高技能型人才绩效评价的指标特征分析
摘 要：分析了高技能型人才绩效评价指标的确定原则，在此基础上结合文献分析，构建了高技能型人才绩效评价指标体系。根据高技能型人才绩效评价指标体系，在一系列调查研究的基础上采用数学分析方法对高技能型人才绩效评价的指标特征进行了分析，得到了高技能型人才绩效评价的指标特征及指标权重，为高技能型人才的绩效评价工作提供了依据。
关键词：高技能型人才；绩效评价；指标特征
作者简介：郭奇，男，副教授，主要研究方向为系统分析与评价、绩效管理。
中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1674-7747（2018）11-0047-05
高技能型人才是指既拥有较高的行业理论知识，又具有丰富的实践经验，能够解决工作中的实际操作问题的复合型人才。[1-2]因此，对高技能型人才的考核和评价是一个复杂的系统工程，需要从理论知识、动作技能和心智技能等不同角度综合考虑。
在评价高技能型人才的绩效时，确定评价的标准体系是评价工作的关键，这就需要对影响高技能型人才绩效评价的因素进行分析和有效的筛选，所以，研究绩效评价的指标特征就成为对高技能型人才进行绩效评价的基础工作。
一、高技能型人才绩效评价的指标
（一）绩效评价指标确定的原则
根据企业对高技能型人才的要求，在设计高技能型人才绩效评价指标时要充分考虑高技能型人才的胜任资格标准，既要有能够反映其具有深厚理论知识的指标，也要有能反映其具有熟练的岗位实际操作能力的指标；既关注其受高等教育的程度，又要關注其所获得的职业资格证书情况；既注重学历和职称，又注重其实际工作中的职业能力和实践能力。因此，高技能型人才绩效评价指标的确立要全面反映出经济社会发展对高技能型人才的综合素质要求。
（二）高技能型人才绩效评价的指标体系
不同的专家学者运用不同的研究方法，对高技能型人才的综合评价、人才素质指标体系和能力模型进行了广泛而深入的研究，取得了一些有代表性的研究成果。张明媚、郭奇（2009）在分析高技能型人才评价体系设计原则的基础上构建了以个性特质、工作态度和工作业绩为一级指标的高技能型人才评价标准体系。[2]霍连明（2010）通过一系列的理论研究和实证调查研究，并利用数学分析的方法，建立了包括心智技能、知性技能、动作技能、通用能力和人格特征等维度的高技能型人才的能力模型。[3]龚尚猛（2011）通过工作分析的方法构建了包括专业技能指标、管理能力指标、创新能力指标和综合性指标等4个一级指标的高技能型人才的素质模型。[4]这些研究成果为设计高技能型人才的绩效评价指标体系提供了必要的借鉴。
根据高技能型人才的特征及绩效评价指标的确定原则，本研究确定了高技能型人才绩效评价的指标体系，如表1所示。
二、高技能型人才绩效评价的指标特征
根据高技能型人才绩效评价的指标体系，采用实证研究的方式对高技能型人才绩效评价的指标特征进行分析。
（一）调查问卷的设计及调查对象
在调查研究之前，首先，对高技能型人才绩效评价指标的构成进行了问题化处理，设计了调查问卷。调查问卷主要分为两部分，即基本信息和问题的评价信息。问题的评价信息部分均采用LIKERT五点尺度设计，每个题项标度从1分到5分，分别表示“完全没有影响”“有一些影响”“有影响”“有比较大的影响”“有非常重要影响”。为了保证调查问卷的设计质量，调查问卷的量表题项尽量采用易于被调查对象所理解和接受的描述。[5]在正式使用问卷量表之前，针对问卷题项的准确性及表述的清晰性进行了预调查，并根据反馈结果对调查量表进行了修正，最后确定了正式的调查问卷。
研究选取天津市部分高职院校及天津市津南区部分科技型中小企业内部的高技能型人才为调查对象。共回收有效调查问卷126份，其中，针对相关高校发放并有效回收的问卷76份，向相关企业发放并有效回收的问卷共计50份。
（二）实证分析
对调查的数据进行统计，并采用结构方程模型作为实证分析的方法[6]，利用LISREL 8.71和SPSS 17.0软件进行数据分析和模型检验，这样就能够保证数据分析的充分性和足够的说服力。同时，结构方程模型不仅可以反映模型中各因子之间的单独关系，还可以反映它们之间的相互影响及其对整体绩效影响的重要程度。
1.信度与效度分析。信度分析用于评价量表的稳定性或可靠性，本研究采用Cronbach α系数作为问卷信度的标准。通过计算Cronbach"s Alpha值来判断各绩效评价指标的稳定性，由此来检验调查问卷的信度。信度检验结果如表2所示。若Cronbach α系数大于0.7则表明调查问卷量表中各项指标之间具有较强的相关性，内部一致性较好。表2中的数据显示，问卷中所有变量的Cronbach α系数均大于0.7，表明本研究所用问卷中各因素的信度是合适的。
在进行效度分析时，选择因子载荷指标（CITC）作为分析各变量有效性的标准。效度检验结果如表3所示。因子载荷指标在0.726至0.843之间，表明各观测变量的效度是合适的。
2.模型拟合结果分析。采用极大似然法作为模型估计的方法，对问卷调研数据与理论模型的拟合度进行分析，模型拟合的结果数据如表4所示。从模型拟合指数整体上看，模型的外在质量较好。
3.实证结果与分析。（1）实证结果。运用问卷调查数据，采用结构方程分析软件LISREL 8.71对高技能型人才绩效评价指标的影响程度进行分析，结果如表5所示。（2）结果分析及应用。根据表5的统计分析结果可以发现影响高技能型人才绩效评价结果的指标的重要性程度。在一级指标中工作业绩（0.77）的重要性程度最大，个性特质（0.49）的影响程度最小。同时，根据分析结果，也可以得到二级指标的重要性程度，例如，在一级指标“工作业绩”所包含的四个二级指标中，“目标完成情况（0.78）”的重要性最大，“工作的效率（0.40）”的重要性最小。根据表5的统计数据，还可以确定高技能型人才绩效评价各指标的指标权重。对一级指标的影响程度数据进行归一化处理可以得到一级指标的指标权重，分别为：工作业绩（0.31），工作能力（0.26），工作态度（0.24），个性特质（0.19）。按照同样方法，也可以确定出一级指标所对应的二级指标的指标权重，例如，指标“工作业绩”所对应的四个二级指标的指标权重分别为：工作的数量（0.22），工作的质量（0.28），工作的效率（0.17），目标完成情况（0.33）。在高技能型人才绩效综合评价过程中，各指标权重的确定是一项重要的基础性工作，有了指标权重就可以构建高技能型人才绩效评价的数学模型。