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　　一、引言
　　随着全球经济一体化和企业边界的日益模糊化以及消费者需求的多样化、高级化和多变化，企业作为社会系统的复杂性不断提高，从而对企业管理提出了更高的要求。为此，许多公司致力于学习、引进“先进的”管理思想和方法，如授权式管理、团队管理、标高管理（benchmarking）、灵活化组织、学习型组织、流程再造、供应链管理、绩效管理、西格码管理等。但是，多数企业难以贯彻、持续执行这些思想或方法，于是又派生出“执行力”问题。管理实践表明，必须超越产品和组织的某一环节或职能而关注企业系统的优化，因此企业各职能之间的匹配性就成为系统优化的首要的、基本的问题。于是，一些研究在企业系统的某些职能及其相互关系展开，如技术、组织、文化之间的概念性的关系[1]～[10]；提倡系统思想的关于集成的概念性研究[11]～[14]；基于中国企业改革实践的需要产生的产权、制度、组织与管理关系的研究[15]～[17]。另一些研究则关注企业的整体，如麦肯锡的7－S管理法、计算机集成制造系统（CIMS）以及Azhashemi[18] 和Yahagi[19] 的研究，Azhashemi总结了欧美企业管理质量奖的评价因素，而Yahagi则提供了日本企业管理质量奖评价因素。但这些研究都还没有深入到对因素之间相互匹配性进行研究的深度。于是，席酉民教授领导的课题组以“和谐管理”[20]～[34] 的形式表明了对管理要素之间匹配性的关注，但他们将管理分成“和谐主题”、“和”、“谐”和“和谐环境”四个因素进行研究的方法太过笼统，难以进行定量与实证研究。
　　考虑对管理因素之间匹配性定量研究的复杂性以及论文的篇幅，本文在原来一体化管理模式以及人力资源与企业文化匹配性关系的定性研究成果[32]～[34] 的基础上，主要以人力资源与企业文化的匹配性定量实证研究进一步说明管理各要素之间的关系及其相互匹配性对企业管理绩效的影响。
　　从一体化管理思想来看，企业文化和人力资源存在的匹配关系包含了两层含义：一是作为职能策略的企业文化和人力资源管理与企业竞争战略以及外部环境的匹配；二是企业文化和人力资源管理两者之间相互匹配的要求。在这方面，奎因提出了企业基本经营战略、企业文化和人力资源的匹配关系，如表1所示：
　　表1　奎因关于战略、企业文化和人力资源的关系
　　
　　但奎因的研究局限于定性的逻辑分析，缺乏定量、实证研究的证据，它的意义在于表明了三者之间存在匹配性，但是企业文化或者人力资源作为企业的职能，其策略取向具有相对自主性，从而为管理政策或措施的设置提供了自由的空间。为此，我们建立以下两个假设：
　　假设1：企业文化和人力资源存在相关关系，但它们之间的相关性比较弱；
　　假设2：企业文化和人力资源之间的匹配度对企业绩效有重要的贡献， 因此是企业绩效的重要预测因子。
　　二、研究方案
　　（一）研究方法
　　对第一个假设，采用相关性分析进行验证；对第二个假设，则用层次回归模型来分析。
　　（二）变量指标体系
　　1.人力资源变量的指标体系
　　根据对人力资源理论与实践的研究，我们设计了并用多样性来描述人力资源，如表2所示：
　　
　　图1　人力资源变量的指标体系
　　表2　人力资源指标及其变化状态
　　
　　随着科学技术的进步，社会供给能力提高，顾客的可选择性也相应提高，个性化需求逐步被释放出来。这就对企业的技术和结构提出新的要求，表现为：企业管理属性从大批量生产向单件生产转变，从纯粹的市场交易转为稳定的联合体合作经营，由层级型组织向网络组织转变。在这一转变过程中，企业的人力资源构成和管理过程也相应从相对单一、简单向多样化和复杂化转变并为促进变革与创新服务，在表2中表现为各指标向下方的状态转变。
　　2.企业文化的指标体系
　　归纳学者对文化的定义、构成和分类以及包括灵活性、创新和学习能力等文化多样性有助于竞争优势的观点，我们确定了包含权力差距、灵活性、人际沟通形式、多元化程度、对待不确定性的态度和对待冲突的态度等6 个指标构成企业文化的指标体系并用开放度来测量企业文化，如表3所示：
　　由于企业文化在组织中发挥两个关键的作用：一是整合组织成员；二是帮助组织适应外部环境。这两种作用相应于内部整合中的开放性和外部适应的开放性，前者意味着给予组织成员更多的自由，后者意味着企业对外部环境（文化）的兼容性。与人力资源指标的变化类似，企业文化也从封闭向开放转变，在表3 中表现为各指标向下方的状态转变。
　　表3　企业文化指标及其变化状态
　　
　　（三）问卷设计
　　为了对假设1和假设2进行验证，我们需要对包括分别人力资源和企业文化及其相互匹配度以及企业绩效等标量进行测量，针对这些变量构成的17个指标设计了总共包含80个问题的调查问卷。变量的测量根据里克特量表（Likert scale）。由于本研究需要测量的变量指标多，考虑到被问者的精力和时间，我们决定对变量的每个指标设置最有代表性的若干个项目（问题）进行测量，所设置的问题尽可能采用已有的相关研究成果的量表。每个问题有三个选项，每个选项回答反映了变量的强弱程度。按照选项所反映的变量关系强弱，分别赋予不同的分值，从1分到3分。变量的得分为相应测量项目（问题）得分的平均值。
　　1.自变量
　　人力资源多样性变量包括：知识和技能、来源、组成、选聘、绩效考核、培训和开发、薪酬管理7个指标。每个指标变量选用3个项目（问题）来测量，项目得分的平均值即为该变量的得分。而人力资源多样性变量的得分则等于这7 个指标得分的平均值（每个指标被认为有相同的权重）。
　　企业文化开放度变量包括：权力差距、灵活性、人际沟通形式、多元化程度、对待不确定性的态度和对待冲突的态度6个指标。每个指标变量选用3—5个项目（问题）来测量（文化维度更难测量），项目得分的平均值即为该变量的得分。而文化开放度变量的得分则等于这6个指标得分的平均值（每个指标被认为有相同的权重）。
　　匹配度是本研究中的一个重要变量。由于企业文化和人力资源的组成因素不同，我们把各样本在人力资源和企业文化变量上的得分之差取绝对值（│D│）或加以平方（D[2]）来直接度量匹配度。│D│或D[2]越大，意味着企业文化和人力资源变量的差别越大，也就是匹配度就越低。由于│D│和D[2]相关性很高，因此我们仅通过│D│来度量匹配度。
　　2.因变量
　　因变量包括企业经营绩效、员工绩效、员工态度。要对这些变量进行全面精确的测量却并非本研究的重点，因此我们尽量简化这些变量。首先，根据对企业绩效文献的综合研究并结合本研究的目的，我们将对企业经营绩效的测量简化为直接测量员工对企业经营绩效状况的感知，称之为感知绩效；对员工绩效变量，我们仅选择对关系绩效进行测量；员工态度变量则选用工作满意度（Job Satisfaction; JS）、组织承诺（Organization Commitment; OC）和离职意向（Turnover Intention; TI）3个个体效能指标。因为关系绩效主要包括人际促进和工作奉献两个维度，前者反映支持、士气、鼓励、合作等社会因素，后者更多的是反映自律行为；大量研究表明工作满意度和组织绩效之间存在正向的关系；而一些研究表明组织承诺比工作满意度更好地预测个体绩效（如离职和组织公民行为）；离职意向也被认为是个体离职的直接前因变量，会对个体的工作绩效产生负面影响。
　　这样所要测量的因变量就包括：感知绩效、关系绩效、工作满意度、组织承诺、离职意向4个变量。每个变量也通过若干项目（问题）来测量。除了感知绩效外，其它因变量测量项目的设计，均综合了相关的文献（量表）的研究成果。
　　（四）样本选择
　　数据收集采用问卷调查的形式，并通过邮件（包括电子邮件）和实际访谈相结合的方式收集问卷。本次调查共发放问卷120份，回收110份，除去个别缺省数据较多或有明显误差的问卷，最终的有效问卷为106份，有效回收率为88.3％。问卷的主要发放地为福建省，共发放100份，回收94，福建省以外的企业发放20份，回收12份。
　　进入数据分析的样本中，男女比例相当，其中男性占47.2％，女性占52.8％。从所在企业的性质来看，国有企业18家，占17％；私营企业28家，占26％；外企及其它60家，占57％。所涉及的行业包括高科技服务业、制造业和基础设施建设行业等，问卷由对人力资源管理及企业文化比较熟悉的企业人力资源部门管理人员或企业中层管理人员填写。
　　（五）数据处理
　　根据本研究的目的，我们采用的方法包括相关性分析和OLS 层次回归模型并用SPSS 13.0统计软件数据分析[35]。
　　由于问卷采用记分法，用Cronbach α系数来估计变量的内部一致性[36]～[37]。结果表明，所有变量的α系数都在0.6以上，表明研究方案具有较高的信度。同时由于我们在整个研究过程综合了相关研究的理论与实践成果并注意测量指标与测量目的之间的逻辑相关性和适合性，从而保证研究方案具有较高的表面效度。
　　（六）验证分析
　　1.相关性分析
　　数据处理得到各变量相关矩阵的结果如表4所示：
　　表4　相关性分析结果
　　
　　注：“*”表示在0.05水平上显着，“**”表示在0.01水平上显着，“***”表示在0.001水平上显着，
　　由于│D│越大意味着匹配度越低，因此│D│和工作满意度的相关系数为－0.625，意味着匹配度和满意度之间存在较强的负相关。
　　从表4中可以看出，企业产出变量（因变量）间的相关性较强，除了关系绩效外，相关系数的绝对值都在0.470以上（离职意向与其它产出因变量是负相关的）。这与大部分相关研究结果基本一致，相关性的存在也证明了这些产出变量的一致性，使得结论更有说服力。而关系绩效与其它因变量的相关性较小的原因可能是多方面的，但国家（民族）文化和个性的影响可能是重要因素。从关系绩效的得分来看，平均得分为2.523（满分3分），标准差为0.385，表明大部分人对人际促进和工作奉献（关系绩效的主要指标）持赞成态度，且分歧较小。在中国，由于深受儒家文化的影响，关系普遍被认为很重要，因此对于人际促进基本持积极态度，而工作奉献又往往与集体主义相关，因此也容易得到认同。
　　从表4我们还可以看出， 企业文化的开放度和人力资源的多样性变量间的相关系数为0.312（p＜0.05），表明企业文化开放度和人力资源开放度存在一定的正相关关系，但这种相关关系并不强，这与假设1一致。 因为企业文化和人力资源之间相互匹配性要求并不意味着二者必然相关，因此管理者在制定管理政策、制度和措施上具有一定的自由度。
　　匹配度│D│和各因变量的相关关系显着，相关系数│r │的绝对值范围在0.296和0.618之间，而且与感知绩效；工作满意度和离职意向的相关系数都大于0.5，只有关系绩效和组织承诺小于0.5， 因为后者在一定程度上组织以外因素的影响更多。因此，总体上看，匹配度│D│对企业绩效有较大影响，但应该注意的是，│D│实际上来源于其它自变量，与其它变量形成对因变量的交互作用。为此，我们还需要进行层次回归模型考察匹配关系在排除了其它自变量影响后，匹配度│D│对因变量方差变异的贡献。
　　2.层次回归分析
　　根据研究的目的，我们采用了OLS层次回归模型（Hierarchical regression analyses）来判断各自变量对因变量方差变异增加的解释以及增加的显着程度。为了检查各自变量对因变量的影响，自变量分四步进入模型，其层次回归分析结果见表5。
　　表5　第一种顺次的层次回归分析结果
　　
　　注：“*”表示在0.05水平上显着，“**”表示在0.01水平上显着，“***”表示在0.001水平上显着，
　　从表5可以看出，四个自变量分别为：（1）人口统计学变量（2）人力资源变量（2）企业文化变量（4）匹配度│D│。我们主要关注层次回归分析结果的两个方面：（1）因变量调整后可解释方差（Adjusted R[2]，以下简称R[2]）的变化以及表示这种变化显着性的F值；（2）每个变量的标准化路径系数（β），它表示了该变量在回归模型中相对于其它变量的重要性。人口统计学变量（为简便起见，本研究仅关注性别）首先作为控制变量进入模型，表中步骤1对应行给出了五个结果变量的可解释性方差。接着人力资源、企业文化和匹配度│D │三个变量分别进入模型后，对应行分别列出相应的R[2]，R[2]的变化以及表示这种变化显着性的F值。
　　（1）感知绩效
　　人口变量仅解释了感知绩效0.4％的方差变异，引入人力资源变量后，对感知绩效方差变异的解释显着增加了0.29（F＝2.53，p＜0.05）。而引入企业文化变量后，并没有显着地增加对感知绩效方差变异的解释。为了考察匹配关系在排除其它自变量影响之外对因变量方差变异的贡献，匹配度│D│在最后一步进入模型。从表5中可以看出，│D│对方差变异的解释显着增加了0.19（β＝－0.56；F＝16.00，p＜0.001），并使对感知绩效的可解释方差达到56％。
　　（2）关系绩效
　　人口变量仅解释了关系绩效1％的方差变异。而人力资源变量、企业文化变量以及匹配度│D│也都没有显着地增加对关系绩效方差变异的解释。这与前面讨论过的关系绩效与其它变量的相关性较小的原因是一致的。
　　（3）工作满意度
　　人口变量几乎不能解释工作满意度任何方差变异，人力资源变量和企业文化变量也没有显着地增加对关系绩效方差变异的解释。但最后引入的匹配度│D│， 对工作满意度方差变异的解释显着增加了0.22（β＝－0.61；F＝16.56，p＜0.001），并使对工作满意度的可解释方差达到49％。
　　（4）组织承诺度
　　人口变量解释了组织承诺度2％的方差变异。 引入人力资源变量后并没有显着增加对组织承诺度方差变异的解释。而引入的企业文化变量对组织承诺度方差变异的解释显着增加了0.27（F＝5.51，p＜0.01）。其中权力距离（β＝0.34，p＜0. 01）和对待不确定性的态度（β＝0.30，p＜0.05）表现出对组织承诺度显着的正向影响，多元化程度（β＝－0.36，p＜0.05）则表现出对组织承诺度显着的负向影响。这些文化变量在解释组织承诺度的方差变异时可能是重要的前因变量。引入匹配度│D│没有显着增加对组织承诺度方差变异的解释。
　　（5）离职意向
　　人口变量仅解释了离职意向0.3％的方差变异。引入人力资源变量后，对TI方差变异的解释显着增加了0.42（F＝4.49，p＜0.01）。其中知识和技能（β＝0. 38，p＜0.01）、薪酬管理（β＝0.28，p＜0.05）表现出对离职意向显着的正向影响，绩效考核（β＝－0.37，p＜0.01）则表现出对离职意向显着的负向影响。 这些人力资源变量在解释离职意向的方差变异时可能是重要的前因变量。引入企业文化变量后，并没有显着地增加对离职意向方差变异的解释。最后引入的匹配度│D│对方差变异的解释显着增加了0.13（β＝0.47；F＝14.96，p＜0.01）， 并使对离职意向的可解释方差达到66％。
　　在上述的分析中，由于匹配度是在步骤4被引入模型的， 因此它对五个因变量的影响实际上是在人口变量、人力资源变量和企业文化变量作为控制变量存在的情况下进行考察的。在模型中存在大量控制变量的情况下，匹配度│D│仍然可以显着地增加对感知绩效、工作满意度、离职意向等因变量方差的解释，而且表现出显着的标准化回归系数β，同时系数的绝对值在所有β系数中是最大的。这说明匹配度│D│是部分产出因变量的重要预测因子。
　　当然我们在考察人力资源和企业文化匹配度对其它因变量的影响时，可以不按表5所示模型那样考虑如此多的控制变量从而尽量消除交互作用的影响。 基于这种思路，我们构建了新的层次回归模型：人口变量作为控制变量先进入模型，然后匹配度│D│被引入模型进行考察，模型运行的具体输出情况如表6所示：
　　表6　第二种顺次的层次回归分析结果
　　
　　注：“*”表示在0.05水平上显着，“**”表示在0.01水平上显着，“***”表示在0.001水平上显着，
　　表6表明，匹配度│D│对五个因变量方差变异的解释都相当显着。因此，即使匹配度不能在人力资源变量和企业文化变量之外显着增加对关系绩效和组织承诺度因变量变异的解释，但是在不考虑这些变量的情况下，匹配度将是这两个因变量的显着预测因子。对比表5和表6，我们还可以看出：在感知绩效和工作满意度方面，匹配度│D│比企业文化或人力资源自身能解释更多的方差。
　　综合来看，企业文化和人力资源的匹配度与企业的产出变量显着相关，是产出变量的重要预测因子，这与假设2基本一致。
　　三、结论与意义
　　本实证研究的目的在于考察企业文化和人力资源的匹配关系，并重点考察这种匹配关系对企业产出变量的影响。匹配度│D│被用来作为衡量企业文化和人力资源匹配性的指标。研究发现：第一，存在企业文化和人力资源的匹配关系，而且它们之间的匹配度与企业的产出变量存在显着的相关关系，是产出变量的重要预测因子。匹配度越高，企业的绩效产出就越好。即使在存在大量控制变量的情况下，企业文化和人力资源的匹配度仍然可以显着地解释感知绩效、工作满意度、离职意向等绩效因变量方差的变异。第二，企业文化的开放度和人力资源的多样性之间存在着一定的正相关，但这种相关性却并不是很强，表明管理者在这两个管理变量的设计上存在一定的自由度。因此尽管企业管理的规律要求两者之间相互匹配，但是管理者在这两个管理变量的设计上存在的自由度导致两者的匹配性并不是客观必然的结果，需要管理者的主观努力并把两者的匹配性作为管理的目标之一。
　　因此，本研究不但具有理论意义，而且在管理实践有助于防止两种倾向：一是忽视人力资源与企业文化的相互匹配性要求，单纯“优化”各自变量的参数；二是认为人力资源与企业文化之间存在必然的相关关系，只要调整一个变量，另外一个变量就能够自然进行匹配性的调整。
　　四、局限与展望
　　本研究的局限性主要表现在：第一，由于变量指标个数多，而且彼此之间存在一定的相关性，使得测量反映的信息有可能重叠。通常人们希望用因子分析解决这个问题，但是巴比认为[37]，“因子的产生并没有任何实质意义”，“研究者常会发现一群实质上相去甚远的变量却在同一因素上有很高的荷载量”，因此对因子的合理解释和定义很困难，我们需要另寻它径。第二，文化的影响。由于企业文化只是亚文化，而测量又是基于员工个体，在企业文化测量中有时很难分清到底是测量企业文化，还是测量国家（民族）文化。国家文化不但影响企业文化的测量效度，甚至影响到对产出绩效测量的效度（如组织承诺度），而这似乎又是难以克服的。第三，考虑到对被问者的信息量的压力，问卷中各变量的测量项目做了简化，容易出现误差。这些问题都有必要在今后的研究中加以改进。
　　基金项目：国家自然科学基金项目（70372023）。
福州大学学报：哲社版18～25F31企业管理研究朱祖平/黄玮20072007
匹配性/人力资源/企业文化/企业绩效
通过探索人力资源和企业文化之间的关系并测量两者之间的匹配度，实证研究两者匹配度对企业产出变量的影响，得到以下结论：尽管人力资源和企业文化具有相对独立性，但在设计人力资源管理和企业文化政策时必须考虑两者之间匹配性。
作者：福州大学学报：哲社版18～25F31企业管理研究朱祖平/黄玮20072007
匹配性/人力资源/企业文化/企业绩效

网载 2013-09-10 21:33:32

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