| 1.研究背景及问题提出
随着全球社会信息化和经济信息化的发展，软件产业作为信息经济的核心产业，已成为世界经济新的增长点和社会发展的重要力量。它是高新技术产业的关键技术，是国民经济信息化的基础，是提高国际竞争力的核心因素。软件产业的发展关系着一个国家的信息安全、经济安全、军事安全乃至国家安全。总之，软件产业作为信息产业的中枢，是一个国家综合国力和现代化程度的重要标志 。因此，各国都把大力发展软件产业作为经济全球竞争的焦点和战略制高点。
目前,美国凭借这雄厚的资金和技术，成为世界上最大的软件生产国和出口国，并且拥有全球最成熟、最大的软件市场，是全球软件产业的主导，约占全世界四成以上的市场份额。在经过了二十多年的快速发展后,印度已取得了举世瞩目的成绩，成为世界上仅次于美国的软件出口大国，并有“世界软件工厂”和“信息技术超级大国”之称。目前，印度的软件产业约占领了世界软件开发市场份额的20 % ,并且是世界上增长最快的国家 。此外，日本、巴西、爱尔兰等国家也竞相发展软件产业，分别在世界软件市场中占有重要地位。
软件产业是高新技术产业，是典型的技术密集型和知识密集型产业。人才是软件产业发展的核心要素和根本保证。当今世界，美国是软件产业的龙头老大，印度是软件产业的后起之秀。高质量的人才正是两国软件产业蓬勃发展的巨大推动力之一。美国、印度、爱尔兰等国家的软件产业如此发达，是与其人才战略有很大关系，美国是软件人才强国，也是软件人才培养模式比较完善，软件人才培养数量最多、质量最好的国家。目前，美国软件产业的人才层次结构表现为合理的“金字塔”结构。美国拥有最先进的软件技术，除了培养大批程序员，还重点培养大量的“中高端”软件人才、软件设计师与系统分析师，以及国际化的高级管理人才。经过多年的努力，印度成功地探索出了一条培养高素质专业人才、实用型软件技术人才的有效途径，即按照软件产业发展的需要，多层次、多渠道培养人才，形成人才梯队结构。目前，印度拥有仅次于美国的第二大科技人才储备库。爱尔兰的软件产业主要是针对高尖端的产业和产品，因此，爱尔兰着力培养大批软件人才，尤其是软件高端人才。经过系统的培养，爱尔兰目前己拥有一批世界一流的软件设计开发人员。
中国是一个人口大国，从数量上来看，具有先天优势。然而，目前制约中国软件业发展的关键问题还是人才：从人才数量上来讲，软件人才匾乏是中国软件人才状况的写真。据信息产业部公布的数据，中国在今后相当长的一段时间内，每年至少存在20万软件人才缺口，并且这个缺口还在以每年20%左右的速度增长 ；从人才质量上来看，外语差、团队精神差、计划性差、交流和沟通能力不足、大型项目能力缺乏、知识陈旧等等，这些问题给软件产业的发展带来不利影响，在一定程度上加剧了软件人才数量的不足；从软件人才结构来看，目前，中国软件产业的人才的结构不是合理的金字塔式层次结构，而呈现两头小、中间大为“橄榄型”，即“高端人才”(系统分析师、项目经理等) 和“低端人才”(软件编程人员)在软件人才总体中所占比重小。其中，高端人才尤为匮乏。
美国在世界软件产业链中的地位与其注重高层次软件人才培养紧密相关，中国要想提高在世界软件产业链中的地位，必须着力培养高层次、高素质的软件人才。
目前北京作为中国软件产业的核心基地，独具优势和实力。从发达程度和发展规模上来看，软件企业聚集密度较高，实力较强；从业务收入稳健增长上来看，2008年北京软件与信息服务业实现了稳健增长，业务收入达到1537亿元 ，同比增长了22.7%，年均增长率为29.9%，总量规模居全国首位。从人力水平上来看，软件人才总量位居全国第一，聚集了全国最多的软件精英和科研机构。
然而，北京市软件产业的发展还存在一些突出问题：第一，软件企业从业人员规模相对较小。2008年北京软件企业从业人员规模主要集中在50人以下，占总量规模企业数量的78.7%。而印度员工人数千人以上的软件企业有上百家，美国前四大软件企业员工数均超过万人。第二，从学历层次上来看，北京市软件产业从业人员以本科及以下学历为主，高学历人才较少。第三，软件产业人才结构不合理。北京市软件人才的总体结构也呈现两头小、中间大的“橄榄型”分布，即高端与低端软件人才在软件人才总体中所占比重小。第四，软件产业人才缺口较大。2007年北京软件业人才缺口突破5万人，这个缺口正以每年20%的速度增长。
在2006中国软件工程大会上，国际设计和过程科学学会院士、北京航空航天大学周伯生教授接受记者采访时表示，人才是软件产业最重要的资源，中国软件业要实现信息产业部的发展规划，软件业产值从2005年3900亿元发展到2010年“突破万亿”大关，关键在于大力培养高素质人才。同样，从目前国内的软件高端人才数量现状与软件业较先进的国家相比，未来五年，国内软件产业高端人才至少缺口20万人（来源：北国网-半岛晨报）。与软件业工业化生产的发达国家相比，高端人才严重缺口下导致的软件企业规模偏小，成为困扰北京乃至全国软件产业发展难以突破的瓶颈。
北京2009年的高校毕业生达21万，然而据北京市商务部人事司司长王志平介绍每年软件毕业生中只有20%的人能够直接进入企业工作，由此可见，目前存在高校毕业生难以找到工作和软件产业招不到合适的人才之间的矛盾，这一毛段的产生与北京市软件人才测评机制不够完善，缺乏有效的、全面的测评工具有很大关系。不少软件企业在选拔人才的过程中存在较大主观性，缺乏高素质的专业测评人员，所采用的测验只是从单一方面来考察软件人才而不是全方位地考察人才，没有找出一个人的最佳优势组合，也无法评价出某个岗位所需人才的发展潜力，未能进行合理的人岗匹配。软件产业人才测评问题是亟待解决的问题。实际上，每个人都有自己的最佳潜能优势，利用潜能优势就能发挥应有的作用，那么每个人如何找到自己的最佳潜能优，企业如何最大程度地招聘到满足岗位需求的人才呢？这就需要从新的视角来进行人才测评和人才选拔，软件研发高端人才的测评和选拔也是如此。
高端人才素质的特殊性决定了其测评内容与一般人才不同。尤其是能力素质、心理素质、人格特质等方面，构成了高端人才素质测评中的重点与难点,这也增加了高端人才研究的难度。
以往有关高层次人才的研究较少，在研究的过程中，注重从知识、技能方面进行研究，较少涉及到对高端人才的其他认知特征进行探索和研究。由于不同行业高级人才特质的构成要素不尽相同，那么不同行业的高级人才到底具有什么样的特征呢？这是很少有研究者进行探索的领域。软件产业的高端人才与其他领域的高端人才相比，又有什么样的人格特点、成就动机及智力结构特点等心理特征和专业素质呢？这些心理特征与专业素质之间的关系是什么呢？心理特征之间又有什么样的关系呢？影响其心理特征产生、形成和发展的因素又有哪些呢？这些影响因素之间的关系是什么呢？目前，有关这方面的研究相对甚少。
那么，在现有的条件下，是否可能采取新的研究路线来探索软件产业高端人才的基本特征呢？本研究开辟新的研究思路，即选择被社会或软件行业的高端人才，运用焦点深度访谈法，通过回顾性地研究他们的思维特征、个性特点、个人成长经历等，试图揭示软件产业高端人才诸方面的特点。同时运用脑AT整体潜能测评系统技术对软件研发高端人才效标群体进行定量研究。定性研究和定量研究的有机结合，目的是为北京市软件产业高端人才的引进、选拔和培养提供依据，为北京市政府提供相关的政策上的建议，从而更好地促进北京市软件产业的发展，带动整个北京市经济的发展。
2.研究的方法学过程
2.1效标群体的选择
本研究中主要针对两种类型的人才进行访谈：软件研发高端人才和软件产业人力资源经理。其中，重点研究软件研发高端人才效标群体的诸方面的特征。软件研发高端人才主要指的是在软件的编程设计方面有重大社会贡献或成就的高级技术人才。HR经理指的是人力资源部门具有两年以上工作经验的管理者，其职责包括：制定公司人力资源的战略规划；督促公司人力资源战略的执行；负责建立畅通的沟通渠道和有效的激励机制；全面负责人力资源部门的工作；内部组织管理等。
2.2研究工具
本课题运用的研究工具有软件研发高端人才访谈提纲、软件产业人力资源经理访谈提纲和脑AT整体潜能测评系统。
其中，脑AT整体潜能测评系统是由北京师范大学沃建中教授的研发团队经过十四年的研究而形成的，研发团队从脑功能的差异性出发，把脑的神经传导、认知的客观测量、心智行为模式结合起来，用量子力学方法和计算机工具，寻找个体的类似于金刚石的最佳潜能优势结构，期间跨越全国25个地区，采集超过20万人。
脑AT整体潜能测评系统包含三大量表：人格测验量表（含54个维度）、职业潜能量表（含14大类核心职业潜能）、职业心向量表（含35个维度）。其中人格量表部分各维度Cronbachα系数在0.60-0.93之间，重测信度0.85，实证效度为0.91。职业心向量表（兴趣部分）各维度的Cronbachα系数在0.79-0.91之间，重测信度0.81，实证效度为0.87。采用T分数，对十四项核心潜能的区分效度进行检验发现，各项潜能以100为中心，在±50范围内成正态分布趋势，潜能部分具有较高的区分效度。
2.3研究方法
2.3.1定性研究——焦点深度访谈法
本课题在实际的研究过程采用焦点深度访谈法。软件产业高端人才自身心理特征及其影响因素的研究有必要深入到其形成过程之中，传统的即使性心理实验法不是很适合本研究。基于这一点，本研究从问题出发，采用半结构式访谈的方法对对软件研发高端人才（30名）和人力资源经理（30名）进行深度访谈，作为获取软件研发高端人才基本特征、独特特征及其影响因素的手段，同时可以了解北京市软件产业的人才选拔现状及方法，以及在软件高端人才招聘和使用过程中存在的问题。
2.3.2定量研究——脑AT整体潜能测试
本研究中，选取北京市软件产业普通人才（30名）和高端人才（30名）进行脑AT潜能测试，对测试结果进行定量分析，并根据初步结果删减和修改脑AT潜能测试题目，调试脑AT测试程序，确立软件产业人才的脑AT潜能测试简本。同时对比分析普通软件人才和高端人才的基本特征和专业素质上的差异，明确软件高端人才所需具备的共同的人格特征、潜能趋势、兴趣特征。
2.3.3定性研究和定量研究的结合
运用焦点深度访谈法对软件企业中的HR经理进行访谈，访谈的内容包括对高端人才的定义及对北京市软件行业招聘情况。目的有二，一是了解HR经理对高端人才的特征定义包括哪些方面？二是通过软件企业HR经理了解目前北京市软件行业中在招聘软件研发高端人才时的弊病有哪些？同时，我们还从成就动机、知识水平、智力水平、思维风格、个性品质、成长过程中的影响因素六个方面对软件研发高端人才进行访谈。访谈的目主要了解软件研发高端人才，其自身认为的重要的人格、能力、兴趣特征有哪些，以便于和脑AT测试中的维度进行对比，以此测查脑AT测试的实证效度，即脑AT测试是否能测查出软件研发人才的重要特征。
脑AT整体潜能测试是从定量分析的角度，研究软件研发高端人才14大项核心潜在能力（内含组织管理能力、人际交往能力、逻辑推理能力、思维转换能力等30余小项）、54项核心人格特质（如：忠诚度、责任感、坚持性、敢为性、镇定性等）、36大核心职业兴趣领域（如人员管理型、事物管理型、技术操作型、意识研究型、机械操作型等）、个人价值观（自我实现需求、经济报酬需求、教育发展需求等）、成就动机强度（通过自身努力成功完成本岗位要求的动力强弱）、整体心理素质健康程度（是否紧张、敏感、多疑、敌意等）诚实度等。
结合定性分析和定量分析研究结果，建立软件产业高端人才素质模型，为软件产业高端人才的选拔提供依据。
2.4数据分析方法
2.4.1软件研发高端人才效标群体访谈结果的分析
在对访谈资料结果进行分析时，首先由研究人员阅读所有的访谈资料，对访谈资料进行微观分析，产生初步的类别，之后进行主轴编码，建立编码类别或者编码主题的描述，然后计算编码信度，具体做法如下：采用两位编码者同时编码的方法，软件研发高端人才重要心理特征编码的信度系数值从0.514到1.00，编码信度的平均数为0.751，标准差为0.112，编码信度达到接受水平。这说明编码词典具有一定的稳定性，可以比较有效地辨别出软件研发高端人才的重要心理特征。
2.4.2脑AT测试数据的整理及分析
经过脑AT整体潜能测试每个软件研发高端人才有两万多个数据，首先将每个人的数据输入SPSS中，然后对30个软件研发高端人才的人格特征、潜能特征和兴趣特征进行分析，同时对比分析软件研发高端人才和普通人才在三项心理特征上的差异。
3.结果分析
3.1访谈结果分析
3.1.1北京市软件研发高端人才的选拔现状及主要困难分析
目前北京市主要通过传统招聘、内部员工推荐及猎头公司三种方式招聘软件研发高端人才。各招聘方式按占受访人数的百分比从高到低依次为传统招聘83.33%、内部员工推荐63.11%和猎头公司38.89%。
表1 北京市软件研发高端人才选拔渠道
|
选拔方式 |
频次 |
占受访人数比例 |
排序 |
|
传统招聘 |
15 |
83.33% |
1 |
|
内部员工推荐 |
11 |
61.11% |
2 |
|
猎头公司 |
7 |
38.89% |
3 |
三种招聘方式各有缺点。传统招聘耗费时间33.33%，命中率低61.11%；猎头公司费用过高38.89%，内部推荐容易造成内部不团结50.00%。
表2 软件研发高端人才不同选拔方式的缺点
|
招聘方式 |
缺点 |
频次 |
占受访人数比例 |
|
传统招聘 |
耗费时间 |
6 |
33.33% |
|
命中率低 |
11 |
61.11% |
|
猎头公司 |
费用高 |
7 |
38.89% |
|
内部推荐 |
易造成内部不团结 |
9 |
50.00% |
北京市招聘软件研发高端人才时遇到主要困难有五个。按所占受访人数百分比从高到低依次为面试太主观66.67%；招不到合适人才55.56%；人才流失太严重22.22%；缺乏经验11.11%。
把各项困难占受访人数的百分比按高低排序，用直观图表现出来，如图3 。
3.1.2北京市软件产业实际招聘中的命中率问题分析
通过分析访谈结果发现，北京市软件行业招聘高端软件人才命中率普遍偏低。软件人力资源经理或主管认为在招聘软件研发高端人才时命中率在50%及以下的占83.7%，而认为命中率在50%以上的仅占16.7%，总体平均命中率在43.06%。
把不同命中率占受访HR经理人数的百分比用直观图表示出来，如图5 。
3.1.3北京市软件产业人力资源经理对测评工具的需求分析
北京市软件行业对科学的人才测评软件需求非常强烈。认为非常需要的占72.20%，而可要可不要的占11.10%，信息缺失的占17.60%。
.
3.1.4北京市软件产业人力资源经理界定的软件研发高端人才特征
分析访谈结果发现，软件人力资源部经理认为，软件研发高端人才应包括九大特征。按占受访人数比例从高到低依次为：精通专业知识61.11%、创新能力27.78%、整体分析能力22.22%、工作经验积累22.22%、智商高16.67%、良好的人际交往能力16.67%、良好的管理能力16.67%、稳定性11.11%及逻辑思维能力11.11%。
表6 软件产业人力资源经理认为的软件高端人才标准
|
高端人才标准 |
频次 |
占受访人数比例 |
排序 |
|
精通专业知识及技能 |
11 |
61.11% |
1 |
|
创新能力 |
5 |
27.78% |
2 |
|
整体分析能力 |
4 |
22.22% |
3 |
|
工作经验的积累 |
4 |
22.22% |
3 |
|
智商高 |
3 |
16.67% |
4 |
|
良好的人际交往能力 |
3 |
16.67% |
4 |
|
良好管理能力 |
3 |
16.67% |
4 |
|
稳定性 |
2 |
11.11% |
5 |
|
逻辑思维能力 |
2 |
11.11% |
5 |
对以上各种特征的频次所占的百分比进行排序，用更为直观的图表现出来，如图7。
3.1.5北京市软件研发高端人才的心理特征及成长中的影响因素
北京市软件研发高端人才从事本行业的出发点
软件研发高端人才从事软件行业是出于对软件本身很感兴趣。对软件研发高端人才从事本行业原因分析发现，92.59%认为是由于自身很感兴趣，18.52%认为是由于本行业有社会价值，而认为是由于薪水较高、比较流行、父母朋友介绍而选择的本行业各占7.14%。
表7 软件研发高端人才从事本行业的出发点
|
|
频次 |
占受访人数百分比 |
排序 |
|
自身很感兴趣 |
25 |
92.59% |
1 |
|
从事行业有价值 |
5 |
18.52% |
2 |
|
薪水较高 |
2 |
7.41% |
3 |
|
软件行业比较流行 |
2 |
7.41% |
3 |
|
朋友、父母等介绍 |
2 |
7.41% |
3 |
根据表 ，把百分比从高到低排序，用直观图表示出来，见图8 。
北京市软件研发高端人才的能力特征
软件研发高端人才自身认为比较重要的能力特征有11项。按受访人数比例从高到低依次为精通专业知识及技能74.07%，快速发现问题能力和良好管理能力都占62.96%，良好自我学习能力59.26%，整体分析能力55.56%，逻辑思维能力44.44%，语言能力和创新能力都占37.04%，良好的人际交往能力33.33%，动手操作能力29.63%，智商高22.22%。
表8 北京市软件研发高端人才的能力特征
|
维度 |
频次 |
占受访人数比例 |
排序 |
|
精通专业知识及技能 |
20 |
74.07% |
1 |
|
快速发现问题的能力 |
17 |
62.96% |
2 |
|
良好管理能力 |
17 |
62.96% |
2 |
|
良好自我学习能力 |
16 |
59.26% |
3 |
|
整体分析能力 |
15 |
55.56% |
4 |
|
逻辑思维能力 |
12 |
44.44% |
5 |
|
语言能力 |
10 |
37.04% |
6 |
|
创新能力 |
10 |
37.04% |
6 |
|
良好的人际交往能力 |
9 |
33.33% |
7 |
|
动手操作能力 |
8 |
29.63% |
8 |
|
智商高 |
6 |
22.22% |
9 |
（注：表中为27名受访高端人才的访谈结果）
为更直观地呈现结果，按频次把高端人才的各种能力占受访人数的百分比，从高到低用直方图表示出来，如图9所示。
北京市软件研发高端人才的重要人格特征
软件研发高端人才自身认为比较重要的人格特征有10项。按占受访人数百分比从高到低依次为：合作66.67%，精力充沛59.26%，情绪稳定48.15%，乐观44.44%，勤奋40.74%，责任心33.33%，坚持性25.93%，好奇心22.22%，变通性和认真都占18.52%。
表9 软件研发高端人才的重要人格特征
|
|
频次 |
占受访人数百分比 |
排序 |
|
合作 |
18 |
66.67% |
1 |
|
精力充沛 |
16 |
59.26% |
2 |
|
情绪稳定 |
13 |
48.15% |
3 |
|
乐观 |
12 |
44.44% |
4 |
|
勤奋 |
11 |
40.74% |
5 |
|
责任心 |
9 |
33.33% |
6 |
|
坚持性 |
7 |
25.93% |
7 |
|
好奇心 |
6 |
22.22% |
8 |
|
变通性 |
5 |
18.52% |
9 |
|
认真 |
5 |
18.52% |
9 |
为更直观地呈现结果，按频次把各个维度占受访人数的的百分比，从高到低用直方图表示出来，如图10所示。
软件研发高端人才成长的影响因素分析
影响软件研发高端人才成长的因素有9项。按占受访人数比例从高到低依次为书籍40.74%，父母33.33%，中小学老师29.63%，主管或有经验的人25.93%，大学老师22.22%，学习氛围18.52%，自己多样性经历和受成功人士的影响都占11.11%。
表10 软件研发高端人才的主要影响因素
|
影响因素名称 |
被提及的频次 |
占受访人数的百分比 |
重要程度排序 |
|
书籍 |
11 |
40.74% |
1 |
|
父母 |
9 |
33.33% |
2 |
|
中小学老师 |
8 |
29.63% |
3 |
|
主管或有经验的人 |
7 |
25.93% |
4 |
|
大学老师 |
6 |
22.22% |
5 |
|
学习氛围 |
5 |
18.52% |
6 |
|
自己的多样性经历 |
3 |
11.11% |
7 |
|
成功人士 |
3 |
11.11% |
8 |
|
朋友或同学 |
2 |
7.41% |
9 |
3.2脑AT整体潜能测试结果分析
3.2.1软件研发高端人才的脑AT整体潜能测试的信、效度检验
脑AT测试的人格部分能够测查到软件研发高端人才的重要人格特征。对软件研发高端人才访谈得到的10个重要人格特征，在脑AT测试中的人格测评部分能找到90%。
脑AT测试的人格维度对软件研发高端人才和软件研发普通人才有较好的区分效度。对人格各维度的区分效度检验发现，均呈极其显著的差异（P<0.001）,如忠诚、好奇、变通、独立、合群、利他等。
脑AT测试的潜能部分能够测查到软件研发高端人才的重要能力特征。对软件研发高端人才访谈得到的11个重要能力特征，在脑AT测试的潜能测评中能找到81.8%。
脑AT测试的各潜能维度对软件研发高端人才和软件研发普通人才有较好的区分效度。对各潜能维度的区分效度检验发现，均呈极其显著的差异（P<0.001）,如工作记忆能力、自然认知能力、空间能力、表象能力、语言能力、人际交往能力。
脑AT测试的职业兴趣部分能够测查到软件研发高端人才的职业兴趣特征。对软件研发高端人才访谈发现其从事本行业的主要原因是自己很感兴趣93%。而在脑AT测试中发现，在所有职业兴趣领域里，信电操作型反映的就是高端人才对软件本身很感兴趣。
脑AT测试的各职业兴趣维度对软件研发高端人才和软件研发普通人才有较好的区分效度。对各潜能维度的区分效度检验发现，均呈极其显著的差异（P<0.001）,如信电操作型、经济操作型、技术制造型、自然研究型、教育服务型、意识研究型等。
3.2.2软件研发高端人才重要心理特征的脑AT整体潜能测试结果
软件研发高端人才的人格特征分析
软件研发高端人才与研发普通人才比，其突出的人格特征按重要程度依次为忠诚、好奇、变通、独立、合群、利他及责任等七大主要特征。
软件研发高端人才的潜能特征分析
软件研发高端人才与研发普通人才比，其突出的潜能特征按重要的程度依次为工作记忆能力、自然认知能力、动手操作能力、空间能力、表象能力、语言能力。
软件研发高端人才的兴趣特征分析
软件研发高端人才与研发普通人才比，其突出职业兴趣特征按重要的程度依次为信电操作型、经济操作型、技术制造型、自然研究型、教育服务型、意识研究型。
3.2.3软件研发高端人才素质模型
各个维度中，越靠近圆心，表示越重要，以潜能为例，工作记忆能力比自然认知能力更靠近圆心，说明对软件研发高端人才而言，工作记忆能力比自然认知能力更重要，其余的以此类推（见图14）。
4.结论及建议
（1）目前在北京市软件行业中，从招聘的机制上来讲，采用最多的是传统的招聘方式（包括现场招聘与网络招聘两种形式），占83.33%；其次用的较多的是内部员工推荐。采用这种方式的占61.11%，第三采用较多的是找猎头公司招人，采用这种招聘方式的企业占38.89%。现有的招聘方式存在很多弊端，如选拔过程繁琐、耗费时间较多、命中率低（命中率在50%及50%以下的占83.7%），浪费了大量的人力资源成本。
（2）在招聘软件研发高端人才过程中，遇到困难最多的是面试太主观，占66.67%，其次是难招到合适人才（占55.56%，）再次是人才流失太严重（占22.22%）及缺乏经验（占11.11%）。而且北京市软件行业对软件研发高端人才界定不统一，其中很大的原因是对软件研发高端人才的特征把握的不准确，没有可操作的、可信的客观标准。
（3）脑AT整体潜能测试作为一套选拔软件研发高端人才工具具有较高的科学性，能较好的区分软件研发高端人才与 软件研发普通人才在人格、能力及职业兴趣特征的差异。其科学性表现在以下几点。
第一，脑AT测试的人格部分能够测查到软件研发高端人才的重要人格特征。对软件研发高端人才访谈得到的10个重要人格特征，在脑AT测试中的人格测评部分能找到90%。
第二，脑AT测试的人格维度对软件研发高端人才和软件研发普通人才有较好的区分效度。对人格各维度的区分效度检验发现，均呈极其显著的差异（P<0.001）,如忠诚、好奇、变通、独立、合群、利他等。
第三，脑AT测试的潜能部分能够测查到软件研发高端人才的重要能力特征。对软件研发高端人才访谈得到的11个重要能力特征，在脑AT测试的潜能测评中能找到81.8%。
第四，脑AT测试的各潜能维度对软件研发高端人才和软件研发普通人才有较好的区分效度。对各潜能维度的区分效度检验发现，均呈极其显著的差异（P<0.001）,如工作记忆能力、自然认知能力、空间能力、表象能力、语言能力、人际交往能力。脑AT测试的职业兴趣部分能够测查到软件研发高端人才的职业兴趣特征。对软件研发高端人才访谈发现其从事本行业的主要原因是自己很感兴趣93%。而在脑AT测试中发现，在所有职业兴趣领域里，信电操作型反映的就是高端人才对软件本身很感兴趣。
第五，脑AT测试的各职业兴趣维度对软件研发高端人才和软件研发普通人才有较好的区分效度。对各潜能维度的区分效度检验发现，均呈极其显著的差异（P<0.001）,如信电操作型、经济操作型、技术制造型、自然研究型、教育服务型、意识研究型等。
（4）脑AT整体潜能测试能从人格、能力及职业兴趣三个方面全方位对软件研发高端人才进行定位，软件研发高端人才的重要人格特征为：忠诚、好奇、变通、独立、合群、利他、责任；重要的潜能特征为：工作记忆能力、自然认知能力、动手操作能力、空间能力、表象能力、语言能力；兴趣特征依次为：信电操作型、经济操作型、技术制造型和自然研究型，其中信电操作型是软件研发高端人才第一位的职业兴趣领域。
（5）北京市通过脑AT测试甄别软件研发高端人才，能增强选拔过程中的科学性，减少主观面试的依赖，且能简化传统招聘程序，提高人才命中率，达到节省成本，提高北京市软件产业的利润率目的。粗略计算，脑AT测试的使用，可以为北京市软件研发高端人才的招聘节省人力资本费21亿元，提高全年软件产业利润的11.74个百分点（以2008年为例）。
（6）脑AT测试能为北京市软件培训机构及高校提供甄别软件高端人才类型的工具，以便于培训机构或高校根据其人格、能力及职业兴趣特点，来有针对性地培养成相应的软件高端人才。如在软件人才培养前，首先通过脑AT测试从人格、能力及职业兴趣三方面对软件人才进行筛选或定位，甄别适合还是不适合学软件，甄别其适合往软件项目管理发展、软件研发高端人才、系统构架师哪个高端发展，从而使软件培训资源和软件教育资源达到合理配置。
| |
