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IT企业因素分值法岗位评估研究 被引量:8
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作者 陈关聚 慕继丰 《北京邮电大学学报(社会科学版)》 2002年第4期13-17,共5页
岗位评估对IT企业具有特殊的重要性 ,文章介绍了因素分值法岗位评估的基本概念。针对IT企业的组织结构特征、员工队伍特点提出了岗位评估模型 ,该模型将影响岗位价值的因素定义为岗位技能因素、付出努力因素和承担责任因素三个大类 。
关键词 岗位评估 因素分值法 IT企业
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IT企业因素分值法岗位评估研究
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作者 陈关聚 冯宗宪 《首都经济贸易大学学报》 2002年第6期30-33,共4页
岗位评估是企业对各职位价值、贡献大小进行评价的一种方法,其主要目的是解决不同岗位之间相对价值的比较问题,为薪酬设计打下客观、公平的基础,使各岗位之间的报酬更具有公平性.岗位评估最早出现于20世纪初.由于我国长期实行封闭的计... 岗位评估是企业对各职位价值、贡献大小进行评价的一种方法,其主要目的是解决不同岗位之间相对价值的比较问题,为薪酬设计打下客观、公平的基础,使各岗位之间的报酬更具有公平性.岗位评估最早出现于20世纪初.由于我国长期实行封闭的计划经济,人才的管理主要通过行政级别和技术职称两条主线,人才所受待遇与岗位价值之间没有明确的相关性,岗位评估理论长时期没有得到重视. 展开更多
关键词 岗位评估 因素分值法 IT企业
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用GIS技术进行土地定级方法的探讨 被引量:12
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作者 廖俊国 肖烨 《工程勘察》 CSCD 北大核心 2001年第4期48-51,共4页
探讨了基于GIS技术的土地定级方法 ,详细地分析了用格网多因素综合分值法进行土地定级和用层次分析法进行权重值的确定。
关键词 GIS 土地定级 格网多因素综合分值 层次分析
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Study On the Influencing Factors of Energy-Saving and Environmental Protection Industries in Shanghai
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作者 Gang Yang Zhengzheng Wang Xuanchao Cai 《International English Education Research》 2015年第9期83-85,共3页
By using principal component analysis, this paper selected some appropriate influencing indicators, and constructed multiple linear regression models to predict the development of energy-saving environmental protectio... By using principal component analysis, this paper selected some appropriate influencing indicators, and constructed multiple linear regression models to predict the development of energy-saving environmental protection industry(ESEPl) in Shanghai. The Influencing Factors can be categorized into comprehensive economic factors and environmental factors, and GDP of the second industries and the total industries GDP in comprehensive economic factors have the strongest correlation, while in the environmental index factors, the total discharge of waste water has the strongest correlation. On the basis of influencing factors study, the regression model shows that by the end of 2020, the industry investment will reach 89.788 billion RMB, which proves that the development of ESEPI in Shanghai would grow continuously and dramatically. 展开更多
关键词 ESEPI Principal component analysis Multiple linear regression
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