汽车行业职业经理人胜任特征评价模型研究

吴梦颖，莫良元

（1.安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大学 人文社会科学学院，安徽 淮南 232001）

0 引言

我国的汽车行业在进入新世纪的十多年里获得了巨大的发展，其市场和产业规模不断地扩大，尤其是2009年中国的汽车产量和销量分别达到1379.10万辆和1364.48万辆，使中国首次成为了世界汽车产销第一大国[1]。汽车行业的不断发展壮大对各类汽车人才提出了更高的要求，职业经理人是该行业十分珍贵的人才资源，因此，运用胜任力理论对汽车行业职业经理人进行评价研究，并提出基于胜任特征的评价模型具有重要的现实意义。

胜任力理论的建立距今不足半个世纪，但就在这短短的时间里风靡于西方各国。其最早是由哈佛大学戴维·麦克利兰教授于1973年正式提出，他认为胜任特征是那些与工作或工作绩效直接相关的知识、技能、能力、特征或者价值观、动机等[2]。在我国，对于胜任力的研究还处于初级阶段，主要有时勘对我国通信行业高层管理者的胜任特征模型研究[3]；王重鸣、陈民科认为管理胜任特征模型由管理素质和管理技能两个维度构成，但在正副职位的中高层管理者间存在差异[4]；刘学方、王重鸣等在国内外首次建立了家族企业接班人胜任特征模型等[5]。其他许多学者还对IT企业、煤炭企业、银行和旅游业的职业经理人的胜任特征进行了一些探索性研究。

综上所述，国内学者主要对个别行业和典型企业类的高层管理者胜任特征进行一定的研究探讨，取得了很多有效的研究成果，但是几乎没有对汽车行业职业经理人胜任特征的研究，更不用说构建比较完善的普适于我国汽车行业职业经理人的胜任特征评价模型。本文在已有的胜任特征研究基础上，结合实际，建立我国汽车行业职业经理人胜任特征评价模型，为我国汽车行业人力资源优化配置和高效管理提供理论依据。

1 汽车行业职业经理人胜任特征评价模型指标体系的建立

胜任特征指标体系的确定是汽车行业职业经理人胜任特征评价模型的重要构成部分。首先，通过归纳整理大量的类似研究成果，设计调查问卷。该问卷采用里克特5分量表编制，参照《胜任力词典》提取胜任特征的指标并进行命名、编码及行为描述，形成初始胜任特征调查问卷[6]，包括汽车行业职业经理人的成就动机、人际关系、影响力、管理能力、认知能力和个人效能六个部分，每个部分设计若干小题共24个因素，皆与其胜任特征具有相关性。预试问卷一共发放300分，剔除回答不完整以及遗失的问卷，回收的有效问卷共282份，有效回收率94%。对回收问卷所得的数据采用SPSS20.0软件分析，先进行KMO和Bartlett氏球体检验，得到样本KMO值为 0.803，Bartlett球体检验值 2182.051，显著性概率为0.000＜0.01，球形假设被拒绝，说明数据中变量具有相关性，很适合做因子分析。故采用“主成分分析法”和“方差最大正交旋转法”等对数据进行分析，按照删除不能反映同一个概念维度的测量项目和载荷小于0.5或交叉载荷较高的项目原则，先后排除市场开拓能力、综合表达能力、工作态度、服务意识、自我管理、环境适应、个人魅力、危机意识共8项,最后抽取了5大因子共包含16个因素，根据每个因子所包含因素的特征对5个因子进行命名，分别是：职业技能、行政技能、创新技能、道德素养和知识阅历，即为5个一级指标。如图1所示：

图1 汽车行业职业经理人胜任特征模型图

2 汽车行业职业经理人胜任特征评价模型的构建

为了使评价模型实现科学判断，更加直观地得到评价结果，本文将汽车行业职业经理人的胜任特征划分为五个等级，并赋予分数范围，即特优[90，100）、优秀[80，90）、良好[70，80）、及格[60，70）、不及格[0，60）。

对于模型中胜任特征指标权重的确定，采用专家打分法和层次分析法得出。首先，通过发送电子邮件和发放纸质问卷给以下人员：在高等院校中对汽车行业管理者或实业企业的职业经理人、有所研究成果的教授、博士；汽车整车公司和零部件公司的职业经理人以及管理咨询机构的相关人员。一共发放问卷300份，整理后得到有效问卷292份，有效回收率97.3%。将问卷中一级指标的得分整理后采用层次分析法进行汇总计算出权重 （见表1），并对判断矩阵进行一致性检验，最后得出其CR值小于0.1，因此，一级指标具有满意的一致性，其计算出的指标权重是有效的，同理计算出各二级指标权重，并进行一致性检验，依次得出CR值均小于0.1，所以此次确定的各指标权重系数是有效并且合理的，如表1所示：

表1 汽车行业职业经理人胜任特征 评价模型各评价指标权重

得到了汽车行业职业经理人胜任特征评价模型的各指标权重之后，就可以对汽车行业的职业经理人进行评价，本文采用模糊综合评价法进行评价。首先，选择N个对某位职业经理人有所了解的人员作为评价者，假设有Mijq(Mijq＜N)个评价者对指标Uij进行评价时选择Vq(q=1,2,3,4,5)等级,则指标Uij的单因素评判集为：Tij=(tij1,tij2,tij3,…,tij5)=(Mij1/N,Mij2/N,Mij3/N,…,Mij5/N)。因此，某汽车行业职业经理人胜任特征评价指标的评价矩阵为:

本文所建立的汽车行业职业经理人胜任特征评价模型是多层次的[7]，根据收集的数据拟引入Uij上的一个模糊子集的权重[8]Ai=(ai1,ai2,ai3,…,aij)，那么某个单因素的模糊评价集为 Bi=Ai﹒Ti=(bi1,bi2,bi3,…,biq)，而作为二级综合评价结果的所有单因素评判矩阵为：

利用算子U=(U1,U2,U3,…,Uq)，通过计算可得最终评价集：B=A﹒T=(b1,b2,b3,…,bq)。

3 汽车行业职业经理人胜任特征评价模型实证研究

根据本文所确定的汽车行业职业经理人胜任特征评价模型，对上汽集团旗下某汽车公司的一位职业经理人M进行评价，由该公司人事部门组织进行问卷调查，一共20人，包括董事长、总经理、副总经理、人事总监、人事主管、公司职员以及与该职业经理人有着长期业务往来的供应商和客户等。问卷调查情况根据上述确定的各级评价指标及权重体系进行整理后得到如下结果，如见表2所示：

表2 汽车行业职业经理人M胜任特征评价指标数据表

根据表2的数据和上述模型的方法可以分别计算出职业经理人M在职业技能评价结果，如下：

由上可计算出职业技能的评价结果为：

同理，可分别计算出行政技能的评价结果为：

创新技能的评价结果为：

道德素养的评价结果为：

知识阅历的评价结果为：

由多层次模糊综合评价的运算规则可知，第二层评价的结果应作为第一层评价的变换矩阵,因此，其结果为:B=A﹒T=[0.3220.3380.2380.1020]。

上述计算结果表明，职业经理人M的胜任特征在评语集Vq的等级上的隶属程度分别是 （0.322，0.338，0.238，0.102，0）。 为了对其胜任特征有一个比较直观的印象，可以将上述结果转换成一个具体的分数，取评价等级 Vq的值为（100，90，80，70，60），则职业经理人M的综合得分为：F=B88.8，即其胜任特征水平等级评定为优秀，同理可对汽车行业其他职业经理人的胜任特征进行评价。

3 结论

本文通过文献查阅、实地调研、咨询专家和问卷调查的方法，分析汽车行业职业经理人的特点，对其胜任特征因素进行初步探讨，构建汽车行业职业经理人胜任特征评价模型。其中，胜任特征指标包括职业技能、行政技能、创新技能、道德素养和知识阅历五大类的十六个指标因素。本文的研究结果表明，在一级指标中，知识阅历所占权重最高，其次是职业技能和行政技能，这说明在汽车行业中，职业经理人必须有相当的专业知识作为支撑才能更好的胜任管理职责，而并不是只需具有管理才能即可，同时，汽车行业职业经理人还必须具有一定的外语水平和计算机水平，因为在我国，汽车行业大部分都是中外合资企业，没有一定的外语和计算机水平就无法采集全面的行业发展信息，更不可能把握整个汽车行业的发展动向。因此，要推动我国本土汽车行业的发展，该行业职业经理人的职业技能、行政技能和知识阅历尤为重要。

本文的研究结论对提高国内汽车行业职业经理人的胜任特征和工作表现以及改善企业管理效率提供依据，同时也为汽车企业有效地选拔、培育高绩效的职业经理人提供科学的参考价值。但是，由于笔者在研究过程中采集的样本量相对较少，行业差异性还需扩大，对于汽车行业职业经理人胜任特征模型在不同管理环境中的差异性及指标评判需要再拓展和丰富[9]。

[1]尤嘉勋.我国汽车人才现状及对策研究[J].汽车工业研究，2011(1)：3-5.

[2]McClelland D C.Testing for competence rather than for intelligence[J].American Psychologist， 1973（ 28）：1-14.

[3]时勘，王继承，李超平.企业高层管理者胜任特征模型评价的研究[J].管理评论，2009,34(3):306-311.

[4]徐剑，李锡元.我国民营企业高管人员胜任力建模实证研究[J].企业活力，2012(10):44.

[5]刘学方，王重鸣，等.家族企业接班人胜任力建模——一个实证研究[J].管理世界，2006(5):96-106.

[6]Cervone， Daniel.Thinking about Self-Efficacy［J］.Behavior Modification，2000，24(1):30-56.

[7]蒋泽军.模糊数学教程[M].北京：国防工业出版社，2004.

[8]杜栋，庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008.

[9]徐剑，李锡元.民营企业高层管理者胜任力实证研究——基于因子分析法的评价[J].长安大学学报：社会科学版，2012，14(3)：70.