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摘 要 构建高技能人才创新内生动力影响因素的概念模型，将创新内生动力影响因素归纳为人力资本、激励机制和社会资本。提出影响因素与创新内生动力之间存在正向影响关系的假设，并利用SPSS和AMOS软件，运用结构方程模型方法，对554份高技能人才调查问卷结果进行分组检验和模型稳定性验证，验证理论假设。经实证分析，人力资本、激励机制和社会资本对高技能人才创新内生动力具有显著的正向作用，其中社会资本的直接影响作用最突出，激励机制的总影响作用最突出且能通过人力资本和社会资本影响创新内生动力。为此，应重视个人社会资本培养、调整激励机制结构和加强人力资本投入。
关键词 高技能人才;创新内生动力;经济高质量发展;人力资本;社会资本;激励机制
我国经济活动与世界联系越来越紧密，许多技术、服务、制度也从引进、吸收、模仿转向创新。目前，传统产业面临转型升级和结构调整，只有不断创新，才能拓展新市场并占据竞争优势。人的全面发展既是经济发展的支撑条件，也是经济发展的根本目标[1]。任何组织的创新都要依赖于其中的个体，高技能人才是企业组织中掌握技术的重要群体和创新力量[2]。其创新过程是运用知识和技能对原有客体的改造或创制新客体的活动，扩大和占领市场，以实现企业经济效益的最大化[3]。创新内生动力能激发自我潜能，提高创新效率、工作成就感、满意度和效能[4]。高技能人才创新行为是外在的表现，其推动力由内外因素共同作用，外部激励是传统研究思路，创新内生动力则表现为“黑箱”[5]。现有文献多探讨创新动机与创新行为的关系，学者们认为创新动机对创新行为具有正向预测和影响作用[6]，也有部分学者从创新动机的要素分析内在成长动力[7]。学者们从激励机制、人才评价、人才队伍、考核评价、人格特质等方面对高技能人才创新动机进行研究，采用了诸如冰山模型[8]、ADC模型[9]、文献研究法[10]、德尔菲法[11]、AHP层次分析法[12]、胜任力模型[13]、能力评价模型[14]、感染模型[15]等多种方法和手段。目前相关研究以个体特征和组织情境作为分析创新行为的切入点[16]。
内生动力又称内驱力，美国认知教育心理学家奥苏贝尔（David Pawl Ausubel）认为内驱力可分为认知内驱力、自我提高内驱力和附属内驱力。从实践层面来看，组织難以激发所有高技能人才的创新内生动力，那么基于个人特征和组织情境，激发创新内生动力的关键因素是什么？人力资本是创新的基础，没有人力资本的保障，创新将会是无源之水;激励机制是创新的“催化剂”，没有激励机制的引导，个人创新行为将失去目标;社会资本是创新的保障，没有社会资本的保障，个人创新的平台和氛围难以形成。本文从奥苏贝尔的内生动力理论出发考察高技能人才创新行为，并在创新动机与创新行为文献研究的基础上，将高技能人才创新内生动力的影响因素归纳为人力资本、激励机制和社会资本，运用结构方程模型方法验证高技能人才创新内生动力影响因素的概念模型。
一、研究假设
（一）人力资本对创新内生动力的影响
人力资本是体现在劳动者身上的资本，包括知识技能、文化水平与健康状况等，人力资本的创新性和创造性对经济发展更具有增值的潜力。西方经济学家对人力资本有深入研究，英国著名经济学家、哲学家，经济学的主要创立者亚当·斯密（Adam Smith）认为劳动者的效率、质量是影响财富增长的因素，英国哲学家、心理学家、经济学家约翰·穆勒（John Stuart Mill）提出知识和技能是劳动生产率的重要影响因素，法国经济学家萨伊（Jean-Baptiste Say）、近代英国经济学家马歇尔（Alfred Marshall）、马克思主义创始人之一、国际共产主义运动开创者马克思（Karl Heinrich Marx）等也认为知识、技巧、技术等重在教育。人力资本理论创始人之一舒尔茨（Theodore W. Schultz）、美国芝加哥大学教授、1992年诺贝尔经济学奖获得者贝克尔（Gary Stanley Becker）等将人力资本理论从宏观研究引入到微观分析，将人力资本与个人收入分配建立了联系。我国学者在此基础上，对人力资本作了更深入的研究。周其仁从交易费用观点开展考察，认为人力资本天然属于个人[17]。梁树良认为，每个人都拥有或多或少的人力资本，人才是人力资源中的精华，技术创新者具有技术专长，通过劳动体现人力资本价值并应获得较多收入[18]。查日升认为，人力资本表现为个人专属性和主动性、专用性、价值难以识别和度量[19]。
高技能人才的人力资本属于个人所有，表现为个人的知识和技能。文益民等首先提出创新型高技能人才的概念，认为创新型高技能人才要具有创新意识和激情、学习能力、技术改造能力、模仿创新能力、创造新产品、解决问题能力等[20]。宁培中、田莉采用胜任力模型将高技能人力资本分为知识、技能、能力、人格和动机五个部分[21]。蔡李毅采用层次分析法将高技能人才素质分为基础素质、政策应对能力、创新素质，基础素质包括知识经验、职位技能、身心状况，政策应对能力包括政策预见力和政策归属，创新素质包括创新知识、创新能力和创新精神[22]。刘晓玲、庄西真认为，高技能人才要具备“智、精、创”[23]。郭丹、姚先国等以冰山理论为基础，将高技能人才创新素质划分为水下部分的人格特质和基本素质，与水面相接部分的精神思维和知识扩展，以及以及水上部分的生产意识、工作能力和问题处理[24]。汪义旺等认为高技能人才的技能可以将专业知识和技术技能划分为硬技能，将职业素养和职业发展划分为软技能[25]。根据以上分析，提出如下假设：
H1：高技能人才人力资本对创新内生动力存在正向影响。
（二）激励机制对创新内生动力的影响
激励的目的在于激发人的正确行为动机，调动人的积极性和创造性。西方经济学家的激励理论可大致分为三类：以研究“需要”为基础的内容激励理论，如需要层次理论、激励需求理论、双因素理论、成就理论等;以研究动机到行动心理过程的过程激励理论，如期望理论、目标激励理论和公平理论;以研究行为后果为基础的行为修正激励理论，包括强化理论、归因理论和挫折理论等。 我国学者对激励机制正向影响员工的工作效率、工作态度、工作满意度等的研究结论较为一致，激励手段主要有物质激励和精神激励。物质激励主要包括工资薪酬和福利，工资薪酬包括基本工资、岗位工资、加班工资、工龄工资、绩效工资和利润提成等，基本福利包括五险，特殊福利包括住房公积金、交通补贴、健康体检、全勤奖、特殊岗位津贴、高温补贴等，精神激励包括股票期权、培训、职称职务晋升、工作环境、团队关系、个人成长等[26][27][28]。马桂[29]、王分枝[30]提出政府要给予相应的物质激励和精神激励。政府在物质激励方面的措施有薪酬指导、技能津贴、科技奖励等，在精神激励方面的措施有社会宣传、外出疗养、参观学习、政策与法律服务等。
内生动力是一种对知识、社会交往、领导肯定的需求，从需求到行为需要较长的分析和决定过程，激励理论激励措施对内生动力有提升作用，同时激励机制会刺激高技能人才不断增加教育投资，提升知识和技能，促进人力资本增长。在激励机制中存在培训、晋升、工作环境等，这对扩大社会网络有促进作用。根据以上分析，提出如下假设：
H2：高技能人才激励机制对创新内生动力存在正向影响;
H3：高技能人才激励机制对人力资本存在正向影响;
H4：高技能人才激励机制对社会资本存在正向影响。
（三）社会资本对创新内生动力的影响
社会资本是相对于物质资本和人力资本而言的，具有跨学科特征，其内涵和外延尚未达到一致。
西方经济学家对社会资本的认识集中在网络关系、信任、合作等。法国先锋派社会学家、巴黎高等研究学校教授、法兰西学院院士布厄迪尔（Pierre Bourdieu）认为，社会资本是群体成员相互联系的实际或潜在的资源总和，为每个成员提供共有资本支持。美国社会学家科尔曼（James S.Coleman）认为，社会资本是群体之间的一种责任、期望、信息渠道以及一套规范与有效的约束。林南认为，社会资本是内嵌于社会网络中的资源，网络中的个人能够获取和使用这些资源[31]。中西方学者在网络关系、信任、合作、规范等方面的研究观点相同，我国学者从国情出发，认为其中也有差异。张广利、桂勇认为中西方在社会“私有性”和“可转让性”上存在差异，在中国背景下表现更为明显[32]。在实践中，社会资本确实存在，家庭、同学、组织的微信群、QQ群、釘钉群等社会媒体使得人与人之间的交流更加紧密，社会网络更加复杂和多元化。
我国学者针我国特有现象作了研究。章丽萍等从社会资本出发考察大学生创业，从创业经历、家庭支持、受助程度、创业资金、创业环境、学校创业系统、创业政策等七个方面进行测试，经实证分析认为，社会资本变量与大学生创业能力具有显著性的正相关[33]。梁文艳等从社会资本角度考察大学教师学术创新能力，经实证研究发现，近亲教师学术社会关系网络单一，质量显著低于非近亲教师[34]。高技能人才创新内生动力与社会资本有关联，社会鼓励、家庭支持、朋友带动、企业竞争与交流等会增强高技能人才的创新动力。根据以上分析，提出如下假设：
H5：高技能人才社会资本对创新内生动力存在正向影响;
H6：高技能人才社会资本对人力资本存在正向影响。
综上分析，本文构建了高技能人才创新内生动力影响因素的概念模型，如图1所示。
二、研究设计
（一）变量测量
根据图1提出的概念模型，本文涉及的变量包括人力资本、激励机制、社会资本和创新内生动力。在变量测量方式上采用主观感知的李克特7级量表打分法。在调查问卷的题项上设计7个等级，1分表示“非常不符合”，2分表示“不符合”，3分表示“较不符合”，4分表示“一般符合”，5分表示“较符合”，6分表示“符合”，7分表示“非常符合”。根据结构方程模型设计要求，在量表开发中，尽可能参考成熟的标准量表。量表开发初期对双汇集团的人事部专家进行了访谈，并根据研究问题的具体内容，在已有研究的基础上对量表进行修正和删减，邀请10位技术人员进行预调查，开发出了能够满足研究内容需要的新量表。
1.被解释变量
根据奥苏贝尔的内生动力理论，借鉴王斌[35]、赵伟等[36]、Amabile T.M.[37]等多位学者有关创新内生动力的研究文献，归纳出创新内生动力来源于对新知识的需求、自我提升的需求和社会尊重的需求。主要依据Amabile编制的工作倾向量表，并参考何晓聪、杜燕华设计的研究生创新动机问卷，设计了“我通过创新快速提高了技能”“我通过创新工作提高了自我要求和目标追求”“我认为创新成功会给我带来晋升机遇”和“我认为通过创新工作会得到别人的尊重”4个题项，对高技能人才创新内生动力水平进行度量。
2.解释变量
一是人力资本题项的设计。借鉴王斌[38]、霍连明[39]、赵伟[40]等多位学者的研究成果，通过筛选和归类提取描述人力资本因素的关键词，从硬技能和软技能两个维度设计了“我有较强的软技能，能够在创新团队中起到组织、协调作用”“我有较强的硬技能，经常在技术改造和改扩建项目中解决技术难题，或有小发明，小创新”“我对创新工作有较强好奇心和成就欲”和“我有较好的创新方法和思维”4个题项，对高技能人才的人力资本水平进行度量。
二是激励机制题项的设计。借鉴王迪[41]、罗永泰[42]、吉丽[43]等多位学者的研究成果，通过筛选和归类提取激励机制关键词，从物质激励和精神激励两个维度设计了“我同意提高绩效工资和福利能够激励创新工作”“我同意创新能使我得到技术股份、培训和特殊奖励等机会”“我同意创新工作能使我得到职称或职务晋升机会”和“我同意领导充分信任和授权能激励我创新工作”4个题项对高技能人才的激励机制水平进行度量。
三是社会资本题项的设计。借鉴熊辉[44]、荣雪云等[45]、邢道勇[46]等多位学者的研究文献，通过筛选和归类提取个人社会资本等关键词，从个人社会网络和组织社会网络两个维度设计了“我同意家庭支持有利于创新”“我同意创新经历能够扩大创新社交网络、朋友圈”“我同意企业创新成果共享能扩大我的专业视野和交际范围”和“我同意企业间相互信任有利于创新平台构建”4个题项，对高技能人才的社会资本水平进行度量。 （二）数据收集
1.样本选择
本文研究的问题是高技能人才创新内生动力的影响因素，所以选择的受访对象应具备下列情况之一：一是大专以上学历，至少有3年以上工作经验;二是具有高级技工、技师、高级技师或相应职称;三是企业的中低层管理人员;四是获得政府或企业颁发的创新或技术类荣誉、奖励;五是获得过发明专利证书;六是主持或参与过维修、技改、微创新和研发项目等。为了尽可能多地获得满足本研究需要的相对充足且真实有效的样本，从以下两个途径获取调研对象并发放调查问卷：一是河南双汇投资发展股份有限公司、许昌德通振动搅拌技术有限公司、许昌远东传动轴股份有限公司3家合作企业的技术和管理人员;二是漯河职业技术学院、漯河食品职业技术学院、河南职业技术学院3所职业院校毕业3年以上的毕业生。
2.问卷发放与回收
根据研究需要，问卷调查主要通过网络方式，借助问卷星设计和收集调查问卷。2020年3～6月，通过QQ群和微信群社交媒体进行发放。共计回收问卷617份，筛选得到有效问卷554份，问卷有效率为89.79%。有效样本量满足Nunnally和Berstein建议的样本量至少为测量题项的5倍要求[47]。有效样本构成如下：男性有375人，占67.69%;女性有179人，占32.31%。从年龄构成看，25～30岁有276人，占49.82%;31～40岁有213人，占38.45%;41岁及以上有65人，占11.73%。从技术能力构成看，高级技工有364人，占65.7%;技师有149人，占26.9%;高级技师有41人，占7.4%。管理人员有245人，占44.22%;一线技术人员有309人，占55.78%;获得政府或企业颁发的创新或技术类荣誉人员有204人，占36.82%;主持或参与过维修、技改、微创新和研发项目有270人，占48.73%。
（三） 研究方法的选择
高技能人才创新内生动力、人力资本、激励机制和社会资本所涉及的题项受企业发展、地方经济、个人成长环境等多种因素的影响，变量调查结果主观性较强、差异大、因果关系复杂，采用结构方程模型能够解决上述问题。结构方程模型整合了因素分析与路径分析，同时检验显变量与潜变量、各潜变量之间的关系，获得自变量对因变量的直接效果、间接效果和总效果。数据和模型分析采用SPSS 19.0软件和AMOS 21.0软件进行。
三、实证分析
（一）数据分析
结构方程模型要求数据满足正态分布要求，即偏度和峰度临界值的绝对值要小于1.92，偏度C.R.的绝对值最小为0.75、最大为1.83，峰度C.R.的绝对值最小为0.09、最大为1.88，样本数据呈正态分布。
在验证结构方程模型之前，必须对样本数据进行信度和效度检验。本文利用SPSS软件对554份样本进行克朗巴哈系数（α值）、KMO和Bartlett球度检验，整体量表的α值为0.966，KMO值为0.967，Bartlett球度检验显著性水平小于0.001（近似卡方值8884.987，df为120，Sig为0.000）。本文认为，554份高技能人才内生动力调查问卷整体可信且适合因子分析。然后，本研究继续采用KMO检验和Bartlett球度检验对人力资本、激励机制、社会资本和创新内生动力进行构建效度检验，见表1。
整体量表和各个变量的α值均大于0.9，KMO值均大于0.8，Bartlett球度检验显著性水平均小于0.001，表明设计的量表信度较高，测量指标之间的关联程度较高。
用AMOS软件进一步验证探索性因子分析是否合适，采用极大似然估计法，遵循Fornell建议的标准，因子载荷大于0.5且小于0.95，且所有估计值都在0.001的水平上显著。测量信度小于0.5，组合信度均大于0.9，且越大越好，表示构建信度合理，模型内在质量可靠。平方差提取量大于0.5，且越大越好，表示测量指标愈能反映其共同因素特质。如表2所示，因子载荷均在0.795～0.916之间，测量信度在0.161～0.368之间，组合信度均大于0.9，平方差提取量在0.734～0.826之间，表明构建信度合理，模型内在质量可靠。
（二）SEM模型分析与假设检验
1.初始模型变量与路径检验
根据图1作第一次迭代运算，得到总体样本SEM模型估计的绝对适配度指标、增值适配度指标和简约适配度指标，以及各路径系数。选取X2/df、RMR、RMSEA、GFI、CFI、IFI等指标检验模型的拟合度，从而判断模型与实际情况的拟合效果。拟合结果如表3所示，P值、RMR不太理想，还需要修正。
初始模型外因潛在变量对内因潜在变量的路径系数如表4所示。路径H1、H2、H3、H5的标准化路径系数均小于0.5，且H3的P值大于0.05，需要对模型进一步修正。
2.总体样本SEM模型的修正
针对初始模型拟合结果不理想的情况，要将原始模型进行修正。根据MI指数增加相应指标变量的残差间协方差关系，以修正模型，见表5。
通过上述路径删除和增加残差之间的协方差，对初始SEM进行修正，修正后模型见图2。模型修正后适配度检验结果和路径系数见表6、表7、表8。
从表7中可以看出，绝对适配度指数、增值适配度指数和简约适配度指数都满足要求，模型拟合效果有较大改善，说明修正后总体样本SEM模型的拟合效果较好。从表8可以看出，修正后各指标变量的因素负荷系数均在0.8～0.95之间，C.R.值均大于1.96，参数估计值的S.E.都大于0，参数估计值显著性概率均小于0.001。综合以上各项指标的检验结果可以认为，修正后的总体样本SEM模型比初始模型有较大改善。
3.模型稳定性检验
采用交叉效度验证方法验证模型的稳定性，利用SPSS软件生成一组0～1之间的随机数字，然后利用可视离散化平均分为高低两个均等样本组进行比较。根据严谨策略，将两个群组逐步设定为测量系数、结构系数、结构协方差系数、结构残差和测量残差相等进行比较，结果如表10所示。由表10可知，前4个模型的△P
关键词 高技能人才;创新内生动力;经济高质量发展;人力资本;社会资本;激励机制
我国经济活动与世界联系越来越紧密，许多技术、服务、制度也从引进、吸收、模仿转向创新。目前，传统产业面临转型升级和结构调整，只有不断创新，才能拓展新市场并占据竞争优势。人的全面发展既是经济发展的支撑条件，也是经济发展的根本目标[1]。任何组织的创新都要依赖于其中的个体，高技能人才是企业组织中掌握技术的重要群体和创新力量[2]。其创新过程是运用知识和技能对原有客体的改造或创制新客体的活动，扩大和占领市场，以实现企业经济效益的最大化[3]。创新内生动力能激发自我潜能，提高创新效率、工作成就感、满意度和效能[4]。高技能人才创新行为是外在的表现，其推动力由内外因素共同作用，外部激励是传统研究思路，创新内生动力则表现为“黑箱”[5]。现有文献多探讨创新动机与创新行为的关系，学者们认为创新动机对创新行为具有正向预测和影响作用[6]，也有部分学者从创新动机的要素分析内在成长动力[7]。学者们从激励机制、人才评价、人才队伍、考核评价、人格特质等方面对高技能人才创新动机进行研究，采用了诸如冰山模型[8]、ADC模型[9]、文献研究法[10]、德尔菲法[11]、AHP层次分析法[12]、胜任力模型[13]、能力评价模型[14]、感染模型[15]等多种方法和手段。目前相关研究以个体特征和组织情境作为分析创新行为的切入点[16]。
内生动力又称内驱力，美国认知教育心理学家奥苏贝尔（David Pawl Ausubel）认为内驱力可分为认知内驱力、自我提高内驱力和附属内驱力。从实践层面来看，组织難以激发所有高技能人才的创新内生动力，那么基于个人特征和组织情境，激发创新内生动力的关键因素是什么？人力资本是创新的基础，没有人力资本的保障，创新将会是无源之水;激励机制是创新的“催化剂”，没有激励机制的引导，个人创新行为将失去目标;社会资本是创新的保障，没有社会资本的保障，个人创新的平台和氛围难以形成。本文从奥苏贝尔的内生动力理论出发考察高技能人才创新行为，并在创新动机与创新行为文献研究的基础上，将高技能人才创新内生动力的影响因素归纳为人力资本、激励机制和社会资本，运用结构方程模型方法验证高技能人才创新内生动力影响因素的概念模型。
一、研究假设
（一）人力资本对创新内生动力的影响
人力资本是体现在劳动者身上的资本，包括知识技能、文化水平与健康状况等，人力资本的创新性和创造性对经济发展更具有增值的潜力。西方经济学家对人力资本有深入研究，英国著名经济学家、哲学家，经济学的主要创立者亚当·斯密（Adam Smith）认为劳动者的效率、质量是影响财富增长的因素，英国哲学家、心理学家、经济学家约翰·穆勒（John Stuart Mill）提出知识和技能是劳动生产率的重要影响因素，法国经济学家萨伊（Jean-Baptiste Say）、近代英国经济学家马歇尔（Alfred Marshall）、马克思主义创始人之一、国际共产主义运动开创者马克思（Karl Heinrich Marx）等也认为知识、技巧、技术等重在教育。人力资本理论创始人之一舒尔茨（Theodore W. Schultz）、美国芝加哥大学教授、1992年诺贝尔经济学奖获得者贝克尔（Gary Stanley Becker）等将人力资本理论从宏观研究引入到微观分析，将人力资本与个人收入分配建立了联系。我国学者在此基础上，对人力资本作了更深入的研究。周其仁从交易费用观点开展考察，认为人力资本天然属于个人[17]。梁树良认为，每个人都拥有或多或少的人力资本，人才是人力资源中的精华，技术创新者具有技术专长，通过劳动体现人力资本价值并应获得较多收入[18]。查日升认为，人力资本表现为个人专属性和主动性、专用性、价值难以识别和度量[19]。
高技能人才的人力资本属于个人所有，表现为个人的知识和技能。文益民等首先提出创新型高技能人才的概念，认为创新型高技能人才要具有创新意识和激情、学习能力、技术改造能力、模仿创新能力、创造新产品、解决问题能力等[20]。宁培中、田莉采用胜任力模型将高技能人力资本分为知识、技能、能力、人格和动机五个部分[21]。蔡李毅采用层次分析法将高技能人才素质分为基础素质、政策应对能力、创新素质，基础素质包括知识经验、职位技能、身心状况，政策应对能力包括政策预见力和政策归属，创新素质包括创新知识、创新能力和创新精神[22]。刘晓玲、庄西真认为，高技能人才要具备“智、精、创”[23]。郭丹、姚先国等以冰山理论为基础，将高技能人才创新素质划分为水下部分的人格特质和基本素质，与水面相接部分的精神思维和知识扩展，以及以及水上部分的生产意识、工作能力和问题处理[24]。汪义旺等认为高技能人才的技能可以将专业知识和技术技能划分为硬技能，将职业素养和职业发展划分为软技能[25]。根据以上分析，提出如下假设：
H1：高技能人才人力资本对创新内生动力存在正向影响。
（二）激励机制对创新内生动力的影响
激励的目的在于激发人的正确行为动机，调动人的积极性和创造性。西方经济学家的激励理论可大致分为三类：以研究“需要”为基础的内容激励理论，如需要层次理论、激励需求理论、双因素理论、成就理论等;以研究动机到行动心理过程的过程激励理论，如期望理论、目标激励理论和公平理论;以研究行为后果为基础的行为修正激励理论，包括强化理论、归因理论和挫折理论等。 我国学者对激励机制正向影响员工的工作效率、工作态度、工作满意度等的研究结论较为一致，激励手段主要有物质激励和精神激励。物质激励主要包括工资薪酬和福利，工资薪酬包括基本工资、岗位工资、加班工资、工龄工资、绩效工资和利润提成等，基本福利包括五险，特殊福利包括住房公积金、交通补贴、健康体检、全勤奖、特殊岗位津贴、高温补贴等，精神激励包括股票期权、培训、职称职务晋升、工作环境、团队关系、个人成长等[26][27][28]。马桂[29]、王分枝[30]提出政府要给予相应的物质激励和精神激励。政府在物质激励方面的措施有薪酬指导、技能津贴、科技奖励等，在精神激励方面的措施有社会宣传、外出疗养、参观学习、政策与法律服务等。
内生动力是一种对知识、社会交往、领导肯定的需求，从需求到行为需要较长的分析和决定过程，激励理论激励措施对内生动力有提升作用，同时激励机制会刺激高技能人才不断增加教育投资，提升知识和技能，促进人力资本增长。在激励机制中存在培训、晋升、工作环境等，这对扩大社会网络有促进作用。根据以上分析，提出如下假设：
H2：高技能人才激励机制对创新内生动力存在正向影响;
H3：高技能人才激励机制对人力资本存在正向影响;
H4：高技能人才激励机制对社会资本存在正向影响。
（三）社会资本对创新内生动力的影响
社会资本是相对于物质资本和人力资本而言的，具有跨学科特征，其内涵和外延尚未达到一致。
西方经济学家对社会资本的认识集中在网络关系、信任、合作等。法国先锋派社会学家、巴黎高等研究学校教授、法兰西学院院士布厄迪尔（Pierre Bourdieu）认为，社会资本是群体成员相互联系的实际或潜在的资源总和，为每个成员提供共有资本支持。美国社会学家科尔曼（James S.Coleman）认为，社会资本是群体之间的一种责任、期望、信息渠道以及一套规范与有效的约束。林南认为，社会资本是内嵌于社会网络中的资源，网络中的个人能够获取和使用这些资源[31]。中西方学者在网络关系、信任、合作、规范等方面的研究观点相同，我国学者从国情出发，认为其中也有差异。张广利、桂勇认为中西方在社会“私有性”和“可转让性”上存在差异，在中国背景下表现更为明显[32]。在实践中，社会资本确实存在，家庭、同学、组织的微信群、QQ群、釘钉群等社会媒体使得人与人之间的交流更加紧密，社会网络更加复杂和多元化。
我国学者针我国特有现象作了研究。章丽萍等从社会资本出发考察大学生创业，从创业经历、家庭支持、受助程度、创业资金、创业环境、学校创业系统、创业政策等七个方面进行测试，经实证分析认为，社会资本变量与大学生创业能力具有显著性的正相关[33]。梁文艳等从社会资本角度考察大学教师学术创新能力，经实证研究发现，近亲教师学术社会关系网络单一，质量显著低于非近亲教师[34]。高技能人才创新内生动力与社会资本有关联，社会鼓励、家庭支持、朋友带动、企业竞争与交流等会增强高技能人才的创新动力。根据以上分析，提出如下假设：
H5：高技能人才社会资本对创新内生动力存在正向影响;
H6：高技能人才社会资本对人力资本存在正向影响。
综上分析，本文构建了高技能人才创新内生动力影响因素的概念模型，如图1所示。
二、研究设计
（一）变量测量
根据图1提出的概念模型，本文涉及的变量包括人力资本、激励机制、社会资本和创新内生动力。在变量测量方式上采用主观感知的李克特7级量表打分法。在调查问卷的题项上设计7个等级，1分表示“非常不符合”，2分表示“不符合”，3分表示“较不符合”，4分表示“一般符合”，5分表示“较符合”，6分表示“符合”，7分表示“非常符合”。根据结构方程模型设计要求，在量表开发中，尽可能参考成熟的标准量表。量表开发初期对双汇集团的人事部专家进行了访谈，并根据研究问题的具体内容，在已有研究的基础上对量表进行修正和删减，邀请10位技术人员进行预调查，开发出了能够满足研究内容需要的新量表。
1.被解释变量
根据奥苏贝尔的内生动力理论，借鉴王斌[35]、赵伟等[36]、Amabile T.M.[37]等多位学者有关创新内生动力的研究文献，归纳出创新内生动力来源于对新知识的需求、自我提升的需求和社会尊重的需求。主要依据Amabile编制的工作倾向量表，并参考何晓聪、杜燕华设计的研究生创新动机问卷，设计了“我通过创新快速提高了技能”“我通过创新工作提高了自我要求和目标追求”“我认为创新成功会给我带来晋升机遇”和“我认为通过创新工作会得到别人的尊重”4个题项，对高技能人才创新内生动力水平进行度量。
2.解释变量
一是人力资本题项的设计。借鉴王斌[38]、霍连明[39]、赵伟[40]等多位学者的研究成果，通过筛选和归类提取描述人力资本因素的关键词，从硬技能和软技能两个维度设计了“我有较强的软技能，能够在创新团队中起到组织、协调作用”“我有较强的硬技能，经常在技术改造和改扩建项目中解决技术难题，或有小发明，小创新”“我对创新工作有较强好奇心和成就欲”和“我有较好的创新方法和思维”4个题项，对高技能人才的人力资本水平进行度量。
二是激励机制题项的设计。借鉴王迪[41]、罗永泰[42]、吉丽[43]等多位学者的研究成果，通过筛选和归类提取激励机制关键词，从物质激励和精神激励两个维度设计了“我同意提高绩效工资和福利能够激励创新工作”“我同意创新能使我得到技术股份、培训和特殊奖励等机会”“我同意创新工作能使我得到职称或职务晋升机会”和“我同意领导充分信任和授权能激励我创新工作”4个题项对高技能人才的激励机制水平进行度量。
三是社会资本题项的设计。借鉴熊辉[44]、荣雪云等[45]、邢道勇[46]等多位学者的研究文献，通过筛选和归类提取个人社会资本等关键词，从个人社会网络和组织社会网络两个维度设计了“我同意家庭支持有利于创新”“我同意创新经历能够扩大创新社交网络、朋友圈”“我同意企业创新成果共享能扩大我的专业视野和交际范围”和“我同意企业间相互信任有利于创新平台构建”4个题项，对高技能人才的社会资本水平进行度量。 （二）数据收集
1.样本选择
本文研究的问题是高技能人才创新内生动力的影响因素，所以选择的受访对象应具备下列情况之一：一是大专以上学历，至少有3年以上工作经验;二是具有高级技工、技师、高级技师或相应职称;三是企业的中低层管理人员;四是获得政府或企业颁发的创新或技术类荣誉、奖励;五是获得过发明专利证书;六是主持或参与过维修、技改、微创新和研发项目等。为了尽可能多地获得满足本研究需要的相对充足且真实有效的样本，从以下两个途径获取调研对象并发放调查问卷：一是河南双汇投资发展股份有限公司、许昌德通振动搅拌技术有限公司、许昌远东传动轴股份有限公司3家合作企业的技术和管理人员;二是漯河职业技术学院、漯河食品职业技术学院、河南职业技术学院3所职业院校毕业3年以上的毕业生。
2.问卷发放与回收
根据研究需要，问卷调查主要通过网络方式，借助问卷星设计和收集调查问卷。2020年3～6月，通过QQ群和微信群社交媒体进行发放。共计回收问卷617份，筛选得到有效问卷554份，问卷有效率为89.79%。有效样本量满足Nunnally和Berstein建议的样本量至少为测量题项的5倍要求[47]。有效样本构成如下：男性有375人，占67.69%;女性有179人，占32.31%。从年龄构成看，25～30岁有276人，占49.82%;31～40岁有213人，占38.45%;41岁及以上有65人，占11.73%。从技术能力构成看，高级技工有364人，占65.7%;技师有149人，占26.9%;高级技师有41人，占7.4%。管理人员有245人，占44.22%;一线技术人员有309人，占55.78%;获得政府或企业颁发的创新或技术类荣誉人员有204人，占36.82%;主持或参与过维修、技改、微创新和研发项目有270人，占48.73%。
（三） 研究方法的选择
高技能人才创新内生动力、人力资本、激励机制和社会资本所涉及的题项受企业发展、地方经济、个人成长环境等多种因素的影响，变量调查结果主观性较强、差异大、因果关系复杂，采用结构方程模型能够解决上述问题。结构方程模型整合了因素分析与路径分析，同时检验显变量与潜变量、各潜变量之间的关系，获得自变量对因变量的直接效果、间接效果和总效果。数据和模型分析采用SPSS 19.0软件和AMOS 21.0软件进行。
三、实证分析
（一）数据分析
结构方程模型要求数据满足正态分布要求，即偏度和峰度临界值的绝对值要小于1.92，偏度C.R.的绝对值最小为0.75、最大为1.83，峰度C.R.的绝对值最小为0.09、最大为1.88，样本数据呈正态分布。
在验证结构方程模型之前，必须对样本数据进行信度和效度检验。本文利用SPSS软件对554份样本进行克朗巴哈系数（α值）、KMO和Bartlett球度检验，整体量表的α值为0.966，KMO值为0.967，Bartlett球度检验显著性水平小于0.001（近似卡方值8884.987，df为120，Sig为0.000）。本文认为，554份高技能人才内生动力调查问卷整体可信且适合因子分析。然后，本研究继续采用KMO检验和Bartlett球度检验对人力资本、激励机制、社会资本和创新内生动力进行构建效度检验，见表1。
整体量表和各个变量的α值均大于0.9，KMO值均大于0.8，Bartlett球度检验显著性水平均小于0.001，表明设计的量表信度较高，测量指标之间的关联程度较高。
用AMOS软件进一步验证探索性因子分析是否合适，采用极大似然估计法，遵循Fornell建议的标准，因子载荷大于0.5且小于0.95，且所有估计值都在0.001的水平上显著。测量信度小于0.5，组合信度均大于0.9，且越大越好，表示构建信度合理，模型内在质量可靠。平方差提取量大于0.5，且越大越好，表示测量指标愈能反映其共同因素特质。如表2所示，因子载荷均在0.795～0.916之间，测量信度在0.161～0.368之间，组合信度均大于0.9，平方差提取量在0.734～0.826之间，表明构建信度合理，模型内在质量可靠。
（二）SEM模型分析与假设检验
1.初始模型变量与路径检验
根据图1作第一次迭代运算，得到总体样本SEM模型估计的绝对适配度指标、增值适配度指标和简约适配度指标，以及各路径系数。选取X2/df、RMR、RMSEA、GFI、CFI、IFI等指标检验模型的拟合度，从而判断模型与实际情况的拟合效果。拟合结果如表3所示，P值、RMR不太理想，还需要修正。
初始模型外因潛在变量对内因潜在变量的路径系数如表4所示。路径H1、H2、H3、H5的标准化路径系数均小于0.5，且H3的P值大于0.05，需要对模型进一步修正。
2.总体样本SEM模型的修正
针对初始模型拟合结果不理想的情况，要将原始模型进行修正。根据MI指数增加相应指标变量的残差间协方差关系，以修正模型，见表5。
通过上述路径删除和增加残差之间的协方差，对初始SEM进行修正，修正后模型见图2。模型修正后适配度检验结果和路径系数见表6、表7、表8。
从表7中可以看出，绝对适配度指数、增值适配度指数和简约适配度指数都满足要求，模型拟合效果有较大改善，说明修正后总体样本SEM模型的拟合效果较好。从表8可以看出，修正后各指标变量的因素负荷系数均在0.8～0.95之间，C.R.值均大于1.96，参数估计值的S.E.都大于0，参数估计值显著性概率均小于0.001。综合以上各项指标的检验结果可以认为，修正后的总体样本SEM模型比初始模型有较大改善。
3.模型稳定性检验
采用交叉效度验证方法验证模型的稳定性，利用SPSS软件生成一组0～1之间的随机数字，然后利用可视离散化平均分为高低两个均等样本组进行比较。根据严谨策略，将两个群组逐步设定为测量系数、结构系数、结构协方差系数、结构残差和测量残差相等进行比较，结果如表10所示。由表10可知，前4个模型的△P