浅析影响我国基层公务员创新绩效的因素

占星星

〔内容提要〕 2018年5月，中共中央办公厅印发了《关于进一步激励广大干部新时代新担当新作为的意见》（以下简称《意见》）。《意见》的制定和实施对广大领导干部队伍以及广大普通公务员的积极性、主动性、创造性的调动和激发具有重要且积极示范意义。基层政府如何创造性地化解基层社会矛盾、解决社会问题（创新绩效）对国家基层政权的稳固、人民满意度和获得感的提升都具有重大且现实的意义。本文针对影响我国基层公务员创新绩效的因素进行了探讨。

〔关键词〕 基层政府 基层公务员 创新绩效

一、研究假设

1.社会资本与基层公务员创新绩效。社会资本实质上是指我们处于社会网络中，彼此之间互相往来所形成的社会关系。通过互相往来，彼此之间产生交互作用，进而为自身带来潜在的社会资源，并调动这部分资源为自己或所在组织带来更多的效益。据此提出假设，H1：社会资本正向影响基层公务员创新绩效。

2.社会资本与组织学习。组织学习是一种跨边界的外溢性行为，是指在学习过程中，知识和信息得到有效的交互与传播。政府组织学习的最终目的是为了使公共利益得以实现，这就要求政府组织学习不能仅局限于某一个范围之内，而是应该突破组织边界范围。据此提出假设，H2：社会资本正向影响组织学习。

3.组织学习与基层公务员创新绩效。政府部门及其组织内公务员是构成社会关系网络中的重要结合点，能够很好将知识和技能在各个相关主体间实现共享和转移，进而促进组织间的学习。在进行新知识和新技能等方面的学习以后，有助于激发组织内成员新想法的产生和实施，最后在一定程度上达到创新绩效的提高。据此提出假设，H3：组织学习正向影响基层公务员创新绩效;H4：组织学习在社会资本和基层公务员创新绩效间起中介作用。

二、抽样方案

本研究选取的调查对象为基层公务员，指的县（市、区）、乡镇、街道中的行政级别在科级及以下，直接面对公众。研究采用分层抽样方法，选择的层变量为地区（东、中、西部），然后采用等距随机抽样，在这三层里随机抽取10个省（直辖市、自治区），其中东部地区抽4个、中部地区抽3个、西部地区抽3个。每个省份基层公务员填写80份网络问卷，共计800份。

三、变量测量

调查问卷由调查对象的基本资料、社会资本、组织学习和创新绩效四部分内容组成。社会资本、组织学习和创新绩效的测量均采用李克特五维量表，分数越高越代表赞同。

1.自变量。社会资本的度量参考王芳和杨晶晶关于公务员社会资本的量表，并进行适当修改，将其分为三个维度，共13个题项。其中，结构维度4个题项，即我在工作中遇到困难会找朋友或家人帮忙（SD1），我和本单位的职工交流频繁（SD2），我和其他部门的职工经常交流（SD3），我经常和领导沟通交流（SD4）;关系维度4个题项，即面临好机会时本部门的职工间不会相互利用（RD1），本部门职工间会相互信守承诺（RD2），本部门职工间不会故意做阻碍交流的事（RD3），本部门职工间彼此诚实相处（RD4）;认知维度5个题项，即我对本部门充满归属感（CD1），我所在部门给人亲切感（CD2），我对本部门有一种强烈认同感（CD3），作为本部门一员我感到自豪（CD4），本部门的职工使用共同的话语或行话（CD5）。在社会资本度量中，分数越高表示社会资本拥有程度越高，分数越低则相反。在回归分析中，研究采用主成分因子分析方法提取一个因子，视为替代社会资本的值。

2.中介变量。组织学习的度量参考王瑞的量表。最终确定5个题测量基层公务员组织学习，即单位有多种渠道获取新知识（OL1），关键能力和技能、职工通过内外部交流获取新知识、关键能力和技能（OL2），职工获取并利用大量的新知识、关键能力和技能（OL3），获取的新知识、关键能力和技能令所在部门效能出现了实质性提升（OL4），单位所有职工都能相互学习并不断改变自己（OL5）。在回归分析中，研究采用主成分因子分析方法提取一个因子，视为替代组织学习的值。

3.因变量。创新绩效的度量所采用的量表是我国学者侯二秀关于知识员工创新绩效的测量量表。如我能够探索新方法、流程或技能思想（IP1），我能够使单位内其他职工对创新思想产生热情（IP2），我有能力对创新思想动员各种支持力量（IP3），我能为新思想的实施制定合理的计划和流程（IP4），我可以把创新思想转化成有益的应用（IP5）。在回归分析中，研究采用主成分因子分析方法提取一个因子，视为替代创新绩效的值。

4.控制变量。基层公务员的创新绩效还会受到人口学变量的影响，如性别、地域、学历等，因此研究将这些变量作为控制变量，即在控制住这些变量的基础上，探讨社会资本、组织学习和基层公务员创新绩效的关系。这些控制变量包括：性别（0：女，1：男）、年龄（1：18～24岁，2：25～29岁，3：30～34岁，4：35～39岁，5：40～44岁，6：45～49岁，7：50～54岁，8：55岁以上;需要生成7个虚拟变量）、工作年限（1：1年以下，2：1～5年，36～10年，4：11～15年，5：16～20年，6：21～25年，7：26～30年，8：31年以上;需要生成7個虚拟变量）、学历（1：大专及以下，2：大学本科，3：硕士，4：博士;需要生成3个虚拟变量）、地区（1：东部，2：中部，3西部;需要生成2个虚拟变量）。

四、数据清洗

对收集的数据进行清洗，然后确定有效问卷数量，再进行数据分析。

五、数据检验

采用SPSS24.0软件对人口学变量进行基本的频数分析，对量表数据进行信度（判断标准为Cronbachα系数>0.7）和效度检验（判断标准为因子分析中的KMO值>0.7）。对自变量和因变量进行相关分析（判断标准为相关系数>0.8）。以上这些指标如果达到标准，为下一步回归分析做准备。如果没有达到，则需要对数据进行修改，以达到回归分析要求。

六、结果分析

1.将所有控制变量对基层公务员创新绩效做线性回归分析，为模型1。

2.在模型1的基础上，将社会资本变量加入回归模型中，在控制住人口学变量的条件下，社会资本对创新绩效的线性回归，为模型2，验证H1是否成立。

3.将控制变量和社会资本对组织学习做回归分析，为模型3，验证H2是否成立。

4.将控制变量和组织学习对创新绩效做回归分析，为模型4，验证H3是否成立。

5.组织学习的中介检验，一是验证社会资本和创新绩效的关系，如果影响显著，则进入第二步。二是验证组织学习和创新绩效的关系，如果回归系数显著，则进入第三步。三是同时验证自变量社会资本、中介变量组织学习和因变量基层公务员创新绩效的回归关系，验证H4是否成立。若中介变量显著，则证明存在中介效应;如果自变量对因变量的显著性变化不显著，则为完全中介;如果自变量与因变量的回归系数仍然显著，并且和第一步系数相比数值变小，则说明存在部分中介作用。

七、稳健性检验

将三个变量的得分分别均值后，再进行中心化处理，生成3个对应变量的中心化值。然后，按照之前的回归分析方法及中介检验再做一次，看是否回归系数依旧显著，是否存在回归系数方向存在差异，如果模型系数都是显著的，且回归系数方向与之前采用因子分析的方法处理自变量、中介变量和因变量的结果一致，则证明该模型的稳健性很好，否则稳健性比较差。

（作者单位：华东政法大学）

责任编辑：梁 欣