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北京市高层次卫生人才评选数据分析
熊贵彬  2015-11-03

近年来,北京市卫生系统高层次人才培养计划的主体是215工程,即选拔和引进20名领军人才、100名学科带头人和500名学科骨干,该工程分三批选拔落实。本文针对选拔方面的情况进行了抽样调查研究,随机抽取了其中一批培养对象的部分申报资料,进行量化分析。其中包括7位领军人才、17位学科带头人和36位学科骨干,共计60份并将统一格式的申报表中要求填写的各方面资料,转化为47SPSS统计变量。然后将抽选的入围人才资料一一录入数据库,进一步通过SPSS统计软件进行统计和分析。

类别结构分析

性别结构。“性别”和“人才类别”的交叉列联表及其卡方检验中,似然比为0.760,远远没有达到0.010.05的显著水平。说明“人才类别”和“性别”之间是彼此独立的,换言之,性别因素没有影响到“215”人才工程的评选。

学历结构。“学历”和“人才类别”交叉制表的卡方检验中,似然比为0.032,达到了0.05的显著水平,说明学历对高层次人才选拔具有一定影响。具体表现为,所有入选高层次卫生人才的60个样本中,仅有9人为硕士,其余的绝大部分为博士。

职称结构。“职称”同“人才类别”交叉制表的卡方检验中,似然比为0.000,达到了0.01的显著水平要求,说明“职称”同“人才类别”高度相关。这也很容易理解,一般情况下学科骨干才允许申报副高职称,学科带头人和领军人才都需要正高职称。

科室分布。申报表中,科室类别被划分为六类——基础医学、内科、外科、五官科、中医和辅助医学。在同“人才类别”交叉制表的卡方检验中,似然比为0.415,没有达到0.05的显著水平。这反映出,在高层次人才评选过程中,科室类别并没有什么影响作用,即各科室在评选中是受到平等对待的。

职务结构。在“职务”和“人才类别”交叉制表的卡方检验中,似然比为0.000,达到了0.01的显著水平。从交叉表中我们发现,不同的职务产生了明显的影响。无职务的19人中,18人是学科骨干,只有1位是学科带头人。而领军人才的7名入选者,至少是主任及以上的职务。即人才层次越高,职务的影响作用越明显。

各阶段学校学习背景。无论是学士、硕士,还是博士、博士后,其学校无一同“人才类别”具有显著相关性,似然比分别为0.8210.4960.8160.275,都没有达到0.05的显著水平。这说明高层次人才评选工作中,教育背景并没有产生直接影响,而主要看工作期间的业绩和成果。

单位背景。在进一步分析“第一工作单位”和“当前工作单位”对人才评选结果有无影响时发现,无论是第一工作单位,还是当前工作单位,它们对“人才类别”都没有产生什么影响,似然比分别为0.1060.681,没有达到0.05的显著水平。

学术团体任职的影响。经过检验发现,“北京医学会任职情况”和“国际学术团体”同“人才类别”之间的相关性并不显著,似然比分别为0.4800.223,没有达到0.05的显著水平。但是,“中华医学会任职情况”同“人才类别”之间却呈现出显著相关性,似然比为0.008,达到了0.01的显著水平。这从一个侧面反映了行业学会的权威性,也在一定程度上影响了“人才类别”的评选。

重点学科、重点实验室的影响。笔者将重点学科进一步细分为“国家重点学科”和“北京市重点学科”,重点实验室则主要看“国家重点实验室”。将这三个变量一一同“人才类别”进行交叉制表和卡方检验。结果显示,这三个变量同“人才类别”之间都没有检验出显著相关性,似然比分别为0.3870.2550.301。出现这种结果,主要是因为重点学科、重点实验室更多是集体实力的体现,而不是个人实力,因此这些方面在高层次人才评选中,也就没什么影响了。

影响因素分析

首先,“年龄”同“人才类别”之间具有显著的相关性,两者间的Spearman相关系数达到0.774,双尾检验值为0.000,达到了0.01的显著水平。这主要是由于三个人才类别规定了不同的年龄要求。

与“年龄”相似,“最后学位毕业年限”、“参加工作年限”、“担任硕导时间”、“担任博导时间”、“近十年带硕士研究生数”和“近十年带博士研究生数”等变量,在同“人才类别”进行双变量相关检验中,相关性都达到了显著水平。但是,这可能是由“年龄”这个第三方因素的影响所导致的,有必要剔除这个变量的影响。于是,笔者进一步做了偏相关分析,在其中控制了“年龄”的影响,发现大部分变量同“人才类别”之间的相关性消失了。

通过相关分析和检验,笔者发现,“人才类别”同很多临床方面的变量没有检验出相关关系。换言之,随着人才级别层次的提高,从事临床专业工作的月数会有所减少。科研方面的变量大多数同“人才类别”呈现出显著的相关关系,而且大多数显著水平都达到了0.01

“国家级课题第一承担人项目数”同“人才类别”相关系数(0.808)、“近十年SCI论文数量”与“人才类别”相关系数(0.651)等5个相关系数都超过了0.5,并且显著水平都达到了0.01。说明这些科研变量同“人才类别”之间,具有强相关关系。其中,在“近十年SCI论文数量”与“人才类别”的相关分析中加入了“年龄”控制,结果发现,相关性反而提高了,即由0.651上升到0.678。这反映出,控制“年龄”变量后,更加凸显了SCI同人才层次之间的正相关关系。

通过以上呈现出的相关关系,我们可以发现,教育方面的很多变量同“人才类别”的相关关系呈现出显著性,但大都由于“年龄”因素所引起,一旦控制“年龄”变量,相关性即消失。这说明教育方面的因素对“人才类别”评选产生的影响比较小。但是,其影响还不是最小的,影响最小的当属临床方面的变量。影响最大的是科研方面变量,课题、论文、奖励资助和学术团体任职等很多方面与“人才类别”的相关性都具有显著性,说明这些变量对于“人才类别”评选产生了重要影响。以上结论可以简单归纳为,当前在人才类别评选中,在相当程度上存有“重科研、轻临床和教学”现象。

出现以上结果,原因是多方面的,但重要的两个方面是:量化程度和影响力。临床工作难以进行客观量化考评,因为各科室各领域的临床技术千差万别,衡量标准实难统一。教学可以量化但是影响力不足。而且,即使对这两者进行量化操作也难以体现出质量的差别。同时,高层次卫生人才培养不仅定位于“名医”、“名师”,更重要的是产生“医学家”型人才。而科研方面的各级课题、SCI影响因子和学术期刊级别等,则成为天然的“硬通货”。但是,我们今后的人才工作还是应该在三个方面进行平衡,避免纸上谈兵型的“医学理论家”。

研究结论

综上,我们可以看出,北京市高层次卫生人才选拔培养总体上是平等、公平的。具体体现在,设计了全面细致的申报表,考评标准涉及医疗卫生人才成长的方方面面,绝大部分指标都可以进行量化操作。在众多的相关分析和假设检验下,很多指标体现了平等性,这些体现平等性的指标,不会对评选结果构成太大影响,因为主要反映一些个人基本信息,与个人能力关联不大,选拔人才不应在这些方面造成歧视或有所偏重。

选拔人才培养重要的是通过一些具有区分度的核心指标,将真正能力强、培养潜力大的人才挑选出来,因此,公平性十分重要。经过检验,发现这些核心指标集中在如下几个方面:学历、职称、职务、中华医学会任职情况和科研方面的系列指标。其中,影响尤其明显的是科研成果、职务、中华医学会任职情况,不可否认这些方面确实能在较大程度上反映一个申报者的能力和学科影响力。

但仍需要讨论的是公正性(这里将公平性界定为程序性的合规性,而将公正性理解为结果的合理性),即评选结果是否合理,是否能被评选领域内大多数人所认可。在北京市卫生人才评选中,尚待深入探讨的是:是否可以淡化行政职务的影响?能否加强及如何加强临床方面的量化考核?如某些临床方面的专家指出,可以将疑难杂症手术量指标纳入评选体系。

 

作者系中国青年政治学院副教授

 

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