文/裴菲
精準引智,大數據的啟示
文/裴菲
“擇天下英才而用之”,要以海納百川的姿態,實行更積極、更開放、更有效的政策,廣泛匯聚海外英才,為我國現代化建設發揮更大作用。要進一步完善政策法規和理順體制機制,進一步發揮市場需求的導向作用和用人單位的主體作用,使有志于來華發展的外國人才“來得了,待得住、用得好、流得動”,加快形成具有國際競爭力的人才制度優勢。
這是習近平總書記為我們指明的新時期引進國外人才和智力改革發展的目標、方向和重點任務。
落實習總書記的重要講話和重要批示,重要的是要把“來得了,待得住、用得好、流得動”真正落到實處,而這恰恰是許多地方引智工作的短板。
難點和困惑之一:我們要加大直接引智規模,但功夫下了很多,效果不理想。是企業不需要引智嗎?大多數情況不是這樣。我們經常下基層了解企業對海外人才的需求,三種情況居多:一是企業急需找一位、多位海外人才,我們在省外專局的專家庫查找,由于庫里專家少,難以有符合要求的。二是企業急需我們幫找一位、多位某某專長的海外人才,我們總覺得聽說過這樣的人才哪個外省請過,聯系起來,不是具體了解情況的同志轉崗了就是時間長記不清。三是很多省召開過多次海外人才招聘會,會前國外不同機構會提供很多海外華人人才信息,外專局把信息發給當時提出了需求的單位,對接上的只是其中一部分。而后,當其他單位提出希望物色此類專家時,我們總覺得似乎見過材料,精準在哪兒?
難點和困惑之二:我們總覺得應該營造好的環境,提供好的服務,讓更多的海外人才愿意來,待得住。比如建議開辦國際學校,和醫療管理部門聯系讓外國專家看病走綠色通道。但總的來說,服務大多是傳統的,信息來源主要靠下基層調研和收集下級部門的反映,應該說還不夠。怎樣才能成為真正的外國專家之家呢?
難點和困惑之三:創新創業現已成為時代的主題,政府倡導“大眾創業,萬眾創新”,并對創客空間及創業給予充分的重視和扶持。引智部門的同志們也有義不容辭的責任。我們該怎樣加快服務體系建設,支持建立面向他們的共性技術服務平臺,為“大眾創業,萬眾創新”提供更好的專業化服務?
大數據被人們譽為“21世紀的石油”,蘊含的潛力無限,發展勢頭不可阻擋。大數據技術的發展,為增進社會福祉提供了“看不見邊”的機會。我們應盡早把握這個歷史機遇,開發大數據價值,為引智服務。
二戰后的日本,經濟凋敝。從上世紀50年代起,日本通過引進海外智力,運用大數據,提高工業產品質量。80年代一躍成為全球第二大經濟體,成為工業強國。在這過程,美國專家戴明堪稱日本經濟起飛的“教父”。
戴明本是一名物理學博士,因為物理實驗中會產生大量數據,處理這些數據使戴明對“實際偏差是如何產生的,又該如何控制”有了深刻的體會。他研究用統計方法進行質量控制,成為名揚世界的質量管理大師。通過跨界,他開創了一個應用統計科學進行質量管理的新領域。
二戰結束后,盟軍總司令麥克阿瑟接管日本,他邀請戴明到日本,利用抽樣技術,幫助日本開展戰后的第一次人口普查,通過普查對戰爭給日本造成的破壞程度進行評估,為其經濟規劃提供數據支持。
日本商品當時在國際上恰恰以“山寨”“低劣”聞名,日本決心要提高產品質量。于是,在麥克阿瑟的支持下,“日本科學與工程聯盟”(日工盟)再次邀請質量管理專家戴明到日本指導。開始戴明從南到北在日本巡講,給日本帶來了一整套運用統計來提高產品質量的方法。戴明很快明白,要改變日本,必須從日本的最高管理層入手,質量管理體系才能真正扎根。很快,戴明見到了日本21位行業巨頭,這21位行業巨頭管理著日本近80%的財富。戴明和他們共進晚餐,并告訴他們,日本可以用高質量的產品換回糧食,美國的芝加哥是這樣,瑞士、英國也是這樣!如果按照他倡導的原則去做,就可以生產出高質量的產品。5年,日本的產品將占領整個國際市場。5年?當時晚餐會上的人都認為匪夷所思,正是這次晚餐成為日本工商界的轉折點。
從那時起,戴明和日本企業的最高管理層頻頻會面,戴明認為,85%以上的質量問題源于管理不當。要控制質量,首先要確定每次偏差產生的原因,這就必須在生產過程中收集數據。同時他主張用圖表來記錄數據。偏差控制圖為每個偏差定義了一個變化的上下限。還要讓偏差波動的范圍越小越好,不斷縮小偏差,也就是用統計方法來提高質量。他向企業家講述如何在生產過程中收集數據、整理數據和解釋分析數據以及改善數據,提高一致性,達到穩定性。如何在企業中建立完整的質量管理體系。
日工盟把戴明的講義編成小冊子,配發全國的企業,便于基層學習,還設立了“戴明獎”。著名的豐田公司就是最大的受益者, 50年代那次21個行業巨頭的晚餐會,豐田公司的總裁就赫然在座。豐田不僅在生產過程中全力按戴明的方法縮小偏差范圍,還完全吸納了消費者調查方法。在進入一個新市場時,豐田公司會派人去測量當地人群的身高、腿長,以調整變速桿的高度和乘客腿部空間的大小。當戴明第7次訪問日本,出席第15屆“戴明獎”的頒獎典禮時,豐田公司獲當年“戴明獎”,是日本最大的汽車制造商。1975年,豐田超過德國大眾成為美國最大的汽車進口商。1981年,日本已經主導了整個國際汽車市場,成為全球最大的汽車生產國和出口國,其出口量是美、德、法三國轎車出口量之和。
正如1960年日本天皇授予戴明二等珍寶勛章(外國人在日本獲得的最高榮譽)時,時任日本首相在頒獎詞中說:“日本人民認為,日本的錄音機、收音機、照相機、望遠鏡、縫紉機等一系列產品在國際市場上取得的成功都要歸功于戴明,日本工業的重生和崛起,就是因為貫徹了戴明的學說和理論。”
物色引進海外人才由零散低效向全國引智大平臺、篩選式的高效轉變。要充分發揮大數據對數據資源的集聚作用,實現數據資源的融合共享,必須推動大數據挖掘、分析、應用和服務。探索推動全國引智部門間的數據共享,在政府機構、企業、外專和海外人才之間創新大數據服務模式,提升社會管理和公共服務能力。
服務外國專家海外人才由傳統的較粗獷地服務向精細化個性化服務轉變。互聯網最核心的是個性化,走向成熟的大數據技術,它的核心不是簡單的規模化,而是大規模的個性化。通過大數據的新技術新思維,我們不僅可以了解“目標人群”,更可以了解“每一個人”,各級引智部門,特別是基層引智部門就可以針對個性化做精準服務。悉心高效地為每一位來華的外專和海外人才提供獨一無二的服務,服務得更周到,更能激發海外人才發揮聰明才智的積極性,使之愿意來,待得住,用得好,也使各級引智部門管理服務兩不誤。
引智工作由主要服務大企業大單位向同時服務于“大眾創業,萬眾創新”轉變。積極服務于“大眾創業,萬眾創新”等國家戰略,積極為創客和中小微企業服務,幫助他們“擇天下英才而用之”。有利于各地形成海外人才引進的濃厚氛圍和規模效應。
現在是大變革、大轉型的激蕩年代,精準引智、精準服務的工作成效可以“算出來”,更是干出來的。只要信心不滑坡,辦法總比困難多。
(作者系中國國際人才交流與開發研究會研究員,江西省外國專家局原局長,江西省人力資源和社會保障廳原副廳長,本文部分內容參考涂子沛《數據之巔》)