弹性人力资源管理影响企业组织绩效实证

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1、弹性人力资源管理影响企业组织绩效实证作者:天天论文网日期：2016-2-259:14:35点击:0摘耍：文章以弹性的人力资源管理为研究对象，通过弹性职能和弹性薪资水平两项衣征变量，利用信度分析、效度分析、因子分析、相关分析、冋归分析等数学手段，试图探究人力资源管理和企业组织绩效Z间的关系。结果显示：弹性的人力资源管理对于企业组织绩效的提升，具有明显的正向相关性。关键词：人力资源管理；企业组织绩效；信度分析；效度分析；因子分析；相关分析1模型理论对于人力资源管理和组织绩效Z间的关系展开研究，需耍采用多指标体系的相关数据，数据样本来口于乞种统计数

2、据库,并经由相关人员裁定。这些数据对于最终结论的得出是否具有可信性、是否有效,是必须要在实证分析之前加以确定的。确定了数据的可用性、有效性之后,需要进一步采用相关分析和回归分析，來确定人力资源管理表征变量和组织绩效表征变量之间的关系。在本文当中，为了验址所选变量及相关样本数据的可信性，采用基于克朗巴哈系数的常用方法，克朗巴哈系数的计算数学公式如下：a=AA-1(1-aB2iB2T)(1)为了进一步检验相关数据的可用性和有效性,采用基于KMO检验和球度检验的常用效度分析方法。之后，为了精简原始数据的变量数可以采用因子分析求収各个原始变量的主成分

3、因子。这种方法的基木思路是对原始变量数目进行共性因子求取，如果共性因子的数目少于原始变量的数目，就可以用共性因子代替原始变量，从而达到精简数据的目的。主成分其性因子的提取如式(2)所示：3)通过对因子载荷矩阵的使用，可以明确判断每一个载荷因子对于原始变量的贡献程度。对于那些贡献程度较小的载荷因子可以直接去掉，从而减轻实证分析的计算复杂度和计算时间。确定了主成分因子以后，各个因子和原始变量、各个因子与总体研究目标之间的关系、原始变量和总体目标Z间的关系，都需要借助和关分析和回归分析的方法來确定。为此，本文选用了基于Pearson积的相关性分析方

4、法，其貝体的数学描述如式(4)所示：本文中的回归分析，涉及到多个变量和II标之间的关系，因此是典型的多元回归分析，其具体的数学公式如下所示：Y二BO+B1X1++BnXn+£(5)2弹性人力资源管理与企业组织绩效实证分析2.1模型构建与数据來源一个企业的人力资源管理和企业组织绩效Z间的关系，冇着多种相互作用模式，我们排除各种其它因索的干—扰，考虑人力资源管理和企业组织绩效Z间的直接相互作用关系，构建本文实证分析的基本模塑如图1：从这个模熨构建来看，人力资源管理中企业职能设置、各种投入的数最、平均工作时长、员工薪资水平都是对企业组织绩效影响较人

5、的因素，而企业组织绩效的反映指标可以通过盈利水平、服务水平、员工辞职率、员工满意率、客户认可率等农达。在反复的实证分析过程中我们发现，图1所示的模型中，企业职能和薪资水平比另外两项指标具有更重耍的程度，因此木文后续的实证分析，就重点考虑这两项人力资源的管理表达指标和企业组织绩效之间的关系，而金业组织绩效的5项内容全部作为表征变疑。为了获得实证分析的第一手材料，我们为人力资源管理和组织绩效的各项变量分别设计了调査问卷，并配置了相应的数学变量。整个调查执行于2013年3月，共发放调查问卷300份，成功回收有效问卷257份，Z后采用SPSS软件对原

6、始数据进行相关统计。2.2因子分析按照式(1)对257份调査问卷的相关氐始数据进行效度检验，各项指标的克朗巴哈系数全部超过0.75,从而证明木文调査问卷设计的问项及采集回來的样木数据具有较高的信度，町以用于后续的分析处理。进一步执行效度分析，相关数据的总体KMO检验系数为0.801,并且全部通过球度检验，从而证明本文的原始数据可以进行后续的因子分析。两组人力资源管理变量的因子分析如表1所示。2.3相关分析经过因子分析后，企业职能弹性指标和企业薪资水平弹性指标分别可以用3个因子加以替代，利用这6个因子，分别和企业组织绩效的5项指标执行如式(4)

7、的相关分析，结果如表2所示。从衣2的相关性分析结果可以看出，对于人力资源管理屮的职能弹性指标，盈利水平和F1、F2、F3的相关系数分别是0.251*、0.511*、0.284*,说明盈利水平与这三个因子显著相关;员工满意度和F1的相关系数为0.601**,表明员工满意度和F1这个因子显著相关；客户认可度和F2、F3的相关系数分别是0.278*、0.466**,说明客户认可度和F2、F3这两个因子显著相关。这说明人力资源管理的职能弹性对于企业组织绩效具冇明显的正向影响作用。对于人力资源管理中的薪资弹性指标,盈利水平和F]、F2、F3的相关系数分

8、别是0.411**、0.517**、0.300**,说明盈利水平与这三个因子显著相关;员工满意度和Fl、F2、F3的相关系数分别是0.327*、0.346**、0.