刘 晖,杨 一,徐娴英,孙成成,刘婷婷(沈阳航空航天大学 经济与管理学院,沈阳 110136)
战略性新兴产业兼具有战略性、创新性和前沿性[1],高素质的研发人才对我国战略性新兴产业发展的重要性不言而喻。战略性新兴产业创新难度大、周期长、成本高。如何招聘甄选、培训高素质的研发人员并客观地进行绩效考核,是战略性新兴产业创新发展不可或缺的重要环节。即基于能力即胜任力视角去开发和培养研发人员的创新能力才是战略性新兴产业创新发展的根本。笔者在研究战略性新兴产业研发人员的需求和开发时发现,目前全国各地对战略性新兴产业的人才需求研究几乎都是从人才结构和数量上衡量科技人员需求和开发问题,而不是从能力的角度去研究战略性新兴产业人才需求和开发的匹配问题。Parry认为能力不仅能够以一种标准或模型来加以测量,而且可以在培训和发展过程中有针对性地加以改进[2-3]。而胜任力概念于20世纪70年代初最早由Mclellan提出,他认为胜任力是在特定的工作岗位和组织环境中绩效水平的个人特征[4]。Herbert(1999)对企业总的胜任力进行了研究,其通过因素分析总结出12大类胜任力要素,为高级管理者的研究奠定了良好的基础。Campion et al(2011)提出,在通常情况下,个人的KSAOs定义为胜任力(competency),而整套的KSAOs则称为胜任力模型(competency model)[5]。与Boyatizis宽泛的定义胜任力为个体具备的潜在特征不同[6],Spencer首次提出胜任力应该是能将某一工作中表现优秀者与表现一般者区分开来的个人潜在的、隐性的、深层次的特征,是行为动机、个人特质、自我形象、处事态度、价值观、所在领域的专业知识、个体认知的综合[7]。20世纪90年代起,我国学者开始研究胜任力,虽然侧重不同,但却都有以下共同点,即胜任力是与绩效和特定的岗位相对应的,能够反映一个人是否能胜任这项工作的个人潜在的特质。但国内这些年对胜任力的研究多集中在中、高层管理人员,如王重鸣、陈民科(1999)建立了企业高级管理者胜任力模型;时勘、王继承(2002)以通信业管理者为样本,对胜任力评价技术进行了尝试性的实证性的研究[8],分析其应具备的影响力、社会责任感、积极性、自信和识人用人能力等10项胜任力;李健(2012)对基金会秘书长的胜任力进行了研究分析[9];王蒙(2013)、赵研(2014)、胡信步(2014)等学者也分别构建了企业管理者胜任力模型[10-15]。但这些模型各不相同,也说明了即使是研究管理人员胜任力,不同企业对于管理人员的胜任力要求也各不相同。而对科研人员的能力研究大部分始于2010年以后,尽管廖辉和陈维政(2010)对妇幼保健机构医师胜任素质模型进行了初步构建[16],但由于采取的样本是中低级职称的医师,因此,严格意义上说还不是对研发人员的胜任力研究。李建忠(2013)、郭苗(2013)、魏颖(2014)、梁晶(2010)和文景(2015)等学者对不同行业科研人员进行了胜任力研究[17-21],魏颖(2014)认为地方社科院科研人员有7个胜任特征[19]。程文(2010)构建了三维度高级研究人才胜任力模型[22]。周霞(2009)提出了包括知识、能力、工作态度、意识四维度胜任力模型[23]。张晓娟(2013)使用分层法构建了三层次的科研人员评价指标体系[24]。庆海涛等(2016)基于冰山模型理论构建了三维度智库专家胜任力模型[25]。虽然这些学者构建了科研人员胜任力模型,但是构建的模型差别极大,而且其中仅有文景的研究涉及高新技术企业技术人员胜任力模型构建研究。即纵观已有科研人员研究,大部分是修订国外模型,而且样本是文理科的研究人员都统计在内,没有加以区分。即对企业科研人员胜任力的分类研究还不成体系,而且针对具体行业具体岗位的胜任力研究缺少细化的分层次研究,尤其对战略性新兴产业负责产品研发的科研人员的胜任力研究更是几乎空白。基于以上背景,本文以沈阳某航空航天企业集团研发人员为样本,运用行为事件访谈法以及问卷调查的研究方法,尝试构建出战略性新兴产业研发人员胜任力素质模型。
胜任力模型( competency model)是指担任某一特定任务角色所需要具备的胜任特征的总和[26],构建胜任力模型有多种研究方法,本研究采用Spencer的研究方法对胜任力进行具体测评。即运用行为事件访谈法和调查问卷法进行研究,了解优秀研发人员和普通研发人员在组织环境中具备的能力特点,构建胜任力模型。本文选用的样本来自沈阳某航空航天制造企业集团,研发人员主要指在该企业集团中从事产品设计开发等方面的专业技术人员。他们通常都毕业于理工科专业,具备较高的专业知识和技能,对于理论与实践的对接十分熟练。本文以该企业集团近三年绩效考核结果为参考,选取在该企业集团中从事产品研发的、具有初中高级以上职称的科研人员。具体做法是以该企业集团2014、2015、2016年年末的绩效为依据,随机选取16名研发人员,分为两组,一组是优秀研发组,即在2014、2015、2016年度考核结果均为优秀的研发人员中抽取8名,作为优秀研发人员的分析样本;一组是普通研发人员,即在2014、2015、2016年度考核中结果均为一般的研发人员中抽取8名,作为一般科研人员的分析样本。通过行为事件访谈法的方式获取胜任素质模型数据,并最终形成16份文本资料。通过文本资料、相关文献以及该企业集团人力资源管理部人员各自归纳总结胜任力特征,结果互相沟通,统计出胜任力要素出现的频次差异,并利用SPSS软件分析研发人员的胜任特征的频次差异、胜任力特征的平均分数,根据以上分析初步建立胜任力模型。分析调查问卷的信度、效度,并进行因子分析,形成胜任力维度模型,最终形成相对科学合理的胜任力模型。
1.两组受访研发人员基本情况
本研究中访谈研发人员的选取标准是具有初、中、高级职称的企业研发人员。同时,根据Spencer的研究方法,访谈时将研发人员按照绩效表现分为优秀组和一般组。在选取行为事件访谈的16名科研人员中,绩效优秀组和绩效一般组分别为8名员工;男员工14人,女员工2人。访谈人员中有4名初级工程师、5名中级工程师、7名高级工程师。35岁以下4人,35岁以上12人。选择的员工工作年限都在5年以上。
2.绩效优秀组访谈统计情况
优秀研发人员的访谈结果的胜任特征频次显示见表1,成就导向频次最高为17次。由此可知对于优秀研发人员来说,他们非常希望自己的劳动成果能够被别人认可、赞同,他们希望能够在本专业领域获得更多,更高的荣誉。可以发现专业领域知识、工作责任心、技术创新意识、工作细致严谨、学习发展意识、工作积极性等这些胜任特征的频次也非常高。在访谈中了解到多数研发人员认为对于专业领域知识的掌握是十分重要的,为后续的研究提供理论依据,科研创新意识也很重要,研发人员的创新能力是其科研能力的生命,若缺乏创新能力,很快就会被快速科研发展所淘汰;多数研发人员认为良好的工作态度是完成一项任务应该具备的,在工作中,要细致严谨、有责任心、积极主动、有挑战的精神;在科研工作的过程中,优秀研发人员丰富自身,树立终身学习的观念,努力提升自身的能力,非常关心对人才的培养,有着很强的团队领导能力。在工作中,能够很好地调节自己的情绪,不会让自己的工作受到情绪的影响。
表1 优秀研发人员行为事件访谈情况统计表
3.绩效一般组访谈统计情况
由表2可知,对一般研发科研人员来说,他们更加注重知识与技能的提高,对于多数研发人员而言,理论知识与技能的掌握,并不是十分熟练。因此,他们需要提升自身各方面的能力,不断地与周边的同事请教、学习;同时工作细致严谨、工作责任心、团结协作、虚心请教、专业领域知识、技术创新意识等这些胜任特征的频次也非常高。对于一般研发人员来说,良好的工作态度也是必须具备的,要认真细致、有责任心,相比于优秀研发人员,他们更注重团队合作,总是积极地与同事进行合作,共同完成任务。在日常的工作中,虚心请教同事,有着端正的学习态度。
表2 一般研发人员行为事件访谈情况统计表
4.两组科研人员素质特征对比情况
从统计和对比的结果来看(表3),优秀研发人员具有明显区别于一般研发人员的特征。通过以上的对比可以初步归纳出优秀研发人员特有的素质特征为:领导团队能力、富有主见、成就导向、挑战精神、钻研业务能力、技术创新能力、工作积极性、工作自信心、任务执行力、课题决策能力、注重人才培养、人际沟通能力、自我调节能力。其实,在实际工作中,优秀研发人员基本上是高级工程师以及业务技术骨干,有很强的领导能力并且十分有主见,能够很好地分配协调工作。并且在实际工作中,善于创新,有很强的创新意识,不怕挫折,具有挑战精神,在科研项目中,注重知识与实际相结合,在工作中十分积极主动并且很有信心。而一般研发人员在日常工作中,更多的是注重完成本职工作任务,在工作中认真细致,总是小心翼翼,防止自己出现任何差错,同时在工作过程中,总是积极地与同事合作,他们认为,要依靠集体的力量。与此同时,对自己能力有清晰的认知,总是努力地提升自己的专业知识,经常向有经验的同事学习。
表3 两组研发人员素质特征频次对比表
5.两组胜任特征平均分数
本研究对两组绩效人员进行了胜任特征等级评分,并通过分析的结果,整理计算出两组胜任特征平均分数,如表4所示,成就导向、专业领域知识、工作责任心、技术创新能力、工作细致严谨、工作积极性、富有主见、挑战精神、注重人才培养、领导团队能力、自我调节能力、工作自信心等15项胜任特征的P值小于0.05,学习发展意识、科研报告撰写能力、团结协作、人际沟通能力等胜任特征大于0.05,这也足以说明绩效优秀组和一般组之间在胜任特征平均分数上有显著差异。
表4 胜任特征平均分数
续表4
6.初步构建研发人员胜任力模型
通过以上对于两组研发人员胜任特征的分析,胜任特征的频次对比以及胜任特征的平均分数分析,将差异不明显的胜任特征项目归为研发人员普遍存在的胜任特征项目,将差异性明显的胜任特征项目作为研发人员不普遍存在的胜任特征。初步建立研发人员胜任特征模型,如表5、表6所示。
表5 研发人员普遍存在的胜任特征
表6 研发人员不普遍存在的胜任特征
为了更好地完善研发人员的胜任力模型,本文以问卷调查法进行研发人员胜任力模型的进一步修订。调查问卷的编制是根据行为事件访谈的结果,并结合人力资源方面的管理人员座谈,归纳整理后形成24个问题的调查问卷。调查问卷由两部分组成,第一部分是背景调查,包括性别、年龄、职称、受教育程度等方面;问卷的第二部分,使用李克特五点量表,以便充分了解被调查研发人员对某问题真实的看法和态度。“1”表示极不重要,“2”表示不重要,“3 ”表示一般,“4”表示比较重要,“5”表示非常重要。采用这种程度表示的方法能够比较科学地了解被调查的研发人员的胜任特征。
调查问卷的初稿完成后,为了检验调查问卷的有效性及可靠性,先在小范围内进行测试。同时,在设计问卷的初稿时,笔者加入了开放性的题目,旨在了解被调查人员对调查问卷的想法及意见,哪些地方需要改进。笔者在该企业发放40份的调查问卷的初稿,共回收33份,将进行调查问卷的信度分析、效度分析来检验调查问卷的科学性以及合理性。经检验,KMO的值在0.7~0.8,Bartlett的P值小于0.01,说明适合因子分析。在确定了适合因子分析之后,笔者利用SPSS软件对调查问卷进行因子分析。因子分析的结果在一般情况下,各因素方差解释量达到60%以上的时候,则表明问卷具有良好的结构效度,表7为利用主成分分析得出的结果。由表8可知,在本调查问卷中,分析的结果显示特征值大于1的因子共有9个,各因素的解释量达到67.195%,说明此调查问卷具有良好的结构效度。
表7 解释的总方差
本问卷的信度分析结果为:Alpha值为0.775,表示量表的个别项目是需要改进的。本问卷分析结果如表8所示,V16、V24这两个题项的Alpha都大于整体问卷的数值,同时两个题项的相关性的值小于0.4,故将删除这两个题项。同时,根据研发人员的工作特点,明确V21(辅助工具的使用)具体是指计算机及英语的应用。综上所述,笔者根据信度分析的结果以及被调查者、专家的建议重新编写调查问卷,使问卷更加有效可靠。
表8 项总计统计量表
为扩大样本发放范围,笔者此次调查包括该企业集团在内的三家在沈阳的战略新兴企业集团,共发放130份调查问卷。回收问卷117份,其中有效问卷共计110份,回收率为84.6%,运用SPSS统计软件对调查问卷进行详细的分析。由表9可知,男性所占比例是远远高于女性的,非常符合我国研发人员的特点,以男性为主;从学历看,研发人员的学历普遍偏高,绝大多数都为本科及本科以上的学历,这也符合了研发人员的自身特点;从员工的年龄方面看,企业的研发人员大都非常年轻,45岁以下的占了很大的比例,也可以说明战略性新兴产业研发队伍更加年轻化。
表9 调查问卷样本基本信息表
续表
由表10可知,利用SPSS软件,对所发放的调查问卷进行了全面的分析,得出了我们调查问卷数据的最小值、最大值以及每个胜任力要素得分的总和、平均分和样本标准差。从分析的结果来看,每项胜任项目的最大值都为5分,足以看出对于大部分研发人员来说,这些胜任力都是十分必要的;从最小值来看,每项胜任特征的最小值多数为2或者3,可以看出对每个科研人员来说,处在不同的发展阶段,对于每项胜任力的重视程度都是不同的;从每项胜任项目所得平均分来看,学习发展意识、技术创新意识、专业领域知识、团结协作、工作责任心、具有挑战精神、富有主见等7项胜任项目的平均分都是位居前几位,足以说明研发人员对于这几项胜任特征是十分认可的。
表10 调查问卷胜任项目情况分析表
修订问卷后,分析的结果也会随之改变,所以为了使分析的结果更加准确,本文进行了第二次因子分析。在进行第二次因子分析之前,为了检查调查问卷是否适合因子分析,又一次进行KMO和Bartlett的检验,以此来确定是否适合进行因子分析。由检测结果可知,KMO的值在0.8~0.9,说明变量间的相关性很强,Bartlett的P值小于0.01,表明适合做因子分析。第二次因子分析采用的方法和第一次相同,采用因子分析法中的主成分分析法进行方差最大化的正交旋转。结果显示(见表12),因子分析的结果特征值大于1的因素有4个,其解释变异量分别为36.198%、10.074%、8.796%、7.774%,共解释了总变异的62.840%,方差解释率比较高,各因素内容可解释性较好。因此,本文把这些题目根据分析结果归纳整合出胜任力模型的四个维度,共十八项胜任力特征。
表11 解释的总方差
由表11可知看到特征值大于1的因素一共有四个,共解释了总变异的62.840%,抽取了四个因子,因此笔者把这些题目根据分析结果归纳整合为四个维度。为了检验问卷的整体信度以及各个维度的信度,本文再次进行信度分析。本次调查问卷信度的检验使用的是最常用的内部一致性系数—克隆巴赫系数指标。信度测试的结果如表12可知,利用SPSS软件对调查问卷所有的问题进行了信度分析,信度分析的检验结果表明,调查问卷总体的alpha值为0.893,在0.8之上,各个维度的alpha远远大于0.6,表明问卷的信度很好,结果是可靠的。
表12 信度检验的结果
根据上述分析,可以总结出胜任力模型的四个维度,共18项胜任力特征。四个维度分别为工作态度价值观、知识与技能、动力与能力、人际关系能力。
通过以上分析研究和验证,并经向专家咨询后,正式确定以下18项为战略性新兴产业研发人员胜任素质特征,通过因子分析将以下18项分胜任素质特征分为四个维度。分别为动力与行为、工作态度价值观、人际关系能力、知识与技能。如表13所示:
表13 装备制造企业科研人员胜任力模型
胜任力模型可以为企业招聘、培训、绩效考核、薪酬制度、职业规划提供更加合理的依据,节约战略性新兴产业各方面的成本,也进一步提高研发员工的工作满意度。根据研发人员胜任力模型,沈阳某航空航天集团人力资源部已经尝试该模型在企业的管理方面的应用。本文从企业招聘甄选、培训、绩效考核三个方面进行分析。
首先,招聘对企业来说十分重要,通过招聘甄选合适的研发人员,为企业的进一步创新发展注入新鲜血液。沈阳某集团以往过于注重应聘者的学历、是否发表过科研类的论文,论文的数量质量等,从而忽视了对该产业应聘者最真实、全面的实际研发能力的考察,导致招聘的研发人员与预期存在一定的差距。以该胜任力模型为依据,运用多种方式进行研发人员测评,进而分析求职者的求职动机、具备的特质是否适合该岗位。
其次,培训有利于研发人员能力的提高,使其更快地适应自己的工作。培训往往是需要制造企业付出很多时间与费用的。沈阳某集团以往对科研人员培训通常采用两种方式,一是领导根据工作需要指定部分人员进行某方面的培训,二是研发自己挑选培训项目。由于上级对研发人员需求及胜任素质不了解,因此指定的培训项目,缺乏针对性,不一定对研发员工有帮助,反而造成研发员工的反感,出现人员不认真听讲等现象。而研发员工自己挑选的培训项目,由于缺乏上级的积极支持和反馈,长时间不在实践中应用,培训中学到的知识会大部分被忘掉,而且由于培训项目以及培训方式存在弊端,导致培训效果大打折扣。
而胜任力模型的建立可以很好地解决战略性新兴产业遇到的难题。根据研发人员胜任力模型,研发人员可以依据胜任力模型了解自己各方面的优点以及缺点,并可以清楚地知道如何弥补自己。在明确目标的前提下,一般的研发人员将积极进取,主动参与培训。通过培训,不仅可以迅速提高科研人员的素质,更为企业节省金钱及时间的成本,并充分发挥培训的有效性。
此外,研发人员胜任力模型,为战略性新兴产业对研发人员进行绩效考核时提供了更全面的参考依据。以胜任力模型作为评估指标并结合其他方面,这样会使绩效考核更加准确、科学、公正。
本文以沈阳某航空航天企业集团等研发人员为研究对象,同时借鉴国内外已有的研究成果,结合该企业集团的实际情况运用行为事件访谈、调查问卷等研究方法,对战略性新兴产业研发人员胜任力模型进行了初步探讨,得出以下结论:
第一,研发人员胜任力模型由动力与行为、工作态度价值观、人际关系能力、知识与技能四个维度组成,共18项胜任力指标。其中,动力与行为包括4个胜任力指标:成就导向、学习发展、虚心请教、技术创新意识;工作态度价值观包括5个胜任力指标:工作细致严谨、工作自信心、工作积极性、挑战精神、工作责任心;人际关系能力包括4个胜任力指标:人际沟通能力、团结协作、关心人才培养、团队领导能力;知识与技能包括5个胜任力指标:辅助工具的使用、专业领域知识、课题决策能力、科研报告写作能力、任务执行力。
第二,研发人员胜任力模型可以在企业科研人员招聘、培训、绩效考核过程中具体应用。科研人员胜任力模型是以绩效优异的研发人员的胜任特征为基础的,因此可以用它将外显特征相差不大,内在特征有较大差异的人员区别出来,挑选适合企业的研发人员。如装备制造企业招聘时,如果应聘者的内在特征适合该岗位,那么其外在的知识、技能等特征可以通过在以后逐步培养。运用这样的招聘方式,比单纯看学历、毕业院校更能够使企业招聘到具有科研潜力的研发人员。而且胜任力模型会进一步促进培训和绩效考核的作用,能使战略性新兴产业科研人员培训和绩效定位更加清晰。
本文补充和完善了胜任力模型的理论和实证研究,但由于胜任力模型并不是从始至终一直都不改变,它会随着环境的改变而改变,而且招聘、培训、绩效考核、薪酬管理等方面的应用价值在短时期内无法显现,因此,需要一个较长的时间跟踪研究来反馈效果,本文未能提供更详尽的案例研究。其次,在时间和调研条件允许的情况下,可以通过纵向研究减少同源偏差,同时还可以利用层次分析法等研究研发人员胜任力模型的各个维度所占的权重,这样在进行人员招聘、培训时更具有针对性。此外,今后也需要进一步增加样本的数量来进一步验证、补充并加以完善研发人员胜任力模型。
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