王立剑，代秀亮，金 蕾，刘 青

(西安交通大学 公共政策与管理学院，陕西 西安 710049)

0 引言

随着全球科技创新发展和国家科技实力提升对国家综合竞争力的影响不断增强，国家创新体系建设成为我国实施科技强国战略的重要举措，而科技人才培养是创新体系建设和发展的核心内容[1]。党的十九大报告指出，“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源”，要“培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队”。在国家政策的引导下，自20世纪90年代起，我国相继出台了“长江学者奖励计划”、国家杰出青年科学基金等一系列人才资助计划或项目，近年来尤其注重青年科技人才培养，形成了以“四青”人才为主的青年科技人才资助体系，为我国高层次科技人才培养提供了持久动力[2]。

长期以来，在国家科技人才资助计划及项目的支持下，培养了一大批优秀研究人才。以国家杰出青年科学基金项目为例，在国家“十二五”期间共有112名曾获得国家杰出青年科学基金支持的学者当选中国科学院院士，占同期科学院院士增量的67.88%[3]。但是，与国家科技人才资助初心不符的是，人才头衔成为评价学科水平的重要指标，有头衔人才的身价越来越高，由此导致人才头衔化、“帽子满天飞”等负面影响，引起全社会关注[4]。授予人才头衔的初衷是为了促进人才成长，但人才头衔能否对人才真正起到激励作用还有待实践检验与科学评判。现有研究表明，微观层面的个人特质是个体成长的重要因素[5]，成就动机更是提升高层次科技人才创新能力的核心要素[1]，并能够对其它因素起到激发作用。人才头衔能否激发科技人才的成就动机已经引起学术界和科研管理部门的重视。

人才头衔是对科技人才科研能力和科研成绩的肯定与奖励，同时，在学科评估、课题申请、文章发表以及人才待遇等环节发挥重要作用，对学术生态产生重大影响。从实践来看，这种影响已经超出了人才头衔设立的根本目的[7-8]，因此，对人才头衔的关注和研究应该超越其背后资助计划或项目本身的优化，重点关注人才头衔带来的影响。目前，学术界从宏观角度对我国科技人才资助计划进行了大量研究，包括科技人才资助体系现状[9-10]、科技人才资助体系政策评析[11-12]以及关于改进科技人才资助体系的对策建议等[13-14]。这些研究对了解和评价人才头衔本身具有积极作用，但将研究对象聚焦到人才头衔影响的成果较少，特别是缺乏微观层面对人才头衔内在激励作用的分析。

职业成就动机是心理学研究的焦点之一，成就动机理论试图解释人们对成就任务的选择、坚持以及执行力与表现[15]。现有研究证实个人成就动机与个人工作绩效具有密切关系[16]。Edita Boriĉ[17]研究了教师工作满意度、工作动机与能力激励的关系；许世红等[18]研究发现，高校教师的成就动机对其工作投入和工作效能感有显著正向影响；Liem等[19]的研究表明，成就动机与学术成就关系还受社会环境影响，因此不能简单判断是正向还是负向影响。高校教师的社会角色和职业特点决定了他们具有较高责任心、责任感以及强烈的学术成就感，因此成就动机成为高校科技工作者必备的胜任特征[20]。成就动机综合表现为事业心、进取精神和追求自我实现的外部表现，它会产生一种内驱力，从而促使个体产生目标导向行为，进而自发投入时间、精力和其它资源[21]。高校教师的工作动力由内在动力、外界压力和目标吸引力构成，成就动机是由目标吸引力唤起的内在动力(丁桂莲，1997)。相比于企业员工，高校科技人才的科研工作更具有公共性和社会价值，他们的创新力和科研动力需要强烈的成就动机来驱动。特别是获得人才头衔的高校科技人才，他们开展的是具有创新性的科学研究和学术探索工作，他们的成就动机显得尤为重要。

本文关注的是人才头衔是否提升了高校科技人才成就动机。基于成就动机理论和综合激励理论，本文构建了从人才头衔到成就动机再到成果产出逻辑的理论模型，采用倾向得分匹配方法对国内一流大学建设高校科技人才的调查数据进行处理，得出人才头衔是否能够提高我国高校科技人才成就动机的结论，为完善和优化我国科技人才资助体系提供参考。

1 研究设计

1.1 研究框架

人才头衔作为一种符号，是对人才的标识。高校科技人才作为一种知识型员工，他们对个体成长的需求最为迫切，他们更看重能够提高自己能力、发挥自己潜质的内在激励因素[22]。根据综合激励理论，人才头衔是基于角色认知对科技人才形成的内在激励(赵峰，刘丽香，连悦，2013)，能够强化科研人才对自己角色的认同。我国的科技人才资助计划或项目具有研究资助和人才激励的双重属性。获得人才资助计划不仅可以获得学术研究资源、促进学术成果产出，也是一种学术荣誉，这种荣誉以及由此产生的内在激励作用主要通过人才头衔形式表现出来——不仅支持人才在自身领域和研究方向上继续刻苦钻研，还有助于在学术共同体内部形成一种竞争机制，预期提高整个群体的科研动力[23]。

根据成就动机理论，个体创造力是内在因素和外部环境共同作用下形成的，科研工作者的个体成就动机一方面受到个体学习经历、性格特征、价值取向等微观因素影响，另一方面也与学术环境有密切关系。基于上述理论假设，崔俊杰[24]认为提升青年科技人才的过程支持和自我效能是创新青年科技人才激励机制的关键。在我国当前的学术环境和科研体制下，伴随国家人才资助计划、项目而形成的人才头衔在学术生态体系中发挥着越来越重要的作用。因此，从理论上来看，人才头衔对于高校科技人才的成就动机具有促进作用，具体见图1。

1.2 研究方法

人才头衔是科技政策的产物，研究人才头衔能否提高高校科技人才成就动机实质是评估公共政策的影响效果。传统回归分析在研究此类问题时面临两大重要缺陷，一是很难获得公共政策的净效应，二是容易发生由内生性导致的估计偏误，即人才头衔和成就动机可能存在互为因果的关系。因此，本文使用倾向得分匹配法估算人才头衔对高校科技人才成就动机的影响。倾向得分匹配法的基本原理是根据试验组可观察特征的概率模型建立统计上的对照组，开展准对照组实验[25]。根据高校科技人才是否获得人才头衔，将科技人才分为两组，分别定义为处理组和对照组。倾向得分匹配的基本思想是将处理组和对照组中可观测特征相同或相似样本进行配对，观察人才头衔对成就动机产生的效果，即基于未获得人才头衔的样本，为获得人才头衔的科技人才挑选或构造一个未获得人才头衔者，使两个样本除在人才头衔方面有不同之处外，其它特征均近似或相同[26]。具体研究过程主要包括：

图1 人才头衔与高校科技人才成就动机关系模型

(1)计算倾向得分。倾向得分是在给定特征X的条件下，个体处于处理组的概率，即：

p(X)=Pr(D=1|X)

(1)

在实际研究中，采用Logistic模型计算科技人才获得头衔的倾向匹配得分，即：

P(Xi)=Pr(Di=1|Xi)=exp(βXi)/[1+exp(βXi)]

(2)

等式最右侧表示累积分布函数，Xi为一系列可能影响科技人才头衔获得的特征变量，根据式(2)可计算出每个样本获得人才头衔的概率值。

选择匹配方法进行样本匹配。通过上述步骤获得的倾向得分是一个连续变量，需要选择匹配标准来获得得分相同的两个样本。本文使用3种匹配方法，以更好地控制内生性问题。

第一，最邻近匹配法，其基本原理是寻找与处理组样本倾向值差值最小的对照组N个样本与其匹配。

C(i)=min||Ppi-Ppn||

(3)

其中，C(i)为匹配成功的样本集合，Ppi、Ppn分别代表获得人才头衔样本和未获得人才头衔样本的倾向得分，本研究采用1∶1的匹配方法。

第二，半径匹配，其基本原理是寻找与处理组样本倾向值差值小于常数r的对照组N个样本与其匹配。

C(i)={||Ppi-Ppn||≤r}

(4)

匹配之后可用式(5)计算ATT值：

(5)

其中，M为匹配方法，T为获得人才头衔的科技人才，C为未获得人才头衔的科技人才，wj为权重，本研究进行匹配时的半径控制为0.001。

第三，核匹配，其基本原理是在控制组样本中抽取与处理组样本相同或相近的一个或几个特征，生成虚拟样本并与处理组样本匹配，对应的ATT计算公式为：

(6)

其中，h为制定带宽，G(x)为高斯核函数。

(3)计算ATT值即平均处理效应，不同匹配方法对应的计算方法如式(5)和式(6)所示。

1.3 变量测量

倾向得分匹配法的变量包括三类：结果变量为科技人才成就动机，处理变量为科技人才是否拥有人才头衔，协变量为影响科技人才获得人才头衔的因素。

关于成就动机的测量，较具有代表性的量表主要有Edwards个人喜好量表、加州人格量表、工作与家庭取向量表等，中国台湾学者在考虑社会文化因素的基础上将成就动机分为社会取向成就动机、个人取向成就动机并编制了量表[27]。综合上述研究，不同研究对成就动机的理解视角不同，因此出现不同划分维度和标准，同时，基于研究对象的不同，测量方法也有所不同。高校科技人才在自己领域取得了显著的科研成绩，他们的成就动机主要表现为对科研事业的热爱和继续努力的动力方面。国内学者周兆透[28]较早关注了高校教师成就动机与工作绩效的关系，在参考国外量表的基础上将高校教师成就动机划分为成就取向、挑战取向、努力取向，该测量方法后来被国内学者广泛引用。本研究在借鉴该方法的基础上，考虑到高校科技人才工作性质的公共取向，即相比于市场化的科学研究行为，高校教师的科研工作更侧重于推动国家科技发展和社会进步，因此将成就动机分为成就取向、挑战取向、努力取向、专业充实取向与社会责任取向5个维度，分别包括“我希望自己在工作上取得好的成就”、“我愿意挑战更有难度的工作任务”、“为了完成目标我愿意全力以赴”、“我感到自己的工作很充实、有意义”和“我有强烈的社会责任感”5个问题，采用李克特五级量表进行测量，得分越高表示该维度成就动机越高，见表1。利用SPSS统计软件对量表收集数据进行探索性因子分析，结果显示KMO值为0.852，且通过了Bartlett的球形度检验，表明该结果适合作因子分析，按照因子特征根大于1的判断标准提取因子，因子分析结果显示5个题项提取了一个因子，方差解释率为65.584%，且各题项的因子载荷均大于0.7，表明该量表具有较好效度。然后，采用科隆巴赫(Cronbach)Alpha系数进行量表信度检验，信度检验结果显示Cronbach's Alpha的值为0.863，表明量表具有很高信度。因此，该量表能够科学测度高校科技人才成就动机。

关于是否获得人才头衔的测量，本文设置了处理组和对照组。是否获得人才头衔通过调查高校科技人才是否入选国家级或在全国有重大影响的人才资助计划、项目来测量，这些人才资助计划或项目具体包括：“杰出青年科学基金项目”、“长江学者奖励计划特聘/讲座教授项目”、“国家千人计划”和“万人计划”杰出人才/领军人才、“优秀青年科学基金项目”、“长江学者奖励计划青年学者项目”、“万人计划”青年拔尖人才支持计划和“青年千人计划”。如果高校科技人才入选了上述人才资助计划或项目，即拥有人才头衔。

关于协变量选取，本文考虑从理论上尽可能同时影响科技人才头衔获得和成就动机，以及以匹配效果为导向实现样本损失少、平衡性检验通过的匹配效果[27]。受样本信息可获得性限制，影响科技人才获得人才头衔的主要因素包括个人特征、学习经历和科研平台情况。本文在借鉴已有研究基础上，经过反复验证，最终确定协变量包括科技人才性别、工作年限、工作单位所在地区、海(境)外学习经历和科研团队/平台层次。性别影响体现为从整体上看，我国获得各类人才头衔的男性比例明显高于女性，因此存在男性更容易获得人才头衔的可能性；由于科研竞争力存在地区差异，因此地区因素可能对科技人才获得人才头衔产生影响；工作年限、海(境)外学习经历和科研平台主要通过影响科技人才科研水平与产出来间接影响人才头衔获得。国家人才资助计划或资助项目具有年龄要求，科技人才工作年限可能与人才头衔获得呈非线性关系，因此在模型中同时纳入工作年限和工作年限的平方项，但在变量测量和描述性统计中并不对工作年限的平方项进行说明。变量说明及测量见表1。

表1 变量及测量说明

1.4 数据来源

鉴于本文设计的人才头衔位居国家科技人才资助体系较高层次，故将样本设计为一流大学建设高校，名单见教育部、财政部、国家发展改革委公布的《关于公布世界一流大学和一流学科建设高校及建设学科名单的通知》。2018年5月，课题组在东中西部共抽取14所一流高校，其中，东部7所，中部4所，西部2所，东北部1所。高校内部取样采取配额抽样和随机抽样相结合的方法，以科技人才为调查对象，具体包括人才头衔获得者和未获得者。调查内容包括科技人才基本特征、入选的人才资助计划/项目情况、成就动机、工作满意度等内容。最终收回有效问卷897份，其中，获得人才头衔的科技人才454人，未获得人才头衔的科技人才443人。

2 研究结果

2.1 变量描述性统计分析

对两组样本进行倾向得分匹配分析，结果变量和协变量描述性统计分析见表2。在结果变量层面，两类群体在成就动机各维度都具有较高平均值，但专业充实取向维度的表现较差，通过秩和检验发现，人才头衔获得者在成就取向、努力取向、专业充实取向和社会责任取向4个维度上的成就动机均显著高于未获得人才头衔者。在协变量方面，两组群体在性别、工作年限、工作单位所在地区、海(境)外学习经历和科研平台(团队)层次方面都具有显著差异。

表2 变量描述性统计结果

注：表中数值型变量显示的是均值和标准差，分类型变量显示的是百分比；在显著性水平方面，***P<0.001, **P<0.01,*P<0.05,+P<0.1

2.2 倾向得分概率模型构建

根据倾向得分匹配法运算步骤，构建人才头衔获得的Logistic模型，将处理变量和协变量分别作为因变量、自变量纳入模型，结果见表3。性别、工作年限、工作年限(平方)、工作单位所在地区、海(境)外学习经历和科研平台(团队)层次等变量显著影响科技人才头衔获得。具体来看，男性相比于女性更有可能获得人才头衔，该结果与目前学界关于科技领域的性别研究一致[29-30]；工作年限和工作年限平方的影响都较显著，工作年限系数为正，而工作年限平方的回归系数为负，表明工作年限与人才头衔获得呈倒“U”型关系。在科技人才工作初期，科研能力和学术产出会随着年限增长而提升，获得人才头衔的概率提高，但因为人才计划政策对年龄的限制，超过一定年龄便不具有获得人才头衔的条件。从地区因素来看，西部科技人才获得人才头衔的可能性要显著低于东部地区科技人才，这与我国目前科研实力的地区差异有关。此外，海(境)外学习经历越丰富，所在团队或科研平台层次越高，科技人才获得人才头衔的可能性越大。

2.3 平行性检验与共同支撑检验

倾向得分匹配法需要满足平行假设和共同支撑假设。平行假设要求匹配后的处理组和对照组偏差在5%以下，或者是T检验结果显示匹配后的处理组和对照组的协变量无显著差异；共同支撑假设要求处理组和对照组的样本特征分布即倾向得分分布有一定重叠，以保证匹配质量。表4展示了使用最邻近匹配1∶1的匹配方法进行倾向得分匹配后的平衡性检验结果。结果显示，匹配后所有协变量的标准偏差有了大幅缩小，处理组与对照组在所有协变量上都不再有显著差异，满足平行假设要求，即经过倾向得分匹配，处理组和对照组在协变量方面的差异已被消除。

表3 倾向得分Logit估计结果

注：在显著性水平方面，***P<0.001, **P<0.01,*P<0.05,+P<0.1

表4 倾向得分匹配前后协变量平衡性检验结果

图2 匹配前倾向得分的核密度函数 图3 匹配后倾向得分的核密度函数

图2和图3展示了处理组与对照组倾向得分的核密度函数，可以发现，匹配前处理组和对照组的倾向得分概率分布存在明显差异，而匹配后两组倾向得分的概率分布已经非常接近，且二者的倾向得分集中在[2,8]区间内，表明处理组和对照组满足共同支撑假设。因此，综合平行性检验和共同支撑的检验结果，可以用倾向得分匹配法得到较好效果。使用半径匹配和核匹配的计算过程与最邻近匹配相同，平衡性检验和共同支撑检验结果与该结果类似，因此不再进行详细描述。

2.4 平均处理效应分析

使用3种匹配方法得到的处理组和对照组成就动机水平及其ATT值见表5。如果结果较为一致，则认为效果比较稳定。

表5 科技人才获得人才头衔对成就动机影响的测算结果

注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平

对成就取向的处理效应显示，在半径匹配方法下成就取向的平均处理效应为0.11且在10%的水平下显著；在核匹配方法下成就取向的平均处理效应为0.11且在5%的水平下显著。计算结果显示，在不同匹配方法下挑战取向的平均处理效应都不显著，在最邻近匹配方法下挑战取向的ATT出现负值。努力取向的平均处理效应计算结果显示，在半径匹配和核匹配方法下，获得人才头衔使科技人才的成就动机提升了0.08，且提升效应在10%的水平下显著。在3种匹配方法下，人才头衔对科技人才专业充实取向这一成就动机的提升作用都通过了显著性检验。最邻近匹配结果显示，在10%的显著性水平下，人才头衔使科技人才的专业充实取向的成就动机提升了0.11；由半径匹配和核匹配结果显示，专业充实取向成就动机的平均处理效应为0.15且在1%的显著性水平下通过了检验。专业充实取向成就动机的平均处理效应结果显示，在半径匹配方法下的ATT值为0.11，在5%的显著性水平下通过了检验。在核匹配方法下的ATT值为0.1，在5%的显著性水平下通过了检验。

综合不同匹配方法下的平均处理效应结果可知，虽然在最邻近匹配方法下成就取向、努力取向和社会责任取向的平均处理效应未通过显著性检验，但在相应的半径匹配和核匹配方法下其平均处理效应具有较强一致性且通过了显著性检验，因此可以认为效果比较稳定。

3 结果讨论

3.1 人才头衔对科技人才成就动机的提升效果

(1)成就取向成就动机的提升效果。在最邻近匹配方法下，人才头衔对成就动机的提升效果不显著，在其它两种方法下，人才头衔均可提高科技人才成就动机0.11个单位。成就取向反映了科技人才的成就需求，人才头衔作为一种学术荣誉和内在激励，是对个人的充分肯定，因此主观上能够提升科技人才对取得成功的期望。

(2)挑战取向成就动机的提升效果。研究结果显示，在3种匹配方法下，人才头衔对挑战取向维度的成就动机都没有显著提升效果。挑战取向反映了科研工作者敢于挑战更有难度课题的勇气和欲望，随着世界范围内的科技进步，要取得创新性研究成果越来越难，人才头衔激励科技人才向科研高地进军的作用有限，因此无法保障获得持续的重大创新性、前沿性创新成果产出。

(3)努力取向成就动机的提升效果。在半径匹配和核匹配方法下，人才头衔能够显著提升该维度0.08个单位的成就动机。结合挑战取向的研究结果来看，这可能意味着获得人才头衔后，科技人才愿意为科研工作付出更多精力和努力，但是不愿意尝试更有难度的研究课题。这可以作为对目前我国一流高校的学术论文产量很高，但具有重大创新价值的研究成果较少现象的一种解释，当然这也可能与目前的学术考核指标体系有关。

(4)专业充实取向成就动机的提升效果。专业充实是科技人才对工作价值和意义认同的最直接反应。科技人才在专业充实取向维度的成就动机较弱，这有可能是因为科技人才在长期严谨的科研环境中形成职业倦怠。人才头衔对专业充实取向维度的成就动机具有较大幅度的提升作用，这意味着获得人才头衔会使科技人才感到更加充实和更有意义，但也可能造成学术研究急功近利，偏离了学术研究的核心指向。

(5)社会责任取向成就动机的提升效果。在半径匹配和核匹配方法下，人才头衔能够显著提升该维度科技人才0.11和0.1个单位的成就动机。高校科技工作本身就具有为国家发展和人民服务的性质，人才头衔作为一种稀缺的公共资源，能够强化高校科技人才对自己的角色认知。

3.2 协变量对科技人才获得人才头衔的影响

从研究结果看，性别、工作年限、工作单位所在地区、海(境)外学习经历以及科研平台层次对科技人才获得人才头衔有显著影响。具体而言，男性比女性更易获得人才头衔，工作年限与人才头衔获得呈倒“U”型关系，来自东部地区、海(境)外学习经历越丰富、所在科研平台层次越高的科技人才获得人才头衔的可能性越大，本文重点讨论地区因素和科研平台对人才头衔的影响。

地区因素对人才头衔的影响主要体现在随着市场经济发展，我国不同地区的高等教育事业和科技创新能力不均衡发展趋势越发明显。这种不均衡体现在，一是我国科研实力较强的高校集中在北上广等东部沿海地区，二是中西部高校科技人才不断向东部地区流入。本文通过对历年入选国家人才资助计划和资助项目的人数统计发现，东部入选人数和入选比例远远超过中西部地区。

科研团队建设一直是高等学校促进科研发展的重要手段，重大研究成果的取得一般都需要团队合作和配合，目前学科间的交叉性发展越来越明显，不同学校、不同学科之间的合作有利于创新成果产出。尤其对于青年科技人才而言，科研平台和团队对个体发展具有重要作用——通过团队培养和协作助推科技人才获得国家级人才资助计划或项目，进而带动团队发展，但对于没有科研团队的科技人才而言就处于相对弱势地位。从本研究调查结果来看，获得国家级人才头衔的科技人才普遍隶属于省部级以上科研平台或研究团队。

4 结论与建议

研究发现，我国一流大学建设高校的科技人才普遍具有较高职业成就动机，科技人才获得人才头衔对其成就取向、努力取向、专业充实取向和社会责任取向的职业成就动机都有显著提升作用，这表明人才头衔的内在激励作用较为明显，但是对科技人才挑战取向的成就动机没有影响。同时，科技人才能否入选国家人才计划或项目很大程度上受到地区因素的影响。针对目前社会关于人才头衔和中西部科技人才流失问题的讨论，为完善国家科技人才资助体系和激励机制，提出以下对策建议：

(1)正确认识和发挥好人才头衔对青年科技人才的激励作用。2017年9月我国启动了“双一流”建设方案，要求建设一流师资队伍，培养拔尖创新人才，提升科学研究水平，且建设的关键在于“人”。研究表明，我国高层次科技人才普遍具有较高成就动机，这对我国科技创新和科技人才队伍发展而言是一种好现象。但是关于社会和学术界对于人才头衔问题的讨论也应引起重视，一是在学术生态体系内强调人才头衔的内在激励作用，避免将人才头衔与物质利益直接挂钩，以营造踏实的学术环境；二是要回归人才评价的成果导向，人才头衔只是对已有研究成果的肯定，随着人才项目聘期结束和研究项目结题，所获得的人才头衔不得继续使用。

(2)完善科技人才重大创新研究激励机制。科研考核体系是引导科技人才进行学术研究的导向标，科技人才面对严格的论文数量等考核指标必须努力工作，而突破性研究成果的获得往往需要长时间耕耘并面临失败风险。研究发现，人才头衔对科技人才挑战性取向的成就动机没有显著影响，而对专业充实取向的成就动机具有显著提升作用，这说明获得人才头衔可能是科技人才奋斗的重要目标，但获得人才头衔后并不能鼓励其开展更有挑战性的研究，因此要完善高层次科技人才重大创新研究激励机制。

(3)建立引导青年科技人才到中西部地区发展的激励措施。受市场驱动等因素影响，东部地区高校对青年科技人才的吸引力更强，造成中西部地区科技人才流失和我国区域科技实力发展不均衡。因此，国家科技人才资助计划或项目要向中西部科研力量薄弱的高校倾斜，通过采取荣誉激励和物质保障等措施，鼓励、引导青年科技人才到中西部地区创新创业，促进不同地区、不同学校科研能力协调发展。