智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)已經(jīng)成為國(guó)家未來(lái)幾年內(nèi)大力發(fā)展的行業(yè),未來(lái)發(fā)展前景不容小覷,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始進(jìn)入智能網(wǎng)聯(lián)行業(yè),行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈加激烈。智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的技術(shù)更新迭代的速度非常之快,對(duì)每個(gè)企業(yè)而言,雄厚的技術(shù)基礎(chǔ)無(wú)疑是決定企業(yè)能率先推出新產(chǎn)品并拔得市場(chǎng)頭籌的重要因素。研發(fā)人員是企業(yè)不可缺少的中間力量,一個(gè)具備高素質(zhì)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)無(wú)疑會(huì)對(duì)公司技術(shù)的實(shí)力和產(chǎn)品創(chuàng)新起到關(guān)鍵作用。一直以來(lái),多數(shù)企業(yè)都將傳統(tǒng)的崗位分析法運(yùn)用到招聘、培訓(xùn)和績(jī)效管理上,但這種傳統(tǒng)方式無(wú)法滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)行業(yè)。為真正提高該行業(yè)研發(fā)人員的績(jī)效水平,十分有必要結(jié)合勝任力模型,對(duì)他們產(chǎn)生高素質(zhì)高績(jī)效的因素進(jìn)行科學(xué)的分析和研究,從而進(jìn)一步對(duì)研發(fā)人員進(jìn)行人力資源管理方面的優(yōu)化和提升。本文在查閱了以往國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于勝任力的研究文獻(xiàn)并結(jié)合當(dāng)今國(guó)家制造戰(zhàn)略和發(fā)展趨勢(shì)后,決定將智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)行業(yè)中的研發(fā)人員作為研究對(duì)象,研究得出勝任力模型,并探討在這一行業(yè)中如何運(yùn)用模型來(lái)進(jìn)行實(shí)踐應(yīng)用。本論文分為五個(gè)部分:勝任力模型理論部分、被研究行業(yè)和群體現(xiàn)狀概述部分、勝任力模型構(gòu)建部分、勝任力模型實(shí)踐應(yīng)用部分和論文總結(jié)部分。首先對(duì)勝任力的基礎(chǔ)理論和發(fā)展現(xiàn)狀等進(jìn)行歸納和... 

【文章來(lái)源】：上海社會(huì)科學(xué)院上海市

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文框架??

圖３－１全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)地圖??資料來(lái)源：賽迪工業(yè)和信息化研宄院．全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)地圖［ＥＢ／ＯＬ］．??ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｃｃｉｄｇｒｏｕｐ．ｃｏｍ／ｇｚｄｔ／１２２４０．ｈｔｍ．??第四節(jié)對(duì)于研發(fā)人員勝任力模型的研宄現(xiàn)狀??一、國(guó)外研發(fā)人員勝任力相關(guān)研究??國(guó)外對(duì)于勝任力模型的研宄自１９７３年麥克利蘭提出勝任力這一概念后，相??關(guān)研究一直在持續(xù)進(jìn)行中。Ｓｐｅｎｃｅｒ?（１９９３）提出了通用勝任力模型，該模型適??用于技術(shù)人員、社區(qū)服務(wù)人員、銷售人員和管理人員。其中技術(shù)人員的勝任力模??型包括：技術(shù)能力、團(tuán)隊(duì)合作、自信、人際觀察力、信息探尋、分析思維、主動(dòng)??性、成就動(dòng)機(jī)等十項(xiàng)特征。１??此后對(duì)于管理人員的勝任力研究逐漸多了起來(lái)。Ｒｉｃｈａｒｄ?Ｂｏｙａｔｚｉｓ?（１９８２）??運(yùn)用行為事件訪談法和問(wèn)卷調(diào)查法對(duì)１２個(gè)工業(yè)行業(yè)的企業(yè)中共計(jì)２０００多名管??理人員進(jìn)行勝任力研宄，經(jīng)研究分析探宄出了管理者通用的勝任力模型的六大特??

下）得到ＫＭＯ＝０．８８８，?Ｂａｒｔｌｅｔｔ巴特利特球形度檢驗(yàn)的卡方值為２５２７．００６，??ｄｆ＝６６６，ｐ＝０．?０００＜０．?００１，因此該量表很適合進(jìn)行因子分析。??表４－７?ＫＭＯ和Ｂａｒｔｌｅｔｔ的檢驗(yàn)??ＫＭＯ?值?０．?８８８??近似卡方?２５２７．?００６??Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形度檢驗(yàn)?ｄｆ?６６６??ｐ?值?０針對(duì)因子提取情況，以及因子提取信息量情況進(jìn)行分析，如圖４－１碎石圖和??表４－８方差解釋率表所示，問(wèn)卷一共可以劃分為七個(gè)因子，特征根值均大于??１。７個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別為１５．?９９５％，１０．?３９８％，９．?０８２％，?８．?８９２％，??６．?４２８％，６．?２０６％，３．?７４％，旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率為６０．?７４％，累計(jì)方差解釋率為??６０．?７４％。??瓶圖??


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