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1.指标体系
拥有引领学科或产业发展、甚至得到世界级奖项认可的校友，是对一所大学人才培养水平最直接的肯定；在全球化背景下，各国学子的择校范围扩大到全球，吸引国际学生的能力也可以代表高校的人才培养水平；博士研究生是一所高校培养的重要人才。基于相关研究与实践经验，结合构建人才培养评价指标的现实需求，本章选取“国际知名校友”“国际学生比例”“博士研究生比例”构建人才培养评价指标体系，对国内外一流大学在人才培养方面的特点进行国际比较。其中，国际知名校友指标通过一流大学培养出的高被引科学家、诺贝尔奖获得者、五百强企业高管3个二级指标合成，如表3-1所示。
表3-1 人才培养指数的指标设计
2.样本选取
如表3-2所示，国际组样本共选取了20所源自2019年ARWU排名前100名的大学：其中10所源自ARWU排名前25名的大学，设为世界顶尖大学组；另外10所源自ARWU排名第76—100名的大学，设为世界一流大学组。
如表3-3所示，国内组样本共选取了36所，进入我国“双一流”建设名单的高校：其中8所源自进入ARWU排名前150名的“双一流”建设高校，包括清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学和中国科学技术大学等，设为国内A组；另外28所源自ARWU排名150之后的“双一流”建设高校，设为国内B组。
表3-2 人才培养指数的国际组样本
表3-3 人才培养指数的国内组样本
受到时间与数据可获得性的限制，本章的中外一流大学样本选取未能实现覆盖全样本，有可能会对研究结果产生影响。不过，研究通过分类取样选取了四个大学样本组，尽可能反映不同类别的一流大学人才培养在学科分布与指标表现上的差异。
3.数据搜集
（1）国际著名校友
指标界定 ：国际著名校友指标由全球高被引科学家、诺贝尔奖得主及世界500强企业高管三个维度构成。①全球高被引科学家是指来自世界各地的自然科学和社会科学领域的论文被引次数位于同一学科前1%的研究人员。“全球高被引科学家”是统计从一所大学毕业的校友中入选全球高被引科学家的人数。②“诺贝尔奖得主”是统计从一所大学毕业的校友中获得的诺贝尔奖的人数，包括诺贝尔物理学奖、化学奖、医学奖与经济学奖，不含文学奖与和平奖。③“500强企业高管”是统计一所大学毕业的校友中在世界排名前500企业中担任高管的人数。
数据收集
：①高被引科学家的原始数据来自科睿唯安公司2019年11月发布的高被引科学家名单（2019 HCR List）
，共计6008名高被引科学家，其中3517人入选21个自然科学和社会科学领域的高被引科学家，2491人入选跨学科领域的高被引科学家。当高被引科学家同时归属两个学科时，计1人次。根据名单通过检索履历获得其教育信息，进而对其获得本科、硕士、博士学位的大学名称进行汇总。如果高被引科学家的多个学位在同一所大学获得，作为该大学的校友计入1人次；如果多个学位在不同大学获得，每所大学各计入1人次。②诺贝尔奖得主的原始数据来自诺贝尔奖官方网站公布的2001～2019年的获奖人名单
。本研究根据名单通过检索履历获得其教育信息，进而对其获得本科、硕士、博士学位的大学名称进行汇总。如果诺贝尔奖获得者在一所大学获得多个学位，作为该大学的校友计入1人次；如果在不同大学获得多个学位，每所获得过学位的大学各计入1人次。③500强企业高管的原始数据来自BvD-Orbis全球企业数据库（简称Orbis数据库）
。该数据库包含了全球超过3亿家企业的管理层、评级报告、原始财务报表等行业信息。本研究首先从数据库中筛选出2018财年营业收入（Operating Revenue）排名全球前500的企业，然后导出上述企业高管的教育信息。如果500强企业高管在一所大学获得多个学位，作为该大学的校友计入1人次；如果在不同大学获得多个学位，每所获得过学位的大学各计入1人次。
（2）国际学生比例
指标界定 ：“国际学生比例”是统计2018年样本大学中国际学生人数占在校生总人数的比例。国际学生在非国籍所在国接受教育，通常包括学历教育与非学历教育两类，本研究仅计入学历教育的国际学生人数。在校生总人数包括本科、研究生不同学历的学生。
数据搜集
：国内数据中的国际学生人数源自2018年《来华留学生简明统计2018》中的高校留学生中的学历生人数；在校生总人数通过国内样本大学官网公布的年度报告收集。国外数据中的国际学生人数与在校生总人数通过各个国家的高等教育数据库、政府网站统计数据以及大学官网收集。其中，美国样本大学的数据来自IPEDS数据库
、英国数据来自HESA数据库
、澳大利亚数据来自澳大利亚教育部官网
，其他国家样本大学的数据来自各个大学官网。鉴于不同国家、不同机构（大学之间、大学与政府之间）的统计数据截止时间存在差异，当指定年份的数据缺失时，优先采用相邻年份的数据。
（3）博士研究生比例
指标界定 ：“博士研究生比例”是统计2018年样本大学毕业的博士生人数占本科、硕士和博士全体毕业生人数的比例，或授予的博士学位数占授予的本科、硕士和博士学位总数的比例。
数据搜集
：国内数据来自样本大学公布的2018届毕业生就业质量年度报告，通过各校就业指导服务中心或者就业信息网检索下载。国外数据来自各个国家的高等教育数据库、政府网站统计数据，以及大学官网。其中，美国样本大学的数据来自IPEDS数据库
、英国数据来自HESA数据库
、澳大利亚数据来自澳大利亚教育部官网
，其他国家样本大学的数据来自各个大学官网。鉴于不同国家、不同机构（大学之间、大学与政府之间）的统计数据截止时间存在差异，当指定年份的数据缺失时，优先采用相邻年份的数据。
4.人才培养指数算法
首先，对所有原始值进行统计处理，改善原始数值分布；其次，分别计算出世界一流大学组在各个指标上的平均值作为参照，设为1分；再通过计算单一大学的单一指标值与世界一流大学组在相同指标上的平均值的比值，得到该校在该指标上的得分。
对三个指标得分赋予同等权重，进行简单加权，得到人才培养指数，计算公式如下：
I T ：大学人才培养指数， I 1 ：“国际知名校友”指标； I 2 ：“国际学生”指标； I 3 ：“博士研究生”指标。
1.样本选取
首先，本章选取美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University），作为分析交叉学科人才培养的案例。卡内基梅隆大学是美国新常春藤盟校之一，其校董事会主席詹姆斯·罗哈尔（James Rohr）在2050战略计划中强调科技与人文的交融是卡内基梅隆大学保持全球领先的关键所在。经过多年的发展，卡内基梅隆大学在人才培养方面培养了独特的交叉学科文化。其次，本章选取新加坡国立大学作为分析创业人才培养的案例。新加坡国立大学是新加坡首屈一指的国际顶尖高校，2000年施春风院士担任NUS的校长后，响应新加坡发展“知识经济”的号召，通过知识传授、创造和应用的相互联系，将NUS打造成具备全球竞争力的“知识企业”。NUS的教育和研究活动凸显创业视角，发展出一套完整的创业教育生态系统，向社会输出了若干创业型人才。另外，本章选取北京大学作为分析拔尖人才培养的案例。北京大学走在国内人才培养模式改革探索的前列，元培学院即是北大对拔尖创新人才培养模式改革的重要探索。
2.分析框架
本章对案例的分析主要从交叉学科人才培养、创业人才培养与拔尖人才培养三个方面进行分析，不同学校的案例分析各有侧重。美国卡内基梅隆大学侧重对学院内部和多学院共建的交叉学科人才培养进行分析，新加坡国立大学侧重对创新人才培养的组织制度与海外课程进行分析，北京大学侧重对拔尖型人才培养的课程设计与师资队伍建设进行分析。