王安中 王靜 楊宇鵬

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的突飛猛進(jìn)，我們即將邁入5G時代?；A(chǔ)設(shè)施的更新?lián)Q代也帶來了數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，在這種背景下，大數(shù)據(jù)運(yùn)算應(yīng)運(yùn)而生。海量的數(shù)據(jù)信息給人力資本服務(wù)業(yè)帶來了前所未有的契機(jī)。本文主要探討在大數(shù)據(jù)時代如何更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行人力資本價值的評估、評測，從而提升人力資本價值評估的效率和準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)? 人力資本? 價值評估

中圖分類號：F299 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）05（a）--02

人類社會發(fā)展需要進(jìn)行生產(chǎn)建設(shè)，而所有的生產(chǎn)建設(shè)過程都必然消耗一定的社會資源，這些在人類生產(chǎn)勞動過程中消耗的社會資源被稱作生產(chǎn)要素。在2009年的時候，大數(shù)據(jù)的概念被美國麥肯錫咨詢公司率先提出，麥肯錫將大數(shù)據(jù)定義為一種在數(shù)據(jù)時代背景下產(chǎn)生的全新的生產(chǎn)要素。同樣人力資本也是一種生產(chǎn)要素，人力資本價值的評估一直都是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的難題，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠為人力資本的價值評估提供一種全新的視角。

1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

1.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

自從大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的概念被麥肯錫提出之后，對于大數(shù)據(jù)的定義一直存在諸多爭議。主流的對大數(shù)據(jù)的定義可以分為兩種：一種是以麥肯錫為代表的商業(yè)咨詢公司，他們認(rèn)為大數(shù)據(jù)指的是一種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集合，應(yīng)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理軟件和信息篩選程序無法在較短時間內(nèi)對這些龐大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行分析處理，這樣的數(shù)據(jù)集合就叫作大數(shù)據(jù)。而另一種是由IBM為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司他們將大數(shù)據(jù)定義為可以為企業(yè)提供經(jīng)營決策支撐的資訊庫，并且這個資訊庫所包含的內(nèi)容非常巨大，資訊庫的數(shù)據(jù)符合三個特征：基數(shù)大、增長快和種類多。兩種對大數(shù)據(jù)的定義都能夠反映出大數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜程度已經(jīng)超過了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集合，大數(shù)據(jù)作為一種數(shù)據(jù)集合已經(jīng)不再適用于簡單的數(shù)據(jù)處理模式。必須要借助更為復(fù)雜的模型和算法才能從繁雜的數(shù)據(jù)集合中提取到有效數(shù)據(jù)，并且找出不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。

1.2 大數(shù)據(jù)的特征

IBM公司在道格萊尼的研究基礎(chǔ)上進(jìn)行完善，提出了大數(shù)據(jù)的4V特征，也就是海量數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、多樣數(shù)據(jù)類別（Variety）、快速數(shù)據(jù)流動（Velocitu）和巨大數(shù)據(jù)價值（Value）。這四個特征分別從大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量、數(shù)據(jù)類別、數(shù)據(jù)變化和數(shù)據(jù)價值方面進(jìn)行了定位，讓我們能夠更加直觀和準(zhǔn)確的理解大數(shù)據(jù)的物理意義。和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度更快，數(shù)據(jù)來源更加全面，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)零散，數(shù)據(jù)集成困難，必須使用實(shí)時批處理技術(shù)才能對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

目前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景已經(jīng)非常廣泛，滲透到人們生活的方方面面，尤其是智能手機(jī)中幾乎每個應(yīng)用背后都有大數(shù)據(jù)技術(shù)提供支持。而且這些應(yīng)用本身也在無時無刻地產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息又能對軟件的應(yīng)用和服務(wù)提供反哺，所以很多軟件都會越來越“懂”用戶。例如我們平常打字采用的輸入法，每進(jìn)行一次輸入，他們就會記錄我們的操作行為和輸入習(xí)慣，用過幾次以后，我們打字的速度會變得很快，輸入法也會優(yōu)先選擇彈出我們的常用詞匯。還有我們常用的一些新聞資訊類應(yīng)用，它們會根據(jù)我們的使用習(xí)慣不斷地給用戶推送其感興趣的新聞資訊，這些都是大數(shù)據(jù)最簡單的應(yīng)用。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)在電商互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療健康、金融保險、交通出行等各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

2 當(dāng)前人力資本價值評估體系存在的問題

人力資本價值評估體系是人力資本服務(wù)的基礎(chǔ)，只有能夠?qū)θ肆Y本進(jìn)行準(zhǔn)確的評估評測才能更好地為人力資本的提升和交易做好后續(xù)服務(wù)，而當(dāng)前國內(nèi)的人力資本評估評測還處于起步階段。我們分析了國內(nèi)的一些人力資本評估系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)目前還存在以下幾方面的問題。

2.1 評估模型測試樣本較少

目前國內(nèi)的人力資本評估評測體系還處于研發(fā)測試階段，而且已有的評估評測體系也在測試樣本方面存在一些問題。人力資本價值的評估分為個體評估和群體評估兩個層次，在群體價值評估層次，例如每年發(fā)布的區(qū)域人力資本指數(shù)的測算主要就是采用抽樣調(diào)查的方式，通過對隨機(jī)抽樣結(jié)果的教育指標(biāo)分析，來評估區(qū)域內(nèi)人力資本價值的存量。但由于是通過網(wǎng)絡(luò)抽樣調(diào)查的方式進(jìn)行樣本搜集，所以評估模型的樣本測試必然不會很多，而樣本數(shù)量較少則會影響調(diào)查結(jié)果的準(zhǔn)確性。另外國內(nèi)對個體人力資本價值的計算，一般采用的都是C-F終身受益法和收益-成本差分法。這兩種計算模型中都需要先通過抽樣調(diào)查的方式確定一些參數(shù)，再將這些參數(shù)推廣到一般規(guī)律中，而選擇樣本的數(shù)量就直接決定了這些運(yùn)算參數(shù)的準(zhǔn)確性。受到調(diào)研成本和數(shù)據(jù)有效率的影響，評估模型的參數(shù)必然會存在一定誤差。

2.2 評估指標(biāo)驗證成本較高

在目前對個體人力資本價值的評估過程中，由于很多數(shù)據(jù)庫無法直接貫通，很多信息都需要進(jìn)行人工驗證，當(dāng)評估系統(tǒng)的用戶激增以后，必然會造成工作量的大幅度提升。而且人工驗證對于信息的準(zhǔn)確度判斷也存在不確定性，隨著工作量的增加，工作效率和工作準(zhǔn)確性必然下降。很多時候，在對個人用戶進(jìn)行人力資本價值評估的時候，為了提升個體的人力資本價值，用戶可能會夸大或者虛假填報個人信息。尤其是對于一些年代久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)，甚至沒有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可查，對于證照和憑證的真實(shí)性就無法判斷。對于這些虛假夸大的信息在后續(xù)處理時如果沒有專業(yè)數(shù)據(jù)庫支撐很難進(jìn)行辨別。并且在經(jīng)濟(jì)利益面前，如果這個漏洞無法彌補(bǔ)就很難做好后續(xù)的風(fēng)控管理，由此造成的間接管理成本和金融風(fēng)險也會增加。所以對評估指標(biāo)的驗證成本較高也是目前個人人力資本價值評估中存在的問題。

2.3 評估數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確量化

目前對于人力資本的價值評估模型是基于各種指標(biāo)數(shù)據(jù)為支撐的，這些指標(biāo)和數(shù)據(jù)想要發(fā)揮效用必須轉(zhuǎn)化為量化的數(shù)據(jù)。但是實(shí)際情況是在個人人力資本價值評估過程中還需要面對很多無法量化的指標(biāo)，比如個人的技能水平、榮譽(yù)指標(biāo)、工作經(jīng)驗、崗位熟練度等。這些指標(biāo)如果要進(jìn)行量化，就需要通過人工定義的方式對不同的指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，而這種操作會增加系統(tǒng)的模糊度，讓評價結(jié)果誤差變大。所以面對很多無法準(zhǔn)確量化的指標(biāo)，現(xiàn)有的人力資本價值評估體系也顯得捉襟見肘。

3 大數(shù)據(jù)在人力資本價值評估中的應(yīng)用

3.1 建立有效數(shù)據(jù)模型

針對以上問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠進(jìn)行有效解決，例如針對目前評估模型樣本較少的問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以直接從海量的數(shù)據(jù)信息中構(gòu)建不同指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系，同時能夠直接從數(shù)據(jù)庫中摘取和分析用戶的行為數(shù)據(jù)。對群體層面的人力資本價值評估，可以直接選擇樣本群體進(jìn)行指標(biāo)篩選和邏輯關(guān)聯(lián)，直接對群體數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，這樣得到的數(shù)據(jù)模型不僅數(shù)據(jù)量更為豐富，而且數(shù)據(jù)指標(biāo)更加真實(shí)。對于個體人力資本的價值評估也類似，大數(shù)據(jù)可以直接分析個人的行為數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)軌跡，通過對個人行為數(shù)據(jù)的分析匹配相應(yīng)的用戶畫像，直接給出用戶的價值定位和匹配度。不僅摒棄了繁瑣的數(shù)據(jù)運(yùn)算，而且得出的結(jié)果也更加準(zhǔn)確。

3.2 形成交互應(yīng)證體系

大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心特征就是數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大，不同數(shù)據(jù)之間可以通過很多中間數(shù)據(jù)找到邏輯關(guān)聯(lián)，就像一句俗語說的，“彌補(bǔ)一個謊言需要更多的謊言”。如果離開了大數(shù)據(jù)技術(shù)，想要驗證一個信息的真實(shí)性，需要運(yùn)用很多技術(shù)手段來反復(fù)鑒別。但是在大數(shù)據(jù)技術(shù)面前，任何謊言都可以被輕易揭穿，如果一個人提供了虛假信息，就需要篡改更多的歷史數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)能夠挖掘出海量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)來驗證某個數(shù)據(jù)的真實(shí)性，弄虛作假的成本被大幅度降低，對個體人力資本價值的評估也能夠更加準(zhǔn)確。運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行個體人力資本價值評估其評估依據(jù)不是基于用戶提交信息，而是基于數(shù)據(jù)庫中不同維度數(shù)據(jù)指標(biāo)的相互印證。因此大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能夠讓人力資本價值的評估更加準(zhǔn)確。

3.3 提供全面量化依據(jù)

利用大數(shù)據(jù)的分析方法，能夠讓復(fù)雜的人力資本價值評估系統(tǒng)變得更為直觀和便捷，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠提供更為全面的數(shù)據(jù)信息，這些信息都是能夠直接量化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)評估系統(tǒng)和傳統(tǒng)的評價系統(tǒng)最本質(zhì)的區(qū)別就是大數(shù)據(jù)提供的都是量化過的數(shù)據(jù)信息，而不需要再對一些信息進(jìn)行人工的量化。每個人通過手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、WIFI都在不停的產(chǎn)生行為數(shù)據(jù)，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，個體人類會變得越來越?jīng)]有隱私。在大數(shù)據(jù)下，個人的一切行為都是透明的，因此對一個人的行為判斷和價值評估才變?yōu)榭赡堋Ｍ瑫r基于個人的行為大數(shù)據(jù)的價值判斷比依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型測算要更為準(zhǔn)確和高效。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，信息技術(shù)的飛速發(fā)展讓數(shù)據(jù)已經(jīng)覆蓋了我們生活生產(chǎn)的方方面面。通過本文的研究可以看出，大數(shù)據(jù)評估體系能夠為人力資本價值評估帶來全方位支撐，所以人力資本服務(wù)業(yè)想要實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展，必然要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，開創(chuàng)人力資本價值評估的新模式。

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