교육에 대한 직원들의 태도
직원들이 자발적으로 훈련에 참가한다고 가정하면, 사람마다 투입이 많을수록 수입이 커질수록 투입은 소득에 비례한다. 직원 I 의 교육에 대한 투자는 yi(y≥0) 이고, 전체 직원의 총 투입은 다음과 같습니다. 모든 사원이 같은 형태의 효용 함수를 가지고 있다면, 직원 I 의 효용 함수는 다음과 같습니다. 즉, 교육에 대한 직원의 투입은 인적 자본 (생산 기능) 에 대한 투입입니다. 여기서 다른 방면의 투입입니다. 베타와 α는 각각 교육 및 기타 프로젝트 투입의 기여율을 나타냅니다. 마름모? U/i? Xi>；; 0,? U/i? Y >, px 와 PY 는 해당 프로젝트의 단위 비용이고, Ii 는 직원 I 의 총 예산 수익이며, 직원의 최적 전략은 다음과 같습니다.
기업 정보화 과정에서의 인사 행동에 관한 연구
해결, 획득
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직원의 총 예산 수입은 교육에 대한 투자에 직접적인 영향을 미칩니다. 모든 직원의 투입은 다른 직원의 투입에 의존하고, 다른 사람이 많이 투입할수록 자신이 적게 투입할수록, 직원들이 교육에 투자하기를 꺼리기 쉽다. 예를 들어, 예산 수익이 각각 I 1=2 와 I2= 1 인 직원 두 명만 교육에 참가한다고 가정해 보겠습니다. 응답 함수에서 얻을 수 있습니다.
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두 가지 유형을 비교하다. α ≥ β, 즉 다른 투입이 효용에 기여하는 기여율이 훈련의 기여율보다 크거나 같으면 (yi≥0 때문에) 내쉬 균형은 다음과 같다. 즉, 고임금 직원은 인적 자본에 투자하고 훈련에 참여하며 저임금 직원은 인적 자본에 투자할 의욕이 없다.
ERP 시스템의 실제 구현에서는 직원들이 관련 교육에 참여하도록 요구하고 있습니다. 즉, 직원들은 교육에 참여하기를 꺼립니다. 이 시점에서 교육에 대한 직원들의 노력을 투자 수준으로 간주하면 직원의 예상 수익은 IT 기술 및 교육 수준이 됩니다. 위 분석에 따르면 IT 경험 (또는 높은 교육 수준) 을 가진 직원은 교육에 적극적으로 참여하고 IT 기술 (또는 교육 수준) 이 낮은 직원은 부정적인 대응을 할 수 있습니다. IT 경험이 부족한 직원들은 같은 지식을 얻기 위해 더 많은 노력을 기울여야 하기 때문에 교육으로 인한 이익 변화 (예: 임금 인상, 승진) 를 관찰하지 못할 경우 수동적인 태도를 취할 수 있기 때문이다.
4.3.2.2 인센티브 메커니즘
ERP 시스템 구현 과정에서 교육 프로그램은 종종 시스템 개발자 (또는 컨설턴트) 가 기업과 체결한 시스템 개발 계약의 일부입니다. 기업 직원에 대한 개발자의 교육은 계약뿐만 아니라 시스템 구현의 진도와 품질에 직접적인 영향을 미치기 때문에 교육에 대한 태도가 긍정적이라고 가정할 수 있습니다. 이런 식으로, 훈련 효과는 직원들이 훈련에 참여하는 노력의 정도와만 관련이 있으며, 직원 훈련에서 게으름과 부정적인 대응을 해결하는 가장 직접적인 방법은 인센티브를 구축하는 것이다. 관리자가 직원들의 노력 정도를 직접 관찰하기가 어렵기 때문에, 우리는 제 3 장처럼 감독 메커니즘을 도입하여 직원들의 학습을 독촉할 수 있다. 그러나 직원과 기업 간의 위탁 대리인 관계는 일회성 (다단계) 이 아니라 장기적 (다단계) 이며, 학습 효과는 향후 업무에서 점진적으로 드러날 수 있습니다. 즉, "시간" 자체가 감독을 완료할 수 있다는 것은 사실 다단계 동적 게임 모델의 인센티브 문제입니다. Dell 은 직원들의 교육 참여 노력을 분석하기 때문에 교육 기간과 온라인 후 근무 기간의 두 단계만 거치게 됩니다. T= 1, 2 는 두 단계를 나타내며, 같은 직위의 직원 역량 차이가 크지 않거나 2 단계 직원 역량의 차이는 주로 교육 과정의 노력 정도가 다르다고 가정합니다.
직원 유틸리티 함수가 U(a 1, w 1, a2, w2) 라고 가정합니다. 여기서 at 는 노력 수준을 나타내고 wt 는 임금을 나타냅니다. T 단계에서 직원의 출력 함수는 πt = at+εt, εt 는 평균이 0 인 무작위 변수이고, εt 의 분포 함수와 밀도 함수는 F(εt) 와 f(εt) 이고, at 는 주어진 노력에 관찰된 πt 에 대한 분포 함수와 밀도 함수는 F(πt-at) 와 f (f) 입니다 직원의 최소 노력이 0 보다 크면 기업은 "직원의 노력 수준이 작지 않으면 임금 wL 또는 wH, WL < WH；; 높은 임금을 받는 직원의 비율이 P 인 인센티브 메커니즘. 분명히 0 입니다
고임금을 받는 직원이 고산출이 있는 것으로 관찰되면 직원들이 열심히 공부하도록 동기를 부여할 수 있어 2 단계 직원의 기대임금은 PWH+( 1-P) WL 이다. 충분한 직원들이 교육에 참여하는 경우 (AP-CIS 는 2000 명 중견기업의 경우 직원의 80% 가 MRP II [33] 를 성공적으로 구현하기 위해 다양한 수준의 교육을 받아야 한다고 판단함), 인센티브는 기업이 미리 관찰값 π * 를 발표하는 것과 같습니다. πt≥π* 만 있으면 wH 가 됩니다.
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그래서 직원들의 최대 노력 a 1 이 만족한다.
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모델에 내부 점이 있다고 가정하면 0 으로 설정하면 인센티브 메커니즘이 π * 를 직접 결정하지 않기 때문에 노력 함수를 a 1=h(w 1, wL, wH, p) 로 쓸 수 있습니다. 계산을 단순화하기 위해 유틸리티 함수가 분리 가능하다고 가정합니다. 즉, 정적 결과는 [34] 입니다
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현재 0, 즉 최선을 다하는 것은 훈련 단계 임금과 무관합니다. 이는 당연합니다 (W1에 영향을 주지 않기 때문입니다). 즉, wL 의 증가는 최선을 다하는 감소로 이어질 수 있음을 의미합니다. WL 이 높을수록 승진의 효용이 적을수록 직원들이 승진하지 않는 것에 대한 두려움이 줄어들기 때문이다. , 승진 후 임금 수준 w 를 의미합니다. 직위가 높을수록 직원들은 승진의 효과가 크기 때문에 공부를 열심히 한다. HP 의 결과는 승진 비율 P 에 대한 직원들의 반응이 단조롭지 않다는 것을 보여준다. 주어진 승진 비율에서 F ('π *-A 1) 는 0 보다 작으며, p 가 증가함에 따라 증가, 즉 승진 가능성이 높을수록 직원들이 더 열심히 공부합니다. 상승률이 특정 임계점을 초과하면 P 가 증가함에 따라 감소합니다. 예를 들어 T 는 정규 분포를 따르고 P 0 은 P 가 증가함에 따라 감소합니다. 즉 P= 1/2 는 임계점입니다.
즉, 보상이 너무 크거나 너무 작으면 직원의 적극성을 동원하지 않는다. 임계점의 구체적인 설계는 관리자가 기업의 특성에 따라 결정해야 한다. 직원 교육에 대한 인센티브는 임금 대우를 늘리는 방식 (대부분의 기업이 시스템에 접속한 후 직원 그룹을 보상함) 을 취할 수도 있고, 일자리 변동을 통해 직원들의 적극성을 촉진할 수도 있다.