因子分析法典型案例

1、案例:基于因子分析法的高级管理者人力资源价值计量模型一、背景介绍及问题提出 1. 人力资源价值计量的背景著名会计学家 W.A 佩顿(Paton教授曾经睿智地指出:在企业中,良好组织且忠诚的员工是一项远比商品更为重要的“资产”。对于这样重要的“资产”为什么直到现在都没有纳入财务会计核算体系呢?人力资源价值信息没有在财务报表体系中加以披露的原因是:人力资源的价值计量是一个难题,使得人力资源会计一直处于理论探讨和实验阶段,未能登堂入室。人力资源价值计量研究目的在于:用人力资源的创造能力来反映组织现有人力资源的质量状况及企业对人力资源的能力回报,为企业管理当局和外部利害关系集团提供完整的决策信息。 2

2、.高级管理者人力资源的研究背景高级管理者是企业的核心和灵魂,在企业人力资源中居于中心地位是一种稀缺的生产要素,对高级管理者人力资源的垄断是超额剩余价值的主要来源,几乎每一个优秀的企业都与企业中高级管理团队紧密地联系在一起的。 3. 问题的提出在人力资源价值计量发展的完善的过程中,如何动态地、客观地、科学地综合评价高管的价值,一直是困扰人力资源价值计量的一个难题,许多专家和学者采用未来收益折现或期权定价等方法对人力资源价值进行计量;未来收益折现是以工资为基础对高级管理者的未来收益进行折现,这种货币计量方法存在主要问题在于工资不能反映人力资源真实价值,因为高级管理者人力资源价值本身存在复杂性、隐蔽

3、性及能动性,仅以工资作为衡量人力资源价值的大小的标准,忽略了高级管理者在企业价值创造中的特殊性。由于高级管理者人力资源存在某些特性。因此,对高级管理者的采用非货币计量的方法更加具有现实的意义。二、问题研究的意义 1、人力资源价值的科学计量会使企业更加全面、科学的掌握高级管理者的信息并更加重视人力资源的作用,从而为了保留和争取人才,对企业的高级管理者进行有效的激励。 2、对高级管理者人力资源价值计量的准确与否,关系到企业总资产的精确程度和企业未来发展的能力。对高级管理者人力资源价值的准确计量有利于实现人力资源会计核算体系的建立。三、案例思路首先,在分析高级管理者人力资源价值计量的基本理论与其特性

4、分析的基础上,案例建立影响高级管理者人力资源价值计量的指标体系,该体系由 29 个初级指标构成(如下图一所示。其次,通过问卷调查的方式,应用因子分析法对上述29 个指标进行筛选。隐性因子学历天赋社会资本任职时间职业背景职业生命周期薪酬年龄体质能力心理能力领导能力战略决策能力风险承受能力人力资源管理能力领导管理因子创新能力学习能力洞察能力沟通能力组织能力团队协作能力个人特征及组织环境因子价值观忠诚感道德行为敬业精神乐观自信理智情绪稳定企业规模职位图一高级管理者人力资源价值指标体系四、数据说明:案例采用问卷调查的方式进行数据收集。问卷发放的数量:本次共发放问卷180 份,其中包括电子文档和纸质问卷

5、,共回收有效问卷103 份,有效回收率为57.22%。问卷内容的设计:案例在分析了高级管理者人力资源价值计量的理论基础和特性分析的基础上建立了高级管理者人力资源价值指标体系。问卷的调查内容是该指标体系中的指标,由企业的高级管理人员依据各指标对高级管理者人力资源价值计量的影响做出基本判断。问卷结构的设计:首先,针对案例提出的 29 个指标要素,设计了 29 个判断指标程度的问题。通过被调查者选择打分的方式,获得各指标的具体分值。所有问题都划分为 7 选项对应7 个程度,由管理者根据题目的内容进行选择。然后采用 7 分模糊打分法,每一个选项对应一个分值,选择第一选项为 7 分,第二选项为6 分,依

6、次为5 分、4 分、3 分、2 分、1 分(调查问卷如下所示。高级管理者人力资源价值计量A 非常赞同B 赞同C 基本赞同D 不确定E 不大赞同F 不赞同G 非常不赞同 18. 沟通能力是高级管理者必备的技能,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同 19. 组织能力是高级管理者必备的技能,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同 20. 团队协作能力是高级管理者必备的技能,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞

7、同 21. 高管的价值观影响高级管理者职业素养,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同22. 高管的忠诚感影响高级管理者职业素养,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同C 基本赞同D 不确定E 不大赞同F 不赞同G 非常不赞同 23. 高管的道德行为影响高级管理者职业素养,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同 24. 高管的敬业精神影响高级管理者职业素养,你认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同 25. 是否

8、乐观自信决定高级管理者技能水平的发挥,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同 26. 是否理智决定高级管理者技能水平的发挥,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同27. 情绪是否稳定决定高级管理者技能水平的发挥,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同 C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同 28. 企业规模会影响高级管理者自身人力资本价值的发挥,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同

9、 29. 目前所在职位会影响高级管理者自身人力资本价值的发挥,您认同吗? A 非常赞同 B 赞同C 基本赞同 D 不确定 E 不大赞同 F 不赞同 G 非常不赞同五、数据分析 1、隐性指标公共因子筛选高级管理者人力资源价值隐性因子,反映了管理者本身的健康因子及在教育投资和职业发展过程累积价值。 1.1 隐性因子分析及统计性描述案例在分析了高级管理者人力资源价值的理论及特性基础上,经过仔细甄选,选用了学历、天赋、社会资本,这些具有代表性的个人资本积累指标;任职时间、职业背景、职业生命周期、薪酬,这些具有代表性的职业因子指标,及反映健康指标的因子:年龄、体质能力、心理能力作为计量管理者人力资源价值

10、基础指标。经过SPSS 数据分析,高级管理者人力资源价值隐性因子总体描述性统计如下表经过统计分析,分别得到具体指标的平均值和标准差。例如:学历因素的平均得分为 4.74 分(基本赞同,标准差为 1.281,标准差较大,总体而言学历的作用比较显著,但由于其标准差较大,因此学历在高级管理者人力资本价值中所体现的作用仍有较大的差异。 1.2 隐性因子指标的相关性判定相关系数实际上反映的是公共因子起作用的空间。偏相关系数反映的是特殊因子起作用的空间。在进行相关矩阵检验时采取KMO 样本测度和巴特利特球体检验法。KMO 越接近 1,越适合做公共因子分析。KMO 过小,不适合于作因子分析。数据是否做因子分

11、析,一般采用如下判断:KMO 在0.9 以上,非常适合;0.8-0.9, 很适合;0.7-0.8,适合;0.6-0.7,不太适合;0.5-0.6,很勉强;0.5 以下不适合。利用 SPSS 分析后高级管理者人力资源价值隐性因子的相关性检验如表隐性因子的相关性说明:KMO 样本测度的结果为KMO 值等于0.628,一般来说,当KMO 样本测度大于0.6 的时候,此组数据适合做因子分析,巴特利特球体检验(Bartlett'sTestofSphericity的了统计值的显著性概率输出结果为<1%。通过KMO 样本测度和巴特利特球体检验的测算结果,表明本文选取的各代表隐性因子指标,适合采

12、用因子分析法进行统计分析。 1.3 利用 SPSS 软件提取领导隐性指标的公共因子得到初始载荷矩阵和公共因子之后,为了能够能更好地解释公共因子,案例对载荷矩阵进行旋转,案例选用的是 Varimax(方差最大正交旋转,旋转后的因子载荷矩阵及因子得分系数都发生了变化,因子载荷矩阵中的元素更趋向 0 或者正负1。在估计因子载荷矩阵和特性方差矩阵时,选用的方法为主成分分析法,统计分析的结果见下表:旋转后的高级管理者人力资源价值隐性因子载荷矩阵,可以获得因子的代表性指标:在旋转后的因子荷重矩阵中,案例选取那些荷重较大的原始指标作为对应因子的代表性指标。教育投资因子:选取学历、天赋指标作为因子4 的代表性

13、指标;在因子4 中,管理者的学历、天赋指标表现了管理者的受教育程度及在先天潜能的要素,故将其称为教育投资因子。个体能力因子:选取心理能力、体质能力指标作为因子 3 的代表性指标;组织行为学对个体的研究结论表明:能力(ability指的是个体能够成功完成各项工作的可能性。它是对个体现在所能做的事情的一种评估。一个人的总体能力分为心理能力和体质能力,故将其合称为个体能力因子。工作经验因子:选取任职时间、薪酬、年龄指标作为因子 2 的代表性指标,表现的是跟工作经历相关的要素,故称其工作经验因子。职业因子:选取社会资本、职业背景、职业生命周期作为因子 1 的代表性指标,因其指标选表现了与管理者职业相关

14、的要素,案例将其称为职业因子。通过上述分析,案例得到关于隐性指标的四个公共因子分别是:教育投资因子个体能力因子、工作经验因子及职业因子。 1.4 隐性指标公共因子的方差贡献率分析案例中公共因子方差贡献率分析的目的在于:分析提出的公共因子代表原始指标的程度。即分别分析了教育投资因子、个体能力因子、工作经验因子及职业因子对原隐性因子10 个指标的反映程度。具体分析的分析结果见下表:各公共因子方差贡献率分析结果说明:根据因子方差分析表可知,因子 1 的其方差贡献率为23.76%;因子2 的方差贡献率为12.89%;因子3 的方差贡献率为 11.77%;因子 4 的方差贡献率为 10.29%。这四个因

15、子能反映原来 10 个指标所描述特征的58.71%。 1.5 根据因子系数得分表确定隐性指标公共因子的权重比例案例通过旋转后的高级管理者人力资源价值隐性因子载荷矩阵和高级管理者人力资源价值隐性因子方差分析表得到了各个公共因子及各因子的对隐性因子的方差贡献率。经过进一步分析,通过隐性因子因子得分矩阵表则可以对各个因子赋予相应权重。分析结果说明:根据表4.7 在因子分析中得到的因子系数得分矩阵,通过归一化处理,对教育投资因子、个体能力因子、工作经验因子及职业因子的赋予权重如下:职业因子=31.67%社会资本+36.66%职业背景+31.67%职业生命周期工作经验因子=30.39%任职时间+34.1

16、0%薪酬+35.51%年龄个人体能因子=59.5%体质能力+40.5%心理能力教育投资因子=53.14%学历+46.86%天赋综上所述,案例通过对旋转后的高级管理者人力资源价值隐性因子载荷矩阵,确定了反映隐性因子指标的四个公共因子分别为:教育投资因子、个体能力因子、工作经验因子及职业因子。通过隐性因子因子得分矩阵表,确定了各公共因子的权重构成比例。 2、领导管理指标公共指标筛选高级管理者人力资源价值领导管理因子,反映了管理者在生产经营过程中的领导和管理技能。 2.1 领导管理因子分析及统计性描述案例分析了高级管理者人力资源价值的理论及特性基础上,经过仔细甄选选用了战略决策能力、风险承受能力、人

17、力资源管理能力、创新能力,这些具有代表性指标反映高级管理者领导能力;沟通能力、组织能力、团队协作能力作为管理因子的指标;及反映高级管理者今后发展空间的拓展因子包括:领导能力、学习能力、洞察能力。经过 SPSS 数据分析,高级管理者人力资源价值领导管理因子总体描述性统计如下表:经过统计分析,分别得到具体指标的平均值和标准差。例如:领导能力因素的平均得分为6.17 分(赞同,标准差为0.943,标准差中等,总体而言领导能力的作用较为显著,但由于其标准差适中,因此领导在高级管理者人力资本价值中所体现的作用存在一定差异性,但差异性相对不大。 2.2 领导管理因子指标的相关性判定相关系数实际上反映的是公

18、共因子起作用的空间。偏相关系数反映的是特殊因子起作用的空间。在进行相关矩阵检验时采取KMO 样本测度和巴特利特球体检验法。KMO 越接近 1,越适合做公共因子分析。KMO 过小,不适合于作因子分析。数据是否做因子分析,一般采用如下判断:KMO 在0.9 以上,非常适合;0.8-0.9, 很适合;0.7-0.8,适合;0.6-0.7,不太适合;0.5-0.6,很勉强;0.5 以下,不适合。利用 SPSS 分析后高级管理者人力资源价值领导管理因子的相关性检验如下表:领导管理因子的相关性说明:KMO 样本测度的结果为KMO 值等于0.809,当 KMO 样本测度大于 0.8 的时候,此组数据非常适合

19、做因子分析,巴特利特球体检验(Bartlett'sTestofSphericity的了统计值的显著性概率输出结果为<1%。通过KMO 样本测度和巴特利特球体检验的测算结果,表明案例选取的各代表领导管理因子指标,适合采用因子分析法进行统计分析。2.3 利用 SPSS 软件提取领导管理指标的公共因子得到初始载荷矩阵和公共因子之后,为了能够能更好地解释公共因子,案例对载荷矩阵进行旋转,选用的是 Varimax(方差最大正交旋转,旋转后的因子载荷矩阵及因子得分系数都发生了变化,因子载荷矩阵中的元素更趋向0 或者正负1。在估计因子载荷矩阵和特性方差矩阵时,选用的方法为主成分分析法,统计分析

20、的结果见表旋转后的高级管理者人力资源价值领导管理因子载荷矩阵,可以获得因子的代表性指标:在旋转后的因子荷重矩阵中,案例选取那些荷重较大的原始指标作为对应因子的代表性指标。领导技能因子:选取战略决策能力指标、风险承受能力指标、人力资源管理能力指标、创新能力指标作为因子 1 的代表性指标,在因子 1 中,各个指标都表现了管理者的领导技能的要素,故将其称为领导技能因子;管理因子:选取沟通能力指标、组织能力指标、团队协作能力指标作为因子 2 的代表性指标,在因子 2 中各个指标都表现了管理者管理能力,故将其称之为管理因子。拓展因子:选取领导能力、学习能力指标作为因子 3 的代表性指标,因子 3 中的领

21、导能力指标、学习能力指标、洞察能力指标表现了管理者在今后领导管理方面的拓展能力,故将其称之为拓展因子。通过上述分析,案例得到关于领导者管理指标的三个公共因子分别是:领导技能因子、管理因子、拓展因子。 2.4 领导管理指标公共因子的方差贡献率分析案例中公共因子方差贡献率分析的目的在于:分析提出的公共因子代表原始指标的程度。即分别分析了领导技能因子、管理因子、拓展因子,对原领导管理因子10 个指标的反映程度。具体分析分析结果见表:各公共因子方差贡献率分析结果说明:根据因子方差分析表可知,因子 1 的其方差贡献率为22.99%;因子2 的方差贡献率为21.09%;因子3 的方差贡献率为19.72%。

22、这三个因子能反映原来 10 个指标所描述特征的63.79%。另外,通过分析高级管理人力资源价值领导管理因子协方差矩阵,可以判断提出的公共因子是否存在重复信息,若无重复信息则可以用这三个公共因子衡量领导者的管理水平。根据表4.12 的因子协方差矩阵可知,三个主要因子已经相互正交,这三个因子在衡量管理者领导管理能力指标技能存量时己经没有重复信息,因此,案例可以使用这三个因子来衡量高级管理者的领导管理水平。2.5 根据因子系数得分表确定领导管理指标公共因子的权重比例案例通过旋转后的高级管理者人力资源价值领导因子载荷矩阵和高级管理者人力资源价值领导管理因子方差分析表得到了各个公共因子及各因子的对领导因

23、子的方差贡献率。经过进一步分析,通过领导管理因子因子得分矩阵表,则可以对各个因子赋予相应权重。分析结果说明:根据表 4.13 在因子分析中得到的因子系数得分矩阵,通过归一化处理,对领导技能因子、管理因子、拓展因子的赋予权重如下:领导能力因子=18.53%战略决策能力+26.57%风险承受能力+32.66%人力资源管理 能力+22.24%创新能力 管理因子=31.02%沟通能力+36.65%组织能力+32.33%团队 协作能力 拓展因子=25.36%创新能力+38.60%学习能力+36.04%洞察能力 综上所 述， 案例通过对旋转后的高级管理者人力资源价值领导管理因子载荷矩阵，确定 了反映领导管

24、理因子指标的三个公共因子分别为：领导技能因子、管理因子、拓 展因子。 通过领导管理因子因子得分矩阵表， 确定了各公共因子的权重构成比例。 3、 个体与组织环境指标公共因子筛选 高级管理者人力资源价值个体与组织环境 因子， 反映了管理者本身的素质和人格特质及所在的组织环境对高级管理者人力 资源水平发挥的影响。 3.1 个体与组织环境指标分析及统计性描述 案例分析了 高级管理者人力资源价值的理论及特性基础上，经过仔细甄选，选用了价值观、 忠诚感、道德行为、敬业精神，这些具有代表性个体潜能发挥指标，反映高级管 理者领导的素质对今后人力资源价值发挥程度的影响；选取乐观自信、理智、情 绪稳定来反映人格特

25、质对今后管理水平的发挥的影响； 高级管理者所处的组织环 境也决定着高级管理人力资源价值水平的发挥， 案例选用了企业规模和职位这两 个反映组织环境对管理者影响的因子。经过 SPSS 数据分析，高级管理者人力资 源价值个体与组织环境因子因子总体描述性统计如表经过统计分析， 分别得到具 体指标的平均值和标准差。例如：价值观因素的平均得分为 5.75 分(赞同，标 准差为 1.004，标准差偏高，总体而言价值观的作用比较显著，但由于其标准差 偏高，因此价值观在高级管理者人力资本价值中所体现的作用存在一定的差异 性。 3.2 个体与组织环境因子指标的相关性判定 相关系数实际上反映的是公共 因子起作用的空

26、间。 偏相关系数反映的是特殊因子起作用的空间。在进行相关矩 阵检验时采取 KMO 样本测度和巴特利特球体检验法。KMO 越接近 1，越适合做 公共因子分析。KMO 过小，不适合于作因子分析。数据是否做因子分析，一般采 用如下判断：KMO 在0.9 以上，非常适合；0.8-0.9，很适合；0.7-0.8，适合； 0.6-0.7，不太适合；0.5-0.6，很勉强；0.5 以下不适合。利用 SPSS 分析后高 级管理者人力资源价值个体与组织环境因子的相关性检验如下表： 个体与组织 环境因子的相关性说明：KMO 样本测度的结果为：KMO 值等于 0.656，当 KMO 样本测度大于 0.6 的时候，此

27、组数据适合做因子分析，巴特利特球体检验 (Bartlett'sTestofSphericity的了统计值的显著性概率输出结果为<1%。通过 KMO 样本测度和巴特利特球体检验的测算结果， 表明案例选取的各代表个体与组 织环境因子指标，适合采用因子分析法进行统计分析。 3.3 利用 SPSS 软件提 取个体与组织环境指标的公共因子 案例选用的是 Varimax（方差最大正交旋 转） ，旋转后的因子载荷矩阵及因子得分系数都发生了变化，因子载荷矩阵中的 元素更趋向0 或者正负1。在估计因子载荷矩阵和特性方差矩阵时，选用的方法 为主成分分析法，统计分析的结果见表 旋转后的高级管理者人力资

28、源价值个体 与组织环境因子载荷矩阵， 可以获得因子的代表性指标：在旋转后的因子荷重矩 阵中，案例选取那些荷重较大的原始指标作为对应因子的代表性指标。 领导素 质因子：选取价值观指标、忠诚感指标、道德行为指标、敬业精神指标作为因子 1 的代表性指标，在因子 1 中，各个指标都表现了管理者的领导素质的要素， 故将其称为领导素质因子； 人格特质及组织环境因子：选取乐观自信指标、理 智指标、情绪稳定能力指标表明了高级管理者人格特质因子，企业规模指标、职 位指标反映了高级管理者所在的组织环境对管理者的影响为因子 2 的代表性指 标，故将其称之为人格特质及组织环境因子。 通过上述分析，案例得到关于个 体与

29、组织环境的三个公共因子分别是：领导素质因子及人格特质及组织环境因 子。 3.4 个体与组织环境公共因子的方差贡献率分析 案例中公共因子方差贡献 率分析的目的在于： 分析人力资源价值计量指标中各因子作用大小的程度，即分 别分析了领导素质因子及人格特质及组织环境因子，对原个体与组织环境因子9 个指标的反映程度。具体分析结果见表4.17： 各公共因子方差贡献率分析结果 说明：根据因子方差分析表可知：因子 1 的其方差贡献率为22.64%；因子2 的 方差贡献率为20.55%。 这两个因子能反映原来9 个指标所描述特征的 50%。 另外， 通过分析高级管理人力资源价值个体与组织环境因子协方差矩阵， 可

30、以判断提出 的公共因子是否存在重复信息， 若无重复信息则可以用这两个公共因子衡量领导 者的管理水平。 根据表 4.18 的因子协方差矩阵可知，两个主要因子已经相互 正交， 这两个因子在衡量管理者个体与组织环境因子技能存量时己经没有重复信 息， 因此， 案例可以使用这两个因子来衡量高级管理者的个体与组织环境对管理 者的影响。 3.5 根据因子系数得分表确定个体与组织环境指标公共因子的权重 比例 案例通过旋转后的高级管理者人力资源价值个体与组织环境因子载荷矩阵 和高级管理者人力资源价值个体与组织环境因子方差分析表得到了各个公共因 子及各因子的对个体与组织环境因子的方差贡献率。经过进一步分析，通过个

31、体 与组织环境因子因子得分矩阵表，则可以对各个因子赋予相应权重。 分析结果 说明：根据表 4.19 在因子分析中得到的因子系数得分矩阵，通过归一化处理， 对领导素质因子及人格特质及组织环境因子赋予权重如下： 领导素质因子 =18.89%价值观+27.64%忠诚感+27.88%道德行为+25.59%敬业精神 人格特质及组 织环境因子=14.54%乐观自信+18.68%理智+17.11%情绪稳定 +26.32%企业规模 +23.35%职位 综上所述， 案例通过对旋转后的高级管理者人力资源价值个体与组 织环境因子载荷矩阵， 确定了反映个体与组织环境因子指标的两个公共因子分别 为： 领导素质因子及人格特质及组织环境因子。通过个体与组织环境因子因子得 分矩阵表，确定了各公共因子的权重构成比例。 五、结果分析 案例首先应用因 子分析法分别对隐性指标因子、 领导管理因子、个体与组织环境因子进行了公共 因子筛选， 确定了评价高级管理者人力资源价值的 9 个公共因子，它们分别是： 领导能力