| 提要文摘: | 本书以人力资本理论、高阶理论、管理激励理论以及委托代理理论为基础, 以大量文献的梳理和总结为出发点, 以大数据技术为实证方法, 第一, 对不同晋升形式进行梳理, 利用灰色关联度的方法研究不同晋升形式对员工的激励效用; 第二, 对影响晋升的因素进行思考, 选择基于人力资本的员工人口学特征因素并数据化地构造员工关系资源因素, 将这些因素作为独立变量并设计交互变量, 运用大数据中的Logistic回归模型深入分析变量的变化对晋升的影响, 并以业绩变量的引入、晋升层级的变化为出发点替换数据集进行模型的稳健性检验; 第三, 利用大数据技术中的决策树、随机森林、人工神经网络、支持向量机等算法对数据进行建模和精度对比, 并基于不同因素的综合作用概括出大型企业员工的晋升模式和特征; 第四, 研究大型企业晋升机制的公平性, 分析其对员工晋升后的激励效用, 提出大型企业内同时存在两种晋升机制, 并运用多层模糊综合评价的方法进行论证, 以不同的晋升机制为基础, 构建委托人与代理人之间的晋升博弈模型, 以此研究大型企业中的晋升激励、绩效与企业收益的关系; 第五, 基于研究结果提出相关政策建议, 分析研究的不足之处并对未来的研究进行展望。 |