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现代社会各个行业之间都有着千丝万缕的关系,所以研究者摒弃了把行业知识和岗位经验作为二分变量的想法,而采用相关性测试。比如,鞋业制造和衬衫制造业是两个领域,但是这两个领域很相似,一个员工从那个鞋业制造业转到衬衫制造业,和一个员工从毫不相关的领域(比如畜牧业)转到衬衫制造业,研究者考虑的是衬衫制造业的行业知识与之前行业知识的相关性。

图2A显示就是初创公司的三种人员构成:第一种和第三种的员工来自于同一岗位的不相关行业,第二种员工来自于相关行业的不同岗位。图A显示的是个体工作历史带来的相应知识经验是如何进入初创公司的。每个员工的颜色代表他们的职业,边框的颜色代表行业。比如,黄色的员工有货运司机的经验,进入初创公司也在相同岗位工作,但他来自一个非常不相关的行业。淡蓝色的员工之前在相关行业中担任不同的职位。

幸存的初创公司特征初创公司偏好有行业认知的员工

研究发现行业知识和岗位认知的相关性中位数是0.4,大多数初创公司会雇佣那些行业和职业相关的员工。我们可以在直方图中看到初创公司更愿意雇佣有具体岗位认知的员工,而对于有行业知识的员工则体现出中等程度的喜爱。

令人惊讶的是幸存下来公司的分布与所有初创公司的分布大为不同。初创公司倾向与雇佣有更多岗位认知的员工,而那些幸存下来的初创公司却倾向于雇佣有更多行业知识的员工。事实上,当员工都有基本的行业认知时,初创公司3年的平均存活率就从60%上升到了85%。(平均存活率60%是员工无行业知识而有特定岗位认知时)

图3D显示的是幸存的初创公司的雇佣数目的上升。从图3E中我们可以看到,那些有整体行业认知的公司发展的比那些缺乏行业知识的公司快。模型验证

表1显示的是模型验证结果,这其中 Φ, Ψ, edu, 和 ρ 都是标准差。

我们可以发现行业知识Φ在预测存活率和雇佣数增长都有着显著的作用,而职位相关信息Ψ和教育背景edu则预测所用很小。行业知识的长期作用为了衡量这些知识的长期作用,研究者聚焦于成立于2005年的公司,使用了方程7类似的Cox比例风险模型。

图3F和3G显示的是初创公司幸存率的预测变量。可以看到行业知识比岗位认知有着更为显著的预测作用。实际操作过程中,公司的招人却另有一套逻辑。也许是高效的公司更倾向于招来自相关行业的员工,也许是职位相关的知识不重要,因为公司只是期望招来的人有能力填补岗位技能的空白。公司的选择自然有很多现实的内部考量,所以研究者用当地人力资源供应受到的冲击这样的外部衡量标准来作为招聘的依据。


测量行业知识 Φ的工具来估计行业知识在初创公司发展中的作用。

结果也与用最小二乘法得出的结果一样,行业知识对初创公司的发展和存活有着非常重要的作用。行业知识也并非万金油那么行业知识仅仅是对初创公司很重要还是对所有新公司都很有用呢?表2显示的就是初创公司和新公司的对比。

我们可以看到,跟初创公司相比,行业知识对非初创公司来说没那么重要。着眼行业更关键研究者通过对整个巴西工作历史数据的统计发现,行业知识对初创公司发展和存活至关重要,而令人惊讶的是,岗位相关知识与教育背景对初创公司的作用并没我们想象的那么大。员工在不同行业的迁移,他们所携带的知识经验能给经济的增长和多样化带来好处。这不是新鲜观点,而知识经验和人力资源也常常被当成多年辛勤工作与学习的结果(比如多年的寒窗苦读)。然而研究者却发现,知识经验更应该被当成相关性的概念来理解,因为员工不仅拥有的总体知识经验不同,而且在各个细分领域的知识经验也不一样。总体的知识经验可以用多年的教育背景来衡量,研究却发现这不是初创公司生存的关键。而恰恰是那些细分领域知识经验的相互联系才是初创公司希望拥有的。行业知识比职位认知更重要有很多可能的原因。可能是因为行业知识需要更久的时间获得,也可能是因为有行业知识经验的员工带来的不仅仅是对与行业的整体认知,还会带来与客户的联系,带来的是隐藏在背后的社交关系网络。这样的行业相关的社交人力资本其实是行业知识经验的一种。尽管此研究所有数据均来自巴西,但多样性的数据以及巨大的数据量让我们有理由相信这样的结论可以推论到其他地区或国家。当地区经济下行,所有的初创公司都在寻找新的突破口,而这项研究替初创公司在招聘人才方面提供了一种可行性方针:多招有相关行业知识的员工。对于求职的新人来说,在应聘前应尽可能多了解公司所在行业,这不仅仅能在面试中祝你一臂之力,也可以更科学的符合公司的招人需求。对于跳槽的员工来说,也应该尽量去寻找原行业与未来行业之间的联系,思考一下能如何利用原有的行业知识给未来的公司带去帮助。对于研究者来说,从不同维度测量各种知识的作用有着光明的应用前景,而个人的工作史将是测量与理解各种知识经验的重要途径。作者:Frank Xu推荐阅读
每一个HTML文档中,都有一个不可或缺的标签:<head>,在几乎所有的HTML文档里, 我们都可以看到类似下面这段代码:
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