企业科技人才聚集对科技人才创新能力的影响机理研究——以知识型企业为例.pdf

顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报第 21 卷62企业科技人才聚集对科技人才创新能力的影响机理研究以知识型企业为例罗玉越，李元爱（顺德职业技术学院 商学院，广东 佛山 528333）摘要：为解析企业科技人才集聚与科技人才创新能力之间关系，以 10 家知识型企业的 235 名科技工作人员为研究对象，基于知识基础理论和资源保存理论，从微观视角构建了企业组织内部科技人才聚集作用于科技人才创新能力的理论模型；运用层次回归分析法验证了组织内部科技人才聚集有利于提升科技人才创新能力，知识交流对二者关系起到部分中介作用；且在科技人才的组织支持感较强的情况下，知识交流对科技人才创新能力的促进作用更大。关键词：科技人才聚集；知识交流；科技人才创新能力；层次回归分析；组织支持感 中图分类号：C962 文献标志码：A 文章编号：1672-6138（2023）03-0062-08DOI：10.3969/j.issn.1672-6138.2023.03.011 收稿日期：2023-05-24 基金项目：广东省教育厅青年创新人才类项目（2018GWQNCX147）；广东省哲学社会科学规划学科一般项目（GD18CYJ11）。作者简介：罗玉越（1984），女，湖北襄阳人，讲师，硕士，研究方向：创新创业管理、人才开发。第 21 卷 第 3 期2023 年 7 月Vol.21 No.3July 2023顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报Journal of Shunde Polytechnic“人才是创新的第一资源”，创新人才的数量和水平对国家和企业的创新水平起决定性作用1。随着企业对科技人才重视程度提高，企业科技人才数量大幅增加，质量也有显著提高，但在当前管理机制体制下还有较多制约科技人才创新活力的地方，科技人才的创新潜能亟需进一步释放2。针对科技人才创新能力影响因素问题，学者们展开了丰富的研究。目前已经探索到的影响因素根据所属环境层次可以分为宏观、中观和微观三个层面。宏观环境指科技人才作为一个社会人所面临的大环境，如科技体制改革政策、科研投入政策对科技人才创新能力有显著提升作用3。中观环境指科技创新人才所在的经济单位内部形成的人才成长和人才使用环境，如领导重视程度、企业激励政策被证明对科技人才创新能力有显著正向影响4。微观环境主要指个人心理特质，如科技人员的价值取向、环境科研效能感等个人特质因素被证明能够显著正向影响科技人才创新能力5。在三个层面的环境因素中，相对于离科技人才“较远”的宏观社会环境，和偏重内在心理特质的微观个体环境，处于中间层级的企业内部环境是科技人才个体接触最直接、感受最深、受影响最大的环境。然而目前已经探索到的企业内部环境层面影响因素仅仅集中在领导重视程度、企业激励政策等管理因素方面。在构成企业内部环境的众多要素中，人才环境尤其是科技人才资源环境是重要组成部分6。有关科技人才聚集对企业产生的影响，目前已经达成共识的结论是企业内部科技人才聚集会产生创新效应，具体包括创新意识增强、创新能力提升、创新绩效改善等7表现。然而该结论的得出仅仅是基于理论研究，尚缺乏实证支持，因此本研究将通过一手数据对企业内部科技人才聚集与科技人才创新能力之间的关系进行验证。梳理已有研究成果发现，企业科技人才聚集除了会产生上述创新效应外，还会产经济与管理第 3 期63生学习效应，即人与人之间的知识交流、知识共享等相互学习的交互力度更大。然而，这些研究并未对这两种效应之间的关系及二者出现的先后顺序进行说明，导致我们对企业内部科技人才聚集产生创新效应的过程机理并不清晰。鉴于此，本研究将立足中观企业环境，以科技人才聚集为切入点，以知识型企业组织的科技人才为研究对象，采用回归分析的方法，探讨企业科技人才集聚如何通过知识交流对科技人才创新能力产生影响，且该过程是否存在边界条件。在理论方面，该研究充实了科技人才创新能力在企业环境层面的影响因素研究，使得科技人才创新能力影响因素领域的研究更加系统、完善；在实践方面，考察企业组织内部科技人才集聚是否有助于科技人才创新能力的提升及提升过程，可以为企业的科技创新工作提供人才管理方面的参考建议。1 研究设计 1）科技人才聚集对科技人才创新能力的主效应。“科技人才聚集”是指科技人才在组织间流动，一定数量的科技人才资源以企业组织为单位进行汇集、协作的过程。一般用聚集强度和聚集质量两个指标进行描述8。聚集强度是指人才的聚集程度，也就是总人口中科技人才的占比，反映一个地区或组织的人才聚集规模和水平。聚集质量是从人才内部结构特征方面反映一个地区或组织所聚集的科技人才的整体素质水平，具体包括人才的知识水平/结构、技能等级/结构、工作经验等。科技人才创新能力具体包括创新思维能力、知识能力、提出问题能力和解决问题能力四个维度9。当企业组织内部科技人才聚集强度越高时，员工关系网络的知识异质性程度就越高，越有利于科技人才拓展视野、发散思维，群策群力，进而有利于创新思维的产生。故，本研究提出如下假设：H1a：组织内部科技人才聚集强度越高，科技人才创新能力越强。当企业组织内部科技人才聚集质量水平越高时，组织内部知识质量就越高、知识种类越丰富，科技人才的开放和交互力度就越大，学习和创新能力就越强10；在提出问题、解决问题的过程中，科技人才聚集质量越高，越丰富、越多元的知识、信息能在实践中得到应用，则相关的投入性认知结构就越容易获得，将更有利于形成创造性解决问题的能力。故，本研究提出如下假设：H1b：组织内部科技人才聚集质量水平越高，科技人才创新能力越强。综上，本研究提出如下假设：H1：组织内部科技人才聚集有利于提升科技人才创新能力。2）知识交流的中介效应。知识交流是指通过正式或非正式交流平台（或渠道），将学者的隐形知识显性化，从而达到知识传播、知识转移、知识吸收、知识共享和知识创新的目的11。根据新马歇尔理论，人才聚集为知识交流、共享提供了客观条件，并且可以加快知识在组织内部的扩散和传递，使得成员之间的知识交流更加频繁、深入12。当组织内部科技人才聚集强度很高时，意味着组织内部科技人才数量占比大，那么科技人才之间的交流机会就会增多，甚至可以通过面对面的接触来交流学习彼此的经验，也就增多了隐形知识传递、显化的机会13。故，企业组织内部科技人才聚集强度对人才知识交流有正向预测作用。当组织内部科技人才聚集质量水平较高时，意味着组织内部科技人才整体素质水平较高。高素质的人才聚集会加剧组织内部的竞争，优胜劣汰的自然选择机制就会促使个体通过持续不断的学习来获得竞争优势。竞争的激励作用不仅会加强个体的自我学习，还能促进相互间的学习，使得知识资源在组织内的配置效率更高14。故，组织内部科技人才聚集质量对人才知识交流有正向预测作用。根据创新成分理论，对个人创新能力最重要、最直接的影响因素是领域知识技能，即个体所具备的事实性知识、经验和操作技能或者是解决给定问题或者完成给定任务的一系列认知路径。对此，有研究者提出组织内部科技人才通过各种正式、非正式、线上或线下的科技知识交流渠道进行知识共享、知识互补、知识整合，能提升个人创新能力15。综上，本研究提出以下假设：罗玉越，等：企业科技人才聚集对科技人才创新能力的影响机理研究顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报第 21 卷64H2：知识交流在科技人才集聚与科技人才创新能力的关系中存在中介效应。H2a：知识交流在科技人才聚集强度与科技人才创新能力的关系中存在中介效应。H2b：知识交流在科技人才聚集质量与科技人才创新能力的关系中存在中介效应。3）组织支持感的调节效应。根据资源保存理论，知识是一种能量资源，员工在与同事知识交流过程中，会觉得自己的知识资源有所损失，因而会产生一种努力获取、保持自己知识资源的倾向16。根据组织支持理论，员工会根据从组织获取的支持来决定他们的投入和付出程度。如果科技人才在知识交流过程中有较强的组织支持感，则会在一定程度上减少自身的资源损失感，甚至感觉到自己从组织获取的资源要大于与别人知识交流损失的资源，从而对组织产生一种“投桃报李”的心理，进而会增加知识交流频率和深度17。相反，如果科技人才在知识交流过程中的组织支持感较弱，他们会认为自己的知识资源受到了损失。出于保留、保护自有资源的考虑，他们会减少与其他人的知识交流频次和深度17。结合前文对知识交流与科技人才创新能力之间关系的论证，可以认为科技人才的组织支持感能够通过影响知识交流的频率和深度，放大或缩小知识交流对科技人才创新能力的影响。因此，提出以下研究假设：H3：组织支持感对知识交流与科技人才创新能力之间的关系具有正向调节效应。综上，本研究将探讨知识型企业组织内部科技人才聚集对科技人才创新能力的作用机制，并选取知识交流作为中介变量，选取组织支持感作为调节变量，构建理论概念模型，见图 1。有大量知识型企业8，科技人才聚集现象也较为普遍。根据前文对科技人才的定义，本研究以符合当地政府科技人才认定标准，在企业从事技术研发、技术管理等工作的人员为研究对象。由于科技人才聚集这一解释变量的测量需要企业的人员总数、科技人员数量、科技人员学历、职称、年龄分布等敏感数据，大多数企业处于自我保护意识，不太愿意提供。经过多方协调，本研究最终得以在珠三角 10 家知识型企业中进行问卷调查。本研究共发出问卷 260 份，剔除填写不完整或选项完全一样等 25 份无效问卷，剩余235 份有效问卷，有效问卷回收率为 90.7%。2.2 变量测量为确保测量工具的信度和效度，本研究采用现有文献多次使用过的成熟量表，再根据本研究对象客观情况对量表进行适当修正，采用 Likert5 级量表评分法作答（“1”表示完全不同意；“2”表示不同意；“3”表示不确定；“4”表示基本同意；“5”表示完全同意）。1）自变量：科技人才集聚。王君兰提出的科技人才聚集的测量方法受到了广大研究者的使用和认可18。本研究也将采用王君兰对科技人才聚集的测量方法，把知识型企业组织内部科技人才聚集分为聚集强度和聚集质量两个维度。聚集强度用企业科技人才数量在企业员工总量的占比来计算；聚集质量用企业中高级以上职称的科技人员数和本科及以上学历科技人员数来计算。2）中介变量：知识交流。知识交流是指通过正式或非正式交流平台（或渠道），将学者的隐形知识显性化，从而达到知识传播、知识转移、知识吸收、知识共享和知识创新的目的11。Bartol 开发的知识交流测量量表在国内外得到广泛使用，主要被用于测量企业员工、高校教师之间的知识交流情况19。该量表目前发展比较成熟，被多个研究者用于实证研究中，因此本研究也采用该量表对企业科技人才之间的知识交流情况进行测量。量表共有 7 个题项，如“我愿意参加各种（线上、线下）的技术交流活动”；“我愿意通过各种渠道与其他成员分享我的专业知识和经验等交流行为”；“我经常在科技交流活动（线上、线下）中通过发言、发帖等方式与他人交流研发心得、经验和知识等”。图 1 理论概念模型科技人才聚集知识交流科技人才创新能力科技人才聚集质量科技人才聚集强度组织支持感2 样本和数据收集2.1 样本选择珠三角地区创新势头迅猛，经济发展快速，拥第 3 期653）调节变量：组织支持感。组织支持感作为组织支持理论的核心概念，最早由美国的 Eisenberger 等人提出，是指员工对组织支持的感知，具体为员工对组织是否关心他们以及如何看待他们的贡献的一种看法和知觉20。Eisenberger 等人于 1986 年开发了组织支持感的测量量表，被国内外研究者们广泛用于企业雇员、学校职员等人员组织支持感的测量，目前发展较为成熟。因此，本研究也采用该量表对知识型企业科技人才的组织支持感进行测量。该量表共 4 个题项，包括“公司会因为我付出更多努力而表扬我”、“公司不会忽略我的抱怨”等题目。4）因变量：科技人才创新能力。科技人才的创新能力是由科技人才自身存量、科技投入和产出等多个因素决定，是反映科技人才创新思维能力、知识能力、提出问题及解决问题能力的重要指标9。有较多研究者开发了科技人才创新能力测量量表，其中崔颖开发的量表被用的最多，且主要被用于企业科技人才。因此，本研究也采用崔颖的量表，用 10 个题项如“我觉得我的创新意识很强”、“我认为我有独特、出奇的思维方式”等题目21对知识型企业科技人才的创新能力进行测量。3 实证分析3.1 样本描述性统计分析1）被调查企业的描述性统计分析。被调查的 10 家企业业务范围涵盖家电、生物、医疗、新能源等领域，主要研发生产知识型、信息型产品，能较好地代表知识型企业。其中有 4 家人员规模在 1 000 人以上，其余均为 500 人以下。10 家企业科技人才占比在 9%35%之间。2）被调查科技人才的描述性统计分析。调查对象具体人口特征分布如表 1 所示。从表 1 可以看出 235 名科技人才以男性为主，占比达 74%；在年龄方面，被调查对象多数集中在 40岁及以下，其中 30 岁及以下与 3140 岁的人员数量相当，分别为 109 人、105 人；文化程度方面，以本科为主，占 46%，大专学历次之，硕士及以上占比最少，仅为 23.8%；调查对象的岗位主要是电气工程师（38%）和结构工程师（24.3%）；学科专业主要为软件工程（24.2%）和电子信息专业（22.4%）。类别频数/人百分比/%性别男17474女6126年龄30 岁及以下10946.43140 岁10544.741 岁及以上21 9学历大专及以下7130.2本科10846硕士及以上5623.8岗位结构工程师5724.3工艺工程师5222电气工程师8938其他3715.7学科专业机械设计4720软件工程5724.2电子信息技术5322.4工业设计5021.2其他2812.2表 1 调查对象个体特征描述性统计3.2 信度检验人才聚集、知识交流、组织支持感、科技人才创新能力四个变量的信度系数如表 2 所示。根据表2，人才聚集的信度系数为 0.728；知识交流量表的信度系数为 0.929；组织支持感量表的信度系数为0.875；创新能力量表的信度系数为 0.944。四者均大于 0.7，说明问卷具有较好的可信度。3.3 效度检验本研究对问卷效度的检验主要从内容效度和结构效度两方面进行。内容效度是指量表实际测到的内容与所要测量的内容之间的吻合程度。通过 KMO 检验和Bartlett球形检验分析发现问卷的KMO值为0.822，并且 Bartlett 球形检验的卡方统计值为 1 216.431，其显著性水平（sig.）值达到 0.000。数据表明本问卷的内容效度很好，适合做因子分析。罗玉越，等：企业科技人才聚集对科技人才创新能力的影响机理研究顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报第 21 卷66结构效度是指量表实际测到的所要测量的理论结构和特质的程度，或者是测量值能够说明理论的某种结构或特质的程度，包括共同因子下各测量变量间的收敛效度以及因子之间的区别效度22。收敛效度是指测量同一潜在变量的测量项目会落在同一个因子层面上，且各测量项目的测量值之间具有高度相关性。收敛效度用主成分分析法，采用最大方差旋转，并提取特征根大于 1 的因子，可得到各变量的因子载荷如表 3。基于因子载荷可计算出变量的组合信度（CR）和平均变异数提取量（AVE）。由表 3 可知，人才聚集、知识交流、组织支持感、人才创新能力四个变量的 CR 值均大于0.6，AVE 值均大于 0.5，说明四个因子均具有良好的收敛效度。区分效度是指同一个量表内部的不同维度或因子之间差异程度，当潜变量的 AVE 平方根大于该潜变量与其他变量的相关系数时，表明量表的区分效度良好22。对三个潜变量的 AVE 值取平方根，发现均大于相应的相关系数，如表 4，说明三个变量具有较好的区分效度。类型潜变量观察变量问卷题项数Cronbachs 系数自变量科技人才聚集聚集强度/0.728聚集质量/中介变量知识交流知识交流意愿30.929知识交流行为4调节变量组织支持感组织支持感80.875因变量创新能力创新思维能力40.944知识能力3提出问题的能力1解决问题的能力2表 2 测量模型信度系数表注：自变量“人才聚集”值根据二手数据计算出来。潜变量测量项载荷贡献率/%组合信度平均变异数提取量人才聚集Q10.853 5.6350.8280.706Q20.827知识交流Q30.81613.2960.9280.648Q40.855Q50.782Q60.849Q70.816Q80.684Q90.812组织支持感Q100.752 7.2200.6740.501Q110.608Q120.607Q130.341人才创新能力Q140.70638.7590.9350.591Q150.771Q160.764Q170.753Q180.803Q190.771Q200.756Q210.749Q220.806Q230.802表 3 测量模型的收敛效度第 3 期673.4 假设检验为了分析不同解释变量对因变量科技人才创新能力的影响，采用层次回归分析法对假设进行检验，检验过程和结果见表 5。表 5 中，模型 1 中仅包含控制变量性别、岗位、单位规模、学科专业，检验控制变量对知识交流的影响；模型 2 在模型 1 的基础上引入主效应变量科技人才聚集强度，检验科技人才聚集强度对知识交流的影响；模型 3 在模型 1 的基础上引入主效应变量科技人才聚集质量，检验科技人才聚集质量对知识交流的影响；模型 4 仅包含控制变量，检验控制变量对科技人才创新能力的影响；模型 5 在模型 4 的基础上引入主效应变量科技人才聚集强度，检验科技人才聚集强度对科技人才创新能力的影响，验证 H1a是否成立；模型 6 在模型4 的基础上引入主效应变量科技人才聚集质量，检验科技人才聚集质量对科技人才创新能力的影响，验证 H1b是否成立；模型 7 在模型 4 的基础上引入知识交流，检验知识交流对科技人才创新能力的影响，模型 8 在模型 7 的基础上再引入自变量科技人才聚集强度，检验知识交流在二者之间的中介效应，验证 H2a；模型 9 在模型 7 的基础上引入自变量科技人才聚集质量，检验知识交流在二者之间的中介效应，验证 H2b；模型 10 在模型 7 的基础之上引入调节变量组织支持感及组织支持感与知识交流的交互项，检验组织支持感对知识交流与科技人才创新能力之间关系的调节作用，验证 H3是否成立。潜变量人才聚集知识交流组织支持感创新能力人才聚集0.706知识交流0.0240.648组织支持感0.0510.4300.501创新能力0.0760.4810.4110.591表 4 测量模型的区分效度 注：表中粗体数值是变量的 AVE 值取平方根，其他数字是相关系数值。1）主效应检验。由表 5 模型 5 可知，科技人才聚集强度能够显著正向影响科技人才创新能力，=0.585，p0.001，假设 H1a得到验证；由模型 6 可知，科技人才聚集质量能够显著正向影响科技人才创新能力，=0.485，p0.005，假设 H1b得到验证。综上，假设 H1得到验证，即组织内部科技人才聚集强度越高、聚集质量水平越高，员工的科技创新能力水平就越高。由此说明知识型组织内部科技人才聚集能够正向影响科技人才创新能力。变量知识交流科技人才创新能力模型 1模型 2模型 3模型 4模型 5模型 6模型 7模型 8模型 9模型 10科技人才聚集强度0.325*0.585*0.465*科技人才聚集质量0.481*0.485*0.344*知识交流0.369*0.293*0.248*0.295*组织支持感0.612*知识交流 组织支持感0.351*性别-0.024-0.017-0.090 0.019 0.030-0.092-0.103 0.028 0.016-0.107单位规模 0.040 0.011 0.006-0.028-0.080 0.012 0.004-0.094-0.071-0.044岗位 0.093 0.034 0.001 0.098 0.113 0.007 0.027-0.014 0.112 0.016学科专业 0.017 0.011 0.006 0.124-0.007 0.009 0.015 0.107-0.005 0.014R2 0.012 0.113 0.244 0.026 0.354 0.240 0.356 0.483 0.232 0.497调整的 R2 0.002 0.098 0.224 0.013 0.342 0.220 0.343 0.490 0.225 0.397R2 0.012 0.101 0.105 0.026 0.327 0.218 0.320 0.037 0.207 0.321F 0.876 7.42412.241 1.98531.93512.02215.23438.63111.85613.383表 5 假设检验结果注：*表示 p0.01，*表示 p0.001。罗玉越，等：企业科技人才聚集对科技人才创新能力的影响机理研究顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报第 21 卷682）知识交流的中介效应检验。由模型 2 可知，科技人才聚集强度对人才知识交流有显著正向影响，=0.325，p0.001，表明科技人才聚集强度越高，人才知识交流水平就越高；由模型7 可知，加入知识交流这一变量后，与模型 5 相比，科技人才聚集强度对科技人才创新能力的回归系数虽然由 0.585 下降至 0.465，但仍然显著，=0.465，p0.001，且知识交流对科技人才创新能力的回归系数显著，=0.369，p0.001。因此，知识交流对科技人才聚集强度与科技人才创新能力之间的关系存在部分中介效应，假设 H2a得到验证。表明在科技人才聚集强度与知识交流对科技人才创新能力的共同作用中，一部分由自变量人才聚集强度直接发挥，另一部分由知识交流通过中介作用发挥。由模型 3 可知，科技人才聚集质量对人才知识交流有显著正向影响，=0.481，p0.05，表明科技人才聚集质量水平越高，人才知识交流水平就越高；由模型 8 可知，知识交流能够显著正向影响科技人才创新能力，=0.293，p0.001，表明知识交流水平越高，科技人才创新能力就越强。由模型 8 还可以发现，加入知识交流这一变量后，与模型 6 相比，科技人才聚集质量对科技人才创新能力的回归系数虽然由 0.485 下降至 0.344，但仍然显著，=0.344，p0.001。因此，知识交流部分中介科技人才聚集质量与科技人才创新能力之间的关系，假设 H2b得到验证。说明科技人才聚集质量对科技人才创新能力的影响一部分是直接作用，一部分是通过知识交流间接作用。综上，假设 H2得到验证。3）组织支持感的调节效应检验。由模型 9 可知，知识交流能够显著影响科技人才创新能力，=0.248，p0.001；由模型 10 可知，在模型 9 的基础上加入调节变量和交互项之后，知识交流的回归系数由 0.248 上升至 0.295，且组织支持感和知识交流的交互项回归系数也显著，=0.351，p0.001。假设 H3得到验证，即组织支持感正向调节知识交流与科技人才创新能力之间的关系。以上说明组织支持感正向影响知识交流与科技人才创新能力之间的关系，即当组织支持感越高时，知识交流对科技人才创新能力的正向促进作用越大；反之，则越小。4 结论与启示4.1 研究结论与贡献本研究以知识型企业为例，揭示了科技人才聚集对科技人才创新能力的作用机理，得出以下三个结论：1）企业内部科技人才聚集有利于科技人才创新能力提升。2）知识交流在科技人才聚集对科技人才创新能力作用过程中起到部分中介作用。3）组织支持感对知识交流与科技人才创新能力之间关系具有正向调节作用。本研究的理论贡献体现在以下三个方面：1）基于勒温的动力场理论，探讨了企业内部科技人才聚集对科技人才创新能力的影响，丰富了科技人才创新能力在企业环境层面影响因素研究。2）澄清了科技人才聚集对科技人才创新能力的作用机制，发现企业内部科技人才聚集会增加内部知识交流，进而提升科技人才创新能力。3）发现了知识交流作用于科技人才创新能力的边界条件，解释了为何同一个组织中不同的科技人才创新能力提升幅度不一致的现象。4.2 管理启示本研究对管理实践的启示主要体现在以下三个方面：1）企业可以通过外部引进、内部培养、激励的方式提升科技人才创新能力。2）畅通知识交流渠道，促进人才红利向创新能力转化。3）强化员工组织支持感，增强知识交流对科技人才创新能力的提升和拉动作用。参考文献：1 黄钟钡，包倩文.我国企业科技创新人才队伍建设与培养路径J.福建论坛（人文社会科学版），2021（7）：85-98.2 朱卫平，伦蕊.高新技术企业科技投入与绩效相关性的实证分析J.科技管理研究，2004（5）：7-9.3 娄伟，李萌.我国科技人才创新能力的政策激励 J.科学学与科学技术管理，2006（11）：135-141.4 李志，向征，杨清明.有效发挥企业科技人员创新能力的调查研究 J.中国科技论坛，2003（3）：136-139.5 解兆丹，杨永环.“环境-科研效能感”下的高校青年科技人才创新能力研究 J.科学管理研究，2020，38（1）：148-152.6 缪根红，陈万明，唐朝永.高技术企业人才聚集影响因素研究：以中国商用飞机有限公司为例 J.科技管理研究，2013，33（10）：120-122，128.第 3 期697 牛冲槐，接民，张敏，等.人才聚集效应及其评判 J.中国软科学，2006（4）：118-123.8 蔡晓珊，陈增欢.基于多维要素的知识型企业创业环境评估创新研究 J.河南师范大学学报（哲学社会科学版），2018，45（2）：45-50.9 胡瑞卿.科技人才创新能力的模糊综合评价J.科技管理研究，2007（6）：159-162.10 刘和东，杨丽萍.高新技术产业创新产出空间集聚及关联性研究 J.科技进步与对策，2020，37（19）：51-58.11 杨瑞仙.知识交流内涵和类型探讨J.情报理论与实践，2014，37（3）：12-15.12 刘沙沙.基于知识基础视角的企业创新绩效提升策略研究 D.江苏：江苏科技大学，2020.13 张雷，牛冲槐，牛彤，等.科技型人才聚集效应下供应链知识共享模型研究：基于知识的层次维度 J.物流技术，2014，33（13）：333-337.14 王伟，王海斌.科技型组织人才集聚效应研究 J.大连理工大学学报（社会科学版），2019，40（4）：74-80.15 童红霞.数字经济环境下知识共享、开放式创新与创新绩效：知识整合能力的中介效应 J.财经问题研究，2021（10）：49-61.16 李超平，徐世勇：管理与组织研究常用的 60 个理论M.北京：北京大学出版社，2019.17 王欢欢，杜跃平.中庸价值取向对个体绿色创新行为的影响：知识共享与组织绿色创新支持感知的作用J.科技进步与对策 2023，40（7）：102-112.18 王君兰，吕永卫，张帆.基于结构方程模型的科技型人才聚集与城市科技创新能力关系研究：以太原市为例 J.科技管理研究，2013，33（3）：4-9.19 BARTOL K M，LIU，ZENG，et al.Social exchange and knowledge sharing among workers：The moderating role of perceived job securityJ.Management and Organizational Review,2009（5）：223-240.20 EISENBERGER R，HUNTINGTON R，HUTCHISON S，et al.Perceived Organizational SupportJ.Journal of Applied Psychology，1986，71（3）：500-507.21 崔颖.基于层次分析法的河南科技创新人才创新能力评价研究 J.科技进步与对策，2012，29（6）：112-116.22 吴明隆.统计应用实务：问卷分析与应用统计M.北京：科学出版社，2003，237-240.责任编辑：余华明The Influence Mechanism of Scientific and Technological Talents Agglomeration on Innovative Capacity：a Case Study of Knowledge-based EnterprisesLUO Yuyue，LI Yuanai（School of Business，Shunde Polytechnic，Foshan Guangdong 528333，China）Abstract：In order to analyze the relationship between scientific and technological talents agglomeration and their innovative capacity，based on the knowledge-based theory and resource preservation theory，this paper takes 235 scientific and technological talents from 10 knowledge-based enterprises as the research object，and constructs a model of scientific and technological talents agglomeration on innovative capacity from a micro perspective.The hierarchical regression analysis shows that the agglomeration is conducive to improving scientific and technological talents innovative capacity，and knowledge exchange plays a partial mediating role in the relationship between the two.And in the case of strong organizational support，knowledge exchange has a greater role in promoting the innovative capacity of scientific and technological talents.Key words：scientific and technological talent agglomeration；knowledge exchange；innovative capacity of scientific and technological talent；hierarchical regression analysis；organizational support罗玉越，等：企业科技人才聚集对科技人才创新能力的影响机理研究