作为HR应该知道的人力资源管理变革

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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，但是以人力资源管理变革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，结合人力资源管理变革理论、社会心理学理论以及统计学理论，提出“人力资源管理变革回归模型”，为完善人力资源管理变革、提高其效率提供有效的指导。

“人力资源管理变革回归模型”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“人力资源管理变革回归模型”解决实践中的人力资源管理变革问题，不仅需要较为扎实的人力资源管理变革理论、社会心理学理论和统计学理论知识，还要丰富的人力资源管理变革经验。

“人力资源管理变革回归模型”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，人力资源管理变革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，实现人力资源管理变革的目的。

“人力资源管理变革回归模型”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、基层员工敬业度、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。

下面通过人力资源管理变革模块中的绩效管理为例，阐述“人力资源管理变革回归模型”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，作为人力资源管理变革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，这时人力资源管理变革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力，这样才可能使其取得好的绩效结果。

“人力资源管理变革回归模型”在人力资源管理变革的各模块均能得到很好地运用，其对人力资源管理变革的效率的提高和效果的改善将产生巨大的影响。

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