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基于层次分析法的企业员工流失预警模型构建

2012-10-19暨南大学管理学院陈帅

中国商论 2012年35期
关键词:一致性指标体系预警

暨南大学管理学院 陈帅

当今社会,人才资本是企业的最核心价值,然而正略钧策管理咨询公司发布的《正略钧策2010员工离职与招聘调研报告》显示,受政府4万亿元投资及相关配套政策的影响,经济形势复苏,但随之而来的却是居高不下的企业员工离职率。一个合理、有效的员工流失预警体系能通过识别企业内外环境中对员工离职产生影响的征兆,并对这些征兆进行诊断和评价,对员工离职行为进行合理预报,及时采取应对措施,减少企业人才流失。另外,就企业战略来说,有效的员工流失预警系统能够帮助企业管理者加深对雇员离职原因的理解,有助于根据企业实际制定有针对性的员工保持策略。

1 员工离职预警模型介绍

国外对员工流失预警的研究始于薪酬、培训、就业机会等宏观因素。20世纪50年代,March和Simon把劳动力市场和行为变量引入员工流失过程的研究中。Porter等人考察了组织承诺并认为它比工作满意感更显著地影响了员工的流失意愿。影响最为深远的是Price-Mueller(2000)模型,它解释了员工流失的一系列心理变化过程主要由环境变量、个体变量、结构变量和过程变量四类与流失有关的变量组成(胡瑞, 2010)。国内对企业人力资源危机预警研究起始于20世纪80年代,通过对一系列具体、可量化指标的测量对企业人才流失危机进行预警。

2 员工流失预警指标体系设计的步骤

2.1 收集员工离职预警指标集

企业人力资源管理预警指标体系,是一系列相互联系的能敏感地反映人力资源活动状态及存在问题的指标有机构成的整体。因此,为了保证指标体系的有效性,应使所有指标满足灵敏性原则、广泛性原则、可测性原则、相对独立性原则、预见性原则及定性和定量指标相结合原则。前人的研究结论和实际工作结果均发现,仅单纯的绩效、工作数据等定量指标并不能充分预测员工的离职倾向,同时,员工的企业归属感、组织承诺等定性指标在影响其离职决策过程中扮演了重要决策,因此,指标体系常是定性指标和定量指标的结合。一般说来,指标体系收集的主要方法包括专家经验法、员工访谈法、资料收集法和观察法等。专家法是靠专家的经验对各项指标进行分析和选取,该法易操作、耗时少,但其带有强烈的主观色彩,无法确保合理性和科学性。员工访谈法主要通过与员工进行结构化或半结构化访谈,对访谈结果进行内容分析提取出相关的因素,这种方法采集信息较为全面,但也存在耗时过长、对访谈者的访谈技巧有一定要求等特点。资料收集法往往适于采集与员工离职相关的定量因子,但对定性因子的分析具有一定局限性,因此常作为信息获取的方法之一。观察法通过对员工日常工作过程的观察记录而收集影响员工离职的因素。一般来说,采用的方法越多,获得的信息也更全面,但从经济高效的角度,企业往往有选择性的选用几种方法。同时,在建构指标体系时应充分结合行业特征、企业特点和员工的工作性质,使其既能够全面囊括该企业中导致员工离职的影响因素,又能有针对性地反应该企业的人力资源管理特点,进而为企业解决人力资源管理中的问题提供参考。

2.2 指标体系的建立

为了体现各项指标有效性和精炼性,实现指标体系的逻辑性,在收集指标群的基础之上需建构指标结构。上述文献综述表明,员工离职预警指标可分为个人、组织和环境三大类别,由此在操作过程中也常将这三个因子作为一级指标。二级指标常常是一级指标的进一步划分,例如在某企业中,在个体一级指标下还包括个人资历、工作行为和情感因素三个二级指标。三级指标是衡量个体离职倾向时直接测量的因子,它们具有可测、直观性、具体性、不可分解性等特征。例如在个人资历二级指标当中包括了年龄、工龄和受教育程度三个三级指标,这三个指标都是可直观计算并且无法再分解的。指标体系的建构一方面要全面反映该组织中对员工离职产生影响的因素及其之间的相互关系,另一方面也需保证指标之间的相对独立性,减少冗余、重复的指标,提高系统预测的精确性。

2.3 形成指标评价体系

考虑到定性指标存在主观性和无法直接测量的特性,对定性指标的评估常采用量表法。在制作量表之前须明确每个因子与员工离职倾向的相关效价。例如,对企业归属感因子,超过50%的员工认为企业归属感越高,员工离职的可能性越小,即企业归属感与个体离职倾向之间呈负相关关系,归属感越低,离职危机越大。该过程可借由员工访谈或者调查问卷完成。根据调查结果,将定性因子以文字描述的形式呈现,并按照李克特五点量表法将该因子的程度划分为五个等级,例如就员工感受到的企业归属感而言,可以描述为“我对公司非常满意,我为自己能够在此工作感到自豪。”对此,相应的五个等级可描述为“非常赞同”、“比较赞同”、“不确定”、“不太赞同”、“非常不赞同”,本文参照余定诚测定警度与警限的方法,按五种危机等级状态,将危机警戒线划分为五个等级,即对于该指标,从非常赞同到非常不赞同依次给予2~10分不等。

对于定量指标的确定方法,往往采用某一百分比人群在该指标上的得分为分界点。由于指标得分分布常呈现正态分布的形态,即两头小、中间大,因此,可采用10%、20%、40%、20%、10%的比例进行划分。以绩效指标为例,经数据统计发现,员工的绩效成绩越高,其离职的可能性越小,即绩效成绩和员工离职行为呈负相关,绩效成绩在95分以上的员工占员工总数的前10%,这部分员工流失危机发生的概率很小,赋予2分,而绩效成绩在60分以下的员工占员工总数的末10%,这部分员工的流失危机很大,赋予10分。由此,通过对各项指标的分析、赋值,能够建构整个预警系统的评价体系。

表1 预警评分说明

2.4 权重体系设计

指标权重体现了各个指标对员工流失促进作用的大小。指标权重越大,说明员工越看重这个指标,即该指标的变动会在较大程度上造成员工的流失。

(1)权重的计算过程。指标权重体系的设计采用AHP(层次分析法),层次分析法由美国运筹学家Lsatty于20世纪70年代初提出,它将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次,用一定标度对人的主观判断进行客观量化,在此基础上进行定性和定量分析的一种方法。

(2)构造层次模型图。通过对员工流失危机预警指标的收集和整理,构造出一个三层次结构模型:一是最高层,主要分析员工流失危机的主要动因;二是中间层,包括动因细分下的所有变量;三是最底层,包括变量细分后的所有影响因子。

(3)构造判断比较矩阵。建立层次分析模型后,借助德尔菲专家调查法,让员工在各层元素中进行两两比较,对每一层次中各因素相对重要性给出判断,采用1-9标度法来表示,构造比较判断矩阵判断矩阵。判断矩阵体现出同一层次中的因素之间重要性关系。

表2 1-9标度法比较标度

(4)指标权重计算及一致性检验。该步骤的目的是进一步量化判断比较矩阵的结果,计算出同层次元素重要性次序的权值。以环境因素二级指标的权重计算为例,通过员工对两个二级指标的打分评价得到判断矩阵 ,计算满足AW=λmaxW的特征根与特征向量,式中λmax为A的最大特征根,求得值为3;W为对应于λmax的正交特征向量, ,归一化为其次,需判断矩阵的一致性,先计算一致性指表明判断矩阵偏离完全一致性的程度就越大,即打分者之间的一致性愈小;CI指越小,表明判断矩阵的一致性越好,可靠性越高,在此得出CI=0.05;然后计算一致性比例,当CR <0.10,时,即认为判断矩阵的一致性是可以接受的,在此求得CR=0.09,即判断矩阵达到一致性要求,则求得的Wi即为员工对环境二级指标的权重判断,否则需要调整判断矩阵,直至达到一致性要求为止。同理,可以求得三级各指标的权重分配,至此有指标评分系统和各指标权重就构成了一个完整的满分为100分的员工流失预警指标体系。

3 结语

建立员工流失危机预警指标体系和预警模型后,将员工个体的指标值代入模型求出的值就是其流失倾向值。参照余定诚测定警度与警限的方法,当流失倾向值<60分时,员工的流失危机尚未达到预警线,只需维系好日常员工关系工作即可;当流失倾向值>=60分时,就要开始预警(预警线为60分),应根据预警模型返回查看各项指标得分,诊断问题出现的原因,采取相应的措施,抑制流失倾向的进一步恶化。同时,企业对员工的流失预警不应仅局限于干预存在高危机的员工,应从员工流失意向中总结出日常管控工作中的不足,尽量避免人力资源流失危机的出现。

[1]杜利.企业人力资源的预警管理[J].交通企业管理,2006(1).

[2]胡瑞.基于库克理论的80后知识员工离职危机预警与对策[D].燕山大学,2010.

[3]惠青山,何花.人才离职危机的预警系统构建与风险管理[J].HR论坛,2005(4).

[4]雷有才.人才危机管理应对人才离职的非常措施[J].中国人力资源开发,2004(12).

[5]凌文辁,方俐洛,符益群.企业员工离职影响因素及调节因素探讨[J].湘潭大学学报(哲学社会科学版),2005,29(4).

[6]罗帆,佘廉.企业人力资源危机的预警管理[J].工业工程与管理,2003.

[7]王发清.浅论企业人力资源危机管理预警系统的建立[J].企业改革与发,2005(2).

[8]吴思嫣,严军生.试论现代企业人力资源危机管理[J].经济师,2004(12).

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