成果4集团线条岗位胜任力模型构建报告问鼎资讯.docx
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成果4集团线条岗位胜任力模型构建报告问鼎资讯
一、前言
本报告所研究的内容是湖北省移动集客线条岗位胜任力模型，报告是基于胜任力模型及岗位任职资格两个维度的研究分析，通过定性研究和定量分析，构建出与湖北省移动集客线条的岗位胜任力模型，为湖北省移动在集客线条未来的战略发展奠定扎实的基础。
谈到岗位胜任力模型这个概念首先要介绍胜任力（Competency）这一概念，胜任力是指动机、特质、自我概念、态度或价值观、某领域的知识、认知或行为技能等任何可以被可靠测量，并且能将表现优秀者和一般者区分开来的个体特征。
这包括三个重要特征：
（1）与工作绩效有密切关系，甚至可以预测员工未来的工作业绩；
（2）与工作情景相关联，具有动态性；（3）能够区分优秀业绩者与普通业绩者。
胜任力的研究最早可追溯到“科学管理之父”Taylor对科学管理的研究，当时称之为“管理胜任力运动（ManagementCompetenciesMovement）”。
1973年，麦克里兰（McClelland）发表了《测量胜任力而不是智力》一文，掀起了研究胜任力的热潮。
此后，人们在差异心理学、教育与行为学、工业与组织心理学、人力资源管理学等领域对胜任力进行了大量的理论和实证研究，取得了较为丰富的研究成果。
对于当代管理思想而言，胜任力的提出不仅有重大的理论意义，而且还有重要的实践价值。
在国外，胜任力模型的研究被广泛应用于政府行政部门、公共组织、教育领域和工商企业，国内对胜任力的研究也逐渐成为热点。
2002年我国专家学者率先在国内开展了胜任力方面的实证研究，采用行为事件访谈技术探讨了我国多行业的胜任力模型，构建了影响力、组织承诺、信息寻求、成就动机、团队领导、人际洞察力、主动性、客户服务意识、自信和发展他人共十项胜任力。
随着社会的迁移和发展，越来越多的研究发现，通用胜任力模型不一定具有很好的广泛适用性。
Jacohs（1996）对Boyatzizs（1982）的胜任力通用模型提出过质疑。
他采用Boyatzizs的方法在英国500多个组织中进行研究，发现不同的管理工作需要不同的胜任力。
目前的研究缺乏针对不同职位、不同企业性质、不同职务层次的深入研究。
因此，针对特定组织、特定岗位和特定工作环境来研究胜任力，更具实用价值，于是岗位胜任力模型（JobCompetencyMode1）更受到企业和人力资源管理者的青睐。
岗位胜任力模型（JobCompetencyMode1）是指要做好某一特定工作和管理岗位的各项任务所需要具备的知识、能力和素质的总和。
它主要包括三个要素，即岗位能力项的名称及定义（指界定各种能力技能的关键特征）和行为指标的等级（反映技能和能力行为表现的差异）。
岗位胜任力模型为某一特定的组织、岗位或者工作提供了一个成功模型，反映了某一既定工作岗位中影响个体成功的所有重要行为、技能和知识，因而被当作工作场所使用的工具。
随着通讯行业和信息技术的飞速发展，劳动与资本在高度知识密集型的通讯业竞争中的作用已经越来越弱，竞争早已转向人才的竞争。
全业务市场运营环境下，需增强对各行业的认知和信息化发展趋势，主动创造需求，更好地满足不同领域、不同客户群的需求；随着电信、联通纷纷在全国范围内进行3G商用，全业务的竞争已经进入第一轮短兵相接的阶段。
行业融合发展，对集团产品与业务的研发设计、销售维护等提出更高要求，集客线条人员是移动集团业务保有和发展的重要群体，他们的工作质量与敬业精神直接影响着公司的绩效。
目前，中国移动面临联通、电信甚至广电的竞争压力越来越大，其中，针对集团业务的发展群体的人才争夺战则成为竞争的焦点。
如何选拔和培育合适的集客线条人才成为各运营商面临的重要课题。
国外领先企业的经验表明，岗位胜任力模型的引入是更好地选拔具有潜质且未来可能产生高绩效员工的有效手段。
传统方式上的集团线条人才选拔往往基于集客线条的岗位体系来实现。
然而，传统的岗位分析无法满足管理岗位的工作模糊性与不确定性等特点，无法显露工作情境中个人的价值观、动机、个性或态度、技能、能力、知识等特征，而这些特征恰恰又与工作、管理效能密切相关。
为此，通过对集客线条优秀绩效与普通绩效的员工关键行为特征的对比分析，辨别出高绩效人才所具备的岗位能力，构建起集客线条岗位胜任力模型，为集客线条人员的选拔、培训、绩效考核及职业生涯规划提供参考。
二、研究方法和步骤
（一）被试的选取
根据行为事件访谈要求，调研小组首先要确定研究对象的选择标准，然后由各分公司提名参加行为事件访谈的优秀组人选和普通组人选。
调研小组由咨询总监、项目经理和咨询顾问组成，确定的优秀组人选必须达到如下标准：
（1）业绩完成率80%以上；
（2）上级评价前20%；（3）工作年限2年以上。
普通绩效集客线条人员主要选取在岗的一般绩效的客户经理和行业经理，并且符合第三条标准。
根据以上三条标准，我们在武汉地区挑选了客户经理及行业经理各10名进行BEI行为事件访谈，其中预研究高绩效客户经理和行业经理各5名，普通绩效客户经理和行业经理各5名，预研究的主要目的是进行行为事件访谈方法和项目整体框架的预研究，具体包括访谈实施的技术、文本的编码等。
目的是研究小组成员能够从他们的访谈文本数据中准确识别出各种岗位能力特征的行为指标。
正式研究的客户经理18名，其中高绩效客户经理9名，普通绩效客户经理9名；正式研究的行业经理18名，其中高绩效行业经理9名，普通绩效行业经理9名，被研究对象并不知道自己属于哪个被试组，因此是单盲设计。
此外，通过网络在线调研问卷，共有212名在岗客户经理和34名行业经理（不区分绩效差别）填写《集客线条岗位能力核检表》调研问卷。
（二）工具与材料
1．《集客线条个案访谈提纲》。
该访谈提纲按照经典的行为事件访谈法即BEI（BehaviorEventInterview）的形式来设计，该研究方法由中国科学院时勘博士引进，并在国内经过反复验证被认为是信度和效度比较高的方法之一。
提纲的主体部分由研究对象对其职业生涯中工作框架和细节进行描述，重点在于访谈者与被试之间的互动和沟通。
2．《集客线条岗位能力核检表》。
该核检表的生成过程参考了《基本胜任力词典》，国内车宏生教授、时勘教授、王继承教授等人提出的岗位胜任力模型，以及《问鼎测评中心岗位能力库》和“16PF”人格因素模型中的人格分类、MBT1人格维度，并请教了有关专家，在充分讨论基础上形成。
该核检表共集合了27项岗位能力。
3．《集客线条岗位能力编码词典》。
该词典的素质能力以在《集客线条岗位能力核检表》中出现的岗位能力为主要参考依据，并在此基础上作了一定修改。
每种岗位能力都包含了定义、核心问题、它为什么重要、每种岗位能力的五个等级以及每种等级的行为表现几个部分。
它的主要用途是作为对访谈文本进行编码的依据。
（三）行为事件访谈
根据《集客线条个案访谈提纲》，访谈者对被试进行了行为事件访谈，并对访谈内容进行录音和案例记录。
整个访谈采用的是单盲设计。
每人的谈话最长有1小时，最短有0.5小时，平均0.5小时。
访谈过程总体上按照STAR技术进行（S——Situati0nthatexisted，T——Taskorproblemtobeundertaken，A——Acti0ntakenbyyourself和R——Re—suitwhathappened）。
（四）数据编码
首先，由访谈人将他所访谈的研究对象的录音和访谈记录进行整理，然后对研究对象每个回答进行转录编号，最终产生概念化的岗位能力原始数据，即36份访谈录音，其中客户经理18份，行业经理18份，共计5万余字。
接着，基于文本进行岗位能力编码。
运用主题分析和内容分析方法识别主题并进行编码，编码要求与选择预研究中编码一致。
有录音文本，同时根据被试自己的归纳，对文本中的关键事件进行独立的主题分析，分析主要概念和思想，提炼出基本主题。
之后根据预研究中形成并经修正的《集客线条岗位能力编码词典》，辨别、区分各个事件中出现的岗位能力的行为指标，进行正式归类和编码。
编码时在访谈文本中相应的行为事件附近写上岗位能力的代码以及强度等级。
（五）数据处理和岗位胜任力模型的建立与验证
对两个独立编码者得到的数据进行汇总、登录和统计，对优秀组和普通组在每一岗位能力特征出现的频次和等级的差异进行比较分析。
将差异检验显著的岗位能力的特征确定下来，并参考《集客线条岗位能力核检表》问卷调查结果，从而建立起集客线条各岗位胜任力模型。
统计访谈文本时，统计的基本指标为访谈文本的字数、各个岗位能力在不同等级上出现的次数。
在此基础上，统计各个岗位能力发生的总频次、各等级分数、平均等级分数和最高等级分数。
等级是指某一知识、能力、素质在该岗位能力最小可觉差（JND，iustnoticeabledifference）量表中的大小值，它表示某个行为表现的强度或者复杂程度。
比如，根据《集客线条岗位能力编码词典》，某一被试在“组织协调”分量表上的具体行为表现为：
在等级1（1分）上出现2次，在等级2（2分）上出现1次，等级3（3分）上出现3次，等级5（5分）上出现4次，那么这一岗位能力发生的总频次就是2+1+3+4=10次；平均等级分数（计算公式：
总分数／总频次）为33（具体计算过程如下：
总分数=lx2+2xl+3x3+5x4=33，总分数／总频次=33／10=33）；最高等级分数就是5x4=20。
然后对频次、平均等级分数、最高等级分数三个指标进行验证，对优秀组和普通组的每一岗位能力之间的差异进行比较分析。
同时，统计《集客线条岗位能力核检表》中各个技能的频次及所占百分比。
为了进一步验证集客线条岗位胜任力模型的有效性，本研究编制了《集客线条人员行为自评问卷》进行验证性研究。
（六）数据处理方法
本研究所使用的描述统计、相关分析、差异检验、验证性因素分析借助SPSS17.0软件和matlab7.0统计软件完成。
三、集团客户经理研究结果与分析
（一）访谈字数和访谈时间分析
为了确保优秀组和普通组在各岗位能力特征上的差异不是由访谈长度所引起的，我们先对优秀组和普通组的访谈长度进行了差异显著性检验。
差异显著性结果（见表1-3）表明，优秀组和普通组不论是在访谈时间上，还是在访谈所得文稿的字数上的差异都没有达到显著水平。
可见，访谈的长度不会影响优秀组和普通组在岗位能力特征上的差异。
P=0.153>0.05标准相关性不显著。
表1不同绩效组访谈长度差异分析
组别
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
字数
1
9
3070.67
132.298
44.099
2
9
3251.78
257.657
85.886
表2不同绩效组访谈长度差异分析
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
95%C.D
F
Sig.
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
Std.ErrorDifference
Lower
Upper
字数
Equalvariancesassumed
2.256
.153
-1.876
16
.079
-181.111
96.546
-385.779
23.557
Equalvariancesnotassumed
-1.876
11.944
.085
-181.111
96.546
-391.576
29.353
表3不同绩效组访谈长度差异分析
优秀组（N=9）
普通组（N=9）
t
df
p
Sig
Mean
S.D
Mean
S.D
字数（字）
3070.67
132.298
3251.78
257.657
-1.87591
16
153
27项岗位能力特征发生的频次、平均分、最高分与访谈长度（即字数）间的相关分析表明，l1项岗位能力特征频次总分与访谈长度的相关值和l5项岗位能力特征最高分与访谈长度的相关值均具有统计学意义（p<0．05或p<0．01），岗位能力特征平均分与访谈长度的相关值只有11项具有统计学意义（p<0．05或p<0．01）。
这说明，相对而言，岗位能力特征平均分这一指标比较稳定，较少受访谈长度影响。
示例表4：
所示“产品知识”在18名被访者中不相同的时间内所得出的编码，不相关系数在0.227,P=0.365>0.05,表明相关不显著，“产品知识”项受访谈时间影响不大。
表4产品应用知识与访谈时间相关性分析
访谈时间
素质4：
产品知识
访谈时间
PearsonCorrelation
1
.227
Sig.（2-tailed）
.365
N
18
18
素质4：
产品知识
PearsonCorrelation
.227
1
Sig.（2-tailed）
.365
N
18
18
（二）优秀组和普通组岗位能力频次差异比较
汇总岗位能力编码中出现的频次，进一步针对某一岗位能力对优秀组和普通组发生的频次进行比较。
结果表明，两组只有3项岗位能力发生的频次存在差异。
这进一步说明，使用岗位能力频次指标意义不是很大。
表5优秀组和普通组频次差异比较A
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
95%CID
F
Sig.
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
Std.ErrorDifference
Lower
Upper
素质13：
组织协调
Equalassumed
.193
.666
1.809
16
.089
.667
.369
-.115
1.448
Equalnotassumed
1.809
15.708
.090
.667
.369
-.116
1.449
（三）岗位能力评价法的信度分析
本研究采用多种方法考察文本编码者之间编码结果的一致性，以确立岗位能力评价法的信度指标。
1．归类一致性（CategoryAgreement，CA）。
归类一致性是指编码者之间对同一访谈文本资料的编码归类相同的个数占总个数的百分比。
它的计算公式是参照温特动机编码手册得来的。
具体计算公式为：
CA=2S／（T1+T2），公式中S表示编码者编码归类相同的个数，用T1表示编码者甲的编码个数，T2表示编码者乙的编码个数。
根据这个公式，2名编码者对18名被试的文本进行编码的归类一致性系数如下：
T1=943，T2=902，CA=81.5％。
即本研究的归类一致性系数达81.5％，参考以往研究的经验，这个归类一致性是可以接受的。
2．相关系数。
计算两个编码者对每个被试编码的频次分数的斯皮尔曼相关系数和平均等级分数、最高等级分数的皮尔逊相关系数，用相关系数值进一步考察两个评分者之问的一致性。
结果显示，两个编码者在27个岗位能力的编码频次、平均等级分数、最高等级分数三个指标之间表现出较显著的相关性，其中有6个频次、4个平均等级和7个最高等级是相关的但不很显著。
由此说明两个编码者的编码一致性较高，这符合心理测量学要求，反映出编码者能够准确区分两组被试，能够准确地运用岗位能力特征评价法提取行为指标。
这为使用行为事件访谈法（BEI）辨别集团客户经理岗位能力特征及其相关行为提供了支持，保证了研究数据的信度，为后续数据分析和模型提炼奠定了可靠基础。
示例表7：
产品知识在编码者甲和编码者乙之间的斯皮尔曼相关分析，其中产品知识相关系数0.745，表明两编码员之间是显著相关一致性的。
表7产品知识与编码者之间的相关性分析
素质1：
产品知识
素质1：
产品知识
Spearman'srho
素质4：
产品知识
CorrelationCoefficient
1.000
.745**
Sig.（2-tailed）
.
.000
N
18
18
素质4：
产品知识
CorrelationCoefficient
.745**
1.000
Sig.（2-tailed）
.000
.
N
18
18
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
（四）平均等级分、最高等级分的差异检验
为检验本研究确定的岗位能力特征能否在集团客户经理效标样本中的优秀组与普通组之间显示出差异，我们对优秀组与普通组在平均等级分数和最高等级分数上的差异进行了检验。
结果表明，无论是从平均等级还是最高等级上看，优秀组与普通组的许多岗位能力特征都具有显著的差异。
岗位能力特征评价的平均等级和最高等级都能区分效标群体，优秀组不但在岗位能力特征出现的平均等级上高于普通组，而且在最高等级上也比普通组高。
优秀绩效组和平均绩效组平均等级分差异检验。
以平均等级分数为指标，分别计算两个编码者对同一编码中某一岗位能力分数的平均数，然后把这个分数进行标准化转换（转换成Z分数，再用S=3+2Z／3转换成l～5的5点量表分数），然后比较优秀组和普通组被试在每个岗位能力上的平均等级分数，检验其差异的显著性。
表8优秀组和普通组平均等级差异检验A
组别
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
素质1：
成就动机
1
9
3.89
.782
.261
2
9
3.67
.707
.236
素质2：
竞争意识
1
9
4.00
.707
.236
2
9
3.00
1.225
.408
素质3：
敬业负责
1
9
3.89
.928
.309
2
9
3.67
.707
.236
素质4：
产品知识
1
9
4.00
.707
.236
2
9
3.11
1.167
.389
素质5：
产品应用知识
1
9
3.78
.833
.278
2
9
2.89
.928
.309
素质6：
通信技术知识
1
9
4.11
.601
.200
2
9
4.00
.866
.289
素质7：
市场营销知识
1
9
4.11
.928
.309
2
9
3.22
.833
.278
素质8：
行业知识
1
9
4.00
.500
.167
2
9
3.67
1.000
.333
素质9：
项目管理知识
1
9
3.89
.928
.309
2
9
3.67
.866
.289
素质10：
服务礼仪知识
1
9
4.56
.527
.176
2
9
3.78
.833
.278
素质11：
需求挖掘与应对
1
9
4.11
.601
.200
2
9
3.78
1.093
.364
素质12：
客户关系管理
1
9
4.44
.726
.242
2
9
3.33
1.000
.333
素质13：
团队协作
1
9
4.11
.928
.309
2
9
3.78
1.202
.401
素质14：
方案撰写能力
1
9
4.44
.726
.242
2
9
3.78
.833
.278
素质15：
营销技能
1
9
4.67
.500
.167
2
9
4.00
1.000
.333
素质16：
商务谈判技巧
1
9
4.11
.601
.200
2
9
3.78
.972
.324
素质17：
分析判断
1
9
4.44
.726
.242
2
9
3.78
.833
.278
素质18：
团队管理
1
9
4.00
.866
.289
2
9
3.67
.866
.289
素质19：
组织协调
1
9
4.11
.782
.261
2
9
3.67
.866
.289
素质20：
信息收集
1
9
3.89
1.054
.351
2
9
3.67
1.000
.333
素质21：
计划执行
1
9
4.67
.707
.236
2
9
3.89
1.167
.389
素质22：
人际交往能力
1
9
4.56
.726
.242
2
9
3.78
.833
.278
素质23：
学习能力
1
9
3.78
.441
.147
2
9
3.67
.866
.289
素质24：
问题解决能力
1
9
3.44
.527
.176
2
9
3.56
.882
.294
素质25：
沟通表达
1
9
4.78
.441
.147
2
9
3.89
1.167
.389
素质26：
自我管理
1
9
4.00
1.323
.441
2
9
3.78
1.093
.364
素质27：
应变能力
1
9
3.78
.441
.147
2
9
3.67
.866
.289
表9优秀组和普通组平均等级差异检验B
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
F
Sig.
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
Std.ErrorDifference
Lower
Upper
素质1：
成就动机
Equalvariancesassumed
.000
1.000
.632
16
.536
.222
.351
-.523
.967
Equalvariancesnotassumed
.632
15.842
.536
.222
.351
-.523
.968
素质2：
竞争意识
Equalvariancesassumed
2.000
.176
2.121
16
.050
1.000
.471
.001
1.999
Equalvariancesnotassumed
2.121
12.800
.054
1.000
.471
-.020
2.020
素质3：
敬业负责
Equalvariancesassumed
1.332
.265
.571
16
.576
.222
.389
-.602
1.047
Equalvariancesnotassumed
.571
14.948
.576
.222
.389
-.607
1.051
素质4：
产品知识
Equalvariancesassumed
1.660
.216
1.955
16
.068
.889
.455
升级会员 