基于结构方程模型的岗位评价研究

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1、万方数据第17卷第2期中国管理科学V01-17,No.21111堑!旦篁垒!竺!竺!呈坚!望!!呈!丝!呈!曼!里!坠!量!!竺堡垒£!;:!!!!文章编号:1003—207(2009)02一0146~06基于结构方程模型的岗位评价研究谷晓燕(1.中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100190;2.中国科学院研究生院,北京100049)摘要:岗位评价是企业进行薪酬设计的基础。因素计点法是岗位评价中最常用的方法,难点在于指标权重的客观确定。而且在用因素计点法进行岗位评价时,有些评价要素是无法直接测

2、量的。本文基于结构方程模型确定要素权重。首先,建立岗位评价的结构方程模型,通过测量变量来确定潜变量之间的关系。其次,为了使岗位评价结果同时具有外部公平,本文结合标杆管理的思想,利用标杆管理获取行业数据。最后,通过结构方程模型计算各个变量的路径系数,进而得到岗位评价各要素的权重。这种方法避免_厂在确定要素权重时直接对评价要素进行人为的打分,降低了评价的主观性,从而使岗位评价的结果更加准确、合理和可信,并使岗位评价能够实现内外部公平。关键词:岗位评价;因素计点法;结构方程模型;标杆管理中图分类号:C931

3、;C962文献标识码:A1引言企业的薪酬体系是人力资源管理的重要组成部分,在薪酬体系的建立过程中,最重要的就是进行合理的岗位评价(JobEvaluation)。岗位评价又称为职位评估或岗位评估,是根据各岗位对组织目标的贡献,系统的衡量每个岗位在组织机构中相对重要性的过程,是企业进行薪酬设计的基础r1矗’3]。目前,岗位评价方法大致分为四种:排序定级法(RankingMethod)、标尺套级法(ClassifyingMeth—od)、因素计点法(Point—FactorMethod)和因素比较法(Fac

4、torComparasion)。其中,排序定级法和标尺套级法属于主观评价方法,因素计点法和因素比较法属于客观评价方法。由于因素计点法更加具有客观性、精确性、可信度和组织适应性,因此在岗位评价过程中得到了广泛的应用嵋一]。针对因素计点法,一些学者作了相关的研究。文献[7]针对岗位评价要素体系的建立问题,从统计的角度检验各要素与岗位价值之间的相关性。文献[8]针对岗位相对排序问题,采用了模糊处理方法,通过对预先设定的标准岗位进行模糊比较,从而得到待排序岗位的相对价值。文献[9]针对指标权重收稿日期:200

5、8一ol—04;修订日舰:2009一03一05作者简介:谷晓燕(1980一),女(土家族),湖北利川人,中国科学院科技政策与管理科学研究所博士研究生,研究方向:项目与风险管理、人力资源管理.确定问题,提出了多准则评价方法,利用线性规划处理岗位评价部门对各要素打分结果的偏差,再将结果反馈到岗位评价部门,从而进行新一轮的评价过程。在确定权重时,其实质是对评价要素直接进行专家打分,专家打分的客观性将影响指标的相对权重,同时在每一轮的评估过程中,专家再次打分的情况不可避免的受到上一轮结果的影响。文献[10]同

6、样针对指标权重确定问题,采用了改进的层次分析法进行分析,通过缩减层次分析法的标度,并添加中间均值为副标度,增强了判断矩阵的合理性,但是指标权重的确定过程依然是直接对评价要素进行打分,评价的客观性将受到影响。综上所述,目前的研究存在的缺点主要是指标间权重的确定缺乏客观性。为了克服已有模型客观性不足的局限,本文在进行岗位评价的过程中,基于结构方程模型确定要素权重,避免了对评价要素直接进行打分,而是通过测量变量来确定潜变量之间的关系。为了实现岗位评价结果的外部公平,本文结合标杆管理来进行岗位评价研究。这种方

7、法能够利用结构方程模型在分析变量之间关系的优越性,通过标杆管理可以获取行业数据,从而能更加客观的确定岗位评价过程中各个要素的权重,使岗位评价实现内外部公平。2结构方程模型基本原理结构方程模型(SEM,StructureEquationMod—eIing)的思想起源于SewllWri曲t在20世纪20年万方数据第2期谷晓燕:基于结构方程模型的岗位评价研究·147·代提出的路径分析概念。SEM是应用线性方程系统表示测量变量与潜变量(难以直接测量的变量),以及潜变量与潜变量之间关系的一种统计方法。通过为潜变

8、量设定测量变量,用测量变量之间的关系来研究潜变量之间的关系[1¨。结构方程模型假定一组潜变量之闻存在因果关系,潜变量叮以分别用一组测量变量表示,是某几个测量变量的线性组合。通过验证测量变量之间的协方差,可以估计潜变量之间的路径系数,从而在统计上检验所假设的模型对所研究的过程是否合适。如果证实所假设的模型合适,就可以确定潜变量之问关系的假设是合理的。一般来说,结构方程模型可由3个方程表示‘1引:X一^xe+艿(1)y一^y叩+e(2)刁一B刀+R+r(3)

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