跨学科交叉高层次人才是推动科技创新与产业创新融合发展的关键力量，是引领重大创新突破的战略资源。党和国家高度重视人才评价与人才发展。2021年9月，习近平总书记在中央人才工作会议上提出，要建立以创新价值、能力、贡献为导向的人才评价体系，形成并实施有利于科技人才潜心研究和创新的评价体系。党的二十届三中和四中全会进一步提出，要建立以创新能力、质量、实效、贡献为导向的人才评价体系。充分发挥跨学科交叉高层次人才引领创新驱动发展的关键作用，构建支撑跨学科交叉高层次人才发展的评价机制至关重要。
一、跨学科交叉高层次人才评价面临的问题
（一）跨学科交叉研究面临认知短视和评价理念落后。一是对跨学科交叉认知不足。因传统学科壁垒和思维固化，专家惯用“单学科眼镜”评判“交叉世界”，交叉研究常被视为“不伦不类”，存在“鸡同鸭讲”的认知偏差。《Nature》在2023年的一项调查显示，从事交叉研究的博士后转聘成功率比单一学科研究者低41%。二是学科交叉组织松散。我国“双一流”建设促进了高校跨学科交叉，但单一学科发展主导下的跨学科交叉仍呈“少、散、松”现象，交叉融合还处于“局部调试”阶段，支撑跨学科交叉研究的组织平台保障不足。三是人才评价理念落后。尽管政策提倡“破五唯”，但人才评价中“重学术、轻应用”“一把尺子量到底”倾向依然明显，难以有效评估学科交叉研究的“实质性贡献”或“隐性价值”。研究者迫于压力追求“易发表”的浅层交叉，不敢也不愿投身高风险、高回报的深度探索。《中国科技人才发展报告2024》指出，41%的青年人才存在“短平快”科研倾向。
（二）人才评价标准与学科交叉存在本质错配。一是过度依赖“量化至上”的评价指标。评价指标重“加法”缺“乘法”，过于强调论文数量、影响因子、项目经费等硬指标，忽视跨学科交叉研究在技术转化、社会应用、政策影响、国际传播、团队建设等难以量化的软成果。二是缺乏差异化评价标准。跨学科交叉研究围绕基础研究、应用开发、产业转化、团队培育等全链条深度绑定，传统评价缺乏针对跨学科交叉人才在岗位性质、研究类型、周期跨度、价值类别等方面的差异化界定，实效与贡献评价标准不清晰。一项面向人才工作者和高层次人才的调查显示，88.4%的受访者很赞同要完善人才多元分类评价机制。
（三）同行评议制度失效引发“无人识货”困境。一是学科交叉领域“真同行”缺失。评审组多由单一学科背景专家主导，习惯使用本学科的“金标准”来质疑学科交叉研究“方法不严谨”“研究不深入”。交叉研究成果常因“不属于任何学科”遭遇“无家可归”的窘境（如文科与工科融合研究被双方领域视为“不够专业”）。二是学科交叉研究面临“学术内循环”排斥。学科交叉研究呈现融合性、探索性和前沿性，评审专家因认知局限或学术部落主义禁锢，常认定其“不伦不类”而给予负面评价，跨学科交叉人才面临身份认同焦虑。当前人才评价闭环仍集中于学术界内部，与产业发展、社会需求之间存在一定“代际差”，产业话语权缺失，社会效用认知脱节。
（四）成果归属、贡献认定与激励机制不相容。一是重论文轻转化。高影响因子学术论文仍是当前人才评价的核心依据，学科交叉领域的产业转化成果（如专利、技术入股等）权重不高，非学术影响缺位严重。据《2023年中国专利调查报告》显示，我国高校发明专利产业化率为17.8%（低于美国高校超过50%的比例），而科研论文产出量已连续多年位居全球第一。二是团队贡献被忽视。人才评价过于聚焦个人“帽子”和个人奖励，团队贡献容易被忽视，成员在跨学科协作中的真实作用难以体现。对跨单位合作研究，考核更强调本单位人员贡献，合作贡献常被“打折”，团队成员心存“被搭便车”担忧。科技部关于青年科技人才的调研显示，67%的青年学者将“职称评审压力”列为科研首要顾虑。三是“刚性考核”激励不佳。现行人才考核多采用以年或聘期为单元的“即时评价”，容错机制不强，制度弹性较弱，与学科交叉领域“十年磨一剑”的长周期性、探索性和高风险性特点不契合，评价激励效果不佳。量子计算、人工智能等前沿交叉学科需要长期布局顶尖人才队伍，而非短期功利性评价筛选。
（五）人才评价与人才发展脱节，一体协同发展不够。一是人才评价工作功能导向单一。传统人才评价工作的刚性和分割性，更多体现为服务组织机构对科研人员管理绩效考核的单一功能导向，与学科交叉研究的柔性和开放性等特点存在冲突，对跨学科交叉人才发展激励和支撑不够。二是人才评价与人才培养协同度低。人才评价工作与跨学科交叉人才培养未能形成良性互动。教育部统计表明，仅15%的地方高校设有专门的交叉学科管理机构；仅28%的“双一流”高校设立实体交叉学科中心，多数采用“虚拟组织”模式，面临实质性的交叉融合困境。
二、完善跨学科交叉高层次人才评价的建议
（一）建立“价值创造与问题导向”的跨学科交叉人才评价范式，推进系统性制度改革。突破“学科中心主义”导向的传统人才评价工作思维定势，对跨学科交叉人才评价认知、评价范式和评价制度进行系统性重构。一是要打破对跨学科交叉研究及人才评价“认知差”，明确跨学科交叉人才评价不是用“旧地图”寻找“新大陆”，制度改革和工具创造不是在旧范式上打补丁，构建支撑“人才—教育—科技—产业”协同发展的人才评价生态。二是强化面向“问题导向与价值创造”的跨学科交叉人才评价理念，注重创新能力、质量、贡献和实效，改变“数数量、定指标”的简单刚性处理，要制定实施能够引导多主体（学者、企业、政府、社会等）形成价值共识的机制和制度。三是建立跨学科交叉人才评价工作的多元功能导向，统筹学科交叉融合、人才活力激发、重大问题突破和跨学科人才培养一体发展，优化跨学科交叉高层次人才评价制度设计和工具创新。
（二）构建分层、分类和多维融合的人才评价标准，精准识别和用好跨学科交叉高层次人才。聚焦跨学科交叉高层次人才在创新能力、质量、实效和贡献方面的现实表达，构建分层、分类和多维融合的人才评价标准。一是分层评价成果价值。建立面向学科交叉研究全过程的成果价值分层认定，构建集“基础融合创新（强调学科融合的新理论、新模型、新技术等前沿原创性）—实际问题解决（强调技术转化、产业化、咨政、国际传播等现实应用性）—团队催化成效（强调孵化新领域、梯队人才培养等“头雁”引领性）”于一体的多层次跨学科交叉成果评价标准。二是分类制定评价指标。重点考察跨学科交叉研究是否真正实现“1+1>2”的融合创新，拒绝简单“学科拼盘”；围绕人才在跨学科交叉研究中的岗位工作性质、实际作用贡献、攻关实效价值、创新能力水平等维度分类制定评价指标，防止政策制定和实施过程“一刀切”。三是建立市场化价值认定标准。针对跨学科交叉研究的复杂性，强化市场成为成果价值的核心评判者，建立由“政府主导”向“市场发声”转变的成果价值评定标准（如以投代评、以产代评等）。
（三）建立“跨界评审团、长周期追踪和里程碑验证”相结合的评审机制，激发人才创新活力。一是建立跨界评审团评价机制。坚持重大问题解决导向，组建包括学术研究方、技术应用方、产业转化方、工程实施方、政策制定方等多方参与的人才评价主体（如美国哈佛大学医学人工智能项目评审组成员包括临床医生、算法工程师、FDA专家等），动态调整评审主体规模和单一评审组中具备关联学科背景专家学者比例，建立利益专家回避机制和专家评判结论回溯复议机制（如某学科专家连续3次否定交叉成果，触发第三方复议），强化行业企业评价赋权（如华为与西安交大共建“智能网联”平台，企业评价占人才晋升权重的40%），打造人才评价跨界评审利益共同体。二是实施“长周期追踪”评审机制。针对跨学科交叉研究特点，设置“融合探索、成果转化、资源整合”等多阶段考核节点；对基础交叉研究建立长周期跟踪评价机制（如“十年观察期”）；探索“终身评价”和“回溯评价”机制，给予交叉研究足够时间孵化。德国马克斯·普朗克科学促进协会进行的“十年回溯评估”发现，交叉研究成果的长期影响力是即时评估预测值的2.3倍。三是推行“里程碑验证”评价机制。围绕长周期追踪中的阶段节点，设计差异化的里程碑式评价指标（如原创理论提出、关键技术突破、实际经济效益，研究前沿追踪的调整能力、实质性学科交叉团队建设等）。阶段性评估重在“诊断与帮助”而非“审判”，终期评估注重质量、实效、创新等多元贡献，破除“堆数量”的粗放式人才评价。
（四）实施团队成绩和个人贡献双重激励，构建包容发展的学科交叉研究创新生态。一是强化团队成绩和个人贡献双重价值认定。跨学科交叉研究团队成员的专业学科背景多元，科学评价并显性呈现个人在团队中的贡献维度和贡献程度，鼓励和认可团队合作价值，将团队整体成果纳入个人评价，并推行“成果双归属制”（成果可同时计入多个学科评估），强化跨学科交叉研究“有组织科研”导向的人才评价激励效用。二是构建包容发展的人才激励机制。尊重创新规律、包容创新风险，允许一定比例经费用于跨学科交叉的探索性试错，建立风险溢价支持（如北大“博雅交叉学者计划”、北航“跨学科卓越学者”计划）。探索“贡献余额账户”“创新探索债券”等新型评价机制（允许早期探索失败，若后期转化成果超额可抵扣前期投入）。对论证严密、展现深度洞察的“非共识”项目给予一定宽容与鼓励支持。通过“长周期”换取“大空间”，用“重潜力”代替“唯结果”，以“强支持”对冲“高风险”，以“灵活退出”替代“刚性淘汰”。
（五）推进人才工作数智化发展，全面提升跨学科交叉人才发展治理能力。一是做好人才工作数智化顶层设计。以国家开展“人工智能+”行动计划为契机，制定国家层面的人才工作数智化发展战略，明确发展目标、重点领域和实施路径，创新人才工作数智化发展。二是建设人才工作数智化基础设施和应用平台体系。遵循教育科技人才一体改革和“四链融合”发展战略，建设“国家人才大数据中心”，研发人才工作数智化平台体系，全面支撑人才工作“引育留用评管”协同发展，探索“AI for Talent”创新实践。上海张江科学城探索建立“交叉研究共享云”，人才评价可直接调用多学科实验数据进行交叉论证。三是数智赋能学科交叉人才培养。创新统筹教育科技人才一体发展应用场景，开发面向全球跨学科交叉领域的产业图谱与人才地图，实现“按图索骥”精准识才和引才，“多模态画像”高效评才用才，“政策一体制定”高质量育才。
作者：
卞曰瑭，江苏人才发展战略研究院副院长，南京师范大学商学院教授；
李金生，江苏人才发展战略研究院执行院长，南京师范大学商学院教授、博士生导师。
