动态股权激励静态模型

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动态股权激励静态模型.doc (95 KB)

2009-9-19 21:29:12 上传

论文简介：

动态股权激励静态模型

郑玉刚

（宜春学院 经济与管理学院，江西 宜春  336000）

摘  要：当前，为众多企业所广泛采用的股权激励方法的最大问题就在于按股分配与员工个人工作业绩脱节，长此下去必然影响企业经营业绩。动态股权制的产生虽是一个有力的创新，但是也未从根本上解决此问题。从此目标出发，文章在建立动态股权激励静态模型计算公式的基础上，围绕模型的设计目标、业绩利润值区间对分配的影响、静态模型对团队行为的影响、静态模型的适用范围、优点及待研究的问题等展开了较深入探讨，认为：动态股权激励静态模型能有效将按资分配与按绩分配这两种截然不同的激励方式融合在一起，兼顾企业对员工的短期和长期激励，更好地实现企业股权结构和员工分配方式的动态化，因此，该模型对于解决传统股权激励机制缺陷的效果更为显著。
关键词：股权激励;动态股权;动态股权激励模型;静态模型

基金项目：本文属教育部人文社科规划基金《股份制分配缺陷视阙下的我国企业制度创新研究》(07JA630076)的阶段性成果.
作者简介：郑玉刚(1975-),男,江西玉山人,宜春学院副教授,管理学硕士.研究领域及方向:人力资源绩效与薪酬问题.

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关键词：动态股权激励 静态模型 股权激励 动态股权 动态股权激励模型 激励 股权激励 动态股权 郑玉刚 动态股权激励

一、一种新型激励理论与管理解决方案
“动态股权激励模型”激励方案体现了中国传统儒家“中庸之道”文化精髓，是一种借鉴“精细管理”技术的以“推进新和谐”（即基于现有岗位和相对业绩进行统筹分配所实现的公平基础上带来的心理和谐）为指导思想的新型激励理论。
它体现了“革命性”与“人性化”、“效率与公平”、“历史贡献与现实贡献”统筹兼顾的管理思想，能更科学有效地解决人力资源管理中的一道道棘手难题，包括如何实现股权的动态化，如何将绩效因素融入到现有的分配方案中，如何实现“不同职级以及同职但不同级员工岗位职务的动态交替更叠”等。
动态股权激励模型的三个功能：
一、基本功能。用以改善一切有形无形凡是涉及分配的问题。包括各种收益资源的分配，如股权分配、股权分红、工资分配、奖金分配及福利分配、权力分配等其他资源分配，还包括承担责任比例（负收益）的分配。
二、核心功能。用以改善股权或岗位等因素由于过于固化缺乏弹性而影响股权或职务等因素的激励效果的问题。
三、扩展功能。本功能用以实施动态化的岗位管理。通过将一定的股权比例与岗位聘任挂钩，然后同时采取上述一、二的做法，从而形成从收入到股权，从股权到岗位的全过程动态管理机制，产生比一般传统的人力资源管理方式更大的激励约束效果。
如果三个功能齐备，即同时在管理实践中运用，那么这样实施所产生的激励约束效果相比其他任何管理体制和方案来说，其所呈现出来的独特的制度效应是十分明显的。


二、适用范围
  “动态股权激励模型”激励理论与方法适用于以下方面：

1、能对现有人力资源管理、薪酬管理教科书中所介绍的职位工资、技能工资、绩效工资等传统工资体系在设计中存在的激励缺陷加以修正和完善；
2、能应用于各种股权激励设计方案中，提升现有方案的激励约束效果，解决所存在的诸多不足；

3、在收入分配上，动态股权激励模型可以自成体系。动态股权激励模型能广泛应用于股份制及非股份制的任何所有制类型的企业和事业单位，理论上对政府行政机关和社会公益组织的分配活动亦适用。

4、动态股权激励模型不仅适用于收入分配活动，而且对一切涉及资源（有形或无形）分配的活动均适用。

由上可知，动态股权激励模型激励理论与方法的提出，不仅极具理论意义上的创新，而且具有极其强的实践价值和极其宽广的应用空间。

    三、基本资料

                               系列论文：下载               
                         学位论文：下载

                              讲座课件：下载   

                              答辩课件：下载

                              教学课件：下载

                              考试试题：下载

对本人的“动态股权激励理论”有兴趣的读者建议应该进一步了解本系统研究的更多内容和观点。

以下是发表于本论坛的本研究的相关论文和课件链接：


    2009最新突破性研究的《人力资源管理》教学课件（创新版）(5.2 MB) 免费下载

         “动态股权激励模型”系列论文.rar  (6.33 MB) 免费下载

早就看过动态股权激励模型的一些文章 就觉得不错
现在感觉在内容和层次上要更加突飞猛进了

支持！但对于该模型理论的很多方面我感到不是那么好理解的
看来我还得要多多学习

我得好好学习下。

感谢分享！！！！！！！！