履历表个体测量科学预测绩效论文

导语：履历表个体测量科学预测绩效论文一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

编者按：本文主要从非认知因素与履历表测量；胜任能力与履历表测量；履历表测量问题的设计控制；现代技术与履历表测量的实施；结论与评价进行论述。其中，主要包括：履历表测量在人员测评中得到越来越多的关注、个体未来行为的最好预测变量是过去发生过的行为、履历表测量不同于普通的履历表、履历表测量仅仅在所有申请人都有同样的履历信息可提供使用的情况下才是可行的、有关履历表测量中的冒犯问题及其控制、履历表测量中的伪装（faking）及其控制、履历表设计的方法与选择、计算机网络与履历表测量、IVR技术与履历表测量、国外的履历表测量研究得到了极大地关注等，具体请详见。

摘要：人才测评是组织研究普遍关心的问题，而履历表测量是其中的焦点。履历表测量不同于普通的履历表，它有着良好的效度。通过测量个体的非认知因素，可以科学预测其广义的绩效。基于履历表测量实施技术和存在问题，只有改进履历表测量的有效策略，借以提高企业对人才测评的效率及效果，才能最终实现企业和个人双方的可持续性发展。

关键词：履历表测量；冒犯与伪装；IVR；人才测评

履历表测量在人员测评中得到越来越多的关注。履历表测量不同于普通履历表，它的有效实施有利于提高人员测评的效率与效果。如何提高履历表测量的有效性，充分发挥履历表测量的效用，对于人员测试而言是一个极有理论意义和实用价值的问题。笔者分析了履历表测量的实施技术与问题，并指出提高履历表测量有效性的策略及需要进一步加以关注的问题。

一、非认知因素与履历表测量

工业与组织心理学家在人事选拔和工作绩效的研究中越来越感兴趣于广义的绩效研究，更多地考虑了关于绩效方面（contextualdomain），包括社会责任和帮助行为（Borman等，1997）。有研究表明，非认知因素更能有效地预测广义的绩效[1]。因此，在人事选拔中的非认知测量得到了极大的关注。而履历测量（biodatameasure）中大部分项目都被认为是非认知性的，可以有效地测量非认知因素[2]。

履历资料（biodata,）包括了个体的背景信息和生活经历信息[3]。履历分析的基本原理是，个体未来行为的最好预测变量是过去发生过的行为[4]。履历表测量就是通过询问申请者的个人背景和生活经历的一些问题，以了解其人格等方面的非认知因素。这些问题一般包括事实的、可验证的经历（如"你是大学毕业吗？"）以及主观的、非验证性的经历（如"你的大学生活过得开心吗？"）。

履历表测量具有较高的效度和很小的不利影响。几十年雇佣领域的研究表明履历测量跟工作绩效具有很大程度的相关[5]。大量的证据表明，履历测量有着较好的效标关联效度（criterion-relatedvalidity），包括预测绩效、任职时间、培训成绩、工作改进、工作满意度和离职率[6-9]。最近的研究表明履历测量的有效性还可以推广到不同的背景和组织中[10]。履历测量与人格相关显著[11-12]。如"在高中的最后一年，你多长时间参加一次聚会？"就可能反映了人格维度中的"外向性"。Stokes等（2001)研究证明，履历项目可以测量心理特征。研究发现履历表分析还可以用来测量受测者的服务倾向性[13]，预测职业兴趣、工作成就和交际能力[11]。

二、胜任能力与履历表测量

我们常用的履历表是一种有关个体背景情况描述的材料，其项目内容与申请表有很大的相似性，包括个人的基本信息、一般背景情况、学习培训经历、工作任职经历、业余爱好，等等。这种履历表是对申请者个人情况模糊的描述，而且申请人可能有意识或者无意识地在这种履历表中省略了对组织或者招聘人员重要但申请人个人表现并不好的内容。

履历表测量不同于普通的履历表。它是一种经济、实用的人员测评技术，由组织或者测评人员通过精心设计的履历表，搜集一个人的成长历程和工作业绩，同时还根据适当标准赋予不同的履历项目不同的权重，最后将履历表中的所有项目得分加权汇总即得到一个人的履历分数。

履历表测量仅仅在所有申请人都有同样的履历信息可提供使用的情况下才是可行的。这也使得履历表测量中所采用的履历表不同于个人自己制作的普通履历表，而需要组织专门设计。这一方面让所有申请人使用相同的表格提供同样类别的个人背景信息，另一方面组织还需根据拟招聘的岗位要求筛选出针对性的履历项目构成测量工具。如高管的招聘中，个人的管理经验及绩效就应该纳入履历表测量中，并且这一项目所占的权重也应该较大。其中，履历表测量项目权重确定的依据就是项目内容与拟任工作岗位要求与绩效的相关性大小。相关性大则项目权重高，反之，项目权重就低。最后所有项目得分加权求和得到的履历测量总分就可以作为人员选拔的一个依据。履历表测量具体的实施程序如图1所示。

做过什么是经验，做成什么是能力，而怎么做成体现的则是一种思维方式，这些都可以通过履历表测量得到答案。履历表测量是一种定量的人员评价方法，对于人员测评实用而有效。它采取纵向的角度，从一个人的工作生活经历出发，同时考虑横向的多个维度，如领导力、人际交往能力等等，对个体进行相对客观而全面的评价。履历表测量作为一种测量方式，能够增加测量效度的主要原因就在于它可以从更广（横向）更深（纵向）的维度去评价申请人的潜力[8]。

三、履历表测量问题的设计控制

个人履历分析是根据履历中记载的事实，了解一个人的成长历程和工作业绩，从而对其人格背景有一定了解。但是使用履历分析进行测量的一个问题就是那些恰当的、与工作相关的或者是更受偏爱的答案通常是很明显的。而且，在人员选拔等高风险测验情境下，装好或者提供有偏差答案的动机可能很明显[2][14]。尽管如此，采取一定的方法还是可以有效测量和控制这些反应偏差，提高履历表测量与分析的准确性与有效性。

（一）有关履历表测量中的冒犯问题及其控制

履历表测量中并非所有类型的项目都被受测者认为是可以接受的。有些项目会让受测者感觉到不公平或者被冒犯。Mael等（1996）指出，在选拔测量中知觉到被冒犯会导致受测者对组织产生更多负面的知觉。而对组织的负面知觉会降低受测者接受工作的可能性及随后的组织承诺。

研究发现，履历测量中的冒犯知觉与履历项目的特征有关。可验证、更客观的项目通常产生较少的冒犯性知觉，如受教育程度、取得的资格证书等。被测评者对于项目概念的熟悉程度也会影响到项目冒犯性知觉。对于履历项目了解较多的人可能反对这类项目。此外，履历表测量的测验效度（主要是表面效度）也会影响到冒犯性知觉。从一个申请人的观点来看，工作相关性（jobrelatedness）指测试看起来测量了对于工作绩效很重要的相关方面的程度。Anastasi(1980)指出，知觉到履历项目缺乏工作的相关性可能提高被冒犯的知觉。再有，对于履历测量态度更积极的受测者认为冒犯性的项目更少。在人口学变量方面，研究发现女性评价更多的履历项目是有冒犯性的，但是年龄似乎与冒犯性评价并不相关。

申请人对于组织选拔过程的知觉不仅影响其对工作的接受与否，还可能影响雇佣后的行为表现[15]。因此履历表测量在设计的时候不能仅仅考虑测量的效度问题，还需要进一步考虑测量实施过程中申请者可能会产生的负面知觉，如冒犯或者不公平感。根据研究结果，组织或者测试人员在履历表设计的时候，可以尽量选择客观可验证的项目；在项目表述方面，尽量选择申请人可能更熟悉的语言或者是方式；施测之前需要向申请人说明测量的目的和意义，使申请人以更主动积极地态度参与到履历表测量中。通过这些方式尽量避免申请人在履历表测量中有可能产生的冒犯知觉，树立组织良好的形象。

（二）履历表测量中的伪装（faking）及其控制

早期履历表测量中的项目常常是相对客观、可验证的。如，"你取得的最高教育程度是什么？"。一般情况下，履历测量项目主要集中于个体过去的成就或者是行为，而不像人格测验那样包括价值观和态度的项目，但是这种差异在今天的许多履历表上都不明显了。当代的履历测量问题在内容、反应方式和评分方面，常常很难与人格项目完全区别开[2]。另外，早期的根据经验的评分方法已经被强调结构导向的评分标准所替代[16]。随着这些变化，履历表测量中的伪装现象越来越受关注。

Kluger等（1991）探讨了在用不同方法对履历项目评分的情况下，项目评分方式对于伪装的影响，发现对同一个项目，如表1所示，当用Likert量表方式评分时，出现社会称许性方面的伪装，但是根据项目的每个选择答案独立评分的时候伪装现象却并不明显。这跟早期Mumford(1987)等人的推断是一致的，他们指出，履历项目的评分方式影响伪装出现与否或者伪装程度的大小。

履历表项目的特征也有可能影响到伪装的程度。Becker等人（1992）的研究发现，履历表中的反应偏差更可能出现在非客观和不能被验证的问题上。Schmitt等（2003）的研究发现，履历项目的可验证与否对于履历测评分数和自我欺骗/印象管理之间的相关确有实质性的影响。可验证性的项目如，"你的最高学历是什么？"。对于这一内容是很容易核实的，特别是在网络普及的今天，进入网上权威的学历查询系统（如/xlcx/）即刻得以验证。不可验证的项目如，"你大学时候最喜欢的课程是什么？"或者"你在高中时代有多少次上台接受表扬？"。这些项目相对来说是难以验证其真实性的。Fiske（1991）等的社会认知研究结果表明，人们在相信自己的答案不会被验证的情况下会夸大自己的能力。所以，不可验证的项目相对来说更容易出现伪装，尤其是在人员测评这样的高风险情境下，申请人有强烈的动机表现出自己最好的一面。

Schmitt(2002)等人的研究发现，履历项目要求详细回答（elaborationofanswers）时会降低被测试者的项目得分，有可能是控制有意识的欺骗性偏差的一种方法。他们指出，让受测者详细回答一些履历问题，可能有利于形成一种真实回答问题的倾向，包括对那些需要详细回答的项目还有那些不需要详细回答的项目。正如常说的，一个人说一个谎容易，要不断地一个一个地去圆谎可能就很难了。详细回答是要求受测者充分描述以证明他们的答案是真实的，或者用相关的事例支持他们的答案。详细阐述的履历表项目如，"你在过去5年里领导过多少个工作群体？如果回答至少有一个以上的，请简要描述你曾经领导过的工作群体和完成的项目情况。"对于履历中涉及到的重要项目，可以让应聘者解释其来龙去脉，以便判断其回答的真实性。如果有人说他曾负责一个重大的项目，就可以让他说说项目的具体开展情况。

Dwight（1998）等的研究还表明，给受测者有关伪装的后果和察觉伪装的可能性方面的警告对于减少社会称许性反应有一定效果。Kluger(1993)的研究表明，对履历表伪装的警告能够减轻伪装的倾向，不过具体的警告效果还受项目的透明性(transparency)的影响。所谓透明性是指项目所谓"最好（best）"的答案明显与否。对于透明的项目，警告可以减小项目平均分的极端性，增加项目反应的变异。对于非透明的项目，警告对于项目平均分和项目反应并没有明显的影响作用。

因此，要想控制履历项目内容的伪装现象，可以多使用客观、可验证的项目，采取恰当的履历项目计分方法，重点项目让受测者详细回答，在项目填写时对伪装现象及其后果提出警告。这些方法可以在一定程度上减少履历项目填写时的不真实现象。

（三）履历表设计的方法与选择

设计履历表的方法有许多，其中最主要的方法有：经验法(empiricalapproach)、结构（理性）法(construct/rationalapproach)。其中经验法被用得最普遍。人员测评研究者常常使用经验法发展履历测量，它有利于最大化测量与效标之间的相关度[17]。经验法选择的履历项目常常是根据项目与预测标准的相关，通常具有较高的效标关联效度。如根据经验观察，发现在某一岗位上，女性表现出更高的工作绩效，所以将性别作为履历测量的一个项目，并且赋予较大的权重。

结构法是要求设计者事先设定与所关注的特定工作绩效相关的个体差异变量。Mumford等（1996）区分了两种结构导向的方法--员工导向的方法和工作导向的方法。前者是指参考工作绩效的影响因素以寻找个体的背景资料作为履历项目。后者则是参考工作标准本身来筛选出履历项目。但不管是工作导向还是员工导向的项目设计方法，结构方法可能是最能满足测验发展专业化要求的一种方法。结构法是根据相应的标准提出要测量的结构要素，然后由一组专业人员收集每一个要素的项目。为下一步筛选做准备，项目需要准备较多，如每一个结构要素准备至少20个项目。接着将所有搜集到的项目汇总成总的履历表项目初稿。再请另一组专业人员对搜集到的项目进行分类，如预定有五个结构要素，则请专业人员根据自身理解将项目归类，不能归入该五类要素的项目则归入其它。最后经过统计分析确定最终的履历表测量项目[12]。结构化方法通常可以产生比简单的经验法更好的结构效度。因为经验法常常把许多不相关的项目放在一起。履历项目的设计是成功实施履历测评的重要环节。在履历表设计的时候，经验法和结构法都各有其优缺点。为了设计出更有效的履历表，测评人员可以结合两种方法，经验法选取标准与绩效有更为紧密的关系，结构法设计的项目具有更好的结构效度和理论支持。两种方法的综合运用可以实现理论与实践的有机结合，设计出更科学有效的履历表。

四、现代技术与履历表测量的实施

传统的履历表测量一般是通过纸笔的方式。但是，目前越来越多的组织已经开始求助于计算机和交互式语音应答（IVR）系统等技术的帮助以推进人员测评。这些系统可以帮助组织对大量的工作申请者进行预先筛选，控制一定数量的申请者进入到如结构化面试、评价中心等更耗成本和时间的下一轮测评中[17-18]。

（一）计算机网络与履历表测量

计算机及其网络的普及导致了人员测试与评价的革命[5]。Intel用于人事选拔可以提高效率、降低成本，申请人可以在不同的地点、不同的时间接受测评，还可以即刻给出评分。计算机及其网络运用于履历表测量可以不受时间和地点的制约，而且还可以高效率的处理数据，减少人员测评的成本，大大减少测评人员在候选人初步筛选中的工作量。

Ployhart[19]研究发现，履历表测评的方式对测评结果有一定的影响作用，研究结果证明，基于网络测评（Web-basedtesting）对于纸笔测评（paper-and-pencilmeasures）而言有更多的积极作用。对于同样的项目，网络测评比纸笔测评显示出更好的心理测量特征。相对于用纸笔测验完成的履历表测量，基于网络测试的结果显示出：受测者之间的区分性更好、平均分较低、项目反应变异更大、内部一致性系数更高。这一点对于人员选拔是很重要的，因为测评分数只有显示出合理的区分度，才能够更有效地对申请人进行辨别。

（二）IVR技术与履历表测量

选拔工具，包括履历测量工具正开始越来越多地通过交互式语音应答系统技术（IVR，interactivevoiceresponse）来实施[18]。IVR技术的利用可以帮助组织节约时间和资源。IVR技术一方面通过标准化的方式帮助组织在短时间内评估来自不同地方的众多申请者，另一方面还能使组织管理者快速、方便地获得测试的成绩。IVR测量问卷编制时，首先是采用结构化的工作分析找出履历测量需要评价的主要工作维度，然后形成履历测量项目，如"大多数的雇主都是期望从雇员那里获取很多吗？"，"你曾经没有通知任何人就离开工作岗位吗？"。申请者用电话键对这些问题作出是或者否的回答。项目以二分法的方式记分（正确即1分，不正确即0分），最后根据正确回答的数量得到一个总分。IVR履历测量容易实施、标准化、有成本效益、有效果而且相对公平，能够筛选来自不同地方的大量新入职雇员。

不过IVR选拔工具的基本评分要求使得这种技术存在着一个潜在的局限性，需要实施过程中加以注意。那就是因为申请者只能通过听觉处理测试信息，然后使用电话键在两个或者更多的选项中选择自己的答案，所以对问题回答的选择必须相对少而且简短。不过，研究表明[17]用IVR履历问卷的方式筛选申请人是很有价值的。IVR技术是既有效率又有效果的方式，可以有助于对大量的申请人删减。

五、结论与评价

Owens(1976)指出，个体在过去展现出的活动、兴趣和行为可以预测他在未来将会有怎样的表现。传记信息用于选拔得到了广泛的使用，之前它常常是以表格的形式来填写，但是最近以来，开始有人使用多项选择的方式让受测者报告有关自身过去的经历、行为或者在特定情境下的感受。但不管是表格形式还是传记问卷形式，履历测量都提供了一个结构化和系统化的方法，用以收集和评价有关个体背景和经历的信息（Mael,1991）。履历表测量往往不同于人格、兴趣、价值观和能力测量，但常常又能以更经济的方式评价候选人的信息，包括人格、兴趣、态度、动机、技术和能力[20]。总之，履历表测量是一种方便实用、经济有效的人员测评方法，只要注意设计与实施中的一些问题，如避免引起受测者的冒犯知觉、控制履历填写的伪装现象，采用科学方法设计履历表，利用现代技术支持履历表测量的实施，履历表测量就可以达到预期的目的和效果。

国外的履历表测量研究得到了极大地关注。研究探讨了履历表测量与绩效、大五人格测量之间的关系；履历表测量对于预测职业兴趣、服务倾向等方面的效度。此外，研究者们还进一步探究了如何提履历表测量效度的问题，如测量中伪装现象、不公平知觉、冒犯知觉的产生与控制等。而国内在这一方面的研究相对还较少。履历表测量有着较高的效度，而且经济、方便，因此，对履历表测量的研究有助于促进人员测评效果和效率的提高。进一步的研究可以关注履历表测量效度的提高问题。从项目特征而言，履历测量中"刚性"项目与"柔性"项目如何结合？"刚性"的客观项目与"柔性"的主观项目在测量中各有其意义。客观项目可验证，不易伪装，而主观的项目可能可以分析出更多个人的信息。如何选择，不同的岗位是否应该有所不同，这是一个值得探究的问题。

Schmitt等（2003）发现，详细回答的履历项目导致相对较低的分数。但是这一较低的分数的根本原因和含义是什么？项目要求详细回答与项目的可验证性之间的关系究竟是什么也需要进一步的探讨。现代技术的价值在人员选拔中也得到了体现。但是还可以进一步研究，传统的纸笔测量与IVR、网络等技术工具测量的效度和负面影响，以及申请者对此反应上的差异，以探讨技术对于履历表测量的影响。计算机网络技术用于履历表测量时，测试人员在不在测试现场对于测量结果有无影响等也可以进一步探讨。此外，国外的履历表测量研究结果是否适用于我国的人员测评，也可以加以研究。如测量过程中的冒犯知觉和不公平知觉就可能存在着文化差异，那么相应的控制方法也可能有所不同。伪装产生与控制的方法同样可能存在着这样的差异，值得进一步的比较与分析。