基于層次分析法的HRBP勝任力模型構建

(中國人民大學 北京 100000)

一、勝任力

人力資源管理的工作內容除了員工的薪酬管理，績效考核，業務能力培訓等工作外，更重要的就是為企業招聘到優秀且合適的人才。只要崗位合適，每個人都能充分發揮自己的潛能，為企業的效益出一份力。招聘工作要求人力資源工作者盡可能在短時間內對應聘者現有能力做出評價，看是否符合該崗位，更重要的是能判斷出應聘者的潛能，即未來他能夠為企業帶來什么樣的貢獻，同時判斷他的價值觀是否與企業文化和愿景相契合。所以，建立勝任力模型，能夠幫助人力資源工作者更準確高效的做出判斷。勝任力模型包含了適應該崗位所必要的核心能力，有助于面試過程中的快速篩選。更重要的是，企業一般都會組織培訓活動，包括對企業文化，企業戰略，企業愿景的學習，或者是針對某一崗位的特別培訓，但是培訓學習的內容對工作并無很大影響仍然是現在大多企業所存在的問題。所以勝任力模型也可以運用到培訓當中，有助于企業明確培訓目標，結合HRBP日常工作內容，為其定制培訓內容，使培訓效果極大化，為企業培養出優秀的HRBP從業人員。

二、勝任力模型構建方法

完成某一項目或者是某一類型的工作，除了需要高效溝通，解決問題能力等常見的普遍要求之外，還需要相應的專業能力，勝任力模型就是綜合能力要求，其內容包含某項工作需要的技能和能力。它能夠讓工作更高效圓滿的完成。在研究中需要罪遵從科學合理的研究方法，找出指標因子，從而構建HRBP勝任力模型。通過查找相關文獻，發現較常用的方法是工作分析法、文獻研究法、行為事件訪談法、問卷調查法、專家小組法、評價中心法等等。而本文是用工作分析法、文獻研究法和問卷調查法等方式來進行研究的。

(一)模型構建

分析互聯網企業軟件研發部崗位的工作要求，結合已查閱的相關文獻，得出HRBP的23項勝任力指標，之后，對調研數據進行因子分析以使得結果更為準確。將結果數據分為兩部分，大部分用來建立勝任力模型，小部分用來驗證模型的擬合程度。

(二)勝任力維度確定

因子分析是將相關性較強的因子分為一組，形成新隨機變量的一種有降維作用的統計分析方法，用變量的基礎結構，能夠選出合適的數據維度。前文已經確定了勝任力的要素，現在需要用因子分析得方法確定勝任力維度。在進行因子分析之前，本文首先用KMO抽樣充分性檢驗和Bartlett球形檢驗對變量進行檢驗，看是否可以進行因子分析。

由SPSS計算結果得KMO=0.864>0.8，且差異性顯著，所以適合做因子分析。采用因子分析法提取因子，在多個變量中將相關性較強的變量分為一組形成新的隨機變量，組間變量間的相關性會很低，這樣可以在盡量保留原信息的前提下，對變量進行降維處理，從而便于我們處理分析數據。一般我們更傾向于用經驗法則取舍因子，其主要思想是用特征值來衡量變量間公因子的影響力，選取特征值大于1的成分為主成分。

勝任力特征問卷總方差結果得，有4個因子選取為主成分，初始特征值方差累計為72.599%，提取平方和載入方差累計為72.599%，旋轉平方和載入方差累計為76.33%。因此，選取的主成分在76.33%的程度上可以解釋勝任力，所以選取的指標是合適的，問卷的結構效度也是較好的。

為對上述變量進行因子載荷分析，了解4個因子分別對勝任力模型的影響大概有多少，結果為：第一主成分在自我效能維度下，對積極主動因子載荷為0.824，自信心因子載荷為0.736，學習能力因子載荷為0.716，抗壓能力因子載荷為0.728，個人信譽因子載荷為0.694，保密意識因子載荷為0.537。第二主成分為整合者維度，對解決問題能力因子載荷為0.840，對培訓發展他人能力因子載荷為0.834，對激勵能力因子載荷為0.752，對責任心因子載荷為0.734，對系統思維因子載荷為0.658，對戰略領導能力因子載荷為0.683，對變革能力因子載荷為0.508。第三主成分為人際關系，對獲得同事信任勝任力因子載荷為0.683，對與他人合作能力勝任力因子載荷為0.671，對組織協調勝任力因子載荷為0.642，對高效溝通勝任力因子載荷為0.598，對客戶服務導向勝任力因子載荷為0.596。第四主成分為專業度維度，對業務知識勝任力因子載荷為0.833，對法律知識勝任力因子載荷為0.608，對運營管理知識勝任力因子載荷為0.699，對企業文化勝任力因子載荷為0.642，對行政專家勝任力因子載荷為0.585。

(三)勝任力模型提出

因子分析所選取的4個變量即互聯網企業HRBP崗位最看重的四個能力，由此可以得出勝任力模型囊括的四個維度，勝任力模型具體內容如下表所示：

表1 勝任力模型

(四)信效度分析

量表總題項為23個，各分量表累計解釋變量達到73.89%，整個量表Cronbach' s Alpha值為0.96，說明薪酬激勵量表信度很好。

KMO值為0.914。這說明樣本數據非常適合進行因子分析(0.917>0.9)。此外，由表可知，Bartlett的球形度檢驗值得顯著性為0.000<0.05，有很強的顯著性。綜上所述，問卷量表效度較高。

三、確定指標權重

前文所構建的模型是在理論層面建立起來的，要想真正在互聯網企業有所應用可能還是有顧慮的，為了消除這一疑慮，本文在模型構建之后，運用層次分析法對各指標進行賦權，以避免主觀臆斷的可能。

(一)建立指標層級結構

HRBP勝任力模型共包含四項勝任力維度指標;自我效能、整合者能力、人際關系、專業度。將這四項勝任力維度定位層級結構中的一級指標，每項勝任力維度包含的勝任力因子定為二級指標。具體的二級指標建立如下：

自我效能=(積極主動，自信心，學習能力，抗壓能力，個人信譽，保密意識)；整合者能力=(解決問題能力，培養發展他人能力，激勵能力，責任心，系統思維，戰略領導能力，變革能力)；人際關系=(獲得同事信任，與他人合作能力，組織協調能力，高效溝通，客戶服務導向)；專業度=(法務知識，法律知識，運營管理知識，企業文化知識，行政專家)。

(二)構造判斷矩陣

根據心理學的分析得知，對于具有相似屬性的事物，大多數人的評價標準是相似的，因此對于兩者是否統一可以得出相關結論。與此同時，人們在不同事物的某一屬性的評定上也會有相似的能力。一般而言，人們對事物判斷的數量極值在5到9之間，因此從1-9的標度進行分析可以更適應人們的常規分辨能力。在多年的實踐經驗中來看，1-9標度方法完全可以在不同事物的同一屬性中判別中發揮重要作用，這也是層次分析法中最常見的方法之一。本文將以此方法為例，通過對評價指標進行比對，從而確定各個指標的重要性。具體評分規則：評價尺度為1表明兩個因素之間進行對比，其重要程度相同；評價尺度為3表明兩個因素之間進行對比，其中一個相對于另一個因素稍重要；評價尺度為5表明兩個因素之間進行對比，其中一個相對于另一個因素重要；評價尺度為7表明兩個因素之間進行對比，其中一個相對另一個因素重要得多；評價尺度為9表明兩個因素之間進行對比，其中一個相對另一個因素極為重要；評價尺度為2、4、6、8表明處于上述兩個相鄰判斷的中值。

判斷矩陣A中的元素是依據層次分析模型和具體的評分規則各指標兩兩對比的，表示評判指標的相對重要程度。

(三)權重計算結果

邀請人力資源部門負責人，互聯網企業研發部負責人和對該崗位有深入研究的專家，共計15人，對前文構建的HRBP勝任力模型中的指標，通過兩兩對比的方法，按照重要程度對指標進行打分，以1-9標度計分形成判斷矩陣。

通過前文的分析可以知道，在一級指標下面有23個二級指標，二級指標的計算不再贅述，勝任力指標權重系數如下表。

二級指標權重:

WB1=(積極主動，自信心，學習能力，抗壓能力，個人信譽，保密意識)=(0.062,0.216,0.204,0.247,0.197,0.166)

WB2=(解決問題能力，培養發展他人能力，激勵能力，責任心，系統思維，戰略領導能力，變革能力)=(0.058,0.045,0.277,0.342,0.146,0.019,0.247)

WB3=(獲得同事信任，與他人合作能力，組織協調能力，高效溝通，客戶服務導向)=(0.273,0.169,0.293,0.172,0.093)

WB4=(法務知識，法律知識，運營管理知識，企業文化知識，行政專家)=(0.288,0.264,0.185,0.203,0.06)

一級指標權重：

WA=(自我效能，整合者能力，人際關系，專業度)=(0.19,0.215,0.53,0.065)

四、結論

互聯網企業的核心競爭力是企業技術水平，而技術水平是要靠軟件研發人員來提升的。在互聯網時代中，企業和社會都處在高速發展階段，所以企業人力資源部門招聘和培訓員的內容和模式也應該有所變化，軟件研發和人事部門工作上的交集是比較少的，需要專門的研發部HRBP來架起溝通的橋梁。有助于人力資源招聘到更適合企業的員工，并且給公司員工進行合理的技能培訓，以助力企業發展。為了更科學系統地了解互聯網企業軟件研發部HRBP這一崗位具體需要什么樣的工作能力，本文構建了互聯網企業軟件研發部HRBP人員的勝仼力模型，能夠為互聯網企業相關部門提供一些指導。確定了互聯網企業軟件研發部HRBP勝任力的構成要素，并確定指標為：自我效能、整合者能力、人際關系、專業度。再用AHP，勝仼力模型中包括指標的權重系數，量化指標以使得在現實中可以運用這一模型，本研究中4項維度的權重從大到小依次是：人際關系、整合者能力、自我效能、專業度。

近年來各行各業的發展速度都很快，尤其是互聯網企業，本文的HRBP勝任力模型就是根據互聯網企業研發部崗位構建的。本模型只適應當前市場情境下，若市場環境發生改變，勝任力模型也應該有所調整，對于這部分內容，本研究尚未涉及。