人才工作体系是组织围绕人才工作战略目标搭建的系统性框架与流程，贯穿于人才引进、培养、激励、使用及留存的全周期管理，核心在于通过优化人才资源配置，驱动组织效能提升与业务持续增长。当前，全国人才工作体系如同精密联动的整体，有效凝聚各方力量并形成工作合力，推动人才工作向纵深发展，人才队伍建设取得显著成效——不仅人才总量稳步增长，结构持续优化，更在关键领域涌现出一批引领性人才，为经济社会发展提供了坚实支撑。

然而，在实践推进中，体系运行的深层次矛盾也逐步显现：其一，国家、省、市、县四级战略定位缺乏清晰的分层逻辑，导致目标与实际需求错位；其二，考核指标存在明显“一刀切”倾向，量化标准忽视区域差异与产业实际；其三，资源分配呈现形式化特征，高端资源过度集中与基层需求脱节，部分地区为应付任务甚至出现“凑数式引才”“数据水分”等现象。这些问题在不同层级不同程度存在，不仅造成人力、物力、财力的浪费，更制约了人才工作与产业发展、区域需求的精准对接，难以发挥实质性效能。

一、当前人才工作体系的主要弊端

（一） 战略定位与目标层级错位

国家、省、市、县四级人才战略目标缺乏清晰的分级分层定位，各类人才引进和培育的任务往往通过考核、评比及下派指标等方式强制性传导到了县区这一层级，导致“区县争抢高端人才”现象普遍，类似于要求本应承担基础医疗保障的乡镇医院完成“攻克癌症治疗技术”的科研指标，这就违背了基层医疗机构的职责要求。据2023年《中国区域人才发展报告》，全国67%的区县将“引进院士、长江学者、国家级领军人才”列为硬性指标，但其中83%的区县R&D投入强度不足1.5%（高端人才留存的经济门槛通常为R&D投入>2.5%）。如“国家级领军人才”“海外高层次人才”等指标对于少部分经济发达县区因有人才平台载体和实际需求才有实际意义，而经济欠发达县区则因缺乏配套资源，最终只能采用各种手段“凑数式”完成，甚至和一些不良中介机构合作造假来完成任务，耗费了大量的人力、物力和财力，实际上人才与产业需求脱节，收效甚微 。

（二）考核机制与定位脱钩

考核指标存在“重数量轻质量”“重短期轻长期”等情况。具体执行时往往采用“一刀切”的方式，未根据层级差异化来设计指标。对东部某制造业强市的调研显示，企业对“解决技术难题的高技能人才”需求缺口达67%，但地方政府考核中这类人才的权重不足5%。例如，县区需完成与省级单位相同的“高层次人才引进数量”考核指标，但忽视其更应聚焦的“产业人才及新型实用人才培育”任务。如对某中部省份的调研显示，县区普遍面临的问题是工人难招、难留，但人才考核指标中，高端人才占比超60%。某省在对县区的考核中，“博士学历人才引进数”权重占30%，但后续跟踪显示，这些博士中大部分一到二年就流失了，少数留下来的也少有从事与本地主导产业相关的工作。

（三）人才引进培育任务与资源禀赋倒挂

从资源禀赋视角分析，我国人才发展资源存在显著的层级分布差异。中央及省级层面依托政策倾斜与财政优势，汇聚了国家级实验室、重点科研机构等高端人才发展平台，形成资源高度集聚的“虹吸效应”。相比之下，市级层面虽在区域经济发展中承担关键角色，但受限于财政能力与政策权限，在人才平台建设与经费投入上呈现明显不足，能够支撑高端人才发展的科创平台、重点项目数量较少，资金配套保障力度较弱。而在县区基层，资源分布矛盾更为突出。受产业结构单一、经济发展水平制约，大部分县区普遍缺乏国家级研发中心、院士工作站等高层次人才载体，在高端人才吸引与培育方面先天不足。与之形成鲜明对比的是，县区产业发展对技能型人才的需求极为迫切，制造业、现代农业等领域普遍存在大量用工缺口。

当前人才工作任务分配上存在金字塔现象，越到基层，考核任务和指标越重，未充分考量不同层级的资源承载力与产业发展的需求差异。这种任务倒挂现象导致基层在高端人才引育工作中陷入“无米之炊”的困境，既耗费大量行政资源又难以实现人才与地方发展的精准匹配，同时也弱化了对基层急需的技能型人才队伍建设的关注与投入。

（四）机械执行与形式主义

机械执行本质上是“科层制体系”下“目标—考核”逻辑的畸形演化，其核心特征表现为，指标设定脱离实际，压力传导逐级加码，考核机制刚性僵化。工作目标常以“年度引进X名海外人才”“年度引进X名‘双一流’高校博士”“建设X个院士工作站”等量化指标为导向，缺乏对区域产业基础和人才需求的动态调研。例如某西部县城在制造业占比不足15%的情况下，硬性要求年度引进海外高层次人才，其指标与产业需求错位率达72%。考核指标通过“层层分包”模式下沉：市级分解至县区，县区摊派至乡镇、企业，最终形成“基层背锅”的局面。某中部省份曾出现“市级要求引进100名高端人才，县级被摊派30名，乡镇级被迫承接10名”的现象。基层单位为完成任务，不得不通过“买数据”“借人头”等方式应付考核。考核标准唯数量、唯头衔，忽视人才与产业的适配性。部分地区将“院士工作站数量”纳入地方主官政绩考核，导致企业为获取政策补贴，不惜支付高额费用“挂靠”院士，形成“有站无研”的空转现象。如长三角某制造业强县盲目引进院士团队，导致2亿元财政资金沉淀，凸显产研错位风险；某中部地市耗资数千万建设的院士工作站因企业承接力不足而沦为摆设。

更值得关注的是，县区级单位在科研平台缺失、薪酬体系失衡的困境下，仍须完成“年度引进X名博士”等刚性指标，直接造成较高比例的人才流失，形成“引不进—留不住”及“政策效果评估失效—资源错配加剧”的双恶性循环。 这种“高位嫁接”与“底盘失血”并存的怪象正在加剧区域人才生态的系统性失衡。

二、优化路径：分层定位与精准考核

针对当前人才工作体系中存在的战略定位错位、考核机制脱钩、资源分配倒挂及机械执行等主要弊端，亟需构建一套基于层级差异的精准治理框架。这一路径设计既立足国家战略全局，又充分考量区域经济基础、产业结构与资源禀赋的现实差异，通过分层定位明确各级权责、差异化考核校准发展方向、精准化资源配置破解供需矛盾、协同化治理破除形式主义，最终实现人才战略与产业需求的深度耦合，推动人才工作从“行政驱动的数量比拼”转向“产业引领的质量提升”。

（一）构建“四层五维”工作体系

为破解当前人才战略定位“上下一般粗”、资源与需求“匹配错位”的主要矛盾，需建立与行政层级、产业基础、资源禀赋深度匹配的“四层五维”工作体系。该体系以国家、省、市、县四级行政单位为纵向框架，从核心目标、人才定位、侧重方向、评价标准、关键任务等五个维度，设置九项具体指标，实现分层施策：国家层聚焦战略科学家引领的“卡脖子”技术突破，省级侧重高端人才与区域产业的协同发展，市级着力青年人才创新生态的培育，县区则锚定技能人才与本地产业的精准适配。通过层级清晰的权责划分与资源定向投放，打破“高端人才盲目下沉、实用人才供给不足”的失衡格局。

（二） 构建差异化考核体系

为打破当前人才考核“一刀切”“重数量轻实效”“重结果轻过程”的形式主义困局，需建立与“四层五维”工作体系深度绑定的差异化考核框架。该体系以层级职能定位为核心，剥离脱离实际的“通用指标”，针对国家/省级、市级、县区三级设计专属考核维度：国家与省级侧重战略人才的技术突破与产业引领效能；市级聚焦青年人才的留存质量与创新生态活力；县区则锚定技能人才与本地产业的适配度及实用价值。通过考核指标与层级任务的精准咬合，最终实现“用什么、引什么、考什么”的闭环统一。

层 级	方 向	考 核 重点
国家/省级	海外人才、领军人才培养引进	“重大人才工程实施效果”“顶尖人才产出成果”（如专利、论文、技术转化）。
市 级	青年人才、工程师的培养与引进	“青年人才”“工程师留存率”“创新企业孵化数量”“人才政策覆盖率”
县 区	技能人才、新型实用人才的培养与引进	“技能人才培训完成率”“企业用工缺口填补率”“本地人才返乡率”

（三）强化资源与任务匹配

在制定人才工作目标、设定指标及部署考核任务时，需充分考虑区域资源与工作任务的匹配度，进行科学系统的设计。

首先，应充分考量不同层级行政单位的职能定位差异。如省级层面注重人才战略统筹和重大平台建设，市级层面聚焦产业人才集聚与创新生态营造，区县层面强调人才服务基层实践的精准性。同时，要深入分析不同地区在经济基础、产业结构、文化环境等方面的资源禀赋。例如东部沿海地区可侧重国际化高端人才引育，中西部地区则宜立足本地特色产业打造差异化人才发展路径。

在评价体系革新方面，需推动评估重心从单一量化指标优先转向资源适配性综合评估。改变以往单纯以人才数量、项目数量等硬性指标论成效的粗放模式，建立包含人才结构与产业需求匹配度、人才政策与区域资源协同度、人才发展与生态承载适配度等多维度的评估模型。通过引入大数据分析、动态监测等技术手段，实现对人才工作与区域资源要素耦合情况的精准画像。要彻底扭转“重短期数据、轻长期效益”的政绩考核导向，将考核周期从年度化向中长期滚动调整，配套建立“人才发展潜力指数”“创新生态健康度”等监测指标，重点考察人才成长支撑体系的完善程度、人才创新创业活力可持续性、人才服务经济社会发展的长效性等要素。通过设立人才发展专项资金持续投入机制、构建产学研用深度融合的人才培养链条、完善人才服务保障体系等举措，着力培育有利于人才长期发展的良性生态，推动人才工作从追求“数字政绩”向打造“品质工程”转型升级。

（四）强化考核的实效导向

利用大数据技术分析产业发展的现状与趋势，绘制产业人才需求图谱。以制造业为例，通过对智能制造、高端装备等细分领域的产能规划、技术迭代方向进行研究，精准测算未来3-5年所需的研发、技术转化等各环节人才数量与结构，以此作为考核的基础数据。如长三角某制造业强市，基于对新能源汽车产业发展趋势的分析，提前布局电池材料、智能网联等领域的人才引进与培养，使得人才供给与产业升级需求高度契合。

细化人才需求分类标准，改变以往简单以学历、职称衡量人才的粗放方式，依据产业实际需求，建立分层分类的人才评价标准。将人才划分为科学研发型、技术开发型、技能应用型、经营管理型等多个类别，针对不同类别制定差异化的引进与培养任务。例如在农业领域，除了引进农业科研人才，更要重视对农业技术推广、农产品电商运营等实用型人才的需求；在文化创意产业，突出对具有创新思维、市场敏锐度的复合型人才的考量。

建立人才需求动态监测平台和动态调整机制，根据产业需求实时调整任务指标。鼓励企业深度参与人才引进决策，政府部门在制定引才计划前，充分征求企业意见，将企业提出的岗位需求、技术难题等作为引才的重要依据。同时，定期对人才使用效果进行回访评估，根据企业反馈及时调整后续引才策略，形成“需求提出—人才引进—效果评估—策略优化”的闭环。

三、人才工作体系改革的特色实践

近几年，在新时代人才强国战略指引下，各地积极探索人才工作体系创新路径，走出极具借鉴价值的特色道路，为全国人才工作体系优化提供生动范本。安徽省与苏州市就是其中的优秀代表。

（一）安徽“四级联动”改革：分层施策激发区域发展新动能

安徽创新构建省、市、县、乡四级协同的人才发展体系，以“差异化考核+精准化赋能”打破传统考核的桎梏，实现人才资源与区域经济的深度耦合。省级层面率先突破“唯院士”评价定式，针对皖北地区资源禀赋，将“每万人拥有技师数”纳入核心考核指标。以亳州为例，2023年中药材加工领域技师规模达1.2万人，凭借非遗中药炮制技艺与现代工艺融合，推动当地中医药产业产值同比增长37%，传统产业转型升级成效显著。在市级层面，合肥依托“科大硅谷”建设创新推出“风险共担”机制，政府与创业企业按7:3比例分担人才创业失败损失。这一突破性政策吸引了432个创新团队入驻，在人工智能、量子信息等前沿领域开展技术攻关，助力合肥加速向国际科技创新策源地迈进。在县区层面，芜湖湾沚区深化“政校企”合作，推行“工程师驻村”计划。通过与某企业共建农机技术创新平台，176 项农机智能化升级难题得以攻克，推动传统农业向智慧化转型，形成“人才下沉、技术下乡、产业升级”的良性循环。

（二）苏州“产才融合”模式：错位发展构建人才生态新高地

作为工业强市，苏州以“产业需求牵引人才集聚，人才发展驱动产业升级”为核心理念，构建全域协同的“产才融合”体系。在县域发展维度，苏州立足各地产业特色实施差异化人才战略：昆山聚焦“IT +智能制造”，打造千亿级高端制造产业集群；太仓深化中德职业教育合作，培育数万名“双元制”高技能人才；常熟推动服装产业向时尚创意转型，集聚数千名服装设计师。各县域错位竞争、优势互补，形成产业与人才协同发展的生动格局。

在服务机制创新方面，苏州搭建“人才供需指数平台”，运用大数据实时监测半导体、生物医药等重点产业人才需求，通过智能匹配系统实现岗位与人才的精准对接。2023 年，该平台助力人才供需匹配成功率提升至89%，有效破解 “招工难”与“就业难”双重困局。更值得关注的是，苏州在保持县域人才密度达每万人285人的高集聚水平的同时，将用人成本控制在一线城市的60%，形成“高性价比”人才竞争优势，实现人才工作与经济高质量发展的双向赋能。

安徽“四级联动”与苏州“产才融合”人才工作实践表明，人才工作体系改革需立足区域实际，以机制创新打破体制壁垒，以精准服务优化人才生态。这些经验为全国其他地区破解人才发展难题、推动经济转型升级提供了可复制、可推广的创新范式。

当前人才工作体系的矛盾，本质是计划经济思维与市场经济需求间的冲突。资源配置从“撒胡椒面”转向“精准滴灌”，区分“战略型”与“实用型”人才投入；考核导向从“数量达标”转向“效能验证”，允许市、县区申报“差异化”指标；政策工具从“行政命令”转向“生态营造”，通过市场化手段激活基层活力，最终实现人才工作从“行政驱动”向“产业推动”转型，服务国家高质量发展大局。