★ 经济管理 ★
能源是人类赖以生存和社会发展的重要基石,历次工业革命都与能源开发利用方式的变革密不可分。当前世界百年未有之大变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革突飞猛进,科技创新已成为国际战略博弈的主战场,围绕科技制高点的竞争空前激烈,党的十九届五中全会提出“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。党的二十大报告指出“深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略”“推动创新链产业链资金链人才链深度融合”,进一步明确了科技和人才对于全面建设社会主义现代化国家的战略支撑作用。我国要实现高水平科技自立自强,归根结底要靠高水平创新人才,人才是创新的根基,是创新的第一资源。国有企业是中国特色社会主义的重要物质基础和政治基础,是党执政兴国的重要支柱和依靠力量,特别是大型国有能源企业,是保障国家能源安全和绿色转型发展的“稳定器”和“压舱石”,是推动高质量发展、建设能源强国的主力军,是加快锻造高水平科技自立自强的国家队,紧紧抓牢科技和人才这两个关键核心要素的牛鼻子,提高核心竞争力,是早日跻身于世界一流企业的根本之道。近年来,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,数字经济成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。通过数字化、智能化赋能人才工作管理模式转型升级,可以数字化为纽带统筹科技、人才和产业,推动形成新质生产力,有力支撑科技干才将才帅才的选拔、培养、使用和评价,为我国稳步实现2035年跻身创新型国家前列的战略目标保驾护航。
目前,国有企业人才结构还不尽合理,在关键技术领域,龙头国有企业中的“卡脖子”核心技术攻关人才、行业领军人才、高层次专业人才仍较为缺乏,企业科技研发人才占比还达不到行业领先水平[1],因此难以适应国有企业高质量发展对人才工作提出的新要求。某大型能源企业涉及煤炭、电力、新能源、环保、金融等多个领域,在实现高质量发展过程中,面临传统能源行业存在的科技驱动支撑不足、信息化数字化智能化应用不足的共性难题,究其根本原因是高层次高技能人才不足,特别是缺乏创新型复合型人才。
2021年中央人才工作会议指出,要加快建立以创新价值、能力、贡献为导向的人才评价体系,要坚持问题导向,加快建设国家战略人才力量。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出要深化人才发展体制机制改革,充分发挥人才第一资源的作用;同时还提出迎接数字时代,激活数据要素潜能,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。2022年12月《人力资源社会保障部关于实施人力资源服务业创新发展行动计划(2023-2025年)的通知》提出全面提升数字化水平,鼓励数字技术与人力资源管理服务深度融合,利用规模优势、场景优势、数据优势,培育人岗智能匹配、人力资源素质智能测评、人力资源智能规划等新增长点。2023年10月,国家数据局正式揭牌,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设,数据领域迎来新气象,数据要素被提高到前所未有的高度。数字化已成为世界各国打造经济发展新高地、应对国际激烈竞争、抢抓战略制高点的重要手段[2]。
在数字化时代,信息技术与传统行业的融合愈加深入,而传统能源行业面临“双碳”目标与构建新型能源系统的双重挑战比其他行业更为艰巨,对数字化转型赋能的需求更为迫切,除了在产业领域积极推进数字化智能化转型,在数字经济大潮中更要牢牢抓住人才在产业发展全局中的作用,以人才工作数字化为手段,为生产、管理、营销、产业协作各方面选拔杰出人才,抢占新产业发展机会,提高运营效率,已成为推动企业高质量发展、全面提升核心竞争力的必然要求。
数字化时代,大型能源企业的人才管理工作面临新挑战,主要表现在以下几个方面。
(1)企业发展增加人才工作任务量。大型能源企业面临“双碳”目标与构建新型能源系统的挑战日益加剧,业务节奏不断加快,市场竞争日益激烈,对专业化国际化的要求飞速提升,人才管理中选用、培养、职业发展等工作界定逐渐变得模糊,越来越多的管理者对人事决策的高效性和敏捷性提出了更高要求,以往凭借个人工作经验做出的决策已经逐渐不能满足当代企业对于人才管理工作的要求,对人才数智决策辅助系统的需求越来越高。
(2)人才管理工作缺少有力抓手。大型能源企业一般组织架构大,机构层级和成员单位多,业务跨度广,员工基数大,普遍存在集团总部、成员单位本部、基层企业、服务保障单位等多类型多层级管理机构,因产业不同各机构部门划分各具特色。各组织中的员工在工作中产生的业绩、绩效、人事等数据往往散落在不同部门,跨行业跨领域的数据差异大、个性化程度高,员工信息收集和整合缺乏统一的信息来源,存在大量非结构化数据。部门间的数据缺乏高效互联互通,普遍存在数据孤岛现象,对员工的全面、综合、实时评价趋于困难,人才管理测评缺乏有效抓手。虽然互联网、大数据和云计算技术等新科技将引领人力资源发展的未来已成为业界共识,但是人力资源数字化变革之路任重道远,还需要经历一个漫长的过程[3]。近年来人才工作数字化转型成为社会讨论的热点话题,许多地方的改革实践未能真正走出人才信息填报电子化、人才工作功能信息化的传统内涵模式,人才工作数字化发展和决策数智化尚未取得实质性突破。有学者认为国有企业数字化、智能化面临的挑战主要集中在人才和转型的方法、策略两方面。如济南数字化转型的一项调查研究发现,数字化转型前期咨询、方法论、应用场景、路线图及项目实施方法仍是企业面临迫切需要解决的问题[4]。
(3)人才培养发展模块精准化不足。随着大型能源企业规模大型化,新产业链延伸加长,外部不确定因素性增加,能源技术装备领域“卡脖子”技术成为制约高质量发展的障碍,而现有的批量化人才培训模式还存在知识内容更新速度与产业技术升级迭代需求不相适应的情况,难以快速有效连接组织、战略和个人的需求,难以实现动态化调整并迅速形成阶梯型人才队伍培育机制,容易导致人才断层出现。企业人才的储备不足以及员工的高流动性,已逐渐成为现代大型企业人才管理的棘手问题。由于企业缺乏精准的人才识别、人才评价和完善的人才梯队建设流程以及个性化培训,当团队骨干人员突然调动或离职,或者核心员工批量流失,将直接导致企业人才断层情况出现,从而影响业务正常运转。人才供求变化需要加快数字化转型[5]。通过人才工作数字化提前谋划产业人才培养路线做好人才储备,已成为企业解决人才发展问题的当务之急。
我国能源行业依然面临清洁性、低碳性、安全性、高效性等挑战,为构建清洁、低碳、安全、高效的能源体系,国家提出了能源革命战略。能源革命的关键是能源技术革命[6],科技创新力的根本源泉在于人,拥有掌握关键核心技术的人才就成为能源企业达成能源革命的制胜法宝。大型能源企业在努力实现“双碳”战略目标、推动能源革命的过程中,面临转型发展的巨大挑战,如传统煤电企业推进煤炭清洁高效利用、新能源开发、煤电机组“三改联动”发展过程中,对清洁高效灵活煤电、低成本CCUS、规模储能储热、新能源管控、深远海风电开发技术的新型人才需求将更为迫切。这些岗位对人才技术技能提出的新需求,也成为新时代的员工努力奋斗的目标和成长方向。
动态的商业环境和用人要求对人才的成长和能力的提升提出了更高要求,倒逼个人必须不断经历学习、成长和重塑循环。个人只有追求积极且可持续的进步才能立足于快速发展的数字化时代,针对个体员工的人才画像和基于组织全局的人才盘点是数字化技术在人才分析过程中的两大代表性实践[7]。通过人才工作数字化手段把合适的人才选拔出来和培养使用,可助力企业盘活既有人才队伍,找准个人和组织愿景的契合点,明确组织需求和个人学习的结合点,架起个人发展和组织发展的桥梁,实现精准的人岗匹配,构建敏捷、高效、包容和创新的组织文化,形成全新的人才生态系统,才能实现个人与组织在转型发展大环境下的共同成长。
能源企业的数字化转型是对传统能源行业组织管理模式与业务模式的重塑。推动人才工作数字化转型,并不是简单地通过信息化手段将人才管理工作表单化、流程化,而是通过充分运用云计算、大数据、人工智能、区块链等技术措施挖掘企业海量人才数据价值,为企业选才、用才、育才提供智能化决策支持,为企业高质量发展赋能。人才工作是人力资源管理的重要业务,工作重心在于人才的“识育用评”,人才工作数字化建设应搭上人力资源管理数字化转型的快车。某大型能源企业紧密围绕煤炭产业链,通过对煤炭绿色开采、清洁高效煤电、高端多元低碳现代煤化工、智慧铁路、生物新能源新材料、二氧化碳资源化利用等传统能源和新型能源领域的人才队伍现状评估、人才业务流程分析与优化、人才信息化系统优化、人才数据资产规划治理建设等环节实现人才管理的数字化,按照“1+1+1+N”思路科学构建了服务于能源企业高质量转型发展的人才工作数字化管理体系,即制定企业人才战略目标,建立标准统一的人才评价指标体系,构建集中统一的人才数字化管理平台,根据实际需求开发N个应用场景功能模块,最终该系统实现了人才选拔、培养、评价、使用、保障全方位全过程的数字化和智能化,有效打通了创新链、产业链、资金链和人才链的深度融合。
根据企业发展目标和战略规划,对构建企业创新链、产业链所需的人才链需求进行梳理。盘点人才队伍现状,对人才进行科学分类和评价,建立煤炭、火电、风电、煤化工、新能源、铁路、能源科技环保领域的人才账本,综合评估现有人才队伍是否满足大型综合能源企业各发展阶段的人才需求,分析企业短期、长期和远期需要,前瞻性地储备相应类型的人才,找准人才工作短板,以此为基础研究人才策略,科学精准制定明确的人才战略目标,并根据企业发展实际需求动态调整。
在人才评价上“破四唯”和“立新标”并举,建立以创新价值、能力、贡献为导向的科技人才评价体系。对人才个体设置多维度评价标签,根据岗位说明书设置岗位需求标签,通过标签建立人岗匹配的桥梁。人才评价的指标具备分层分级可量化的特点,各指标的名称、内涵、评分等级及相关要求需量化,通过各指标的分值权重形成人才个体的综合评分,实现指标的数据化和评价的量值化。
通过集中统一的人才数字化管理平台,整合企业ERP数据、人力资源管理数据、业务管理数据,通过人才个体标签实现丰富立体的人才画像,进而形成企业组织的人才队伍画像,实现企业现有人才结构状态可视化量化分布,为研究分析岗位与人才匹配度,预测企业长期战略人才需求,制定产业人才培养路线图提供支撑,有利于打破岗位序列边界约束,推动人才按照企业发展需求在组织体系中实现纵向、横向自由流动,创造更大价值。
基于企业内部各业务领域的特征、流程、岗位设置和人才队伍的实际,梳理形成多维度数字化场景体系,面向各业务领域的实际需求,针对性建立人才评价模型,实现人才识别、人岗匹配、人才定向培养、人才队伍组建等功能。
数字化转型是涉及组织的战略、运营、管理、人才等方面的系统性变革与创新,需要领导层高度重视和全力支持,也需要各部门间密切配合。大型能源企业一般涉及煤炭、电力、运输、化工等多个行业,实现全产业链的统筹协同高质量发展,需要树立人才工作一盘棋思想,统一人才工作思路标准,成立人才工作数字化领导工作组,由主要领导和业务分管领导挂帅指挥,组织人事、财务、科技、信息、相关产业部门负责人参加,做好人才工作数字化顶层设计,研究制定人才战略目标,破除部门间协调、协同、协作的难点痛点,并自上而下强有力推行,提供人员组织、事务协调和开发资金保障;成立人才工作数字化专项业务组,由相关部门业务骨干组成,按照企业发展战略深入对接梳理业务、岗位和人才需求,研究标准化指标体系及人才评价模型,同时作为业务系统用户做好基础数据收集、处理、分析与维护,通过数据共享打破部门间数据壁垒;组建人才工作数字化专项技术组,由熟练掌握云计算、大数据、人工智能的技术开发人员,熟悉数据挖掘和数据可视化的数据分析人员,以及经验丰富的产品设计人员和项目管理人员等组成,解决平台模块的系统开发、测试、运维各阶段技术性工作,为人才工作数字化提供技术支撑保障。
人才评价是链接各项人才业务工作的关键节点,也是开展人才选拔、任用、培养、激励等业务的基础支撑,对人才进行精准科学的分类评价,不仅可以明确人才发展的“现在时”,即当前的能力定位,也明确了人才发展的“未来时”,为其成长指明了努力方向,充分激发人才本身自我能力提升的内驱力。
(1)以职业静态分类。在组织中,每位个体对应一个具体岗位,承担岗位说明书所明确的静态、标准化的工作职责。然而个体所具备的能力也不仅限于岗位职责所框定的若干条任职要求,随着工作历练和经验积累,其能力是动态发展日渐提升的,逐步成长为能够胜任更高级别岗位的人选,岗位与个体之间应是动态匹配的关系。某大型能源企业将人才划分为经营管理人才、专业技术人才、技能操作人才,与每位个体在组织体系中的岗位一一对应,以岗位为评价个人价值,集团通过建立一体化人才分类体系,促进人才内部流动更加透明、有序、公平,从而形成更合理的人才梯队。对技能人才按照技术技能型、知识型、复合型分层分类突出评价重点[8],对专业技术人才推进建设了科学精准的评价标准体系,并设置知识维度、态度维度和能力维度三大评价指标和12项评价要素[9],实现了人才评价多维化立体化。
(2)以企业战略需求导向分类。根据人才在企业不同发展阶段发挥的作用,将现有人才队伍划分为基础型人才和战略型人才。其中基础型人才为支撑企业现阶段正常运营和健康发展的骨干力量,聚焦产业链需求,主要解决企业在产业化的全过程中所涉及的“产品产业化-生产-销售-服务”各环节的生产服务工作;战略型人才是关乎企业未来发展方向和发展质量的战略储备力量,包括战略科学家、优秀企业家、科技领军人才、创新团队、青年科技人才、卓越工程师、大国工匠、高技能人才等,是基础型人才在能力提升实现成长的过程中,依据其业绩贡献评价而获得的特定分类标签,主要服务企业战略,聚焦创新链需求,解决企业在“基础研究-应用研究-中试-商品化”各环节的创新工作。战略型人才既可以从基础型人才队伍中选拔和培养,也可以通过引进方式获得。某大型能源企业通过多维全覆盖的人才分类矩阵和数字化人才管理系统实现了战略人才精准识别,整体上实现了战略复合型人才选拔、培养、使用和评价全过程的数字化。
要实现对个体层面客观准确的人才画像,离不开大量数据的收集、分析和总结[10]。数据质量对于人才工作数字化转型至关重要,是数字化转型成功与否的生命线,没有高质量的数据为基础,数字化转型终将成为空中楼阁。人才数字化管理一体化平台的正常运行需要以各业务系统的基础数据为支撑,数据来源复杂、质量参差不齐是必要要解决的问题,只有获得客观、真实、准确、可信的基础数据才能保证人才评价结果的质量。可借鉴国际数据管理协会(DAMA)“数据管理知识体系”中衡量数据质量的指标,包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性和及时性,加强人才数据质量管理。通过统一数据口径,形成统一、规范的数据应用标准。通过对基础数据清洗预处理和抽取转换,提高结构化数据占比。跨系统搭建数据接口,打通制约数据流转的障碍,做好各支撑系统的数据采集、数据治理、数据共享、数据分析、数据挖掘、数据展示、数字决策各方面工作,夯实人才数字化管理平台的数据底座,提升数据资产价值,服务人才评价决策。人才工作数字化转型过程中,一方面应做好存量数据(历史数据)清洗工作,由个人用户主导完成自身相关数据校核,经业务部门、组织人事部门逐级审核确认,完成异常数据修订,确保数据精确反映个体真实能力情况,形成人才成长历程画像;另一方面应做好增量数据(当下与未来产生数据)的标准化、格式化采集处理,个人数据实时传入系统,按照设定评价标准和模型形成特色标签和评价指数,同步更新形成实时人才画像和组织人才地图。某大型能源企业通过职称评审管理系统实现了职称从申报到评议表决全流程的标准化申报、智能化校验和在线评议表决,经审核确认的职称评审相关人才数据实时入湖入库,为实时生成人才画像提供了数据支撑。某大型能源企业人才工作业务数据流如图1所示。
图1 某大型能源企业人才工作业务数据流
围绕人才的选拔、培养、使用、评价、保障等多维度需求,开发多个功能的人才业务模块,实现人才评价全过程数据的一体化管控和使用。针对人才选拔阶段,开发人才素质能力评价模块,通过企业ERP系统、业务管理系统、人资系统提取结构化数据,包括基本信息、教育信息、工作履历、关键经验、考评结果、工作业绩、奖惩信息等,形成对人才职业素养、知识、能力的综合评估结果,分析人才与岗位的匹配度,识别潜在的岗位人选;针对人才培养阶段,开发人才成长定制方案模块,以员工现阶段人才画像为基准点,对标进阶岗位的人才画像,发现未达标的指标,同时结合人才选拔阶段评估发现的短板不足,确定其培养目标和努力方向,定制形成个性化成长方案,例如系统自动配置推送培训课程、项目参与机会,积累相关技能经验,待能力提高至相应水平经评价考核通过后,成长为目标级别的更高层次人才储备。人才工作的核心目标是助力人才能力提升,人才根据自身发展需求会设定成长目标,人才工作数字化系统可基于人才成长历程进行智能规划,分析其工作的短板劣势,推荐应会应学的技能,指出需要加强补足的能力,并提示提醒关键性成长节点,如个性化推送智能网校课程,推荐备考相应的职业(执业)资格技能考试。在人才使用阶段,可开发高层次人才使用模块,搭建人才数据库与重大项目数据库的桥梁,在高级职称、高级以上技师、复合型战略人才队伍里为重大科技任务、重大创新基地遴选英才,识别选派有潜力的高水平高技能人才担纲领衔重大项目,实现人才与项目精准匹配,为项目选才,同时,通过项目育才记录人才实施项目的成长历程,并形成关键经历、奖励、能力素质的特色标签。在人才评价阶段,可开发高层次人才评价模块,结合职称评审系统、技能人才评价系统、复合型战略人才系统,对高层次人才在承担重大项目过程中的表现进行综合评价,形成深化培养、岗位晋升、奖励激励等决策参考意见。在人才保障阶段,可开发服务保障管理模块,依托人力资源传统业务系统,分析评估薪酬、社保、入职、离职、退休、奖励、激励等环节的服务保障情况。根据国家最新政策、企业发展形势和人才发展情况,应制定人才服务保障措施优化方案,提升人才服务保障能力。人才评价辅助决策模型如图2所示。
图2 人才评价辅助决策模型
建议
当前大型企业特别是国有企业,大部分处于数字化转型初期阶段[11]。“数字赋能宏观人才管理决策”仍处在局部探索期[12]。数字化转型仍面临新基建规划不成熟、数字化过程长期而艰巨、企业组织架构复杂、数字化转型战略与实施受机构调整及高层人员流动影响大等诸多共性和个性问题,要助推实施人才强国战略落地,大型企业集团人才工作数字化转型任重道远。对于能源类国有企业,国家电网大数据中心学者在研究中指出,作为非数字原生企业,传统大型国有能源企业天然缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口,兼具“国有企业”和“互联网企业”双重属性的人才严重短缺[13],国网“数字化转型”实践经验重点介绍生产数字化、经营数字化等业务数字化转型的成果[14]。国内核心期刊文献中少见领军能源央企对人才工作数字化的系统论述,在能源企业人才数字化工作普遍缺少成熟可借鉴案例的现状下,建议在以下方面予以重点关注。
(1)数源唯一化。围绕人才工作形成的海量数据来源复杂且质量参差不一,应加强数据治理顶层设计,制定数据标准,对采集口径不唯一且重复的核心数据,需确定数据唯一出处作为权威取数源,消除多来源数据的偏差和不一致性,对源自业务系统有单一来源的数据,着力提升数据准确性实时性,保证中台存储的人才数据唯一且精确,彻底解决数据重复多、数据来源多、数据质量差、数据利用难的现状,筑牢人才数据底座根基。
(2)流程标准化。能源行业涉及业务种类丰富,应梳理各业务领域工作内容及业务间分界线,科学设置业务流程,消除业务内容重叠和交叉,制定标准的业务规则,明确业务数据的采集及运算规范,明晰数据共享逻辑及数据流动路径,消除数据孤岛,为人才数据挖掘分析形成数智化决策提供基础支撑。
(3)场景模块化。人才评价具有多场景多维度且需求多样化的特征,基于评价对象个体特质和工作活动特征提炼其个性共性指标,针对具体评价需求研究开发评价模块;人才数字化管理平台应灵活可扩展,满足不同场景评价模块的设计开发、接口灵活、数据共享等需求,并实现模块间数据交互和信息互通。
(4)队伍专业化。人才工作数字化是一项系统工程,需要熟悉人才工作战略及业务需求、数字化系统建设技术和大数据分析处理技术,具有数字化思维和跨专业复合型工作能力的专职队伍持续发力。结合能源行业特色需求,组建和培养一支由人才业务专家、IT技术专家、数据分析专家等组成的专业化队伍,维持队伍特别是骨干人员的稳定性,打造一支能力持续提升的数字化铁军队伍对于人才工作数字化成功落地尤为重要。
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