DOI: https://doi.org/10.1080/09585192.2025.2464668
تاريخ النشر: 2025-02-21
المؤلف: Sven Hauff وآخرون
الموضوع الرئيسي: رضا الموظفين والسلوك التنظيمي
نظرة عامة
تجادل هذه الورقة من أجل تصور أكثر دقة لأنظمة إدارة الموارد البشرية (HRM) في الأبحاث التجريبية لتعزيز قابلية تطبيق وتأثير دراسات إدارة الموارد البشرية. تدعو إلى اعتماد نماذج قياس تكوينية، والتي تعكس بشكل أفضل تعقيدات أنظمة إدارة الموارد البشرية وتساعد في فهم مفصل لكيفية مساهمة ممارسات إدارة الموارد البشرية الفردية في النتائج المرغوبة. بالإضافة إلى ذلك، يقترح المؤلفون استخدام نماذج المكونات الهرمية لتمثيل ممارسات وأنظمة إدارة الموارد البشرية على مستويات متعددة من التجريد، مثل القدرة، والدافع، والفرص ضمن أنظمة العمل عالية الأداء.
من خلال تنفيذ هذه الأطر المفاهيمية، يمكن أن تنتقل أبحاث أنظمة إدارة الموارد البشرية من التعميمات الواسعة إلى تقديم توصيات محددة وقابلة للتنفيذ. تناقش الورقة أيضًا تطبيق هذه الأفكار في سياق نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) وتؤكد على أهمية تقييم النموذج التنبؤي بما يتماشى مع المعايير المعاصرة.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية القضايا الحرجة ضمن مجال إدارة الموارد البشرية الاستراتيجية (SHRM)، لا سيما فيما يتعلق بقياس وتشغيل أنظمة إدارة الموارد البشرية (HRM). على الرغم من الجسم الواسع من الأبحاث، فقد أشار العلماء إلى وجود فجوات كبيرة، بما في ذلك نقص الاتصال بالنتائج الاقتصادية، وعدم كفاية الاعتبار للعوامل السياقية، ووجود نهج قياس بسيط يفتقر إلى توضيح المساهمات المحددة لممارسات إدارة الموارد البشرية الفردية. من الجدير بالذكر أن مراجعة أظهرت أن 69% من الدراسات استخدمت مؤشرات إضافية أو درجات عوامل، والتي، على الرغم من كونها مفيدة في إقامة علاقات عامة، إلا أنها لا تقدم رؤى قابلة للتنفيذ لممارسي إدارة الموارد البشرية بشأن أي ممارسات محددة يجب إعطاؤها الأولوية.
يدعو المؤلفون إلى التحول نحو استخدام البنى الكامنة مع نماذج القياس التكوينية ونماذج المكونات الهرمية (HCMs) لتعزيز التمثيل التجريبي لأنظمة إدارة الموارد البشرية. يتماشى هذا النهج مع الطبيعة التكوينية لأنظمة إدارة الموارد البشرية ويسمح بفهم دقيق لكيفية مساهمة ممارسات إدارة الموارد البشرية المختلفة في النتائج العامة. تكشف الورقة أن نسبة صغيرة فقط من الدراسات الحالية استخدمت هذه المنهجيات المتقدمة، حيث استخدمت 0.8% فقط نهج البنية الكامنة مع القياس التكويني. من خلال تعزيز اعتماد هذه المنهجيات، يهدف المؤلفون إلى سد الفجوة المعرفية الحالية وتعزيز الصلة العملية والصرامة المنهجية لأبحاث إدارة الموارد البشرية الاستراتيجية، مما يوفر في النهاية رؤى أكثر تأثيرًا لممارسي إدارة الموارد البشرية.
النتائج
في قسم النتائج، تقيم الدراسة نماذج القياس لأنظمة إدارة الموارد البشرية، مع التركيز على تقييمات القياس التكويني. تكشف التحليلات أن قيم عامل تضخم التباين (VIF) للمؤشرات في كل من النموذج 1 والنموذج 2 أقل من 3، مما يشير إلى انخفاض التعدد الخطي. بينما تظهر عدة مؤشرات أوزان غير ذات دلالة، يحتفظ بها المؤلفون بسبب أهميتها النظرية لأنظمة العمل عالية الأداء (HPWS). يظهر تحليل النموذج الهيكلي معامل مسار كبير بين نظام إدارة الموارد البشرية وأداء الموظف، بقيم 0.442 (النموذج 1) و0.433 (النموذج 2)، وكلاهما ذو دلالة إحصائية عند p < 0.001. قيم R² لأداء الموظف هي 0.195 و0.188، على التوالي، والتي تعتبر مرضية. تظهر تقييمات القوة التنبؤية الإضافية باستخدام PLS predict قيم Q² إيجابية لكلا النموذجين (0.178 للنموذج 1 و0.182 للنموذج 2)، متجاوزة معيار IA الساذج ولكن ليس معيار LM الأكثر صرامة. يظهر النموذج 1 معيار معلومات بايزي (BIC) أقل ووزن أكايك أعلى، مما يشير إلى ملاءمته الأفضل مقارنة بالنموذج 2. ومع ذلك، لا تسفر تحليل القوة التنبؤية المقارنة عن اختلافات كبيرة بين النموذجين. أخيرًا، تحدد التحليلات مشاركة المعلومات، وتنوع المهام، وأمان الوظيفة كأعلى ثلاثة ممارسات عمل عالية الأداء (HPWPs) تساهم في أداء الموظف عبر كلا النموذجين.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة على التعقيدات والتحديات المرتبطة بقياس أنظمة إدارة الموارد البشرية (HRM)، لا سيما في سياق إدارة الموارد البشرية الاستراتيجية (SHRM). يتم تصور أنظمة إدارة الموارد البشرية كحزم من الممارسات تهدف إلى تحقيق أهداف تنظيمية محددة، مع أنواع مختلفة مثل أنظمة العمل عالية الأداء (HPWS)، وأنظمة العمل ذات الالتزام العالي (HCWS)، وأنظمة العمل ذات المشاركة العالية (HIWS). يتم انتقاد أساليب القياس المستخدمة عادة—المؤشرات الإضافية، والدرجات المتوسطة، ودرجات العوامل—لحدودها المنهجية، بما في ذلك الوزن المتساوي للممارسات وعدم كفاية صلاحية البنية. يمكن أن تؤدي هذه القضايا إلى استنتاجات مضللة بشأن فعالية أنظمة إدارة الموارد البشرية.
لمعالجة هذه النواقص، يدعو المؤلفون إلى استخدام نماذج القياس التكويني، التي تسمح بفهم دقيق لكيفية مساهمة ممارسات إدارة الموارد البشرية الفردية في النتائج العامة. يتماشى هذا النهج مع فكرة أن ممارسات إدارة الموارد البشرية المختلفة تخدم أغراضًا متميزة وقد لا تُستخدم دائمًا معًا. تناقش الورقة أيضًا إمكانية نماذج المكونات الهرمية (HCMs) لالتقاط تعقيد أنظمة إدارة الموارد البشرية من خلال التمييز بين البنى العليا والمكونات الدنيا. يبرز المؤلفون أهمية التوافق النظري في اختيار ممارسات إدارة الموارد البشرية للقياس، مشيرين إلى أن نهجًا مدفوعًا بالنظرية يمكن أن يعزز الصلة والملاءمة لأبحاث إدارة الموارد البشرية. في النهاية، تؤكد المناقشة على الحاجة إلى استراتيجيات قياس محسّنة يمكن أن توفر رؤى قابلة للتنفيذ للممارسين في مجال إدارة الموارد البشرية.
DOI: https://doi.org/10.1080/09585192.2025.2464668
Publication Date: 2025-02-21
Author(s): Sven Hauff et al.
Primary Topic: Job Satisfaction and Organizational Behavior
Overview
This paper argues for a more nuanced conceptualization of human resource management (HRM) systems in empirical research to enhance the applicability and impact of HRM studies. It advocates for the adoption of formative measurement models, which better reflect the complexities of HRM systems and facilitate a detailed understanding of how individual HRM practices contribute to desired outcomes. Additionally, the authors propose the use of hierarchical component models to represent HRM practices and systems at multiple levels of abstraction, such as ability, motivation, and opportunities within high-performance work systems.
By implementing these conceptual frameworks, HRM systems research can transition from broad generalizations to providing specific, actionable recommendations. The paper also discusses the application of these ideas within the context of partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM) and emphasizes the importance of predictive model evaluation in line with contemporary standards.
Introduction
The introduction of this research paper addresses critical issues within the field of strategic human resource management (SHRM), particularly concerning the measurement and operationalization of human resource management (HRM) systems. Despite the extensive body of research, scholars have highlighted significant gaps, including the lack of connection to economic outcomes, insufficient consideration of contextual factors, and a predominance of simplistic measurement approaches that fail to elucidate the specific contributions of individual HRM practices. Notably, a review indicated that 69% of studies utilized additive indices or factor scores, which, while useful for establishing general relationships, do not provide actionable insights for HRM practitioners regarding which specific practices to prioritize.
The authors advocate for a shift towards using latent constructs with formative measurement models and hierarchical component models (HCMs) to enhance the empirical representation of HRM systems. This approach aligns with the formative nature of HRM systems and allows for a nuanced understanding of how various HRM practices contribute to overall outcomes. The paper reveals that only a small fraction of existing studies employed these advanced methodologies, with only 0.8% utilizing a latent construct approach with formative measurement. By promoting the adoption of these methodologies, the authors aim to bridge the existing knowledge gap and enhance the practical relevance and methodological rigor of SHRM research, ultimately providing more impactful insights for HRM practitioners.
Results
In the results section, the study evaluates the measurement models for HRM systems, focusing on formative measurement assessments. The analysis reveals that the Variance Inflation Factor (VIF) values for the indicators in both Model 1 and Model 2 are below 3, indicating low multicollinearity. While several indicators show insignificant weights, the authors retain them due to their theoretical relevance to high-performance work systems (HPWS). The structural model analysis demonstrates a significant path coefficient between the HRM system and employee performance, with values of 0.442 (Model 1) and 0.433 (Model 2), both statistically significant at p < 0.001. The R² values for employee performance are 0.195 and 0.188, respectively, which are deemed satisfactory. Further predictive power assessments using PLS predict indicate positive Q² values for both models (0.178 for Model 1 and 0.182 for Model 2), surpassing the naïve IA benchmark but not the more stringent LM benchmark. Model 1 exhibits a lower Bayesian Information Criterion (BIC) and a higher Akaike weight, suggesting its superior fit compared to Model 2. However, the comparative predictive power analysis does not yield significant differences between the two models. Lastly, the analysis identifies information sharing, task variety, and job security as the top three high-performance work practices (HPWPs) contributing to employee performance across both models.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the complexities and challenges associated with measuring Human Resource Management (HRM) systems, particularly in the context of Strategic Human Resource Management (SHRM). HRM systems are conceptualized as bundles of practices aimed at achieving specific organizational goals, with various types such as High-Performance Work Systems (HPWS), High-Commitment Work Systems (HCWS), and High-Involvement Work Systems (HIWS). The measurement approaches commonly employed—additive indices, average scores, and factor scores—are critiqued for their methodological limitations, including equal weighting of practices and insufficient construct validity. These issues can lead to misleading conclusions regarding the effectiveness of HRM systems.
To address these shortcomings, the authors advocate for the use of formative measurement models, which allow for a nuanced understanding of how individual HRM practices contribute to overall outcomes. This approach aligns with the idea that different HRM practices serve distinct purposes and may not always be used in conjunction. The paper also discusses the potential of Hierarchical Component Models (HCMs) to capture the complexity of HRM systems by distinguishing between higher-order constructs and lower-order components. The authors highlight the importance of theoretical alignment in selecting HRM practices for measurement, suggesting that a careful, theory-driven approach can enhance the relevance and applicability of HRM research. Ultimately, the discussion underscores the need for improved measurement strategies that can provide actionable insights for practitioners in the field of HRM.