创新驱动战略视角下创新型技术人才胜任力模型研究

孙丽璐，马 鑫，董 森

(重庆理工大学 a.管理学院； b.经济金融学院， 重庆 400054)

《国家创新驱动发展战略纲要》(以下简称“纲要”)提出的 “三步走”战略目标的第一步，就是我国在2020年进入创新型国家行列，基本建成中国特色国家创新体系。创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，处于国家发展全局核心位置，其关键在于创新型人才的数量和质量。科技部发布《“十三五”国家科技人才发展规划》以指导各地区人才战略。诸多地区提出人才新政措施，积极运用区域优势吸纳人才，侧面反映出人才竞争的激烈程度。目前，国家推进创新发展、技术进步，需要对创新驱动发展战略实施的人才队伍建设[1]，以及创新型技术人才的引进、培养和管理等问题进行深入研究。创新型技术人才，主要指具备高度专业性、高知识含量，并且善用创新性思维取得创新成果的人才[2-3]。当前，针对创新型技术人才的识别和评价的研究尚停留在定性阶段，缺乏科学有效的识别评价指标体系[4]，该问题制约着创新型技术人才的引进、培养和管理，导致创新型技术人才培养体系滞后[5]、现行人才评价程序及指标体系未能体现创新驱动导向[1]等问题。而胜任力模型不仅能测量和评价员工表层特征，还能评价员工隐性特征，被企业、政府机构、高校等各个领域认可及应用[6]。基于不同角度和方法，国内外学者构建了不同类型的胜任力模型，应用在多种职业评价体系和人才培养体系中[7-8]，如高校教师[9]、服务于精准扶贫的科技特派员[10]、工程硕士[11]、大数据情报人员[12]等。运用胜任力模型构建创新型人才评价指标体系，学界已有一定研究[13-15]，然而当前已有的技术人才胜任力模型尚有不足之处，主要包括两方面：一是在创新驱动战略实施的背景下，传统的技术人才胜任力模型更多侧重于能力、技术等指标而忽视创新精神、创新思维等要素的潜在作用；二是已有研究成果聚焦从事基础科学研究的创新型人才，较少针对企事业单位的应用型技术性创新人才，缺乏足够的企业样本，导致已有创新型人才胜任力模型较少运用到泛化的人才选择和培养制度设计中。因此，为满足创新驱动战略和人才制度建设的需要，本研究以胜任力理论为基础，通过数据抓取、文献梳理、问卷调查与数据分析等方法，构建创新型技术人才胜任力模型，以期建立符合创新导向的技术人才评价体系，为企业、地区乃至国家建设推动创新驱动发展战略实施的科技人才队伍提供帮助。

一、研究基础

对于“创新型人才”的定义，学界尚未统一。有学者认为创新型人才是具有独创能力，能提出问题、解决问题和创造事业新局面的人才[16]。万超认为创新型人才是以创新意识、创新思维、创新精神为基础，以创新能力与知识为保证，以创新成果为标志的人才[17]。任飏则从实践角度研究，认为创新型人才具有发现问题、发挥自身优势的能力，以及具有在实践中综合利用、不断超越，从而解决问题并取得创新成果的能力[3]。而技术型人才则是从事技术的应用与运用(现场实施)，依靠理论技术和智力技能实施设计、规划和决策并转化成产品的人才[18]。结合学者观点，本研究将创新型技术人才界定为：是掌握科学技术，在企业从事生产研发、设计应用等工作，能够进行新产品或新工艺的开发或优化的创新研究，拥有创新意识、创新精神、创新能力，勇于突破且能解决问题的人才。

胜任力是个体成功执行工作内容、完成目标而具有的能力集合，由两部分组成：一部分是易测度的基准性部分，可通过教育、培训来发展的基本知识和技能；另一部分是难测度的鉴别性部分，短时间内不易识别[19]。麦克利兰最早提出胜任力的概念并推动胜任力实证研究[20]。相关研究依据胜任力理论框架，为多种职业评价体系和人才培养体系提供了理论支撑。在针对创新型人才胜任力构成要素的研究中，学者从人格与能力两方面建立多维度综合体系：罗凌等建立了包括知识水平、工程能力、外语能力、创新精神、创新能力和创新人格6个维度的创新型人才胜任力模型，指导人才培养[15]；魏江茹等建立了包括人际互动、专业技能、创新特质、心理特质4个维度的胜任力素质模型，为创新型人才的选拔和培养提供参考[21]。可以看到，已有相关研究多采用单一研究方法进行测量，研究结果多为能力和人格体系，与组织的招募和激励、区域性人才引进依据等人才政策联系甚少。因此，本研究拟在文献归纳和因素分析的基础上，运用数据抓取和词云归纳方法，构建创新型技术人才胜任力因素模型，从数据挖掘视角验证和拓展胜任力理论体系，并从实践上为创新型技术人才的引进、培养和评价提供科学参考和操作依据。

二、实证研究

(一)研究方法

研究采用文献梳理、数据抓取、词云归纳和问卷调查法等方法。通过梳理评述国内外学者对创新型技术人才的相关研究，同时对42家招聘网站和22家求职BBS的技术类人才招聘要求进行数据抓取，得到14 622份技术类招聘信息，将纯文本招聘简章进行结构化处理，排除招聘企业、招聘人数、职位层次等招聘内容后，对任职资格进行自然语言处理。筛选标准包括4类限定项：全职、有技术工作经验、某种能力以及大专学历以上。对词条的职位自动分类和专业分类，以出现频数最高的词条进行抓取，将词条制作为词云，形成调查问卷的调查项目。

为了聚焦于创新驱动战略背景下的创新前沿领域，本研究根据《2019年度跨境投资趋势报告》，将研究范围聚焦于与经济转型密切相关、产业革新迅速的以下六大行业：医疗健康、教育科技、消费领域、地产科技、金融科技、企业级服务。在创新驱动战略导向下划定数据收集群体的职类范围：医疗健康领域(生物信息、基因检测、运营经理、投资经理、深度学习研究员、药品研发、临床注册)，教育科技领域(学科运营、社群运营、流量策划运营、体验中心运营)，消费领域(用户运营、新媒体运营、运营经理、投资经理/VP/MD、战略投资)，地产科技领域(新媒体运营、智慧服务、Java/IOS/Android开发工程师、测试工程师)，金融科技领域(云计算工程师、应用架构师、系统架构师、网络架构师、产品创新分析师、规则管理)，企业服务领域(新媒体运营、运营经理、投资经理/VP/MD、战略投资)。本研究以此作为被试群体数据收集的职类范围。

在此基础上，将文献归纳得到的创新型技术人才的特质与数据抓取获得的词条进行释义和归纳，形成创新型技术人才胜任力条目的初始问卷。问卷采用五点量表法，中值为3。设置了62项胜任力条目构成题项，另加两道测谎题，共计64个题项，每个条目包含“非常不重要”“比较不重要”“重要”“比较重要”“非常重要”共5个选项。初始问卷的施测方面，利用线上平台对深圳前海地区、武汉光谷地区和重庆光电园从事技术研发和项目孵化的65名相关人员施测，对题项与总分进行相关分析，分析结果见后文问卷项目分析部分。最终删除相关性未达到显著的11个题项，删除题项含义存在交叠的15个题项和测谎题2道之后，剩下的36个题项构成正式问卷。

(二)研究对象

本问卷以创新型技术人才为研究对象，被试群体要求属于上述六大行业创新技术职类范围，由于不同行业职位设置种类过多，后续分析中依据岗位类别重新划分为生产类、研发类、管理类、教育类、服务类及其他共6类。主要通过电子问卷的方式进行调查，包括基本信息采集和主观性问题两部分。被试的创新型技术人才主要来自北京、上海、杭州、武汉和重庆，被试群体构成见表1。共发放213份问卷，除去问题回答不完整者和不符合研究要求者，剩余有效问卷数196份，有效率92%。问卷的最终总体分析采用的有效问卷共196份。

表1 被试群体构成

(三)统计分析工具

运用SPSS 23.0软件对数据进行分析和处理。

三、结果分析

(一)问卷项目分析

将问卷总分在后40%的作为低分组设为变量1，问卷总分在前40%的作为高分组设为变量2，然后对高、低分组的题项进行独立样本T检验，删除相关性未达到显著的11个题项，并删去题项含义存在交叠的15个题项和测谎题2道。剩余保留项目得分与问卷的相关性都在0.3～0.7，且题项的决断值(CR值)显著(见表2)，表明题项的鉴别力良好。

表2 问卷项目分析结果

该问卷的Cronbachα值为0.894，量表信度理想。进一步地，对题项进行探索性因素分析，KMO统计量为0.708，基本满足要求，适合做因子分析， Bartlett 的球形度检验的近似卡方值为1 663，自由度为630，相伴概率值P=0.000<0.001也说明数据适合做因子分析(表3)。

表3 KMO和Bartlett 检验

运用主成分分析法得出因素成分所解释的总方差表(表4)。当达到第5主成分时，包含题项可解释总变异的48.79%，结果较为理想，有着较好的结构效度。也可从因子碎石图(图1)中验证5个因子的解释度，可以直观地看出折线从第6点开始逐步平缓，即第6个因子处为拐点，故提取因子数为5个。

表4 因素成分解释的总方差

图1 碎石图

通过主成分分析法以及旋转矩阵成分矩阵的结果，结合问卷对应主观题项进行命名，结论如下：第1、2、4、5、6、35题为第一个维度，命名为创新基础，部分题目在计分时采用反向计分；第3、7、8、9、10、11、12题为第二个维度，命名为创新能力；第14、15、16、18、19、21、33、36题划分为第三个维度，命名为创新思维；第13、20、22、23、24、27、34题为第四个维度，命名为创新意识；第17、25、26、28、29、30、31、32题为第五个维度，命名为创新人格。

表5 创新型技术人才胜任力模型因素分析

题项因素负荷三、创新思维14遇到问题我能独立思考出对策0.85915相比他人,我能观察到很细致的问题0.81316我会有条理的和他人表达自己的想法思路0.75618我喜欢幻想天马行空的事情0.72319在讨论时,我经常提出新的思路0.71421灵感一闪而逝,而我善于抓住0.67433我认为世间万物都是不断变化的0.64536我会以市场的发展变化作为自己工作的行动指南0.633四、创新意识13我认为研究事物背后的原理比较重要0.60120我经常问“为什么”,并努力寻找答案0.59022我对未知的知识充满渴望0.89723我拥有敏锐的感知力0.84724我喜欢尝试别人没有做过的事情0.72527我认为新观念、新形势比以往经验更有用0.69834我热爱探索,对未知领域充满热情0.664

五、创新人格17我很少固执己见,乐于采纳别人的看法0.86525在经历很多次失败后我也不会放弃0.78226当工作出现问题,我会怀疑自己是否能够胜任0.75628我认为能承受工作上的压力0.69329在工作中和上下级沟通不存在太大困难0.68230工作任务没有完成,我会主动承担责任0.52131遇到分歧,我常常坚持自己的看法-0.56232当我与上级意见不同时,我会发表自己的看法-0.525

(二)创新型技术人才胜任力特征分析

1.总体特征

对研究样本在5个维度上的胜任力得分进行描述统计如表6所示：创新型技术人才胜任力在5个维度的得分处于中间水平，总体均值得分3.56。其中：创新基础得分3.39，创新能力3.52，创新思维3.66，创新意识3.59，创新人格3.56。整体表现为思维>意识>人格>能力>基础，即与创新能力和专业知识基础相比，创新思维、逻辑辩证思维、创新精神和创新意识方面表现更好。

表6 创新型技术人才胜任力总体表现

2.创新型技术人才胜任力年龄差异

创新型技术人才在创新人格和创新能力不同年龄层面存在差异，以单因素方差分析和邓尼特T3多重比较发现(表7)，创新能力方面，20～30岁和31～40岁有显著差异(p=0.001)，50岁以上和20～30岁有差异(p=0.034)，其余年龄段之间则没有显著差异性。在创新人格中，50岁以上和20～30岁有显著差异(p=0.001)、50岁以上和31～40岁有显著差异(p=0.012)、50岁以上和41～50岁(p=0.005)有显著差异，其余年龄段之间则没有显著差异性。此外，5个维度的创新型技术人才胜任力随着年龄增长呈下降趋势，20～30岁得分在各维度最高。可以看到，创新人格和创新能力的年龄差异可能与个体身心发展阶段有关。20～30岁为创新型技术人才创新能力的高峰期，具备最前沿的相关领域知识、身体素质较好，可以投入大量时间与精力进行创新创造活动；31～40岁的创新型技术人才则处于职业生涯高峰期，将工作技能与经验进行融合，而个体的思维惯性和学习能力差异，容易导致此年龄段出现创新思维和行动的群体分化，比如某些技术人才解决工作问题时多依靠于知识经验，而学习新事物的速度有所下降；41～50岁的创新型技术人才从职业发展角度看，大多面临从技术专家到技术管理角色的转型，以团队形式进行技术创新和社会服务；50岁以上的创新型技术人才处于职业生涯后期，对于创新型技术的探索与追求会呈现出更大的差异化特征。

3.创新型技术人才胜任力的文化程度差异

如表8所示，文化程度变量在创新基础、创新意识、创新人格上均不存在显著差异，但在创新能力和创新思维上存在显著差异，采用邓尼特T3方法对创新能力和创新思维进行了多重比较检验。在创新能力上，发现5个水平两两间均大于0.05，无显著差异。在创新思维上，发现5个水平两两间均大于0.05，也无显著差异。因此，不同文化程度的创新型技术人才胜任力总体表现上无显著差异。在创新基础中，硕士得分最高，其他得分最低；在创新能力中，博士得分最高，大专得分最低；在创新思维中，硕士得分最高，其他得分最低；在创新意识中，硕士得分最高，其他得分最低；在创新人格中，其他得分最高，博士得分最低。整体上，硕士、博士占据5个维度的高分区，其他类占据低分区。可以看到，创新型技术人才是综合素质人才，除了外显的创新基础、创新能力需要扎实的专业基础与知识体系，高学历的创新型技术人才具备更加优质的专业知识与学习能力、记忆能力、观察能力、实践能力、辨别能力，而内在的创新思维和创新意识、创新人格不受学历影响。

表8 创新型技术人才胜任力学历差异

4.创新型技术人才胜任力的岗位差异

从表9可以看出，岗位性质变量在创新基础、创新能力、创新思维、创新意识、创新人格上均不存在差异性。在创新基础中，教育类得分最高，其他类得分最低；在创新能力中，研发类得分最高，生产类得分最低；在创新思维中，研发类得分最高，其他类得分最低；在创新意识中，研发类得分最高，服务类得分最低，在创新人格中，研发类得分最高，其他类得分最低。研发类岗位在5项胜任力中有3项得分最高，其他类岗位整体得分较低。本研究认为，研发类岗位对于技术水平和创新素质要求更高，特别是创新能力和创新思维方面，是个体完成创新产品、创新工艺研发的重要前提；教育类岗位则强调专业理论和交叉融合的学科基础知识；生产类、服务类岗位则需要实践性技术知识和实践经验。

表9 创新型技术人才胜任力岗位差异

四、对策建议

本研究通过数据抓取、词云归纳和因素分析等方法，构建了创新型技术人才胜任力模型，模型包括创新基础、创新能力、创新思维、创新意识和创新人格5个维度，这也是区分其他人才的重要鉴别指标。为提高创新型技术人才胜任力，同时为相关人才引进、培养和评价提供理论参考和实践操作依据，本文提出以下建议：

从个体角度看，20～30岁处于职业发展早期，是创新能力发展的巅峰时期。因此，在学习阶段，个体应在学习理论知识之余，参加科技创新项目和实践活动，培养独立思考、分析和解决问题的能力；在职业生涯早期，将理论和工作实际结合，通过团队合作进行积极思考和创新活动，在创造和工作实践中提升操作技能，并乐于在实践中实现创新成果转化；而在职业生涯发展中期，个体创新能力在社会实践过程中已达到最佳状态，此时，可以通过不断学习，特别是跨学科知识的学习，以及管理能力的提升，以搭建团队和组建平台方式进行资源整合，实现创新的社会价值最大化。

对于高校而言，应突出创新创业教育的实践导向，实现理论学习与社会实践的深度融合。高校作为创新型人才孵化器，与产业和创新链建立紧密对接的专业集群，持续有效地输出具备创新型人才胜任力的毕业生，是更好服务地方经济社会、实现产学研协调发展的根本前提；高校作为区域和行业发展智库，在教学培养体系中强调创新成果向应用转化，为推进创新驱动发展战略提供行业核心技术支撑。在具体实践中，高校应调整人才培养方案，革新教学体系，开展区域间高校学分互认、课程互通、企业战略合作、人才交流等多渠道的合作模式，为企业和社会培养具备创新基础、创新能力、创新思维、创新意识和创新人格的创新型技术人才。

从社会环境看，当前，区域性技术创新水平存在马太效应，即强者愈强的现象，这体现在人才具有向经济发达、区域创新能力较强的地区流动趋向，若仅依靠市场调节，将导致人才结构不平衡：较发达地区形成创新型技术人才集聚效应，经济水平偏低或交通不发达地区则出现人才流失。因此，地方政府需积极革新人才政策，坚持短期以引才为主，长期以育才为重，加强青少年群体在科技和人文方面的科普教育，促进本土创新型技术人才培养，多渠道满足创新型技术人才生活需求和家庭生活保障，使其能扎根本土，实现研究能力提升和职业价值提升。从行业角度看，可以对区域优势或重点产业的创新型技术人才数量、结构和需求信息进行人才盘点，构建动态和系统性人才数据库，为相关企业发展提供引才和育才依据，为区域人才政策、产业政策等人才方案战略提供支撑；企业在选拔和引进创新型技术人才时，应根据胜任力模型，对创新型人才的创新基础、创新能力、创新思维、创新意识和创新人格进行全面甄别，实现更好的人职匹配和团队发展。同时，根据内部技术人员在胜任力模型方面的差异，进行针对性培训和团队建设，可以为企业降低人力成本，也为构建高效能团队、打造学习型组织和促进“科技与经济相融合”发展模式提供理论参考和实践依据。

五、结语

创新驱动发展战略的贯彻落实，是我国转变经济发展方式、提升国际竞争力的有效路径。创新型技术人才是我国创新驱动发展战略的核心要素，其引进、培养和评价需要政府、高校和企业依托具有创新导向的、科学的评价指标体系。本研究通过数据抓取和词云归纳形成调查问卷，构建了创新型技术人才胜任力模型，包含创新基础、创新能力、创新思维、创新意识和创新人格5个维度。由于受限于样本范围，如何将各维度与不同行业创新型人才特征进行匹配，本研究尚未进行深入论证，这也是下一步研究重点。