日期:2023-01-12 阅读量:0次 所属栏目:旅游管理论文
旅游服务业是现代服务业最重要的组成部分,也是我国新的经济增长点。在旅游服务业中,女性已超越于男性,成为主要的从业群体。中国劳动统计年鉴(2014)的统计数据显示,在住宿和餐饮这类服务性的行业中,女性就业人员比例达到了55.45%。女性从业者素质的高低,将直接影响旅游服务业的服务质量。而服务质量是旅游服务业发展的生命线,是旅游业可持续发展的基础,必须重视旅游服务业女性人力资源的管理与开发。
传统上人力资源的开发和利用缺少性别敏感性。随着女性在各行业扮演越来越重要的角色,对女性人力资源的管理与开发受到了大量的关注。其中,农村女性人力资源、地区女性人力资源的开发是女性人力资源开发研究中主要关注的问题。然而,由于受传统观念等因素的影响,与其他行业相比,旅游服务业工作强度偏大、员工学历层次偏低、难以吸引高层次人才、人才流失率较高。因此,旅游服务业女性人力资源的开发和管理具有自身的特点,应专门对其进行研究。
目前,专门针对旅游服务业女性人力资源开发的研究还较少。据不完全统计,盖陆?t等研究了旅游饭店女性人力资源开发的对策;马敏研究了饭店业女性人力资源健康发展的问题,提出了若干开发女性人力资源的策略;王月在研究北京体育旅游休闲人才需求现状的基础上,专门研究了专业人才培养的问题;王爱英等研究了我国酒店服务业女性人力资源开发与管理中存在的问题,并提出了女性人力资源开发的对策;李颖以长沙某酒店为例,在问卷调查、深度访谈和定量分析的基础上,提出了提升女性人力资源素质的对策。综观目前的研究,虽然提出了具体的开发策略,但没有讨论这些策略的具体实施办法。例如,在目前的研究中提出了要加强女性的教育培训等对策,但是如何为她们提供培训并没有进行深入探讨。因此,如何提高开发策略的可实施性是需要重视的问题。
大数据使我们的生活产生了重大变化,更是给传统行业的管理带来了颠覆性的影响。利用大数据技术进行人力资源管理的研究是目前相关行业关注的热点问题,是人力资源研究的新角度。显然,利用大数据研究女性人力资源的开发也是值得思考的问题。为了使得目前所提出的女性人力资源开发策略更具操作性,本文利用大数据的特点和优势,研究旅游服务业女性人力资源的开发问题。首先分析了服务业女性人力资源的现状和特点,然后讨论了大数据在旅游服务业女性人力资源开发中的优势,最后提出了旅游服务业女性人力资源开发的模式。
二、旅游服务业女性人力资源的现状和特点
1.学历偏低
据中国劳动统计年鉴(2014)的统计数据显示,在商业、服务业领域中,高中及其以下学历的人员为71.8%,其中在住宿、餐饮等服务业中从业人员的学历水平更低。造成这种现象的原因有如下几种。首先,受传统观念的影响,服务业在很多人眼中是伺候人的工作,在我国一直处于边缘地位,得不到社会主流观念的认可,高学历人才不愿意选择服务行业。其次,在旅游服务业,很多工作岗位只需要具备某种专业技能即可胜任,这吸引了大量的中职、中专类的毕业生。
2.流动性强
旅游服务业很多工作岗位劳动强度大,薪酬偏低。据中国劳动统计年鉴(2014),我国住宿和餐饮业的员工年均收入34414元,在所有行业中最低;而每周工作48小时以上的人数占到了总人数的49.9%,平均工作时长超过50小时,在所有的行业中又是最高的;并且,学历偏低人员的工作时长也高于高学历人员。同时,女性还需要承担大量的家庭责任,往往会根据家庭需要随时牺牲个人的职业发展。综合上述因素,造成了旅游服务业中女性员工的流失率很高。
3.发展空间有限
旅游服务业的女性人力资源,特别是住宿、餐饮等行业的员工,受限于知识水平和认识水平,再加上家庭的负担,在很大程度上影响了她们的职业上升。牛翠珍(2010)的研究指出,女性在就业中不但遭受性别歧视,造成了她们的收入偏低,就业职位也偏低。总之,受限于性别、家庭和知识水平等因素,她们的发展空间是有限的。
4.形象代言人
旅游服务业从业人员分布在酒店、交通运输、餐饮娱乐、旅游购物等行业,并且每个行业具有不同的职业类型。在一个城市或地区,旅游服务业女性分布在社会的各个角落,承担着酒店、餐饮、购物等多种类型的服务工作,承担了重要的社会服务功能,是组成社会机体的重要部分。同时,服务员、迎宾员、导游等大多台前的工作由女性承担,每天接触大量的游客,这些前台员工的素质对旅游服务业企业甚至城市的形象影响巨大。
三、大数据在旅游服务业女性人力资源开发中的优势
旅游服务业女性人力资源的年龄结构、学历素质、行业分布是什么样的?旅游服务业各行业人力资源的分布是否合理,如何进行引导?旅游服务业女性人力资源的成长路径是怎样的?旅游服务业在未来对人力资源的需求有多少,具体需要什么类型的人力资源?没有大量数据做支撑,很难回答上述问题。随着旅游业信息化的深入发展,旅游企业和政府部门累积了大量的数据资源。旅游企业在日常工作中记录了员工的基本属性、日常行为、工作绩效以及入职离职等个性数据,政府部门记录了旅游服务业女性人力资源的宏观分布数据。并且,伴随着各类社交网站的兴起,网络上也积累了大量和旅游服务业女性人力资源相关的信息。大量的数据资源为透视和分析旅游服务业女性人力资源的若干问题提供了显微镜,能够定量分析人力资源管理中的若干问题。
具体的,利用大数据进行旅游服务业女性人力资源的开发与管理,能在如下几方面得到有效应用。 第一,基于大数据分析旅游服务业女性人力资源的基本特征,为调整女性人力资源提供决策支持。对现有的人力资源进行调配和整合,是解决人力资源短缺和分布不均衡的有效方法。通过企业、行业和政府掌握的各类数据,定量分析旅游服务业女性从业人员的地域分布、年龄结构、行业分布等特征,为未来旅游服务业女性人力资源的协调和调整提供必要的信息支持。
第二,基于大数据分析旅游服务业女性人力资源的成长路径,为发展和培训女性人力资源提供学习样本。对现有人力资源进行教育和培训,是人力资源开发最重要的途径。在大数据的支持下,可以定量分析不同年龄结构、不同学历层次、不同行业分布的女性在旅游服务业的职业发展路径,并对他们的成长空间进行预测分析。从而在未来的培训过程中,可以有针对性的展开培训教育,提高人力资源开发的效率。
第三,基于大数据分析旅游服务业女性人力资源的发展趋势,为规划女性人力资源提供参考蓝图。对未来的需求进行分析和规划是人力资源开发的关键,关系到未来旅游服务业人力资源数量是否充足、分布是否合理。结合社会、经济、市场等方面的数据,对旅游服务业的人力资源需求进行预测,并分析未来对女性人才的需求,有助于进行女性人力资源开发的规划。
四、基于大数据的旅游服务业女性人力资源开发模式
综合分析旅游服务业女性人力资源的现状和特点不难发现,要合理开发旅游服务业女性人力资源,使旅游服务业女性人力资源得到更好的成长,首先要加强职业技能和专业知识方面的培训,提高业务水平;其次,需要制定合理的人才管理政策,使得他们能安心工作,并获得应有的权益保障,减少不合理的流动带来的损失;同时,旅游服务企业也需要做出合理的规划,吸引高学历、高层次的女性人才,并引导她们更好的就业,提升旅游服务业的整体素质和水平。
为了使得上述开发策略能够真正在实际中得到有效实施,结合旅游服务业女性人力资源的现状和特点,以及应用大数据在女性人力资源开发中能有效分析的几类问题,提出如下几种女性人力资源的开发模式。
1.个性化教育模式
学习再教育是人力资源开发最重要的环节之一。由于女性在生理、心理和需要承担的社会责任等多方面的特殊性,以及某些岗位对女性的特殊要求,她们在教育培训方面具有许多个性化的要求。根据工作类型、学历层次、生活规律等数据资源分析旅游服务业女性人力资源的内在需求,研发满足其生活规律、学习层次和工作需要的个性化教育产品,并通过互联网或移动互联网等合适的形式为她们提供合理的教育培训服务。这种个性化在线教育模式能满足不同职业的人员在合理的时间和地点便捷的学习到适合她们特点的培训内容。例如,企业利用已记录的相关数据分析员工的工作需要,借助微信等社交通讯工具为其推送所需要的信息,帮助其解决工作过程中遇到的问题。
2.个性化关怀模式
福利关怀是企业留住人才的重要法宝。女性是感性的,福利关怀对她们而言更能提升她们的幸福感和责任心。然而,福利关怀是否真正解决员工的问题,并满足员工的急需之需,是福利关怀成功实施的关键。大数据之大,其一在于能获取到细枝末节的信息,这些信息对分析个体特性非常适用。企业可以利用日常记录的员工行为数据,以及她们的基本属性数据,分析她们的个人特点,捕捉她们的特别需求,从而实施个性化的福利关怀,做到真正打动员工并留住人才。
3.行业规划开发模式
对人力资源需求进行分析和规划是人力资源开发的重要环节。在人力资源开发过程中,旅游行业或旅游企业是实施人力资源规划的主体。在大数据的支持下,以旅游服务行业作为对象,分析行业中女性人力资源的年龄结构、学历结构、行业分布形态等,发现人力资源配置的问题,并预测未来旅游业对女性人力资源的需求。然后,从行业协同发展的角度制定相应的人力资源开发规划,指导旅游企业进行合理的人力资源配置,实现旅游服务业人力资源的高效利用。
综上所述,女性是旅游服务业的主要人力资源,旅游服务业女性人力资源的开发是旅游业人力资源开发的重中之重。与男性人力资源相比,女性人力资源具有自身的特殊性。大数据是人力资源管理的有效工具,在旅游服务业女性人力资源开发中具有明显的优势。在大数据的支持下,通过个性化教育、个性化关怀和行业规划等模式,能有效开发旅游服务业女性人力资源,为旅游服务业女性人力资源的开发提出了可操作性较强的开发思路,是旅游服务业女性人力资源开发研究的全新视角。在旅游服务业人力资源管理的实际工作中,企业应该加强信息化的建设,重视人力资源信息的收集与管理,真正做到用数据定量分析和管理人才,提高旅游服务企业人力资源的开发效率。
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