什么才是HR真正的专业壁垒?

当前,人力资源专业面临的最大挑战有两个:一是专业性缺位,选用育留等常规模块工作更多是凭借手感,缺乏标准,沦为玄学;二是方向性迷失,选用育留等常规模块工作难以支撑业务战略,无法创造经营层面的价值。

由于HR无法回应这两个挑战,直接导致了老板和业务部门对于这个专业的质疑。如果你是在凭手感营造专业,又不能推动经营,为什么要设置这样一个部门呢?最近,字节跳动整体撤销了人才发展中心,其实就是这种质疑集中爆发的一个案例。字节跳动这种“大户人家”的动作,特别有典型意义,人家给出的是一个再明确不过的信号——我的钱多,但也不是风吹来的。

一、人力资源专业数据化

回应两个挑战,人力资源专业的变革应该是一个完整的逻辑链:

一方面,是重塑“专业性”,即以数据量化专业,把人力资源专业由“语文题”变成“数学题”;另一方面,是校准“方向性”,即以专业推动经营,让人力资源专业真正变成一门生意。

但回归现实,后一方面的野心似乎真的太大了。于是,大量研究者和实践者将心思放在了前一方面,形成了三个尝试的方向(如图1)

第一个尝试的方向是“量化人”。典型的流派如敬业度测评(engagement)、素质测评(competency)、领导力(Leadership)等。这些概念已经被大众广泛接受,量化的方法也趋于统一,无非是各有各的呈现形式而已,实质都是差不多的。

但“所有的事不行,都是人不行”这种钢铁直男逻辑,其实没有太大意义。

一方面,个体的状态是由什么决定的呢?如果不能打通选用育留等人力资源职能对于人的影响逻辑,并且将这种逻辑量化,人力资源专业就陷入了“事后分析”的尴尬,依然还是玄学。

另一方面,优秀的个体就一定能产生优秀的经营业绩吗?如果不考虑组织内个体之间的化学反应,如果不考虑这种化学反应对于经营的影响,这种逻辑依然不能成立。前者的典型例子是NBA里几个全明星球员抱团组队失败,现在的湖人队就在遭遇这种尴尬;后者的典型例子是不少组织氛围热火朝天的创业团队走向覆灭。所以,各位不妨回想一下,著名的盖洛普Q12问卷认为,员工满意了,企业业绩就好了,这个逻辑真的正确吗?其实,这是一个很典型的逻辑谬误。

第二个尝试的方向是“量化人力资源专业职能”。典型的流派是IIP评估、人力资源审计、人力资源成熟度模型等。大概的思路是量化选用育留的动作,再检视这些动作和标准动作之间的差距。

人力资源专业其实并没有太多的标准动作,本身就是权衡企业需求而给出的定制化解决方案。换句话说,执行某种标准动作并不一定带来经营业绩。所以,这些模型在HR中红极一时,但最后却并未成为行业共识,老板和业务部门也不感兴趣。

这个方向的量化还导致了两个恶果:一是人力资源部门失去公信力,他们好像不断给自己出考卷,再不断地拿到高分;二是人力资源部门醉心于塑造专业性,衍生出各种各样花哨的操作模型,更加曲高和寡,这个现象就是俗称的“差生文具多”“人菜瘾大”。

第三个尝试的方向是量化“人力资源专业价值链”。所谓“价值链”,每个环节都产生相应的价值,相邻环节之间还有明确的因果联系。典型的流派有人力资源记分卡、萨拉托加系统等。这些模型陈述了“选用育留专业动作”到“人力资源状态”的因果价值链,似乎兼容了前两个量化方向,覆盖了人力资源专业的每个角落。

但是,人们对于人力资源专业价值链显然缺乏底层共识。一千个人心中有一千个哈姆雷特。例如,对于人力资源专业的最终输出,认知是完全不同的,有人认为应该是产出组织能力(Organization capability)或企业文化(Workforce mindset and culture),有人认为应该是产出员工满意,还有人认为应该是产出选用育留各类专业结果,如招聘到位、考核公平、培训执行等。

正因如此,量化人力资源专业价值链的想法很美好,但分歧巨大。

上述就是现有人力资源专业的学者和实践者能够诉说的全部故事:一方面是人力资源专业能够甄别出合适的员工,提升员工的能力和意愿;另一方面是说自己的选用育留有多规范,多能支撑战略。

但是,这些故事在人力资源的“专业深井”里,更像是自说自话;这些故事离经营太远,让老板和业务部门没有感觉。

二、人力资源效能仪表盘

目前,我们基本可以确定的是,人力资源专业的数据化一定会沿着第三个方向走。但问题是,第三个方向存在一个核心的分歧——人力资源专业的核心交付指标是什么?

这里面又分两个流派:

一是强调专业有效性(Effectiveness)。这个流派要么衡量内部用户反馈,也就是员工或业务部门是否满意;要么衡量专业结果,也就是选用育留是否运作良好。

我对这个流派极不感冒:前者让人力资源部门成为了舔狗,我希望HR们记得,你们提供的是专业而不是服务,你们永远不可能让员工和业务部门完全满意;而后者还是在自说自话,专业必须带来结果,但这种结果应该是经营层面的价值,而不是自嗨。

二是强调组织能力或企业文化。我十几年前就做过深度研究,这两个概念其实是同义词,都包括组织价值观、组织规则和组织知识三个部分。说人力资源专业产生组织能力或企业文化,没有任何毛病,但问题又来了,如何量化组织能力呢?有的机构一上来就发无数的问卷,在我看来,这是很搞笑的事情。企业看到这些调研结果,笑笑就好,放心,没有人较真的。

我赞同后一个流派,同时坚定地认为,人力资源效能(HR Efficiency,简称人效)是组织能力的最佳代言。

企业好比一个装有组织能力的黑箱(如图2),一边投入资源,另一边产出绩效。组织能力强,黑箱成为放大器,小资源投入带来大回报;组织能力弱,黑箱成为衰减器,大资源投入带来小回报。所以,资源的投产比,也就是效能(Efficiency)正好就说明了企业的组织能力

 

效能分为财务效能和人力资源效能:前者体现为资产回报率、毛利率、利润率等;而后者体现为人工成本投产比、人工成本报酬率、人均营收、人均毛利等。由于人力资源是一切资源流转的中心,是所有营收、成本、费用发生的中心,人力资源效能在很大程度上决定了财务效能。根据穆胜咨询的研究,在互联网属性的企业里,人效每变动一个单位,财效会同向变动4.33个单位。从这个意义上说,人效显然更能代表组织能力。

正是基于上面这个坚实的逻辑起点,穆胜咨询研发了一个工具——人力资源效能仪表盘(HR Efficiency Dashboard, HED)我们发现,以人效作为人力资源专业的核心交付指标,就能让人力资源专业的价值链变得清晰。我们不仅可以通过没有争议的量化,来提升“专业性”,还可以将其作为支点来推动经营,完美校准“方向性”。

我们的框架是量化三个维度:

第一个维度是效能层。这个层面是将业务战略的复杂要求阐释为人力资源效能的要求,这是推动经营的“支点”。典型的指标包括劳动生产率,人工成本报酬率等。

第二个维度是队伍层。队伍是持续输出效能的保障,人的有机搭配构成了战斗力,既能与竞对形成“田忌赛马”的优势,又能定向产生人效结果。

有些企业误认为队伍盘点就是人才盘点,一上来就做价值观和绩效的九宫格或四宫格,这种方式是很浅薄的,盘不出什么有意义的结论。

队伍应该包括组织和人才两个子维度:前者衡量组织构型,例如我们有一个指标叫作扁平化指数;后者衡量人才,大家常常提到的敬业度、人才素质等都是这个方向上的量化。当然,我们最得意的一个尝试是,将两者结合,盘点人才在组织构型中的分布,这可以得出很多有意义的指标。例如,我们盘点了不同管理层级中的能力分布,形成了一个人才储备指数,呈现了企业人才供应链的状态,甚至可以找出断裂的部分和缺口的大小。

第三个维度是职能层。这个层面就是选用育留了,职能层面的高水平运作是前面建队思路的保障,人力资源专业各模块应该有序协作,共同输出一套整体的解决方案。表面上,这个维度应该有不少量化指标,毕竟HR们一直在这个维度里谈专业,但各位不妨想想,拿得出手的量化指标究竟有没有?

一个典型的场景是,HRD忧心忡忡地向老板陈述,本年的培训计划完成率下降了50%,但这种没有诚意的指标只会换来老板的白眼。正因为如此,我们研发了若干具有穿透力的指标,希望能够把这课补起来。

这三个维度连在一起,就是我们提到的人力资源经营价值链。这里,我们不提人力资源管理,提人力资源经营。管理是计划、组织、领导、控制,是按部就班;而经营是创造市场价值,是无限创造。在这条价值链里,每个企业都会有自己的一套打法,形成自己的人力资源战略地图。如果我们将人力资源战略地图里的每个部分量化出来,就形成了一个人力资源效能仪表盘。

我们想想,人力资源专业发展到理想状态,应该是通过调整选用育留职能的各个指标,就能引发队伍的变化,导致效能的变化,最终导致经营业绩的波动。我想,如果达到这种状态,就没有老板和业务部门会怀疑人力资源专业存在的意义了。

三、人力资源数据化的IBR

人力资源效能仪表盘量化的是企业独特的人力资源经营价值链。要实现这种量化,需要三个基础,我称之为IBR。我们来看一个最简单的模型

这个模型就是人力资源经营价值链中上下游指标关系的缩影。举例来说,X是组织结构精简度,而Y是人力资源效能,显然,组织结构精简对于人效有影响。要建立这个模型,我们需要知道三类信息:

一是指标算法(Indicator)即找到量化组织结构精简度(X)、人力资源效能(Y)的指标。这让人力资源专业从“语文题”变成“数学题”。这个方向上考验的既是设计者的数据思维(data mind),也是设计者对于人力资源专业的理解。现在谈人力资源指标的机构不少,但说实话,指标有没有才华,是不是油腻,明眼人一眼就能看出来。

举例来说,我们通过“扁平化指数”来衡量组织结构精简度,这个指标受到管理幅宽和管理层级的影响,管理幅宽越大,管理层级越少,扁平化指数越大。

再举个例子,我们通过“激励真实指数”来衡量考核是不是真刀真枪,我们量化出绩效得分中的实际变动部分,再用这个部分除以总分,就得出总分中的浮动占比。

二是指标基线(Baseline)即回答X和Y的指标多少算高,多少算低?这让人力资源专业成为能够迅速自检和反映企业问题的雷达。

继续前面的例子,我们给出的baseline是,扁平化指数低于1就是有组织冗余,激励真实指数低于5%就是假刀假枪。我们为一个企业进行组织与人力资源量化盘点时,发现他们的职能部门扁平化指数只有0.3,我开玩笑——你们这已经不是金字塔大了还是小了,你们这直接就是埃菲尔铁塔嘛。

三是专业规律(Rule)即回答X对Y的影响力a应该是多少?我们通过精简组织来提升人效究竟靠不靠谱?这能让企业发现提升人效的最佳路径。这个方面的研究我们已经沉淀了很多,有的结论甚至是与各位的常识完全相反的。后续,我们也会持续发布,今天时间有限,就不展开了。

我们发现,每当HR们和老板讨论IBR时,就是他们提高自己身价的“高光时刻”。说白了,如果你深耕一个领域多时,但却无法对IBR信手拈来,那么,你就是没入门。

说到底,人力资源效能仪表盘是一组模型,只有将大量过往的数据代入,才能修正变量、形成基线、摸清规律。应该理解的是,模型是用数据“喂养”出来的,数据越多,各个模型就会越精准,决策也会更高效。

但在人力资源专业里抓取数据是很难的。一个陋习是,HR们喜欢以保密为由拒绝参与调研。有意思的是,每次上课时,HR学员们又很喜欢问我——穆老师,这个数据究竟是高了还是低了,有baseline吗?有什么规律吗?各位,Baseline和规律是用数据喂养出来的,你们不给数据,穆老师的嘴又没开过光,我怎么知道答案?

在某些调研中,调研机构要求参与调研才能获得结果,于是,有HR们通过上报“假数据”期待获得“真结果”。殊不知,你是这样想的,其他HR也是这样想的,于是,整个样本库就被污染了,这样的调研结果毫无意义。

穆胜咨询对于数据的抓取,都是基于人力资源效能仪表盘这个模型,前后大概经过了两个阶段:

第一阶段是2020年之前做的小样本调研。我们只收集自己有把握的数据,这样很慢,但也很准。

第二个阶段是2020年和之后做的大样本调研。我们开始面向全国的企业发起调研,每年发布年度《中国企业人力资源效能研究报告》。

这份研报实际上是人力资源效能仪表盘的泛行业呈现。无论是HR希望以“人效”为核心重构自己的人力资源专业世界观,还是企业希望以“人效”为核心定制自己的人力资源解决方案,都能得到一定的支持。

其实,我认为每个企业都应该有一个自己的人力资源效能仪表盘。它是现代人力资源专业的基础,应用场景非常广泛,关系着HR们生存前景。例如:

  • 人力资源年度计划的数据基础;
  • 人效提升专题项目的仪表罗盘;
  • 人力资源规划项目的内核部分;
  • 组织变革转型项目的核心调研内容;
  • HR数字化转型项目的算法体系基础;
  • ……

四、人力资源数据化的三个伦理

上面谈到了很多我们对于人力资源数据化趋势的理解,呈现的其实是我的人力资源专业世界观。

我相信,每个专业人士都有自己的专业世界观,受到各自知识背景、实践经验,甚至是管理哲学的影响。所以,我们的观点有人可能会认可,有人也可能不认可,正如在专业上有人喜欢做量化,有人喜欢闻味道……

但如果您认可人力资源专业应该走向数据化,那么,至少有三个伦理是必须遵循的:

第一个伦理是穿透为王(Woo)。

什么叫穿透?就是你抛出一个指标后,看到的人会有“Woo”的反应,言下之意,你拓展了他的认知,让他感叹“我怎么没想到”。我们应该清楚,老板和业务部门的视窗有限,他们不可能与你探讨这个专业的细节,我们一定要呈现最有穿透力的指标。

有些人做的指标很油腻。例如,我可以猜出某些企业的人才盘点思路,无非就是用价值观和绩效的二维矩阵来做个四宫格或九宫格嘛。这些企业的HR朋友听到后很惊讶:“穆老师,您怎么知道的?”朋友,如果你衣柜里就只有一件十年前的衣服,明天你穿什么上街,这个很难猜吗?

有些人做的指标就很有才华、很优雅。举例来说,NBA的统计里,得分、助攻、篮板、盖帽、抢断五大数据是很容易统计的,从这些数据上可以甄别大多数球员的实力。但是,偏偏有一类球员,这五项数据得分都不高,但他们在场的时候球队就是更容易获胜。你不能仅仅把这归因于人家是“福娃”,一两场比赛有可能是运气,那几十场、上百场比赛还有这个规律,是不是就一定是人家在实力上有过人之处?比如,他的协防让队友完成了抢断或盖帽,这个时候数据不在他身上,但他是有贡献的。于是,服务NBA的数据公司设计了一个指标——球员效率值,也就是这名球员在场时球队净胜多少分。这样一个优雅的设计,一下子就洞穿了现象,这就是人力资源专业应该要追求的。

第二个伦理是客观至上(Objective)。

我强调,一定要依靠客观数据,而不是主观数据。某些机构,在做组织与人力资源调研诊断时,一上来就抛出问卷收集主观数据,而后,在主观调研形成的随意结论上,再去找客观数据来支持自己的结论。

说实话,主观数据在我眼中就没有太大意义。以敬业度调研为例,每个企业中最不满意的都是薪酬嘛,但也不见得员工就要离开呀。对于薪酬的不满,更多是一种职业表演,是职业人保护自己的最佳姿态。

再举个例子,你问问员工有没有离职意向,他怎么可能告诉你呀?所以,我们更多是计量离职对于他形成的损益,重点维护那部分离职后有巨大好处但沉没成本较小的人。

所以,主观数据不是不能用,而是作为客观数据的补充。我们在为企业做组织与人力资源诊断时,一定是先分析客观数据,说白了,几个关键指标出来,企业的基本面我们基本也就一目了然了。而后,再根据客观数据锚定的基本面,进行定制化的主观数据调研,为结论增加温度和细节。这种操作方式和传统玩法完全不同。

有的咨询机构和HR们还有一个妄念,希望自己控制量化结果,所以他们喜欢用主观数据。但话说回来,老板又不是傻子,你以为在玩弄人家的认知,人家早就生火准备要做一盘“炒鱿鱼”。

第三个伦理是连接经营(Connecting)。

这是说要跳出专业,思考生意。专业再花哨,不能产生经营结果,都是耍流氓。有HR常问:“穆老师,我们可以推动经营吗?”我说:“自信点,把‘吗’字和问号去掉。”

我说过,企业的经营实际上就是“三流双效逻辑”(如图4)。“三流”是业务流、资金流和人才流,生意都是资金流和人才流推动业务流;“双效”是财效和人效,也就是用什么水平财务和人力投入,去追求什么水平的业务结果。前面也说了,人效相对财效是更加前瞻的驱动指标。那么,以人效为武器,HR一定可以影响到经营。

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图4:企业经营的三流双效逻辑

资料来源:穆胜咨询

那HR如何影响人效呢?HR掌握激励流和知识流(推动赋能),这是推动人才流,抵达高人效的基础。我也将人才流、激励流、知识流称为“小三流数据”,对应业务流、资金流、人才流这个“大三流数据”。从这个框架上看,你们在专业里的每个动作,都可以影响到业务结果。

上面三个伦理被我总结为WOC,我想,每个致力于推动人力资源专业走向数据化的朋友,心中都要有WOC。所谓“WOC标准记心间,专业转型不走偏。” 对于组织与人力资源管理来说,这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代。好的地方是,商业的大变局给了人力资源专业特别大的机会,呼唤这个专业的革命,也让从业者有可能一飞冲天;但坏的地方是,大变局之下,伪概念、烂工具、假大师、毒瘤型企业标杆满天飞,信息爆炸填满了公众有限的视窗,让大家很难接触到真正的知识,从而无法进化。

愿人力资源专业人士不要在繁花盛景中一事无成,而是抓住时代给出的机会,抵达新的专业境界。

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