新质生产力视域下劳动者的岗位技能回报及教育提升策略

/新质生产力视域下劳动者的岗位技能回报及教育提升策略【摘要】国家大力推进新质生产力发展的时代背景下，培育高水平劳动者、有效满足用工需求，进而促进高质量就业显得尤为关键。研究运用大数据挖掘方法分析20704条岗位信息的技能情况，探究技能密度、技能水平与技能宽度三项指标对工资收入的影响。结果表明，每单位技能密度、技能水平与技能宽度的提升分别与480元、12580元、1440元的工资收入提升有关，且在交互影响下对工资收入的边际影响产生叠加效应。鉴于此，着眼劳动者岗位技能形成的完整周期，筑牢学前教育与基础教育的技能发展“脚手架”、疏通高等教育与职业教育的技能发展双通道、创设继续教育与工作场所学习的技能发展融合域具有重要现实价值。【关键词】新质生产力；岗位技能；劳动力市场；数据挖掘；教育策略 一、引言 技能是劳动者价值创造的基础载体，是新质生产力发展的关键驱动要素。新质生产力以“劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新、关键在质优，本质是先进生产力”[1]，具有高科技、高效能、高质量特征。新质生产力发展亟须造就一批新型劳动者，劳动者岗位技能的持续更新与优化是新质生产力发展的重要保障。2024年12月，中央经济工作会议将“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”确立为2025年重点任务[2]。在国家战略布局下，劳动者岗位技能结构与新质生产力发展的适配性问题愈发重要。特别是随着新一轮科技革命与产业变革加速推进，人工智能、量子信息等前沿技术集群的突破性进展，持续重塑岗位技能需求图谱。然而，教育供给体系与产业技能需求的动态匹配机制尚未完全建立。鉴于此，本研究从新质生产力的基本特点出发，挖掘在线岗位招聘信息数据，识别并度量岗位技能对就业回报的影响效应，尝试解构新质生产力演进过程中岗位技能要素的回报机制，进而探寻教育赋能劳动者岗位技能发展的可行路径。 二、理论分析框架 从工业时代到数字时代，劳动者技能形态始终构成生产力迭代的核心介质。早在1776年，斯密(Smith)在其研究中便将劳动者技能视为经济发展的关键因素，将“社会上一切人民学到的有用才能”视为可获得回报的固定资本[3]。20世纪60年代，舒尔茨(Schultz)从宏观人力资本理论指出，人力资源内在的知识与技能作为可增值资本，是个体通过接受教育与持续学习应对非均衡状态的能力，劳动者的技能高低直接影响其收入多少[4]。在微观层面，贝克尔(Becker)认为，一切形式的物质资本或人力资本均是知识累积与存储方式[5]，并将人力资本二分为“一般”与“特殊”，前者指代劳动者对现任职业与其他职业均能适用的通用技能，其形成可借助职业教育体系、企业短期教育培训等方式，而后者的形成则需要长期工作实践，依赖于岗位特有环境[6]。已有证据表明，劳动者的技能水平与其就业机会、工资收入、职业发展等多项指标呈正相关[7]。经合组织国际成人技能评估(PIAAC)项目指出，对于全职的工龄劳动者(35-54岁)而言，当其计算技能、读写技能以及问题解决技能提升一个标准差，其工资收入分别实现18％、17％与14％增幅[8]，反映了技能作为劳动力要素的重要体现及其可观的就业回报。 相应地，在新质生产力形成与发展的动态过程中，岗位技能与就业回报的关系将随着新技术应用与生产模式更新而发生结构性变化(图1)。具体而言，新质生产力所推动的产业变革将如同“棱镜”，深度影响劳动力市场，其折射效应将重塑岗位技能与就业回报之间的动态均衡。新质生产力快速发展推动经济形态向创新驱动型深度转型，技能偏向型技术进步加速改变岗位技能与技能回报之间的关系。在此背景下，岗位技能需求呈现三维结构性跃迁，具体体现为技能数量维度上的集约化提升，技能质量维度上的阶梯式攀升，以及技能结构维度上的层次化重组，三者共同构成技能生态系统的演化动力机制。 图1新质生产力视域下岗位技能与就业回报的动态互动 就三者的交互关系而言，技能密度、技能水平与技能宽度彼此之间呈现动态互构关系。从技能要素配置效率视角审视，技能密度与技能水平分别映射技能积累的量化与质变规律。技能密度通过岗位技能要素投入强度表征技能集约程度，技能水平依托技能内隐的认知层级的垂直分布标定技能复杂程度。其中，技能密度提升为水平跃迁提供实践基础，而技能水平突破又反向提高技能密度阈值要求。在技能结构分布层面，技能水平与技能宽度呈现动态耦合关系。纵向维度上，技能水平体现认知深度的专业化精进。横向维度上，技能宽度反映知识谱系的跨界融合度，二者交互作用形成“T型能力结构”[9]，垂直领域的精深为横向拓展提供核心支撑，跨域知识有机整合又催化垂直维度的创新涌现。由此构建的立体技能矩阵将是劳动者应对技术迭代与职业转型的核心竞争力来源。 总体而言，技能密度发展加速技能水平提升进程，技能宽度拓展强化技能水平跃迁的边际收益，而技能水平的持续攀升又为技能密度与技能宽度的协同优化创造新的可能性空间。技能需求的变化本质上反映了新质生产力发展背景下技能发展从线性积累向非线性增值的深层转换。面向“高科技、高效能、高质量”的新质生产力特征，劳动者岗位技能发展需持系统策略，通过增加技能密度、提升技能水平以及拓展技能宽度，促使劳动者更高效地获取、整合与应用知识，推动技能在劳动力市场中的生产价值转化，进而为劳动者带来可观且持续的就业回报。 1.新质生产力以高技能密度为岗位生产的基础条件 从技能密度来看，更高水平的技能密度是新质生产力发展的基础条件。技能密度既衡量了劳动者对单一技能使用的频繁程度，亦是对劳动者同时或交替运用多种技能的能力与频率的衡量。新质劳动者集中于知识密集型产业中，其工作内容以脑力劳动为主，对技能熟练运用与技能多元化的要求远高于传统劳动者。因而，技能密度的增加反映了劳动者在实际工作中对技能的频繁运用与熟练掌握程度，以及综合运用多种技能的能力。技能密度的提升反映出劳动者技能水平的深化与拓宽，指向对技能掌握数量与质量的双重要求[10]。在实践中，基础技能、适应与学习能力是面对风险挑战的基本要素[11]。为此，面向技能密度发展要求，应随着劳动者工作经验积累、学习培训开展以及技术进步推动而不断稳固技能培育的数量与质量保障，以筑牢岗位技能发展基础。 2.新质生产力以高技能水平为劳动者参与的关键驱动 就技能水平而论，更高层阶的技能水平是新质生产力发展的关键驱动。新质生产力为所有能够基于技术进步之上提高单位产品科技含量与附加值的经济活动，亟须大批复合型科技人才与高素质劳动者[12]。特别是新质生产力是以创新为主要驱动力的先进生产力质态，创新是新质生产力的显著特点。新质劳动者作为熟练掌握先进技术的知识型、技能型劳动要素，其创新能力与综合素质是加快形成新质生产力的关键[13]。技能水平通常意味着劳动者在专业领域内深入掌握的能力，具备高技能水平的劳动者往往能够胜任更复杂、更高阶的工作任务，这将带来更高的就业回报[14]，且更好地享有新质生产力带来的发展机遇。技能水平的提升直接关联科技创新能力，掌握深厚专业技能的高素质技术技能人才是驱动经济转型发展、产业结构升级的关键。为此，在技能水平提升上，应深化高阶技能的培育，不断促进劳动者技能水平发展的层次跃升，增强劳动者对知识的创造、积累与应用，促进其独立思考与创新解决问题等方面技能发展。 3.新质生产力以复合型技能宽度为岗位价值的决定要素 依技能宽度来言，更具复杂融合程度的技能宽度是新质生产力发展的决定要素。新质生产力发展过程中，技能与知识密集化发展，人才需具备多维知识结构、熟练掌握新型生产工具等，特别强调多类型技术技能整合应用，这要求劳动者具备跨领域、跨学科的综合技能与跨界协作能力。技能宽度指代劳动者的技能综合化程度，决定着职业可替代风险，一般采用岗位技能属性类别数或综合能力加以衡量，人工智能技术发展正在不断推动高技术复杂度的职业技能宽度的增加[15]。复合型技能宽度意味着劳动者掌握更多种类的技能，形成了跨领域的技能组合(skillmixes)[16]。一方面，这使劳动者在面对复杂问题时能够有机融合跨学科知识与技术技能，从而催生新的创新点与增长点。另一方面，有助于劳动者在其职业生涯中持有更多选择。为此，在技能形成过程中，既要注重提升技能习得的深度与精度，亦要重视拓展技能习得的广度与灵活性[17]。 三、研究设计 综合考虑互联网招聘平台所发布招聘信息的内容质量与信息结构，本研究在智联招聘网站()抓取岗位招聘信息构建“岗位技能数据库”。该平台主要面向白领群体与知识型服务岗位的招聘需求，其发布的岗位招聘信息覆盖全国主要省市与行业，发布招聘信息的用人单位正规性在相关部门监管下得以保障。企业发布岗位招聘信息具体描述岗位所需技能，岗位招聘信息往往具有文本用语精炼规范、简便易读等特点，其能够反映用人单位对人才能力的基本需求，不同人群对岗位招聘信息理解的主观差异较小，为低成本分析劳动力市场雇佣需求与技能偏好提供了有效路径[18]。 具体而言，数据挖掘分析方法流程如图2所示。在数据清洗处理中，首先对岗位招聘数据进行筛选与补充，并据此构建岗位技能词库，将岗位招聘信息所含纳的技能词汇进行映射。在词库构建完成且映射规则确定后，在数据挖掘分析环节提取每个岗位的技能词汇，并依据每个技能词汇所属的技能水平层阶对其逐一赋分。最后，依据每个岗位所呈现出的技能密度、技能水平与技能宽度，勾勒其技能画像。 图2基于大数据挖掘的岗位技能分析策略 1.数据采集 (1)信息来源与分布 本研究收集的岗位招聘信息包括岗位名称、岗位职责描述、工作经验要求、学历水平要求、用人单位规模、所属城市、薪资水平。数据抓取以城市地理特征为划分，分别获取了包括北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、西安、成都、大连、长春、沈阳、南京、济南、青岛、杭州、苏州、宁波、重庆、郑州、长沙、福州、厦门、哈尔滨在内的全国23个主要城市的信息，抓取时间截至2024年上半年，原始数据样本为22895条岗位招聘信息。 (2)数据清洗与处理 数据清洗包括三个步骤。第一，数据信息初筛。包括剔除岗位招聘数据中的重复数据，剔除职位描述内容中无法体现具体任职资格或能力素质的招聘信息。第二，补充缺失数据。由于网页刷新速度过快或网页延时等问题，可能出现部分字段数据采集缺失，需对岗位招聘信息中包含的学历要求、工作经验要求等信息进行补充。第三，字段归类统一。如在岗位工资收入的计算上，招聘信息可能存在兼职日薪、全职月薪、全职年薪等情况。因此，统一采用岗位起薪作为岗位工资收入的计算依据，将薪资统一计算为全职月薪，再基于岗位的年薪基数将全职月薪统一计算为全职年薪。 (3)变量选取与统计 本研究使用Python软件识别岗位招聘信息中的技能词汇，以技能词汇为观测点来度量岗位要求中的技能密度、技能水平与技能宽度。技能密度指岗位描述中技能词汇出现的频率或占比，反映岗位对技能的重视程度，可通过计算每个岗位描述中技能词汇的总数或特定类型技能词汇的比例来衡量。技能水平为评估岗位所需技能的难易程度或专业深度，可结合技能等级标准分类加以衡量。结合修订版布鲁姆认知目标分层模型(Bloom'staxonomy)将技能词汇划分为“记忆、理解、应用、分析、评价、创造”六个层阶，用于区分岗位技能的复杂程度，并相应地赋予1～6分。技能宽度意在衡量岗位所需技能类型的跨度与多样性，通过测量岗位描述中不同技能分类的词汇数量与跨度加以评估。在具体统计分析中，上述变量均采取去均值化(demean)。 2.模型设定 (1)基础回归模型模型建立上，本研究采取多元回归分析方法(multipleregression)分析岗位技能密度、技能水平与技能宽度对岗位工资年收入的影响程度，研究构建基础模型如下： Yij=β0+β1Nij+β2Sij+β3Wij+Ckij+εij(1) 上述模型中，结果变量Yij表示在j城市i岗位的工资年收入，采用数据统一处理后的岗位工资年收入。β0为截距项，核心解释变量Nij表示在j城市i岗位的技能密度，采用岗位职能描述文本中所包含的技能词汇数量来衡量。核心解释变量Sij表示在j城市i岗位的技能水平，其测量方式为对岗位职能描述文本中的技能词汇得分进行汇总并取其平均值。核心解释变量Wij表示在j城市i岗位的技能宽度，以每个岗位技能词汇得分最大值与最小值的差值加以衡量。此外，岗位工资收入受到诸多因素影响，因此添加Ckij为控制变量组，控制变量主要包含岗位的工作经验要求、学历水平要求、用人单位规模以及城市地理位置。εij代表模型的随机误差项。模型中的β1、β2、β3为回归系数，分别表示不同解释变量对结果变量Yij的影响程度。通过估计模型的回归系数并检验其显著性，剖析不同技能因素对岗位工资收入的贡献程度。若回归系数显著为正，则认为该项技能因素对岗位工资收入具有正向促进作用。 (2)交互效应回归模型 为进一步剖析技能密度、技能水平与技能宽度对岗位工资收入的叠加影响，本研究构建交互效应(interactioneffect)回归模型如下： Yij=β0+β1Nij+β2Sij+β3Wij+β4Nij×Sij+β5Nij×Wij+β6Sij×Wij+β7Nij×Sij×Wij+Ckij+εij(2) 其中，结果变量Yij表示在j城市i岗位的工资年收入。Nij×Sij表示技能密度与技能水平的交互项，Nij×Wij表示技能密度与技能宽度的交互项，Sij×Wij表示技能水平与技能宽度的交互项，Nij×Sij×Wij表示技能密度、技能水平与技能宽度三者的交互项。模型中的β4、β5、β6、β7为回归系数，分别表示不同解释变量交互作用下对岗位工资收入的叠加影响。此外，Ckij为控制变量组，εij代表模型的随机误差项。 四、实证结果 1.岗位工资收入与技能要求情况 首先分别对岗位工资收入、技能密度、技能水平与技能宽度进行描述性统计，结果如表1所示。数据表明，样本中岗位工资收入的均值为7.95万元。技能密度的均值为11.21次，技能水平的均值为3.21级，而技能宽度的均值为2.97级。 不同层阶技能词汇数量与占比分布情况如下页表2所示。通过词频统计可以看出，一级至三级的中低阶技能合计占比78.2％，表明多数岗位技能要求仍停留于知识理解与实践应用层面。三级技能(应用、操作)为众数(66.1％)，显示出以应用型技能为主导的技能需求，同时也提示劳动力市场高技能密度、低技能多样性的特点。四级至六级的中高阶技能合计占比21.8％，其中四级技能(分析、反思)占比10.5％，远低于三级但高于五级与六级技能。五级技能(评价、判断)占比3.2％，六级技能(创造、发明)占比8.1％，两类高阶技能占比合计不足11.5％，反映出高阶技能需求仍存在较大增长空间。 2.岗位技能特征的相关性分析 将岗位技能密度、技能水平与技能宽度三项关键变量之间的相关性进行分析，三者之间呈现显著正相关关系(P＜0.001)，结果见图3。其一，技能水平与技能密度存在正相关关系(p=0.161，P＜0.001)。这一结果表明，随着劳动者技能水平的提升，其使用技能的频率也会相应增加。技能水平的提升意味着劳动者对技能的掌握更加熟练与深入，从而更加频繁运用技能解决问题。同时，技能水平的提升也可能伴随着工作任务的升级与复杂化，需要劳动者更频繁使用技能以胜任更复杂的工作任务。其二，技能水平与技能宽度呈正相关(p=0.310，P＜0.001)。这意味着劳动者的技能水平越高，其掌握的技能种类也往往越多。这可能是因为高技能水平的劳动者通常具备更强的学习能力与适应能力，能够快速掌握或更新技能与知识。同时，此类劳动者可能面临更为复杂的工作任务，需不断拓展其技能边界以适应变化。其三，岗位技能密度与技能宽度显著正相关(p=0.639，P＜0.001)。这表明劳动者使用技能的频率越高，其掌握的技能种类也越多。一种潜在解释可能在于，频繁使用技能的工作岗位通常也要求劳动者具备多元技能，以应对复合型工作任务与多样化生产场景。 图3技能密度、技能水平与技能宽度互为正相关 3.岗位技能回报的多元回归分析 (1)基础回归模型结果 下页表3中第(1)列的基础模型分析结果呈现了工资收入受到岗位技能密度、技能水平与技能宽度的影响程度。在基础回归模型中，考虑并控制了工作经验要求、学历水平要求、用人单位规模、城市地理特征等控制变量。结果表明，岗位技能密度、技能水平与技能宽度对岗位工资收入具有显著正向影响(P＜0.05)。技能密度每提升一个单位，工资收入相应增加0.048万元(P＜0.05)；技能水平每提升一个单位，工资收入相应增加1.258万元(P＜0.05)；技能宽度每提升一个单位，工资收入相应增加0.144万元(P＜0.05)。若将上述系数换算为每标准差效应值，则分别对应0.288万元，0.516万元与0.233万元，也就是说每标准差技能水平的提升所对应的工资收入变化实际约为同等程度的技能密度与技能宽度提升的两倍。 (2)交互效应回归模型结果 表3中第(2)列的交互模型分析结果呈现了技能密度、技能水平与技能宽度交互作用下对岗位工资收入的叠加影响。结果表明，在考虑交互效应后，技能密度、技能水平与技能宽度的主要效应依旧显著(P＜0.05)，且其两两、三者交互效应显著(P＜0.05)。换言之，随着技能密度、技能水平与技能宽度的变化，其对工资收入的影响也分别随之改变。一方面，技能密度、技能水平与技能宽度的两两交互效应均显著，这意味着随着技能密度的提升，每单位技能水平对工资收入的影响将放大0.041万元(P＜0.05)、每单位技能宽度对工资收入的影响将放大0.196万元(P＜0.05)，且反之亦然。与此同时，伴随技能水平的提升，每单位技能宽度对工资收入的影响将放大0.010万元(P＜0.05)，且反之亦然。另一方面，技能密度、技能水平与技能宽度的三者交互效应显著(P＜0.05)，这表明若三个关键解释变量中有任意两者同时提升，那么将带来额外0.023万元(P＜0.05)的叠加效应。 五、研究结论与讨论 立足新质生产力发展的宏观背景，聚焦劳动力市场岗位技能现实需求，本研究采集全国23个城市两万多个在线岗位招聘信息数据，结合修订版布鲁姆认知目标分层模型考察不同层阶技能情况，度量技能密度、技能水平与技能宽度三项关键因素，探究岗位技能对就业回报的影响，得出以下结论。 1.岗位技能要求呈“橄榄状”结构 一方面，中阶技能需求仍然为劳动力市场技能需求主体。样本中，三级技能(应用、操作)以66.1％的占比仍形成技能需求的“金字塔基”。这可能是技术替代边界与人类比较优势的动态博弈结果。奥特(Autor)在其“技术与技能互补性”理论分析中指出，将特定职业技能与读写、算术、适应性、问题解决与常识等基础中等技能水平相结合的中等技能工作(middle-skilljobs)将在未来几十年中继续存在[19]。大多数中等技能工作将结合常规与非常规工作任务，人际互动、灵活适应性及问题解决能力是人所具有的相对优势。三级技能词汇的绝对占比，体现出需要“中等复杂认知+具体领域知识”的混合型岗位任务仍占多数，“应用(实施)”类技能仍是用人主体的基础性岗位技能要求。此外，四级技能(分析、反思)占比10.5％，远低于三级但高于五级与六级技能，揭示新质生产力发展对系统性问题解决能力的需求较高，但尚未形成规模。 另一方面，虽然高阶技能需求占比较中阶技能少，但潜在增长空间不容忽视。虽然五级技能(评价、判断)占比3.2％，六级技能(创造、发明)占比8.1％，两类技能占比合计不足11.5％，但中高阶技能需求整体增长空间明显，岗位对跨领域知识整合，例如“创造-分析-评价”协同的技能需求受限，提示高阶技能组合存在缺口。特别是在当前数智技术应用扩散阶段，驱动新质生产力发展的原始创新需求尚在形成，创新思维与技能的需求仍处在蓄势阶段。 2.岗位技能情况对工资收入影响显著 从基础模型结果来看，岗位技能密度、技能水平与技能宽度对就业回报均具有显著正向影响。这表现为更高的技能密度与技能水平、更具复杂融合程度的技能宽度，将为劳动者带来更为可观的物质回报。简言之，岗位技能要求越高，其工资收入预期越高，而这样的关系在技能水平的提升上为同等程度的技能密度与技能宽度提升的两倍。这一结果与人力资本理论以及技能溢价理论相契合，表明技能是决定劳动者工资收入的关键因素。值得注意的是，本研究在控制工作经验要求、学历水平要求、用人单位规模、城市地理特征等变量的基础上，依然发现岗位技能情况对工资收入具有显著影响，这进一步突显技能要素的经济价值。 在国家大力发展新质生产力的背景下，知识密集型与技术密集型产业发展趋势更加强劲，未来的岗位要求将更趋向复杂与高阶技能，这要求劳动者具有更高水平的创新思维、复杂问题解决能力、决策能力等。与此同时，新质生产力的发展也必定对劳动者所具备的技能提出更高要求。长远地看，新质生产力发展将不仅要求劳动者在某一特定领域具备精深专业技能，还要求其能够在不同领域之间灵活转换与应用技能。随着生产方式创新和产业链愈加复杂化，劳动力市场对多元化与跨领域能力的需求持续增长，更多跨学科融合、复合型岗位的涌现使得具有多种技能的劳动者更具市场竞争力。 3.岗位技能特征具有同向性与叠加性 从交互模型结果来看，技能密度、技能水平与技能宽度对就业回报的显著增益效应具有同向性与叠加性。这表现为技能密度、技能水平与技能宽度三者中任意两者的提升，将为劳动者带来额外的物质回报。 一方面，技能密度、技能水平与技能宽度的两两互补强化技能组合的工资收益。这可能是受到技能的同向互补效应的影响。技能密度的增强为技能水平提升与技能宽度拓展搭建基石，技能宽度的延伸为技能密度与技能水平提升开拓边界，而技能水平的提升又为技能密度与技能宽度抬升新能级。实践中，技术创新与技术落地转化等环节往往需要技能密度、技能水平与技能宽度的多维匹配，形成密集实践经验、更高专业水平、广泛知识技能的潜在融合。 另一方面，技能密度、技能水平与技能宽度的三者协同优化技能组合回报。这种交互叠加效应正受到技术与产业变革的深刻影响。特别是在当前的数字经济发展中，生产主体价值创造越来越依赖复杂问题的系统化解决，这使得具有多维技能协同的个体成为关键价值节点。技能密度、技能水平和技能宽度三者协同提升反映了劳动者在技能使用、深度能力和跨领域灵活性上的综合优势。当三种技能要素同步提升时，劳动者能够在更高层次和更广泛的工作环境中创造价值，适应多变的工作任务并推动创新。为此，应注重技能密度、技能水平与技能宽度之间的动态互促关系，最大化发挥其对劳动者灵活适应性、创新能力与职业发展的积极影响。 六、劳动者技能的教育提升策略 在教育与新质生产力的双向互动关系上，亟须发挥教育对新质生产力人才支撑的作用，培育适应新质生产力发展的人才队伍。2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》指出，到2035年，“高质量教育体系全面建成，基础教育普及水平和质量稳居世界前列，学习型社会全面形成，人民群众教育满意度显著跃升，教育服务国家战略能力显著跃升，教育现代化总体实现”[20]。从教育经济视角来看，教育旨在“促进人的技能的实质性发展”[21]。技能形成既是一种人力资本投资选择，亦是个体进行有意义社会参与的努力。技能供给主体包括学校、企业与社会培训机构等，不同主体之间的关系将直接影响技能形成效果[22]。新质生产力快速发展背景下，立足全面推进教育科技人才一体统筹发展要求，教育系统需深入联动科技、人才系统协同推动全人生周期型技能培育，通过深化教育综合改革，推动全民技能水平及高技能人才比例提升，驱动人口技能质量与规模的双重跃升，为创新型经济发展提供可持续智力支撑。 1.筑牢学前教育与基础教育的技能发展“脚手架” 优质的学前教育与基础教育是技能培育的根基所在。就学前教育而言，有组织、高质量的学前教育将帮助儿童发展认知技能、社交与情感技能等，对其成年后的学业表现、工资收入与幸福感产生持久影响[23-24]。为此，应多举措并行释放学前教育高质量供给对技能形成的基础支撑潜力。一方面，重视学前教育的结构质量，增强基础设施建设、组织与资金支持、课程资源供给等基础保障。另一方面，聚焦学前教育的过程质量，包括支持儿童与家庭、社会与其所处实际环境的互动关系。学前教育教师在儿童识字和算术技能、社交与情感技能发展中起到核心作用，教师与儿童的互动质量与教师所获得的专业发展支持高度相关[25]。为此，需重点加强学前教育工作者的类型化发展与可持续教育培训。 基础教育阶段作为学生基础知识习得、核心技能培育的关键时期，需注重发展学生核心素养，培养学生的思考力、判断力、问题解决能力与韧性等关键能力与必备品格。在实践中，应积极融合数字技术手段，依托大中小一体化技能发展布局，以协同育人机制促进技能培养在多学段的有效衔接。例如，依托拔尖创新人才大中小一体化贯通培养项目，积极与高校、企业等主体协同联动，统筹协调与拓展基础教育资源，在基础教育阶段嵌入不同层级技能的弹性培养类课程与活动，重点关注学生全面素养发展与跨领域知识迁移能力，进一步推动基础教育阶段的高质量教育教学。 2.疏通高等教育与职业教育的技能发展双通道 高等教育是促进知识创新、科技创新的主阵地，职业教育是促进实践创新、生产创新的主战场，二者共同构成劳动者技能发展的双重通道。科技革命与产业变革新趋势下，亟须多路径释放高等教育与职业教育对新质生产力发展的人才支撑价值[26]。 一方面，创新作为新质生产力发展的第一动力，其有赖于高质量的高等教育发展以实现持续的知识更新与技术进步[27]。高等教育是新质生产力发展的人才供给关键主体[28]。我国拥有全球最大规模的高等教育体系，亟须立足新质生产力发展需求，联合行业企业等相关主体，优化人才技能密度、技能水平与技能宽度发展的供需匹配机制。具体而言，一是推动构建高校、科研院所、行业企业技能需求动态监测联盟，破解技能培育滞后于技术迭代的“时差困境”，为技能供给侧改革提供循证支持。实践中可结合数字技术优势，设立未来技能研究中心等平台，基于岗位招聘大数据等实时捕捉技能层阶在密度、水平与技能宽度上的演变趋势[29]，形成专业设置分级预警机制，协助高校动态调整学科专业布局。二是分类试点“技能组合包”培养模式，破除单一学科支撑的“技能孤岛”。着眼于跨界视野、综合能力与创新思维等素养培育，针对岗位技能水平与技能宽度要求，设计交叉学科与跨专业课程群、联合行业企业开展人才培养专项计划、细化拔尖创新人才大中小学一体化贯通培养机制等，促进技能形成的横向拓展与纵向贯通，助力复合型技能结构人才培养。三是积极推动构建以能力增值为导向的高等教育质量评价机制，需更加重视学生的语言表达能力、分析能力、领导力以及数字技能[30]。此外，“大科学”时代的到来愈发强调科研活动的组织化特征，实践中需重点以有组织科研促进高水平创新