文章核心观点 - 报告聚焦于中国95后（1995-2009年出生）人才的流动趋势，发现他们更倾向于流向经济发达的东部地区，尤其是长三角和珠三角城市群，并聚集于一、二线城市[3][5][6] - 深圳连续三年位居95后人才吸引力城市榜首，北京、上海紧随其后，杭州、广州、苏州、成都、南京、无锡、天津位列前十，其中天津在2025年首次进入前十[5][18][19] - 95后人才具有高学历、女性占比更高、更集中于新兴行业（如IT互联网）的特征，其跨城求职意愿（约5成）也高于全国总体流动人才（4成）[11][12][14][16] - 人才流动遵循向优势区域集聚的客观规律，报告建议尊重此规律，深化户籍改革，并优化城市群内部结构以推动公共服务均等化[7][42][43][45][46] 1 解密95后求职人才特征 - **人口与样本基础**：中国约有2.6亿95后人口，其中劳动年龄人口约2亿，报告基于智联招聘约3.74亿职场人用户数据，其中求职人才（当年有简历投递行为）约8成为专科及以上学历，远高于全国就业人口总体22.1%的水平[11] - **性别特征**：95后流动人才中女性占比为43.6%，高于全国总体流动人才的38.6%，显示95后女性受教育程度高、独立且求职意愿强[12] - **学历特征**：95后流动人才中本科及以上学历占比合计为61.5%，高于全国总体流动人才的53.7%[14] - **行业分布**：95后流动人才在IT|通信|电子|互联网行业占比为21.5%，高于全国总体流动人才的19.0%，而在地产|建筑业占比为12.9%，明显低于全国总体流动人才的18.3%，显示其对新兴行业更青睐[16] - **跨城求职倾向**：约5成95后人才为跨城求职者（现居住城市和简历投向城市不同），该比例高于全国总体求职者中4成的跨城求职比例[11] 2 榜单概览：向往发达城市，更倾向长三角、珠三角 2.1 中国95后人才吸引力城市50强：深京沪居前 - **前十城市**：深圳、北京、上海位居前三，其后是杭州、广州、苏州、成都、南京、无锡、天津[5][18] - **区域分布**：前50强中，东部地区有37个，中部7个，西部4个，东北2个，一二三四线城市分别有4、25、17、4个[19] - **城市群分布**：长三角、珠三角、京津冀、成渝、长江中游城市群分别有21、7、3、2、3个城市进入前50强[19] - **关键城市变动**：深圳连续三年位居榜首，杭州升至第四位，天津2025年首次跻身前十，武汉在前20强中较2024年上升2名，济南、长沙、合肥均上升1名[5][19][21] - **排名上升城市**：惠州较2024年上升5名，衢州、马鞍山较2024年分别上升9名、4名，显示长三角地区核心城市对95后人才吸引力增强[6][21] 2.2 细分指标解读：一线、强二线城市吸引高学历人才，广东、江苏创新活力高 - **高学历人才集聚**：95后硕士及以上人才流入前十城市是北京、上海、深圳、杭州、南京、广州、成都、苏州、武汉、天津，合计占比41.8%，但较2024年下降1个百分点，北上深合计占比19%，较2024年下降0.2个百分点[22] - **收入优势城市**：人均可支配收入排名前十为上海、北京、苏州、杭州、广州、绍兴、宁波、南京、温州、深圳，除一线城市外均位于长三角地区[23] - **创新活力城市**：每百万人专利授权数量前十城市是深圳、苏州、珠海、佛山、中山、北京、杭州、常州、东莞、无锡，其中一半位于广东省，3城位于江苏省[23] - **文娱优势城市**：每百万人电影院数量排名靠前的城市如拉萨、林芝、三亚等旅游城市，带动其整体指数排名跻身前50[23] 2.3 人才流动趋势：95后更向往发达城市，更倾向前往长三角、珠三角地区 - **分地区看**：2025年95后人才向东部集聚明显，净流入占比为17.2%，明显高于全国总体流动人才的13.4%，中部和西部95后人才净流出明显大于全国总体流动人才[24][25] - **分线城市看**：95后更向往一、二线城市，2025年一线城市95后人才净流入占比为6.8%，高于全国总体流动人才的3.7%，二线城市占比分别为2.3%和0.2%，而三、四线城市95后人才净流出明显更大[28][29] - **分城市群看**：95后更倾向前往长三角、珠三角地区，2025年两大城市群对95后人才的净流入占比分别为9.6%和6.0%，高于全国总体流动人才的7.8%和4.4%，五大城市群合计净流入占比为13.3%，远高于全国总体流动人才的10.1%[31][32] 3 重点城市：95后在一线城市之间、城市群内流动为主流 - **一线城市特征**：深圳、北京、上海、广州的95后人才净流入占比均高于全国总体流动人才，其中深圳的95后人才净流入占比高出全国总体流动人才约1个百分点[34][35] - **一线城市互动**：深圳和广州互为95后人才来源城市第一位，北京和上海互为人才外流目标城市第一位、第二位[34][36][37] - **二线城市特征**：杭州对95后人才集聚程度更高，其净流入占比高出全国总体流动人才0.5个百分点，苏州、成都、南京、无锡、天津等与长三角或成渝经济圈内城市人才互动频繁[7][39][40] - **天津表现**：2025年首次跻身95后人才吸引力前十，其流入流出城市最多的均为北京，累计引进人才已超50万[5][20][41] 4 启示：充分尊重人口流动的客观规律，推动公共服务的均等化 - **尊重客观规律**：应充分尊重人口和产业向优势区域集聚的客观规律，立足各地比较优势顺势而为，推进区域协调发展[7][43] - **深化户籍改革**：需进一步深化推进户籍制度改革，探索户籍准入同城化，健全以常住地登记户口制度，降低落户门槛[7][45] - **优化城市群结构**：应优化城市群内部的空间结构，推动完善产业结构、公共服务和交通设施等布局，以推进公共服务的均等化[7][46]

文章核心观点 - 中国正从依赖物质资本投资的传统增长模式，转向创新驱动的高质量发展阶段，投资于人是破解发展瓶颈、筑牢增长根基的关键抓手 [3] - 投资于人的核心是通过将资源优先配置于教育、医疗、养老等民生领域，提升人的知识、技能和健康水平，将人力资源转化为驱动经济社会可持续发展的核心资本，是一种兼具人本价值与经济功能的新型基础设施建设 [5] - 当前我国财政支出存在“重物轻人”倾向，传统基建投资占比长期偏高，而对人力资本的投资占比相对不足，亟需借鉴国际经验加大整体投入力度 [2][21] 核心内涵与投资差异 - **投资标的差异**：投资于人指向知识、技能、健康等“无形资产”，而传统投资聚焦土地、设备等“有形资产” [5] - **驱动逻辑差异**：传统投资依赖要素投入扩张，易导致生产过剩；投资于人则在供给侧提升劳动生产率，在需求侧通过增强收入能力与社会保障释放有效需求，实现供需高水平平衡 [5] - **外部性差异**：传统投资的正外部性相对局部且收益易内部化；投资于人产生的是普惠、累积且能重塑社会根基的深层正外部性，影响更广、持续时间更长，但收益难以量化 [5][6] 支撑高质量发展的协同逻辑 - **直接提升全要素生产率**：通过聚焦教育、科研和职业技能等领域的精准投入，提升人力资本存量与质量，催生可持续的人才红利，高素质劳动者创造力的释放将直接驱动技术创新和全要素生产率增长 [8] - **稳定预期释放消费潜力**：通过完善教育、医疗、养老、住房等基础民生保障，降低居民预防性储蓄动机，为经济高质量发展注入持续的消费动能 [9] - **优化结构催生新增长点**：在传统基建边际效益收窄的背景下，聚焦职业培训、康养、托育、文旅体育等发展型民生服务领域存在较大缺口，投资这些领域能带动相关产业扩容提质，形成经济增长新动能 [9] - **具体市场缺口**：以养老服务为例，2025年60岁及以上老年人口已超过3.2亿，失能、半失能老年人超4000万人，按1:4标准至少需要1000万名专业护理人员，但全国持证养老护理员仅约50万人，缺口巨大 [9] 政府角色与公共投入优先级 - **政府双重角色**：扮演市场失灵补足者，通过财政投入弥补私人投资不足；同时作为规则平台构建者，通过制度设计引导社会资本进入相关领域 [11] - **投入优先级原则**：遵循“保基本、强战略、补短板”原则 [12] - **优先保障基础民生普惠投入**：全力保障基础教育与基本医疗等基础普惠领域，特别是加大对欠发达地区、农村、弱势群体的投入 [12] - **强化战略科研与尖端人才培养**：加大财政科研投入，向战略领域、基础研究、前沿交叉领域倾斜，培育引进高精尖科研人才 [12] - **精准补齐发展型民生短板**：针对人口老龄化、生育率下降等挑战，加快养老、托育、职业技能培训等供需缺口大、市场潜力大的领域建设，并通过购买服务、补贴、财税优惠等方式引导社会资本参与 [13] 企业投入症结与激励机制 - **企业投入动力不足的核心症结**： - **人才外流风险高**：企业培养的核心人才可能离职，导致投入收益无法锁定，甚至为竞争对手所用 [15] - **产出“不确定性”**：人力资本投入的产出（知识、技能提升）难以直接量化和评估投资回报率 [15] - **回报周期长**：人才培育属于长期投资，成效难以短期显现，与多数企业以短期财务表现为核心的目标相悖 [16] - **构建双维度激励机制**： - **企业层面**：完善薪资、股权等福利激励体系以降低外流风险；坚持需求导向，聚焦关键领域精准投入；优化培训体系，推动人才价值向企业绩效转化 [18] - **政府层面**：通过税收优惠（如提升培训费用税前扣除比例）、补贴政策将人才投资正外部性“内部化”；完善公共技能培训平台等配套服务；破除人才流动制度性障碍，如规范年金制度 [19] 国际经验与教训借鉴 - **制度层面借鉴**： - 借鉴德国经验，完善社会保障体系，如通过立法实现养老保险全覆盖就业群体，建立法定长期护理保险制度缓解老龄化压力 [21] - 借鉴北欧国家经验，通过财政转移支付推进资源均衡配置，如芬兰确保各地教育财政能力均等化，瑞典对人口稀疏地区医疗实施“1.3倍成本系数”补贴 [21] - **机制层面借鉴**：学习英国、澳大利亚、荷兰等经济体，通过公私合作（PPP）、政府购买服务、特许经营等市场化手段撬动社会资本参与公共服务供给，如英国允许社会资本创办“特许学校” [22] - **工具层面借鉴**： - 加大精准化财政投入，引导企业加大员工培训，如新加坡通过《国家技能框架》和补贴政策引导资源向战略性技能领域倾斜；德国企业培训支出可税前全额扣除 [22] - 深化产教融合，借鉴德国“双元制”职业教育模式，推动校企合作，实现需求导向的人才培养 [22] - **需规避的教训**：福利体系必须与经济发展阶段、产业竞争力和财政可持续性相匹配，避免脱离财政承载能力盲目推行高福利政策，如阿根廷因此陷入债务危机和经济增长停滞的恶性循环 [23] - **国际对比差距**：2024年联合国人力资本指数显示，中国（0.79）与德国（0.967）、新加坡（0.936）等领先经济体仍有较大差距 [21]

广东省高质量发展与就业环境 - 2026年广东省高质量发展大会召开 主题为“制造业与服务业协同发展” 为高质量发展指明方向[1][12] - 广东坚持“投资于人” 将资源投向人的成长与发展 以技能培训、民生保障、创业扶持为支点 推动从“人口红利”向“人才红利”跃升[12] - 广东以高质量就业支撑高质量发展 持续优化就业服务 落实惠民补贴 营造包容开放的就业环境[12] 制造业发展现状 - 珠三角工厂机器已轰鸣 商铺卷帘门次第拉开 万千岗位等待务工人员返岗[1] - 制造业存在稳岗留工举措 保障民生 有企业老板在员工工作出错时共同解决问题而非单纯追责 增强了员工忠诚度[10][11] - 模具维修加工等制造业岗位对操作精度要求极高 运输过程中一丝磕碰都可能超出客户图纸要求[10] 服务业发展现状 - 服务业蓬勃发展 包容开放 为奋斗者提供圆梦平台 例如美容行业允许从业者从打工到创业经营工作室[8][12] - 美容等行业竞争激烈 从业者需持续苦练技能并不断学习新技术（如从传统按摩到智能仪器使用）以维持竞争力[7][8] - 物业服务等行业技能型岗位规范化发展 要求持证上岗（如消防设施操作证） 推动从业人员技能提升[3] 职业技能培训与人才发展 - 广东终身职业技能培训体系完善 产业升级对技能人才包容与赋能 例如支持年近五十的员工考取消防设施操作中级证[4] - 技能提升直接关联待遇提升与保障完善 如考取证书后获得五险一金 养老有保障[3] - 从业者为适应未来趋势（如AI、无人机应用）主动学习新技能 体现了“活到老学到老”以保持就业竞争力的意识[4] 劳动力流动与就业吸引 - 广东吸引大量务工人员返岗 有专列运送务工人员入粤 返岗人员对新一年生活充满期盼[1] - 广东为务工者提供了扎根的底气和成长的空间 使许多人从“谋生计”转向“求发展”[4] - 良好的就业环境和包容政策 增强了务工者家庭团聚（如子女就学、配偶工作）的愿望和信心[8]

宏观政策与行业趋势 - 国家“十五五”规划建议明确提出将“扩大内需”与“投资于人”紧密结合，推动经济社会发展向高质量转型 [2] - 行业正面临从人口红利向人才红利加速转型的关键窗口期，夯实人力资本被视为激活内需潜力、筑牢高质量发展根基的关键 [2] - 将人才视为可经营、可增值的战略资产，而非成本中心，是应对劳动力市场结构性矛盾的核心思路 [5] 公司战略与商业模式 - 公司致力于通过系统性实践，将“投资于人”的国家蓝图转化为可执行、可衡量、可持续的解决方案 [2] - 公司以专业智能运营为纽带，从人才、教育、科技三大维度，赋能政府、产业与企业，助力实现人才与组织的协同进化 [2] - 公司提出TaaS（Talent as a Service，人才即服务）模型，将人才视为可配置、可升级、可度量的服务单元，协助企业构建以能力为核心、以弹性为特征、以体验为驱动的人才运营体系 [5] - 公司通过“专业机构 + 央企客户 + 区域协作 + 新兴产业”的四位一体共创模式，推动东西部协作从“输血式”帮扶向“造血式”发展转变 [7] - 公司以“运营服务商”角色深度介入校企合作，推动产教融合从签约走向共生 [8] 技术平台与解决方案 - 公司正在建设PAAI（Passion AI for All Intelligence）智能平台，以“数据+算法+场景”为核心，将技术从效率工具升级为人的发展赋能系统 [3] - PAAI平台的应用包括：AI招聘助手帮助某制造企业IT岗位招聘周期缩短50%；组织健康度仪表盘助力试点企业年度主动离职率下降18%；个性化学习推荐引擎基于员工岗位、绩效与发展目标智能规划成长路径 [3] - 公司通过构建系统性、标准化培训体系，成功将普通劳动力转化为具备精密操控、数据分析、场景应用等综合能力的专业人才，例如“无人机低空飞行数控师”项目 [7] - 公司联合高校及企业共建“数字商业产业学院”，打造“需求对接—项目驱动—能力认证—就业闭环”的全流程育人机制，课程由企业反向定义，教学由真实项目驱动 [8] - 公司通过“PHP人才能力雷达图”量化评估学员岗位胜任力，形成“学—练—评—聘”一体化通路 [8]

人口总量与增长趋势 - 2025年末全国总人口为140489万人，较上年末减少339万人，已连续四年负增长 [3][6] - 2025年出生人口为792万人，人口出生率为5.63‰，死亡人口为1131万人，人口死亡率为8.04‰，人口自然增长率为-2.41‰ [3] - 2024年出生人口曾反弹至954万人，同比增长52万人，但2025年再次下滑，同比减少162万人 [4][6][27] - 根据预测，若无实质有效的鼓励生育政策，2050年中国总人口可能降至11.7亿，2100年可能降至4.8亿 [8] 老龄化趋势与银发经济 - 2025年65岁及以上老年人口占比上升至15.9%，预计在2030年左右进入占比超20%的超级老龄化社会 [4][16] - 2025年中国65岁及以上人口规模超过2.2亿，约占全球老年人口的26% [17] - 预计到2050年，老年人口消费总量将占中国GDP的21%左右 [4][19] - 中国老龄化速度极快，从老龄化到深度老龄化仅用约21年，预计从深度老龄化到超级老龄化仅用10年左右 [17] - 分区域看，辽宁（21.9%）、上海（20.3%）、吉林（19.4%）等省份已进入或接近超级老龄化阶段 [18] 劳动年龄人口与人力资本转变 - 2010-2025年，15-64岁劳动年龄人口规模从10亿降至9.5亿，占比从74.5%降至67.7%，预计到2050年降至约59% [4][21] - 劳动年龄人口比例及规模分别在2010年、2013年见顶，随后进入快速下滑阶段 [21][22] - 2025年16-59岁人口平均受教育年限达到11.3年，比2024年提高0.1年 [5][24] - 2024年拥有大学专科及以上学历的人口占总人口的21.7%，但相较于美国（42%）、加拿大（51%）仍有提升空间，推动“人口红利”向“人才红利”转变 [24] 生育状况与政策支持 - 2025年出生人口为792万人，创历史新低，长期下降趋势受育龄妇女规模下滑、婚育意愿低迷、生育成本高等因素影响 [4][26][27] - 自放开三孩以来，生育支持措施涵盖经济、服务、时间、文化四个方面 [11] - 经济支持方面：2025年起对3周岁以下婴幼儿发放补贴，每孩每年3600元；个税专项附加扣除标准提高至2000元/孩/月 [11] - 服务支持方面：2020-2025年千人托位数从1.8个增长至4.7个，但对比法国（32.1）、日本（24.5）仍有较大提升空间 [12] - 时间支持方面：各地普遍延长产假至158天及以上，并设立配偶陪产假和父母育儿假 [13] - 辅助生殖得到政策支持，31省份实施或研究将其纳入医保 [12] 婚姻家庭与户均规模 - 2025年结婚登记676.3万对，同比增加65.7万对，出现小幅改善，但长期来看，由于年轻人口减少、结婚成本过高、婚姻观念改变等因素，结婚对数自2013年高点持续下滑 [4][31] - 家庭户均规模持续小型化，从2010年的3.1人降至2024年的2.5人 [4][30] - 截至2025年6月，中国20岁及以上单身人口约1.8亿，整体单身人口规模接近3亿 [31] - 家庭规模小型化趋势可能导致更多的住房和更大的人均住房面积需求 [32] 人口性别结构 - 2025年总人口性别比为104.2（以女性为100），处于历史低位，性别比持续改善 [4][35] - 2025年男性人口比女性多2881万 [35] - 婚姻市场存在匹配困难，00后男女性别比约115，男性比女性多超1100万，农村“剩男”和城市“大龄剩女”问题并存 [36] 城镇化进程与人口流动 - 2025年城镇人口占全国人口比重（城镇化率）为67.8%，比上年末提高0.89个百分点 [5][38] - 预计到2040年城镇化率将达到79%左右，对应城镇人口10.5亿人，比2020年增加约1.5亿人 [5][38] - 人口持续向南方、东部及核心城市群集聚，2021-2024年浙江、广东、海南、江苏年均常住人口持续增加，而湖南、山东、黑龙江、河南等省人口萎缩压力大 [43][44] - 2023年人户分离人口达5.05亿人，其中流动人口为3.76亿人，反映了户籍制度改革滞后于人口流动趋势 [39][40] 区域人口与人才集聚 - 人口和人才向长三角、珠三角等东部城市群集聚，2021-2023年长三角年均常住人口增量达80万人，位居第一 [44][45] - 人才吸引力排名显示，东部人才持续集聚，中部、西部、东北持续净流出；二线城市人才净流入占比回正，三线、四线人才持续流出 [45] - 人口集聚分化加剧房地产市场分化，需求向大都市圈大城市群集中，未来将呈现“二八分化”格局 [46] 教育水平与社会流动 - 国民受教育程度大幅提高，2025年16-59岁人口平均受教育年限达11.3年 [5] - 2024年全国具有大专及以上学历人口占比为21.7%，较2020年（17.2%）提升显著，北京该比例高达50.1% [24][50][51] - 但社会阶层流动放缓现象需重视，名校录取中来自农村和寒门的比例下降 [51] 政策呼吁与长期展望 - 分析认为，生育政策调整是最根本、最重要的供给侧结构性改革之一，全面放开并鼓励生育是大势所趋 [5][57] - 建议进一步加大生育补贴力度，例如按孩子数量给有孩家庭每月1000-3000元补贴，预计需要1-3万亿左右资金，短期可扩内需、稳增长，长期可提振生育水平 [59] - 呼吁积极应对老龄化，打造高质量为老产品和服务体系，建设老年友好型社会 [60] - 相信通过长短结合的措施，未来中国人口有望实现长期健康均衡发展 [5][61]

文章核心观点 - 中国正在深化科技人才评价体系改革，核心是破除“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”的“五唯”模式，建立与国家战略需求精准对接的分类分层评价体系，以激发创新活力，将“人才红利”转化为“创新红利”，服务于高质量发展和高水平科技自立自强[1][3][11] 改革背景与目标 - 传统“五唯”评价体系与国家战略需求存在错位，短期量化指标抑制了科研人员深耕原始创新的动力，阻碍创新要素聚焦于“四个面向”[3] - 改革旨在打破科研自我循环，推动创新要素深度耦合以服务国家需求[1] - 国家综合创新能力排名从2020年的第14位跃升至2024年的第10位，人才评价体系改革的正向引导作用日益凸显[11] 顶层设计与法律支撑 - 2018年起，中央层面持续推进系统性改革部署，包括印发《关于深化项目评审、人才评价、机构评估改革的意见》等[4] - 2025年1月1日起实施的《中华人民共和国学位法》首次以法律形式将“实践成果”与“学位论文”并列作为学位授予依据，为打破“唯论文”导向提供法律支撑[3] - 2025年10月，党的二十届四中全会通过的“十五五”规划建议明确提出，要“以创新能力、质量、实效、贡献为评价导向”[12] 分类分层评价标准 - 建立分类分层评价体系，针对不同类型人才设定差异化评价指标[5] - 基础研究人才：突出原创贡献与学术引领力[5] - 应用研究人才：侧重技术攻关的实际成效[5] - 产业转化人才：强化成果落地的经济社会价值[5] - 高技能人才：聚焦高精尖制造技艺的熟练度与创新性[5] - 教育教学人才：以育人成效为核心[5] - 中国科学院物理研究所实行“四类人才”分类评价机制，例如对基础科学研究类人才推行不多于3篇高质量代表作评价制度[5] - 2025年，已有来自多所高校的59名工程硕士、3名工程博士以实践成果获得学位[4] 评价方法革新 - 推行精准化同行评议，例如重庆市“英才计划”按细分专业领域遴选评委，上海市尚思自然科学研究院采用国际小同行评审制[6] - 设置弹性化评价周期，为科研预留探索试错空间[7] - 北京大学将基础学科预聘考核期从6年延长至8～9年[7] - 四川大学华西临床医学院对承担重大攻关任务的人才实行1～2年免考核机制[7] - 中国科学院物理研究所对新入所青年科研人员实行6年内免予常规考核[7] - 探索“过程性评价+结果性评价”的融合模式，并关注阶段性突破[8] - 推行代表作评价制度，引导科研从“追求数量”转向“追求质量与价值”[8] 评价机制与资源配置协同 - 赋予用人单位评价自主权，例如福建省龙岩市推行“企业认定、政府认账”模式，2025年当地75名实用型人才通过企业自主认定[9] - 需构建制度保障体系以避免主观性，如建立专家回避、利益冲突声明、过程全公开等制度，并引入第三方评估[9][10] - 人才评价改革需与项目评审、经费管理、职称晋升、薪酬激励等改革深度联动，形成“评价—激励—资源配置”闭环[1][10] - 山东省构建“9部门联动、15项改革任务清单”的协同机制，将人才评价结果作为科研经费分配的核心依据等[10] 未来深化方向与体系构建 - 改革重点从“破除旧规则”转向“构建新体系”，需更高维度统筹[12] - 需平衡定性评价与定量指标，根据成果在创新链中的位置形成结合式评价方式[13] - 需提升考核指标协同度，例如在学科评估中提升代表作占比，降低论文指标占比，并将评价改革与项目评审、经费管理等制度更好协同[13] - 需深化评价理论研究，构建分类分层标准体系并建立动态调整机制[13] - 需强化评价能力建设，如建立全国性评价从业者培训体系、建设“国家科技评价专家库”、培育第三方评价机构[14] - 需构建包容创新的文化氛围，落实对高风险研究的包容机制，并在应用研究领域探索纳入市场认可、风险投资反馈等市场化指标[14]

文章核心观点 广东省正以“百县千镇万村高质量发展工程”为实践沃土，通过推动制造业与服务业（特别是生产性服务业）的深度融合，以及实施“投资于人”的长期人才战略，探索一条从规模领先迈向质量领先的高质量发展路径，旨在破解发展不平衡不充分的核心课题 [11][12][13][14][16][73][75][145][146] 制造业与生产性服务业深度融合 - 广东省印发《关于推动制造业与生产性服务业深度融合发展的若干措施》，生产性服务业作为“推进器”深度嵌入制造业全链条，推动从“制造”到“智造”的变革 [25][26][29] - 农业领域推动农业装备制造业与农业社会化服务融合，将制造业的产品逻辑升级为服务业的交付逻辑，全省农业社会化服务组织数量已突破4.43万家 [33][34][36] - 江门新会文发农机服务中心集成20套先进农机，构建覆盖水稻全产业链的服务体系，其“订单式”全程托管模式年均服务面积超3万亩 [37][38][39] - 智慧农场建设依托省级现代农业装备研究院等平台，实现技术研究、中试熟化与推广，河源东源县万绿智慧农场实现水稻“耕、种、管、收”全流程无人操作 [44][46][47] - 大疆公司自2012年起将无人机技术应用于农业，从提供植保无人机向“产品+服务+数据”的生态系统运营商转变 [54][57][58] “投资于人”与人才战略 - 广东注重“投资于人”并将其与投资于物紧密结合，推动制造业与人力资源融合，核心在于完成从“人口红利”向“人才红利”的历史性跨越 [73][74][76] - 在乡村培育“新农人”带头人，徐闻“菠萝公社”乡村振兴人才驿站以“住宿换点子”模式汇聚多元化人才 [79][80] - 梅州蕉岭县实施“乡村CEO”培养计划，系统性培训返乡青年后委以管理村集体合作社、运营文旅项目等重任 [83][84][85] - 广东率先推行“乡村工匠”专业人才职称评审制度，截至2025年底，全省乡村工匠技能人才（含家政、烹饪、非遗等）过万人，并成立广东省乡村工匠协会 [86][87][89][91] - 通过“粤菜师傅”“广东技工”“南粤家政”三项工程培训基地及“产教评”融合的技能生态体系，实现人才培养与产业需求“无缝对接” [97][98][99] - 广东省海洋大学对接湛江海洋牧场建设，为龙头企业开展专题培训，累计培训超两千人次，雷州市还与高校共建冷链人才订单班 [103][104][105] “广货”内涵重塑与价值链延伸 - 制造业与生产性服务业协同发展重新定义“广货”，从卖产品延伸到卖文化、卖体验，工业设计是重要引领 [113][114][115][119] - 佛山市“市长杯”工业设计大赛已连续举办九届，2025年首次增设“人工智能应用”组别，截至2025年底，佛山工业设计师数量从2017年的8000人增长至超1万名 [120][124][126][127] - 茂名高州通过智慧冷链物流体系与数字化营销服务破解荔枝保鲜销售难题，大数据指导订单式种植，“十万电商卖荔枝”等活动直达消费者 [129][130][131][132] - 广东省推出“工业+”系列主题打卡地图，遴选47个工业旅游优质资源，推动生产基地向消费场景转型 [136][137] - 英德市以“英德红茶”区域公用品牌建设为抓手提升综合产值，江门新会区通过“陈皮产业数字化溯源系统”结合区块链技术保障产品溯源与验真，新会陈皮连续三年位居中国区域农业产业品牌影响力指数榜榜首 [140][141][142][143]

总人口趋势 - 2025年末全国总人口为140489万人 较上年末减少339万人 已连续四年负增长 [1][5] - 2025年全年出生人口为792万人 人口出生率为5.63‰ 死亡人口为1131万人 人口死亡率为8.04‰ 人口自然增长率为-2.41‰ [1] - 根据《中国人口预测报告2023》 若无实质有效的鼓励生育政策 2050年中国总人口将降至11.7亿 2100年将降至4.8亿 占世界人口比例将从17%降至4.8% [7] 老龄化 - 2025年65岁及以上老年人口占比上升至15.9% 预计在2030年左右进入占比超20%的超级老龄化社会 [2][13] - 2025年中国65岁及以上人口规模超过2.2亿 约占全球老年人口的26% [13] - 预计到2050年 老年人口消费总量将占中国GDP的21%左右 [2][13] - 分区域看 2024年辽宁65岁及以上人口占比高达21.9% 已进入超级老龄化阶段 上海、吉林、黑龙江、重庆占比也高于全国平均水平 [15] 劳动力结构 - 2025年15-64岁劳动年龄人口规模降至9.5亿 占比从2010年的74.5%降至67.7% 预计到2050年占比降至约59% [2][18] - 2025年16-59岁人口平均受教育年限达到11.3年 比2024年提高0.1年 [3][21] - 2024年中国拥有大学专科及以上学历的人口占总人口的21.7% 相较美国的42%、加拿大的51%仍有提升空间 [21] 生育情况与政策 - 2025年出生人口为792万人 同比减少162万人 为历史新低 [2][23][24] - 自放开三孩以来 生育支持措施涵盖经济、服务、时间、文化四方面 [10] - 经济支持方面 2025年国家层面开始对3周岁以下婴幼儿发放补贴 每孩每年3600元 此外 2023年将个税专项附加扣除标准提高至2000元/孩/月 [10] - 服务支持方面 2020-2025年千人托位数从1.8个增长至4.7个 但2023年法国、日本、加拿大的千人口托位数分别为32.1、24.5、15.5 显示中国托育服务供给仍有较大提升空间 [11] - 时间支持方面 各地普遍延长产假至158天及以上 并设立15天左右配偶陪产假和5-20天父母育儿假 [11] 婚姻与家庭结构 - 2025年结婚登记676.3万对 同比增加65.7万对 出现小幅改善 [2][28] - 家庭户规模持续小型化 从2010年的户均3.1人降至2024年的2.5人 [2][27] - 截至2025年6月 中国20岁及以上单身人口约1.8亿 [29] 人口流动与城镇化 - 2025年城镇人口占全国人口比重为67.9% 比2024年末提高0.89个百分点 [3][35] - 预计到2040年 中国城镇化率将达到约78.6% 对应城镇人口10.5亿人 比2020年增加约1.5亿人 [3][35] - 人口持续向南方、东部及核心城市群集聚 2021-2024年浙江、广东、海南、江苏年均常住人口增量分别为43万、32万、9万、7万人 而湖南、山东、黑龙江、河南年均人口为负增长 [41][42] - 2021-2023年 长三角城市群年均常住人口增量达80万人 位居主要城市群第一 [42] 性别结构与受教育程度 - 2025年总人口性别比为104.2 男性比女性多2881万人 性别比处于历史低位并持续改善 [2][32] - 2024年全国具有大专及以上文化程度的人口占比为21.7% 较2023年提升2.5个百分点 [48] - 分区域看 2024年北京具有大专及以上学历人口占比达50.1% 为全国最高 [48]

文章核心观点 - 发展新质生产力的核心在于培育具有新知识、新技能、新理念的“新质劳动者”，而“投资于人”是培育这类人才、实现从“人口红利”向“人才红利”转变的根本途径和战略工程 [1][2] - 当前人力资本积累已为发展新质生产力奠定基础，但仍面临高技能人才结构性短缺、产教融合不深等挑战，需通过系统性改革实践，强化教育、健全技能体系、畅通人才流动、发挥数据驱动效应，以将人口规模优势转化为人才优势 [3][4][5][6] 行业与公司发展背景与现状 - 中国人力资本积累成就显著，已建成世界最大规模教育体系，研发人员总量多年位居世界首位，人力资本价值总量已达数千万亿元量级 [3] - 当前产业向数字化、智能化、高端化转型，导致高技能与复合型人才供给存在“硬缺口”，人才供给与产业需求存在结构性错配 [3] - 传统依赖大规模低成本劳动力的增长模式难以为继，发展新质生产力需转向依靠知识、技术和人才驱动的内涵式增长 [2] 行业与公司战略方向 - 强化教育强国建设，加大并优化教育投入，引导社会资源从低效物质资本投资转向教育领域，深化产教融合、科教融汇，鼓励龙头企业深度参与人才培养 [4] - 健全技能形成体系，全面落实“新八级工”制度，构建覆盖城乡、贯通学段的终身职业技能培训体系，系统提升劳动者数字素养与数智技能 [4] - 畅通人才流动渠道，破除体制机制障碍，完善“揭榜挂帅”“赛马”等科研组织机制，以差异化薪酬激励关键人才 [5] - 发挥数据驱动效应，加快培育数据要素市场，推动人工智能与人力资本开发深度融合，赋能人力资本价值跃升 [5][6] 行业与公司潜在机遇 - “投资于人”是从“人口红利”迈向“人才红利”的时代必然，是激活高质量发展新动能、提升国家核心竞争力的战略抉择 [2] - 通过系统性“投资于人”，可将中国巨大的人口规模优势转化为超大规模的人才优势，为产业发展提供持续动力 [6] - 数据价值释放是发展新质生产力的关键，数据在智能制造、智慧医疗等场景的深度应用以及数据要素市场培育将创造新的产业机会 [5]

文章核心观点 文章系统阐述了“投资于人”战略对中国式现代化的重要意义及实践要求，强调通过提升人的能力素质、建构社会关系、培育精神素养来实现人的现代化，并将人口规模优势转化为人才质量优势，最终夯实中国式现代化的人文根基 [1] “投资于人”的战略意义 - 以人的发展为核心，助力能力素质提升、社会关系建构和精神素养培育，对实现人的现代化意义重大 [1] - 旨在将庞大的人口规模优势转化为结构优化、素质优良的人才质量优势，加速实现从依赖“人口红利”向“人才红利”跃升 [2] - 通过系统性、全周期地提升全民教育水平、职业技能、健康状况与社会适应能力，全面增强全社会的人力资本存量与质量 [2] 助力能力素质提升 - 在知识经济与创新驱动时代，个体的知识结构、专业技能与创新能力是决定其发展上限的关键因素 [2] - 人的现代化能力本质上是具备在社会持续演进中更新自身适应力、创造力与主体性的动态能力 [2] 推动社会关系建构 - 通过推进普惠性、基础性、兜底性公共服务体系建设，实现基本公共服务均等化，缓解因资源分配不均导致的结构性不平等与社会排斥 [3] - 健全民生保障体系使个体从生存焦虑中解放，得以将精力投入创造性劳动、社区参与和公共事务，强化社会联结 [3] - 能充分激发社会整体的活力与创新潜能，实现个人发展与社会进步的良性互构 [3] 培育精神素养 - 思想观念的现代化是衡量人的现代化程度的关键标尺 [4] - 推动基本公共服务均等化，促进优质精神文明资源普惠化，打破精神文化获取的结构性壁垒 [4] - 着重一体推进教育发展、科技创新与人才培养，注重激发创新精神、批判思维、合作意识与社会责任感等软素质 [4] 强化政策引导与支持体系 - 纵向维度：推动基础教育优质均衡发展和高等教育提质扩容，构建与需求精准适配的技能培训和终身学习体系 [5] - 纵向维度：针对新质生产力的需求，重点培养科研专家、技术带头人、优秀工程师、顶尖工匠等人才 [5] - 纵向维度：民生保障政策覆盖全生命周期，包括设立生育补贴政策、推进普惠托育服务体系建设，强化公共卫生保障，完善养老事业与养老产业的协同发展机制，完善收入分配制度 [5] - 横向维度：构建政府、市场与社会多元协同的支持网络，政府强化制度供给与政策保障，引导社会资本和公益力量精准进入民生短板领域 [5] 创新投资方式与提升效能 - 优化投入结构，聚焦人力资本回报率高、社会效益显著的领域精准布局，将资源重点投向关键核心技术领域人才培养、战略性新兴产业赋能等方向 [6] - 利用数字技术赋能，深度运用大数据、人工智能等手段，精准捕捉差异化诉求，实现教育培训资源的智能推送、个性化公共服务供给及资源配置的精准适配 [6] - 深化产学研深度融合，构建校企协同育人合作机制，促进高校科研方向、企业技术诉求与人才培养目标的战略契合，提升人才供给与产业发展的契合度 [6] 营造良好社会环境 - 着力培育尊重知识、崇尚劳动、鼓励创新的社会文化生态，大力弘扬奋斗精神、工匠精神和科学家精神 [7] - 保障发展机会的公平可及，畅通社会流动通道，坚决破除户籍、身份、地域、性别等制度性或隐性壁垒 [7] - 在招录招聘、职称评定、人才选拔等关键环节深化制度改革，构建科学、公正、透明的选人用人机制 [7]