人力資源管理的12堂課(全新內容經典珍藏版) | 被動收入的投資秘訣 - 2024年8月
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人力資源管理的12堂課(全新內容經典珍藏版)
全新內容經典珍藏版,人力資源管理必讀的經典著作!
AI應用、雲端共享服務、遠端工作等科技崛起,
12位頂尖學者深入剖析人力資源管理如何應用新科技因應變局,
幫助企業重塑組織最有效能的管理策略。
善用大數據分析將能節省數億人事成本,
運用雲端共享服務有助於加速全球化布局,
而企業與個人該如何保護自己的財產,
因應愈來愈多無法預測、接踵而來的風險?
健全的人力資源管理即是其中一個關鍵解方。
原本就複雜多變的國際商業環境,近期更因為區域貿易角力、新冠肺炎疫情等因素,進入了急速變遷的新時代。
在這個新時代,企業必須學會新興人力資源科技的組合運用,才能有效提升企業人力資源管理的效能,打造永續經營的競爭力,個人亦然,只有不斷學習、提升人力資本,才有能力面對職場突發風險。
前國立中央大學副校長兼代理校長李誠教授,邀集陣容堅強的人力資源管理11位學者,因應環境劇變,聯手推出經典暢銷書《人力資源管理的12堂課》全新第五版。
不論你是老闆、中高階主管或一般職員,人力資源管理是每個人的職場必修學分,本書將幫助你了解企業維持競爭力的人資策略及必備技能,成為公司極力爭取的燙手人才,並為企業打造持續創新的超強團隊。
全新內容
◎ 善用大數據分析,每年節省數億人事成本
◎ 運用移動物聯網、社交與協作平台、雲端共享等科技,提升組織運作效能。
◎ 如何培養具國際化能力的優秀員工?
◎ 創造鼓勵變革的公司文化,維持企業競爭優勢。
◎ 打造工作、生活平衡的友善環境,是企業留才最佳利器。
作者簡介
李誠/主編
美國麻省大學經濟學博士,前國立中央大學李國鼎講座教授、副校長兼代理校長。曾任美國明尼蘇達州州立大學經濟學教授(1970 ∼ 1992 年)、中華經濟研究院副院長、國際工業關係常務理事、中央大學管理學院院長、人力資源管理研究所所長、遠見天下文化副社長、中華經濟研究院顧問、勞委會委員、台灣經濟發展研究中心主任、104人力銀行及信義房屋獨立董事。
主要研究領域為人力資源管理、勞動市場分析、勞資關係、知識經濟、綠色經濟與經濟發展。主要著作除英文學術期刊論文數十篇外,編有下列重要中、英文書籍:《人力資源管理的12堂課》、《The Labor Market and Economic Development of Taiwan》等。
第1課 產業結構與人力資源管理
傳統工業時代的人力資源管理
知識經濟時代的人力資源管理
綠色工作興起與綠色人力資源管理
AI對人力資源管理的影響
第2課 招募與甄選
人力資源策略鑽石
找到最佳員工的策略及決策
效用分析
第3課 員工訓練與開發
訓練系統
訓練需求分析
訓練目標訂定
訓練課程設計
訓練評估
第4課 總體薪酬管理
薪資管理的原理與原則
總體獎酬系統
薪資管理目標
薪資管理的理論架構
設計薪資制度應考量事項
薪資結構
考量個人貢獻的政策:績效薪
薪資成本控制
溝通事項
第5課 績效評估與管理
績效評估與績效管理的意涵
績效管理的目的
績效管理的過程與步驟
績效管理的實施方式
績效評估可能的偏誤
績效評估結果的強制分配
績效評估面談
績效評估制度的稽核與檢視
管理員工績效的策略
第6課 認識策略人力資源管理
什麼是策略人力資源管理?
人力資源是什麼樣的資源?
人力資源管理活動與策略的連結
人力資源管理與制度環境的連結
策略人力資源管理的實踐
第7課 國際人力資源管理
國際商業環境中的文化情境
隱形競爭力:文化智商與國際經驗
國際人才管理思維
外派人員管理措施總覽
台灣企業外派人員管理實務
第8課 工作生活平衡與家庭友善政策
工作生活平衡的定義
工作生活平衡措施
勞動部政策推動的角色
推動「工作與生活平衡」的步驟
友善家庭文化的建立
第9課 組織的變革與管理
員工為何抗拒變革
組織變革理論
創造鼓勵變革的文化
建立學習型組織
第10課 職場健康與永續根基
職場健康管理的重要性
工作壓力的本質與歷程
管理工作壓力
建立優良「雇主品牌」
職場健康與永續管理的新挑戰
第11課 新一代人力資源科技的發展與應用
職場(移動)物聯網
巨量資料分析
虛擬沉浸式體驗
社交與協作平台
自然語言與影音處理/識別
雲端化共享服務
第12課 大數據在人力資源管理的應用
大數據分析與商業應用
確立分析議題
建立數據庫
數據彙整
數據分析與運用
大數據分析在人力資源管理的應用
人力資源管理人員的角色
大數據分析的法律考量
編者序
自從人力資源管理第四版出版以來,我們有7年沒有再版。但這7年中,科技突飛猛進,社會風氣隨之改變,產業結構由傳統產業進入高科技與知識密集的產業,最近更發展到以環境保護為主的綠色經濟,及顛覆現在生產技術的人工智慧時代(Artificial Intelligence,AI)。綠色經濟所帶來的綠色人力資源管理,對原來的人力資源管理有很大的影響,AI的發展更顛覆了人力資源管理原有的招募、安置、升等、訓練等功能,且影響力還不斷在發展,現在我們要重寫《人力資源管理的十二堂課》(第五版),更新原來的資料,趕上科技的發展。
我們在第五版中,也更換了一些單元的作者、改變原來的章節及內容,因為有些教授退休了,有些轉到其他學校,我們決定由原有中央人資,以及離開中央人資所的人資領域頂尖教授,各就其專長,介紹人力資源管理的新面目。
在本書的第1章,筆者簡化了傳統的人力資源管理內容,新增綠色經濟與人力資源管理的影響及未來可能的發展;在第2章,房美玉教授重新述說招募、安置等該有的步驟,使其更接近於實用的觀點;在第3章,蔡維奇教授把原有的訓練與開發更新後更為詳細;在第4章,林文政教授由原本的薪資理論,改變成總體獎酬管理,以便更符合時代的需要。
第5章是由黃同圳教授撰寫的績效評估與管理,他更新了部分資料;第6章是劉念琪教授撰寫的認識策略人力資源管理,該文學術性比較重,陳述了策略性在人力資源管理的重要性,讀者要耐心多花一點時間閱讀;第7章是由加拿大大學剛畢業的王群孝教授,講述國際人力資源管理的做法,台灣企業愈來愈國際化、多國化,人力資源從業人員不能忽略這一領域,此重要性不斷在增加。
第8章是新加入作者陣容的葉穎蓉教授,他這篇很平易近人,述說了為什麼今天世界各角落都很重視職家平衡,這不單是女性員工的問題,雖然女性勞動力每日在增加,男性也要注意此問題,特別是1987年以後出生的男女,都有職家平衡的問題。在這章節裡面,葉教授沒有提到綠色職家問題,這是今日漸漸重要的議題,但筆者在第一章補充了這一點,這是今日企業該注意的問題。
新時代裡組織要不斷變更,我們看見台積電由流體組織改變了多少次,但是組織變更時會遇到助力與阻力,陳春希教授在第9章中敘述了組織變更的重要性,而且說明如何防止及解決這些阻力;此外,現代產業不但要注意職災,更要進一步注意員工的健康,以保持人力資本,陸洛教授在第10章說明現在一些產業不但不注重員工的職災,更不注意員工的健康,陸教授在這裡說明員工身體健康、心靈健康的重要,目前有些雇主已注意到這一點,公司設有各種健身設備與遊戲,不是讓員工遊玩,而是員工身心健康,可以省下日後很多治療費用及人力損失。
本書很值得注意的是第11章及第12章,因為內容述及人力資本與人力資源管理的未來趨勢。鄭晉昌教授在第11章敘述新一代人力資源科技的發展與應用,他說明了科技的發展對人力資源管理有何影響,為什麼今日會發展到AI的時代,未來的人力資源管理從業人員應該如何準備;胡昌亞教授則在第12章說明大數據在人力資源管理的應用,指出人力資源管理的發展與影響。人力資源從業人員必須對這兩章要細讀幾次,知道未來發展方向,上層經理雖然不是人力資源專家,但也要懂得此一發展脈動,才能掌握住企業發展的方向。
最後,我們要衷心感謝第五版的12位作者,他們放棄了寫SSCI論文寶貴的時間來辛苦撰寫這些文章,他們對從事人力資源管理的同仁及後學的同學有非常大的貢獻。在此也謝謝責任編輯李文瑜、前助理張淑嘉,以及遠見天下文化事業群創辦人高希均教授,他不是專為了賺錢創辦此出版社,而是為了傳播新觀念與新知識而成立此機構。
大數據在人力資源管理的應用運用大數據分析協助人力資源管理決策是管理的趨勢,為因應此趨勢,人力資源管理人員除了需要具備專業知能外,也需具備大數據分析專案相關概念,以協助人力資源管理部門在「選育用留」時做出更良好的決策。大數據(bigdata,又稱為巨量資料)一詞在1990年代即出現在統計相關領域中,但因電腦科技與儲存技術的限制,當時並未獲得學界與業界的重視。自2010年起,因為電腦與資訊科技大幅進展,軟硬體已經能負荷大數據分析所需要的資源與儲存空間,使得大數據和數據分析(analytics)的概念與方法更臻成熟,日益受到學界與業界重視。大數據分析的成熟有其時代脈絡,包括2000年初期,亞馬遜、臉書、Google等社群、搜尋引擎與電商網站等開始蓬勃發展,讓網路使用行為成為重要的人類行為。此外,雲端計算與儲存科技的進步,以及智慧型手機普及,使網路公司可快速逐一記錄人類在網路上的足跡,甚至開始預測其網路(購物)行為,進而推動大數據分析在商業上的應用。大數據分析與商業應用大數據分析的重點有二:一是「大數據」,二是「分析」。目前學界與業界對大數據的定義,大多認同大數據具備4個「V」的特性,包含:儲存大量資料(volume)、資料傳輸儲存速度快速(velocity)、資料類型多樣化(variety)、資料來源真實性(veracity),有的學者則加上能創造價值(value)這第5個V。這些數據來源可以是公司的內部資料,如員工人事資料、工作日誌或工作活動錄音錄影等;也可以是公司的外部資料,如消費者在臉書上的瀏覽偏好、供應商相關資料、網路平台購物資料、政府公開數據統計資料等。到底資料量要多大(如至少100TB以上)、變項數目要多少才是大數據呢?這部分眾說紛紜,目前對大數據分析的看法,除了強調數據數量外,更重要的是數據種類需具備多元性(如行為、態度、數值、文字等)與真實性(如實際行為、交易金額等),並且要能有效運用這些數據分析的結果,為商業決策提出參考。大數據分析受到實務界重視的主因,是公司能運用數據分析結果提升商業決策品質,進而提升獲利。亞馬遜公司的產品推薦系統,就是常見的大數據分析運用,快遞業者優比速(United Parcel Service)公司,則利用大數據分析規劃最佳送貨路線,不但降低送貨時間,也減少交通意外。