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基于馬氏鏈算法的知識型核心員工特征及流動趨勢分析

2008-01-01 00:00:00李永壯劉金杼
現代管理科學 2008年1期

摘要:知識型核心員工以其價值性、稀缺性、難以模仿性已經成為企業的最寶貴的資源,如何對這些員工的特征及流動性進行分析與科學預測,具有重要的研究價值。文章分析了知識型核心員工所具有的個性特征和工作特征。同時基于馬氏鏈預測方法,利用狀態矩陣和轉移矩陣推斷出流動趨勢。該算法的應用提高了知識型核心員工流動的趨勢分析精度,且操作性和實用性較強,為知識型核心員工管理提供了一種新方法。

關鍵詞:知識型核心員工;馬氏鏈;流動趨勢

人力資源以其價值性、稀缺性、難以模仿性已經成為企業最寶貴的資源,同時也是組織保持持續競爭優勢的源泉。知識型核心員工是指能夠為企業創造大量價值,難以為其他員工替代,并且掌握先進技術和豐富經驗的員工。這些知識型核心員工是企業賴以生存與發展的根本,也是人力資源管理的重中之重。因這些員工的流失對企業的損失巨大,所以對這些員工的流動性進行科學預測與分析,有助于企業比較準確地進行對知識型核心員工的規劃與管理。隨著知識型核心員工的規劃和預測逐漸融入組織戰略層次的高度,對知識型核心員工的特征及流動趨勢分析的研究也逐漸深入和廣泛。因為它關系到在將來一定時間內組織內部有沒有或有多少合格的知識型核心員工予以供給,來保障組織持續健康的發展的攸關問題。

研究知識型核心員工的流動趨勢首先要了解其個性特征和工作特征。

一、 知識型核心員工特征

1. 強烈的成就欲望。知識型核心員工往往具有較高的成就欲望,他們工作不僅僅是為了薪酬,他們所從事的創造性的工作從某種意義上講是為了展示自己的才能,實現自己的抱負和人生目標,所以這些人往往自我設定比較高的目標,特別青睞具有挑戰性的工作,以此來實現自我價值。

2. 強烈的自主意識。知識型核心員工的獨立自主意識比較強烈,他們擁有某種特殊的技能或才干,是比較特殊的員工,他們往往不喜歡嚴格的規范管理和程序化的指示與控制,希望得到充分的信任,并給予充分自由的發揮空間。

3. 對行政權威的藐視。由于專業技術和信息技術的迅猛發展改變了某些特別是高新企業的組織結構。職位并不是決定權力和影響力的重要因素。技能的特殊化和重要性,可以決定員工在企業中的權威和影響力,使知識型核心員工容易產生清高的特性,藐視權威領導。對這樣的人群來講,單純依靠權力控制來進行管理收效較小。

4. 比較強的流動性。知識型核心員工身上所具有的知識、技能和才干,具有稀缺性和專有性,企業比較難以控制,再加上同業之間的人才爭奪的白熱化,使知識型核心員工非常容易地流失到更易發揮自己才能的企業。

二、 知識型核心員工的工作特征

1. 具有較強的創造性。知識型核心員工所從事的工作不是簡單重復工作,而是在特殊、不確定環境當中的潛能才干的發揮與創造,是針對技術或管理中的多變因素而開發出來的技術創新和管理創新。

2. 工作績效的難以衡量性。知識型核心員工的工作結果大部分是智力成果,很難在短時間內見到成效,有的甚至長時間也難以用貨幣來加以衡量。同時在具體工作中有些績效是團隊共同智慧的結晶,很難區分和衡量某個人在其中具體的貢獻。

3. 工作過程的難以監控。知識型核心員工所從事的工作多為創造性的工作,多為腦力勞動,既沒有嚴格的流程與規范,也沒有時間和空間的限制,他們的工作過程其他人很難監控。

通過以上分析,我們了解了知識型核心員工的特征,特別是其比較高的流動性,對組織進行知識型核心員工的管理帶來了比較高的難度。那么如何才能更加科學有效地進行流動趨勢預測呢?以前對知識型核心員工的預測主要是定性方法居多。往往根據智力、判斷力及過去的經驗進行預測,結果一般粗糙,難以達到需求的精度。如技能管理圖預測法,該方法通過為現有設計技能管理圖用人工或計算機分析確定。技能管理圖記錄著員工的經歷、教育、特殊技能等信息資料。但這種方法必須獲得雇員準確的最新資料且收集和整理雇員資料非常繁雜。這種方法由于常常無法獲取最新的第一手資料,而使預測結果比較欠準確。

而利用數學方法進行預測是基于過去的趨勢將持續到未來趨勢的思想進行的。它是通過收集歷史數據,用數學技術得出變化趨勢而預測的方法。當然許多不可預測的意外事件可能會改變過去的趨勢,但是如果選擇的歷史時間足夠長,而且數據的特性足夠可靠的話,那么數學方法是可以提供可靠有效預測的。馬氏鏈模型的應用正是解決了人力資源內部供給預測精度不高的問題。

三、 馬氏鏈模型

可數馬氏鏈模型是一類特殊的具有馬氏性的隨機過程。系統狀態變化的離散時刻可用非負整數表示,而系統狀態集I也可當作非負整數的一個子集。當系統只有有限個狀態時可取I={1,2,…,k}。記n時刻系統的狀態為Xn,記Xn=i的概率為ai(n),即狀態概率。從Xn=i變到XN+1=j的概率記為pij(n),即轉移概率。對一切I,j?綴I,pij(n)都與n無關,并記為pij(n)為pij。由馬氏鏈及全概率公式可得基本方程為:

記a(n)=(a1(n),a2(n),…,ak(n))

P=(pij)k×k

P稱為轉移矩陣,則基本方程寫成子向量的形式可表示為:

A(n+1)=a(n)P(2)

顯然,p的每一元素均為負數,且其行和為1,這類矩陣即所謂隨機矩陣。從(1)、(2)式可以看出,一旦有P,那么給定初始狀態概率a(n),可計算出任意時間n的狀態概率。

四、 模型構建

在人力資源系統研究中,按職位或崗位的不同劃分為許多層次,各層次有不同的狀態,各層次的人數比例為層次結構,知識型核心員工在各層次間進行持續動態變化。要進行內部知識型核心員工的趨勢預測,就要研究層次結構的變化規律,達到準確預測的目的。這種不同層次狀態變化可以看作是一種轉移。運用馬氏鏈的基本原理,通過歷史數據掌握各類知識型核心員工的轉移概率,從而推斷出各層次知識型核心員工的變化趨勢。

將層次結構中各層次的狀態變化比例視為轉移概率。下面加以描述:

設一個系統由高到低分為k個層次,記為I={1,2,…,k},又設每隔一段時間進行一次層次調整,時間記為t=0,1,2,…。

記P0=(p0ij)k×k其中p0ij為每年從層次i轉移到層次j的成員在層次i中所占的比例。

模型假設:

每個層次知識型核心員工的轉移方程為n(t+1)=n(t)P0

五、 模型應用

1.找出狀態矩陣。某公司計劃期初的內部知識型核心員工各崗位層次的狀態表,見表1。

表1計劃期初的內部人力資源狀態表

通過以上表格可知知識型核心員工狀態矩陣n(t)=[40 80 120 160]

2. 找出知識型核心員工層次變動概率矩陣。表2中每一個因素表示從一個時期到另一個時期知識型核心員工變動的歷史平均百分比即變動概率。一般以3年~5年為周期來估計年平均變化比。表2表示在任何一年里,平均80%的第一層次的員工仍在該組織之內,而有20%退出;第二層次知識型核心員工平均70%仍在該組織之內,由10%晉升到高一級層次,而有20%的人退出;第三層次知識型核心員工,大約80%的知識型核心員工留在原崗位,5%被提升為高一級層次,另有5%被降級,同時10%的知識型核心員工離職;第四層次知識型核心員工65%留在原崗位,15%的人晉升一級,20%的人離職。

在組織進行知識型核心員工規劃時(下轉第116頁)預計知識型核心員工的發展趨勢是下一年將能夠供給40名的第一層次知識型核心員工,以及第二層次知識型核心員工62名,第三層次知識型核心員工120名,第四層次知識型核心員工110名。同時從各層次上離職知識型核心員工共有68人。

六、 結論

1. 一般情況下,如果組織的外部競爭環境(政治、經濟、宏觀政策、科技進步等)相對穩定,內部組織人力資源

規劃相對變化不大的情況下,根據馬氏鏈的平穩性假設,此模型得到的趨勢結果是較平穩的。

2. 根據馬氏鏈模型進行趨勢分析,應注意對轉移矩陣原始數據的來源作深入細致調查、分析。

3.每次模型的分析結果應緊緊與人力資源規劃相結合,預測出的知識型核心員工變動的數據,與正常的知識型核心員工擴大、縮減或維持不變的計劃相比照,以保證預計的人力資源管理中的知識型核心員工供給與需求匹配性。

4. 對于組織競爭環境的多變性,轉移矩陣有可能發生變化。因此,應通過調查分析來不斷修正轉移矩陣的參數,以保證結果的精確性。

參考文獻:

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5.鄭蘇晉,成世學.NCD系統的數學建模與穩態分析.應用統計概率,2003,19(1):92-98.

作者簡介:李永壯,博士,中央財經大學商學院副教授;劉金杼,博士,就職于中國石油天然氣勘探開發公司人力資源部。

收稿日期:2007-12-07。

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