人力资源专业毕业生素质模型(终稿)2
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人力资源管理专业毕业生素质模型谢达真洪夏璇陈慧盈内容摘要:本文在文献研究的基础上,编制人力资源毕业生素质模型量表,对企业、教师、学生三方进行抽样调查,通过单因素方差分析得出企业与毕业生对素质模型认识的差异,然后通过因子分析得出人力资源毕业生应具备的七项核心素质:专业知识、应用能力、管理素质、工作精神、管理技能、人格魅力、心理素质。
关键词:人力资源管理,素质,因子分析,单因素方差分析前言人力资源管理专业的学生作为未来的管理者,直接以人为工作对象,工作更具挑战性。
人力资源管理专业的学生只有具备合理的素质结构,才能提高就业竞争力。
本文的研究结论可以为人力资源管理专业的学生指出努力的方向,对人力资源管理专业学生培养方案的制定也有一定借鉴意义。
1.文献综述Marquardt&Enge(1993)提出,人力资源管理人员必须具备态度、技能和知识三类胜任力。
Johnsona等人(2002)在文献回顾基础上,提出人力资源(劳动关系)从业者的个人胜任力依次为正直、人际沟通、关系管理、解决问题、技术能力与正式沟通。
上海交通大学顾琴轩、朱牧(2001)《人力资源管理人员胜任力研究》一文问卷调查结果显示,上海企业人力资源管理人员认为人力资源从业人员8项胜任力依次是值得信赖、解决问题、识人能力、沟通能力、人力资源专业知识、学习能力、服务意识和分析能力。
国家劳动和社会保障部“职业技能鉴定中心”与“企业人力资源管理师项目办公室”(2004)提出人力资源管理师的基本工作特征如表1所示:资料来源:国家劳动和社会保障部职业技能鉴定中心与企业人力资源管理师项目办公室从人力资源专业学生应具备素质角度出发,苏列英在《人力资源管理专业学生素质的培养》中提出,人力资源管理专业的学生首先必须是具备知识结构、能力与个人素质三方面的复合人才。
史笑颜在《人力资源管理专业学生素质结构及培养方法》一文概括出人力资源管理者的基本技能:专业技术技能、法律应用技能、人际技能、创新技能、写作技能及计算机使用技能。
赵珍在其《人力资源管理专业学生的素质内容及培养》指出,人力资源专业的毕业生首先应具备管理者的基本素质,包括敬业精神、系统思维能力、情绪控制能力、人际关系能力及创新能力。
其次,人力资源管理专业毕业生还应具备较好的专业素质,即从事人力资源管理活动所必须的专业技能,包括工作分析、人员素质测评、薪酬体系设计、考评体系设计、劳动关系处理、培训管理。
本文在前人研究的成果上,从知识、素质、能力三个角度切入,总结出28项指标(如表2所示),并针对企业、教师、学生三个对象各自特点设计补充信息项及开放性问题。
2.研究的基本框架2.1研究内容大学各专业从设立到向社会输送人才的周期很长,市场反馈信息滞后。
人力资源管理专业作为新兴专业,企业需求与学校培养存在断层。
鉴于此,本文进行人力资源毕业生素质模型实证研究,分析企业和毕业生认识的差异,提取核心素质,为学校提供人才培养市场反馈信息,为在校学生提供自我发展标杆。
2.2研究方法及数据来源2.2.1测量工具的编制与修订本次调查量表的编制是在前人研究的成果上,从知识、素质、能力三个角度切入,总结出28项指标(如表2所示),并针对企业、教师、学生三个对象各自特点设计补充信息项及开放性问题。
问卷主要采用以利克特五点量表,项目记分依次是:5表示很重要;4表示重要;3表示重要性一般,即介于重要与不重要之间;2表示不重要;1表示很不重要。
量表的编制完成后,我们抽取企业人力资源管理人员与人力资源系老师进行第一阶段预调查,在访谈及统计分析的基础上对初始问卷进行了修订,删除了重叠的项目,修改一些不恰当的措词,进入正式调查阶段。
2.2.2调查过程与取样本次调查采用现场调查和网上调查两种方式。
问卷1(学生)选取华南师范大学人力资源管理专业四个年级的学生,发出258份,有185份有效;问卷2(企业)选取广州地区人力资源从业人员,发出28份, 24份有效;问卷3选取华南师范大学经管学院任课老师,以人力资源管理系教师为主,发出30份,24份有效。
取样时我们注意了样本的代表性。
3.实证研究及结果分析我们运用EXCEL2003对数据进行了单因数方差分析,运用SPSS13.0对数据进行了因子分析。
3.1人力资源毕业生素质结构的单因素方差分析学生组与企业组对人力资源毕业生素质认识的单因素方差分析结果如表3所示。
F检验伴随概率的大小能够说明两组数据差异是否显著。
从单因素方差分析结果来看,大于5%的显著性水平,表明两者的认识几乎没什么差距,小于5%的显著性水平,表明两者差异较大,学生组与企业组对人力资源毕业生素质认识差异比较显著的因素是:服务意识(F检验伴随概率0.008,下同),经济法(0.0304),外语语言能力(0.0365),HR实习经验(0.0492)。
对其他因素,学生组与企业组差异不显著。
这说明这些素质得到了两组的高度认同,我们设计的问卷效果较好,以下对差异显著的几个因素进行分析。
表3 学生与企业所认识的人力资源毕业生素质结构单因素方差分析结果3.1.1 服务意识学生组认为服务意识的重要程度均值为4.2609,按重要程度递减在28个素质中排名第19位,企业组为4.6400,排名第5位。
两者对服务意识重要程度认识的显著差异的主要原因如下:一是两者对人力资源部门定位的不同,二是当代中国大学生责任感的衰减。
①服务意识是指能自觉地、主动地、发自内心地为他人和社会提供有经济价值的劳动。
②美国人力资源管理学者认为:“人力资源专业人员不仅是处理业务,我们将成为更多服务的提供者和信息提供者。
”在问卷调查中,多位人力资源从业人员在开放性问题中强调“毕业生必须认识到人力资源部门是一个服务部门而非权力部门。
”但现阶段我国大部分国营企业,虽冠以人力资源部的名,实则扮演着“组织部”、“人事部”、“行政部”的角色,成为资本和行政的代言人,学生易走入误区,认为人力资源部门操纵人员进出大权,无需服务意识。
“保姆式”的传统家庭教育,以成绩为标杆的基础教育,造成学生劳动观念不强、自理能力弱、自我为中心的特点。
长期受到父母供养、老师照顾的当代大学生责任心的衰减,服务意识不强。
3.1.2.经济法学生组认为经济法重要程度的均值是3.9130,企业组为3.6800,学生对经济法的重视程度高于企业。
③一份人力资源管理专业学生能力的实证研究表明,“学生往往认为自己是专业知识的代表,而企业虽然也重视专业知识,但并不像学生想象的需要那么深奥,那么理论,只要具备一般性知识即可!”企业只要求人力资源毕业生具备经济法的常识,相对而言,企业更注重毕业生对劳动法的掌握(重要程度的均值为:4.2554)。
3.1.3外语语言能力学生组认为外语语言能力重要程度的均值为4.0163,企业组为3.5200。
学生对外语能力的重视程度高于企业。
全国英语等级考试未改革前,英语四、六级证书与学士学位直接挂钩。
大部分用人单位也以英语四、六级证书作为招聘的最低①张秋焚.高职酒店管理专业学生服务意识的培养研究[J]. 南宁职业技术学院学报.2005年第10卷第2期②欧阳云主编.哈佛商学院MBA最新案例训练(下)[M].经济日报出版社.1997年.P580③孙达林.人力资源管理专业学生能力的实证研究[J].价值工程.2003年增刊门槛。
外语语言能力在大学生心中重要程度相当。
但许多大学生对外语语言学习的度没有把握好,忽略了专业素养和工作能力培养;对外语语言能力的质亦没有把握好,过分重视英语证书考试,忽略外语的实际交流的运用。
本研究表明,企业没有将外语语言能力放在一个显要的位置,这并不说明企业认为毕业生外语语言能力不重要,事实上,随着外语教育的普及,外语并不能构成毕业生的核心竞争力,而仅是必备的语言工具。
3.1.4人力资源实习经验学生组认为人力资源实习经验重要程度的均值为4.2337,企业组为3.8800,学生对人力资源实习经验的重视程度高于企业。
大学毕业生求职因“无实践经验”而拒之门外的屡见不鲜。
④安徽省5所公办高校曾对近千名即将毕业的大学生作了问卷调查,结果发现,在调查的30多个相关问题中,比例最集中的回答是:68.09%的大学生认为,自己在择业中最缺乏的是实践工作经验。
大学生对实践的渴求,从一个侧面反映了中国大学对专业实操培养的欠缺。
本研究发现,企业并没有像学生预期般重视人力资源实习经验。
事实上,企业最看重的是毕业生通过系统的理论学习而培养的系统思维能力和解决问题能力。
在这种核心能力基础上,专业的技能可在一两个月内迅速提升。
通过对学生组及企业组的均值进行排序,我们还发现,学生与企业均认为人际沟通能力、诚信、解决问题的能力最重要,都突出心理学在人力资源知识体系中的作用。
3.2人力资源毕业生素质结构的因子分析3.2.1因子分析的适合性检验为检验研究样本的测验资料是否有进行因子分析的必要性和可能性,对样本数据进行KMO和Bartlett检验。
由表1可得, KMO 的统计量为0.839(大于0.8),Bartlett检验达到了显著性水平(P =0.000),表明28个观测变量有共同因子存在,适合进行因子分析,有必要抽取公共因子。
表4 巴特利特球度检验和KMO检验④王军荣.实践经验不能成为大学生就业永远的痛./n2/ca1613167.htm.2006-5-263.2.2 因子模型的确定采用常用的主成分分析(PC),以特征根≥1 为确定公共因子的数目的基本依据,获得特征根≥1的公共因子有7个(见表2),这7个因子可以解释总变异60.831%,符合大于60%的常用标准,确定7个因子为因子分析的模型。
其中,第一个因子特征值很高(7.706),解释原有28个变量总方差的27.523%。
表5 人力资源毕业生素质结构初始因子提取结果Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared LoadingsTotal% ofVarianceCumulative % Total% ofVarianceCumulative % Total% ofVarianceCumulative %1 7.706 27.523 27.523 7.706 27.523 27.523 3.184 11.372 11.3722 2.416 8.629 36.151 2.416 8.629 36.151 2.743 9.795 21.1673 1.757 6.276 42.427 1.757 6.276 42.427 2.732 9.756 30.9234 1.626 5.808 48.236 1.626 5.808 48.236 2.381 8.504 39.4275 1.216 4.343 52.579 1.216 4.343 52.579 2.217 7.918 47.3456 1.200 4.287 56.866 1.200 4.287 56.866 2.151 7.682 55.0277 1.110 3.964 60.831 1.110 3.964 60.831 1.625 5.803 60.8318 .974 3.480 64.3119 .908 3.243 67.55410 .823 2.941 70.49511 .743 2.653 73.14812 .705 2.519 75.66713 .669 2.388 78.05514 .627 2.239 80.29415 .608 2.173 82.46816 .571 2.039 84.50617 .516 1.843 86.34918 .513 1.832 88.18119 .498 1.780 89.96120 .411 1.469 91.43121 .396 1.413 92.84322 .361 1.289 94.13223 .349 1.248 95.38024 .303 1.084 96.46425 .294 1.049 97.51226 .252 .900 98.41227 .233 .831 99.24328 .212 .757 100.0003.2.3 因子的抽取与命名为使因子结构更明确, 以便对公共因素加以合理命名, 对7个特征根≥1 的公共因子进行了方差极大正交旋转, 得到28个素质在7个公共因子上的负荷值(见表3)。