HR效用

文章类别:	人力资源
创建时间:	2013年4月

人力资源效用（HR utility）是用于分析组织的 HRM 活动给组织带来的综合收益。HR 效用存在两种不同的定义方式：

Schmidt 和 Hunter (1998) 认为 HR 效用是指 HR 的边际效用，因此不考虑 HR 成本；
Boudreau (1996) 认为 HR 效用是指 HR 的边际利润，因此要减去成本。

后一种观点更为流行，但要减去什么成本却没有定论。

BCG模型

HR 效用借助效用分析（utility analysis）估计 HRM 活动的价值。目前大部分效用分析都采用 Brogden-Cronbach-Gleser (BCG) 模型来估计特定 HRM 活动对组织的有用程度。

基本BCG模型

基本 BCG 模型如下：

$\Delta \mathrm{U} = \mathrm{N}_s\mathrm{T}\mathrm{SD}_yr_{x,y}\bar{Z}_x - \mathrm{C}$

其中：

$\Delta \mathrm{U}$ = 应用选拔工具带来的效度增量
$\mathrm{N}_s$ = 录取人数
$\mathrm{T}$ = 录取求职者的平均任期
$r_{x,y}$ = 预测指标—校标相关系数
$\mathrm{SD}_y$ = 单位绩效标准差的货币价值
$\mathrm{C}$ = 选拔程序成本

BCG模型原型

假定一个员工的货币价值（y）和预测指标（x）之间的回归呈线性，Brogden（1949）认为基于自变量的选拔过程比随机选拔过程更有效。有效程度表示为效用均值：

$\Delta \mathrm{U} = \rho_{x,y}\frac{\sigma_y}{\sigma_x}(\mu_{x^*} - \mu_x) = \beta (\mu_{x^*} - \mu_x)$

其中：

$x^*$ 指选定或受限总体的预测指标值；
$x$ 指非受限申请者总体的预测指标值；
$\mu, \sigma$ 是相应预测指标的均值和标准差；
$\rho_{x,y}$ 通常指 x 和工作绩效的已知测量值之间的相关系数；

$\sigma_y$ 和 $\rho_{x,y}$ 在 HR 效用领域通常记作 $\mathrm{SD}_y$ 和 $r_{x,y}$ 。

Brogden 假定 $x$ 的分布的均值为 0，标准差为 1。因此公式简化为：

$\Delta \mathrm{U} = \rho_{x,y}\sigma_y\mu_{x^*}$

这样就得出了基本 BCG 模型的原型。

BCG模型应用

Whyte 和 Latham (1997) 应用 BCG 模型分析一个选拔程序：

组织雇用了 1410 个申请者中的 470 个，每个新雇员在公司的平均工作年限为 18 年，平均 Z 分数等于 1.09，选择的效度为 0.40， $\mathrm{SD}_y$ 值为 $16280，甄选程序的总成本为 $429110。则：

$\begin{aligned}\Delta \mathrm{U} & = 18 \times 470 \times 1.09 \times 0.40 \times 16290 - 429110 \\ & = \$59657532 \end{aligned}$

Cascio 等 (1988) 用 BCG 模型确定录取线（cutoff score）：

测验的最低录取线必须能保证组织完全收回招募每位新员工的投资。也就是说收益减成本必须等于零效用或零净现值，即 ΔU=0。比如组织招募了 200人，新员工的平均工作年限位 4 年，按 10% 的贴现率折算，则 T=3.169，效度参数为 0.40，货币衡量的工作绩效的标准差（ $\mathrm{SD}_y$ ）为 $15000，招募一个员工的成本为 $10000，雇佣的预测指标平均值则是未知值。

$\begin{aligned}0.00 & = 200 \times 3.169 \times 0.04 \times 15000 \times \mathrm{\bar{Z}} - 200 \times 10000 \\ \mathrm{\bar{Z}} & = 0.53 \end{aligned}$

因为 $\mathrm{\bar{Z}} = \frac{\lambda}{\mathrm{SR}}$ ，λ 是正态分布曲线在所选择点上的纵轴值，SR 是选拔率。该例中 SR 取 0.30，即选拔率应为 30%。

BCG模型缺陷

有些研究发现应用 BCG 模型算出的结果表面效度太低 (Sturman, 2000)，如上例中的投资回报率高达 13902%，管理者通常难以接受。

针对该问题，HR 效用的研究者提出两种解决方案：

改换度量单位，如采用效率点（effectiveness points）计算相对值，而非采用货币单位得到绝对值；
修正 BCG 模型，增加调整因子。调整的要素包括：成本，员工数量、员工质量。