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人事決策

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

(重定向自人力资源决策)

人事決策(Personnel Decisions)

目錄

[隱藏]

什麼是人事決策

  廣義的人事決策是指有關人力資源開發與管理各方面的決策,主要包括:崗位定員決策、崗位定額決策、 工資報酬決策、職務分類決策、員工培養決策、 勞動保護決策、人事任免決策等。

  狹義的人事決策就是指人事任免決策,也即決定讓什麼人從事哪一項工作。

人事決策的基本步驟

  • 參考測試結果
  • 確定初步人選
  • 查閱檔案資料
  • 進行體格檢查
  • 確定最終人選

人事決策的方法

  根據收集信息和整合信息方式的不同,可劃分八種人事決策方法:

  1、完全判斷法

  收集信息時,採用的是主觀判斷的方式,而在做人事決策時,也是用主觀判斷的方式。臨床法主要靠的是評價者的經驗,易受人的主觀因素的影響,但卻是許多企業實際在用的人事決策方法,一是因為這個方法簡單易行,二是因為對其它方法缺乏認識和瞭解,也找不到合適的方法。

  2、量化評估法

  在收集信息時用主觀判斷的方式,而在做決策時採用了量化統計的方法,這就是主客觀結合的量化評估法。舉例來說,企業里做幹部選拔時,由幾位評委面試被評價者,按照幾個評價要素對被評價者進行評分,然後把評分的結果進行統計處理,分數高者予以錄用。這種方法在收集信息時用了面試這種主觀判斷的方法,而在決策時用了量化統計的方法。

  這種方法在人才測評中用得較多,但由於缺少專業訓練和經驗,用得不科學,使打分的結果與實際情況差異很大。

  3、因素解釋法

  在收集信息時用量化方式,在決策時根據收集到的量化信息進行主觀判斷,然後做出決策.比如,為了瞭解被評價者的個性特征,我們會使用一些信度和效度比較好的心理測驗工具,收集被測者個性特征方面的信息。被測評者答完問卷後,統計出被測評者在問卷中每一項測評維度上的得分,就可以用來判斷被測評者的個性方面的特征。有的被測評者在權力動機這個維度上得分較高,親和動機得分中等偏低,決策者因此判斷候選人比較適合從事團隊領導者的角色。這裡不是按照簡單的分數統計,以一個分數線來決策的,而是決策者根據各測評維度的分數,結合自己的經驗而進行的主觀判斷。

  4、完全統計法

  收集信息和做人事決策時,均使用了量化的方法。這種方法在面對較大量的候選人時,採用筆試篩選的方式,進行人事決策。比如,一個企業準備選拔30名後備幹部,而報名的有150人,這個時候為了提高工作效率,就可以使用管理能力測試,作為一個篩選,經考試答題,得分排在前50名的人,可以直接錄用,或者進入下一輪測試選拔程式。

  5、判斷合成法

  在收集人事信息時,既有主觀判斷的方式,也有統計計分的方式,而在決策的時候,對上述收集到的量化信息和主觀印象進行總體判斷,決定候選人是不是能夠勝任。很多企業里在選拔人才時使用了較為多樣性的方法,包括面試、筆試,面試屬於主觀判斷收集信息,而筆試則多是通過量化計分收集信息。最後決策時,是決策者通過審閱被測評者的考試得分和自己面試時的印象來作出決定,這就是用的判斷合成的方法。

  這種方式儘管使用了較多樣的收集信息的手段,但是在根本上還是靠人的主觀判斷,缺少一個量化的模型,因此很難剋服人的主觀性對決策結果的影響。

  6、統計合成法

  為了儘量避免因主觀評價造成的偏差,在實際的人事測評中,我們要求儘量做到量化,引入了統計分析的方法。目前人才評價方法中最準確的方法要數評價中心技術了,這種技術在收集人事信息時既有主觀判斷的方式,如面試、情景模擬,也有量化統計的方式,如筆試測驗,文件筐測驗,儘管收集信息的方式不同,最終都要對收集的人事信息進行編碼、計分,最終通過一個量化的決策模型統計出結果。

  7、判斷綜合法

  統計合成法所提供的人事決策結果是完全量化的,按照一定的總體得分,有一個排序,比如第一名、第二名、第三名。但有時並不能完全依照名次去錄取。當在真正做人事決策的時候,會考慮到測評之外的其他因素而決策是否真正去錄用。比方說選拔一個企業一把手崗位人選時,其中一個人按照勝任能力在所有的被測評者中排在第一名,但是就是因為他只吃素食,在飲食方面不太適合去與方方面面的人員進行應酬,而這項工作又是作為地方的一把手非常重要的工作,所以也無法任用,只好用了第二名。這是屬於在既定結果的基礎上,又考慮到其他因素的影響來進行人事決策的情況。

  8、統計綜合法

  在既定結果的基礎上,又考慮到其他因素決策時,有時仍然可以用量化的方式,比如說還要考慮年齡因素時,就可以把年齡作為一個因素考慮到資格條件裡面,按照崗位的要求進行計分。

  作為專業的、科學的人事決策,做到人事決策信息的量化是非常重要的一個方面。但現實當中,決策者往往看見數字就頭疼,即使偶爾的使用,也覺得數字化的評估結果,並沒有比主觀判斷更準確,因而對把測評結果數字化並不怎麼感興趣,持一種懷疑的態度。從科學性上來講,量化方法總比不量化的好。

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