日期:2023-01-06 阅读量:0次 所属栏目:高等教育
当代管理学大师德鲁克指出,在进入知识社会以后,知识资本开始代替权力与资本,成为世界发展的驱动力。而知识资本的组成中极为重要的部分就是知识工作者,即人才。
人才作为知识的拥有者、传播者和创造者,其重要性日益为世人瞩目,由此产生的问题就是人才的去向,或曰人才流动问题。在知识社会里,谁拥有人才,谁就掌握了重要的知识资本。人才合理有序的流动,恰恰反映了知识社会的本质,是社会进步和发展的重要体现。
对于高校来说,人才流动对于学科的发展、师资素质的提高、专业的优化改造和重建以及学校的发展等方面具有深远的影响。高校人才的流动是现阶段院校发展、知识资源优化配置的必然,因而也是不可避免的,但是人才流动的走向却在一定程度上造成或加剧了目前我国高校之间的竞争和发展不平衡。
一、国内高校人才流动的基本走向
从世界范围来看,人才流动一直遵循着从发展中国家向较发达国家,从较发达国家向更发达国家,从社会和政治不稳定的国家向社会相对稳定、政治气氛宽松的国家流动的走势。
以中国人才最富裕的长三角地区为例,2005年上海、宁波、苏州、杭州、无锡、南京和绍兴这7个城市所拥有的人才总量占整个都市圈16城市人才的 73.1%,剩下的9个城市的人才数量,只占都市圈总人才数量的26.9%。长三角都市圈的人才主要集中在少数大城市,中小城市则人才相对匮乏。而伴随着人才的集聚,知识也发生了相应的集聚行为Ⅲ。这一现象也十分明显地反映在中国高校中,而且有更为极化的表现。因为长三角地区的人才聚集还存在产业集群人才聚集效应的影响,而在高校中,这一干扰因素即便有,影响也要小得多。
由于中国各地区发展的极不平衡,以及国家教育政策的导向,造成了高校人才流动的“马太效应”。仅以科研资源的分配为例,2006年全国共有816个单位获得了10271项国家自然科学基金资助,其中21个单位获得的资助量在百项以上。这21个单位共获得3437项,也就是说2.57%的单位获得了33.46%的资源。一些重要的科技资源如863、973等重大科技计划项目,几乎全部集中在重点高校。无疑在科技资源分配中具有强势的高校,对人才具有更大的吸引力。我国高校人才流动的趋势主要体现为从中西部向东南沿海流动,从非211院校向211院校,211院校向985院校流动的走势,致使北京、上海、江苏这些地区的985大学已经形成所谓的“人才高地”,而中国绝大多数的中小城市大学,则人才比重严重不足,并且还有不断流失的趋向。高校人才的这一流动趋势与国际人才流动的路径几乎完全一致。 1889年,英国统计学家E.G.列文斯坦在其著作《人口迁移规律》中对人口的转移进行了具有开创意义的研究,指出受歧视、受压迫、沉重的负担、气候不佳、生活条件不合适都是促使人口转移的原因,而其中最主要的因素是经济。20世纪50年代末唐纳德·博格()在此基础上提出了人口转移“推拉理论”(Push and Pull Theory),认为:从运动学的观点看,人口是由促使和阻碍人口转移这两种不同方向的力相互作用的结果。引起人口流动的推力和拉力,是由经济、文化、政治、宗教等多方面因素形成的,其中经济是主要因素。
可见,在短时间内要想改变中国高校人才流动的现状,实现全国高校人才的均衡分布与发展是很困难的。弱势高校希望仅仅依靠人才的引进,来提升学校的竞争力,扩大声望和影响,追赶上强势高校也是不现实的。
众所周知,经济和生活条件等因素的改善受到地理环境、历史文化、经济基础以及政策法规等诸多因素的制约,因而在短时间内很难实现大的突破。因此,对于如何解决目前高校人才流动的不对称走向问题,需要转换思路,从人才流动的本质出发,从如何促使人才所具有的知识的转移和扩散方面去剖析,而不能把目光仅仅停留在“人”的去留问题上。 二、人才流动的本质是知识转移
美国科学家普赖斯在其著作《大科学,小科学》中指出,科学的发展正在由“小科学”阶段向“大科学”阶段转移,这种转移带来了科学在近一百年来的飞速发展。
所谓“小科学”是指以个人的自由研究为主要特征的科学,即指科学人才依靠自己的资金、技艺和兴趣自由选题进行研究的时代,具体说就是17世纪英国皇家学会那一时期。
“大科学”是相对于“小科学”而言的,它是科学技术高度社会化的产物。随着社会进化到后工业社会,科学已不是仅仅凭借科学家自身的求知欲和个人的努力就可以实现的。科学技术日益成为现代社会体系中不可缺少的组成部分,成为国民经济的主要环节,其社会规模越来越大,社会建制也日趋庞大和复杂,科学活动成为了一种重要的社会职业,成为一种知识生产行为。因此可以说,“大科学”是科学、技术、经济、社会高度协调的科学。
在“大科学”时代里,没有投资,光凭科学家的个人兴趣,大型实验室是不可能建立起来。资金短缺,就不会有科学人才,也就无法生产科学知识。这一点,透过目前国内竞争日趋白热化的大学排名以及学科竞争力分析就能够清楚地看可见,没有经济资助和学术环境的保障,就不可能吸引人才;而没有人才,也就不会有科学研究的发展和科研成果的产出。反之,人才的产生以及学术成果的产生,又紧紧依附在学术资源的充裕、科研环境以及制度的成熟和完善上。因此人才流动的决定性因素恰恰是学术资源和相关的制度与环境保障。这也部分地解释了人才流动总是由低到高,由不发达流向发达地区的原因,即便某些高校重拳出击,仍难有人才收获。
但是,当我们对“人才”这一知识资源进行更深入剖析的时候,就会发现,人才之所以重要,并不仅仅因为作为个体的“个人”的重要,更为重要的是“人才”所既有的“知识”,包括显性知识和隐性知识,正是与“人”不可分离的“知识”才是高校着眼和看重的根本。人才的流动,其实质是知识的流动,即知识的转移和转化。认识到这一点,就会发现目前高校普遍实施的人才引进和人才流动的政策,存在着一定程度的认识偏差,因为其思路基本都是从具体的“人”出发的,而非从人的“知识”出发。
如何制定合理有效的人才政策来吸引人才,留住人才,对于大学的发展是举足轻重的课题。高校 的人才政策既要着眼于人才的引入,也要考虑把着眼点落在个人所拥有的知识的转移方面。如果没有认识到知识的转移可以有个人之间、个人与群体间、群体之间、群体与组织之间以及组织之间等多种不同层次,那么目前人才流动中的马太效应只会愈演愈烈,最终形成“知识落差”。因此本文将着眼于从知识转移的角度来探讨人才流动的问题,其目的是为了寻找实现人才的良性流动的途径和方法,以获取更多的人才资源增量。
三、知识转移经典模式分析
概括地说,知识转移总体上沿着组织内部和组织间这两条基本线索进行,对于知识转移的过程模式,不同学者通过深入研究提出了以下具有代表性的经典模型。
(1)Nonaka和Takeuchi的知识螺旋模型
Nonaka和Takeuchi提出了广为人知的SECI模式,揭示了知识通过内部化、外部化、组合、社会化4种模式实现知识创造的基本过程。SECI模型厘清了显性知识和隐性知识的界限,清晰地揭示出组织内部的知识转化和增量的四个阶段,通过运用对话、做中学、团队学习、交流传播知识等不同策略可以促进知识的转化,进而提高组织的竞争能力(见图1)。
(2)Hedlund的知识转换流程模式
Hedlund提出的综合性知识转换流程模式,强调显性知识和隐性知识在个人、团队、组织以及组织间4个不同层次的互动。整个流程划分为3个步骤:
①通过成文化(articulation)与内部化(internali—zation),使得隐性知识得以清晰表达,进而将成文化知识转变为个人隐性知识。
②通过延伸(extension),促使知识从个人、团队、组织、组织4个层次间由低层向高层转移;凝聚(appropriation)则是延伸的反向程序。“延伸”、“凝聚”这两者通过对话(dialog)进行互动。
③同化(assimilation)与传播(dissemination),是指从环境中输入知识,经过知识转换流程之后,又输出到外部环境中的过程_6]。
(3)Gilbert和Cordey—Hayes的知识转移五阶段模式
Gilbert和Cordey—Hayes认为,当组织认识到自身缺乏某种知识时,便产生“知识落差”(knowledgegap),由此产生对知识引进和知识转移行为的需求。知识的转移经历知识获取(acquisition)、知识交流(communication)、知识应用(application)、知识接受(acceptance)、知识同化(assimilation)5阶段(见图2)。
通过以上三个模型的分析,可以获知知识转移是一个动态的过程,知识转移有多种形式,知识转移可发生在个人之间、个人与群体间、群体之间、群体与组织之间以及组织之间等多种不同层次。进一步说,知识的转移既发生在组织内部的个人与个人之间的,个人与群体之间的,也发生在组织外部的个人与组织之间以及组织与组织之间。
目前高校人才流动的主要形式——高层次人才的引入只是这些形式中的一种,要实现高校核心竞争力的提高,知识转化途径只有人才引入这单一路径,无疑是不够的。
四、人才流动的知识转移层次分析
目前中国大学吸引高端人才的力度、强度已接近国外,越来越多的海外人才加盟中国高校,人才层次越来越高,挖角事件层出不穷,从引进一个知名学者,逐渐发展为引进某个专业的整个团队。但是人才引进的路径并未改变,依然是从中西部向东南沿海流动,从非211学校向211学校,211学校向985院校,教育的生态环境在这种教育资源分配不公的背景下逐步被破坏。
关于人才的引进,慕尼黑工业大学副校长孟丽秋认为,提高学校质量不一定要把目标仅仅局限在人才引进上,高校同样可以把自己优秀的人才送出去,“身临其境”地融入国外先进的教学环境体系中。当他们受到“感染”后,学校再把他们招回国内教学和研究,“这样就能逐渐改变比较陈旧的观念。
如果我们承认人才的流动是一种知识的转移和扩散形式的话,那么应该认识到知识的转移并不是只有组织外知识转移这一种途径。基于前文的知识转移模型的分析和阐述,可以明确以下几点:
(1)知识转移存在有4个分析层次,即个体、群体(团队)、组织和组织之间。
(2)知识转移作为一种活动过程,它不断从外部环境中获取知识或自己创造新知识,同时它又不断地向其它组织和个人输送新知识。
(3)知识转移过程中的组织学习。知识转移与组织学习是紧密结合的,知识的有效转移并非静态发生,而是一个通过动态学习才能达成目标的过程。知识转移本身就不只是知识的简单传递,而是包含对被转移知识的理解和学习,并与已有知识进行整合与重构才能够完成知识转移的全过程。
中国高校在人才的引进和队伍的建设方面,有必要转变一下思维,认识到作为知识载体的人才的流动,其实存在着个体、团队、组织和组织间这4个层面的流动,不仅可以有组织外部的人才的引进和“流出”;“流出”非“流失”,是指选送人才到国内外更先进的大学教育和科研环境,使其融入,耳濡目染,实现知识的整合;“引进”也并不只是外来人才的输入,也包括校园内部人才之间的交流,通过校内人才的流动、组织学习和岗位的重新设计以及跨学科、跨机构合作等等来实现知识的多层次转移。换言之,实现大学组织内部的人才转移。
五、关于实现我国高校人才良性流动的思考
现阶段国内高校人才流动的主要方式是“引进”和“校内考评”,前者通过外来知识的引入,带动组织人才知识资源的增量;后者是通过能绩的评价来实现“能岗配置”,这两者的出发点都是基于对人才的“使用”,而非人才的“成长和发展”,因而很难说是良性的人才流动,因此如何提升人才流动成长效应中的正向效应,使得人才迅速适应新环境,发挥流动之前积累的技能,激发出潜能,产生良好的累积焦点效应,完成人才的成长,才是高校人才流动中需要首先思考的问题。
以下两方面正是保障人才流动实现知识转移正向效应的有效途径,对于弱势高校而言,尤其重要,因为其出发点主要是基于组织内部的,基于高校内部现有人才的良性流动。
(1)卡兹曲线
美国学者卡兹(Karz)在研究科研组织时,通过大量的调查统计绘制出一条组织寿命曲线,即卡兹曲线(见图3)。
卡兹曲线表明,一个科研组织的成员,在一起工作相处的时间处于1.5—5年这一区间,彼此的信息交流水平最高,可能获得的科研成果也最多。不足1.5年,成员之间因陌生和隔阂,知识交流水平不高,而超过 5年,成员之间则会因为知识水平的接近及知识结构的趋同,产生沟通减少、反应迟钝,组织老化的现象,从而导致信息交流水平下降,研究成果相应下降。这说明 1.5—5年中组织内部、个体之间
的知识转化水平是高的。
换言之,当个人长期处于某个组织中,随着组织新知识存量的减少,个人的知识学习就会递减,而一旦当工作流动之后,个人的知识学习将会产生所谓的知识学习的突越效应。因此,对于高校来说,每5年左右进行一次院系组织结构或人员的调整和重组,通过人才流动,对组织进行改组,这对于组织内的知识转移以及创造力的提升是非常有意义的。
(2)创造力发挥程度变化曲线
美国学者库克(Kuck)根据对研究生参加工作后创造力发挥情况所作的统计,绘制出著名的创造力发挥程度变化曲线(见图4)。
在通常情况下,一个组织成员进入新环境,其创造力发挥的初始期为0.5—1年,随后就进入创造力发挥黄金时间,大约为1年左右,之后开始下降,整个创造力发挥程度变化曲线呈扁S型变化。库克理论认为为了激发研究人员的创造力,应该及时变换工作部门和研究课题,即进行人才流动。人的一生就是在不断开辟新工作领域的实践中,来激发和保持自己的创造力。
这一研究成果对于大学来说具有启发意义。通过经常提供教学科研环境的改变,可以在一定程度上保持和促进人才的创造力发挥,这无论对于强势还是弱势的大学都具有促进作用。比如提供间断性的国内外进修学习,推动相关学科专业或相关机构的合作与研究,如校内院系之间的跨学科研究,校与校之间的学科交叉研究,以及学校与企业之间的产学研结合等。高校的人才通过组织内部、组织外部多途径的变迁和转移,获得了知识交流和合作的机会,实现对已有知识的整合与重构,从而完成知识的转移和扩散,在这一过程中,知识得以增量,创造力得以发挥。
六、结语
从17世纪的“小科学”发展到20世纪中叶“大科学”的过程中,可以看出,知识已经成为现代社会中最重要的生产要素。而在知识社会中,人才成了决定高校发展成败的决定性要素。人才流动的本质和目的是为了促进知识的转移和扩散,本文在对知识转移经典模型进行分析和评述的基础上,对如何实现高校人才的良性流动进行思考,并提出了相应的对策。
对于弱势高校来说,在人才引进和人才流动方面,尤其要注意扬长避短,应突显配套科研条件、学术队伍、发展空间上的优势,从继续学习、岗位设计激励以及多元化发展,加强跨学科、跨机构合作等方面来促进人才的合理流动,更充分地实现知识转移和知识扩散,从而优化配置高校资源,提升高校的核心竞争能力。
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