創新驅動戰略視角下創新型技術人才勝任力模型研究

孫麗璐，馬 鑫，董 森

(重慶理工大學 a.管理學院； b.經濟金融學院， 重慶 400054)

《國家創新驅動發展戰略綱要》(以下簡稱“綱要”)提出的 “三步走”戰略目標的第一步，就是我國在2020年進入創新型國家行列，基本建成中國特色國家創新體系。創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，處于國家發展全局核心位置，其關鍵在于創新型人才的數量和質量?？萍疾堪l布《“十三五”國家科技人才發展規劃》以指導各地區人才戰略。諸多地區提出人才新政措施，積極運用區域優勢吸納人才，側面反映出人才競爭的激烈程度。目前，國家推進創新發展、技術進步，需要對創新驅動發展戰略實施的人才隊伍建設[1]，以及創新型技術人才的引進、培養和管理等問題進行深入研究。創新型技術人才，主要指具備高度專業性、高知識含量，并且善用創新性思維取得創新成果的人才[2-3]。當前，針對創新型技術人才的識別和評價的研究尚停留在定性階段，缺乏科學有效的識別評價指標體系[4]，該問題制約著創新型技術人才的引進、培養和管理，導致創新型技術人才培養體系滯后[5]、現行人才評價程序及指標體系未能體現創新驅動導向[1]等問題。而勝任力模型不僅能測量和評價員工表層特征，還能評價員工隱性特征，被企業、政府機構、高校等各個領域認可及應用[6]?；诓煌嵌群头椒ǎ瑖鴥韧鈱W者構建了不同類型的勝任力模型，應用在多種職業評價體系和人才培養體系中[7-8]，如高校教師[9]、服務于精準扶貧的科技特派員[10]、工程碩士[11]、大數據情報人員[12]等。運用勝任力模型構建創新型人才評價指標體系，學界已有一定研究[13-15]，然而當前已有的技術人才勝任力模型尚有不足之處，主要包括兩方面：一是在創新驅動戰略實施的背景下，傳統的技術人才勝任力模型更多側重于能力、技術等指標而忽視創新精神、創新思維等要素的潛在作用；二是已有研究成果聚焦從事基礎科學研究的創新型人才，較少針對企事業單位的應用型技術性創新人才，缺乏足夠的企業樣本，導致已有創新型人才勝任力模型較少運用到泛化的人才選擇和培養制度設計中。因此，為滿足創新驅動戰略和人才制度建設的需要，本研究以勝任力理論為基礎，通過數據抓取、文獻梳理、問卷調查與數據分析等方法，構建創新型技術人才勝任力模型，以期建立符合創新導向的技術人才評價體系，為企業、地區乃至國家建設推動創新驅動發展戰略實施的科技人才隊伍提供幫助。

一、研究基礎

對于“創新型人才”的定義，學界尚未統一。有學者認為創新型人才是具有獨創能力，能提出問題、解決問題和創造事業新局面的人才[16]。萬超認為創新型人才是以創新意識、創新思維、創新精神為基礎，以創新能力與知識為保證，以創新成果為標志的人才[17]。任飏則從實踐角度研究，認為創新型人才具有發現問題、發揮自身優勢的能力，以及具有在實踐中綜合利用、不斷超越，從而解決問題并取得創新成果的能力[3]。而技術型人才則是從事技術的應用與運用(現場實施)，依靠理論技術和智力技能實施設計、規劃和決策并轉化成產品的人才[18]。結合學者觀點，本研究將創新型技術人才界定為：是掌握科學技術，在企業從事生產研發、設計應用等工作，能夠進行新產品或新工藝的開發或優化的創新研究，擁有創新意識、創新精神、創新能力，勇于突破且能解決問題的人才。

勝任力是個體成功執行工作內容、完成目標而具有的能力集合，由兩部分組成：一部分是易測度的基準性部分，可通過教育、培訓來發展的基本知識和技能；另一部分是難測度的鑒別性部分，短時間內不易識別[19]。麥克利蘭最早提出勝任力的概念并推動勝任力實證研究[20]。相關研究依據勝任力理論框架，為多種職業評價體系和人才培養體系提供了理論支撐。在針對創新型人才勝任力構成要素的研究中，學者從人格與能力兩方面建立多維度綜合體系：羅凌等建立了包括知識水平、工程能力、外語能力、創新精神、創新能力和創新人格6個維度的創新型人才勝任力模型，指導人才培養[15]；魏江茹等建立了包括人際互動、專業技能、創新特質、心理特質4個維度的勝任力素質模型，為創新型人才的選拔和培養提供參考[21]?？梢钥吹?，已有相關研究多采用單一研究方法進行測量，研究結果多為能力和人格體系，與組織的招募和激勵、區域性人才引進依據等人才政策聯系甚少。因此，本研究擬在文獻歸納和因素分析的基礎上，運用數據抓取和詞云歸納方法，構建創新型技術人才勝任力因素模型，從數據挖掘視角驗證和拓展勝任力理論體系，并從實踐上為創新型技術人才的引進、培養和評價提供科學參考和操作依據。

二、實證研究

(一)研究方法

研究采用文獻梳理、數據抓取、詞云歸納和問卷調查法等方法。通過梳理評述國內外學者對創新型技術人才的相關研究，同時對42家招聘網站和22家求職BBS的技術類人才招聘要求進行數據抓取，得到14 622份技術類招聘信息，將純文本招聘簡章進行結構化處理，排除招聘企業、招聘人數、職位層次等招聘內容后，對任職資格進行自然語言處理。篩選標準包括4類限定項：全職、有技術工作經驗、某種能力以及大專學歷以上。對詞條的職位自動分類和專業分類，以出現頻數最高的詞條進行抓取，將詞條制作為詞云，形成調查問卷的調查項目。

為了聚焦于創新驅動戰略背景下的創新前沿領域，本研究根據《2019年度跨境投資趨勢報告》，將研究范圍聚焦于與經濟轉型密切相關、產業革新迅速的以下六大行業：醫療健康、教育科技、消費領域、地產科技、金融科技、企業級服務。在創新驅動戰略導向下劃定數據收集群體的職類范圍：醫療健康領域(生物信息、基因檢測、運營經理、投資經理、深度學習研究員、藥品研發、臨床注冊)，教育科技領域(學科運營、社群運營、流量策劃運營、體驗中心運營)，消費領域(用戶運營、新媒體運營、運營經理、投資經理/VP/MD、戰略投資)，地產科技領域(新媒體運營、智慧服務、Java/IOS/Android開發工程師、測試工程師)，金融科技領域(云計算工程師、應用架構師、系統架構師、網絡架構師、產品創新分析師、規則管理)，企業服務領域(新媒體運營、運營經理、投資經理/VP/MD、戰略投資)。本研究以此作為被試群體數據收集的職類范圍。

在此基礎上，將文獻歸納得到的創新型技術人才的特質與數據抓取獲得的詞條進行釋義和歸納，形成創新型技術人才勝任力條目的初始問卷。問卷采用五點量表法，中值為3。設置了62項勝任力條目構成題項，另加兩道測謊題，共計64個題項，每個條目包含“非常不重要”“比較不重要”“重要”“比較重要”“非常重要”共5個選項。初始問卷的施測方面，利用線上平臺對深圳前海地區、武漢光谷地區和重慶光電園從事技術研發和項目孵化的65名相關人員施測，對題項與總分進行相關分析，分析結果見后文問卷項目分析部分。最終刪除相關性未達到顯著的11個題項，刪除題項含義存在交疊的15個題項和測謊題2道之后，剩下的36個題項構成正式問卷。

(二)研究對象

本問卷以創新型技術人才為研究對象，被試群體要求屬于上述六大行業創新技術職類范圍，由于不同行業職位設置種類過多，后續分析中依據崗位類別重新劃分為生產類、研發類、管理類、教育類、服務類及其他共6類。主要通過電子問卷的方式進行調查，包括基本信息采集和主觀性問題兩部分。被試的創新型技術人才主要來自北京、上海、杭州、武漢和重慶，被試群體構成見表1。共發放213份問卷，除去問題回答不完整者和不符合研究要求者，剩余有效問卷數196份，有效率92%。問卷的最終總體分析采用的有效問卷共196份。

表1 被試群體構成

(三)統計分析工具

運用SPSS 23.0軟件對數據進行分析和處理。

三、結果分析

(一)問卷項目分析

將問卷總分在后40%的作為低分組設為變量1，問卷總分在前40%的作為高分組設為變量2，然后對高、低分組的題項進行獨立樣本T檢驗，刪除相關性未達到顯著的11個題項，并刪去題項含義存在交疊的15個題項和測謊題2道。剩余保留項目得分與問卷的相關性都在0.3～0.7，且題項的決斷值(CR值)顯著(見表2)，表明題項的鑒別力良好。

表2 問卷項目分析結果

該問卷的Cronbachα值為0.894，量表信度理想。進一步地，對題項進行探索性因素分析，KMO統計量為0.708，基本滿足要求，適合做因子分析， Bartlett 的球形度檢驗的近似卡方值為1 663，自由度為630，相伴概率值P=0.000<0.001也說明數據適合做因子分析(表3)。

表3 KMO和Bartlett 檢驗

運用主成分分析法得出因素成分所解釋的總方差表(表4)。當達到第5主成分時，包含題項可解釋總變異的48.79%，結果較為理想，有著較好的結構效度。也可從因子碎石圖(圖1)中驗證5個因子的解釋度，可以直觀地看出折線從第6點開始逐步平緩，即第6個因子處為拐點，故提取因子數為5個。

表4 因素成分解釋的總方差

圖1 碎石圖

通過主成分分析法以及旋轉矩陣成分矩陣的結果，結合問卷對應主觀題項進行命名，結論如下：第1、2、4、5、6、35題為第一個維度，命名為創新基礎，部分題目在計分時采用反向計分；第3、7、8、9、10、11、12題為第二個維度，命名為創新能力；第14、15、16、18、19、21、33、36題劃分為第三個維度，命名為創新思維；第13、20、22、23、24、27、34題為第四個維度，命名為創新意識；第17、25、26、28、29、30、31、32題為第五個維度，命名為創新人格。

表5 創新型技術人才勝任力模型因素分析

題項因素負荷三、創新思維14遇到問題我能獨立思考出對策0.85915相比他人,我能觀察到很細致的問題0.81316我會有條理的和他人表達自己的想法思路0.75618我喜歡幻想天馬行空的事情0.72319在討論時,我經常提出新的思路0.71421靈感一閃而逝,而我善于抓住0.67433我認為世間萬物都是不斷變化的0.64536我會以市場的發展變化作為自己工作的行動指南0.633四、創新意識13我認為研究事物背后的原理比較重要0.60120我經常問“為什么”,并努力尋找答案0.59022我對未知的知識充滿渴望0.89723我擁有敏銳的感知力0.84724我喜歡嘗試別人沒有做過的事情0.72527我認為新觀念、新形勢比以往經驗更有用0.69834我熱愛探索,對未知領域充滿熱情0.664

五、創新人格17我很少固執己見,樂于采納別人的看法0.86525在經歷很多次失敗后我也不會放棄0.78226當工作出現問題,我會懷疑自己是否能夠勝任0.75628我認為能承受工作上的壓力0.69329在工作中和上下級溝通不存在太大困難0.68230工作任務沒有完成,我會主動承擔責任0.52131遇到分歧,我常常堅持自己的看法-0.56232當我與上級意見不同時,我會發表自己的看法-0.525

(二)創新型技術人才勝任力特征分析

1.總體特征

對研究樣本在5個維度上的勝任力得分進行描述統計如表6所示：創新型技術人才勝任力在5個維度的得分處于中間水平，總體均值得分3.56。其中：創新基礎得分3.39，創新能力3.52，創新思維3.66，創新意識3.59，創新人格3.56。整體表現為思維>意識>人格>能力>基礎，即與創新能力和專業知識基礎相比，創新思維、邏輯辯證思維、創新精神和創新意識方面表現更好。

表6 創新型技術人才勝任力總體表現

2.創新型技術人才勝任力年齡差異

創新型技術人才在創新人格和創新能力不同年齡層面存在差異，以單因素方差分析和鄧尼特T3多重比較發現(表7)，創新能力方面，20～30歲和31～40歲有顯著差異(p=0.001)，50歲以上和20～30歲有差異(p=0.034)，其余年齡段之間則沒有顯著差異性。在創新人格中，50歲以上和20～30歲有顯著差異(p=0.001)、50歲以上和31～40歲有顯著差異(p=0.012)、50歲以上和41～50歲(p=0.005)有顯著差異，其余年齡段之間則沒有顯著差異性。此外，5個維度的創新型技術人才勝任力隨著年齡增長呈下降趨勢，20～30歲得分在各維度最高?？梢钥吹?，創新人格和創新能力的年齡差異可能與個體身心發展階段有關。20～30歲為創新型技術人才創新能力的高峰期，具備最前沿的相關領域知識、身體素質較好，可以投入大量時間與精力進行創新創造活動；31～40歲的創新型技術人才則處于職業生涯高峰期，將工作技能與經驗進行融合，而個體的思維慣性和學習能力差異，容易導致此年齡段出現創新思維和行動的群體分化，比如某些技術人才解決工作問題時多依靠于知識經驗，而學習新事物的速度有所下降；41～50歲的創新型技術人才從職業發展角度看，大多面臨從技術專家到技術管理角色的轉型，以團隊形式進行技術創新和社會服務；50歲以上的創新型技術人才處于職業生涯后期，對于創新型技術的探索與追求會呈現出更大的差異化特征。

3.創新型技術人才勝任力的文化程度差異

如表8所示，文化程度變量在創新基礎、創新意識、創新人格上均不存在顯著差異，但在創新能力和創新思維上存在顯著差異，采用鄧尼特T3方法對創新能力和創新思維進行了多重比較檢驗。在創新能力上，發現5個水平兩兩間均大于0.05，無顯著差異。在創新思維上，發現5個水平兩兩間均大于0.05，也無顯著差異。因此，不同文化程度的創新型技術人才勝任力總體表現上無顯著差異。在創新基礎中，碩士得分最高，其他得分最低；在創新能力中，博士得分最高，大專得分最低；在創新思維中，碩士得分最高，其他得分最低；在創新意識中，碩士得分最高，其他得分最低；在創新人格中，其他得分最高，博士得分最低。整體上，碩士、博士占據5個維度的高分區，其他類占據低分區。可以看到，創新型技術人才是綜合素質人才，除了外顯的創新基礎、創新能力需要扎實的專業基礎與知識體系，高學歷的創新型技術人才具備更加優質的專業知識與學習能力、記憶能力、觀察能力、實踐能力、辨別能力，而內在的創新思維和創新意識、創新人格不受學歷影響。

表8 創新型技術人才勝任力學歷差異

4.創新型技術人才勝任力的崗位差異

從表9可以看出，崗位性質變量在創新基礎、創新能力、創新思維、創新意識、創新人格上均不存在差異性。在創新基礎中，教育類得分最高，其他類得分最低；在創新能力中，研發類得分最高，生產類得分最低；在創新思維中，研發類得分最高，其他類得分最低；在創新意識中，研發類得分最高，服務類得分最低，在創新人格中，研發類得分最高，其他類得分最低。研發類崗位在5項勝任力中有3項得分最高，其他類崗位整體得分較低。本研究認為，研發類崗位對于技術水平和創新素質要求更高，特別是創新能力和創新思維方面，是個體完成創新產品、創新工藝研發的重要前提；教育類崗位則強調專業理論和交叉融合的學科基礎知識；生產類、服務類崗位則需要實踐性技術知識和實踐經驗。

表9 創新型技術人才勝任力崗位差異

四、對策建議

本研究通過數據抓取、詞云歸納和因素分析等方法，構建了創新型技術人才勝任力模型，模型包括創新基礎、創新能力、創新思維、創新意識和創新人格5個維度，這也是區分其他人才的重要鑒別指標。為提高創新型技術人才勝任力，同時為相關人才引進、培養和評價提供理論參考和實踐操作依據，本文提出以下建議：

從個體角度看，20～30歲處于職業發展早期，是創新能力發展的巔峰時期。因此，在學習階段，個體應在學習理論知識之余，參加科技創新項目和實踐活動，培養獨立思考、分析和解決問題的能力；在職業生涯早期，將理論和工作實際結合，通過團隊合作進行積極思考和創新活動，在創造和工作實踐中提升操作技能，并樂于在實踐中實現創新成果轉化；而在職業生涯發展中期，個體創新能力在社會實踐過程中已達到最佳狀態，此時，可以通過不斷學習，特別是跨學科知識的學習，以及管理能力的提升，以搭建團隊和組建平臺方式進行資源整合，實現創新的社會價值最大化。

對于高校而言，應突出創新創業教育的實踐導向，實現理論學習與社會實踐的深度融合。高校作為創新型人才孵化器，與產業和創新鏈建立緊密對接的專業集群，持續有效地輸出具備創新型人才勝任力的畢業生，是更好服務地方經濟社會、實現產學研協調發展的根本前提；高校作為區域和行業發展智庫，在教學培養體系中強調創新成果向應用轉化，為推進創新驅動發展戰略提供行業核心技術支撐。在具體實踐中，高校應調整人才培養方案，革新教學體系，開展區域間高校學分互認、課程互通、企業戰略合作、人才交流等多渠道的合作模式，為企業和社會培養具備創新基礎、創新能力、創新思維、創新意識和創新人格的創新型技術人才。

從社會環境看，當前，區域性技術創新水平存在馬太效應，即強者愈強的現象，這體現在人才具有向經濟發達、區域創新能力較強的地區流動趨向，若僅依靠市場調節，將導致人才結構不平衡：較發達地區形成創新型技術人才集聚效應，經濟水平偏低或交通不發達地區則出現人才流失。因此，地方政府需積極革新人才政策，堅持短期以引才為主，長期以育才為重，加強青少年群體在科技和人文方面的科普教育，促進本土創新型技術人才培養，多渠道滿足創新型技術人才生活需求和家庭生活保障，使其能扎根本土，實現研究能力提升和職業價值提升。從行業角度看，可以對區域優勢或重點產業的創新型技術人才數量、結構和需求信息進行人才盤點，構建動態和系統性人才數據庫，為相關企業發展提供引才和育才依據，為區域人才政策、產業政策等人才方案戰略提供支撐；企業在選拔和引進創新型技術人才時，應根據勝任力模型，對創新型人才的創新基礎、創新能力、創新思維、創新意識和創新人格進行全面甄別，實現更好的人職匹配和團隊發展。同時，根據內部技術人員在勝任力模型方面的差異，進行針對性培訓和團隊建設，可以為企業降低人力成本，也為構建高效能團隊、打造學習型組織和促進“科技與經濟相融合”發展模式提供理論參考和實踐依據。

五、結語

創新驅動發展戰略的貫徹落實，是我國轉變經濟發展方式、提升國際競爭力的有效路徑。創新型技術人才是我國創新驅動發展戰略的核心要素，其引進、培養和評價需要政府、高校和企業依托具有創新導向的、科學的評價指標體系。本研究通過數據抓取和詞云歸納形成調查問卷，構建了創新型技術人才勝任力模型，包含創新基礎、創新能力、創新思維、創新意識和創新人格5個維度。由于受限于樣本范圍，如何將各維度與不同行業創新型人才特征進行匹配，本研究尚未進行深入論證，這也是下一步研究重點。