企业人力资源管理中素质量化探究

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1、企业人力资源管理中素质量化探究  摘要:针对当今企业人力资源管理中的素质模型仅限于定性描述的不足,建立了人员素质的定量化描述模型,为企业人力资源管理的精确化操作提供了参考。关键词:人力资源素质模型定量化中图分类号:C96文献标识码:A文章编号:1004-4914(2014)02-199-02一、问题提出在当今知识经济和信息时代,人力资源是经济活动中的第一资源,是形成企业核心竞争力的关键。随着人在企业中发挥的作用越来越大,对人的素质与工作绩效之间的关系也越来越受到重视。毋庸讳言,人的个体素质与工作

2、绩效之间的关系是正相关的,即素质越高,绩效越好,但问题是人的素质究竟怎么描述?以往大量的关于人的素质模型的研究,仅局限于人的个体素质的要素组成,如分析判断能力、人际交往能力、工作态度等,以及考评中常用的德、能、勤、绩、体等,而缺乏对这些素质要素的定量化描述,进而得到对人的个体素质的总体定量化描述。本文在参阅相关文献的基础上,提出了一套人的个体素质的定量化描述方法,以期为企业人力资源管理的精确化提供一定的参考。6二、素质要素的定量化描述对于人的个体素质的定义有多种,其内涵大致相同,国内学者多引用国

3、外学者的有关论述,不太适合汉语语境的真切表达,如最早哈佛大学麦克兰德定义的5元素:动机、个性特征、自我认知、知识和技能。本文提出人的个体素质由如下要素组成:年龄、学历、进取心、自信心、协作精神(随和度)、严谨度,并分别对这些素质要素进行定量化描述。1.年龄。毋庸讳言,年龄优势是最大的优势,一个人的天资再好,在萌萌少年和垂暮之年时,体现出的素质和能力都是很差的,统计表明数学家出成果的黄金年龄是37岁。因此建立年龄的素质要素模型如下:y1=x■/x■x■≤x■≤x■2-x■/x■x■≤x■≤x■(1

4、)其中y1是年龄要素对应的素质量化值,x1是年龄,x1b是员工年龄最小值,可取为20周岁;x1t是员工年龄最大值,可取为55周岁;x1m是年龄最大值和最小值的平均值37.5周岁,即认为在该平均值时,员工素质量化值达到最大值1。为方便对比,所有素质要素指标均做归一化处理,即每一素质要素的最大值均为1。图1为式(1)对应的年龄要素对应的素质量化值随年龄的变化曲线,显然这是线性变化曲线,当然也可以取复杂的非线性函数描述这一变化。62.学历。在知识经济时代,学历要素的重要性不言而喻,学历越高,受教育的时

5、间越长,知识储备量越大,因此将学历对素质的量化影响视为线性正相关是顺理成章的。学历要素用x2表示,对应的素质量化值用y2表示,选取中专、大专、本科、硕士和博士5种学历作为量化点,用x2i=i(i=1…5)表示,则学历要素对应的素质量化可用下式表示:y■=■i=1…5(2)显然博士对应的素质量化值是1,中专对应的值是0.2。3.进取心。将进取心量化为5个等级,从低到高依次为进取心不足、进取心一般、进取心较强、进取心强、进取心很强,用x3i=i(i=1…5)表示,则进取心要素对应的素质量化可用下式表

6、示:y■=■i=1…5(3)显然进取心不足的素质量化值是0.2,进取心很强对应的值是1。4.自信心。将自信心量化为5个等级,从低到高依次为自信心不足、自信心一般、自信心较强、自信心强、自信心很强,用x4i=i(i=1…5)表示,则自信心要素对应的素质量化可用下式表示:y■=■i=1…5(4)56.协作精神。将协作精神量化为5个等级,从低到高依次为协作精神不好、协作精神一般、协作精神较好、协作精神好、协作精神很好,用x5i=i(i=1…5)表示,则协作精神要素对应的素质量化可用下式表示:y■=■i

7、=1…5(5)6.严谨性。将严谨性量化为5个等级,从低到高依次为不严谨、严谨性一般、较严谨、严谨、很严谨,用x6i=i(i=1…5)表示,则严谨性要素对应的素质量化可用下式表示:y■=■i=1…5(6)三、素质的整体量化描述基于上面给出的素质6要素的量化结果,可以采用加权平均的方法给出素质的整体量化描述如下:z=■w■y■(7)其中z是素质的整体量化值,yi(i=1…6)表示上面描述的素质6要素,即y1表示年龄,y6表示严谨性。wi(i=1…6)表示各素质要素对应的权重,满足条件:wi>0,w1

8、+w2+…+w6=1。本文给出各素质要素权重的建议值为:0.1、0.25、0.2、0.15、0.2、0.1。四、素质量化模型的算例为了说明上述素质量化模型的具体应用,下面列举两个员工的算例,应用上述模型给出两个员工整体素质量化值。员工甲:30岁、本科、进取心强、自信心很强、协作精神很好、较严谨。6对应的要素量化值:0.8、0.6、0.8、1.0、1.0、0.6。代入加权平均式(7)得到素质整体量化值为:0.8。员工乙:40岁、博士、进取心一般、自信心一般、协作精神好、不严谨。对应的要素量化值:0

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