2019年6月下期
成果转化类创新型科技人才评价研究/杨月坤 周丽娟
来源：领导科学网,领导科学杂志社唯一网站
作者：杨月坤 周丽娟
日期：2019-05-31 15:51:49
| 知识价值和显性知识价值类似于胜任力模型中的鉴别性胜任力，重视对人才内在心理素质的考评，而流通知识价值类似于胜任力模型中的基准性胜任力，重视对人才外在成果表现的考评。因此，本文将成果转化类创新型科技人才的一级评价指标从职业道德、能力素质和业绩贡献转化为隐性知识价值、显性知识价值和流通知识价值，将职业规范、科学创新、价值情感、智能素质、能力结构、创新表现和效益转化作为二级指标，并通过对一、二级指标的分解、辨析、细化得出三级指标，初步形成包含3个一级指标、7个二级指标和30个三级指标的成果转化类创新型科技人才评价指标体系。
（二）评价指标体系的优化
在构建成果转化类创新型科技人才评价指标体系的过程中，为了保证指标体系的科学性和合理性，本文以初始评价指标体系为基础，访谈了20位不同领域的专家，其中科研人员10名、高等院校教授5名、科技企业人力资源管理人员5名。通过访谈，对评价指标体系进行分析和筛选。根据专家意见，删除了可操作性不强的指标，合并内容存在交叉的指标，同时还增加了专家们认为更有价值的新指标，最终形成包括3个一级指标、7个二级指标和25个三级指标的评价指标体系（如表1所示）。
（三）评价指标体系的检验
为检验上述评价指标体系的结构和内容是否科学合理，本课题组于2017年10月至2018年6月将由指标体系构成的调查问卷采用上门面访和网络调查的方式，对上海、江苏、安徽三地相关领域的相关人员展开调查。本次调查一共发放问卷300份，回收有效问卷216份，有效率为84.4%。在216份有效问卷的被访者中，男性占78.5%，年龄在40岁及以上的人员占74.6%，学历为硕士及以上的人员占72.5%，职称在中级以上的人员占62.7%。从受访者的专业领域分布看，从事基础研究的占24.2%，从事应用和技术开发的占15.0%，从事成果转化的占60.8%。从受访者的工作性质分布看，从事人才研究的占8.0%，从事人才管理的占10.0%，从事具体科研工作的占82.0%。这表明样本具有较好的代表性。
1.信度检验。信度检验主要测量评价指标体系的一致性、可靠性和稳定性。本文运用SPSS22.0对评价指标体系进行信度检验，结果显示，评价指标体系总体的Cronbach’s α系数为0.898，一级指标和二级指标的Cronbach’s α系数均大于0.7，表明评价指标体系信度较好。
2.效度检验。效度检验主要检测评价指标体系的有效性。本文从内容效度和结构效度两方面进行检验。本文构建的评价指标体系包括3个一级指标、7个二级指标和25个三级指标，通过主成分分析法提取7个因子，累计方差贡献率达到79%，表明原有指标信息缺失较少，评价指标体系具有较高的内容效度。利用SPSS22.0对数据进行KMO值检验和Bartlett球形度检验，3个一级指标的KMO值均大于0.5，P值均小于0.05，表明可以做因子分析。基于样本数据，进一步对各级指标进行探索性因子分析，结果显示各级指标的因子载荷值均大于0.5，各因子的解释总方差变异量均在60%以上，表明评价指标体系具有较高的结构效度。
（四）评价指标权重的确定
本文运用层次分析法确定评价指标的权重，包括以下四个步骤：①构建层次结构模型，②建立判断矩阵，③层次单排序及一致性检验，④层次总排序及一致性检验。通过对成果转化类创新型科技人才评价指标体系各层次评价指标权重 |