【人才管理数字化对经济的影响实证分析4100字（论文）】

人才管理数字化对经济的影响实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u18442人才管理数字化对经济的影响实证分析 120297一、建筑行业数字化对国民经济的影响 131205二、人力资源数字化在建筑业领域的应用 226488三、人才管理数字化的主要方式及对建筑业的影响 22878四、人才管理数字化对国民经济的影响实证分析 431837（一）指标选取 428125（二）相关性分析 431795（三）回归分析 621597五、人才管理数字化未来发展预期 10随着全球经济一体化的持续发展，数字化已经对中国经济社会发展产生了巨大影响，数字化发展速度之快、辐射范围之光、影响深度之深，前所未有，将是“十四五”时期和未来中国经济社会发展的重要内容。本人是西安建工集团人力资源部负责人，今天就结合工作实际，浅谈建筑业人才管理数字化对国民经济的影响。一、建筑行业数字化对国民经济的影响据统计，建筑业占据国内生产总值的7.2%，已成为经济发展的强劲推手,带动了相关产业的繁荣。同时每年提供5000万的就业机会，减缓了国内的就业压力，加速城镇化的进程。数字经济作为当前的新兴业态，2020年增加值已超19万亿元，随着经济社会发展的不断更新，目前传统的建筑业发展已经不能适应时代发展的新要求，迫切需要融合数字经济赋能产业转型升级。二、人力资源数字化在建筑业领域的应用人才管理数字化，首先要采集有效数据，比如组织氛围的数据、敬业度满意度数据、人才能力/潜力数据、绩效数据、领导行为量化数据、行业对标数据等等。其次，要对这些数据建立分析模型，采用相关分析、交叉分析、回归分析、对比分析等等分析方法，通过对数据的分析，发现经验不能触达到的部分，驱动更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建议和更科学的人才管理决策，为企业发展聚力赋能。三、人才管理数字化的主要方式及对建筑业的影响人才管理数字化就是广泛利用移动互联网、云计算、大数据、AI人工智能、5G等为代表的新一代数字化技术，在人力资源技术层、工具层、应用层、决策层进行融合发力，从而对建筑行业产生积极作用和深远影响。大数据集成和数据分析。通过建立人力资源信息化平台，采集人力资源各项数据，打破信息孤岛，数据间相互印证、反馈形成人力资源画像。同时将人才画像应用于人力资源各模块，将素质测评、360度评估、AC评价中心等人才管理工具实现数字化、智能化、标注化，可以及时获得人才构成、人力成本、组织结构等实时数据，从而快速反应，推动人力资源与生产资料、生产计划的合理配置，激活人力资源潜力，节约各项成本，实现人才优化流动，求得最大人才效能，从而实现人才升级，组织效能提高。智能分析人力及机械最优配置。通过数字化的人力资源应用工具对各项人力资源数据进行智能化分析，根据项目生产建设周期，选择最优的用工方式，动态调整劳务工比例及机械设备，实现人力与机械的最优配置，从而推动施工管理标准化，提高劳动生产率，增强人均产能。推动生产及管理方式转变。基于人才管理数据化，以数据支撑战略角度，推动组织效能提升和企业管理变革，包括经营管理数字化、生产方式智能化等等；通过AI+BIM审图、5G现场监控、机械化施工等管理设备及数字化工具应用提高生产效能，如，我们目前已在施工项目采用自动化的抹灰机械施工工艺，代替传统的人工抹灰施工方法，实现了施工成本大幅缩减、施工工期有效缩短等良好效益。综上，人才管理数字化既是对建筑行业生产技术迭代更新的有力武器，也是对建筑业经营理念、战略发展、组织运营进行全方位变革的最新动力，对促进建筑产业进化重生乃至国民经济高质量发展都具有深远重大的战略意义。人才管理数字化对国民经济的影响实证分析（一）指标选取人才管理数字化对经济发展也有较大的影响。而测算其具体影响，需要选取可证明经济发展水平的因素，具体如下所示：①GDP：以简化表示。②工业化：后文以简化表示。③第三产业：后文以简化表示。④教育情况：后文以简化表示。⑤工资情况：后文以简化表示。⑥劳动力情况：后文以简化表示。⑦政府活动水平情况：后文以简化表示。⑧基础设施情况：后文以简化表示。⑨信息化发展情况：后文以简化表示。⑩经济开放度情况：后文以简化表示。数据均来自《中国城市统计年鉴》(2010-2018年)。（二）相关性分析首先利用SPSS对上文中10个解释变量与被解释变量人才管理相关率()之间的相关性进行分析。其中皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)的计算公式如下：(6)其中和分别为解释变量和被解释变量样本组成的向量；为样本均值；为样本标准差。如果两个变量是正相关的，相关系数大于0；相反则小于0。相关系数的绝对值约接近于1说明相关性越好，否则相关性越差。近十年的样本数据为130组，其中包含缺失解释变量数据6组，各解释变量与被解释变量人才管理相关率()之间的皮尔逊相关系数计算如下：表1皮尔逊相关系数解释变量相关系数0.6110.5180.8630.7730.7610.8980.8330.5350.6590.514相关性********************如表1所示，通过对相关系数进行分层，我们可以了解到相关系数大于0.8的解释变量：劳动力水平()、第三产业发展水平()以及政府活动水平()与的相关性较好。而其余相关系数低于0.8则说明相关性较弱。考虑本节实证分析的目的是探究人才管理数字化对国民经济影响，而上文中提及的10个解释变量均可在一定程度上影响人才管理数字化发展水平，故保留全部解释变量进行进一步分析。（三）回归分析基于上文的分析假设，本节建立面板数据多元线性回归模型：考虑到面板数据的不平稳，且解释变量间量纲不同，为剔除异方差对回归方程的影响，并且保留面板数据的人才管理学意义，将各解释变量与被解释变量取自然对数再做回归，此时回归方程的系数可理解为弹性。调整后的回归模型：其中，表示124组样本。为常数项；为回归系数，为误差。为了进一步对参数进行估计，需对模型作如下假设。误差项具有0均值和等方差，即满足Gauss-Markov条件：且有正态分布的假定条件：利用SPSS对上文中10个解释变量与被解释变量人才管理相关率()之间建立回归分析模型，参数估计采用常用的最小二乘估计。回归方程的模型摘要如表2所示；回归方程的方差分析(ANOVA)如表3所示；回归方程系数如表4所示。表2回归方程模型摘要模型方调整后方标准估算的误差0.9260.8580.8450.06808表3回归方程方差分析（ANOVA）模型平方和自由度均方显著性回归3.162100.31668.2030.000残差0.5241130.005总计3.685123表4回归方程系数模型未标准化系数标准化系数的95%置信区间共线性统计标准误差显著性下限上限（常量）1.0100.1300.0000.7531.268-0.0770.074-0.1100.301-0.2220.0698.959-0.5040.070-1.2850.000-0.642-0.36625.1100.0560.0810.1600.489-0.1040.21642.3610.1040.0280.2760.0000.0490.1604.4160.4830.0960.5060.0000.2930.6727.9740.2100.0500.4930.0000.1100.30911.0380.0130.0280.0390.654-0.0430.0686.0190.0430.0680.1020.527-0.0920.17820.4140.1610.0390.4140.0000.0830.2388.1390.0580.0220.2300.0100.0140.1026.186根据输出数据，可作回归诊断如下：①拟合优度检验该回归模型复相关系数，决定系数。回归平方和占比越大，决定系数越趋于1，拟合结果越好，所以该回归模型对样本数据点的拟合程度较好。②回归方程显著性检验方差分析表中对应的值为0.000，表示回归方程显著性非常好，说明解释变量整体上对被解释变量的解释能力很强。③回归系数显著性检验在0.05的显著性水平下，解释变量、、、均通不过显著性检验，说明上述变量在整个模型中对被解释变量的解释能力较弱。模型还需要进一步修正。通过修正回归模型，得到了较好的分析结果。经过回归诊断，修正后的回归模型具有良好的统计学意义，我们可以得到回归方程：回归模型中还保存了教育水平发展水平()、社会劳动力工资水平()、劳动力水平()、信息化水平()和对外开放水平()5个解释变量，上述方程可作为拟合预测的重要参考方程。为了探究受到人才管理数字化对国民经济影响最大的要素，则进行显著性检验，最终通过显著性检验的5个解释变量受到人才管理数字化的影响较大，即①人才管理业劳动力水平()②社会劳动力工资水平()③信息化水平()④教育水平发展程度()⑤对外开放程度()具体来说，在人才管理数字化之下，越来越多的人才管理从业人员集聚在城市中，可以使当地人才管理业获得较大的发展；而人才管理数字化，必然带动社会劳动力薪资水平的提升，而在人才管理数字化的过程中，也需要越来越多的高素质人才，所以教育水平必然获得发展。同样，在当前信息化发展的过程中，对计算机的使用要求也在不断提升，所以我国经济发展信息化水平必然获得提高。人才管理数字化的过程中，越来越多的人才也会集聚，也会影响到我国的开放度。人才管理数字化未来发展预期从1980年至今，人力资源数字化经历了一个持续迭代、不断进化的转型过程，完成了从“E-HR”到“D-HR”的转变。HR1.0时代，人力资源信息系统主要是部门级、面向事物，以记录人事信息为主;到了2.0时代，以HR部门业务管理为主的人力资源管理系统(E-HR)开始从企业整体进行管控;时至3.0时代，企业的人力资源管理开始以移动互联网、云计算、大数据、人上智能等新技术为手段，以“智愚协同、赋能员上、激活组织”为目标，建立社会级、服务性的数字化人力资源管理云服务平台(D-HR)，完成了人力资源管理的数字化转型升级。数字化技术改变了企业的商业逻辑，数字化转型是对企业战略的重塑调整，执行企业战略的人才也需要被重新定义。借助数字化技术在人力资源管理领域发挥作用，运用“数字化的思维”顺势而为，打造与企业战略相匹配的人才供应链、建立符合数字化人才的管理机制，是人力资源管理部门从容应对数字时代人才管理挑战的必然选择。人才吸引与招聘方面:企业一方面需要打造具有知名度、美誉度的雇主品牌形象，吸引更多优秀人才;另一方面，数字时代人才招聘已不再是机械性操作，人上智能技术帮助招聘人员自动筛选、甄别人员;视频技术、虚拟现实等面试技术，比候选人和招聘者能够更高效地沟通;利用大数据技术对标行业人才报告、薪酬报告，以帮助管理者更明确地进行人才决策。员工学习与发展方面:数字化技术为员上学习带来了诸多变革，学习模式由“以老师为中心”向“以员上自主导向学习”转变。员上利用移动设备，在碎片化时问进行非正式的、社交化(矢日识社群、问答互动等)学习。而大数据技术结合员上学习档案、行为数据等为员上量身定制个性化学习方案，自动推送学习课程，助力员上成长。传统基于流程与职能的学习管理系统(LMS