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作为HR应该知道的“人力资源回归模型”

2014-10-20 21:21:05

信息内容
回归模型”是统计学上的一个非常重要的基础模型,包括一元回归模型和多元回归模型等,一般运用为对数据的定量分析和预测,但是以人力资源管理为代表的社会学科除了指标量化分析外,如何对其进行模型分析,以便更为深入的了解员工的行为、并对其进行预测和控制,尚不存在此方面的理论。本文以实践为基础,结合人力资源管理理论、社会心理学理论以及统计学理论,提出“人力资源回归模型”,为完善人力资源管理、提高其效率提供有效的指导。
 
“人力资源回归模型”不同于统计上的回归模型,其模型不是通过数据建立,而是通过“人口统计学特征”、个人的经历和过去所取得的成就,对其以后的管理指标建立模型,该模型也不具有自变量系数的数字固定性,而是根据其不同的环境、不同的因变量进行相对强弱的变化。想要非常熟练高效的运用“人力资源回归模型”解决实践中的人力资源管理问题,不仅需要较为扎实的人力资源管理理论、社会心理学理论和统计学理论知识,还要丰富的人力资源管理经验。
 
“人力资源回归模型”的理论基础是“规律”。规律是从现象中抽象出来的事物发展的倾向性。任何事情的发展都会表现出一定的规律性,人力资源管理者要善于对管理实践中重复发生的现象进行观察,总结归纳出共同的本质,并对其原因进行分析,当真正发现该现象发生的本质原因时,每当出现该原因时,你就可能预测出会发生什么样的现象,就可能在不好的现象发生之前采取抑制措施,避免此想象的发生,实现人力资源管理的目的。
 
“人力资源回归模型”的自变量一般包括个体的性别、年龄、民族、籍贯、政治面貌、学历、学位、具备技能、工作履历、过去的工作绩效等,因变量一般包括出勤率、离职率、工作效率、工作效果、组织公民行为、员工敬业度、工作场所中的越轨行为、组织承诺等。因其自变量的部分指标在不断地变化,致使该模型表现出较强的动态性,一般情况下“人口统计学特征”指标是是比较固定的,年龄是变化的,政治面貌、学历学位也可能发生变化,任何自变量的变化都可能影响因变量指标的变化。该模型所表现出的内部效应在于固定的内部环境,排除其他因素的干扰。
 
下面通过人力资源管理模块中的绩效管理为例,阐述“人力资源回归模型”对员工绩效的分析、预测和控制。
 
自变量选择个体的性别、年龄、学历、学位、过去的绩效、工作态度。如果员工是25岁的男性,博士研究生毕业,在校学习成绩非常优秀、并且项目成果非常多,工作踏实认真,严谨细致、积极主动,可能他在工作当中也能取得较高的绩效水平,有时虽然短时间内工作成绩不是很显著,但是从长期角度来看,如果保持自变量的一贯性,相信一定会取得很好的成绩,在控制方面,作为人力资源管理者就应该采用一些激励的措施,是该员工继续保持其自变量的一贯性,引导其行为向好的绩效结果方向发展。如果员工工作态度不好,其他条件都不错,很显然通过经验预测,该员工很难取得****成就,这时人力资源管理者就应该对该员工进行分析,是什么原因导致其工作态度不良,找到根本原因之后,通过沟通协调,帮助其排除这些原因的影响,这样才可能使其取得好的绩效结果。
 
“人力资源回归模型”在人力资源管理的各模块均能得到很好地运用,其对人力资源管理的效率的提高和效果的改善将产生巨大的影响。
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