一份好的工作能够给予员工内在的激励，使之保持健康的心理状态，并创造出高水平的工作成果。

近日，在以“迎接数字化时代的变革”为主题的上海管理科学论坛中欧国际工商学院分论坛上，中欧管理学副教授李尔成介绍了经典的五因子工作特性理论，即一个好的工作岗位所具备的五大特征，并以此为基础，探讨了企业如何在数字化过程中重新设计工作岗位，发挥新技术的最佳效用。

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数字化真的能提高生产效率？

在企业拥抱数字化的过程中，面临一个现实的需求，即企业应该怎么拥抱数字化，组织应该进行怎样的调整来提升企业的生产效率？从这个逻辑角度推断，大家默认科技和数字化应当是可以提升生产效率的。而实际上，有时我们会发现事实跟我们的直觉是相反的。

1987年，诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛（Robert Solow）曾经提出过生产率悖论（Productivity Paradox），他提出：信息技术产业无处不在，而它对生产率的推动作用却微乎其微。尽管信息技术革命如火如荼，但产出绩效并不显著。

根据历史经验，在电力和计算机技术推出后，实际上生产效率曾经短暂地出现了下降的情况，直到推行10~20年以后它们才真正提升了各行各业的生产效率。

几年前，麻省理工大学教授布莱恩约弗森（Brynjolfsson）等学者对人工智能（AI）发展与现代生产率之间的悖论进行了研究。他们发现，人工智能实际上并没有显著提升我们的生产效率。在2017年发表的论文《人工智能和现代生产率悖论：期望和统计的落差》（Artificial Intelligence and the modern productivity paradox: a clash of expectations and statistics）中，他们指出：一方面，使用人工智能的系统在越来越多的领域中达到或超过了人类的工作水平，也推动了其他技术的快速进步。然而，与此同时，过去十年实测的生产效率增长显著放缓，减少了放缓前十年的一半甚至更多。这个现象发生在许多大型新兴经济体中，许多发达经济体的劳动生产率增速在2005年前后下滑，此后一直保持在低位。例如，2005—2016年，美国总劳动生产率的年平均增长率只有1.3%，不到1995—2004年的年平均增长率（2.8%）的一半。

为什么高科技没有显著提升劳动力的生产效率？对于生产率增长缓慢，与预期相悖的结果，研究人员做了四种解释：期望错误；测量不准确；人工智能利益分配不公；实施与重构滞后。

其中，他们认为，实施与重构滞后可能是产生悖论的最大原因。人工智能最具有价值的能力，尤其是基于机器学习的能力，尚未在产业中得到广泛传播和应用。更重要的是，与其他通用技术一样，在一轮又一轮的的相关创新举措尚未开发和实施之前，它们的效果无法完全发挥出来。

这一点的核心在于，充分利用新技术需要相当长的时间——通常比人们普遍认为的时间要长得多。具有讽刺意味的是，对于那些相较之下更加重要，且最终会对总体统计数据和结果产生重大影响的技术来说，尤其如此。这意味着，技术发展将在一段时间内对生产率增长没有明显影响。直到必要的用于构建和完善新环境的时间过去后，该技术的作用才会开花结果。产生这样的时间差的主要原因有两个。其一，新技术要达到足以产生综合效应的规模，需要时间。其二，配合新技术应用的创新举措和调整方案都需要慢慢发现和实践，以充分发挥新技术的效率。

基于这样的理论假设，我认为，数字化应用所面临的突出问题可能就在于，虽然我们已经拥有了大量的数据和先进的技术手段，但是使用这些资源的方式并不高效。

对于企业来说，实施高科技是否成功，能否在数字化浪潮中成为最终的赢家，关键不在于获得市场上最先进的技术，而在于对企业整体组织进行重新设计和调整，通过人力资源的相关举措，重新嫁接内部的架构，对相关政策进行调整，达到与新技术的最佳匹配，这样才能充分发挥出新技术的效用，真正为消费者和员工创造价值。

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怎样重新设计工作岗位？

那么，面对数字化，企业想要真正提升生产效率，什么样的经济学模型可以帮助工作岗位的重新设计？人力资源如何重新调整才能与技术实现最佳匹配？

为了回答这些问题，我想借用一个经典的理论——岗位特点理论，也叫作五因子工作特性理论，由哈佛大学教授理查德·哈克曼（Richard Hackman）和伊利诺依大学教授格雷格·奥尔德汉姆（Greg Oldham）提出。20世纪80年代，两位研究者看到许多行业从生产加工型转移到服务行业的大潮，他们希望知道工作岗位本身的设计如何起到激励员工的作用。这个理论在目前从服务行业转移到数字化的趋势中也有借鉴意义，可用于探究员工怎样跟机器产生互动，在数字化时代创造价值。

在这个理论模型中，研究者认为好的工作应该具有五种核心特征，能够给予员工内在的激励，由此创造出高水平的心理状态和工作成果。如果借用这个模型，我们要问的关键问题是：怎样用高科技来起到激励员工的效果？

根据岗位特点理论的五大核心特征，在企业数字化过程中，工作岗位的设计会涉及不同的侧重点。

首先是技能的多样性，即工作中涉及的各种才能和技能。要满足这一点，在未来工作岗位任务设计中，企业不可忽视人的本性。人类本性希望有学习的机会，希望工作能有一些丰富多彩的变化，而不是一成不变的。随着数字化技术的应用，即使机器和人工智能取代了一部分比较无聊的工作内容，仍然要让员工在工作中有学习新技能、不断进步的机会。

其次是任务的完整性和任务的重要性，强调工作在多大程度上需要作为一个整体从头至尾地完成，并取得显著的工作成果，同时也强调该任务可感受到的重要程度，对他人生活和工作的影响，以及对组织和外部环境即刻可见的影响。

之所以将这两点放在一起，是因为我认为这两个特征可以归结为一个关键词：意义。岗位的意义是员工坚持工作的动力之一。在考虑怎样设计数字化转型时，企业必须要考虑的一个问题是：有一些工作任务被机器取代了，那么是不是工作的一部分意义也被机器拿走了？如果发生这样的情况，企业就要引起注意，重新设计岗位，让员工感受到工作的意义和重要性。

再次是工作的自主性，指员工对自己工作的控制程度，能够自由、独立、自主规划工作安排和工作程序的空间。研究发现，有些企业数字化的效果不佳，原因在于所有决策完全由机器来做，丧失了人的自主性。我们要知道，没有任何技术是完美的，机器的决策也可能出错。所以一定要注意保持人的自主性，人仍然要作为决策的参与者。

最后是工作的反馈性，强调员工能够在多大程度上获得直接清楚的绩效反馈信息。数字化程度提升后，企业要关注工作中的反馈是由谁给出的，是否是机器在给予反馈，以及员工在工作中是否仍然能够参与比较健康、良性的人际互动。

总的来说，我认为真正的数字化是把机器和智能技术最好的部分与人类最好的部分相结合。因此，企业进行数字化转型，在重新设计岗位时，核心是要牢记不能忽略员工，包括员工的技能学习、价值创造、人际互动。从客观层面来看，如果能够做到以人为本，企业就能通过高科技的应用实现更好的绩效，带来创新，甚至提高整个人力资本价值。

此外，我们在深入研究后还发现了一个有趣的现象，中国与西方的数字化转型和数字化举措实施的环境实际上存在一定的差异。中国员工往往对高科技持更加欢迎的态度，所以在企业进行数字化转型的过程中，岗位重新设计和组织架构调整在中国所面临的压力不像在西方国家那么大。

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数字化对人力架构还有什么影响？

在数字化与企业岗位结构融合的过程中，目前还有一些大众和学界比较关注的问题。

在大众的印象里，数字化技术的推广应用会减少一半的工作岗位。那么在数字化时代，要怎样消除员工的危机感？其实，在2022年最新的研究报告中，我们发现数字化并没有显著造成工作岗位的流失。实际上，到目前为止，高科技改变的是工作岗位的内容和性质，打破了传统的岗位的概念。工作内容不再完全依赖于人，而需要同时关注该岗位中哪些是由人做的，哪些是由机器做的，哪些地方人做得比机器更好，是机器没法取代的。

有些企业展开数字化以后，可能有一些负责传统业务的员工会离职，但与此同时，由于企业开辟了数字化带来的新业务、新业态，需要设立新岗位、招聘新员工，所以存在一个取代的效用。总体来说，岗位实际上没有减少。

我想强调的是，从可见的未来来看，许多岗位并不是消失，而是工作任务发生了转变。既然工作岗位的性质发生变化是必然的，培训就至关重要，要让员工具备胜任新工作内容的能力。实际上，我们可以将此当作一种机会，通过培训新的技能，为未来做好准备。

另外，在人力资源和人才遴选方面，真人HR经理和AI技术哪个进行招聘的效果更好？这个问题也有实例，曾有一家大型跨国企业尝试用AI技术做人才遴选，结果发现程序设计本身的缺陷造成了对女性员工的歧视。

此外，还有人关注到了数字化与道德伦理的关系。研究发现，人工智能技术实际上会对一些员工产生负面影响，所以在这方面必须要开展一些研究，探索将来怎样能够预防伤害员工的情况。

就目前来看，数字化只不过迈出了第一步，未来，我们必须要进行更多的理论探讨和研究，让科技真正产生积极的影响，将人类与机器最突出的优势相结合，发挥它们最大的效用。

李尔成（Byron Lee）博士是中欧国际工商学院管理学副教授。他在多伦多大学获得劳资关系与人力资源博士学位。加入中欧之前，他在中国人民大学商学院任教并担任国际MBA部门的学术主任。

李教授的研究兴趣主要集中在薪酬管理、战略人力资源管理和劳资关系。他的研究成果主要发表在《加拿大经济学杂志》《人力资源管理》《劳资关系杂志》《国际人力资源管理杂志》《产业与劳动关系评论》《国际人力杂志》《劳工研究杂志》和《当代经济研究》等知名期刊杂志上。李教授还获得了《美国管理学会》“员工参与和企业产权”研究领域的新兴杰出学者奖。

参考资料：《中欧教授李尔成：通过数字化提升生产效率的关键在组织架构》，澎湃新闻