开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
2018年4月16日，美国商务部发布公告称，美国政府将在未来7年内禁止中兴通讯向美国企业购买敏感产品。这一制裁事件充分说明，中国企业在许多领域仍未掌握核心技术，一旦遭到美国等发达国家制裁，企业自身发展将会受到巨大影响。因此，为了避免发展受阻，中国企业应不断加强创新能力。关键研发者作为企业内部具有高创新水平的技术人员[1]，是帮助企业实现核心技术突破的决定性力量[2]。
对关键研发者而言，自身属性特征对其创造力有着重要影响[3]，其中，学历对首次职位升迁的影响尤为重要。学历作为受教育程度指标，是初入职场的研发人员实现职业生涯优势积累的首要资本，对其今后的发展速度和高度有重要意义[4]。高学历说明研发人员对专业知识有着深厚的理解，使其获取知识资源更便捷，从而有助于技术创新。例如，碧桂园2013年起实施“未来领袖”计划，引进200名海内外博士组成科研团队。2015年，碧桂园设立博士后科研工作站，高学历研发人员令其创新能力得到了显著提升。此外，首次职位升迁是关键研发者职业生涯阶段的第一次晋升，是对其研发能力的一种认可，有利于关键研发者在组织内部占据重要地位，尤其是在研发活动中占据资源优势。同时，首次职位升迁对研发人员来说，是一种荣誉和动力，能够增强其责任感和使命感，激发其创新动力。例如，格力电器为研发人员提供了顺畅的晋升渠道，使具有高创新能力的研发人员可以凭借自身扎实的专业技术得到提拔重用，格力也因此在创新上获得了强有力的保障。
然而，目前学者大多从工作环境变动[5]、网络结构特征[6]等角度研究关键研发者创造力的外部影响因素，却忽视了个体自身属性所产生的独特效应。同时，以往考察个体创造力变化的研究大多以固定时间窗口为基础，未考虑关键研发者职业生涯阶段性特征，缺乏对职业生涯上升阶段学历和首次职位升迁作用的关注。基于此，本文抽取40个上市公司219名关键研发者的研发生涯，并根据创造力峰值出现的位置将其划分为速成型(创造力上升迅速但下降缓慢)与慢热型(创造力上升缓慢但下降迅速)，以此研究学历与首次职位升迁对职业生涯上升阶段关键研发者创造力提升速度的影响机制，为实现关键研发者快速成长，制定企业管理策略提供参考，从而最终实现企业创新绩效提升。
学历和职位作为个体特征(如个人教育经历、知识技能、家庭背景及情感等)，是研发者创造力的主要影响因素[7-8]。学历记录了个人教育背景，是研发人员自身知识储备的集中体现，反映了研发人员的知识水平。以往研究表明，研发人员知识宽度与深度均能正向促进其自身创造力产生[9]，同时，学历标志着研发人员的创新意识。研发人员学历越高，创新倾向越强，其创造力水平也就越高[10]。此外，学历还反映了研发人员的吸收与认知能力。学历层次水平越高，研发人员学习与认知能力越强，也就越容易吸收外来技术并对其进行有效整合，使自身创造力得以提升[11]。然而，虽然相关学者研究了学历对研发人员创新能力的影响，但偏向于将研发人员去属性化分析，学历对个体创造力的正向作用是否适用于企业内部具有高创新水平的关键研发者，是本文重点关注的问题。
考虑到职位升迁对关键研发者带来的影响，Cross等[12]发现，关键研发者升职为管理人员后可能遇到6个方面问题：过多的工作依赖造成的瓶颈、对正式工作网络关系熟悉但是对非正式网络关系缺乏了解、与不同技术专家的网络连接缺失而导致在意见听取上存在偏见、与其他人之间虽存在浅显的网络关系但没有深入的合作行为，以及从不同群体中吸取意见但缺乏在必要时对不同群体的整合。上述6个方面问题会影响关键研发者之后的研发活动，使其创造力受到负向影响。相反，其他学者发现，职位升迁会对研发者创造力产生积极影响。例如，Kerr等[13]认为，职位升迁能够激励研发人员的工作热情，使其更加积极地开展研发活动，产生更高的创新绩效。此外，职业生涯中的晋升机会与空间也是激励研发人员创新的重要因素，对提升其创造力有积极作用。当研发人员能切实地感受到未来发展空间时，其整体创新行为就会表现得更好[14-15]。然而，现有研究大多仅考虑了职位升迁对一般研发者创造力的影响，没有关注在企业技术创新中起重要作用的关键研发者，同时也并未将首次职位升迁提取出来，忽略了其作为关键研发者职业生涯第一次身份转变的特殊性。因此，首次职位升迁对关键研发者创造力的独特影响值得探究。
作为个人受教育程度指标，学历记录了个人教育经历，代表着系统学习和科研训练的时间与质量。同时，在某种程度上，学历也是顺利开展和完成研发工作的重要保证。尤其对关键研发者来说，高学历会对个人创造力以及职业生涯发展起到积极促进作用[4]。
首先，由于关键研发者肩负着企业创新的重任，创新能力需时时领先。较高的学历意味着个体在专业领域内有着深厚的知识积累，有助于其利用自身知识储备进行创新活动。研究发现[16-17]，拥有博士学位会对研发人员的科研产出产生显著正向影响，极大地提高其创造力。Amabile[18]指出，相关领域技能与掌握程度对创新产出起着重要作用。其次，技术创新是对企业内外部知识的再整合[19]，而较高的学历可以降低学习门槛，既有助于个体快速掌握新技术[20]，也使其能够更容易地获得前沿、优质的研发资源，占据创新领先优势。尤其在研发过程中，关键研发者学历越高，对知识的整合、转化能力越强，就越容易获得技术创新成功。同时，关键研发者学历越高，其知识深度与宽度就越容易使其将企业外部显性知识转化为自身隐性知识(芮正云等，2017)，从而提升自身创新能力。最后，由于人们通常将高学历作为人才认定的重要依据(张向前，2009)，因此，优越的教育背景是研发者实现职业生涯优势积累的首要环节[4]。学历越高，关键研发者在组织内部科学技术分层体系中的层级越高，其所具有的权威性就越强。关键研发者作为企业关键技术的主要完成人，为了在专业领域内获得更多话语权，会对自身产生更高的要求，并通过不断技术创新实现自身目标，故其创新能力也将得到有效提升。总之，学历越高，关键研发者拥有的专业知识越丰富，获取前沿技术资源的能力越强，职业起点就越高，从而使其处于快速成长模式，进而成为一个速成型关键研发者。综上，本文提出如下假设：
H1：在关键研发者职业生涯上升期，其学历越高，关键研发者创造力类型就越有可能是速成型而不是慢热型。
作为企业重要的智力资本，关键研发者在其专业领域内肩负着技术创新重担，所担任的行政职务会逐渐成为自身职业发展的重要影响因素[21-22]。由于关键研发者往往最为重视个人成长、发展及自我价值实现，因此，作为任职身份的第一次转变，首次职位升迁在关键研发者职业生涯中起着重要的激励作用。首先，关键研发者会把首次职位升迁视为企业对自身能力与价值的一种认可，感受到自身对企业而言，是有意义且重要的，其组织自尊得到显著提升(陶建宏等，2014)。这有助于关键研发者建立正面自我认知，提升其开展创新活动的动力。为了追求更高的创新绩效，关键研发者会通过不断学习新的知识与技能充实自己[23]，以提高自身创新能力。其次，首次职位升迁将为关键研发者带来优厚的待遇，使其拥有较高的成就感，满足自我实现的期待，进而能够提升其工作满意度(逄键涛，2016)，有助于其保持主动性，积极开展技术创新[24]。同时，首次职位升迁有利于关键研发者产生更高的晋升期望，带给其巨大的前进动力，为了获得强有力的竞争优势，关键研发者会不断提升自身创新能力。最后，职位升迁意味着关键研发者拥有了更大的权力，能够支配更多研发资源，且拥有与以往相比显著提升的话语权(石长慧，2017)。因此，关键研发者会在组织内部资源分配、研发团队构成及企业技术选择等方面占据重要优势，后者有利于提高自身创新能力。因此，关键研发者的首次职位升迁如果发生在其职业生涯上升期，关键研发者就有可能更加积极地参与企业创新活动，从而更迅速地达到职业巅峰，即越可能是速成型而非慢热型。综上，本文提出如下假设：
H2a：关键研发者首次职位升迁发生在其职业生涯上升期，关键研发者创造力类型更有可能是速成型而不是慢热型。
然而，对关键研发者而言，担任行政职务和专注于技术研发是完全不同的两条职业发展路径。以往研究发现(徐飞，2010)，我国中科院院士80%以上都曾担任过行政职务，然而当被赋予更高职位时，其自身创新动力相应减弱，他们更多地将专注力转向了如何在晋升通道上积累雄厚的资本和丰富的履历资源。因此，关键研发者获得首次职位升迁后，意味着其可能要放弃原有的精力投入，转而通过依靠职权谋求今后发展[25]。同时，担任行政职务有利于关键研发者获得更多经费支持，当有新的研发任务时，关键研发者可能更多地利用职权组建团队并将更多的研发压力转施给团队成员(马缨，2017)，这与以往关键研发者只能凭借自身或少数合作者进行技术创新的研发模式截然不同。因此，当关键研发者首次获得职位升迁后，尽管其凭借职权获得的关系和资源有助于研发活动开展，但自身角色转变会使其研发关注度和研发动力显著降低，进而导致其创新能力下降。此外，关键研发者在职位升迁后，会面对许多繁杂且与研发活动无关的行政事务，极大地分散时间与精力，这种“两线作战”模式势必造成创新投入减少，其创新动力和能力均会受到影响。因此，如果关键研发者首次职位升迁发生在职业生涯上升期，那么其达到创造力巅峰的速度会变慢，时间也会延长，进而成为一个慢热型关键研发者。综上，本文提出如下假设：
H2b：关键研发者首次职位升迁发生在其职业生涯上升期，关键研发者创造力类型更有可能是慢热型而不是速成型。
基于以上分析，本研究概念模型构建如图1所示。
图1 概念模型
专利文献包含发明人、申请人、授权时间等信息，成为创新研究的数据基础之一(刘斌等，2016)。因此，本文选取1995—2015年我国家电和机动车两个行业共40个上市公司(20+20个)的全部发明和实用新型专利作为研究样本。为保证数据质量和研究结果可靠性，对初始研究数据进行充分清洗，包括纠正专利中企业名称拼写错误、补充缺失数据、去掉同族专利及关键研发者姓名消歧问题等。所有专利数据均来自大为Innojoy检索平台的中国知识产权局(State Intellectual Property Office，SIPO)数据库(孙笑明等，2017)。
选择家电和机动车行业作为研究样本的原因在于：首先，上述两个行业在我国起步较早，技术发展成熟，创新能力较强，其足够长的创新历史可以保证对关键研发者职业生涯的充分考察。其次，这40个上市公司均是上述两个行业前20名的代表性企业，目前均已成为国际性高新技术企业，其创新力处于行业顶端。采用上市公司的优势在于可以从CSMAR数据库中获得更多关键研发者信息，如该数据库中包含了企业内部人员简历，部分公司也说明了哪些研发人员是骨干研发人员等。同时，由于上述两个行业的研发人员通常在学术期刊网发表相关论文，因此，可以通过知网数据库(CNKI)下载其论文并参考作者简介以确定相关信息，据此推断其成果价值。最后，上述两个行业的企业官网会发布优秀员工获奖情况，如国家层面的技术发明奖项或者省级奖项，这些信息可以证明该员工是否是企业关键研发者，从而保证了多层面交互论证的可行性。由于中国专利数据引用信息缺失严重，无法据此测算专利质量，为了尽可能地保证关键研发者选取符合实际，本文采取3种多层面交叉验证方法：首先，按照企业内部研发人员专利数量进行排序，选取前1%的研发人员作为该企业关键研发者[26]，共334名。其次，采用专利权利声明个数加权专利数量的方法进行专利质量把控[27]。分析发现，加权后的新排名并没有显著改变关键研发者的身份标签。最后，为了更加客观公正地确定关键研发者，本研究采用专利申请到授权的时间间隔、专利类型[28]等综合加权专利数量，经过分析同样没有显著改变关键研发者身份。通过上述3个方法交叉验证，同时结合关键研发者定义，确保关键研发者选择正确、合理。通过筛选，本文从初始334名关键研发者中最终确定219名关键研发者作为研究对象。
对于首次职位升迁和学历两个方面数据的获取，由于没有专门的数据库，因而需要手动查找。为了保证数据准确性，本文通过多种方法相互印证，数据来源主要包括以下几个途径：①中国股票市场交易数据库(CSMAR)。根据企业发布的股权激励方案及董事会决议公告，可以获得关键研发者职位升迁时间、学历等信息；②中国知网(CNKI)。根据关键研发者的论文著作，找到相关文献信息，从而获得其学历及当前职务等信息；③百度百科。查询关键研发者详细的个人介绍，包含进入公司时间、成为领导者的时间，以及学历等信息；④各企业网站新闻、个人专访、企业年度报告、董事会决议公告等；⑤领英网站。通过搜索关键研发者个人主页，得到关键研发者工作经历、教育经历等相关信息。通过以上各渠道，可以完整地获取到关键研发者首次职位升迁时间、学历等相关数据。
2.2.1 因变量
关键研发者类型：以关键研发者整个职业生涯为基础，按照其授权专利数量(如果按照专利质量，即权利声明个数等[37]进行划分，结果没有显著差异)将其划分为两种类型(速成型和慢热型)，其中，“1”为速成型，“0”为慢热型(参照类)。划分方法：在整个职业生涯内分别统计历年授权专利个数，找到授权专利数最多的年份，以此为分界点。如果该创造力峰值年处于关键研发者整个职业生涯中点的左侧，则定义此关键研发者为速成型；如果该创造力峰值年处于关键研发者整个职业生涯中点的右侧，则定义此关键研发者为慢热型，如图2所示。此外，结合数据样本的实际情况，本文分别使用上述3种多层面交叉验证方法对关键研发者职业生涯创造力进行刻画。对比发现，加权后关键研发者职业生涯创造力并没有发生显著变化，例如出现峰值的时间节点均一致，进而验证了本文对关键研发者创造力类型划分的合理性。
图2 关键研发者创造力类型划分
2.2.2 自变量
(1)关键研发者学历：设置为三分类变量，其中，“1”表示本科及以下，“2”表示硕士，“3”表示博士。
(2)首次职位升迁：设置为二分类变量，其中，“0”代表关键研发者首次职位升迁时间(年份)处于上升阶段，“1”代表关键研发者首次职位升迁的时间(年份)处于下降阶段。
2.2.3 控制变量
(1)关键研发者创新产出：关键研发者在上升阶段创新产出数量，用授权专利个数衡量[29]。
(2)与其他关键研发者平均合作时间：该变量在数值上等于关键研发者从入职开始到上升期峰值的整个阶段与其他关键研发者合作时间的平均值。合作时间是指研发人员之间从第一次合作专利申请日期开始至最后一次合作专利申请日期的差值。
(3)与其他关键研发者的关系强度：关键研发者之间可以强强联合，形成“富人俱乐部”。因此，要控制关键研发者与其他关键研发者间关系对其形成类型的影响。该变量在数值上等于关键研发者与其他关键研发者合作的专利个数。
(4)自我中心网规模：关键研发者自我中心网中的网络成员个数。
(5)关键研发者知识范围：定义关键研发者知识范围为当前年以前其申请的所有专利的不同分类号个数[30]。该值越大，关键研发者对当前网络中信息和知识资源的依赖程度越大，处理不同创新问题的效率就越高，为了控制该作用，将其引入回归模型。
(6)关键研发者性别：为控制性别差异对关键研发者创造力的影响，本文引入了一个类别变量，其中，“0”代表男性关键研发者(参照类)，“1”代表女性关键研发者。
(7)行业：不同行业的关键研发者创造力可能不同，例如，电子信息行业技术更新换代速度快，该行业的研发者更富有创造力。因此，为了控制行业差异对关键研发者创造力的影响，检验研究结果的鲁棒性，本文还引入一个类别变量，其中，“1”表示关键研发者从事电子信息行业研发活动，“0”表示关键研发者从事机动车行业研发活动(参照类)。
由于本文因变量是二分类变量，分别采用Logit模型和双样本t检验方式验证假设。为保证分析结果普适性和稳健性，在模型中对其进行所属企业标号(firm_id)并进行聚类，所有统计分析均通过Stata11.0完成。Logistic回归模型如下：
p(y=1)=E(y)=
(1)
式(1)中，因变量y为二分类变量，其中，y=1代表关键研发者创造力类型为速成型，y=0代表关键研发者创造力类型为慢热型，x1,x2,…xk为数值型或定性变量。通过logistic转换，最终可以变为Logit模型：
(2)
本文采用Sata13.0进行实证检验。表1为上升阶段所有变量描述性统计和相关性分析结果，各变量间相关系数处于合理范围内。同时，为了排除多重共线性干扰，本文测算方差膨胀因子(VIF不超过2)的值均小于10，可见多重共线性可能性较小。
表1 上升阶段变量描述性统计与相关性分析结果
变量123456789101.关键研发者的创新产出12.与其他关键研发者平均合作时间0.1613.与其他关键研发者关系强度0.1014.自我中心网网络规模0.33-0.33-0.0215.关键研发者的知识范围0.34-0.07-0.010.8516.关键研发者的性别=1-0.01-0.040.18-0.03-0.0617.行业0.030.06-0.020.15-0.03-0.0918.关键研发者的学历=20.01-0.1700.010.080.050.0819.关键研发者的学历=3-0.02-0.050.030.110.10.050.04-0.17110.首次职位升迁-0.18-0.980.08-0.30-0.290.030.13-0.03-0.041最小值0001100000最大值673.3522115111111均值2410850.2220.5214.070.030.700.090.210.6标准差0.4610020.7923.6815.580.170.460.290.410.49
在表2中，模型1仅包含7个控制变量，在上述控制变量中，知识范围对关键研发者创造力变化的影响最为显著(p<0.01，β=-0.121)，即知识范围越宽，该关键研发者在职业生涯上升期的创造力类型就越有可能是慢热型。这是由于知识范围越大，关键研发者全面理解新知识的复杂性就越高，需要支付的学习成本也随之增加(曾德明等，2017)。此外，知识范围扩展会带来越来越多的冗余信息，使关键研发者面临“信息过载”的问题，提升知识整合难度，因而不利于其创造力发挥。模型2在模型1的基础上加入了关键研发者学历，结果显示，关键研发者学历为博士对其职业生涯创造力类型具有显著正向影响(p<0.05，β=1.280)，H1被证实，即关键研发者在职业生涯上升期，学历越高，其创造力类型就越有可能是速成型而不是慢热型。这与现有研究结果基本一致[10-11]，说明学历是关键研发者创造力的重要影响因素，且高学历会对关键研发者创造力产生促进作用。默顿的积累优势理论指出，早期获得的资源对个人受益十分重要。一个人越早获得优势资源，就能越早占据先机并领先于同龄人，且有助于其今后长远发展。因此，良好的教育背景是关键研发者实现职业生涯优势积累的首要环节。关键研发者学历越高，其在学术领域的专业知识与创新研究经验就越丰富，研究能力也越强。同时，高学历关键研发者对前沿技术有较强的学习转化能力，能够占据创新领先优势，因此，其快速成长的可能性较大，进而容易成为一个速成型关键研发者。模型3在模型1的基础上加入了首次职位升迁时间，结果显示，关键研发者首次职位升迁对其职业生涯创造力类型具有显著正向影响(p<0.01，β=1.395)，H2b被证实，即当关键研发者首次职位升迁发生在其职业生涯上升期内，关键研发者创造力类型更可能是慢热型而不是速成型。以往研究认为[25]，行政职务会对研发产出造成不利影响，与本研究结果一致。根据Kahneman[31]的单资源理论，在条件允许的情况下，人们可以自由支配自己的精力，若面临的事情是自己所擅长的，那么消耗的精力就会较少；若面临的事情是自己陌生的，则会消耗较多的精力。因此，如果关键研发者仅从事本职研发活动，其专注力会比较集中，但若同时兼任行政职务，则必须“两线作战”，在行政管理事务上花费大量时间。众所周知，研发创新需要在本领域具有前瞻性，若关键研发者精力分散，研发产出就必然会受到影响，那么其达到创造力巅峰的速度就会变慢，就更容易成为一个慢热型关键研发者。
表2 上升阶段关键研发者类型logit模型分析
变量模型1模型2模型3关键研发者创新产出0.1010.1430.298(0.396)(0.384)(0.415)与其他关键研发者的平均合作时间0.0000.0000.000(0.000)(0.000)(0.000)与其他关键研发者的关系强度-0.122-0.144-0.184(0.183)(0.176)(0.185)自我中心网网络规模0.0220.020-0.022(0.015)(0.015)(0.021)关键研发者的知识范围-0.121∗∗∗-0.128∗∗∗-0.105∗∗∗(0.029)(0.030)(0.027)关键研发者的性别=1-0.961-1.110-1.331∗(0.747)(0.829)(0.789)行业=10.030-0.006-0.044(0.477)(0.468)(0.512)关键研发者的学历=2-0.014-0.020(0.647)(0.683)关键研发者的学历=31.120∗1.280∗∗(0.626)(0.627)首次职位升迁1.395∗∗∗(0.421)常数项1.870∗∗∗1.776∗∗∗0.976∗(0.439)(0.467)(0.505)观察值193193193Log lik.-100.987-98.159-94.571
注：括号内为标准误；*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01，下同
由于职称与职位升迁息息相关，研发人员拥有的职称不同，首次职位升迁对其影响势必会有所区别。因此，本研究深入探讨了首次职位升迁与高级职称之间的交互作用对处于职业生涯上升期的关键研发者创造力类型的影响。表3中，模型4包含7个控制变量、首次职位升迁及高级职称；模型5在模型4的基础上加入首次职位升迁与高级职称的交互项，结果显示，其与因变量之间呈显著正相关关系(p<0.05，β=1.158)，即关键研发者在上升期获得高级职称的情况下，再获得首次职位升迁，会增强首次职位升迁所带来的效应，使其到达创造力巅峰的速度更慢，时间更长，进而成为一个慢热型关键研发者。这是因为，当关键研发者拥有高级职称时，意味着其已经在研究领域取得了一定成就，往往承担着企业大量研发任务，研发压力巨大。此时，如果获得首次职位升迁，关键研发者会拥有更高的职权，能支配的研发资源也更多。因此，关键研发者会更愿意通过组建团队将研发任务与压力分散给团队成员，从而减少自身对研发活动的投入，导致创新动力降低。此外，拥有高级职称的关键研发者往往是企业实现技术突破的领军者，众多创新任务更需要其在专业领域内集中精力。此时若关键研发者再获得首次职位升迁，那么众多繁杂的行政事务将成为负担，使其无法再专心投入研发活动，创造力必然也会受到负向影响。
表3 高级职称与首次职位升迁的交互作用回归结果
变量模型4模型5关键研发者创新产出0.2890.330(0.425)(0.425)与其他关键研发者的平均合作时间0.0000.000(0.000)(0.000)与其他关键研发者的关系强度-0.196-0.198(0.184)(0.174)自我中心网网络规模-0.022-0.025(0.021)(0.022)关键研发者的知识范围-0.103∗∗∗-0.104∗∗∗(0.028)(0.028)关键研发者的性别=1-1.245-1.256∗(0.794)(0.733)行业=1-0.081-0.116(0.507)(0.513)首次职位升迁1.409∗∗∗0.859(0.423)(0.593)高级职称-0.279-0.921∗∗(0.287)(0.432)首次职位升迁×高级职称1.158∗∗(0.586)常数项1.110∗∗1.485∗∗(0.536)(0.586)观察值193193Log lik.-94.303-93.104
本文从个体属性角度出发，探究学历与首次职位升迁对职业生涯上升阶段关键研发者创造力提升速度的影响。结果发现：①即便是创造力突出的关键研发者，学历依然是其创造力的重要影响因素，尤其在关键研发者职业生涯上升阶段，学历能有效加快其创造力提升速度，使其成为一个速成型关键研发者；②首次职位升迁对关键研发者创造力的影响与其发生时间密切相关，虽然首次职位升迁能够带给关键研发者许多优势，但如果是发生在关键研发者职业生涯上升阶段，反而会显著抑制关键研发者创造力提升速度，使其成为一个慢热型关键研发者。
(1)以往组织内部个体创造力相关研究，偏向于将研究对象进行去属性化分析[9,32]，虽然结果更具普适性，但对少数且起关键作用的研发者的特殊性规律发掘不足。本文识别并重点关注了企业关键研发者，探讨了学历、首次职位升迁与其创造力之间的关系，深化了对关键研发者创新规律的认识。
(2)以往对关键研发者创造力研究忽视了内部个体属性的影响[5-6]，因此，本文从个体属性角度，揭示学历和首次职位升迁两个重要因素对关键研发者创造力的不同作用，深化了对个体创造力影响因素的认识，丰富了此类问题的研究成果。
(1)研究表明，关键研发者学历越高，其创造力上升越迅速，快速成长的可能性就越大。因此，企业在选拔关键研发人员时，应将学历作为重要评判指标，尽量选择高学历人才，从而有效提升自身创新研发能力。例如，中兴通讯在选拔研发人员时会重点考察其学历背景，选聘一流高技能人才，如今该企业75%的研发人员学历都在本科以上。同样，在人工智能领域遥遥领先的商汤科技也十分重视高学历人才引进，现拥有博士数量超过120人。正是由于高学历研发者能带来丰富的专业知识、前沿的技术资源及高创新能力，因此，企业拥有越多高学历的研发人员，其自身就越具有创新竞争力。
(2)对首次获得职位升迁的关键研发者来说，由于这是其职业生涯中第一次任职身份的转变，因此，短期内将花费自身大量精力与时间适应行政工作，必然会影响其研发产出。因此，企业可以通过设定相应的培训课程，帮助关键研发者快速熟悉行政管理事务，从而提升其行政事务处理能力与效率。同时，企业应在日常工作中时刻关注关键研发者需求，积极提供必要的帮助与指导，从而在一定程度上弥补其创造力损失。
(3)中国传统文化提倡学而优则仕，企业也是如此。当关键研发者取得重大创新成果后，其行政任职会接踵而至，这不仅是对研发人员的一种鼓励，有效激发其创新动力，而且能使其拥有更多的研发资源。但此时若关键研发者被冗余的行政事务所累，其科研时间便会大大缩短，职位升迁带来的科研优势也无法发挥。关键研发者职业生涯上升阶段是其发挥创造力的重要时期，若此时关键研发者发生首次职位升迁，企业管理者应尽量避免赋予其冗余的行政事务，以保证首次职位升迁带来的优势大于劣势，从而使其创造力得以更好地提升，进一步帮助企业实现技术创新。例如，华为在培养关键研发者时，就设计了著名的“双通道”晋升模式，将人才晋升通道分为技术通道和管理通道，两条通道平行，保障了关键研发者不会被繁杂的行政事务拖累，使其沉下心在技术道路上做专做精，从而使其创造力得到最大限度的发挥。
首先，本文仅从个体创造力层面展开研究，对关键研发者在宏观层面上所发挥的作用知之甚少。因此，未来可通过研究关键研发者在区域内和区域间的流动性，分析其给区域创新带来的影响。其次，本文只考虑了关键研发者首次职位升迁和学历，还有许多特征指标没有考虑，如关键研发者年龄等，后者也会对关键研发者创造力产生影响。最后，未来研究可以就不同因素之间的交互作用对关键研发者创造力的影响进行深入探讨，从而更全面地分析个体属性特征对于关键研发者创造力的影响。
[1] ERNST H,LEPTIEN C,VITT J.Inventors are not alike:the distribution of patenting output among industrial R&D personnel[J].Transactions on Engineering Management,2000,47(2):184-199.
[2] NAHAPIET J,GHOSHAL S.Social capital,intellectual capital,and the organizational advantage[J].Knowledge & Social Capital,2000,23(2):119-157.
[3] 张铁男,赵健宇,袭希.组织知识创造的能级跃迁模型研究[J].管理工程学报,2013,27(4):41-52.
[4] 徐飞,倪伟波.“百人计划”20年要览[J].科学新闻,2014(16):26-29.
[5] PARUCHURI S,NERKAR A,HAMBRICK D C.Acquisition integration and productivity losses in the technical core:disruption of inventors in acquired companies[J].Organization Science,2006,17(5):545-562.
[6] 裴云龙,郭菊娥,向希尧.企业研发人员合作网络、科学研究与技术创新[J].科学学研究,2016,34(7):1054-1064.
[7] 张燕,怀明云,章振,等 组织内创造力影响因素的研究综述[J].管理学报,2011,8(2):226-228.
[8] TANG H K.An integrative model of innovation in organizations[J].Technovation,1998,18(5):297-309.
[9] BOH W F,EVARISTO R,OUDERKIRK A.Balancing breadth and depth of expertise for innovation:a 3m story[J].Research Policy,2014,43(2):349-366.
[10] 孙健敏,刘小禹,胡佳.科技人才创造倾向的个体差异研究[J].科学学与科学技术管理,2007,28(3):170-174.
[11] CAMELO-ORDAZ C,HERN
NDEZ-LARA A B,VALLE-CABRERA R.The relationship between top management teams and innovative capacity in companies[J].Journal of Management Development,2005,24(8):683-705
[12] CROSS R,THOMAS R J.How top talent uses networks and where rising stars get trapped[J].Organizational Dynamics,2008,37(2):165-180.
[13] KERR J,SLOCUM J W.Managing corporate culture through reward systems[J].Academy of Management Executive,1987,19(4):130-138.
[14] 赵文红,周密.R&D团队人力资源管理实践对企业创新绩效的影响研究[J].研究与发展管理,2012,24(4):61-70.
[15] 张玮,刘延平.组织文化对组织承诺的影响研究——职业成长的中介作用检验[J].管理评论,2015,27(8):117-126.
[16] LONG J S,FOX M F.Scientific careers:universalism and particularism[J].Annual Review of Sociology,2003,21(1):45-71.
[17] FOX M F,IIDA M.Women and higher education:gender difference in the status of students and scholars[J].U.S.-Japan Women's Journal,1995(19):3-20.
[18] AMABILE T M.A model of creativity and innovation in organizations[J].Research in Organizational Behavior,1988,10(10):123-167.
[19] 汤小莉,田高良,孙笑明,等.占据合作网络切割点位置与关键研发者创造力[J].系统工程理论与实践,2016,36(12):3152-3163.
[20] 张兆国,刘亚伟,亓小林.管理者背景特征、晋升激励与过度投资研究[J].南开管理评论,2013,16(4):32-42.
[21] 约瑟夫·本·戴维.科学家在社会中的角色[M].赵佳苓，译.成都:四川人民出版社,1988.
[22] HARRET,ZUCHERMAN.Scientific elite:nobel laureates in the united states[M].New Brunswick:Transaction Publishers,1996.
[23] SIBUNRUANG H,CAPEZIO A,RESTUBOG S L D.Getting ahead through flattery:examining the moderating roles of organization-based self-esteem and political skill in the ingratiation-promotability Relationship[J].Journal of Career Assessment,2013,22(4):610-626.
[24] NIU H J.Is innovation behavior congenital? enhancing job satisfaction as a moderator[J].Personnel Review,2014,43(2):288-302.
[25] 汪士.中外杰出科学家行政任职差异及其影响[J].科技进步与对策,2013,30(6):134-138.
[26] NARIN F,BREITZMAN A.Inventive productivity[J].Research Policy,1995,24(4):507-509.
[27] BEAUDRY C,SCHIFFAUEROVA A.Impacts of collaboration and network indicators on patent quality:the case of canadian nanotechnology innovation[J].European Management Journal,2011,29(5):362-376.
[28] GILSING V,NOOTEBOOM B,VANHAVERBEKE W,et al.Network embeddedness and the exploration of novel technologies:technological distance,betweenness centrality and density[J].Research Policy,2008,37(10):1717-1731.
[29] ACS Z J,ANSELIN L,VARGA A.Patents and innovation counts as measures of regional production of new knowledge[J].Research Policy,2002,31(7):1069-1085.
[30] 王巍,崔文田,孙笑明,等.知识范围和间接连接对关键研发者创造力的影响[J].预测,2017,36(5):36-42.
[31] KAHNEMAN D,TVERSKY A.On the reality of cognitive illusions[J].Psychological Review,1996,103(3):582.
[32] FLEMING L,MINGO S,CHEN D.Collaborative brokerage,generative creativity,and creative success[J].Administrative Science Quarterly,2007,52(3):443-475.