为保证研究设计的严谨性，本研究选取不同企业中管理、研发及其他各类专业人员等作为样本。通过邮寄、专人现场发放等形式共发放问卷 300 份，其中，实际回收问卷 251 份，有效问卷 230 份，有效回收率为 76.7%。问卷分为 4 部分，分别是对人力资本、社会资本、心理资本、创新绩效的测量，采用 1—5 级 Likert 式量表，1 表示完全不符合，5 表示完全符合，由员工自我进行评估。
人力资本维度的测量主要有学历、工作年限、工作经验、技术技能和理论知识或培训的评价等，本研究采用教育程度和工作经验测量。社会资本维度的测量根据 Nahapiet 和 Ghoshal（1998）、Yli-Renko 和 Autio（2001）、Presutti 和 Boar（i2007）的量表设计，采用结构、关系、认知测量。心理资本维度的测量采用Luthans、Youssef 和 Avolio（2007）开发的 4 维度量表，采用自我效能、乐观、希望、韧性测量。创新绩效维度的测量主要结合Scott、Bruce 和 Janssen 等的研究成果，引用韩翼（2007）开发的创新绩效量表。量表的 Cronbach’s α 值分别为 0.870、0.895、0.845、0.92。
三、数据分析
（一）信度和效度检验
为了确保假设检验和模型拟合度评价的有效性，本文采用 SPSS16.0 统计软件，对样本数据进行内部一致性分析和探索性因子分析，检验各变量测量的信度和效度。本文总量表的Cronbach’s α 值为 0.811，各变量测量量表的 Cronbach’s α值均大于 0.7（见表 1）。同时，通过计算题目单项与总和相关系数辅助测量问卷的效度，对各题项之和以及各题项分别进行相关分析发现，量表所有测项与总和的相关系数均显著，因此各测项可以保留。另外对各量表进行 KMO 检验和巴特利特球体检验，数据显示，人力资本、社会资本及心理资本的 KMO 值分别为 0.784、0.802、0.837、Bartlett’s 球形检验的显著性水平小于 0.05，说明数据适合作因子分析，结果显示，同一变量下属各测量问项均分布于同一因子，且各测量问项的因子载荷系数最小的为 0.637，都高于 0.5 的基本要求，说明量表具有较好的结构效度，测量变量与量表数据之间具有较高的一致性。
（二）描述性统计及变量间相关分析
各变量均值、标准差及相关性见表 2。数据分析结果显示，除工作经验与教育程度、关系资本与教育程度、认知资本与工作经验没有显著正相关，工作经验与关系资本之间的相关系数为负之外，其他各构念都达到了0.05的正相关水平，假设4部分成立。
（三）实证结果分析
结果显示三类资本在统计上均显著（p=0.000），R2 分别为 0.086、0.132 和 0.188。除了工作经验对知识员工创新绩效的影响不显著（P=0.701＞0.1），其他均显著。
回归结果见表 3。方程的解释力在临界水平上依次显著增加。在模型2中，放入人力资本变量后，β值为0.275（p＜0.001），工作经验与创新绩效的不显著，并不影响人力资本整体对创新绩效的解释力度。模型 3、4 显示，社会资本、心理资本对知识员工创新绩效的回归系数 β 分别为 0.374（p＜0.001）、0.467（p＜0.001），均对创新绩效有显著正向影响，且人力资本对知识员工创新绩效的解释力为 8.6%，社会资本是 13.2%＞8.6%；另外，模型 5 与模型 2 对比得出 ΔR2=0.082，说明社会资本相对人力资本对结果变量有显著的增益效应，假设 1 成立。模型6 中，人力资本与心理资本的协同作用对创新绩效的解释力度为 21.4%，相对于模型 2 中单个人力资本的 8.6%，其增益效应达到 12.8%，因此假设 2 成立。同理，模型 7 相对于模型 3，其增益效应达到 13.6%，说明社会资本在心理资本的作用下对知识员工创新绩效的增益效应显著，假设 3 成立。模型 5中，在控制了性别和年龄的情况下，人力资本与社会资本对结果变量的共同解释力为 16.8%，均不及心理资本的 18.8%，而且模型 8 与模型 5 对比得出 ΔR2=0.126（p＜0.001），说明心理资本相对人力资本和社会资本对结果变量也有显著的增益效应，假设 5 成立。最后，从模型 6、7 可以看出，相对于人力资本和社会资本解释因变量 16.8%的变异性、人力资本和心理资本的 21.4%，社会资本和心理资本合并而成的解释力度最大，为 26.8%。模型 8 中，人力资本、社会资本、心理资本总体上对创新绩效的解释力度达到了 29.4%（p＜0.001），充分说明 3类资本互动协同对知识员工创新绩效的增益效应显著。
四、结论与展望
（一）研究结论
本文主要研究结论如下：（1）社会资本、心理资本各维度，人力资本部分维度均对知识员工创新绩效有不同的驱动作用，其中人力资本中教育程度、社会资本中结构和关系维度、心理资本中自我效能和希望维度对因变量影响显著。（2）各维度合并而成的 3 类资本对结果变量的影响大于其维度，分别为 8.6%、13.2%、18.8%，因此，心理资本相对于社会资本比人力资本更能对创新绩效产生影响。（3）从对创新绩效影响的对比分析中可以看出，单个心理资本的增益效应大于人力资本和社会资本之和，心理资本与社会资本合并的增益效应大于心理资本与人力资本之和，人力资本和社会资本在心理资本的作用下对结果变量作用显著，3 类资本的交互效应更远远超于单个或两两结合。因此，怎样建立这 3 类资本的动态协同模型，使知识员工创新绩效增益效应最大化，已然成为重要的研究视角。
（二）局限与展望
由于研究条件、调查范围及个人能力限制，本文在以下几方面可能存在一定的不足：第一，本文建立人力资本、社会资本和心理资本对知识员工创新绩效的增益效应模型，但未涉及其他可能的影响因素或调节变量，如吸收能力、组织学习、知识共享等，因此，可能削弱了自变量对因变量的驱动效果。第二，本研究样本主要针对有着高成长需求强度的知识员工而言，研究结论对一般性员工的适用性还有待进一步验证。在后续研究中，应针对上述问题，结合整体模型，对 3 类资本对创新绩效影响机制的全貌做更系统、广泛、深入的理论与实践探索。
参考文献：
[1] 柯江林，孙健敏，石金涛，顾琴轩.人力资本、社会资本与心理资本对工作绩效的影响———总效应、效应差异及调节因素[J].管理工程学报，2010，（4）：29-35.
[2] 姜秀珍，顾琴轩，王莉红，金思宇.错误中学习与研发团队创新：基于人力资本与社会资本视角[J].管理世界，2011，（12）：178-120.
[3] 张红芳，吴威.心理资本、人力资本与社会资本的协同作用[J].经济管理，2009，（7）：155-161.
