【文章精选】陈鼎祥、刘帮成｜人工智能时代的公共部门人力资源管理: 实践应用与理论研究
人工智能时代的公共部门人力资源管理：实践应用与理论研究
◉ 陈鼎祥 刘帮成
【摘要】随着新兴技术的迅猛发展，人工智能渗透至经济社会发展的各个环节，深刻改变着现有的社会发展形态和政府运作方式。文章从实践应用和理论研究两方面对人工智能时代的公共部门人力资源管理展开系统探讨：一方面，文章基于当前公共部门人力资源管理的现状，结合人力资源管理的核心职能模块，总结和提炼了人工智能技术在公共部门人力资源管理中的具体应用、潜在风险和相应的风险规避路径；另一方面，文章从宏观、中观和微观三个层次构建了人工智能时代的公共部门人力资源管理的理论研究模型，旨在探讨人工智能技术在公共部门人力资源管理中的跨层次影响。文章不仅深化了对“人工智能+公共部门人力资源管理”的实践认知，也有利于推动基于人工智能的公共部门人力资源管理的理论研究进程。
【作者介绍】陈鼎祥：北京师范大学政府治理研究中心讲师、上海市创新政策评估研究中心研究员，cdx1217@foxmail.com；*刘帮成：上海交通大学国际与公共事务学院教授、副院长、上海交通大学心理与行为科学研究院研究员、上海市创新政策评估研究中心主任、上海市行政管理学会副会长，liubangcheng@sjtu.edu.cn。
【引用格式】陈鼎祥 刘帮成. 人工智能时代的公共部门人力资源管理: 实践应用与理论研究[J]. 公共管理与政策评论, 2022, 11(4): 38-51.
—文章结构—
一、引言
二、公共部门人力资源管理现状及人工智能的实践应用
（一）公共部门人力资源管理的特点
（二）当前公共部门人力资源管理面临的困境
（三）人工智能在公共部门人力资源管理中的具体应用
（四）人工智能在公共部门人力资源管理中的风险规避
三、人工智能时代公共部门人力资源管理的理论模型建构
（一）个体层面的研究逻辑
（二）组织层面的研究逻辑
（三）组织外部环境的研究逻辑
四、结论和讨论
一、引言
进入21世纪，信息技术深嵌于世界经济社会发展的各个角落，一个烙印着“技术变革”的时代犹如夏日雷雨，风起云涌般地袭来。特别是以大数据(big data)、云计算(cloud computing)和智能算法(intelligence algorithms)等为代表的人工智能(artificial intelligence)技术迅猛发展并逐步走向成熟，深刻改变着现有的社会发展形态和政府运作方式。其中，大数据既是人工智能时代的产物，也是这个时代显著的标志；云计算增强了对海量数据进行分布式挖掘的能力，通过对大量结构化和非结构化数据进行高效灵活地处理，从而实现数据洞察；智能算法通过增强非人格化主体的抽象学习能力，旨在减轻人工投入、降低社会成本，并提供最佳解决方案。从现实影响来看，人工智能虽然带来了诸多潜在风险，但人工智能技术在危机管理、社会安全、城市交通、城乡规划等诸多公共管理领域已经初见成效，并成为解决复杂问题的重要手段。
相较于在其他领域中的广泛应用，人工智能在公共部门人力资源管理方面的应用稍显落后，相应的理论研究也缺乏跟进。从对个体层面的影响来看，智能技术能够深刻改变传统的“韦伯式机械官僚制”(weberian machine bureaucracy),逐步形成嵌入智能技术的新官僚制，即“算法官僚制”(algorithmic bureaucracy),最终对公务员行为和工作方式产生重要影响(比如智能机器参与决策、辅助解答和协助定制个性化服务等)。Bullock认为人工智能技术的应用很可能会削弱基层官僚的自由裁量权，进而影响基层官僚和民众，以及民众和国家之间的关系。同时，他按照不确定性(uncertainty)和复杂性(complexity)两个维度对工作任务进行划分，并指出在不同工作任务场景下，人工智能的使用对基层官僚的自由裁量权具有差异化影响。基于“技术-制度-个人”框架，韩梓轩等总结和提炼了新兴技术高速发展背景下公务员思维方式的转变形态。从对组织层面的影响来看，人工智能技术的广泛应用会加速平台型政府(platform government)的形成，从而有利于重塑组织决策过程，提升组织管理的灵活性，促进数字化能力全面升级。当人工智能嵌入治理过程中，政府治理结构和政府运作过程将发生重大影响，同时也可能伴随着严重的伦理风险。尽管现有的系列研究对于理解人工智能场景下公共部门人力资源管理具有重要启示，但是依然存在不足：一方面，现有研究尚未广泛验证人工智能技术在诸多人力资源管理实践的具体影响，比如，除人工智能技术的应用会带来积极影响外，人工智能技术亦可能会对部分人力资源管理实践(如培训、员工发展等)产生负面影响；另一方面，现有研究着墨于从单一视角来论述人工智能技术可能带来的潜在影响，缺乏从更为系统化的思维(比如综合采用环境、组织和个体的整合视角)来全面考察人工智能技术采纳和应用的前因和影响。
因此，不管从实践应用，还是从理论研究来看，人工智能时代的公共部门人力资源管理缺乏相应的实践总结和理论回应。为了填补这方面的研究缺陷，文章将尝试探讨人工智能在公共部门人力资源管理中的实践应用，以及未来可能的研究方向。具体来说，在实践应用方面，文章基于当前公共部门人力资源管理的现状，结合人力资源管理的核心职能模块，总结和提炼人工智能技术在公共部门人力资源管理中的具体应用、潜在风险和相应的风险规避路径；在理论研究方面，文章从宏观、中观和微观三个层次构建起人工智能时代的公共部门人力资源管理的理论模型，以期为后续人工智能场景下的公共部门人力资源管理研究提供理论思考。
二、公共部门人力资源管理现状及人工智能的实践应用
有学者将人工智能和人力资源管理核心板块相结合，建构了“AIHRM”的概念模型,并依据人工智能应用的基本支持、平台架构和技术支撑三个层面阐释了人工智能和人力资源管理各核心职能可能存在的关联。为了展示人工智能技术是如何与人力资源管理进一步融合，有学者构建了人工智能支持的人力资源实践的生态周期模型，并以大数据为例生动展示了以人工智能为基础的人力资源管理全过程。但是，相较在私营部门人力资源管理中的实践应用和理论研究来说，人工智能在公共部门人力资源管理的相应研究尚处于起步阶段。因此，在具体分析人工智能技术在公共部门人力资源管理中的实践应用之前，有必要深入了解公共部门人力资源管理的特点。
(一)公共部门人力资源管理的特点
公共部门人力资源管理和私营部门人力资源管理在公益性和公法性方面存在差异。首先，公共利益的实现是公共部门得以存在的根本，这也预示着公共部门人力资源管理必然要以实现公共利益为首要目标。而在效率和公平的选择上，公共部门人力资源管理明显倾向于后者。虽然自新公共管理运动以后，追求效率成为衡量公共服务的标尺，比如英国撒切尔内阁提出的经济(economy)、效率(efficiency)和效益(effectiveness)标准。但是，当两者一旦产生分歧，公共部门人力资源管理依然需要将公平置于价值追求的首位。因此，追求公共利益和公平是公共部门人力资源管理的一大特点。
其次，与私营部门人力资源相比，公共部门人力资源管理对任职者的政治和道德素养要求更为严格。虽然私营部门也强调德才兼备，但是由于公共部门对于整个经济社会的影响深度和广度更大，所以强调公共部门任职者的政治素养和道德素养更为重要。同时，党管干部是我国公共部门人事管理的基本原则，政治素养是公共部门任职者的显著特征。虽然西方公共部门人力资源管理强调“政治中立”,但是在现实中很难将公职人员排除在政治之外。因此，无论是在西方还是在中国，政治素养和道德素养都是考核任职者的重要标准，这是公共部门人力资源管理区别于私营部门人力资源管理的另一大特点。
最后，在人力资源管理具体职能方面，公共部门人力资源管理与私营部门人力资源管理也存在差异。比如不同于私营部门的灵活招聘，公共部门在人员招聘中制度化和程序化特点较为明显；再如公共部门在考核过程中注重从德、能、勤、绩、廉进行全方位考核，且重精神激励而轻物质激励，这也与私营部门重点关注绩效增长和物质激励相异。因此，相较于私营部门人力资源管理，公共部门人力资源管理在具体职能运行方面存在显著差异。
(二)当前公共部门人力资源管理面临的困境
1. 人力资源管理的战略性诉求与不同核心板块的匹配失效之间的矛盾。经过多年的发展，人力资源管理的实务操作者和理论研究者均认为，人力资源管理应该将战略性作为其重要诉求，这是对传统的“简单人事管理思想”的冲击和突破。从发展历程来看，战略性人力资源管理在20世纪80年代逐步兴起，并在90年代得到较快发展。但是现有的相关讨论主要集中在工商管理领域中，立足于公共管理领域的讨论却基本空白。通过对新近文献的梳理后发现，公共部门战略性人力资源管理对于组织绩效具有重要促进意义。因此，公共部门应强调战略导向的重要性，从而化解人力资源管理时常面临的碎片化困境。
然而，当下公共部门人力资源管理面临不同方向上的匹配失效问题，具体表现在：第一，公共部门人力资源管理与充满不确定性的外部环境之间的匹配度不高(内外匹配失效)。在乌卡时代(VUCA),公共部门人力资源管理理应具备灵敏性和反弹性，从而有效应对外界不断变化的社会环境。第二，公共部门人力资源管理各职能模块间缺乏有效匹配(横向匹配失效)。人力资源管理包含人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理和劳动关系管理六大核心模块，但当下各模块之间缺乏协调性，不管是在私营部门，还是在公共部门，均呈现一定程度上的割裂状态。第三，公共部门人力资源管理职能与组织其他战略决策之间缺乏有效匹配(纵向匹配失效)。正是由于两者的协调性较差，才导致当下公共部门人力资源管理实践和组织整体战略协同共进程度较低，很难通过有效的人力资源管理实践实现组织绩效的提升。因此，人力资源管理的战略性诉求与不同方向上的匹配失效之间的矛盾，成为当前公共部门人力资源管理亟须突破的困境之一。
2.人力资源管理内容的客观明确性与操作过程的主观模糊性之间的矛盾。人力资源管理一直强调证据的重要性，而非经验。公共部门人力资源管理各个环节都强调指标的客观明确性，从而才能更好地基于证据做出科学决策，但是在实际操作中，指标数据的获取过程和结果往往掺杂着主观人为的痕迹。比如在绩效管理过程中，组织和个人的绩效应该是客观、明确的，但是在实际操作中，很难找到衡量组织和个人绩效的客观性指标。根据国家现有规定，公共部门人员的绩效考核内容是德、能、勤、绩、廉五个方面，但是目前相关制度只对考核的原则性进行明确，对考核的具体内容和过程缺乏清晰规定。这种模糊性容易使绩效考核掺杂人为因素，从而导致绩效考核时常沦为形式，严重背离制度设计的初衷。再比如培训与开发方面，当前公共部门的教育培训无法有效满足组织、岗位和个人的实际需求，从而导致培训的有效性大打折扣。在现实中，公共部门的教育培训更多地采取单位统一培训，培训课程往往由领导确定，忽视员工个性化的培训诉求。从绩效管理、培训与开发等人力资源管理的具体实际可以看出，当前人力资源管理内容的客观明确性与操作过程的主观模糊性之间的矛盾依然较为显著，这成为当前公共部门人力资源管理亟须突破的另一个困境。
(三)人工智能在公共部门人力资源管理中的具体应用
随着风险社会的到来，政府等公共部门面临着复杂多变的外部环境，从而导致缺乏灵活性和回应性的人事管理体系越来越不适应当前经济社会的发展。总体来说，当前公共部门在人力资源管理方面的投入相对不足，加之市场竞争激烈和官僚体制惯性等原因，导致公职人员“为官不为”现象频发，职业倦怠问题突出。因此，如何有效引导公共部门战略规划和公共价值塑造，实现公共服务质量提升成为当前公共部门人力资源管理的重要使命。随着人工智能不断发展，各项人工智能技术不断嵌入公共部门人力资源管理中，为有效纾解公共部门人力资源管理困境提供解决方案。因此，本文将系统探讨人工智能技术在公共部门人力资源管理核心模块中的具体应用，并梳理人工智能技术亟须规避的事项，从而为构建以人工智能为载体、能有效激发广大公务员干事创业和担当作为的战略性人力资源管理系统提供思路。
1. 人力资源规划模块的应用。人力资源规划的主要目的是根据组织内外部环境变化，通过对人力资源的供需进行分析和预测，进而制定人力资源供需平衡计划，确保人力资源的合理配置，最终实现组织目标。从这个意义来看，人力资源规划是一个系统性工程，涉及人力资源规划其他环节，是人力资源管理的前提和基础。公共部门人力资源规划应该以国家发展战略和规划为导向，这对于公职人员的公共服务能力提出了严峻的挑战，不仅涉及政策制定能力、行政管理能力，而且还包括信息化时代下的数字化能力。现阶段，公共部门人力资源规划存在诸如缺乏系统性、与组织战略目标缺乏有效匹配、成本意识薄弱和过程管理欠缺精细化等问题。通过人工智能进行技术赋能，不仅可以对结构化的人力资源数据进行统计分析，更为重要的是对非结构化的人力资源大数据进行深度探索，从而全方位掌握组织人力资源供需状况和先前人力资源规划的执行效果。同时，借助人工智能辅助能够有效识别公共部门人力资源规划的核心指标，比如组织未来发展规划、员工胜任力、组织内部管控等，并在此基础上构建理论模型，利用智能算法追寻最佳人力资源规划建议。人工智能的辅助能够有效协助公职人员掌握各类人力资源宏观和微观数据，从而制定出符合本部门的最佳人力资源规划。当下越来越多的人力资源管理部门借助大数据等人工智能技术制定更为科学合理、富有远见的人力资源规划，不仅有利于提升人力资源配置的合理性，也有利于降低组织人力资源管理的成本。
2. 招聘与配置模块的应用。招聘是公共部门人力资源管理的初始环节，选择与公共部门价值取向匹配的员工是提升人力资源管理效能的关键要素之一。公共部门的主要职能是提供公共服务，因而选择公共服务动机高的报考者是公共部门招聘的目标。但是通过竞争性考试招聘的人员可能会阻碍高公共服务动机的报考者进入公共部门，容易形成“反向选择效应”(adverse selection effect),最终导致选拔人员与组织岗位之间的不匹配。这主要是因为通过短时间的简历筛选、笔试和面试等环节很难了解候选人的相关情况，而一旦被录用，很难有健全的退出机制。因此，通过智能算法对公共部门报考者进行报名简历和个人社交等信息进行有效快捷地脱敏提取，从而全方位了解报考者可能在一般简历和面试无法有效观察到的信息，建立候选人肖像，提升匹配成功率。在面试环节，辅助运用语音、人脸、触摸识别等技术模拟现实场景，从而对面试者进行情绪、动机和偏好进行考察。当前部分企业选择聊天机器人作为面试助理，通过机器学习和语言处理技术，收集面试者信息，形成画像，这值得公共部门学习和借鉴。比如，通过HireVue进行面试，每个候选者通过机器人面试30分钟，在这个过程中，候选人的面部表情变化、词组和语调都会被有效观察，并以此评估他们的性格特征和动机偏好，从中可以获取超过50万个数据点，为最后是否录用提供重要参考。目前，HireVue累计服务超过2 400万应聘者，为单位有效降低90%的招聘时间，美国最大规模的15个政府机构中已有10个机构应用了HireVue进行员工招聘。人工智能辅助招聘能够有效精准地选择合适的候选人进入公共部门，并提供合适的岗位，极大提升招聘的有效性。
3. 培训与开发模块的应用。建立一套系统化的培训与开发体系对于员工未来职业发展和组织绩效提升具有重要影响。培训与开发最重要的两个议题：一是培训的设计和执行；二是培训的有效性评估。长久以来，中国公共部门人力资源的培训与开发体系存在诸多问题，很难有效回应组织、岗位和个人的需求，也缺乏有效的培训评估机制。在实地调研中发现，不少公务员认为，培训的课程内容设置、培训方式、培训跨度，以及培训效果等方面都亟须优化和提升，与此同时，培训的地区差异和部门差异也十分明显。在培训的设计和执行方面，为了使培训更能契合组织、岗位和个人实际需求，借助大数据和人脸识别等技术来识别员工日常工作面临的问题，有针对性地设计培训课程，并经过特定算法筛选有共同培训需求的人员，开展统一培训。在培训的有效性评估方面，利用大数据和云计算对员工培训前后的工作相关数据进行测算，全方位了解培训有效性，这为下一阶段的培训内容、方式的设计提供重要参考。例如，为了实现精准培训，提高培训质量，某省级电力有限公司将大数据应用于技能培训工作中，通过对员工的基础数据、绩效数据、培训数据、培训测试数据、人岗匹配数据进行收集和整理，通过深度学习、可视化展示、分析和预测等大数据技术，构建起员工培训的数据分析平台。大数据技术嵌入的培训工作在运行后取得了一系列成效，例如，通过人岗匹配的动态数据和培训档案数据分析，已经为下一阶段的培训改革与再设计提供数据支撑；又如，基于培训课程质量分析和培训测试成绩分析，能够为提升培训内容的针对性提供重要参考。关于公共部门培训与开发的多方参与问题一直以来都是实务界和理论界关注的焦点,利用大数据和云计算等智能手段，能够有效识别出各方参与培训和开发的相对优劣势，从而寻找到提升培训有效性的最佳组合。
4. 绩效管理模块的应用。在提升公共管理能力，增强公众满意度的过程中，绩效管理是最佳对策。长期以来，我国公共部门绩效管理存在系列问题，比如绩效管理意识较为淡薄、绩效目标与考核标准欠缺科学化、绩效考核过程和结果混淆、绩效管理工具和方法过时等。因此，我国公共部门绩效管理制度亟须完善，绩效考核操作更需客观公正，从而避免操作过程掺杂主观人为因素，造成绩效结果失真。进入信息时代，如何采用更为科学精准的方式来进行绩效考核成为当下亟须重点思考的议题。人工智能的高速发展为公共部门绩效管理带来了新的启发，但是技术如何嵌入绩效管理过程缺乏学术界和实务界的足够关注。相对于传统的绩效管理，人工智能场景下的公共部门绩效管理可以利用大数据技术明确绩效管理目标和岗位职责，从而与员工签署可评估的绩效合同，并借助云计算和智能算法进行全方位、多主体的绩效评估。比如，先前衡量公共服务质量的公众满意度数据更多需要委托第三方机构进行问卷调查或电话调查才能获取，由此带来高昂的时间成本。在人工智能时代，智能算法通过社交媒体、政府门户网站等渠道挖掘大量的结构化和非结构化数据，并进行各类数据深度分析，不仅可以降低时间损耗，也可以提高绩效评估结果的科学性。通过技术赋能，有利于实现考核内容和标准的精准化、考核主体的多元化和考核方法多样化的目标。同时，借助对海量数据(特别是非结构化数据)进行全方位测算，能够有效寻求绩效数据背后隐藏的洞见，从而揭示绩效提升的关键点。
5. 薪酬福利管理模块的应用。公共部门薪酬福利管理是人力资源管理系统中非常重要且极具敏感性的模块。长期以来，我国公共部门人员“同城同级不同薪”和“异城同级不同薪”等问题较为严重。从根本上来说，这是由于国家层面的薪酬制度缺乏统一、地区层面的薪酬制度缺乏协同所致。更为严重的问题是，相对于私营部门而言，公共部门的薪酬福利体系僵化，很难通过市场化方式对薪酬福利进行实时精准调整。通过大数据可以掌握全国各地公共部门人员的薪酬福利水平，同时考量其他相关经济指标，构建薪酬福利模型，并通过智能算法对各地区各公共部门进行精准测算，为国家层面和地区层面进行统一有效的薪酬福利规划和调整提供基础。通过在国家层面构建人工智能技术嵌入的薪酬福利体系，不仅有利于实现全国各地公共部门薪酬设计的统筹，也有利于最大限度地提升国家财政支出的效率。同时，运用人工智能能够打通公共部门和私营部门薪酬福利之间的通道，建立不同行业性质从业人员薪酬福利的动态调整机制，形成不同行业从业人员薪酬福利的相对公平。与此类似，在组织内部，通过对各类海量数据的测算，有利于制定更加公平的薪酬福利体系，大大降低人为干扰，体现组织公平。除此之外，公共部门人力资源管理中一直就存在关于物质激励和精神激励的相融抑或是相悖的争论，通过人工智能的辅助可以得到有效解决。具体来说，利用人工智能的辅助可以有效“观察”公共部门薪酬福利的管理现状，有针对性地对从业人员各类分布式数据进行深度测算，从而辨别物质激励和精神激励的相对重要性，为进一步优化公共部门激励管理提供实践启示。
6.劳动关系管理模块的应用。劳动关系管理一直是人力资源管理的重要环节。相对于私营部门而言，公共部门劳动关系存在显著差异，比如双方协商平等问题、经济分配问题和争议解决的限制性问题等。如何构建和谐的雇佣关系既是提升组织绩效的重要保障，也是建立一支高素质干部队伍的重要支撑。伴随着全面深化改革向纵深方向发展，公共部门员工面临的各类诉求越来越多，人工智能技术会基于各类结构化和非结构化数据提供相应的解决方案，从而最大限度提升公职人员的幸福感，降低系列改革带来的工作压力。同时，人工智能场景下的劳动关系可能会发生重大变化，利用大数据和语音、人脸识别等技术，动态了解员工的工作态度和情绪，为后续进行干预和管理提供基础。虽然利用人工智能手段可以辅助决策，但是相对于传统的上级领导决策，人工智能决策方式可能会给员工带来更低的程序公平感知。因此，以人工智能为基础的决策可能存在潜在负面影响，如何在营造和谐组织氛围过程中辩证地认识和运用人工智能技术成为当前迫切需要解决的问题。
人工智能在公共部门人力资源管理中的应用并非局限于人工智能对人力资源各板块的割裂性影响(即人工智能对各具体模块的潜在影响),而是一种系统化的整合影响(即通过人工智能，各模块之间更具协调性和匹配性)。嵌入人工智能的公共部门人力资源管理能够有效回应当前人力资源管理的战略性诉求，充分提升不同人力资源模块之间的协调性。同时，通过人工智能的辅助，公共部门人力资源管理能够更为量化，使整个人力资源管理体系更多地以数据来呈现，便于透过纷繁复杂的各类数据来洞见管理过程中的缺陷和问题。综上所述，本文提出的人工智能技术在公共部门人力资源管理的具体应用如图1所示。
(四) 人工智能在公共部门人力资源管理中的风险规避
在人工智能时代，传统公共部门人力资源管理模式将会受到颠覆，在智能技术带来管理效率的同时，也需要积极规避其带来的各种潜在风险，从而构建可问责的(accountable)“人工智能+公共部门人力资源管理”运行体系,未来人工智能场景下公共管理者将成为规则制定者、风险防范者以及责任承担者。
1. 谨防算法权力带来的技术霸权。通过智能算法，对公共部门人力资源大数据进行深入挖掘和分析，获取数据洞见，对于优化组织结构，推动传统人力资源管理范式变革具有重要意义。随着智能算法的普及和重要性日益凸显，由此催生了新型权力形式——算法权力。算法权力作为一种技术权力，稍有不慎很有可能被少数组织和个人垄断，从而在公共部门人力资源数据处理和运用上占据主导，对公众舆论、政策制定与执行等方面产生消极影响。Busuioc指出，人工智能算法虽然能够在不同公共服务场景中追寻到最优方案，但是由算法权力带来的问责问题亟须得到关注。伴随着人工智能在其他领域的广泛运用，由此带来的人类主体角色和理性价值逐步被弱化，公共性流失现象较为普遍。因此，国家有关部门亟须加强对算法权力进行有效规制，发挥监管作用，抑制技术霸权的产生。
2. 防止数据泄漏带来的诸多风险。公共部门人力资源大数据具有体量大、全面性、涉密性和关联性等显著特点，一旦泄漏或被他人掌握，极易对国家、组织和个人信息安全造成不可估量的危害。在国家层面，数据泄漏对国家数据主权和国家政治安全产生不利影响，比如国家涉密岗位的人员任命需要防止信息泄漏；在组织层面，数据泄漏可能会使部门人力资源规划、绩效管理和薪酬福利管理等不适宜公开的敏感信息曝光，对组织和谐健康发展产生危害；在个人层面，数据泄漏容易侵害个人隐私权，主要表现在不经个人授权而进行敏感、私密的信息收集和分析，形成伦理风险。因此，如何有效规避公共部门人力资源数据泄漏应该需要重点考量。由于人工智能发展带来的泄漏风险巨大，需要积极探索更具约束力的“硬体系”治理规范,从而实现人工智能的健康快速发展。
3. 摒弃唯人工智能的路径依赖。人工智能的运用使公共部门人力资源管理朝着精细化、数字化方向发展，使之越来越成为“科学”。但是，切勿在人力资源管理过程中唯人工智能化，过度依赖于人工智能带来的分析结果。一直以来，人工智能被当成中立实体(neutral entity)或是均衡器(equalizer),然而，智能机器容易存在创造者偏见(the bias of creators)和社会偏见(societal bias embedded in the data),从而造成由人工智能机器分析出的结果存在信效度不高的问题，更有可能导致公共价值冲突。因此，在人工智能带来管理便利性时，需要认识到人工智能的固有缺陷。人工智能不管发展到何种程度，其本质依然是分析工具，而由此产生的结果也仅仅是辅助参考，切勿将人工智能作为决策的唯一来源。同时，如何摆脱单一算法和模型也是公共部门人力资源管理亟须克服的重要问题，使用多种算法和模型有利于提升人力资源管理测算的精确性。
当前人工智能的发展水平尚处初级阶段，除了能够带来实际管理便捷之外，人工智能嵌入公共部门人力资源管理会导致更多的诸如公共价值选择、伦理观念冲突、敏感数据外泄等问题。因此，如何有效监管人工智能嵌入公共部门人力资源管理的全流程是相关部门亟须解决的重要问题。
三、人工智能时代公共部门人力资源管理研究的理论模型建构
人工智能技术在公共部门人力资源管理实践中发挥着越来越重要的影响，深刻改变着传统人力资源管理范式，进一步推动组织结构扁平化，从而有效提升组织和个人工作绩效。然而在带来管理效能提升过程中，人工智能技术亦会给公共部门人力资源管理带来潜在风险。实践发展必然引发理论思考，人工智能时代的公共部门人力资源管理实践不断呼吁我们开展相关的理论研究。我们在对相关文献检索后发现，鲜有人工智能时代公共部门人力资源管理的理论探讨。基于此，本研究基于宏观、中观和微观三个层次，尝试构建人工智能时代公共部门人力资源管理研究的理论模型，为后续的相关理论研究提供基础。
(一)个体层面的研究逻辑
1.人格特质/技术接受理论要素-人工智能使用的意愿(变革意愿)。人工智能技术改变着公共部门人力资源管理，同时后者需要不断变革才能适应智能技术带来的情境变化。人工智能在公共部门人力资源管理中的应用首先取决于公共雇员的变革意愿。计划行为理论(theory of planned behavior, TPB)是分析员工变革意愿问题中应用最广泛、最权威的理论之一。根据该理论，人格特质和直觉行为控制(比如自我效能感)均会对变革意愿产生影响。其中，比较有代表性的理论框架是大五人格模型，该模型包括开放性、外倾性、宜人性、责任心、情绪敏感性五个维度。在人工智能时代，技术带给员工的工作感受更多地表现在工作节奏变快、工作更加便利、工作诉求更多，而在这个过程中，具有开放、热情的员工更会乐于使用人工智能技术。同时，具有责任心和谦虚特质的员工会因为技术带来的优势而具有使用人工智能的意愿，并积极学习这些技术。然而，情绪敏感性的员工可能会因为技术变革带来的工作环境变化而产生抵触，极有可能会对人工智能使用有抵触情绪。
技术接受理论(technology acceptance theory, TAT)源于技术接受模型(technology acceptance model, TAM),强调个体对于技术的接受度是增加技术使用的关键要素。根据该理论，影响技术使用意愿的因素主要包括有用性感知、努力期望、社会影响和便利条件。在人工智能时代中，如果个体感知到技术的有用性、易用性和便利性，抑或认为技术的使用可以带来积极的社会影响，个体会倾向于使用人工智能技术。基于此，本文提出：
命题1: 员工人格特质和技术接受理论要素对其使用人工智能技术的意愿会产生影响。
2.变革意愿-人工智能技术使用-个人绩效。在人工智能时代，公务员如何调整个人思维方式至关重要。计划行为理论认为行为意向是影响行为最直接的因素。因此，当公共部门员工具有较强的变革意愿(从本文研究场景来看，主要是指个人在工作中倾向于使用人工智能技术的意愿)时，其使用智能技术的可能性越高。而人工智能技术在实际工作中得以有效运用时，可以最大限度地提升个人工作绩效。比如在新冠肺炎疫情防控过程中，公共部门从业人员通过大数据平台进行数据共享，很大程度上解决了员工数据收集、整理和上报等任务，极大地提升了工作效率。除了积极影响外，人工智能技术的使用可能带来潜在的消极影响，比如工作负担加重、信息和数据保密性低以及工作压力增大等。因此，人工智能的使用对于个人工作绩效也可能会产生潜在风险。同时，技术使用的便利程度也会影响变革意愿与人工智能技术之间的关系。对于那些使用便利的人工智能技术，员工倾向于在工作中积极使用人工智能技术，从而来改善工作绩效。反之，对于那些使用并不便利的人工智能技术，员工会因为个人能力的限制，而不会选择使用人工智能技术。基于此，本文提出：
命题2:员工的变革意愿会显著影响其人工智能技术的使用，进而影响个人绩效。在这个过程中，技术便利程度起到了调节作用。
(二)组织层面的研究逻辑
1.工作特征/领导力-组织的人工智能技术使用。Hackman和Oldham提出的工作特征模型具体包括技能多样性、任务完整性、任务意义性、任务自主性和任务反馈性。先前研究表明，工作特征对于组织层面的人工智能技术选择具有重要影响51-52。在人工智能情境下，不同的工作特征需要不同人工智能技术的辅助，这对于提升工作绩效具有重要意义。比如工作要求的技能多样性特征需要不同智能技术嵌入实际工作中，从而满足个体有限技能带来的局限。同样的，任务要求的完整性、意义性、自主性和反馈性对于员工的知识储备和技能要求比较高，部分员工由于自身素养的限制可能无法满足特定任务的要求，只有借助人工智能技术，才能更加有效地完成工作要求。
在人工智能背景下，技术深嵌组织管理的各个环节，并引起了工作特征和要求的改变，亟须领导者对组织未来战略进行谋划布局。基于此，本文考虑领导力对人工智能技术使用的影响。先前研究指出，变革型领导通过个人魅力、感召力、智力激发和个性化关怀等方式，推动组织内部员工表现出主动创新行为，并塑造出组织变革氛围。变革型领导可能会更快适应技术带来的组织变革，以及随之而来的机遇和挑战，并在组织内部营造一种积极变革的组织氛围。在这种崇尚变革的环境中，员工倾向于学习和使用人工智能技术，从而提升组织和个人绩效。除此之外，授权型领导可以通过自主权授予，提升整个组织的人工智能使用意愿。因此，在人工智能应用场景中，如果领导者倾向于将更多的人工智能使用的自主权下放，容易在组织中形成授权型组织氛围，有利于组织使用人工智能技术。服务型领导的行为准则与政府部门为人民服务的根本宗旨契合，是组织创新的重要驱动因素之一。服务型领导基于服务理念的考量，倾向于支持人工智能的应用，主要是因为人工智能技术赋能不仅可以助力服务便利化，还有助于工作体系和流程更加简约高效。基于此，本文提出：
命题3:工作特征和领导力能够影响组织的人工智能技术使用。
2.组织的人工智能技术使用-人力资源管理系统-组织绩效。信息技术的高速发展能够迅速改变行政机关的组织架构，从而造成行政自由裁量权(administrative discretion)和机构控制(constitutional control)的变革，最终使街头官僚(street-level bureaucracy)演变成系统官僚(system-level bureaucracy)。相对于一般信息技术的进步，人工智能的高速发展无疑会给公共部门人力资源管理系统带来深刻变革。从具体实践来看，人工智能技术在企业人力资源管理实践中应用越来越广泛,比如HR Robot和HRTech等智能化产品已经逐步成为人力资源管理过程的重要辅助工具。从当前的管理现状来看，公共部门人力资源管理更多地体现出碎片化、应激式的运行模式，缺乏战略性、灵敏性和整体性。随着人工智能技术在公共部门人力资源管理中的广泛使用，组织人力资源管理的范式和运行模式将会发生重大改变。从上述人工智能的具体应用来看，人工智能技术的运用将会使公共部门人力资源管理更具战略性和系统性。同时，公共部门战略性人力资源管理系统的形成会极大推动组织内部的管理效能提升，从而实现组织的人力资源管理与外部环境、内部战略的契合，也会有利于人力资源内部不同模块之间的有效匹配。值得注意的是，除了积极影响外，人工智能嵌入的人力资源管理系统可能会带来潜在负面。比如裴嘉良等指出，在人力资源决策过程中，相较于传统上级领导决策，人工智能算法参与的决策会导致较低的组织程序公平感知。根据先前的相关研究，组织程序公平对组织绩效会产生重要影响。因此，人工智能技术嵌入人力资源管理系统时，可能会对组织绩效产生消极影响。基于此，本文提出：
命题4:组织的人工智能技术使用能够显著影响公共部门人力资源管理系统，并进而影响组织绩效。
(三)组织外部环境层面的研究逻辑
从本质上来说，组织的人工智能技术选择是一种典型的技术创新行为，在这个过程中，不同地区的公共部门存在明显差异75。在探讨影响组织的人工智能技术选择的前因变量时，可以从宏观的经济发展水平和组织外部压力两个方面进行探究。
地方经济发展水平会对地方政府采纳技术创新具有显著差异性影响，主要基于以下两点原因：一方面，组织进行技术创新采纳除了需要具备较强采纳意愿外，还需要具备一定的经济基础。当地区经济发展水平较低时，该地区很难为人工智能技术选择提供足够的经费支持；另一方面，当某一地区的经济发展水平较高时，该地就越倾向于接纳新鲜事物，对各类新技术的需求也相应较大。因此，当某一地区的经济发展状况较高时，地方政府会倾向于出台相应的政策文件积极推进新技术的使用和普及。
组织外部压力可以分为纵向行政压力、同侪竞争压力和公共服务需求压力三种类型。第一，我国是一个单一制国家，“压力型体制”是其典型特征。上级政府对于下级政府部门的行为具有极大的塑造力，当上级政府推行关于人工智能技术应用的政策时，地方政府会积极响应。由于政治体制的原因，这种纵向的行政压力将会是下级政府部门人工智能技术选择的重要原因之一。第二，“晋升锦标赛”容易导致政府部门之间形成竞争，以期在政府部门绩效考核中脱颖而出。如果人工智能技术推广纳入政府部门绩效考核中，下级政府部门会积极响应上级关于人工智能技术赋能工作的号召，以期能够在同侪竞争中获胜。第三，提供优质高效的公共服务是政府采用技术创新的重要驱动力。面临纷繁复杂的社会环境，政府等公共部门除了需要处理日常工作外，还需要处理各类应急事务，更需要增强对人民群众的回应性，由此导致政府部门的工作负担不断加重。面临着不断加码的工作任务，政府部门采用人工智能技术进行工作辅助，能够有效缓解部门工作压力，从而改善人民群众享受公共服务的体验。基于此，本文提出：
命题5:地方的经济发展水平和组织外部压力能够显著影响组织的人工智能技术选择。
综上所述，本文提出的人工智能时代公共部门人力资源管理研究的理论模型如图2所示。
四、结论和讨论
人工智能时代已经来临，智能技术正深刻地改变着世界，对人们的生活和工作产生了巨大影响。然而面临这种巨变，公共部门需要不断地动态重塑其人力资源管理系统，构建起以人工智能为载体、能有效激发广大干部干事创业担当作为的战略性人力资源管理系统，进而契合当下技术变革带来的诸多管理诉求。
(一)研究贡献
一方面，文章系统梳理和分析了人工智能技术在公共部门人力资源管理系统的具体实践运用，深入分析了人工智能技术嵌入下的公共部门人力资源管理系统可能存在的风险，并从人工智能治理的视角提出风险规避方案。具体来说，文章阐释了人工智能技术在公共部门人力资源管理中的具体应用，以及需要规避的风险。在此基础上，文章提出亟须从国家层面制定相应的法律法规，从而对于人工智能技术的运用进行有效规制。同时，公共部门的实务操作者需要深刻地认识到，人工智能的确可以为人力资源管理带来极大便利，但是切勿沦为智能技术的附庸。现有管理主义过分夸大技术图腾的支配作用，放大了技术在国家治理中的作用。从本质上讲，人工智能是辅助实务操作者处理复杂问题的工具，唯人工智能化等本末倒置的做法将会引发诸多潜在危机。不可忽视的是，人工智能技术将深刻改变着公共部门员工的工作方式和内容，唯有员工积极地进行工作重塑才能够有效应对变化。
另一方面，在梳理人力资源管理(特别是公共部门人力资源管理)和人工智能领域相关文献后，文章构建了一个囊括宏观、中观和微观的“人工智能+公共部门人力资源管理”的理论研究模型，从而为后续的一般理论研究和实证量化研究提供方向。具体来说，在宏观环境层次上，文章探讨了两类组织外部环境因素(经济发展水平和组织外部压力)可能对于组织的人工智能技术选择产生影响；在中观组织层次上，文章首先探讨了工作特征和领导力对组织的人工智能技术选择产生的影响，进而作用于组织人力资源管理系统，最终影响组织绩效；在微观个体层次上，文章探讨了人格特质、技术接受理论要素可能影响个体人工智能技术使用意愿，进而作用于实际人工智能技术使用，最终影响个体绩效。在这个过程中，人工智能技术的便利程度可能是重要的边界条件。除了在各层次上分别进行讨论外，文章也进行了跨层次的路径分析，以期能够更加全面地理解“人工智能+公共部门人力资源管理”的理论研究。
(二)研究不足和未来研究方向
第一，文章基于先前的实证研究和一般的理论演绎，构建了三个层次的“人工智能+公共部门人力资源管理”的理论研究模型，缺乏足够的实证证据。未来研究可以开展基于证据的量化研究，从而检验、修订和发展本研究提出的理论模型。同时，本研究提出的理论模型仅仅考虑部分变量的影响，未来研究可以进一步丰富此概念模型，深入探究人工智能技术之于公共部门人力资源管理的影响和机理。
第二，文章主要将“人工智能”作为一个研究背景，对于不同类型的人工智能技术在不同人力资源管理环节的应用缺乏深入分析。未来相关研究可以开展更加细化的实证研究，从而探究某一类人工智能技术在某一公共部门人力资源管理环节中的具体应用，比如智能算法在公共部门人力资源管理决策过程中的应用过程和实际影响如何?传统的领导决策过程和人工智能参与下的决策过程，孰优孰劣?这一系列的重要问题亟须相应的实证研究予以跟进。
第三，效率逻辑和正当性逻辑之间的矛盾关系影响了大多数组织的行为决策。自新公共管理运动兴起以来，效率一直以来都是公共部门的核心话题。文章提出，在人工智能技术的影响下，公共部门的运行效率将会得到快速提升，在此过程中，公共部门所追求的正当性(如公平正义)可能在智能技术的运用中受到轻视。但是，这部分的分析依然停留在理论探讨层面，尚缺乏足够的量化证据。未来研究可以立足于公共部门的场景，从实证的视角切入，深入探讨人工智能技术嵌入下的公共部门人力资源管理系统可能存在的正当性流失问题。
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