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电子商务专业大学生职业胜任力:模型构建与差异分析

来源:用户上传      作者:王江丽

  摘 要:随着电子商务行业的发展,电子商务专业人才需求快速增长,高校培养的专业人才迅速流向岗位工作。研究电商专业毕业生在岗位工作中的胜任力情况,建立可以测量职业胜任力的模型有助于帮助行业从业毕业生更有针对性地提升自我岗位职能,也有助于高校改进自己的培养方案和专业定位。本文收集提炼电商运营职业胜任力特征要素,通过主成分分析法进行胜任特征的内在结构分析,并最终构建了高职大学生职业胜任力模型。通过方差分析了解工作年限、性别差异对十项胜任特征的影响情况,分析得出了影响职业胜任力水平的5大重要胜任特征,为高校培养适应企业、适应岗位的高素质技能技术人才提供了实证参考。
  关键词:职业胜任力;主成分分析;高职大学生
   随着互联网的飞速发展,电子商务已经成为企业增强竞争力,赢得资源配置优势的有效手段。电子商务的高速发展,也为电子商务专业学生带来了广阔的就业前景,但“学生找不到心仪的工作,企业找不到合适的人才”这一矛盾却越来越凸显。高职院校人才培养与行业企业岗位需求存在一定差距,专业毕业生不能完全满足和适应企业需求。研究高职院校学生的岗位胜任力可以提高专业人才技能与行业企业岗位的匹配度。一个高绩效的营销人员需要具备哪些能力才能胜任本职工作,专业毕业的大学生在从事行业工作中所体现出职业胜任力水平如何,只有了解了上述问题,才能有助于专业大学生努力提升适应岗位工作的专业技能,改善工作绩效,而高职院系也可以依据研究结果及时在培养方向和课程设置上做出相应调整,为企业、为学校带来双赢的局面。
   一、电子商务专业高职大学生职业胜任力模型构建方法与流程
   采用什么方法构建电商专业大学生职业胜任力模型是本研究首先要解决的问题。由于事先无法确认所研究样本的工作评价标准和区分职业胜任力优劣,本文拟通过工作岗位行为分析提取胜任力关键要素。本文所限定的电子商务专业大学生职业胜任力包含电商运营、推广、客服、美工等企业岗位核心职业能力要求。
   为构建电子商务专业高职大学生职业胜任力模型,本文经过文献研究,并参考了已有的胜任力模型构建研究成果,选取了问卷调查法的研究方式来构建职业胜任力模型。问卷调查法基于工作岗位行为分析,提取出可以区分高效工作的胜任力特征要素,并通过行为描述题项,编撰成大学生职业胜任力调查初始问卷,再通过专家对问卷进行修正和分析,形成最终的专业大学生职业胜任力调查问卷。具体的专业大学生职业胜任力模型构建流程如下图所示。
   二、电子商务专业大学生职业胜任力模型的理论研究
   通过对胜任力内涵的研究发现,胜任力可以体现在个体的认知、态度、价值观等方面,但是最终都可以通过行为表现出来。本研究通过行为对胜任力进行测量和评价,选择的胜任力特征为能导致高工作绩效的胜任特征,它与岗位工作要求紧密相关。本研究所构建的胜任力模型针对从事电商岗位工作的大学毕业生,构建过程中充分考虑这个职位族中的岗位的特点和工作要求。对于电商专业大学生职业胜任力模型的构建研究基于以下几点假设:
   1.本研究基于以下几点假设
   (1)电商专业大学生的职业胜任力是一个可以通过行为表现来反映的概念,这些体现胜任力的典型行为可以通过具有一定可靠性(即内部一致性)的测量工具进行测量。
   (2)电商岗位职业胜任力是一个多维的构念,这个胜任力的多维结构能够有效地解释那些反映在胜任力测量问卷上的行为。
   (3)电商岗位職业胜任力水平受工作年限和个体差异的影响。
   2.收集提炼电商运营职业胜任力特征要素和行为描述
   电商岗位职业胜任力的特征要素收集由以下几个方面合成:
   (1)文献研究。通过文献研究,参考前人的研究成果,提取出胜任力的特征要素;
   (2)关键事件访谈的取样。笔者选取了从事电商行业的35名工作者,在访谈中要求被访者回忆他成功地完成了一项本职工作的成功事件,或者是一项失败的工作事件。描述事件的具体情景,他是如何做的,他的行为是什么,这些行为导致了什么结果。通过访谈收集其认为本职工作中有助于工作成功的关键因素,提取出现频率数前二十位的因素;
   (3)工作岗位分析法。笔者从boss直聘、智联招聘网、前程无忧网等国内招聘网站随机收集了100条电商岗位人员的招聘信息为编制分析样本,并结合分析了一些电商运营岗位的职能要求,将招聘信息中要求的应聘能力进行记录和分类,提炼出出现频率较高的能力内容。
   将通过上述方法得到的职业胜任力特征内容进行分析归纳和定义,总共得到了33项胜任力特征。各胜任特征在统计中出现的频次如表1所示。
   三、电子商务专业大学生职业胜任力模型构建
   1.胜任力问卷调查
   (1)问卷编制。问卷编制首先参考了现有文献所形成的概念体系,对汇总出的33个胜任力特征要素编制行为解释题项,确保让每一个测量题目只反映一个具体行为,问卷采取李克特式量表的五级评分制,项目计分1为非常不符,5为非常符合。编制出的初始问卷需要经过专家分析与修正。本研究邀请了5名电商企业专家及高校电商专业研究专家对编制出的初始问卷进行分析修正,反复修改和讨论问卷中的题目表述,保证题目中的用词准确,语义清晰,并最终形成电商专业大学生职业胜任力调查问卷。
   (2)样本选取。本研究共选取了2016届、2017届、2018届的高校电子商务专业毕业大学生,通过问卷星发放网络调查问卷,共获得300份答卷。
   2.统计分析
   (1)重要度分析
   进行重要度分析的目的是为了保证正式问卷中的每一题目对于做好电商运营工作都是重要的,33道题项重要度的平均值范围在3.55-4.34之间,表示这些行为题项都是比较重要的,不需要删减题项。    (2)探索性因素分析
   本研究所编制的胜任力测量问卷的结构是否合理,需要通过心理测量学所要求的信度和效度检验。本研究采用最常用的内部一致性检验方法——Cornbach's α一致性系数对问卷的整体信度进行检验。检验结果显示问卷的整体α系数为0.943,大于0.700,表明该问卷具有较高的内部一致性系数,测量结果是可靠的。
   同时,要明确原有变量是否适合做因素分析,还需要对获得的被试数据先进行相应的因素分析可行性检验。本文采用Bartlett球形检验和样本适当性系数(Kaiser-Meyer-Olkin,KMO)检验,若KMO值小于0.6,Bartlett球形检验未达到0.05显著性水平,则说明不适合做因素分析。
   结果显示,KMO值为0.963,Bartlett球形检验得到的显著性水平为0.000,说明数据非常适合做因素分析。
   (3)主成分分析
   采用主成分分析,选取特征值大于1的因子,如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上的变异量,则表示萃取因素的结果可以接受。对提出出来的33个职业胜任力特征要素进行主成分分析,以确定这些胜任特征的内在结构。本研究数据经过正交旋转,共抽取出10个因子,方差解释率为72%,如表4所示。
   具体分析过程如下:
   ①采用主成分分析法提取公共因子。
   一般来说,如果前k个因子的累计方差贡献率达到70%以上,表明主成份基本包含了全部测量指标的所有信息,同时主成份的数目大大小于原始变量的数目,这样可使在不影响分析效果的同时达到简化研究的目的。
   本文按照累计方差贡献率大于70%的原则提取出了10个公共因子,表3中分别描述了因子分析初始解对原始变量总体描述情况。本研究中前10项因子的累计贡献率达72.223%,即包含了原始数据的信息总量达到了72.223%,说明提取10项公共因子代表了原来的33项胜任力指标已经足够。
   ②方差最大化正交旋转法进行因子归类
   提取出公共因子后,还需要将因子进行归类。本研究中采用了最常用的方差最大化正交旋转法对因子进行旋转,根据得到的因子载荷矩阵将33个胜任力指标因子进行归类,结果如表5:
   由于经过正交旋转的因子载荷矩阵得到的仅是理论意义上的因子归类,并不完全是最终的因子归类,因此,需要根据实际情况,对因子进行局部的归属调整,使因子更具有实际意义更符合人们的理解习惯,经调整后得到了10个胜任力维度,按照各维度所包含的胜任特征的意义对各维度进行命名,分别为:F1业务知识,F2应变能力,F3学悟能力,F4分析能力,F5合作能力,F6人际交往能力,F7诚信,F8创新能力,F9责任心,F10抗压能力。各胜任力特征的归属结果如下:
   F1——业务知识:营销知识、办公软件操作、新媒体运营能力、图形图像处理能力、外语能力、支付与电商平台知识、软文写作能力
   F2——应变能力:危机处理能力、灵活性、策划能力、高效率工作
   F3——学悟能力:自我认知、职业规划、领悟能力、理论转化能力、学习能力
   F4——分析能力:数据处理能力、信息收集能力
   F5——合作能力:乐于请教、奉献精神、执行力、合作能力、责任心
   F6——人际交往能力:语言表达能力、人际交往能力
   F7——诚信:诚实、信誉
   F8——创新能力:对新事物的接受程度、创新思维
   F9——责任心:认真、爱岗敬业
   F10——抗压能力:抗压能力、挑战精神
   3.构建电商专业大学生职业胜任力模型方程
   为了全面掌握大学生的电商职业胜任力情况,我们构建了胜任力模型方程。在权数的确定上采用了计算因子加权总分的方法,以提取的公共因子的方差贡献率作为权数,得到的胜任力模型方程为:
  F=0.13F1+0.09F2+0.08F3+0.07F4+0.07F5+0.006F6+0.054F7+ 0.05F8+0.04F9+0.03F10
   其他的10个胜任力因子的方程分别为:
  F1=0.763X22+0.749X21+0.711X31+0.679X27+0.617X18+0.55 3X24+0.508X6
   F2=0.695X9+0.606X10+0.504X3+0.446X33
   F3=0.655X7+0.645X8+0.549X4+0.598X17+0.467X26
   F4=0.729X16+0.599X5
   F5=0.74X28+0.626X29+0.624X2+0.489X23+0.566X15
   F6=0.713X1+0.591X30
   F7=0.762X12+0.519X13
   F8=0.792X32+0.476X25
   F9=0.623X11+0.433X14
   F10=0.434X19+0.501X20
   4.電商专业大学生职业胜任力水平的差异分析与讨论
   根据胜任力模型方程计算得出参加问卷调查的所有样本的综合胜任力得分F。职业胜任力的实证研究结果表明不同的工作年限或工作类型都会对胜任力水平产生影响,而且不同的个体特征也会导致胜任力水平的差异,本研究通过方差分析了解工作年限、个体差异对十项胜任特征的影响情况。
   (1)不同工作年限的职业胜任力水平差异分析
   对2016、2017、2018届毕业生胜任力水平的差异进行独立样本T-test,发现在工作年限维度上,工作年限长的毕业生的综合胜任力F得分要高于工作年限短的毕业生胜任力得分,但是具体的差异都不是很大。但是在业务知识胜任力特征F1和应变能力F2上,工作年限长的毕业生的得分要远远高于工作年限短的电商毕业生。而工作刚满一年的2018届毕业生在各个胜任力维度上的得分都低于其他两届毕业生,可能因为工作年限较短,对工作的适应程度和技能的掌握程度都较弱,因此胜任力得分较低。具体差异比较见表6。    (2)不同个体特征的职业胜任力水平差异分析
   首先采用独立样本T-test的方法对不同性别的电商专业毕业生职业胜任力水平进行了比较,见表7,性别差异的检验结果表明男性和女性在不同的胜任力上不存在显著的差异。
   (3)绩优组与普通组的职业胜任力水平的差异分析
   按照综合胜任力F得分的高低从高到低进行排序,我们选取得分排名前50名的样本作为电商人才胜任力绩优组,选取排名后50名的样本作为胜任力普通组。通过统计分析胜任力绩优组和普通组在不同胜任力维度上的水平差异。具体数值见表8。
   从表8中我们可以看出绩优组和普通组在十个不同的胜任力维度上差异都很大,说明职业胜任力模型可以有效地区分绩优电商从业人员和普通电商从业人员,各维度上的胜任力水平差异中,F2应变能力上的差异值最大,其次是F1业务知识、F5合作能力、F3学悟能力、F8创新能力,说明这几项胜任力维度对于电商从业人员较为重要。
   四、启示
   通过数据调查,建立了电商专业大学生职业胜任力模型方程,研究结果表明胜任力水平受工作年限影响,不同维度的胜任力特征对于综合胜任力的影响存在差异。根据本研究数据结果,可以为提高高校电商专业的培养目标和教学质量对策提供一定的实证参考。
   1.增强专业知识教育
   通过数据调查得知,在电商能力胜任特征中所需业务知识较为重要,新媒体运营能力、图形图像处理能力、营销知识、软文写作能力、办公软件操作、外语能力等都是对于电商职业胜任非常重要的业务知识。这些专业知识紧扣行业趋势发展,涵盖电商运营、推广、客服等职业岗位要求。高职院校在人才培养目标和课程设置上应该分析行业岗位要求,将岗位职业需求和教育内容相匹配,培养适应行业发展和岗位需求的电商专业人才知识和技能。
   2.培养学生分析问题、解决问题、灵活应变的能力
   从普通组和绩优组的得分比较中可以看出F2应变能力是区分电商从业人员是否胜任工作岗位的重要指标,策划能力、灵活应变能力、危机处理能力、高效率工作都是电商企业对于员工事务处理能力的要求。在电商运营推广中,如果电商专业学生对于遇到的问题,难以在第一时间找到问题的关键所在,因此无法做出正确应对,这样势必拖延事件的解决时间。对于注重效率的电商企业来说,这样的电商人员显然是不胜任的。因此,高校在培养电商人才时应多注重开发学生的思维,在授课中可以多利用案例教学,搭设模拟情景,通过小组合作,情景再现,实操演练等,让学生在具体环境中发现问题、解决问题,并及时对问题的处理效果进行反馈。
   3.提升学生合作意识与能力
   电商企业工作岗位间关联度较高,要求各岗位人员具有高度的合作意识和能力。电商运营、推广、客服等工作往往是围绕某一个具体商品而开展。因此,高职院校在教育培养过程中可以采取项目化教学、小组合作学习、任务驱动等方式,培养学生的合作意识,提高合作能力。
  
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  作者简介:王江丽(1984.09- ),女,湖南衡阳县人,助理研究员,苏州大学教育经济与管理专业,管理学硕士,广东工程职业技术學院管理工程学院教师,主要研究方向为创业就业,教育管理
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