高校青年教师胜任力模型对关联绩效的预测——以长株潭地区为例

赵忠君，牛 帆

(湘潭大学 a.商学院；b.人力资源管理研究所，湖南 湘潭 411005)

1 文献回顾

1.1 胜任力及其模型

“胜任力”概念最早由哈佛大学心理学教授McClelland于1973年正式提出，并指出胜任特征是指那些能够区分在特定工作岗位和组织环境中绩效水平的个人特征[1]。这一概念的提出颠覆了当代的人才观，由单纯地比较智力水平的高低，转变为关注人的综合素质。哪些人适合从事哪些工作，也就意味着高智商的人并不一定胜任某些工作。Nordhaug将胜任力划分为元胜任力(Meta Competence)、通用行业胜任力(General industry Competence)、内部组织胜任力(Intra Organization Competence)、标准技术胜任力(Stand Technical Competence)、技术行业胜任力(Technical Trade Competence)和特殊技术胜任力(Idiosyncratic Technical Competence)六种[2]。Williamson从治理和胜任力两个视角研究了商业战略这一复杂课题，其中把胜任力也划分了六个层面[3]。其他一些学者如Huff, Sheila、Bassellier、Johnson等也对胜任力的概念进行了界定[4-6]。国内最早涉及到胜任力的是王鹏、时勘研究的培训需求的方法，他们指出胜任力就是一种新趋势[7]。而胜任力模型就是一系列能力要素的集合，它可以反应出某个职位或者某个部门所需要的能力，从而更好、更加科学地对人才进行管理。Gross研究了胜任力模型在拉希姆组织冲突风格中的应用，发现胜任力模型能够有效地管理冲突[8]。Gnambs研究了意见领导的胜任力特征模型，将意见领导纳入了人类人格的等级框架。结果强调了意见领导特殊领域的两个主要来源[9]。Schule、Fanta等运用系统思维从可持续发展教育的角度构建了教师教育基础的启发式胜任力模型[10]。谢晔和周军通过问卷调查和行为事件访谈法构建了民办高校的胜任力模型，方便对其教师进行综合评价，进而对教师的业绩以及学校招聘都具有重要意义[11]。汤舒俊[12]、祁艳朝[13]等人都是通过问卷和访谈构建了高校教师的四因素模型，对于高校教师的管理具有非常重要的实践意义。但是学者们对于高校青年教师胜任力模型的研究还较少。王正华通过问卷调查对青年教师的胜任特征进行了调查，并提出了一些建议[14]。据国家教育部统计，2016年我国普通高校数量为2596所，专任教师人数达到160万人，其中年龄在45岁以下的有111.8万人次。可见我国普通高校的青年教师占据了高校教师的很大比重，因此研究青年教师的胜任力因素，对于高校的发展和管理具有非常重要的意义。

1.2 关联绩效及其维度

工作绩效是考察个人和组织成效的重要方面，工作绩效通常被划分为两个方面：任务绩效和关联绩效[15]。任务绩效就是与生产、工作直接相关的，可以被直接衡量的绩效。而关联绩效是更加注重过程导向的，是员工自愿付出努力而产生的绩效。Motowidlo和VanScotte通过对421名机修工的绩效进行了评估，发现经验与任务绩效的相关性高于关联绩效，人格变量与关联绩效的相关性高于任务绩效，结果表明，任务绩效和关联绩效的贡献是独立的，二者之间存在区别[16]。而对于高校青年教师这一主体而言，他们的人格特征更加突出，与学生之间的联系纽带可能更强，所以青年教师的胜任特征对于关联绩效可能存在着预测效果。杜鹏程等通过问卷调查实证研究了领导—成员交换对关联绩效的影响，证实了工作嵌入在两者关系之间起到中介作用[17]。王志静等通过问卷调查和成熟的量表分析了五大人格对于关联绩效的影响，研究发现宜人性和尽责性对于关联绩效起到更好的预测效果[18]。目前，虽然有关高校青年教师的关联绩效的研究非常少，但是通过对于高校青年教师的关联绩效进行研究无论对教师本身还是学校而言，都具有重要意义。在理论上，可以丰富高校青年教师胜任力模型和关联绩效的探究；在实践上，对于高校青年教师的管理和绩效水平的提高都是非常有益的。关联绩效的维度可以从多个方面进行研究，国内外的学者都曾从不同角度对其进行了划分，如表1所示。

表1 关联绩效测量维度表

二维模型具有简单实用、宜于测量等优点，因此本文选择VanScotte和Motowidlo的二维模型进行分析。

2 研究设计

2.1 样本选取

本研究选取长沙、株洲、湘潭三市的高校青年教师(≤45岁)为研究主体。发放调查问卷300份，回收279份，回收率为92.3%，有效问卷270份，有效率为90%。从性别看，男性教师占47.7%，女性教师占52.3%；从年龄看，41～45岁教师占9.93%、36～40岁教师占25.83%、31～35岁教师占30.46%、30岁及以下教师占33.77%；从职称看，助教占3.31%、讲师占37.09%、副教授占15.23%、教授占5.3%、未定职称者占39.07%；从学历看，博士占36.42%、硕士占36.42%、学士占13.25%、其他占13.91%。可以看出，性别、年龄、职称和学历几个方面都占有一定比例，对于长株潭地区青年教师的分布还是比较符合的。

2.2 原始问卷设计

用于研究的问卷是根据以往的文献分析及较为成熟的量表进行分析的基础上，采用李克特6点量表。因为青年教师更加追求自我，主动性更强，更渴望与学生和其他的老师建立友好的人际关系，所以，原始问卷主要划分为三部分：第一部分为教师的个人基本信息，设计了4个题项。第二部分是测量高校青年教师的胜任力特征(1～20题)。其中1～4题主要测量教师知识素养，5～8题主要测量教师职业品格，9～12题主要测量教师人格特质，12～16题主要测量教师人际互动情况，17～20题主要测量教师的成就导向。第三部分为关联绩效的测量(21～27题)。其中21～24题主要测量教师的人际促进情况，25～27题主要测量教师的岗位贡献情况。量表总共设计了31个题项。问卷将先进行预发放，测量问卷的信度效度，然后进行修正调整之后再进行正式研究。

2.3 问卷的检验及修正

2.3.1 高校青年教师胜任力量表的检验及修正

(1)信度检验。从表2看到两个观测值都在0.90以上，这说明该指标评价体系的内在一致性很高，可靠性较强。由此认为选取的指标具有较好的一致性，指标的信度符合要求。在删除题目后，量表的Cronbach’s值非常理想，适合做进一步的研究。

表2 可靠性统计

(2)效度检验。KMO值与Bartlett's球形检验结果如表3所示。Bartlett检验的F值等于0.000，表示所收集到的胜任力测量的数据来自正态分布总体。如表3所示，KMO检测值为0.893(>0.80)，KOM检验值比较理想，从而可以初步认为比较适合做因子分析。

表3 KOM检验和Bartlett检验

因子分析如表4所示。通过统计分析，经过旋转之后共提取了4个公因子，前4个因子的特征根分别变成了4.133、3.530、3.132和2.730，均大于1，所占的方差比重分别为21.751%、18.580%、16.483%和14.366%，并且提取出来的4个公共因子的累计贡献率达到了71.180%。这表明这两个公共因子所包含的信息可以涵盖绝大部分原始数据当中的信息，提取的两个公共因子的拟合效度较符合要求。

表4 全部解释方差表

从表5可看出，对每个观测变量的值进行比较，综合可得以下结论：在因子1上具有较高载荷的题项包括6、7、9、12、17、18和19题共七题，将其命名为职业追求；在因子2具有较高载荷的题项包括8、10、11和16题共四题，将其命名为人格特质；在因子3上有较高载荷的题项包括5、13、14和15题共四题，将其命名为人际互动；在因子4上有较高载荷的题项包括1、2、3和4题共四题，将其命名为知识素养。可以看出，维度假设稍有偏差但大体一致。

表5 经过旋转后的因子载荷矩阵

2.3.2 关联绩效

(1)信度检验。从表6看到两个观测值都是0.900，这说明该指标评价体系的内在一致性很高，可靠性较高。由此认为选取的指标具有较好的一致性，指标的信度符合要求。在删除题目后，量表的Cronbach’s值非常理想，适合作进一步的研究。

表6 可靠性统计量

(2)效度检验。KMO值与Bartlett's球形检验的检验结果如表7所示。Bartlett检验的F值等于0.000，表示所收集到的胜任力测量的数据来自正态分布总体。KMO检测值为0.844(>0.80)，KOM检验值比较理想，从而可以初步认为比较适合作因子分析。

表7 KOM检验和Bartlett检验

因子分析：对收集到的关联绩效量表的数据进行分析，得到总方差解释表和经过旋转的因子载荷矩阵。从表8可以看出：总共得到两个因子，其中因子1和因子2的特征根分别为2.910和2.490。它们都大于1，说明符合要求。因子1和因子2的方差贡献率分别为41.565%和35.571%，二者的累计贡献率为77.137%，说明提取的两个因子非常具有说服力，能够解释绝大部分原始数据的特性。

表8 全部解释方差表

从表9中可以看出，对于各个观测变量的值进行比较得到：在因子1上具有较高载荷的题项包括20、21、22和23题共四题，将其命名为人际促进；在因子2上具有较高载荷的题项包括24、25和26题共三题，将其命名为岗位贡献。总的来说，假设维度得到了支持。

表9 个体因素量表探索性因子分析结果

综上所述，对原始问卷做出如下修正：第一部分主要测量基本信息共4题。删除原始问卷第8题。胜任力量表共包括19个题项，分别从人格特质维度(6、7、9、12、17、18和19题)、职业追求维度(8、10、11和16题)、人际互动维度(5、13、14和15题)、知识素养维度(1、2、3和4题)四个维度进行测量。关联绩效量表共包括7个题项，分别从两个维度进行测量：人际促进维度(20、21、22和23题)；岗位贡献维度(24、25和26题)。综上，提出假设高校青年教师胜任力模型对其关联绩效具有显著影响。

3 胜任力模型对于关联绩效的影响

3.1 相关分析

对反映胜任力各个变量的维度与反映关联绩效的各变量的各个维度进行相关分析结果见表10。可以看到：各个维度的相关性都在0.01的显著水平上；职业追求、人格特质和人际互动三个维度的Pearson相关系数在0.60以上，说明这三个维度与关联绩效的相关程度较高。

表10 各变量维度之间的相关关系表

注: ＊ p < 0. 05， ＊＊p < 0. 01， ＊＊＊p < 0. 001。

3.2 回归分析

为了探究长株潭地区高校青年教师的胜任力特征与其关联绩效之间的关系，本文通过层次回归法对数据形成的各个维度进行统计分析，这将分为两步进行：第一步，加入青年教师的性别、最高学历、职称等人口变量，目的是剔除这些变量对于关联绩效的影响。第二步，加入青年教师胜任力模型的四个维度，进行线性回归分析。这种方法可以让我们更加直观地关注我们所考虑的变量。测量得到的VIF值都小于5，说明并没有出现多重共线的现象。从表11中可以看到，D-W的值分别为2.159和2.031，接近于2，说明随机误差基本上可以看做是独立的，也就是说不存在序列相关的问题。在剔除了人口因素的影响之后，人格特质和人际互动两个维度都对关联绩效具有显著影响，并且解释了人际促进维度65.3%的变异情况。人格特质和职业追求两个维度对关联绩效也具有显著影响，并且解释了岗位贡献维度56.8%的变异情况。从而，部分原假设得到了支持。

表11 高校青年教师胜任力模型与关联绩效的回归分析结果

注: ＊ p < 0. 05， ＊＊p < 0. 01， ＊＊＊p < 0. 001。

4 结论与建议

4.1 人格特质、人际互动和职业追求维度对关联绩效具有显著影响

研究发现，剔除人口要素的影响之后，人格特质和人际互动因素都在0.001的水平上显著，对于关联绩效的人际促进具有良好的预测作用。长株潭地区的高校青年教师在高校中的作用越来越凸显出来。他们更倾向于与学生和同事们建立和谐的人际关系，他们拥有自己特定的人格特质，课堂上的氛围也更加轻松，课堂互动频繁高效。通过与学生的双向沟通，可以更好地了解到学生的生活和学习中的问题，从而跟学生建立友好互助的良性关系，改变以往只是课堂灌输式的教学，在课下基本上没有任何交流形态。长株潭的青年教师情感丰富，与大学生有更多的话题，把这些共通之处加以运用，就可以对其关联绩效产生促进作用。总的来说，人格特质和人际互动两个维度对关联绩效能够产生良好的预测作用。其次，人格特质因素在0.001的显著水平上显著。可见，人格特质因素对于岗位贡献的影响非常大，青年教师的主要任务就是从事教学工作，他们对于学生的责任心更强，愿意为学生负责，他们也愿意做出改变以适应学习环境的改变，从而更能对自己所从事的职业做出更大的贡献，这对于教师本身、学生和学校乃至整个教育事业都是有利的。最后，职业追求因素在0.05的显著水平上显著。可以推断，青年教师是学校绩效的活跃因子，更倾向于追求更高的建树，渴望自己所付出的努力得到应有的认可和回报。他们愿意为自己的教学工作付诸心力，从多方获取资源来达到更好的效果。青年教师主动、积极地付出超出工作本身要求的努力，采取积极的态度解决工作中的难题，有着解决难题和战胜困难的勇气。他们追求更高效的工作方式，为自己设定更高的工作目标，从而对自己的岗位做出更大的贡献。总之，不管人格特质、人际互动和职业追求要素如何作用于关联绩效，不可否认的是它们都对关联绩效产生了重要影响。换言之，人格特质、人际互动和职业追求因素对关联绩效有预测作用。

4.2 知识素养维度对关联绩效无显著影响

综上，知识素养因素对于关联绩效的两个维度均没有显著作用。这并不是说知识素养在教学工作中不重要，它只是对关联绩效的影响不显著。教师的知识素养是教师从事教育教学工作的基本素养，教师要了解熟悉自己所从事领域的相关理论知识和实践操作，才能够在自己的教育事业上站稳脚跟。其次，知识素养因素对于人际促进维度没有显著影响。人际促进就是在工作中能够和自己的同事和自己的学生建立理想的、平等的良性关系。公平地对待每一位学生，让每个学生都得到老师的关爱。可见，青年教师知识储备情况的好坏对于这一维度的作用并不大，这与我们平常的实践感受经验也是比较符合的。最后，知识素养因素对于岗位贡献维度也没有显著地影响。这里关联绩效的岗位贡献是不同于我们平常理解的绩效，它更强调作用于整个过程、整个体验，更多的是不能够用来量化的。青年教师的知识储备高低可能对于结果绩效的衡量会产生直接影响。不考虑其他原因的作用下，教师的知识水平越高，可能带来更高的结果导向的绩效，反之亦然。但是，真正衡量教师水平的高低，并不能仅从他带来的结果来看，这是片面的。所以也应该考虑到关联绩效的影响。总之，知识素养维度对于关联绩效的影响并不显著，知识素养因素并不能对关联绩效产生良好的预测效果。

4.3 对于高校和青年教师的研究启示

通过对长株潭地区的高校青年教师的研究发现，青年教师的胜任力模型对于其关联绩效产生一定的预测作用。其中，人格特质、人际互动和职业追求维度对关联绩效具有显著影响，知识素养维度对关联绩效无显著影响。基于此，对高校和青年教师提出如下一些建议。

4.3.1 建立有效的胜任力测评机制，有效预测青年教师关联绩效

研究证明，胜任力模型能够对关联绩效产生预测作用，关联绩效水平对于总体绩效而言又是至关重要的。一方面，高校应该建立有效的胜任力测评机制，对青年教师的胜任力水平进行有效的评估，明确青年教师的胜任力水平，对其进行针对性的管理。从而可以更科学地对青年教师进行管理，提高教师的整体绩效水平；另一方面，高校教师作为学校的主要成员，应该积极配合学校进行真实、有效的评估，明确自身的定位，为提升自身的绩效提供良好的前提条件。

4.3.2 明确青年教师人格特质，建立有效的人才培养机制，提升关联绩效

由于青年教师的人格特质对关联绩效具有良好的预测效果，所以高校应该建立有效的人才培养机制。青年教师的可塑性强，更愿意接受新事物，接受挑战性的工作。人格特性与其他教师有着显著差异。高校应该充分利用资源，对青年教师进行针对性培训，以发挥出他们更大的价值。

4.3.3 提高人际互动水平对提升关联绩效具有重要作用

由于人际互动维度对青年教师的关联绩效具有显著的作用，所以在实践互动中创造更多的有利于教学教育交流的环境，能够提升教师的关联绩效。一方面，高校应该提供更多、更高的交流平台。青年教师有更高的自主创新性，使其多参加交流活动，提供更多的学习培训机会，能够更加激发其灵感，为自己的工作岗位作出更大的贡献；另一方面，教师要开展丰富的课余活动。青年教师与学生有更多的共同话题，除了课上生动地传授理论知识之外，应该发挥自己的信息技术优势，把学生们聚集起来翻转混合教学，把所学到的理论知识更多地付诸实践。怎样给学生留下深刻的印象？学习不仅是接收知识，更是心灵的旅程，要让学生从多方位学习到全面的知识，不留遗憾。教师要与学生建立友好互助的关系，使学习变得更加简单。

4.3.4 明确青年教师职业追求，建立有效的激励和培训机制，提升关联绩效

研究发现，职业追求要素对于关联绩效具有重要影响，给高校青年教师提供更好的发展机会对于提升关联绩效水平将具有重要作用。一方面，高校应该建立分层的有效激励机制。对不同层次或年龄阶段的教师建立不同的激励机制，可以更大限度地激发青年教师的潜力。有效的激励机制也会使青年教师的归属感更强，组织认同感更强，有利于形成和谐的教育氛围。此外，高校还应该设置针对性的培训机制。要想建立行之有效的培训机制是不能“眉毛胡子一把抓”的，应该做到具体问题具体分析。培训是绩效管理的重中之重，科学有效合理的培训机制才能使教师发挥出最大的潜力。只有全身心投入到教育事业中去，才能作出更好的成绩，发挥正能量，促进社会的发展进步。另一方面，青年教师要明确自己的职业追求，为自己设置更高的目标。青年教师的教育生涯大多刚刚起步，还有更高的发展空间，一定要为自己设置行之有效的目标，一步一步向更高的目标平台迈进，在岗位上发光发热。