3.3 人力资源指数运行系统

人力资源指数体系项目建设的目的在于应用，一个完善的人力资源指数运行系统应包括数据收集与整理子系统、指数设计与编制子系统和指数发布与应用子系统这三大基础子系统，这三个子系统彼此连接，缺一不可，如图3-1所示。

3.3.1 数据收集与整理子系统

人力资源指数是通过对数据的整理、加工来反映复杂的社会经济现象变化的有效方法。人力资源指数体系建立在已有数据的基础上，数据的质量将直接影响指数体系的质量。如果收集的数据较为真实和准确，指数体系可以把数据中蕴涵的大量信息，通过指数体系的提炼与汇集，形成各种指数和曲线简洁、直观地表达出来。反之，指数的质量则有可能会受到影响。因此，完善人力资源市场数据收集系统是项目建设首先要考虑的问题。要保证数据的质量，通常要经历以下步骤。

第一步：人力资源指数体系基础数据指标的设计

在设计数据收集系统之前，我们先要对人力资源指数体系基础数据指标进行设计，然后才能确定收集哪些具体的数据。在进行人力资源指数体系基础数据指标设计时，应遵循六个方面的原则（见图3-2）。

一是指标具有分析价值。人力资源市场上存在各种类型的数据，不可能都去收集，这涉及数据收集成本的问题，因此所筛选指标应该具有分析人力资源市场现象的价值，具有实用性。

二是可测量性。部分指标虽然有一定的价值，但是由于难以测量，或测量的成本过高，可能也不得不放弃。举例来说，劳动者能力是一个很重要的问题。能力和学历、工作经验存在差别，但是由于能力指标难以测量，因此在现实中通常用学历、工作经验等进行替代，假设这些变量之间存在正相关关系。也就是说，是否选择某一指标要考虑到投入和产出问题。

三是指标的标准化和数据的可比性。有时，可能存在反映人力资源市场的某一方面特质的多个指标，并且指标之间各具优劣，这时最好选用一些大家常用的指标，这样有利于开展比较，如不同地区之间的比较。也就是说，设计的指标体系最好可以和社会应用较为广泛的指标进行“对标”，这可在一定程度上提高指数体系的应用价值。

四是指标的敏感性。由于指数是用于反映市场变化的，因此我们要尽可能挑选那些能及时反映市场变化、敏感度高的指标。不能选用那些现实发生了巨大变化，在数据上却变化很小，甚至不变化的指标。当然，从时间的角度看，指标有先行指标和滞后指标之分，这是事物变化的顺序和影响机理的问题，不影响我们对指标的选择，但在使用和解释时应予以注意。

五是数据要分层分类。对个体而言，他们对人力资源市场信息的关注是有针对性的，比如地区、行业、职业等。因此人力资源指数体系的基础数据必须满足必要的分层分类要求，即基础数据中必须包含分类所需的特征信息，如求职者个人的年龄、学历、职业特征等。其次，分类必须坚持穷尽和独立的原则。所谓穷尽，是指完整性，即分类数据之总和应该等于总体总量；所谓独立，是指各个类别之间的内涵要有明显区别，不要互相重叠。例如，从性别的角度对员工进行分类，可分为男员工和女员工，这个指标分类就符合穷尽和独立的原则。当然，有时确实没有办法穷尽，这时可以设立一个“其他”类别。

六是指标之间要有关联性。人力资源指数体系是一个整体，体系内各部分、各指数是有关联的，所以，其基础数据指标也必然具有关联性。这种关联性表现为数据上的相关与互动，例如，市场上人力资源需求的变化会影响到供给，供给的变化也会影响到需求。

第二步：梳理并评估已有的数据资源

通常而言，构建人力资源指数体系的单位或多或少都会拥有一定的数据积累或工作数据。数据收集系统的建设最好能充分利用已有的数据资源，这样可以降低数据收集成本。如果已有的数据资源积累的历史时间周期较长，可将指数的时间跨度回溯到项目建设之前，从而更有利于发现指数变化的发展规律。因此，进行数据系统建设时首先要梳理、评估已有数据资源。

梳理数据应该有目标性，可以列出指数建设所需的数据类型，甚至具体的数据项，再与了解单位资料数据情况的人沟通，如档案室、统计部门、计算机数据库管理人员，深入了解业务流程，判断哪些流程可能产生数据。在找到和获得相关资料数据后，首先要对数据进行分类；然后要对照指标的含义，评估数据的质量及利用的可能性。

第三步：数据收集

评估已有的数据资源后，如果发现已有的数据资源无法满足指数运行需求，或是需要优化数据质量，则应对数据收集系统进行设计。具体需要考虑以下方面（见图3-3）：

（1）数据源分析（可用性）。人力资源指数的数据来源通常包括三大类。第一类是业务数据。可以了解业务流程，判断哪些流程可能产生数据，如现场工作记录和业务登记资料库，或网上招聘和求职登记的电子数据库等。第二类是二手数据，或已有的调查统计数据。第三类是独立设计、定期调查采集的数据。由于专门的调查会增加指数体系的运行成本，因此一个基本原则是尽可能增加前两类数据的运用，尽量避免涉及过多的专门调查。例如，中国人民大学中国就业研究所每季度发布的中国就业竞争指数，就是和智联招聘合作，利用智联招聘的数据库，提取有价值的信息编制指数，从而降低了指数的运行成本。

（2）抽样技术（代表性）。现实中，我们难以测量到每一个企业和劳动者在人力资源市场上的行为和结果的变化，部分数据需要进行抽样调查。因此，我们需要设计合理的样本来反映人力资源市场的变化。样本是从整体中选出的具有代表性的一部分，我们常通过测量样本的值，然后假定这些样本的值近似地等同于整体（Temple Peter,2003）。

（3）问卷技术（信度和效度）。调查问卷的可信度是指问卷调查结果所具有的一致性或稳定性的程度。调查问卷的有效度是指问卷能够在多大程度上反映它所测量的理论概念。可信度和有效度是问卷的两个基本特征，前者度量的是问卷测量结果是否一致的可靠程度，而不涉及结果是否正确的问题；后者则针对问卷测量的目的，重点考察测量结果的有效性。它们之间的差别在于所涉及的误差不同，可信度测量的是随机误差的影响，有效度则是反映由于测量了与测量目的无关的变量所引起的系统误差（曾五一，2005）。

误差可在问卷调查的任何环节产生，从而降低结果的可靠性和有效性，所以，从调查设计、问卷拟定、现场实施及资料汇总等整个过程都应注意质量控制，以保证调查结果的可信度和有效度（曾五一，2005）。为了确保测量工具的效度，参照定量研究的效度类型，要采取了以下一系列措施，切实保障问卷调查的整体质量，保证问卷的信度与效度：在问卷的设计上，可以参阅相关文献，确保调查问卷的科学性和严谨性；在设计问卷时，不仅要充分从调查目的、样本性质、数据处理方法、问卷使用方式以及调查经费和时间等不同角度来考虑问卷及调查的可操作性，还要考虑问卷填写人可能存在的顾虑，以及对相关问题的认知水平，避免其对问题产生误解或对其真实意愿和情况进行扭曲。

（4）过程控制（标准化流程）。人力资源指数体系是长期性项目，保证数据的稳定性和可靠性至关重要，以避免数据质量产生异常的波动。因此需要建立标准化的数据收集流程，并对数据收集过程进行监控。对于业务数据更是如此，要对数据收集的内容和流程进行规范。有时，通过业务工作进行数据收集也会带来额外的工作量，因此必须平衡数据的详略程度和工作量的投入产出关系。同时，是否有专业人员进行相关数据的收集和整理、工作人员的素质能力水平和态度严谨程度也会对数据质量产生重要影响。

（5）筛选纠错机制（容错功能）。即使我们对数据收集的过程进行了严密的控制，但是由于参与调查者配合程度等方面的原因，仍然需要对数据进行筛选纠错。如对每一份调查进行检查，对不合格问卷进行剔除，具体方式包括：通过问卷中设计的逻辑判断问题进行甄别，如无工作经验者却填写为离职人员为无效问卷；将回答内容缺失过多的问卷视为无效问卷，确保问卷资料完整准确。

（6）软件自动化（减少人工误差）。由于人力资源指数体系数据量较大，随着时间的积累，将会产生海量数据，单纯依靠人工来运作，必然会产生巨大的工作量，同时容易造成误差，因此应有针对性地设计软件，使其自动化运行。如部分问卷可以通过网络平台邀请企业进行填答，从而达到数据自动录入甚至自动输出结果的功能。当然，如果以网络在线的形式出现，数据的安全和保密是必须考虑的问题。

此外，指数体系建设非常重视数据的原始积累。评价数据质量的指标包括数据积累的时间跨度、数据的完整性、数据项是否具有分析意义。

第四步：数据整理

在数据收集完成、通过质量审核后，需要对数据进行整理。一方面，由于编制指数的数据来源可能是多方面的，既有直接的调查数据，也有行政登记的数据，这些数据源的分类、指标口径可能存在差异，因此需要在口径、分类分组等方面进行数据调整，才能把不同的数据来源整合、加总，为下一阶段的指数编制提供良好的数据基础；另一方面，由于数据的载体既有纸质问卷，也有计算机存储的数据，因此对部分数据还需要进行编码和录入，转化为统计软件可以分析和处理的数据形式。

3.3.2 指数设计与编制子系统

根据指数原理、劳动经济学和人力资源管理专业理论，以及所开发指数项目的目的，再结合基础数据的特征，设计和编制出科学的人力资源指数，是建立人力资源指数项目的关键环节。

人力资源指数可以反映人力资源的不同方面，服务于不同的目的；相互之间又具有一定的联系，互相补充，互相关联，构成一个完整的人力资源指数体系。

以人力资源指数体系为例，项目建设的目的是测量、描述和反映人力资源市场的需求、供给、匹配和薪酬的状况和变化。首先，根据劳动经济学、人力资源管理理论提出人力资源市场分析框架和有关人力资源市场需求、供给及匹配的理论，结合本地人力资源市场实际运行情况，构建人力资源指数模型。其次，根据统计指数方法理论和项目的现实需要，确定指数编制的方法公式和基础指标。再次，根据基础指标的关系，为基础指标数据确定权数体系。最后，根据采集汇总的数据，进行各项指数的运算，验证指数模型（见图3-4）。

指数编制的基本方法是综合比较运算和现象的分类与结构化分析。综合比较运算是指数的基本原理，即比较反映人力资源市场需求、供给的变化，其基本公式为：

这种动态比较可以由基期选择的不同而构造出反映短期变动的环比指数、反映长期趋势的定基指数和反映跨年度变化的同比指数，还可以由数据周期长短不同的选择构造出反映市场人力资源变化的月度指数、季度指数和年度指数等。

市场匹配指数属于供求综合对比评价指数，是由同期市场人力资源需求与供给数据直接比较得到的相对数，可以需求除以供给，也可以供给除以需求，各有不同的实际意义。公式如下：

3.3.3 指数发布与应用子系统

信息发布系统建设是人力资源指数体系建设的重要部分，指数发布子系统需要考虑以下三个方面的问题。

一是指数的发布方式。人力资源指数体系相关信息除了作为建设主体制定决策的依据，更可作为一种有效的面向社会的信息服务手段，其作用需要通过信息发布平台来实现。指数体系信息发布可根据需要，采用全文或部分公布的方式。在指数体系信息发布媒介选择方面，指数体系公布可以选择一种或多种组合使用：（1）报纸、期刊；（2）电视、广播；（3）互联网；（4）触摸屏；（5）公告栏；（6）电子屏幕实时滚动发布；（7）专门出版物：对指数体系进行专门的加工整理和深度分析，用于出版发行统计资料、书刊、光盘等；（8）针对性服务：利用已有数据采集系统，为满足一些用户的特殊需要对已有数据进行深加工或进行专项调查。

二是指数体系发布的收益。考虑到指数体系的建设和维护需要一定的经费，因而可以利用指数体系发布的附加价值作为经费来源之一，具体可包括：（1）网络有偿提供指数体系信息。利用网站向有需要的企业、个人或科研机构等有偿提供相关数据。（2）独家报道费用。指数体系信息通常是定期公布的，因而可选择指定一家媒体由其独家发布，并向其收取一定的独家报道费用。（3）冠名赞助费。因为人力资源指数体系发布在一定程度上具有公共服务的性质，因而可以争取企业赞助，并给予赞助企业冠名权。如在信息发布时注明：“本指数体系相关调查由××企业独家（联合）赞助”。（4）出售专门出版物。定期出版发行指数体系手册等，供有需要的单位和个人订购。当然，除了指数体系相关信息，还可提供丰富的其他内容。（5）开发数据调查咨询业务。指数体系具有很强的后续扩展力，可在运行中根据使用者的需要开发更多的相关业务，进行数据深入挖掘利用。

除了直接的经济收益，指数发布系统还有一定的间接效益，具体包括：（1）通过信息发布，改善人力资源市场环境，有利于企业正常生产和提高就业水平，构建和谐社会。（2）通过媒体发布人力资源指数体系，可扩大发布主体的知名度、美誉度。（3）无论是通过触摸屏、公告栏还是电子屏幕实时滚动发布，都是一种服务，这对招聘企业和求职者都是一种方便。在顾客至上的年代，谁能提供更多的服务和方便，谁就能获得更强的竞争力。

三是指数发布子系统的功能。不同的人力资源指数项目，根据设计需求可具备不同的发布子系统功能。通常而言，人力资源指数体系发布子系统应具备以下功能。

（1）检索功能。人力资源指数体系属于人力资源市场信息系统的一部分，其最基本的功能是检索功能。指数体系及配套软件应具有双向检索功能，以满足不同使用者的检索需要。劳动者可以根据自己的需要检索相关职业、行业、不同规模企业、不同性质企业的人力资源需求情况，了解自己所面临的需求和薪酬状况，并据此选择求职方向；用人单位也可以从中看出市场对各种职业的人力资源需求，看到本行业对某种职业需求的竞争状况，从而制定相应的政策与措施，及早做好人才规划与招聘计划等；政府部门则可以了解人力资源市场的整体供求情况，从而为制定相关就业政策提供依据。图3-5为苏州工业园区人力资源指数系统需求板块交叉检索界面，该界面发布在互联网上，可供有需求的用户进行查询。

（2）统计功能。人力资源指数体系应能根据实际需求与管理需要，完善数据库的登记、数据的存储与处理，从数据库中自动生成各类指数与统计曲线。这一统计功能可以挖掘原始数据隐含的重要信息与规律，多角度、多层次、立体地测量和评价人力资源需求、供给、匹配和薪酬等情况，包括不同行业、不同职业、不同性质企业等一系列维度，同时支持比较和交叉分析，如不同行业间的人力资源需求、行业与职业的交叉等。相关软件支持在同一图表上显示多条曲线。

（3）咨询功能。指数系统应能够随时查询某类职业、某个行业的需求信息，还可以查到这类职业、这个行业在一定时期内的需求变化情况，比如上个月、上个季度以及上年同期的需求变化情况等，对人力资源的需求进行预测。人力资源需求指数体系的设计应充分考虑到政府、企业、个人三方对人力资源需求指数的不同需要，全面、多角度并突出重点地反映区域人力资源需求状况，增强其统计分析功能。

（4）预测功能。一方面，随着指数体系的建成和逐步规范，运行一段时间后可总结人力资源需求变动的规律，并根据相关情况进行人力资源需求的预测；另一方面，独立调查产生的人力资源信心指数是一个先导性指标，具备预测功能。