結合分析在人力資源管理中的應用研究

● 盧菁沂

結合分析在人力資源管理中的應用研究

● 盧菁沂

結合分析作為西方營銷研究領域應用最為廣泛的一種研究消費者偏好的定量分析方法，在相關商業服務項目中都越來越受到咨詢公司和企業的青睞。本文通過對結合分析的基本思想及比較優勢的介紹，對其在人力資源管理中的實際操作和應用前景進行了探討。

結合分析 人力資源管理 應用前景

一、結合分析的發展及基本思想

結合分析是一種適用于測量消費者心理偏好的定量市場分析方法。該方法在1964年由數理心理學家Luce和統計學家Tukey率先聯合提出，并于1971年由Green和Rao將其系統引入市場營銷領域，從而成為消費者在多個屬性的產品或服務中做出決策的一種重要方法。在結合分析中，產品/服務被描述為“輪廓”，每一個輪廓是由能描述產品/服務重要特征的屬性以及賦予每一個屬性的不同水平的組合構成的。隨著市場經濟的發展以及同行業企業間競爭的加劇，人們開始在不同領域內應用結合分析方法展開各項研究，從而促成了結合分析研究方法論的不斷發展和完善。目前，結合分析已經廣泛應用于消費品、工業品、金融以及其他服務領域，在現代市場研究的各個方面，如新產品的概念篩選、開發、競爭分析、產品定價、市場細分、廣告、分銷、品牌等領域。

作為一種多元統計分析方法，結合分析的因變量是消費者對某一輪廓的整體偏好評價。某一輪廓的整體也稱為全輪廓，是由全部屬性的各個水平組合構成的。自變量是組成各輪廓的不同屬性（因子）水平。因此，結合分析是在已知消費者對全輪廓的評價結果的基礎上，經過分解去估計其偏好結構的一種分析方法。

這里，我們把結合分析的基本原理概括為：在確定產品特征屬性及其水平的基礎上，進行消費者對模擬產品的喜好程度的評價，進而采用數理統計的方法確定效用函數，從而達到揭示每一項特征及其水平效用的目標，最終找出符合消費者消費心理的效益值最大的最優產品。值得注意的是，結合分析有一個前提假定：假定產品具有某些特征，并且消費者的抉擇過程是理性的。消費者對產品的偏好，每次并不是基于一個因素，而是基于幾個因素的結合來判定的。因此消費者對某一輪廓的偏好可以分解成構成該輪廓的多個屬性的偏好得分，在結合分析中用效用值來表示。

結合分析在商業應用中有三個主要目的：（1）確定消費者賦予某個預測變量（水平）的貢獻和效用以及屬性的相對重要性；（2）尋找消費者可接受的某種產品的最佳市場組合，這種組合最初可能并沒有被消費者所評價；（3）模擬市場，估計市場占有率和市場占有率變化。

二、結合分析應用于人力資源管理的比較優勢

回顧以往學者在人力資源管理方面的學術和實證研究，無論是在招聘與甄選、培訓和開發、績效管理，還是薪酬福利管理等問題上，我們發現大部分學者和專家都習慣于通過采用傳統的分析方法——構建結構方程模型來解答相應的問題。此種研究方法有其獨特的優勢，即它在傳統的線性相關分析以及線性回歸分析的基礎上解決了同時處理多個原因、多個結果的關系，并且還能清晰地觀測出單項指標對總體的作用以及單項指標間的相互關系。然而隨著研究的不斷深入，我們發現在處理人力資源管理的某些問題上，結合分析能夠體現他的比較優勢，較好地克服了傳統分析方法所不可避免的局限性。主要體現在：

1.結合分析在對研究對象的屬性進行評價時使用的方法是其他方法所不能提供的。傳統的調查方法讓受訪者對每個屬性進行評估，這是很不容易做到的，而且預測精度較低。而結合分析將整個工作轉化成一系列的選擇或評級，然后再計算出每個屬性的相對重要性，給出受訪者最愿意、偏好度最高的組合產品，并根據受訪者對屬性水平的偏好程度，進行細分研究。

2.結合分析能夠有效地反映多變量間所呈現的曲線關系。比如在離職模型的構建上，以往學者通常會引用中介變量并以此反映離職意向和收入水平的關系。雖然結構方程模型整合了路徑分析、多項聯立方程以及驗證型因子分析等方法利用有關樣本數據，通過聯立方程求解，檢驗假設的因果關系是否成立，但在這一過程中，結構方程模型的因果關系函數往往被簡化為線性描述。事實上，不同類型企業、不同員工滿意度、組織承諾度條件下的離職意向與收入水平的關系呈現的是非線性特征。如果我們仍舊采用傳統分析方法，最終函數關系則會出現較大誤差。而結合分析為我們研究不同類型企業、不同員工與組織之間的某些變量之間的曲線對應規則，提供了更為可靠和便捷的選擇途徑。

3.結合分析能將研究結果做成模擬模型，并能很好的運用于未來。我們再以離職問題為例。傳統的研究方法僅是很好地解釋了各種離職影響因素之間的因果關系，為描述企業員工離職影響因素現狀、發現降低員工離職率的改進方向提供了依據，但不能根據現有數據對未來情況進行預測，因此只具有理論指導意義。然而，結合分析可以將研究結果做成市場模擬模型，當市場發生重大變動時，無需重新調整，只須將原有情境和現有情境的改變一起輸入模擬模型，便可以得出應對這些變動做出任何反應的預測，通常這些模型一般可以持續2到3年。結合分析不僅能夠明確改進方向，還能制定出切實可行的方案來降低員工離職率，非常具有實際運用價值。

4.結合分析能夠很好地解釋不同類型員工的差異。由于結構方程模型總是根據樣本數據調整模型系數從而獲得最優的解釋能力，當樣本數據包含不同類型的員工時，模型所反映的是所有被訪員工的總體狀況，而不能體現不同類型員工的差異。結合分析在進行員工測評的過程中，除了能對整體進行測評外，還會根據同類情況所面對的不同類型的員工群體專門進行測評，從而在相對特定的范圍內考察不同類型的員工對研究變量間的影響程度。換言之，這其實是將整個工作轉化成一系列的選擇或評級，然后再計算出每個屬性的相對重要性，給出員工最愿意、偏好度最高的組合情境，并根據員工對屬性水平的偏好程度，進行人群細分研究的一種方法。此外，在進行人力資源的定價模型設計中，通過結合分析，每種價格水平的效用值都可以用來測算整體人群或細分人群對價格差異的敏感度。當計算價格和其他屬性間的交互作用時，還可以測算不同情況對價格和其他屬性的敏感差異有多大。

由此可見，結合分析在處理人力資源管理的某些問題上，除了可以有效地彌補傳統分析方法所帶來的不可避免的局限性，而且在未來人力資源管理領域中或能開辟出極為廣泛的應用空間。

三、結合分析的基本步驟——以人力資源定價為例

為了能更直觀的反應結合分析在人力資源管理中的實際應用過程，本文以人力資源定價為例，探討結合分析法的基本步驟。

1.確定情境的屬性及屬性水平

結合分析首先要對產品/服務（本文中指的是人力資源定價）的屬性和屬性水平進行確認識別。這些屬性與屬性水平必須是顯著影響客戶（本文所指的是企業員工）需求并且能夠被量化的因素。由于對人力資源定價是從企業的角度出發進行考量的，希望通過了解員工的離職傾向來判斷實際應該支付給該員工的工資水平，因此這些需求因素主要特指員工的離職影響因素。比如企業給員工提供的職業發展機會、收入水平、工作環境、組織公平、工作負荷以及直接上級領導關系等。一般來說，一個典型的結合分析包含6－7個關鍵屬性。屬性過多會加重受訪者的負擔，或者降低模型預測的精確性；屬性太少又會嚴重降低模型的預測能力，因為模型中丟失了一些關鍵信息。

當屬性決定之后，還要確定每個屬性恰當的水平。比如職業發展機會：滿意/不滿意；收入水平：3000/3500/4000/4500；工作環境：滿意/不滿意；組織公平：公平/不公平；工作負荷：重/一般/不重；直接上級領導關系：支持/不支持。各屬性所含的水平數目應盡可能平衡，研究表明：一個屬性的水平數目增加時，即使起點保持不變，該屬性的相對重要性也會提高。通常我們可以采用管理專家討論、分析專業人力資源調查報告、作定性研究或試調查等方式來確定情境的屬性和水平。

2.情境模擬

在將研究情境的所有特征屬性與水平通盤考慮后，就可以通過統計軟件（如SPSS）將屬性和水平組合成各個虛擬情境。如果虛擬情境數目過多，可以通過循環設計（配對法）和正交設計等方法（全輪廓法）來減少產品組合數。我們這里以全輪廓法為例。在全輪廓法中，描述員工離職影響因素的屬性水平組合有2×4×2×2×3×2=192種，即被調查者要對192張卡片作評價，遠遠超出消費者的理性判斷范圍，因此采用正交設計法來減少組合輪廓數，同時反映主效應。本文通過運用SPSS統計軟件對各項屬性及相對應的水平進行正交設計，最終獲得了16個輪廓，使模擬情境卡片數減少到16張。如某張卡片為（1，4，1，1，3，2），則表示：職業發展機會——滿意；收入水平——4500；工作環境——滿意；組織公平——公平；工作負荷——不重；直接上級領導關系——不支持。

3.數據搜集

在進行正交設計之后，每一種虛擬情境（離職影響因素組合）被分別描述在一張卡片上，然后讓員工對每張虛擬情境的卡片進行評價，通過打分、排序等方法調查受訪者對虛擬情境的偏好程度。一般情況下，測試值的確定是通過員工調查問卷的形式進行的，可以是面對面的訪談，或者是做成網絡問卷調查。最后將他們提供的信息與資料進行收集、總結、統計，并對這些評價的數據進行處理。

4.計算特征的效用

從收集的信息中分離出員工對每一特征屬性以及水平的偏好值，這些偏好值也就是該特征屬性的“效用”。計算特征效用的模型和方法有多種，一般地，人們主要用一般最小二乘法回歸（OLS）模型。OLS模型對一組自變量組成的模擬矩陣進行分析，每個自變量表示一個屬性水平的有或無；因變量是受訪者對于通過自變量所描述的一個輪廓的主觀評價值。

設定以下模型：

（1）水平效用分析

水平效用是用來描述受訪者賦予每個屬性的各個水平的重要性，每個水平效用可以由結合分析模型估計得到。通常情況下，首先根據受訪者對于全輪廓的主觀評測值（因變量），將其分解成為所有屬性水平的效用，水平作為預測變量（自變量），采用啞變量的OLS回歸模型得到回歸系數（效用）。常規的或傳統的全輪廓結合分析模型可以用下面的公式表示：

其中，Y：全輪廓的偏好得分；

a：截距；

xij：指定不同屬性水平的啞變量；

νij：第i個屬性的第j個水平的估計的效用。

（2）屬性的相對重要性分析

在求得水平效用值后，要進一步對屬性的相對重要性進行計算。它基于這樣一個假定：如果屬性i的各個水平效用值差值不大，說明該屬性在整體輪廓中的相對重要性很??；反之，如果差值越大，則說明該屬性的相對重要性越高。一般用百分比來表示屬性的相對重要性，這樣就有利于人力資源部門了解公司員工對待各屬性的重視程度，從而制定出具有競爭力的人力資源定價水平以控制企業優秀人才的流失率。具體計算公式如下：

其中，Wi：第i個屬性的相對重要性；

Max(νij)：第i個屬性的最大水平效用值；

Min(νij)：第i個屬性的最小水平效用值；

（3）輪廓的效用分析

在對結合分析模型的整體輪廓效用進行計算時，一般最基本和最常采用的方法是加法模式（additive model）。該方法認為，每個受訪者只是單純地把每個屬性的價值（效用值）相加，就能反映出他們對待某種屬性組合（產品或服務）的總價值（輪廓效用）。因此，我們這里可以通過計算輪廓的效用來比較不同員工對不同離職情境的偏好。計算公式如下：

mnk=1,2,……p Uk(x)=ΣΣνijkxijki=1,2,……m

i=1j=1j=1,2,……n

其中，Uk(x)：第k種輪廓的總效用；

Vijk：第k個輪廓的第i個屬性的第j個水平的效用值。

5.估計和驗證

建立模型后還須對結果的信度和效度進行評價，以評價在員工個體層次和員工群體層次上結合分析模型的正確性。評價結合分析結果的信度和效度有多種方法，常用的有：

（1）評價估計模型的擬合優度。例如，如果采用的是啞變量回歸，那么可以用的值來說明模型對數據的擬合程度。一般來說，擬合程度應在0.80以上。如果模型擬合程度過低，則說明結果是令人懷疑的。

（2）用檢驗——再檢驗法來評價信度。即在調查的后一階段，讓員工重新評價某些選用的模擬情境。然后計算兩組模擬情境分值之間的相關性來評價信度。

（3）用估計出來的分值函數作為對模擬情境的評價的預測值。計算該預測值與員工的實際評估值之間的相關性，用以確定內部效度。

（4）如果數據是按集合進行分析的，那么可以將樣本分別割成幾個部分，再對子樣本實施結合分析。比較這些子樣本的結果就可以評價結合分析的解的穩定性。

（5）在以上模型分析的基礎上，可根據分析結果對原先對問題的定義進行重新思考，以驗證和修正我們對研究問題的認識。

6.解釋與預測

首先，結合分析的結果可以在員工個體層次上進行解釋，也就是對每一位員工的偏好計算不同屬性水平的效用值和屬性的相對重要性，并且分析個體對研究情境的不同組合的偏好反應；其次，也可以在受訪者群體層次上進行解釋，首先按照某種屬性將員工進行分類，然后分析其與整個群體或不同類之間的偏好反應。研究人員應根據不同的研究目的來確定進行分析的層次。最后，可以利用效用值來預測員工將如何在不同情境中進行選擇，從而決定應該采取的措施，幫助構建人力資源定價模擬模型，預測現有情境發生變動帶來的影響。

四、結合分析在人力資源管理中的應用前景

如今，結合分析已在市場營銷領域受到了廣泛關注和運用，但在人力資源管理中尚未看到相關類似的研究。本文通過以往文獻對結合分析在市場應用的研究基礎上，概括歸納出以下六方面可將結合分析運用于人力資源管理實踐中：

1.人力資源的開發和設計。21世紀，作為知識載體的“人”，已然成為了影響企業生存發展最為重要的一種資源。在如今這樣一個后經濟危機時代，很多職場人開始衡量自己的職業發展道路，頻頻“思動”。而企業也不能像前兩年那樣采取凍結所有招聘、裁員、減薪等各類招式力圖抱團取暖來掌握主動控制權。在這種特殊情勢下，企業的人力資源管理部門意識到留住人才比招聘人才更為重要，開始注重加大人才培養的力度。因此，在進行招聘工作或面對企業優秀員工即將流失的困境時，可以利用結合分析對企業想要挖掘或保留的優秀人才進行離職意向的測評，從中找出員工個人是為了哪個重要因素而引發離職傾向，從而有目的、有針對性地設計出一套足夠可以滿足該員工需求的方案，以此增加其對組織的滿意度和忠誠度，在組織中找到歸屬感并且看到自己的發展前景，從而降低離職傾向，為組織帶來更大的效益。

2.培訓效果的評價。隨著經濟體制的變化以及市場經濟的不斷發展，企業的技術優勢很快會被競爭對手復制。加之越來越多的企業逐步由原來的勞動密集型向知識密集型轉變，由此引發了企業對人才的需求趨勢也越來越顯著。在這種需求驅動下，有的企業開始從外部大量引進人才，通過加大對員工進行基礎知識、技術、技能的培訓，以適應企業對人才的需求。在對企業員工進行教育培訓的過程中，人力資源管理部門可以通過測評教師授課、課程難易、員工自身努力情況和環境因素等影響員工接受程度的因素，利用結合分析考察出員工的學習效果如何，在此次培訓中有多少知識可以被員工所接受并轉化到相應的生產力中去，從而建立相應的員工培訓評估體系，使培訓價值達到最優化，進一步加強公司核心競爭力的培養。

3.組織內部人群細分。結合分析相對于以往傳統的分析方法，一個重要的優勢就是能夠解釋不同類型員工的差異。因此，人力資源部門在今后對不同崗位的員工進行管理時，可以通過結合分析，將組織中具有相近職業崗位的員工類聚，以找出相應的人群細分，深入了解員工的心理，然后根據組織的實際情況和實力，向員工提供盡量符合他們所期望和滿意的工作績效考評指標，從而在高度競爭的環境下，設計出針對各類人群的合理的管理模式。

4.組織的盈虧效益分析。有研究指出，過高的員工離職率會引發企業高額的用人成本。而一個員工替換的費用，約占工資總額的50%—150%。因此企業在面對員工的去留問題時，通常會認真考慮該員工的留與走會給企業的經濟效益帶來多大影響。傳統的方法多數依靠企業主管判斷，缺乏數據支持，而采用結合分析便可簡化操作。在對員工的離職意向進行分析的過程中，可能會找到某一個組合，雖然該情境對于員工而言多數情況下仍然會選擇離職，但是對于組織來說，卻是最有利可圖的組合。因為如果員工在該種情境下愿意留下，則達到了組織的目的；如果員工選擇離職，則對于組織而言多增加任何一方面的妥協都將造成利潤上的損失。因此，結合分析可以幫助組織在盈虧效益上做出最明智的選擇。

5.各虛擬情境的競爭分析。無論是應對市場發生重大變動，亦或是企業為防患于未然，人力資源管理部門都可以通過結合分析的模擬操作預測某些因素的組合在各種情況下所能達到的效果。當然，這種模擬情境可能是組織或同行企業中真實存在的，也有可能是虛構的。然后根據早前設計的可能的競爭情景構造組合（輪廓）一并投入到結合分析模型中，讓組織中的員工對這幾項模擬情境做出偏好選擇，最后看看在哪種情境下所能達到的效果最好，盡量縮小現實價值和期望價值之間的差距，從而使企業在人本管理中的價值設計達到最優化。

6.人力資源定價。人力資源進行定價有別于普通物質產品的市場定價。人的需求是多元的，在定價時要充分考慮到人的生理、心理，以及社會需求等因素；而且必須綜合考慮對于人的行為的激勵和約束，以及相應的制度設計和安排。以前組織在對企業人力資源進行定價時通常依照該員工的績效考核等傳統模式進行薪酬福利的設計。現在，可以利用結合分析，通過了解員工的離職傾向來判斷實際應該支付給該員工的工資水平。既讓公司員工感到對其定價有據可依，確實能夠反映他們的實際價值，促進對其個體價值計量評估過程的透明公正，還可在保障企業利益的同時，能夠招賢更多的優秀人才，減少組織內部員工流失率，防止離職造成核心技術、商業機密、重要的客戶群等重要資源的流失，從而保障企業的長期發展。

1.Luce R D,Tukey J W.Simultaneous conjoint measurement：A new type of fundamental measurement[J].Journal of Mathematical Psychology，1964(1)：1-27.

2.Green P,Srinivasan V.Conjoint analysis in consumer research：issues and outlook[J].Journal of Consumer Research，1978(5)：103-123.

3.Louviere,Jordan J.Analyzing decision making-metric conjoint analysis[M].Newbury Park：Sage Publication，Inc，1988：5-8.

4.沈浩、柯惠新:《結合分析的原理和應用》，載《數理統計與管理》，1998年第4期。

5.苗敬毅：《結合分析———市場研究中的新方法》，載《山西經濟干部管理學院學報》，2002年第10期。

6.王高：《聯合分析的隨機系數模型估計》，載《數量經濟技術經濟研究》，2005年第7期。

7.林泉、林志揚：《基于聯合分析法的新產品定位研究中發現》，載《統計與決策》，2008年第23期。

（作者單位：上海大學）

■責編 韓樹杰 Tel:010-88383907 E-mail：hrdhsj@126.com