基于知识价值的创新型科技人才评价模型构建/杨月坤 路 楠

　　通过文献检索、专家访谈和编码归类，本研究发现，尽管目前各界对创新型科技人才素质特征的描述丰富多样，但“职业道德”“能力素质”“业绩贡献”是衡量创新型科技人才的共性特征和主要标准，而且三大素质特征（职业道德、能力素质和业绩贡献）与三类知识价值（隐性知识价值、显性知识价值和流通知识价值）之间存在相应的映射关系，即“隐性知识价值”映射“职业道德”、“显性知识价值”映射“能力素质”、“流通知识价值”映射“业绩贡献”。据此，本研究着手设计初试问卷。

　　（三）设计初试问卷

　　借鉴冯涛、张晓娟以及何健文等人设计的科技人才素质特征模型，考虑到创新型科技人才的知识价值特点及归类结果，本研究初步假设创新型科技人才知识价值评价模型由隐性知识价值（职业道德）、显性知识价值（能力素质）、流通知识价值（业绩贡献）3个维度构成，并在设计问卷时将其细化为职业规范、责任诚信、科学品质、心理素质、知识创新、社会实践、绩效成果、效益转化8个评价指标。采用Delphi法，邀请5名具有多年科技人才管理经验的专家，对56个代表性词语进行取舍和修改，经过反复讨论后达成一致，最终编制出由基本信息和知识价值评价要素两部分组成的初试问卷，其中，基本信息包括性别、年龄、学历、工作单位性质、专业技术职务、研究领域等项目，知识价值评价要素包括25个测试项目（见表1），所有测试题项均采用Likert5点量表。

　　三、研究方法与过程

　　（一）探索性因子分析

　　初试主要以北京、上海、江苏和浙江等主要城市的创新科技领域的专家和科技人才为调查对象，采用上门访谈网络问卷调查的方式进行调研，共发放问卷300份，回收有效问卷214份，有效回收率为71.33%。工作单位性质方面，高校占30%，研究所占27%，科技企业占27%，事业单位占10%，政府机构占6%；学历方面，本科占7%，硕士占31%，博士及以上占62%；专业技术职务方面，中级及以下占41%，副高级占33%，正高级占19%，两院院士、杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划获得者、百人计划入选者占7%。

　　运用SPSS20.0对数据进行KMO和Bartlett球形检验，结果表明：KMO=0.866，球形检验的x2值为3339.322，p<0.001，说明可以进行因子分析。采用主成分分析法，选择Kaiser斜交转轴法，抽取特征值大于1的因子，并删除因子载荷低于0.50的题项A9、B8和C3，最终保留22个项目作为评价模型的初步指标和要素，经过多次探索，从中萃取到8个公共因子，对其命名为：因子1——职业规范，因子2——责任诚信，因