郭彩云劉志強曹秀麗1(河北工業(yè)大學，天津　300130)　(河北工程大學，邯鄲　056038)

科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效指標體系構建與評價——基于SPSS與隸屬度轉換算法

郭彩云1，2劉志強2曹秀麗21(河北工業(yè)大學，天津300130)2(河北工程大學，邯鄲056038)

〔摘要〕本文基于科技創(chuàng)新人才的態(tài)度和行為，從創(chuàng)新意愿、創(chuàng)新行為、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新支持和創(chuàng)新成果5個方面初步構建了科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價指標體系;根據指標設計問卷并以某企業(yè)為例進行分析，運用SPSS分析了問卷量表的信度和效度并確定最終評價指標體系;引入隸屬度轉換算法構建了科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價模型并驗證了可行性和有效性。

〔關鍵詞〕科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效SPSS隸屬度轉換算法評價

隨著經濟發(fā)展進入新常態(tài)和中國制造2025的提出，國內外市場競爭日趨激烈，企業(yè)間的競爭實質上已轉化為科技創(chuàng)新人才的競爭。中共中央在十三五規(guī)劃建議中也提出要加快建設人才強國，深入實施人才優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略。實施更開放的創(chuàng)新人才引進政策，完善人才評價激勵機制和服務保障體系。作為推動企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的中堅力量和智力支撐，提高科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效已成為企業(yè)獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要手段?？萍紕?chuàng)新人才隊伍的擁有規(guī)模及研發(fā)環(huán)境僅僅是提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力的基礎，而科技創(chuàng)新人才的態(tài)度和行為往往是決定企業(yè)創(chuàng)新績效多少的關鍵。因此，從科技創(chuàng)新人才角度采用一套科學可行的評價指標與方法，對其創(chuàng)新績效進行合理評價具有重要意義。

1　　文獻綜述

國外對科技創(chuàng)新人才的研究主要體現(xiàn)在創(chuàng)造力概念、以創(chuàng)造力為基礎的科技創(chuàng)新理論、創(chuàng)造力測量工具和科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)等方面。美國學者杜威1916年提出了創(chuàng)造性人才培養(yǎng)理論。此后，許多研究學者從不同領域證實了創(chuàng)造力的可培育性。如吉爾福特編制了有關創(chuàng)造力的測量量表。20世紀50到60年代，美國出現(xiàn)了創(chuàng)造力的專門研究機構。80年代，東西歐國家、北美國家及日本的一些學者分別從性格學和心理學等方面入手，深入研究了創(chuàng)造性思維，并發(fā)展具有本國特色的創(chuàng)造學研究體系，為培育創(chuàng)新型人才提供了重要依據。Hung S等認為人才創(chuàng)造力與凝聚力大小對提升區(qū)域的競爭力有重大作用［1，2］。Gardner T. G等指出培養(yǎng)符合區(qū)域發(fā)展要求的人才，可以有效提升區(qū)域的創(chuàng)造力和發(fā)展動力［3，4］。

國內研究主要包括科技創(chuàng)新人才界定、培養(yǎng)、環(huán)境因素及創(chuàng)新能力等方面。在創(chuàng)新人才界定方面，較具代表性的是劉敏和張偉的定義。從狹義上講指直接從事或參與科技創(chuàng)新活動的人員和為科技創(chuàng)新活動提供服務的人員，從廣義上指包括現(xiàn)在的及潛在的從事科技活動人員在內的科技人力資源［5］。在人才培養(yǎng)方面，徐靜結合產業(yè)理論，從轉型升級的角度，對科技創(chuàng)新人才進行了培養(yǎng)方式的研究［6］。董美玲分析了科技人才的特征，從資源、激勵制度和學術氛圍等方面提出了培養(yǎng)策略［7］。賀嵐從協(xié)同創(chuàng)新模式視角提出了科技創(chuàng)新人才培育、使用、激勵和評價四大發(fā)展機制［8］。創(chuàng)新能力與績效方面，沈春光等認為創(chuàng)新能力是社會經濟發(fā)展的關鍵，是最具價值性和稀缺性的資源，是提升區(qū)域甚至國家綜合實力的根本所在［9］。施佳等認為，個人和組織會影響科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，并對其影響進行了實證分析［10］。司江偉等運用Rough－Fuzzy方法建立了企業(yè)科技人才創(chuàng)新績效評價模型［11］。宋微、戴磊在對吉林省科技創(chuàng)新人才培育現(xiàn)狀分析的基礎上，構建了影響科技創(chuàng)新人才培育環(huán)境評價指標體系并提出了相關建議［13］。

綜上，國內外學者對科技創(chuàng)新人才相關問題進行了較多的理論研究，但是針對科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效指標與方法的研究相對較少，尤其是缺乏從科技人才的態(tài)度和行為角度去研究。與常用的模糊綜合評價方法相比，本文在科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價中引入了隸屬度轉換算法，其優(yōu)勢是可以清除指標中對目標分類不起作用的冗余信息，從而提高評價結果的可靠性［14］。

2　科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價指標體系構建

2. 1指標體系初步構建

科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效受諸多因素影響，本文在參照國內外有關文獻的基礎上，結合專家咨詢和企業(yè)調研，從創(chuàng)新意愿、創(chuàng)新行為、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新支持和創(chuàng)新成果5個方面初步構建了企業(yè)科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價指標體系。如表1所示。

表1　企業(yè)科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價指標體系

2. 2指標體系驗證

2. 2. 1問卷設計

以表1中的二級指標作為科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效的調查問卷題項，采用利克特量表確定6個評價等級，并將分值范圍設為1～6。其中，1代表“完全不符合(很低)”，2代表“基本不符合(低)”，3代表“不太符合(較低)”，4代表“有點符合(一般)”，5代表“基本符合(較高)”，6代表“完全符合(高)”。以河北省某高新技術企業(yè)的科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效為研究對象，向企業(yè)科技人員發(fā)放問卷130份，回收126份，其中有效問卷118份。問卷回收率為96. 9%，問卷有效率為93. 6%。

2. 2. 2指標體系驗證

采用SPSS19. 0對問卷進行信度與效度分析。量表的信度采用內部一致性檢驗，通過Cronbach'sα進行判斷，創(chuàng)新績效量表整體Cronbach's α值是0. 960，其中一級指標分別為0. 917、0. 846、0. 920、0. 869和0. 908，且各題項的信度系數也均大于0. 75，符合較高信度的指標要求。效度分析主要是對樣本數據進行KMO抽樣適當性檢驗和Bartlett球形檢驗，量表中KMO值為0. 851＞0. 6，且P值≤0. 001，各題項的公因子方差也都大于0. 6，結果表明量表的結構效度良好。綜上，所建評價指標體系不需調整，由此確定為最終評價指標體系。

3　隸屬度轉換算法評價模型

該模型主要是采用區(qū)分權過濾指標冗余信息，通過可比值計算實現(xiàn)從指標隸屬度到目標隸屬度的非線性轉換。主要步驟如下。

3. 1區(qū)分權確定

設目標Q有n個層次m種指標，每種指標可劃分為P個等級，用Ck表示第k個等級，且Ck級到Ck +1級劃分有序。如果目標Q的底層j指標屬于Ck等級的隸屬度為μjk(Q)，(k =1～p，j =1，則有:

稱αj(Q)為區(qū)分權，即指標j提供的分類信息能把目標Q所屬類別“區(qū)分開”的程度，且滿足:

3. 2可比值計算

為求指標的可比值，還需先計算出權重值。為盡可能消除指標權重確定時主觀因素的影響，本文采用熵值法。公式如下:

βj(Q)為指標j的重要性權重，且滿足0≤βj(Q)≤1。稱βj(Q)·αj(Q)·μjk(Q) (j =1～m，k =1～p)為指標j關于目標Q的K類可比值。

3. 3目標隸屬度計算

首先計算可比和，公式如下:

稱Mk(Q)是目標Q的K類可比和。

再令μk(Q)為目標Q屬于Ck等級的隸屬度，則有

3. 4評價結果判別

因評價等級劃分有序，不適合采用無序劃分

且的最大隸屬度識別準則，因而改用置信度識別準則:

設λ(0. 6＜λ＜1)為置信度，計算

則判Q屬于第K0等級，并且有不低于λ的置信度。

4　　模型應用

4. 1確定指標隸屬度與區(qū)分權

表1中各二級評價指標隸屬度的確定。將利克特量表的6個評價等級，從“高(完全符合)”到“很低(完全不符合)”分別記為C1～C6。根據問卷評價結果，計算各二級指標對應不同評語等級的分值比重作為指標隸屬度。

由各二級評價指標隸屬度組成隸屬度矩陣，分別記為U (A1)、U (A2)、U (A3)、U (A4)和U (A5)。

根據U(A1)～U(A5)和公式(1)～(3)可計算出二級指標的區(qū)分權。即

α(A1) = (0. 1850，0. 1799，0. 1748，0. 2052，0. 2551)

α(A2) = (0. 1503，0. 1018，0. 1414，0. 1853，0. 1496，0. 0994，0. 1722)

α(A3) = (0. 1505，0. 1011，0. 1468，0. 1280，0. 1265，0. 1199，0. 1114，0. 1158)

α(A4) = (0. 2721，0. 2992，0. 2417，0. 1870)

α(A5) = (0. 2641，0. 2608，0. 1905，0. 1310，0. 1536)

4. 2計算評價指標權重

根據公式(4)～(5)可求得表1中各級評價指標的權重值β。其中，一級指標權重值β(A) = (0. 2549，0. 2469，0. 2302，0. 2090，0. 0546)，各一級指標下的二級指標權重值分別為:

β(A1) = (0. 1850，0. 1799，0. 1748，0. 2052，0. 2551)

β(A2) = (0. 1503，0. 1018，0. 1414，0. 1853，0. 1496，0. 0994，0. 1722)

β(A3) = (0. 1505，0. 1011，0. 1468，0. 1280，0. 1265，0. 1199，0. 1114，0. 1158)

β(A4) = (0. 2721，0. 2992，0. 2417，0. 1870)

β(A5) = (0. 2641，0. 2608，0. 1905，0. 1310，0. 1536)

4. 3計算可比和與目標隸屬度

以“創(chuàng)新意愿A1”指標隸屬度計算為例。根據U (A1)、α(A1)、β(A1)和公式(6)計算可得可比和M (A1) = (0. 0873，0. 0707，0. 0266，0. 0181，0. 0017，0)，再由公式(7)計算當前目標隸屬度，即A1評價指標的隸屬度μ(A1) = (0. 4270，0. 3460，0. 1301，0. 0884，0. 0085，0)。

同理可得其他一級指標的隸屬度，即

μ(A2) = (0. 2586，0. 4379，0. 2424，0. 0408，0. 0061，0. 0142)

μ(A3) = (0. 2251，0. 4211，0. 2630，0. 0744，0. 0164，0)

μ(A4) = (0. 2121，0. 3491，0. 3303，0. 0925，0. 0128，0. 0032)

μ(A5) = (0. 1737，0. 2060，0. 2554，0. 2192，0. 1045，0. 0412)

由A1～A5一級指標隸屬度向量構成新的評價指標矩陣，也是最終目標評價矩陣U (Q)。

重復上述計算過程可得最終目標隸屬度μ (Q) = (0. 2906，0. 3868，0. 2310，0. 0749，0. 0118，0. 0049)。

4. 4判別評價結果

采用置信度識別準則計算評價結果，λ取值0. 9，根據公式(8)有0. 2906 + 0. 3868 + 0. 2310 =0. 9084＞0. 9，則K0=3。評價結果表明該企業(yè)科技創(chuàng)新人才的創(chuàng)新績效程度屬于“一般”等級，且有不低于90%的置信度。

5　　結束語

本文從科技創(chuàng)新人才角度構建創(chuàng)新績效評價指標體系并運用SPSS驗證了可行性;通過引入隸屬度轉換算法，使評價在從指標隸屬度到目標隸屬度轉換過程中，指標冗余信息被濾出，再通過可比和計算進行合成，提高了評價結果的可靠性。對科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效進行評價有利于激發(fā)其創(chuàng)新意愿和行為，提高創(chuàng)新能力，有利于企業(yè)改善創(chuàng)新環(huán)境，從而產出更多創(chuàng)新成果，不斷提升組織創(chuàng)新績效與核心競爭力。

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(責任編輯:王平)

Index System Construction and Evaluation of Innovation Performance about Innovative Talents of Science and Technology——Based on SPSS and Membership Transform Algorithm

Guo Caiyun1，2Liu Zhiqiang2Cao Xiuli2
(1．Hebei University of Technology，Tianjin 300130，China; 2．Hebei University of Engineering，Handan 056038，China)

〔Abstract〕This paper firstly constructs the index system for performance evaluation from innovation wish，innovation behavior，innovation ability，innovation support and innovation result based on attitudes and behaviors of innovative talents of science and technology，designs the questionnaire combined with index system and analyzes an enterprise，uses SPSS to analyze reliability and validity of the questionnaire scale and defines the final evaluation index system，establishes the innovation performance evaluation model of innovative talents of science and technology introduced membership transformation algorithms，and verifies its feasibility and validity．

〔Key words〕innovative talents of science and technology; innovative performance; SPSS; membership transformation algorithms; evalution

作者簡介:郭彩云，河北工程大學經濟管理學院副教授，河北工業(yè)大學博士研究生。研究方向:人力資源管理。劉志強，河北工程大學經濟管理學院副教授。研究方向:管理工程。曹秀麗，河北工程大學經濟管理學院副教授。研究方向:產業(yè)經濟。

基金項目:河北省社會科學基金“工作嵌入視角下河北省科技創(chuàng)新人才創(chuàng)新績效評價及提升策略研究”(項目編號: HB14GL072)。

收稿日期:2016—01—26

〔中圖分類號〕F273. 1

〔文獻標識碼〕A

DOI:10．3969/j．issn．1004－910X．2016．04．001