企业科技人才吸引力作为一种企业留住人才的能力，会受到个体因素和企业自身因素的影响，因此需要对这些因素进行检验。本书对易于识别、搜集和衡量，又可能与个体所感受到的企业吸引力相关的因素进行了分析，个人因素包括性别、年龄、学历、职称和管理级别等，而企业因素包括成立时间、企业销售收入、企业人员数、所处行业和企业性质等。首先，对本研究的各个变量进行赋值，变量的赋值方式通常是取测量项的平均值，企业内部因素是在各维度的题项分别求的平均值的基础上对各维度再求平均值得到的，企业科技人才吸引力也采用了同样的方法。变量的描述统计结果如表5.15所示，通过表格数据显示，可以看到各变量均值之间存在一定差异。接下来对这些因素进行独立样本T检验或方差分析，考察控制变量对各变量的影响。
表5.15 控制变量分析
(1)性别。本部分通过独立样本T检验考察了不同性别的高层次科技人才对各变量是否有显著的影响差异，分析结果如表5.16所示。从中可以看到，不同性别样本的方差是齐次的，且在显著水平95%以下，性别对各变量的影响均不显著。
表5.16 性别对各变量的影响
(2)年龄。从表5.17中可以看出，在置信水平95%以上，年龄对人才政策、生活环境和经济环境变量有显著影响，而对企业内部因素、产业发展环境和企业吸引力变量没有显著影响，因此不同变量在年龄方面表现出一定的差异性，然而由于不同的年龄对变量的方差并未产生影响，因此并不会影响模型假设的适用性。
表5.17 年龄对各变量的影响
注：***＜0.01。
(3)学历。根据ANOVA检验，学历除对生活环境变量没有影响外，对其他变量均有显著影响，说明不同学历的高层次科技人才对不同变量的感知还是不一样的，能够反映出现实中企业对不同学历人才吸引力的差异。但不同学历样本的方差具有齐性，因此不同的原假设适用于整个样本(见表5.18)。
表5.18 学历对各变量的影响
注：***＜0.01。
(4)职称。根据表5.19所示，在置信度95%的情况下，不同职称对企业内部因素、产业发展环境、人才政策和企业科技人才吸引力有着显著不同的影响，而在生活环境和经济环境方面并没有显著影响。
表5.19 职称对各变量的影响
注：***＜0.01。
(5)管理级别。根据表5.20所示，管理级别在95%的置信水平上对企业内部因素和人才政策有显著影响，而对产业发展环境、生活环境、经济环境和企业科技人才吸引力并没有显著影响。
表5.20 管理级别对各变量的影响
注：***＜0.01。
(6)企业成立时间。从表5.21可看出，企业的成立时间长短对企业内部因素、产业发展环境、人才政策和企业科技人才吸引力在95%的显著水平上有显著影响，而对生活环境和经济环境没有显著差异。
表5.21 企业成立时间对各变量的影响
注：**＜0.05，***＜0.01。
(7)企业销售收入。从表5.22可看出，在95%的置信度下，企业销售收入对企业内部因素、产业发展环境、生活环境、经济环境和企业科技人才吸引力有显著影响，而对人才政策没有显著不同。
表5.22 企业年销售收入对各变量的影响
注：***＜0.01。
(8)企业人员数。从表5.23可看出，在95%的置信度下，企业人员规模对企业内部因素、产业发展环境、人才政策、生活环境、经济环境和企业科技人才吸引力均有显著影响。
表5.23 企业人员数对各变量的影响
注：**＜0.05，***＜0.01。
(9)企业招聘渠道。从表5.24可看出，在95%的置信度下，进入企业的渠道对企业内部因素、产业发展环境、人才政策、生活环境、经济环境和企业科技人才吸引力均有显著影响。
表5.24 企业招聘渠道对各变量的影响
注：**＜0.05，***＜0.01。
通过独立样本T检验和ANOVA检验，发现除性别对各变量在置信度95%的情况下均没有影响外，其余控制变量对各变量都有或大或小的影响，这种影响反映了情况差异的影响。然而考虑到本部分的方差分析结果显示，所有的方差均为齐性，表明各控制变量总体上对于模型中涉及的变量没有显著影响。因此，在后续的研究中撇开调查样本的个体情况和企业情况对本研究提出的理论模型进行检验是合理的。
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