大数据分析下的导向型企业考核激励机制设计

刘维军

摘  要： 為解决导向型企业内部存在员工激励机制效率不高、激励机制比较单一、员工工作积极性不高等问题，提出设计大数据分析下的导向型企业考核激励机制。首先，构建包含研究基础、研究机制、实验校正、模型优化和获取最优结果的导向型考核激励机制基本框架，企业依据实验校正部分采用大数据分析处理仿真结果和第三方评价结果考核员工，获取员工工作状态、绩效评价等数据。其次，模型优化部分采用大数据技术，依照员工敬业类型分类实验校正部分考核后的员工数据，创建敬业型员工数据集和非敬业型员工数据集，依照数据集构建非敬业型和敬业型员工激励机制模型。最后，通过非敬业型员工激励机制模型发现非敬业型员工最优激励机制是奖金、股权激励等显性激励机制，将精神激励作为辅助激励;通过敬业型员工激励机制模型发现敬业型员工最优激励机制是精神、情感等隐性激励，将物质奖励作为辅助激励。经过实验分析发现，采用该方法后导向型企业员工平均考核评分为93分，90%的管理者认为该方法具有激励性。

关键词： 激励机制; 员工考核; 大数据分析; 数据处理; 敬业类型员工; 仿真验证

中图分类号： TN919?34; G252                    文献标识码： A                      文章编号： 1004?373X（2020）08?0008?04

Design of big data analysis based assessment and incentive

mechanism for oriented enterprises

LIU Weijun

（Liaoning University of Technology， Jinzhou 121001， China）

Abstract： The design of big data analysis based assessment and incentive mechanism for the oriented enterprises is proposed to improve the efficiency and mode of employee incentive mechanism and working enthusiasm of the employees in the oriented enterprises. The basic framework of the oriented assessment and incentive mechanism is constructed， which includes research foundation， research mechanism， experiment correction， model optimization and acquisition of optimal results. The enterprises assess employees and obtain their working status， performance evaluation and other data on the basis of the experiment correction part that processes the simulation results and third?party evaluation results with the big data analysis. In the optimization part of the model， the employees′data after assessment of the experimental correction part are classified according to the dedicated type of employees and by means of the big data technology. The datasets for dedicated type and non?dedicated type employees are created， by which the model of the incentive mechanism for dedicated type and non?dedicated type employee is built. By means of the incentive mechanism model of the non?dedicated employees， it is found that the optimal incentive mechanism for the non?dedicated employees is bonus and stock?based incentives， and the spiritual incentive is regarded as auxiliary incentive. By means of the incentive mechanism model of the dedicated type employees， it is found that the optimal incentive mechanism of the dedicated type employees is implicit incentive such as spiritual incentive and emotional incentive， which takes material incentives as auxiliary incentives. The experiment analysis show that the average assessment score of the employees in the oriented enterprises is 93， and 90% of the managers think that the method has incentive function.

Keywords： incentive mechanism; employee assessment; big data analysis; data processing; dedicated type employee; simulation verification

0  引  言

随着全球经济一体化的发展趋势逐渐扩大，在激烈的市场竞争中对企业激励机制的要求越来越高。其中，导向型企业考核激励机制主要采用多种考核方式提升员工工作创造性和积极性[1]，该类型的企业考核激励机制本质上是一种约束机制，应用这种企业考核机制能够向企业中员工提供一定的工作导向[2]。其考核体系主要是以绩效考核为主，但制定绩效考核量化指标体系是导向型企业面临的重大挑战[3]。

大多数传统的考核激励机制无法将导向型企业员工职级、岗位和区域结合到一起，设置的考核指标缺乏理论依据，无法实现对导向型企业员工的精准考核。文献[4]提出企业应在物质激励方面进行改变，包括改进薪酬福利制度、取消不公平的工資制度、适当提高员工工资水平以及建立科学的绩效指标体系等手段对员工进行激励。这些激励内容在短期内能够起到明显的激励作用，但长期看，整体作用呈现递减趋势。文献[5]提出从领导者对知识型员工激励机制顶层设计的动态思维、动态设计知识型员工激励内容的制度建设、对知识型员工激励内容和机制边际效应的适时考评等企业知识型员工激励边际递减效用的优化策略。该方法在对知识型员工起到一定的积极作用，但存在一定的局限性。文献[6]提出创新激励约束机制是提升员工创新效率与质量的重要保障。通过员工的情绪管理进行激励，会对其创新行为产生促进与抑制二元效应，但该方法对于较大的企业应用起来相对比较困难。

为解决上述员工激励机制存在的问题，提出大数据分析下的导向型企业考核激励机制。采用大数据技术分析导向型企业中员工的工作状态、工作质量等数据，在大数据分析环境下的导向型企业考核激励机制，通过该机制提升导向型企业员工工作积极性，以期促进企业发展。

1  导向型企业考核激励机制设计

1.1  导向型企业考核激励机制基本框架

大数据技术可以提供考核指标体系，且提供的考核指标体系是无限量的。采用大数据技术可精准记录和描述导向型企业员工工作环境、工作成效和工作手段，交叉验证和定量分析关键观测指标，衡量导向型企业员工的尽职履责、奉献担当等工作状态[7]。

大数据分析技术为构建公平合理的考核激励机制提供技术保障。通过成熟的行为理论和顶层设计政策不断优化大数据考核过程，达到考核导向型企业员工绩效和预测导向型企业员工行为的目的，向导向型企业管理者提供精准有效的管理决策信息[8]。与此同时，应建立导向型企业员工创新容错、绩效检验机制和激励机制，通过该机制降低导向型企业员工人才流失概率等[9]。

经过上述分析，设计大数据分析下的导向型企业员工考核激励机制基本框架，如图1所示。

导向型企业采用处理后的大数据通过职责、奖励和晋升等手段管理员工，提升员工工作积极性。将提升后的员工工作状态、绩效评价等数据反馈到大数据分析过程中，采用大数据技术依据实际情况再次分析和处理相关数据[10]。构建风险预警模型、法律法规模型以及考核激励等模型，通过激励模型获取最优考核激励机制，提升员工工作积极性，促进导向型企业发展[11]。

1.2  激励机制模型的构建

在大数据分析下的导向型企业考核激励机制中将导向型企业员工的工作类型设置为敬业型和非敬业型[12]。其中导向型企业敬业型员工注重长期社会情感的满足，而非敬业型员工更注重于短期物质需求的满足。大数据分析技术依照员工敬业程度归类处理员工数据，创建敬业型员工数据集合和非敬业型员工数据集合。设定[J]表示导向型企业敬业员工，[FJ]表示导向型企业非敬业型员工。

等比例划分导向型员工工作努力水平[v]，假设本职工作水平为1，员工状态敬业度对应员工在[0，1]范围中的努力水平，即员工本职内努力水平;行为敬业度和员工努力水平大于1相对应，即本职外努力水平，导向型企业员工努力水平所有情况等于状态敬业度和行为敬业度的合集。

1.2.1  导向型企业非敬业型员工激励机制模型

构建本职框架下导向型企业非敬业型员工激励机制模型，由于导向型企业中非敬业型员工不具备本职框架外工作能力，因此构建本职框架下非敬业型员工激励机制模型仅考虑本职框架内非敬业型员工工作过程。当导向型企业非敬业型员工努力工作时，导向型企业非敬业型员工期望效用为：

式中：[U]表示效用函数;[w]表示常数项;[p]表示导向型企业员工绝对风险规避系数;[m]表示导向型企业员工单位努力程度对企业产出的贡献率;[b]表示导向型企业员工技术水平。其中技术水平包括收集、存储和分析数据过程中导向型企业员工把握问题能力和对问题的敏感能力[13]，[α]表示显性激励强度，其数值在[0，1]范围内，[β]表示隐性激励强度，[C0]表示导向型企业员工在[v=1]时，即在最高努力程度时付出的努力成本。当导向型企业非敬业型员工不努力工作时期望效用如下：

通过对上述期望效用的分析，可知导向型企业非敬业型员工的参与约束为：

求解上述公式得到最优显性激励强度和隐性激励强度如下：

将式（4）代入式（3）中，得到此时导向型企业期望效用为：

分析上述公式可知，导向型企业激励非敬业型员工时采用的激励机制是[I?FJα?FJ，β?FJ]，即应主要向非敬业型员工提供显性激励，将精神激励作为辅助激励，其中显性激励包括奖金、股权激励等激励手段[14?15]，其是导向型企业非敬业型员工最优激励机制。

1.2.2  导向型企业敬业型员工激励机制模型

针对导向型企业敬业型员工，应研究本职框架内敬业型员工的工作过程，即[v≤1]时敬业型员工的工作过程，在此种条件下导向型企业敬业型员工需满足参与约束条件，如下：

此时导向型企业的期望效用为：

而导向型企业应主要给敬业型员工提供的激励机制是[I?FJα?FJ，β?FJ]，由于[α?FJ=0]，则激励机制主要是隐性激励，将物质奖励作为辅助激励，其中隐性激励包括精神、情感等激励手段。

相同条件下对比导向型企业中的非敬业型员工和敬业型员工可以发现，敬业型员工能为导向型企业带来更多效益。

2  实验验证

2.1  分析考核激励效果

为验证所提方法的有效性，采用某导向型企业具体分析本文方法对导向型企业员工考核激励效果，选取的导向型企业员工对一级指标能力、维度指标、态度维度指标、个人素质指标、绩效维度指标等方面进行考核。

随机选取该导向型企业非敬业型员工一名和敬业型员工一名。对员工采用本文方法前后考核评分如表1所示。

对比表2中，采用本文方法前后导向型企业员工不同绩效考核指标评分分值可以发现，采用本文方法前导向型企业员工各个考核指标评分数值较低，经过本文方法激励后员工各个考核指标评分数值显著提升。综合评价结果发现，采用本文方法前非敬业型员工平均考核评分为72.85分，采用本文方法后员工平均考核评分为93分，敬业型员工未使用本文方法前平均得分为79.31分，使用本文方法进行激励后平均得分为93.76分。说明利用本文方法对导向型企业员工激励效果较好。

2.2  激励机制对员工的激励效果

为研究本文方法中激励机制模型对员工的激励效果，统计了该导向型企业中所有管理者对采用本文方法考核激励后员工工作效果的评价，基于此将激励效果划分成非常强激励性、较强激励性以及不确定等五个层次，统计结果如图2所示。

从图2中可以看出，63%的管理者认为本文方法具有非常强的激励性，90%的管理者认为本文方法具有激励性，能够显著改善员工工作状态，提升运功工作积极性，绝少数管理者认为本文方法激励性效果较差，综合统计结果发现，本文方法对员工具有较好的激励性。

3  结  语

采用大数据技术可精准记录和描述导向型企业员工的工作环境、工作成效和工作手段，因此本文采用大数据分析对导向型企业考核激励机制。经过实验分析发现，通过使用设计的导向型企业考核激励机制能够提升员工工作积极性，可以有效促进导向型企业的发展。

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