一份好的工作能夠給予員工內在的激勵，使之保持健康的心理狀態，並創造出高水平的工作成果。

近日，在以“迎接數字化時代的變革”為主題的上海管理科學論壇中歐國際工商學院分論壇上，中歐管理學副教授李爾成介紹了經典的五因子工作特性理論，即一個好的工作崗位所具備的五大特徵，並以此為基礎，探討了企業如何在數字化過程中重新設計工作崗位，發揮新技術的最佳效用。

數字化真的能提高生產效率？

在企業擁抱數字化的過程中，面臨一個現實的需求，即企業應該怎麼擁抱數字化，組織應該進行怎樣的調整來提升企業的生產效率？從這個邏輯角度推斷，大家預設科技和數字化應當是可以提升生產效率的。

而實際上，有時我們會發現事實跟我們的直覺是相反的。

1987年，諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·索洛（Robert Solow）曾經提出過生產率悖論（Productivity Paradox），他提出：資訊科技產業無處不在，而它對生產率的推動作用卻微乎其微。儘管資訊科技革命如火如荼，但產出績效並不顯著。

根據歷史經驗，在電力和計算機技術推出後，實際上生產效率曾經短暫地出現了下降的情況，直到推行10~20年以後它們才真正提升了各行各業的生產效率。

幾年前，麻省理工大學教授布萊恩約弗森（Brynjolfsson）等學者對人工智慧（AI）發展與現代生產率之間的悖論進行了研究。他們發現，人工智慧實際上並沒有顯著提升我們的生產效率。在2017年發表的論文《人工智慧和現代生產率悖論：期望和統計的落差》（Artificial Intelligence and the modern productivity paradox： a clash of expectations and statistics）中，他們指出：一方面，使用人工智慧的系統在越來越多的領域中達到或超過了人類的工作水平，也推動了其他技術的快速進步。然而，與此同時，過去十年實測的生產效率增長顯著放緩，減少了放緩前十年的一半甚至更多。這個現象發生在許多大型新興經濟體中，許多發達經濟體的勞動生產率增速在2005年前後下滑，此後一直保持在低位。例如，2005—2016年，美國總勞動生產率的年平均增長率只有1。3%，不到1995—2004年的年平均增長率（2。8%）的一半。

為什麼高科技沒有顯著提升勞動力的生產效率？對於生產率增長緩慢，與預期相悖的結果，研究人員做了四種解釋：期望錯誤；測量不準確；人工智慧利益分配不公；實施與重構滯後。

其中，他們認為，實施與重構滯後可能是產生悖論的最大原因。

人工智慧最具有價值的能力，尤其是基於機器學習的能力，尚未在產業中得到廣泛傳播和應用。更重要的是，與其他通用技術一樣，在一輪又一輪的的相關創新舉措尚未開發和實施之前，它們的效果無法完全發揮出來。

這一點的核心在於，充分利用新技術需要相當長的時間——通常比人們普遍認為的時間要長得多。

具有諷刺意味的是，對於那些相較之下更加重要，且最終會對總體統計資料和結果產生重大影響的技術來說，尤其如此。這意味著，技術發展將在一段時間內對生產率增長沒有明顯影響。直到必要的用於構建和完善新環境的時間過去後，該技術的作用才會開花結果。產生這樣的時間差的主要原因有兩個。其一，新技術要達到足以產生綜合效應的規模，需要時間。其二，配合新技術應用的創新舉措和調整方案都需要慢慢發現和實踐，以充分發揮新技術的效率。

基於這樣的理論假設，我認為，數字化應用所面臨的突出問題可能就在於，雖然我們已經擁有了大量的資料和先進的技術手段，但是使用這些資源的方式並不高效。

對於企業來說，實施高科技是否成功，能否在數字化浪潮中成為最終的贏家，關鍵不在於獲得市場上最先進的技術，而在於對企業整體組織進行重新設計和調整，透過人力資源的相關舉措，重新嫁接內部的架構，對相關政策進行調整，達到與新技術的最佳匹配，這樣才能充分發揮出新技術的效用，真正為消費者和員工創造價值。

怎樣重新設計工作崗位？

那麼，面對數字化，企業想要真正提升生產效率，什麼樣的經濟學模型可以幫助工作崗位的重新設計？人力資源如何重新調整才能與技術實現最佳匹配？

為了回答這些問題，我想借用一個經典的理論——崗位特點理論，也叫作五因子工作特性理論，由哈佛大學教授理查德·哈克曼（Richard Hackman）和伊利諾依大學教授格雷格·奧爾德漢姆（Greg Oldham）提出。20世紀80年代，兩位研究者看到許多行業從生產加工型轉移到服務行業的大潮，他們希望知道工作崗位本身的設計如何起到激勵員工的作用。這個理論在目前從服務行業轉移到數字化的趨勢中也有借鑑意義，可用於探究員工怎樣跟機器產生互動，在數字化時代創造價值。

在這個理論模型中，研究者認為好的工作應該具有五種核心特徵，能夠給予員工內在的激勵，由此創造出高水平的心理狀態和工作成果。

如果借用這個模型，我們要問的關鍵問題是：怎樣用高科技來起到激勵員工的效果？

根據崗位特點理論的五大核心特徵，在企業數字化過程中，工作崗位的設計會涉及不同的側重點。

首先是技能的多樣性，即工作中涉及的各種才能和技能。

要滿足這一點，在未來工作崗位任務設計中，企業不可忽視人的本性。

人類本性希望有學習的機會，希望工作能有一些豐富多彩的變化，而不是一成不變的。

隨著數字化技術的應用，即使機器和人工智慧取代了一部分比較無聊的工作內容，仍然要讓員工在工作中有學習新技能、不斷進步的機會。

其次是任務的完整性和任務的重要性，強調工作在多大程度上需要作為一個整體從頭至尾地完成，並取得顯著的工作成果，同時也強調該任務可感受到的重要程度，對他人生活和工作的影響，以及對組織和外部環境即刻可見的影響。

之所以將這兩點放在一起，是因為我認為這兩個特徵可以歸結為一個關鍵詞：意義。崗位的意義是員工堅持工作的動力之一。在考慮怎樣設計數字化轉型時，企業必須要考慮的一個問題是：有一些工作任務被機器取代了，那麼是不是工作的一部分意義也被機器拿走了？如果發生這樣的情況，企業就要引起注意，重新設計崗位，讓員工感受到工作的意義和重要性。

再次是工作的自主性，指員工對自己工作的控制程度，能夠自由、獨立、自主規劃工作安排和工作程式的空間。

研究發現，有些企業數字化的效果不佳，原因在於所有決策完全由機器來做，喪失了人的自主性。我們要知道，沒有任何技術是完美的，機器的決策也可能出錯。

所以一定要注意保持人的自主性，人仍然要作為決策的參與者。

最後是工作的反饋性，強調員工能夠在多大程度上獲得直接清楚的績效反饋資訊。

數字化程度提升後，企業要關注工作中的反饋是由誰給出的，是否是機器在給予反饋，以及員工在工作中是否仍然能夠參與比較健康、良性的人際互動。

總的來說，我認為真正的數字化是把機器和智慧技術最好的部分與人類最好的部分相結合。

因此，企業進行數字化轉型，在重新設計崗位時，核心是要牢記不能忽略員工，包括員工的技能學習、價值創造、人際互動。從客觀層面來看，如果能夠做到以人為本，企業就能透過高科技的應用實現更好的績效，帶來創新，甚至提高整個人力資本價值。

此外，我們在深入研究後還發現了一個有趣的現象，中國與西方的數字化轉型和數字化舉措實施的環境實際上存在一定的差異。中國員工往往對高科技持更加歡迎的態度，所以在企業進行數字化轉型的過程中，崗位重新設計和組織架構調整在中國所面臨的壓力不像在西方國家那麼大。

數字化對人力架構還有什麼影響？

在數字化與企業崗位結構融合的過程中，目前還有一些大眾和學界比較關注的問題。

在大眾的印象裡，數字化技術的推廣應用會減少一半的工作崗位。那麼在數字化時代，要怎樣消除員工的危機感？其實，在2022年最新的研究報告中，我們發現數字化並沒有顯著造成工作崗位的流失。

實際上，到目前為止，高科技改變的是工作崗位的內容和性質，打破了傳統的崗位的概念。

工作內容不再完全依賴於人，而需要同時關注該崗位中哪些是由人做的，哪些是由機器做的，哪些地方人做得比機器更好，是機器沒法取代的。

有些企業展開數字化以後，可能有一些負責傳統業務的員工會離職，但與此同時，由於企業開闢了數字化帶來的新業務、新業態，需要設立新崗位、招聘新員工，所以存在一個取代的效用。總體來說，崗位實際上沒有減少。

我想強調的是，從可見的未來來看，許多崗位並不是消失，而是工作任務發生了轉變。

既然工作崗位的性質發生變化是必然的，培訓就至關重要，要讓員工具備勝任新工作內容的能力。

實際上，我們可以將此當作一種機會，透過培訓新的技能，為未來做好準備。

另外，在人力資源和人才遴選方面，真人HR經理和AI技術哪個進行招聘的效果更好？這個問題也有例項，曾有一家大型跨國企業嘗試用AI技術做人才遴選，結果發現程式設計本身的缺陷造成了對女性員工的歧視。

此外，還有人關注到了數字化與道德倫理的關係。研究發現，人工智慧技術實際上會對一些員工產生負面影響，所以在這方面必須要開展一些研究，探索將來怎樣能夠預防傷害員工的情況。

就目前來看，數字化只不過邁出了第一步，未來，我們必須要進行更多的理論探討和研究，讓科技真正產生積極的影響，將人類與機器最突出的優勢相結合，發揮它們最大的效用。

教授簡介

李爾成（Byron Lee）博士是中歐國際工商學院管理學副教授。他在多倫多大學獲得勞資關係與人力資源博士學位。加入中歐之前，他在中國人民大學商學院任教並擔任國際MBA部門的學術主任。

李教授的研究興趣主要集中在薪酬管理、戰略人力資源管理和勞資關係。他的研究成果主要發表在《加拿大經濟學雜誌》《人力資源管理》《勞資關係雜誌》《國際人力資源管理雜誌》《產業與勞動關係評論》《國際人力雜誌》《勞工研究雜誌》和《當代經濟研究》等知名期刊雜誌上。李教授還獲得了《美國管理學會》“員工參與和企業產權”研究領域的新興傑出學者獎。

參考資料：《中歐教授李爾成：透過數字化提升生產效率的關鍵在組織架構》，澎湃新聞

文中創意圖片已獲海洛相簿授權。

編輯

| 潛彬思

想了解更多？戳下方中歐直通車，小歐在等你喔！

諮詢中歐課程：

表單 | CEIBS

中歐官網：

中歐國際工商學院（CEIBS） | CEIBS