科技型人才聚集（精选11篇）
科技型人才聚集 篇1
一、科技型人才聚集效应分析
人才是人力资源中最优秀的群体, 科技型人才是生产力中最具能动性的因素, 科技型人才在区域之间的流动能够在某一区域内形成科技型人才聚集现象, 而科技型人才聚集在一定的环境作用下能够产生人才聚集效应。科技型人才聚集效应的形成和提升必然要有科技型人才聚集现象。所谓的科技型人才聚集现象是指在一定的时间内, 随着科技型人才的流动, 大量同类型或相关科技型人才按照一定的联系, 在某一地区 (物理空间) 或者某一行业 (虚拟空间) 所形成的聚类现象。它能够使科技型人才科研教育水平提高、交易成本降低, 其主要特征有:空间性、聚类性、规模性。科技型人才聚集现象会产生两种效应:一是科技型人才聚集的经济性效应;二是科技型人才聚集的不经济性效应。科技型人才聚集的经济性效应是指科技型人才在某一区域内按照一定内在联系以类聚集, 在和谐的内外环境作用下, 发挥超过各自独立作用的加总效应。科技型人才聚集的不经济性效应是指科技型人才在流动过程中形成聚集, 但所产生的聚集作用低于各自独立作用的效应。形成不经济性效应的原因主要是科技型人才聚集没有形成科技型人才之间的内在联系、科技型人才聚集的环境不理想、流动性不够强以及在组织内所发生的各种冲突。为了研究方便, 本文将科技型人才聚集的不经济性效应归为科技型人才聚集现象, 而把经济性效应归为科技型人才聚集效应。科技型人才聚集效应总体特征可分为科技型人才聚集的组织效应、环境效应和聚集成员的自身效应。具体特征又可分为:信息共享效应、知识溢出效应、创新效应、集体学习效应、激励效应、时间效应、区域效应、规模效应等8个特征。
创新效应的产生以知识溢出效应为前提, 本文所涉及的创新主要是指知识创新。知识只有通过相互交流与共享才能得到发展, 也只有通过使用才能从现有知识中派生出新的知识。所以, 知识首先要在创新主体之间共享, 然后在创新主体的应用中得到创新, 即产生创新效应。
二、创新效应分析
创新效应是知识溢出效应的联动效应。知识溢出是隐性知识的显现和交流, 与其对应的是显性知识, 显性知识和隐性知识的共享途径和内容都是不同的, 显性知识共享主要通过书刊、电子书、电子邮件等形式传递给外界, 是已成文的知识, 一般不随时间地点的变化而变化。共享介质主要是报纸、书刊、网络等。隐性知识由于深深植根在个体的行为本身, 植根于它赖以形成的环境与情景之中, 难以用编码直接描述出来, 是没成文的知识。它的共享需要通过面对面的交流、启发、学习、模仿以及电视、电话、网络视频等形式来进行, 会因环境、情景的不同而有所变化。共享的内容主要包括个人的经验、技能、技巧、诀窍、价值观、信念、直觉、灵感、洞察力等, 共享介质主要有电话、机器、道具等。显性知识为众多人口占有, 对这些知识进行创新, 难度大, 概率低。而隐性知识不但不具备广泛特征, 相反表现为稀缺性。加上对知识的掌握有差异, 会出现各种各样的创新表现, 形成创新效应。
三、影响创新效应的因素
创新效应产生的前提是知识共享, 知识共享可以使组织内部人员充分利用彼此的知识和经验, 避免不必要的重复思考或劳动, 降低组织成员的培训开支, 激发组织成员的创新意识, 从而推动组织的知识创新。影响创新效应的因素很多, 本文主要从知识的传播途径, 知识溢出主体与接受主体角度来研究创新效应的影响因素。
(一) 知识溢出主体相关的因素
1. 所在区域的科教文化底蕴。
科教文化底蕴是一个区域的文化软环境, 它对科技型人才创新效应的影响是巨大的和潜移默化的。科技型人才接受教育年限较长, 层次较高, 他们的聪明才智能否充分发挥往往取决于科技人才所在区域的科教文化底蕴。良好的区域科教文化底蕴, 可以使科技型人才在这个环境中发展有舞台, 展现他们的“奇思妙想”、激发他们的创新灵感, 产生人才聚集的知识溢出效应和创新效应。
2. 文字表达等能力。
对于显性知识的溢出, 主要与主体的文字表达能力有关, 而隐性知识溢出主要与隐性知识主体的语言表达能力、肢体语言、表情、语调语气、思维敏捷度和清晰度有关。溢出主体的语言表达能力、肢体语言、表情、语调语气能准确表达知识, 则能够提高接受主体的接受水平;溢出主体的思维敏捷度和清晰度高, 对接受主体清晰地掌握溢出信息提供了良好的开端, 同样也能促进创新效应的实现。
另外, 由于溢出主体所传播的隐性知识是个人的经验、技能、技巧、诀窍、价值观、信念、直觉、灵感、洞察力, 所以溢出主体自身的素质高, 通过面对面的交流, 把自身拥有的独特的隐性知识传播出去, 有利于创新效应的实现。
(二) 接受主体相关的因素
1. 接受能力、理解能力、创新能力等。
就接受主体来说, 显性知识创新与隐性知识创新主体的影响因素基本相同, 主要与主体的接受能力、理解能力、吸收能力、创新能力等有关。显性知识的溢出能为接受主体传播大众化知识, 而隐性知识的溢出能为接受主体传播与溢出主体知识水平、经验、技能、技巧等相关的稀缺性知识。但是溢出的信息能否被接受主体吸收, 这就对接受主体的接受能力、理解能力、吸收能力、创新能力等提出了较高的要求。若接受主体各方面的能力较高, 能够将所得知识与自身所拥有的知识有效结合, 并应用于实践, 则有利于创新效应的产生。
2. 科研环境。
科研环境是科技型人才工作的基本环境, 良好的科研环境能够吸引更多更优秀的科技型人才聚集, 而当科技型人才聚集到一起时, 不同区域、文化、知识类型的科技型人才通过交流与协作克服时间和空间的障碍, 使信息成本降低, 产生信息共享效应。人才聚集方便彼此交流沟通、信息共享、经验交流, 使得隐性知识显性化, 有利于更好地挖掘科技型人才的潜力, 进而实现创新效应。
综合考虑, 知识溢出主体和接受主体对创新效应都有很大的影响。若知识溢出主体能准确传达共享信息, 而接受主体能够明确接受并有效应用溢出知识, 则能够放大人才聚集的创新效应。
四、建议和对策
1.加强人才流动, 畅通隐性知识共享渠道。
一方面, 要打破现有人事单位所有制和部门所有制管理权限, 变“单位人”为“社会人”, 使人才能够在全国范围内自由流动, 促使人才聚集现象的形成。人才聚集后, 科技型人才知识共享和信息交流的机会增多, 通过信息交流, 往往能够得到更多、更广泛的知识和经验等, 从而形成较合理的知识结构。合理的知识结构是形成创新能力的基础, 没有坚实的知识积累, 就难以形成丰富的联想和创造性思维。另一方面, 建立创新学习型组织, 科技型人才可以在特定学习环境中, 通过参与活动、反思、会话、交流、协作、问题解决等形式受到潜移默化地影响和培养。如通过学术辩论会、专题讨论会、专家咨询会等等, 这些形式都能在一定程度上促进隐性知识的交流与共享, 使参加者共享时间和空间。所有的表达方式如表情、语言、动作、眼神等都在传递信息, 所有的感觉器官都在接收信息。同时, 交流被及时的刺激和反馈所激发和引导, 许多难以言传的隐性知识在这种交流可以被意会, 隐性知识在这些活动中得到了交流与共享。隐性知识相对于显性知识具有逻辑上的在先性, 是掌握明确知识的向导, 是人认识行为的内在动力并最终决定了人的创造性表现。
2.优化人才创新环境, 转变政府职能。
大力营造引才、重才、识才、爱才、育才、用才的良好社会氛围, 为推进人才强国战略创造良好条件, 并重点优化人才创新创业环境, 确保人尽其才、人尽其用。一是要构建人才创新创业的事业平台。坚持用产业凝聚人才, 用项目吸引人才, 用事业留住人才, 使人才创业有机会, 干事有舞台, 发展有空间。二是切实关心和保护人才。积极引导各类人才树立正确的世界观、人生观、价值观, 自觉加强道德修养, 进一步发扬奉献拼搏、团结协作和诚实守信的精神, 不断在实践中完善自己、在竞争中提高自己、在奋斗中充实自己。三是放宽科技人才创业投资领域。允许各类科技人才以各种形式, 在国家没有限制的所有领域投资创业, 鼓励企事业单位的科技人才停薪留职, 领办创办经济实体, 努力改善科技人才创新创业的投融资环境。四是要转变政府职能, 构建服务型政府, 为人才的聚集提供服务, 使人才能够在和谐的环境下愉快的工作, 从而激发他们知识创新的热情。
3.通过培训等方式提高溢出主体和接受主体双方的能力。
知识溢出主体和接受主体双方直接决定着知识传播质量和接受质量, 而知识传播质量和接受质量又直接决定着知识能否产生各种创新表现。组织可以组织各种培训, 使得科技型人才在培训过程中, 不断丰富知识, 完善知识结构, 从而提高知识传播质量和接受质量, 促进创新效应的产生。
参考文献
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科技型人才聚集 篇2
人才聚集是人才流动的.产物.当人才流动达到一定规模时,就会产生人才聚集现象.若人才聚集内外环境、人际关系等都比较适宜,人才聚集就会出现加总作用,形成人才聚集效应.本文在分析人才聚集现象后,提出了人才聚集现象和人才聚集效应的概念以及知识溢出效应、创新效应等人才聚集效应的8个具体特征.在此基础上,运用层次分析方法,对人才聚集效应的具体特征进行了总排序,依次为:创新效应、区域效应、时间效应、规模效应、激励效应、信息共享效应、知识溢出效应、集体学习效应.为促进人才聚集现象向人才聚集效应转变提供了重点管理的依据.
作 者：牛冲槐 接民 张敏 段治平李刚 NIU Chong-huai JIE Min ZHANG Min DUAN Zhi-ping LI Gang 作者单位：牛冲槐,接民,张敏,段治平,NIU Chong-huai,JIE Min,ZHANG Min,DUAN Zhi-ping(山东科技大学,经济管理学院,山东,青岛,266510)
李刚,LI Gang(太原理工大学,经济管理学院,山西,太原,030024)
刊 名：中国软科学 PKU CSSCI英文刊名：CHINA SOFT SCIENCE 年，卷(期)： “”(4) 分类号：C96 关键词：人才聚集现象 人才聚集效应 人才聚集效应评判
聚集科技优势 聚焦产业热点 篇3
17位中国食品产业
杰出工作者获奖
本次会议举行了2011年食品科技界最为隆重的颁奖仪式，中国食品科学技术学会科技创新奖——突出贡献奖、杰出青年奖以及优秀论文奖的颁奖。陈君石等11位获得“突出贡献奖”，倪莉等6位获得“杰出青年奖”。
未来的食品科技工作者在哪里
在国外，很多优秀青年在选择研究方向或者工作方向时，较少考虑食品专业，而是选择金融、经济、计算机等新兴专业。欧美的许多高校为此产生了很大的担心，并已经开始调整食品专业的课程设置，使其能够吸引更多青年人的加入。我国的食品专业教育与国际一流的食品专业人才培养仍存在较大差距。为此，本次论坛特别设立了“校长论坛”，旨在为中美的食品高校校长之间建立一个沟通平台，在互相借鉴中共同提升。
中国的海洋食品时代正在来临
海洋食品正以蓬勃、健康地发展态势，成为中国食品行业的重要组成部分，中国的海洋食品时代正在来临。本次会议在以往海洋食品技术专题的基础上，首次举办海洋食品发展论坛，就海洋食品研发及其产业化展开研讨。
学生创新：
播下希望与创新的种子
会场还看到许多洋溢青春笑脸的青年学子们。今年更将学生创新的主题从工艺扩展到人文，从产品创新进入对中华饮食文化之源的探寻。它将有效推动校园创新，对我国食品产业科技创新队伍的梯队建设，对新一轮食品产业发展产生积极作用。
食品防护：
预防食品供应链中的故意污染
科技型人才聚集 篇4
建设创新型国家的基础是提升区域创新能力,而区域创新能力的高低又取决于人才聚集所带来的效应,因此,研究科技型人才聚集效应与区域创新能力之间的关系对于建设创新型国家具有重要的理论意义。
目前,国内外学者从不同的角度研究了科技型人才聚集与区域创新能力的关系。主要体现在两个方面:一是从空间聚集角度来分析;二是从区域创新系统来分析。Gentler?Wolfe和Gasket提出“邻近性”概念,认为“邻近性”通过三个方面对区域创新系统产生作用:(1)它与空间集聚产生的收益相联系。高度的空间集聚有利于产生大量的信息输入和输出,这一过程伴随着大量的资源使用和系统内部的学习互动;(2)邻近性有利于减少交易成本。人才聚集使得知识和信息的交换与交流更为便捷;(3)邻近性与社会文化密切相连[1]。Cooke提出了区域创新系统的概念,认为创新系统主要由知识开发和应用子系统、知识产生和扩散子系统两部分组成,这两个子系统不断进行知识、信息、人才的流动和相互作用,从而促进区域创新能力的提升[2]。
国内学者主要从定性角度分析科技型人才聚集与区域创新能力的关系。王锐兰,刘思峰等认为创新的根本取决于高层次的创新人才,随着创新人才的不断集聚,使得区域中不同群体在多层面上得到互动、拓展,区域的整体素质得到潜移默化的改变[3]。季小立等认为人才的区域聚集会改变知识、技术、人力资本的空间分布,可以推进区域创新活动的社会化协作,加快创新速度,提高创新绩效[4]。牛冲槐等人认为区域创新系统与人才聚集效应具有密切的关系。人才聚集效应有利于区域创新系统的形成,同时区域创新系统的协调优化有助于人才聚集的经济性效应的产生和提升[5]。
由此可见,国内外的研究大多数是表层含义的描述。因此,本文以全国31个省市的典型数据为样本进行实证研究,借助于SPSS软件分析科技型人才聚集效应与区域创新能力之间的关系。
1 科技型人才聚集效应对区域创新能力的影响分析
人才与其他经济要素一样(如资本、商品)都可以在某些因素的诱导下产生流动。人才在物理空间或者逻辑空间上的集中会导致人才在这两类空间中的密度高于其他空间,形成人才聚集现象,并在一定的内外部环境作用下,发挥超过各自独立作用的加总效应,即人才聚集效应[6]。科技型人才是人力资源中的优秀群体,是一个地区科学技术进步和创新能力提升的关键因素。
区域创新能力是区域创新系统的主体要素(大学和科研院所、企业、政府、中介机构)在充分利用现代信息与通讯技术的基础上,借助于政策、体制、法律的力量,动员与组织区域的创新资源,不断将知识、技术、信息、人才等要素纳入到社会生产过程中,协调与推动区域创新活动的能力[7]。
区域创新能力的区域性强调其创新主体之间的交互学习和知识传递过程,而知识传递随着空间距离和文化距离的缩短而加强,同时这种学习和知识传递的过程具有很强的地域根植性[8]。因此,某一区域的科技型人才聚集效应,尤其是其知识溢出效应、集体学习效应和信息共享效应,能够促进该区域知识的有效传递,并减少交互沟通的障碍,使得区域内知识融合速率加快。激励效应、时间效应、规模效应可以提高区域人才的综合素质,使得各类型人才不断更新知识储备,进而提高其自身的创新能力。创新效应表现为:(1)区域内人才自身的创新(2)区域内人才之间的合作创新。两者共同作用可增强区域技术创新能力,进而提升区域创新能力。区域效应可以优化区域结构成本,使得区域整体得以协同进化,不断提高创新效益。科技型人才聚集效应对于提升区域创新能力、推动区域科技进步和知识交流、促进区域经济的发展有着重要的作用。
2 科技型人才聚集效应与区域创新能力评估分析
2.1 科技型人才聚集效应评价指标体系的构建
本文在科技型人才聚集效应八大特征的基础上,借鉴了相关的研究资料,构建了科技型人才聚集效应的评价指标体系,如表1所示
2.2 区域创新能力评价指标体系的构建
本文借鉴中国科技发展战略研究小组设计的中国区域创新能力评价指标体系以及相关资料,以知识创新能力、技术创新能力、创新环境能力、创新效益能力为主,构建了区域创新能力的指标体系[9]。如表2所示。
2.3 科技型人才聚集效应与区域创新能力评估分析
本文选取全国31个省市2009年的截面数据作为研究样本。数据来源于《中国科技统计年鉴2010》、《中国统计年鉴2010》,其中获取高级职业技能资格证书人数和社会保险年末参保人数来自《中国劳动统计年鉴2010》,国内国外论文增长率来自《2010中国科技论文统计结果》。
2.3.1 科技型人才聚集效应评估
对原始数据进行KMO统计量以及Bartlett’s球体检验,得到KMO统计量0.801,同时球形度检验的近似卡方为1030.319,其显著性概率是0.000,满足因子分析的条件。用主成分分析法提取公因子,通过对科技型人才聚集效应评估指标值的统计分析,从原始数据中提取了3个公共因子分别为F1、F2、F3,它们分别解释61.796%、16.815%、9.811%的总变差,累计解释88.422%的总变差。
根据科技型人才聚集效应的旋转成分矩阵(由于篇幅有限省略),定义F1为“创新成果以及科技投入水平”(对F1影响比较大的指标为:X2、X4、X7、X5、X6、X12、X14、X15)。同理,定义F2为“知识应用及人才素质水平”,定义F3为“宏观经济水平”。
通过对所得到的因子得分进行加权计算可以得到科技型人才聚集效应的综合得分。其中,因子权重λ的计算公式为:
根据⑴式及公因子解释的总变差,可以计算F1、F2、F3的权重分别为69.89%、19.02%、11.10%。因此得到科技型人才聚集效应综合得分的计算公式:P=0.6989F1+0.1902F2+0.1110F3
2.3.2 区域创新能力评估
得到原始数据的KMO统计量0.722,同时球形度检验的近似卡方为1024.727,其显著性概率是0.00,满足因子分析的条件。同样用主成分分析法从区域创新能力原始数据中提取了4个公共因子为S1、S2、S3、S4,它们分别解释59.284%、15.029%、7.659%、5.489%的总变差,累计解释87.460%的总变差。
根据区域创新能力旋转成分矩阵(省略),定义S1为“高技术产业发展水平”(在指标Y7、Y6、Y10、Y12、Y19上有较高的载荷)。同理,定义S2为“技术创新能力”,定义S3为“创新支撑环境能力”,定义S4为“研究与技术人员从业水平”。
通过对所得到因子得分进行加权计算(各个因子权重的计算公式同式⑴)得到区域创新能力综合得分的计算公式:R=0.6778S1+0.1718S2+0.0876S3+0.0628S4
3 区域创新能力与科技型人才聚集效应的八大特征测度
3.1 因子分析定权法
因子分析定权法是对原始数据进行因子分析的基础上,根据因子载荷来计算各指标的权重。计算所得到的权重值是指标体系中各个指标的权重,而不是因子分析法中得到的公因子的权重[10]。
设有P个指标x1,x2,…,xp;M个公共因子F1,F2,…,Fm;Fi在xj上的载荷为aij,则指标xk的权重wk的计算公式可表示如下:
这里bik是将Fi在各指标上载荷的绝对值进行归一化处理而得。ck是由公因子评价各指标的权重相加而得,而wk是对ck归一化处理而得。
3.2 权重计算
根据因子分析定权原理及公式⑵,得到科技型人才聚集效应各指标的权重及排名(见表3,表4)区域创新能力各指标的权重及排名(见表5,表6)分析表4,表6,科技型人才聚集效应排名前5位的有江苏、广东、北京、浙江、上海。区域创新能力排名前5位的有广东、江苏、山东、上海、北京。两者具有很高的重叠性,并且五个省份均分布在我国经济较发达的地区,其中大多数属于东部以及沿海地区。根据马太效应,经济越发达的地区,越能吸引高素质的人才,进而产生较高的人才聚集效应,从而提高区域创新能力。可见,科技型人才聚集效应与区域创新能力具有一定的内在联系,想要提高区域创新能力,首先应该考虑该地区人才素质的高低以及人才结构是否合理。
4 科技型人才聚集效应与区域创新能力相关性分析
利用SPSS17.0软件中的皮尔逊相关分析对两者进行研究,输出结果如表7所示。
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
从表7看出,区域创新能力与科技型人才聚集效应的八大特征都体现为正相关关系,且相关系数均大于0.5,属于显著性相关。其中创新效应、规模效应、信息共享效应与区域创新能力的相关系数都大于0.8,表现为强相关关系。可见科技型人才聚集带来的人才规模结构优化、创新思维的扩散以及知识交流障碍的降低对区域创新能力的提高具有重要作用。其余五大效应与区域创新能力的相关系数都在0.5以上,属于中度相关关系。科技型人才聚集效应的八大特征对区域创新能力的影响程度不同,依次为:创新效应、规模效应、信息共享效应、时间效应、激励效应、知识溢出效应、集体学习效应、区域效应。区域创新能力与科技型人才聚集总效应相关性最高,其相关系数为0.910,这说明科技型人才聚集的八大特征从整体上对区域创新能力起作用,并且效果最为明显。
5 结束语
本文主要得出以下结论:
(1)科技型人才聚集效应和区域创新能力具有一定的内在联系。科技型人才聚集效应较高的省市,其创新能力也相对比较强。这说明科技型人才聚集效应对区域创新能力的提升具有促进作用。科技型人才聚集效应会从知识传播、技术创新、结构成本优化、创新环境改善等方面提高区域的创新能力。(2)科技型人才聚集效应与区域创新能力存在正相关关系,其相关系数为0.910,属于显著性相关。科技型人才聚集总效应较强的省市是我国经济增长速度较快,区域创新能力较强,社会发展水平较高的省市。(3)科技型人才聚集效应的八大特征与区域创新能力具有一定的相关性,但影响程度不同。创新效应、规模效应、信息共享效应与其强相关,时间效应、激励效应、知识溢出效应、集体学习效应、区域效应与其中度相关。该结论说明科技型人才聚集所带来的八大效应对区域创新能力的提升具有协同作用。
摘要：在建立科技型人才聚集效应与区域创新能力指标体系的基础上,以全国31个省市为样本,运用因子分析法对科技型人才聚集效应与区域创新能力进行了评估,采用因子分析定权法对二者进行了测度,利用SPSS软件对区域创新能力与科技型人才聚集效应及其八大特征进行了相关性分析。得出:科技型人才聚集效应与区域创新能力具有强相关性;科技型人才聚集效应八大特征对其影响程度不同。对激发科技型人才的创新力与提高区域创新能力具有现实意义。
关键词：科技型人才聚集效应,区域创新能力,因子分析法,相关性分析,因子分析定权法
参考文献
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科技型人才聚集 篇5
【摘要】近年来，“聚青年才智，展青春风采”系列论坛正以其强劲的势头在青年才俊中蓬勃发展，在推进农信普惠金融工程的进程中也表现出强生的势头。本文以浙江惠普金融工程相关主题为理论基础，以浙江农信推行普惠金融工程为实践基础，提出“四大创新、三个加大”的理论化对策，旨在为促进农信普惠金融工程再升级提供借鉴意义。
关键词：农信普惠金融工程 四大创新三个加大 七大战略
一、农信普惠金融工程概述
1.农信普惠金融工程，即农村信用社普通惠民金融工程简称（以下均简称“农信普惠金融工程”）。“农信普惠金融工程”宗旨是通过对国家扶贫开发工作重点县的农村基层干部、农民和乡村微小企业主、农村信用社、邮政储蓄银行、新型农村金融机构及小额信贷组织的信贷业务骨干进行小额信贷业务和技术培训；对涉农部门领导进行农村金融改革、小额信贷、农业保险及合作经济等方面的培训。
2.“农信普惠金融工程”项目意义概述
此项活动的开展将极大的提高农村金融机构从业人员素质和广大农民及农村基层干部的金融知识水平，推动农村金融组织创新和服务创新，发展小额信贷，构建普惠金融体系，提高掌握运用小额信贷、农业保险等金融工具的能力，从而达到帮助农民增加收入、脱贫致富的目的。
二、当前推进“农信普惠金融工程”面临的主要问题
金融服务进村入社区的主要途径有哪些、农村中小金融机构信贷过程公开化的具体要求有哪些、富民惠农金融创新工程的引导开展方面有哪些成为许多群众关心的三大问题。妥善解决这三大疑问成为“农信普惠金融工程”实现与当前农村金融现状对接的关键。据中国银监会《关于实施金融服务进村入社区工程的指导意见》、《关于实施阳光信贷工程的指导意见》和《关于实施富民惠农金融创新工程的指导意见》，引领农村中小金融机构启动实施“三大工程”--“金融服务进村入社区”“阳光信贷”和“富民惠农金融创新”。近来，以浙江省为例，未来三年，浙江农信将围绕“创业普惠、便捷普惠、阳光普惠”三大目标，开展网络覆盖、基础强化、扶贫帮困、感恩回馈、创新升级五大行动。１
农村金融是我国金融体系中最薄弱的环节，突出表现在农村金融服务水平还不能适应农村金融市场的新变化，不能满足广大农民群众金融服务的新需求。因此，银监会实施三大工程，旨在强农富农惠农，打造民心工程、惠民工程，让农民获得贷款更容易，办理业务更便捷，服务费用更优惠，像城里人一样享受现代金融服务。切实加大实体经济的支持力度，提升农村金融服务水平，增强农村中小金融机构核心竞争力。
三、促进农信普惠金融工程妥善落实的创新和投入机制
当前的情况下，在原有的较为落后的农村金融服务系统下，金融服务进村入农村，主要是引导健全农村金融服务网络，创新服务手段，推动金融服务向乡村和社区延伸，提高网点覆盖率和服务便利度。因此，基于这一基本情况，本文提出“四大创新、三个加大”的创新与投入机制。
（一）四大创新机制
1.机制创新
构建以农村金融服务为核心的组织架构，打造一体化农村信用体系、保险体系、服务体系、风险体系和监督体系，规范农村金融服务的运行过程，防止金融风险的发生。
2.理念创新
以专业化的经营、特色化的产品、差异化的服务、精细化的管理为基本原则，不断创新经营理念。与此同时也要也要通过教育培训和宣传等方式促进广大农民群众改变借贷理念和金融理财理念。要建立对农村借款人的综合培训制度，包括法制教育、科技知识教育、信用理念教育。一是应该推动各家金融机构对从业人员进行资格培训，这是一种资质培训；二是应该对所有的客户（借款人或消费者）进行培训，这有利于金融资产的安全；三是对国民进行金融知识教育，金融知识应该被纳入国民教育体系。
3.产品创新
积极开发“量体裁衣”式的金融产品和金融服务，走出“产品即商品的怪圈”，在金融服务方面服务和咨询也能成为农村金融发展的重要方面，特别是在“农信普惠金融工程”发展的初期。
鉴于农村可用于银行抵押的有效物较少,农信社既要防控信贷资金风险,又要加大投放,必须创新信贷产品,对涉农企业可以采取“公司+农户+农信社”贷款方式,或与担保公司合作,由担保公司担保,通过农信社向涉农企业发放贷款;对产业大户或专业合作组织可以采取联保贷款方式,农信社引导农户成立联保小组,联保小组成员存入一定的风险基金,然后放大资
金倍数发放贷款,对风险保证金实行封闭运行,联保小组成员共担风险抱团经营。
4.服务创新
（1）商业模式上实现对“三农”客户标准化、规模化的营销、服务和管理。经营管理要变粗放型为精细化。农村市场设立三农业务部,负责农村市场金融产品研发,推进三农金融业务的管理和发展。对农村社要包村到户调查,全面摸底,选择有信贷需求的产业大户、涉农企业及农村合作经济组织重点支持。
（2）在服务流程上简化审批手续，实行限时审批。以贷款为例，贷款手续要从简。贷款从申请到发放时间要短,流程公开,能不能贷款要让农户一听明白一看清楚,信贷员从接受申请开始,能不能办到贷款要明确时间并告诉借款人,不要让客户紧等或跑冤枉路,对贷款资料把握住风险点和还款能力,核心的内容必备后能简化尽量简化,方便农民贷款。
（3）在服务渠道上，推广农户贷款“一站式”服务，探索电话银行、手机银行、网上银行等服务方式。
（二）三大投入机制
1.加大信贷投入
要进一步加大对“三农”的资金投入。根据人民银行要求，县域金融机构要将不低于70%的新增可贷资金用于当地发展,各行要加强对县域分支机构的业务指导和资金支持,促使其在县域经济发展中发挥更大作用。加快农村金融产品和服务创新,结合县域实际,在有效防范风险的前提下,为金融支持“三农”、中小企业和县域经济争取和落实更多的地方财税政策支持;在法律允许和防控风险的基础上,进一步改进和简化贷款审批流程,降低贷款审批门槛,进一步扩大抵押担保范围,积极探索发展大型农用生产设备、土地承包经营权、宅基地使用权抵押贷款,并围绕农业产业化龙头企业发展订单农业贷款。
2.加大保险投入
无论财险还是寿险，它们在农村地区的商业运作余地都很大。保监会已在全国推行小额农村寿险和财险业务，这是一项很重要的工作。此外，政策性的农业保险和再保险也必不可少。而且担保机制要正向激励。国家提供担保基金，目的就是帮助农业分担部分风险。本文认为，正向激励的担保机制最好采用担保基金的方式而不是担保机构的方式。因为担保机构有盖房子、买车、养人的问题，而且这个机构希望长期存在，就会希望这个基金持续保持增值。
另一个激励就是向特困人群或农业发放贷款的收回率问题，需要研究如何用贷款收回率作为手段进行激励。目前不少农信在贷款率上都较低，综合分析是客观原因和主观原因综合２
影响的结果，但是长期的贷款实际（即贷款回收率低）和农村经济实际（自然灾害等不确定因素多、农民外出打工收入不稳、农村政策易变等）情况告诉我们在客观上是难以提高贷款回收率的。因此，农信等农村金融机构应当从主观上加强农村贷款管理上。这样一来，在贷款需求稳步变化而不改变对外贷款情况只是对内加强管理，从农民等贷款者的角度来说是加大保险投入的行为，从农信的角度来看是提高贷款回收率的有效措施。３
3.加大票据市场建设
加大票据市场建设即建立集票据登记、交易、查询、清算等功能于一体的全国电子票据交易中心的设想，进一步完善重庆金融服务体系，推进我国票据市场建设，提高金融资源配置效率。主要体现在8个方面：（1）重点加大乡镇及以下网点布设力度，多种形式开展定时定点流动服务方式；（2）广泛布设ＡＴＭ机、ＰＯＳ机等金融电子机具；（3）依托农户家庭、商户和农村社区不断加大金融自助服务终端推广力度；（4）有效提升银行卡应用水平；
（5）加大网上银行、手机银行、电话银行等现代支付结算渠道的推广应用；（6）加强银村（社区）合作，建立与村委会、社区服务中心的信息沟通与共享机制；（7）进一步推进面向农村金融消费者的金融知识宣传与教育。４
【参考文献】 １ 范卓桓 孙展 金华农信推进普惠金融工程 金融时报 [R] 2013,10
科技型人才聚集 篇6
建设创新型国家的一个重要举措，是建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系。那么，如何才能尽快建立起技术创新体系？清华科技园通过聚集、聚合、聚焦、聚变的“四聚”模式，推进产学研的结合，探索具有中国特色的自主创新之路。
聚集
“聚集”首先是空間聚集。清华科技园主园区总建筑面积69万平方米，是一个由近20座楼宇组成的建筑群，主体为办公楼，也包括会议、俱乐部、酒店、餐饮和休闲等商务设施，同时还提供了大量的共享空间和交流空间。
其次是企业的聚集。清华科技园聚集了400多家企业及机构。其中包括世界500强企业、海外上市公司等。而园区内最具发展潜力的，是200多家以数码视讯、芯技佳易等为代表具有全球500强潜质的创新型高科技公司。上述这些企业和机构的年研发经费总量达30多亿元，约占全国的1%、北京市的7%。此外，园区内还聚集了政府服务平台、代理机构、银行、风险投资公司等各类服务机构和中介机构。
再者，优质企业聚集，带来的是核心技术的聚集。在园区的创新创业企业中，有百家以上的企业拥有世界一流水平的核心技术。未来，它们将在数字电视、手机电视、3G通讯、IC设计、系统芯片等领域发挥重要的作用，有望成为各自行业的领军者。
最后是人才的聚集。创新的根本在于人才，高素质人才的聚集是企业的创新之源。今天的清华科技园，也是一流的人才聚集地。这里不仅汇聚了一批跨国公司的管理者，而且也齐集了一大批掌握核心技术、拥有管理经验、充满创新创业激情的创业者，他们中间的一部分人将成长为企业领袖。
不仅如此，由于空间、企业、技术和人才在清华科技园的高度“聚集”，还引发了各类资源在园区的持续“聚集”效应。学校、社会、政府、国外等各方面的资源都高度关注科技园。一是清华大学资源聚集，清华科技园入园企业和研发机构，绝大多数都和清华大学有各种各样的联系和合作。二是政府资源在清华科技园聚集。国家对大学科技园的推动，促进了政府资源向科技园倾斜。大学科技园的发展已被列入国家中长期科技发展规划纲要。三是海外资源聚集。清华科技园是我国惟一的A类国家大学科技园，成为国家创新成果的展示窗口。外国政府、民间团体、业界人士都非常关注清华科技园的发展。清华科技园所取得成就，已经得到了世界同行的肯定和赞扬。
聚合
如果说“聚集”是物理反应，是清华科技园累积势能，蓄势待发；那么“聚合”就是化学反应，是创新各个要素耦合发生质变的过程。清华科技园通过构建创新服务体系、搭建创新服务平台、提供创新型增值服务等举措，推动园区企业和大学资源、企业和企业之间、企业和政府资源、企业和金融中介机构等在园区内产生互动和交流，促进企业成为技术创新的主体，同时使得政、产、学、研、金、介互补互动、互惠互利、共同发展。清华科技园的“聚合”主要体现在如下几个方面：
第一是促进企业和大学的聚合，即产学聚合。企业和大学之间存在着千丝万缕的联系，大学对于推动企业的技术创新能够起非常重要的作用：清华大学把自己的科研成果优先转移到清华科技园，园区企业则把研发经费投入到学校的科研部门，由此形成一个良性的互动。这种合作互动对于推动大学的学科建设可以起到一定的促进作用。
举例来说，今天清华科技园的绝大多数企业都与清华大学开展了不同层次的合作。在合作过程中，大学和企业在自主创新的过程中获得了双赢：大学提升了学科水平，企业则提升了技术创新能力和产业发展优势。例如，凌讯公司早年与清华大学合作，成立了“清华大学数字电视传输技术研究中心”，提出了具有自主知识产权的地面数字电视传输系统，现已被确定为国家标准。去年，搜狐公司也与清华大学联手成立了“清华大学—搜狐搜索技术联合实验室”。双方的结合，必将对中国互联网行业的技术和整体发展，产生巨大的影响。
第二层面的“聚合”是企业与企业之间的聚合，即产产聚合。所谓一流的科技园，不但需要聚集，而且必须培育出一批世界一流的企业。清华科技园正在努力营造创新场，推动平台建设，提供交流机会，促进企业间的合作。今天在清华科技园聚集的核心技术，很大一批集中在IT领域，这就使得企业之间容易形成相应的产业链。目前清华科技园已经在这方面出现了很好的态势，企业与企业之间已经开始形成了较为紧密的产业集群形态。
第三是高科技企业和中介机构的聚合，这也是高科技公司实现跨越式发展的关键，即产介聚合。清华科技园在发展中得出的启示是，企业发展不仅靠政府、大学、资本、技术等多方资源的介入，还需要专业的中介机构来运作。在中国目前还没有形成完整的中介市场的情况下，建立以企业为主体、市场为导向、“政产学研金介”结合的技术创新体系，就显得尤为必要。我们经常可以看到，一些已经成为技术创新主体的企业，发展到一定规模之后就停滞不前，因此很难形成竞争优势。处在这种状态的企业，需要强有力的中介机构来运作。通过投资银行和公司经纪人的介入，通过整和重组捆绑并购等资本手段，将若干小企业直接提升为中企业，让若干中企业迅速成长为大企业。
第四是企业与政府的聚合，即政产聚合。清华科技园一直积极加强与政府的联系，引入政府资源向清华科技园倾斜。园区发挥与企业贴近的优势，协助政府制定相关产业政策，并反馈政策落实的效果。
总之，在自主创新的过程中，大学科技园是一支强有力的聚合剂，它可以把政产学研金介等各方的优势资源聚合起来，通过专业化的服务，帮助企业成为技术创新的主体,加快企业成长的过程。这种新型产学研模式，正是中关村的优势所在。
聚焦
“聚焦”则是清华科技园把技术、人才、资金、市场、政府政策等各类资源集中投入到优势行业和企业中去。为了培育出世界第一流的企业，清华科技园于2006年下半年提出“钻石计划”，从园区企业中选出20家“准钻石企业”重点扶持。清华科技园所定义的这些“准钻石”企业的特点是：第一，有强大的、可持续的自主创新能力，在其所在的技术和产品领域拥有完全的自主知识产权；第二，企业开发的产品和技术，不但具有良好和巨大的市场，同时要对国家有重要的战略意义，如信息技术、生命科学、新材料、新能源等领域；第三，产业的龙头企业，是行业的领导者；第四，有浓厚的产学研结合的特色和内涵，与清华大学的科技成果转化有深入的互动关系；第五，是具有高成长性、有高投资回报的企业。清华科技园将通过“钻石计划”的运行，以培育“钻石企业”为目标，大力整合来自大学、企业、政府、中介机构等国内外各方面的资源，聚焦园区内已有产业链基础的行业，以及对国家有重要战略意义的重点产业，专注扶持园区中具有世界一流自主核心技术和巨大发展潜力的创新企业，制定个性化的创新服务，吸引其上下游企业、投融资机构、政府等资源与之联系合作，帮助企业不断成长。
随着玉泉慧谷园国际新媒体基地等清华科技园专业化分园的发展，清华科技园的聚集、聚合效应和聚焦能力将进一步强化和提升。随着创新服务支撑体系专业化、网络化和体系化建设的深入开展，清华科技园作为区域创新的制高点，将在培育区域经济热点，扶持新兴产业等方面做出更大努力。
聚变
聚集、聚合和聚焦是手段，聚变是结果。经过十多年的发展，清华科技园已成为国内一流、世界知名的科技园区，具备了为培养“钻石企业”提供特殊环境条件和能力的“软实力”和“硬实力”。到2011年清华校庆100周年的时候，通过聚集、聚合、聚焦的酝酿，钻石计划的打造，清华科技园一定会聚变出一批世界级的钻石企业、一批世界领先的核心技术和一批极富创造力的创新人才。
科技型人才聚集 篇7
人们发现, 有效的知识共享能够把分散于不同个体头脑中的零散知识转化为一个强大而富有活力的集体智慧, 能够提高知识创新和知识增值的效能。显性知识共享可以依赖于工具去实现, 而隐性知识共享最有效的途径是面对面的交流。隐性知识在经历了社会化、外在化、组合和内化四个阶段后, 实现了个人与个人, 个人与群体之间隐性知识的共享, 并由此产生新的隐性知识, 其进阶状态是螺旋式上升的。
国外对隐性知识管理的研究开展较早, 大概可以分为三类: (1) 对企业隐性知识的共享:Stenmark认为企业内部隐性知识的共享不一定非要通过显性化才能实现, 通过构建基于个人兴趣的文档来描述个人的隐性知识, 进而应用信息系统促进其交流和传播, 同样可以实现隐性知识的共享;Thomas提出了一种用讲故事的方式实现并促进隐性知识在企业内部共享的方法, 并进行了实地验证。 (2) 隐性知识转化模式:Nonaka提出了著名的知识创造转换模式, 即SECI模型, 把知识转换描述为:从隐性知识到隐性知识的知识社会化过程;从隐性知识到显性知识的知识外化过程;从显性知识到显性知识的知识综合过程;从显性知识到隐性知识的知识内化过程。DavenPort和Prusak (1998) 提出知识共享的意义就是将知识进行传递和吸收, Senge指出知识共享不仅包括知识的传递, 还包括帮助对方学习知识的意愿和行动;Nancy (2000) 提出共享就是将知识分给他人, 让别人通过学习而知晓与别人共有相互学习的知识, 最后形成组织知识。 (3) 隐性知识共享的意愿和动机:Hendriks根据双因素激励理论提出知识工作者进行高水平知识共享的动机来自激励因素而非保健因素:Hayek指出实际上每个人都拥有一些他人没有的独特信息, 这些信息的共用可以带来好处, 但只有当他愿意合作时, 知识的使用才能成为可能。
国内隐性知识共享的研究主要集中在四个方面: (1) 对知识特性的隐性共享的方法、模型、机制的研究。李伟、卫民堂等通过对隐性知识的分类, 提出了两主体间伪隐性知识转移的语言调制模型以及两主体间真隐性知识转移的联结学习模型。毕小青等人以知识人的能力维度为出发点, 以个人能力维度与知识维度的匹配度为核心, 建立了以知识资源与个人能力相匹配的知识共享模型, 完成知识资源的最优化配置, 实现了知识资源的价值最大化。王娟茹等在隐性知识共享模型与机制研究中对隐性知识的四种类型进行了分析, 探讨了隐性知识共享ITEI模型, 并提出了隐性知识共享的组织机制、沟通机制、团队运作机制三种机制。南旭光研究了隐性知识转移和溢出的交流机制, 区分了知识转移和溢出模式, 提出了个体间、组织间、区域之间三个层面的知识流转。 (2) 对隐性知识共享中存在的障碍、问题的研究。严浩仁分析了企业内部知识共享的各种障碍, 提出了构建和完善企业知识共享的内容与途径。李江等人通过研究隐性知识对情景管理的依赖性, 探讨了情景管理来克服组织内隐性知识共享存在的诸多障碍, 提出了情境隐性知识管理方法研究, 为组织隐性知识的共享创造良好的条件和机会。刘希宋以隐性知识的特性为出发点分析了科技成果中隐性知识转化的障碍因素进而提出转化的路径及策略。 (3) 对组织内部环境与隐性知识共享关系的研究。张淑华考察分析了组织氛围的不同维度能够在一定水平上预测隐性知识的不同因子的共享程度。闫举纲通过对组织文化变革中组织文化类型的演变与隐性知识转移的关系进行了分析, 阐述了有利于隐性知识转移的相互信任的企业文化模型。 (4) 对隐性知识共享的效率进行的研究。宋建元从隐性知识的可编码化, 知识拥有者的传授能力等分析了个体和群体的隐性知识共享的效率。
虽然上述文献对隐性知识共享的研究成果丰富且出发角度不同, 但与科技型人才聚集相关的研究却略显不足, 难以推动在一定条件下隐性知识的挖掘和共享。基于此, 本文在论述了科技型人才聚集下隐性知识特点的基础上, 分析了科技型人才聚集下隐性知识共享机制, 探讨了科技型人才聚集下提高隐性知识共享对科技发展的促进作用, 旨在极大地发挥人才聚集效应的信息共享效应, 为区域社会经济建设服务。
二、科技型人才聚集下隐性知识的特点及共享意义
(一) 隐性知识的定义及特征
1. 隐性知识的界定。
1950年, 波兰尼 (Polanyi) 在《个人知识》和《隐性方面》中对隐性知识进行了比较系统的探讨和分析。他认为, 在一个人所知道的、所意会的及与他所要表达的东西之间存在着隐含的未编码的知识———隐性知识。这种知识来源于个体对外部客观世界的感知与判断, 人们感知到的事物能被明确地认识, 但是人们不能完全清晰地表达出来。他认为隐性知识来源于个体对外部世界的判断和感知, 是源于经验的。日本学者野中郁次郎 (Ikujiro Nonaka) 认为:“隐性知识是高度个人化的知识, 有其自身的特殊含义, 因此很难规范化也不易传递给他人。”他认为隐性知识不仅隐含在个人经验中, 同时也涉及个人信念、世界观、价值体系等因素。此外, 美国著名的心理学家斯滕博格 (Robert J.Sternberg) 从心里学的角度来论述隐性知识与人类思维及心理过程的关系。根据世界经济合作与发展组织 (OECD) 的界定, 那些属于较难编码的诀窍类知识, 不易用文字或语言表达或传播, 通常附着于个人或组织, 只能通过实践与社会互动关系而取得并加以利用的知识属于隐性知识。
2. 隐性知识的特征。
(1) 难以转化性。隐性知识是存在于个人头脑中的, 它的主要载体是个人, 它不能通过语言、文字、图标或符号明确表述, 不能通过正规的形式进行传递, 很难进行明确表述与逻辑说明, 是人类非语言智力活动的成果, 只能通过人们的身体感官或者直觉、领悟获得, 难以转化成显性知识。 (2) 难以交流性。隐性知识是人才个体独具的经验、技能、思维, 是依托特定情境存在的, 难以用语言文字、数字公式来表达, 难以学习交流, 不同年龄不同学习背景的成员拥有的隐性知识差别很大, 隐性知识的获取需要在潜移默化中进行。 (3) 难以规范性。隐性知识深深植根于个体的言行及思想中, 很难用正式语言传达且专属个人, 表现形式既隐约又不拘一格, 具有难以统一标准, 难以规范的特点, 是高度个人化、难以规范的知识, 它存储在个人脑海里, 不容易被表达和传播, 就像是一个人的某种能力, 是个人技巧、经验的总结或某种智力的结果, 难以传递给别人, 只能靠感悟和领会来获得。 (4) 一定程度的竞争性。实现隐性知识的共享与交流, 是一个理想状态, 是所有学者的心愿, 但它却与人类的行为准则以及“人是自利的”本性相抵触。虽然无私奉献是我们所提倡的高尚品德, 但在实际的人际交往中, 人们都会计算自己的付出与回报, 当然回报不仅有有形的物质利益, 也包括无形的精神感受, 如声望、名誉等。美国社会学家霍曼斯认为人际关系在本质上都是交换关系, 社会交换过程中普遍存在一种公正性期待, 也就是当交换双方对于自己付出和回报的比例感到满意时, 交换才能进行下去。隐性知识拥有者由于担心将自己掌握的知识贡献出来会使自己失去竞争优势。 (5) 加速增长性。隐性知识必须在个人知识显性化或多数人共享的情况下才能快速增长。部分隐性知识经过挖掘、编码后可以显性化, 使之利于表达、沟通、交流、分享, 才可能使知识创造价值。在适当的激励措施下, 个体所具有的知识和经验可加速增加, 随着知识的逐步被获取和吸收, 可提供的知识基础本身也在增大, 于是知识基础按不确定的比例不断增多, 个人所拥有的隐性知识最终加速增长。
(二) 科技型人才聚集下的隐性知识界定
科技型人才不仅是隐性知识最重要和最主要的创造体, 更是隐性知识的拥有者、传播者和吸收者。这些隐性知识的创造和传播与人才流动有密切关系。科技型人才在流动的过程中受诸多因素的影响形成科技型人才聚集, 科技型人才聚集的主体都是具有丰富知识的高水平教授、专家、学者或具有一定知识水平且已具备一定技能的高级工程师等等, 拥有其它个人和组织无法比拟的政策支持、资源和环境优势等。科技型人才聚集下的隐性知识是指存在于科技型人才和科技型人才聚集组织中难以规范化、难以言明和模仿、不易交流与共享、不易被复制或窃取、尚未编码和难以显性化的各种内隐知识, 同时还包括通过流动与共享等方式从外部获得的隐性知识。
(三) 科技型人才聚集下隐性知识特征
1. 潜藏性与共享性。
科技型人才聚集中的隐性知识是极其高度个人化和难以规范化的各种内隐知识, 它包括那些正式、非正式的, 难以表达的技能、技巧、经验和方法等。这些难以转化的隐性知识主要根植于科技型人才或科技型人才聚集组织的行动与经验中, 无法直接通过语言、文字、图像等形式来表达, 也很难被别人模仿, 只能通过紧密合作将隐性知识融合于文献信息提供的显性知识服务中得以观察和体会, 通过实践和直接交流而获得。
2. 增值性与垄断性。
隐性知识通过学习和共享后创造出的价值远远大于它隐藏于个人或群体时所创造的价值。当有限的资源被不同的行为主体拥有的时候, 资源的相互交换就成了资源组合的先决条件。不同的主体拥有的知识和经验不同, 交换隐性知识时会产生不同的知识组合而创造出新的知识, 在很多时候都会产生1+1>2的效果。科技型人才聚集中的隐性知识是经验性的知识, 是个体在长期实践过程中经过非常艰苦的努力得来的知识。实现隐性知识的共享与交流是一个理想状态, 是所有学者的心愿, 但它却与人类的行为准则以及“人是自利的”本性相抵触。它的一个最鲜明的特点是其价值体现于科技型人才自身, 掌握这些关键性的隐性知识、技能和经验等就能获得某种特殊利益, 而通过交流或传播给别人则会丧失竞争优势, 科技型人才聚集中隐性知识的垄断性就会被打破, 而由隐性知识带来的超额利益以及个人的精神荣誉也会随之消失。
3. 覆盖性与专业性。
科技型人才聚集中人才的密集性和学科的多样性使得科技型人才聚集中隐性知识具有覆盖面广的特点。专业性是指科技型人才通过长期的高校教育或训练掌握了已经证实的认识科学或高深的知识, 具有一定的基础理论并从事具体的科研工作。由于隐性知识的高度个人化和受环境约束等特性, 具有程度深, 承载量大, 涉及专业性强等特点。
4. 层次性与交互性。
科技型人才聚集是不同年龄的科技型人才聚集, 他们的学习环境、接受的教育背景、地域文化、个人生活环境等都不相同, 掌握的隐性知识类型、方向、程度不同, 具有层次性;他们来自不同专业或相关专业, 学科间相互联系越来越多, 相互交叉渗透阶段越来越深, 具有交互性。科技型人才聚集隐性知识的共享不仅仅是一种知识的简单交融, 他们对隐性知识的理解更加严谨、深刻, 并且他们之间的交流、碰撞和融合会产生新的隐性知识, 增加隐性知识的含量和提升其层次级别。
5. 稳定性与动态性。
科技型人才隐性知识的稳定性是指科技型人才面对新知识时, 用来同化新知识的原有知识是否已经牢固掌握, 是对原有知识的巩固程度。稳定性越强, 越有助于知识共享。科技型人才隐性知识的动态性是指科技型人才知识的获得是蕴含在生活、学习、研究的过程中, 在创新的过程中产生了新知识, 是一个动态的过程, 具有动态性。科技型人才隐性知识的共享不仅仅是原有知识基础上新知识的同化, 更是一个知识创新的动态过程, 这就要求科技型人才不断根据自己的经历和对知识的掌握, 通过科学研究产生新知识, 获得新知识, 从而更好地促进知识创新和隐性知识共享。
科技型人才聚集下的隐性知识所具有的上述特殊特性, 影响着隐性知识在科技型人才聚集中的交流和共享。隐性知识的特点体现的越明显越复杂, 共享就越难以实现。
(四) 科技型人才聚集下隐性知识共享的意义
知识不同于一般物品, 它不会在使用和交换中被消耗, 反而通过共享能够扩大知识范围。在诸多因素的作用下, 知识拥有者可以形成两种截然相反的氛围:一种是在强竞争环境下, 各个成员相互比拼, 互相“保守”着自己的知识, 个人的知识增长全凭实践的积累及个人的反思;另一种是形成一种良好的交流氛围, 在这种氛围里, 每位知识拥有者都把自己的经验、困惑拿出来与他人分享, 自己走的弯路可以提醒其他成员绕过, 自己的困惑可以依靠集体的智慧解决。科技型人才聚集中大家都把自己掌握的隐性知识通过恰当的方法表达使之显性从而供大家学习参考, 促使大家共同进步, 同时也可以把这些宝贵的实践经验和隐性知识传递给更多的人推动科研的进步和社会的发展。科研成果来自于每一位科技型人才的努力, 科研水平的高低更是科技型人才团结的集中体现。基于此, 科技型人才的隐性知识交流、提高、共享是很有必要的, 提升科技型人才间隐性知识共享的意愿, 实现隐性知识的交流与共享对科技型人才的科研水平提升有很重要的意义。
三、科技型人才聚集下隐性知识共享机制
(一) 概念模型
科技型人才可能是来自不同专业, 或者来自同一专业的不同方向。在科技型人才隐性知识共享的过程中, 每位科技型人才都同时扮演知识提供者与知识接受者的角色, 以往的研究表明, 知识提供者的共享意愿和知识接受者的吸收能力十分重要, 但知识提供者的表达能力同样重要。知识提供者如果能用合适的方法清晰的表达自己具备的隐性知识将大大提高隐性知识共享的效度。
在科技型人才聚集下, 由于不同的科技型人才具有不同的学科专业背景, 各自所倾向的理解系统和思维模式也有差异, 这在一定程度上给隐性知识共享造成了困扰。笔者认为电子化的交流和面对面的交流有效结合更能发挥作用。
科技型人才隐性知识共享与各自的背景知识相关, 科技型人才往往乐于请教自己的社会关系和知识网络来获取相关的背景知识。社会关系和知识网络为科技型人才提供与课题相关的背景知识, 帮助其理解相关的其他专业知识。如果说社会关系知识网络属于更广的环境的话, 那么聚集中是否存在促进隐性知识共享的氛围也是隐性知识能否高效共享的一个关键。这一点与聚集人才组织是否重视隐性知识探讨、共享与有无激励措施有关。人们基本不会主动的将自己的经验进行总结和公开, 这些特殊的知识经验一方面是身份和地位的象征, 另一方面是缺乏共享意识或者不具备表达能力, 所以即使是被询问, 不一定能得到预期的答案, 应—该有主动推进隐性知识共享的措施来改善这个问题。
综上所述, 本文提出了科技型人才聚集下隐性知识共享机制模型。如图1所示。在该模型中, 科技型人才的隐性知识通过不同的交流方式在个体之间进行共享, 关系资本表示科技型人才间的联系程度。知识提供者与知识接受者并不能绝对区分, 每个人可以同时承担提供者与接受者两个角色, 共享意愿和知识表达吸收能力是每个人具有的两个因素, 而社会网络作为外部因素影响着成员隐性知识量。学习习惯和团队氛围属于宏观因素, 大范围影响着科技型人才隐性知识的共享意愿和吸收能力。
(二) 科技型人才聚集下隐性知识共享机制研究
科技型人才聚集中隐性知识的共享是通过一定的机制实现的, 有正式共享 (展开讨论会等) 与非正式共享 (如人与人随意交谈等) 模式, 隐性知识通过何种方式共享严重影响着隐性知识共享的有效实现。由科技型人才聚集中隐性知识的特点将隐性知识共享机制分为组织机制、管理机制、行为机制、文化机制、激励机制。
1. 组织机制。
由科技型人才聚集中隐性知识的内涵我们可以看出, 有一个良好的组织环境对于促进隐性知识共享有着举足轻重的作用。本文从组织共享氛围和关系资本两方面来研究组织机制对科技型人才隐性知识共享的促进作用。 (1) 共享氛围。Sveiby和Simons认为, 建立一个对知识共享持有积极态度的共享氛围非常重要, 它为队伍提供行为标准或规则, 是影响知识共享的重要因素, 强调知识共享的主要障碍是抵制知识共享的内部氛围, 而合作和信任影响知识共享意愿和行为。Goh也认为, 团队氛围为知识共享提供一个彼此信任和值得信赖的环境, 一个积极的自发的自觉自愿的氛围, 对知识共享起着巨大的推动作用。而良好的团队氛围的形成, 领导方式及行为是重要的影响因素。Barri Ck等 (1998) 认为, 领导可以创造良好的团队氛围, 使得团队成员彼此间开放性和信任度提高。良好的团队氛围不仅为团队成员间提供了“软”环境, 也为团队成员间的协调与合作创造了条件, 从而有效的促进知识共享。当领导重视隐性知识实施隐性知识共享时, 各成员会较愿意进行知识共享。组织领导越是推动有用知识在群体间共享, 群体在解决复杂问题时, 就会通过知识共享产生最佳知识流量, 从而提高工作效率。知识共享要求领导者必须是学习者和教导者, 而不是命令和控制者。组织领导与下属的关系和关心支持会促进科技型人才之间的信任, 激发科技型人才知识共享的热情, 创造良好的知识共享氛围。此外, 组织制度和文化也会为共享氛围提前设定基调, 而组织内部的激励措施和主动推进措施更加使群体氛围朝有利于知识共享的方向发展。 (2) 关系资本。关系资本指项目各成员间的信任、互惠和联系强度的水平。创造一个知识共享的环境依赖于积极的个人和团队关系、团队内的尊重、相互信任和互惠。在没有正式控制和协调机制的环境中, 信任是打破成员间地域和组织距离的动力。过去的研究表明虚拟团队中存在非人格化的, 或者说是制度化的信任, 这种信任不是出于情感联系、知识或过去交往的历史。“快速信任” (Swifttrust) 可以解释临时团队如何达到高水平的信任, 即使成员不享有任何过去的联系而且不一定能指望有任何进一步的关系。在科技型人才聚集中, 没有足够的时间通过人际交往的方式培养信任, 科技型人才往往在他们原有的组织环境、工作实践或角色的基础上接受信任的期望。信任的积极期望激励个体主动参与团队, 加强个体间值得信赖的关系, 进而促进隐性知识共享。
在科技型人才聚集中, 由于个体成员的不可替代性, 每个个体在充当知识提供者的同时很可能也扮演知识接受者的角色, 个体间分享知识不但不会使自己在组织中的地位下降, 相反很可能会得到同伴的尊重。在隐性知识共享的过程中, 个体之间的强联系能培养相对较强的知识表达和吸收能力, 会增加成员间的共有知识和共同理解, 这样就减少了相关背景知识的解释, 增强了个体对彼此知识结构、思维方式、理解机制的把握, 从而使相应的隐喻或模型以及表达出来的零散、片面的知识更加有针对性和易于理解, 尤其是分享复杂隐性知识时, 往往涉及较多的背景知识, 这时共有的理解系统格外重要。
2. 管理机制。
管理机制的原意是指系统的结构及其运行机理。在本文将管理机制理解为科技型人才聚集中决定采用什么样的形式进行隐性知识共享, 本文主要研究交流方式对隐性知识共享的作用。科技型人才的交流方式大概有两种:电子化交流与面对面交流, 两种交流方式各有利弊。随着计算机技术的迅速发展, 电子化交流能够克服时间和空间上的障碍, 实现科技型人才聚集知识共享的时效性。而且, 明晰化的显性知识经常通过电子化的方式在人才间传播和共享, 达到了很好的效果。但是, 对于隐性知识和复杂知识来说, 一般是通过师徒制、干中学、情境故事等方法进行分享, 这些需要人才聚集在一起, 通过一段时间的面对面交流和沟通, 才能实现隐性知识的有效共享, 真正解决问题。Dixon指出, 即便是分享已经整理好的明晰知识, 电子化手段也只能起到80%的作用, 剩下的20%依旧需要面对面的人际交流。
3. 行为机制。
行为是受思想支配而表现出来的外表活动。行为机制是人们为适应环境而采用的一些方法或手段。在科技型人才聚集中隐性知识共享的前提下, 行为机制则理解为科技型人才为学习他人的隐性知识主动积极地想要去分享别人的隐性知识或自己具有的表达和吸收能力, 即共享意愿和表达吸收能力。 (1) 共享意愿。在科技型人才聚集的情况下, 在有信息需求的情况下, 隐性知识接受者的共享意愿是十分强烈的。隐性知识共享意愿的强弱直接关系到隐性知识共享的数量和质量, 共享意愿越弱, 越不愿意把知识与人分享, 就会有越多的隐性知识沉淀下来。在人才聚集的情况下, 拥有大量的专业知识往往意味着自己有某种权力和专业权威, 而共享这些知识则会使知识拥有者担心失去自身的独特价值, 影响自己在专业圈内失去竞争优势, 所以大部分个体可能并不乐意主动分享这类知识。在人才聚集中, 由于聚集的条件就是依据他们拥有不同层次或相关专业的学科知识, 可以说每个个体都有着其他个体无法复制的隐性知识, 因此身份和地位问题可能并不是造成共享意愿不强的主要原因。Szulanski研究发现, 当知识拥有者缺乏激励或诱因时, 往往不会主动分享知识。在中国传统文化价值观的环境下, 本文所涉及的科技型人才聚集下科技型人才可能还会缺乏共享意识。所以, 假如聚集的条件下存在利于隐性知识共享的氛围, 比如有主动推进知识的措施, 如福特公司的“最佳经验复制”系统科技型人才的共享意愿应该会得到改善。 (2) 知识表达与吸收能力。知识存在于人的头脑中, 有形知识只是冰山一角, 大部分是无形的难以言喻的。Grant认为知识本身具有独享性, 必须有公开的意愿和能力, 才能使知识共享有效运作。对于聚集的科技型人才来说, 在主观上具备了共享意愿还远远不够, 还必须拥有相应的知识表达能力, 才能将需要共享的知识传授给知识需要者。在科技型人才聚集中, 每位人才都来自不同的老师不同的学校甚至不同的专业, 各自拥有不同的理解机制, 这就要求知识提供者不仅要将自己的隐性知识表达为显性知识的能力, 还要求知识提供者能以知识接受者容易理解和吸收的方式对显性知识进行解释。否则他们各自拥有的知识也难以得到有效利用。同时, 知识接受者的吸收能力决定科技型人才聚集下隐性知识共享的效果。知识吸收者能力可以使知识接受者易于成功吸收、消化与应用新的知识。知识接受者如果缺乏必要的吸收能力, 单纯的依靠知识提供者的表达是无法达到知识共享目的。在科技型人才聚集中, 知识接受者的吸收能力受到社会网络和学科复杂性的影响。一方面, 知识接受者对新知识的吸收需要借助与之有关的背景知识, 在背景知识与新知识之间建立联结, 以利用新知识, 而以往的研究表明, 科技型人才倾向于求助自己的社会网络和知识社区来解决这一问题。另一方面, 来自不同环境的个体包含不同的思维模式和解释机制, 聚集中的人才学科背景越复杂, 知识接受者理解新知识时所付出的努力就越大, 进而不利于隐性知识的有效共享。
4. 文化机制。
科技型人才聚集中隐性知识的特点决定了科技型人才的文化机制对隐性知识共享的作用。一个科技型人才具有深厚的文化底蕴不仅决定着他理解、驾驭知识的能力, 更重要的是有丰厚的知识才能给其他成员带来广播的知识渲染。结合以往对科技型人才的研究, 本文从科技型人才拥有的知识特性和科技型人才的知识存量来说明对隐性知识共享的重要性。 (1) 科技型人才拥有的知识特性。科技型人才是人才资源的优秀群体, 受文化教育较多, 知识相对渊博, 受教育文化和社会阅历的不同影响, 个体之间所拥有的隐性知识也不同, 他们思想活跃, 在解决问题中常常能提出新的想法和见解, 容易点燃创新的火花, 创造出新知识。他们拥有较高的技能和丰富的知识, 但是他们拥有的知识受时间、技术的制约, 具有一定的时效性。他们拥有的大量有价值的隐性知识无法用形象的公式、图片表达出来。 (2) 知识存量。对于临时聚集的科技型人才而言, 良好的学习习惯会促进知识共享。Mc Grath的时间、交流、绩效 (TIP) 理论指出, 一个没有历史的团队, 在技术和环境都很大不确定性的情况下解决一个具有挑战性的问题时, 必须具备一些可以借鉴模式以避免绩效的不利影响。组织拥有“先前的相关知识”是组织提高吸收外部知识能力的重要条件。这种知识就是本研究中指的学习习惯和背景知识, 也可以理解为科技型人才聚集的知识存量, 也就是科技型人才长期的学习工作中积累的显性的文件资料和隐性的经验技巧。
5. 激励机制。
知识本身的外部性可以使隐性知识低成本共享, 因此将知识大范围的共享, 实现知识的效益, 提高人才聚集的竞争力。但是隐性知识拥有者为了回避风险, 增强竞争的筹码, 就会对所拥有的知识有意识“垄断”, 这就与共享形成了冲突。为了解决这一冲突就必须设计出一套好的知识管理激励系统, 使知识拥有者乐于共享知识、创新知识和应用知识。因此, 设计以知识贡献为基础的激励机制也是很有必要的。
物质利益是人们一切活动的根本目的所在, 满足人们的物质需求, 是协调和处理人际关系的基础, 也构成激励的基础。然而任何奖惩制度上的不完善或不合理, 都将导致组织中个体的满意度降低、知识分享积极性降低等现象。制定一系列的奖励机制, 支持研究者从事知识创新工作, 为其提供足够的资源, 如知识网络平台或是专家的指导等。这不仅仅是金钱的激励, 而是更复杂的激励方式, 它隐含了个体对组织所作的知识贡献, 包括实际的成绩和积极影响, 同时也包括他们对团队的“知识贡献度”。
在物质奖励的基础上, 特别是知识型人才对较低层次、物质方面的需求得到满足后, 他们就要追求社交、自尊、自我等实现等精神方面的需要。此时, 金钱等物质手段的激励作用往往小于精神激励的作用。因此, 建立一个全面的精神激励机制对促进隐性知识共享也是会有一定作用的。例如:荣誉激励、成就激励、竞争激励、兴趣激励、沟通激励、参与激励等方式。每一种激励方式都像是一个网眼, 只有各种方式一起运行才会构成一张激励之网。
综上, 科技型人才聚集下隐性知识共享的机制研究如图2所示:
四、科技型人才聚集下隐性知识高效共享的策略
隐性知识在科技型人才聚集中有效共享是影响科技型人才聚集效应产生与科技型人才和隐性知识创新的重要因素, 为了更大程度地分享科技型人才聚集中的隐性知识, 提出以下建议:
(一) 引进高层次科技型人才, 增强科技型人才的聚集力度
科技型人才是隐性知识共享的主体之一, 而科学家与工程师是科技型人才中的核心骨干, 要加大力度的引进高层次科学家与工程师, 增加科技型人才的聚集力度。科技型人才聚集群体中, 科学家与工程师所占比重越高, 领导核心作用就越明显, 他们拥有更多更广的知识量, 能解决隐性知识共享的源头问题, 并且他们具有较高的素质和文化素养, 使得科技型人才之间的交流相对顺畅, 相互之间的冲突也较容易化解, 从而科技型人才聚集中的各种效应如知识共享效应体现的就越明显, 越有利于隐性知识的高效共享。
(二) 增加科技资金投入, 提升科技型人才的竞争力
科技资金投入的总量和科技投入强度是实现隐性知识共享的关键因素, 对其产生起着较大的影响作用。研发经费投入力度越强, 科技人才研发经费越充足, 则科技人才工作的热情就越大, 创新能力就越强, 越容易实现自身的理想和价值, 科技型人才聚集中隐性知识转移越容易实现。科技资金投入不足影响了科技型人才聚集中隐性知识的转移。因此, 应该尽快加大科技资金投入, 不断规范和加强科技经费的投入, 尤其是政府应明确界定地方财政支出的职能和范围, 财力向科技投入倾斜, 增强科研支出的投入力度, 调动和激发科技型人才的创新才能, 发挥科技型人才的聪明才智, 进而实现科技型人才聚集中隐性知识的转移。
(三) 构建有利于隐性知识共享的组织结构
科技型人才聚集中的组织结构对于隐性知识共享有着至关重要的作用, 在一定程度上甚至决定着隐性知识共享的成败, 所以要保障隐性知识共享的顺利进行, 就必须建立一种有利于隐性知识共享的科技型人才聚集的组织结构。科技型人才聚集中的组织结构是一种垂直的金字塔式的等级结构, 这种组织结构等级森严, 层次繁多, 信息流动不畅, 隐性知识共享困难, 已不能适应隐性知识在科技型人才聚集中的共享迫切需要, 需要建立一种新型的扁平式的组织结构。这种新型的组织结构由传统的“垂直层级型”结构变为“水平链接型”结构, 凝缩了隐性知识共享的时间和空间, 弱化了等级关系, 为科技型人才营造了一种平等、民主与灵活的交流环境, 它的管理层次较少, 中间层“梗阻”现象消失, 上下沟通渠道畅通, 信息传递速度快, 便于科技型人才面对面地交流和隐性知识自由流动;另外组织扁平化可以减少隐性知识在共享过程中的失真, 增加科技型人才上下级间的直接联系, 减少决策和行动之间的时间延迟。在知识和信息快速产生、快速传递的今天, 必须减少科技型人才聚集中组织间管理层人员的数量, 促使组织结构实现扁平化, 以保证隐性知识在其内部快速、准确的共享。
(四) 创建有利于隐性知识共享的组织文化
1. 构建学习型组织。
由科技型人才聚集效应的特点可知科技型人才聚集组织是学习型的组织, 其本质特征是“善于不断学习”, 其含义有四点:终身学习;全员学习;全过程学习;保持学习能力。在这种组织中, 学习隐性知识转移和提高科技型人才将是科技型人才聚集的一项重要职能和目标, 科技型人才聚集组织会开展经常性的培训以及团队学习活动。在科技型人才聚集的组织中, 科技型人才的学习已经内化为自身的日常行为, 溶入到科技型人才的“共同愿景”之中。
2. 相互信任的组织文化。
科技型人才聚集组织中的科技型人才大多有独立主见, 术业有专攻。“尊重隐性知识, 转移隐性知识”的组织文化为隐性知识转移机制的创建提供了丰厚的土壤。这种组织文化的内容有:相互信任, 这是隐性知识转移的基础;开放式交流, 每个科技型人才都要为组织的知识库作出贡献;学习, 科技型人才将学习作为一项终生任务和一种生活方式, 有义务汲取最多最好的知识;共享, 每个科技型人才有义务推进组织知识库的良好运行, 以传播、获取、创造和应用新的隐性知识为乐事, 并不认为共享隐性知识会危及自身利益。
(五) 建立有效的激励机制, 推进隐性知识有效共享
随着科技型人才地位的提升及其经济状况的改善, 更为持续而有效的奖励, 应当与科技型人才的工作成就和个人成长相联系, 重在满足科技型人才的社会需要、自我实现的需要, 要让科技型人才在隐性知识共享的活动中, 体会到与他人合作、交流对自己在人际关系、工作实践中的好处, 从而实现科技型人才之间的隐性知识共享行为由外在制度的要求转变为内心的需要, 使之自觉自愿参与隐性知识共享活动。但是制定激励机制的过程中也应注意以下原则: (1) 合理回报原则, 科技型人才聚集的组织应为隐性知识的提供者创造宽松的奖励措施, 一方面要对其在新隐性知识研发过程中的付出绝对给予补偿, 另一方面又要按隐性知识对科技型人才聚集的组织的贡献大小给予奖励性报酬, 这种报酬既可以是物质的如奖金, 也可以是精神的如隐性知识署名制。总之应使科技型人才贡献隐性知识的回报大于囤积隐性知识的回报。 (2) 信用原则, 要激励科技型人才愿意提供自己所拥有的隐性知识, 必须要有组织的信用体系做保证, 即互惠是组织文化的一部分, 科技型人才贡献出来的隐性知识不会被他人盗用或滥用。信用体系的建立应注意, 信用必须是有形的, 让科技型人才看到因共享隐性知识而获得荣誉。 (3) 与业绩评估联系的原则, 将隐性知识共享作为正规化业绩考核的一部分, 让科技型人才感受到正在被关注并赞赏他们积极的隐性知识共享的习惯。
五、结论与不足
科技型人才聚集中隐性知识共享得到的结论:要有一个良好的组织, 构建和谐的互相学习氛围;科技型人才要有积极的隐性知识共享意愿和进取的学习态度。这就要求我们在以后的学习过程中努力运用已掌握的知识, 积极运用知识管理、知识创新, 对隐性知识进行获取、加工、挖掘、吸收、转化、提炼、升华为显性知识, 尽量使隐性知识显性化;通过相应的制度设计和激励措施对个体施加影响, 使之具有知识分享的意愿, 提高隐性知识分享效率。
科技型人才聚集 篇8
随着虚拟技术和信息技术的发展, 组织合作和组织结构发生了巨大变化, 以组织结构网络化、扁平化为特征的团队应运而生, 它是由跨地域的人才、基于共同的目标, 以网络为沟通媒介, 共同学习和创新的人才群体。在团队形成过程中, 伴随着科技人才聚集现象, 科技人才聚集是人才在流动过程中在实体或虚拟空间上产生的特殊状态, 它既可以产生经济性效应也可以产生非经济性效应[1]。一方面, 科技人才聚集经济性效应, 以信息技术和虚拟技术为依托, 以共同的目标为导向, 基于新产品、新工艺或新技术等创新型项目, 要求创新人才能够突破时空限制、组织边界, 实现分工协作、优势互补和资源共享。其作为一种协同创新的组织形式, 能够充分发挥团队人才个体的核心能力, 具有资源优化配置的优势, 在企业创新和社会进步中发挥着重要作用。但另一方面, 科技人才聚集非经济性效应, 即由于人才流动机制不健全、人才规模失当、人才环境不和谐和组织冲突等剥蚀变量的影响所导致的科技人才聚集劣质化将对团队科技人才聚集经济性效应产生侵蚀作用, 使其由平衡态向远离平衡态、由有序向无序、由组织化向劣质化转变。其中, 在影响科技人才聚集的劣质化变量中, 组织冲突是一个非常关键的因素, 比如牛冲槐等学者从一般意义上研究了利益冲突、组织冲突、自我冲突和冲突动因的评判等方面与科技人才聚集的关系[2 -5], 并提出了组织冲突削减的对策, 张樨樨则从高校科技人才聚集的角度分析了科技人才聚集与组织冲突的关系[6]。这些研究都强调了组织冲突在科技人才聚集劣质化和组织化之间转化的重要作用。但以上研究也存在一些不足和问题: ①主要是从定性的视角研究组织冲突对科技人才聚集的影响, 缺乏数学模型的定量支撑; ②主要从一般意义上探讨组织冲突对科技人才聚集的影响, 忽视了团队冲突对科技人才聚集的作用。对团队科技人才聚集冲突的分析, 既要把握团队的任务导向性和创新收益的平衡性特点, 又要关注科技人才聚集的动态性、创新的不确定性。基于此, 本文在团队科技人才聚集与利益冲突内涵界定的基础上, 运用可拓工程理论, 借鉴矛盾问题的可拓模型[7], 构建科技人才聚集利益冲突可拓模型。为系统化提出治理科技人才聚集利益冲突的策略提供了定量化基础。
2 科技人才聚集与利益冲突内涵
2. 1 团队科技人才聚集
团队是以信息技术、虚拟技术为支撑, 基于创新性项目和共同目标导向, 能力互补、资源共享, 由不同组织中的人才组成的动态、跨组织、共生的人才创新组织。团队科技人才聚集是团队构建和运行过程中由于人才流动和创新要素配置所出现的现象, 同其他经济现象一样, 科技人才聚集能够产生两种效应: 其一是科技人才聚集的不经济性效应, 其二是科技人才聚集的经济性效应[1]。科技人才聚集的不经济效应是指具有一定内在联系的人才, 在团队科技人才聚集过程中由于不和谐的环境所产生的科技人才聚集整体作用低于各自独立作用的效应。科技人才聚集也可使得相关人才在团队内按照一定的契约或协议聚集, 在和谐的内外环境作用下, 随着包括科技人才聚集冲突在内的劣质性因素的减弱和科技人才聚集组织性因素的增强, 在一定的时空条件下, 经过科技人才聚集量变和质变的转化和积累, 发挥超过各自独立作用的加总效应, 即科技人才聚集经济性效应。包括信息共享效应、知识溢出效应、集体学习效应、激励效应、时间效应和规模效应等方面[1], 团队科技人才聚集除了具有实体组织的一般特征外, 同时还具有动态化、扁平化、整合性、共生性、动态性和灵活性的特征[8]。
2. 2 利益冲突
不同学科对于冲突的动因、过程和效应, 从不同的视角进行了诠释。比如, 从社会学方面, Coser认为, 冲突是 “为了价值和对一定地位、权利、资源的争夺以及对立双方使对手受损或被消灭的斗争”。从管理学视角, Tedeschi认为, 冲突是 “两个或两个以上的相互作用的主体彼此之间在某种程度上存在不相容的行为或目标”。Wall和Canister认为, 冲突是一个过程, 在这个过程中, 一方感知自己的利益受到另一方的反对或者消极影响[9]。从心理学视角, 心理学家认为 “人类各种冲突都是以人为主体的, 人们对满足各种需要的追求策动着人类的每一种行动, 它是产生冲突现象的一个基本的原因[10]”。
科技人才在团队聚集过程中, 由于科技人才的利益诉求、信息沟通、创新风险和创新贡献等多种因素的影响, 同时伴随着学习交流、任务分派、协同合作、工作实现和创新资源的配置等活动, 团队成为包括心理利益、管理利益和经济利益等多种利益互相交织的载体, 从而产生了人才与人才之间、人才与团队之间、团队与团队之间诸如创新资源的分配、创新风险和利益竞争等问题, 即所谓的利益冲突现象, 它是指团队成员之间由于不相容的行为或对立的目标所形成的组织不和谐状态, 具有以下内涵: ①团队科技人才聚集冲突是团队组建和运行过程中由于科技人才聚集、合作中产生的行为不相容和目标对立的心理状态。②团队科技人才聚集冲突主要指人与人之间的冲突。即冲突的主体是人, 客体包括利益、欲望、目标、观点、价值观等。③团队科技人才聚集冲突是一个动态的过程, 表现为人才之间协同合作时彼此冲突感知、冲突反应和冲突的结果。④冲突的人才之间既存在合作又有竞争, 体现了冲突的两重特性。
关于冲突的动态过程通常有 “三阶段论”、“四阶段论”和 “五阶段论”等[11 -12], 其中以 “三阶段论”最为常见, 即包括隐性冲突、感觉冲突和显性冲突。其中, 隐性冲突是指在团队科技人才聚集过程中, 基于共同目标, 以人才创新能力为依托进行协作创新, 但由于创新风险、以及创新贡献的大小而使未来具有较大的不确定性, 从而在人才之间蕴含着冲突的可能性。感觉冲突是指在团队科技人才聚集过程中已经能够感觉到或意识到的冲突, 但其还未爆发出来, 冲突的解决与否取决于人才对冲突的认知态度。显性冲突是指已经出现的冲突, 并对科技人才聚集产生一定的影响。
冲突对科技人才聚集的影响存在两种效应, 一是正效应, 二是负效应。正效应体现在冲突能够促进创新项目的深刻理解、知识共享以及交流意愿的增强和高质量决策等方面, 以上方面增强了团队凝聚力、适应力, 提升了科技人才聚集的经济性效应。负效应体现在资源配置不合理、心理资本水平降低以及组织沟通困难、思维僵化等方面, 这将导致组织不和谐, 破坏合作关系, 产生能耗和浪费, 造成高成本和低效能, 出现科技人才聚集的不经济性效应。
3 科技人才聚集利益冲突可拓模型
为了对冲突进行有效的管理, 发挥其积极作用, 避免或削减其消极影响, 必须识别、把握冲突的过程。为此, 需要从定量和定性的视角说明利益冲突及其对科技人才聚集的影响。本文借鉴可拓工程关于矛盾问题的理论[7], 构建了科技人才聚集利益冲突可拓模型。
3. 1 模型构建基本知识
定义1: 以物Om为对象, cm为特征, Om关于cm的量值vm构成的有序三元组M = ( Om, cm, vm) 作为描述物的基本元, 称为一维物元。
定义2: 物Om, n个特征cm1, cm2, …, cmn及Om关于cmi ( i =1, 2, …n) 对应的量值vmi ( i =1, 2, …, n) 所构成的阵列
定义3: 把动作Oa、动作的特征ca及Oa关于ca所取得的量值va构成的有序三元组A ( Oa, ca, va) 作为描述事的基本元, 称为一维事元。动作的基本特征有支配对象、施动对象、接受对象、时间、地点、程度、方式等。
定义4: 动作Oa, n个特征ca1, ca2, …, can和Oa关于ca1, ca2, …, can取得的量值va1, va2, …van构成的阵列
定义5: 复合元是指使用物元、事元和关系元的复合形式描述冲突对象的表达式。有物元和物元形成的复合元、物元和事元形成的复合元、物元和关系元形成的复合元等6 种形式。其中, 物元和事元形成的复合元的基本形式如下:
若M = ( Om, cm, vm) , A = ( Oa, ca, va) , 则A ( M) = ( Oa, ca, M) 、Mv ( A) = ( Om, cm, A) 及Mo ( A) = ( A, cm, vm) 均为物元和事元形成的复合元。
3. 2 模型假设条件
①团队科技人才属于理性经济人。即人才在一定的约束条件下实现自身利益的最大化。
②团队创新项目实现的总利益为v, 其实现可以分解为T个阶段, 每个阶段的利益为vk, 科技人才i在第k阶段的贡献为ICik, 创新风险系数为IRMik, 利益分配比例为aik ( 它是贡献和风险的函数) 。
③科技人才获取的利益与创新贡献和承担的创新风险正相关。科技人才获取的利益是多种利益的复合体, 包括经济利益、心理利益和管理利益等方面。比如经济利益的高薪、心理利益的人际和谐与管理利益的权力占有等。创新贡献是指人才的创新投入, 主要指人才的创新能力投入、学习能力投入、协作能力投入和知识共享能力投入等方面。创新风险是指由于劣质化变量所产生的创新不确定性。
④利益冲突包括隐性冲突、感觉冲突和显性冲突三个阶段。
⑤以团队科技人才获取的利益作为目标复合元, 以创新贡献和创新风险为条件复合元。科技人才聚集冲突由目标复合元和条件复合元构成, 其基本形式为
。其中, g、l分别表示目标和条件。“↑”说明目标在给定条件下不能实现, 即该问题为不相容问题或对立问题。
3. 3 科技人才聚集利益冲突可拓模型
(1) 隐性冲突
在创新项目第k阶段初期, 即tk - 1时刻, 团队根据各人才在第k阶段可预见的创新风险与创新贡献的大小, 并按照利益配置原则, 确定团队人才的利益方案。此时, 团队内各人才之间的利益目标是相容的, 但由于创新环境的变化所产生的不确定性, 冲突产生的温床可能已经存在, 随着环境的变化, 温床可能消失, 也可能孕育冲突, 导致创新利益潜藏着一定的冲突风险。但由于隐性冲突的隐蔽性, 其对科技人才聚集不产生实质性影响。
在tk - 1时刻, 预计第k阶段末人才i的创新利益目标复合元为:
在tk - 1时刻, 预计人才i在第k阶段的创新贡献与创新风险的条件复合元为
其中, i=1, 2, 3, …, s, 表示团队由s个人才组成, gAik表示在时刻tk-1预测的第k阶段的人才i获取的利益, lAik1和lAik2表示在时刻tk-1预测的第k阶段人才i的创新贡献和创新风险。, 表示团队人才i在第k阶段的获取的利益, 对应于团队中任意两个人才m、n (m、n处于1到s之间) , 当满足时, 说明人才m和人才n在第k阶段之初, 按照可预见的创新贡献和创新风险系数大小确定各自的利益, 团队各人才之间利益均衡。则此刻的冲突模型为
“↓”说明该冲突为相容问题。
( 2) 感觉冲突
创新项目在第k阶段, 可预见的创新贡献和风险逐步确定, 科技人才m与n根据自己的创新贡献和承担的风险界定自己的创新利益。当科技人才发现所获利益不均衡时, 在利益总额一定的条件下, 则会产生冲突, 称之为感觉冲突。感觉冲突对科技人才聚集是否造成影响决定于人才对于冲突的态度以及所采取的应对措施。如果人才能够树立正确的冲突观, 及时预防或化解冲突, 使其能够及时圆满解决, 则感觉冲突不会对科技人才聚集产生影响, 否则, 感觉冲突转变为显性冲突, 比如情感冲突, 将直接阻碍科技人才聚集的组织化[2], 造成科技人才聚集的非经济性效应。
ti ( k -1 < j < k) 时刻, 根据所承担的创新风险和创新贡献, 预测第k阶段的各自创新贡献及其承担的创新风险, 人才m与人才的n预期利益分别为: ymi与yni, 预期的创新贡献和风险系数为: ICmi, ICni与IRmi, IRni。创新利益的目标复合元为:
相应的条件复合元表示为:
当科技人才m的创新风险系数增大同时满足ynj= ynk时, 表示科技人才m的实际贡献大于第k阶段初期的预计贡献, 按照利益均衡原则, 所获利益应相应增加, 在阶段总利益和其他人才收益不变的条下, , 人才m与人才n将会在利益分配上产生冲突。此时的模型为
“↑”说明该冲突为不相容问题。
( 3) 显性冲突
在创新项目阶段任务完成时, 如果以上利益冲突没有有效解决, 科技人才m的超额贡献没有得到相应的合理报酬, 科技人才m和n在阶段利益总额一定的条件下, 必定产生显性冲突。显性冲突将对科技人才聚集产生实质性影响, 这不仅直接导致创新资源的低效率配置, 此外, 还会造成人才信任度下降, 降低组织的凝聚力和向心力, 造成士气不振, 工作满意度下降, 积极性、主动性降低, 团队合作意识淡薄, 抑制科技人才聚集协同创新作用的发挥。同时, 利益分配不公致使人才心理失衡, 导致人才心理安全感降低, 出现人际关系紧张, 产生人才效能的内耗, 人才资源的浪费, 进而降低科技人才聚集效应的产生和提升。表示如下:
第k阶段结束时利益的目标复合元表示为
相应的条件复合元表示为
如果, 同时满足y'nk, 科技人才m与n之间由于在阶段利益不变的条件下, 利益分配不合理, 而在第阶段结束时爆发冲突。其复合元模型表示如下:
“↑”说明该冲突为不相容问题。
4 结论
团队是网络经济时代组织创新的主要形态, 其构建过程伴随着人才的聚集和资源的优化配置, 科技人才聚集在不同的组织环境下表现出不同的经济特性, 即在和谐组织环境下表现为科技人才聚集经济性效应, 在不和谐环境下表现为不经济性效应。但在团队条件下, 科技人才聚集的演变受到团队内外环境的影响和制约, 往往会由于文化背景、知识阅历、信息不对称和创新收益分配等原因产生各种冲突, 这些冲突从本质意义上可以归结为利益冲突, 它同时具有建设性和破坏性的双重作用, 如何分析、识别、预防和化解冲突是解决团队科技人才聚集非经济性问题的关键, 具有一定的实践意义。因此, 从可拓学视角研究科技人才聚集利益冲突的可拓模型, 从形式化角度分析和识别科技人才聚集利益冲突的过程, 经过一定的可拓变换, 为系统、全面的提出并评价治理科技人才聚集利益冲突的策略奠定了数量基础。
可拓学是研究矛盾问题的科学理论, 从其概念的内涵上, 冲突和矛盾具有一定的相通性和一致性。因此, 移植矛盾问题理论解决人力资源组织冲突具有一定的可行性和科学性, 但由于组织冲突的复杂性、动态性和阶段性等特征, 使得可拓学理论在研究冲突问题上也具有一定的局限性, 比如创新贡献包括人才的核心能力、协同能力、知识共享能力以及创新能力等多种因素, 本模型仅把以上能力整合为创新贡献, 希望在后续的研究中力求对引起组织冲突的因素进行更为具体的分类分解, 以便根据冲突的类型和程度采取针对性的治理策略。
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[11]刘永清, 郭开仲.复杂大系统的冲突与错误的理论及应用[M].广州:华南理工出版社, 2000
科技型人才聚集 篇9
国内学者主要是从创新协同的机制、模式和要素等方面进行研究的。在创新协同的机制方面, 陈劲、谢芳、贾丽娜等[7] ( 2006) 研究了企业集团内部各子公司之间的创新协同机制; 王琛、王效俐[8] ( 2007) 基于产业集群视角, 从沟通、选择、学习和搜寻四个方面阐述了技术创新协同机制; 在创新协同的模式方面, 张钢、陈劲、许庆瑞[9] ( 1997) 基于企业技术创新层面提出了技术、组织与文化的协同创新框架与一般模式; 许庆瑞、朱凌、王方瑞[10] ( 2006) 认为企业的创新方式必须从研发———营销的整合模式到技术创新———市场创新的协同模式; 饶扬德, 唐喜林[11] ( 2009) 提出了技术、管理及市场三维创新协同的闭环螺旋模型; 辛冲、冯英俊[12] ( 2011) 应用纵向文献计量法分析了组织与技术的协同创新关系模型, 并将其划分为三种类型: 组织主导型、技术主导型以及组织与技术平衡型; 何郁冰[13] ( 2012) 提出“战略—知识—组织”三重互动的产 学研协同 创新模式; 陈劲、阳银 娟[14] ( 2012) 认为协同创新是以知识增值为核心的企业、政府、大学、研究机构、中介机构和用户等开展的大跨度整合的创新组织模式; 邹波、周文萱、卜琳华[15] ( 2013) 提出了“大学—企业—政府”的三螺旋创新协同模式; 在创新协同要素方面, 张钢、陈劲、许庆瑞[9] ( 1997) 认为技术、组织与文化是影响企业走依靠技术创新发展道路的关键要素; 郑刚、梁欣如[16] ( 2006) 基于全面创新管理 ( TIM) 视角研究了技术创新过程中技术、战略、组织、文化、制度、市场等要素的协同问题; 白俊红、陈玉和、李婧[17] ( 2008) 基于组织层面, 研究得出5个影响企业创新协同的关键要素, 即战略、文化、组织、制度和技术。
以往的研究成果对本文的展开具有积极的借鉴意义。但国内外对创新协同的相关研究多集中在微观企业的领域, 关注企业内部组织、文化、战略的创新协同, 有部分研究是基于企业与技术、市场、政府、高校等外部环境之间的创新协同, 这些研究中也较多涉及“知识”这一影响创新协同的关键要素, 但却忽略了作为知识创造主体的人才要素的作用。人才是掌握知识和技术的创新要素, 由于本身具备的创新能动性, 在与其他创新要素结合的过程中, 能动地决定着其他创新要素的有效利用程度;作为创新要素流动载体的人才要素的聚集会进一步促进创新各要素在相互作用中实现资源互补、知识共享、技术合作, 推动创新协同各要素的协调发展。故研究科技型人才聚集下的创新协同及其影响因素, 对创新理论的发展具有一定的意义。
1科技型人才聚集下的创新协同的诠释
1.1科技型人才聚集下创新协同的内涵
在科技进步飞跃发展的今天, 人们对创新要素的开发重心已由物资资本的开发和利用转移到以知识、信息积累为主的科技型人才的优化配置和协同上来, 科技型人才的创新协同已超过物资资本的开发与利用成为最具价值的创新源泉。科技型人才不仅有获取知识的渴望而且具有将知识整合并运用的能力, 知识必须通过不同的人员和专家的协作来实现。而知识转化的核心在于实现显性知识在科技型人才之间的转化, 由于大部分知识本质上是隐性的, 隐性知识很难传递[18], 要通过科技型人才聚集增加人才之间直接交流的机会, 通过接触来互相学习、交流经验, 使得隐性知识显性化产生所谓的知识溢出效应[19], 推动知识的产出、获取、积累和转化。同时, 科技型人才聚集达到一定的规模会产生人才聚集的集体学习效应, 使人才获得某项技能的时间和成本都减少, 从而得到更大程度的知识开放和交互力度[20]。由此可见, 科技型人才聚集下的创新协同过程是具有不同信息、技能和知识的人才在人才聚集效应产生与提升的基础上进行的一系列协同整合过程。
1. 2 科技型人才聚集下的创新协同机制
科技型人才聚集下的创新协同过程更多地表现为一个自组织过程, 创新协同是不同类型人才之间的协作, 符合自组织理论强调的在进化过程中, 物种之间所应具备的协作关系。不同背景、类型的人才首先是为了满足自身需求及个人发展而进行协作的, 也与其自身的兴趣爱好和自我价值的实现、对显性或隐性收益的预期有关。人才借助区域提供的支持, 在交流过程中相互学习、沟通和合作完成对知识进行积累与转化, 不断完善自身知识体系, 进而实现自身预期, 这一系列过程最终导致自组织系统的产生。
创新协同是系统内部各要素以创新为中心, 协同响应并促进创新的发生与涌现, 在各创新要素的非线性相互作用下形成激励创新的氛围, 使创新的发生处于一种自觉的状态, 也使人才视创新协同为自觉的行为[17]。在创新过程中, 区域要积极营造良好的创新环境, 以此来促进人才创新协同行为的发生。区域环境 ( 如经济环境) 的改变, 会使区域创新系统失去稳定, 远离平衡, 这必然会影响到区域其他环境 ( 如科技、文化等环境) 的变化, 进而产生科技型人才流动和聚集的引致作用, 形成区域间科技型人才流动的势差效应[21]。区域环境的变化最终会促使区域形成新的有序结构, 人才聚集通过重新整合其他创新要素, 使得其他创新要素得到进一步的调整与优化, 并通过它们之间非线性相互作用和复杂联系构筑起一层支持创新发生的平台, 即科技型人才聚集下的创新协同机制。
2 科技型人才聚集下创新协同的影响因素
科技型人才聚集下创新协同机制的形成是以创新协同相关要素的有效支撑为前提条件的, 只有在这些支撑要素的相互协作之下才能出现宏观意义上的有序结构。但如何在众多的支撑要素中找出关键要素以降低研究过程的复杂性呢? 本文根据陈劲的研究思路, 按照协同学理论, 通过序参量的确定构建协同架构, 从而降低分别研究多个创新要素导致的管理复杂性, 并且借助协同架构形成有序的创新运作机制, 促进有序态的快速实现[22]。序参量的确定需要满足以下条件[17,22]: 序参量是系统中各要素相互作用形成的产物, 体现系统各要素的特征, 对系统各要素作用的发挥起决定作用, 主宰系统演化进程且具备相对稳定性。
根据上述条件, 区域科技型人才聚集下创新协同系统内部至少存在五个序参量影响着创新协同的发展。
第一, 人才聚集要素。人才是追求利益最大化的理性经济人, 他们会根据聚集地的幸福感指数做出流动与否的决定, 这个决定的做出会因为迁移地的经济环境、人才发展、政府政策等影响因素而持续较长时间, 可见人才聚集是相对稳定和可控的。符合序参量的确定标准。
第二, 科技经费投入。科技经费投入是根据外部环境 ( 经济、技术及产业发展状况) 和内部条件要素 ( 研发、生产活动) 制定的一项财政或财务计划, 用来支持区域未来一段时间内的科技创新活动。因此, 科技经费投入是区域创新活动各要素集体运动下适应外部环境的产物, 一旦形成又必须使其内部要素作出相应的调整。科研经费投入是一种宏观的影响变量, 影响区域的创新研发活动, 符合序参量的确定标准。
第三, 经济发展水平因素。区域经济发展水平的高低直接决定着经济环境的优劣。如果区域经济发展水平高, 综合经济实力会不断增强, 进而推动经济要素的合理布局, 同时也可以提高人力资本边际收益, 增强区域科技型人才吸引力, 形成科技型人才聚集高地, 继而加快知识创新和技术进步的速度[23]。经济发展水平 因素亦符 合序参量 的确定标准。
第四, 科研环境因素。科研环境是创新协同的重要构成要素, 二者之间有紧密的关系, 优越的科研环境会激发人才的创新协同意识, 完善的基础设施和良好的工作条件对科技型人才也具有莫大的吸引力。一方面, 有利于消除时空障碍, 缩短信息交流距离, 增加相互交流和学习的时间, 促进科技型人才知识溢出及集体学习效应。另一方面, 优越的科研环境使得许多具有创新思维的人才聚集在一起, 用先进的实验仪器来完成他们的设想, 达到创新的目的[21]。可见, 科研环境一旦形成, 便会对处于其中的人才产生一种无形的影响, 支配着人才创新协同的行为。科研环境同样符合序参量确定的标准。
综上所述, 科技型人才聚集下的创新协同本质上是在人才聚集要素、科研经费投入、经济发展水平因素和科研环境因素等在非线性相互作用下形成创新协同的氛围, 在人才聚集效应产生与提升的基础上进行的一系列协同整合过程。
3实证研究
3.1变量选取
创新协同具有目的性, 系统向有序结构的演化是合目的性的演化[14]。区域创新协同目的主要体现在创新产出成果上。创新产出主要包括中间产出和最终产出, 本文选取专利申请量作为衡量创新协同中间产出指标; 最终产出指标以新产品产值来衡量。
根据上述的分析, 本文选取人才聚集规模、人才聚集的知识创造与获取、科研经费投入、经济发展水平因素和科研环境因素作为潜在量, 相应的指标选取与说明见表1。
3. 2 概念模型的构建及假设
结合上述分析, 本文提出相关假设, 并构建相应的概念模型, 如图1。
图1科技型人才聚集下创新协同影响因素概念模型
假设1: 人才聚集规模对创新协同产出具有正向的促进作用;
假设2: 人才聚集的知识创造与获取对创新协同产出具有正向的促进作用;
假设3: 科技经费投入对创新协同产出具有正向的促进作用;
假设4: 经济发展水平因素对创新协同产出具有正向的促进作用;
假设5: 科研环境因素对创新协同产出具有正向的促进作用。
3. 3 数据来源
与传统产业相比, 高技术产业具有研发投入高、研发人员比重大、科技型人才聚集显著、知识和技术密集等特点, 使得创新协同产出成果更加明显。故本文以我国高技术产业作为研究对象, 所用数据来源于2000 - 2012年《中国高技术统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。本文选用面板数据结构进行实证分析, 样板截面单元为各省份, 由于西藏和新疆数据缺失严重, 在实际的计量分析过程中予以剔除处理。同时为了避免异方差性的影响, 又可以直接得到解释变量对被解释变量的作用弹性, 本文所有计量分析均采用变量的自然对数形式。
3. 4 理论模型
在已有的关于对创新产出影响的实证研究中, 通常采用生产函数作为基本研究模型, 本文引用C- D生产函数理论模型为基础, 实证检验各要素对创新协同产出的影响。同时考虑到除上述五个变量之外的无法观测的因素, 这些因素包括地区效应、时期效应以及随机效应, 本文根据需要对C - D生产函数作了进一步的修正和扩展, 将创新协同产出函数设定为如下形式:
其中, αi ( i = 1, …, 5) 分别表示相应变量的创新协同产出I的弹性, 而ui和λt表示地区效应和时期效应, εit表示随机效应。I在后续的计算中分别表示专利申请数和新产品产值。
对 ( 1) 式两边同时取对数, 可得 ( 2) 式:
3. 5 实证检验及结果分析
3. 5. 1面板数据的平稳性检验 ( 单位根检验) 。由于面板数据模型研究的是跨截面的时间序列问题, 也面临着时间序列的非稳定问题, 因此, 在建立面板数据模型之前需要对变量进行平稳性检验, 即单位根检验, 以确保估计结果的有效性。
本文运用Eviews7. 2软件, 通过LLC检验、IPS检验、ADF - Fisher检验和PP - Fisher检验, 来验证变量是否存在单位根。检验结果如表2。
注: △表示变量序列的一阶差分; ***表示在 1% 的水平下显著，**表示在5% 的水平下显著，* 表示在 10% 的水平下显著。
由表1可知, 面板数据Ln ( W) 是不平稳序列, 在此基础上需要对原序列的一阶差分序列D ( Ln W) 进行单位根检验, 检验结果显示面板数据Ln ( W) 的一阶差分序列平稳。而Ln ( RDP) 、Ln ( RDE) 、Ln ( K) 、Ln ( RDEN) 、Ln ( DPA) 和Ln ( VPN) 的水平序列是平稳的, 表明原始数据均为一阶单整, 可以进行面板协整检验。
3. 5. 2面板数据的协整检验。面板协整检验是将针对个体的协整检验用于面板数据环境, 考察变量间长期均衡关系及短期影响。模型一是将专利申请量作为创新协同产出, 模型二是将新产品产值作为创新协同产出。两个模型的面板协整检验结果如表3、表4。针对小样本情况的检验以Panel ADF和GroupADF统计量为标准。
表3的检验结果显示: Panel ADF在在5% 的水平上显著, Group ADF在10% 的水平上显著, 故拒绝不存在协整关系的原假设, 从而表明Ln ( DPA) 与Ln ( RDP ) 、Ln ( K ) 、Ln ( RDE ) 、Ln ( W ) 、Ln ( RDEN) 之间存在协整关系。
表4的检验结果显示: Panel ADF在在5% 的水平上显著, Group ADF在10% 的水平上显著, 故拒绝不存在协整关系的原假设, 从而表明Ln ( VPN) 与Ln ( RDP) 、Ln ( K) 、Ln ( RDE) 、Ln ( W) 、Ln ( RDEN) 之间存在协整关系。
3. 5. 3面板协整方程参数估计及结论分析。在进行计量之前, 首先考虑面板数据模型的选取, 要通过检验来判断选取哪种模型最为合适, 以避免估计结果与现实相偏离。本文由于选取的省份的个数明显小于时间的数目, 因此选取个体效应模型较为合理。采用Eviews7. 2估计面板 数据模型, 结果如表5所示。
注: ***表示在 1% 的水平下显著，**表示在 5% 的水平下显著，*表示在 10%的水平下显著。
LR检验可以检验模型为混合模型还是个体效应模型, 统计结果在1% 的水平上显著, 拒绝混合模型的原假设; Hausman检验用来检验模型是个体随机效应还是个体固定效应, 统计结果在5% 的水平上显著, 拒绝个体随机效应的原假设。从回归结果看, 模型一和模型二最终设定为个体固定效应。模型一的面板个体固定效应模型估计结果如下:
该模型的R2为93. 7107, 表示该模型的拟合程度较高; DW统计量为1. 0643, 即模型不存在一阶序列自相关。模型一中, ln ( RDP) 和ln ( K) 对ln ( DPA) 的弹性分别为0. 2378和0. 2329, 说明人才聚集要素对专利申请量具有显著的正向促进作用。ln ( RDE) 对ln ( DPA) 的弹性为0. 1838, 正向促进作用显著。ln ( W) 对ln ( DPA) 的贡献最大, 弹性为1. 7323。而ln ( RDEN) 对ln ( DPA) 具有负向作用, 但统计结果不显著。可以看出除假设5不成立之外, 其余各假设均验证通过。
模型二的面板个体固定效模型估计结果如下:
该模型的R2为97. 2104, 表示该模型的拟合程度较高; DW统计量为1. 0497, 即模型不存在一阶序列自相关。模型二中, ln ( RDP) 和ln ( K) 对ln ( VPN) 具有不同程度的正向促进作用, 弹性分别为为0. 1467和0. 0445。ln ( RDE) 对ln ( VPN) 弹性为0. 1838, 正向促进作用显著。相比模型一, 在模型二中, ln ( W) 对ln ( VPN) 的贡献也为最大, 弹性为1. 0058。而ln ( RDEN) 对ln ( VPN) 具有正向作用, 但统计结果不显著。可以看出除假设5不成立之外, 其余各假设均验证通过, 并与模型一结果一致。
综合上述两个模型, 得出ln ( RDP) 和ln ( K) 对ln ( T) 的弹性系数均为正, 表明人才聚集要素对创新协同产出有着显著的正向促进作用。科技型人才是科技投入系统中的核心要素, 科技型人才聚集程度及其聚集效应是区域创新协同发展的必要条件。而ln ( K) 对ln ( DPA) 的弹性系数要远高于ln ( K) 对ln ( VPN) 的弹性系数, 进一步表明人才聚集的知识创造与获取对创新协同的中间产出有着更为显著的促进作用。在人才聚集的环境下, 人才之间的相关性和协同性, 使得人才会通过相互学习、沟通和合作完成对隐性知识交流、共享、积累和转化, 加速创新中间产出。
两个模型中ln ( RDE) 对ln ( T) 的弹性系数也均为正, 表明科研经费投入对创新协同产出影响显著, 科研经费投入可以促进人才聚集效应的产生与提升, 对人才聚集现象到人才聚集效应最终到创新协同的转变具有重要的影响。其中, R&D内部经费的投入包括来自政府的资金和来自企业的资金, 政府资金的介入体现为一种积极的引导效应, 即政府引导创新投资对创新协同有一定的催化作用, 既有利于人才培养, 更有利于吸引更多的投资者参与创新投资[24]。企业资金的投入既表现出企业对创新活动的重视程度, 同时有助于创新成果的产出。
ln ( W) 对ln ( T) 的贡献最大, 一方面经济发展水平较高的地区会提高人力资本边际收益, 增强区域科技型人才吸引力, 形成科技型人才聚集高地;另一方面人均薪酬的增加会激励科技型人才的创新意识, 借助区域提供的支持, 实现自身价值和预期。经济发展水平的提升可以使人才聚集处于和谐发展的状态, 从而达到人才聚集现象向人才聚集效应转变的目标, 最终达到创新协同的目的, 实现科技型人才聚集下系统整体的协调发展。
而模型一和二的ln ( RDEN) 对ln ( T) 的促进作用不一致, 且统计结果不显著, 表明科研环境对创新协同产出没有显著的影响。原因一方面可能是一些地区有R&D活动的企业较少, 创新协同较大程度上依赖于科研人员和资金的投入, 而较少的依赖科研环境的影响作用; 另一方面可能是没有形成良好的科研环境, 也未形成不断创新的思维源泉和汇集创新的合力, 使得科研环境对创新协同的导向作用未能体现。
4 结论与展望
科技型人才聚集下的创新协同是在创新影响要素的非线性相互作用下人才的自觉行为; 是在科技型人才聚集效应产生与提升的基础上进行的一系列协同整合过程。本文基于协同学序参量原理研究发现: 科技型人才聚集下的创新协同本质上是建立创新协同机制, 在人才聚集的规模、人才聚集的知识创造与获取、科研经费投入和经济发展水平因素的合作下形成创新的文化氛围, 使创新成为人才的自觉行为。
不同背景、类型的人才之间具有一定的互补性, 每个人才个体都具有知识源和知识受体的双重身份, 因此必须重视人才间的相互学习和交流。为了实现科技型人才的经济性效应需要对人才进行优化配置, 更需要形成能够促进人才间实现协同合作、信息共享、集体学习和深度沟通的和谐区域环境。
科技型人才聚集 篇10
1 科技人才及聚集研究综述
关于科技人才, 国内外没有统一解释, 但是被人们广泛认可的是1995年经济合作发展组织 (OECD) 与欧盟统计局合作出版的《科技人力资源手册》中, 对科技人力资源作出了定义, “在理论上, 科技人力资源指的是实际从事或有潜力从事系统性科学和技术知识的产生、促进、传播和应用活动的人力资源”[3]。在中国对科技人才的定义往往加上了道德标准, 认为有道德的高技能、高素质人才才是科技人才, 但是这一界定在科技人才统计中有很多困难, 因为道德标准很难衡量, 因此国内很多学者开始接受OECD关于科技人才的统计标准, 抛弃了道德准则。国家中长期科技人才发展规划 (2010-2020年) 首次对科技人才进行了界定, 认为科技人才是具有一定的专业知识或专门技能, 从事创造性科学技术活动, 并对科学技术事业及经济社会发展做出贡献的劳动者, 主要包括从事科学研究、工程设计与技术开发、科学技术服务、科学技术管理、科学技术普及等工作的科技活动人员。2008年中国科协发布了《中国科技人力资源发展报告》中按照“资格”和“职业”的两种标准, 即科技人才应具备的资格和职业要求来统计我国科技人才总量, 计算结果显示2005年我国科技人才总量约为4 200万。在我国, 政府对科技人才的统计口径主要有三种, 即专业技术人员、科技活动人员和研究与试验发展 (R&D) 人员。
有关科技人才的聚集研究主要集中在2个方面: (1) 科技人才聚集以及效应研究; (2) 科技人才聚集效应的影响因素研究。聚集研究方面, Giannett认为拥有不同技能的人在一起合作, 可以优势互补, 实现人才的规模效应, 从而产生人才聚集概念[4]。Si-mon认为不同技能的人其就业在空间分布中比较集中, Simon称之为人力资源的聚集[5]。人才在特定地区的聚集为发挥区域竞争优势提供条件, 通过人才的吸引、培养、部署和发展是广大发展中国家发挥后发优势的重要途径[6]。对于人才聚集的研究, 西方学术界把人才聚集分为横向人才聚集和纵向人才集聚, 即同类型人才集聚和不同类人才集聚。Paul Krugman认为横向的人才聚集是历史过程中“偶然因素”引起的, 而紧接着是累积的因果效应[7]。Scott认为纵向人才聚集的重要解释变量是交易成本, 交易成本和信息成本是解释纵向人才聚集的理论基础[8]。Jack-son等人从经济、政治、职业、文化、家庭五个方面研究了人才聚集的心理动因[9]。在聚集效应中, 牛冲槐和黄娟提出了科技人才聚集的八大效应, 并构建了效应指标体系及其灰色关联投影模型[10]。王君兰等人构建了科技人才聚集评判指标体系[11], 郭丽芳等分析了全国31个省市区科技人才聚集效应[12]。在科技人才聚集效应影响因素方面的研究中, 牛冲槐等人在2007年到2009年间发表了七篇论文, 分别阐述了制度环境、经济环境、社会环境、文化环境、组织环境、科技环境和市场环境等对聚集效应的影响。以上对科技人才的研究大多是聚集动因、效应和影响因素方面, 而对聚集程度以及聚集度与经济发展的定量研究较少。
2 科技人才聚集度模型构建
为研究科技人才的区域空间分布, 本文构建科技人才聚集度模型, 以勾画出区域科技人才聚集的一般性特征。科技人才是区域人口的重要组成部分, 其聚集的模式和特点与人口聚集有着天然的相似性, 因此本文从研究一般的人口聚集模型开始, 构建科技人才聚集模型。
2.1 人口聚集模型
早期人们研究人口空间分布和聚集时, 通常应用人口密度法来计算, 即区域内人口数与区域面积的比值, 该方法假设了特定区域内人口的均匀分布性, 计算简洁容易操作, 但是此方法较为粗糙, 忽略了一些山川、森林、河流等人类无法居住地区的影响。后来该模型被进一步改进, 扣除了上述一些无人区对人口密度的影响。我国政府在制定《省级主体功能区划分技术规程》中测量人口聚集度时, 采用了人口密度和人口流动强度两个指标, 即人口聚集度是人口密度和人口流动强度系数的乘积, 其中人口流动强度系数是根据人口流动强度所赋予的特定值。随着信息技术的快速发展, 基于GIS技术的人口稀疏模型得到了广泛的研究, 同济大学罗仁朝、王德研究了上海市流动人口的分布特征, 作者在构造流动人口聚集指数中使用密度指数 (Id) 和比重指数 (Ir) 两个指标, 并利用ArcGIS技术把上海市的流动人口分为高度聚集、中度聚集和低度聚集三个区域[13]。中国科学院刘睿文等人研究了基于人口集聚度的中国人口集疏格局, 作者以县为单位, 以百分之一的面积比所承载的人口百分比值作为衡量人口聚集程度的指标, 并根据测算结果把中国人口分为密集区、均值区和稀疏区[14]。
2.2 科技人才聚集模型分析
从上述分析可以看出, 单一的人才集聚指数难以全面反映科技人才集聚的特点。因此, 本文结合前人的人口聚集模型, 从空间聚集指数 (SAI) 、社会聚集指数 (CAI) 和经济聚集指数 (EAI) 三个指数来描述科技人才集聚现象。空间聚集指数主要考虑的是区域面积因素, 表示为“面积密度” (Ad) , 即在某一地区内科技人才数与面积的比值, 表征着区域内人才的稀疏度;社会聚集指数主要考虑区域内的人口因素, 表示为“人口密度” (Pd) , 即在某一地区内科技人才数与人口总数的比值, 表征着区域内人口质量高低。经济聚集指数主要是考虑科技人才的聚集更多的是经济引致需求造成的, 一地区经济发达, 必然会引起人口的聚集, 进而引起人才聚集。经济聚集指数通过就业来衡量, 表示为“就业密度” (Ed) , 即某一地区科技人才数与当地从业人口数的比值, 表征区域内的经济竞争力大小。具体的计算公式如下:
设Qi为i地区的科技人才数, Si、Pi和Ei分别为i地区的土地面积、人口总数和从业人数, Adi、Pdi、Edi分别表示i地区的面积密度、人口密度和就业密度, 则有
由于面积密度、人口密度和就业密度计量单位的不一致, 为了得到总指数需要对其进行无量纲的标准化处理, 在此本文进行正态标准化处理, 使得三个密度的均值为0, 标准离差为1, 从而得到相应的SAI、CAI和EAI。具体的计算方式如下, 其中μ和σ分别为相应的均值和标准差。
那么对空间聚集指数、社会聚集指数和经济聚集指数进行加权求和, 得到区域科技聚集指数TAD。
因为, 三类聚集指数并不能分清孰轻孰重, 处于便于计算的目的, 本文不再进行德尔菲法或者层次分析法等专家打分对各指标分配权重, 而是均等重要各取1/3。同时考虑到TAD值有负数值出现, 为了使科技人才聚集度均为非负, 可以进行级差标准化处理, 本文选择[0, 10]上标准化处理, 使其值分布到0到10之间, 具体计算公式为:
3 安徽省科技人才聚集度分析
3.1 数据来源与测算
数据来自安徽省2013年统计年鉴, 并以安徽省16个地级市的横截面数据为单元, 应用上述模型测算安徽省科技人才聚集度值, 并对安徽省各地市科技人才聚集特征进行比较分析。考虑到数据的获得性, 科技人才数据为专业技术人员、科技活动人员和R&D人员三类人员数之和, 其中专业技术人员为各城镇非私营单位在岗专业技术人员, R&D人员数是经过折算后全时当量人员数, 这样可以排除R&D非全时造成的影响, 虽然三类人员可能会出现重复计算的现象, 但是如果身兼两种类型的科技人员而被重复计算, 可以理解为对其本人的权重分配为2, 是对其才能的肯定, 凸显公平性。各市人口统计为常住人口数, 就业人数为城乡从业人数之和, 土地面积为各市行政区总面积。具体各地市科技人才聚集度的计算结果见表1。
注:SSAI、SCAI、SEAI为标准化处理过后的空间聚集指数、社会聚集指数和经济聚集指数, 其值分布在[0, 10]之间, 其中0不代表没有聚集度, 只是说明聚集度是最小的, 10代表聚集度最高。
3.2 集聚度结果分析
从表1中可以看出安徽省16个地市科技人才各指标的聚集情况。首先就科技人才总量而言, 合肥市科技人才的总数是最多的, 达到412 937人, 占据全省总量的24.67%, 合肥市作为国家科技创新型试点市, 汇聚着大量高水平、高素质、高层次的科研技术人员, 拥有着中科大、合肥工大等国家重点大学, 中国科学院合肥物质科学研究院、煤炭工业部合肥设计研究院等重要研究机构, 江淮汽车、美的集团等知名企业团, 为全省培养、吸纳了大量的科技人才, 其总量远远超过安徽省其他地市, 比排名第二位的芜湖还高出25万人之多, 而排名靠后的是池州市和黄山市, 因此省内科技人才总量差距很大。
从三类聚集指数来看, 指数值最高的是铜陵市, 铜陵坐落于皖江城市带承接产业转移示范区的重要位置, 是国家资源型城市转型试点市、可再生能源建筑应用示范市, 拥有众多知名企业, 2012年在1 113km2的土地上汇聚着R&D人员4 742人、科技活动人员13 310人、专业技术人员26 989人, 三类聚集指数均达到全省最高值。其次是合肥市、芜湖市和马鞍山市, 其值分别超过8、6和4。而安徽省较北的地市属淮南的聚集指标最高, 其社会聚集指数和经济聚集指数在5上下浮动, 空间聚集指数也高达8.056, 仅次于铜陵和合肥;其次是淮北和蚌埠, 其聚集值均在3和4上下浮动。黄山空间聚集指数较低, 跟黄山较大的面积中分布较少的科技人才有关, 而其社会聚集指数和经济聚集指数较高, 在3上下浮动。而得分最低的是亳州、宿州和六安, 其各项指数值均在1上下变动 (见图1) 。
最后来说科技人才聚集度, 得分前三的是铜陵市、合肥市和芜湖市;得分最低的是六安市、亳州市和阜阳市。整体上说, 长江流域各地市科技人才聚集值明显高于安徽省北部各地市, 但皖北的淮南、淮北和蚌埠其聚集值也高于安庆、池州和宣城。因此, 安徽省科技人才分布差异很大, 有向铜陵、合肥、芜湖三市高度聚集的趋势。
4 科技人才聚集与经济发展的关系分析
衡量经济发展水平的指标很多, 出于不同的目的各学者选择不同的指标。本文选取最具代表性的人均GDP作为衡量各地市经济发展水平高低的指标。由于人均GDP的取值较大, 为了更好的研究与科技人才聚集度之间的关系, 可以对人均GDP进行级差标准化处理, 使得其值落于区间[0, 10]之间, 其计算方法与式 (4) 类似。
4.1 相关性和协方差分析
本文通过Eviews和SPSS软件分析工具, 建立科技人才聚集度 (STAD) 和标准化人均GDP (SPPG) 两个变量, 通过软件分析得出两者之间的协方差值为7.83, Pearson积差相关系数值为0.92, Spearman等级相关系数为0.932, 双侧显著性检验P值 (Sig) 均为0.0000, 说明两者关系显著。此外通过绘制散点图和拟合线发现两者有着很强的线性关系, 为了清晰的展现, 本文按照STAD值从小到大进行排序, 绘制两者的折线图, 通过图2可以看出二者之间的线性走势基本一致。
4.2 回归分析
通过上述分析可知两者线性关系较强, 接着本文用回归分析进行验证, 以SPPG为因变量, STAD为自变量, 采用普通最小二乘法OLS进行回归, 输出结果见表2。
通过表2可以看出, 线性回归的可决系数为0.84, F统计值为77.37, 相应的Prob值为0.0000, 显著小于0.05, 说明方程整体拟合效果较好。常数和回归系数的P值均小于0.05, 说明其显著不为0。最后对方程的实际值和拟合值进行对比, 发现两者基本一致。
为了保证模型的可靠性, 我们对残差进行正态性检验以及异方差和自相关性检验, 在QuantileQuantile检验中残差值基本散落在回归直线上, 而且对Jarque-Bera的检验值P为0.846, 远大与显著水平0.05, 表明不能拒绝残差服从正态分布的原假设。white异方差检验中, 其相应的P值为0.084 3, 大于显著水平, 因此说明残差不存在异方差。另外, 在相关图Q统计量检验中, 采用滞后12阶, 其Q-stat相应的概率值均大于显著性水平0.05, 因此说明残差也不存在自相关。通过检验分析可知, 得到的模型是可靠的。其线性关系为:
区域经济水平=0.79566+0.79593×科技人才聚集度
综上分析, 区域经济发展水平和区域科技人才聚集度存在正相关关系, 从公式中可以得出, 区域经济发展水平对科技人才聚集度的弹性系数为0.795 93。
5 研究结论
我国正处于经济转型的攻关时期, 而人力资源的规模、质量和使用效率的高低是实现这一转变的关键因素。科技人才是人力资源最优秀的群体, 科技人力资源的流动和聚集将会对区域的科技创新能力、科技进步以及区域经济的快速发展产生重要影响。本文通过对科技人才理论进行综述, 参考相应的人口聚集模型, 设计科技人才聚集度模型, 并以安徽省各地市作为横截面数据, 运用Eviews 6.0进行计量研究科技人才聚集度与区域经济发展的关系, 研究表明不论是相关性分析还是回归分析, 两者之间存在着较好的正相关线性关系。不管安徽省以后的科技人才聚集会不会出现倒U型曲线, 但至少目前是线性的。说明安徽省科技人才聚集还有待提高, 科技人才聚集并没有达到经济饱和度, 提高科技人才聚集将会对安徽省经济发展产生较大的推动作用。
高端人才区域聚集效应分析 篇11
一、高端人才区域聚集内涵分析
1、高端人才区域聚集及其分类
高端人才区域聚集。高端人才是一个综合型概念, 是社会各个领域都非常需要的人才。[1]高端人才是位于人力资源金字塔顶端的稀缺人才。这部分人才不仅有丰富的现代化知识和高尚的品质, 同时还具有丰富的管理经验与精湛的专业技能, 极具开拓精神、创新能力和宏观战略思维, 能够适应市场竞争需求, 并且凭借极具创造性的工作能够为社会进步作出显著的贡献。人才是会流动的。这一流动性能够产生人才相对集中的聚集现象。高端人才作为人才中最优秀的群体, 其流动性更为频繁, 相对聚集的现象更为明显。
所谓高端人才区域聚集, 是在一个时间段内, 由区域内外部环境变化而引起的高端人才按某种联系聚集到某个区域内的现象。最典型的一个例子就是美国硅谷, 至今已有一百万以上的来自全世界的科技人才聚集在那里, 其中包括近千名美国科学院院士, 以及四十多名获诺贝尔奖的科学家。[2]
高端人才区域聚集的类型。高端人才区域聚集按成因划分为三类。第一, 政策导向型聚集, 发生在区域发展的初期, 由于区域自身内部环境还没有构建出来, 因而要依赖政府的优惠政策进行扶植。第二, 产业导向型聚集。区域发展阶段, 区域内产业结构慢慢形成, 高端人才的聚集开始围绕区域产业结构的形成而展开, [3]人才种类更加丰富, 结构也更加多元化。第三, 人才市场导向型聚集, 区域发展进入成熟阶段, 由于区域内的聚才环境已逐渐成熟, 人才流动开始依据人才市场的需要展开。
2、高端人才区域聚集的特征
聚集范围相对狭小。人才在区域内是不均匀分布的, 若把区域看成一个平面, 人才在这个平面内通常成片状分布, 每一片的人才聚集都会成为区域发展的动力。高端人才自身条件优越, 对环境更加挑剔, 因而其聚集壁垒更高。与一般人才的聚集相比, 高端人才在区域内的聚集范围会更加狭小, 呈点状分布。如果说人才分布在区域发展的各行各业, 那么高端人才在区域内的聚集更多集中在高新开发区的知名企业和新兴产业中。
人才的同质性或相关性更突出。所谓“物以类聚, 人以群分”, 人才出现聚集, 其主体之间必然存有某种相关性。高端人才也不例外, 但是由于高端人才是稀缺的人力资源, 他们所研究的领域可能鲜为人知, 因而更需要找到志同道合的人一起交流与进步, 这就决定了聚集在区域内的高端人才具有更为突出的同质性或相关性。例如, 北京中关村聚集的多为高层次的IT人才。
聚集地经济较发达。高端人才聚集度较高的区域经济也相对繁荣。资料显示:我国当高端人才区域聚集存在这样的现状, 沿海多于内陆、东部多于中部、西部最少。[4]细细研究, 不难看出高端人才的地域分布与我国经济发展的整体态势息息相关。东南沿海地区早在改革开放初期就受到了国家的重视, 起步早, 发展快, 到如今已然是我国经济最发达的地带, 成为高端人才聚集的最大区域。
3、高端人才区域聚集的现状
对于人才的空间分布状况, 古人早就有所研究。古语有云“仁者乐山, 智者近水”, 可见, 区域地理环境就对人才聚集有一定影响。然而, 随着社会的不断发展与进步, 人才的分布早已不仅仅是地理环境之间的差异所致了, 人才的流动与聚集更与区域的各方面息息相关。目前, 高端人才区域聚集的现状总体可归结为一点, 即不均衡, 主要体现在两个方面, 一是物理空间上的不均衡, 二是高端人才在不同行业上的聚集程度不同。
空间聚集不均衡。我国高端人才区域聚集现象在空间上总体呈现一个阶梯状。高端人才的聚集现象在东部地区表现最为明显, 中部次之, 西部地区的高端人才聚集现象最不明显。资料显示, 东部地区聚集了国内50% 以上的高端人才, 从事高新技术的高端人才大都聚集在东部, 而中西部的人才不仅在总量上少于东部, 质量上也不及东部地区。
各行业的聚集度不同。高端人才区域聚集的现状还体现在不同行业上的聚集度不同。随着社会的进步, 由于行业性质的差异, 那些投资周期短、资本回收快、经济效益高的行业更加受到他们的青睐。自2009 至2013 年, 北京由“海聚工程”所聚集的高端人才在生物制药等产业的聚集度各不相同。其中, 生物制药业与电子信息业的聚集度较高。由此, 我们可以看出, 目前我国高端人才区域聚集在不同行业的聚集程度有所差异。
二、高端人才区域聚集效应分析
人才聚集现象出现之后, 在区域环境的影响下, 人才累积会由量变产生质变, [5]发挥出人才的聚集效应。所谓高端人才区域聚集效应可定义为:在一个时间维度内, 在良好的区域整体环境下, 高端人才凭借一定的相互关联在区域内形成聚集, 从而产生一种积极的效应, 对区域发展的促进作用不断放大, 明显优于高端人才相对分散或集中度较低的区域。
1、高端人才区域聚集的经济效应
推动区域新兴产业的发展。高端人才的作用不容小觑, 江西新余单是引进了一个彭小峰, 短短时间内就带动了整个江西光伏产业的发展。如果单单引进一个高端人才就能诞生一个明星企业, 推动一个产业的发展, 那高端人才区域聚集所带来的经济效应必定更为显著。高端人才聚集会优化区域的人才队伍, 给区域经济发展注入新鲜的活力, 他们在不同的产业领域内创新创造, 必然会引领新兴产业的发展。
促使区域产业链更加完整。区域往往会凭借当地的优势资源发展优势产业, 吸引一批高端人才来到区域内。当高端人才聚集形成一定规模后, 信息共享度越来越高, 知识溢出效应明显, 通过不断的交流与学习, 高端人才的作用将进一步显现。他们在产业链的不同环节各自发挥, 从而促使区域产业分工更加趋向于细致化、专业化以及合理化, 在产业链的薄弱、缺失、瓶颈环节有所突破, [6]进而不断扩充、完整区域产业链。当区域开始整合所有资源逐渐形成支柱产业以及关乎未来发展的战略性产业时, 区域内势必会带来新一轮的高端人才聚集。久而久之, 就会形成一个螺旋式上升的循环, 高端人才越聚集区域产业链越完整;产业链不断扩充和完整就会为区域创造更多就业机会, 吸引更多高端人才, 最终将带动区域GDP的持续增长。
带动区域经济转型。随着社会的进步与科技的飞速发展, 区域内的一些传统产业, 如纺织业、机械制造业等已经不能够适应其经济发展的要求, 区域经济要想适应新世纪发展趋势并保持增长就必须对现有的经济结构进行重塑, 转变类型。
高端人才活跃在专业最前沿, 凭借其顶尖的技术与战略的眼光为区域经济的发展探寻了新的前进方向, 成为区域经济发展的“引路人”。海洋经济、生态经济、新能源经济等的兴起与发展都与高端人才区域聚集息息相关。高端人才区域聚集促使产业结构进一步优化, 推动了产业升级, 带动了区域经济转型, 促进了区域经济总量的持续上升。
2、高端人才区域聚集的政治效应
贯彻落实中央关于区域发展的政策。改革开放以来, 国家相继发布了一系列政策来规划促进区域发展, 这些政策涉及内容广泛, 类型多样, 涵盖了区域性的产业政策、金融政策以及区域开放政策等。高端人才具有较高的政治素养和政治敏感度, 再加上他们最前沿的专业知识与创新思维, 可以帮助地方政府和企事业单位更好的解读、消化中央文件精神, 将中央关于区域发展的政策和方针更好地贯彻落实到区域发展的各个环节中。
为区域发展赢得更为优惠的政策。当今社会, 国家对高端人才的重视度越来越高, 为了实现自主创新和民族富强, 我国投入了大量的人力、物力、财力来培养、引进、留住更多的高端人才。国务院出台了一系列相关政策作为支持。如实施振兴东北老工业基地战略, 沿海开发战略、中部地区崛起战略、长江三角洲经济圈战略……正是有了这些政策的支持, 才使得更多的高端人才回国、回乡发展, 为区域发展做出了贡献。
3、高端人才区域聚集的文化效应
激发区域内个体价值文化的创造。高端人才往往在自我实现甚至是超越自我方面有着更高的需要。高端人才向某区域内聚集, 他们丰富的人生与职业经历, 别具一格的人生观与价值观, 不断实践与开拓创新的作风, 都将对区域内人才观念的形成产生不同程度的影响。深圳特区聚集高端人才, 如今已发展成为我国自主创新的一个传奇, 不仅诞生了华为、腾讯、中兴等多个世界级大型企业, 更是造就了任正非、马化腾、侯为贵等一大批优秀企业家。这些企业家具有极大的模范作用, 激励着一个个有志青年, 鼓励他们为实现自我价值而奋斗, 从而激发了区域内个体价值文化的创造。
推进区域各企业组织文化建设。组织是区域的一个重要构成因素, 也是高端人才聚集到一个区域后的最终去向, 因而, 组织文化关乎着高端人才的去留。高端人才在进入一个新的组织之前, 基本上就已经形成了属于自己独有的性格特征, 他们的认知程度、思维模式以及目标追求等方面都会存在或大或小的差异。因而, 他们的空降很可能会引发组织内个体之间的冲突。可在组织内形成一种“存大同, 留小异”的文化, 既规避、削弱了组织冲突, 又不至于使组织陷入思维僵化, 让人才可以沿着组织发展所需要的方向去发挥效能, 将人才价值变现得淋漓尽致。
提升区域文化软实力。高端人才对核心价值体系的认同与捍卫, 能够帮助社会主义核心价值体系深入民心, 为建设区域文化做出贡献。区域发展过程中将更注重高端人才的价值创造。高端人才聚集能够进一步提高区域的凝聚力以及创新创造能力。高端人才跨区域的文化交流, 能够打破长期以来的人才地域化的观念, 让高端人才能不受空间的限制, 创造更大的价值。高端人才聚集, 能够促进区域内文化产业的大发展, 促进大众传媒业、公益事业、文学艺术业的进一步繁荣壮大。因此, 高端人才区域聚集效应能够在不同层次上为区域文化建设提供助力, 提升区域整体的文化软实力。
4、高端人才区域聚集的科技效应
为区域带来先进的科研技术。那些有着国际工作经验、活跃在专业最前沿的高端人才的流动与聚集必将为区域带来更多顶尖的科研技术与成果。在高端人才的带领下, 一系列重大的技术被攻克, 一系列崭新的领域被开辟, 他们凭借一项技术或专利, 促成了相关项目的启动, 推动了一大批高新技术企业的发展壮大, 对区域内科学技术的进步产生重大影响。
发挥创新优势推动区域科技腾飞。高端人才作为科技的创作者、使用者和传播者, 为区域科技的腾飞作出了巨大的贡献。高端人才区域聚集会产生技术溢出效应, 即创新。[7]高端人才自身就拥有极强的创新意识与能力, 具有较高的整合能力与学习能力, 他们的聚集将会在区域内形成更多的创新团队, 成为推动区域科技发展的核心队伍, 进一步提升创新能力, 形成强大的创新优势, 为区域带来更丰富的创新成果。
三、优化高端人才区域聚集效应的对策
高端人才区域聚集效应对整个区域的发展起到巨大作用, 但是大量高端人才的无序聚集也会带来一些负面影响。譬如:人才没有关联性或者关联性不大因而不能产生人才聚集的规模效应;区域聚才环境不理想因而留不住高端人才;人才流动过于滞后因而人才不能合理分配;人才市场出现混乱而不能发挥出应该有的作用等。这些情况都意味着高端人才区域聚集也会带来消极影响。因此, 如何才能使高端人才走向聚集, 并且创造一个和谐的环境供其发展, 从而提升高端人才区域聚集效应对区域发展来说至关重要。
1、个体层面要提升整体综合素质
人才个体是高端人才聚集过程中的主体, 只有做到个体层面上综合素质的不断提高, 才能为高端人才区域聚集效应奠定基础, 带来1 + 1 > 2 的乐观效应。
始终保持积极心态。高端人才奋斗在各个领域的最前端, 其职业往往具体高风险、高要求、高压力的特点。保持一个积极的心态对高端人才来说尤为重要。适量的运动不仅能帮助其强身健体, 而且能够舒展心绪, 养成乐观豁达的性格。一个健康的业余爱好也能帮助其调节心理状态, 当高端人才能够保持一个最佳的心态, 他们身上的创新能力会不断放大, 成果更为突出。
不断更新知识结构。如今知识的更新异常迅速, 高端人才虽然比一般人掌握更为先进与全面的知识, 但如果稍有懈怠, 必定会被淘汰。为了减少知识老龄化的现状, 人才个体必须自觉地学习新知识。国家培养一个高端人才是要花费很大的人力物力的, 高端人才从形成到发展再到更高层次的深造是一个持续并且不能中断的过程, 一旦有一点滞后, 人才的价值就可能丧失。高端人才必须通过各种方式不断更新自身的知识结构, 积极参加专家会议, 适时出国交流等。
持续增强综合能力。能力的形成是一个持续的过程, 高端人才不仅要具备一般能力, 而且要掌握专业领域所需要的特殊能力, 并且这些能力要比常人更为娴熟精湛。能力不是与生俱来的, 必须不断地进行自我修炼, 一旦拥有一项能力也不能够大意, 如果不去提升, 就可能被淘汰或是逐渐丧失。高端人才光有知识是不够的, 必须持续增强其整体综合能力, 包括整合能力、人际交往能力、创新创造能力等。
2、组织层面要打造聚才文化环境
组织层是区域发展中尤为重要的一环, 它是人才直接聚集与发展的栖息地。组织文化是企业发展壮大的核心灵魂, 是企业能够吸引高端人才的基础。只有在组织内打造出一个优秀的、和谐的、创新的文化环境, 才能让组织转变成一块强力磁铁, [8]将那些与组织价值观保持一致的人才紧紧抓住, 要从以下三个层次着手, 建设优秀的组织文化, 增强组织凝聚力和向心力, 为区域聚集更多高端人才, 促进聚集效应的提升。
不断充实观念层。观念层是组织文化的核心, 充斥于整个组织的各个方面, 作用最为明显。首先, 组织要明确一个具有挑战性的组织愿景, 高端人才往往更加热衷于自我突破, 毫无挑战的组织目标吸引不了高端人才。其次, 要形成以人为本的组织哲学, 用以指导组织的人才工作, 科学处理高端人才在引进、使用、维持和再发展方面的各种问题。最后, 组织必须倡导一种互信互助、竞合发展的组织精神, 在组织内形成良好的风气, 规避人才恶性竞争的风险, 最大限度地发挥人才的效用。
不断完善制度层。一方面, 组织要不断完善其工作制度和管理, 在进行高端引智后, 必须要关注高端人才在本组织的适应性。鉴于高端人才的独特性, 组织要更加灵活地为其设置岗位, 并在管理上予以更多特权, 保障其创造力的发挥。另一方面, 组织要制订若干特色制度, 用以人才的激励。例如, 制订优秀员工表彰制度对高端人才进行物质上的激励;制订骨干员工深造制度, 让高端人才进入企业后还可以接着朝更高层次进修发展。
适时更新器物层。器物层是组织文化的外显层次, 保持器物层的不断更新, 是对现代企业的必然要求。首先, 一个通俗大气的组织名称, 一个别具特色的组织标志, 能够帮助企业更好的推销自己, 吸引高端人才的目光。其次, 组织要经常性引进新设备新器材, 为高端人才提供优越的硬件环境。最后, 组织丰富的业余文化活动也相当重要, 毕竟高端人才的生活中也不是仅仅只存在工作这一样东西而已, 他们也需要有质量的生活。
3、区域层面要系统规划聚才举措
高端人才区域聚集是一个持续的过程, 吸引只是开始, 更重要的是怎样保持住高端人才。区域层面要系统进行高端人才的招揽、维持以及培养工作, 不断完善高端人才聚集过程中的各类细节问题, 从而加强组织的吸引力, 聚集更多高端人才为区域发展做出贡献。
一是多渠道引进高端人才。高端人才区域聚集效应的产生首先离不开人才的聚集, 因而区域的首要工作就是尽力去引进来自世界各地的高端人才, 增加其总量。其次, 要充分发挥所在区域人才市场的作用, 发挥互联网的作用, 借助猎头公司, 高校招聘, 海外招聘等方式, 从不同的渠道进行高端引智, 增加高端人才到区域聚集的几率。
二是科学灵活使用高端人才。高端人才在数量上的聚集还不能产生聚集效应, 引进高端人才之后必须认清其价值, 科学地进行使用, 注重其价值的创造以及潜力的发挥。要构建一个灵活的用人机制, 尊重每个高端人才与众不同的个性与价值, 要扶植新兴产业的发展, 创造更多的岗位, 把人才配置到最恰当、最需要的岗位上, 最大限度地实现人尽其才。
三是多优惠留住高端人才。区域要聚集高端人才, 必须要解决其户口、组织关系等的迁移问题, 要创造更加便捷的条件解决其工作、住房、家属工作等切身问题, 让他们安心留下。区域要给予人才特区更多的优惠政策, 加紧完善人才特区的聚才环境, 真正保证高端人才能够融入进区域内, 增强情感上的联结, 为区域发展谋福利。
4、政府层面要科学制定聚才政策
普及科学人才观。政府要进一步普及科学人才观, 让社会对高端人才的认识更加透彻, 使用更加合理。要注意, 衡量高端人才的标准不可单一, 学历的高低并不能确切地证明能力的强弱, 要从多角度给予评判, 深入挖掘人才的价值。
制定积极人才流动政策。政府要通过制定积极的人才流动政策来引导与规范高端人才的正确流动。要健全户籍制度和居住制度有效衔接的人口管理制度, [9]进一步推动人才的合理流动和聚集。另外, 在这个数字化的时代, 流动也出现了新的方式, 政府可以通过建立完整的人才信息资源数据库, 使人才资源能够为各区域所共享, 不在受地域所限制。
实施特殊支持政策。高端人才是整个社会的稀缺资源, 高端人才区域聚集效应对区域发展有着重大作用。因而, 政府应该对其实施与一般人才不同的特殊政策。政府一方面要实行更多顺应新时期发展要求的高端人才引进政策, 树立国家引才品牌, 为国家聚集海内外高端人才;另一方面, 要针对高端人才制定有效的激励政策, 设立高端人才发展基金, 用以高端人才的激励和再发展, 维持高端人才在区域内的聚集, 减少不必要的流失。
摘要：本文分析了高端人才区域聚集的内涵、特征及现状, 阐述了高端人才区域聚集的经济效应、政治效应、文化效应和科技效应, 并从个体、组织、区域和政府四个层面, 提出了一系的建议和策略。
关键词：高端人才,区域聚集,聚集效应
参考文献
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