现代教育

高校中层管理者胜任力模型构建

郑 颖　李 放

（南京农业大学公共管理学院　江苏　南京　210095）

摘　要：基于胜任力模型基本理论，以高校中层管理者为研究对象，通过编制胜任力特征指标问卷，将调查结果进行统计分析，得出高校中层管理者胜任力六个维度，分别是个人素养、领导能力、应变能力、表现能力、掌控全局和开拓创新能力、团队管理能力，构建出高校中层管理者的胜任力模型。

关键词：高校　中层管理者　胜任力模型

一、引言

高校中层管理者是高等学校中重要的社会角色之一，他们是学校决策的参与者、执行者，采用什么标准来选拔和培养高校中层管理者，受到了越来越多的关注和重视。上世纪七十年代，胜任力理论产生并得到了发展，并被广泛应用于各行各业，它不仅可以为组织发展提供人才培养、选拔和考核的理论依据，还对组织实行有效管理做出了不小贡献。如果能建立科学的高校中层管理者胜任力模型，并用于高校干部管理工作中，可以为选拔、培养和考核管理者提供依据和测量工具，大大提高高校管理水平。

本文以高校中层管理者为对象，以构建胜任力模型为核心。首先确定高校中层管理者的胜任特征指标；然后根据指标设计调查问卷，发放问卷，取得相关数据；检验问卷的信度和效度，并对数据进行探索性因子分析，最终构建高校中层管理者的胜任力模型，并进行相关分析验证。

二、高校中层管理者胜任力模型（一）胜任力指标的确定

胜任特征指标主要通过行为事件访谈法结合文献分析法来确定。本研究选择了8位大学中层管理者进行访谈，并对文本以高建设的“胜任特征编码词典”为蓝本进行编码，再根据文本中胜任特征重要程度，最终确定10个胜任特征指标。

本研究以学术界公认比较权威的学术论文库CNKI为文献检索平台，有针对性地选择51篇跟高校中层管理者胜任力模型相关的论文作为本文胜任特征指标的原始材料，并对这些材料进行了统计，分析、归纳和整理，以此来确定高校中层管理者的胜任特征指标。

将以上两种方法得到的特征指标进行数据的整理、归纳与合并后，最终确立了22个胜任指标条目，即：政治素质、人格魅力、工作原则、责任心、战略思维、大局意识、成就意愿、开拓创新精神、科研水平、文字表达能力、关注下属发展、工作效率、信息获取能力、人际沟通能力、压力承受能力、组织协调能力、知人善任能力、危机处理能力、判断决策力、语言表达能力、学习能力、廉洁自律。

（二）问卷调查与分析1、问卷样本情况

本次调查共向江苏省内的六所高校的在校高层管理者、中层管理者、教师、行政人员和学生发放问卷250份问卷，回收的有效问卷217份，有效回收率为86.8%。217名研究对象中，研究对象以21岁-30岁和31-40岁所占的比重最大，分别占35.94%和39.17%；在受教育程度方面，硕士所占的比重最大，为47.00%，其次为博士和本科，分别占25.35%和21.66%，高中和专科所占的比重较

低。

2、统计分析（1）信度分析

信度通常是指测量结果的可靠性，目前最常用的信度系数是Cronbach α信度系数。用软件SPSS15.0进行信度分析，结果显示，高校中层管理干部胜任力问卷内部一致性Cronbach's α系数为0.877，可见整个量表信度良好。

（2）效度分析

效度即有效性。在评价高校中层管理干部胜任力量表时，本研究通过内容效度和结构效度评价其效度。在内容效度方面，由于问卷主要是以前人的理论研究为基础，参考了大量以往该研究领域内的研究量表和项目指标，在最终确定胜任特征指标的时候，采纳了专家的意见，因此，可以判断本研究的问卷设计具有较好的内容效度。接着采用因子分析方法进行结构效度分析。

（3）因子分析

因子分析是一种研究从变量群中提取共性因子的统计技术。本研究采用主成分分析法提取共同因素，再以最大变异法进行正交旋转处理，使转轴后每一个共同因子内各题项因子负荷量大小相差尽量达到最大，以利于共同因子的辨认与命名；为了保证项目区分度，根据每一个项目在各共同因子上的因子负荷量来挑选题项，保留因子负荷量在0.50以上（或接近0.50）的题项以保证题项的鉴别力，并更清晰的看清因子结构，最后删除题项后重新进行因子分析。

①第一次因子分子

在做因子分析之前，首先运用SPSS统计软件提供的检验方法对原始变量进行KMO及Bartlett's球形检验。量表的KMO值为0.824， Bartlett’s球形检验的卡方值为1943.187（自由度为231），P<0.001达到显著，说明适宜进行因子分析。

接着，采用主成分分析法对22个胜任特征指标进行了因子抽取，对各题目进行极大方差正交旋转，提取特征值大于1的有效因子。

根据因子分析中设定的以因子变量在原始变量上的载荷高于0.5进行归类，根据每一个题项在各共同因素上的因素负荷量来挑选题项，保留负荷量在0.50以上的题项以保证题项的鉴别力。“B20学习能力”指标在公因子5的因子负荷为0.446，“B3工作原则”指标在公因子4的因子负荷为0.451，小于标准0.5，且与其在其它因子上的载荷较接近，因此删除“学习能力”和“工作原则”两项原始变量，此时原有变量修正为20个。

②第二次因子分析

第一次因子分析后指标删除后的因素结构有可能发生改变，需再次进行因子分析以检验其结构效度，第二次因子分析KMO

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