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      電信企業(yè)研發(fā)人員勝任力模型研究

      2012-12-16 10:11:26孫和福
      關(guān)鍵詞:高績效勝任編碼

      孫和福

      (中國移動設(shè)計院黑龍江分院,黑龍江 哈爾濱 150080)

      電信企業(yè)研發(fā)人員勝任力模型研究

      孫和福

      (中國移動設(shè)計院黑龍江分院,黑龍江 哈爾濱 150080)

      隨著我國電信業(yè)進入3G時代,無論業(yè)務(wù)種類還是業(yè)務(wù)特征,都與2G時代發(fā)生了本質(zhì)的變化,對電信企業(yè)研發(fā)人員也提出了更高的要求。以中國移動設(shè)計院為例,運用行為事件訪談技術(shù),構(gòu)建電信企業(yè)研發(fā)人員的勝任特征模型,研究結(jié)果顯示,電信企業(yè)研發(fā)人員勝任力模型包括信息獲取、學(xué)習(xí)熱情、團隊協(xié)作、通信知識、風(fēng)險管理、用戶理解、創(chuàng)新能力、成就欲望、敬業(yè)精神、時間管理和系統(tǒng)思維。

      電信企業(yè),研發(fā)人員,勝任力模型

      1.前言

      隨著3G相關(guān)技術(shù)的成熟以及終端產(chǎn)品的豐富,我國電信業(yè)進入3G時代。3G時代的來臨不可避免地加劇電信業(yè)的競爭。電信業(yè)之間的競爭歸根結(jié)底是企業(yè)核心能力的競爭,而人力資源是核心競爭能力最重要的要素之一。研發(fā)人員作為核心技術(shù)的載體,他們的勝任水平?jīng)Q定著電信業(yè)未來發(fā)展的方向和動力。在這種條件下,采用什么標(biāo)準(zhǔn)來選拔和培養(yǎng)研發(fā)人員,已受到了越來越多電信企業(yè)的關(guān)注和重視。

      企業(yè)人力資源管理的一般程序是首先通過工作分析明確任職規(guī)范和崗位職責(zé),然后再進行招聘、甄選和考核工作。但企業(yè)研發(fā)人員具有與其他崗位工作人員不同的特點,使得傳統(tǒng)的人力資源管理不能完全滿足對其進行有效管理的需要。哈佛大學(xué)麥克米蘭教授 (McClleland,1973)最早提出了勝任力特征的概念[1],斯潘塞 (Spencer,1993)發(fā)展了這一概念,認(rèn)為勝任力特征是指通過可靠測量能夠?qū)⒏呖冃T工同普通績效員工相區(qū)分開的動機、特質(zhì)、自我概念、態(tài)度或價值觀或知識技能等[2]。此后,許多學(xué)者研究了企業(yè)中某一職位所需要的勝任力特征,并據(jù)此開發(fā)出多種勝任特征模型。目前勝任特征模型在國內(nèi)外企業(yè)人力資源管理中得到了廣泛的應(yīng)用,為企業(yè)招聘、甄選和考核工作提供了強有力的依據(jù)[3]。

      2.勝任特征模型步驟

      勝任特征模型的建立一般分為四個步驟:首先,確定績效評價標(biāo)準(zhǔn),即通過制定出相應(yīng)的基準(zhǔn)指標(biāo)來衡量和判定員工高績效和普通績效的標(biāo)準(zhǔn);其次,選擇樣本。在確定績效評價標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,從高績效員工和普通績效員工中隨機抽取一定數(shù)量的樣本作為研究對象;再次,獲取樣本勝任特征的數(shù)據(jù)。常用工具主要有:直接觀察法、關(guān)鍵事件技術(shù)、焦點訪談法、問卷法、專家小組討論法和借鑒現(xiàn)成的勝任特征模型或?qū)<覕?shù)據(jù)字典的方法[4]。最后,建立勝任力模型。根據(jù)顯著性差異特征,建立績效優(yōu)秀者勝任特征模型,見圖1所示。

      圖1 勝任力模型構(gòu)建流程

      本文采用行為事件訪談和問卷調(diào)查的方法,以中國移動設(shè)計院為研究樣本,首先建立專家小組,圍繞通信知識與技能、個人品質(zhì)與自我管理和知識共享三個方面確定電信企業(yè)研發(fā)人員績效評價標(biāo)準(zhǔn),從省公司中選擇24位研發(fā)人員 (其中優(yōu)秀組12名、普通組12名),并采用專家組設(shè)計的問卷進行深入訪談,然后,對訪談結(jié)果進行編碼和統(tǒng)計分析,獲取初始素質(zhì)模型。最后,對初始素質(zhì)模型進行檢驗,得到最終的電信企業(yè)研發(fā)人員勝任力模型。

      3.電信企業(yè)研發(fā)人員勝任力模型構(gòu)建

      3.1 訪談長度分析

      為避免訪談長度的差異造成勝任特征結(jié)果的誤差,我們首先對高績效組和普通績效組的訪談長度進行差異顯著性檢驗。表1顯示了檢驗結(jié)果,高績效組平均訪談長度為15448字,平均訪談時間為3507秒,普通績效組平均訪談長度為12890字,平均訪談時間為3093秒,兩組訪談字?jǐn)?shù)和訪談時間的差異在水平上不顯著。

      表1 不同績效組訪談長度比較分析表

      3.2 勝任特征發(fā)生頻次、平均分?jǐn)?shù)和最高分?jǐn)?shù)分析

      勝任特征的發(fā)生頻次、平均分?jǐn)?shù)和最高分?jǐn)?shù)都可以作為數(shù)據(jù)編碼和統(tǒng)計處理的指標(biāo)[5]。一般而言,通過考察這些指標(biāo)與訪談長度的關(guān)系,訪談長度對應(yīng)勝任發(fā)生頻次較少的指標(biāo)更為穩(wěn)定。

      表2 勝任特征發(fā)生頻次、平均分?jǐn)?shù)、最高分?jǐn)?shù)與訪談長度關(guān)系表

      從表2中可以看出,最高分?jǐn)?shù)、勝任特征頻次和平均分?jǐn)?shù)指標(biāo)中,勝任特征與訪談長度顯著相關(guān)的個數(shù)分別為8、6、5,這表明選擇平均分?jǐn)?shù)指標(biāo)更為穩(wěn)定,因此,我們在后續(xù)的分析中選擇平均分?jǐn)?shù)這一指標(biāo)。

      3.3 勝任特征評價法的概化系數(shù)

      概化系數(shù)也稱為G系數(shù),是全域分?jǐn)?shù)方差對總變差的比,它可以在總體上考察勝任特征評價方法的信度[6]。概化系數(shù)可以通過一般化研究(G研究)和決策研究 (D研究)計算得到。在本文中,我們采用GENOVA2.1軟件,采用隨機雙面交叉設(shè)計P×I×R對訪談獲得的數(shù)據(jù)進行處理,其中,P指被訪談?wù)?,I指勝任特征項目側(cè)面,R指編碼者側(cè)面,輸出結(jié)果如表3所示。

      表3 P×I×R設(shè)計的G研究結(jié)果表

      由表3可知,編碼者側(cè)面的變異分量為0.001,這說明編碼者的評分是客觀獨立的;被訪談?wù)吲c編碼者之間交互效應(yīng) (P×R)的變異分量也很小,表明編碼者編碼時做到了匿名評價,即事先不清楚被訪談?wù)邔儆诟呖冃ЫM還是普通績效組;勝任特征項目面為0.224,說明勝任特征區(qū)分結(jié)構(gòu)比較合理,項目本身獨立性較高;勝任特征項目與編碼者的交互效應(yīng) (I×R)為0.189,說明編碼者對勝任者項目的理解基本一致;被訪談?wù)?、勝任特征項目和編碼者的交互效應(yīng) (P×I×R)占總變異量分?jǐn)?shù)的64.3% ,這說明編碼者對勝任特征項目的理解和把握在不同被訪談?wù)咧g的差異對最后結(jié)果影響最大。

      在G研究之后,我們又使用概化理論估計勝任特征項目和編碼者兩個隨機側(cè)面樣本容量對研究結(jié)果信度的影響,即D研究。計算得到的概化系數(shù)為0.813,可靠性指數(shù)為0.759,說明本研究的編碼過程信度較高。

      表4 R×I×R設(shè)計不同固定側(cè)面時的D研究結(jié)果

      在D研究的過程中,當(dāng)固定側(cè)面不同時(如某一側(cè)面固定,而其他側(cè)面為隨機),其得到的結(jié)論也會產(chǎn)生差異。表4顯示了不同固定側(cè)面的D研究結(jié)果,我們可以看出,概化系數(shù)和可靠性指數(shù)隨著編碼評分者為固定側(cè)面時的樣本容量增加而增加,但當(dāng)勝任特征項目較小時,相對幅度增加更為明顯。根據(jù)徐建平 (2004)的研究,為獲得更高的概化系數(shù),勝任特征項目數(shù)量取10~15之間的效果較好[9]。

      由此,我們分別采用G研究和D研究對勝任特征評價法的編碼結(jié)果信度進行了檢驗。檢驗結(jié)果表明,本文采用的研究方法是可靠的,這一結(jié)果也支持了其他學(xué)者的相關(guān)研究結(jié)論[7][8]。

      3.4 勝任特征模型的建立

      建立勝任特征模型需要編碼者在對編碼結(jié)果進行充分討論的基礎(chǔ)上,確定同一訪談對象某一勝任特征分?jǐn)?shù)的平均數(shù),在標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上,進一步檢驗高績效組和普通績效組各項勝任特征平均分?jǐn)?shù)差異顯著性,結(jié)果見表5。

      表5 優(yōu)秀績效組與普通績效組各勝任特征平均分?jǐn)?shù)的差異顯著性檢驗結(jié)果

      注:*表示在P?0.05水平上顯著;**表示在P?0.01水平上顯著。

      表5的T檢驗結(jié)果表明,高績效組和普通績效組在11項勝任特征的平均分?jǐn)?shù)上存在顯著性差異:信息獲取、系統(tǒng)思維、學(xué)習(xí)熱情、通信知識、風(fēng)險管理、用戶理解、成就欲望、敬業(yè)精神、時間管理、創(chuàng)新能力和團隊合作。這與其他研究所揭示的研發(fā)人員勝任特征模型 (影響力、成就欲望、團隊協(xié)作、自信心、敬業(yè)精神、系統(tǒng)思維和專業(yè)技術(shù)知識)相比,存在著一定差異性。我們認(rèn)為這與電信業(yè)的行業(yè)特點和工作環(huán)境相關(guān):通信項目有投資大、開發(fā)周期長、技術(shù)密集度高、涉及部門多等特點,相應(yīng)地,要求電信企業(yè)研發(fā)人員除了應(yīng)該具備一般研發(fā)人員所具有的影響力、成就欲望、團隊協(xié)作、自信心、敬業(yè)精神、系統(tǒng)思維和專業(yè)技術(shù)知識等勝任特征外,還必須具備良好的信息獲取、學(xué)習(xí)熱情、風(fēng)險管理、用戶理解、時間管理以及創(chuàng)新能力。

      4.結(jié)論

      本文運用BEI法,通過對電信企業(yè)研發(fā)人員進行訪談,分析和確立了電信企業(yè)研發(fā)人員的勝任特征模型。所建構(gòu)的電信企業(yè)研發(fā)人員勝任特征模型包括:信息獲取、學(xué)習(xí)熱情、通信知識、風(fēng)險管理、用戶理解、成就欲望、敬業(yè)精神、時間管理能力、系統(tǒng)思維、創(chuàng)新能力和團隊協(xié)作能力。該模型作為電信企業(yè)研發(fā)人員人力資源管理的新基點,對提高電信企業(yè)的績效水平具有重要的現(xiàn)實意義。然而,本文的研究也不可避免地存在局限性:首先,盡管訪談法便于研究者再現(xiàn)和理解情景,但該方法也同時具有較強的主觀性,使得此類研究很難獲取完全一致性的編碼結(jié)果;其次,分析樣本數(shù)量偏少也是本文研究的不足;此外,對于不同組織環(huán)境下的電信企業(yè)研發(fā)人員勝任特征模型差異也有待進一步探索。

      [1]McClelland D C.Testing for Competence Rather Than for Intelligence[J].American Psychologist,1973,28:1 -14.

      [2]Spencer,L.M,Spencer,S.M.Competence at Work:Models for Superior Performance[M].Johnwiley&Sons,Inc.1993.

      [3]Shippmann J S,Ash R A,Battist M.A Model for Effective Performance[M].New York:Wole,1982.

      [4]何昌盛.物流企業(yè)管理人員勝任力模型研究[J].物流技術(shù),2009,7:155-157.

      [5]Motowidlo S J,Carter G W.Studies of the Structured Behabioral Interview[J].Journal of Applied Psychology,1992,17:571-787.

      [6]Brenan R.ELements of Generalizability Theory[M].Lowa City,ACT Publications,1983.

      [7]潘文安.IT業(yè)項目經(jīng)理人勝任力模型研究[J].科技進步與對策,2005,2:152 -154.

      [8]楊豐瑞,趙明.高科技企業(yè)研發(fā)人員勝任力模型的構(gòu)建及其在招聘中的應(yīng)用[J].公共行政與人力資源,2008,2:12-16.

      [9]徐建平.教師勝任力模型與測評研究[D].北京師范大學(xué)博士論文,2004.

      F490.6

      A

      2095-0292(2012)02-0059-04

      2011-12-20

      孫和福,中國移動設(shè)計院黑龍江分院院長、黨委書記,副研究員,北京大學(xué)光華管理學(xué)院EMBA碩士,從事企業(yè)管理研究。

      [責(zé)任編輯 張 峰]

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