３研究方案设计及实证研究

　　３．１方案设计

　　３．１．１问卷设计为验证铁路工程技术创新影响因素与绩效关系的研究假设，进行问卷设计。根据相关文献分析并结合铁路工程的特点提出问卷的测量指标。调查问卷分为三个部分：第一部分是工程项目参与人及铁路技术创新项目基本情况；第二部分是铁路工程技术创新环境、资源、管理及绩效的相关测量量表；第三部分是问卷补充及建议。为了验证研究假设，采用５级李克特量表打分，其中“１”代表“强烈反对、最小值或零频率”，“５”代表“完全同意、最大值或高频率”。为减少因答卷者不能理解问题而带来的负面影响，问卷在设计过程中广泛听取企业界与学术界专家意见，并对问卷进行预测试，对问卷的表述与措辞反复修改完善，尽量避免题项难以理解或表达含糊不清。

　　３．１．２数据采集为保证问卷覆盖面，使调查具有代表性，问卷调查对象来自参与铁路工程技术创新活动的各个主体，主要是参与高速铁路和重载铁路建设与管理的各单位，包括政府机关（原铁道部科技司工程管理中心）、业主单位（上海铁路局、朔黄铁路发展有限责任公司等）、高等院校（中南大学、西南交通大学、北京交通大学）、科研院所（中国铁道科学研究院、原铁道部经济规划研究院）、设计单位（中铁第三勘察设计院、中铁第四勘察设计院）、施工单位（中铁五局、中铁七局、中铁十六局）和材料设备供应商（原中国南车、原中国北车、华为技术有限公司）。要求答卷者具有１０年以上的铁路工程工作经历，且在访谈时不带任何角色设定，依据自身知识和经验判断。

　　３．２描述性统计与信度分析

　　３．２．１问卷回收情况与描述性统计问卷发放与回收工作在２０１２年４月至２０１３年４月进行，受访专家通过电子邮件或邮寄方式反馈问卷，共反馈问卷１１８份，经过整理和鉴别，得到有效问卷１０４份。对有效问卷与无效问卷对应专家所在的单位性质进行了ｔ检验，分别为ｐ＝０．２２和ｐ＝０．２９，反映出问卷在单位和主体上面不存在显著性差异。就样本数目而言，结构方程模型分析所需的样本数要求为样本数与模型中欲估计的参数差大于５０，并认为样本数至少在１００～１５０间才适合采用结构方程模型，因此所搜集的样本数（Ｎ＝１０４）是适当的。

　　３．２．２可靠性分析数据的信度是衡量测量项目数据质量的重要指标。采用ＳＰＳＳ１９．０对收回的１０４份有效问卷进行可靠性分析（信度分析），本次调查的Ｃｒｏｎｂａｃｈ′ｓα值为０．８７８，所评估项目的标准化Ｃｒｏｎｂａｃｈ′ｓα值为０．８７３，大于０．８，调查量表的信度较好。

　　３．３假设检验运用Ａｍｏｓ软件进行结构方程建模与分析，对研究假设进行检验，验证观察变量与潜在变量的关系，以及潜在变量的相互关系，即对测量模型与结构模型进行参数估计，并分析数据拟合结果。主要拟合指标包括卡方自由度比值（ＣＭＩＮ／ＤＦ）、适配度指数（ＧＦＩ）、渐进残差均方和平方根（ＲＭＳＥＡ）、增值适配指数（ＩＦＩ）、比较适配指数（ＣＦＩ）等。一般，ＣＭＩＮ／ＤＦ小于５、ＲＭＳＥＡ低于０．０８，表示模型可以接受，且ＧＦＩ值、ＩＦＩ值、ＣＦＩ值介于０与１之间，越接近１表示适配度越佳。

　　３．３．１假设Ｈ１的检验假设Ｈ１试图说明工程需求与绩效之间的关系，如图２所示。从模型的拟合结果来看，ＣＭＩＮ／ＤＦ为１．４７５＜５，ＲＭＳＥＡ为０．０５１＜０．０８，ＧＦＩ为０．７１４，ＩＦＩ为０．７８９，ＣＦＩ为０．７７８，均接近０．８０，模型的拟合效果较合理，说明模型有效。从路径系数来看，工程需求对绩效的标准化回归系数为０．８９，Ｐ小于０．００１，说明工程需求对绩效与管理有明显的正向作用，假设Ｈ１获得支持。

　　３．３．２假设Ｈ２的检验假设Ｈ２试图说明技术创新管理与技术创新绩效之间的关系，如图３所示。从模型的拟合结果来看，ＣＭＩＮ／ＤＦ为１．８７４＜５，ＲＭＳＥＡ为０．０７２＜０．０８，ＧＦＩ为０．７９８，ＩＦＩ为０．７７４，ＣＦＩ为０．７６４，均接近０．８０，模型的拟合效果较合理，说明模型有效。从路径系数来看，技术创新管理对绩效的标准化回归系数为０．４１，Ｐ小于０．００１，假设Ｈ２获得支持。

　　３．３．３假设Ｈ３的检验假设Ｈ３试图说明技术创新资源与绩效的关系，如图４所示。从模型的拟合结果来看，ＣＭＩＮ／ＤＦ为１．７７６＜５，ＲＭＳＥＡ为０．０７７＜０．０８，ＧＦＩ为０．７６７，ＩＦＩ为０．７４２，ＣＦＩ为０．７３０，均接近０．８０，模型的拟合效果较合理，说明模型有效。从模型拟合结果来看，技术创新资源对绩效的标准化回归系数为０．６３，Ｐ＜０．００１，说明资源对绩效与管理有明显的正向作用，假设Ｈ３获得支持。

　　３．３．４假设Ｈ４的检验假设Ｈ４检验技术创新环境对需求、管理、资源和技术创新绩效关系的影响。主要采用分组处理方式，将干扰变量依群组做情境区分，依据环境特征对样本进行分组处理。环境变量主要考虑市场环境，分为高市场动荡和低市场动荡两种。在高市场动荡、低市场动荡环境下分别构建与前述假设相同的结构方程模型进行分析，模型分析结构见表２。由此可见，环境在技术创新需求、管理、资源与绩效之间均存在影响，假设Ｈ４获得支持。

４研究结果与讨论

　　通过实证研究，验证在高速铁路、重载铁路建设与管理实践中，铁路工程需求、环境、资源和管理等因素与技术创新绩效的作用关系。工程需求、环境、资源和管理因素对技术创新绩效产生明显影响，且这些因素的作用各不相同。工程需求具有引领作用，铁路工程以工程需求为导向，需求既是铁路工程技术创新活动的起点，也是其重要动力源泉。技术创新管理具有推动作用，实施技术创新管理，不仅可以促进组织的有效运行，明确各参与主体利益及风险分配、权责划分等，同时建立良好的激励与协调机制，强化过程监督与反馈，有利于技术创新目标更好地实现。技术创新资源具有支撑作用，资源是技术创新开展的基础并为技术创新提供经费与物力支持，人力资源是其中关键，信息则对技术创新效率有重要作用。技术创新环境对技术创新绩效有调节作用，铁路工程的创新环境涉及宏观政策、市场环境和社会环境等，是铁路工程技术创新实施过程的一系列约束条件，既可以阻碍技术创新也可以促进技术创新，影响技术创新实现的速度与绩效。由此，提出基于高速铁路与重载铁路的铁路工程技术创新作用机理概念模型，在工程需求的引领下，构建技术创新组织，通过科研立项、技术研发、联合攻关等技术创新活动，取得技术创新成果，经评定验收、推广应用，实现工程化，从而形成技术创新绩效。工程需求的牵引力、管理的推动力、资源的支撑力、环境的影响力共同促进技术创新绩效与水平的提升。铁路工程技术创新作用机理概念模型，即铁路工程技术创新“四力模型”，如图５所示。