员工培训管理与企业绩效关系——基于S汽车公司的实证研究

究的实际需要，主要从培训管理的五个维度角度来设计问题，每个问题皆采用 Likert 尺度的五点衡量法，每个题项对应五个反应选项。 第三部分企业绩效部分，主要采用员工对企业绩效的主观认知评价（如满意与否等）来间接测量。
3．数据收集

为了深入了解 S 汽车公司培训管理与企业绩效之间的关系，在 2018 年 4 月至 2018 年 5 月之间，采用纸质问卷方式，在取得被调查者同意的基础上由其独立填写。 在本次调查中共发放了 107 份问卷，回收有效问卷 105 份，有效回收率为 98．13％。

对收集的样本进行概况分析，性别上，男性人数占到总调查人数的 68．6％，女性人数占到总调查人数的 31．4％，可以看出该公司以男性为主；年龄上，25 岁到 44 岁之间的员工数量最多，占到总调查人数的 81．9％，说明 S 汽车公司的员工普遍年轻；在职务方面，本次调查集中在一般职工，占到了总调查人数的 75．2％；在部门方面，生产部门占了主要比例。

本研究使用 spss19．0 对变量进行信效度分析，发现 TP2、TI2 这两个题项所对应的“该项已删除的信度系数值”差距较大，对应的数值均大于总体的信度系数，故将这两项从问卷中剔除以保证问卷结构与措辞上的合理性。 从表 1 中看出各变量维度的信度系数均大于 0．6，Hair J F 及 Fornell C 等人指出， 在探索性研究中，0． 60≤Cronbach＇s Alpha≤0． 70 是可以接受的，因此说明量表整体信度较好；效度方面主要采用探索性因子分析进行检验，因子分析前对量表进行了 KMO 检验和 Bartlett 样本测度，检验数据是否适合做因子分析，如表 1 所示各变量维度的 KMO 值均大于 0．5 且显著性小于 0．05，说明适合做因子分析，然后通过因子分析计算所有测量指标在其潜变量上的因子载荷均大于 0．5，说明变量的测量具有较好的收敛效度。

1 信度和效度分析结果

对各变量题项进行描述性统计，得出各变量均值、标准差和方差情况，如表 2 所示，培训管理维度的测量题项水平从低到高分布在 1 到 5 的范围内， 其中 1 表示完全不符合、2 表示不符合、3 表示一般、4 表示符合、5 表示完全符合；企业绩效维度的测量题项水平从 1 到 5 以此表示由弱到强或由少变多。

分析得出 S 汽车公司在培训投入强度方面处于比较低的水平， 其几个题项的均值分别为 2．41、2．51、2．19、3．84，而培训管理的其他几个维度和企业绩效的两个维度的相关题项的均值均在 3－4 之间，故都处于中等水平以上。 另外各变量的标准差和方差均小于 1，这表明各样本值离散变异趋势不大，均值对于描述各变量整体情况的代表性较高。

表 2 描述性统计

对各变量间的相关性进行分析，分析结果如表 3 所示：培训受重视程度、培训需求分析、培训方式、培训后管理在 p＜0．01 水平上与企业财务均存在显著的相关性， 而培训投入强度与企业财务绩效不存在相关关系。 在研究过程中培训投入强度主要是指员工参加培训的频率和培训持续时间等，其在培训管理活动中频繁的参加培训以及培训时间的长短与企业财务绩效的提高并无必然联系。 而培训被重视程度、培训方式选择、培训需求分析以及培训后的管理工作都与企业财务绩效有一定的联系。

表 3 相关性分析

培训受重视程度和培训后的管理在 p＜0．01 水平上与企业非财务存在正相关关系，而培训管理的其他三个维度与企业非财务绩效并无必然联系。 说明培训越被重视以及培训后的管理越完善，企业的非财务绩效就会越好。

本文采用逐步回归的方法来探究培训管理的几个维度与企业绩效之间的因果关系。培训管理五个维度与企业财务绩效之间相关关系的逐步回归分析结果表明：培训受重视程度、培训后管理、培训需求分析在 p＜0．01 水平上与企业财务绩效指标存在显著的正向关系，故保留在模型中是合理的，继续引入培训投入强度、培训方式两个新的自变量后发现，培训投入强度、培训方式与企业财务绩效存在不显著关系，故应停止引入新自变量，随即从回归模型中剔除，只保留效应显著的培训后管理、培训受重视程度、培训需求分析三个自变量，从而得到最优的回归模型。 通过上述相关性分析得出培训方式与企业财务绩效存在相关关系，但是培训方式不能显著的影响企业绩效，说明企