作为HR应该知道的“人力资源回归模型”

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“回归模型”是统计学上的一个非常重要的基础模型，包括一元回归模型和多元回归模型等，一般运用为对数据的定量分析和预测，但是以工资管理系统为代表的社会学科除了指标量化分析外，如何对其进行模型分析，以便更为深入的了解员工的行为、并对其进行预测和控制，尚不存在此方面的理论。本文以实践为基础，结合工资管理系统理论、社会心理学理论以及统计学理论，提出“人力资源回归模型”，为完善工资管理系统、提高其效率提供有效的指导。

“人力资源回归模型”不同于统计上的回归模型，其模型不是通过数据建立，而是通过“人口统计学特征”、个人的经历和过去所取得的成就，对其以后的管理指标建立模型，该模型也不具有自变量系数的数字固定性，而是根据其不同的环境、不同的因变量进行相对强弱的变化。想要非常熟练高效的运用“人力资源回归模型”解决实践中的工资管理系统问题，不仅需要较为扎实的工资管理系统理论、社会心理学理论和统计学理论知识，还要丰富的工资管理系统经验。“人力资源回归模型”的理论基础是“规律”。规律是从现象中抽象出来的事物发展的倾向性。任何事情的发展都会表现出一定的规律性，工资管理系统者要善于对管理实践中重复发生的现象进行观察，总结归纳出共同的本质，并对其原因进行分析，当真正发现该现象发生的本质原因时，每当出现该原因时，你就可能预测出会发生什么样的现象，就可能在不好的现象发生之前采取抑制措施，避免此想象的发生，实现工资管理系统的目的。“人力资源回归模型”的自变量一般包括个体的性别、年龄、民族、籍贯、政治面貌、学历、学位、具备技能、工作履历、过去的工作绩效等，因变量一般包括出勤率、离职率、工作效率、工作效果、组织公民行为、员工敬业度、工作场所中的越轨行为、组织承诺等。因其自变量的部分指标在不断地变化，致使该模型表现出较强的动态性，一般情况下“人口统计学特征”指标是是比较固定的，年龄是变化的，政治面貌、学历学位也可能发生变化，任何自变量的变化都可能影响因变量指标的变化。该模型所表现出的内部效应在于固定的内部环境，排除其他因素的干扰。下面通过工资管理系统模块中的绩效管理为例，阐述“人力资源回归模型”对员工绩效的分析、预测和控制。自变量选择个体的性别、年龄、学历、学位、过去的绩效、工作态度。如果员工是25岁的男性，博士研究生毕业，在校学习成绩非常优秀、并且项目成果非常多，工作踏实认真，严谨细致、积极主动，可能他在工作当中也能取得较高的绩效水平，有时虽然短时间内工作成绩不是很显著，但是从长期角度来看，如果保持自变量的一贯性，相信一定会取得很好的成绩，在控制方面，作为工资管理系统者就应该采用一些激励的措施，是该员工继续保持其自变量的一贯性，引导其行为向好的绩效结果方向发展。如果员工工作态度不好，其他条件都不错，很显然通过经验预测，该员工很难取得卓越成就，这时工资管理系统者就应该对该员工进行分析，是什么原因导致其工作态度不良，找到根本原因之后，通过沟通协调，帮助其排除这些原因的影响，这样才可能使其取得好的绩效结果。“人力资源回归模型”在工资管理系统的各模块均能得到很好地运用，其对工资管理系统的效率的提高和效果的改善将产生巨大的影响。