战略科技人才培育路径仿真研究

□ 张 平1,2 马 力

(1.大连理工大学 建设管理系, 辽宁 大连 116024; 2.贵州师范大学 材料与建筑工程学院, 贵州 贵阳 550025;3.大连理工大学 商学院, 辽宁 盘锦 124221)

一、引 言

培育战略科技力量是建设世界科技强国的关键。党的“十九大”报告提出,人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动权的战略资源;加快建设创新型国家,要培养和造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队[1]。根据科技部发布的数据,2017年我国科技人力资源总量为8705万人,R&D人员总量达到403.4万人年,两项指标均位居世界首位。虽然我国科技人才队伍规模是世界上最大的,但存在明显的短板,就是创新型科技人才的结构不合理,缺乏战略科技人才和世界级领军人才,工程技术人才培养同生产、创新实践脱节。由此引发了一批前所未有的问题:一是科技投入越来越大,但有效科研产出并不理想,相关成果的质量和国际影响力不足;二是科研设施越来越好,但重大科学发现并不理想,尤为缺少“世界级”的重大科学发现;三是学科分支越来越细,研究人员越来越多,但重要规律性的科学认识并不理想[2]。

当前新一轮科技革命和产业革命正在重构全球科技创新版图,世界范围内的人才竞争和创新要素流动日趋激烈。创新驱动和人才驱动是保障我国在各科学领域脱颖而出,并在未来国际竞争中保持长期优势的双引擎,实现这一目标的核心,是要有一支宏大的忠于党和祖国的战略科技人才队伍。如何更好地汇聚培育一大批战略科技人才,改善科技人才队伍结构,推进战略性产业和领域向高端价值链跃升,是我国当前亟待解决的问题。但目前涉及战略科技人才的研究资料较少,战略科技人才的特征尚不清晰,分析科技人才政策与战略科技人才特质关系的文献更是凤毛麟角。鉴于此,本文的研究以我国现有科技人才政策体系为基础,探索科技人才政策体系对战略科技人才特质形成的影响路径,从而为制定针对性的对策精准培育战略科技人才提供理论支撑,并为科技领军人才和高层次创新人才的培育提供借鉴。

二、文献回顾与概念界定

(一)科技人才政策体系

科技人才政策是保障各类人才培育工作顺利开展的制度环境。科技人才政策属于科技政策的范畴,它是在一定时期内,政府部门对科技人才队伍的引进、培养、激励、评价和使用等而制定的一系列法令、措施、办法和条例的总称。

自改革开放以来,我国科技人才政策经过40年的发展,先后经历恢复调整、深入改革、战略导向及创新发展四个时期[3],已构建起符合我国国情的科技人才政策体系,包括科技人才引进、培养、激励、管理、评价以及流动政策等[4-5]。

1.科技人才引进政策,是指通过提供优良的政策环境、工作环境和生活环境吸引科技人才进入本国或地区工作的制度保障。主要内容和措施包括:发达国家凭借自身优势,实施诸如美国的“绿卡制”和H-1B签证计划[6]、英国的HSMP计划、日本的新入境管理法[7],通过降低国籍准入门槛吸引国外科技人才。韩国通过向归国科技人才提供免费住房、教育津贴、交通补助等优惠待遇,吸引本国人才回流[8]。发达国家普遍实行高薪吸引和稳定人才的政策,通过建立完善的科研资助体系,

创建优良的工作和生活环境。在工作环境方面,重视R&D投入、科研平台和人才基地建设,提供一流的实验室、先进的仪器设备和宽松的工作环境[9]。在生活环境方面,通过加强环境保护和城市建设,为科技人才创造好的生活环境[10]。我国在借鉴国外经验的基础上,在职称评定、配偶就业和子女入学方面又做出了创新,通过开辟“绿色通道”简便人才引进程序,开辟“一站式”窗口为科技人才提供优质服务[11]。

2.科技人才培养政策,是指促进本土科技人才培育,壮大科技力量的制度保障。主要内容和措施包括:依靠名牌大学、重点实验室和研究所培养大量优秀学生,采用产学研结合的方式,加强企业、学校和科研机构之间的深入合作,将企业作为开发创新型科技人才的主体,鼓励高校与企业联合培养科技人才;实施科学的人才资源开发战略,建立完善的人才资源培训体系,通过搭建培养平台培训更多的科技人才;扶持跨国公司和高校到海外设立研究机构,从而破除国界的限制,广泛开展国际合作和学术交流,多途径培养各层次科技人才[1]。我国基于国情,通过开展各类人才工程进行专项资助,也培养了众多重点领域和产业的科技人才。

3.科技人才激励政策,是指提高科技人才工作积极性,引导科技人才做出突出贡献的制度保障。主要内容和措施包括:在完善社会保障体系的基础上,制定公平的分配制度,营造“多劳多得”的政策环境;通过设立科技人才津贴、优先认购股权、提供带薪休假等多种方式,提高科技人才的福利待遇;改革职务职称评审体系,畅通科技人才晋升渠道,提供多种自我价值实现方式;注重精神激励,授予科技人才各种荣誉称号和头衔,并加强人文关怀,切实提升科技人才的精神满足感[13]。

4.科技人才管理政策,是指合理使用科技人才,确保工作绩效的制度保障。主要内容和措施包括:基于市场化机制进行人才配置和使用,供求双方根据自身需求,通过公平竞争进行双向选择;制定透明的选人用人机制,公平公开地选拔科技人才,并做好职业发展规划和岗位管理,引导科技人才尽早发挥作用[14];对科技人才加强思想教育,树立为人民服务的价值导向,服从组织管理。

5.科技人才评价政策,是指发现人才,客观评价科技人才工作业绩的制度保障。主要内容和措施包括:目前我国对科技人才的评价多体现为职称晋升,通过不同系列的职称评审标准发现人才、评价人才,并以此为基础对科技人才的工作绩效进行评价和考核。西方发达国家的人才评价标准较为灵活,对科技人才进行多元化评价,提倡市场化人才评价和第三方评价。

6.科技人才流动政策,是指科技人才合理更替,保持组织活力的制度保障。主要内容和措施包括:发达国家依据库克曲线和“组织寿命”,按照人才的成长规律建立适合人才健康成长的流动机制,加快人才成长速度,注重长期战略人才管理[15]。

我国的科技人才流动政策主要涉及人事档案管理、户籍管理、社会保险关系转移接续,科技人才的流动,多为组织内部岗位的调整变换。

经过对相关文献的梳理和归纳,并结合国内的科技人才政策文本,可以得到科技人才政策体系主要内容要点,如表1所示。

表1 科技人才政策体系的主要维度和内容

资料来源:作者自编。

(二)战略科技人才特质

战略科技人才是指能够做出引领一个时代的重大开创性成果的人才。集聚培育一定数量的战略科技人才,既是民族复兴的必要条件,更是保持竞争优势的关键所在。为了实现这个目的,需要准确把握战略科技人才的特质和特征,为培养战略科技人才提供正确的指引。目前关于战略科技人才的研究较为稀缺,仅有个别相关研究。王广民和林泽炎[16]通过实证研究发现,创新型科技人才具有创新意识和创新能力、深厚的专业积累与稳定的研究方向、敏锐的观察力、严谨的方法和系统思维能力4个典型特质。王蕊和叶龙[17]采用因子分析,得到科技人才具有学习性、自控性、反馈性、自立性和支配性等特质因素。吴欣[18]基于科技研究和经济社会的发展需要,将创新型科技人才的特征归纳为专业能力强、综合分析能力强、强烈的创新意识、高度的自独立性4个方面。李乃胜[2]通过分析沈括和一批当代楷模科学家,认为战略科技人才具有与众不同的特质,包括具有鲜明的国家民族意识、良好的战略思维习惯、文理兼通的知识积淀和创新“玄想”的特质。王月琴和夏从亚[19]以王泽山院士为研究对象,采用扎根理论,提炼出战略性科技创新人才包括使命感、自信、专注、韧性、超越5个心理资本要素。

以上研究均为确定战略科技人才的特质奠定了基础,在文献综述的基础上,结合相关学者专家对战略科技人才特质的看法和理解,归纳出战略科技人才24种特质要素,如表2所示。

表2 战略科技人才特质要素汇总

资料来源:作者自编。

(三)科技人才政策体系与战略科技人才特质的关系

2007年,Carson在界定创新型科技人才影响因素的过程中,指出创新氛围对创新型科技人才能力发挥和创新性培养具有重大影响[18]。王广民和林泽炎[16]通过实证分析证明,政策环境因素和组织环境因素对创新型科技人才的成长和培育有重要影响,建议完善高层次人才的引进机制和创新科技人才的选拔、培养、激励和管理机制,壮大创新型科技人才队伍。刘轩[20]采用层次回归分析法,证实科技人才政策对科技人才的创新绩效有显著的正向影响,科技人才政策的人才引进力度越大、人才激励手段越丰富,越能培养出出色的科技人才。由此可以推断出,科技人才政策体系对战略科技人才特质的形成存在一定影响,但由于相关研究和文献的缺乏,尚不确定现行科技人才政策体系对战略科技人才特质的影响路径和效果,本研究将解决这一问题。

三、研究方法与研究假设

(一)样本数据收集与软件选用

考虑到战略科技人才的稀缺性和偏重人才培育的角度,将调查对象范围确定为战略科技人才和有较大潜力成为战略科技人才的人才,具体包括院士、长江学者、资深教授、政府高官、企业高管等。问卷调查采用线上和线下两种方式,共回收问卷124份,其中有效问卷116份,有效率为93.5%。在有效样本中,统计结果如下:性别方面,男性73人,占比62.9%,女性43人,占比37.1%;年龄方面:30～40岁的24人(20.7%),41～50岁的57人(49.1%),51～60岁的26人(224%),60岁以上的9人(7.8%);学历方面:本科6人(5.2%),硕士17人(14.7%),博士及以上93人(80.1%);调查地区分布贵州、重庆、云南、广东、广西、四川、湖南、江苏、辽宁、上海、北京等省市。收集回来的数据使用SPSS20软件进行处理和分析,主要进行可靠性分析和因子分析。考虑到问卷样本数量较少,采用SmartPLS2.0软件进行结构方程模型构建及分析[21]。

(二)研究变量

1.科技人才政策体系变量

科技人才政策体系问卷包括34个测量题项,用于调查科技人才政策体系中各方面人才政策内容的重要性。问卷采用李克特5级量表,即1=非常不重要、2=不重要、3=一般、4=重要、5=非常重要。经计算,该量表的Cronbach’s Alpha系数为0.867,可靠性符合要求;KMO值为0.790>0.7,适合进行因子分析,经因子分析后,该量表各题项的载荷系数均大于0.5,且各题项归属因子符合预定假设,故科技人才政策体系量表包含6个变量:人才引进政策、人才培养政策、人才激励政策、人才管理政策、人才评价政策、人才流动政策。

2.战略科技人才特质变量

战略科技人才特质问卷包括24个测量题项,用于调查战略科技人才的主要特质。问卷采用李克特5级量表,即1=非常不认同、2=不认同、3=中立、4=认同、5=非常认同。经计算,该量表的Cronbach’s Alpha系数为0.874,可靠性符合要求;KMO值为0.819>0.7,适合进行因子分析。经因子分析后,发现“高尚的人格品行”题项的公因子方差仅为0.476<0.5,表明该题项的平均共同度较低,应给予删除[22];“具有强烈的自信心,敢于挑战高目标”和“敢于面对失败,具有百折不挠的科学精神”题项的载荷系数小于0.5,不满足效度要求,应予以删除[23]。将这3个题项删除后再次运算得到量表的Cronbach’s Alpha系数为0.877,可靠性符合要求;KMO值为0.841>0.7,满足因子分析要求,再次因子分析后,原高素质维度提取出3个公因子(见表3),根据各公因子包含题项的内容,分别命名为“学识广”、“工作专注”、“品行优”。故战略科技人才特质量表变量由3个调整为5个:学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维。

表3 战略科技人才特质量表因子分析结果

资料来源:SPSS20计算所得。

(三)研究假设

基于上述分析,构建出科技人才政策体系作用于战略科技人才特质的研究假设,其中科技人才政策体系为自变量,战略科技人才特质为因变量。

H1(a、b、c、d、e):科技人才引进政策对战略科技人才的学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有显著的正向影响。

H2(a、b、c、d、e):科技人才培养政策对战略科技人才的学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有显著的正向影响。

H3(a、b、c、d、e):科技人才激励政策对战略科技人才的学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有显著的正向影响。

H4(a、b、c、d、e):科技人才管理政策对战略科技人才的学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有显著的正向影响。

H5(a、b、c、d、e):科技人才评价政策对战略科技人才的学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有显著的正向影响。

H6(a、b、c、d、e):科技人才流动政策对战略科技人才的学识广、工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有显著的正向影响。

四、数据分析与处理

(一)模型构建

SmartPLS2.0软件运行语言为英语,因此将全部潜变量均用字母表示。即:人才引进政策“YJ”、人才培养政策“PY”、人才激励政策“JL”、人才管理政策“GL”、人才评价政策“PJ”、人才流动政策“LD”、学识广“XSG”、工作专注“GZZZ”、品行优“PXY”、使命感“SMG”、战略思维“ZLSW”;观察变量用字母简写+数字表示,如YJ1。然后在SmartPLS2.0软件中建立科技人才政策体系6个变量与战略科技人才特质5个变量之间的联系,共假设30条路径,结构方程模型构建成功。

(二)最终模型检验结果

结构方程模型的计算结果主要从测量模型和结构模型两个方面进行表述。测量模型用来解释潜变量与观察变量之间的相关性,即相应观察变量能够充分测量对应潜变量的程度。结构模型用来探索和检验不同潜变量之间的相关性,验证不同潜变量之间假设路径的显著程度。

首先,检验测量模型的显著性,主要评估指标有Loadings、Average Variance Extracted (AVE)、Composite Reliability(CR)、Cronbach’s Alpha、Latent Variable Correlations。运行SmartPLS2.0软件进行计算,得到(见表4):因子载荷系数在0.708到0.952之间,均大于0.5,表明各潜变量与所对应的观察变量具有较高的相关性,能够很好地测度所对应的潜变量;Composite Reliability(CR)在0.899到0.944之间,大于0.7,表明各潜变量的组合信度较好,潜变量的各观察变量间的一致性较好;Cronbach’s Alpha在0.827到0.932之间,大于0.5,表明各潜变量量表的信度较好。此外,Average Variance Extracted (AVE)在0.611到0.885之间,大于0.5,表明测量模型收敛效度满足要求;将AVE值开根号得到Latent Variable Correlations,从表5可以看出,各潜变量AVE的开根号值均大于潜变量之间的相关系数,表明各潜变量对自身观察变量的解释能力优于其对其它观察变量的解释能力,具有较好的区别效度[24];综合来看,模型具有良好的效度。因此,测量模型的信度和效度通过检验,可以进行下一步研究,确定各潜变量之间的相关性。

表4 测量模型的各拟合指标值

资料来源:SmartPLS2.0计算所得。

SmartPLS2.0软件在验证测量模型的同时,可以计算出假设模型的路径系数用以分析各潜变量之间的相关性。在PLS技术下,一般使用Bootstrapping方法对路径系数的显著性进行检验,通过查看T检验结果判断模型的显著性水平,当显著性水平p<0.05时,t值>1.96;p<0.01时,t值>2.58,一般显著性水平选择为p<0.05。

如表6所示,最终模型中所有假设路径均通过显著性检验,结构模型通过验证,表明科技人才政策体系各维度对战略科技人才特质各维度均有显著的影响,从路径分析的结果来看(见图1),PJ对SMG影响最大,路径系数为0.507,JL对GZZZ的影响最小,路径系数为-0.210。

(三)假设检验结果

从实证分析的结果来看,科技人才引进政策对战略科技人才的工作专注、战略思维特质有直接的正向影响,H1b、H1e通过检验,H1a、H1c、H1d未通过检验。科技人才培养政策对战略科技人才的工作专注、战略思维特质有直接的正向影响,H2b、H2e通过检验,科技人才培养政策对战略科技人才的学识广特质有直接的负向影响,H2a通过检验,H2c、H2d未通过检验。科技人才激励政策对战略科技人才的学识广特质有直接的正向影响,H3a通过检验,科技人才激励政策对战略科技人才的工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有直接的负向影响,H3b、H3c、H3d、H3e通过检验。科技人才管理政策对战略科技人才的品行优特质有直接的正向影响,H4c通过检验,科技人才管理政策对战略科技人才的学识广、战略思维特质有直接的负向影响,H4a、H4e通过检验,H4b、H4d未通过检验。科技人才评价政策对战略科技人才的学识广、品行优、使命感、战略思维特质有直接的正向影响,H5a、H5c、H5d、H5e通过检验, H5b未通过检验。科技人才流动政策对战略科技人才的工作专注、品行优、使命感、战略思维特质有直接的正向影响,H6b、H6c、H6d、H6e通过检验,科技人才流动政策对战略科技人才的学识广特质有直接的负向影响,H6a通过检验。

表5 区别效度

资料来源:SmartPLS2.0计算所得。

表6 结构模型验证结果

注:***p<0.01. 资料来源:SmartPLS2.0计算所得。

图1 科技人才政策体系影响战略科技人才特质的路径图

五、结 论

本文的研究基于我国现有科技人才政策体系,采用实证分析的方法,探讨了科技人才政策体系对战略科技人才特质的影响机理,共确定了培育战略科技人才的22条路径,主要结论如下。

首先,战略科技人才特质量表在题项净化过程中,删除了“高尚的人格品行”、“具有强烈的自信心,敢于挑战高目标”和“敢于面对失败,具有百折不挠的科学精神”,表示这些题项与高素质维度的相关性不强,表明相当比例的调研对象认为,战略科技人才的综合素质不包括个人品德和科学精神,这反映出时下我国科技政策存在一些较为突出的问题:重业绩轻操行,学术不端和潜规则盛行,以至于论文抄袭和研究生自杀现象愈演愈烈;我国科技人才热衷于“跟跑”,缺乏独立创新的信心,更缺少敢于失败的勇气。

其次,经SPSS20软件计算,战略科技人才特质量表中“淡泊名利,甘于坐冷板凳”和“几十年如一日默默无闻地探索,专注于研究”两个题项的得分最低,均值仅为2.24、2.57,反映出我国现有的考核评价体制不科学,“唯职称、唯奖项、唯称号”现象较为突出,由此带来的是科研浮躁、急功近利,使很多优秀青年人才过多关注短期效应,变得“一切向钱看”。

再次,YJ→PXY、YJ→XSG、YJ→SMG三条路径不显著,表示现有科技人才引进政策未能培育战略科技人才品行优、学识广和使命感三个方面的特质;PY→PXY、PY→SMG两条路径不显著,表示现有科技人才培养政策未能培育战略科技人才品行优、使命感两个方面的特质,表明现有科技人才培养政策存在很大问题;GL→GZZZ、GL→SMG两条路径不显著,表示现有科技人才管理政策未能培育战略科技人才工作专注、使命感两个方面的特质,表明应改革完善相关管理制度,使战略科技人才安心为建设祖国服务;PJ→GZZZ路径不显著,表示现有科技人才评价政策未能培育战略科技人才工作专注方面的特质,表明现有评价机制不合理,影响了战略科技人才的工作积极性。

最后,PY→XSG、JL→GZZZ、JL→PXY、JL→SMG、JL→ZLSW、GL→XSG、GL→ZLSW、LD→XSG八条路径与研究假设方向相反,表明现有科技人才政策体系非但没有很好地促进战略科技人才特质的形成,反而阻碍了战略科技人才的形成和成长,反映出改革优化现有科技人才政策体系的紧迫性。□