前 言
《国家十四五期间人才发展规划》提出，要打造大批一流科技领军人才和创新团队,造就规模宏大的青年科技人才队伍;要深化人才发展体制机制改革，为各类人才搭建干事创业的平台。随着知识经济日趋复杂化和多元化,各类人才在科研竞争中遭遇绩效发展瓶颈,亟须依据自身特点配置内外部多种条件资源,利用源头创新实现从0到1重大突破,破解卡脖子技术难题。科研主体作为中国知识创新发展的领军人才和队伍,是知识经济时代下创新与发展的中坚力量。以往大多数文献从单一视角预设理论模型,研究前因变量对各类人才创新绩效的影响,缺乏以系统思维考虑多层次因素对不同层级科研主体创新绩效的综合影响,以及缺乏对影响方式的进一步深入分析,忽略了不同科研主体异质性特征对创新绩效产生的差异性影响。此外,数字技术纵深发展给科研工作带来新的发展契机，收集海量多源异构原始数据,采用机器学习挖掘数据中隐藏的知识规律,有助于不同层级科研主体获得创新绩效成长发展的个性化策略。
本书切实关注科研主体综合发展,从个体、团队和企业三个层面出发，运用大数据分析技术识别复杂管理情境下不同层级科研主体创新绩效的驱动要素和作用机制，为不同科研主体制定相应绩效管理措施，推动不同层级科研主体协同发展并提升国际科研竞争优势。具体研究内容如下:第一,明确内外部综合条件下不同层级科研主体(杰出学者、科研团队和研发企业)的特征变量，依据科研主体整体异质性特征划分不同类型科研主体群组,在识别群组特点的基础上进行命名,为后续研究奠定现实基础;第二,以不同层级科研主体群组划分为基础,运用决策树方法分别对不同类型科研主体群组进行决策规则提取,获知科研主体群组内部不同特征组合对创新绩效的差异化影响,明确不同层级科研主体特征变量与创新绩效之间的复杂非线性关系,完成不同层级科研主体创新绩效的影响因素分析;第三,以不同层级科研主体创新绩效的决策规则为基础重新划分样本空间,运用贝叶斯网络分析方法明确不同层级科研主体群组内部特征变量与创新绩效之间的
依赖关系，通过变量关联度和贡献度分析完成不同层级科研主体创新绩效的影响机制分析;第四,为更好地将个人、团队和企业三个不同层面创新绩效的影响机制研究进行逻辑贯穿,开展个体合作网络对科研团队创新绩效的影响研究和科研团队合作网络对企业创新绩效的影响研究,挖掘个体(科研团队)合作网络对科研团队(企业)创新绩效的复杂非线性影响。
本书的主要贡献在于:首先,梳理不同层级科研主体创新绩效的多维前因变量,拓宽绩效研究的边界。不同科研主体创新绩效是多元因素综合驱动的结果，不是通用视角或权变视角下自变量、中介变量和调节变量的简单组合。从多个维度归纳不同层级科研主体创新绩效的前因变量，结合文献梳理和研究实际完成变量测度,明确创新绩效影响因素在各层面的表征,契合复杂管理情境下的研究导向需求。其次,适用于管理学领域的数据驱动分析科学研究范式的提出与应用。区别于实证分析的研究范式,本书主张数据驱动多因素特征对创新绩效的交互式非线性影响,因此从客观海量数据出发,借助大数据技术的知识发现能力,依据不同层级科研主体群组类型构建不同的决策树模型和贝叶斯网络结构,系统梳理多层次因素对创新绩效的组合影响,为制定和实施不同资源配置方案提供理论和现实基础。另外,深化前因变量与不同层级科研主体创新绩效的关系研究。从不同层面对科研主体创新绩效的影响因素和机制进行探析,使得研究更加全面和精细化;对同质科研主体进行群组划分，具体问题具体分析,突破以往研究在通用视角下得出的普适性管理规律,凝练适用于特定科研主体的差异化绩效提升策略。
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