如何处理企业流程再造、组织结构调整与人力资源管理的关系?_服务器知识

如何处理企业流程再造、组织结构调整与人力资源管理的关系?

企业流程再造是一种变革式的企业的管理重组活动.它不但带来企业组织结构调整,更重要的是人力资源管理的最终落实和加强.----合适的人坐合适的位置将成为企业再造的重要组成部分.

企业流程再造、组织结构调整，必然引起人力资源管理各方面策略的配套调整，影响人岗匹配、员工激励等一系列工作目标。

理由是，企业流程再造的工作内容是以业务流程为物件和中心，重点调整业务流程上的人、事、物、资金等的运营规则和配合关系。业务流程需要依赖承担岗位职责的人来实现，因此，对企业流程的调整，必然涉及岗位定义的变化。

组织结构调整的工作内容是根据公司的人力资源战略要求，对企业内部的职责、职权、配合关系进行调整。组织结构调整本身就是人力资源管理的一部分。

企业流程再造和组织结构调整，都会涉及到岗位职能的调整变化，而组织规划、定岗定编是人力资源管理的基础模组，其他人力资源管理模组，包括，招聘与测评管理、绩效管理、薪酬福利管理、培训管理、劳动关系管理等，都基于岗位的设定和人职匹配，必须随组织和岗位职责的变化进行相应调整，才能起到人力资源管理的作用。

如何定岗定编，如何处理组织目标与人力资源管理关系

重新编排组织机构图，专人专用专门管理，晋升制度，管理制度，考核制度明确，还有最关键的新人培养制度，招聘制度组合拳

企业流程再造强调（）理念。

企业充分借助现代资讯科技．以业务流程改革为核心．突破传统的“职能分工”概念．通过辨识、分解、评估业务流程中各个环节，对不必要的进行删除、压缩、整合、外包的改革，按有利于开发客户价值的要求来重新设计业务流程，重新组合组织架，重新改造经营管理模式。给你个联络方式吧022-23316249培训部，希望对你有所帮助。

在企业组织结构调整之后该如何开展人力资源工作

原本公司是打算招聘一名人事行政总监的，但后来没有来。所以，老板的意思就是将我直接提升为总监。虽然我毕业至今工作了将近10年，由于自知现在的能力及专业度上还比较欠缺，且只来了一年，即使是现在也有好多地方需要锻炼和加强的，我推辞了。现在有一个很好的锻炼机会，即因公司发展（成立2年）的需要（公司的发展战略是成为全国最好的婚庆需求解决平台），公司借鉴了外部风投和专家的意见对整体架构做了些调整，各部门也需要跟着调整。之前的架构是总经办、人事行政部、财务部、市场部、运营部、内容部、客服部、技术部，现在调整为总经办、人事行政部、财务部、技术部、运营部（包括企划部、网站运营部、产品部、市场部、SEM），其中之前的架构运营部包括企划部、产品部、SEM,内容部，现在的架构市场部属于运营部，客服部隶属于运营部下面的网站运营部。根据老板的要求，让各部门提交岗位说明，然后我们同意稽核通过，但我觉得在这之前是否应该先做工作分析。而不是盲目、随意的定下岗位职责避免以后随意修改。我的计划是先将本部门的岗位职责和说明KPI整理好，然后给其他部门做参考范本，因为现在其他一些部门交上来的格式各异，随意性太大。针对岗位职责及岗位说明书等的制定，想请教下各位有什么好的方法没？此外，由于不是人力资源专业毕业后一直从事行政管理方面工作，然后才转人事工作，最开始接触和擅长的是招聘模组，缺少系统的专业知识正准备辅修人力资源作为第二专业，现在对于绩效和薪酬体系比较欠缺。而目前公司薪资体系和绩效体系是出于空白，我在想如果是实行绩效考核，那相应的薪资体系也是需要建立的。所以感觉比较茫然。在这一块，也想请教下各位该从哪些地方着手？。1、在各部门提交岗位说明以前，蝴蝶是否应该做工作分析？工作分析该如何开展？

4、在做绩效考核时，员工沟通怎么做比较有效？分析这次公司的调整的幅度还是比较大的，我不知道，调整的决策是老板直接下达的，还是你也参与了其中了。如果你参与了其中，应该清楚公司为什么这么调整组织结构。不过从目前调整好的架构看，还是比较合理的。唯一的一点是企划部放在运营部下面，需要你在认真思考一下，这个企划部是制定整个公司的经营战略和计划的，还是为运营部服务的。如果是面对战略层面的，就应该独立出来了。建议你和老板确定一下。

因为你们公司是一家电子商务公司，而电子商务运营部是公司的核心部门。后台职能部门和技术部都是支援部门，围绕运营部的战略来完成公司的战略的。这个没有问题

对于您的第一个问题，我个人觉得，工作分析是一定要做的，但是，不是现在做。而是组织结构调整之后稳定下来再做。而且是逐步推进。

目前要做的是根据公司的战略和调整的想法（因为他们在调整组织结构的时候，就会设定好各个部门的核心职责），明确各个部门的部门职责和工作目标。调整组织结构时整体的调整，各小部门内部的岗位先不要异动，否则麻烦就大了，要先稳定大局。

调整完之后，人力资源部出具完整的职位说明书模板（建议，表头部分由人力资源部设定好，比如部门、职位，职位等级、职务、姓名等），让各部门员工来填空就好了，填完之后，和部门主管一起，结合以前旧的职位说明书，来修改和调整职位说明书，形成一个比较规范的档案，虽然没有经过正经的工作分析，但是，至少有75%以上岗位职责是准确的。

有了职位说明书，第三个问题，考核就好办了。

但是，因为刚做了调整，公司和不是很大，很稳定，因此，建议考核不要太复杂，用KPI就很好了，而且KPI不要多，控制在5个以内，而且是客观的，可衡量的。三个月之内，不要和工资挂钩。因为，你需要三个月的时间来培养考核的土壤和规范薪酬管理制度。

因此接下来就是第三和第四步了，这两步是可以同时进行的。

了解之后，对每个岗位岗位会有一个大致的区间范围了。然后再和目前公司的岗位薪酬做个对比。如果是低于外部薪酬的，考核就是一个加薪很好的依据，加薪直接加入考核工资。如果岗位薪酬高于外部薪酬的，那也好谈，正好拿出一部分来和考核挂钩，但是建议公司也出一部分加入其考核工资，这样员工也爽，公司的目的也达到了。

在薪酬结构的设定上，建议分职能来设定。

职能部门建议采用高底薪就考核工资的形式。

技术部门采用底薪加考核工资加专案奖金的形式

运营部门的企划部、客服部建议参考职能部门的；产品部，内容，SEM部门则建议采用低底薪+考核工资+业绩提成的模式。

最后就是考核的沟通问题了。

沟通占考核工作的70%以上的工作量。沟通无处不在。建议1、根据职位说明书提取KPI （沟通）2、制定考核方案（沟通）3、讲解考核思路（沟通）4、培训考核方法（沟通）5、培训考核面谈沟通方法（沟通）6、培训考核评估方面（沟通）7、考核结果评估（沟通）8、考核结果运用（沟通）。

员工沟通一定要快速、及时、客观、准确，还有就是真诚。这样一定有效。

如何优化调整组织结构，建设完善的人力资源管理系统

给几点建议（也是我们碰到的问题，后换成ZK-HRMS系统时调整OK了）：

人事部提交出来的组织架构（层级关系、部门名称等）一定要考虑使用系统的方便：

例如1：生产部有A/B/C很多拉，有的单位就直接叫生产部，混在一起，进行小批量排班、加班登记时就非常麻烦，不容易找人。所以部门架构就要考虑一下使用系统时同班次的人员放在一起；

还要考虑财务部的组织架构，因为在核算成本时，财务部的部门汇总甚至是部门命名和人事部的可能不一样，这个大家要通气，保持一致；

使用系统时需要哪些报表，而报表又往往是分组统计或查询的，应该尽量满足报表统计和查询的需要。例如：以前系统没有处理好，报表分部门统计时，人事，财务，采购等是一级，生产又按二级，品质有二级又按一级，你就相当混乱。

论文企业流程再造

本篇内容包括Mplus SEM基础模型, 含(连续及类别数据)EFA/CFA及不同CFA模型的比较，测验等值检验, 不同数据类型潜变量之中介(Bootstrap), 调节, 调节的中介,及简单效应分析及做图。有人留言询问基础模型，所以一次性把主要的基础模型介绍完了哈哈……如果有人还问你Mplus基础模型咋搞，请把这篇文章甩给ta……

1 CFA

1.1 CFA 基本语句

1.1.1语句解读

1.1.2 Mplus语句一些常用符号

1.1.3模型拟合指数说明

1.2 CFA MpLUS 示例及结果解读

1.3 备择模型及CFA模型比较

1.4 类别变量CFA

1.5 Subgroup CFA Test invariance

1.5.1 Measurement invariance (MI)介绍

1.5.2 性别作为subgroup MI 示例

# EFA探索性因子分析

#.1 连续变量的EFA

#.2 类别变量的EFA

2 中介模型的检验

2.1 中介模型

2.2 Bootstrap

1.3 use model constraint 设定中介模型

2.5 调节的中介

3 调节模型检验

3.1 潜变量调节模型

3.2 简单效应分析及交互作用图

4 如何报告数据结果

5 代码获取方法

1 CFA

Testing ameasurement model via CFA is always the first step in fitting a structural equationmodel (SEM).

1.1 CFA基本语句

1.1.1语句解读

Title: 可以任意给定，如three factor model

TITLE: three factor model

VARIABLE:！数据文件里所有的变量名

USEVARIABLES= 所使用的变量

MISSING = ALL(-1)！界定缺失值，根据自己的设定可以是-999， -99任意

ANALYSIS:

TYPE = GENERAL

TYPE 主要有四种常见的分析类型

· GENERAL最常用的, CFA, SEM, 一般线性回归模型

· MIXTURE 用于类别变量的模型，最常用的latent class analysis

· TWOLEVEL 多水平数据，可以是连续性及类别变量

· EFA 探索性因子分析

ESTIMATOR= ML!estimation method

如果所有的因变量是连续性变量，可以使用ML (Maximum Likelihood)

如果有一个或多个因变量是类别变量categorical variable，应该使用WLSMV(a weighted least squares estimate)

ITERATIONS= 1000!运行的次数

MODEL:!界定模型

fdback BY FDBACK1 FDBACK2 FDBACK3

rolecon BY ROLECON1 ROLECON2 ROLECON3

OUTPUT:

MOD STAND

MOD modificationindices,

注：BY 是Measured by 的缩写

ON 是regressed on 的缩写

Y ON X Z表示X, Z 为自变量，Y 为因变量

WITH 是co-vary with的缩写，表示相关

XWITH是用来创建潜变量的交互作用

如： X BY X1 X2 X3

Z BY Z1 Z2 Z3

XZWITH | X WITH Z

如果要用潜变量模型求调节模型需要用到。

1.1.2 Mplus语句一些常用符号

@ 是用来set a constraint

X WITH Y@0！如果我们想要设定两个潜变量相关为0，

* 星号用来 free a fixed –by-default parameter

比如X BY X1* X2@1 X3 X4

为了模型识别，Mplus通常默认第一个条目的loading 系数为1，如果你想要改变默认设置，将第二个条目限定loading 系数为1，而第一个条目free to be estimated. 就可以用以上。

() 这个是用来命名特定系数，一般复杂模型比较有用。

Y1 ON X1 (a)

Y2 ON X2 (b)

Model constraint :a = 2*b

1.1.3模型拟合指数说明

CFI, TLI, RMSEA, AIC,BIC Kline (2010):

1.2CFA MpLUS 示例及结果解读

对应代码文件: M1.2 three factor CFA

模型说明：三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量，验证CFA三因子模型，点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。

根据HU &Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好

Loading系数及变量之间的相关。

1.3 备择模型及CFA模型比较

至于如何选择不同的模型，可以参考实证研究

可以试着运行1 factor, or three, 然后根据chi-sq, df比较模型，nested 模型通常比较两个模型的卡方值(卡方值的变化值 M1 卡方-M0卡方，自由度变化值df1-df0,查卡方表是否显著).

Satorra &Bentler(2010)提出一种新的方法，Mplus官网有介绍：

来源：

https://www.statmodel.com/chidiff.shtml

我已把这个公式放在一个EXCEL里面，你只需要MpLUS 里ESTIMATOR = ML, ML修改为MLR，跑两个不同的nestedmodel （M1 M0）,然后会得到相关的几个数据，输入对应的EXCEL，再去查卡方表即可。

1.4 类别变量CFA

只需要添加一行代码说明CATEGORICAL =

对应的ESTIMATOR =WLSMV

1.5 SubgroupCFA Test invariance

1.5.1Measurement invariance (MI)介绍

量表开发，或者纵向追踪数据的时候需要检验 measurement invariance (Van de Schoot,Lugtig, &Hox, 2012).

具体的相关理论方面可以阅读文献 Van de Schoot et al. 2012, 作者详细提供了step by step guide 以及Mplus syntax。

www.fss.uu.nl/mplus(), 打开链接发现作者也是UU的……然而并没有发现Mplus syntax…，但是UU学术笔记提供！

通常检验：

· factorloading, (weak invariance)

· intercepts,(strong invariance)

· andresidual variances (strict invariance)

然后根据1.3提到的模型比较方法比较不同的模型

1.5.2 性别作为subgroup MI 示例

我把三个模型的代码写在一个syntax文件里了，运行的时候只需要删掉前面注释符号!即可Model 1就是普通的CFA不需要添加任何，Model 2, 需要在数据下面添加GROUPING …analysis添加依一句 !MODEL = configural metric scalar

注意:在修改代码时候一定要在英文输入法模式!

输入！Mplus无法识别，mplus依然会运行原本需要忽略的代码，修改为英文!就会变成备注模式

MODEL 2 Stronginvariance

(对应代码文件M1.5.2 strong measurement invariance)

就会得到invariance testing, 以及模型拟合指数

ModeL3 Strict model

（M1.5.3strict measurement invariance）

Strict 模型拟合较差

# EFA探索性因子分析

#.1 连续变量的EFA

EFA比较简单，简单说下 (对应代码文件M0EFA 1-4factor)

只需要选择需要进行EFA 的变量，然后再分析方法指定EFA 然后 1和 4分别指，1-4 factor，运行就可以了

结果就会给出不同模型的比较loading，以及拟合指数

1 factor loadings

Two factors

Three factor

比较发现，two factor , 多个条目出现双载荷cross-loading，三个就更差了，综合模型比较急loading 系数选取单因子模型

#.2 类别变量的EFA

只需要制定categorical variable 即可

2 中介模型的检验

2.1 中介模型

模型说明 teamwork—social support---job satisfaction (代码文件：M2.1 mediation bootstrap)

用潜变量中介模型，每个变量有两个条目

IND: only add atest for the indirect effect

可以看出，所有的回归系数都显著；

中介也是显著

2.2 Bootstrap

以同样的模型为例：teamwork—social support---job satisfaction

在ANALYSIS: 命令下添加Bootstrap = 10000根据Hayes (2013) 一般5000次以上就可以。

相应地，在OUTPUT: CINTERVAL (bcbootstrap)；在代码M2mediation mplus, 已经添加了Bootstrap，只需要删掉前面的！号即可（！在mplus表示注释说明），运行就会获得bootstrap 结果；

只需要不包含0说明结果显著。

1.3 use model constraint 设定中介模型

如果涉及多个中介时候这种方法比较好一些

2.4 结果变量为类别变量的中介模型

以性别作为结果变量，仅仅是为了演示……不然拿性别做因变量恐怕很难说得通

在用到的变量里说明类别变量，分析方法也需要用MLR, a maximum likelihood estimator withrobust standard errors using a numerical integration algorithm will be used (Muthén &Muthén, 2017).

其它把类别变量做自变量之类的，都大同小异，不再赘述。感兴趣的可以看看MpLUS USER GUIDE P.39-40

2.5 调节的中介

对应代码文件M2.5 moderated mediation

新建了交互作用WDxsocsup, 用潜变量或显变量的时候在分析方法交互作用设定都会有所不同。在前文MpLUS语句介绍里有说明 WITH 语句。

其它的结果解读略去。

这里演示的都以潜变量模型为例子，显变量模型可以参考MpLUS USER GUIDE P.37-41

3 调节模型检验

3.1 潜变量调节模型

其实已经在上面中介的调节里有说明了如何创建交互项，潜变量用 WITH 语句

工作资源需求模型的，work demand *social support, 工作资源对工作需求的buffer effect

就简单运行一个调节模型，work demand, social support, and WDxSSUP 对工作满意度的影响

Output 输出代码稍有不同：STAND CINT SAMPSTAT

对应代码文件：3.1 latent moderation

主效应显著，交互作用不显著。

3.2 简单效应分析及交互作用图

说实在在MpLUS里简单效应分析比较麻烦，做出来的原始图也比较丑……

就用显变量模型演示。

对应代码文件：M3.2 Moderation analysis withsimple slope test and plot

首先创建交互项，但是回归分析一般需要数据中心化处理，所以在准备数据的时候最好直接创建交互作用，或者也可以用Define, 然后添加交互作用到usevariables !重要

简单效应分析的第一步是首先跑一个回归模型，如果得到交互作用显著之后，根据概念模型写出对应地回归方程

Stress =b0+age+b1*wkdem + b2*support+b3*DEMxSUP

这里调节变量为sup, 简单效应分析就是调节变量在平均数加减一个标准差之三者之间slope的差异, bo b1等为非标准化的回归系数。

Social support 平均数为3.464, 标准差为0.991, 基于此可以求出，Med, high, low social support这些数据可以通过TECH1 TECH8就可以给出，注MPlus提供的是方差，需要自己计算SD，或者可以用SPSS

LOSUP= 3.464 - 0.991

MEDSUP = 3.464

HISUP = 3.464 + 0.991

然后界定三个slope,

SIMP_LO = b1 +b3*LOSUP

SIMP_MED = b1 + b3*MEDSUP

SIMP_HI = b1 + b3*HISUP

然后上面的公式经过转换，分别界定三条线low, med, high，运行得出结果

发现只有low social support 显著……然后查看具体交互作用图

……以前以为MpLUS 做出来的图丑到无边……其实是没有调整好……

4 如何报告数据结果

可参考已发表实证研究。或关注UU学术笔记，目前我们联合众多博士正在整理管理学及心理学领域Top tier journal 数据结果报告的常用句库，未来一个月内会发在公众号。另外，我们英文写作句库已经发布了引言部分及文献综述、方法部分

Academic writing: method (sentence bank)

写好英文学术论文，你只差一个句库 (Sentence Bank)

5代码获取方法

· 代码都已经在文章截图呈现，所以可以根据自己数据改编。

· 转发至朋友圈获得30个赞同；

· 转发至于300人以上心理学或管理学硕士博士群

发至邮箱uunotebook@163.com，我们会在3个工作日内发给你代码及数据

如果需要MpLUS 软件或者数据准备不清楚，请看

Mplus 7.4 软件及代码

或者如果涉及复杂模型，LCA

Latent Transition Analysis（潜在群组转变）: Mplus分析详解

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欢迎关注我们一个专注于心理学及管理学领域统计方法（复杂模型Mplus及R软件的应用）及英文写作的公众号

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另如果涉及统计及代码问题，请在文章下方留言或邮寄。公众号回复48小时就无法回复了。

编辑于 2020-02-06 · 著作权归作者所有

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