基于“积分制”绩效指标体系的梯度人才库构建方法研究

为解决传统人才库构建方法中定性描述无法客观精准反映人才能力的问题，本文以某基层国有企业为例，创新使用定量+聚类的方法，构建了4阶梯度人才库，为其他研究者构建人才库提供了参考，并为制定职工个性化能力提升计划、新职工培训导师选取等工作提供了支撑。

一、前言

朱虹按照员工自评、关键事件梳理和行为事件访谈相结合的方式，编制能力素质测评题库辞典，并分别对领军级、骨干级和储备级人才共64项能力素质进行了定义和行为描述，构建了电力行业全梯度优质人才库。石大乐借鉴双条线金字塔结构模型构建了人才库序列，以“过往成果+能力素质+考核成绩+培训效果+否决项+其他加分项”为衡量维度，定期评估入库人员，实现了人才库动态化管理。曾钰以G电网公司为例，借鉴“标签”思想，制定了人才库入库原则，构建了经营管理人才、专业技术人才和技能人才3支人才队伍以及相匹配的四级人才梯队人才总库。何珊以人力资源基础信息和核定积分作为依据，区分管理技术和技能两种类别，从“学历、职称或技能等级、兼职岗位、职业技能竞赛、个人荣誉、创新表现、授课学时、年度绩效、党团工作配合表现”等9个维度对青年员工进行综合评价，并建立人才库。

从调研结果来看，目前在所采用的构建人才库的诸多方法当中，其入库标准大多是基于定性描述来设定的，这在一定程度上引发了一系列问题。定性描述使得在对人才能力进行鉴定的过程中，主观因素占据了相当大的比例，很难做到客观且精确地反映出人才能力的真实水平。比如，定性描述可能会因评价者的个人偏好、认知差异等，导致对同一个人才的能力评价出现较大偏差。而且这种以定性描述为主的入库标准，缺乏足够的数据支撑和量化指标，难以准确衡量人才的实际能力。这不仅可能导致人才库的质量受到影响，也可能会使一些真正有能力的人才被忽视或低估，同时一些能力并不突出的人却可能因为主观因素而进入人才库，从而无法准确地为单位发展提供可靠的人才资源保障。

定量分析相比定性分析具有显著优势。首先，定量分析能够提供更为精确和具体的数据支持。通过量化的指标和数值，可以更准确地衡量人才在各个方面的表现，减少主观因素的干扰，降低因个人偏好或偏见而对人才能力评估产生偏差的可能性，使得人才库的构建更具公信力；其次，定量分析还便于进行比较和排序。根据量化结果分析，可以清晰地反映不同人才之间在各项指标上的差异，从而更科学合理地对人才进行分层和分类；最后，定量分析能够更好地追踪和监测人才的发展变化。通过定期收集和分析定量数据，能从大量的定量数据中发现潜在的规律和趋势，及时发现人才能力的提升或下滑，为针对性的培养和调整提供依据。

基于上述情况，在本文的研究过程中，特别选取了某基层国有企业作为典型案例，以该企业所采用的“积分制”绩效管理指标体系作为重要依据，通过运用专业的SPSS软件，对职工能力的量化结果展开全面且细致的聚类分析，从而构建起一个高质量、符合实际需求的人才库。

二、基于“积分制”绩效管理指标体系的梯度人才库构建方法

（一）“积分制”绩效管理指标体系与SPSS软件介绍

1.“积分制”绩效管理指标体系是某基层国有企业依据上级要求，结合自身经营管理特点而构建的一种对员工工作绩效进行“积分”管理和评估的体系。“积分制”绩效管理指标体系经过该企业多年的实践验证，并在绩效反馈和考核结果应用的过程中逐年调整优化。以“积分制”绩效管理指标体系为基准对干部职工的个人能力进行考评，可以依据工作成果的量化积分来评判干部职工的工作能力，能更客观公正地反映员工整体的工作状态，避免主观因素的过度干扰，进而确保人才库的质量和可信度，为进一步优化管理决策提供依据，为单位的长远发展提供坚实保障。

2. SPSS 软件，其全称为Statistical Product and Service Solutions，即统计产品与解决服务方案。这是一款在统计学领域具有极高专业性和权威性的软件产品，主要用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析以及决策支持等各类工作。它的应用范围极其广泛，无论是自然科学领域还是技术科学领域，亦或是社会科学领域，都能看到它的存在。

SPSS 软件提供了极为广泛的统计分析功能。其中，描述统计能让我们对数据的基本特征有清晰的认知；假设检验帮助我们验证各种理论和假设；方差分析可用于研究不同因素对结果的影响；回归分析能够揭示变量之间的关系；聚类分析则可对数据进行分类和分组；因子分析可用于提取潜在的因素；生存分析更是在特定领域有着重要应用。在众多功能中，SPSS 软件内置的系统聚类分析尤其值得一提。这是将相似的样品或变量进行归类的一种常用且有效的方法。具体来说，它首先将各个样品或变量都看做是单独的一类，并且明确规定了类与类之间的相似度计算方法。然后，从所有的类对中选择相似度最高的那一对，将它们合并成一个新的类别。接着，计算所有类之间的相似度，再次找出相似度最高的那一对并进行合并。就这样，通过不断重复这个过程，每次都会减少一类，持续进行下去，直到所有的样品最终都合并为一个大的类别为止。在人才库构建过程中，SPSS软件可以通过聚类分析，对大量人才相关数据进行高效的统计分析，还能用于人才能力量化结果的分析，结合其强大的可视化功能，以直观的图表等形式展示人才数据，使人才库的构建过程更加清晰明了，结果更具说服力。

（二）基于“积分制”绩效管理指标体系的梯度人才库构建方法步骤

从某基层国有企业“积分制”绩效管理指标体系的贡献绩效考核中选取政务信息、技能竞赛、论文征文、QC课题、科技创新以及第二技能等6项关键能力指标作为分析对象，为消除职工在岗时间对统计分析结果的影响，客观地反应职工各项能力，本文采用职工月平均积分进行分析。利用SPSS软件系统聚类分析功能得到职工单项能力梯度序列，也就是梯度人才序列，以此构建梯度人才库。需要说明的是，为了避免出现设置过多导致人才聚类不明显和梯度设置过少导致人才分层效果差的问题，经综合考量，本文设置4阶梯度，其中，一类人才为该能力领域内的专家；二类人才为该能力领域内的拔尖人才；三类人才为该能力领域内储备人才；四类人才为该能力领域内需重点帮带指导的人员。具体流程如图1所示。

Steps1：根据某基层国有企业职工2023年6项指标年度总积分和在岗时间，得到职工各项指标月平均积分。

Steps2：采用SPSS软件中的系统聚类分析对于每项指标进行聚类分析。下面以政务信息为例，介绍软件操作流程。首先，在变量视图中建立变量，依次设定名称、类型、宽度和小数点位等信息，其中，宽度代表该变量所占用的字节数。随后在数据视图中导入需要分析的数据。再在菜单栏中选择分析—分类—系统聚类。继而在弹出的窗口中设定聚类类型、变量和个案标注依据等信息。之后依次完成统计、图、方法和保存相关信息设置。其中，统计信息设置窗口中主要关注解的范围，它表示聚类结果的个数；图信息设置窗口中只需要勾选谱系图；方法信息设置窗口中聚类方法选择组间连接，区间选择平方欧式距离，标准化选择Z得分；保存信息设置窗口中解的范围与统计信息设置窗口保持一致。待上述步骤完成后，点击确定，得到政务信息能力聚类分析结果。

Steps3： 通过Steps1和Steps2，得到了基于积分制的职工政务信息能力聚类结果谱系图，从图中可以看出“树”是从左向右生长的，最左侧也称为“树的根系”，也就是聚类变量或者个案的数量。随着“树”不断向右生长，不同的根系不断聚合，每次聚合代表所属的根系在该状态下可以成为1个聚类。图的顶部有一行数字，它是这颗“树”的横轴，数字代表该相对距离下不同聚类的相对距离。

结合职工政务信息积分情况和政务信息聚类结果谱系图，可以得出4个聚类结果，也就是4阶梯度条件下人才的分布情况。

Steps4：通过Steps1和Steps3依次得到技能竞赛、论文征文、QC课题、科技创新、第二技能等梯度人才库。

结语：

在本论文的研究进程中，创新出了一种定量+聚类的独特梯度人才库构建方式。与传统方法相较而言，此方法能够凭借更为客观且精准的形式来衡量人才的实际能力，有效规避了主观因素可能引发的偏差与不确定性，同时还能更为清晰地掌握不同人才的特性与优势，以及他们在整个团队里的位置与作用，进而为人才的合理调配及发展奠定了稳固基础。

后续，笔者将把此梯度人才库应用至该基层国有企业人才培训模式中导师的选取工作中，通过将人才库与培训模式紧密融合，期望可为有需要的员工筛选出最为适宜的导师，以保障培训的质量与效果达到最佳。在此过程中，笔者将仔细洞察和剖析实际应用中出现的问题与反馈，依据具体的实践结果及时对人才库的构建方法及应用方式予以调整与改进，从而为企业的人才发展战略提供有力的支持与保障。