陳雪玉
面向全球引才用才,是我國實施人才戰(zhàn)略的重要內容,但仍然存在海外人才數據采集不全面、開放不到位、應用不深入等短板。近年來,以美國為代表的發(fā)達國家著眼擴大人才競爭優(yōu)勢,在戰(zhàn)略支持、治理規(guī)范、國際合作、融合創(chuàng)新等方面協(xié)同推進,深化全球人才大數據開發(fā),鞏固在人才國際競爭領域特別是高端人才競爭領域的優(yōu)勢地位,其經驗做法值得借鑒參考。
發(fā)達國家一直將人才工作納入國家戰(zhàn)略,近年來又紛紛將大數據上升到國家戰(zhàn)略層面。例如,美國率先建立聯(lián)邦大數據戰(zhàn)略[1]。歐洲也作出相應舉措[2]。這兩大戰(zhàn)略形成合力,為全球人才大數據開發(fā)提供了國家意志保障。特別是美國,著眼在大數據戰(zhàn)略規(guī)劃和實施中統(tǒng)籌推進全球人才大數據開發(fā),著重結合落實該戰(zhàn)略10 項基本原則、40 項實踐要點、20 項行動步驟以及185個應用場景[3],為全球引才用才提供全面系統(tǒng)的大數據開發(fā)指引和路徑參考。
一是在決策機制上切實重視。美國政府召集白宮管理和預算辦公室等部門高級官員和各領域專家,組成聯(lián)邦大數據戰(zhàn)略發(fā)展團隊,并指定該團隊負責組織有關調查研究、協(xié)調實現利益相關者愿景和反饋評估戰(zhàn)略實施情況。該團隊一半成員來自商務部、內政部、衛(wèi)生與公共服務部、教育部、平等就業(yè)機會委員會、人事管理署等聯(lián)邦政府部門[4],與全球引才用才關系密切,從而在議事日程設置和行政資源分配上,確保全球人才大數據開發(fā)得到最大重視和支持。
二是在戰(zhàn)略實施中回應需求。全球人才大數據開發(fā),牽涉多重二律背反,諸如道德與效率、共享與安全、創(chuàng)新與責任、權力與治理等等,無不需要在國家戰(zhàn)略層面予以回應。美國堅持宏觀與微觀、思路與措施相結合,依次提出堅持道德性等10項基本原則,布局推進“建立重視和應用數據的文化”“治理、經營和保護數據”“高效促進和適當開展數據應用實踐”等3 個方面40項實踐要點實施,并制定2020年行動計劃[5],明確了支持數據多元治理等20項行動步驟的責任主體和時間節(jié)點,為妥善解決全球人才大數據開發(fā)上述張力沖突提供了策略和方法。
三是在實踐應用中突出支持。美國圍繞“企業(yè)數據治理”“數據獲取、使用和擴增”“數據對決策的支撐及數據責任”“數據商業(yè)化、創(chuàng)新和公共應用”等4 個重點領域,列舉185 個應用場景[6],作為優(yōu)先支持開發(fā)和推廣方向。其中,有26 個應用場景與全球引才用才聯(lián)系緊密,約占1/7、權重很大,既貫徹了國家戰(zhàn)略意志,又對接了經濟社會需要,為全球人才大數據開發(fā)提供了實踐指引。
完善治理規(guī)范,是確保全球人才大數據開發(fā)可持續(xù)的關鍵保障。一方面,世界知名跨國公司、高等院校、科研機構、人力資源服務企業(yè)、國際社交平臺,大多在發(fā)達國家注冊登記,并且其數據中心大多建在發(fā)達國家,因此發(fā)達國家作為機構注冊國和數據流入國,基于屬地原則擁有對全球人才數據最多的實際管轄權。另一方面,數據主體即被采集數據的人才,分布在世界各地,處于各個數據主權國的管轄之下。數據主權國基于屬地和屬人原則,將本國人才及其數據納入主權涵攝范圍,必定與機構注冊國和數據流入國產生權力沖突,從而增加全球人才大數據開發(fā)的政治風險和法律成本。但上述企業(yè)、大學、研究所和實驗室、獵頭公司、社交網絡,作為采集、共享和利用全球人才數據的數據控制者,往往擁有資本、技術、數據、市場、知識、平臺等全球性體系化領先地位,為數據主權國和數據主體所倚重和加持,得以增進對全球人才數據的控制權。因此,發(fā)達國家借助數據控制者的地位和作用,圍繞“數據主體—數據控制者”這一權利義務關系,建立道德中立原則、程序化框架和約束性規(guī)范,以市場機制推進全球人才大數據開發(fā),減少數據主權國的抵制。
一是堅持道德“騎墻”。關于大數據技術快速發(fā)展和廣泛應用特別是全球人才大數據開發(fā)深入推進,是否侵害了數據主體的隱私權,已經引起廣泛討論和激烈爭議。由于在政治哲學和法律傳統(tǒng)上,隱私權是公共領域與私人領域“兩分法”所派生下來的概念,是個體基于樸素的、天然的空間倫理觀念,而在私人領域所享有的一種重要權利[7],因此,隨著全球人才大數據開發(fā)的觸角深入到私人領域,便可能對隱私權構成嚴峻挑戰(zhàn)。例如,亞馬遜(Amazon)等跨國企業(yè)為實時掌握員工身體和工作狀態(tài),要求其佩戴智能胸卡等聯(lián)網設備。其中,智能胸卡內嵌麥克風、藍牙、掃描儀、加速計等傳感器,能夠同步采集并傳輸語音、體態(tài)、動作等40 種信息,一天信息容量可達4GB[8]。企業(yè)利用大數據技術,據此即時分析員工喜怒哀樂等心理狀態(tài)[9],計算員工工余時間、工作效率,并自動提出人事決策方案,就人崗配置提出意見建議[10]。這說明,傳統(tǒng)意義上公共空間與私人空間的劃分已經失去規(guī)范意義,隱私權的道德基礎不再具有說服力。對此,美國等發(fā)達國家回避了全球人才大數據開發(fā)是否解構隱私權的問題,堅持不做出道德評判和倫理闡釋,轉而通過法律、政策和契約予以技術性處理。
二是建立程序化框架。在全球人才大數據開發(fā)中,只要數據控制者明確告知數據主體其所擁有數據權利,以及采集、共享、應用數據的目的、方式、范圍、風險等事項內容,那么在征得數據主體同意后,數據控制者便可進行大數據開發(fā)。此為“告知—同意”程序化框架。對個人信息保護要求最嚴格的歐盟《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation,即“GDPR”),對該框架作了充分闡釋和深化拓展,尤其對數據主體的權利作了廣泛列舉。這些權利包括知情權、數據訪問權、糾正權、被遺忘權、限制處理權、反對權、拒絕權和自主決定權等權利。其中,被遺忘權指數據主體有權要求數據控制者無不當延誤地刪除其有關個人數據,除非數據的保留有合法的理由。反對權則指數據主體有權基于與其特定情況有關的理由,在任何時候拒絕其有關個人數據被處理,包括納入概況分析[11]。
三是強化約束性規(guī)范。在全球人才大數據開發(fā)中,數據控制者對恪守與數據主體約定目的、方式、范圍限度,合理采集、共享和應用數據負有謙抑義務,并對因此產生的風險承擔責任。GDPR 同樣對此作了詳細闡釋,并延伸出對數據控制者的問責制(Accountability)。此問責制要求,數據控制者應當為特定、明確、合法目的,在最小必要限度內采取合法、公正、透明方式處理數據;在數據主體要求處理、刪除或修正其數據時,應當做到準確、必要、及時;使用適當技術或組織措施,確保個人數據的安全性和完整性。數據控制者不但應當為上述事項負責,而且承擔相應的舉證責任。美國2020年行動計劃也有類似政策性要求。
發(fā)達國家圍繞“數據主體—數據控制者”關系,完善全球人才大數據開發(fā)治理規(guī)范,減少了數據主權國的抵制,卻無法消除國家之間數據安全標準和防護水平上的差異,因此仍然需要協(xié)調數據主權國、數據流入國的制度安排和法律政策,達到妥善管控乃至全面消除分歧的目的,實現全球人才數據順暢、便捷跨境流通。根據雙邊或多邊協(xié)調數據保護立場的力度大小,主要形成了4種不同的國際合作模式。
一是實施統(tǒng)一保護。數據流入國建立與數據主權國相一致的人才數據安全標準。歐盟2005年制定《數字化單一市場戰(zhàn)略》,并于2018年實施GDPR,全面消除了成員國之間人才數據安全標準的差異,實行人才數據跨國自由流通。
二是實施充分保護。數據主權國承認數據流入國的人才數據安全標準達到數據主權國所認可的充分保護水平,即使雙方在具體規(guī)則上存在差異。歐盟1995年制定的《歐盟數據保護指令》(EU Data Protection Directive)明確要求,如果歐盟判定數據流入國的法律體系達不到“充分保護”標準,那么歐盟將中止向該國傳輸數據。迫于歐盟壓力,加拿大、澳大利亞、日本、阿根廷等40 多個國家先后參照歐盟標準特別是GDPR,對數據保護法律體系進行大幅改革[12]。
三是實施同等保護。在數據流入國的人才數據安全標準低于數據主權國保護水平的情況下,數據主權國要求數據控制者采取同等保護措施,并要求數據流入國協(xié)助落實監(jiān)管。美國向來不愿參照歐盟人才數據安全標準,而歐盟也從不認可美國數據保護水平。但由于美歐之間巨大商業(yè)利益的推動[13],雙方先后簽署《安全港協(xié)議》《隱私盾協(xié)議》,協(xié)調雙方數據保護立場,約定美國商務部向歐盟提供承諾遵守歐盟標準的公司名單,并由歐盟獨立機構對上述公司進行監(jiān)管,以保證歐洲公民個人信息在歐盟之外獲得同等保護。例如,2018年GDPR 實施,臉書在美國依然默認開啟、但在歐盟默認關閉人臉識別功能,防止違反歐盟隱私保護政策。
四是實施必要保護。在數據流入國的人才數據安全標準低于數據主權國保護水平的情況下,雙方達成合作協(xié)議,要求數據控制者采取與協(xié)議相一致的必要保護措施。美國主導在亞太經濟合作組織(APEC)隱私框架下,建立跨境隱私保護規(guī)則(CBPR)[14]。只要CBPR 成員國的注冊企業(yè),承諾遵守CBPR 對個人信息保護要求,那么即使數據主權國人才數據安全標準高于數據流入國,也不得阻礙相關數據跨境流通。目前,CBPR成員國包括美國、日本、加拿大、墨西哥等國家。
借助戰(zhàn)略、制度和流通三重支撐,發(fā)達國家鼓勵和支持各類機構,圍繞全球引才用才需要,打破原先人才公共信息、私人信息和私密信息的劃分界限,融合推進人才數據開發(fā),創(chuàng)新利用人才數據價值,最大限度地將全球人才數據的戰(zhàn)略資產效用體現、轉化為人才國際競爭優(yōu)勢。
一是推動對全球人才數據的共享利用更加全面深入。大數據創(chuàng)新的蓬勃發(fā)展,為發(fā)達國家開發(fā)全球人才職業(yè)發(fā)展、網絡社交、生理心理等數據提供了技術支持,推動形成全球人才公共大數據、社交大數據和物理大數據。首先,全球人才公共大數據持續(xù)快速集聚。由于發(fā)達國家在人才招聘、企業(yè)發(fā)展、教育招生、科研合作、產業(yè)創(chuàng)新、技術轉化等方面國際化特點更為顯著,因此全球人才公共大數據,包括教育背景、職業(yè)經歷、能力水平、業(yè)績表現、創(chuàng)新成果等信息,很容易向發(fā)達國家集聚。其次,全球人才社交大數據平臺效應凸顯。隨著領英等國際職業(yè)社交平臺的興起和發(fā)展,越來越多人才愿意到這些平臺上展示個人信息,從而匯聚形成時效性、精細度、準確度更高的社交大數據,推動這些平臺發(fā)展成為全球人力資源服務行業(yè)頭部機構。目前,大型國際職業(yè)社交平臺全部在美國、德國、加拿大等發(fā)達國家注冊并設置服務器,其中美國占45.5%[15],接近一半。再次,全球人才物理大數據規(guī)模急劇擴大。出于人才招聘、選拔、服務、考核等需要,發(fā)達國家許多企業(yè)對人才生理和心理數據進行開發(fā),迅速形成信息量呈幾何級數增長的人才物理大數據。以智能胸卡等聯(lián)網設備為例,2019年全球投入使用量達到142億件,到2021年預計將突破250億件[16]。
二是推動對全球人才的選拔評價更加科學。長期以來,選拔評價人才遵循面向過去的經驗主義邏輯,假定人才將一如既往地保持原先業(yè)績表現,通過對人才既有資質條件和工作能力進行考察,進而對人才價值作出定性判斷。這種方法存在兩個短板。首先,對人才信息的采集不夠全面深入,相對注重人才業(yè)務能力數據,但對人才情感、意志、氣質、性格等信息挖掘不足,難以建立對人才的綜合評價。其次,在人才信息應用上局限于“就事論事”,未能深入研究、精準提煉人才發(fā)展規(guī)律,更無法借助規(guī)律對人才發(fā)展?jié)摿ψ龀隹茖W預測,以及優(yōu)化完善人才選拔評價方式。針對這兩個短板,發(fā)達國家利用全球人才公共、社交、物理大數據資源極大豐富的優(yōu)勢,以全面制定人才畫像和發(fā)掘運用人才規(guī)律為重要突破口,有效提升人才選拔評價科學化水平。一方面,推進多層次、多角度地交叉分析人才,力求準確、客觀呈現人才全貌。在美國,招聘機構往往要求候選人才提供社交網絡賬號,進而分析其社交網絡信息[17]。其中,93%的招聘人員利用社交網絡進行招聘,73%的招聘人員據此幫助企業(yè)錄用到合適人才[18]。IBM 公司利用聊天機器人,同步識別、編碼記錄人才心理過程和人格特征,數字化建構人才雷達(Talent Radar)[19],詳細勾勒人才興趣圖譜、性格畫像、能力結構,分析專業(yè)影響力、職業(yè)傾向、求職意愿、信任關系、行為模式等維度,并按招聘要求對候選人才崗位匹配度進行自動排序。另一方面,推進多因素、多結構地揭示人才規(guī)律,讓人才選拔評價建基于人才大數據的規(guī)律性凝練。IBM公司與人力資源服務企業(yè)合作,對其全球分支機構員工職場行為圖像和視頻數據進行深度分析[20],發(fā)現員工體驗度和敬業(yè)度是其離職風險的兩個決定性因素[21],于是及時調整人才選拔標準和評價激勵體系?;萜展镜么藛⑹?,對人才離職風險和發(fā)展?jié)摿M行分析評估,有針對性地提前做好全球人才選拔和儲備工作,因此節(jié)約3億美元[22]。
三是推動對全球人才的服務管理更加高效。由于傳統(tǒng)上人才意見反饋形式帶有明顯的時滯和偏差,問卷調查、抽樣分析受限于人才信息容量太小,座談會、第三方委托評估又被認為是形式主義的表現,人才對此認可度都比較低,人才服務管理效果一直不能完全讓人滿意。建立實時聯(lián)通、同步分析、高效回應的人才發(fā)展反饋體系,是全球人才大數據開發(fā)條件下對人才服務管理的必然要求。發(fā)達國家積極適應這一要求,加快推進人才職業(yè)生涯數據化,以人才數據處理的全面自動化、智能化、同步化,推進人才服務管理交互化。許多跨國企業(yè)在積極使用智能胸卡、智能桌椅等聯(lián)網設備,實時傳感、分析人才生理和心理數據的同時,紛紛建立人力資源共享服務中心,實行辦事流程自動化管理(Robotic Process Automation, 簡稱RPA),承擔了80%原本由人工完成的任務[23],而且全球推行RPA 的人力資源共享服務中心年均增長64%[24]。企業(yè)人才可以隨時查看個人績效數據和身體健康信息[25],對人才反饋意見進行分析,有效改善員工體驗,提高企業(yè)生產力。例如,德勤加拿大(Deloitte Canada)通過分析員工工作期間的生理和心理數據發(fā)現,團隊合作、辦公環(huán)境通透光亮、會議場所寬敞都是促進提升工作效率的重要因素,因此對企業(yè)生產組織形式和辦公硬件設施進行優(yōu)化完善[26]。又如,普華永道通過收集全球超1000 家企業(yè)100 多萬名員工的數據,設計、篩選并提煉出逾3000 個評價指標,研究發(fā)現離家近、不加班是人才擇業(yè)的重要考慮因素[27]。這一結論,為跨國流通、銷售企業(yè)建立薪酬定期調整機制和靈活的考勤制度,穩(wěn)定從業(yè)人員隊伍,提供了良好參考。
四是推動對全球人才的戰(zhàn)略規(guī)劃更加精準。以前,企業(yè)或政府對人才發(fā)展制定戰(zhàn)略規(guī)劃,偏重定性描述、目標闡述和行動概述,對未來一段時期人才要求與企業(yè)或政府發(fā)展需要的匹配度缺乏定量研究和指標要求。隨著全球人才大數據開發(fā)不斷深入,發(fā)達國家更加注重運用大數據在人才發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃中的重要功能。一方面,跨國企業(yè)對借助大數據開發(fā)制定全球人才戰(zhàn)略形成更多共識,并加快付諸具體實踐。據對西班牙桑坦德銀行、英國施羅德集團、瑞士信貸集團、新西蘭銀行等發(fā)達國家487 家金融服務業(yè)領先跨國企業(yè)CEO 的調查,63%受訪者表示已經重新審視全球人才戰(zhàn)略及人力資源部門職能,并希望在人力資源技術中融入強大的數據分析能力;49%表示需要運用大數據分析搜尋、培養(yǎng)和留住全球人才;10%已經深入開展企業(yè)全球人才大數據開發(fā),推進制定全球人才戰(zhàn)略[28]。另一方面,發(fā)達國家在制定全球人才戰(zhàn)略中更加注重借鑒大數據。英國皇家學會(The Royal Society)委托蘭德公司,就英國脫歐對該國研究人員跨境流動的影響進行評估,為英國制定全球人才戰(zhàn)略提供參考。蘭德公司圍繞高校、公營部門研究機構和研究所1300 名研究人員進行調查,就地理位置、研究收入、機構規(guī)模、性別、年齡、種族、國籍、學科等變量進行大數據分析,得出若干結論。這些結論包括,在研究界,與英國發(fā)生人才雙向流動的主要是美國、德國等幾個歐美發(fā)達國家,人才流動的原因主要是職業(yè)動機,人才流動模式與性別、學科、國籍和職業(yè)階段等有關[29]。
當前,我國提出加快構建以國內大循環(huán)為主體、國內國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局,堅持創(chuàng)新在現代化建設全局中的核心地位,對增強人才國際競爭力提出新的更高要求。而發(fā)達國家在全球人才大數據開發(fā)的助推下,仍然保持對全球人才的強吸引力和高粘合度,不僅人才國際競爭力持續(xù)名列全球前茅,領先優(yōu)勢整體上進一步擴大[30],而且在高被引科學家和高強度專利發(fā)明人等高端人才競爭中,繼續(xù)展現對發(fā)展中國家的虹吸效應和馬太效應[31]。相比之下,我國在人才國際競爭力中僅位列第42名[32],科技領軍人才等高端人才表現為凈流失態(tài)勢[31],面向全球引才用才面臨嚴峻挑戰(zhàn)。
立足人才國際競爭,我國全球人才大數據開發(fā)存在三個方面突出問題。
一是政策制度支撐不足。從國家戰(zhàn)略看,雖然制定了《促進大數據發(fā)展行動綱要》《大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》,但偏重于原則、概念和愿景,既未落實具體措施、責任主體和應用場景,也未建立國家統(tǒng)籌、高位推動的決策機制。從法律制度看,《民法典》第一千零三十二條至第一千零三十九條規(guī)定,對數據開發(fā)確立了合法、正當、必要原則,但許多運營商開發(fā)出應用程序(App),并未按照其隱私聲明申請隱私權限,存在涉嫌超范圍采集用戶隱私信息行為,其中有的App 用戶超過6 億人,[33]反映出人才大數據開發(fā)環(huán)境亟需完善。從國際協(xié)同看,我國尚未加入可資人才數據跨境流通的雙邊或多邊國際合作框架?!毒W絡安全法》第三十七條規(guī)定、《個人信息出境安全評估辦法(征求意見稿)》第三條和第六條規(guī)定,明確指出我國實行數據本地化模式,對個人數據跨境流通采取個案式審批、國內法管理的辦法,而非建立數據跨境流通常態(tài)化機制。
二是運行機制尚不健全。從政府層面看,《國家中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》要求建立統(tǒng)一的海外高層次人才信息庫,但至今該信息庫仍未建成,而國家外國專家局建立了“國家引智資源數據中心”,庫存信息超過1000 萬條卻未對外公開[34],難以帶動全球人才大數據開發(fā)。從市場層面看,意向企業(yè)缺乏開發(fā)基礎信息的動力,要求將人才數據轉移至其信息平臺進行開發(fā)[35],因而難以與政府開展合作,若鄰網、優(yōu)士網、天際網、大街網、人和網等業(yè)界較有影響的平臺都未能成功進入全球人才大數據開發(fā)領域。從社會層面看,我國采集海外人才數據主要依托駐外辦事處、聯(lián)絡點等海外關系網絡,僅歐洲400 多個留學社團就有1/3以上直接參與海外引才[36],但存在信息更新滯后、投入性價比不高等短板,并且缺乏穩(wěn)定性和系統(tǒng)性,不適合全面推廣。
三是實踐應用比較滯后。與大數據技術進步相比,我國全球引才用才中大數據開發(fā)還相當滯后,表現為行政主導、經驗主導和慣性主導。行政主導指,目前各種海外人才計劃評價信息來源單一,主要是出版專著數量和發(fā)表論文的刊物級別,但缺乏數據動態(tài)監(jiān)測和人才實時評價機制。經驗主導是指只重視評價人才既往貢獻,但是對實踐型、應用型人才的評價缺乏科學性。特別對創(chuàng)新型國際人才潛在能力,一方面沒有建立大數據關聯(lián)評估模型,就人才預期表現開展科學預測,另一方面有些地區(qū)沒有對引進海外高端人才的必要性和可行性進行定量評估,也沒有提供相應平臺環(huán)境,造成人不能盡其才。慣性主導是指在人才觀、數據觀上沒有實現根本轉變,數據應用意識、人才開發(fā)思路仍然落后。一些地方面向海外招聘人才,主要通過海選和定點溝通方式,針對性較差,選拔面偏窄。中國海外人才交流大會等代表性海外人才引進機制注重人才服務物理平臺,但動態(tài)跟蹤、整合對接和后續(xù)服務不足。
作為全球人才大數據開發(fā)領域后發(fā)國家,我國應當借鑒參考發(fā)達國家經驗,強化國家意志、堅持政府主導、發(fā)揮市場機制、回應社會需求,加快探索形成大數據背景下全球人才開發(fā)新路徑,提升人才國際競爭力。
一是堅持全球視野,推進人才戰(zhàn)略與數據戰(zhàn)略融合實施。將全球人才大數據開發(fā)納入國家大數據戰(zhàn)略實施框架,加快采集和分析海外人才數據,精準制定全國性、行業(yè)性創(chuàng)新人才中長期發(fā)展規(guī)劃,并圍繞全球引才用才明確大數據開發(fā)目標、任務、事項清單和進度要求,逐項落實人才、人社、工信、教育、外專、科技等部門責任。
二是著眼依法治理,完善全球人才數據安保體系。修改政府信息公開條例,確立共享利用政府管理的海外人才信息資源制度,分級分類開放開發(fā)政府掌握的海外人才數據。責成數據運營商按照《民法典》《網絡安全法》規(guī)定,對獲取的海外人才信息安全負責,明確展示收集使用規(guī)則,不得變相強迫用戶授權,并加強懲戒數據濫用、侵犯隱私等行為。
三是立足擴大開放,穩(wěn)步推進全球人才數據跨境流通。堅持互利互惠、安全開放,積極與出國留學人員、海外華人華僑、來華工作專家較多的國家協(xié)商,就人才數據跨境流通達成協(xié)議。實行人才數據本地存儲和跨境流通“雙軌”并行模式,采取資質審批,對滿足數據安保互認標準的數據控制者給予許可,除非其違反安保要求而對其調整審批條件。
四是突出政府作用,構建統(tǒng)一的全球人才信息系統(tǒng)。以教育、外專、人社系統(tǒng)全球人才數據為主體,納入科技、農業(yè)、國資、僑務等系統(tǒng)海外人才數據,整合成立統(tǒng)一的全球人才數據庫,今后新設庫均歸集開發(fā)。統(tǒng)籌政府、公共機構和企業(yè)全球人才數據開發(fā),推進數據共性標準體系建設。
五是圍繞培育市場,強化全球人才大數據開發(fā)利益誘導。建立全球人才數據共享利用激勵機制,借助政府采購、服務外包、社會眾包等形式,銜接人力資源服務資質機構,支持大數據、云計算、物聯(lián)網、人工智能領域領先企業(yè)參與。探索全球人才數據定價辦法和交易規(guī)范,推進人才數據市場交易試點,推動盡快形成市場化、社會化開發(fā)規(guī)模優(yōu)勢。
六是回應發(fā)展需求,突出區(qū)域、行業(yè)全球人才數據應用。針對京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等可能率先實現新發(fā)展格局的區(qū)域,結合發(fā)展基礎、創(chuàng)新方向和服務環(huán)境,運用大數據預測全球人才引進績效和集聚效應,科學設立海外引才計劃。整合海外引才平臺渠道,完善人才全周期動態(tài)反饋,及時掌握各行業(yè)全球人才流動態(tài)勢,促進人才對口引進和柔性集聚。利用“人才綠卡”等信息系統(tǒng),分析海外人才服務需求,相應優(yōu)化其服務體驗。