基于SEM方法的山西農業科技創新微生態研究

王 卓， 何云峰， 李建軍， 高志強

(1.山西農業大學公共管理學院，山西太谷 030801； 2.江蘇省農業科學院農產品加工研究所，江蘇南京 210014；3.山西農業大學農學院，山西太谷 030801)

近年來，創新生態系統(innovation ecosystem)概念越來越受關注，在理論和政策方面涌現出一大批研究成果。從國家到省級政府層面，都把科技創新生態的優化提到前所未有的重視高度。在此背景下，山西省農業科技領域呈現出前所未有的良好發展態勢，農業科技創新投入力度不斷加大，一批大平臺、大項目紛紛落地，“山西農谷” “晉中國家農高區”等創新引擎的龍頭帶動作用正逐步得到加強，農業科技創新的集聚效應逐步凸顯。山西省委省政府深入貫徹習近平總書記視察山西時強調的“在轉型發展上率先蹚出一條新路來”的重要歷史使命，已經把“打造一流創新生態”作為科技創新和高質量轉型發展的重要抓手。

近年來，山西農業科技創新生態環境有了很大改觀，各級政府對農業科技創新的支持力度不斷加大，農業科技創新人才受到越來越多的重視與激勵。但是，目前山西的農業科技創新水平與轉型綜改及高質量發展的要求還很不相稱；與發達省份相比，農業科技創新生態仍待提升與優化。

縱覽已有文獻，作為欠發達省份的山西省科技創新戰略研究，一方面聚焦于煤炭、鋼鐵等重工業領域創新戰略與管理，而農業科技創新領域研究相對較少，泛泛而談、經驗性研究居多；另一方面，既有研究范式多集中于工業科技創新領域的國家、省級面板數據統計分析及政策建議等中宏觀層面研究，而對于研發機構內在的環境氛圍及基于科技工作者的個體創新環境的主觀滿意度等微觀層面研究則相對匱乏。立足山西整體創新氛圍不斷優化的大背景下，為理性剖析農業科技創新微生態，本研究擬以創新微生態主體及其科技工作環境作用關系視角切入，采用結構方程模型(SEM)，以農業科技工作者感知到的工作環境滿意度對其工作績效滿意度的影響進行深入分析，以期摸清山西農業科技創新微生態，為進一步優化山西農業科技創新生態，深度激發農業科技工作者創新活力、提升創新動能提供良策。

1 研究設計

1.1 理論基礎

學術界對于創新生態體系的研究層次涉及國家、產業、企業等多方面，但內涵和外延并沒有統一界定，構建的模型也是多種多樣[1]。不同研究者基于各自學科背景和研究目標，拓寬了研究的深度、廣度，但客觀上也造成了創新生態系統分析視角差異性與認知上的不統一。

一般意義上講，創新生態內涵包含創新主體、創新環境以及創新成果3個維度。其中，創新主體處于最核心的位置，創新環境為創新主體發揮作用必須具備的保障條件，而創新成果則是在前兩者共同作用下的必然結果。多數學者強調，微生態主要體現于主體之間的相互依賴作用和主體與環境的相互作用[2]。科技工作者的工作環境屬于創新生態系統中的最基本構成單元——微生態環境，它與工作者本身聯系最密切，故選取微生態視角入手研究，著力探尋影響農業科技創新主體能動性有效發揮的環境因素。本研究分類梳理了一線科技工作者工作環境滿意度對其工作績效影響的相關文獻，列出影響科技人員工作滿意度的相關指標(表1)以及工作績效相關指標(表2)，并整理出工作滿意度對工作績效的影響狀況(表3)。

表1 科技工作者所處工作環境滿意度評價指標梳理

表2 科技工作者工作績效滿意度評價指標梳理

表3 科技工作者的工作環境滿意度對其工作績效影響研究梳理

通過文獻梳理發現，已有研究將科技工作者所處工作環境歸為5類(表1)，將工作績效分為兩大類(表2)，并由歸納出工作環境對工作績效的可能的影響路徑，據此選定本研究所需相關指標并設定其關系假設。

1.2 模型構建

結構方程模型(SEM)是社會科學研究中基于統計分析技術的方法，可以用來處理復雜的多變量數據的探究與分析[22]。模型由測量模型和結構模型2個部分組成，分別反映觀測變量與潛變量、潛變量與潛變量之間的關系。其中，潛變量是指不能直接觀察得知，而要經觀測變量推斷得知的變量，本研究中五大環境變量及兩大績效變量均屬于潛變量[23]。本研究所探討農業科技工作者的工作滿意度及其工作績效關系，為多變量對多變量的關系分析，且各因子均為滿意度指標，無法直接測量，選取結構方程模型可以較為準確地處理各變量之間的關系，能考慮到誤差因素的影響，且不受路徑分析嚴格的假設條件限制，有助于進行探索性研究和驗證性研究。

本研究采用結構方程模型可達到2個目的：一是探究山西省農業科技工作者對其工作環境的滿意度；二是探索其滿意度對其工作績效影響的內在路徑和機制。在數據處理上，本研究應用SPSS 25.0軟件完成描述性統計分析和數據的信效度檢驗，用AMOS 20.0軟件進行測量模型檢驗和結構模型檢驗。為充分利用變量之間結構關系的先驗信息，本研究將5個環境變量以及2個績效變量視為概念性的潛變量，檢驗數據與理論框架的契合度，依據相關理論及研究框架建立了結構方程模型(圖1)。

1.3 數據來源與描述性分析

本研究采用調查問卷方式，受訪者為在山西省農業類高校、農業類科研院所、科技協會和農業類科技企業等單位的科技工作者，問卷包括受訪者基本情況、調研內容等，調研部分設置7個潛變量：5個環境潛變量及2個績效潛變量，均為1～5等距賦值的定序變量，具體測量方法如表4所示。問卷發放歷時2個月余，共發放問卷600份，回收有效問卷550份，回收率91.67%。550份有效問卷中，男性受訪者252人，占比45.8%，女性受訪者298人，占54.2%；受訪者年齡集中于30～50歲，占比74%；最后學歷絕大多數為本科及以上學歷，其中碩士研究生學歷的占比為47.1%；職稱結構以中級、副高為主，分別占比34.2%和34.5%。

為驗證變量選取的可靠性與有效性，本研究采用SPSS 18.0對指標進行描述性統計分析，以及問卷效度和信度檢驗(表4)。對問卷效度的分析采用探索性因子分析(EFA)，得到各潛變量在觀測變量上的載荷系數絕大多數均高于0.7，說明觀測變量50%以上的方差都能夠被潛變量反映，可以認為問卷的效度水平通過了檢驗。問卷信度的分析采用 Cronbach系數法，得到7個潛變量的α值分別為0.833、0.939、0.877、0.898、0.899、0.916、0.916，均高于0.60的判別標準，可以認為問卷信度水平較佳。

2 SEM分析過程及結果

2.1 模型檢驗及修正

本研究使用AMOS 20.0對圖1結構方程模型進行參數估計。表5是對模型整體適配度的檢驗，簡約適配度指標(χ2/df、PGFI、PNFI)、絕對適配度指標(GFI、AGFI、RMSEA)、增值適配度指標(NFI、IFI、TLI、CFI)均需達到判斷標準值的要求。模型估計結果如表6所示。

表4 變量基本統計分析

表5 結構方程模型擬合指數及判斷標準

其中，模型一為本研究原始模型，由于絕大多數模型整體適配度均未達標，因此需對模型一進行修正。考慮到外生潛變量可能有較強的共變性，故于模型一的基礎上將所有外生潛變量之間均加上相關關系箭頭，得到模型二，再一次檢測模型二的整體適配度指標，雖χ2/df、GFI、AGFI 3項指標尚未達標，但同類適配度指標中的關鍵指標均已達標，故三大類適配度指標基本達標，模型修正成功。結合模型一、模型二擬合結果的參數顯著度情況，為能更優反映潛變量之間的關系，本研究在模型二的基礎上對潛變量之間的關系路徑再進一步調整得到模型三，同時保證三大類模型整體適配度指標依然達標。

經過模型修正及調整，發現因子載荷系數顯著度均較高，證明本研究各潛變量的觀測變量選取有效，而潛變量之間的路徑系數及其顯著度于模型二與模型三之間未有明顯差異，故結論以模型二得出(表6、圖2)。

2.2 模型整體分析

2.2.1 因子載荷分析 標準化的因子載荷系數反映了潛變量與觀測變量之間的關系：住房保障(0.767，載荷系數，下同)和薪資報酬(0.766)最能反映物質保障，這表明山西農業科技工作者比較看重關系自身工作穩定的工資和住房；研究項目(0.944)、研究經費(0.934)最能體現研究支撐，在調研走訪中了解到，項目經費文章課題是科研人員最關注的評價指標，其與職稱評審直接掛鉤；興趣契合(0.830)和自我實現(0.868)是工作激勵的主要方式，科研人員學歷相對較高，較普通工作者更加注重自我價值的實現，興趣契合亦是體現自我價值的一種方式；考核制度(0.883)與發展前景(0.872)最能體現職業發展，知識分子更為注重公平與效率，公平體現于考核制度，而長遠的效率則體現于職業的長遠發展；創新氛圍(0.919)和管理服務(0.903)是科技工作者職場人文環境的最重要因素，創新氛圍對于科技工作者來說至關重要，是創新生態的關鍵衡量指標，人性化的管理服務能夠讓科技工作者擺脫較多繁文縟節，減少其負面情緒，提高工作積極性。

任務績效主要由論文專著(0.897)及成果專利(0.875)顯現，與上述科技支撐環境相對應，科技工作者爭取項目經費最終目的是為了將其轉化為該項成果；工作狀態則更多體現為自律自控(0.873)及解決難題(0.884)，調研中發現，較多農業科技工作者經常超時工作，特別是為了獲取精準的季節性試驗數據，必須在某時間節點前完成大量準備工作，在有些工作條件不具備的情況下，創造條件也要完成。

2.2.2 關系路徑分析 任務績效提升主要靠工作激勵(0.400，正向顯著)；工作狀態刺激同樣靠激勵(0.454，正向顯著)和人文關懷(0.301，正向顯著)，而職業發展(-0.459，負向顯著)作用有待進一步明確。

一是物質保障環境對科研工作者工作績效影響均不顯著(P>0.1，下同)，有以下2個方面原因：其一，山西科技工作者一般為事業編，工作人員之間沒有特別大的差距，且物質保障條件與山西整體經濟發展水平相符，與發達省份相比水平較低，激勵作用有限；其二，與普通工作者相比，科技工作者有更高的價值追求，他們一般不注重工作帶來的物質回報，而更加在意工作本身的價值，物質條件維持必要水平即可，主要發揮保障作用而非激勵作用。

二是工作激勵環境對于工作績效影響均為正向顯著(P<0.001)，且影響系數較大(0.400、0.454)，符合科技工作者人格特質對工作性質的嚴格要求。科技工作者更傾向于工作時間自由且能夠實現自己價值的工作，其中，時間自由對任務績效的影響系數為0.400×0.829，自我實現對任務績效的影響系數為0.400×0.868，時間自由對工作狀態影響系數為0.454×0.829， 自我實現對任務績效的影響系數為0.454×0.868。前2點結論印證了赫茨伯格的“雙因素理論”，即激勵因素比保健因素(物質保障等)更能激起工作者的積極性，提高工作績效。

表6 結構方程模型擬合結果

三是研究支撐環境對科研工作者的工作績效影響亦不顯著。這與山西農業科技領域整體財力有限、平臺缺乏有直接關系，由于資源稟賦，山西科技創新建設的重心一直為鋼鐵能源等重工業的龍頭領域，再加上地形、區位等劣勢，與周圍農業強省山東、河南相比，山西農業發展一直處于較為落后的地位，因此各方面科研支撐條件也相對落后。很多引進人才將山西目前科研環境直接與其畢業院校相比較，表示很多關鍵設備的落后甚至缺失嚴重阻礙其研究進度的開展及研究水平的提升。

四是職業發展環境對工作狀態影響為負向顯著(-0.459且P<0.001)，此結論最是令人費解。筆者訪談了部分專家，他們給出的解釋為職業發展環境越好，考核晉升標準自然越高，目前省內職稱考核制度等系列制度逐步對標發達省份，但山西農業科技工作者相對發達省份整體能力較弱，大部分科技工作者表示心有余而力不足，甚至產生職業倦怠，這反而導致其職業發展前路更為不確定，進而影響其工作狀態，山西農業科技領域一個比較普遍的說法是“晉職要趁早，越遲難度越大”，且越早晉職的工作者越傾向于不努力的例子也屢見不鮮。此外還有一部分專家補充解釋，近5年山西引進年輕高才較多，職業發展環境越好，適應他們的標準越高，對“元老”工作者沖擊越大，競爭加劇，他們自身生存晉升空間遭到擠壓，導致工作狀態欠佳。

2.3 分類分析

以上模型分析是建立在總體數據上的整體情況，但是總體情況并不能精確反映出對山西農業科技創新至關重要的相關群體情況。因此，在上述模型二的基礎上，本研究遴選三大類群體作進一步更精準地分析：第1類為年輕一代科技工作者，遴選條件為40歲及以下群體，即問卷中年齡賦值為1和2的群體，他們代表山西農業科技新生力量；第2類為高學歷科技工作者，遴選條件為碩士及以上學歷群體，即問卷中賦值為4和5的群體，他們代表高潛力的山西農業科技骨干力量；第3類為高職稱科技工作者，遴選條件為副高及以上職稱，即問卷中賦值為3和4的群體，他們代表著高水平的山西農業科技中堅力量。上述3類農業科技工作者工作環境對其工作績效的分析結果對政府決策具有較大的參考價值。模型整體適配度檢驗指標如表7所示，模型擬合結果如表8所示。

表7 不同群體結構方程模型擬合指數及判斷標準

綜上分析，3類主要農業科技工作者對科技創新微生態的主觀感知表現差異較大，具體如下。

一是物質保障環境僅對于高學歷群體工作績效影響顯著。這與山西近幾年實施高層次人才引入計劃直接相關，高學歷群體代表高層次人才，是各單位重點爭搶的對象，往往人才引進政策中物質保障支持相對較高，且較容易快速兌現，較多博士人才由于家屬工作問題難留于其他省份，而山西恰恰滿足此類需求；高職稱群體工作時間較長，對現有及未來物質保障已經形成穩定預期，而年輕群體高層次人才相對較少，他們更多參考同類人才市場的物質保障，往往本單位與市場相差無幾，相較高層次人才，“物質保障的無明顯差別感”導致該2類群體影響不顯著。

二是科研支撐環境僅對高職稱群體工作績效影響較為顯著(P=0.037)。高職稱群體相對于其他2類群體，他們工作時間更長，對自身科研業務更為熟練，同時更了解科研支撐環境與自身科研業務匹配程度，當然更清楚自身科研支撐需求，且更有能力獲得相應支撐，科研支撐環境相對來說影響顯著；高學歷群體多是高層次引進人才，他們對科研支撐環境要求較高，往往與外界對比落差感較強，如本單位科研支撐環境沒有達到較高層次，則對工作績效幫助甚微；年輕群體則對科研支撐環境要求及匹配度需求均不如前2類群體，科研支撐環境對于他們工作績效的影響可能存在較大的滯后性，需結合其他2類群體的情況，提早施策。

三是工作激勵環境對三大群體的影響與總體基本保持一致，均為正向顯著，唯獨低年齡群體不同。這與他們成果產出的滯后性有關，低年齡階段均參加工作不久，首要任務是熟悉環境，融入團隊，主見性、主體性及產出意識尚不是很強，且激勵措施短期內對其影響無法顯現，訪談期間有的年輕工作者自認為尚處于畢業與工作的緩沖期，這些因素均導致工作激勵與成果產出出現脫節現象。工作單位需對低年齡群體更多關注，幫助其及時走出緩沖區，盡快步入工作正軌，以免人才資源的浪費。

四是職業發展環境對于三大群體的工作狀態影響均為負向，但是顯著度排名從高到低依次為高職稱(最顯著)、高學歷(較顯著)、低年齡(不顯著)，這一定程度上能夠部分解釋上述整體負向顯著的原因：職稱較高者大多為“元老”工作者，面臨越來越好但要求越來越高的職業發展環境，他們盡管職稱職務上升較早，但是由于自身基礎能力較低(相對于后期引進“985”碩博等高層次人才)，他們心有余而力不足之感愈發強烈；而低年齡工作者此方面則表現的不明顯，相反，職業發展環境對其自身任務績效有顯著正向影響，這一定程度上印證了上述整體分析結論中專家解釋的合理性。

五是對環境及績效滿意度方面，三大群體差別主要體現在物質保障環境方面。具體如下：低年齡群體更關注住房及家屬保障，以求職安置為先；高學歷群體則關注住房和薪酬，與高期望掛鉤；高職稱群體則更關注薪資和保障，以生活穩定為重。關于兩大工作績效，三大群體差別主要體現在任務績效方面：高學歷、高職稱群體與整體分析結論保持一致，而年輕群體則更加注重社會經濟價值，表明青年一代更加注重學術成果的實用價值，也反映出其迫切得到社會認可的心態。

3 對策建議

為進一步優化山西農業科技創新微生態，改善和優化農業科技工作者滿意度不高、創新動能不足、創新能力不強的局面，應從以下幾個方面著力施策。

一是加大農業科技創新資金投入力度，改善農業科技工作支撐環境。與發達省份的農業科技投入橫向對比來看，山西整體投入較低，在國家促進農業農村優先發展政策背景下，加大財政資金向農業科技領域傾斜，特別是關鍵技術及設備的先進性保障方面，是解決農業科技落后困境的必然選擇；投入的資金結構不均衡，大部分農業科技資金均投入到高校及科研院所等研發單位，而農業科技企業則政府資金投入不足，山西科研機構定位目前為研究應用型，即以市場為導向進行研發、引進、推廣先進適用性技術，必須培養扶持農業領域龍頭企業[24]，激發市場活力，實現科技產業化；產研資金聯動不緊密，農業企業與高校科研院所設施、項目共建共享程度較低，重復建設導致資源浪費嚴重，應進一步探索產研資金、設備等共建共用機制，實現農業科技領域資金用途使用高效精準，通過優化資源配置進一步改善科研支撐環境。

表8 不同群體結構方程模型擬合結果

二是加大農業科技創新人才引育力度，保障農業科技工作物質環境。省政府及相關部門應充分改善農業科技領域研發環境及營商環境，必要時實施一人一策、一企一策等因人因企制宜的政策創新，吸引海內外人才來晉貢獻，發揮出激活省內創新生態的“鯰魚效應”；重視引入人才及本土重點人才的未來發展，實時跟蹤該類人才發展狀況，及時解決其面臨的一系列工作障礙，充分發揮其最大價值，切不可閑置浪費，務必使其“留的放心，干的盡心”。

三是加大農業科技創新平臺建設力度，提升農業科技職業發展環境。省級政府從政府層面推動省內高校、科研院所、企業與國內、國際一流進行實質性合作，搭建科研、教育、人才等方面深入交流的高水平平臺，促進省內外農業科技領域同頻共振，為科技工作者開拓進修晉升之路；充分發揮專業領軍人、學科帶頭人等人才優勢，利用其學術資源，形成一批省內外高水平科技成果交流的關鍵“接點”，不斷將各類技術成果信息等寶貴資源引流入晉；創造性地引導高層人才培育研究團隊，成為相關領域帶頭人，將中低層次科研工作者有機編入相關團隊，發揮其平臺創建引領作用，同時柔性引退一批元老科技工作者，實現“騰籠換鳥”“輕裝上陣”，為山西農業科技領域的未來人才培養發展提供源頭活水。

四是加大農業科技評價機制改革力度，強化農業科技工作激勵環境。逐步引入“非升即走、非升即退”制度，避免績效考核“過分平均、吃大鍋飯”等弊病，引導科技工作者合理分級分流，優化人員配置，節約創新資源；其次，針對不同群體、不同機構科技工作者分類施策，因地制宜，因人制宜，針對特別優秀人才，敢于打破既有規則，破格錄用、提拔，釋放其最大能量，不能懷抱試看、修補心態，瞻前顧后，裹足不前。