循證思維照亮企業人力資源管理轉型新途

近年來，人力資源分析逐漸興起，其不僅被視作變革人力資源工作模式的潛在力量，還被認為能重塑人力資源對組織的戰略影響。在人力資源管理數字化轉型浪潮中，人力資源分析并非簡單堆砌數字技術，而是需要以理論為基石，構建分析模型，系統性地對數據、事實、經驗及案例等多維度證據進行處理，再依托智能化工具實現可視化呈現與動態迭代，最終驅動企業人力資源管理完成數字化轉型。

循證管理與循證人力資源管理的關聯關系

循證管理（Evidence-Based Management，EBM）是一種注重科學證據的管理決策范式，其核心是整合研究證據、組織內部數據、管理者經驗及利益相關者價值觀，推動管理從“主觀經驗驅動”向“客觀證據驅動”轉型，以提升決策的科學性與有效性。這一理念為人力資源領域帶來變革契機，催生了循證人力資源管理。循證人力資源管理本質上是循證理念在人力資源管理中的運用，強調證據優先，鼓勵管理者養成批判性思維，避免經驗直覺判斷，注重管理科學性，主張運用已知最佳研究證據來動態調整人力資源管理決策。

循證人力資源管理在實踐中的應用常被稱作人力資源分析（HR Analytics），它既是分析過程，也是決策過程。目前，業內對人力資源分析的定義尚未統一，但綜合以往研究成果，能發現幾個共同特點。人力資源分析不是簡單地堆砌人力資源指標，而是要對人力資源相關數據開展更復雜的分析。在此期間，不能只關注人力資源職能數據，還需整合企業內部不同職能部門的數據與企業的外部數據。同時，人力資源分析還會借助信息技術收集、處理并報告數據，也能為有關人員的決策提供支持。當然，人力資源分析還能將決策和業務成果、組織績效串聯。梳理人力資源分析的相關概念，可明確一個關鍵問題：它作為一種人力資源管理的實踐，在促進組織績效達成方面似乎大有可為，即幫助直線經理和人力資源專業人員改進投資決策，提升決策的專業化程度與嚴謹性。

企業人力資源管理數字化轉型的現狀

多數企業在數字化轉型初期都存在技術架構碎片化問題。最直觀的表現就是招聘、績效等系統多由不同供應商開發，彼此的數據接口不兼容，就會形成“數據孤島”，導致后續調用困難。

技術架構的碎片化不僅阻礙數據流通，還會直接影響數據質量的提升。當前，質量參差不齊與標準化缺失是企業面臨的主要難題。因此，部分資金充足的集團企業可嘗試通過數據標準化解決。東風汽車便在2019年啟動了人力資源共享服務中心建設；字節跳動也在2021年借助數據清洗提高內部數據的標準化程度。

但數據質量與標準化只是基礎，更深層的挑戰在于數據決策的可信任度。這是因為管理者長期依靠經驗決策，數據應用素養較低。愛荷華大學學者曾調查了959位資深HR經理，詢問他們員工的責任心與智商哪個對績效的影響大，" 的人未進行數據處理就選擇了責任心。但上千項實證研究顯示，智商對績效的影響遠超責任心。與之不同的是，員工則普遍擔憂數據透明會侵犯個人隱私。

企業人力資源管理數字化轉型面臨的障礙

組織適配難題

艾瑞咨詢《2024年中國人力資源數字化研究報告》指出，約97%的中國企業已啟動數字化建設，其中超半數由人力資源部門牽頭，" 由IT部門推進，僅少數外資企業由戰略部門統籌。從企業屬性看，國企和民企多以人力資源部門為主導，戰略部門參與度較低。盡管企業已認識到人力資源數字化的重要性，但僅有" 的企業制定了全面長期規劃，顯示轉型仍停留在架構搭建和流程優化階段，對中后期運維的戰略規劃、組織調整及跨部門協作重視不足。不難發現，企業在推進人力資源數字化轉型時，組織適配難題凸顯，集中表現在三方面：戰略調整與轉型節奏不合拍，容易使轉型方向偏離；組織結構與轉型需求不匹配，降低了轉型效率；跨部門協作機制不健全，阻礙數據流通與共享，使轉型效果大打折扣。

企業戰略調整與人力資源數字化轉型契合度不足是當前首要難題。這種匹配度不足體現在兩方面：轉型形式上，多數企業自下而上推進數字化轉型，人力資源數字化先行卻缺乏組織整體數字化戰略引領；關注重點上，當下全球經濟疲軟、競爭加劇，企業人力資源數字化只聚焦降本增效，忽視支撐戰略目標。這類淺層次轉型會使人力資源部門更加邊緣化。

組織結構適配度低，進一步制約了轉型效果。組織結構適配度低主要是因為傳統層級制與人力數字化轉型的敏捷需求不匹配，具體表現為審批流程較長、層級固化以及溝通煩瑣。

跨部門協作難成為轉型中難以突破的瓶頸。跨部門協作不暢的根源在于人力數字化轉型所需數據不再局限于人力部門范圍，需要整合其他職能部門乃至外部數據，才能助力人員分析決策，進一步提升管理效能。但目前多數企業難以實現數據跨職能、跨地域、跨部門高效整合互通。即便AI與HR深度融合，頭部廠商推出多場景矩陣產品使得數據共享更加便利，但跨部門協作時數據獲取準確性的問題仍未有效解決。

技術與倫理沖突

新技術誕生總會改變技術與人的關系。AI與數字化時代來臨，人與技術的互動行為及工作方式可能會引發倫理道德問題，進而在一定程度上削弱AI對人力資源數字化轉型的催化作用。比如，企業廣泛應用機器人與AI技術，會減少用工數量、降低對員工專業化的要求，還可能導致員工工資大幅下降、出現失業問題。這些情況會改變員工對AI技術的接受度，最終對員工敬業度、忠誠度及工作績效產生負面影響。因此，人力資源數字化轉型需確保技術系統與社會系統相互適應、協調，才能提升人力資源管理效能，推動企業數字化轉型成功。

缺少具備循證思維的復合型人力資源管理人才

當前企業推進人力資源數字化轉型，大多依托HR數字化專業廠商的產品，搭建人力資源數字化系統并優化相關流程。行業頭部企業傾向選擇人力資源數字化一體化廠商或國內外知名ERP廠商，聚焦六大模塊的核心產品組合；中小企業則通過HR細分模塊廠商，建立人力資源數字化垂直領域的專業優勢。

但無論企業規模大小，在聚焦數字化技術投資的同時，普遍忽略培養內部人員的數字化變革能力。HR數字化廠商雖以低代碼或無代碼方式滿足企業定制需求，可多數人力資源專業人員存在技術能力缺失問題，僅能對數據做簡單描述性分析，無法依托企業歷史數據與模型，開展預測性分析和規范性人力資源分析。這類分析軟件由具備分析技能者設計，目標群體也非人力資源專業人員。

未來AI或能進一步實現人機智能交互、提供智慧建議，但僅能為人力資源決策提供思路。若想通過人力資源決策分析真正理解組織與戰略，HR人才需具備以客觀證據為驅動的分析能力與批判性思維。

數字化轉型背景下循證人力資源管理應用路徑

培養人力資源分析能力

當前，分析技能型人力資源專業人員短缺，已成為企業內部采用人力資源分析的主要障礙。隨著數學與計算機科學的普及發展，未來人力資源部門若想躋身戰略層面，需強化數字化分析能力與敏銳度，補充跨學科知識。借助大模型分析結果，講述P值以外的信息，結合對企業戰略與業務的認知，為戰略決策提供專業、科學的意見，方能凸顯人力資源數字化的意義與作用。

明確人力資源度量指標

當前企業實踐中，總人數、工資支出等人力資源數據常與人力資源指標混淆。勞動力數量、薪酬成本、培訓成本支出這類人力資源計算指標，僅能簡單反映人力資源數據相關情況，無法作為判斷人力資源職能效率的依據，也不能推動人力資源戰略或企業戰略落地。

因此，需將人力資源報告數據與人力資源衡量標準加以明確區分。助力管理者及人力資源專業人員跟蹤、管理團隊與勞動力價值的指標，主要包含三類：效率指標側重速度與資源結果比率，如單次招聘成本、填補崗位空缺時間、單個高潛力員工培訓投資額等；成效指標是在評估人力資源流程與服務交付效率后，進一步衡量其實現預設目標的程度，側重目標結果質量，如新員工試用期通過率、老帶新客戶成交率等；影響指標則關注人力資源計劃與服務對業務產生的實際影響，常常超出人力資源系統范圍，延伸至業務成果層面，這類指標可能在行業內普遍存在，也可能針對企業具體情況設定。

建立綜合性的人力資源分析團隊

由于人力資源分析需要多維度數據整合與專業解讀，其復雜性較高，且現有人力資源人員中非統計技能占比高，缺乏數據建模等核心能力，對其開展培訓短期內難以見效。建議企業將外部的專業人員或專家調至人力資源部門，補充分析力量；或成立以人力資源分析為目標的創新團隊，打造全能團隊。例如，分析人力數據需要跨部門整合信息，實施企業層面的決策干預還需分析競品、經濟等因素，這些都離不開多領域人才的參與，以確保結果貼合業務。

企業在借助數字化技術與人力資源數字化戰略轉型塑造競爭優勢時，做好人力資源分析并非一勞永逸。人力資源分析是輔助提升決策準確性的方法論，若想最大化其作用，需要人力資源工作者、分析人員及管理者具備循證管理思維，兼具分析能力、獨立思考與科學論證意識，方能通過數字化轉型建立競爭優勢，實現企業戰略目標。