文/吳裕彬 獨立經(jīng)濟學(xué)家

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破解就業(yè)危機的駭客方案

云組織為什么會在金融危機中爆發(fā)式增長？

文/吳裕彬 獨立經(jīng)濟學(xué)家

美國權(quán)威中國經(jīng)濟數(shù)據(jù)公司China Beige Book最新研報顯示，今年第一季度，參加數(shù)據(jù)調(diào)研的企業(yè)中只有33%的公司資產(chǎn)投資支出有增長，這是該調(diào)研近5年來最低的水平。自2014年第二季度以來，這個數(shù)據(jù)已經(jīng)下降了40%。而且，其調(diào)研的私營部門就業(yè)崗位增速也降到了4年以來最低的水平。

這表明中國經(jīng)濟的產(chǎn)能過剩危機正在加速轉(zhuǎn)換成勞動力過剩的危機。如何解決中國就業(yè)市場即將面臨的風(fēng)暴？這是一個大問題?；蛟S來自大洋彼岸的消息可以提供一些思路。我知道很多美國的朋友因為失業(yè)在做Uber司機，并且獲得了不錯的收入。根據(jù)美國獨立就業(yè)信息供應(yīng)商Sherpashare的最新數(shù)據(jù)，2015年全美有32.7萬名活躍的Uber司機，比2014年翻了1倍多。根據(jù)Uber的官方數(shù)據(jù)，每周工作時間40小時的紐約UberX司機（廉價車型），年收入中位數(shù)是90 766美元，是紐約出租車司機的收入中位數(shù)（38 357美元）的2.37倍。由此可見，像Uber這樣的雇主創(chuàng)造就業(yè)和改善收入的能力，具備了遠遠超過傳統(tǒng)雇主的潛力。

并非只能覆蓋低端人才

那么，Uber這樣的雇主提供的是一種什么樣的雇傭方式呢？在人力資源學(xué)者穆勝的新書中，他將之稱為云組織。也就是通過大數(shù)據(jù)把從業(yè)者的能力和資源上傳到云平臺，實現(xiàn)隨時在線。只要市場有任何需求，立即就會有最合適的從業(yè)者或資源進行響應(yīng)。從業(yè)者只要有和云平臺匹配的能力和資源，就可以以動態(tài)的大數(shù)據(jù)形式進入云平臺，實現(xiàn)隨需調(diào)用。

也許有人會說，像Uber這樣的云組織提供的是非常低端的就業(yè)機會，畢竟開車拉活并不是那么高端大氣上檔次。那么云組織是否也能提供高端的就業(yè)機會呢？大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該是時下最高端大氣上檔次的工作之一吧！Kaggle就好比是大數(shù)據(jù)分析師的Uber，為他們提供大數(shù)據(jù)分析的工作機會。

讓我們通過一個案例來了解Kaggle。Jetpac是舊金山的一家初創(chuàng)公司。當人們通過Jetpac登錄Facebook時，Jetpac會搜索你好友上傳的全部照片，然后尋找其中標有地名的，再用這些照片建立一個個性化的旅游照片雜志。在展示的過程中，很多入選的照片質(zhì)量很糟糕。他們想寫出一個搜索演算法代碼，通過分析照片的元數(shù)據(jù)來判斷照片的質(zhì)量是否符合旅游照片雜志的標準。可作為初創(chuàng)公司，Jetpac沒有那么多時間和金錢去尋找和雇傭能勝任的編程員解決難題。Jetpac研發(fā)團隊于是找到Kaggle網(wǎng)站，把他們的技術(shù)難題變成一個賞金5 000美元、為期3周的有獎擂臺賽。全球共有418人、212支隊伍參加比賽。頭十名隊伍編的代碼預(yù)測照片質(zhì)量的準確率達到了85%以上。獎金最后由來自南加州大學(xué)的博士生Bo Yang所率的團隊獲得。Kaggle的參賽合約規(guī)定大賽獎金支付者擁有對獲獎代碼的知識產(chǎn)權(quán)，所以Jetpac立即起用了Bo Yang團隊的代碼，一個成熟的產(chǎn)品短期內(nèi)就上線了。

Kaggle聚合了全世界最頂級的數(shù)據(jù)挖掘人才。許多像Jetpac這樣的初創(chuàng)公司因為數(shù)據(jù)人才短缺，都把他們的技術(shù)難題放到Kaggle網(wǎng)頁上做成懸賞大賽，讓全世界的數(shù)據(jù)高手在一決雌雄的過程中，用最短的時間最少的投入解決問題。除了競賽獎金（從1 000美元到300萬美元不等）之外，大數(shù)據(jù)分析師在Kaggle上面還可以獲得時薪，幾百甚至上千美元也極為常見。

麥肯錫在《大數(shù)據(jù)報告》中指出，我們已經(jīng)進入了一個海量數(shù)據(jù)的時代，要向數(shù)據(jù)挖掘要效率，要利潤。這正是Facebook和Amazon們做得風(fēng)生水起的事。但問題是數(shù)據(jù)挖掘人才在全世界都很稀缺，寫出搜索演算代碼往往非常耗時，也非常昂貴。所以利用像Kaggle這樣的云平臺和云組織，企業(yè)可以付出較低的成本，通過整合全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人才來尋求最優(yōu)的解決方案。很多大數(shù)據(jù)分析師通過Kaggle也極好地把自己的能力和閑余時間做了變現(xiàn)。

Kaggle的例子表明，在司機這樣的低附加值技能勞動力之外，云組織也能為像大數(shù)據(jù)分析師這樣的高附加值技能勞動力提供彈性十足的就業(yè)解決方案?！缎驴茖W(xué)家》雜志去年報道，英國央行英格蘭銀行正在把經(jīng)濟研究部門云組織化，并允許銀行外部的人員進入云組織。云組織提供的就業(yè)機會可以非常高大上，可以完整覆蓋高中低三檔的就業(yè)市場。

在危機中加速爆發(fā)

從低附加值技能勞動力到高附加值技能勞動力，發(fā)達國家的就業(yè)市場正在經(jīng)歷一場云組織的革命。根據(jù)美國Crowdsourcing.org的數(shù)據(jù)，2009～2011年，美國通過像Uber 和Kaggle這樣的云組織就業(yè)的總?cè)藬?shù)增長超過100%，達到了630萬人。Crowdsourcing.org并沒有公布更新的數(shù)據(jù)，但是從像Uber這樣的云組織高速發(fā)展的腳步來看，云組織在就業(yè)市場里擴張的步伐并沒有減緩。根據(jù)公關(guān)公司Burson-Marsteller，阿斯本研究所和《時代》雜志的一份最新權(quán)威研報，全美已經(jīng)有4 500萬人向Uber這樣的云組織提供過自己的產(chǎn)品和服務(wù)，有1 440萬人主要的一個收入來源是像Uber這樣的云組織。這1 440萬人中，要么通過像Uber這樣的云組織獲取了其總收入的40%以上的報酬，要么在傳統(tǒng)的就業(yè)市場里根本無法獲得就業(yè)。另外，根據(jù)全球工會聯(lián)合會和歐洲進步研究基金會的最新共同調(diào)研，在英國16～75歲的人群中，有500萬人向Uber這樣的云組織提供過自己的產(chǎn)品和服務(wù)，其中有26%的人通過云組織獲取了其總收入50%以上的報酬。難怪國外有些評論員將像Uber這樣的云組織稱之為破解衰退的駭客方案。云組織自2008年全球金融風(fēng)暴之后，進入高速發(fā)展階段，這絕非偶然。

中國模仿了美國的許多云組織，像滴滴打車就是一例，但問題是我們的云組織主要在低附加值技能勞動力市場發(fā)力，在高附加值技能勞動力市場乏善可陳。

傳統(tǒng)的就業(yè)模式很大程度上是低效的，對于雇主是如此，對于就業(yè)者更是如此。節(jié)約成本，更自由的勞動時間，更高的效率等等，無需一一細數(shù)云組織相對于傳統(tǒng)就業(yè)模式對雇主和就業(yè)者的種種好處。云組織可以在很大程度上解決傳統(tǒng)就業(yè)市場的低效問題，這是云組織在金融危機中爆發(fā)式增長的一個根本原因。

美國勞工部部長湯姆·佩雷斯今年年初宣布從2017年5月開始，將把所有向Uber這樣的云組織提供產(chǎn)品和服務(wù)的就業(yè)者統(tǒng)統(tǒng)納入勞動力人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，之前勞動力人口數(shù)據(jù)只計算那些在傳統(tǒng)就業(yè)市場里就業(yè)的人。通過云組織，美國已經(jīng)遠遠走在了全球就業(yè)市場革命的前端。從某種程度上來講，這也是金融危機倒逼美國就業(yè)市場的結(jié)果。

只有Uber，沒有Kaggle的中國市場

和2008年的美國一樣，中國的就業(yè)市場的狀況正在加速惡化，失業(yè)問題將越來越嚴重，云組織是企業(yè)、政府和個人應(yīng)對這種局面的重要渠道。中國模仿了美國的許多云組織，像滴滴打車就是一例，但問題是我們的云組織主要在低附加值技能勞動力市場發(fā)力，在高附加值技能勞動力市場乏善可陳。我們只有Uber，沒有Kaggle。這是因為我們高素質(zhì)的人才太少，還是因為我們的企業(yè)沒有慧眼，抑或是因為我們的就業(yè)市場極度低效，亟需一場云組織革命？在我們的就業(yè)市場里，從低附加值技能勞動力到高附加值市場技能勞動力，打造一條完整的、高度細分化、專業(yè)化的云組織生態(tài)鏈，將是破解中國潛在就業(yè)危機的絕佳駭客方案。如果有企業(yè)高效精準的切入，相信基于中國經(jīng)濟政策和社會穩(wěn)定堅守底線的考慮，政府的政策紅利、金融紅利以及財政資源也會迅速跟進。

簡約主義工作

《云組織：互聯(lián)網(wǎng)時代企業(yè)如何轉(zhuǎn)型創(chuàng)客平臺》

作者：穆勝

出版社：電子工業(yè)出版社

出版時間：2015年10月