孔德議張向前

(1.福建江夏學(xué)院工商管理學(xué)院，福建福州 350108; 2.國立華僑大學(xué)工商管理學(xué)院，福建泉州 362021)

基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警機(jī)制研究

孔德議1張向前2

(1.福建江夏學(xué)院工商管理學(xué)院，福建福州 350108; 2.國立華僑大學(xué)工商管理學(xué)院，福建泉州 362021)

知識型人才的績效具有比一般人才更難掌控的不確定性，因此對其進(jìn)行預(yù)警研究具有重要意義。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法研究基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警的過程，包括采集信息、監(jiān)測、根據(jù)設(shè)定的預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行警度分析、判斷，提出通過建立知識型人才數(shù)據(jù)庫、建設(shè)企業(yè)文化和促使隱性知識顯性化來實(shí)施基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警配套措施。

組織承諾;知識型人才;績效;預(yù)警

一、引言

隨著知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代的日益發(fā)展，知識型人才已經(jīng)成為當(dāng)今經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步的主要力量［1］，同時(shí)也是企業(yè)建立競爭優(yōu)勢的關(guān)注焦點(diǎn)［2］。國內(nèi)外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)組織承諾不但對企業(yè)的績效具有促進(jìn)作用［3］，而且組織承諾對員工績效有較好的預(yù)測能力［4］，其中知識型人才的績效對企業(yè)整體績效至關(guān)重要，關(guān)乎企業(yè)的核心競爭力甚至生死存亡，而現(xiàn)實(shí)生活中存在的種種外在因素和內(nèi)在因素，導(dǎo)致知識型人才績效存在較多的不確定性，這對于一個企業(yè)長期穩(wěn)定的發(fā)展來說是不小的障礙，因此，從組織承諾視角對知識型人才進(jìn)行績效預(yù)警機(jī)制研究已成為人力資源管理學(xué)者們和實(shí)踐工作者不可忽視的重要課題。然而，預(yù)警機(jī)制研究目前雖然被諸多領(lǐng)域?qū)W者所關(guān)注，可是關(guān)于知識型人才績效方面的預(yù)警機(jī)制卻少有學(xué)者進(jìn)行研究。筆者擬從組織承諾視角研究知識型人才績效的預(yù)警機(jī)制，通過對影響知識型人才績效的關(guān)鍵因素進(jìn)行監(jiān)測和分析，建立模型測算知識型人才未來的可能績效，比較監(jiān)測績效與預(yù)期績效可能偏離的程度，然后告知相關(guān)部門知識型人才的績效是否存在潛在的風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)出警示，達(dá)到預(yù)先控制的目的，最終減小知識型人才績效的不確定性，為企業(yè)的長期平穩(wěn)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。筆者的研究一方面有助于豐富現(xiàn)有組織承諾和知識型人才績效研究的相關(guān)理論，而且也能為其它領(lǐng)域、其它形式的績效預(yù)警機(jī)制研究提供參考和借鑒;另一方面，有助于構(gòu)建基于組織承諾的知識型人才績效的預(yù)警機(jī)制模型，使企業(yè)能夠根據(jù)本企業(yè)知識型人才組織承諾現(xiàn)狀，預(yù)測其績效水平，為企業(yè)整體績效水平和發(fā)展提供切實(shí)可行的預(yù)警啟示。

二、知識型人才績效和預(yù)警機(jī)制綜述

1、知識型人才績效分析

中外學(xué)者對知識型人才的看法不一，著名學(xué)者德魯克率先提出“知識型員工”的稱謂［5］，緊接著不斷提出“知識工人”，“知識工作者”等說法，筆者一概使用“知識型人才”的說法，并把“知識型人才”界定為“一個組織中腦力勞動貢獻(xiàn)高于其體力勞動貢獻(xiàn)勞動者”［6］。有關(guān)知識型人才的績效研究，分為關(guān)于知識型人才的績效結(jié)構(gòu)分析和關(guān)于知識型人才績效的相關(guān)影響因素分析兩類。其一，關(guān)于知識型人才績效結(jié)構(gòu)的分析。迄今為止學(xué)者們對知識型人才的績效結(jié)構(gòu)并沒有形成統(tǒng)一的看法，爭論的焦點(diǎn)是績效究竟是著重于結(jié)果還是過程。代表性觀點(diǎn)如表1。其二，關(guān)于知識型人才績效的相關(guān)影響因素分析。學(xué)者多是從知識型人才個體層面分析知識型人才的績效相關(guān)影響因素，主要包括知識型人才的知識與能力、個性特征以及結(jié)合環(huán)境變量分析的個性特征［7］。李樹丞和樂國玲認(rèn)為知識型人才的績效影響因素應(yīng)包含工作動機(jī)、知識與技能、機(jī)會、激勵、工作環(huán)境因素、努力程度等九種因素［8］，而嚴(yán)鳴和林迎星則把影響知識型人才績效的所有因素大致分為員工個體因素、工作構(gòu)建因素、組織管理因素以及組織承諾因素［9］。

表1 知識型人才績效結(jié)構(gòu)表

2、預(yù)警機(jī)制分析

預(yù)警機(jī)制的研究主要包括選擇恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)分析警情、采用合適的模型預(yù)報(bào)警度、擬訂必要的對策排除警源三方面。其中，選擇恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)分析警情是整個預(yù)警機(jī)制的前提，采用合適的模型預(yù)報(bào)警度是預(yù)警機(jī)制的主體，擬訂必要的對策排除警源則是預(yù)警機(jī)制的最終目的。第一，選擇恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)分析警情，這就要求我們構(gòu)建預(yù)警的指標(biāo)體系。徐徐和吳治平［19］設(shè)計(jì)出較為詳盡的區(qū)域科技進(jìn)步水平預(yù)警指標(biāo)體系;楊迎心等［20］廣泛參考了物流運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展模式和發(fā)展特點(diǎn)，提出全面反映影響物流運(yùn)輸安全因素的指標(biāo)體系;金榮學(xué)等［21］利用多層次結(jié)構(gòu)分析法提出債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估的逆向和正向指標(biāo)，以此提出加強(qiáng)地方政府的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建議;杜金岷和李繼偉［22］在銀行危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系中，添加了反映跨境資金流動的FDI流出率、ODI流入率等，使得整個指標(biāo)體系對于銀行危機(jī)更為敏感;陳秋玲等［23］依靠資本充足率、不良貸款率等20項(xiàng)基本指標(biāo)來捕捉金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況;師應(yīng)來、王平［24］以常用的房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)為基礎(chǔ)，巧妙地將主客觀指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建出較為可靠、穩(wěn)妥的武漢市房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)。第二，采用合適的模型預(yù)報(bào)警度，這就要求我們對已有的預(yù)警方法有個大致的了解。目前，比較常用的方法包括:二元邏輯模型、模糊評判模型、以及時(shí)間序列分析模型等。劉倩［25］借助二元邏輯模型分析了企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制。張樨樨［26］選擇多因素模糊評判模型探索了北京市人才集聚預(yù)警機(jī)制。蘭玥［27］選擇VaR－GARCH模型研究了我國股指期貨交易中存在的風(fēng)險(xiǎn)情況以及相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制。第三，擬訂必要的對策排除警源，這就要求我們準(zhǔn)確把握警源的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)切實(shí)可行的排警措施。熊熊等［28］從金融期貨的保證金交易、每日結(jié)算制度、價(jià)格平倉制度等特點(diǎn)出發(fā)，依靠Logistic二元回歸模型對股指期貨的操縱風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào)，最后就監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)和排除排除給出了相應(yīng)的建議;胡振華、張寧輝［29］通過管理熵的基本概念來分析研發(fā)型戰(zhàn)略聯(lián)盟可能面臨的種種風(fēng)險(xiǎn)，最后就上述四個方面的風(fēng)險(xiǎn)以及政治、金融、技術(shù)和市場等的風(fēng)險(xiǎn)逐一建立排除機(jī)制。杜智濤等［30］提出在排警策略的之時(shí)應(yīng)該充分發(fā)揮子系統(tǒng)的互動功能來實(shí)現(xiàn)危機(jī)預(yù)控的目的。姜永生等［31］基于模糊物元理論，提出解除束縛城市居住水平發(fā)展的主要措施。

三、基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警機(jī)制分析

深謀遠(yuǎn)慮的企業(yè)家需要具備“居安思危”的意識，面對日益增加的知識型人才績效的不確定性，民營企業(yè)家不僅要“亡羊補(bǔ)牢”還要善于“未雨綢繆”。這就要求企業(yè)在知識型人才績效發(fā)生下滑之前就做好預(yù)警工作，對企業(yè)知識型人才管理的狀態(tài)進(jìn)行定期監(jiān)測，通過對知識型人才績效下滑的征兆進(jìn)行早期識別和提前診斷，建立合理的預(yù)警機(jī)制和實(shí)施有效的預(yù)控對策，將可能的損失降到最小限度。

1、基于組織承諾的知識型人才績效的預(yù)警過程

基于組織承諾的知識型人才績效的預(yù)警機(jī)制，就是對企業(yè)知識型人才的基本狀況、企業(yè)知識型人才的組織承諾狀況、以及企業(yè)知識型人才的績效狀況等方面的各種信息進(jìn)行收集、監(jiān)測，并根據(jù)所建立的預(yù)警指標(biāo)和預(yù)警方法得出預(yù)警結(jié)果、作出預(yù)警判斷的過程，其流程如圖1所示。

圖1 基于組織承諾的知識型人才績效的預(yù)警過程

由上圖可見，進(jìn)行知識型人才預(yù)警管理的第一步，就是要對企業(yè)知識型人才的基本狀況、企業(yè)知識型人才的組織承諾狀況以及企業(yè)知識型人才的績效狀況進(jìn)行分析、評價(jià)和診斷，它是信息收集乃至整個預(yù)警活動得以開展的前提條件。其中，企業(yè)知識型人才的基本狀況分析，主要包括:知識型人才的年齡結(jié)構(gòu)、知識型人才的工齡狀況、知識型人才的婚姻情況、知識型人才的性別比例、知識型人才的學(xué)歷層次、知識型人才的職務(wù)職位，還有知識型人才的戶口和家庭狀況等多個方面的內(nèi)容;而企業(yè)知識型人才的組織承諾狀況，又可以按照Allen＆Meyer提出的組織承諾三因素理論，將知識型人才對企業(yè)的組織承諾分解為感情承諾(Affective Commitment)、繼續(xù)承諾 (Continuance Commitment)和規(guī)范承諾 (Normative Commitment)等三個層次［32］，通過量表設(shè)計(jì)和問卷調(diào)研，掌握知識型人才的組織承諾狀況;對于企業(yè)知識型人才的績效狀況，筆者借鑒韓翼的四維度績效結(jié)構(gòu)分類法，把知識型人才的績效劃分為任務(wù)績效、關(guān)系績效、學(xué)習(xí)績效和創(chuàng)新績效四個方面［17］，根據(jù)知識型人才的客觀績效、知識型人才的領(lǐng)導(dǎo)打分、知識型人才的自我評定等方法獲取知識型人才績效的相關(guān)數(shù)據(jù)。

通過對以上幾個方面的調(diào)查、分析并收集相關(guān)數(shù)據(jù)，可以對抽樣企業(yè)的知識型員工的基本狀況、組織承諾狀況、績效狀況做簡要了解，一方面，可以將這些信息與同行業(yè)的其它民營企業(yè)進(jìn)行類比，分析不同企業(yè)之間在上述方面存在的差異以及導(dǎo)致這些差異的原因;另一方面 (也是更為重要的一個方面)，可以為每個企業(yè)建立一個針對知識型人才的信息資料庫，而后續(xù)的預(yù)警過程都將圍繞這一信息資料庫而展開。

在建立知識型人才的信息資料庫之后，接下來需要完成的工作就是要定期監(jiān)測信息資料庫中的數(shù)據(jù)，并且適時(shí)更新信息資料庫中的內(nèi)容。但是，考慮到信息資料庫中的信息龐大而復(fù)雜，而且也并非所有的信息都可以用作知識型人才的績效預(yù)警，因此，有必要從信息資料庫中抽取部分有用信息構(gòu)成知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系，再將指標(biāo)體系中的相關(guān)數(shù)據(jù)利用適當(dāng)?shù)念A(yù)警評價(jià)方法進(jìn)行分析，最后得出準(zhǔn)確可靠的預(yù)警結(jié)果并清晰顯示警燈信號，若警燈正常，則重新回到知識型人才的信息資料庫，繼續(xù)監(jiān)測;若警燈發(fā)出警報(bào)暗示表明狀態(tài)異常，那么就應(yīng)該認(rèn)真分析引發(fā)警報(bào)的原因，并且果斷采取必要措施控制住不良事態(tài)的蔓延。

2、基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警指標(biāo)體系

知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系，是整個預(yù)警過程的重要環(huán)節(jié)。建立合理的知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系，不僅能夠充分反映出知識型人才績效的不確定性，而且還有利于提高知識型人才績效預(yù)警的準(zhǔn)確率和可信度，從而有效地預(yù)防知識型人才的績效下滑，避免因此對企業(yè)造成重大損失和不利影響。

(1)知識型人才績效預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)定原則

第一，完備性原則。完備性原則要求我們所涉及的知識型人才績效預(yù)警指標(biāo)體系應(yīng)該盡可能涵蓋組織承諾的方方面面，不僅能夠反映感情承諾的內(nèi)容，而且對繼續(xù)承諾和規(guī)范承諾也能充分表達(dá);同時(shí)能夠正確預(yù)測知識型人才績效的變化情況，具有較高的凝練度和概括性。第二，敏感性原則。敏感性原則是指知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系應(yīng)該能夠準(zhǔn)確而且靈敏地反映知識型人才績效的不確定性，以及由此不確定性可能給企業(yè)造成的風(fēng)險(xiǎn)，能夠及時(shí)反饋知識型人才績效的真實(shí)狀態(tài)。第三，定性與定量相結(jié)合原則。考慮到有些指標(biāo)難以用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行表達(dá)而只能定性地加以描述，但是這些指標(biāo)對于知識型人才績效的預(yù)警來說又是至關(guān)重要的，因此我們必須加以利用，這就要求我們將定性指標(biāo)與定量指標(biāo)相結(jié)合，從而全面反映知識型人才績效的狀況。第四，可靠性原則。對于應(yīng)用于預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)簡潔實(shí)用且來源可靠。一方面，數(shù)據(jù)在時(shí)間上應(yīng)當(dāng)具有連續(xù)性、等間隔的特點(diǎn);另一方面，不同時(shí)期的數(shù)據(jù)還應(yīng)該具有可比性，至少在量綱的大小上應(yīng)該匹配。

(2)基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警指標(biāo)體系的建立

與上文的分析相一致，影響企業(yè)知識型人才績效的組織承諾因素不外乎情感承諾、持續(xù)承諾和規(guī)范承諾三類，與之相適應(yīng)，企業(yè)知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系也應(yīng)該包括這三個方面，排除掉一些不可控制或難以量化的指標(biāo)，得到如表2的指標(biāo)體系。

表2 基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警指標(biāo)體系

應(yīng)該指出的是，不同企業(yè)知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系，還應(yīng)當(dāng)根據(jù)該企業(yè)所處行業(yè)特點(diǎn)以及自身發(fā)展的規(guī)律來進(jìn)行調(diào)整，在上述企業(yè)知識型人才績效預(yù)警的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，適當(dāng)?shù)睾Y選或增添能夠反映本行業(yè)的特點(diǎn)和本企業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，使指標(biāo)體系能夠以最小的指標(biāo)集合來反映最完整的信息。

(3)基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警方法——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是單向傳播的多層向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有較好的自學(xué)習(xí)、自聯(lián)想和容錯性等特點(diǎn)［33］，是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖［34］

從圖2可見，基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的主要操作步驟為:

第一，確定樣本數(shù)據(jù)。把樣本的信息，即知識型人才組織承諾的指標(biāo)值進(jìn)行量化，所得到的值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，將代表知識型人才績效的數(shù)據(jù)無量綱化處理，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出。

第二，正向傳播。從輸入層起，歷經(jīng)隱層單元一步步處理，經(jīng)完成全部的隱層以后到達(dá)輸出層，體現(xiàn)為實(shí)際輸出值。在輸出層這個階段把當(dāng)前實(shí)際輸出的與期望輸出的展開對比，假如實(shí)際輸出數(shù)值與期望輸出數(shù)值不符，則計(jì)算兩者之間的誤差平方和，最后開始實(shí)施反向傳播過程。

第三，反向傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行反向傳播時(shí)，將誤差數(shù)值沿初始正向傳播的途徑反向傳回來，而且對左右隱層全部神經(jīng)元的權(quán)值進(jìn)行修正，使得實(shí)際輸出的與期望輸出的誤差平方和達(dá)到最小。

第四，反復(fù)進(jìn)行第二和第三的過程，直到實(shí)際輸出的與期望輸出的誤差平方取得預(yù)期的理想數(shù)值。用足夠的知識型人才組織承諾樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用不同的輸入向量X得出不同的知識型人才績效輸出向量Y，當(dāng)全部樣本的輸出向量與期望向量的誤差平方和達(dá)到最小時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的這組系數(shù)值W即為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過自適應(yīng)學(xué)習(xí)所反應(yīng)的知識型人才組織承諾與績效的內(nèi)部關(guān)系。

完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建之后，根據(jù)新的知識型人才組織承諾的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用前文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未來知識型人才的績效進(jìn)行預(yù)測，從而達(dá)到對知識型人才的績效進(jìn)行提前預(yù)警的效果?？紤]到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的魯棒性，即便在樣本數(shù)據(jù)中主觀綜合評價(jià)數(shù)值與真實(shí)評價(jià)數(shù)值之間存在一定偏差，也不會影響到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終的預(yù)測結(jié)果。

四、基于組織承諾的知識型人才績效預(yù)警方案的配套管理措施

1、建立知識型人才的數(shù)據(jù)庫，及時(shí)掌握知識型人才的狀況

根據(jù)企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略和需要，建立該企業(yè)知識型人才的需求系統(tǒng)。定期調(diào)研該企業(yè)所處行業(yè)的市場動態(tài)，了解市場的整體供給和需求，估計(jì)企業(yè)未來所需要的知識型人才的數(shù)量。一方面，在企業(yè)內(nèi)部及時(shí)培養(yǎng)后備的知識型人才，另一方面，在企業(yè)外部形成一定規(guī)模的知識型人才生產(chǎn)基地。通過引入職位分析系統(tǒng)，對企業(yè)現(xiàn)有的知識型人才狀況進(jìn)行盤點(diǎn)，分析現(xiàn)有知識型人才的數(shù)量和質(zhì)量是否與工作業(yè)務(wù)量相匹配，確定知識型人才供給的內(nèi)部開發(fā)和外部聘用的比例。

2、注重企業(yè)文化的建設(shè)，增強(qiáng)知識型人才的組織承諾

企業(yè)文化是企業(yè)在發(fā)展過程中形成的逐漸被全體員工認(rèn)可和內(nèi)化了的價(jià)值理念、行為準(zhǔn)則、規(guī)章制度以及傳統(tǒng)習(xí)慣等。企業(yè)文化對企業(yè)全體知識型人才的言行具有導(dǎo)向和凝聚功能，對于增強(qiáng)知識型人才的組織承諾功不可沒。例如，實(shí)施彈性工作制、布置舒適的工作空間、配備適合的通訊和辦公設(shè)備，分配具有挑戰(zhàn)性的工作等，能夠讓知識型人才體會到企業(yè)給予他們的家的感覺，使知識型人才對企業(yè)有一種強(qiáng)烈的歸屬感，讓他們自覺自愿地為企業(yè)工作;同時(shí)，營造合作和共享的文化氛圍，設(shè)計(jì)公開、公平、公正的競爭機(jī)制，創(chuàng)建學(xué)習(xí)型團(tuán)隊(duì)以適應(yīng)知識人才的發(fā)展要求，并為其工作提供必要的資金及人力支持，使其富于創(chuàng)造性的工作能順利進(jìn)行，促使其組織承諾提升，繼而提升績效。

3、通過隱性知識顯性化，實(shí)現(xiàn)知識型人才績效的整體飛躍

在對知識型人才進(jìn)行知識管理時(shí)，我們比較容易發(fā)現(xiàn)隱性知識通常比顯性知識更有價(jià)值、更難以把握。知識型人才的隱性知識，包括完成各項(xiàng)任務(wù)時(shí)形成的經(jīng)驗(yàn)、秘訣、靈感等，具有高度的主觀性，難以規(guī)范化而且不容易傳播，但是隱性知識對于提升知識型人才的績效來說大有裨益。因此，為了使得知識型人才的績效整體上升一個臺階，管理者還應(yīng)當(dāng)注意將企業(yè)內(nèi)的隱性知識顯性化，對掌握隱性知識的員工安排助手、讓經(jīng)驗(yàn)豐富的老員工為大家培訓(xùn)等等，讓更廣泛的知識型人才學(xué)到更多的隱性知識。

(編輯:余華;校對:周亮)

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Research on Performance Early Warning System of Knowledgeable Talents Based on Organizational Commitment

KONG De－Yi1ZHANG Xiang－Qian2
(1.School of Business，F(xiàn)uJian JiangXia University，F(xiàn)uzhou Fujian 350108; 2.School of Business，National Huaqiao University，Quanzhou Fujian 362021)

The uncertainty of knowledgeable talents performance has more difficult to control than average talent，so the research of its early warning has great significance.This paper uses BP neural network to research knowledgeable talents performance early warning process based on the organizational commitment.It includes information acquisition，monitoring，analysis and judgment according to given warning index.The paper also proposes to carry out supporting measures of knowledgeable talents performance early warning based on organizational commitment through establishing knowledgeable talents database，building corporate culture and promoting tacit knowledge explication.

organizational commitment;knowledgeable talents;performance;early warning

C962

A

2095－1361(2014)06－0150－07

2014－09－04

國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“閩臺合作構(gòu)建臺灣海峽經(jīng)濟(jì)區(qū)戰(zhàn)略研究”(項(xiàng)目編號:11BJY003);福建省社會科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)”(項(xiàng)目編號:2013A003)、福建省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃重點(diǎn)項(xiàng)目“基于TPB的高校創(chuàng)新型人才培養(yǎng)機(jī)制與對策研究”(項(xiàng)目編號:FJJKCGZ－011)、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目華僑大學(xué)“哲學(xué)社會科學(xué)青年學(xué)者成長工程”團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目“企業(yè)創(chuàng)新型人才風(fēng)險(xiǎn)管理研究”(項(xiàng)目編號:12SKGC－QT02)

孔德議 (1980－ )，女，河南南陽人，福建江夏學(xué)院講師，博士，研究方向:人力資源管理;張向前(1976－ )，男，福建仙游人，國立華僑大學(xué)工商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，廈門大學(xué)博士后，研究方向:人力資源管理