企业高层管理者胜任特征模型评价的研究Word格式.doc
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使用新建立的胜任特征模型作为高层管理人员选拔的标准，使得公司高层管理人员的离职率从原来的49%下降到了6.3%，追踪研究还发现，在所有新聘任的高层管理人员中，达到所要求的胜任特征标准的有47％在一年后的表现比较出色，而没有达到胜任特征标准的只有22％的人表现比较出色。
我国正处在社会经济转型期，已经加入WTO，选拔和培养懂市场、善经营和懂管理的高层管理人员已成为企业成功实施结构调整和市场竞争的关键。
因此，采用科学的方法来确定高层管理人员的选拔、培养和评价的标准也就成为当务之急。
本研究目的在于通过行为事件访谈，来揭示中国企业高层管理者的胜任特征模型，为企业高层管理人员的选拔、培训和评价提供理论和方法的依据。
2方法和程序
2.1被试
根据行为事件访谈的要求，应该先由专家小组确定效标样本的选择标准，然后提名参加行为事件访谈的优秀组人选和普通组人选。
专家小组由原邮电部人事司的领导干部、部分省市邮电管理局人事处的领导、北京邮电大学和中科院心理所专家组成。
专家小组确定优秀组的人选必须达到如下标准：
（1）曾经在邮电系统获得过全国表彰或省市级表彰的，或依据原单位的业绩考核标准，被人事部门评价为优秀工作者；
（2）必须是部门主要负责人；
（3）近两年来所负责的单位或部门必须超过50人。
根据以上三条标准，我们在全国电信系统挑选了陕西、湖北、安徽、北京等地20名通信业高层（局级）管理干部，其中优秀组10名，普通组10名，男性15名，女性5名，年龄最大的为55岁，年龄最小的为29岁，平均41.8岁。
2.2方法和程序
整个研究的方法和程序如下：
2.2.1组成专家小组，确定优秀组绩效标准，并挑选访谈对象
2.2.2实施行为事件访谈
根据所设计的“行为事件访谈纲要”，由经验丰富的心理学工作者对被试进行了行为事件访谈，并对访谈内容进行录音。
访谈采用双盲设计，即被访谈者只知道自己被选来进行访谈，并不知道在样本选取时的优秀/普通的区别；
访谈者事先也不知道被访谈者究竟是属于优秀组，还是普通组。
每人的谈话最长有3.5小时，最短有1.5小时，平均2小时。
2.2.3访谈结果编码
第一步将访谈录音整理成文稿。
第二步编码训练
采用Spencer等[5]的胜任特征编码词典，由心理学研究生组成的4人编码小组分别对一份访谈录音文稿进行试编码。
在编码过程中，一方面对原有的编码词典根据中国的具体情况进行修订和补充；
另一方面经过不断的讨论，使得4人对这份访谈文稿的编码达成了一致意见。
然后，根据修订的编码词典再由4人分别对1份访谈文稿进行编码，并通过讨论达成一致意见。
第三步正式编码
选择编码训练过程中编码一致性较高的2人形成正式的编码小组，根据编码词典对20份访谈文稿进行独立编码。
2.2.4数据处理
对两个分析员独立编码得到的数据进行汇总和统计处理。
统计分析采用SPSS和Genova完成。
Genova软件是美国大学测验委员会ACT的J.E.Crick和R.L.Brenman[12]在1983年编制的专用于概化分析的软件。
2.2.5建立胜任特征模型
对优秀组和普通组每一胜任特征的平均分数进行差异显著性检验，找出差异显著的胜任特征，建立高层管理者的胜任特征模型。
3结果与分析
3.1访谈长度（时间和字数）的分析
为了确保优秀组和普通组在各胜任特征上的差异不是由访谈长度所引起的，我们先对优秀组和普通组的访谈长度进行了差异显著性检验。
表1.优秀组与普通组的访谈长度比较表
访谈长度
优秀组
普通组
t
Df
p
M
SD
字数
15510
8796.0
13219
5880.7
0.685
18
0.502
时间
2.10
0.56
1.95
0.50
0.636
0.533
差异显著性结果（表1）表明，优秀组和普通组不论是在访谈的时间上，还是在访谈所得文稿的字数上的差异都没有达到显著水平。
可见，访谈的长度不会影响优秀组和普通组在胜任特征上的差异。
3.2胜任特征发生频次、平均分数和最高分数的分析
根据Spencer等[5]的建议，在编码和统计处理时，既可以采用胜任特征出现的发生频次，也可以采用平均分数，或者采用最高分数。
为了考察采用哪种指标更为稳定，我们考察了这些指标与访谈文稿字数之间的关系。
表2.胜任特征发生频次、平均分数、最高分数与访谈长度的关系表
长度与频次
长度与平均分数
长度与最高分数
成就欲
0.703**
0.203
0.472
关注质量与秩序
0.603*
0.395
0.735**
主动性
0.693**
0.476
0.488
信息寻求
0.225
-0.259
-0.066
人际洞察力
0.632*
-0.124
0.139
客户服务意识
0.339
0.509
0.421
影响力
0.669**
0.149
0.266
权限意识
0.305
0.066
0.151
公关
-0.156
-0.294
-0.153
发展他人
0.247
0.198
0.252
指挥
0.762**
0.096
0.384
团队协作
-0.169
0.168
0.295
团队领导
0.555*
0.244
0.479
分析性思维
0.450
0.236
概念性思维
0.595*
0.116
0.407
技术专长
0.486
-0.088
0.078
自控
0.611*
0.548*
0.696**
自信
0.291
-0.048
灵活性
-0.271
0.345
组织承诺
0.357
0.417
*.表示在.05水平上显著相关**.表示在.01水平上显著相关
相关分析结果（表2）表明,采用频次计分,有10项胜任特征与访谈长度（字数）相关达到显著水平；
最高分数则有2项胜任特征与访谈长度（字数）相关显著；
平均分数则只有1项胜任特征与访谈长度（字数）相关。
由此可见，采用平均分数这项指标所得结果应该更稳定。
因此，在下面的分析过程中，我们均采用平均分数这一项指标。
3.3胜任特征评价法的概化系数
为了在总体上考察胜任特征评价方法的信度指标，运用了概化理论[11]的信度指标进行计算。
根据概化理论，先进行Ｇ研究，分析不同的“面”对于总体方差的贡献。
下表是用GENOVA软件[12]进行处理的结果。
表3.Ｐ×
Ｌ×
Ｃ设计的Ｇ研究结果表
（20被访谈者×
20胜任特征项目×
2编码者）
变异源
平方和
自由度
均方
变异分量
占总变异分
量的百分比
被访谈者
600.68
19
31.61
0.677
15.2
胜任特征项目
326.70
17.19
0.093
2.1
编码者
6.12
1
（0.0）
被访谈者×
1188.36
361
3.29
0.167
3.7
编码者×
79.55
4.19
0.061
1.4
249.37
13.12
0.508
11.4
1067.43
2.96
2.957
66.3
由表3可见，编码者面的变异分量最小，几乎为0，说明编码者是客观的、独立评分的；
编码者与被访谈者的交互作用（0.061）也只占总变异量的1.4％，说明编码者确实做到了双盲评分，即不知道效标样本组中谁是优秀组，谁是普通组；
胜任特征项目面（0.093）也很小，只占总变异量的1.4％，说明Spencer（1993）揭示的胜任特征项目之间是独立的，具有较好的区分效度；
而编码者与胜任特征项目的交互作用（0.508）较大，占了总变异量的11.4％，说明编码者对胜任特征项目的理解与把握的好坏，即编码者受培训的程度对评分影响较大；
最大的变异分量是编码者、被访谈者和胜任特征项目的三面交互作用（2.957），它解释了分数总变异量的66.3%，这表明，编码者对胜任特征项目的理解和把握、胜任特征项目在不同被访谈者组之间的差异对最后的分数影响最大。
根据Ｇ研究得到的各种变异分量，可以对不同条件下的Ｇ系数进行计算，以了解不同情况下的评分一致性情况，这也就是Ｄ研究。
表4汇总了Ｄ研究中不同情况下的Ｇ系数结果。
表4.各种胜任特征评价情况下的Ｇ系数
各种胜任特征评价情况
Ｇ系数
1、初始情况（20被访谈者×
2编码者 随机）
0.85697
2、固定胜任特征项目
0.86757
3、固定编码者侧面
0.89588
4、改变胜任特征项目侧面的水平数：
胜任特征项目个数＝1
胜任特征项目个数＝2
胜任特征项目个数＝3
胜任特征项目个数＝5
胜任特征项目个数＝10
胜任特征项目个数＝15
胜任特征项目个数＝20
0.28773
0.44239
0.53896
0.65299
0.77615
0.82822
5、改变编码者侧面的水平数：
编码者个数＝1
编码者个数＝2
0.75675
由表4的Ｄ研究结果可见，本研究在初始情况下（随机遍跨设计）的评分信度较高，Ｇ系数达到了0.85697，这说明，胜任特征评价法的编码者一致性相当高。
从表中还可以看到，固定编码者侧面，也就是只推论本研究中两位编码分析员评定其他的被访谈者或其他胜任特征项目的一致性，可以获得较高的Ｇ系数（0.89588）。
同样，如果只推论本研究中的20项胜任特征项目的评分，也是可以获得较高的Ｇ系数（0.86757）。
从表4还可以看出，胜任特征项目从1到5每增加1个时，Ｇ系数的增加都非常显著，说明本研究中所用胜任特征项目较好。
表中第5栏的结果显示出，本研究即使只使用一位评分员，也能达到相当高的Ｇ系数（0.75675）。
这说明，本研究所用的胜任特征字典及其编码评分程序的客观性、操作性是较高的。
3.4胜任特征模型的建立
为了建立高层管理者的胜任特征模型，由两名编码者对编码结果进行了讨论，确定了每一被试在每项胜任特征上的平均分数。
然后，对优秀组和普通组在各胜任特征的平均分数进行了差异显著性检验。
表5.优秀组与普通组各胜任特征平均分数的差异显著性检验结果
比较项目
df
4.16
1.12
2.37
1.73
2.751*
2.03
2.21
1.85
2.14
0.188
2.94
1.80
0.91
1.81
2.511*
3.97
0.99
1.72
2.02
#1
3.155**
3.08
0.89.
2.12
0.78
2.541*
4.22
3.35
2.477*
5.61
1.39
3.01
2.00
3.381**
2.91
0.89
2.28
0.90
1.580
2.93
2.17
3.07
2.72
-0.129
3.41
2.51
1.02
1.98
2.362*
4.69
2.19
2.58
1.566
3.28
1.96
2.68
0.665
3.73
1.51
1.87
1.65
2.627*
2.74
0.49
2.44
0.36
1.526
3.11
0.63
3.27
0.75
-0.518
4.33
0.70
4.55
0.92
-0.590
1.99
2.15
1.05
#2
1.635
2.98
0.60
1.06
2.472*
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