新技术革命时代人才评价的范式转变与方法*

□ 吴新辉

对于新技术革命实质的界定，虽然学者们的认识不一，但其中的一个共识是，这一轮新技术革命的标志之一，是以物联网﹑云计算﹑大数据技术﹑认知计算等为基础的新一代智能信息技术[1]，以及即将由这些新一代智能信息技术所推动的人类社会全面的数字化和智能化。新一代智能信息技术，加之新一代生物工程﹑新型材料技术等，也必将推动人才评价技术方法与机制的革新，甚至是颠覆。在本文中，对“人才评价”一词采用宽泛界定，泛指对个体能力素质﹑行为表现和结果产出等诸方面的测量与评定。笔者以为，以物联网﹑云计算﹑大数据技术﹑认知计算等技术为基础的新一代智能信息技术，将引发人才评价实践中的情境融合﹑非线性范式﹑团队导向﹑跨界任务导向﹑海量数据信息﹑高潜能人才和全球性领导人才评价突显等方面的新发展趋势与挑战。

一、由去情境化评价转变为情境融合评价

人才评价有效性的一个关键制约因素即情境。在传统的人才评价中，一个基本的假定即个体的能力素质特征的相对稳定性与情境匹配性。换句话说，由于个体的能力素质特征相对稳定，当外在的情境因素，如工作任务特征﹑工作环境等趋同的情况下，个体应该表现出相同的行为特征，并产生相似的行为结果。然而，一方面是能力素质特征的时间演变性，另一方面则是情境动态变化的非重复性，导致了许多人才测评技术实践运用时的效果并未能达到人们的预期，进而导致组织对人才测评技术有效性的质疑。如笔者与业内人士交流获知，IBM公司在应届毕业生的人才招聘中，并不使用诸如面试﹑心理测验之类的人才测评技术或方法，主要是通过教育背景和实践经历等因素招募候选人，然后进行培训与试用。这表明，采用传统规范人才测评技术与方法进行人才招聘选拔，未必能达到组织预期的成本效益比，或者说采用传统的人才测评技术并没有帮助组织准确地甄别符合组织要求的人才。而且，从理论上来说，传统的人才测评技术和方法如果真的可靠有效，也意味着通过规范科学的人才测评技术和方法选拔出来的任职者，并不需要经过试用即可直接聘用。然而，事实却与此正相反。众所周知，基本上各类组织在人才选拔任用时都会对任职者实行试用期制，而且也有不少候选人试用期满后因为没有达到组织绩效预期要求而被辞退，自然导致了组织对传统人才测评技术与方法的质疑。

试用实质上是一种间接的人才评价方法与途径，即通过让候选人进入真实的工作岗位和任务情境，对其是否胜任岗位或是否达到预期的绩效标准进行评价。因此，试用本质上就是一种把候选人置于真实工作情境中的人才评价方法，相比于角色扮演﹑工作取样﹑文件筐等情境模拟测评，试用则既可以对候选人的能力素质进行评估，也可以直接评价其绩效表现，是一种既涵盖过程，也涵盖结果的人才评价途径。但试用的缺陷在于，候选人已经进入岗位，此时，对于组织来说，则产生了试用期的人力成本和放弃其他替代候选人而产生的机会成本，而且存在由于候选人试用期满后，产生的退出机制困难和误选（即候选人本不胜任或不是最佳人选，但由于惯性因素或关系因素导致该候选人仍然被聘用等）风险。但尽管如此，正是由于试用对人才评价的情境真实性，使得试用制能够可靠有效地对人才进行能力素质和绩效表现进行准确的评价。由此可见，情境化是显著提高人才评价可靠性（信度）和有效性（效度）的重要途径。

然而，传统的许多人才测评技术，如结构化面试﹑无领导小组讨论﹑心理测验等方法，甚至是评价中心技术，由于受评价实施条件和成本等因素的制约，尽管在具体的测评项目或材料设计中具有一定的情境模拟性特征，但这些模拟性的情境与实际的工作情境，特别是任职后的岗位或任务实际情境还是存在极大差异，因此，传统的人才测评技术在不同程度上都是去情境化的，进而也就降低了传统测评技术与方法的可靠性和有效性。在新技术革命时代，可以尝试运用大数据（Big Data）﹑虚拟现实（Virtual reality , VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）等技术，提升人才测评的情境化程度，以提高人才评价的可靠性和有效性。具体来说，通过大数据技术的应用，可以更全面地收集组织成员以及工作团队，在真实工作情境中，甚至是工作场所之外（如培训学习﹑休闲聚会﹑家庭生活等）真实情境中个体或团队能力素质特征和行为绩效表现等信息，以间接实现人才评价的情境化。相比于大数据技术间接的情境化，通过VR和AR现实技术，则可以把被评价者置于仿真性的虚拟工作任务和环境中，进而评价个体的行为表现和结果[2]。通过VR和AR技术，既使人才评价达到了评价情境的高度真实性，也能够有效避免候选人试用期间的投入成本和机会成本等，但这仍有待于相关技术本身的发展成熟和未来的实践应用探索。

二、由个体水平效标关联效度线性假设转向多水平的非线性评价范式

效标关联效度是人才甄选评价中的基本前提和重要依据，即把个体能力素质特征作为预测因子，通过建立预测因子与行为过程和绩效之间的确证关联性，去评价和选拔未来将取得高绩效的个体。但在传统的人才评价中，通常假定个体水平的各种能力素质与绩效之间是线性关系，在进行人才评价与选拔中，应该选择各项能力素质水平最高的候选人。然而，个体的能力素质与各种绩效效标之间可能并非线性关系，如实证研究表明，责任心和情绪稳定性两个人格因素与任务绩效[3]﹑领导者伦理领导与下属组织公民行为[4]之间，均为倒“U”形关系。实际上，个体能力素质与绩效间的关系有可能是线性关系，也有可能是一种拐点天花板效应，抑或是诸如“U”形或倒“U”形的曲线关系，关系的模式将受到个体能力素质之外情境因素的影响。换句话说，在特定的情境中，个体能力素质特征并非越高或单极化越好[5]，需要根据具体工作任务情境确定所需要的能力素质水平，否则将可能产生消极影响。如已有研究表明的那样，当能力素质与绩效效标间实际上是非线性关系，但以假定的线性关系做出人事决策，将给组织带来不良效益，且这种不良效益要大于能力素质与绩效效标间实际上是线性关系但以非线性关系假定做出的人事决策[6]。

要解决这种消极的人才评价效应，需要了解其成因。人才评价不可靠或有效性低的一个重要原因，是人才评价过程中的去情境化。能力素质与绩效效标之间非线性关系产生的原因在于组织成员及团队的绩效表现，是个体﹑任务﹑情境等多种因素交互作用的产物。这就要求未来的人才评价，应由原来的仅仅根据个体层面能力素质与绩效效标间线性关系假定的评价范式，转变为包含个体﹑团队和组织，甚至社会层面的多水平非线性假定的综合性人才评价范式[5]。换句话说，除了进行个体层面的人岗匹配外，还需要进行团队建构和运行中的团队内部匹配，以及组织层面的人—组织匹配的评价，即整合个体﹑团队/组织和环境等多层面因素的非线性综合评价。因此，未来需要进行更多的综合组织各个层面预测因子与绩效效标间关系的实证研究，甚至建立整合情境因素的胜任特征模型，然后运用情境融合的人才评价方法与技术，以提升人才评价的可靠性和有效性。当前，多层面的实证研究已成为组织管理研究中主流研究范式，相信不久的将来，非线性多层面的理论范式，将成为人才评价的基本理论依据和原理。

三、未来的人才评价将更加注重团队导向

在新技术革命时代，世界联系更紧密，动荡性和不可预测性加剧，被学者们形容为“VUCA时代”，其中字母“V”表示易变性（Volatility）﹑“U”表示不确定性（Uncertainty）﹑“C”表示复杂性（Complexity）﹑“A”表示模糊性（Ambiguity）。从人类社会的演进和发展历程来看，人类在面对危机或突发事件，以及大型任务时，学会了通过团队合作的集体协同力量进行应对。在动荡﹑快速迭代和无法预测的VUCA时代，团队协作将是社会及各类组织机构正常运转的必然选择。团队变得如此重要，以至于与团队有关的管理实践（如最近的畅销书《重新定义团队——谷歌如何工作》）和学术研究领域（如团队领导﹑团队/群体绩效等）如雨后春笋般涌现。因此，如何进行人才团队构建和评价，是各类组织未来必将面临的问题与挑战。

具体来说，对于团队建构与评价，涉及根据团队任务要求，如何进行团队成员挑选和配置，以达到团队结构最优化。基于当前的实证研究，团队异质性（team diversity）相关的研究提供了可借鉴的视角和研究结果。团队异质性也称为团队构成的多样性，指团队成员个人特征的分布情况，具体也指团队成员在性别﹑年龄﹑专业知识和人格等属性上的相似/相异性程度。不过就现有实证研究结果来看，团队异质性与团队效能之间并不是简单的线性关系。举例来说，一定程度的团队异质性有利于团队创新，但团队异质性过高则不利于团队创新，甚至可能导致团队情感冲突，进而影响团队效能。可见，团队异质性是一把“双刃剑”[7]。为更好地使用这把双刃剑，需要对团队成员之间的最佳匹配﹑团队属性与特征﹑团队行为过程与效能等进行正确的评价，找到团队结构的最优解。

在实现了团队结构最优化之后，则是如何实现团队整体视角下团队成员潜能激励和利用，并达到最大化团队效能的过程。从现有研究来看，团队“心智模型”（team mental models）相关的研究是未来可以深入探讨的方向。团队心智模型指那些可以让团队成员彼此互动并执行团队任务的有组织的知识结构，分为任务知识和团队知识，通常可以通过心智模型的分享度（相似性）和准确度（正确性）进行衡量[8]。相似性用于衡量团队成员心智模型的一致性程度，决定团队信息加工的方向；正确性用于衡量成员心智模型质量的高低，决定团队信息加工的深度。[9]已有的实证研究已经表明，团队心智模型相似性和正确性对团队过程（如沟通﹑策略执行等）和团队绩效（如任务绩效﹑决策质量等）均具有显著的关联性。因此，在未来基于团队的人才评价中，可以通过团队心智模型的视角，进行团队潜能与效能的评价。值得注意的是，在对团队属性与效能的评价中，还需要考虑到任务属性﹑时间因素﹑组织背景和环境等调节变量和因素。

四、由组织内部岗位导向转变为任务导向和外部评价

在工业经济时代，催生了科层制组织及相应的管理范式和技术。在科层制组织中，在确定了组织战略和整体目标后，随即确定相应的组织架构和岗位设置。其中，每个岗位都将围绕着组织战略和整体目标，确定具体的工作任务和任职资格要求，每个岗位的角色和任务要求有明确的定义和边界。然而，在以新一代智能信息技术为基础的万物互联新技术革命时代，经济发展模式将由工业经济转向共享经济。在无边界的共享经济时代，众包﹑开源和群体智慧等将成为组织重要的运营方式，相应地，科层式组织将逐渐式微，越来越多的组织正在利用网络和智能信息技术，把组织架构转变为平台化﹑网络扁平化的开放式组织。这类组织最典型的代表如美国的红帽公司﹑谷歌（Google）等，国内如腾讯等。

开放式组织即“同时纳入了内部和外部积极参与的群体的组织——对机遇的反应速度更快，能通过组织外部的资源和人才启发﹑激励并赋权给各个层级的员工……同时调动内部和外部的新动力﹑新资源”，“一个可以重新启动﹑重新设计﹑重新创造的组织，一个适合这个去中心化﹑权力下放的数字时代的组织”[10]。换句话说，在开放式组织中，组织结构是松散的和动态变化的，组织边界将消弭，组织与员工﹑客户﹑消费者等之间将相互渗透和互联合作。同时，组织内部将不再具有长期固定的岗位，组织运行将以产品或任务为中心，且工作任务将是分解性﹑扩散性和脱离性的[11]，工作时间与地点更加灵活﹑工作内容更加自主和工作形式更加开放[12]，世界正在步入自由工作时代，“工作者正在经历‘超职场’时代”[11]。

在自由工作的“超职场”时代，个体不再单独归属于特定组织，而是在众包和开源等组织运营模式下具有多重职业身份，成为“斜杠青年”，甚至“斜杠中年”“斜杠老年”。而组织管理者的任务将会是“引领工作而非管理员工”[11]。特别是对于复杂﹑知识密集创新性的任务，组织将越来越依赖于“非组织所有”但“为组织所用”的外部人才资源，组织管理者考虑的问题将由“这份工作哪个员工能做好？”转变为“哪个国家的工作者能做到最好且报价又低？”[11]相应地，组织对人才的评价与管理将不再强调从一而终的组织忠诚，而是把人才当作工作自主﹑创造价值的组织合作伙伴，与人才建立“联盟”式[13]合作关系。在以外部人才资源为主的“联盟”式的人才使用和管理模式下，组织人才评价将转向任务中心和外部导向。

由于管理者的任务是“引领工作而非管理员工”，特别是在众包和开源等模式下，组织唯一可管理的即在组织内部或第三方平台发布工作任务，然后由内部员工或自由工作者自行形成任务团队，而管理者的任务将是具体描述任务内容﹑周期和计划时间节点﹑结果要求，并在任务计划周期的节点对任务完成情况和结果，按预先设定的标准进行评价。在这个过程中，一些任务仍然会有一些内部员工参与；而在众包﹑开源和群体智慧等模式下，则有可能完全是自由工作者个人或自由组建的团队完成。

在完全由自由工作者来完成工作任务的情况下，由于组织并不了解自由工作者的知识技能水平和过往工作成就，特别是在首次合作的情况下，且其工作过程组织将无法进行密切监控，组织人才评价面临的挑战在于，如何保证所选的自由工作者能够胜任该工作并实现预期的目标结果？从目前国内外已有的实践经验来看，必须通过外部第三方机构或人员进行评价。具体来说，第三方评价主体可能包括：①第三方平台，如国外的同歌网﹑自由工作者之家，国内的58同城等。第三方平台的人才评价包括提供自由工作者和组织双方信息并进行匹配评估﹑对自由工作者的知识技能水平和工作成就水平进行定期（如项目结束﹑年终等）的跟踪评价，甚至给自由工作者颁发知识技能水平资质鉴定或业绩卓越奖章，还包括在平台上建立公开用人方与工作者之间的互评机制等。②工作者的合作伙伴或前雇主。在可能的情况下，组织仍然可以通过类似于传统的背景调查的形式，联系自由工作者曾经的合作伙伴或提供过服务的组织，对其知识技能水平和工作成就做出评价。③自由工作者自身。即包括通过第三方平台﹑自由工作者自己的社交媒体平台中的信息，以及其对外公开展示的工作经历或代表作品等，对其专业水平和工作成就做出评价。然而，可以预见的是，在众包﹑开源和群体智慧等模式下，无论是人才胜任力水平还是绩效评价，第三平台都将成为关键角色，发挥关键作用。

五、传统的人才评价信息获取的途径将被颠覆

提升人才评价的可靠性和有效性的另一途径，是通过多个评价者，采用多种技术方法获取被评价者多方面评价要素的综合信息，这也是人才测评中评价中心技术，比其他技术或单一情境模拟技术信度﹑效度更高的原因所在。在传统的人才评价中，人才评价信息的获取相对比较单一，信息来源比较少，主要是通过人才招聘选拔﹑绩效评估等组织内正式途径获取。在万物互联和大数据技术时代，可以实现跨情境﹑跨界域﹑多途径﹑多方法人才评价海量数据信息的获取，进而实现对人才的全方位精准评价。

在实践中，基于大数据和万物互联技术，通过跨情境﹑跨界域化和海量数据信息获取，建立关联模型和预测模型[14]，提升人才评价的可靠性和有效性。具体来说，通过大数据和万物互联技术的应用，可以更全面地收集员工个体以及工作团队，在真实工作情境中，甚至是工作场所之外（如培训学习﹑休闲聚会﹑家庭生活等）真实情境中，与个体或团队能力素质特征相关联的行为和绩效表现，以便建立更精确的能力素质——绩效表现（预测因子——效标）关联模型；第二步则可以根据已建立关联模型，通过大数据技术对个体或团队的能力素质特征或行为绩效表现进行全方位立体式的评估和侧写，并预测和评价被评估对象的潜能和未来的绩效表现。

举例来说，通过万物互联和大数据技术，只要知道某个个体购书和阅读记录及偏好，即可准确地判断该个体的知识结构和思维方式等。再如，通过个体朋友圈或社交网络记录，则可准确地判断该个体的专业背景和专业知识技能等。又如，在各种社交媒体（如微信朋友圈﹑Facebook﹑LinkedIn等）的个人信息和社交范围，以及各种手机APP客户端的个人信息和用户评价信息等，将获得个体真实情境中的各类信息，使得候选人的背景调查更加简单易行。运用大数据和认知计算等技术，则可以及时对个体或团队的任务过程和绩效结果进行跟踪和反馈，以达到及时反馈及时纠偏的效果，并保证绩效评价的过程性和客观性。可见，万物互联和大数据等新一代智能信息技术，一方面间接地提升了人才评价的情境性，另一方面则提升了评价信息的综合多样性和及时反馈性，进而提升人才评价的可靠性和有效性。

六、高潜能人才和全球化领导人才评价与开发的重要性突显

在新一代智能信息技术的发展下，人类进入了万物互联时代，一方面使得整个地球人与人﹑人与物之间﹑组织与组织之间﹑地域之间的联系异常紧密；另一方面是在这种异常紧密联结下的快速变化和无法预测的发展趋势。在VUCA时代，借用管理思想家德鲁克的话来说，即“预测未来最好的方式就是去创造它”。要创造未来，意味着组织需要拥有具备创新精神的高潜能人才和具备全球视角的跨文化领导人才。

在全球一体化和快速迭代的经济环境中，传统的高绩效人才理念已经无法让组织长期持续发展与生存。长期持续发展的本质即创造无限未来，这有赖于组织准确评价和任用能够胜任未来导向的战略性工作的高潜能人才[14]。如研究显示的那样，传统的基于过去的绩效表现选拔高潜能人才的模式，使得大约40%高潜能人才选拔任用失败[15]。因此，需要将传统的胜任力模型，转向着眼于未来工作要求的胜任力模型，这需要关注组织内那些跨工作领域的胜任力要素之间的关联性，以及这些关联与未来绩效之间的作用机制[14]。换句话说，当前社会已经从原来麦克利兰高绩效胜任力时代，进入了未来导向的高潜能人才时代[16]。然而，对于如何定义高潜能人才当前学术界并无定论，当前的主流观点主要聚焦在学习导向的能力素质。如学者费洛迪指出，高潜能人才通常具有求知欲﹑洞察力﹑沟通力﹑坚强的意志力四个特质[16]。显然，在没有明确的高潜能人才定义的情况下，也就无从谈起对高潜能人才的评价。未来的研究，需要围绕着评价什么﹑什么时候评价和如何评价等问题，深入探讨高潜能人才的评价。

在经济全球一体化高度发展情况下，跨国/全球化组织将越来越普遍，并成为未来的主要组织形式和形态。在全球经济一体化高度竞争的趋势下，具有高度跨文化敏感性和合作精神的全球化与跨界领导力的人才，即跨文化胜任领导者（Culturally competent leaders）[17]，将成为组织在全球化竞争舞台上获胜的必然性条件。甚至在国家层面上，也意味着培养和开发大量具有高度跨文化敏感性和全球化领导力的人才资源，将是在未来的政治与经济竞争中占领制高点的关键因素。这种动态性跨文化胜任力包含一般性和特殊性文化知识﹑文化灵活性﹑对环境不确定性和模糊性的容忍度等方面。因此，各类组织及国家，需要建立“评—育—用”三位一体的，以跨文化胜任力为关键要素的领导人才评价与开发的循环体制机制。因此，跨文化胜任力内涵﹑评价工具与方法等，是未来跨文化领导人才评价需要解决的问题。

七、结语：新时代需要人才评价的创新与发展

党的十九大报告指出，中国已经进入了一个新时代。这个新时代，是以新一代智能信息技术为推动力的新技术革命时代，世界将真正变成地球村，中国的经济社会发展必然从属于地球村的一部分。而基于智能信息技术新技术革命的新时代，一个国家﹑一个组织的竞争优势，将依赖于如何在全球范围内吸引﹑识别﹑开发和使用人才资源，这既是对组织乃至一个民族和国家发展的挑战，也是一个组织创新发展和一个国家伟大复兴的机遇。习近平总书记在今年“两会”上提出“发展是第一要务，人才是第一资源，创新是第一动力”。而人才评价是激活与挖掘经济社会发展的动力源﹑实现组织与社会创新和经济发展的重要路径和手段。

在21世纪新技术革命推动下，也将导致人才评价技术手段和方法的革命，进而推动人才评价有效性﹑方法手段和范式的变革。一方面，新技术革命导致无边界的组织形态，促使了人才评价的对象﹑内容和形式上的新要求，如团队导向和跨界域任务导向的人才评价﹑高潜能人才与跨文化领导人才和人才资源市场转型等方面的挑战。另一方面，新一代智能信息技术，也提供了解决传统人才评价中去情境化﹑个体水平线性假定和数据信息源与信息量受限等的问题改进手段和方法，解决传统人才评价的局限，提升了人才评价的有效性。科技本身无所谓价值取向，但通过应用则能实现其价值。因此，无论是学术研究，还是实践应用，都需要人才评价学科领域的专业人士共同努力，一方面是把最新的技术成果应用到人才评价实践中，另一方面则是不断地进行技术与方法的创新，实现智能信息技术变革背景下的人才资源精准评价和潜能最大化利用。