人事决策

1.思考任务的整个过程

工作描述可能在一个很长时期内持续不变。举例来说，在一家大型生产企业里，部门总经理位置的工作描述自从30年前公司开始分权管理以来就几乎没怎么改变。确实，罗马天主教堂中主教们的工作细则自从十三世纪教会法规首次订立以来就根本没有改变。但是任务时刻都在变化，并且不可预测。

在20世纪40年代早期，我曾对艾尔弗雷德。斯隆说，他花了太多的时间从三个合格的候选人中进行挑选，而这个职位是个较低级别的工作，一个小附属部门的销售总管。“看看我们最近几次为这同一个职位所做的任务安排。”斯隆回答我说，使我惊奇的是，我发现每一次这个职位的任务都不一样。

在挑选一位新的地区销售经理时，负责任的执行官也应该首先了解该任务的核心是什么是招募和培训新的销售员。比方说，现有的销售队伍正接近于退休年龄或者是开拓新的市场因为尽管公司的产品和该地区的传统产业很吻合，但却没能渗透到新的和正在成长中的市场。或者由于销售额的主要部分还是来自于已有25年历史的老产品，是为了打开公司新产品在市场中的局面这里的每一项任务都不相同，从而所要求的人员也不同。

2.考虑若干个符合条件的人选

这里的关键字是“若干个”。正式条件是入选的最低要求如果正式条件都不具备，则候选人不算合格。但人员与任务彼此适合也同样重要。为了做到决策有效，执行官应当考虑三到五个合格的候选人。

3.努力思考如何对这些候选人进行甄别

如果执行官已经研究过该项任务，就会明白新任者最首要去做和努力要做的是什么。核心问题不是“这一位或那一位候选人能够做什么和不能够做什么”，而应该是“每个人都具备什么样的优点并且这些优势是不是有利于这项任务”缺点就是他的局限性，可能或者当然，会将候选人裁决出局。举例来说，某个人可能从一个工作的技术方面的要求来看非常合格，但是如果任务最首要的要求是建设团队的能力而该人缺乏这个能力，那么就不适合。

但是有成效的执行官并不从考虑缺点出发。考虑缺点是无法建立业绩的，只能从优点出发。马歇尔和斯隆都是要求非常严格，但是他们都知道重要的是完成任务的能力。如果能力存在，公司都能够提供其余的东西，如果不存在能力，那么其余的也都没有用处了。

4.跟多个与候选人曾经一起工作过的人进行商讨执行官一个人的独自判断是没有价值的，因为我们所有的人都有自己的第一印象、成见、喜好和厌恶，我们需要听一听别人的想法。当军队挑选将官或者天主教堂挑选主教的时候，这种广泛的商讨是挑选过程中的必经步骤。有能力的执行官会不拘形式地去做。

前德意志银行总裁赫尔曼。艾比斯一段时间以来挑选出的首席执行官，成功者比任何其他人挑选出的都多。那些通过努力实现了战后德国“经济奇迹”的最高级管理人员，大部分是他亲自挑选的，并且他首先通过向三到四位前任老板或同事进行了解来一一核对他们的情况。

5.确保中选人了解工作

中选人在上任三到四个月后，就应当把精力集中在完成工作上而不是先前任务的要求上。执行官有责任召来该人说，“你担任地区销售经理　或其他什么职位已经三个月了。为了在新的工作中获得成功，你应该做些什么呢好好考虑一下这个问题，一周或十天之后给我个书面的东西。不过我现在就可以告诉你的一件事就是你过去做的事情使你获得了提升，但现在你肯定不能够再这样做了。”

根据收集信息和整合信息方式的不同，可划分八种人事决策方法:

收集信息时，采用的是主观判断的方式，而在做人事决策时，也是用主观判断的方式。临床法主要靠的是评价者的经验，易受人的主观因素的影响，但却是许多企业实际在用的人事决策方法，一是因为这个方法简单易行，二是因为对其它方法缺乏认识和了解，也找不到合适的方法。

在收集信息时用主观判断的方式，而在做决策时采用了量化统计的方法，这就是主客观结合的量化评估法。举例来说，企业里做干部选拔时，由几位评委面试被评价者，按照几个评价要素对被评价者进行评分，然后把评分的结果进行统计处理，分数高者予以录用。这种方法在收集信息时用了面试这种主观判断的方法，而在决策时用了量化统计的方法。

这种方法在人才测评中用得较多，但由于缺少专业训练和经验，用得不科学，使打分的结果与实际情况差异很大。

在收集信息时用量化方式，在决策时根据收集到的量化信息进行主观判断，然后做出决策.比如，为了了解被评价者的个性特征，我们会使用一些信度和效度比较好的心理测验工具，收集被测者个性特征方面的信息。被测评者答完问卷后，统计出被测评者在问卷中每一项测评维度上的得分，就可以用来判断被测评者的个性方面的特征。有的被测评者在权力动机这个维度上得分较高，亲和动机得分中等偏低，决策者因此判断候选人比较适合从事团队领导者的角色。这里不是按照简单的分数统计，以一个分数线来决策的，而是决策者根据各测评维度的分数，结合自己的经验而进行的主观判断。

收集信息和做人事决策时，均使用了量化的方法。这种方法在面对较大量的候选人时，采用笔试筛选的方式，进行人事决策。比如，一个企业准备选拔30名后备干部，而报名的有150人，这个时候为了提高工作效率，就可以使用管理能力测试，作为一个筛选，经考试答题，得分排在前50名的人，可以直接录用，或者进入下一轮测试选拔程序。

在收集人事信息时，既有主观判断的方式，也有统计计分的方式，而在决策的时候，对上述收集到的量化信息和主观印象进行总体判断，决定候选人是不是能够胜任。很多企业里在选拔人才时使用了较为多样性的方法，包括面试、笔试，面试属于主观判断收集信息，而笔试则多是通过量化计分收集信息。最后决策时，是决策者通过审阅被测评者的考试得分和自己面试时的印象来作出决定，这就是用的判断合成的方法。

这种方式尽管使用了较多样的收集信息的手段，但是在根本上还是靠人的主观判断，缺少一个量化的模型，因此很难克服人的主观性对决策结果的影响。

为了尽量避免因主观评价造成的偏差，在实际的人事测评中，我们要求尽量做到量化，引入了统计分析的方法。目前人才评价方法中最准确的方法要数评价中心技术了，这种技术在收集人事信息时既有主观判断的方式，如面试、情景模拟，也有量化统计的方式，如笔试测验，文件筐测验，尽管收集信息的方式不同，最终都要对收集的人事信息进行编码、计分，最终通过一个量化的决策模型统计出结果。

统计合成法所提供的人事决策结果是完全量化的，按照一定的总体得分，有一个排序，比如第一名、第二名、第三名。但有时并不能完全依照名次去录取。当在真正做人事决策的时候，会考虑到测评之外的其他因素而决策是否真正去录用。比方说选拔一个企业一把手岗位人选时，其中一个人按照胜任能力在所有的被测评者中排在第一名，但是就是因为他只吃素食，在饮食方面不太适合去与方方面面的人员进行应酬，而这项工作又是作为地方的一把手非常重要的工作，所以也无法任用，只好用了第二名。这是属于在既定结果的基础上，又考虑到其他因素的影响来进行人事决策的情况。

在既定结果的基础上，又考虑到其他因素决策时，有时仍然可以用量化的方式，比如说还要考虑年龄因素时，就可以把年龄作为一个因素考虑到资格条件里面，按照岗位的要求进行计分。

作为专业的、科学的人事决策，做到人事决策信息的量化是非常重要的一个方面。但现实当中，决策者往往看见数字就头疼，即使偶尔的使用，也觉得数字化的评估结果，并没有比主观判断更准确，因而对把测评结果数字化并不怎么感兴趣，持一种怀疑的态度。从科学性上来讲，量化方法总比不量化的好。