人力资源大数据的适用机制研究：基于战略人力资源管理

视角 殷建平 陈丁薇

摘 要：大数据（Big Data）的广泛应用引发了对未来人力资源管理发展方向的思考。基于此背景，本研究在战略人力资源管理的核心职能框架下，探讨了目前人力资源管理实践中存在的非效率性及产生原因。其次，在战略人力资源管理体系的框架下，本研究以战略性人力资源管理理念为核心，以人力资源大数据为分析对象，以大数据技术为智慧工具，强调构建持续迭代的战略性人力资源管理数据平台。在此基础上，通过重点完善战略性人力资源规划体系，实现对人力资源大数据中隐藏知识和价值的持续发现和表达，并将其传递回商业世界。最后，本研究还进行了将大数据应用于人力资源管理实践的可行性分析和相关讨论。

关键词：大数据;战略人力资源管理体系;战略性人力资源管理数据平台;战略人力资源管理规划;核心职能

一、引言

近年来，大数据作为智慧工具，被广泛应用到企业管理的各个方面。而在知识经济时代，企业竞争归根结底是对人才的获取、开发培养以及保留。因此，作为企业管理的重要组成部分，人力资源管理如能将大数据嵌入其中，将能够促进企业战略的实现以及竞争优势的确立。

资源理论认为，人力资源是具有价值的、稀缺的和不可模仿的，合理地对人力资源的开发和整合有助于为组织获得持续性的竞争优势。战略人力资源管理（SHRM）是一种将人力资源管理嵌入到企业战略层次，强调人力资源管理实践活动更加注重资源动态应用、知识内部整合与外部转移及智力资本的存储，实现人与组织内部一致与外部契合，进而推动组织提供独特的流程变革、产品迭代与管理更新，强化组织核心竞争能力。从概念到实践，战略人力资源管理是一个有机的体系，由战略性人力资源管理理念、战略性人力资源规划和战略性人力资源管理平台三个模块构成。战略性人力资源管理理念作为上层建筑，指导人力资源管理体系的整体建设;战略性人力资源规划承上启下，以四大核心职能即人力资源配置、人力资源开发、人力资源评价和人力资源激励为基础，承接组织核心战略理念，并指导人力资源管理实践的开展;战略性人力资源管理数据平台为基础交互设施，融合底层数据信息和技术架构，为人力资源管理提供智慧平台和工具。

人力资源大数据由内容数据、关系数据以及用户行为数据构成。雇员研究协会（IES）在2014年的报告中指出了人力分析的五个基本步骤：（1）将具体问题转为数据分析问题;（2）搜集、结构化、存储和操纵人力资源数据;（3）用标准化的统计处理技术对相关数据进行初步分析;（4）采用机器学习和神经网络等方法对数据进行深入分析;（5）将数据分析的结果以清晰且具有说服力的形式传递回商业世界。因此，本研究以战略性人力资源管理理念为核心，以人力资源大数据为分析对象，通过对数据进行选择、清理、集成、变换、挖掘、模式评估等，搭建战略性人力资源管理数据平台。在此基础上，将数据挖掘和分析结果持续迭代到战略性人力资源规划和其核心职能中，从而不断完善战略性人力资源管理体系（如图1所示）。

二、大数据背景下人力资源管理实践的非效率性

人力资源数据系统（HRIS）将传统的人力资源管理从纸质化时代带向了互联网和电子化时代，电子人力资源管理（e-HRM）倡导的数据化决策、渠道拓展、成本管控、价值分析等理念和手段为企业构筑竞争优势提供了新方案。但目前的人力资源管理实践与战略导向下的人力资源管理存在显著差距，表现在：（1）战略性人力资源管理理念薄弱，未能从管理日常的人事事务中抽离，战略导向弱，对实现企业目标的支持程度低;（2）战略性人力资源管理规划效果不明显，关注于对人力资本成本的控制，而未能以组织战略、业务需求以及员工个体特征数据为基础，对员工潜能进行正确配置、开发、评估与激励，挤压了人力资本能动性和创造性发挥的路径，“未充分就业”严重，增加了组织的机会成本;（3）战略性人力资源管理平台未搭建或工具性能不强，对内外部数据价值的重视度和开发度低，对提升战略人力资源管理规划的作用弱。因此，以战略性人力资源管理规划体系下的四大核心职能为维度，目前人力资源管理过程中的非效率性可以归纳为：

1.人力资源配置的非效率性

人力资源配置主要由员工招聘与员工离职管理实现。员工招聘为企业注入新鲜血液，而员工离职管理将间接提升组织结构的平衡和运行效率。但目前两者均存在非效率的问题。

（1）招聘，相對于传统的招聘方式，互联网招聘突破了空间限制，为企业择优选拔人才提供更广泛的范围和平台。但目前借助互联网平台的招聘模式仍存在诸多弊端。首先，人才需求的数据库建设不完善，企业数据库未能充分实现交互的性能。因此，人力资源部门不能根据企业战略和业务经营现状准确预测业务部门的人力资本需求，容易引发因人才候补滞后而形成的机会成本。第二，目前企业招聘过程中仍以相对静态的任职要求为基础，导致通过招聘进入组织的新员工的价值观、知识、技能、人格等未能适应组织动态的人才需求结构。最后，企业缺乏对新进入员工的合理评价机制，不能有效整合新员工的工作态度、行为和绩效等信息，导致评估新员工的工作表现缺乏事实基础。

（2）离职管理，NormStar在2014年发布的《成熟人才的职业稳定性》数据报告显示，“普遍意义上的员工职业稳定周期在逐渐缩短。”较高的员工流动率将不仅影响企业的人力资本存量、业务发展连续性，也在潜移默化地削弱组织的核心竞争力和雇主品牌价值。在员工高流动率的企业中，人力资源管理从业者们逐渐重视通过对离职原因的描述与分析，来帮助改进组织中工作流程。但是个体员工的低代表性特征，企业往往过滤掉了频率较低的离职原因，从而降低了离职分析对改进工作流程的作用。其次，企业缺乏识别离职动机的合理机制，难以准确预测潜在离职员工，在防范潜在人才流失方面力不从心。

2.人力资源开发的非效率性

员工培训不仅能够提升员工对工作知识、技能的资源获得感，还将提升其自我效能感和对组织支持的感知度，进而增加其组织认同感。根据社会交换理论，员工对组织支持的感知程度越高，员工回报组织的动机将越强。

而现实中员工培训过程和员工培训效果广受诟病。一方面，考虑成本约束，传统的授课方式如集中培训班未能充分考虑战略导向下不同员工的岗位要求和员工的个性化培训需要，单向集中地向员工灌输企业规章制度等单一化的培训内容，枯燥乏味且实际效果弱。另一方面，受益于互联网技术的发展，很多企业采取网络终端的形式为员工提供丰富多样的线上培训课程。相比线下的培训方式，线上培训虽然节约了成本，但是仍存在诸多非效率性。第一，培训课程的战略导向弱。线上培训平台主要考虑了课程的丰富性，并未将企业战略深度融入课程设计中。第二，员工选课的非指向化和形式化突出。员工自身认知的盲点容易导致其不能有效甄别出有效的培训课程。而由于缺乏外部监管和约束，员工容易出现选课后未实际接受线上培训内容的道德风险。第三，培训流程与组织环境的动态拟合度弱。由于缺乏对培训效果完整客观的评价机制，企业容易忽略对受训者在接受培训后的工作态度、工作能力、工作绩效的持续追踪和定量化评价。最后，培训流程未能充分考虑组织战略和结构变化，并形成持续的培训流程再造功能，导致员工培训对组织战略变革的低效契合度。

3.人力资源评价的非效率性

员工评价主要依靠绩效管理实现。绩效管理通过影响员工个体绩效，最终有利于提升组织整体绩效，因此，众多研究分析了影响绩效管理效果的因素。良性的绩效管理循环系统由绩效计划、绩效沟通、绩效考核、绩效反馈四部分共同构成。但目前大多数企业将绩效管理等同于绩效薪酬，低估了绩效管理的价值。首先，绩效管理计划的制定不合理。一方面，但目前企业绩效计划指标相对稳定，制定和持续周期较长，未能动态契合组织战略的变化，因此，在此基础上进行的绩效沟通和绩效考核不准确且不充分。另一方面，绩效计划的制定主要关注组织目标，忽视了员工的期望效价和期望值。其次，绩效考核形式化严重，绩效考核主体、考核指标单一，未能全面反映绩效计划实现过程中员工的主观能动因素。根据社会交换理论，如果员工的工作努力和付出未能被组织识别和认同，将导致对员工的负激励。最后，绩效反馈不足打破了对员工的激励循环，弱化了对员工持续改进工作的引导作用，并在某种程度上导致了员工的无所适从。

4.人力资源激励的非效率性

薪酬管理是员工激励的重要手段之一。一般认为，薪酬体系由货币性薪酬和非货币性薪酬组成，货币性薪酬主要由直接货币薪酬、间接货币薪酬以及其他货币薪酬（有薪假期等）组成，非货币性薪酬存在于工作（工作成就感）、社会（社会地位、个人价值）以及其他方面（工作环境、友谊关怀等）。如赵富强（2018）提倡工作-家庭平衡有利于提升员工工作效能。而薪酬管理往往与价值链管理即价值创造-价值评价-价值分配相适应，即通过科学合理的评价员工为企业创造的价值来进行价值分配。

但目前企业薪酬管理过程中存在系列问题。首先，以岗位价值评估为基础的薪酬体系稳定性强，相关标准的设定与企业战略的动态契合度弱，相对静态岗位分析和岗位价值评估未能有效激励员工响应组织环境的变革，阻碍了员工的价值创造路径。其次，薪酬评价指标单一化，不能公平全面地考核员工的努力程度和工作成果。根据心理契约理论，员工感知到的组织评价与期望评价结果不符，将影响其心理意义、心理安全感、心理可获得性，从而降低其组织认同感和工作敬业度。最后，基于期望理论，企业在薪酬分配的过程中，没有充分考虑到员工的效价与期望值，非个性化的价值分配不能充分激发处于不同需求层次水平的员工的能动性。

三、基于人力资源大数据的战略性人力资源管理体系

基于人力资源管理实践中存在的非效率特征，本研究以战略性人力资源管理理念为核心，以人力资源大数据为分析对象，通过对数据进行选择、清理、集成、变换、挖掘、模式评估等，搭建战略性人力资源管理数据平台。在此基础上，将数据挖掘和分析结果持续迭代到战略性人力资源规划和其核心职能中，从而不断完善战略性人力资源管理体系。

1.战略性人力资源管理理念

战略性人力资源管理首先坚持以人为本的核心理念，即认为人力资源是一切资源中最宝贵的资源。其次，战略性人力资源管理认为对人力资源的开发有助于企业战略目标的实现。因此，一方面，企业通过投资人力资本形成企业核心竞争力，促进员工职业能力的发挥和价值创造。另一方面，将人力作为资本要素参与企业价值的分配，激发员工在实现自我价值的基础上为企业创造价值。

2.战略性人力资源数据平台概述

人力资源大数据是可反映组织及其个体的行为、关系或状态的，并能够用于宏、微观层面的人力资源管理研究的海量数据集。一方面，通過结构化巨量数据信息并构建数据平台，基于一定的算法基础，对数据平台中的数据信息进行有效开发，从而为战略性人力资源管理规划体系的完善提供事实数据基础。另一方面，实时评价和反馈战略性人力资源管理规划核心职能的实践效果，形成自我学习和纠错机制（如图2所示）。

在归纳分析方面，第一，按不同性质归类，人力资源大数据主要包括人力资源内容数据、关系数据和用户行为数据。人力资源内容数据为企业内部人力资本数据，主要由员工信息数据、人力资本指数数据等组成。关系数据为企业内外部交互形成的数据，由邮件网络与知识网络交互数据、社会网络与校友网络交互数据组成。用户行为数据由员工个体显性的工作行为数据、隐性的尾气数据组成。第二，根据适当的逻辑和技术架构，对以上三类数据进行选择、清理、集成、结构化变化等，构建自动、实时、结构化的战略性人力资源管理数据平台。最后，适应企业战略要求，设计合理的算法逻辑与计算机语言程序等，对数据平台中的数据资源进行描述分析、相关分析、预测分析，生成战略性人力资源管理数据分析报告，为人力资源配置、开发、评价和激励提供精准化的数据依据和定量化的事实基础。在实证分析方面，通过将核心职能的决策信息与效果信息做偏差分析，实现对决策效果的实时监控、对管理实践的实时纠正，最终形成持续迭代的战略性人力资源管理数据平台。此外，管理效果信息还将通过数据收集过程进入数据平台中，为未来的决策提供历史数据基础。

3.战略性人力资源管理规划

战略性人力资源规划强调人力资源规划和企业发展战略高度一致，通过清晰定位现有人力资源管理体系的不足与挑战，制定未来人力资源战略愿景、与之相匹配的管理机制，目标落实的战术策略以及评价和监控体系，从而形成一个完整的人力资源战略系统。

（1）战略性人力资源配置

战略性员工招聘流程。在人力资源大数据视角下，我们展望企业招聘流程更加理性和易行，这将主要体现在对招聘需求计划的确定、对需求计划的及时供给和招聘效果的持续评价方面。首先，根据企业战略、业务部门的发展趋势、现有人力资本效能3个维度持续更新招聘需求计划，将能够从宏观上满足战略人力资本需求，从中观上支持具体业务的开展，从微观上提升人力资本的运行效率。第二，根据企业战略要求和组织结构变革，持续地对任职资格、高绩效员工特征做交互分析，从而为招聘计划的制定和推进提供最优候选人模型。第三，利用大数据技术，建立人才预警机制。即依靠数据关系网络，在职位空缺之前，根据企业战略需要和业务规划，对各种平台中的用户行为数据进行持续的抓取和迭代，建立企业的人力资本仓库。通过数据自我分析和验证，自动生成候选人多维的背景资料，减少招聘过程中的信息不对称。最后，将新入职员工的内容数据、关系数据以及行为数据与第一步骤中的战略层面的数据进行相关分析，做出评价并通过迭代后为后续招聘提供历史经验借鉴。

战略性员工离职管理流程。适用人力资源大数据，将能够全面客观地分析离职者的离职原因，并及时发现潜在离职员工特征，建立离职预警机制。首先，通过数据平台抓取并分析离职者的行为数据，利用大数据的自我学习功能，确定偏差信息以及影响离职者离职行为的因素。另外，利用相关的偏差信息，识别并自动筛选出潜在离职员工，持续跟进其工作行为信息，并进行相应的疏导，减少不必要的人员流失。其次，自动对从平台中获取的离职原因进行归纳和分析，并对其进行自动归类，为员工招聘以及业务流程改进提供迭代的基础。最后，持续跟进和分析具有相似离职倾向的在职员工行为，验证相关流程的改进是否有效，从而形成离职管理的持续迭代机制。

（2）战略性人力资源开发

将大数据技术应用到人力资源开发的培训流程中，将能够提升员工选择培训课程的指向性和准确性，增强员工潜能开发对企业战略动态契合度。第一，对基于企业战略和业务目标确定的任职资格和历史绩效评估信息进行双向关联分析，确定员工的待培训特征。第二，综合分析员工的个性特征、职业发展规划两个主要因素及其之间的相关性，根据期望理论，从员工角度得出其高效价和适当期望值的培训内容。第三，从平台中抓取与待培训员工具备相似特征的历史受训者及其培训模型。将上述步骤中的相关信息自动上传到企业培训数据平台中，通过数据分析和验证，自动向员工推荐适合的课程结构。最后，持续追踪和评价员工在培训平台中的学习过程和绩效改进效果，动态调整培训课程结构。此外，效果评价结果将自动上传到历史相似人群的数据库中，为未来的员工培训提供丰富的历史经验。

（3）战略性人力资源评价

人力资源评价主要通过战略性绩效管理实现。将人力资源大数据运用到绩效管理过程中，将会有效解决绩效指标、标准设定不合理的问题，并能够引导绩效管理持续迭代机制生成。第一，在员工个人工作行为层面，通过平台收集员工各项行为的信息，通过数据挖掘和自我学习的技术，对员工的各项工作行为进行交叉和相关性分析，最终得出全面的员工工作行为数据分析报告。第二，在业务和组织层面，自动抓取如企业战略、员工工作效能、同行业员工工作效能等数据作为对职位绩效指标分析的基础，并赋予不同绩效考核指标合理的权重，从而正确评价员工工作行为。第三，运用数据挖掘技术和特定算法，对上述的绩效考核指标和员工工作行为分析报告做交叉分析和相关性分析，从而得出客观全面的绩效考核结果。最后，基于期望理论和需求层次理论，为员工制定个性化的绩效奖励方案，提升员工的工作激励水平。此外，通过大数据自我学习的方法，追踪、记录和分析员工在接受绩效奖励后的工作态度、工作行为数据，对员工的激励效果进行检验。

（4）战略性人力资源激励

人力资源激励主要通过战略性薪酬管理实现。将人力资源大数据运用到薪酬管理的过程中，将有效提升薪酬价值链管理的有效性和科学性，增强薪酬管理对企业战略实现的支持度。首先，薪酬管理激发员工价值创造应在时间变量的维度下，重点关注组织结构和员工个体两方面，即通过人力资源大数据分析使薪酬体系的构建和薪酬指标的设计动态适应企业战略要求和环境变化周期，并将员工的主观能动特征如工作态度、工作效能等因素加入到薪酬体系设计的过程中，在丰富指标体系的同时，增强薪酬结构对员工价值创造的激励性。其次，通过计算机迭代运算，设定科学公平的标准来评价员工价值创造的成果，评价标准应是多维度的，包括工作态度、工作行为以及工作绩效等。另外，可适当加入多主体评分机制，如在主管评价为主的基础上，按照不同的权重，增加同组员工互评的过程机制，降低主观偏差对薪酬评价结果的影响。最后，应以员工的需求层次满足为基础，充分考虑员工的诉求，确定其个性化的薪酬结构，从而发挥薪酬管理对员工个人绩效的能动作用和对组织绩效的中介作用。此外，应根据大数据的自我验证和学习功能，追踪薪酬价值链管理中的偏差并及时修正，从而形成薪酬管理的持续迭代机制。

四、结论

在创新和持续变革的社会环境下，主动平衡和解决有限资源和外部环境的张力以实现组织战略目标已然成为企业关注的重点。各项研究已从不同角度揭示了人力资源管理影響组织绩效的“黑箱”机制。本研究利用大数据技术发展的契机，从战略人力资源管理的体系出发，探讨了利用人力资源大数据提升人力资源管理效率的逻辑与方法。通过构建战略性人力资源管理数据平台，重塑战略性人力资源规划，完善战略人力资源管理体系，以充分发挥组织人力资本的整合效应，调动各项资源以主动适应外部动态环境的挑战，形成企业持续的核心竞争力，最终支持企业战略目标的实现。

利用人力资源大数据完善战略人力资源管理体系存在较强可行性，包括科技的发展、巨量数据的基础以及大数据的成功应用经验。而同时，将人力资源大数据应用到战略人力资源管理体系也面临诸多挑战，包括个人信息泄露的法律和道德风险以及人力资源从业者知识结构的限制等。因此，将大数据应用于人力资源管理还有待社会各领域进行深入的研究。

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作者简介：殷建平（1965- ），男，漢族，江苏如皋人，副教授，管理学博士，研究方向：人力资源管理的教学和科研工作;陈丁薇（1996- ），女，汉族，河北邢台人，硕士研究生，研究方向：企业管理、人力资源管理