张莉莉
(1.大连理工大学 商学院,辽宁 盘锦 124221; 2.大连理工大学 管理科学与工程学院,辽宁 大连 116023)
国企高管人力资本优势度评析方法及应用
张莉莉1,2
(1.大连理工大学 商学院,辽宁 盘锦 124221; 2.大连理工大学 管理科学与工程学院,辽宁 大连 116023)
鉴于资历、职称、学历等刻度人力资本的“名本”倾向,按照科学人才观,构建包括七类质性要素的国企高管人力资本指标体系;为了识别国企高管的综合优质能力水平及其优劣势,提出人力资本优势度群评析方法,能够定量识别单项指标优劣度及多项指标综合水平。应用本方法对国企高管开展实证研究:国企高管综合优质能力较好,单项优势度强弱比较结果为:心理品德观念与理念能力政治知识。最后,从完善选拔任用机制、差异化管理、培育成长环境、适度把握政治性等提出对策建议。
人力资本;质性指标体系;优势度;群评析;优质能力;国企高管
国企高管是国有企业的领军人物,是中国全面建成小康社会的核心力量。在人才强国战略指导下,人力资源管理理论发展不仅急需与时代发展要求相适应的人力资本内质指标体系作为管理决策依据,而且需要在充分尊重资本价值导向下的优劣势结构识别及综合优质能力资本评析方法,以便了解该群体人力资本内质状况。然而,现有评析方法常基于统一权重按照综合值排序,忽视被分析对象的差异化优势特征,常导致被分析对象的者不满、争议、反感、排斥,造成人力资本的巨大浪费。从最有利于认可国企高管人力资本价值的角度,将定性的描述定量化,客观、定量地刻度国企高管整体的人力资本优势度,基于此,决策者可以更好地实现用人所长,更有效地发挥人力资本的作用,并为人力资源的有序开发及更好地体现人的价值提供决策支持。因此,本研究具有重要的理论价值和现实意义。
现有评析国企高管人力资本的指标尚不完善,常常是基于各自研究视角选择一个或若干个显性指标(例如学历、职称、资历等),通过对指标的统计分析检验其作为中介变量或调解变量的显著性[1~3],它以牺牲效度换取信度,以牺牲解释力换取预测力(Priem)[4],忽视了具有相同外在人力资本的个体之间能力存在差异巨大的事实。因此,理论上迫切需要建立国企高管人力资本内质指标体系,本文对此作了尝试性研究,开发了国企高管内质人力资本测量量表。能够为相关学者的研究提供参考,丰富和完善人力资本理论。
在分析国企高管人力资本优势与劣势的方法方面,素质测评法能够通过每项指标的测评结果了解被测对象的优势与劣势,但无法获得自身各项指标相对优劣度的量化表达式,而且测评结果受国企高管意愿影响很大,导致信度效度较差。计量经济学方法如教育状况标准差法、基尼系数法、累计法等则是以学历、职称等人力资本外在显性信号为判断标准,存在着外在信息的一致性掩盖了人力资本本质差异的问题。具有结构分析功能的评价方法对于识别优劣相对度具有一定的借鉴意义,例如,DEA方法从投入、产出效率最优的角度确定决策单元的指标权重结构,这隐含了优势度的思想,但由于其落脚点是对所有被评价对象排序,因此对人力资源开发决策的参考功能较差。行为主体竞优特征群识别方法具有优劣势比较的功能[5,6],但其出发点是描述行为主体探索规律行为,作为人力资本优势度的量化分析工具存在着无法进行综合评析的不足。因此,现有方法无法解决国企高管人力资本内质优势度识别问题。为了解决上述难题,本文通过转换思维方式,采用众多观察者对国企高管整体评价的形式,了解其优势与劣势及综合水平,拓展了群决策的分析思维,开拓了评价问题的新视角。以优化模型和距离函数为依托,提出具有目标导引作用的优劣度识别方法,既能体现最大程度认可分析对象价值的指导思想,又具有了解各项指标优劣度的功能,还能对人力资本优质能力综合了解,为探索具有隐性特征的事物内在优势结构提供了方法。
通过应用研究,在验证方法科学性的同时,揭示国企高管整体的人力资本优势与劣势,并给出管理建议,为相关部门提供决策支持。
国家中长期人才发展规划纲要(2010~2020年)主张建立由品德、知识、能力和业绩四要素构成的符合科学发展观的人才评价指标体系,批判通过职称、学历等外在信息评价人才。在此思想指导下,按照国企高管人力资本是企业家在工作中胜任工作角色需要的知识、心理、创新、经营、决策、配置资源等能力综合体的定义[6~11],通过查阅“中国知网”、“Google scholar”、“Elsevier”、“EBSCO”等中外文数据库,以“企业家”、“国企高管”、“人力资本”、“胜任素质”作为检索主题词,通过收集、归类、分析与整理文献中出现过的题项,得到主要测量指标条目为:技能、知识、能力、健康(新帕尔格雷夫经济学大词典;西奥多·W·舒尔茨;李忠民),教育、干中学(万希),工作经验(张惠忠);心理素质(韩力争、吴小立)、道德(Richard McBain、王迅);管理能力、工作态度、团队精神和创新能力(杜兴强、黄良文)。本文主要选取了文献[12]的基层测量指标,在此基础上,结合国企高管的特殊性,采用头脑风暴法,初始问卷确定74个测量指标。
本文以国家自然科学基金(70971016)、中国博士后基金(2012M511153)等项目为依托,通过MBA学员、EMBA学员、管理学院博士研究生、硕士研究生、管理学院教师以电子邮件方式展开问卷调查,附以问卷星——专业的在线问卷调查平台,面谈、电话沟通等多种方式获取调研数据。问卷的调查对象主要有国企高管、国企员工、与国企高管有接触的公务员、高校人力资源管理领域专家学者等。让填答者就所列的74个人力资本内质指标对胜任工作的重要程度做出评价。
从问卷设计到全部回收历时四个月(2012年1月~2012年4月),在发出的1200份问卷中,通过多次邮件及电话催促回收问卷502份,其中84份问卷数据缺失相对较为严重,予以撤除,最终保留有效问卷418份。随机抽取200份问卷作探索性因子分析,其余218份问卷作验证性因子分析。
在探索性因子分析的样本中,填答者的岗位分布为:公务员78人,国企高管29人,高校人力资源管理领域专家61人,国企员工29人,民企高管19人,其他对国企高管有一定了解的人员24人。城市分布:黑龙江、吉林、辽宁、北京、河北、湖北、江苏、山东、浙江等省市。年龄分布:28岁至40岁60人、41岁至50岁41人、51岁以上88人,另有11人此项未填答。学历:大专及以下20人、本科55人、硕士研究生87人、博士研究生34人,另外有4人此项未填答。
在验证性因子分析的样本中,填答者的工作岗位分布为:公务员40人,国企高管36人,高校人力资源管理领域专家66人,国企普通员工30人,民企高管21人,其他对国企高管有一定了解的人员6人。城市分布:北京、广东、广西、河北、湖北、江苏、辽宁、山东、四川、浙江等省市。年龄分布:28岁至40岁60人、41岁至50岁51人、51岁以上90人,另有17人此项未填答。学历:大专及以下9人、本科70人、硕士研究生101人、博士研究生30人,另外有8人此项未填答。
探索性因子分析总体Cronbachα的同质性信度为0.981,政治素质0.845,知识素质为0.924,能力素质为0.909,工作经验为0.554,品德素质为0.944,意识素质为0.914,心理素质为0.904。表明本问卷的信度很高。KMO值为0.966,满足大于0.7的条件,表明问卷适合做探索性因素分析,采用主成分分析法,经过最大正交旋转,提取特征值大于1的因子,共提取出7个因子,累积方差解释率为78.673%,说明公因子解释了观测变量的大部分变异。根据7个因子计算结果,应用AMOS 17.0软件,因子分析路径系数见表1。
表1 国企高管人力资本内质指标的载荷系数估计结果
依据Rahim[13]的指标选取标准,根据表1,“经验”维度的变量因素载荷很低,“经验”和其他几个维度的相关性很小,并且不显著,因此,在修正模型中,把“经验”维度删除。重新做了验证性因子分析,以检验调整后的整体模型是否更佳。修正后的结构方程模型的各拟合指数值为2为6781.348,df为2626,2/df为2.602,CFI为0.939,NFI为0.942,IFI为0.959,NNFI为0.961,RMSEA为0.049,根据文献[14]的验证性因子分析拟合指数检验标准,修正模型拟合效果很好。并按照删除经验维度后再次作了探索性因子分析数据重新做信度分析,Cronbachα系数为0.99。因此,将修正后的指标体系作为判断国企高管人力资本内质的标准。
2.1 国企高管人力资本内质优势度评析原则
(1)指标数据获取原则:由于人力资本质性指标数据无法直接检测,需要通过观察者主观判断获得指标值,观察者受到晕轮效应、近因效应、与我相近效应、宽大效应、对比效应等主观误差的影响,使得单个观察者给出的评价值具有片面性。由于国企高管在处理不同业务时,面向不同的对象,接触不同的观察者,在不同观察者面前的表现也会存在一定的差异。为了尽可能获取国企高管人力资本的真实情况,基于360度评价原理,可以通过上级、下级、国企高管和其他与国企高管有业务往来的人员对该群体人力资本的各项指标水平进行评价,通过多种渠道尽可能地保证信息来源的全面性和可靠性。
(2)优势度识别原则:以认可人力资本价值为出发点,刻画国企高管在不同指标上优势与劣势的比较差异程度,为了体现目标引导作用,在识别模型中应该有理想标杆的表达式,通过优劣度数量特征,明晰人力资本提升的方向。识别优势度的前提是已知各项指标值,根据第(1)点的阐述,不同观察者对国企高管各项人力资本指标评价值存在差异,优势度也必然存在差异,这些观点可能并不完全一致,但可能视角具有相似性,即把国企高管人力资本优势度分为若干类型更能揭示其本质。
(3)激励性评价原则:在充分尊重每一组专家意见的基础上,尊重与之对应的优势度权重结构,把每一个指标的所有观察者意见求得的优势系数按照平均原则确定该指标权重,既重视国企高管人力资本各指标的全面发展,也重视某类指标的优势发展,在评价中考虑激励因子以提高其综合评价值,体现积极评价思想。
2.2 国企高管人力资本内质优势度识别模型
(1)识别模型符号说明
图1 国企高管人力资本指标层次结构示意图
(2)国企高管基层指标人力资本优势度评析方法
根据上述评析原则,借鉴理想点模型,基于第τ组对国企高管第i个中间层指标的各个基层指标观察值向量(xτi1,xτi2,…,xτipi),识别国企高管第i个中间层指标下基层指标xij人力资本优势度wij的模型为[15]:
(1)
(3)国企高管中间层各指标人力资本优势度识别方法
基于中间层各指标的值向量,中间层各指标值是通过对其包含基层指标观察值的集成得到的,基于第τ组观察者向量(xτi1,xτi2,…,xτipi)获得第i个中间层指标yτi集成值,从最有利于认可国企高管人力资本的角度,yτi的确定方法为:
(2)
根据公式(2)得到第τ组国企高管各项中间层指标值,基于此,国企高管中间层各指标yi人力资本优势度ωi的识别模型为:
(3)
(4)国企高管人力资本内质优势度意见类型分析方法
在不同的工作环境、不同的判断标准下,对国企高管人力资本内质的看法会有所不同。为了对国企高管人力资本的内质有全面、深入的把握,就需要从尽可能多的角度,了解其人力资本各指标优势度。但穷举每一位专家意见隐含的优势度必然导致信息爆炸,使决策者无所适从;而将不同意见集成为唯一意见,则过于粗糙,不利于了解人力资本的真相。鉴于此,通过对意见类型的分布及其特征的分析更容易反映国企高管人力资本的内质。
(4)
类似地,可以得到国企高管最高层指标人力资本指标优势度的类型及特征。
(5)国企高管人力资本内质激励性评价方法
激励性评价是从最大程度认可国企高管人力资本内质价值的角度开展的评价。具体做法是:根据专家给出的n组观察值得到n组优势度,按照优势度算术平均原则确定国企高管人力资本评价指标权重。具体方法如公式(5)所示。
(5)
计算每组观察值对应的国企高管人力资本内质综合水平,对所有n组综合水平值平均,得到国企高管人力资本综合水平群评价结果,为公式(6)所示:
(6)
图2 国企高管人力资本优势度识别及综合评析流程图
将公式(6)的计算结果转化为百分制且越大越好的评分方式,如公式(7)所示:
Z*=100-100*z
(7)
其中,Z*是百分制下的国企高管人力资本综合评价值。z是按照公式(6)计算的国企高管人力资本综合值,按照人们的思维习惯,优是90分及以上,良是80~89分,中是70~79分,及格是60~69分,60分以下为不及格。
综上,国企高管人力资本优势度及内质水平评析流程如图2所示。
3.1 数据获取及其基本特征
国企高管指标值数据来源于《国有企业高管人力资本质量调查问卷》,通过多个高校的硕士研究生、博士研究生、MBA、EMBA、本科生,以走访与国企高管有过业务接触的人员为调研对象,通过问卷调研的方式,获取对国企高管群体的各项基层指标表现水平观察值。调研过程历时三个月,从2011年7月到2011年9月,在发出的1000份问卷中,共回收问卷592份,有效问卷440份。有效回收率为44%。通过对象控制、过程控制等步骤,确保数据的可信性和有效性。通过部分未填写问卷与填写问卷的对比分析,未发现存在系统偏差。
平标准在有效问卷中,问卷填答者的岗位分布为:国企高管108人(国企集团公司总经理6人,国企集团公司副总24人,国企集团公司部门领导78人);政府官员68人(省政府机关24人,市级机关44人);下级220人(国企分公司总经理21人,国企分公司副总104人,国企分公司部门领导95人),其他4人(与国企高管有业务往来的民营企业或外资企业管理人员)。问卷填答者的城市分布为:北京、甘肃、广东、广西、河北、湖北、江苏、辽宁、青海、山东、四川、云南、浙江、重庆等十四省市。学历分布为:博士44人、硕士230人、本科138人、大专及以下16人、另外有12人此项未填答。由此保证了评价者的多样性。
3.2 计算过程及结果
表2 国企高管知识优势度识别结果
表3 国企高管能力优势度识别结果
表4 国企高管观念与理念优势度识别结果
表5 国企高管心理优势度识别结果
表6 国企高管政治优势度识别结果
表7 国企高管品德优势度识别结果
表8 国企高管目标层人力资本优势度识别结果
表9 国企高管人力资本综合评价结果
3.3 识别结果分析
根据简单多数规则,在聚类分析中,如果某一类观点的人数比例超过50%,则认为该结果具有代表性。根据表2~表8的计算结果,观察者对国企高管各层次、各指标人力资本优势度的认知都形成了共识,得到如下结论。
(1)需要强化法律知识。根据表2,C类观点具有代表性,基于此,国企高管是党和国家方针政策精神的传递者和饯行者,对党和国家政策知识有极深刻的把握,由于国企高管的业绩主要体现在财务上,该群体拥有丰富的财务管理知识。另外在人力资源、战略管理、经济学、危机处理等知识基本令人满意。但在其他知识方面表现出短板特征,急需进一步加强与提高,尤其是在法律知识方面,更是提高的重中之重。
(2)学习能力强而危机管理、战略管理能力弱。根据表3,意见高度集中在A类,基于此,国企高管通过不断的学习,参加各种各样的研讨,学习能力很强,也使得科学决策能力、开拓创新能力和人力资源管理能力较强,但由于工科技术背景的高管较多,以及战略管理理论和方法引入到中国的时间较短等原因,战略规划能力缺乏,这也直接导致了重复建设、产能过剩等诸多矛盾。同时,该群体的组织领导、表达能力、交往协调能力也有待加强。尤其是在危机管理能力提升方面,要引起相关部门的足够重视。
(3)群众意识、人才意识淡薄。根据表4,在国企高管的观念与理念方面,典型的特征集中在类型A,基于此,国企高管效益意识突出,市场意识、效率意识非常好,这在一定程度上佐证了我国国企对于经济增长的巨大贡献。但同时,也应该清醒地认识到,该群体的群众意识、人才意识淡薄,也不知道怎样去吸引人才、留住人才,容易造成人才流失,后果严重。
(4)自主发展不足,导致决策类心理素质较弱。根据表5,类型A聚集了77%观察者的意见,通过对A类结果价值参数的比较分析发现,国企高管意志坚强、思路清晰、心胸宽广、积极进取、谦虚谨慎、洞察敏锐。但在思维敏捷、明辨是非、直觉预见、机动灵活方面表现不好,这可能是因为长期以来,国企高管的工作决策取决于上级主管部门的宏观调控,在大的决策方面缺少自主权所致。
(5)政治素养高。根据表6,在国企高管政治优势度方面,类型A集中了54.5%的意见,该意见表明,国企高管是一支立场坚定的“红色企业家”队伍,同时有着远大的政治理想,这与“党的十八大”展示出了企业家风貌契合,政治鉴别力很强,政治观念正确,在政治热情和政治使命感方面还有进一步增强的潜力,但在政治敏锐性方面有待加强。
(6)工作作风有待提高。根据表7,品德优势度代表性观点体现在A类,该类意见表明,国企高管在工作事业心表现最为突出,说明国企高管的行为顺应了国家“反腐倡廉”的时代潮流,勤政廉洁方面表现较好。需要引起警惕的是,在公道正派、勇敢机智、平易近人、民主集中、乐于助人方面引起了大家的强烈不满,需要进一步转变作风。
(7)德才均衡而水平尚需提升。通过对表8的代表性观点(类别A)进行分析不难发现,从最高层人力资本的角度来看,国企高管各项二级指标的发展比较均衡,在均衡发展的基础上,国企高管的心理素质表现最好,品德方面表现也不错,这和国家的用人理念“德才兼备、以德为先”相一致。其次是“观念与理念”,说明经过多年的国企改革,国企高管队伍具有先进的观念与理念,并且具有比较成熟的心理与心智模式,能力水平在国企高管的各项素质中处于中等位置,这可能和国人“不要锋芒太露”的中庸思想有关,另一方面也体现出国企高管的能力水平需要加强,政治水平位居其后,排在最后的是知识素养。
另外,从最大程度承认国企高管人力资本价值的角度,国企高管人力资本综合评价结果为良好,并且各单项指标都达到良的水平(见表9)。这说明国企高管人力资本比较好,还有提高的空间,人力资源管理政策有待完善。
3.4 对策建议
(1)完善国企高管人才选拔与任用机制。总体上看,人们普遍认为国企高管人力资本内质状况与国家对人才的要求是一致的,这种一致性体现了中国国企特色。我国一直坚持德才兼备、以德为先的选人用人标准,既注重品行,又崇尚实干;要求管理者要密切联系和关心群众,并积极开展创新工作。这种对管理者的全能型要求,难免导致综合水平不高。因此,应该从国企高管团队整体的角度来选拔和培养人才,明确高管团队的任务,基于高管人员个体的资本优势度的识别,按照优势互补的原则,组建国企高管团队。
(2)实行国企高管分层分类、差异化提升。国企高管团队必然需要分工合作,即可按照有关专业进行分工,也可根据高管人员的具体能力构成进行任务安排。但国企应通过多途径为高管提供提升管理能力的机会,比如,可以通过轮岗培训、国外调研、高校研修等学习和实践的方式,切实提高国企高管的能力,同时,要进一步提高国企高管队伍的企业家精神,提高创新的勇气和胆量,通过对国企高管的长期考核、动态考核等方式提升国企高管创新的动力和热情。
(3)优化国企高管人才成长环境。不同国有企业面临着不同的发展环境,每个国企高管也有自己不同的禀赋素质,对于国企高管的人力资本而言,不能求全责备,不必要求每个国企经理必须成为“多面手”,企业应该建立基于员工人力资本优势度与企业需要恰当匹配的用人机制,使员工保持或不断提高其人力资本。同时,企业还要建立有益于其高管政治、经济和精神文明的管理体制和文化环境,尤其要注意保持和提高其高管人员社会主义品德的政治素养。
本文以问卷调研为依托,通过因子分析构建了体现科学人才观的国企高管人力资本内质指标体系,为相关研究奠定了基础;通过采用基于距离函数的优化方法确定的权重,容易为被分析对象接受,通过群评价了解众多观察者的意见挖掘事物隐性属性的优势度特征,并通过积极评价的方式得到综合评价结果。丰富和发展了群决策理论、完善了人力资本结构内涵,创新了人力资本结构测量方法,具有更强的实际操作性,应用范围较广泛。如,对中国特色的“红色企业家”素质优势结构的群识别;对985科研型大学教师行为特征的挖掘;对中国文化产业创业者群体人力资本优势与劣势的分析等。
在未来的研究中,还可以基于语言评价信息及模糊聚类方法增加新的识别模型以满足人力资本优势度识别的需要,同时,还要基于人力资本优势度的识别结果,深入开发人力资本管理的技术与方法,更恰当地发挥人力资本的作用,并且在实证研究中,要增加样本的数量,使得分析结果更加具有普适性。
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Top Managers of the State-owned Enterprise Human Capital Advantage Degree Evaluation and Analysis Method and Its Application
ZHANG Li -li1,2
(1.SchoolofManagement,DalianUniversityofTechnology,Panjin124221,China; 2.CollegeofManagementScienceandEngineering,DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,China)
In view of seniority and professional title for describing human capital with the effect of name original tendency, according to scientific talent ideology, state-owned enterprises top manager quality human capital indicator system is constructed with seven quality indicators. In order to identify quality ability and its advantages and disadvantages, human capital advantage degree group evaluation and analysis method is put forward, which has the advantage of tolerance optimization, people oriented, quantitative identifying each indicator advantage degree and multi-comprehensive human capital level function. The results of empirical study with the method show that state-owned enterprises top manager quality human capital comprehensive advantage degree is good, and the result of single indicator is mentality morality concept and idea competency politics knowledge. The management countermeasures are put forward from the perspective of perfection for selection and appointment mechanism, differentiated management, perfect growth environment and moderately political orientation.
human capital; quality indicator system; advantage degree; group evaluation and analysis; quality competency; state-owned top manager
2013-10- 08
国家自然科学基金资助项目(71271048,70971016);中国博士后基金(2012M511153);省教育厅项目(W2012045);省社会科学规划基金(L11BRK005);人才项目(2012RC02)
张莉莉(1982-),女,鞍山人,副教授,博士后,研究方向:组织行为与人力资源管理。
C931.3
A
1007-3221(2015)06- 0251-10
10.12005/orms.2015.0220