● 范巍 王重鳴

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人事選拔決策構(gòu)思的全方格技術(shù)檢驗研究

● 范巍 王重鳴

內(nèi)容摘要 運用全方格技術(shù)（repertory grid technology）進(jìn)行實驗室研究，提出并驗證人事選拔決策過程中招募者對應(yīng)聘者匹配評價的多層次構(gòu)思模型。選取22名有經(jīng)驗的人事經(jīng)理或人事部門人員對虛擬的應(yīng)聘者進(jìn)行配對比較，通過結(jié)構(gòu)誘發(fā)的全方格技術(shù)獲得人事選拔決策過程中招募者對應(yīng)聘者匹配評價的四維度匹配內(nèi)隱評價模型，且在區(qū)分人職匹配時，招募者更多的使用D-A匹配和N-S匹配作為評價標(biāo)準(zhǔn)，而在區(qū)分人與組織匹配時，招募者更多使用價值匹配和個性匹配作為對應(yīng)聘者的評價標(biāo)準(zhǔn)。

關(guān)鍵詞內(nèi)隱評價模型 全方格技術(shù) 人職匹配 人與組織匹配

范?。ㄍㄓ嵶髡撸?，中國人事科學(xué)研究院，副研究員、心理學(xué)博士、管理學(xué)博士后。Fanwei@rky.org.cn。

王重鳴，浙江大學(xué)全球創(chuàng)業(yè)研究中心主任，教授、博士生導(dǎo)師。

一、研究背景

人才招募與選拔通常遵循“人—職”匹配和“人—組織”匹配兩種思路。P-J匹配指個人能力和職位要求或個人期望與工作特征的匹配程度（Edwards，1991）。員工與崗位的匹配包括兩個層面：員工能力與崗位要求的匹配，即“能力－要求”匹配（Demand-Ability Fit，以下簡稱D-A匹配）;以及員工工作意愿與組織報酬的匹配，即“需要－供給”匹配（Need-Supplies Fit，以下簡稱N-S匹配）（Jansen & Kristof， 2006）。P-O匹配通常是指人和組織之間的兼容性，強(qiáng)調(diào)了人和組織共享某相似的特征或迎合相互需要的程度（Kristof，1996），其基本原則就是個體與組織之間的相似性會產(chǎn)生有利的個體與組織結(jié)果。在人事選拔研究中，P-O匹配可以概括為應(yīng)聘者和組織特征之間的匹配（Judge & Ferris，1992;Kristof等，2005）。傳統(tǒng)的人事選拔強(qiáng)調(diào)“人－職”匹配，但“人—職”匹配過于剛性化，難以滿足組織對高層次人才招募的需要，特別是在企業(yè)中高級管理人員招聘和黨政領(lǐng)導(dǎo)干部選拔等方面。因此，研究者和實踐者越來越強(qiáng)調(diào)“人－組織”匹配在人事選拔中的重要性（Kristof，1996）。

但一直以來，關(guān)于招募者對應(yīng)聘者的“人－職”匹配和“人－組織”匹配評價是否能區(qū)分仍然存在爭議。Dipboye等（1992）指出，面試后的評價被應(yīng)聘者的整體印象決定的程度之高，導(dǎo)致招募者很少注意到多個維度之間的變異。但工作和組織是工作環(huán)境概念上截然不同的因素，招募者仍然被期望可以區(qū)分兩者間的差異。O’Reily等（1991）的研究發(fā)現(xiàn)“人—職”匹配和“人—組織”匹配的相關(guān)并不高（r=0.16），只是他們的研究測量采用了真實匹配方式而非知覺匹配。Kristof（2000）在人事選拔領(lǐng)域運用全方格技術(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)KSAs更多是基于P-J匹配，個性和價值觀更多是基于P-O匹配，同時P-J匹配和P-O匹配都對選拔決策有獨立預(yù)測效應(yīng)?；趦?nèi)隱理論，Wang（2004）提出了內(nèi)隱評價模型（Implict Assessment Model），并指出運用人事選拔過程中的內(nèi)隱評價模型可以更好的達(dá)到全面效度。可見，研究的方式方法不同，對于捕捉招募者匹配評價構(gòu)思能力的大小也存在差異，因此，找到或選擇一種捕捉能力強(qiáng)、區(qū)分度高的方法，比如全方格技術(shù)，對于澄清爭議具有重要的意義。

全方格技術(shù)（Repertory Grid Methodology）是用于個體內(nèi)隱結(jié)構(gòu)誘發(fā)的技術(shù)，在知識結(jié)構(gòu)誘發(fā)研究中比較流行。這個方法源于Kelly（1955）的個人建構(gòu)心理學(xué)（Psychology of Personal Constructs），它要求對有關(guān)的知識元素概念做出維度區(qū)分，從而構(gòu)建出多維空間。一般以三個概念一組，要求其中的兩個概念比較相似，而第三個概念則十分不同，并說明區(qū)分的理由（即維度特征）。然后利用方格距離，確定這些概念在相應(yīng)的多維空間的位置，并對其含義做出解釋與命名，直到確定了所有概念在多維空間中的結(jié)構(gòu)關(guān)系。該技術(shù)旨在探索并揭示人們對于外界的認(rèn)知地圖，而認(rèn)知地圖指導(dǎo)著個體對外界的看法和行為。若了解了個體的認(rèn)知地圖，便可以預(yù)知他的行為，通過改變認(rèn)知地圖來影響個體的態(tài)度和行為。通常認(rèn)為，全方格技術(shù)是從建構(gòu)主義理論出發(fā)，以被研究對象為中心的方法，不用理論歸類而探索個體獨特的建構(gòu)過程。全方格技術(shù)不僅在揭示未知的專家認(rèn)知結(jié)構(gòu)時以直觀有效的投射方式提供專家啟發(fā)式策略的新信息，而且在培訓(xùn)和評估復(fù)雜技能方面具有可觀的應(yīng)用前景。

本研究擬采用全方格技術(shù)對人事選拔決策中的具體和抽象概念在不同標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行知識結(jié)構(gòu)誘發(fā)，旨在提出人事選拔決策過程中招募者對應(yīng)聘者匹配評價的多層次構(gòu)思模型，運用全方格技術(shù)進(jìn)行準(zhǔn)實驗研究，檢驗人事選拔決策過程中招募者對應(yīng)聘者匹配評價的多維性，以及不同匹配模式的構(gòu)思模型，以便確定符合實際的招募者內(nèi)隱評價模型。

二、研究方法

（一）研究假設(shè)

基于以上考慮，我們提出如下假設(shè)：

H1：人事選拔決策過程中，招募者對應(yīng)聘者的評價是從人－職匹配和人－組織匹配這兩個方面進(jìn)行的，而不是簡單的評價應(yīng)聘者的整體匹配情況;

H1a：人－職匹配包括N-S匹配和D-A匹配這兩個維度;

H1b：人－組匹配包括Value匹配和Personality匹配這兩個維度;

H2：招募者更多的利用應(yīng)聘者的N-S匹配和D-A匹配來評價應(yīng)聘者的人－職匹配而不是人－組織匹配。

H3：招募者更多的利用應(yīng)聘者的Value匹配和Personality匹配來評價應(yīng)聘者的人－組織匹配而不是人－職匹配。

（二）樣本

為了使本研究更具有普遍意義，研究的樣本包括三類招募者：黨政機(jī)關(guān)組織人事部門的領(lǐng)導(dǎo)干部、企事業(yè)單位人事經(jīng)理或招募主管、從事人事選拔與測評研究的高校學(xué)者。本次研究我們共發(fā)放測試問卷30份，收回有效問卷22份，其中男性招募者10名，女性招募者12名，本科學(xué)歷6人，碩士學(xué)歷10人，博士學(xué)歷6人，招募專員6人，主管或科級干部8人，經(jīng)理或處級干部2人，高校學(xué)者6人，樣本的年齡段在25～38之間，工作年限在2～16年之間。

（三）設(shè)計與材料

本研究參照經(jīng)典的全方格設(shè)計，設(shè)計了9名應(yīng)聘者的材料，包括簡歷和面試評價兩部分。簡歷主要包括應(yīng)聘者的基本特征、教育經(jīng)歷、工作經(jīng)驗、獎勵和社會活動等，面試評價主要包括應(yīng)聘者個性、氣質(zhì)、KSAs、價值觀等方面的描述?？紤]每個應(yīng)聘者在不同評價要素上的優(yōu)劣強(qiáng)度均衡性，在材料設(shè)計時采用結(jié)構(gòu)化方法，保證了每名應(yīng)聘者的材料在工作經(jīng)驗、技能、GPA、獎勵、個性、價值觀、能力、需求8個方面中有2個較差，4個中等，2個較好。9名應(yīng)聘者材料在試測之后，剔除了兩名相似較高的應(yīng)聘者材料，并對剩下的7名應(yīng)聘者材料進(jìn)行修訂完善，作為正式的研究材料。

（四）研究程序

研究采用在線評價的方式。程序首先向招聘者呈現(xiàn)指導(dǎo)語、招聘背景以及7名模擬應(yīng)聘者的材料。招聘者理解無誤之后，程序向招聘者隨機(jī)呈現(xiàn)3名一組的模擬應(yīng)聘者材料，要求招聘者對同一組中的3名模擬應(yīng)聘者進(jìn)行評價，決定“哪個應(yīng)聘者具有最好的人－組織匹配，哪個應(yīng)聘者具有最好的人－職匹配”，例如“比較2、4、5號應(yīng)聘者，您認(rèn)為哪位應(yīng)聘者更適合于這個公司？”，“比較2、4、5號應(yīng)聘者，您認(rèn)為哪位應(yīng)聘者更適合咨詢項目經(jīng)理工作？”

在確定“人－職”、“人－組織”兩種匹配類型中最好的應(yīng)聘者之后，要求每位招聘者描述促使自己做出上述決策的依據(jù)或區(qū)分點，例如“這位應(yīng)聘者的工作經(jīng)驗豐富”或“這位應(yīng)聘者適應(yīng)性比較強(qiáng)”，并對該依據(jù)或區(qū)分點做出具體的描述，例如“有知名企業(yè)相關(guān)工作經(jīng)驗”或“這個應(yīng)聘者的GPA分?jǐn)?shù)是滿分4.0分”。

最后，要求招聘者按照自己填寫的依據(jù)或區(qū)分點為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)所有7名模擬應(yīng)聘者的材料，對7名應(yīng)聘者在改決策依據(jù)或區(qū)分點標(biāo)準(zhǔn)上的符合程度以7點量表進(jìn)行評價，1～7分依次表示“非常弱”到“非常強(qiáng)”。

完成上述任務(wù)之后，招聘者重復(fù)上述程序步驟，共完成10組任務(wù)。

（五）數(shù)據(jù)分析方法

Jankowicz（2004）認(rèn)為，通過內(nèi)容分析、聚類分析、多維量表等方法得到招聘者評價的內(nèi)隱評價模型，并通過后續(xù)的驗證性因素分析進(jìn)行模型構(gòu)建，運用被研究者為中心的全方格技術(shù)來研究多維層次模型結(jié)構(gòu)，從建構(gòu)主義測評出發(fā)，不用理論歸類，而探索個體獨特的建構(gòu)過程。本研究中，我們參照Kristof（2000）的分析方法，根據(jù)Jankowicz（2004）的建議，采用全方格技術(shù)的分析范式對研究數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計。

其中，定性分析以編碼為主，由3名獨立編碼人員對應(yīng)聘者的評價區(qū)分特征列表進(jìn)行歸類，通過簡單的內(nèi)容分析把區(qū)分應(yīng)聘者之間的特征歸為10類，如KSAs、勝任特征、人際導(dǎo)向、成就導(dǎo)向等。再對編碼數(shù)據(jù)以定量的方式加以提取和分析，獲得P-J匹配和P-O匹配編碼的頻次。

定量分析方面，全方格技術(shù)分析范式主要關(guān)注方格、要素與維度的距離/相關(guān)矩陣，對每個要素或維度的分析包括匹配與貢獻(xiàn)、密度、辨別力等。根據(jù)Leach等（2001）的建議，對應(yīng)分析、主成分分析和距離/相關(guān)分析都是針對單個方格數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析，而要素/構(gòu)思相同的多方格數(shù)據(jù)分析和要素與構(gòu)思相同的多方格分析屬于多個方格的分析，由于本研究目的是為了獲得招募者匹配評價的多維層次結(jié)構(gòu)模型，所以我們將以全方格數(shù)據(jù)中匹配構(gòu)思作為研究對象，而不對全方格數(shù)據(jù)進(jìn)行要素分析。因此，本研究主要采用單方格的主成分分析，多方格維度之間的相關(guān)分析和探索性因素分析。

三、研究結(jié)果

（一）單方格分析

為了進(jìn)一步獲得各個匹配要素內(nèi)部的關(guān)系，獲得密度、結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和方格變異等方面信息，分析中首先以單個方格（即個人被試）為對象，使用主成分分析來探索每個方格的內(nèi)部構(gòu)思（Jankowicz，2004），進(jìn)而在個體分析基礎(chǔ)上總結(jié)多個方格數(shù)據(jù)，提出共同的匹配評價結(jié)構(gòu)模型。因為假設(shè)招募者對應(yīng)聘者的匹配評價主要包括四個方面，所以分析中關(guān)注抽取4個因子的變異解釋量，通過對22個方格分別進(jìn)行主成分分析，我們得到下表1的結(jié)果。

從上表可見，通過以單個個體為單位的全方格數(shù)據(jù)主成分分析結(jié)果，大部分的個體（13個）誘發(fā)出來的構(gòu)思可以降為4個公共因子，少數(shù)幾個個體誘發(fā)出來的公共因子為3個或5個，3個的可能是沒有將P-O匹配或P-J匹配的具體構(gòu)思區(qū)分出來，出現(xiàn)5個公共因子的可能原因是該個體的評價標(biāo)準(zhǔn)過于精細(xì)造成的更細(xì)分的結(jié)果。不過從總體來看，誘發(fā)出4個公共因子的方格最多，這也部分驗證了研究假設(shè)，但具體結(jié)果還需要多方格數(shù)據(jù)分析結(jié)果的佐證。

（二）多方格分析

通過對22名招聘者在人事決策中的全方格技術(shù)研究，經(jīng)過編碼分析之后，獲得“P-O匹配”和“P-J匹配”上單個或同時匹配的61個特征要素。為了確保其中的每個特征要素均代表了模擬應(yīng)聘者的獨特特征，3名獨立編碼者（3名從事人事測評研究的3年級博士生）被要求將61個特征要素按照相似性原則進(jìn)行歸類操作，2名以上獨立編碼者判斷為相似的歸入同一集群，而剩余的未被歸入集群的其它特征要素被認(rèn)為是獨特的、評價性的要素。結(jié)果所有61個特征要素均被歸入10類匹配集群之中，具體結(jié)果見表2。

接下來我們對多維匹配構(gòu)思之間的關(guān)系進(jìn)行分析，每個方格數(shù)據(jù)都有其構(gòu)思的相關(guān)矩陣，但在計算總體構(gòu)思的相關(guān)矩陣我們將這些方格所有數(shù)據(jù)合并成一個具有10個變量的數(shù)據(jù)，即表3中列出的10個匹配評價要素。通過前面的編碼把所有方格數(shù)據(jù)構(gòu)思的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為分析要素間相關(guān)的整體數(shù)據(jù)，即全方格技術(shù)所誘發(fā)出的10個匹配評價要素的相關(guān)矩陣，具體結(jié)果見下表2。

表1　 各方格主成分分析結(jié)果

表2　 匹配構(gòu)思區(qū)分點－要素對應(yīng)分類表

從表3中我們可以看到，成長發(fā)展和福利待遇、勝任特征、KSAs都有顯著相關(guān)，勝任特征與KSAs之間也相關(guān)顯著，這四個要素都屬于我們假設(shè)里的P-J匹配范疇;而人際導(dǎo)向、成就導(dǎo)向、穩(wěn)定安全、外向靈活、情緒控制、責(zé)任誠信這幾個屬于假設(shè)中P-O匹配范疇的要素之間也大多相關(guān)顯著，特別是人際導(dǎo)向和成就導(dǎo)向、穩(wěn)定安全，外向靈活和情緒控制、責(zé)任誠信之間更是有顯著的正相關(guān)，這些都基本符合我們的假設(shè)，在P-J匹配和P-O匹配之內(nèi)存在高階匹配評價維度。但是我們也要看到假設(shè)構(gòu)思外也存在一些顯著的負(fù)相關(guān)，如KSAs和外向靈活，福利待遇和穩(wěn)定安全、外向靈活等等，這固然有其內(nèi)在的關(guān)系（穩(wěn)定和外向總是負(fù)相關(guān)的），也和我們采用的方法、被試樣本的局限有關(guān)。因為不同的方格因為個體差異誘發(fā)出10個匹配要素的個數(shù)是不一致的，因此在計算相關(guān)中，只能計算誘發(fā)出匹配要素的相關(guān)，這或多或少也造成了一定的偏差。

總體來看雖然通過相關(guān)分析可以得到一定的啟示，但是因為這些相關(guān)都是用全方格要素誘發(fā)出來的，所以只能從整體角度上用于解釋維度之間的關(guān)系。而通過全部方格數(shù)據(jù)抽取能力要素的因素獲得更高級的匹配評價維度，驗證我們前面提出的3個假設(shè)，則還需要后續(xù)的分析結(jié)果來支持和證明。

表3　 全方格個體匹配評價構(gòu)思結(jié)構(gòu)誘發(fā)的相關(guān)矩陣（N=22）

（三）探索性因素分析和頻次統(tǒng)計分析

我們檢驗假設(shè)的P-J匹配和P-O匹配，四維多層次結(jié)構(gòu)模型構(gòu)思的通用型，看前面提到的假設(shè)是否能得到驗證。我們對所有22個方格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過轉(zhuǎn)置排列后，對全部的10個匹配評價要素進(jìn)行探索性因素分析，采用主成分分析法，經(jīng)過方差最大旋轉(zhuǎn)后發(fā)現(xiàn)，10個匹配評價要素能夠較好的組成4個匹配評價維度，具體的結(jié)果見下表4。

從上表4我們可以看到，在剔除了因子負(fù)荷大于.30荷重后，我們發(fā)現(xiàn)成長發(fā)展和福利待遇在因子1上具有較好的荷重;KSAs和勝任特征在因子2上具有較好的荷重;人際導(dǎo)向、成就導(dǎo)向以及穩(wěn)定安全在因子3上具有較好的荷重;責(zé)任誠信、情緒控制以及外向靈活在因子4上具有較好的荷重。根據(jù)我們前面假設(shè)以及編碼的定義，我們將這四個因子分別命名為需求－供給匹配（N-S匹配）、需要－能力匹配（D-A匹配）、價值觀一致匹配以及個性一致匹配。我們因此也得到了人事選拔決策中招募者評價應(yīng)聘者的4維度匹配評價模型。

表4　 多維匹配構(gòu)思的探索性因素分析結(jié)果

而我們前面假設(shè)招募者對應(yīng)聘者匹配評價包括兩個方面：人－職匹配和人－組織匹配。其中人－職匹配包括N-S匹配和D-A匹配這兩個維度;人－組織匹配包Value匹配和Personality匹配這兩個維度。此外我們還假設(shè)在評價過程中招募者更多的利用應(yīng)聘者的N-S匹配和D-A匹配來評價應(yīng)聘者的人－職匹配而不是人－組織匹配。更多的利用應(yīng)聘者的Value匹配和Personality匹配來評價應(yīng)聘者的人－組織匹配而不是人－職匹配。

因為我們的全方格技術(shù)研究的區(qū)分點是分為P-O匹配和P-J匹配兩大類的，雖然因素分析得到四類匹配評價維度，但是具體到某個方格構(gòu)思會有一定的交叉（表4），例如某個被試可能會用N-S匹配作為區(qū)分P-O匹配的標(biāo)準(zhǔn)，使用價值一致性匹配作為區(qū)分P-J匹配的標(biāo)準(zhǔn)。因此為更好的驗證假設(shè)2和假設(shè)3，我們對這四類匹配評價維度在P-O匹配和P-J匹配區(qū)分使用情況進(jìn)行分析。

根據(jù)編碼者的編碼情況我們對N-S匹配、D-A匹配、價值觀一致匹配以及個性一致匹配這四類匹配評價維度在P-O匹配和P-J匹配兩大類個體使用的匹配進(jìn)行了統(tǒng)計。因為同一個招募者同時提供了兩種匹配數(shù)據(jù)，我們采用配對樣本t檢驗比較P-O匹配和P-J匹配的均值。具體的結(jié)果見表5。

表5結(jié)果表明在區(qū)分P-J匹配時，100%的招募者使用D-A匹配，42.73%的招募者使用N-S匹配，這兩項在區(qū)分P-J匹配時的使用頻次均值顯著高于在區(qū)分P-O匹配時使用N-S匹配（M＝0.68，t＝2.14，p<.05）和D-A匹配（M＝8.68，t＝22.91，p<.001）;而在區(qū)分P-O匹配時，90.91%的招募者使用價值觀一致匹配，81.82%使用個性一致匹配，這兩項在區(qū)分P-J匹配時使用頻率只有22.72%和18.18%。經(jīng)過配對T檢驗發(fā)現(xiàn)在區(qū)分P-J匹配時價值觀一致匹配和個性一致匹配要顯著低于區(qū)分P-O匹配時使用價值觀一致匹配（M＝5.55，t ＝-13.90，p<.001）和個性一致匹配（M＝2.55，t＝-7.64，p<.001）的頻次。

表5　 四類匹配評價維度在P-O匹配和P-J匹配類型中使用情況的配對T檢驗

這表明在區(qū)分P-J匹配時，招募者更多的使用D-A匹配和N-S匹配作為匹配評價標(biāo)準(zhǔn)，而在區(qū)分P-O匹配時，招募者更多使用價值匹配和個性匹配作為對應(yīng)聘者的匹配評價標(biāo)準(zhǔn)，至此假設(shè)1，2，3都基本得到驗證。

（四）單方格和多方格的多維量表法分析

最后我們對單個方格的構(gòu)思以及方格匯總后的構(gòu)思進(jìn)行驗證性分析，每個方格數(shù)據(jù)都有其構(gòu)思。從多維量表法結(jié)果可以看到，利用個人建構(gòu)主義觀點，不同匹配評價要素在不同評價者評價構(gòu)思模型中的位置是不一樣的。我們可以對所有22個被試的構(gòu)思進(jìn)行多維量表法分析，但因為篇幅限制，我們只挑出具有代表性的兩個個體的構(gòu)思進(jìn)行多維量表法分析，具體的個體差異以及內(nèi)隱結(jié)構(gòu)差異可以從下圖1和圖2看出。

圖1　 單方格多維量表法分析結(jié)果例1

圖2　 單方格多維量表法分析結(jié)果例2

多維量表法分析是用直觀呈現(xiàn)的方式來驗證個體不同匹配評價要素之間的關(guān)系，使用歐式距離方法衡量不同的個體之間因為個體差異，可能得到獨特的內(nèi)隱評價構(gòu)思模型，與綜合所有方格得到的模型有一定差異，如有的個體可能將成長發(fā)展、福利待遇和KSAs以及勝任特征視為同一個范疇內(nèi)，其他個體可能會更清晰的區(qū)分成長發(fā)展與福利待遇，KSAs和勝任特征的關(guān)系。還有的個體的內(nèi)隱構(gòu)思會視人際導(dǎo)向和外向靈活關(guān)系緊密，與成就動機(jī)、穩(wěn)定安全關(guān)系一般等等。但總體來看多維匹配評價構(gòu)思的4維度10要素的結(jié)構(gòu)基本穩(wěn)定。

從圖1中我們可以看到該個體內(nèi)隱匹配評價構(gòu)思中成就導(dǎo)向和成長發(fā)展要素關(guān)系較為緊密，責(zé)任誠信和外向靈活要素關(guān)系較為緊密，KSAs、勝任特征、人際導(dǎo)向和穩(wěn)定安全這四個要素關(guān)系較為緊密;福利待遇和情緒控制較為緊密。而圖2的個體則將這10要素聚集為3個主成分。在這里因為我們旨在觀察單個個體的內(nèi)隱匹配評價模型的特點，研究匹配評價要素之間的關(guān)系，因此我們并不對圖中的維度進(jìn)行命名。

接下來我們會綜合多個方格考察招募者對應(yīng)聘者在人事選拔決策過程中的內(nèi)隱匹配評價構(gòu)思模型。我們將所有22個方格數(shù)據(jù)集合在一起，運用多維量表法來看各個匹配要素之間的關(guān)系，結(jié)果見下圖3。

圖3　 多方格多維量表法分析結(jié)果

從圖3中我們可以看到，在匯總了所有22個方格的數(shù)據(jù)后進(jìn)行的多維量表法分析我們可以發(fā)現(xiàn)成長發(fā)展和福利待遇關(guān)系密切，勝任特征和KSAs關(guān)系緊密，而人際導(dǎo)向和成就導(dǎo)向、穩(wěn)定安全關(guān)系密切，情緒控制、責(zé)任誠信和外向靈活在距離上也比較緊密，整體來看，可以按照成長發(fā)展和福利待遇;勝任特征和KSAs;情緒控制、責(zé)任誠信和外向靈活;人際導(dǎo)向、成就導(dǎo)向和穩(wěn)定安全分成4類，這和我們前面的結(jié)論是一致的，因此通過多方格的多維量表法分析進(jìn)一步驗證了在人事選拔決策中招募者對應(yīng)聘者匹配評價的多維構(gòu)思。

四、討論與結(jié)論

本研究中，我們從個體建構(gòu)理論出發(fā)，通過全方格技術(shù)來驗證基于多維匹配評價的招募者內(nèi)隱評價模型。通過對單方格以及多方格的綜合分析獲得最終結(jié)果，采用主成分分析和多維量表法通過個體結(jié)構(gòu)誘發(fā)的方式獲得單方格的內(nèi)隱評價模型，采用因素分析和多維量表法對多方格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，誘發(fā)出招募者對應(yīng)聘者匹配評價的多維模型，并通過對P-J和P-O兩類匹配條件下各匹配評價維度的配對t檢驗作為佐證。

通過對22名有效樣本的分析，我們首先把所有個體誘發(fā)出來的區(qū)分點（構(gòu)思）進(jìn)行整理，獲得包含在P-J和P-O匹配概念下的區(qū)分點共61個，再通過三名編碼評價者的編碼將這61個區(qū)分點分為10類，即成長發(fā)展、福利待遇、勝任特征、KSAs、人際導(dǎo)向、成就導(dǎo)向、穩(wěn)定安全、情緒控制、責(zé)任誠信和外向靈活這10個匹配評價要素。

進(jìn)而我們對所有22個個體進(jìn)行了主成分分析和單方格的多維量表法分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)個體的內(nèi)隱模型可以抽取出4個共同因子，這和我們的假設(shè)是一致的。再看所有方格數(shù)據(jù)匯總后進(jìn)行的因素分析和多方格多維量表法分析的結(jié)果，同樣是支持4維匹配評價維度模型的結(jié)論。即成長發(fā)展和福利待遇;勝任特征和KSAs;人際導(dǎo)向和成就導(dǎo)向、穩(wěn)定安全;情緒控制、責(zé)任誠信和外向靈活這四類，分別對應(yīng)維度為，成長發(fā)展和福利待遇對應(yīng)N-S匹配;勝任特征和KSAs對應(yīng)D-A匹配;情緒控制、責(zé)任誠信和外向靈活對應(yīng)個性一致匹配;人際導(dǎo)向、成就導(dǎo)向和穩(wěn)定安全對應(yīng)價值觀一致匹配，具體可以用下圖4表示。

圖4　 內(nèi)隱匹配評價的要素維度構(gòu)思模型圖

同樣因為個體差異，不同的個體在區(qū)分應(yīng)聘者時的標(biāo)準(zhǔn)和區(qū)分點是有差異的，是變化的，但是整體來看一組個體在區(qū)分應(yīng)聘者時的標(biāo)準(zhǔn)和區(qū)分點是相對固定的。因此我們假設(shè)招募者更多的利用應(yīng)聘者的N-S匹配和D-A匹配來評價應(yīng)聘者的人－職匹配而不是人－組織匹配。招募者更多的利用應(yīng)聘者的Value匹配和Personality匹配來評價應(yīng)聘者的人－組織匹配而不是人－職匹配。再對這個假設(shè)進(jìn)行驗證的過程中，我們使用配對T檢驗的方法對P-O 和P-J匹配背景下招募者匹配評價維度的使用進(jìn)行差異性檢驗，結(jié)果表明在區(qū)分P-J匹配時，100%的招募者使用D-A匹配，42.73%的招募者使用N-S匹配，這兩項在區(qū)分P-J匹配時的使用頻次均值顯著高于在區(qū)分P-O匹配時使用N-S匹配和D-A匹配;而在區(qū)分P-O匹配時，90.91%的招募者使用價值觀一致匹配，81.82%使用個性一致匹配，這兩項在區(qū)分P-J匹配時使用頻率只有22.72%和18.18%。經(jīng)過配對T檢驗發(fā)現(xiàn)在區(qū)分P-J匹配時價值觀一致匹配和個性一致匹配要顯著低于區(qū)分P-O匹配時使用價值觀一致匹配和個性一致匹配的頻次。

具體來看D-A匹配、價值觀匹配和個性匹配在區(qū)分P-J匹配和P-O匹配之間的差異性非常顯著，而N-S匹配的差異性略顯不足，雖然也達(dá)到顯著差異，但是顯著性只有.033。究其原因，可能和全方格設(shè)計過程中應(yīng)聘者描述方面較為偏重D-A匹配、價值觀匹配和個性匹配，同時N-S匹配因為反映的是個體的需求（包括物質(zhì)的精神的）與所應(yīng)聘職位供給的關(guān)系，在虛擬的招募背景下，作為虛擬招募者的個體對這個問題難以做出客觀的判斷，清晰的予以評價，這也是造成N-S匹配在P-J和P-O匹配區(qū)分背景下區(qū)分度不如另外三類匹配的原因。

圖5　 基于多維匹配的內(nèi)隱評價模型

總體來看，我們前面提到的假設(shè)1，2，3都得到了驗證，在人事選拔決策過程中，招募者對應(yīng)聘者的評價主要是從P-J匹配和P-O匹配兩方面進(jìn)行的，其中P-J匹配主要包括N-S匹配和D-A匹配，P-O匹配主要包括價值觀一致匹配和個性一致匹配。而在區(qū)分P-J匹配時，招募者更多的使用D-A匹配和N-S匹配作為匹配評價標(biāo)準(zhǔn)，而在區(qū)分P-O匹配時，招募者更多使用價值匹配和個性匹配作為對應(yīng)聘者的匹配評價標(biāo)準(zhǔn)。具體關(guān)系可以從下圖5看出。

綜上所述，本研究采用個體建構(gòu)主義全方格技術(shù)方法來驗證人事選拔決策過程中招募者對應(yīng)聘者匹配評價的多維模型，通過單方格和多方格的分析比較建立了以N-S匹配和D-A匹配，價值觀一致匹配和個性一致匹配為基礎(chǔ)，P-J匹配和P-O匹配為高階的多維匹配評價模型。

以往基于勝任力的人事選拔機(jī)制過多關(guān)注應(yīng)聘者或候選人的能力與崗位的匹配問題，而忽視了應(yīng)聘者在價值、個性等層面與組織的匹配，這就經(jīng)常造成雖然選拔上了這個崗位所需要的“最優(yōu)”員工，但是這個員工并不是“最合適”的，員工的個人價值觀，個性特征與組織并不完全匹配，這會嚴(yán)重影響員工進(jìn)入組織后的工作滿意度，組織承諾等，并顯著增加了員工的離職率。本研究中我們拓展以往的評價指標(biāo)，從多層次匹配的角度來看招募者對應(yīng)聘者的評價，對我們?nèi)蘸蟮娜耸逻x拔決策研究有非?，F(xiàn)實的意義，同時對提高我國企事業(yè)單位現(xiàn)行人事選拔效度，完善人事選拔制度，考核人事選拔效用都有著非常重要的作用。

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■ 責(zé)編/宋萌 E-mail:songmenghrd@163.com Tel:010-88383907

The Research on Construct of Personnel Selection Decisionmaking Process using Repertory Grid Technology

Fan Wei1, and Wang Zhong-ming2
(1.Chinese Academy of Personnel Science; 2.GERC of ZheJiang University)

Abstract:Using the repertory grid technology for laboratory research, put forward the conception model and multi-level recruitment verification personnel selection decisionmaking process matching to evaluate candidates.Select 22 experienced personnel manager or personnel department personnel for paired comparison of virtual applicants get recruited personnel selection decision process matching evaluation of candidates, four dimensions of implicit evaluation model structure induced by full grid technique, and in the distinction of person job matching, recruiters use more D-A matching and N-S matching as the evaluation criteria, and in the distinction of person organization fit, the recruitment of more use value matching and personality matching as a candidate's evaluation standard.

Key Words:Implicit Assessment Model; Repertory Grid Technique; Person-Job Fit; Person-Organization Fit.