职业驱力、全面薪酬满意度对科研绩效的激励路径

张廷君

摘 要：在科技人才人力资源开发的理论研究和实务工作中，工作绩效及其激励问题一直处于核心地位。本研究利用679个本土科技工作者样本，运用结构方程模型、层次回归分析等数据分析方法，检验科技工作者职业驱力、全面薪酬满意度这两个分别反映个体特征因素与工作特征因素的变量在科技工作者科研绩效的激励机制中所发挥的效应。研究结果表明：科技工作者的科研结果绩效受到行为绩效的显著影响；行为绩效受个体特征因素与工作特征因素的协同激励，其中，事业型职业驱力起主导作用，非经济薪酬满意度居间起调节作用；经营型职业驱力则会侵蚀科研行为绩效与结果绩效。

关键词： 职业驱力；全面薪酬满意度；科技工作者；科研绩效

中图分类号：C93 文献标识码：A 文章编号：1003-1502（2014）04-0096-11

科技工作者是科技创新的主体。科技创新的关键在于科技工作者的科研投入与创新产出。如何激励科技工作者科技研发绩效，从宏观来看，是实现创新型国家的基础，从微观来看，是各个组织保持市场竞争力的关键所在。科技工作者的劳动属于复杂劳动和智力劳动，其高成本与高价值性决定了他们与一般劳动者的激励需求必然不同，其激励机制以多元性、系统性与整体性为特征，因而，传统薪酬激励理论和人性假设未必适用这个特殊的职业群体，探索科技工作者科研绩效激励新的理论依据，丰富传统激励研究，提出具有时代适应性的科技工作者科研绩效激励机制和政策尤为重要与急迫。

在传统的绩效激励理论中，学者们主要关注员工个体特征层面的需求因素，或是反映工作特征的工作满意度对绩效的激励影响，尤其薪酬因素在其中所起的作用。但是，在个体特征层面仅以需求来预测人的行为以及工作绩效是不完善的；在工作特征层面，随着现代全面薪酬概念的深入，全面薪酬满意度渐被细分为经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度，继续将工作满意度视为一个整体对其与工作绩效间关系进行分析也显得不够深入与细致。

因此，本研究的目标是了解对于科技工作者这一特殊职业群体而言，科研绩效的驱动力到底更多是来自内在动机，还是外在激励，二者对科技工作者科研绩效各维度是如何发挥协同激励作用的。全文共分为四个部分：首先，本研究将讨论科技工作者的科研绩效、职业驱力、全面薪酬满意度的基本概念及其相互之间的关系，并提出系列研究假设。其次，在研究方法部分，对数据获取与样本特征、研究变量的测量以及数据分析方法进行说明。第三，在研究结果与分析部分，通过对研究变量进行验证性因子分析以及信度分析，验证各变量的测量模型。之后，通过结构方程模型与层次回归分析完成对整理理论模型及各研究假设的检验。最后，基于这些分析，得出最终结论，并讨论这些结果，分析其实践意义。

一、文献综述与研究假设

（一）科技工作者科研绩效的维度及相互关系

继Katz和Kahn[1]对职务绩效进行划分，Borman和Motowidlo[2]借鉴组织公民行为理论（OCB）、亲社会行为理论（POB）[3]以及组织奉献理论[4]提出的“任务—关系”二维绩效理论以及Campbell 等[5]提出的绩效八维度理论之后，绩效结构的多维性逐渐成为了学术界的共识。但这些研究基本上是在绩效即行为的认知下所进行的维度分析，并未考虑行为的结果或目标的实现状况。Brumbrach[6]曾更为清晰地讨论了行为绩效与结果绩效间的关系，他认为，行为是将工作任务付诸实施，是为完成工作任务所付出的脑力和体力的结果，能与结果分开进行判断，但从某种意义上，行为也是一种结果。仲理峰和时勘[7]的研究则指出当对个体的绩效进行管理时，既要考虑投入（行为），也要考虑产出（结果）。科技工作者尤为如此。一方面，科技工作者的创新活动是通过产出科研成果实现其价值的，因此，不能忽视结果维度；另一方面，研发技术类员工与一般员工相比，个人对于工作成果的贡献往往难以精确界定和衡量，[8]科研结果产出具有不确定性与时滞性。可见，若只强调科技工作者的行为绩效而忽视结果绩效，将偏离科技工作的价值目标，有失效率；若只强调科技工作者的结果绩效而忽视行为绩效，又将有违科技工作的客观规律，有失公平。因此，本研究基于Brumbrach[6]以及仲理峰、时勘[7]研究的理论框架，以“行为—结果”绩效作为科技工作者科研绩效的内部结构，并提出如下假设：

假设H1：科技工作者科研行为绩效对其科研结果绩效有显著的正向影响，行为绩效越高，结果绩效越高。

（二）科技工作者职业驱力及其与科研绩效的关系

科技工作者作为受教育程度高、以创造性的无形劳动为组织与社会提供财富的职业群体，他们追求自我发展、自我实现的需求强烈，在工作上自主性要求高，发展性需求十分突出，[9 ][10][11 ]但由其不同的价值观所反射出来的对于自我实现内涵的价值判定是因人而异的。为此，本研究在Maslow[12]和Mc Clelland[13]经典需求理论的框架上，提出“职业驱力”这一新概念，将需求与价值观间的作用力纳入研究视野。所谓“职业驱力”，即在同一需求层次的基础上，因价值观差异而带来的人们行为动机以及对职业发展方向或优先顺序认知上的不同，这种认知本身就是引发不同职业意识与行为选择的驱动力，因此本研究将其定义为“职业驱力”，以区别于一般的需求或价值观概念。本研究在现有国内外对知识员工、科技工作者职业特点、需求与价值观研究[14 ][15][16][17 ]及理论拓展的基础上，提出科技工作者职业驱力的三个维度：其一，事业型职业驱力，它强调事业追求，从技术创新中感受成就感和自我价值，其内涵与科技工作特征最为匹配，该类职业驱力强的科技工作者更乐于从事创新活动，行为绩效表现突出；其二，经营型职业驱力，它更多的是以外在酬赏作为事业追求的核心，但当其对权力、物质收益及人际网络的追求过于急切与突出时，也许会与科技工作投入期长而收益、成果具有时滞性的特点相冲突，导致职业目标偏移，侵蚀创新行为的投入，对行为绩效与结果绩效造成负向影响；其三，自主型职业驱力，更多反映的是对工作独立性与可控性的追求，科技工作本身就是自主性较高的职业，因此这种自主型职业驱力不足以成为创新的激励因素或驱动因素，其对创新行为、行为绩效没有显著促进或侵蚀作用。基于上述分析，本研究提出以下假设：

假设H2：科技工作者事业型职业驱力对行为绩效有显著的正向影响，事业型职业驱力得分越高，行为绩效越高。

假设H3：科技工作者事业型职业驱力对结果绩效有显著的正向影响，事业型职业驱力得分越高，结果绩效越高。

假设H4：科技工作者经营型职业驱力对行为绩效有显著的反向影响，经营型职业驱力得分越高，行为绩效越低。

假设H5：科技工作者经营型职业驱力对结果绩效有显著的反向影响，经营型职业驱力得分越高，结果绩效越低。

假设H6：科技工作者自主型职业驱力对行为绩效没有显著线性关系，自主型职业驱力的高低在行为绩效高低上没有显著差异。

假设H7：科技工作者自主型职业驱力对结果绩效没有显著线性关系，自主型职业驱力的高低在结果绩效高低上没有显著差异。

（三）科技工作者全面薪酬满意度及其与科研绩效的关系

彭剑锋[18]将全面薪酬划分为经济薪酬与非经济薪酬两类。经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度就是对这两类薪酬实施效果的评价。在现有研究中，关于经济薪酬或非经济薪酬对工作绩效的促进机制的研究结论分歧较大。在经济薪酬实施效果与工作绩效之间关系的相关研究中，主要的观点有三，一是认为经济薪酬对工作绩效具有正向促进作用，[19]二是认为经济薪酬对工作绩效具有“倒U”型影响关系，[20 ][21]三是认为经济薪酬对工作绩效没有显著影响。[22 ][23]非经济薪酬实施效果对工作绩效影响的研究结果相对较为一致，即非经济薪酬满意度能显著促进工作绩效，在此基础上，也有学者提出非经济薪酬满意度与经济薪酬满意度在工作绩效激励机制中具有交互作用。[20]由于科技工作是需要持久投入的高智力活动，因此其绩效更大程度上是受制于个人能力以及个体认知、职业驱力的影响，全面薪酬满意度并不能在短时间内提高科技工作者的创新行为与产出，它更多直接影响的是科技工作者对组织的忠诚和认同。这是科技工作和其他职业或者工作类型显著不同的特点之一。因此，本研究认为，在科技工作者行为绩效的激励机制中，职业驱力是主要的激励因素，经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度在其中发挥的不是直接作用，而是调节作用。本研究提出以下假设：

假设H8：科技工作者经济薪酬满意度对行为绩效没有显著线性关系，经济薪酬满意度高低在行为绩效高低上没有显著差别。

假设H9：科技工作者非经济薪酬满意度对行为绩效没有显著线性关系，非经济薪酬满意度高低在行为绩效高低上没有显著差别。

根据温忠麟、侯杰泰和张雷[24]关于调节变量的判定方法，本研究提出有关全面薪酬满意度实际上是作为调节变量的如下假设：

假设HM1：科技工作者的经济薪酬满意度在其事业型职业驱力对行为绩效的显著正向影响关系中起调节作用，科技工作者对经济薪酬满意度越高，事业型职业驱力对行为绩效的促进作用越突出。

假设HM2：科技工作者的非经济薪酬满意度在其事业型职业驱力对行为绩效的显著正向影响关系中起调节作用，科技工作者对非经济薪酬满意度越高，事业型职业驱力对行为绩效的促进作用越突出。

假设HM3：科技工作者的经济薪酬满意度在其经营型职业驱力对行为绩效的显著反向影响关系中起调节作用，科技工作者的经济薪酬满意度越高，经营型职业驱力对行为绩效的削弱作用越小。

假设HM4：科技工作者的非经济薪酬满意度在其经营型职业驱力对行为绩效的显著反向影响关系中起调节作用，科技工作者的非经济薪酬满意度越高，经营型职业驱力对行为绩效的削弱作用越小。

二、研究方法

（一）数据收集与样本特征

研究采取多阶段复合抽样方法。各阶段主要以定额抽样为主，将总体按照单位类型的不同分为高等院校、科研院所、企业三个子群，再从三个子群中分别抽取样本，组成总体样本。本次调查在天津地区共发放800份问卷，最终有效回收问卷679份，有效回收率为84.8%。从性别分布看，被调查的男性、女性科技工作者比例接近，分别占比52.6%与47.4%。从专业分布来看，工科、理科占比最多，分别为40.1%与18.3%，其次是管理科学类专业与医学类专业，分别占比16.2%与13.5%，此外还包括少量农学类专业与社会科学类专业的科研工作者。就教育程度而言，绝大部分被调查科技工作者在本科学历及以上，其中本科学历占比接近一半，硕士及以上学历者占比26.8%。专业职称分布上，被调查科技工作者中，中级职称占比最多，为35.6%，其次是初级职称，占比32.1%，副高职称占比22.7%，正高职称占比9.6%。在单位类型上，来自科研院所、高校的科技工作者与来自企业的科技工作者比例大致相当，其中来自科研院所的科技工作者占比10.5%，来自高校的科技工作者占比36.8%，来自企业的科技工作者占比52.8%。被调查科技工作者的平均年龄为38岁，其中年龄最小的被调查者20岁，年龄最大者69岁；从从事科研工作年限来看，平均工作时间为12年左右，其中工作年限最短的是3个月，最长的42年。

（二）研究变量的测量

1.职业驱力

本研究在现有国内外对知识员工、科技工作者职业特点与需求研究[14][15][16][9][17 ]的基础上，借鉴霍兰德职业性向量表与施恩职业锚量表，参考专家意见、访谈调查及问卷试调查结果，最终确定了共14个题项的职业驱力测度量表。该量表测量结果的内部一致性系数达0.844，各维度的内部一致性系数分别为0.831、0.716与0.628，具有较高的信度。详见表1。

2.全面薪酬满意度

基于彭剑锋[18]对全面薪酬的分类框架，综合借鉴了工作描述指数量表（JDI）、明尼苏达工作满意度量表（MSQ）、薪酬满意度量表（PSQ）以及福利满意度量表（BSQ），参考专家意见、访谈调查及问卷试调查结果，最终确定了共20个题项的全面薪酬满意度测度量表。该量表测量结果的内部一致性系数为0.952，各维度的内部一致性系数分别为0.905与0.946，具有很高的信度。详见表2。

3.科研绩效

研究基于Brumbrach[6]对行为—结果关系的界定进行行为绩效与结果绩效的划分，将反映科研创新活动投入、学习投入的指标作为行为绩效的衡量，将反映创新活动的结果，即专利、高水平学术成果等作为结果绩效的衡量。此外，在前期访谈调查中探知，高校、研究院所与企业三类组织科技工作者绩效结构中的行为绩效具有较高同质性，但是结果绩效的衡量具一定的差异。高校与科研院所在科技工作者结果绩效中较为看重的是高水平论文的产出，企业则更看重专利的获得、行业期刊的认可以及研究项目的产出，不同层次的创新成果对组织与社会的贡献、所需付出的努力也不同。因此，本研究综合现有对科技工作者科研绩效指标与权重的相关研究，[26][27][28][29][30][31][32 ]参考专家意见及访谈研究结果，对科技工作者行为绩效与结果绩效的指标选择以及权重进行设计（见表3）。

4.控制变量

科技工作者的科研绩效除了受到包括职业驱力、全面薪酬满意度等因素的激励影响外，还会受到一些个人统计变量的影响，包括性别、年龄、教育程度、专业类型、单位类型、科研工作年限、专业技术职称等。因此，在研究中，需将上述变量加以控制。除年龄、科研工作年限为自填式的连续变量外，其余均为定类变量。其中，性别分为男、女；教育程度分为大专及以下、本科、硕士、博士；专业类型分为理学、工学、农学、医学、管理科学和社会科学；单位类型分为企业、研究所、高校；专业技术职称分为初级、中级、副高、正高。

（三）数据分析方法

本研究运用验证性因子分析和信度分析检验职业驱力、全面薪酬满意度量表的结构效度和信度；之后，考察科研绩效、职业驱力、全面薪酬满意度之间的相关关系，以此作为进一步分析变量间具体关联形式的基础。最后，运用结构方程中的路径分析技术，验证事业型职业驱力、经营型职业驱力与科研行为绩效、结果绩效之间的路径关系。之后，通过SPSS统计软件运用层次回归分析（Hierarchical Regression）对理论模型中的调节效应进行检验，[33][24][34][35]即逐一检验经济薪酬满意度、非经济薪酬满意度分别在事业型职业驱力、经营型职业驱力与科技工作者科研行为绩效之间的调节效应。

三、研究结果与分析

（一）验证性因子分析

应用验证性因子分析技术对收集的数据进行分析，以验证本研究中所使用的2个变量，即职业驱力、全面薪酬满意度的结构效度。结果显示各变量结构与理论模型的整体拟合度较好，所有的指标均在拟合标准范围内（见表4），这说明职业驱力、全面薪酬满意度均具良好的结构效度。因此，适合进行下一步的结构方程模型分析。

（二）各变量描述性统计与相关分析

为了进一步探讨职业驱力、全面薪酬满意度与科研绩效之间的关系，本研究首先对各变量之间的关系进行了相关分析。表5列出的是各变量的平均数、标准差和相关系数。从表5可见，事业型职业驱力、经营型职业驱力与行为绩效、结果绩效之间均存在显著中度相关，本研究假设中作为二者关系调节变量的经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度与解释变量事业型职业驱力、经营型职业驱力之间相关性呈弱相关，相关系数不大，与被解释变量行为绩效、结果绩效之间无显著相关关系，符合调节效应检验的假设前提，[24]亦符合将相关变量纳入结构方程模型与回归分析的标准要求。此外，相关分析还显示，自主型职业驱力与科技工作者行为绩效、结果绩效之间均不存在显著相关关系，假设H6、H7得以验证。同时，自主型职业驱力也将不再被纳入后续的结构方程模型与回归分析中。

（三）基础理论模型的结构方程检验

本研究首先对基础理论模型进行结构方程检验。基础理论模型，即事业型职业驱力、经营型职业驱力与科研行为绩效、科研结果绩效之间的路径关系。其中，行为绩效、结果绩效作为显变量；事业型职业驱力、经营型职业驱力为潜变量，共由11个显变量对这两个潜变量进行测量。图1列出了基础理论模型检验的数据结果。

1.基础理论模型检验

本研究从基本拟合度、整体拟合度两个方面对所提出的基础理论模型进行检验，以验证其适用性。

首先，从基本拟合度检验来看，被检验的基础理论模型不存在违规估计：（1）残差估计值皆为正，未出现负值提示；（2）所有误差变异均达到显著水平（t值绝对值>1.96）；（3）标准化参数系数均小于0.950，未出现过大参数；（4）亦无很大的标准误存在。因此，模型可进入整体拟合检验。

其次，在整体拟合检验中，GFI值、TLI值与CFI值分别为0.904、0.925和0.936，均高于0.90的拟合标准，RMSEA值为0.049，达到拟合标准，PGFI值与PNFI值分别为0.726与0.760，均达到高于0.50的拟合标准，NC值为2.203，亦符合拟合标准。模型的拟合指标值均达模型可接受的标准，模型整体拟合度即模型的外在质量佳。此外，从基础理论模型的内在质量看，所有路径系数均达显著。

2.基础理论模型分析

本研究的基础理论模型及其标准化路径系数见图1，结果显示：

假设H1的检验。科技工作者行为绩效对其结果绩效的标准化路径系数为0.50（p < 0.001），呈显著正向关系。即科技工作者行为绩效对其结果绩效具有显著正向影响，行为绩效越高，结果绩效就越高。假设H1得以验证。

假设H2的检验。科技工作者事业型职业驱力对其行为绩效的标准化路径系数为0.55（p < 0.001），呈显著正向关系，该结果很好地支持了假设H2。

假设H3的检验。科技工作者事业型职业驱力对其结果绩效的标准化路径系数为0.25（p< 0.01），呈显著正向关系假设，假设H3因此得以验证。

假设H4的检验。科技工作者经营型职业驱力的行为绩效的标准化路径系数为-0.26（p< 0.01），呈显著负向关系。这表明科技工作者经营型职业驱力对其行为绩效存在显著反向影响，假设H4得以验证。

假设H5的检验。科技工作者经营型职业驱力的结果绩效的标准化路径系数为-0.32（p < 0.001），呈显著负向关系。这表明科技工作者经营型职业驱力对其结果绩效存在显著反向影响，假设H5得以验证。

（四）调节效应检验

由于调节效应检验在结构方程技术中尚不完善，因此本研究将运用SPSS软件通过层次回归分析的技术对理论假设模型中的调节变量进行验证，同时也可对研究提出的部分变量关系假设进行检验，最终完成对所有研究假设的验证。本研究首先以事业型职业驱力为解释变量，经济薪酬满意度、非经济薪酬满意度为调节变量，检验二者对行为绩效的作用机制；之后，以经营型职业驱力为解释变量，经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度为调节变量，检验二者对行为绩效的作用机制。

首先，考察全面薪酬因素在事业型职业驱力与行为绩效之间的调节作用：以性别、年龄、教育程度、专业职称、专业类型、单位类型、科研工作年限作为控制变量，以科技工作者事业型职业驱力作为解释变量，以其对单位的经济薪酬满意度以及非经济薪酬满意度两个变量作为调节变量，设置了模型1-4四个回归模型。按温忠麟、侯杰泰以及张雷（2005）[24]对调节效应检验方法的建议，模型1以控制变量为自变量，用以分析这些背景因素对科技工作者行为绩效的影响；模型2在模型1的基础上，将科技工作者事业型职业驱力、经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度引入回归模型，这同时也可考量科技工作者这一特殊群体，对其行为绩效发挥作用的究竟更多来自工作特征因素还是个体特征因素，并对假设H5与H6加以检验；模型3和模型4分别在模型2的基础上将事业型职业驱力与经济薪酬满意度、事业型职业驱力与非经济薪酬满意度各变量中心化后的交互乘积项引入。在以上自变量中，性别、教育程度、职称、专业类型、单位类型为虚拟变量，其余均为连续变量。其中性别的参考类别为女性，教育程度的参考类别为本科，单位类型以企业为参考类别，职称以初级职称为参考类别，专业类型以社会科学为参考类别（见表6）。

假设H8、H9的检验。当模型2在模型1的基础上，将解释变量经济薪酬、非经济薪酬满意度、事业型职业驱力代入自变量时，发现仅事业型职业驱力与行为绩效之间存在显著正向关系（Beta=0.134，p < 0.05），假设H2再次得以证实。科技工作者的经济薪酬满意度与非经济薪酬满意度均未对其行为绩效产生显著影响（p > 0.1），由此，假设H8与H9得到证实。这说明对科技工作者这一特殊职业群体而言，其创新与学习行为即表现出的行为绩效主要是源于科技工作者自身的内在驱动力，即对专业越热爱、事业追求越强烈、从技术创新中感受成就与自我价值的职业倾向越强，科技工作者的行为绩效就越高。科技工作者对组织全面薪酬的满意度更多是促进其对组织的认同与忠诚。

假设HM1的检验。模型3在模型2的基础上，将事业型职业驱力与经济薪酬满意度中心化后的乘积项引入。结果发现，模型3对于模型2没有显著改善（ΔR2= 0.5，p >0.1），事业型职业驱力与经济薪酬满意度乘积项的回归系数也不显著（B=2.729，p>0.1）。这意味着，科技工作者的经济薪酬满意度对事业型职业驱力与行为绩效间回归关系的调节效应不显著，即科技工作者经济薪酬满意度不会改变其事业型职业驱力的高低对行为绩效的激励影响程度。假设HM1被证伪。

假设HM2的检验。模型4在模型2的基础上，将事业型职业驱力与非经济薪酬满意度中心化后的乘积项引入。模型4相对于模型2的改善具有统计显著性（ΔR2= 0.9%，p< 0.1），事业型职业驱力与非经济薪酬满意度乘积项的回归系数具显著性（B=4.344，p < 0.1），这意味着科技工作者事业型职业驱力与行为绩效之间的关系，受到其非经济薪酬满意度的影响，即科技工作者的非经济薪酬满意度在其事业型职业驱力对行为绩效的显著正向影响关系中起到调节作用，科技工作者对非经济薪酬满意度越高，事业型职业驱力对行为绩效的促进作用越突出，假设HM2得以验证。

其次，对全面薪酬满意度对经营型职业驱力与科技工作者行为绩效间的调节作用进行研究：

假设HM3与假设HM4的检验。将经营型职业驱力取代事业型职业驱力，代入如表6所示的四个模型的多元回归分析中，结果发现，科技工作者的经济薪酬满意度对其经营型职业驱力与行为绩效之间的关系不存在调节作用（交互项的B=1.523，p >0.1）；科技工作者的非经济薪酬满意度对其经营型职业驱力与行为绩效之间的关系亦不存在调节作用（交互项的B=1.447，p >0.1）。因此，假设HM3、假设HM4均被证伪。

综上所述，本研究的13条研究假设中，10个假设在实证研究中获得证实，3个假设被证伪。

四、结论与分析

针对被证伪的假设，本研究对理论模型进行了部分修正，最终得到科技工作者科研绩效影响机制理论模型（见图2）。

首先，科技工作者科研绩效的维度应包括行为绩效与结果绩效。行为绩效对结果绩效具有显著正向影响，但结果绩效的增长速度慢于行为绩效。这意味着，科研结果产出具有时滞性与不确定性，科技工作者绩效的衡量与界定应兼顾行为和结果，唯结果论既不符合科研工作的特征，也不利于形成良好的学术氛围。

其次，影响科研行为投入的主导因素是科技工作者自身的职业驱力及其与科研工作特征的匹配，而非组织层面的全面薪酬因素，但这并不意味着后者失去意义。研究显示，当事业型职业驱力越高时，其所反映的职业追求与科技工作特征相匹配，对科研行为绩效与结果绩效会产生显著促进作用。这促使我们反思近年来基于经济人假设的管理方式和理念被大量应用于科技工作者绩效管理的现象，即以经济利益作为提高科技工作者科研绩效的主要激励要素。事实上，科技工作不同于一般知识员工的事务性工作，科技工作者的劳动具有高成本、高价值、高复杂性的特质。科技工作的目的在于创新，而创新行为和创新成果远非薪酬等一般激励手段就可以激发。这证实了组织对科技工作者胜任力模型的开发和应用的重要性，但也并不意味着组织的自身建设，即向科技工作者提供满意的经济薪酬与非经济薪酬便不再重要。一来，低满意度的经济薪酬与非经济薪酬将降低组织忠诚度并最终导致人才流失；二来，科技工作者对非经济薪酬的满意度在其事业型职业驱力与科研行为绩效、结果绩效之间起着显著的调节作用。这亦与双因素理论中对保健因素和激励因素的效用分解相印证。