高校人力資源管理的現實困境與對策
——基于大數據思維下高校人事檔案信息化建設的探討

張麗娜，夏慶利

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高校人力資源管理的現實困境與對策
——基于大數據思維下高校人事檔案信息化建設的探討

張麗娜，夏慶利

［摘要］當前高校人力資源管理仍存在人崗非精準匹配、考核難以量化、人力資源規劃與社會發展趨勢結合不緊密、高層次人才流失頻現、培訓激勵非定制化等問題，這與人事檔案信息利用不充分有密切關聯。對這些問題進行探討分析，在高校人事檔案信息化建設中引入大數據思維，能增進人力資源管理及決策過程中“理性”的智慧，實現基于數字化定量分析基礎上的科學管理，用“無限接近最優”的人力資源管理決策提高管理效果，解決上述問題，從而充分發揮高校人力資源潛能。鑒于此，文章基于大數據思維下人事檔案信息化建設的探討，以解決高校人力資源管理面臨的困境：建立“大人事檔案信息”，運用大數據技術，實現人崗精準匹配、量化考核、培訓激勵高度定制化、人力資源規劃符合發展趨勢、高層次人才穩定，促進高校各項事業的發展進步。

［關鍵詞］高校人力資源管理；現實困境；對策；人事檔案信息化建設；大數據思維

高校人力資源管理在現實中存在諸多難題，譬如，如何更好地促進高校人力資源優化配置、開展更有針對性的師資培訓、實現公正客觀的績效考核、激勵并充分調動教職工及高級專家的積極性、減少高層次人才流失現象等。人事檔案管理作為高校人力資源管理的基礎性工作，它的現代化、信息化建設應該對促進高校人力資源管理有不可忽視的促進作用。然而，現階段高校人事檔案信息化建設還僅限于將人事檔案數字化、信息電子化，僅建立單純意義上的人事檔案信息管理系統，無法從根本上幫助解決高校人力資源管理面臨的現實困境。

大數據時代的到來，為高校人事檔案信息化建設和人力資源管理提供了一種新的發展思路。基于大數據思維下的人事檔案信息化建設，將促進人力資源管理過程中理性程度的不斷提高，以此實現由傳統經驗管理向基于數字化定量分析基礎上的科學管理轉變，用“無限接近最優”的決策替代滿意決策將成為必然趨勢，這一切為從根本上解決現階段高校人力資源管理過程中遇到的難題提供了可能性。因此，如何借力于大數據及相關技術，發展高校人事檔案管理信息化建設，從而更好地輔助人力資源管理過程，促進人崗精準匹配，提升績效考核的實時性、客觀性、公正性，提供有針對性、個性化的激勵與培訓措施；準確預測人力資源發展趨勢，做好人力資源規劃并減少高級人才流失現象，進而優化人力資源管理的過程及結果，更好地挖掘高校人力資源的潛力，最終促進高校更好地實現人才培養、科學研究、服務社會的根本職能。

一、高校人力資源管理的現實困境分析

一直以來，高校人力資源管理主要是對高校人力資源（主要是師資隊伍和高層次人才）的現狀進行管理，缺乏前瞻性。現階段由于高校人事檔案信息數量有限，利用與服務比較被動，人力資源管理還沒有實現由“經驗+定性”管理轉變為“數據+定量”管理，更談不上趨勢預測。高校人力資源管理存在的問題主要有以下五個方面：

（一）高校人力資源管理中，在崗教職工和擬招聘人才很難實現人崗精準匹配

表現為：第一，高校人事制度改革中的崗位設置要求人崗精準匹配，各崗位由于工作內容與職責的差異對人員的專業結構、工作能力、性格特點的要求各有不同，每個人只能適應特定的崗位。事實上已經在崗工作的教職工并不一定是最適合這個崗位的，人崗不匹配既不利于有效地開展工作，也不利于充分發揮個人潛力，無法做到人盡其才。第二，高校招聘的人才一般都滿足招聘所需的專業、學歷門檻等基本條件，但卻不一定與應聘崗位精準匹配。依據目前現有的人事檔案信息尚無法建立符合崗位條件的人才模型，只能憑借經驗進行判斷，無論是面試考官還是招聘單位，僅靠面試試講的幾十分鐘是無法充分了解應聘者各方面的能力、條件和性格特點的。“面試官不能獲得關于應聘者的綜合信息，片面的、錯誤的信息必然會導致結果的偏差”［1］，因此，無論是筆試還是面試環節，均無法精準預測應聘者在未來的教學、科研、學生教育與管理上是否能夠完全滿足崗位要求。

（二）高校人力資源管理中崗位績效考核指標的量化程度不高，考核多流于形式，考核結果效用不大

表現為：第一，“當前高校人力資源考核仍然以年度考核為主，考察德、能、勤、績、廉情況，缺乏各崗位詳細的考核指標，對崗位職責完成情況無法進行實質性考核”［2］，考核評價以定性為主，量化程度低。第二，根據現有的考核體系，考核得分高低與人際關系密切相關，不能真實反映年度工作任務的繁重復雜程度和完成情況。考核結果多是“你好，我好，大家好”，干多干少一個樣，考核的客觀公正性不強。第三，在目前的體制下，對于考核結果排在末位的教職工，難以實行高職低聘、末位淘汰、調整崗位、解聘等措施，考核對教職工沒有實質約束力，無法調動教職工積極性。

（三）高校人力資源規劃依據有限的人事檔案信息，無法對人力資源未來的發展趨勢作預測，缺乏前瞻性

部分高校教師招聘計劃與國家產業結構調整等中長期發展趨勢結合度不高。招聘教師一般都是當年制定第二年的招聘計劃，主要為滿足當前教學、科研需要，結合現有師資的年齡、性別、學歷、職稱、學科等結構進行，較少考慮社會發展趨勢、產業結構調整方向（朝陽產業、夕陽產業）等影響因素，“在人員引進的過程中，缺少全面數據分析提供決策依據，從而造成‘應本校所需而引’的局面”［2］。這種招聘教師計劃有一定的滯后性，缺乏預見性，沒有考慮學科專業背后的產業發展趨勢。如果產業已處在由盛轉衰的沒落趨勢，那么等到畢業生難以就業、影響到招生、專業萎縮的時候才認識到之前大規模引進的師資將成為學校發展的人力負擔，已為時晚矣。但同樣，如果學科專業背后的產業是朝陽產業，正處于由弱轉強的發展趨勢，那么沒有提前引進優質師資、高層次人才來大規模發展此專業，將會使學校錯失良好的發展機遇。

（四）各類高校普遍存在優質師資、高層次人才流失現象，學校投入大量成本引進或培養的人才外流，對學校來講是極大的損失

“在很大一部分高校中都存在人才流失的現象，這一問題對高校發展而言具有極大的制約作用”［3］。高層次人才流失的主要流向一般是：從地域上看，從地市流向省會城市、從西部地區流向中部地區、從中部地區流向珠三角及長三角等東部沿海地區；從層級上看，從一般高校流向重點高校，從重點高校流向國內頂尖級高校，從國內頂尖級高校流向海外高校。現實管理過程中很普遍的現象是：優秀骨干教師在職獲取博士學位、評聘高級職稱后，在人才市場中具有更強的競爭優勢，往往將本校待遇、事業發展平臺等各項影響因素與其他高校進行橫向比較后，發現其供職學校與其他學校存在不小差距，心理有一定落差，而這種落差并未引起本校人力資源管理部門的重視，除非現單位在某方面有很強的吸引力，能形成很強大的歸屬感對抗“外界誘惑”，否則離職將成為大概率事件。目前在預測離職傾向方面存在困難，無法做到在事前有針對性地實施可行對策挽留住人才，不能將離職傾向消滅在萌芽狀態，等到教職工深思熟慮后提出離職申請時，人力資源部門已經無力改變他們的離職意愿了。

（五）高校人力資源管理過程中，無法做到培訓與激勵的高度定制化，不能有效滿足個性化需要

原因在于：第一，從高校人事檔案信息上看不出人與人之間的太多差別，人人都差不多。第二，人力資源日常管理過程中不收集個人的性格特點、愛好、實時需求等信息。人力資源管理部門基本不掌握這些個性化的數據，因而“傳統培訓花費大量人力、物力和財力，但不能有效滿足人才培訓的不同需要”［1］。第三，“當前的管理方法仍停留在傳統人事管理理念上，僅通過薪酬形成激烈競爭，而沒有采用科學先進的管理方法，人才激勵手段單一”［4］，不能滿足激勵內容的個性化需求，培訓與激勵的效果大打折扣。

二、基于大數據思維下高校人事檔案信息化建設將帶來人力資源管理變革

大數據引發了時代變革，將改變高校人事檔案信息化建設和人力資源管理的思維方式和管理模式。大數據的應用，將為高校人力資源管理提供了一個全新的視角，不僅要利用人事檔案信息管理系統實時收集“大人事檔案數據”，更重要的是運用數據挖掘等大數據相關技術對“大人事檔案數據”進行快速處理，第一時間了解人力資源發展趨勢，提前作出管理決策以應對趨勢可能帶來的變化。隨著高校人事檔案信息數據收集全面性、數據分析高效性、人力資源發展趨勢預測精準性的大幅提升，高校人力資源管理將步入發展的新時期。

（一）隨著高校人事檔案信息化建設中的“大人事檔案數據”海量增長，高校人力資源管理的信息基礎將不斷拓展

不同于以往的人事檔案信息，高校人事檔案信息管理系統中的“大人事檔案數據”不對數據做任何形式的挑選，客觀形成教職工所有“大人事檔案數據”都將被收集，保證數據的客觀性與全面性。第一，紙質人事檔案中的“靜態檔案”將全部被采集，成為信息管理系統中的“活躍信息”。第二，與教職工日常工作相關的崗位、績效（教學、科研、管理、社會服務等方面）、薪酬、繼續教育與培訓、考勤、相關技能、職業資格等相關信息將被系統自動收集。第三，教職工個人的其他個體信息，比如性格、愛好、特長、健康狀況、社會關系、家庭背景等信息也在系統采集范圍之中。第四，外部環境（含自然環境、社會環境、人才市場的供求狀況、各崗位的薪酬水平縱向、橫向對比等）、反映本人真實意圖的社交網絡信息等相關信息也是系統收集的重要內容。通過這些信息的收集，高校人事檔案信息管理系統中收集的可供人力資源管理過程中分析使用的信息量將非常龐大，足以支持大數據技術對于高校人力資源整體和個體的準確描述、評價及預測。

（二）高校人事檔案信息管理系統利用大數據技術將更好地分析數據間的相關關系，幫助人力資源管理部門在盡可能準確預測人力資源發展趨勢的基礎上作出適應未來的管理決策

高校人事檔案信息管理系統通過大數據技術對“大人事檔案數據”進行聚類、分類、相關性分析，找到數據間的相關關系，而不再糾結于數據間的因果關系，讓高校從戰略角度更精準地預見人力資源管理的發展趨勢。高校人力資源管理工作的每一步都將建立在大數據分析的基礎上，將重點研究崗位需求與人員條件的關系、社會發展趨勢及產業結構調整方向與人力資源規劃及教師招聘的關系、影響離職的因素與高層次人才穩定之間的關系等，為崗位管理、人力資源規劃、教師招聘、高層次人才穩定等人力資源管理工作提供了新的思路，使人力資源管理決策能實現人崗精準匹配、符合社會及經濟發展趨勢的師資隊伍建設、有效消除離職誘因穩定高層次人才隊伍等預期，利用“大人事檔案數據”的價值全面提升高校人力資源管理工作的智慧與效率。

（三）基于大數據思維下高校人力資源管理將由經驗管理轉變為在數字化定量分析基礎之上的科學管理

以往的高校人力資源管理工作中更多地體現出憑借經驗進行管理、定性管理，與其說是由人力資源的特性決定的，不如說正是因為無法做到更客觀、定量化管理而不得不采取的一種管理模式。在大數據時代，這一切將被顛覆。高校人力資源管理中的崗位、人員、工作態度、業績、培訓、激勵等相關要素全部數據化，數據具有可比性，可量化管理，準確、客觀地描述崗位的工作要求，及教職工的工作狀態、效率與結果，在定量分析的基礎上實現人崗匹配、績效考核、薪酬設計等人力資源管理活動，將復雜的事情簡單化，是時代的進步，使高校人力資源管理步入基于數字化定量分析之上的科學管理時代。

（四）基于大數據思維下高校人力資源管理的決策目標將由滿意決策轉變為“無限接近最優”的決策

長久以來，高校人力資源管理中由于無法達到完全理性，即無法滿足三個條件：一是信息的完備性；二是不受時間的約束；三是要完全準確預知別人的行動。因而高校人力資源管理決策一直是以基于有限理性的滿意決策為目標的，而這正是西蒙所推崇的。滿意決策意味著基本符合管理目標，并不是實現管理目標的最優路徑，不能帶來最優結果，結果是可接受的，但存在著這樣那樣的問題，無法達到最優化。隨著大數據及相關技術的引入，借助高校人事檔案信息化建設，人力資源管理過程中掌握的數據信息量、處理信息的效率以及預測未來的能力將極大地增強，也就是說，在人力資源管理方面，人類的理性將無限接近完全理性，因而滿意決策勢必被“無限接近最優”的決策所取代。

三、基于大數據思維下高校人力資源管理的對策

高校競爭的實質就是人才的競爭，尤其是高級人才及團隊的競爭，人才問題始終是高校發展的最核心問題。大數據時代，高校人事檔案信息管理系統只有通過全面收集高校人力資源的各類數據，在此基礎上，應用大數據相關技術，探求數據間的相關關系，預測人力資源發展趨勢，才能更好地促進高校人力資源優化配置、開展更高效且有針對性的師資培訓、完善績效考核、充分調動教職工以及高級專家的積極性，積極穩住高層次人才及團隊。因此，唯有通過基于大數據的人事檔案信息化建設，才能使得高校人力資源管理步入定量分析、科學管理的軌路。

（一）高校人事檔案信息管理系統通過多渠道全面收集大數據，建立“大人事檔案數據”

高校人事檔案信息管理系統收集的大數據范圍廣泛，應通過多個渠道收集：一是借助于人事檔案信息化建設及人事檔案信息管理系統，紙質人事檔案中的個體基本信息、學歷職稱、政治面貌、工作情況、考核信息等十大類基本信息將全部被采集，成為信息化建設中的基礎信息。二是通過人事檔案信息管理系統與采集終端和校內相關部門的管理子系統的數據接口，自動收集來源于教職工日常工作中實時產生的并被記錄下來的考勤、績效等信息，及職能部門管理過程掌握的薪酬、教學、科研、管理、社會服務等方面成果、繼續教育與培訓等相關權威信息。三是教職工個人在人事檔案信息管理系統中自行填報本人的其他信息，如性格、愛好、特長、健康狀況、社會關系、家庭背景等。四是通過人事檔案信息管理系統與互聯網的數據接口自動收集外部環境數據（包括自然環境、社會環境、人才市場的供求狀況、各崗位的薪酬水平縱向及橫向對比等）、反映本人真實意圖的社交網絡信息、信用及守法記錄等相關信息。這些數據全方位立體地反映了教職工的全貌，為人力資源的量化管理、科學管理提供了堅實的數據基礎。

（二）通過高校人事檔案信息管理系統的大數據資源及大數據技術，探究人力資源與崗位之間的相關關系，實現人崗精準匹配

第一，通過高校人事檔案信息管理系統收集已在崗工作的績效優秀的教職工在教學、科研、學生教育與管理上的各項信息及個體的特征要素，應用相關算法，建立該崗位的優秀人才模型。第二，根據各崗位的優秀人才模型，結合各崗位工作內容與職責的差異，挑選專業結構、工作能力、性格特點與崗位需求匹配程度最高的在編教職工，實現精準匹配。在有效開展工作的同時，充分發揮個人潛力，人盡其才。第三，對于擬招聘崗位的人員選擇，在獲取應聘者的簡歷信息的基礎上，通過互聯網的大數據全面獲取應聘者的其他各方面信息，包括生活狀況、社會關系、三觀、興趣愛好、性格、團隊合作意愿與能力等，形成關于應聘者的立體信息。通過崗位的優秀人才模型與應聘者的匹配程度來進行篩選，避免面試官由于信息不對稱對招聘帶來的影響，實現人崗精準匹配。

（三）通過高校人事檔案信息管理系統多渠道收集的實時全面信息，實現客觀公正、可量化的績效考核，并提供高度定制化的激勵措施

第一，通過與高校內部管理的各子系統對接，自動收集教職工教學、科研、管理、學生教育等日常工作數據，包括考勤數據、具體的工作任務量、工作任務的復雜程度、完成工作任務的效率等，這些數據是忠實記錄日常工作的各種實時數據，能實現績效考核的全面量化，考核結果公正、客觀、準確，真實反映年度工作任務的繁重復雜程度和完成情況，體現考核的公正性與客觀性，最大程度地避免了由于人為因素導致的不公平現象。第二，考核結果與薪酬直接掛鉤，利用云計算技術，自動計算出薪酬水平，真正實現按勞分配，獎勤罰懶，克服平均主義，充分調動教職工積極性，鼓勵教職工做出更大貢獻。第三，根據馬斯洛的需求層次論，人類需求像階梯一樣，按從低到高的層次分為生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現需求。通過“大人事檔案數據”分析，了解教職工事業發展的不同階段及個性化需求，分門別類地采取多元化的激勵手段進行激勵，如對于有物質需求的可以考慮提高待遇或福利；對于有尊重需求的要對教職工給予充分的尊重與信任，在簽訂聘用合同的基礎上建立穩固的心理契約，產生歸屬感；對于有自我實現需要的不能僅通過物質激勵，要適當考慮其在專業上有所建樹、在職位上有所提升的成就感需求進行激勵，通過高度定制化的激勵措施切實發揮激勵人才作用。

（四）通過高校人事檔案信息管理系統對“大人事檔案數據”分析，提供高度定制化的培訓

第一，通過在線能力測評，結合績效考核結果及人力資源個體的基本信息，了解教職工的培訓需求，全面分析相關數據，找出高校在學科專業發展方向、科學研究、教學、學生管理等方面的需要與教職工培訓需求之間的相關關系，定制個性化的培訓計劃，開展有針對性的培訓工作。第二，結合各類崗位對知識更新、業務技能的要求，對各類崗位相關人員定制專業培訓，實現培訓的高度定制化，最大限度提高培訓的可接受性與效果，促進培訓工作高效開展。

（五）借助大數據技術，通過高校人事檔案信息管理系統對“大人事檔案數據”進行分析，對高校人力資源發展趨勢進行預測，合理規劃，同時最大限度維護高層次人才隊伍的穩定

第一，通過全面掌握高校現有各類師資的結構情況，結合環境數據（主要是經濟與社會發展、產業結構調整等宏觀數據），利用大數據技術進行分析，對未來高校人力資源發展趨勢做出前瞻性預測，提供決策依據，制定科學合理的中長期師資引進規劃，年度師資招聘計劃必須據此執行。對于符合經濟、社會發展、順應產業結構調整的專業，即便當前并不是熱門專業也要提前發展，大力引進優質師資及高級人才；反之，即便當前屬于熱門專業、但不久即將沒落的專業，從長遠角度考慮不能盲目引進，可以采用臨時聘用的方式解決，防止今后專業沒落造成高校發展的人員負擔。第二，通過對已離職教職工的各項信息進行大數據分析，找出其離職的影響因素，在日常管理中提出有針對性的對策。同時借助大數據，對可能出現離職傾向的重點教職工，尤其是高層次人才進行重點關注，盡量消除離職影響因素，確保人力資源尤其是高層次人才及團隊的穩定性，為高校多爭取科研項目、經費，推動學科進步及技術創新，提升學校的有形資產與無形資產。

大數據時代，通過高校人事檔案信息管理系統收集“大人事檔案信息”，借助大數據技術對海量的、零碎的數據進行快速的定量分析，對高校人力資源規劃與發展的趨勢進行前瞻性、精準性的預測，實現高校人力資源在數字化定量分析基礎之上的科學管理，為制定符合未來發展趨勢的人力資源管理決策提供依據，更好地用人、管理人、激勵人、穩定高層次人才及團隊，為更好地促進高校在人才培養、科學研究、服務社會方面作出貢獻。

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［責任編輯：劉烜顯］

［基金項目］湖北省教育廳2016年度人文社會科學研究項目“基于大數據視角的地方高校人事檔案信息化建設與應用”資助

［中圖分類號］G647

［文獻標識碼］A

［文章編號］1004- 4434（2016）04- 0157 -05

［作者簡介］張麗娜，黃岡師范學院人事處館員（檔案）；夏慶利，黃岡師范學院教務處教授，管理學博士，湖北黃岡438000