摘要：在互联网+热潮中，分享经济和众包模式的重要性不断凸显。通过对分享经济学中的长尾理论、众包中博弈论、委托代理关系中逆向选择和道德风险原理的分析，为分享经济时代基于互联网的人力资源众包模式的构建作出了初步的探究。人力资源众包模式需包括人力资源任务整合与分解、人力资源众包威客(Wit-key)人才库建设、人力资源众包方案评价体系构建、人力资源众包激励体系建设、人力资源众包信用与风险5个模块，以此来规范和促进人力资源众包，促使威客人力资源发挥更大的价值。
关键词：分享经济；众包；人力资源；
作者简介：李景峰(1965—)，男，山西太原人，山西大学图书馆馆长，教授，博士研究生导师，研究方向为工业工程管理、知识管理、图书馆学。
一、问题的提出
2015年底，在浙江乌镇召开的第二届世界互联网大会提出构建“网络空间命运共同体”，推进“数字中国”建设，发展分享经济，支持基于互联网的各类创新，这使得“分享经济”的时代意义进一步彰显。分享经济，是指不同组织和个人对生产资料、分销渠道以及商品或服务进行分享的经济。在当前互联网+传统经济浪潮下，互联网背后的草根网民的潜力越来越凸显出来，创意通过互联网得以飞速转化为现实生产力，同时产生巨大的经济和社会效益。分享经济这一新型业态正是在这样的背景下应运而生的，它与“十三五规划”中“共享发展”的理念不谋而合。
其中，众包(Crowd-sourcing)作为分享经济的一个重要表现形式，是指借助互联网等手段，将任务分解分包给非特定的网络大众，调动社会闲散资源和民间智慧，通过大规模社会化协同的方式解决问题或合作创新。这些非特定的网络大众被称为威客(Wit-key)，他们是一批通过互联网把自己的智慧、知识、能力、经验转换成实际收益的自由职业者。
分享经济的发展，与大数据、云计算等互联网技术密不可分。大数据已经渗透到各个行业和职能领域，逐渐成为重要的生产要素。虽然有不少学者对于分享经济和众包商业模式的实现进行研究，但对于分享经济时代众包模式下人力资源管理问题的探讨还很少，人力资源众包模式的构建也处于探索阶段，很不成熟。人力资源研究领域中，受关注更多的是人力资源外包(HRoutsourcing)，即将人力资源外包给高度专业化的人力资源服务提供商，以更好地集中关注对企业核心竞争力具有核心作用的资源。这虽然也是人力资源外部化、虚拟化的一种探索，但与人力资源众包有着本质的区别，人力资源众包可以说是人力资源外包的2.0版。因此，本文将对分享经济时代基于互联网的人力资源众包模式进行分析研究。
二、模式构建的经济理论分析
(一)长尾理论：人力资源众包的利基市场潜力巨大
长尾市场又称“利基市场”。长尾理论是指，只要商品或服务的流通渠道足够畅通，需求不旺或销量不佳的商品或服务所共同占据的市场份额可以和那些少数热销商品或服务所占据的市场份额相匹敌甚至更大，即众多小市场汇聚成可产生与主流相匹敌的市场能量。人力资源众包可以看作是“长尾理论”在人力资源领域的延伸[1]。之所以这么说，是因为理论上，人力资源外包业务提供商的选择，应是资质较强、专业性较高、行业内口碑和名气兼具的人力资源专业咨询服务机构，如Manpower、Hewitt、中智、美世等。但是专业的服务往往对应的是较高的费用。相对而言，中小微企业作为市场经济主体的重要组成部分，在人才雇佣力、吸引力和培养力上都存在一定的不足，同时难以担负人力资源外包所带来的高昂的人力成本[2]。因此解决中小微企业人力资源困境的关键，就在于人力资源共享众包，将人力资源任务分解分包给不特定的网络大众，通过云平台整合闲置的人力资源服务，通过云管理整合闲散的人力资源。人力资源众包模式的优化，对于解决大量中小企业人力资源管理难题以及网络中以威客为代表的自由职业者的管理难题具有重要意义。
(二)博弈论模型：人力资源众包中的各主体博弈规则待定
博弈论模型的基本要素包括：参与人、行动、信息、战略、支付函数、结果、均衡[3]。具体到人力资源众包活动中，参与人包括发包的企业和多个承包的威客；行动指各参与人的决策变量；战略指各参与人选择行动的规则；信息指各参与博弈中有关参与人的特征和行动的知识；支付函数指各参与人从博弈中获得的效用水平；结果指博弈分析者感兴趣的要素组合；均衡指所有参与者的最优战略和行动的组合。
由于博弈双方在众包过程中，无法完全获得对方的偏好、战略空间及各种战略组合下的支付函数，因此众包活动中的博弈是不完全信息博弈。同时，发包方(企业)和承包方(威客)的行动在博弈过程中有先后顺序，且后者会根据前者的选择调整自己的选择，而前者会理性地预期到这一点，考虑自己的选择对于对手的选择的影响，因此是一个动态博弈。对应于不完全信息动态博弈的均衡概念是“精炼贝叶斯均衡”。
因此，人力资源众包的实现，一方面要考虑不完全信息的影响，需要博弈平台尽可能收集和存储双方的各类信息，实现有效共享，从而接近于子博弈纳什均衡的结果；另一方面，需要考虑动态博弈的影响，在人力资源众包过程中，发包方和承包方的每一次博弈并不是孤立的，而是一个个连续的子博弈，对于对方的评价会根据上次博弈中观察到的现象不断修正先验概率，这种机制对双方的行为都有一定的约束力，发包方和承包方都会因为重视自己的口碑而规范自己的行为。同时，根据斯宾塞的信号传递模型，即劳动力市场上工人的教育水平可以传递有关能力的信息，高能力者要与低能力者区分，就要选择接受更多的教育，因为高能力的人获得文凭所投入的教育成本相对于低能力的人要低，我们可以将受教育程度和专业资质列入甄别信号的要素当中，从而有利于达到均衡。
(三)委托—代理理论：人力资源众包评价体系和激励机制必不可少
在人力资源众包过程中，信息是不对称的。在委托—代理关系中，人力资源发包方是委托人，威客等承包方是代理人。根据非对称信息发生的时间进行划分，有事前非对称和事后非对称两种。事前非对称信息博弈模型被称为逆向选择模型，而事后非对称模型被称为道德风险模型[3]。
1.关系缔结之前：逆向选择→众包模式中需包含甄选评价体系
逆向选择的基本定义为，由于代理人比委托人拥有更多的知识，代理人知道自己的类型，委托人不知道，只能根据市场的平均水平给出一个价格，高水平的人才在此价格下不愿意成交，低水平的人才愿意达成协议，长此以往，高水平的人才被低水平的人才挤出市场。这与货币史上“劣币驱逐良币”同理。
对于人力资源众包，目前的平台多采用悬赏模式，以尽可能满足发包方的需求。但对发包方而言，由于众包的威客水平良莠不齐，企业无法确定是否应给予较高的报酬，因此，多会给出一般水平的价格，这时候高水平的威客选择不参与，最终只能得到较低质量的方案；同时对于承包方而言，由于收入的不确定性，不愿意投入过多的精力去创造，因此企业也不愿投入较多的资金，最终导致恶性循环，众包市场成为低水平人才、低水平创新的市场。
为避免这种情形的出现，在众包模式中需引入科学合理的甄选评价机制，从而选出符合各项标准的最佳方案。具体的评价体系将在后文中阐述。
2.关系缔结之后：道德风险→众包模式中需包含激励机制
所谓道德风险，是指由于关系契约的不完备性和信息的非对称性，诱发了代理人机会主义行为，尽可能选择以付出较少的努力换取较多的收入或报酬。道德风险模型中包括隐藏行动和隐藏知识两种类型。
规避隐藏行动的道德风险，委托人需要设计一个激励合同诱使代理人从自身利益出发选择对委托人最有利的行动；规避隐藏事实的道德风险，需要设计一个激励合同使得给定自然状态下选择对委托人最有利的行动，如实地向委托人报告真实状态。
同时，根据莱瑟尔和罗森(1981)及马尔科森(1984)的研究，可引入锦标制度来解决道德风险问题，使代理人所得与其在所有代理人中的排名相关，这样可以剔除许多不确定因素，而且委托人对代理人努力水平的判断会更准确，从而降低监督成本，强化激励效果。该理论对于人力资源众包模式中激励机制的建构也是很有价值的。
三、人力资源众包模式的设计
基于上述经济学理论的分析，笔者认为人力资源众包模式的设计需要包含5个模块，依次是：人力资源任务整合与分解、人力资源众包威客人才库建设、人力资源众包方案评价体系构建、人力资源众包激励体系建设、人力资源众包信用与风险。这5个模块相辅相成，缺一不可。
(一)人力资源任务整合与分解
进行人力资源众包的一个重要前提，就是对人力资源的任务进行细化和分解，以便更好地实现众包。传统的人力资源管理，包括6大经典模块：人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、薪酬管理、绩效管理和员工关系管理。学界对于人力资源职能划分有许多很有价值的模型。Lepak和Snell提出的“价值+独特性”二维分析模型根据人力资源的价值程度和独特程度将人力资源划分为核心人力资源、传统人力资源、独特性人力资源和外围性人力资源。通常情况下，众包内容为独特性较低的业务：外围性和传统性人力资源。企业可根据自身情况给出不同的众包策略：有的选择众包外围性人力资源业务，目的是集中组织的精力和资源用于价值较高的业务；有的选择众包传统性人力资源，目的是增加自身传统人力资源业务的创新性，吸收新理念和新思路，进而推进人力资源变革，适应时代发展。
另外，也可以根据Ulrich(1997)人力资源职能划分矩阵(如图1所示)，将人力资源业务按战略—业务导向和员工—过程导向两个维度划分为4种：战略伙伴、变革代理人、行政专家和员工拥护者。通常我们认为，战略导向的人力资源与组织战略目标和组织的核心竞争力紧密相关，因此人力资源外包的主要内容为行政专家和员工拥护者职能。对于开放型的企业而言，众包的内容正在涉及部分核心人力资源业务(战略伙伴和变革代理人)。
以上两种人力资源职能分类的模型各有侧重，企业需根据自身情况加以选择，从而明确自身的人力资源职能定位。对人力资源业务有了大框架的划分之后，需要进一步细分打包为具体任务包，任务包的设置需符合SMART原则(Specific，Measurable，Attainable，Relevant，Time-bound)，做到具体、可衡量、可实现、与组织目标相一致、有时限等。
(二)人力资源众包威客人才库建设
进行人力资源众包的一个重要基础，就是要有强大的威客人才库储备。人力资源众包的实现，一方面依靠不特定的个体网民，另一方面也有赖于较大规模的自组织团队承接，因为有些众包任务过于庞大，个体网民难以完成，因此需要利用云平台，建立一个统一的人才库，整合网络上的闲散威客资源，建立发包方池和承包方池，编制人力资源知识地图(如图2所示)，以威客们的知识体系、技能特长为基础，划分不同的职能分区，以便于企业能够按图索骥，找到合适的人选和方案。
构建威客人才库，首先有必要对威客的特点和类型做一个归纳。参考部分学者的研究，按照众包实现的业务流程和交易方式的不同，当前业内出现的威客可以划分为A型(AnswerWit-key)、B型(BitWit-key)、C型(C2CWit-key)和M型(Wit-keyMap)[4](如图3所示)。这四种较为主流的威客模式都是威客人才库需要涵盖的内容。
在总结归纳威客特点并按照不同的类别搜集、存储海量威客信息的基础上，可以构造威客地图。威客地图在一定程度上借用了知识地图的概念，主要是指通过互联网把人的地理位置、特长兴趣、联系方式、大脑映射区等属性结合在一起，形成关于威客的搜索引擎。在这种模式中，威客们的知识和智慧等就像商店里面的商品一样可以自由买卖。具体如何构建威客地图，透过表面看来杂乱无章的威客数据，分析、挖掘出有用的信息，提供人才搜索和人才推介服务，促使威客发挥出更大的价值，需借助数据挖掘的技术来实现。
图3主流的威客类型划分
图3主流的威客类型划分下载原图
数据挖掘，其标准流程包括6个阶段：业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型发布，各阶段环环相扣[5]，如图4所示。
图4数据挖掘的过程
图4数据挖掘的过程下载原图
数据挖掘是要解决问题，即首先需要对人力资源业务有所理解，进而才能理解人力资源数据。然后是数据准备这一步，对搜集到的各类原始数据进行分类、整理、筛选、转化，将人力资源大量半结构化甚至非结构化的数据，如威客的社交媒体记录，转化为类似结构化的多维数据表格或关联数据。接着，建立模型，描绘数据并建立数据之间的关联，运用数据挖掘工具如SPSS、SQLsever、NCR等进行分析，包括统计分析与可视化，聚类(聚类、离群点分析)，预测(决策树、回归分析、时序分析)，关系挖掘(关联规则挖掘、序列模式挖掘、相关挖掘)，文本挖掘等等。模型评估即通过可视化的分析结果和统计，反复评估并根据结果反馈调整模型的设置，使之更适合具体问题的决策[3]。最后就可以发布模型了。在今天大数据、云计算的背景下，建立起以大数据为支撑的人才库云平台，对海量人力资源数据进行有效深度挖掘，将大大提升人力资源众包的效率和科学性。
(三)人力资源众包方案评价体系构建
根据前面提到的逆向选择原理，人力资源众包模式的良性运转离不开人力资源众包方案的甄选评价体系的构建，从而化解事前非对称信息，引导人力资源众包市场的良性发展。
有了评价框架之后，即可建立针对两类对象，15个评判因素的人力资源众包评价体系。其因素集U={U1，U2，U3，U4，…，U15}，评语集V={一级，二级，三级，四级}={V1，V2，V3，V4)[6]，如表3所示。在此评价体系之下，系统可根据历史双方互评或引入第三方监督和评价机构对相应的因素进行打分，独立填写层次级别划分表，再运用模糊综合评价法，对备择方案和任务进行评价和排序，以得出适合的最优选择。
(四)人力资源众包激励体系建设
根据前面提到的道德风险原理，人力资源众包模式的良性运转，还离不开人力资源众包激励体系的构建。目前的众包中，激励的主要形式还是一次性的直接经济奖励，即奖金悬赏。直接经济奖励因其效果直接、程序简单而倍受发包方和承包方青睐，然而2015年以来，这种直接经济奖励的方式也逐渐呈现出一些问题：依靠提高奖金吸引高水平的威客看似简单有效，但单纯的价格战容易引起不必要的人力成本；相反地，为了控制人力成本而给出市场平均水平的奖金，又容易引致逆向选择，人力资源众包市场低质化。而且奖金仅仅依赖于一次性交易，因此可能诱发威客们机会主义行为，尽可能选择以付出较少的努力换取较为丰厚的报酬。
因此，一刀切的激励机制无法产生最佳的效果，有必要根据威客的实际情况设计更加科学具体的激励体系。结合彭玲等学者对于众包动机的研究，笔者得出了当前威客参与众包的主要动机类型[7]，如表4所示。有鉴于此，我们可以引入整体薪酬的思路，突破单一的现金形式，来提升人力资源众包激励体系的效果。所谓整体薪酬，又称自助餐式薪酬，是指采用包括经济报酬和非经济报酬等多种方式的激励手段，激发员工外在动机和内在动机的复合型激励模式。员工可根据自身多样化、动态性的需求，自主决定自己的薪酬组合和薪酬组合中每种元素的比例。英国学者特鲁普曼将薪酬细分为5大类10种成分，并给出公式：整体薪酬=(基本工资+附加工资+福利工资)+(工作用品补贴+额外津贴)+(晋升机会+发展机会)+(精神满足+生活平衡)+个人独特需求。
对于互联网威客这部分虚拟员工，亦可以参考这种定制化的薪酬方案。根据威客的不同需求和互联网平台的特点，来安排奖金(包括企业产品各类代金券、优惠券)、职业机会(进入企业内部工作)、知识学习与个人发展(经验值累积)、发包方认可(表现为评价星级)、其他威客认可(表现为个人积分)等薪酬成分的比重，一个威客对应一个薪酬组合。它不仅满足了这部分员工的差异化需求，也提高了人力资本的投资效率。
(五)人力资源众包信用与风险
人力资源众包活动作为一种人力资源基于互联网的虚拟应用，其参与方———发包方和承包方之间的关系处于较为灵活的准契约阶段，缺乏严格的合同约束和有效的监督渠道。如何规范双方关系订立约束性契约文件，构建违约补偿和失信惩戒机制，明确众包方案中涉及的知识产权的价值归属和转移、众包过程中双方信息沟通的信息安全与隐私保护，完善众包过程中产权纠纷化解机制，强化众包方案的排他性使用的监督，这都是人力资源众包平台构建中不可或缺的工作，需要专门的法律工作者去审慎研究和扎实推进。
四、研究结论与讨论
通过分析，笔者得出以下结论：第一，人力资源众包有助于抓住人力资源的长尾和中小企业市场的长尾，激发人力资源活力和中小企业发展潜力。通过人力资源共享众包，将人力资源任务分解分包给不特定的网络大众，通过云平台整合闲置的人力资源服务，通过云管理整合闲散的人力资源。第二，人力资源众包离不开科学合理的众包模式设计，包括人力资源任务整合与分解、人力资源众包威客人才库建设、人力资源众包方案评价体系构建、人力资源众包激励体系建设、人力资源众包信用与风险5个重要模块，这5个模块都不可或缺且彼此之间相辅相成，涵盖了从人力资源任务的整合识别与分包→威客人才库的构建与人才地图绘制→众包方案的甄选评价体系的制定以避免逆向选择→众包激励机制的建立以防范道德风险→众包过程中的法律、信用和风险等问题的全过程，形成了一个较为完备的人力资源众包模式体系，为人力资源众包模式的规范化研究提供了一些思路。
当然文章还存在不足：一是人力资源众包云平台、人才库和知识地图的具体实现方法，由于作者自身的知识面和目前的技术发展瓶颈制约而没有给出，仅仅从人力资源角度给出了设想；二是对人力资源信用与风险的探讨也不够充分，有待于具体的法律专业人士和人力资源学者共同做出进一步的完善。笔者也会在后续研究中进一步探讨分析。
13888888888
点击咨询 