胜任力对职业成长的影响：基于青年科技人才视角的实证分析

[摘要]创新作为引领发展的第一动力，对提升国家科技实力、突破关键核心技术有重要作用。青年科技人才作为科技创新的主力军，其成长发展直接影响到国家未来的创新能力和经济水平。胜任力作为微观层面的个体特质，影响个体的态度与行为，对其职业成长起关键性作用。青年科技人才为研究对象，基于场动力论，实证分析青年科技人才胜任力对其职业成长的影响机制。研究表明，青年科技人才的元胜任力、认知胜任力、社会胜任力、职能胜任力对其职业成长有显著的正向影响，同时，组织韧性和政府支持均能加强青年科技人才胜任力对其职业成长的促进作用。研究结果为充分利用组织内外资源，加快青年科技人才队伍建设，提升国家创新能力提供了理论参考。

[关键词]青年科技人才；胜任力；职业成长；组织韧性；政府支持

一、 引言

时代发展呼唤创新，在激烈的国际竞争中，唯有创新才能抢占先机，有力支撑创新型国家建设。当前，我国经济社会和科技创新正遭遇欧美等发达国家的技术封锁和阻击遏制，有效解决核心技术的“阿喀琉斯之踵”的根源是提高科技人才实力，尤其是提升青年科技人才的数量和质量[1]。习总书记在中央人才工作会议上强调，要造就规模宏大的青年科技人才队伍，支持青年人才挑大梁、当主角。党的二十大报告进一步指出要把青年工作作为战略性工作来抓。可见，青年科技人才作为实现我国科技自立自强的生力军[2]，其成长发展日益受到广泛的关注。然而，大多数的企业更重视如何在短期内达到更高的工作效率，往往忽视对青年科技人才的培养，导致部分青年科技人才面临科研资源分配失衡、实践机会不足、科研环境有待改善等问题，使其陷入成长困境。因此，促进青年科技人才的职业成长对于构建高素质人才队伍、推动经济高质量发展具有重要的现实意义。

在青年科技人才的成长过程中，家庭环境[3]、教育经历[4]，创新氛围[5]、人才政策[6]等均会对其成长产生影响。然而，微观层面的个体特质是影响青年科技人才成长的最关键因素[7]，学者们却鲜少对这部分进行探讨。其中，胜任力作为一系列个体内在特征的综合表现，能够衡量个体当前存在的问题及未来改进的方向，在青年科技人才的职业成长中起关键性作用。然而，现有研究大多从与职业成长相关的角度着手研究，如验证胜任力对工作满意度[8]、幸福感[9]、个体绩效[10]等的影响机制，缺乏胜任力对职业成长影响机制的直接深入探索。因此，在新时代人才强国战略背景下，厘清青年科技人才胜任力对其职业成长的影响机制尤为重要。

此外，基于勒温的场动力论，个体的动机行为既取决于内在“心理场”，也取决于外在“环境场”，个体与其所处环境交互作用于个体行为，其中，个人占主导地位，外部环境刺激起到助推作用[11]。这一理论进一步验证了青年科技人才胜任力对其成长的关键作用，也表明环境因素对个体成长存在显著影响。基于上述分析，本研究从青年科技人才的视角，结合场动力论及相关文献，着重探究青年科技人才胜任力对其职业成长的影响机制，并引入组织韧性与政府支持两个环境因素作为调节变量，分析两者在胜任力与职业成长之间产生的调节效应，以此识别胜任力发挥作用的边界条件。本研究通过构建一个双调节模型，全面剖析胜任力对职业成长的影响作用和边界条件，有助于丰富胜任力与职业成长的理论基础和研究视角，也为政府、组织等制定有效的人才培养措施提供政策建议。

二、 理论分析与研究假设

1. 胜任力与职业成长

1959年，White首次提出胜任力这一概念，并将其定义为辨别人的能力和特质[12]。随着胜任力研究的逐步深入，学者们对胜任力的定义虽呈现多样性，但仍未形成共识。当前，学界较为认可的是Spencer提出的胜任力概念，他认为胜任力是能够被测量和计数，且能够区分优秀绩效与普通绩效的个体潜在深层次特征[13]。在此基础上，学者们对胜任力维度以不同标准进行了划分。其中，Le Deist等人提出的整合四维度胜任力结构得到了广泛应用，这一结构主要包括元胜任力、认知胜任力、社会胜任力和职能胜任力[14]。元胜任力是存在于任何胜任力之上的能力、技艺和潜能，决定着个体能否承担所任工作[15-16]。认知胜任力指个体获取知识和技能的能力以及将其转化为解决问题的能力[17]，代表着个体对事物认识的清晰度和对事物本质把握的深浅程度，是影响个体工作绩效的最关键因素之一[18]。社会胜任力强调的是理解人际情境中人的感受、思想和行为，以及在此基础上做出适当行为的能力[19]，能够带来个体高绩效[20]。职能胜任力是指具体职业环境下需具备的知识和技能，作为能够被展现的显性能力[21]，其对个体成长有直接作用。

职业成长是指员工在当前组织内部的职业进展速度[22]。Mc Lagan指出胜任力可以有效提升个体及组织的绩效[23]，Colakoglu发现职业胜任力正向显著影响员工的职业自主性和不安全感，从而影响员工的职业成功[24]。可见，个体的胜任力水平是其职业成长的关键驱动力。青年科技人才的胜任力是其在科研环境中培养的内在特质，通过提升胜任力水平，能够显著影响个体在特定科研情境中的表现，促进个体更好地应对职业挑战，实现职业目标，从而激发个体创新活动，显著提高科研绩效，推动自身的职业成长。

综上所述，本文提出如下假设：

H1：青年科技人才的元胜任力对其职业成长有正向影响。

H2：青年科技人才的认知胜任力对其职业成长有正向影响。

H3：青年科技人才的社会胜任力对其职业成长有正向影响。

H4：青年科技人才的职能胜任力对其职业成长有正向影响。

2. 组织韧性的调节作用

当前，世界已经进入以不稳定性、不确定性、复杂性、模糊性为特点的“乌卡”（VUCA）时代，企业为应对此种情况带来的多重挑战，需要提高有效应对意外事件的能力，即组织韧性，以使组织不断创新、迅速适应变化，从而带来未来成功[25]。首先，拥有高组织韧性的企业通常组织资源充足，可为个体工作提供足够的物质保障并营造良好的组织创新氛围。这有助于提高个体的组织认同，进而有效地激发个体的工作积极性，促进个体学习新知识并具有充沛活力[26]，从而不断增强个体胜任力对职业成长的作用效果。其次，高组织韧性的企业组织架构灵活，可随外界情况变化进行动态化调整[27]。因此组织能够不断优化发展策略，灵活配置内外部资源和能力，使得个体加快适应外部环境变化，有效进行组内协调与合作，提高创新活动的自主性和积极性，为个体胜任力推动职业成长提供有力的支持。最后，科技发展与创新具有挑战性与不确定性，而高组织韧性的企业容错率高。因此，组织中的个体不必因考虑科研失败会带给组织不利影响而畏首畏尾，增强挫折承受能力，有助于提高科研创新进程的稳定性和完成率，强化个体胜任力在创新实践过程中的发挥，进而持续推动个体职业成长。综上所述，本文提出如下假设：

H5：组织韧性正向调节青年科技人才胜任力对其职业成长的影响。

3. 政府支持的调节作用

当前，政府支持主要从政策制度、财政补贴等方面体现。在市场经济条件下，我国政府仍掌握大量财政与信息等资源，调控经济发展，社会不稳定因素的存在也使得个体需要及时采取措施进行应对。因此，获取政府支持有助于青年科技人才应对外界不利环境，保障个体职业成长。首先，获得政府支持有利于提升青年科技人才的科研信心。政府出台一系列利好政策，并提供政府补助、税收减免等帮扶措施时，能够营造良好的社会创新氛围，释放出政府大力支持和保障人才发展的积极信号。该信号能够鼓舞士气，激发爱国情怀，使得青年科技人才积极承担起科研强国的使命和责任，并进一步使个体增强自信心，提高科研热情，进而加快胜任力对职业成长的推动作用。其次，得到政府支持的青年科技人才更有可能吸引企业及政府的广泛关注，一方面由于“背书效应”使得个体的社会认可度和信誉得到提升，有助于获取更多的外部资源与信息[28]，推动个体胜任力与组织信息、知识、人力等资源相融合，进一步改善科研创新活动，提升个体竞争优势，促进其职业成长。另一方面，组织和政府会加强对个体行为的广泛监督，促使个体在科研过程中更加理性，一定程度上可以避免个体主观因素对科研结果造成不利影响，提高科研成功率，加快职业成长速度。综上所述，本文提出如下假设：

H6：政府支持正向调节青年科技人才胜任力对其职业成长的影响。

根据以上理论分析，本文构建如下理论模型（图1）。

三、 研究设计

1. 数据来源

为确保研究程序和样本的严谨性，本研究分两阶段进行数据收集：第一阶段集中于2023年7月—2023年8月，主要收集自变量和控制变量；第二阶段在第一阶段完成两周后开展，主要收集调节变量和因变量。在具体数据采集上，选取南京、苏州、无锡等地年龄不大于45周岁的高校、科研院所及企业的科研人员。两次共计收集472份问卷，剔除无效问卷后，得到有效数据396份，有效回收率为83.9%。本研究有效样本的性别、年龄、教育水平、工作年限等人口统计特征及构成如表１所示，样本分布情况良好。

2. 变量测量

为排除其他因素对变量间关系的干扰，本研究选取性别、年龄、教育水平、工作年限作为控制变量，除控制变量外所有变量的测量量表均采用李克特5点法进行计分，具体测量题项见表2。

（1）自变量：胜任力。主要基于Le Deist提出的胜任力结构，结合冯明和皮文华[16]以及何丽君[29]等人的研究成果，并邀请该领域专家对量表进行修改与优化，从中提取出元胜任力、认知胜任力、社会胜任力、职能胜任力4维度共15个题项。

（2）调节变量：组织韧性：采用Kantur和Iseri-Say[30]开发的测量量表，包括稳健性、敏捷性、整体性3个维度，共计9个题项。政府支持：参考Cai等[31]的量表，总计5个题项。

（3）因变量：职业成长。主要参考张莉等[32]开发的职业成长结构量表，从数量职业成长与质量职业成长2个维度共6个题项进行测度。

四、 实证分析

1. 共同方法偏差检验

由于本研究数据来源于被试自我报告，在问卷调查的实证研究中往往会引发共同方法偏差。因此，本研究采用Harman单因子测试进行共同方法偏差检验。结果显示，未经旋转得到8个特征根大于1的因子，第一个因子所解释的变异量为30.981%（<40%）。由此可见，共同方法偏差对本研究结果未造成太大影响，可以进一步进行数据分析以检验变量之间的关系。

2. 信度及效度检验

本研究采用SPSS26.0和AMOS24.0对各变量的量表进行信效度检验。信度检验方面，结果显示各量表的Cronbach’s α系数均大于门槛值0.7。因此，各变量量表的信度水平良好。

效度检验方面，综合运用探索性因子分析和验证性因子分析进行验证，结果见表2和表3。由表3可知，各量表的KMO值均大于0.7且显著性小于0.05。同时，表2结果显示，各测量题项的因子载荷均大于0.5的标准，各变量量表的拟合优度值均符合建议值（χ2 /df<3；GFI>0.90；CFI>0.90；TLI>0.90；RMSEA<0.08），且CR值均大于0.8，高于0.7的标准值，AVE值也均在0.5的标准值以上，可见各量表具有较好的效度。

3. 假设检验

为验证研究假设，本研究采用SPSS宏程序PROCESS来实现直接效应和调节效应的检验，模型选取MODEL2。本研究将性别、年龄、教育水平、工作年限作为控制变量，验证元胜任力、认知胜任力、社会胜任力、职能胜任力4个自变量与职业成长这一因变量之间的直接效应及在组织韧性和政府支持2个调节变量下的调节效应，结果见表4。其中，模型1至模型4分别代表自变量为元胜任力、认知胜任力、社会胜任力和职能胜任力的回归结果。

表4的数据结果显示，元胜任力（β=0.213，p<0.001）、认知胜任力（β=0.223，p<0.001）、社会胜任力（β=0.293，p<0.001）和职能胜任力（β=0.220，p<0.001）对个体的职业成长有显著的正向影响，假设H1至H4得到验证。组织韧性显著正向调节了元胜任力（β=0.107，p<0.01）、认知胜任力（β=0.168，p<0.001）、社会胜任力（β=0.155，p<0.001）和职能胜任力（β=0.155，p<0.001）对职业成长的影响，假设H5得到验证。政府支持也能够正向调节元胜任力（β=0.064，p<0.05）、认知胜任力（β=0.128，p<0.001）、社会胜任力（β=0.144，p<0.001）和职能胜任力（β=0.083，p<0.05）对职业成长的影响，假设H6得到验证。为进一步说明组织韧性与政府支持的调节效应，绘制了如图2和图3所示的调节效应图，再次验证了假设H5及H6。