創新型科技人才職業素質自我認知

廖志豪，廖建華

(1.上海對外經貿大學公共管理學系，上海 201620；2.廣州城市職業學院，廣東 廣州 510405)

創新型科技人才職業素質自我認知

廖志豪1，廖建華2

(1.上海對外經貿大學公共管理學系，上海 201620；2.廣州城市職業學院，廣東 廣州 510405)

選擇40名創新績效突出的科技工作者進行行為事件訪談，通過對訪談文本的主題分析與概念化發掘出52個集中度較高的素質項目，以此為基礎編制職業素質自我認知測量評價問卷。452名創新型科技人才自我評價結果表明，該群體在知識智力維、行動能力維和個性動機維三個構面的42項素質與創新績效之間具有顯著相關性，且與創新績效一般的科技職業人群具有區分效度。在科技人才培養實踐中應注重對這些關鍵職業素質的培育。

創新型科技人才；職業素質；自我認知

1 引言

2016年發布的《國家創新驅動發展戰略綱要》指出，經過多年努力中國科技發展正進入由量的增長向質的提升的躍升期，經濟轉型、民生改善和國防建設對創新提出巨大需求。但與此同時，中國許多產業仍處于全球價值鏈中低端，支撐產業升級、引領未來發展的科學技術儲備亟待加強。究其根源，科技人才隊伍大而不強且創新能力有限是造成這種狀況的重要原因。對于科技人才個體而言，合理的職業素質構成是其取得良好績效的內因。因而，對創新型科技人才群體的職業素質進行探測以發掘其中的關鍵要素，不僅有利于科學地把握其屬性特征，亦可為科技人力資源開發提供參考依據。

西方文獻中鮮有與“創新型科技人才”直接匹配的概念，相關研究主要集中于創造力的形成因素。圍繞該主題，Sternberg提出創造力三維模型[1]，Lubart等提出創造力投資理論[2-3]，Karwowski等采用實驗法對智力、個性、情緒等因素與創造力的相關性進行了探察[4-7]。在國內，隨著創新型科技人才這一術語在政府政策話語中使用日益頻繁，對其職業素質進行研究開始受到關注。王養成構建了基于3Q(智商、情商、逆境商)的創新型科技人才素質模型[8]，陳蘇超基于模糊神經網絡提出創新型科技人才評價方法[9]，王廣民等通過實證調查對創新型科技人才的典型特征進行了研究[10-11]。總體來看，現有研究成果對于認識創新型科技人才的職業素質具有各自價值，但系統反映其職業素質構成的成果尚比較匱乏。本研究試圖以創造力研究的內隱理論范式(即人們在工作背景中能夠形成關于創造力的概念、結構及其發展的觀點)為基礎，對此進行進一步探討。

2 研究對象甄選

目前并無關于創新型科技人才的具體判定標準，人們主要根據成果產出或職業成就對其進行定性描述。較具代表性定義為“能夠突破原有理論、技術和方法，通過獨創性科研成果促進科技進步并為經濟社會發展做出突出貢獻的人才[12]。”基于此判定，本研究選擇以下幾類創新績效良好的科技工作者作為研究對象：“兩院院士”與科技領域長江學者；“百人計劃”和“千人計劃”入選者；國家及省級重大科技攻關項目主持者或核心成員；教育部、科技部認定的工程技術中心或重點實驗室學術帶頭人及省級重點實驗室負責人；擁有自主知識產權且在科技產業化方面取得突出成績的創業者；三項及以上國內發明專利持有者或新技術、新產品開發者；美、日、歐專利機構三方專利獲得者；國家或省部級各類科技獎項獲得者。

按照以上標準，本研究通過以下途徑搜集潛在的研究對象：國家科技成果信息服務平臺刊登的專家庫；科研機構或各省、市科技廳公布的專家信息；“211工程”“985工程”高校及中科院研究生院公布的師資信息；千人計劃網公布的學者信息；其他可利用途徑。

3 研究方法與步驟

3.1 職業素質自我認知測量項目采集

本研究選擇由McClelland開發的行為事件訪談技術[13]采集關于研究對象職業素質自我認知的測量項目，其要旨在于通過受訪者對工作情境中關鍵事件的描述來發掘其素質特點，尤其是隱藏于“冰山”之下的潛能。受訪者對事件的描述包括工作背景、任務、行動方式、動機和結果等邏輯上相關聯的內容。如其陳述不夠明確則進行追問，引導其解釋或舉例，以便從中探察素質關鍵點。根據研究對象甄選標準，本研究與數位符合條件者進行聯系，最終有40人接受訪談。所有訪談結束后，兩位研究者各自獨立對40份訪談文本進行主題分析和編碼并提煉其中蘊含的素質信息而形成概念化詞(見表1)。隨后兩人對文本分析和編碼結果進行交流，以統一概念化詞名并進行一致性分析。結果表明，二者對文本材料主題分析和編碼一致性系數最高為0.813，最低為0.662，總體達到0.732，具有較高一致性(見表2)。

通過訪談文本主題分析與概念化過程，共提煉出75個內涵相對獨立的素質項目。進一步分析顯示，75個詞匯中有23個詞匯群集中度較低(僅在2.5%～10%受訪者中有所體現)，而其余52個詞匯則具有較高的群集中度(在25%以上受訪者中有所體現)(見表3)。因此，本研究將其作為創新型科技人才職業素質自我認知測量項目的基本來源。

表1 訪談文本主題分析與概念化示例

注：01-7表示第01號文本的第7個主題分析編號，以此類推。

表2 訪談文本資料編碼結果統計與一致性分析

注：T1、T2分別為兩研究者對每份文本的主題分析編碼數；S為兩者對同一文本的相同編碼數；CA為編碼一致性系數，CA=2S/(T1+T2)，0≤CA≤1，其值越大表明一致性程度越高。

表3 訪談文本主題分析與概念化提煉的素質項目(集中度≥25%)

3.2 測量問卷編制與發放回收

為探究上述52個素質項目在科技人才職業活動中相對重要程度及其與創新績效的相關性，本研究編制了《創新型科技人才職業素質自我認知測量評價問卷》。問卷主體結構：一是關于被試個人背景(職稱、所在機構、學科領域等)與創新成果(名稱與等級)的題項；二是按照基本屬性將52個素質項目分別歸入“知識與智力維”“行動能力維”和“人格動機維”三個構面，并以李克特五點量表形式編制自我認知評價量表(由 1～5表示重要程度遞增，由被試根據自我認知對其在各項目上的等級進行評價)。其中，知識智力維包括專業理論知識、發散思維、理解力等22個項目；行動能力維包括信息搜尋、規律探求、持續學習等8個項目；人格動機維包括勤勉性、質疑性、求知欲等22個項目。為便于被試對素質項目內涵的理解，問卷以附件形式對各項目的行為特征進行了描述和界定。

針對研究對象地域分布的廣泛性和在人口總體中分布的分散性，研究采用電子郵件方式進行問卷投放。按照研究對象甄選標準，首先通過前述途徑廣泛收集各領域符合條件的科技人才基本信息與電子郵箱并逐一登記。然后分三批次向3000余名調查目標發送問卷，最終收回有效問卷452份(前述40位訪談對象均接受了調查)。相對于其他投放方式而言本研究問卷回收率較低，但根據Anntoinett等關于素質研究中樣本采集量的指導建議[14]，所采樣本量已經能夠滿足研究需要。

3.3 調查結果統計分析

(1)被試來源分布與科研成果。對回收問卷中個人信息統計顯示，452名被試中有211人任職于科研機構，199人任職于高等學校，42人任職于科技企業；從專業領域分布看，基礎研究領域12人，生命科學領域27人，材料科學領域50人，空間科學領域13人，地質科學領域17人，電子信息領域87人，農業技術領域32人，醫化領域83人，裝備制造領域76人，其他領域55人。被試總體科研成果：近5年來主持或作為主要成員參與國家級項目共計907項次，省部級項目共計1294項次；在SCI、EI等檢索系統收錄刊物中發表論文共計1965篇；作為第一申請人獲國內發明專利或美、日、歐三方專利，以及作為主持者或核心成員開發國家級重點新產品共計839項；獲得國家級與省部級獎項共計656項次。此外，452名被試均至少符合研究對象甄選標準中兩項或兩項以上條件。

(2)測量結果及其與創新績效的相關性分析。對回收問卷中職業素質自我認知測量數據統計分析顯示，其總體Cronbach α信度系數為0.994。知識與智力維、行動能力維和人格動機維各構面的Cronbach α信度系數分別為0.960、0.972和0.979。各個具體項目與總體的相關系數均在0.8以上。52個素質項目中有11個項目的評價均值高于或等于4.0，20個項目的評價均值處于3.5～4.0之間，11個項目的評價均值處于3.0～3.5之間，10個項目評價均值小于3.0。由于量表中3標示意義為重要程度一般，即評價均值低于3.0的項目意味著其在研究對象中群體表現不顯著。按照勝任素質應體現相對重要和相對關鍵的思想，本研究將10個評價均值低于3.0的項目從前期備選項目中予以剔除。所剔除項目分別是知識與智力維的人文社科知識、形象思維、辯證思維、記憶力和想象力，行動能力維的培養人才，個性動機維的自控性、謙遜性、冒險性和恃強性。

其余42個評價均值在3.0以上的項目與創新績效之間相關性如何，需要進一步檢驗。為此，本研究首先對問卷中所采集的各被試的科研成果進行賦值轉換(具體轉換標準為在SCI、EI或ISTP系統中每收錄1篇論文計1分；主持或作為主要成員參與國家級項目每項計2分，省部級項目每項計1分；作為第一申請人獲美、日、歐三方專利每項計2分，國內科技專利每項計1分；獲得國家級獎項一等獎每項計3分，二等獎每項計2分，省部級獎項每項計1分；主持或作為核心成員開發國家級新產品每項計2分)，并以轉換后各被試的總得分值表示其創新績效值。然后，對各項目與創新績效的相關性進行分析。結果表明，42個項目與創新績效的相關性均較為顯著，知識智力維17個項目、行動能力維7個項目、個性動機維18個項目與創新績效的皮爾遜相關系數分別處于0.576～0.733、0.529～0.806和0.596～0.808之間(見表4)。據此，可以認為這些項目在較高程度上反映了創新性科技人才群體對其關鍵職業素質的共性認知。

表4 職業素質自我認知測量結果及其與創新績效的相關性(n=452)

注：**表示1%的顯著性水平(2-tailed)。

3.4 測量結果的區分效度驗證

為驗證以上職業素質自我認知評價結果對于創新型科技人才群體(績優組)與一般科技工作者(普通組)是否具有區分效度，將表4中42個項目編制為李克特五點量表，采用判斷抽樣方式在上海地區科研機構中選擇58名創新績效表現一般者(即未達到前述甄選標準)進行自我評價測量。結果表明，該組被試在各項目上的測量均值介于2.640～3.530之間，相應標準差介于0.335～0.477之間。兩組被試的評價均值雷達圖顯示，除在注意力、開放包容、主動性和關懷精神4個項目上比較接近外(由于這4個項目的群集中度較高且與創新績效具有較高相關性，本研究將其作為創新型科技人才群體共性素質特征予以保留)，績優組的評價均值線在總體上處于普通組的外圍。尤其是在學科前沿知識、方法論知識、發散思維、洞察力等知識智力要素方面和在問題發現、持續學習等行動能力方面，以及在探索精神、成就導向等個性品格方面，兩組被試的自我評價水平具有明顯差異(見圖1)。這說明前述過程所篩選出的42個項目具有一定區分效度，可以用來反映創新型科技人才的關鍵職業素質。

圖1 績優組與普通組自我評價結果雷達圖

4 研究結果討論

通過以上結果，可以發現創新型科技人才在職業素質上具有以下特征：

其一，從知識與智力維度看，具有結構合理的知識體系和開放深刻的思維風格。該類人群的知識儲備不僅表現出廣度與深度的相互契合，同時亦表現出陳述性知識與程序性知識的有效建構。這種特點有利于實現知識的轉換和內化，以及由知識貯存向知識探究和創造性地解決問題轉化。該類人群的思維方式具有多元和權變的特點。這既可保證其思維的邏輯性、深刻性和流暢性，有利于以知識和經驗為基礎而提升洞察力、分析力和推理力，同時亦可保證思維的靈活性和跳躍性，有利于突破和重構既有的知識和經驗，以新的認知模式把握事物本質。可以說，這些特征正是創造力形成的窗口。

其二，從行動能力維度看，該類人群的關鍵職業素質中既有通過認知與行為的結合而形成的“發現問題、明確問題、表征問題、策略選擇”[15]等創造力基本成分，同時亦包含與現代科技發展趨勢直接相關的素質要素。如在知識更新頻率加速環境下與之相適的信息搜索與持續學習能力；在科研組織方式日益社會化和分工協作日益緊密條件下所需的團隊合作能力；在從科學原理到技術發明孕育期縮短，科技成果產業化步伐加快條件下為提高工作效率而掌握創新技術和方法，以及將科研方案轉化為具體成果的實踐操作能力等。這些能力對于創新的實現具有重要支持功能。

其三，從人格動機維度看，該類人群的職業素質中包含諸多透射創新意識與創新精神的元素，具有內在動機與外在動機交互的特征。如由好奇心和求知欲引發的研究目的，由內在興趣和質疑性催生的研究動機，堅忍執著和求真務實的探索精神，獨立自主、開放包容與充滿自信的品質等。這些因素利于激發創新欲望，使其在面對挫折時矢志不渝地進行探索而最終實現突破，是進行科技創新的動力之源。同時，人格特質中的關懷精神體現了在科技與社會發展聯系日益緊密的條件下，創新主體對于自身職業活動對社會積極影響或負面效應的關注。這些品質是影響創新潛能發揮的關鍵性非智力因素。

5 政策與實踐建議

第一，培養目標設定應以創新型科技人才職業素質構成體系為邏輯依據，以求其更加具體和明晰。近年來中國高校為適應經濟社會發展對創新型人才的需求，紛紛對人才培養目標進行調整，強調創新精神或創造力成為諸多高校的人才培養愿景。但專業培養方案中職業素質培養目標籠統模糊而缺乏實效性是諸多高校面臨的共性問題。因而，在科技人才培養模式改革中，以系統明晰的素質發展基準來指導培養過程開展應成為未來的改革方向。

第二，課程體系設置應具有豐富性和開放性。所謂豐富性是指從培養目標出發提供多門類和多形式的課程體系，以便為專業教學目標的選擇與實現提供空間，并以此保證學生知識、思維、能力與個性品格等多維創新素質的生成具有可靠的課程平臺。而開放性則指課程體系能夠根據環境變化適時調整、充實與變革以增強人才培養的適應性，同一學科課程體系中各種課程要素之間能夠相互開放和融合。只有這樣方能突破專業壁壘，允許和鼓勵學生跨學科、跨專業進行課程選修以增加其知識體系的交叉性，滿足其興趣與個性化發展的需要。

第三，培養過程應突破傳統教育單純注重知識傳遞的路徑依賴，將知識建構、思維訓練、能力鍛造與品格塑造相融合。為此，須注重理論教學與實踐教學、科學教育與人文精神培育之間的相互平衡，避免因某種偏頗而引致“單向度的社會”和“單向度的人”[16]等教育缺憾。教學過程中教師應通過營造與課程相適配的情境，培育學生探求創新的心理愿望和積極進取的個性品格，促使其以創新精神吸納、運用和生成知識；通過合理設計教學內容，實現陳述性知識和程序性知識、基礎知識與前沿知識、跨學科知識建構的平衡；通過在知識建構過程中輔以恰當教學方式影響學生創新思維和實踐能力的發展。

第四，培養評價應以發展性評價取代終結性評價，將學習過程與素質生成過程作為評價重心以引導學生學習和實踐觀念轉變。教育不只是一種產品概念，更是一種過程概念[17]，脫離過程的價值和意義，教學目標的達成將淪為烏托邦式理想。在科技人才培養中，為達成對學生創新素質的系統培育，培養評價同樣需要具有過程意識，關注認知、動機、能力等一切與過程相關的因素。通過科學的評價指標引導學生由對知識的原初理解發展到知識結構建構，并在過程中營造有利于實踐能力和創新思維生成的場域。

[1]STERNBERG R J.The nature of creativity[M].New York:Camb ridge University Press,1988:125-147.

[2]LUBART T I.An investment theory of creativity and its development[J].Human development,1991(34):1-32.

[3]STERNBERG R J.Revisiting the investment theory of creativity[J].Creativity research journal,2011(3):229-238.

[4]MACIEJ K.Is creativity without intelligence possible[J].Intelligence,2016,57:105-117.

[5]JENNIFER A H.Personality and boredom proneness in the prediction of creativity and curiosity[J].Thinking skills and creativity,2016,22:48-57.

[6]ZENASNI F,LUBART T I.Perception of emotion,alexithymia and creative potential[J].Personality and individual differences,2009(3):353-358.

[7]FA-CHUNG Chiu.The effects of exercising self-control on creativity[J].Thinking skills and creativity,2014(6)：20-31.

[8]王養成,趙飛娟.基于3Q的四維創新型科技人才素質模型[J].科技進步與對策,2010(18):149-153.

[9]陳蘇超.基于模糊神經網絡的高層次創新型科技人才評價[J].太原理工大學學報,2014(3):420-424.

[10]王廣民,林澤炎.創新型科技人才的典型特質及培育政策建議[J].科技進步與對策,2008(7):186-189.

[11]李云梅.國有企業核心科技創新型人才甄別模型研究[J].科技進步與對策,2012(14):126-128.

[12]廖志豪.基于素質模型的創新型科技人才培養研究[M].上海:上海人民出版社,2015:40.

[13]MCCLELLAND D C.Identifying competencies with behavioral-event interviews[J].Psychological science,1998(9)：331-339.

[14]安托尼特.員工勝任能力模型應用手冊[M].郭玉廣,譯.北京:北京大學出版社,2004:86-87.

[15]STERNBERG R J.Thinking and problem solving[M].San Diego:Academic Press,1994:290-332.

[16]馬爾庫塞.單向度的人:發達工業社會意識形態研究[M].劉繼,譯.上海:上海譯文出版社,2014.

[17]布列欽卡.教育科學的基本概念[M].胡勁松,譯.上海:華東師范大學出版社,2003:40-41.

(責任編輯 沈蓉)

Professional Competency of Creative Science and Technology Talents Based on Self-cognition

Liao Zhihao1，Liao Jianhua2

(1.Department of Public Administration，Shanghai University of International Business and Economics，Shanghai 201620，China； 2.Guangzhou City Polytechnic，Guangzhou 510405，China)

Through choosing 40 creative science and technology talents with outstanding performance and interviewing them by Behavioral-Event Interview，the study dug out 52 competency items，then drawn up self-cognition questionnaire on the base of these items.The result of measurement to 452 talents showed that 42 items had significant positive correlation with their performance and could distinguish this group from ordinary one.These competencies should be paid close attention in the cultivating of science and technology talents.

Creative science and technology talents；Professional competency；Self-cognition

廣州市屬高校科研計劃項目“創新型科技人才勝任力模型的構建”(2012B107)。

2016-09-28 作者簡介：廖志豪(1972-)，男，湖北襄陽人，管理學博士，上海對外經貿大學講師；研究方向：科技人力資源開發與管理。

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