我国纺织工程技术人员的胜任力模型构建研究

王立新 张晓敏

(东华大学 旭日工商管理学院，上海 200051)

1 问题的提出

纺织工业是我国国民经济的传统支柱产业之一，也是我国国际竞争优势明显和重要的民生产业，服装、家用纺织品和人民的日常生活息息相关，产业用纤维及纺织品在国防、医疗、汽车、建筑等很多行业也发挥着日益重要的作用。我国在纤维研发、纺织加工、纺织品设计及测试等领域有大量的工程科技人员服务于各类企业、高校和科研机构，确定纺织工程技术人员的胜任力构成是纺织科技人才培养的导向性问题。本文将应用胜任力模型研究的方法和流程，致力于从理论上建立一套内在逻辑一致、能力层次递进的纺织工程技术人员胜任力评估模型，提出从技术员到技术科长再到技术副总的三阶段胜任力模型，保证该模型的科学、客观，使纺织企业选拔、任用工程科技人员时有明确合理的依据，纺织工程技术人员个人努力有方向，以促进我国纺织工程教育竞争力的提升。

2 研究方法和过程

2.1 开放式问卷

设计开放式问卷来收集纺织工程技术人才胜任力项目，问卷主要由6个开放式问题构成。如，“您认为纺织企业的技术员应具备哪些基本素质? 优秀的技术员身上有哪些共同特征？您认为一名优秀的技术科长，应该具备的主要能力和素质是什么？业绩优秀的技术科长和业绩一般的技术科长有哪些不同?您认为胜任岗位要求的技术副总应具备哪些能力和素质？您认为业绩优秀的技术副总有哪些特征？”向上海、江苏、浙江的部分纺织企业发放问卷40份，回收25份，调研对象是这些企业的技术人员和经营管理人员。经过分析、归纳、汇总得到了技术员能力如专业知识掌握、肯干肯吃苦、业务能力等11项；技术科长能力如领导能力、现场管理能力等15项；技术副总能力如市场判断能力、人才发现培养能力、统筹能力、技术问题解决能力等18项。

2.2 岗位分析

通过对多家纺织企业岗位说明书(工作职责、任职要求)、绩效考核表等资料进行分析，明确纺织企业工程技术人员的岗位职责，以识别完成这些职责应具备的胜任力要素。比如，根据总工的工作职责“掌握研发的方向性，对市场的嗅觉比较灵敏，为企业找有升值空间的高盈利的产品”，提炼出技术副总的市场洞察力、技术趋势判断能力等；根据技术中心经理的岗位职责“现有产品或工艺的持续改进，以及新产品或工艺的开发或导入”，提炼出技术科长的新产品开发能力、新工艺导入能力、持续改进能力等；根据工艺员的绩效评价表“工艺技术管理情况、工艺技术达成情况”，我们提炼出计划执行能力、工艺问题解决能力等。最终，对岗位分析所提炼出的能力进行总结得到技术员能力17项、技术科长能力20项以及技术副总能力25项。

2.3 行为事件访谈

本次研究共访谈企业技术出身的总经理2人、技术副总4人、技术科长5人、技术员6人。在访谈前通过文献回顾总结的内容制定访谈提纲，同时了解访谈对象的业务背景和职业经历，每人的访谈时间约60分钟。访谈纺织企业技术人员在工作中最为成功的3件事，挖掘事件成功背后反映出的个人关键胜任力指标。在访谈过程中遵循 STAR(Situation-Task-Action-Result)原则，按照访谈提纲进行提问，并根据被试的回答录音或进一步追问，以深入了解成功事件背后反映出的能力素质。访谈结束后，通过对访谈记录进行整理来总结行为访谈报告中的胜任素质。如被试描述 “原来成品绵客户反映效果不好，后来通过开会讨论发现原来是因为大家各司其职导致质量控制不均匀，因此该工程师提出将单次混棉变成两次混棉，最后生产出来的产品得到了客户的认可”，根据这段描述，提炼出其成功的关键胜任力因素主要为发现问题的能力、工艺改进能力等。诸如此类，在总结出胜任力因素之后，我们对所获得的报告进行信息归类、分类编码、主题分析，记录各种胜任素质在访谈报告中出现的频次，将被提到频次最高的素质因子提取出来。如技术员的胜任能力出现频次最高的前三项是钻研好学精神、团队合作能力、责任担当；技术科长的胜任力出现频次最高的前三项是组织协调能力、项目管理能力、责任担当；技术副总的胜任力出现频次最高的前三项是大局观念系统思维、技术团队管理能力、前瞻性思维。

2.4 焦点小组访谈

邀请1名大学人力资源专业副教授、1名公司人力资源总监、2名纺织企业教授级高工组成焦点小组，对以上三个步骤所收集到的原始胜任力词条进行识别与评定。对每个胜任力词条的含义列名分析，经过删减、拆分、合并同类项等步骤后，逐渐使词条得到统一，意思独立且明确。比如在做能力要素删减的时候，一致觉得可以去掉基础能力如计算机应用能力、英语能力等，因为该类能力往往是求职者进入企业的门槛能力要求，无须再做调查；对于合并过程，发现通过上述对胜任力词条的收集，出现了很多意思相近或相同的项目，如新产品选型、发现市场需求可以合并成市场需求理解能力，乐于接受挑战与进取心可以合并为追求卓越，工作条理性与计划执行可以合并成计划执行能力等。最终，总结得到针对技术员的21项胜任力、针对技术科长的22项胜任力以及针对技术副总的27项胜任力。

2.5 问卷编制和数据预处理

通过上述四个步骤的分析我们确定了问卷的题目，这里采用李克特量表的五等级评分法，1 代表“极不重要”、2 代表“不太重要”、3 代表“一般重要”、4 代表“比较重要”、5代表“非常重要”，编制了《我国纺织工程技术人员的胜任力调查问卷》，请参与者按照每个项目对工作绩效的重要性程度来打分。本次调查通过上海纺织工程学会和上海纺织协会发放并回收问卷，问卷的发放对象为上海纺织行业的工程技术人员和企业经营管理人员，并让各层级的技术人员参与进来，以方便区分各层级的技术人员对各项胜任力要素的要求。

问卷以纸质版、电子版以及链接的形式发放，成功反馈133份，其中有效问卷共计96份，无效问卷37份(所有量表全部都填一个数字的或明显看出是随意填写的以及5题以上没有填写的)。本问卷共三个量表，分别针对纺织工程技术人员按照职务大致分成3个等级，即技术员、技术科长、技术副总。具体来说，针对技术员的胜任力要素，收回有效填写记录90份；针对技术科长的胜任力要素，收回有效填写记录86份；针对技术副总的能力素质，收回有效填写记录79份。

有效收回的问卷数量都远大于题量，约是题量的5倍左右，符合调查问卷发放的质量及数量要求。此问卷的发放、填写和回收过程客观公正，以求取得真实有效的数据信息。我们对回收的数据进行了以下2个步骤的预处理：

(1)重要性分析。即根据描述性统计分析中的均值分布，删除了题项得分均值小于4分的项目。具体而言，首先删除了针对技术员的能力素质中的客户导向、成就导向、现场管理能力、工程伦理社会责任、组织忠诚度、信息搜集能力、组织认同等7项；删除了针对技术科长能力中的全局观念系统思维、计划执行能力、专业学习能力、成就导向、客户导向、好奇心等6项；最后删除了针对技术副总能力中的成本核算和报价、成就导向、专业学习能力、技术方案选择论证和可行性评估能力、产品质量保障能力、成本控制能力、合同技术条款审查、责任担当、日常生产运营和维护等9项。

(2)项目分析。通过临界比率CR值法、计算项目与总分间的相关性、信度检验这三种方法，结果发现，针对技术科长和技术副总的剩余项目均具有良好的鉴别力和区分度，因此所有项目均保留用来做因子分析。而对于技术员而言，发现“肯干肯吃苦”与总分的相关系数较低，小于0.400，并且该项目删除后α系数从0.866 变成 0.869，表明该项目与其他项目的同质性偏低，所以予以删除。

综合这两步的分析结果，共得到针对技术员的13项胜任力，针对技术科长的16项胜任力以及针对技术副总的18项胜任力，具体能力会在因子分析中呈现。本研究采用SPSS17.0软件，对数据进行信度分析、效度分析、因子分析以及逐步多元回归分析，从而构建出我国纺织工程技术人员的胜任力模型。

3 结果分析

3.1 信度和效度分析

运用SPSS数据处理软件，对问卷中各分量表进行内部一致性检验，Cronbach alpha系数分别为0.869、0.894和0.903，说明调查量表的信度很好，通过了信度检验。

接下来对问卷进行KMO和Bartlett′s球形检验，以判断是否适合进行因子分析。通过检验各分量表的KMO值和显著水平，得到技术员胜任力量表、技术科长胜任力量表、技术副总胜任力量表的KMO值分别为0.806、0.815和0.810，且Bartlett's球形检验均达到显著水平，说明效度检验也通过。因此，三个分量表均适合进行探索性因子分析。

3.2 探索性因子分析

采用主成分分析法提取胜任力因子，然后用极大方差正交旋转法进行因子旋转，分别对技术员、技术科长、技术副总的胜任力量表进行因子分析，结果得到所有项目的共同度和因子载荷均大于0.5，说明所有项目均可以保留并能被公因子很好地解释。

根据主成分分析原理和碎石图，保留了特征根大于1的因子。如表1所示，可以看到对技术员的探索性因子分析结果显示13个能力素质指标被提取出了4个公因子，并且被提取的4个公因子集中了原始变量信息的71.287%，说明这四个公因子能够较好地反映原始的能力素质指标。将提取出来的四个公因子分别命名为“技术提升能力”“合作共事能力”“专业发展能力”以及“业务执行能力”。

表1 技术员胜任力量表探索性因子分析

根据技术科长的探索性因子分析结果，如表2所示，发现16个能力素质指标被提取出了4个公因子，并且被提取的4个公因子集中了原始变量信息的68.347%，符合科研分析的要求。同样地，将这4个公因子命名为“技术提升能力”“组织领导能力”“业务执行能力”以及“市场预测能力”。

表2 技术科长胜任力量表探索性因子分析

最后，如表3所示，针对技术副总的探索性因子分析结果显示18个能力素质指标被提取出了5个公因子，且被提取的5个公因子集中了原始变量信息的70.692%，具有较好的统计学意义。将这五个公因子分别命名为“技术提升能力”“市场预测能力”“组织发展能力”“变革管理能力”以及“组织领导能力”。

表3 技术副总胜任力量表探索性因子分析

随着纺织企业工程技术人员的职业发展，会有从技术员到技术科长最后到技术副总的职位晋升，岗位级别越高，所需要的能力素质就越多。本文提出的胜任力模型，分别把影响技术员、技术科长、技术副总工作绩效的13个、16个、18个二级能力指标用4个、4个、5个一级综合指标来表示，可以发现技术员、技术科长、技术副总胜任力的各维度的解释力分布较均衡。

3.3 模型验证分析

为了验证胜任力模型的各维度与纺织工程技术人员整体工作绩效有一定的关系，下面进行相关分析和回归分析。在问卷中，以“在过去1年的公司绩效考评中，您的绩效被评为优秀、良好、中等、合格、不合格”这一问题做为绩效评价指标，从不合格到优秀分别赋予1～5分。回归模型的因变量即为绩效得分，而自变量的取值来自因子分析中技术人员的公因子得分。在96份有效问卷中，共有75份问卷的被试是技术人员，其他均为经营管理人员。下面对这75份技术人员的问卷数据进行统计分析。

3.3.1相关分析

效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的能力。本文采用被试上一年度的绩效得分作为效标，通过Pearson相关分析求出纺织企业技术员、技术科长和技术副总三个层级技术人员的胜任力模型各维度与工作绩效的相关系数。结果显示，胜任力模型各维度与工作绩效均有较显著的相关关系，说明问卷的效标关联性较好，结果如表4所示。

表4 胜任力模型各维度与工作绩效的关系

3.3.2逐步回归分析

从上面分析得知，纺织工程技术人员的胜任力结构中各维度与工作绩效达到了较显著的相关，但还需要证明它们对效标变量有显著的影响并探索影响的程度。为解决这个问题，使用逐步回归分析，将胜任力模型的各维度与整体工作绩效之间建立回归模型，以求得胜任力的各维度对工作绩效的解释程度。

如表5，根据逐步回归分析的结果可以发现，技术员、技术科长胜任力模型的四个维度指标与技术副总胜任力模型的五个维度指标都在解释工作绩效的总变异预测效度上达到了显著水平，都能有效影响并预测纺织企业工程技术人员的工作绩效表现。

表5 胜任力模型各维度对工作绩效的逐步多元回归分析

在三个层级的胜任力模型中，每一层级都有这样的规律：第一，表中的回归系数均为正数，说明所有的胜任力维度都对工作绩效有正向影响；第二，按照每个胜任力维度指标进入模型的次序，其对应的回归系数依次变小，说明其对工作绩效的影响也越来越小，因此认为最先进入模型的胜任力维度指标对工作绩效的影响更大。

技术员胜任力模型的四个维度解释力最强的是合作共事能力，然后是技术提升能力、业务执行能力，最后是专业发展能力。 “合作共事能力”这一维度主要由团队合作能力、沟通表达能力、开拓创新精神、钻研好学精神等具体能力项组成，说明处于基层的技术员工应注重培养自己的团队合作、沟通表达等能力，并应具有开拓创新和钻研好学的精神。

技术科长胜任力模型的四个维度对工作绩效解释力最强的是技术提升能力，然后是组织领导能力、市场预测能力，最后是业务执行能力。“技术提升能力”这一维度的系数是0.582，远大于其他系数，原因可能在于这一级别的员工往往担任公司的研发经理、技术经理等掌握核心技术的职位，因此应注重提升自己的技术能力，比如新产品开发、新工艺导入等能力，并且有能力解决各种技术和工艺问题，帮助公司的产品维持或取得独特的竞争优势。

技术副总胜任力模型的五个维度对工作绩效解释力最强的是市场预测能力，然后是组织发展能力和技术提升能力，最后是变革管理能力和组织领导能力。技术副总级别的员工往往全面负责公司的生产技术、运营管理等工作，其掌握着研发的方向性，需要对市场的嗅觉比较灵敏，并了解主要竞争对手的状况和政府的相关政策，为企业找有升值空间的高盈利的产品，因此前瞻性思维、技术趋势判断、客户导向、市场洞察力等体现“市场预测能力”维度的具体能力对于技术副总级别的人员而言是最重要的。