大數據在高校人力資源管理中的應用

趙明軒

（西安理工大學，陜西 西安 710048）

0 引言

隨著互聯網的深度發展，全球已全面進入了一個新的時代——信息化時代。大數據是信息化時代應運而生的產物。現階段，隨著信息化行業大數據戰略的普及應用，大數據戰略開始拓展到工業領域、教育領域、醫學領域、農業領域、服務領域等各個行業，尤其是服務業，如淘寶，京東等線上購物平臺，通過大數據分析，個性化迎合消費者的需求，做到投其所好，定制化推送信息，實現銷售宣傳的最佳效力。總之，大數據能夠優化資源配置，實現資源整合，提升資源利用效率和效力。

1 大數據在高校人力資源管理中的必要性

互聯網經濟推動了全球經濟發生翻天覆地的變化，全球已由工業化時代向信息化時代全面轉變。參與全球經濟的各行各業隨著時代的變革都進行著重大的重組與變革。在引領科技革命先鋒的高校教育領域，傳統的人力資源管理模式越來越無法滿足新時代的要求，暴露出管理的信息化程度低、決策的預見性差、管理的效率低、管理的運行成本高等諸多問題。

目前，各高校之間的競爭逐漸進入“白熱化”階段，高校各盡所能“擼起袖子”爭強優勢資源，提高自身競爭力。各高校首先需要有清晰準確的社會定位，然后根據辦學目標，去確定本校的發展方向，因此，就要求管理決策者對國家形勢、社會環境、本校校情有多維度的了解。在人力資源管理工作中，大數據最直接的體現就是對全校教職工人力資源管理做出的各項決策。基于此，人力資源業務員在龐大的數據庫中對人才引進、薪酬分配、師資培養、職稱評審等各方面進行大數據的提取、分析，將隱性信息轉化成顯性知識，洞悉行業資源，搶占緊缺優勢資源。此外，通過監測大數據的變化，洞察國家形勢、社會環境或本校發展趨勢，數據驅動決策者進行政策調整，走在政策前端，發揮政策的領航作用，避免政策制定的“后知后覺”性，降低“打補丁”式決策事件，減少決策的失誤，增強決策的權威力和公信度，增強政策吸引人才的砝碼[1]。

2 大數據在高校人力資源管理中的具體應用

2.1 大數據在人才引進中的應用

人才是高校發展的推動力，從清華、北大等知名高校到各種省屬地方高校、職業技術院校都在人才引進上不遺余力地大膽嘗試，不惜重金引進高層次人才。目前，對于人才的定義基本概括為發表文章數量、獲得省部級以上獎項數量，職稱、留學背景、榮譽稱號等。暫且不論“盛名之下，其實難副”的行業亂象，評估進校人才對學校發展貢獻度的預測和分析成為是否引進的主要依據。大數據成為人才引進評估的有效工具。人力資源管理者要分析近幾年學校所引進人才年齡、性別、籍貫、畢業院校、專業方向及入校后的發展勢頭等海量信息，獲得本校人才隊伍建設的優勢及短板，綜合考慮學校的發展方向以及人才引進產出比，最終確定引進人才是否滿足學校的需求，減少對人才的個人主觀判斷，彌補人們對直覺的過分自信。同時，根據大數據分析結果，擬定人才的入校合同中工作任務等條款，更好地發揮個人的價值與優勢，達到“人盡其才，才盡其用，人事相宜”的效果[2]。另一方面，根據大數據的挖掘與分析，洞悉高層次人才市場變化的新動向，感知人才流動的大趨勢，從人找信息轉變為信息找人，牢牢掌握人才隊伍建設的主動權[3]。

高校的人才隊伍建設需要保持多元化，多層次化，這樣才能保持自身的創新力和競爭力，在激烈的環境中找到屬于自己的發展秩序。人力資源部門要利用大數據系統更好地規劃人才隊伍[4]，發揮學科優勢，補足學科短板，共謀人才招聘團隊的數字化轉型之路。

2.2 大數據在薪酬分配中的應用

薪酬收入是勞動人員生存與發展的基礎。隨著國家機關事業單位工資改革的不斷推進，工資結構越來越復雜。傳統的薪酬統計分析方法主要對平均工資、工資總額、教職工平均人數等幾個簡單指標進行分析，很難明晰呈現工資體系中的問題，也難以預測指導今后工資政策調整的方向，越來越難以滿足高等教育發展的需求。大數據戰略與薪酬統計的交叉結合，成為新時代薪酬分析統計的一種必然的路徑選擇[5]。

從大數據內容上看，高校工資分配主要包括工資法律法規、工資分配政策、績效工資總額、平均工資、工資指導線、勞動力市場工資指導價位、人力資源成本等相關方面的數據。大數據戰略下的薪酬統計分析是高校進行績效分配內部公平性和外部競爭力評估的基礎，是制訂科學合理的績效分配方案的前提。利用大數據深度分析薪酬與人員類別、崗位等級、工作時間、性別、年齡、學歷、學科性質、離職率等因素的關系，讓海量工資數據進行相互碰撞，分析現行工資政策的內部公平性和激勵性效果[6]。研究工資分布及流動情況，便于與其他高校進行全方位多維度比較，評估工資政策外部的競爭力。此外，隨著薪酬大數據平臺的開發，提高各種統計數據的全覆蓋性，往上級報送年度報表時，實現聯網直報方式，提高基層勞資人員的工作效率，保證數據的準確性。一鍵計算養老保險、住房公積金、醫療保險等繳費基數，改變現行條件下社保人員按人頭按月逐一統計的煩瑣，同時提高了數據統計的準確度。通過大數據系統讓每位教職工清晰看到計算過程，增強整個計算過程的可視性和透明性。

2.3 大數據在人才培養中的應用

隨著高等教育的發展，國家級、省部級、廳局級至校級等各種榮譽稱號如雨后春筍般增加。各種榮譽稱號的申報絡繹不絕。傳統的申報組織工作流程“自上而下”的通知方式，然后“自下而上”的申報模式。申報者花費大量時間從個人信息等基本材料開始準備，資料齊備后，交回人力資源部門，人力資源部門審核材料，最后將所有滿足條件者匯總召開學術委員會確定本校的推薦人選。整個過程程序復雜，層層傳遞，時間成本和人力成本高。不同“榮譽”中有很多信息的交叉和申報人員的重復，這樣就會讓申報教師利用很多寶貴時間去準備基本材料。大數據可轉變上述低效率高成本運轉的申報模式。人力資源部建立校內人才數據庫，囊括教師的個人基本信息及教學成果、科研成果，含獲獎證書掃描材料、論文檢索認證材料、科研情況認證材料等。每項申報工作開展前，在數據庫內設置申報條件，一鍵篩選符合申報條件人員，個人復核數據庫信息，協助業務人員補充缺失材料。在本次申報過程中，缺失材料補充在數據庫中，可用于下次申報過程中。大數據庫的使用，簡化了申報流程，將申報教師由主體業務人員轉化為輔助業務人員，降低時間成本，為后續工作形成良性循環，做到“讓數據多跑路，教師少跑路”的運行模式。此外，人力資源部業務人員可通過大數據挖掘有發展潛力的“苗子”，學校針對性地進行培養，加快教師的成長步伐，為教師的個人成長提供更好的平臺，為學校的發展提供更多的師資儲備，整體提升學校的師資實力[7]。

2.4 大數據在人才評價中的應用

黨的十八屆三中全會《決定》提出“加快形成具有國際競爭力的人才制度優勢，完善人才評價機制”。人才評價是人才隊伍建設的基礎，科學合理的人才評價機制對人才隊伍的建設起到正面的導向作用。相反，則會打擊人才發展的積極性[8]。

目前，高校人才評價機制主要對教師的本科教學、研究生教育、科學研究、師德師范與公共服務五大塊進行考核。在現行人才評價體系中，只對教師的教學工作量、指導研究生數量、發表論文數目、科研經費、項目數量做出具體的量化要求。教學過程中的學生打分、同行打分、教學方法、學生成長等多個重要的定性指標難以量化為職稱評定的指標，同時，人力資源部也無法對所要求的本科教學工作量、發表論文數目等指標給教職工一個合理明確的解釋，很多高校的條件要求是決策者通過個人經驗開會決定，沒有數據支撐。當下，大數據為人才評價機制的發展打開了一個新的天地，把原來的線性相關性轉化為多維度的相關性，讓評價體系更加豐富、完整。例如，在設定教學評價指標時，從教務處統計各位教師每年的各項打分，包括學生打分、同行評分、專家打分，以及教學研究項目共四項一級指標考核成績，前三項指標包含課堂秩序、課堂氣氛、教學內容、教學方法、課堂互動、課后指導、學生成長、學生理解、教學方法創新、教學實踐創新10項二級指標，全部統計各項成績，建立一個數據庫。對于得到的海量數據，通過因子分析法，計算分析各級指標的相關性，提取公共因子，計算因子得分，通過因子得分與權重的函數關系得到教師個人的綜合得分[9]。若將通過因子分析法得到的綜合得分作為職稱評審的條件要求，則可避免設置職稱評審條件的片面性，做到考察范圍的全覆蓋性，并對教師做出科學的解釋，減少教師的困惑，激勵教師由單純地追求工作量轉化為積極主動地全面提高教學質量的教學模式。

3 結語

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中明確提出“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”。大數據戰略在人力資源管理中全面推行是時代的強烈要求。各高校引入大數據戰略，首先需要領導的重視，加強投資，以校園信息化整合為基礎[10]，全校各個部門聯動參與廣域多點的大數據平臺建設，并對從事大數據工作人員進行專業的培訓，提高人員對海量信息進行去粗取精、去偽存真的處理能力。大數據戰略是高效開展人力資源管理的方向，在大數據戰略的逐步實施下高校人力資源管理將向著社會主義現代水平邁進。