如果没有对组织的清晰定义，对于组织的评估以及所依靠的信息，就像盲人摸象。每个人都会有不同见解。例如：如果组织信息收集聚焦在劳动力信息上（满意度、离职率、学历、年龄等），组织的定义就在个体聚集体层级。每种定义都是一种合理的如何收集组织相关信息的方法。而建立一个标准框架语言对于组织决策研究有着巨大影响。

分类框架是一种可靠的工具，将复杂的策略，分解到可行动类别的颗粒来。图3展示了几种分类框架的实例。

图3：框架的价值

就像图3的最后一行，传统的组织分类方法不能帮助我们：

1.聚焦哪些信息可以帮助提升组织效能

2.避免碎片化地评估组织。

3.促进创新举措（如：技能导向型组织，混合办公，数字化效率），以获得不断深入的洞见

我们提出了一项可以衡量人力竞争力的框架，可以把一系列的组织措施，针对5种组织框架，把组织事务分为4种方向。

使用了人力竞争力框架，新的创新措施会不断地涌现。同时四种人力竞争力支柱的分类也很稳定。（就像膳食营养分为4种种类也很清晰无争议）。图4展示了38种人力竞争力的措施。

图4：人力竞争力框架 Human Capablity Framework

人才：指的是员工、劳动力、个体技能

组织：能力、工作场所、文化、团队合作和系统

领导力：不同层级的个人领导者，集体领导力声誉

人力资源：指的是人力部门，人力实务，以及部门中传递价值的人

图5：组织分类与人力竞争力矩阵

问题2：为什么“组织定义”很重要？谁需要信息？

当我们对组织的定义很清晰时，收集信息来指导资源分配、政策、研究和管理才有意义。但我们经常会陷入信息分析的误区。我们经常基于有什么信息而收集，而不是什么信息有用去收集。

就像一个老笑话：

在一个深夜的晚上，一位警察看到有个醉汉似乎在街灯下找什么，他问这个醉汉他丢了什么。醉汉说他丢了大门钥匙，于是他们一起在路灯下找。过了一会儿，警察问醉汉他是否确定是在路灯附近掉的。醉汉说，不是，他在公园里丢的。警察问，那你为什么跑到这儿找呢？他说，这里亮呀。

现实也是这样。在一个已有的信息库里找信息是容易的，因为很容易操作。但这些信息可能并不能帮助组织管理者做好决策。就好像为体育比赛做准备，收集球队球员号码这些信息是精确的，容易得到的，但是对赢得比赛毫无帮助。

对于用人力竞争力来帮助组织决策的经营者来说，类似的情况也在发生。每一项人力竞争力的投资，都应当与各利益相关方的价值相链接。见图6.

图6：组织内外从人力竞争力中获得的不同价值

问题3：我们如何获得“组织”的相关信息？

定义了什么是组织，帮助了我们理解了应该收集什么信息，什么信息重要。那么如何获得这些信息则成为下一个问题。以下有5种信息收集的工具，它们各有优劣。

图7：人力竞争力信息收集方法对比

更重要的是，这项工作可以帮助高层领导以及HR专家有预见性地做出人力竞争力策略，更有效率地展开企业战略。

坏消息是这些所有方法都受限，好消息是他们能组合使用，帮助企业和HR获得更多人力竞争力决策。我们已经和大量的客户通过访谈和定制化服务提供了人力竞争力服务。我们做了大广泛的调研，为各类决策者提供指导。

最近，我们与亚马逊云进行合作，利用了AI和NLP（nature languages process自然语言处理）工具，从7000家公司获得了数据，从2021和2022提供了他们的证券交易委员会报告（SEC），并创建了一个系统（www.rbl.ai)

图8：SEC人力竞争力数据2021-2022（10分制）

从大数据以及AI工具，我们发现人力竞争力可以至少代表44%的员工生产率问题，26%的现金流，25%的未来投资者信心。

我们分析了大量关于如何评估人力竞争力的问题。在接下来的几年内，有志向的行业精英们都在不断探索新的方法，如何用人力竞争力数据为资本投入、政策、分析和管理来决策。在这篇文章里，我们提出了三个问题：

1.什么是组织？如何分类？为什么要分类？

2.需要什么信息来评估组织？谁需要这些信息？

3.信息从哪里来？如何收集？

这三个问题我们至少提供了部分回答，并且提供了关键建议。

戴维·尤里奇人力资源学院

戴维·尤里奇人力资源学院是一项针对HR专业人士，加速提升其组织影响力的学习项目，包含了HR向人力竞争力(Human Capability)时代转型，所需要的从视角到实践的认知。该认证项目获得了2023年布兰登·霍尔人力资本管理卓越奖。这个项目面向：

如果你是：

超过5年HR实践经验的人力资源专家、HRBP、COE、人力资源顾问

愿意在HR领域继续提升的讲师、咨询顾问

学习内容有8个模块，包括：

从外到内的HR新模式

人力资源胜任力研究

应对外部趋势

数字化HR

人力竞争力

能力&员工生涯

员工投入度：VOI2C2E模型

贡献：信心、归属、成长

Last update: 2023-12-24