研发人员激励因素研究（精选八篇）
研发人员激励因素研究 篇1
研发作为一项极具创新性的活动,高度不确定性是其显著特性,这在很大程度上决定了研发人员激励问题的独特性和困难性。一般的代理理论通常将不确定性作为一个外生的随机变量进行整体处理,这样固然简化了问题,但却很难揭示出研发人员激励的本质。本研究将影响研发人员激励的不确定性解构为技术不确定性、市场不确定性和主观测度不确定性三种类型,通过跨行业的实证研究,分析这三类不确定性对研发人员激励契约选择的影响作用。
一、理论分析与研究假设
(一)研发人员激励面临的三种不确定性
为了便于研究, 本文将不确定性界定为所有弱化或扭曲了代理人事前行为与事后报酬关系的因素总和;结合研发活动的特点,认为影响研发人员激励的不确定性存在三种不同的类型, 它们分别是技术不确定性、市场不确定性和测度不确定性。
1.技术不确定性。
技术不确定性是指由于研发过程十分依赖于研发人员的专有知识所导致的研发人员的投入与研发成果之间存在的不确定性。研发是一项专业性非常强的活动, 整个研发过程十分依赖于研发人员的专有知识(Jensen和Mechling,1992),这些专有知识使得研发人员清楚应当如何分配时间, 在不同阶段应当如何行事才最有利于研发项目的成功。而专有知识作为一种隐性知识,一般是很难、甚至无法传递的,委托人作为信息劣势一方, 几乎不可能对代理人的行为进行有效监控, 结果是委托人期望研发人员采取的行为与报酬之间的关系很难明确建立起来。
2.市场不确定性。
市场不确定性是指由于外部市场随机因素的作用导致研发人员的投入与市场可观测业绩之间存在的不确定性。企业研发的最终目的是希望通过不断地技术创新提升企业竞争力, 进而获得持续稳定的收益, 因此, 企业总是希望通过基于研发收益的激励方式确保研发人员与企业利益的一致化。问题是研发活动的成败不仅取决于技术上的突破, 还会受到众多市场因素的影响,而且影响因素越多, 变化越快, 不确定性程度就越高, 企业研发人员的投入与研发收益的关系就越模糊。
3.测度不确定性。
测度不确定性是指委托人在对研发人员的业绩进行主观评价时, 评价结果与实际业绩之间存在的不确定性。由于专有知识的存在和市场不确定性的干扰, 以及市场收益可能导致的短期行为, 现实中, 委托人会选择更侧重于综合性和长期性的主观业绩指标对研发人员进行考核[1]。使用主观业绩指标虽然过滤了市场不确定性, 但又会引发测度不确定性。在客观上, 研发成果作为一种复杂的知识产品, 委托人由于信息获取和判断能力的限制, 可能无法认识到研发成果的战略价值,进而低估研发人员的业绩; 在主观上, 由于个人的偏见和降低激励成本的动机, 委托人极有可能故意低估代理人的业绩[2]。
(二)三种不确定性与研发人员激励契约选择
1.技术不确定性对研发人员激励契约选择的影响。
在研发人员拥有与产出相关的专有知识时,如果委托人选择完全基于行为的激励契约时,研发人员没有动力使用自己的专有知识,这对于委托人来说无疑是一种损失。而当委托人选择基于结果的激励契约时,研发人员会主动应用自己所掌握的专有知识,为自己追求利益最大化的同时,也帮助企业实现了收益的最大化。这就说明在技术不确定性程度较高的情况下,为了更好地引出和利用研发人员所拥有的专有知识,提高企业研发的效率和效果,委托人应当尽可能少地使用基于行为的激励契约,给予研发人员更多的控制权,使其能够自主决定何时以及如何开展研发任务。但与此同时,为了避免授权可能带来的负面效应,委托人要求研发人员对权力行使的结果承担责任,通过基于结果的激励契约对研发人员进行必要的控制和约束,确保研发人员能够基于委托人利益的基础上合理使用控制权,即授权与基于行为结果的激励契约之间存在一个正相关关系(Prendergast,2002)[3]。相反,在技术不确定性程度较低的情况下,委托人对于应当实施何种任务以及如何实施才最有利于自身利益的最大化较为清楚,委托人将更倾向于对研发人员的行为进行直接监控。由此,可以得出如下研究假设:
H1-1:随着技术不确定性程度的提高,企业将更少地采用基于行为的激励契约。
H1-2:随着技术不确定性程度的提高,企业将更多地采用基于结果(包括市场业绩和主观业绩)的激励契约
H1-3:随着技术不确定性程度的提高,企业将更多地授予研发人员与研发实施决策相关的控制权。
H1-4:随着企业授予研发人员更多的相关控制权,会同时增强对基于行为结果(包括市场业绩和主观业绩)的激励契约的使用。
H1-5:随着企业授予研发人员更多的相关控制权,会同时减少对基于行为的激励契约的使用。
H1-6:随着技术不确定性程度的提高,对研发人员激励将更多地依赖于授权结合基于结果(包括市场业绩和主观业绩)的激励机制的使用。
2.市场不确定性对研发人员激励契约选择的影响。
随着市场不确定性程度的提高,市场业绩能够反映研发人员努力水平的信息量减少,弱化了研发人员的投入与市场业绩间的关系。为了避免激励的扭曲,在市场不确定性程度较高时,应当减少采用基于市场业绩的激励契约,代之以基于行为或主观业绩的激励契约作为补充。相反,当市场不确定性程度较低时,市场业绩成为一个良性信息揭示信号,应当更多地采用基于市场业绩的激励契约,随着市场不确定性程度的进一步降低,基于市场业绩的激励契约甚至有必要完全替代另外两种激励契约,而被单独使用。由此可以得到以下研究假设:
H2-1:随着市场不确定性程度的提高,企业将更少地采用基于市场业绩的激励契约。
H2-2:随着市场不确定性程度的提高,企业将更多地采用基于行为或主观业绩的激励契约。
3.主观测度不确定性对研发人员激励契约选择的影响。
如前所述,由于技术不确定性的存在,导致委托人无法对研发人员的行为进行有效监控;同时,当市场不确定性程度较高时,市场业绩结果无法准确地反映研发人员的努力水平,基于市场业绩的显性激励契约甚至会导致激励扭曲。对此,采用基于主观业绩的隐性激励契约是必要的,主观业绩评价作为市场业绩评价的必要补充,不仅能弥补市场业绩评价的缺陷,而且还有利于显性激励契约作用的发挥。
在实施基于主观业绩的隐性激励契约时,主观测度不确定性程度较低时,说明委托人能够对研发人员的业绩给予较为公正地评价,由此会促进研发人员对委托人的信任,并使研发人员的努力水平保持在一个较高的水平。只有在委托人和代理人双方存在信任关系的前提下,主观业绩评价才能产生比显性激励契约更优的激励效果。但当主观测度不确定性程度较高时,意味着委托人会因为主观或客观的原因低估研发人员的业绩,不公正的评价极大地损害了研发人员对委托人的信任,研发人员会采用降低付出的方式来规避不公正评价可能造成的损失,在极端不信任和不合作的状态下,基于主观业绩的隐性激励契约只会进一步加剧委托人与研发人员之间的冲突,导致激励成本激增,此时,选择基于行为或市场业绩的显性激励方式效果反而会更好。由此得到如下假设:
H3-1:随着主观测度不确定性程度的提高,企业将更少地采用基于主观业绩的激励契约。
H3-2:随着主观测度不确定性程度的提高,企业将更多地采用基于行为或市场业绩的激励契约。
二、研究设计
(一)变量测量
1.技术不确定性的测量。
根据技术不确定性的定义,研发人员拥有的专有知识量越大,技术不确定性程度就越高。而代理人拥有的专有知识的量在很大程度上与其所从事的任务特性密切相关[4],任务越复杂,代理人掌握的相关“生产函数”的专有知识就越多[5]。
对于工作任务复杂程度的测度,本文采用了Perrow[6]的测量维度,该测量维度是目前最具影响力的关于任务的测度方法,已被广泛用于解释各种技术任务的内在特性[7]。根据Perrow的观点,工作任务的复杂性可以从任务的多样性和不可分析性两个维度加以测度。其中,任务的多样性是指工作内容的差异化程度或工作中发生预料之外事件的频率;任务的不可分析性是指任务无法被简单分解并将其程序化的程度。任务的多样性以及不可分析性程度越高,则任务的复杂性就越高。
2.市场不确定性。
市场不确定性作为代理理论着重关注的不确定性,在诸多关于市场不确定性与激励关系的实证研究中,大多数学者选择收益波动指标作为市场不确定性的度量方法,只是在具体指标选择上有所差异。鉴于本文的目的和角度,在具体设计市场不确定性的量表时做了如下考虑:首先,本次研究的层次是企业,但并不局限于上市公司,因此,采用企业股票收益作为度量对象并不合适,而是代之以企业的销售收入;其次,在缺乏专业数据库支持的情况下,仅通过问卷调查很难获得所有样本企业近几年来的详细销售收入数据,对此,本文采用了“近三年来企业销售收入的波动幅度”来测度企业面临的市场不确定性,这种客观与主观相结合的方式既便于信息的获取,又能在一定程度上保证可靠性。
此外,本文还选择了“企业所处行业的竞争程度”作为补充。企业销售收入的波动既可能受到系统随机因素的影响,也可能受到非系统随机因素的影响,在有些情况下,个别突发事件(如地震等自然灾害)可能是导致企业销售收入波动的主要原因,但它并不能反映企业所面临外部环境的常态,因此,本文又引入行业竞争激烈程度作为补充和修正。行业竞争状况是对企业影响作用最直接、影响作用最大的外部要素的综合反映,反映了外部诸多要素作用的结果[8]。
3.主观测度不确定性。
主观测度不确定性与主观业绩评价方式的选择直接相关,度量的困难性很大,目前对于主观业绩评价的激励契约的使用现状及其激励效果的实证研究并不多见,特别是对该类型激励契约可能导致的激励偏差或不确定性的实证研究更是鲜见。对此,本文只能从相近的研究中获得启发,结合自身研究的特点进行量度指标的设计。
对主观测度不确定性的度量存在两种不同的途径,一是从主观测度不确定性造成的影响或结果的角度对其进行衡量,二是从导致主观测度不确定性的原因角度对其进行衡量。对于前一种途径,可选择被评价对象——研发人员对企业主观业绩评价公正性的心理感知作为度量内容,但考虑到通过问卷调查直接获取研发人员对企业主观业绩评价公平性感知的信息较为困难,可靠性也较难保证,这是因为本次问卷调查采用多种渠道,无法保证被访者与调查人之间一对一的保密关系,在此情况下,并非所有的研发人员愿意如实发表自己的真实意见。鉴于本次问卷调查的基本单位是企业,被访者并不一定局限于研发人员,也可能是研发部门的负责人。对于后一种度量途径,Bouwens和Laurence[9]的研究最具借鉴价值,在其研究中使用了两个指标来考量企业业绩评价体系中可能出现主观偏差的程度,一个是对员工业绩测度的难度,一个是业绩评价过程中的随意性或独断性的程度。这与本文分析的导致主观测度不确定性的主客观原因不谋而合,主观测度不确定性有可能是源于评价实施者对相关信息掌握、处理和解读能力的客观限制,这主要体现为具体进行主观业绩评价时感到的困难程度。另外,主观测度不确定性也可能源于评价者主观偏见和故意违约,这显然与评价过程中的随意性和独断专行分不开。
4.授权。
授权主要有两类定义:第一类观点把授权视为一系列权力分享的管理战略、实践和技术,强调给下层较多的自由,使雇员能控制他们的任务,发挥其能动性。第二类观点源于认知角度,指员工的激励状态。Spreitzer[10]认为真正重要的是员工个人的“授权经历或感受”。然而,Forrester[11]认为授权战略失败的一个主要原因就是“过于依赖于狭隘的心理学授权概念”,他认为作为一个持久的员工心理特征的授权是不现实的。与之相反,作为权力分享的授权对管理者和员工都具有明确的实践性意义。因此,本文采纳第一类观点,将授权定义为研发人员为执行其研发任务而被授予的决策权的大小。
参考Ben-Ner,Kong和Lluis[12]的测量指标,本文从以下三个方面来测度企业对研发人员的授权程度:(1)研发人员或团队对研发项目决策的参与程度;(2)研发人员或团队对研发活动开展的控制程度;(3)研发人员或团队对研发预算的支配程度。
(二)问卷发放
本此问卷调查以企业为基本单位,调查企业遍布陕西、福建、广东、北京、上海等省市,涉及机械、信息通讯、电子、生物制药、纺织印染、服装、汽车制造等行业。问卷发放时间从2012年8月至11月,主要通过Email和信函的形式向受访人发送调查问卷。此次调查共发出问卷378份(其中电子邮件213份,书面调查问卷165份)。经过跟催,到2012年11月底共收回236份,剔除过度数据缺失的无效问卷,最终收回有效问卷219份,问卷有效回收率57.9%。
从表2受访者构成信息可以看出,此次调查对象包括企业高层管理人员、负责研发工作的中层管理人员以及研发人员,所占比例分别为15.5%、49.8%、34.7%,其中,中层管理人员几乎占了一半,应当说这类人员能够较好地满足本研究的要求,因为,作为中层管理人员,他们掌握企业及外部环境的整体情况,同时作为研发工作的主管甚至是决策者他们又十分熟悉企业研发工作的特性及研发人员激励的具体情况,所以,他们提供的信息更为全面和可靠的信息。
(三)信度和效度检验
在本研究中,运用SPSS软件对样本的信度进行分析,从表3中可以看出,Cronbach α系数均大于0.6以上,接近0.7的水平,因此,本问卷设计的量表具有较好的信度。
在效度检验方面,由于本研究所使用问卷项目多数来自过去的文献,在题项设计时充分咨询了专家的意见,可以认为问卷具有较好的内容效度。同时,从表4可以看出,相关题项自动聚合为4个因子,题项对于因子的归属与量表设计的理论框架完全吻合,说明问卷的结构效度也是较好的。
三、假设验证
由于本实证分析研究的是研发人员激励面临的三类不确定性对研发人员激励契约选择的影响,尽管目前研发人员的激励手段种类繁多,但从本质上来说,可概括为三种基本类型:基于行为的激励方式、基于市场业绩的激励方式和基于主观业绩的激励方式。为了研究方便,本研究引入了六个二分虚拟变量IncentiveB,IncentiveO、IncentiveS以及IncentiveOS,IncentiveBS、IncentiveBO,其中,IncentiveB=1表示企业使用了基于行为的激励契约,IncentiveB=0表示企业没有使用基于行为的激励契约,IncentiveO和IncentiveS做同样理解;而IncentiveOS=1则表示企业使用了基于市场业绩和(或)基于主观业绩的激励契约,IncentiveOS=0表示企业既没有使用基于市场业绩,也没有使用基于主观业绩的激励契约,IncentiveBS和IncentiveBO做同样理解。
注:采用logistic回归。
(一)技术不确定性与激励契约选择
因为分析中涉及到二元虚拟变量,所以采用logistic回归模型。技术不确定性对研发人员激励契约选择的影响分析结果显示于表5中。表中的回归系数是发生比率(odds ratio),其含义是:自变量每增加一个单位时,事件(Y=1)的发生比的变化倍数(如有其它自变量,则以其他自变量保持不变为条件);回归系数下面括号内的数字是显著性概率p值,反映了估计该发生比率的显著性水平;参数Pseudo R2 和Prob>chi2分别是整体模型的卡方统计量和显著性水平,反映了模型的拟合度。
首先,从表5第1栏的回归分析结果可以看出,任务不可分析性和任务多样性对基于行为的激励契约的采用均有显著影响。其中,任务不可分析性对行为激励契约的发生比率约为0.52,即任务不可分析性每提高一个等级,行为激励契约的发生比是原来的0.52倍;任务多样性对行为激励契约的发生比率约为0.67,均小于1,说明任务的不可分析性和任务的多样性与企业采用行为激励契约的概率之间存在负相关关系,即随着技术不确定性程度的提高,企业将更少采用基于行为的激励契约。由此,假设1-1得到实证分析结果的支持。
其次,从表5中第4栏的回归分析结果看,任务的不可分析性和任务的多样性导致企业采用基于结果激励契约(包括市场业绩和主观业绩)的发生比率分别是1.98和1.79,大于1且数值较大,显著性水平也较高。说明任务的不可分析性和多样性与企业采用基于结果激励契约之间存在十分显著的正相关关系。随着技术不确定性程度的提高,企业会以较大的比率增加使用基于结果的激励契约。由此假设1-2也得到实证分析的支持。
最后,表5中的第2、3栏分别反映出了技术不确定性对于基于市场业绩或主观业绩这两种不同业绩类型的激励契约的影响。值得注意的是,技术不确定性对基于市场业绩激励契约的选择没有明显的影响,即技术不确定性程度较高时并不一定会促使企业更多地使用基于市场业绩的激励契约。但技术不确定性对基于主观业绩激励契约的选择具有一定的影响作用,其中任务的不可分析性呈现出显著的正向影响作用,虽然任务的多样性影响作用不显著,但整体模型的拟合度却较好(Prob>chi2=0.0003),这至少说明技术不确定性能够较好地解释样企业在采用主观业绩激励契约方面所存在的差异性。
(二)技术不确定性对授权程度的影响
由于这部分研究不涉及二元虚拟变量,所以使用OLS回归模型进行分析,分析结果如表6所示。
注:采用OLS回归。
回归结果显示,相关系数均大于零,且显著性概率p值小于0.05,表明任务不可分析性和多样性对三种形式的授权程度均存在显著的正相关关系,该分析结果支持了假设1-3。
(三)研发人员授权内生化与激励契约选择
首先,单独考察研发人员授权程度对行为激励契约选择的影响(表7第1栏)。除了决策参与权不显著之外,进度控制权和预算支配权的显著性水平和整体模型的拟合度水平均很高,而且进度控制权和预算支配权的发生比率均小于1,反映出这两种权力的授予与基于行为的激励契约的使用成负相关关系。由此假设1-5得到实证分析结果的部分支持。
其次,单独考察研发人员授权程度对基于结果的激励契约选择的影响(表7第3栏)。进度控制权和预算支配权对基于结果的激励契约的选择存在显著的正相关关系,而决策参与权未能通过显著性检验。反映出在进度控制权与预算支配权授出的情况下,企业更多地选择了基于结果的激励方式加强对研发人员的控制。由此假设1-4也只得到实证分析结果的部分支持。
最后,同时考察技术不确定性和授权程度对企业选择激励契约的共同影响作用。表7第4栏结果显示,在内生化授权后,技术不确定性(任务的不可分析性和多样性)对基于结果激励契约选择的影响不再显著(p值为0.544和0.131),这与第2栏中单独分析技术不确定性(任务的不可分析性和多样性)对基于结果激励契约的影响形成了鲜明地对比(p值为0.012和0.015),这样的结果恰好支持了假设1-6的推断。以上实证分析结果从研发人员激励的背景下对Prendergast的理论给予了支持。
注:采用logistic回归。
(四)技术不确定性与激励契约选择
根据以上分析,高度技术不确定性导致企业选择授权策略,进而采用基于行为结果的激励契约对研发人员进行控制,如假设1-7所述,随着技术不确定性程度的提高,企业将更多地采用授权结合结果激励契约的激励机制。
为了能够验证假设1-7中技术不确定性对研发人员激励机制设计的影响作用,本文采用交互效应来进行分析。在多因素实证研究中,交互效应是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约,共同对因变量的变化所产生的效应。在具体检验设计中,我们将技术不确定性作为调节变量,以企业是否采用某种激励契约的概率为因变量,以授权程度和授权程度与技术不确定性的交互效应为自变量,来考察授权程度与选择不同类型激励契约的相关程度,以及该相关程度是否会因为技术不确定性的程度不同而有所不同。回归分析结果如表8所示。
从表8第1栏的回归结果可以看出,授权程度对企业采用市场业绩激励契约为非常显著的正相关关系。说明在既定技术不确定性程度下,企业授权程度越高,越倾向于选择基于市场业绩的激励契约;授权与技术不确定性的交互项对企业采用市场业绩激励契约的影响亦显著,而且导致市场业绩激励契约的发生比率略小于1(约为0.98)。随着技术不确定性程度的提高,授权程度与企业采用市场业绩激励契约之间的正相关关系被不断削弱,技术不确定性实际起到一种弱化的(或负的)调节作用。这是因为,随着技术不确定性程度的提高,从另一方面也反映出研发工作的复杂性和前沿性程度的提高,用市场业绩衡量的不完全性和不准确性的缺陷凸显出来,对此,企业可能会更加慎重使用市场业绩激励契约。
注:(1)采用Logistic回归; (2)Delegation=(Participation+ Control+ Budget)/3,Tecuncertainty=(Nonanalyzability+ Variety)/2;(3)Delegation* Tecuncertainty为授权与技术不确定性的交互项。
在第2栏分析结果中,授权程度对企业采用主观业绩激励契约的影响不显著,但不能因此得出结论说授权程度对主观业绩激励契约的选择没有显著影响作用,还需要进一步观察授权程度与技术不确定性的交互效应是否显著。回归结果显示,授权程度与技术不确定性的交互效应显著,说明授权策略对采用主观业绩契约存在显著的影响作用,而且在技术不确定性的调节下,随着技术不确定性程度的提高,授权程度与主观业绩契约采用之间的正相关关系被不断强化,技术不确定性实际起到一种强化的(或正的)调节作用。
根据对表8分析结果发现,技术不确定性对授权与市场业绩契约之间的正相关关系存在负向调节作用,而对授权与主观业绩契约之间的正相关关系存在正向调节作用。结合这两项发现,可以进一步得到以下结论:随着技术不确定性程度的提高,授权策略与市场业绩激励契约联合使用的可能性不断减小,而与主观业绩激励契约联合使用的可能性被不断增大。由此假设1-7得到证实。
(五)市场不确定性与激励契约选择
首先,从表9第1栏的回归分析结果可以看出,企业收入波动幅度对市场业绩激励契约的采用具有显著的负相关关系,这说明随着收入波动幅度的提高,企业将更少采用基于市场业绩的激励契约。而市场竞争激烈程度从定性的角度来说,也会对企业采用市场业绩激励契约产生负效应,只是该影响作用不太显著。由此假设2-1在实证分析中只得到了部分支持。
其次,在表9第2栏的回归分析结果中,企业收入波动幅度和市场竞争激烈程度与企业采用行为或主观业绩激励契约之间存在显著的正相关关系,特别是市场竞争激烈程度的显著性水平很高。说明随着市场不确定性程度的提高,企业会以较高的概率采用行为或主观业绩激励契约,这其中尤以市场竞争激烈程度的影响作用最为突出。由此假设2-2获得实证分析的支持。
最后,为了进一步弄清市场不确定性分别对基于行为和主观业绩的激励契约选择的影响作用,在表9第3、4栏作了相应分析。结果显示,收入波动幅度对基于行为契约的采用与否无显著影响,但市场竞争激烈程度却对行为契约的选择具有十分显著的正相关关系;收入波动幅度和市场竞争激烈程度对主观业绩激励契约的选择影响均无显著,特别是市场竞争激烈程度的显著性水平很低。
综上所述,随着市场不确定性程度的不断提高,企业会减少对市场业绩激励契约的使用,转而更多地选择基于行为或主观业绩的激励契约,但具体会选择行为还是主观业绩契约,仅通过考察市场不确定性是无法确定的,市场不确定性对此决策不起决定作用。
(六)主观测度不确定性与激励契约选择
首先,根据表10第1栏回归结果可知,业绩测度的困难程度和不规范程度对基于主观业绩的激励契约的采用具有十分显著地影响,且呈现出负相关关系,这一结果支持了假设3-1。
其次,通过表10第2栏的结果发现,业绩测度的困难程度和不规范程度对企业是否采用基于行为或市场业绩的激励契约起着不同的作用。业绩测度的困难程度作用不显著,而业绩测度的不规范程度作用却十分显著,成为促使企业采用行为或市场业绩激励契约的重要因素。由此假设3-2仅能得到部分支持。
最后,在第3、4栏中分别对主观测度不确定性对行为或市场业绩的激励契约选择的影响进行了分析。在对市场业绩激励契约的研究中,业绩测度的不规范程度影响作用显著,而业绩测度的困难程度影响作用不显著。这至少说明了,避免主观业绩测度过程中不规范而非困难性的不利影响是选择市场业绩激励契约的主要原因;在对行为激励契约的研究中,结果正好相反,业绩测度的困难程度影响作用显著,而业绩测度的不规范程度影响作用不显著。对此可能的解释是,当研发人员的业绩评价太过困难时,转而对行为的考量可能成为企业的权宜之计,但在具体使用行为指标对研发人员进行考核时,由于研发人员不同于从事简单劳动的工人,不可能采用完全刚性的行为指标,当企业采取诸如:知识共享、团队合作等行为指标时,评价过程中的随意性等不规范现象同样存在,这说明为了避免业绩测度过程中的不规范可能并不是企业选择行为激励契约的主要原因。
注:采用logistic回归。
四、结论及建议
1.技术不确定性是设计研发人员激励机制的重要影响因素。随着技术不确定性程度的提高,企业应当尽可能地减少使用基于行为的激励机制,否则将不利于研发人员专有知识的运用和创造力的发挥,产生负激励。
2.充分授权是研发人员激励机制的一个重要组成部分,特别是在技术不确定性程度高时,企业应当通过充分授权给予研发人员更多的自由和信任,引发其对专有知识的应用,同时采用基于主观业绩的激励契约加以控制。
3.市场不确定性应是企业选择对研发人员基于市场业绩激励契约时需要考虑的主要因素。但市场不确定性对采用行为或主观业绩的激励契约影响不显著,这从一个侧面说明,利用传统的委托—代理理论,仅从企业外部市场不确定性的角度研究研发人员激励机制的设计是具有很大局限性的,很难触及问题的本质。
4.主观测度不确定性对研发人员激励机制的设计具有一定的影响作用。由于评价过程不规范所导致的主观测度不确定性成为选择实施主观业绩激励契约的主要问题,如何减少评价过程不规范所导致的主观测度不确定性,成为企业在采用主观业绩激励机制时应当考虑的主要问题,这将极大地关系到该激励契约的实施效果。针对不同原因所导致的主观测度不确定性本文给出如下建议:(1)建立多源评价机制。Baker等[13]认为,当存在两个以上的评价主体时,如果各评价者对员工业绩表现的评价误差彼此独立分布,那么多源评价能够有效降低管理者对员工业绩评估的主观随意性。此外,多源评价机制的建立,特别是引入企业外部相关领域专家成为评价主体,还将有助于避免企业由于相关信息掌握不足或对未来形式认识不足所导致的对研发人员业绩低估的现象。(2)规范业绩评价过程。尽可能对主观业绩指标进行客观描述,明确、详细地制定主观评价的相关规则,有利于限制管理者对员工业绩评价的主观随意性,增进主观业绩评价的准确性。(3)考虑实施“非升即走”的用人制度。Kahn和Huberman[14]以及 Prendergast[15]提出了“非升即走”激励契约对于克服委托人故意低报代理人业绩倾向的作用。“非升即走”激励契约规定:如果委托人对代理人业绩的评价过低时,就必须终止雇佣关系;而如果委托人认为代理人业绩表现良好,就必须向其支付较高报酬或者晋升。在这种激励合同下,如果委托人对代理人进行了特殊的人力资本投资,那么委托人故意低报代理人业绩的动机就会减弱。
摘要：由于研发活动的高度不确定性,研发人员的激励问题成为一个难点。本文从不确定性角度出发,将研发人员激励面临的不确定性细分为技术不确定性、市场不确定性和主观测度不确定性,并通过实证方法研究了三种不确定性对研发人员激励契约选择的影响。研究表明:技术不确定性是影响研发人员激励契约设计的关键,应当给予研发人员充分授权,并采用基于业绩的激励契约加以约束;当市场不确定性程度较高时,基于主观业绩的激励契约将成为企业的主要选择,这时努力降低主观测度不确定性将成为激励有效性的关键。
软件研发人员内在薪酬激励对策研究 篇2
关键词：内在薪酬；激励；软件研发人员
1、引言
软件研发人员作为软件研发企业的核心要素，是企业发展的根本动力。现今，研发人员的薪酬相比其他行业来说是比较高的，但是软件企业研发人员依旧激励不足并且人员流失严重，探究其背后原因来看，内在薪酬的激励是要点。
自上世纪80年代中期全面薪酬理论自诞生以来，就受到了狂热的追捧，其主要思想是薪酬不仅仅是工资、奖金等货币形式的报酬，还应包括精神层面的激励，因而企业支付给员工的薪酬可以分为外在和内在两部分。其中内在薪酬是指那些给员工提供的不能量化的各种奖励，比如职业发展规划、公司文化、良好的工作环境、和谐的人际关系等。
软件研发人员的内在薪酬激励研究是与激励理论分不开的，其中最重要的就是马斯洛的需求理论和赫兹伯格的双因素理论。对于软件企业研发人员来说，内在薪酬的激励需要充分结合其工作特性和自身需求，才能提出有针对性的对策。本文先对软件研发人员和特性进行了论述，随后根据其需求来提出现今内在薪酬激励不足，最后通过理论和实践的结合，给出一些比较普适的对策。
2、软件研发人员概念和特征
软件研发人员在本文中主要是指在软件企业从事研究、开发、设计等活动的研究设计人员和开发人员。就其工作特征来说。体现在四个方面。
（1）年轻化。在我国，软件研发从业人员多集中在20到33岁之间，超过40岁的软件研发人员非常少：从国外来看，也主要是集中在20到35岁之间。如此年轻化的人员构成，相对于其他行业的研发人员来说，是不可思议的。
（2）研发生涯短。软件研发是一个高智力、高强度工作，不仅需要不断更新程序开发知识，还需要通宵达旦的进行程序编码。随着年龄增长，学习力和身体状态渐将不如以前，因而研发生涯较短。
（3）工作强度大。软件研发对于时效性的要求是十分苛刻的，因此从项目承接、需求设计到编码工作，一直是出于高强度的运转状态。因而很多软件研发人员熬夜轮轴转的现象是常见的。
（4）以男性为主导。受软件研发工作特性以及工作强度的影响来看，研发产业的从业人员多是男性为主导，男性比例占，对于女性来说从事软件研发工作有着诸多不便。
3、软件研发人员内在薪酬激励的不足
结合上理论和软件研发人员的特性来看，现如今软件研发企业的内在薪酬激励方面还是存在着诸多的不足，主要可以体现在以下四个方面。
（1）职业生涯发展规划不足。研发人员在进入自身的研发生涯末期的时候，知识和身体已经不再适合工作的要求，因而必需要有后期的规划方向。在我国激烈的市场竞争环境中，企业较看重成果和利润，缺乏对员工的关怀。即使有部分企业协助员工做后期生涯规划，也只是给出一些指导，并没有权威的方案和体系。
（2）需求激励不足。根据赫兹伯格的理论来看，马斯洛层面的员工生理、安全需求等都应算作是保健需求。我国多数软件研发人员多是刚毕业的大学生或者是进入已婚阶段的男青年，对于他们来说，结婚、住房以及育儿等是最迫切的。但我国国情是买房难、就医难、养孩子难、上学难，这些原本应是保健的因素，都变成了激励的因素。而现今，多数软件研发企业并不愿为员工分担此类高额的成本，未能提出一个较好的激励措施。
（3）知识培训更新不足。软件研发是一个智力密集型工作，是需要新知识来满足市场发展的需求。如果研发人员的开发知识跟不上的话，很快就会被淘汰。因而，新知识的更新，是软件研发人员具备持续不断的竞争力的根本保障。但是，实际中，多数企业对于研发人员的培训不敢多下功夫，主要担心自身企业成为一个培训学校，在增加成本的同时又为竞争对手提供了人才。
（4）工作环境构建不足。软件研发工作多是一个创造性的工作，因而在工作过程中，外部环境对研发人员的身心影响是非常重要的。良好的工作氛围以及工作环境的需求可以更好的提高研发人员工作效率，进而提高企业产品的竞争力，能够更好的满足客户的需求。但是，多数软件研发企业是按照传统的工作环境布来进行，在管理过程中也是严格的按照行为导向的管理方式，只想将员工紧紧看住，没有给予研发人员足够的研发自由。
4、对策探讨
结合上论述来看。对于研发人员的内在薪酬激励应从以下四个方面做起：
（1）完善的职业生涯规划体系。对于软件研发人员的职业生涯规划来说，可以从技术、销售、和管理三个渠道进行。技术渠道上来看，对于知识丰富、技术高超的老研发人员，应当鼓励其基础技术培训方面工作，以给新员工经验和研发方法的指导；销售渠道上来说，应鼓励研发人员从是熟悉的程序开发工作转向市场需求的开发：管理层面上，是培养技术研发人员走向技术管理岗位，通过其自身对技术流程熟悉和积累的管理经验来帮助企业发展。
（2）帮助员工解决迫切的需求。根据软件研发人员的特性来看，紧迫的需求主要是住房、结婚、养孩子、就医、上学等。因此在公司的福利设计过程中，可以从利润中提出一定比例为员工解决此类问题，并且利润是需要与员工的工作绩效、工作年限、职称评定等挂钩，最终目的是通过满足员工最迫切的需求来提高企业经营利润。
（3）加大培训力度，提高员工知识水平。软件研发人员最重要的是软件开发知识储备，只有牢牢掌握了开发知识、语言程序等，才能提高研发效率，为企业带来高额的利润。虽然培训是需要一定的成本，但是培训可以通过多种方式进行，不一定全是要外训，也可以建立完善的内训体系。比如来说，员工的绩效考核要与员工的培训任务相挂钩，这些任务可以包括参加培训的次数以及作为讲师为公司员工培训的次数等。这样可以有效解决成本的问题，也可以提高员工知识更新的积极性。
研发人员激励因素研究 篇3
我国正处于社会转型的关键时期,市场经济飞速发展,社会竞争日益加剧,人们的工作节奏不断加快,许多与工作压力有关的心理问题也随之而来,导致近年来员工的自杀率大幅上升。当前,环境的可持续发展成为了全球的热点问题,而员工的可持续发展似乎并没有得到应有的关注和重视,大部分企业把精力放在了技术的革新和利润的提升上,却并不在乎自己的员工是否感觉到幸福。实际上,如果我们的员工在工作的同时获得了幸福感,他们将会为企业带来更高的产出,这种正面积极的心态就是企业的一种无形资本,我们称之为心理资本。而研发人员作为企业技术创新的主体,承担着巨大的工作压力,他们的心理资本是企业竞争力的源泉和中国人力资源取得优势的关键。因此,如何提高研发人员这一特殊群体的心理资本已成为人力资源管理领域的新课题。本文通过对我国企业的327名研发人员进行调研分析,得到了影响企业研发人员心理资本及其各维度的关键因素和回归方程,并以此提出了提高企业研发人员心理资本的对策和建议。
1 理论基础和模型假设
1.1 心理资本的相关理论
早期的心理学主要研究的是人们心理上出现的问题和缺陷,进而对这些心理疾病进行预防和治疗,而有些心理学家发现个体的某些积极的心理要素拥有更为强大的正面能量,我们不但要预防人们产生愤怒、恐惧、自杀等负面情绪,而且要让他们达到正向、积极甚至是优异的状态,这种“沉浸”的状态就是积极心理学重点关注的问题。心理资本就是在积极心理学和积极组织行为学的理论基础上提出的新概念,可以说,它是心理学与管理学两个领域交叉得到的产物。Luthans等(2005) [1]提出心理资本的内涵为“个体一般积极性的核心心理要素,具体表现为符合积极组织行为学标准的心理状态,它超出了人力资本和社会资本之上,并能够通过有针对性的投入和开发而使个体获得竞争优势”。Luthans,Youssef以及Avolio(2007)[2]还认为心理资本由自信(自我效能)、希望、乐观以及韧性(自我恢复力)四个维度构成。大部分学者偏向于心理资本与结果变量之间的实证研究,例如:Luthans等(2005) [1]发现中国员工的心理资本与工作绩效正相关;Larson和Luthans(2006) [3]得到心理资本与员工工作满意度和组织承诺之间存在显著正相关的结论;Patera和West(2006) [4]的研究结果表明:心理资本与员工的旷工行为负相关;赵简、张西超(2010)[5]指出心理资本在工作压力和工作倦怠间有调节作用等。
目前,关于心理资本的前因变量的研究还比较匮乏。总结已有的文献,可以得到影响心理资本的因素有:人口统计变量方面,Synder认为人生经历和教育程度会影响心理资本,由于教育程度高的员工有明显的优越感,他们会拥有更高的希望和乐观水平,员工的人生经历越丰富,他们的韧性越强;环境文化方面,我国学者唐强指出支持型环境将对心理资本产生正向影响,Luthans也指出人们在尊崇个性的人文环境里的心理资本水平较高;身心健康方面,积极心理学的研究表明,优秀的身体和心理状态有助于提升自信、希望以及乐观;家庭生活方面,积极心理学家发现和谐的婚姻和家庭关系会增加人们的幸福感,尤其是韧性和希望方面。本文通过问卷、访谈等方式,从个人特质和工作环境两个方面对研发人员的心理资本影响因素进行了探索。
1.2 研发人员心理资本的模型假设
著名管理学家彼得·德鲁克将知识型员工定义为“掌握、运用符号和概念,利用知识或信息进行创造性工作的人”。Lori L Silverman(2006)[6]指出创新型人才是指“那些拥有深厚的专业知识和技术能力,具有超强的创造性和丰富的想象力,能够进行自主性创新,为企业解决实际问题,是企业获得经济效益、保持持续竞争力的核心人才”。研发人员作为知识型员工和创新型人才的典型代表,具有不同于普通员工的特征。郭瑛(2008)[7]基于心理契约理论提出了研发人员的三个主要特征:追求职业生涯发展;对脑力和体力要求高,工作强度大,并且以年轻人为主,业绩报酬是激励研发人员的重要因素;具有较高的创新精神和专业的知识与技能,忠诚于职业,希望有较好的工作环境。
根据国内外已有的对心理资本前因变量的研究,并针对研发人员具备的特征,本研究对研发人员心理资本的影响因素模型进行了设计。我们选取性别、年龄、婚姻、学历、工作年限、职业类别作为个人特质影响因素,选取单位性质、单位规模、行业作为工作环境影响因素。由于这些影响因素与心理资本及其维度间可能存在线性关系,并且各个影响因素对心理资本及其维度的影响是不相同的,所以本研究基于多元线性回归模型,设立研发人员的心理资本及其各维度的模型为:
Yi=βi0+βi1X1+βi2X2+…βijXj +μi
其中,Yi(i=1,2,…,5)—自信、希望、乐观、韧性、心理资本; Xj(j=1,2,…,9)—性别、年龄、婚姻、学历、工作年限、职业类别、单位性质、单位规模、行业;βij为参数;μi为随机扰动项。
2 研究方法
2.1 研究对象
本文以武汉、南京、扬州、深圳等不同区域的企业研发人员为研究对象,向东风公司技术中心、法雷奥照明研发中心、烽火通信科技股份有限公司、华为信息技术公司、湘电风能有限公司、中国科学院武汉病毒研究所等16家企业的研发人员随机发放了335份问卷,回收有效问卷327份,有效回收率为97.6%。样本构成情况如表1所示,以下统计数据说明我国的研发人员具有年纪轻、学历高、男性比例高等特点。
2.2 变量的选择与测量
本研究选取自信、希望、乐观、韧性以及心理资本作为因变量。从个人特质和工作环境两个方面选取解释变量,其中,个人特质方面的影响因素有性别(1=“男”,2=“女”)、年龄(1=“20-27岁”,2=“28-35岁”,3=“36-45岁”,4=“46岁以上”)、婚姻状况(1=“已婚”,2=“未婚”)、学历(1=“大专及以下”,2=“本科”,3=“硕士及以上”)、工作年限(1=“5年以下”,2=“6-10年”,3=“11-20年”,4=“20年以上”)以及职务类别(1=“助理工程师”,2=“工程师”,3=“高级工程师”);工作环境方面的影响因素有单位性质(1=“国有”,2=“民营”,3=“外资”,4=“合资”,5=“科研院所”)、单位规模(1=“100人以下”,2=“100-300人”,3=“300-1000人”,4=“1000人以上”)以及行业(1=“先进制造”,2=“计算机/网络”,3=“电子/通信”,4=“生物工程/制药”,5=“新能源”)。
问卷分为个人情况说明和心理资本量表两个部分。个人情况说明的题目涵盖了上述所有的解释变量。心理资本量表选用Luthans等(2007)制订的PCQ-24量表,包括自信、希望、乐观、韧性4个维度,共24题,采用Likert 5点记分(1=“非常不同意”,5=“非常同意”)。这个量表曾多次应用于中国员工的心理资本研究,并且量表的克伦巴赫系数大于临界值0.7,显示了较好的信度和效度。此次研究利用SPSS17.0进行数据处理,采用的方法主要为差异性分析和回归分析。
3 数据分析与结果
3.1 研发人员心理资本影响因素的差异分析
利用独立样本t检验和方差分析,我们可以得到以下差异性分析的结果:(1)性别差异:不同性别的研发人员在自信、希望及心理资本上有显著性差异,男性在心理资本及其各维度上的得分都高于女性;(2)年龄差异:不同年龄段的研发人员在心理资本及其各维度方面上不存在显著性差异,46岁以上的研发人员的自信水平最高,36-45岁的研发人员的希望、韧性及心理资本水平最高,20-27岁的研发人员的乐观水平最高;(3)婚姻状况差异:不同婚姻状况的研发人员在自信、希望、韧性及心理资本的差异显著,已婚者在自信、希望、韧性及心理资本上的得分高于未婚者,而未婚者在乐观上的得分高于已婚者;(4)学历差异:不同学历的研发人员在乐观方面存在显著性差异,硕士及以上学历者在自信、希望、乐观以及心理资本的得分最高,而大专以下学历者在乐观上的得分最高;(5)工作年限差异:工作年限不同的研发人员在自信方面有显著性差异,工作年限为11-20年的研发人员在心理资本及其各维度的得分最高;(6)职业类别差异:不同职务类别的研发人员在自信上差异显著,高级工程师在自信、希望、韧性及心理资本的得分最高,而助理工程师在乐观的得分最高;(7)单位性质差异:不同单位性质的研发人员在自信、乐观以及心理资本上差异显著,合资企业的研发人员在心理资本及其各维度的得分最高,民营企业的研发人员和合资企业的研发人员在乐观方面的得分相同;(8)单位规模差异:单位规模不同的研发人员在心理资本及其各维度上有显著性差异,单位规模为1000人以上的研发人员在心理资本及其各维度的得分最高;(9)行业差异:不同行业的研发人员在希望方面的差异显著,计算机/网络的研发人员在自信、希望、乐观以及心理资本的得分最高,而新能源的研发人员在韧性的得分最高。
3.2 建立心理资本及其各维度的模型
采用逐步回归法分别得到以下自信、希望、韧性、乐观、心理资本的关键影响因素和模型。
(1)自信影响因素的模型建立
回归分析的结果如表2所示:调整后R2为0.73,Sig.为0.019,表示此模型具有一定的解释力。自信的关键影响因素按影响程度从强到弱依次为:单位规模、性别、婚姻状况。自信的线性回归模型为:
Y1=23.478+0.806 X8-1.419 X1-1.045 X3
其中,Y1为自信,X8为单位规模,X1 为性别,X3为婚姻状况。
可以看出:单位规模越大,研发人员的自信程度越高;男性研发人员的自信水平高于女性研发人员;已婚研发人员的自信水平高于未婚研发人员。
(2)希望影响因素的模型建立
回归分析的结果如表3所示:调整后R2为0.55,Sig.为0.05,表示此模型具有一定的解释力。希望的关键影响因素按影响程度从强到弱依次为:婚姻状况、性别、单位规模、学历。希望的线性回归模型为:
Y2=22.663-1.252X3-1.166 X1+0.400 X8+0.708 X4
其中,Y2为希望,X3为婚姻状况,X1为性别,X8为单位规模,X4为学历。
可以看出:已婚研发人员的希望水平高于未婚研发人员;男性研发人员的希望水平高于女性研发人员;单位规模越大,研发人员的希望程度越高;学历越高,研发人员的希望程度越高。
(3)韧性影响因素的模型建立
回归分析的结果如表4所示:调整后R2为0.44,Sig.为0.012,表示此模型具有一定的解释力。韧性的关键影响因素按影响程度从强到弱依次为:婚姻状况、单位规模。韧性的线性回归模型为:
Y3=16.793-1.250X3+0.491 X8
其中,Y3为韧性,X3为婚姻状况,X8为单位规模。
可以看出:已婚研发人员的韧性水平高于未婚研发人员;单位规模越大,研发人员的韧性程度越高。
(4)乐观影响因素的模型建立
回归分析的结果如表5所示:调整后R2为0.43,Sig.为0.010,表示此模型具有一定的解释力。乐观的关键影响因素按影响程度从强到弱依次为:学历、单位性质。乐观的线性回归模型为:
Y4=7.969+1.015X4-0.396 X7
其中,Y4为乐观,X4为学历,X7 为单位性质。
可以看出:学历越高,研发人员的乐观程度越高;不同企业性质的研发人员的乐观水平从高到低依次为:国有、民营、外资、合资、科研院所。
(5)心理资本影响因素的模型建立
回归分析的结果如表6所示:调整后R2为0.60,Sig.为0.029,表示此模型具有一定的解释力。心理资本的关键影响因素按影响程度从强到弱依次为:单位规模、婚姻状况、性别。心理资本的线性回归模型为:
Y5=18.108+0.549X8-0.715 X3-0.883X1
Y5为心理资本,X8为单位规模,X3为婚姻状况,X1为性别。
可以看出:说明单位规模越大,研发人员的心理资本程度越高。已婚研发人员的心理资本水平高于未婚研发人员;男性研发人员的心理资本水平高于女性研发人员。
4 结论及建议
通过以上研究表明,研发人员的心理资本及其维度受到多方面因素的影响,若划分为个人特质和工作环境两个方面的话,个人特质的关键因素为性别、婚姻状况、学历;工作环境的关键因素为单位性质和单位规模。这些研究结果对企业研发人员的心理资本开发有以下启示:
(1)关注女性研发人员的心理资本。女性在研发人员这个职业中人数少、职位和薪酬较低,一直处于比较弱势的地位,所以她们在自信、希望及心理资本方面都低于男性。企业应该更加关注女性研发人员的职业发展,充分发挥女性研发人员的特质和优势,协助她们进行职业生涯的开发和规划,给有潜力的女性研发人员更多的发展机会。
(2)重点锁定新进研发人员。企业目前新进的研发人员一般都为20-27岁,未婚的男性员工,他们大多刚踏上工作岗位,工作经验不足,同时又还未组织家庭,所以对自己的事业和生活都比较迷茫,致使他们的心理资本相对其他人群而言处于较低的水平。从另一方面考虑,他们又是企业的新兴力量,他们的成长对企业起着至关重要的作用。因此,从这群80后研发人员进入企业开始,我们人力资源部门就应该对他们实行EAP(员工帮助计划),并将心理资本开发融入工作分析、招募甄选、培训开发、绩效管理以及薪酬管理等人力资源管理环节。
(3)引进研究生学历以上的高层次人才。上述的研究结果显示,研发人员的学历越高,希望、乐观的水平越高。之前有研究表明,领导者的心理资本越高,员工越会感觉到对工作满意,心理资本也会提高,因此,如果我们把引进的高学历人才作为研发团队的领导者,将会对组内其他的研发人员起到一定激励作用,使得研发团队的心理资本得到整体提升。
(4)客观对待单位之间的差异。根据以上研究,我们可以得到单位规模对自信、希望、韧性、心理资本都有正向影响的结论,也就是说,随着企业的不断扩张,员工的心理资本会得到一定程度的提高。那么,正在发展中的中小型企业就更应当关注研发人员的心理资本,企业可以选择增加培训机会、丰富业余生活、关心家庭生活等方式来提高研发人员的心理资本。而关于单位性质对乐观方面的影响,其实可以归结到不同企业文化对员工心理资本的影响。我们可以看到,企业给研发人员的工作氛围越宽松,研发人员越能发挥自己的个性和才能,他们的心理资本也将越高,所以企业只有给予研发人员足够的尊重和空间,研发人员的心理资本才会不断提高,他们持续“沉浸”的工作状态才会为企业创造更多财富。
参考文献
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[5]赵简,张西超.工作压力与工作倦怠的关系—心理资本的调节作用[J].河南师范大学学报:自然科学版,2010,38(3):139-143
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[7]郭瑛,赵湘莲,郝晶晶.基于心理契约理论的高科技企业研发人员薪酬模式研究[J].经营管理者,2008,26(13):126-129
[8]王雁飞,朱瑜.心理资本理论与相关研究进展[J].外国经济与管理,2007,29(5):32-39
科研院所研发人员薪酬激励模式探讨 篇4
所谓激励模式,就是组织通过设计适当的外部奖酬形式和工作环境,以一定的行为规范和惩罚性措施,来激发、引导、规范和保持组织成员的行为,从而最大限度地实现组织及其成员个人目标的系统活动。当前科研院所薪酬激励机制存在以下几方面的主要问题:
一是作为主要激励手段的薪酬体系,目前科研院所大都还是执行国家事业单位工资制度,分配方式不够灵活,固定部分相对较多,灵活部分相对较少,未在真正意义上实现“按岗定薪,以绩取酬”。
二是其他形式的薪酬激励也存在着制度不健全、量度主观性、实施随意性、及时激励不到位等问题。如科技人员取得重大突破或成果之日,往往也是他们特别希望得到组织肯定与激励之时,但多数情况组织不能及时兑现激励。
三是缺乏对科研院所未来发展起关键或核心作用的研发人员的中长期激励措施,包括绩效奖励、技术奖励、知识产权、科研成果奖励、延期激励、股权激励等,难以吸引和留住他们。研发人员与科研院所之间还没有形成一个紧密的利益共同体,无法真正做到“荣辱与共”。
一、构建原则
1.当期激励和延期激励相结合的原则
针对不同研发岗位特点性质,确定当期薪酬和延期支付薪酬的发放比例,当期薪酬占全年总薪酬的70%～90%,延期支付薪酬占全年总薪酬的10%～30%。
2.岗位价值差别原则
研发人员薪酬标准的制定按照不同岗位之间的相对价值合理拉开差距,重点向关键、重要岗位倾斜。
3.业绩挂钩原则
强化员工业绩考核,建立起员工收入与研究所整体经济效益、部门(单位)绩效、个人业绩挂钩的分配机制。
4.动态调整原则
岗位可升可降、薪酬可高可低,在考核评价的基础上,实行动态管理。
二、薪酬体系的构成
薪酬体系主要包括四部分,岗位薪酬、绩效薪酬、延期支付薪酬和成果奖励。
岗位薪酬主要体现不同岗位的责任、风险、能力素质要求、工作量大小和技术复杂程度,占总薪酬的30%～40%,每月固定发放。
绩效薪酬主要体现研发人员的当期业绩和贡献大小,占总薪酬的40%～50%。绩效薪酬实行动态调整,按月(或季度)考核发放。
延期支付薪酬主要体现研发人员当期从事的工作对未来一段时期带来的收益或影响,占总薪酬的5%～25%,延期至第二年支付。
成果奖励主要体现研发人员的知识产权、专利发明、科研成果获奖等情况,占总薪酬的5%,每年奖励一次。
三、岗位薪酬档次设置及评定
研发岗位根据性质和特点,可划分为六层薪酬岗级:首席设计师(研发师)、主任设计师(研发师)、副主任设计师(研发师)、主管设计师(研发师)、设计师(研发师)、设计员(研发员)。
研发岗位薪酬档次设置如表1所示。
研发人员岗位薪酬档次的考评与确定,采取要素计点法的方式进行,根据员工的最终量化得分确定其岗位薪酬档次。
1.要素计点法考评表
要素计点法考评表是岗位薪酬确定过程中采用的表格,用来确定每名研发人员的考评得分。该表包含了若干考评指标和相应权重系数,每个考评指标均有不同考评类别,每个类别均对应不同的考评分值,通过考评确定员工在每一个考评指标上的得分,各指标考评得分分别乘以相应的权重系数后加总,最终得到该员工考评总得分。
2.考评指标的说明及考评分值的确定
(1)岗位评价指标主要评价岗位责任、岗位特性和岗位能力,主要依据为岗位评价考核标准和员工实际履行岗位职责情况。由绩效考评小组和部门领导进行考评打分,汇总被考评对象的考评总分统一折算成百分数。
(2)工作量与工作难度指标主要评价员工工作量的饱满程度和工作复杂程度,主要依据为工作量与工作难度考核标准。由绩效考评小组和部门领导进行考评打分,汇总被考评对象的考评总分统一折算成百分数。
(3)知识技能指标主要评价员工的知识、技能、经验,主要依据为知识技能考核标准。由绩效考评小组和部门领导进行考评打分,汇总被考评对象的考评总分统一折算成百分数。
(4)团队评价指标主要评价员工团队精神和团队意识,由各研发人员按照团队评价标准对其他员工进行相互评价。每位员工对其他员工的评分,汇总统一折算成百分数。
3.岗位薪酬档次
根据综合考评分,对每层级研发人员进行综合排序,得分排名前20%人员进入相应层级岗位薪酬第4档,(5、6档作为以后晋升通道);排名在20%～60%之间人员进入相应层级岗位薪酬的第3档;排名在60%～80%之间人员进入相应层级岗位薪酬的第2档;排名在后20%人员进入相应层级岗位薪酬的第1档(最低档)。
岗位薪酬调整遵循“人随岗动、薪随岗变”的原则,根据岗位聘用结果动态调整,分为调整层级和调整档次(以下简称调级和调档),调级是指调整薪酬层级,调档是指调整同一层级内的薪酬档次。
(1)调整层级:受聘人员岗位发生变动后,根据新聘岗位重新确定薪酬层级和薪酬档次。
(2)调整档次:根据考核结果,调档每年进行一次。年度考核结果为优秀的人员(优秀档次人员控制在被考评人数的20%范围内),在同一层级范围内晋升1档;年度考核结果为合格的人员,薪酬档次维持不变;年度考核结果为基本合格及以下等次的人员,在同一层级范围内下调1档。
(3)兼任多个岗位的人员,按主要任职岗位并综合考虑其兼任岗位情况确定薪酬档次。
四、绩效薪酬设置、考核及发放
绩效薪酬名义值一般为岗位薪酬的1～1.5倍,越是高层研发人员,其绩效薪酬比重越大。设置层次如表2所示。
绩效薪酬实行动态调整,按月考核发放。根据科研院所整体绩效水平和当期研发任务完成情况,确定绩效薪酬发放总额。在总额范围内,按研发人员当期业绩和贡献(主要考核任务量和任务完成率)分配绩效薪酬。
式中:W1——个人实际兑现绩效薪酬;
B1——个人名义绩效薪酬标准;
F1——全所当期研发任务综合完成率;
F2——个人研发项目考核指标(或经济指标)实际考核得分;
Q1——与全所当期研发任务综合完成率挂钩权重;
Q2——与个人研发项目考核指标(或经济指标)实际考核得分挂钩权重;
X1——当期质量、安全、商业秘密等否决性指标考核扣款额。
五、延期支付薪酬
延期支付薪酬主要考虑研发人员从事的工作或其研发行为及其研制的产品在未来一段时间对科研院所经济效益、企业形象、企业战略目标的实现、企业发展所做贡献的影响。延期支付薪酬可在某一研发项目结束后1～2年的周期内予以兑现。
六、成果奖励
为鼓励研发人员钻研技术,提高研发能力和水平,可设立技术创新奖、知识产权奖、专利发明奖、科研成果奖等奖项,设立奖励标准,每年评比奖励一次。
总之,通过应用要素计点法,构建以岗位绩效薪酬为主要结构模式的薪酬分配体系,通过评价不同研发岗位的相对价值,建立起基于能力为起点,以业绩评价为手段,以体现岗位价值为核心,综合确定员工报酬的一种弹性薪酬分配制度。通过强化薪酬的激励作用,进一步挖掘员工潜力,激发员工的工作热情,激励员工的自我能力提升和绩效改进,以力求实现研究所和员工个人共同发展。
研发人员激励因素研究 篇5
全面薪酬制度理论认为, 薪酬除包括金钱和物质外, 还应包括员工的间接收入 (福利) 和一些非经济性报酬 (员工的心理收入) 。因此, 非货币性薪酬就是指员工所获得的来自企业或工作本身的, 不以纯粹货币形式表现和计量的, 被个体认为是有价值的且能够给予雇员以某种补偿或激励他们更积极投入工作的所有收获, 如企业安排的休假、学习、职业生涯辅导、员工帮助计划、工作的丰富感和成就感等①。
相对于货币薪酬, 非货币薪酬有两个显著的特点: (1) 成本低。非货币薪酬相对于货币薪酬来说, 最大的特点在于它需要的成本小。比如管理者对员工工作的认可和赞赏, 不需要任何物质成本, 就能让员工感到莫大的激励。企业文化、职业生涯发展管理和授权等非货币薪酬在给付时虽然需要投入一定的管理控制成本, 但相对于货币薪酬的支付还是相当有限的。所以, 如果企业能够在薪酬体系中将货币薪酬和非货币薪酬有效地结合应用, 就会在保证激励效果的同时, 显著降低企业在人力资源管理上的成本。 (2) 效果持久。货币薪酬的给付是发生在某个时间点, 激励效果相对来说比较短暂。而以福利、培训和晋升、职业生涯发展等为代表的非货币薪酬则是在员工和企业的发展过程中持续给付, 这种发生在过程中的激励效果往往会更持久。非货币薪酬与货币薪酬具有各自不同的激励功能。它们相互联系, 互为补充, 构成完整的薪酬体系。
2 北京高技术企业研发人员非货币薪酬的实证研究
2.1 样本说明与研究的总体设计
为了准确的了解目前北京高技术企业研发人员的非货币薪酬激励状况, 本次调查采用问卷的形式, 共发放问卷285份, 收回有效调查问卷229份, 涉及电子及通信设备制造业 (81份) 、中医药制造业 (51份) 、航空航天制造业 (42份) 、电子计算机及办公设备制造业 (32份) 、医疗设备及仪器仪表制造业 (23份) 的62家高技术企业。整体上看, 问卷基本覆盖了高技术行业领域, 问卷的结果具有一定的代表性。
在非货币薪酬方面, 笔者设计了福利、人才培养、晋升、个人发展、工作内容、参与管理、公司规模、团队合作、安全保障、领导模式等12个变量因素来研究它们与薪酬激励的关系以及影响程度。对收回的问卷, 本研究主要以SPSS15.0社会科学统计软件包进行分析, 具体包括:信度分析、相关分析和回归分析。
2.2 统计结果分析与讨论
2.2.1 信度分析
问卷的信度是考察问卷测量的可靠性, 是指测量所得结果的内部一致性程度, 我们要确保测量的质量, 就必须在对问卷进行分析前, 对其信度进行考察。本研究采用了目前最常用的信度分析方法克朗巴哈α信度系数法, 其公式为:
其中, k为量表中评估项目的总数, var (i) 为第i个项目得分的表内方差, var为全部项目总数的方差。从公式中可以看出, 克朗巴哈α信度系数法是量表中项目得分间的一致性, 属于内在一致性系数。
本部分对非货币薪酬方面的总量表进行了α信度检验, 具体分析结果如表1:
从表中结果可以看出本次调查问卷的标准克朗巴哈α信度系数为0.707, 在0.7～0.8的区间范围内, 表明可以接受, 即本次调查问卷具有较好的信度。
2.2.2 相关分析
相关关系是指两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的关系, 但不能确定这两类现象之间哪个是因、哪个是果。为了探讨非货币薪酬的各个方面因素与其对研发人员的激励程度之间的关联强度, 现把研发人员对非货币薪酬激励的感受程度与研发人员的被激励程度进行相关分析, 如表2:
续表
从表中的结果我们可以看到在非货币薪酬中有4个因素与研发人员薪酬的被激励程度有相关性, 分别是福利激励、人才培养方面的激励、晋升激励和参与管理方面的激励, 其中与研发人员被激励程度之间显著相关的分别是福利激励和晋升激励。
2.2.3 回归分析
变量间有显著相关, 不一定表示变量之间有因果关系存在, 二者可能同时均为因, 或均为果;或真有因果关系存在, 但要确切知道两者的因果关系, 还需要经过实验研究或者其他研究方法加以探讨。本部分采取多元回归分析, 将研发人员非货币薪酬的4个与研发人员被激励程度相关的因素进行了逐步回归, 从而对其因果关系进行验证。
这里, 我们将研发人员非货币薪酬的4个激励因素作为自变量, 以薪酬的激励程度为因变量进行多元回归, 模型如下:
Y=b0+b1F1+b2F2+b3F3+b4F4+ui
其中, Y为非货币薪酬对研发人员的激励程度, F1、F2、F3、F4为福利激励、人才培养方面的激励、晋升激励和参与管理方面的激励。具体分析如下:
a.预测变量: (常数) , 福利激励程度 b.预测变量: (常数) , 人才培养方面的激励
a.预测变量: (常数) , 福利激励程度 b.预测变量: (常数) , 福利激励程度, 人才培养方面激励性 c.因变量:总体上薪酬激励程度
a.因变量:总体薪酬激励程度
表3、表4、表5是研发人员非货币薪酬的4个相关因素对于被激励程度的回归分析结果。从逐步回归模型的总体效果参数表中可以看到, 非货币薪酬中的福利激励和人才培养方面的激励被选入回归方程, 两个变量的多元相关系数为0.635, 联合解释变异量为40.4%。而由逐步回归的方差分析表中可以看到, 第三步回归的F=9.315, 显著性Sig.=0.001, 达到了非常显著的水平, 说明自变量非货币薪酬的两个因素与因变量研发人员的被激励程度之间线形关系成立。
同时, 我们将标准化回归系数代入模型, 可以得出如下标准回归方程:
研发人员的非货币激励程度=0.487×福利激励+0.370×人才培养方面的激励
以上分析说明, 福利激励和人才培养方面的激励是预测企业非货币薪酬对研发人员激励程度的重要指标, 它们共同作用, 共同决定非货币薪酬对研发人员激励程度的大小。
3 北京高技术企业研发人员非货币薪酬激励策略
3.1 改善企业的福利制度
福利分为强制性和非强制性两种。强制性福利是指由于国家颁布了相关强制性的法律法规而引致企业必须执行的那些福利项目, 比如养老保险、失业保险、医疗保险、工伤保险等。非强制性福利是指企业自行设计的福利项目, 常见的如人身意外保险、旅游、带薪假期、住房、工作餐等。
结合高技术企业研发人员的工作特点, 笔者认为企业可以采用目前比较流行的弹性福利计划 (又称弹性计划或自助餐计划) 。它允许员工根据个人的需要, 对所要参与的福利计划类型以及数量进行选择。弹性福利计划有以下几个方面的优点: (1) 员工对于企业为他们提供了什么福利会产生更清楚的认识和更深刻的印象; (2) 这些弹性福利计划允许员工自己做出选择, 因此, 在最终选定的福利组合和员工个人的偏好之间能够实现更好的匹配, 这反过来又有助于改善员工的态度和留住核心员工; (3) 企业有可能降低自己用在福利项目上的总成本, 通过对备选福利项目的设计, 可以引导员工去做出更有效率的选择, 从而能够达到降低福利成本的目的。
3.2 完善人才培养体制
3.2.1 完善的员工培训体系
员工培训不单纯是企业发展的需要, 也是研发人员自我发展的需要。研发人员最大的期望是能使自己从“终身雇佣”的职业模式中解放出来, 而成为“终身培训”的对象。培训不仅使员工提高自身的知识水平和技能, 更能令员工有足够的资本面对将来的挑战, 达到自我价值不断增值。总之, 员工培训既可维护企业长远利益, 又可满足员工自我需求, 是一种切合实际的激励手段, 可以极大地调动员工的积极性。
3.2.2 人才培养与业绩、职位相结合
企业可以为员工设置一系列培训计划, 但是对于其中的一些培训项目应该是与业绩、职位相结合的。不同的职位可以享受不同级别的培训计划, 同时在享受同一培训计划时, 高业绩人员可以享有更多的选择权。主要的一个计划就是双重职业发展通道。
公司应为研发人员设计两条平行、平等的职业发展通道, 如图1所示。一条是管理发展通道, 研发人员通过从事管理岗位, 承担更多管理责任来实现职位晋升;另一条是专业发展通道, 走专业技术路线, 通过研发人员在专业技术岗位上的经验和技能的提升, 走专家道路。在这种职业发展路径下, 公司的研发人员具有与管理人员平等的地位、报酬和更多的职业发展机会。
公司通过实行双重职业生涯道路可以有效地避免研发人员发展通道短, 缺乏合理晋升的难题;能在较大程度上提高研发人员从事科研工作的积极性;能够使研发人员充分发挥自己的专业技术特长稳定研发人员队伍;可以提供提高研发人员待遇的途径;最后, 它可以保证对管理缺乏兴趣的研发人员的激励。
同时, 研发人员的晋升要以业绩考核为基础, 并且为了保证培训与员工的职业发展相结合, 根据员工不同职业生涯发展阶段的特征和员工普遍关心的问题, 制定出有针对性的培训开发计划, 是培训工作要解决的问题。不同职业发展阶段员上面临的问题不同, 培训的内容也不一样。
3.2.3 其他对高技术企业研发人员的非货币薪酬激励措施
(1) 适当授权, 参与管理。
独立自主是研发人员的个性特征, 在日常的工作过程中, 应该适当的授权以激发他们的主人翁责任感。同时让他们参与管理, 如研发人员通过与管理者一起讨论组织部门目标、将目标分解到各自岗位、努力实现目标、不断发现问题并进行反馈这一过程, 能够更好的实现自我管理和自我控制。
(2) 提供合适的工作条件。
研发人员对工作条件的期望值比较高, 除了期望有良好的工作环境、科研设备等以外, 最主要的需求体现在对知识、信息资源共享方面。高技术企业为员工提供相应的知识、科学技术和信息网络是员工进行知识共享、交流与沟通的根本途径。这样不但给员工在工作上带来便利, 而且可以增强员工的参与感, 使他们真正感觉到自己是企业的主人。
(3) 培育匹配的企业文化。
主要包括这样一些内容:鼓励创新和宽容失败;尊重人才和提倡学习;评价公正、重视情感。最重要的是注意多种文化模式的结合。在构建企业文化时, 企业必须对自身有个全面的了解, 要根据企业的历史、生产经营来确定文化模式。总之, 企业文化既要得到员工的认同, 实现承诺, 又要激励员工, 鼓励创新;既要制定共同遵守的道德规章, 又要给予员工足够的自我空间。
(4) 创新领导模式。
领导模式的创新激励是指领导者通过改变下属的动机与价值观来激励研发人员, 以促进绩效的提高和整个组织的变革。主要包括:领导者通过展示魅力, 对研发人员产生巨大超凡影响 (如接受、支持、追随、忠诚等) ;通过鼓舞动机, 领导者鼓励下属付出更大的努力去实现组织的远大目标;通过关怀体贴, 领导公平而有差别地对待每位下属, 关注每位下属的特殊需要, 支持研发人员完成任务和实现自我;通过挖掘智慧, 高技术企业的领导要鼓励下属尝试用崭新的、创造性的方法和途径来解决工作中遇到的问题。
参考文献
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研发人员激励因素研究 篇6
1 大学高级研究人员激励特征与研究理论假设
1.1 大学高级研究人员激励特征界定
研究首先从Abraham Maslow的需要层次理论 (hierarchy of needs theory) 开始追溯激励因素的相关研究, 并将综述重点集中于知识型员工与大学教师的激励因素讨论中。通过国内外相关文献回顾, 归纳整理出诸多激励因素, 发现高知识群体的激励因素具有一定的特殊性, 如更注重自身发展与个体成长, 并将自我发展与组织发展紧密相联等, 得出激励因素与个体特征和工作性质关系密切。
其次, 通过网络信息资源分析, 在互联网上搜集了八批共计139名长江学者[1]的成长历程、新闻报道、演讲访谈等, 从中分析高级研究人员的个体特征和工作性质, 如独立自主性、自我价值感强、渴望成就与能力提升等个体特征。
第三, 随机采访大学教授、副教授5名, 以询问方式对高级研究人员所关注的激励内容进行访谈, 如您认为目前的工作是否得到别人的认可;您是否从所从事的工作中获得成就感;您对目前的薪酬待遇是否满意等, 以充实和修正理论和文献研究假设。
1.2 大学高级研究人员激励因素研究理论假设
通过激励特征界定, 结合文献综述, 将大学高级研究人员激励因素划分为个体激励因素、工作激励因素和环境激励因素3个维度, 共计25个具体激励因素。其中, 个体激励因素包括个人成长、成就、认可、权力、晋升、自我实现、责任感 (使命感) 、个体价值、薪酬福利、公平、尊重等11个因素;工作激励因素包括工作安全、个人生活、工作挑战、工作兴趣、工作自主、弹性工作、培训等7个因素;环境因素包括组织前途、组织环境、工作环境、合作空间、人际关系、决策影响和领导素质8个因素。
2 研究方法
2.1 大学高级研究人员激励因素量表开发
本研究使用的调查问卷由大学高级研究人员激励因素问卷和个人基本情况两部分组成。激励因素问卷是根据研究假设中大学高级研究人员三大激励因素25项具体因素构成, 结合大学高级研究人员的个体特征开发测量量表, 该量表采用Likert5级量表形式, 让被试者从“1-不重要”到“5-很重要”对各激励因素进行评价。个人基本情况包括被试者的性别、年龄、职称、任职时间、专业方向、学历、所处职业阶段等基本情况。
2.2 样本特征分析
正式测量将调查问卷编制成为网页版和Word版两种形式, 采用电子邮件发送网页问卷链接和Word问卷方式。问卷遍及全国21个省市的19所高校, 包括清华大学, 北京大学, 复旦大学, 中国农业大学, 电子科技大学, 大连理工大学, 北京航空航天大学, 北京师范大学, 兰州大学, 四川大学, 南开大学, 人民大学, 武汉大学, 浙江大学, 厦门大学, 中山大学, 西安交通大学, 同济大学, 中南大学, 研究以收到阅读电子邮件回执作为发放标准, 共发放问卷489份, 有效回收304份问卷, 有效回收率为62.2%, 其中网页版问卷226份, Word版问卷78份。样本基本信息, 如表1所示。
2.3 数据分析方法
研究运用SPSS16.0和LISREL8.7统计软件对数据进行因素分析和结构方程等分析。效度检验主要采用探索性因子分析法和验证性因子分析法、聚合效度及区分效度检验法。信度检验则采用内部一致性检验法。激励因素二阶因子模型和二阶因子之间的关系研究采用结构方程模型方法。
3 大学高级研究人员激励因素模型构建
3.1 大学高级研究人员激励因素分析
3.1.1 探索性因素分析
(1) KMO值分析与Bartlett’s球形检验大学高级研究人员激励因素量表的KMO值分别为0.885, 大于Kaiser提出的0.7标准[2], 适合进行因素分析。此外, 从Bartlett’s球形检验的χ2值分别为566.28 (自由度为237) 达到显著, 表明母群体的相关矩阵间有共同因素存在, 适合进行因素分析。
(2) 因素负荷矩阵经过斜交旋转后的因素负荷矩阵如表2所示, 经过探索性因素分析, 划分为6个维度, 量表中共25个题项, 其中题项4 (权力) 和题项18 (培训) 因负荷量未达到0.40标准而被剔除, 其余23个题项得以保留, 且各题项的负荷量均在0.40以上, 具有较好的区分度。
(3) 因素对整体解释的变异数因素分析的目的就在于简化因素结构, 希望能以最少的共同因素对总变异量做最大的解释, 因此抽取因素累计解释的变异量越大越好。从表2中可以看出本研究的各因素累计解释的变异量达到了58.04%, 因素的提取效果较好。
通过探索性因素分析的流程反复提取因素指标, 共保留23个题项, 剔除两个题项, 提取出6个共同因素。根据探索性因素分析结果, 之前的理论假设模型发生了一些改变。其中, 理论假设的三因素模型演变成六因素模型, 主要是个体激励因素进行了更为细致的划分, 划分为4个不同因素。而工作激励因素中的工作安全题项 (t12) 与个体激励因素中的薪酬福利 (t9) , 公平 (t10) , 以及个人生活 (t13) 划分为一个维度。
3.1.2 验证性因素分析
一般验证性因素分析常用主要的拟合参数来进行适配度的评估, 其中卡方检验χ2值与自由度之比小于2, 则模型拟合较好;如果χ2值与自由度之比小于5, 表明模型尚可接受。拟合优度指数 (GFI) 和修正拟合优度指数 (AGFI) 是绝对拟合指标, 其值都在0-1之间, 越接近1, 则表示此模型解释能力越强, 整体拟合度越好;一般建议这两个指标以0.9以上, 被认为模型拟合的非常好。比较拟合优度指数 (CFI) 和不规范拟合指数 (NNFI) 是相对拟合指标, 其值一般在0-1之间, 越接近1, 模型越好, 若大于0.90则模型拟合程度很好。近似误差均方根估计 (RMSEA) 和残差均方根 (SRMR) 是近似误差指数, 两个指标越接近0表明拟合越好[3]。研究采用结构方程建模软件LISREL8.7来实现验证性因素分析, 用收集到的另外152个样本数据对大学高级研究人员的探索性结构进行检验, 得到大学高级研究人员激励因素的拟合指标, 如表3所示。
从表3可以看出, 各项模型拟合指标值均满足要求, 探索性因素分析得到的大学高级研究人员激励因素得到了比较好的验证。
3.1.3 大学高级研究人员激励因素维度命名及涵义
通过因素分析确定了大学高级研究人员的6个激励因素维度。根据各因素所包含的题项, 参考相关理论和文献对各因素进行命名及定义。
因素1———成长激励因素:在大学高级研究人员职业发展中促进个体成长的因素, 包括个人成长、成就、晋升。
因素2———价值激励因素:由大学高级研究人员的价值体系如人生观、价值观等所产生的激发因素, 包括自我实现、责任感 (使命感) , 以及个人价值。
因素3———认同激励因素:大学高级研究人员从外界所获得的对于自身工作的肯定, 包括认可和尊重。
因素4———保障激励因素:保证大学高级研究人员顺利开展工作和生活的因素, 如薪酬福利、公平、工作安全和个人生活。
因素5———工作激励因素:与大学高级研究人员所从事的科学研究工作相关的激发因素, 如工作挑战、工作兴趣、工作自主和弹性工作。
因素6———环境激励因素:大学高级研究人员所处的外部条件和环境所产生的激发因素, 包括硬条件如组织环境、工作环境, 以及软环境如组织前途、合作空间、人际关系、决策影响和领导素质。
3.2 信度与效度分析
3.2.1 信度检验
研究采用内部一致性信度检验, 通过计算Cronbach’α一致性系数反映各测量题项的内部一致性程度, 得出总量表信度系数为0.796, 成长因素、价值因素、认同因素、保障因素、工作因素和环境因素的一致性系数分别为0.7、0.71、0.71、0.74、0.73、0.84, 各因素的信度系数都大于0.7, 根据文献[2]的观点, 量表信度系数在0.70以上表明信度较高, 本研究的结果表明问卷的测量结果是比较可靠的。
3.2.2 效度检验
在探索性因素分析中, 6个因素对整体累计解释的变异量达到了58.04%, 各项拟合指标很好地验证了探索性因素分析的因素结构, 说明本研究生成的大学高级研究人员激励因素六维度23个题项的量表具有良好的构念效度。其次, 各激励因素维度之间的相关系数均通过了显著性水平上的检验, 说明各特征之间具有较强的聚合效度。激励因素之间的相关系数均小于各自的信度系数, 说明测量量表具有很好的区分效度。此外, 文献调查、网络调查、实际工作观察和访谈等方法, 以及预测试对题项的修正, 都保证了高级研究人员激励因素测量问卷具有较好的内容效度。
3.3 大学高级研究人员激励因素模型验证
3.3.1 大学高级研究人员激励因素结构方程
二阶因子分析是通过分析一阶因子的公共因子, 简化模型, 同时能更加准确描述数据关系。侯杰泰[4]认为, 当各一阶因子关系大致相同的时候, 二阶因子应该能充分表达各一阶因子间的关系。二阶因子模型适用于含4个或以上一阶因子的模型。
在前述信度检验中, 可以看出各激励因素之间呈现显著相关性, 说明六激励因素之间可能还存在更高级的结构关系。从六大因素的内涵来看, 某些因素具有很高的相似性, 如成长因素、价值因素和认同因素, 与高级研究人员自我认知 (self-perception) 和认识论信念 (epistemological beliefs) 有密切关系, 而保障因素、工作因素和外围因素则与大学高级研究人员所处组织宏观和微观环境有密切关系, 因此, 假设将六大因素划分为两个维度进行二阶因素分析并运用LISREL8.7软件作验证性分析, 结果得出:x2/df=2.3 (<3) , RMSEA=0.066 (<0.08) , NNFI=0.95 (>0.9) , CFI=0.95 (>0.9) , 各项模型拟合指标值均满足要求, 且拟合指数较好, 表示探索性因素分析得到的大学高级研究人员二维六因素激励模型得到了比较好的验证。
3.2.2大学高级研究人员激励因素模型构成
根据二阶因子分析, 构建了大学高级研究人员激励因素二维六因素模型。该模型将激励因素划分为内在激励 (intrinsic motivation) 与外在激励 (extrinsic motivation) , 这与国外对激励因素的划分相一致[5]。内在激励因素是指个体出于某种兴趣或某种理由而去完成某项任务的渴望, 包括成长激励, 价值激励和认同激励;外在激励因素是指源自个体之外的对个体产生刺激与激发作用的因素, 包括保障激励, 工作激励和环境激励, 如图1所示。
4 研究结果
研究通过实证分析得出大学高级研究人员激励因素由成长激励、价值激励、认同激励、保障激励、工作激励和环境激励6个因素构成, 通过二阶因子分析和结构方程验证得出内在激励因素与外在激励因素两个维度, 进而构建了大学高级研究人员激励因素模型。
研究结果显示, 大学高级研究人员对于内在激励的期望值总体要高于外在激励, 最重要的激励因素是成长激励, 高级研究人员借助工作任务来完成自身发展与自我实现的蜕变, 它们是个体高层次需要的体现。针对大学高级研究人员这一群体, 组织在激励时要充分考虑内在激励的原发性与可持续性, 促进大学高级研究人员的自我激发, 这是激励的归宿和源泉。
此外, 我国大学高级研究人员对于保障激励和环境激励的关注程度也较高。目前, 现有的科研条件和科研人员生活水平可能无法达到国外水平, 很多科研场所和科研设备比较简陋, 而科研人员的薪酬待遇也无法使其舒适生活, 这与我国国情和社会发展阶段有关。组织在激励大学高级研究人员时, 应尽可能地为他们提供良好的工作生活条件, 以解除其后顾之忧, 使他们安心于科研事业。
参考文献
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研发人员激励因素研究 篇7
关键词：研发人员,薪酬激励,绩效评价
一、研发人员在企业中的重要作用
研发人员是典型的知识型员工, 同时也属于战略性人才的范畴, 他们被视为非常重要的人力资源。研发人员掌握丰富的知识, 因而比传统的劳动者拥有更大的独立性和灵活性, 而且很容易“跳槽”, 并且不容易替补, 从而给企业造成难以弥补的损失。
研发人员在企业中的价值主要体现在以下两个方面:
第一, 研发人员是企业生存、发展的根本保证。从某种意义上说, 研发人员主宰着企业未来生存和发展的命运, 特别是核心技术人员, 他们是企业技术创新体系中的主体, 能够把握市场动态, 引领技术创新方向, 解决重大技术问题的主要是公司核心技术人员, 他们是企业实现经济效益不可缺少的核心力量。
第二, 研发人员是企业价值的重要组成部分。企业的知识资本是企业最重要的部分, 知识资本主要指创新人才所拥有的知识、技能和经验的总和, 作者所在的公司是一家研制型的企业, 技术创新是公司核心竞争力的体现, 因此研发人员是公司财富的主要创造者。
二、研发人员薪酬激励和绩效评价存在的主要问题
本部分主要以本人所在公司为例, 分析目前薪酬激励和绩效评价中存在的主要问题, 据调查了解同行企业的情况, 此类问题存在共性, 因此针对我们公司现状分析和改进措施对同行企业也有一定的借鉴作用。
(一) 薪酬激励方面的问题
第一, 研发人员薪酬水平在公司内部不具备竞争性。薪酬是对员工物资激励的核心部分, 是员工为实现企业目标所付出的知识、技能、经验和创造所付给的经济报酬, 因此企业各类员工的薪酬水平设定在对员工价值认同上具有绝对的导向性。如前所述, 研发人员是技术创新型企业的第一生产要素, 主宰着公司技术创新的进程和结果, 但是目前公司研发人员薪酬水平与营销、工艺等类别的人员相比并不具备竞争性, 因此不能激励研发人员的创新积极性, 并且对研发团队从制造工程团队吸引优秀的人才加盟形成了一定的障碍。
第二, 薪酬结构僵化, 弹性太小。薪酬结构理论上应分为两部分:保健薪酬和激励薪酬, 保健薪酬是作为员工每月的固定物资收入, 能保证员工的基本生活需要;激励薪酬是弹性部分, 用以激励员工提高工作绩效。目前技术人员薪酬分为岗位工资和绩效工资, 岗位工资起不到保健作用, 不能保证研发人员基本生活需要, 绩效工资也偏低, 因此在研发人员绩效管理中管理者将两项工资都作为员工基本工资, 导致内部绩优者和绩劣者物质回报相差不大。
第三, 研发人员的薪酬设定缺乏公平性。公司在制定研发人员的薪酬过程中, 更多考虑的是研发人员的资历, 未能充分考虑到其业绩与能力。虽然目前公司研发人员的技术层级职务评定倡导是基于业绩与能力的工资体系, 克服了技术人员依靠行政职务晋升提高薪酬水平。但是研发人员的业绩和能力目前没有科学的评价技术可以客观准确的进行评价, 因此技术层级的晋升更多考虑的是资历, 对于公司新产业项目多, 部分研发人员成长快等因素考虑不周, 打击了他们的积极性。
第四, 研发人员薪酬与团队绩效脱节。研发项目的进行多以项目团队的形式开展, 各专业研发人员分工协作才能保证项目的完成。本人所在的公司主要生产轨道交通装备, 产品是个复杂的系统, 研发项目团队成员更应具有全局观, 系统的考虑产品整体性能要求和各专业之间的接口, 因此在研发人员薪酬设计中应该把团队产出作为重要考虑因素。
(二) 绩效评价存在的主要问题
第一, 绩效指标设置不合理。绩效指标的设置是保证整个绩效管理过程良性循环的关键, 而研发绩效管理又是业界普遍认同的难点, 这是因为研发是脑力劳动, 绩效产出具有滞后性, 因此绩效指标的提炼过程会更为艰难。绝大数公司在人力资源管理上专业性不够, 都是用每个月的工作任务取代绩效指标, 将每个月的工作任务完成情况作为绩效评价结果, 忽略了对研发人员成本意识、团队协作、学习成长等方面的评价。
第二, 绩效评价存在片面性。由于研发人员的工作与一般的职能部门、操作性工作岗位相比具有复杂性、创造性, 因此普遍认为研发人员的创新性对工作时间的弹性、自主性要求较高, 公司不考核做事方式, 只看结果, 每月交付一定的目标任务量, 你完成就可以了, 因此, 倾向于设计制定以结果为导向的评价原则。由于过分强调考核结果, 在结果导向下, 研发人员不注重对企业文化、公司制度和公司其他部门的了解, 综合素质得不到提升, 不能实施公司国际化发展战略的需要。
第三, 绩效评价只关注个体, 不关注团队。研发项目多以项目团队的形式开展, 研发人员的绩效主要来自于参与的各个项目, 但是他们绩效评价人只有自己的直线主管, 项目负责人没有权限评价他们在项目中的绩效表现, 不利于项目经理调动项目组的人力资源。同时公司也没有对项目组的绩效进行评价, 导致项目组成员不太关心项目绩效。
三、研发人员薪酬激励和绩效评价的改进措施
(一) 薪酬激励的改进措施
第一, 提高研发人员整体薪酬水平。对于像公司这样的研制型企业来说, 研发部门是一个特殊的群体, 他们本身具有高流失性, 因此相对于企业内其他部门和企业外竞争对手的同类人员他们的薪酬水平应该定在一个较高的水平上。在他们的薪酬结构中, 基本薪酬只要参照当地生活消费水平略有提高即可, 我们重点应该提高绩效薪酬部分。基本薪酬定的太高, 会给管理者带来管理上的难度, 因此基本薪酬的定位要在外部市场调查和岗位分析的基础上制定。通过激励薪酬提高来提高整体薪酬水平, 既保证了研发人员薪酬水平的优越性, 同时因为激励薪酬部分弹性较大, 也有利于研发管理者合理调配所管理的人力资源。
第二, 构建多元化的薪酬激励机制。我们应该把研发人员简单的薪酬结构 (岗位工资+绩效工资) 转化为具有多重激励作用的系统性的薪酬体系。研发人员薪酬体系宜采用领先性的薪酬策略, 建立既兼顾技能更注重业绩的薪酬模式, 这种薪酬模式充分考虑研发人员对企业的贡献要素, 具有很强的激励性, 激发研发人员的创新热情, 适合技术领先型的企业。多元化的薪酬激励体系主要由基本工资、技术职务工资、绩效工资、项目奖励和福利等几个部分组成。
第三, 薪酬分配与绩效结果挂钩。“不患寡, 而患不均”的观念在每个人心中根深蒂固, 薪酬分配以绩效为导向才能保证薪酬分配的公平性。取得业绩的拿到高额的绩效工资, 绩效平平这只能拿到基本工资, 才能激励研发人员以更大的热情投入研发工作中, 并且敢于承担风险大、挑战性的研发项目。在研发人员薪酬设计中激励工资部分至少要包含技术职务工资和绩效工资两部分, 既能引导研发人员不断学习新知识和新技能, 提高自己的研发能力以胜任高一层次的技术职务, 又能让那些为企业付出多、业绩突出的研发人员分享到公司发展成果。
第四, 发展绩效工资中的项目奖励制度。项目奖励是一种非常直接而有效的激励措施并且能够引导项目团队成员精诚合作、取长补短。在项目立项之初, 对项目进行综合评价, 根据项目的性质、项目难度和预期的效益设定项目奖励额度。同时在项目的关键节点设定相应的评价指标, 并及时兑现项目奖励。项目奖励制度的应用需解决两个关键性的问题是项目负责人的管理能力的提高和项目评价。项目奖励制度是建立在基于项目管理模式上的研发管控, 研发项目按照项目项目制运作项目奖励制度才有生存的土壤。因此必须要提高项目负责人项目管理能力, 能够在跨部门、矩阵式的组织结构中灵活调动资源, 保证项目的完成。
(二) 绩效评价的改进措施
因为绩效评价指标体系的建立是有效地组织绩效评价, 实现绩效管理目标和要求的重要前提和基本保证, 本部分绩效评价改进措施着重分析绩效评价指标体系的构建。
第一, 加强绩效评价指标设计过程的控制。绩效评价指标的科学合理是绩效管理成功的前提和基础, 因此我们应该加强绩效评价指标设计过程的控制。首先我们应该成立专门的绩效指标设计小组, 小组成员包括人力资源专业人员、技术专家、研发管理人员, 主要负责对绩效指标的设定和维护;其次, 绩效指标的设定要在一些专业分析方法和工具的指导下进行, 研发工作绩效评价指标多以任务导向为主, 在设计指标的过程中可以应用目标分解鱼骨图, 通过层层分解项目目标, 找出影响项目成功的主要的因素作为关键绩效指标。绩效指标也要根据研发岗位的岗位说明书中的“岗位职责、工作内容”归纳总结提炼而成。工作说明书反映了企业组织发展对部门对岗位的要求, 因此以岗位分析为基础的绩效指标才能引导研发人员按照企业要求规范自己的行为, 发展自己相应的能力。最后, 绩效指标体系的设计应该是个动态的过程, 要收集在评价实施过程中反馈的信息以及企业发展变化信息, 适时维护指标体系。
第二, 研发人员绩效指标的设计要兼顾当前和长远、行为和结果, 构建完整的指标体系。绩效指标可以从研发人员工作质量、工作态度、沟通协调能力、学习成长等几个方面进行分析设置。研发人员工作质量主要指设计阶段输出的文件和图纸的准确性, 项目开发周期、产品交付之后的运行质量等方面。工作态度主要指职业精神、工作积极性、工作纪律等方面。沟通协调主要评价研发人员与团队沟通协作、融入组织以及对工作持续提出改进建议的能力。学习成长主要评价研发人员对新知识和新技术的接受程度, 主动学习新技术并运用到工作的能力。从以上四个方面提出的绩效指标既有交付周期、工作纪律等近期的指标, 也有交付之后的运用质量、学习成长等方面长远指标, 其中也包含了行为和结果方面的指标, 这些指标互为驱动, 引导研发人员服务于企业战略发展需要。
第三, 完善研发项目绩效评价方法。由于项目团队是针对具体研发任务组成的临时团队, 项目组成员来自不同的部门或者专业组, 他们具有双重身份, 因此在绩效评价中要引入项目经理对研发人员的评价结果才能客观反映研发人员绩效表现情况。研发工作与其他工作不同, 具有周期长、创造性、不确定性等特点, 我们很难准确的得到数据或者评估一些项目, 我们可以通过研究产品的开发流程各个阶段所涉及的绩效评价指标, 最后形成对研发团队的绩效评价。研发项目一般可分为产品计划阶段、产品开发阶段、产品测试阶段、产品运用考核阶段, 各个阶段的主要评价因素如下:
产品计划阶段主要是进行项目的可行性研究和市场预测, 可能的指标有项目可行性、新技术的应用程度、技术创新度、市场的认可度等来考评研发团队的工作绩效。
产品开发阶段是进行产品的实体开发, 是研发团队的重要工作, 在研发团队绩效考评中的重要阶段之一。这一阶段的指标可能有新产品的开发周期、开发计划的完成率等, 技术的复杂性、产品的新颖性、新技术的创新与应用、团队的协作与沟通质量、团队成员的满意度等、研发费用与成本。
研发人员激励因素研究 篇8
1 全过程企业低碳技术研发工作的内容
低碳技术研发是一项非常复杂的工作, 涉及从产品构想到投放市场等多项工作内容。根据低碳技术研发管理的不同阶段, 可以分为调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项内容。
⑴调查研究
调查研究是低碳技术或产品开发的前提和保障, 企业在进行研发前需要对市场需求进行调研, 保证其技术研发方向的可行性。调查研究是指研发人员 (团队) 根据社会调查所掌握的市场需求状况, 及时提出低碳技术和产品的构思以及开发设想和总体方案。调查研究在研发系统中扮演着十分重要的角色, 既能够反馈市场需求信息, 还可以探索新市场机会。
⑵产品设计
产品设计是指从确定产品设计任务到产品结构等一系列技术准备和管理工作, 能够特定需求转化为能够用现有技术来实现的功能, 包括初步设计、技术设计和工作图设计。产品设计直接影响到新产品的质量、功能、成本、效益和竞争力。因而, 产品设计在低碳技术和产品开发的程序中占有十分重要的地位。
⑶产品试制
产品试制是指按照一定的技术模式实现产品的具体化或样品化的过程, 包括样品试制和小批试制等。样品试制是指根据设计图纸、工艺文档等, 试制出一件或数件样品, 目的是考核产品设计质量, 考验产品结构、性能及主要工艺, 验证和修正设计图纸;小批试制是在样品试制的基础上进行的, 目的是考核产品工艺性, 验证全部工艺档和工艺装备, 校正和审验设计图纸。
⑷检测试验
检测试验是指新产品试制出来以后, 对产品的技术性能进行全面试验和检测, 以保证新产品的质量, 包括系统模拟实验、主要零部件功能的试验以及环境适应性、可靠性与使用寿命的试验测试等。
2基于多任务分配的低碳研发人员激励机制设计
2.1问题描述及任务分配
在低碳技术研发管理中, 企业管理者可以采取专业化分工的方式, 安排不同的研发人员 (团队) 分别完成调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务;也可以采取共同负责的方式, 由所有研发人员 (团队) 共同完成调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务。
2.2 模型假设
假设1:将调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务分成两种工作, 由两个具有相同风险规避ρ的研发人员 (团队) 去承担。
假设2:k (k=1, 2) 表示两种工作用, i和j表示两个研发人员 (团队) ;e1i和e2i分别表示研发人员 (团队) i在第1种工作和第2种工作上的努力, 用e1j和e2j分别表示研发人员 (团队) j在第1和第2种工作上的努力。进一步假定两个研发人员 (团队) 是同质的, 因此有关研发人员 (团队) 的结论也适于研发人员 (团队) j。
假设3:假定研发人员 (团队) 从事两中工作的努力成本函数为:
假设4:假定研发人员 (团队) 努力的收益函数为B (e1i+e1j) +B (e2i+e2j) , 且B (·) 是凹函数。
假设5:假定研发人员 (团队) 努力的可观测信息为x1= (e1i+e1j) +εi和x2= (e2i+e2j) +εi, 其中ε1和ε2是研发人员 (团队) 努力信息的观察误差, 假定服从独立正态分布, 均值为0, 方差分别为σ12和σ22。
2.3 模型构建
2.3.1 共同负责的委托代理模型。
共同负责制意味着没有分工, 即在低碳技术研发过程中, 每个研发人员 (团队) 两种工作都要干, 假定企业管理者提供给研发人员 (团队) 的激励合同是线性的, 此时研发人员 (团队) i的报酬为:
其中:αi为固定报酬部分, β1i和β2i为报酬激励系数。根据前面假设两个研发人员 (团队) 具有相同的风险规避ρ, 为了让研发人员 (团队) 在两种工作上都努力工作 (e1i>0, e2i>0) , 就要求在最优化条件中有β1i=β2i=βi, 这叫做“等报酬原则”。由于假定两个研发人员 (团队) 是同质的, 故有βi=βj=β。
根据上述假设, 可以得到研发人员 (团队) i的期望收益为:
因此, 研发人员 (团队) i确定性等价收入为:
同理, 可得代理人j的确定性等价收入为:
委托人 (企业管理者) 的期望效用为:
则总确定性等价收入等于委托人 (企业管理者) 的确定性等价收入与两个研发人员 (团队) 的确定性等价收入之和, 则低碳技术研发过程中总的确定性等价收入为:
2.3.2 专业化分工的委托代理模型。
在低碳技术研发过程中, 假定研发人员 (团队) i负责工作1, 研发人员 (团队) j负责工作2。由于随机变量ε1和ε2是独立的, 充足统计量的结论意味着必有β2i=β1j=0 (即不应用相对业绩作比较) 。此时研发人员 (团队) i的报酬为πi=αi+β1ix1, 研发人员 (团队) j的报酬为πj=αj+β2jx2, 可观测信息为x1=e1i+ε1和x2=e2j+ε2, 令努力的成本函数分别为。此时, 研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的确定性等价收入分别为:
委托人 (企业管理者) 的确定性等价收入为:
则总的确定性等价收入, 即低碳技术研发过程的总确定性等价收入为:
2.4 模型求解
2.4.1 共同负责情形。
委托人 (企业管理者) 选择β最大化上述总的确定性等价收入, 即公式 (7) , 对研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的确定性等价收入CEi和CEj分别求导, 可以得到满足研发人员 (团队) 的最优化一阶条件为:
将公式 (8) 和 (9) 代入总的确定性等价收入, 即公式 (7) , 则企业管理者的问题就是在满足研发人员 (团队) 参与约束和激励相容约束的前提下, 选择最优的激励参数最大化自身的期望收益, 即:
解一阶条件得:
2.4.2 专业化分工情形。
委托人 (企业管理者) 选择β最大化上述总的确定性等价收入, 即公式 (11) , 对研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的确定性等价收入CE'i和CEj'分别求导, 可以得到研发人员 (团队) 的约束条件为:
将公式 (16) 和 (17) 代入总的确定性等价收入, 则企业管理者的问题就是在满足研发人员 (团队) 参与约束和激励相容约束的前提下, 选择最优的激励参数最大化自身的期望收益, 即:
解一阶条件得:
2.5 模型结论比较
通过对低碳技术研发管理在共同负责制和专业化分工两种情况下的比较, 我们可以看出:β<β1i, β<β2j。即在低碳技术研发过程中, 对研发人员 (团队) 进行专业化分工能够强化其的激励, 而且, 专业化分工下的总的确定性等价收入是严格大于共同负责下的总的确定性等价收入。所以, 对研发人员 (团队) 进行专业化分工是对共同负责制度的一个帕累托改善。在专业化分工制度里, 每个研发人员 (团队) 只面临一种风险 (σ2) ;但在共同负责制里, 每个研发人员 (团队) 都面临两种风险 (σ12+σ22) , 这样风险的降低反过来通过提高β强化代理人更加努力地工作。
因此, 在低碳技术研发管理过程中, 委托人 (企业管理者) 应该优先考虑专业化分工的方式, 即根据研发任务的性质和特点安排不同的研发人员 (团队) 分别完成调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务, 而四种任务之间的协调工作则企业管理者统一负责;而不是由所有研发人员 (团队) 共同负责完成调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务。
3 全过程低碳技术研发工作的工种设计
工种设计是指在专业化分的基础上, 将不同的研发任务划分成不同的工作从而让不同的研发人员 (团队) 去从事。本文将在前述专业化分工的基础上, 对低碳技术研发工作进行其工种设计的研究。
3.1 工种设计模型的建立与讨论
假设在低碳技术研发过程中, 存在着调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项工作任务 (k=a, b, c, d) , 并将其分配于两个研发人员 (团队) 去完成, 而每个研发人员 (团队) 负责其中两件任务。假定任务a和b的方差都为σ2, 任务c和d的方差都为nσ2。此时企业管理者应该如何分配研发任务呢?这里来看两种方案可供选择, 第一种方案为研发人员 (团队) i从事任务a和b, 研发人员 (团队) j从事任务c和d;第二种方案为:研发人员 (团队) i从事任务a和c, 研发人员 (团队) j从事任务b和d。且其他假设条件和专业化分工时相同, 即研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的绝对风险规避度均为ρ, 企业管理者提供给研发人员 (团队) 的报酬均为线性工资;研发人员 (团队) 的总期望收益函数为B (·) 凹函数。
⑴第一方案
在研发人员 (团队) i从事任务a和b, 研发人员 (团队) j从事任务c和d的情况下, 研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的确定性等价收入分别为:
研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的激励约束分别为:
企业管理者的确定性等价收入为:
则在第一种方案的情况下, 低碳技术研发过程的总确定性等价收入为:
将公式 (23) 和 (24) 代入公式 (26) , 则委托人 (企业管理者) (企业) 的问题可以表达为:
解一阶条件得:
总风险成本为:
⑵第二种方案
在研发人员 (团队) i从事任务a和c, 研发人员 (团队) j从事任务b和d的情况下, 研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的确定性等价收入分别为:
研发人员 (团队) i和研发人员 (团队) j的激励约束分别为:
委托人 (企业管理者) 的确定性等价收入为:
则在第二种方案的情况下, 低碳技术研发过程的总确定性等价收入为:
将公式 (33) 和 (34) 代入公式 (36) , 则委托人 (企业管理者) (企业) 的问题可以表达为:
解一阶条件得:
总风险成本为
⑶两种方案的结论比较
比较公式 (30) 和公式 (39) 可知, 如果 (即企业低碳技术研发所涉及的调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务的观测方差相同) , 则有RC (1) =RC (2) ;如果n≠1 (即企业低碳技术研发所涉及的调查研究、产品设计、产品试制和检测试验等四项任务的观测方差不完全相同) , 则有RC (1)
3.2 企业低碳研发人员 (团队) 的工种设计
一般情况下, 对企业低碳技术研发工作进行工种设计时, 应该根据工种任务的监督的难易来进行安排, 易于监督的任务交给同一个研发人员 (团队) (团队) , 难以监督的任务交给另一个研发人员 (团队) (团队) 。在本文所涉及的四项工作任务当中, 第一项工作, 即调查研究的成果是调研报告书, 第二项工作, 即产品设计的成果是设计文档, 对于企业管理者来说, 其成果好坏相对比较难于监测, 用信息经济学的术语表示就是这两项工作的可观测信息方差较大;而第三项工作, 即产品试制的成果是未经过测试验证的半成品, 第四项工作, 即检测试验的成果是发现的问题和修改后的产品, 半成品和修改后的产品都是可以看到的, 相对容易监测, 用信息经济学的术语表示就是这两项工作的可观测信息的方差较小, 综上所述, 四项工作任务监测的难易程度为σb2>σa2>σd2>σc2。因此, 根据前文建立的工种设计模型及其讨论结果, 笔者建议委托人 (企业管理者) 可以将前两项工作 (即调查研究和产品设计) 交给同一个研发人员 (团队) 去完成, 而把后两项工作 (产品试制和检测试验) 交给另外的研发人员 (团队) 去执行。通过如此的工种设计, 企业管理者一方面能够降低风险成本, 进而降低代理成本;另一方面可以减少代理人的数目, 便于企业管理者进行组织管理和沟通协调。
4 结论
企业在进行低碳技术研发工作时, 涉及包括调查研究、产品设计、产品试制和试验检测等在内的多项任务, 论文据此建立了企业管理者和研发人员 (团队) 之间的多任务委托一代理模型, 并利用工作设计理论对低碳技术研发活动进行了专业化分工和工种设计研究, 结果表明对研发人员 (团队) 实行专业化分工优于共同负责制, 即专业化分工能够强化激励效果;工种设计应根据任务的监督的难易来进行的, 易于监督的工作任务交给同一个研发人员 (团队) (团队) , 难以监督的工作任务交给另一个研发人员 (团队) , 即将调查研究和产品设计工作交给一个研发人员 (团队) 去完成, 而将产品试制和检测试验工作交给另一个研发人员 (团队) 去执行。
摘要：在借鉴Homstrom和Milgrom提出的多任务—委托代理模型的基础上, 运用工作设计理论从任务分配的角度建立企业低碳研发人员激励机制模型并进行了系统分析, 结果表明对研发人员 (团队) 实行专业化分工优于共同负责制, 即专业化分工能够强化激励效果, 而工种设计应根据任务的监督的难易来进行的, 易于监督的工作任务交给同一个研发人员 (团队) (团队) , 难以监督的工作任务交给另一个研发人员 (团队) 。
关键词：专业化分工,机制设计,工种设计,低碳研发人员
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