。
3.以共性技术服务平台、重大科研项目为载体，提升长三角整体“事业留人”的能力和水平
在长三角地区高校与企业联合建设共性技术服务平台，推进形成“大院大所+创客”“央企总部+创客”“科技园区+创客”“投资机构+创客”和“产业基地+创客”等嵌入式、专业化创客空间，为长三角地区的人才创新创业提供多样化、专业化、个性化的载体，实现资金共同投入、项目共同开发、技术共同攻关、利益共同分享。
长三角地区汇聚了不少全球顶尖科技人才、高水平创新型大学、科研机构和跨国企业研发中心，在光子科学与技术、生命科学、能源科技、类脑智能、纳米科技、计算科学等前沿领域，应组织实施国家重大科学研究合作项目，如国家重点研发计划、973专项等，以重大科研项目为载体促进长三角科技人才的交流与合作。长三角地区各院校应以国家重点研发计划、重大科研专项为载体，实施长三角地区一流科学合伙人计划，打破院校行政局限，实现高端人才的联合。
同时，在涉及长三角区域整体发展的战略定位、产业升级、生态治理、基础设施、公共服务、园区合作、土地规划、成果转化、大学教育、智库合作等众多领域，各地区应建立科研项目共享信息数据库，联合发布项目招标指南，联合开展项目的评审、验收以及后期成果转化服务。
4.优化对外人才招聘机制，提升长三角人才一体化服务品牌价值
一方面，长三角城市群应充分发挥作为“世界六大城市群”之一的品牌优势，在海外知名大学、科研机构、科技园区、跨国企业、研发中心等举行联合招聘活动，招揽全球高端人才。另一方面，建议上海、江苏、浙江、安徽借鉴新加坡人力部设立国外代表处的经验，联合在美国、英国、法国、德国、以色列、瑞典、日本、新加坡等国家和地区建立海外人才预孵化基地及海外人才工作站，定点、定制、精准招揽特定人才。
同时，借鉴德国洪堡基金会、弗朗霍夫协会的成功经验，长三角“三省一市”政府和企业可联合出资设立公益性质的基金会和协会，依托国家和省级重点实验室、工程中心，在全球范围内招募集成电路、信息通信、生物医药、智能装备、物联网、新材料、大数据、云计算、新能源汽车等重点产业领域的短期或长期来华从事研究工作的高端人才。
此外，长三角地区应以长三角整体、综合性人才需求为出发点，构建多元、多层次的综合人才体系，满足企业多元人才需求。该体系应吸引、培育高级经营管理人才、特殊专才、科技服务业人才、国际创客等应用型、多元化人才，以及配合顶尖人才工作的中高端科研人才、技术服务人才、普通科研人员、工程师和实验员等“中间人才队伍”。（四）完善人才公共服务体系
1.以多元、优质、国际化资源供给为重点，促进长三角公共服务体系均衡化
为了提升长三角地区医疗、基础教育服务水平，增强其对人才的吸引力，相关政府部门应在长三角核心城市大力导入社会资本、国际资本，使长三角地区汇集优质基础教育、医疗服务资源。相关政府部门可尝试推进华山医院、瑞金医院等重点特色医院在长三角地区异地开设分院或建立新的三甲医院；争取诸如美国医院有限公司、马萨诸塞州综合医院、美国梅奥诊所、约翰·霍普金斯医院等国际著名医疗机构在长三角主要城市建立医疗分支机构；尝试推进长三角“三省一市”重点中学、重点小学、幼儿园、教育集团以及奥伊斯嘉上海日本语幼儿园、新加坡国际学校、中加枫华国际学校、上海外国语大学国际高中在长三角异地开设新的学校。
2.重视人才工作经验总结和推广，大幅提升长三角人才公共服务政策水平
长三角“三省一市”在人才政策创新与试点方面已经取得了不少经验。上海吸引外籍人才工作走在全国前列，上海市人力资源和社会保障局相继推出了《全面实施外国人来华工作许可制度》《支持外国留学生在上海创新创业》《实施外国人才签证制度》《支持虹桥商务区引进外国人才》《实施留学回国人员直接落户制度》《实施海外人才居住证制度》《外籍高层次人才认定》《高端人才绿卡制度》（试点）等系列海外人才政策，并在上海张江科学城、自贸试验区、虹桥商务区进行了颇有成效的试点。长三角地区相关部门应进一步总结上海外籍人才工作经验，提升长三角人才国际化水平。
3.降低人才税赋，吸引高端人才
长三角“三省一市”应联合行动，比照《深圳前海深港现代服务业合作区境外高端人才和紧缺人才个人所得税财政补贴暂行办法》，争取国家税务总局支持，对长三角区域战略核心新兴产业领域的高端人才，给予个人所得税最高15%的优惠，以提高其实际收入水平。同时，针对重点产业研发过程的特点，设定部分合理合法的减税扣项，降低研发机构及人员的实际税收额度。（五）加强长三角人才共同体建设研究
人才是成事之本，长三角地区如何吸引海内外优秀的人才，实现人才资源的最优配置与利用是一项重大的科学问题。人才的空间集聚与扩散有其内在的科学规律及地域特点。诸如长三角人才需求指数，长三角人才职称、资格评聘的统一标准，长三角人才长期流动趋势与影响因素，长三角人才分布不平衡现状及原因，以应用为导向的人才管理体制建设等长三角地区共性的人才发展问题需要给予重点研究关注。同时，长三角地区知名高校、智库研究机构及相关社会组织人才济济，应组织联合研究团队，加强对长三角人才交流的建设性研究，从人才工作理论到应用对策创新方面，为长三角“三省一市”政府提供决策咨询服务。[1]作者简介：曾刚，华东师范大学城市发展研究院院长，区域经济学终身教授，研究方向为技术创新、生态文明、区域发展模式；曹贤忠，华东师范大学应用经济学博士后，研究方向为创新网络、产业集群；倪外，上海社会科学院经济研究所副研究员，研究方向为产业集群、区域发展；滕堂伟，教授，华东师范大学城市与区域科学学院副院长，研究方向为区域创新系统、地方企业网络、开发区发展。[2]本文来自长三角地区政协关于“构建区域创新共同体，推动长三角科技创新圈建设”联合调研的上海部分的报告“构建区域创新人才共同体，推动长三角科技创新圈建设”。[3]指中芯国际集成电路制造有限公司。[4]指上海复兴医药（集团）股份有限公司。[1]长三角人工智能人才比较研究
人工智能（AI）作为21世纪最前沿的科技领域，不但成为新的战略性新兴产业发展动力，而且影响着经济社会各领域、各行业的深入发展。2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。2017年10月，习近平总书记在十九大报告中明确提出将人工智能作为一项发展内容。2018年3月，李克强总理在“政府工作报告”中4次提及“智能”，并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”“发展智能产业”，这表明人工智能已上升至国家战略层面。一、人工智能人才投入（一）主要指标解释
国际人工智能人才：具备从事领域创造性劳动的研究能力与专业技术知识，并在人工智能领域内取得创新成果的活跃研究人员。其中，取得创新成果是指公开发表过专利或英文论文；活跃是指近10年有创新成果产出。
国际人工智能杰出人才：研究能力领先的世界人工智能人才。采用学术界相对公认的指标H因子表征人才研究能力，并择取世界人工智能人才数据中H因子排名前10%的人才作为世界人工智能杰出人才。
中国人工智能人才：具备从事领域创造性劳动的研究能力与专业技术知识，并在人工智能领域内取得创新成果的活跃研究人员。其中，取得创新成果是指公开发表过中国专利或中英文论文；活跃是指近[2]10年有创新成果产出。（二）国际人工智能人才投入
1.地区分布
据《中国人工智能发展报告2018》数据显示，国际人工智能人才投入高度集中于美、中、德、英、法等少数国家。国际人工智能人才投入总量达204575人，密集分布于北美、西欧、东亚、南亚地区。从国家层面上看，人工智能人才集中于少数国家，排名前十的国家AI人才投入占据总量的61.8%。中国的国际人工智能人才投入总量位列第二，是美国人数的64%（见表1-1）。表1-1 国际人工智能人才投入情况
另外，据《2019年全球AI人才报告》数据显示，美国AI博士中，除了留在本国的，来中国的最多；中国AI博士中，除了留在本国的，去美国的最多。顶尖AI人才中，半数为中美人才，超过44%的顶尖AI人才都是在美国读的博士；其次则是中国，培养了将近11%的AI博士；之后是英国（占6%），德国（占5%），加拿大、法国、日本各占4%。中国培养的2370名顶尖AI博士中，约75%留在了国内；440人去了美国公司工作，约占18.6%；加拿大和英国也是两个不算太小众的选择。
2.高校分布
数据显示，高强度人才投入的高校院所集中在中国，高校院所的人才投入量主要受科研人员数量及硕博招生规模的影响。其中，清华大学汇集822名国际人工智能人才，名列世界第一；上海交通大学以590人的数量位列第二；韦洛尔科技大学、北京航空航天大学、卡内基梅隆大学分别以526、525、523人的数量位列第三、四、五名。在全球人工智能杰出人才最多的高校排行中，斯坦福大学杰出人才投入量达79人，全球领先；麻省理工学院、伦敦大学学院、华盛顿大学、巴西圣保罗大学紧随其后。清华大学排名15位，上海交通大学[3]排名33位。
3.科研机构分布
数据显示，中国科学院成为世界投入人才数量最大的研究机构。中国科学院体系庞大、分支机构众多，人才投入总量高达1244人，在世界范围内遥遥领先。美国国家航空航天局人员投入数量为103人，列居世界第二。希腊研究与技术中心、图卢兹情报研究所、保加利亚科学院分别以67、64、63的人才投入量，位居第三、四、五名。在人工智能杰出人才投入上，中国科学院依旧表现亮眼。中国科学院杰出人才数量达到88人，居全球之首，意大利国家研究委员会、法国国家科学研究中心紧随其后。
4.企业分布
数据显示，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为一家企业进入前二十。国际人工智能人才投入主要以计算机软硬件开发企业为载体，美国IBM、微软、谷歌等公司皆为行业巨头，在世界范围内拥有广泛的影响力，成为集聚人工智能领域人才的企业前三名。英特尔、通用电气、惠普、霍尼韦尔、思科、高通、苹果等美国知名企业也榜上有名。德国的西门子、SAP软件、博世三家企业入驻前二十。另外，从人工智能杰出人才看，IBM人工智能杰出人才数量为83人，在全球范围内遥遥领先，英特尔、谷歌、微软分别以39、32、31的杰出人才数量排名其后。中国只有华为入榜，排名第二十。
5.研究领域分布
数据显示，国际人工智能人才投入主要集中在算法层面，机器学习、数据挖掘与模式识别是热门领域。从研究方向上看，机器学习领域人才投入累计达70031人，数据挖掘领域累计达68736人，成为人工智能人才投入的核心热门领域，其次分别是模式识别（53241人）、计算机视觉（32619人）、特征提取（21794人）和人工神经网络（13404人）。（三）中国人工智能人才投入
中国人工智能人才是指过去10年公开发表过中国专利或中、英文论文的研究人员，因而其分布与只发表英文论文或专利的国际人才[4]分布有所不同。
1.区域分布
数据显示，中国人工智能人才投入整体呈现东多西少的态势。中国人工智能人才投入总量达201281人，密集分布于东部地区。东部省份人工智能人才投入量高达126120人，占据全国总量的62.7%，中部地区为37514人，占全国总量的18.6%，西部地区为37362人，也占据全国总量的18.6%。
从省市看，北京市优势显著，人才投入量累计达27355人，名列全国第一；江苏省人才投入量累计达19293人，排名第二；陕西省人才投入量达12878人，排名第三，也是唯一排名进入前十的西部省份；湖北省（11773人）、上海市（10592人）紧随其后。长三角地区，苏浙沪皖合计达46145人，占据全国总量的22.9%。
2.高校分布
数据显示，国内人工智能人才投入以高校为核心载体。全国累计179349位人工智能人才投入高校，占据人才总量的81.3%；19422位人才投入科研机构，占据人才总量的8.8%。13065位人工智能人才投入商业企业，占据总量的5.9%，略高于3%的世界平均水平。
在高校中，浙江大学人工智能人才投入量高达2273人，居全国首位；哈尔滨工业大学人才投入量达2252人，位列第二；上海交通大学（2211人）、西北工业大学（2102人）、清华大学（1996人）紧随其后。与国际人工智能人才投入量相比，整体排名发生较大变化，说明清华大学、上海交通大学的国际人才和国际杰出人才数量在全国范围内居前，而浙江大学、哈尔滨工业大学活跃于国内学术圈的人才数量占优。
3.科研院所分布
数据显示，中国科学院系统是中国人工智能人才的主要投入机构。中国科学院体系累计投入人才4832人，全国领先，其中长春光学精密机械与物理研究所（191人）、计算机技术研究所（188人）、沈阳自动化研究所（135人）是人才投入量居前的研究所。
4.研究领域分布
数据显示，中国人工智能人才研究领域更加分散。遗传算法、神经网络等算法领域是中国人工智能研究的热门方向，遗传算法领域人才投入累计达42706人，神经网络领域累计达41226人，二者占比皆逾15%。故障诊断（25161人）、数据挖掘（23976人）、BP神经网络（18945人）与支持向量机（18783人）等领域紧随其后。二、中国人工智能人才培养现状
目前，我国人工智能人才主要来自国外人才引进和企业内部转岗，从互联网、电信等相关行业转到人工智能领域的人员较多，高校尚未形成有效的人才输出。（一）大部分高校人工智能尚未成为独立专业
我国高校与人工智能领域相关的专业有很多，如计算机科学、电子工程、自动化、软件工程等，但大部分人工智能的教学、科研活动散落在其他多个一级学科中（见《2017全球人工智能人才白皮书》）。大部分高校只是将人工智能作为一个研究方向，还没有让其成为一门专业。研究人工智能的学者大多集中在计算机系、软件学院和信息工程学院等，有的只在研究生阶段设立人工智能研究方向（见表1-2）。表1-2 设置人工智能研究方向的高校及院系（续表）
2019年3月底，教育部公布了2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，人工智能专业被列入新增审批本科专业名单，专业代码为080717T（T代表特设专业），学位授予工学门类。这意味着人工智能正式纳入国内高校的本科专业。全国共有35所高校获批人工智能专业建设资格，其中长三角有9所，包括上海交通大学、同济大学、[5]南京大学、浙江大学等。另外，中国科学技术大学2017年开设了人工智能本科学科，考虑到学科的综合性和交叉性，采用“X+2”模式，在大三进行人才遴选，2019年下半年将迎来学校第一批人工智能本科专业毕业生。（二）高校人工智能跨学科人才较少
人工智能研究生招生阶段比较重视学生的本科专业，偏向有计算机、信息技术等专业背景的学生，忽视了其他学科，这使得人工智能领域的学生都是理科出身，背景单一。人工智能要发展交叉学科，要适当考虑跨学科招生。高校教师往往在本领域研究较有建树，但具备［1］跨学科能力的师资较少。以“人工智能+教育”为例，要实现人工智能和教育的学科交叉，教师不仅需要掌握人工智能和教育两个专业的知识，更需要将两者融会贯通。（三）人工智能领域校企合作有待加强
高校人工智能学生培养方式和其他专业类似，多采用教师授课、学生听课的培养方式，实践能力培养明显不足。而实际应用中，人工智能却是注重实践的专业，高校缺乏实践环境。我国出台的与人工智能有关的政策文件均强调人工智能发展要落实到应用上。企业在人工智能应用上具有极大的优势，高校应积极与相关企业合作。但由于各种因素，现实中校企合作通常是浮于表面，较难落地和推进。（四）“人工智能+”人才培养模式创新不足
目前我国高校还不够重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，不能很好地拓展学生人工智能方面的知识结构，强化学生的智能意识，提高学生对智能方法和智能技术的理解、认识及应用能力。另外，人工智能与各行业的融合创新不够，没有形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式，如智能制造、智能物流、智能金融、智能商务、智能司[6]法等复合专业。三、人工智能人才相关政策（一）中国及各省市人工智能相关政策
人工智能是未来技术制高点和经济增长点，是把握未来发展先机并提升国际竞争力的重要途径。2015年7月，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中提出，大力培育发展人工智能等新兴产业。2018年3月，“人工智能”继在2017年政府工作报告中首次出现后，再度被列入政府工作报告正文，报告提出加强新一代人工智能的研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”；发展智能产业，拓展智能生活（见表1-3）。表1-3 国家人工智能政策（续表）
全国各省市应积极响应《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》等系列国家层面的人工智能产业规划。其中，人工智能产业发展较好的东南地区和东北地区应紧紧围绕各省规划中提到的人工智能产业目标，积极执行并落实各省人工智能规划。其他暂未规划人工智能产业的省市，也要学习借鉴其他地区发展人工智能的相关经验，顺应科技发展趋势。各省市应协调发展，把握好人工智能的历史机遇，提升中国科技创新能力（见表1-4）。表1-4 各省市人工智能相关政策（续表）（二）长三角人工智能人才相关政策情况
京津冀、长三角、珠三角三大经济圈处于智能科技和产业发展的前沿。数据显示，北京、广东、浙江、上海和江苏的人工智能发展水平位于第一梯队，综合评分分别为80.3，49.9，34.2，30.7和17.9。山东、安徽、湖北、天津、福建、四川、重庆、辽宁、贵州和黑龙江[7]位于第二梯队。下面着重分析长三角“三省一市”的政策情况。
1.长三角人工智能政策主要目标对比
主要目标是指起支配地位和决定作用的目标，它的存在和发展规定和影响其他目标的存在和发展。从“三省一市”人工智能发展目标看，发展目标主要集中在企业数量、产业规模、示范项目数量、人才和专利数量等方面（见表1-5）。表1-5 “三省一市”人工智能发展目标（续表）
企业是人工智能产业的创新主体。从事人工智能相关领域的企业，尤其是领军企业越多，该地区人工智能发展水平越高。产业规模体现了该地区对人工智能产品的需求量和供给能力。人工智能产业规模的实现，一方面需要刺激需求，以需求带动消费和创新；另一方面需要提高技术水平。示范项目和试点反映了该地区人工智能产业发展特色和优势，以及应用转化率。各省人工智能规划中均提到建设示范项目和应用试点，例如上海提出到2020年建成6个示范区，江苏提出到2020年建成50个重点示范项目。人才的数量和质量反映了该地区人工智能产业发展的趋势以及创新能力。例如，浙江在规划目标中明确指出到2020年要聚集50名全球顶尖科技人才，500名领军型创业人才，1000名高端研发人才，1万名工程技术人才，10万名高技能人才。
2.长三角“三省一市”各自人工智能人才政策分析
浙江省除了有相应的产业规划外，针对人工智能人才本身，2017年7月9日，又发布了“人工智能人才新政12条”。政策内容具体分析如下：
第一，通过专项计划、各方联动、打造平台等方式引进人才。每年“千人计划”人才评200名，创新团队评20个。如果20%的人才用在人工智能上面，这个比例可以为很多海外人工智能人才提供很好的绿色通道。政府同时出台便捷政策，方便人才引进；开展人工智能领域专项引进行动，争取每年引进10个左右的顶尖人才团队，聘请国内外人工智能领域高水平专家，组建人工智能排名前30的专家团。
瞄准全球顶尖的人才和团队。政府、企业、高校、科研院所要各方联动，多组织小型化、专业化的引才活动，发挥领军人才的信息优势、人脉优势，以才引才。同时在海内外设立一批引才工作站，常态对接，提前锁定。全力打造杭州城西科创大走廊，建设人工智能人才技术产业发展的战略高地，推动之江实验室建设，努力建设引进人工智能科技发展的一流实验室。沿杭州湾规划、建设一批聚焦人工智能产业发展的特色小镇，全力支持中国人工智能小镇的建设；加快培育发展更多人工智能企业；建设好吸纳人才的平台，让更多人才愿意到这里来。
第二，健全体系培养人才，促进对接支持人才。浙江省将支持高校建设人工智能相关学科和专业，扩大人工智能方向研究生的培养规模；推动部分人工智能工程师学院，建设100家产教结合的人工智能人才培训基地。浙江省将在全省高校开设人工智能方向专业，增加招生量，增加基础人才的培养和培训基地。
浙江省要建立全球人工智能高端人才数据库，为用人单位精准对接，靶向引进人工智能人才；依托中国人工智能小镇、杭州国际人才科技创新中心、余杭机器人峰会、义乌人工智能产品博览会等平台定期组织人工智能人才项目线上线下路演活动；制作人工智能的人才分布图，加大信息引导和供给。
第三，撬动资本、专业孵化、利用财税政策支持人才。浙江省设立10亿元人工智能人才产业发展母基金，设立5000万元人工智能天使基金，重点支持人工智能领域青年人才和初创企业；支持人工智能领域人才项目优先挂牌省股权交易中心国际人才板，优先进入沪深交易所上市培育基地；支持浙商人才服务银行，参照千人计划专家贷款，为人工智能领域项目提供最高额度1000万元无担保的信用贷款。
浙江省鼓励设立人工智能海外孵化器，择优支持10家左右，并授予海外孵化器牌子；支持省内企业收购或设立海外人工智能领域研发机构，优先支持人工智能领域企业建设省级重点企业研究院；支持人工智能领域的企业优先申报国家、省高新技术企业，全面落实研发费用加计扣除高新技术企业所得税优惠，固定资产加速折旧，股权激励和分红技术服务，转让税收优惠等政策。对于符合条件的人工智能产品，采购单位可采取单一来源采购等非招标方式进行采购。
第四，降低门槛，营造氛围，优化服务支持人才。浙江省要推动政务、交通、商业、金融、教育、社保等方面数据的开放共享，为人工智能产业发展提供丰富的数据资源和应用前景。人工智能领域企业注册资本可全部以技术出资，非货币出资比例不受限制。新设立或者变更登记的企业，不受最低注册资本限额。企业变更名称不受一年的期限限制。浙江开放的姿态、灵活的机制，是人工智能发展很重要的保障。
世界互联网大会、中国机器人峰会和全球人工智能高峰论坛分别设立互联网人才论坛、人工智能发布论坛。在领导干部进修班、中青年班等党校主体班次开设人工智能课程。人工智能领域高层次人才团队要由市和县人才办专人联系，其中国际一流的人才团队由省委人才办直接联系。集成人才产业科技等方面的资源实行一事一议、一人一档、一企一策，量身定制支持政策，上不封顶。
江苏省坚持引进和培养相结合、用才与留才相衔接，抢占人工智能产业人才高地。江苏省实施人工智能高层次人才计划，探索研究制定人才等级标准，按照细分行业类别、技术领域等建立国际国内高级人才库，支持省重点人工智能产业集聚区“先行先试”；出台特殊人才政策，按照“特事特办”原则，吸引全球顶尖人才，给予引才企业最高1亿元配套资助。
江苏省通过“千人计划”“双创计划”“外专百人计划”“333工程”等，吸引一批具有国际视野的科技领军人才和创新团队；鼓励省内高校开设人工智能相关专业，提高学科建设水平，推广“人才+技术+项目+社会资本”的战略合作方式，培育人工智能产业发展的中高端人才。
江苏省依托示范应用项目，鼓励校企合作，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才，构建不同层次的人才体系；对引进的高层次人才，给予股权激励和项目资金等优惠支持，提供优质高效的生活服务，帮助其解决住房、医疗、子女教育等方面的问题。
上海市支持人工智能领域重点机构引进各类优秀人才，鼓励各区因地制宜、自主探索人工智能人才在本区的生活、就业等保障举措。在集聚高端人才方面，上海将符合条件的人工智能人才和核心团队纳入该市“人才高峰工程”，并以“一人一策”的方式，为人工智能人才在上海的创新创业、工作生活等提供保障措施，配置具有国际竞争[8]力的事业发展平台。
支持上海本地高校、科研机构与企业联合培养人工智能人才，合作开设人工智能专业课程，设立人工智能研究院所，建立人才实训基地，提高应用型科技人才培养精准度。加强上海人才相关政策的覆盖适用，集聚人工智能领域各类优秀人才。加大专业技术人才和技能人才的选拔力度。并设立上海市人工智能战略咨询专家委员会，论证和评估人工智能发展规划、重大科技项目实施，组织开展人工智能战略问题研究和重大决策咨询。
安徽省加大高水平人才引进力度，围绕重大研发任务和基地平台建设，统筹利用国家“千人计划”和省“百人计划”“外专百人计划”等现有人才计划，在国内外人工智能人才集聚区域，定期召开人才引进对接会，引进人工智能领域国内外顶尖科学家、高水平创新团队以及优秀青年人才；实行特殊人才政策，为外籍高端人才的来华工作许可、落户、子女教育等提供绿色通道。
安徽省加快本地人才培养，构建“高校—政府—企业—科研机构”联动的人才需求对接和定向培养机制；依托中国科学技术大学、合肥工业大学等高等院校和中科院合肥物质科学研究院等科研院所的科教资源，加大人工智能人才培养力度，打造人工智能领军人才，构建面向产业发展前沿的多层次、高质量人才团队；鼓励和引导省内创新人才、团队加强与全球顶尖人工智能研究机构的合作互动。
安徽省加强人工智能领域学科建设，支持中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学等高校设置人工智能相关专业；鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能教育内容，形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式；支持人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合；加强“产学研”合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
总之，各省市发展人工智能产业需要紧紧围绕产业发展目标、发展任务进行，以企业、人才、应用示范数量、产业规模、平台数量等可量化的指标作为着力点不断突破。为此，各省市应坚持人才优先发展战略，创新人才引进和培育机制：引进一批人工智能领域国内外顶尖科学家、科技领军人才和高水平创新团队以及优秀青年人才；重点培养一批具有发展潜力的人工智能领军人才；加强培养人工智能基础研究、应用研究和运行维护等方面的专业技术人才；推动人工智能学科建设。人才保障是各省发展人工智能产业中的重要举措。各省规划中的具体措施主要涉及户籍政策、生活补贴、购房优惠等。四、长三角地区人工智能人才引进和培养建议（一）建设创新平台，聚集创新人才“三省一市”人工智能产业规划中多次强调“创新”和“平台”。第一，突出企业的创新主体地位，充分发挥企业在人工智能产业发展中的创新作用，鼓励科技型企业创立，培育具有国际影响力的行业领军企业；第二，积极推动产学研协同创新，全力构建全球顶尖的人工智能创新生态，加快形成具有国际竞争力和技术主导权的人工智能产业集群；第三，打造人工智能产业高端创新平台，提高科技创新与成果转化的支撑与服务能力，加快技术成果转化，为智能科技产业的创新发展提供持续动力。（二）强化人才支撑，发挥引领作用“三省一市”要创新人工智能人才引进和培育机制。第一，引进高端人才，紧扣人工智能发展需求，加大柔性引才力度，引进一批人工智能领域国内外顶尖科学家、领军人才，特别是高水平创新团队。第二，培育高素质人才团队，重点培养一批具有发展潜力的人工智能领军人才，建设长三角人工智能大学，打造开放平台，通过线上线下等方式，让更多人在基础平台上获取知识技能、充分实践，创新人工智能的产业生态。第三，推进人工智能行业应用人才培养，构建“产学研用一体化”的培养新模式，鼓励企业和高校建立联合实验室，鼓励高校和产业园区联合实践、培养人才。（三）推动学科交叉，构建“人工智能+X”师资团队“三省一市”高校在培养人工智能人才的过程中，应根据已有布局和发展部署推动学科交叉，构建“人工智能+X”的格局。合理进行跨学科招生，在招收研究生时，高校的自主选择权应更大，选拔方式也更多样化。同时，高校应构建“人工智能+X”的师资团队，建设交叉学科师资队伍，加快构建人工智能创客课程体系。在课程体系研发上，可分阶段整合资源，在中小学引入人工智能普及教育；在高中建立人工智能职业教育；在大学高度整合人工智能知识，加强融会贯通，加快人工智能学科建设。（四）创新“人工智能+”人才培养模式，建立联合培养机制“三省一市”需要充分走访调研，关注新形势下企业和科研院所对人工智能新的技术需求和人才需求。学校联合企业共同审定人才培养目标，根据需要灵活设置应用型专业，设计符合社会需要的实践教学体系。同时，要推进产学研合作的培养模式。《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》强调，要“依托重大工程项目，鼓励校企合作”。人工智能人才培养是为国家发展人工智能的总体目标和布局服务的，为此高校在人工智能人才培养时应该“服务于不同的学习需求”。另外，根据各学校具体情况，“三省一市”高校应整合校内人工智能教学和研究资源，大力推进校内学院间交叉合作办学，促进学院间专业拓展课程互选。各高校要在学校统筹下协调好学院间的相互联系，培养复合型的人工智能人才。[1]作者简介：高显扬，博士，上海科技政策研究所统计师，研究方向为科技人才政策、科技统计实务、区域产业政策。[2]参见清华大学中国科技政策中心发布的《中国人工智能发展报告2018》，2018年7月。[3]参见清华大学中国科技政策中心发布的《中国人工智能发展报告2018》，2018年7月。[4]参见《中国人工智能发展报告2018》课题组撰写的《国内外人工智能人才投入》，科技中国，2018年8月。[5]来自《人工智能专业火了，35所高校将增设》，凤凰网，2019年3月30日。[6]参见国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，2017年7月。[7]参见中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《新一代人工智能产业区域发展竞争力评价指数》，2018年5月。[8]参见上海市政府发布的《关于加快推进人工智能高质量发展的实施办法》，2018年9月。[1]长三角科技人力资源共享机制研究
科技创新是人类社会不断前进的驱动力，而人力资源作为经济社会发展的第一资源，是富国之本、兴邦大计。科学技术是第一生产力，科技资源不仅包括科技财力资源和科技物力资源，人力资源更是一个国家和地区科技创新水平的关键因素。在当代科技迅猛发展、竞争激烈的环境下，科技人力资源作为知识技术创新的承载者与推动者，不仅是高质量科技供给的关键因素，更为科教兴国和人才强国战略提供了最有力的支撑保障。同时，科技人力资源有着极强的创造性、稀缺性和流动性等特质，故在地域分布、行业分布等方面日益凸显出其不均衡性。
自改革开放以来，我国的科技人力资源不仅在数量，更在质量方面取得了较大的发展和进步。国家科技部、统计局的资料显示，2017年全国科技人力资源总量达到8705万人，比上年增长4.9%。研究与试验发展（R&D）人员总数为621.4万人，R&D人员全时当量为403.4万人年；同时，每万名就业人员中R&D人员为52.0人年，研发人力规模仍居全球首位；此外，全国研发经费投入强度也屡创新高，按地区来看，R&D经费投入强度超过千亿元的省（市）有6个，分别为广东（占13.3%）、江苏（占12.8%）、山东（占10%）、北京（占9%）、浙江（占7.2%）和上海（占6.8%）；R&D经费投入强度与地区生产总值之比超过全国平均水平的省（市）有7个，分别是北京、上海、江苏、广东、天津、浙江和山东。
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