王 馨，陳 妮，趙雅雯

(大連海事大學(xué) 航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，遼寧 大連 116026)

21世紀(jì)科技飛速發(fā)展，企業(yè)知識(shí)和技術(shù)平均更新周期只有2～3年[1].短周期知識(shí)和技術(shù)的更新使企業(yè)面臨前所未有的挑戰(zhàn)，企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力由物質(zhì)資產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)和技術(shù)[2]，新知識(shí)新技術(shù)的運(yùn)用與創(chuàng)新成為企業(yè)緊跟時(shí)代步伐、提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑[3].知識(shí)和技術(shù)的創(chuàng)新要以人才為依托[4]，創(chuàng)新型技術(shù)人才是綜合多種知識(shí)與技能、改造現(xiàn)有技術(shù)、創(chuàng)造新產(chǎn)品、提出新工藝，將技術(shù)創(chuàng)新最終轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果的專(zhuān)業(yè)人才.正確有效地識(shí)別與評(píng)價(jià)人才是開(kāi)發(fā)與合理利用人才的基礎(chǔ)[5]，在知識(shí)技術(shù)迅速更新的環(huán)境下，建立科學(xué)的創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)體系，可為企業(yè)人才選拔與培養(yǎng)任用提供重要決策依據(jù)，提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力[6].

企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值包括創(chuàng)新知識(shí)、創(chuàng)新技能、創(chuàng)新成果、創(chuàng)新品格、創(chuàng)新動(dòng)機(jī)和創(chuàng)新潛能六個(gè)方面，分為顯性價(jià)值和隱性價(jià)值.采用熵權(quán)TOPSIS法評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值，可以利用信息熵依據(jù)信息量的大小來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重，通過(guò)計(jì)算評(píng)價(jià)目標(biāo)得分到理想點(diǎn)的距離得出價(jià)值數(shù)值并進(jìn)行排序，將定性問(wèn)題定量化處理，有效避免權(quán)重設(shè)計(jì)和價(jià)值排序主觀性，為企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的選拔、激勵(lì)以及培養(yǎng)提供更為客觀和科學(xué)的決策依據(jù).

1 創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)要素確定與指標(biāo)選取

1.1 評(píng)價(jià)要素確定

McClelland指出勝任力是影響工作績(jī)效的關(guān)鍵因素，認(rèn)為勝任力是將某一工作中有卓越成就者與普通者區(qū)分開(kāi)來(lái)的個(gè)人深層次特征，包括動(dòng)機(jī)、特質(zhì)、自我概念、態(tài)度或價(jià)值觀、知識(shí)或技能等能夠可靠測(cè)量的因素合集[7].冰山模型是最具有代表性的勝任力模型，模型由基準(zhǔn)性勝任力和鑒別性勝任力組成：基準(zhǔn)性勝任力是指經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)、培訓(xùn)等較容易獲得的知識(shí)和技能，以及應(yīng)用知識(shí)和技能做出的成果，是對(duì)任職者的硬性基礎(chǔ)要求，是任職者具備的外在的顯性價(jià)值；鑒別性勝任力則是指在短期內(nèi)較難改變和提升的價(jià)值觀、態(tài)度、動(dòng)機(jī)、自我意識(shí)等優(yōu)秀任職者在特定工作中取得成功需要的內(nèi)在特征，是任職者具備的內(nèi)在的隱性價(jià)值[8].以往研究中很多學(xué)者都借鑒冰山模型來(lái)構(gòu)造人才價(jià)值評(píng)價(jià)模型.趙偉等[9]借鑒冰山模型提出的創(chuàng)新型科技人才的評(píng)價(jià)模型包括創(chuàng)新知識(shí)、創(chuàng)新技能、影響力、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新動(dòng)力、管理能力等要素.郭海玲等[10]直接將冰山模型中的要素作為二級(jí)指標(biāo)，通過(guò)分析人才特征選取三級(jí)指標(biāo)對(duì)電子商務(wù)人才進(jìn)行評(píng)價(jià).

借鑒已有的人才價(jià)值評(píng)價(jià)要素研究成果和有關(guān)專(zhuān)家意見(jiàn)，分析創(chuàng)新型技術(shù)人才的特征，借鑒勝任力冰山模型，從勝任力概念的角度分析企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值，將企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值分為創(chuàng)新知識(shí)、創(chuàng)新技能、創(chuàng)新成果、創(chuàng)新品格、創(chuàng)新動(dòng)機(jī)和創(chuàng)新潛能六大創(chuàng)新要素.前三種要素易于展開(kāi)客觀量化評(píng)價(jià)，將其定義為顯性價(jià)值要素，等價(jià)于冰山模型海平面上的基礎(chǔ)性因子；后三種側(cè)重于對(duì)人才內(nèi)在素質(zhì)和心理素質(zhì)的考察，將其定義為隱性價(jià)值要素，是區(qū)分創(chuàng)新型技術(shù)人才和一般型技術(shù)人才的核心要素.六大創(chuàng)新要素具體含義見(jiàn)表1.

表1 創(chuàng)新型技術(shù)人才創(chuàng)新價(jià)值要素含義

創(chuàng)新知識(shí)是技術(shù)人才進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新并轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果的基礎(chǔ)，根據(jù)能否將知識(shí)以物化的形式有效展現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)，將創(chuàng)新知識(shí)分為難以物化的私人知識(shí)和容易物化的社會(huì)知識(shí)[11]，即經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí).創(chuàng)新技能是知識(shí)轉(zhuǎn)化的主要表現(xiàn)形式，可以結(jié)合相關(guān)綜合能力對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)程進(jìn)行推進(jìn).創(chuàng)新成果是檢驗(yàn)創(chuàng)新是否成功的重要因素，可以從創(chuàng)新成果數(shù)量和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面檢驗(yàn).創(chuàng)新品格為高強(qiáng)度的創(chuàng)新工作提供了保障，頑強(qiáng)的意志力、良好的職業(yè)道德以及責(zé)任心等優(yōu)秀的個(gè)人素質(zhì)特征能夠促進(jìn)創(chuàng)新型技術(shù)人才持續(xù)創(chuàng)新.創(chuàng)新動(dòng)機(jī)指對(duì)創(chuàng)新行為起到?jīng)Q定性作用的內(nèi)部動(dòng)機(jī)，相對(duì)于物質(zhì)激勵(lì)和職位晉升這些外在動(dòng)機(jī)，興趣、自我意識(shí)等內(nèi)在動(dòng)機(jī)更加重要.創(chuàng)新潛能指有可能提高創(chuàng)新產(chǎn)出的能力，包括創(chuàng)新型技術(shù)人才學(xué)識(shí)廣度、解決問(wèn)題的能力等，是創(chuàng)新型技術(shù)人才需要具備的重要?jiǎng)?chuàng)新要素.創(chuàng)新知識(shí)、創(chuàng)新技能和創(chuàng)新成果是易于顯現(xiàn)和測(cè)量的要素，創(chuàng)新品格、創(chuàng)新動(dòng)機(jī)和創(chuàng)新潛能是內(nèi)在的價(jià)值觀和特質(zhì).

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取對(duì)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值評(píng)價(jià)起著至關(guān)重要的作用.指標(biāo)選取的步驟為：首先進(jìn)行文獻(xiàn)搜索,確定創(chuàng)新維度和創(chuàng)新要素框架，再采用頻度統(tǒng)計(jì)法初步預(yù)選創(chuàng)新指標(biāo)；其次根據(jù)文獻(xiàn)搜索提取的指標(biāo)設(shè)計(jì)訪談提綱，選取5名企業(yè)資深技術(shù)人員進(jìn)行深度訪談；然后借鑒專(zhuān)家意見(jiàn)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行再次篩選；最后遵循可操作性、科學(xué)性以及整體性三個(gè)原則，基于文獻(xiàn)法和深度訪談法選取創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)共21個(gè)，見(jiàn)表2，其中所列權(quán)重為3.2節(jié)評(píng)價(jià)實(shí)例中計(jì)算所得樣本權(quán)重.

表2 創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)及權(quán)重

2 創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)過(guò)程

2.1 熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

“信息熵”的概念由信息論的創(chuàng)始人Shannon在1948年提出，解決了信息無(wú)法量化度量的問(wèn)題.在信息論中，熵表征了信息的不確定性，信息有序程度與信息熵值成反比.因此某個(gè)指標(biāo)反應(yīng)信息的不確定程度可以用信息熵來(lái)判斷.在綜合評(píng)價(jià)中，指標(biāo)所反映信息的確定性越高，信息熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大；反之，指標(biāo)所反映信息的確定性越低，指標(biāo)的信息熵越大，該指標(biāo)提供的信息量越小[12].

利用熵值法對(duì)創(chuàng)新型技術(shù)人才綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行客觀賦值，可以比較客觀、真實(shí)地反映評(píng)價(jià)效果，避免了人為賦權(quán)的主觀性[13].在創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)的過(guò)程中，由于創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱的不同，首先需要標(biāo)準(zhǔn)化處理收集到的評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際得分，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣之后再進(jìn)行權(quán)重計(jì)算.設(shè)有創(chuàng)新型技術(shù)人才評(píng)價(jià)對(duì)象n個(gè)，評(píng)價(jià)指標(biāo)為m個(gè)，為了提升排名的合理性，將各個(gè)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理為xij，xij(i=1,2,…,n；j=1,2,…,m)表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的第i個(gè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的第j個(gè)指標(biāo)值.

運(yùn)用極差變化法標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù).

對(duì)于越大越好的正項(xiàng)指標(biāo)：

xij=xij/xjmax.

(1)

其中,xjmax表示第j個(gè)指標(biāo)數(shù)值最大的創(chuàng)新型技術(shù)人才.

對(duì)于越小越好的負(fù)項(xiàng)指標(biāo)：

xij=xij/xjmin.

(2)

其中,xjmin表示第j個(gè)指標(biāo)數(shù)值最小的創(chuàng)新型技術(shù)人才.

創(chuàng)新型技術(shù)人才的評(píng)價(jià)指標(biāo)全部為越大越好的正項(xiàng)指標(biāo)，在評(píng)價(jià)過(guò)程中選擇式(1)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.

得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣之后，計(jì)算創(chuàng)新型技術(shù)人才各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的比重：

(3)

式中，pij表示第i個(gè)創(chuàng)新型技術(shù)人才在指標(biāo)j上的貢獻(xiàn)度.

第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

(4)

式中，ej表示所有n個(gè)創(chuàng)新型技術(shù)人才對(duì)指標(biāo)j的貢獻(xiàn)總量，其中k>0,ej≥0,k=1/lnn.

第j項(xiàng)指標(biāo)差異性系數(shù)反映指標(biāo)在樣本之間的差別程度，熵值越小樣本指標(biāo)得分差別越大，差異性系數(shù)越大，對(duì)創(chuàng)新型技術(shù)人才評(píng)價(jià)作用越高.差異性系數(shù)定義為

gj=1-ej.

(5)

最后可以得出創(chuàng)新型技術(shù)人才第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重：

(6)

2.2 TOPSIS法確定價(jià)值排名

TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)是通過(guò)計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象綜合價(jià)值到理想解的接近程度對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行比較的定量評(píng)價(jià)決策方法.這種方法能夠確定評(píng)價(jià)對(duì)象之間的綜合優(yōu)劣程度，根據(jù)被評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣排名進(jìn)行決策.基于熵權(quán)的TOPSIS模型可以用來(lái)評(píng)價(jià)創(chuàng)新型技術(shù)人才的要素價(jià)值和綜合價(jià)值，首先通過(guò)熵權(quán)法計(jì)算出權(quán)重，再采用TOPSIS法對(duì)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)定量判斷，評(píng)價(jià)出創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值大小，進(jìn)而進(jìn)行排名并決策.具體評(píng)價(jià)過(guò)程如下：

首先，根據(jù)熵權(quán)法計(jì)算出的創(chuàng)新型技術(shù)人才各指標(biāo)權(quán)重來(lái)構(gòu)造加權(quán)矩陣：

(7)

根據(jù)式(7)，得到第i個(gè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值到正理想解和負(fù)理想解的距離分別是

(8)

(9)

然后，計(jì)算得出每個(gè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值與理想解的接近程度：

Ci*=di0/(di*+di0).

(10)

最后，按照Ci*的優(yōu)劣次序排列，Ci*值最大為最優(yōu)方案，Ci*的優(yōu)劣次序?yàn)閯?chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值從大到小的排列次序.

3 評(píng)價(jià)實(shí)例與結(jié)果分析

現(xiàn)以某IT企業(yè)中的7位創(chuàng)新型技術(shù)人才為例，首先分別評(píng)價(jià)各個(gè)人才的6個(gè)創(chuàng)新要素，再對(duì)7位人才的整體價(jià)值進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)步驟用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn).創(chuàng)新型技術(shù)人才的21項(xiàng)指標(biāo)得分由專(zhuān)家進(jìn)行打分，根據(jù)每位技術(shù)人才的得分情況利用熵權(quán)法確定權(quán)重，再基于熵權(quán)的TOPSIS模型對(duì)創(chuàng)新要素價(jià)值和整體價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià)與決策.

3.1 創(chuàng)新要素評(píng)價(jià)

7位創(chuàng)新型技術(shù)人才分別為x1,x2,…,x7，使用基于熵權(quán)的TOPSIS法對(duì)7個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的6個(gè)創(chuàng)新要素進(jìn)行評(píng)價(jià).以創(chuàng)新知識(shí)(A)為例，由5名專(zhuān)家對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行打分，得分為1～10，定量指標(biāo)使用原始數(shù)據(jù).最后由式(1)得出創(chuàng)新知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，見(jiàn)表3.

表3 創(chuàng)新知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

依據(jù)加權(quán)矩陣可得到正、負(fù)理想解分別為

由歐氏距離公式(8)可知各評(píng)價(jià)對(duì)象的創(chuàng)新知識(shí)價(jià)值到正、負(fù)理想解的距離分別為

dAi*=(0.355 6，0.504 9，0.434 1，0.357 9，
0.355 1，0.017 5，0.148 7)；

dAi0=(0.017 53，0，0.017 5，0.017 52，
0.035 1，0.017 5，0.017 5).

依據(jù)式(10)得出各評(píng)價(jià)對(duì)象的創(chuàng)新知識(shí)歐氏貼近度，貼近度值越大，價(jià)值越大.最終得出7名創(chuàng)新型技術(shù)人才的創(chuàng)新知識(shí)價(jià)值分別為

CAi*=(0.047 0，0，0.038 8，0.046 7，
0.089 8，0.5，0.105 4).

價(jià)值排名為：x6>x7>x5>x1>x4>x3>x2.

依此類(lèi)推，通過(guò)相同算法可以得出7個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的其他5個(gè)創(chuàng)新要素價(jià)值及價(jià)值排名，見(jiàn)表4.

由表4可得出結(jié)論：

1) 創(chuàng)新知識(shí)是x6的優(yōu)勢(shì)創(chuàng)新要素，并且具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，而創(chuàng)新技能和創(chuàng)新成果分別是x7和x4的優(yōu)勢(shì)創(chuàng)新要素，x3的優(yōu)勢(shì)創(chuàng)新要素是創(chuàng)新動(dòng)機(jī)，而x5有創(chuàng)新動(dòng)機(jī)和創(chuàng)新能力兩個(gè)優(yōu)勢(shì)創(chuàng)新要素.

2)x5，x1和x2的各要素排名浮動(dòng)較小，但x1和x2各創(chuàng)新要素排名相對(duì)其他創(chuàng)新型技術(shù)人才靠后.

3) 各類(lèi)創(chuàng)新要素中創(chuàng)新能力和創(chuàng)新成果的最后得分值差別最大.

3.2 綜合價(jià)值評(píng)價(jià)

按照式(1)～式(6)，計(jì)算得出7位創(chuàng)新型技術(shù)人才在綜合評(píng)價(jià)中各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，見(jiàn)表2.創(chuàng)新成果中的創(chuàng)新成果數(shù)量權(quán)重最高(wC1=0.142 9)，其次是創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)(wA1=0.099 4，屬于創(chuàng)新知識(shí))，排在第三的是參與感(wE4=0.077 7,屬于創(chuàng)新動(dòng)機(jī)).創(chuàng)新要素權(quán)重為指標(biāo)權(quán)重相加，顯性價(jià)值和隱性價(jià)值權(quán)重由相對(duì)應(yīng)的創(chuàng)新要素權(quán)重相加而得，見(jiàn)表5.

表4 應(yīng)用TOPSIS法確定各創(chuàng)新型技術(shù)人才創(chuàng)新要素價(jià)值及排名

表5 創(chuàng)新要素權(quán)重

從創(chuàng)新要素來(lái)看，對(duì)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值影響排在前三的分別是創(chuàng)新動(dòng)機(jī)(wE=0.306 6)，創(chuàng)新品格(wD=0.178 2)和創(chuàng)新知識(shí)(wA=0.139 9)，由此可見(jiàn)各個(gè)樣本要素?zé)o序性較明顯的創(chuàng)新動(dòng)機(jī)對(duì)此次評(píng)價(jià)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值的影響非常大，屬于隱性價(jià)值.而屬于顯性價(jià)值的創(chuàng)新技能權(quán)重較低.

結(jié)合熵值法確定的指標(biāo)權(quán)重，得到綜合評(píng)價(jià)中各評(píng)價(jià)樣本價(jià)值到正理想解的距離為

di*=(0.666 8，0.966 0，0.618 2，0.534 5，
0.521 0，0.376 4，0.604 4)；

到負(fù)理想解的距離為

di0=(0.399 3，0.197 2，0.624 2，0.627 7，
0.646 5，0.796 3，0.600 7).

最終根據(jù)式(10)得出創(chuàng)新型技術(shù)人才綜合價(jià)值見(jiàn)表6.

表6 創(chuàng)新型技術(shù)人才綜合評(píng)價(jià)值

由表6可見(jiàn)，最終7個(gè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值的綜合排名依次為x6>x5>x4>x3>x7>x1>x2.縱觀表4和表6的評(píng)價(jià)結(jié)果，可以得出：

1) 由于創(chuàng)新知識(shí)的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，使得x6成為最具潛力人才，其綜合價(jià)值明顯高于x5.

2)x5,x4,x3,x7綜合價(jià)值相差不大，x4和x3幾乎并駕齊驅(qū)，由于x3的創(chuàng)新知識(shí)要素價(jià)值較低，使其綜合價(jià)值落后于x4.

3)x7具有創(chuàng)新技能這一優(yōu)勢(shì)，若在創(chuàng)新成果、創(chuàng)新品格與創(chuàng)新動(dòng)機(jī)等要素價(jià)值上有所突破，會(huì)有巨大發(fā)展?jié)摿?

4) 由于x2創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)新能力兩個(gè)要素價(jià)值為零，且其他創(chuàng)新要素價(jià)值排名也并不理想，導(dǎo)致其綜合價(jià)值最低，并與排在前一名的x1相差較多.

創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值評(píng)價(jià)是人才綜合創(chuàng)新素質(zhì)的全面衡量，其評(píng)價(jià)結(jié)果不僅依賴某一創(chuàng)新要素的突出表現(xiàn).綜合價(jià)值高的創(chuàng)新型技術(shù)人才不一定擁有最多的優(yōu)勢(shì)價(jià)值，也不是所有創(chuàng)新要素排名都靠前，而是價(jià)值要素的得分較穩(wěn)定且相對(duì)靠前.

4 結(jié) 語(yǔ)

本文采用定性和定量相結(jié)合的方法對(duì)企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才進(jìn)行價(jià)值評(píng)價(jià).針對(duì)創(chuàng)新型技術(shù)人才的價(jià)值評(píng)價(jià)問(wèn)題，同時(shí)考慮創(chuàng)新型技術(shù)人才的創(chuàng)新要素價(jià)值評(píng)價(jià)和綜合價(jià)值評(píng)價(jià)，選擇按照實(shí)際數(shù)據(jù)客觀賦權(quán)的熵權(quán)法來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，采用基于熵權(quán)的TOPSIS計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果.經(jīng)過(guò)MATLAB完成熵權(quán)確定權(quán)重和TOPSIS評(píng)價(jià)的步驟，對(duì)創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)進(jìn)行實(shí)例評(píng)價(jià)與結(jié)果分析，驗(yàn)證評(píng)價(jià)方法的有效性和可行性.研究表明，企業(yè)通過(guò)使用熵權(quán)TOPSIS的創(chuàng)新型技術(shù)人才價(jià)值評(píng)價(jià)模型，可以有效評(píng)價(jià)出創(chuàng)新型技術(shù)人才的優(yōu)勢(shì)價(jià)值以及綜合價(jià)值，企業(yè)可以根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果設(shè)置人才選拔標(biāo)準(zhǔn)、人才激勵(lì)模式和人才培養(yǎng)機(jī)制，為企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)人才的可持續(xù)性開(kāi)發(fā)提供決策依據(jù).