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

　　（二）验证性因子分析

　　将由上述22个题项组成的问卷发放至北京、上海、广州以及江、浙、皖主要城市的政府机关、研究所、企事业单位和高校等机构的科技人才进行正式调查，所有测试题项均采用Likert5点量表。正式调查共发放问卷451份，回收有效问卷300份，有效回收率为66.52%。研究领域方面，基础研究领域占36%，应用研究领域占27%，技术开发领域占20%，科技管理领域占17%；工作单位性质方面，高校占35%，研究所占14%，科技企业占28%，事业单位占18%，政府机关占5%；学历方面，本科占12%，硕士占37%，博士及以上占51%；专业技术职务方面，中级及以下占34%，副高级占37%，正高级占18%，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11%。

　　基于样本数据，运用AMOS21.0建立一阶斜交模型进行验证性因子分析，结果显示，主要的拟合指数x2/df、RMSEA、NFI、CFI、IFI不是很理想。因此，进一步进行模型修正，经过多次探索，删除因子负荷较小的5个题项A6、A7、A10、B5和C4，最终构建出由17个题项、8个因子组成的一阶斜交模型（见图1）。修正后的主要拟合指数接近理想指标，其中，x2/df=2.110<3，RMSEA=0.061<0.08；RMR=0.041<0.05；RFI=0.903，CFI=0.965，NFI=0.937，IFI=0.966，TLI=0.947，均大于0.9。各因子负荷量均大于0.6，表明模型拟合情况较好。

　　一阶验证性因子分析证实了量表中的17个题项与模型中的8个因素具有较好的适配性。为了验证这8个因素是否从属于更高一阶的因子，本研究对模型进行高阶验证性因子分析，结果表明，8个初阶因素从属于更高一阶的因子，即隐性知识价值（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个高阶因子，且3个高阶因子又同属于“创新型科技人才知识价值评价”这一概念（见图2）。检验结果显示，主要拟合指数接近理想指标，其中，x2/df=2.142<3，RMSEA=0.062<0.08，RMR=0.047<0.05，RFI=0.902，CFI=0.958，NFI=0.925，IFI=0.959，TLI=0.945，均大于0.9，各题项因子负荷量均大于0.6，表明模型整体拟合度较好。因此，以隐性知识价值（职业道德）、显性知识价值（能力素质）和流通知识价值（业绩贡献）对创新型科技人才进行评价的构思得到进一步的验证。

　　四、结论与启示

　　（一）研究结论

　　创新型科技人才是推动经济社会发展和创新型国家建设的关键变量，而构建创新型科技人才知识价值评价模型是客观、科学、公正地评价科技人才创造价值的重要基础性工作。本研究基于胜任力模型理论和知识价值理论，构建了创新型科技人才知识价值“三位一体”评价模型（见图3），根据实证分析结果，得出以下几点结论。

　　第一，隐性知识价值（职业道德）维度，包括职业规