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大数据时代下我国公立医院人力资源配置及其优化

时间:2024-08-31

杨艳武

大数据时代下我国公立医院人力资源配置及其优化

杨艳武

(中南财经政法大学,湖北武汉430074)

在大数据时代,现代人们对数据及其内在价值和作用的认知和看法,决定着是否能够发现并使用数据内在的被隐藏的价值,实现医疗、管理、政治、经济的革新。基于此,阐述大数据时代基本含义及特性,并从内外两方面总结大数据时代下我国公立医院人力资源的优化配置。

大数据;医院;人力资源;优化配置

一、引言

劳动力资源的优化配置一直是劳动经济学家力图解决的一大难题。在劳动力资源的配置过程由于其存在信息不对称等一系列问题,使得很多时候劳动力无法得到合理有效的配置。然而,随着大数据时代的来临,信息不对称问题会得到有效的解决,同时,大数据时代同样对劳动力的优化配置提出了一些挑战。

二、大数据的含义和特征

(一)大数据的含义

目前,对于大数据的定义并没有达成一致的认同,不同领域的专家由于其偏向不同,因而其对大数据的定义也有所不同[1]。

数学家John Rauser以这样一句简单的话来定义大数据:大数据是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量[2]。维基百科给予大数据的定义是:大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合[3]。百度百科的解释是:大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合[4]。Gartner公司的Merv Adrian认为,大数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力[5]。IBM用三个特性角度来定义大数据,即3V:体量(Volume)速度(Velocity)和多样性(Variety)。刘念真认为大数据除了以上三个特点之外还有真实性(Veracity)和价值性(Value)五大特点[6]。

(二)大数据的特征

1.数据总量规模巨大

大数据时代最基本的特征就是具有海量的数据规模。大数据时代使得过去那些难以储存、计算的数据很容易地通过互联网和计算机进行快速储存。能在卫星通信技术、电信、互联网的技术支持和相互作用下,使得智能手机、平板电脑及其PC端等移动和固定信息搜集设备得到迅速普及并实现对人们日常生活的追踪,且将这些追踪到的信息以某种形式储存在相对应的数据库中;通过基于位置服务,运营商及其软件开发者对用户的个人行踪了如指掌,还可以在地理位置的基础上加上时间记号作为区分进行备份;在线支付购物平台以及信用卡提供者能够通过顾客的消费习惯记录他们的购物、旅行习惯及支付能力并加以分析;社会网络和服务将个人的社会相关关系和行为爱好的行为言行全部记录;股票分析后台记录人们对股票的购买行为并进行深度分析来保证股票市场的正常运营。随着时代的进步,人们对信息掌握的需求越来越迫切,而大数据的技术手段和行为理念给予了更多人在更多领域获取更加精确信息的能力。

2.大数据的潜在特性

在“大数据”中,“数据”与“数字”的含义和理解也是不同的[7],一个数据的意义是由数字背后所隐藏的数据背景、数据评论进行全面的诠释。例如,如果一个知识竞赛的选手最后的成绩是90分,那么“90”只是一个“数字”的概念,只有将这个数字和它相关的大量的结构特征系相结合,比如智力水平、周围学习环境、学习态度、个人学习能力以及社交关系等,才能解读“数据”背后隐藏的真正含义。在现代社会中,大数据因其所附载体的不断普及而大量产生,那么数据真正的价值如同冰山一角,我们所能直观观察到的只是很小的一部分,绝大部分则隐藏在海洋底下,需要人们去探究和挖掘。以前的数据在用完之后就会给其贴上无价值的标签,但是现在的数据则不然:全球最大中文搜索网站百度可以利用以前以及现在人们正进行的搜索行为分析当下人们最关心的事;购物网站的购物记录成为购物平台分析其消费能力的基础。对数据价值的潜在性的理解决定数据能否被赋予全新的价值并实现数字支持到数据支持的转化。

三、当今大数据时代下公立医院劳动力资源的配置及其问题

(一)人力资源的配置

人力资源作为企业和组织中最为宝贵的资源,被称为企业和组织发展的“首要资源”。组织其他资源的整合使用都需要人力资源的推动。但是,一个组织仅对现有的人力资源进行简单的组合和使用是远远不够的,还必须对人力资源进行合理、优化的配置。否则,一个企业即使拥有再多、再优质的人力资源,该组织也不会有长远的发展。企业其他资源是否被合理利用和获得较高整体配置效益取决于组织中人力资源配置效率的高低。人力资源配置效率也是决定企业能否稳定、持续、快速发展的重要因素。

在组织人力资源管理工作中,人力资源配置是一个关键环节,相同的人员和相同的岗位,不同的人力资源配置却会产生显然不同的甚至是截然相反的效果。人力资源配置既可以看成是人力资源管理的起点,又可以看成是人力资源的结束[8]。所有组织的人力资源管理工作者所要达到的目标,都是把合适的人放在合适的位置,做到人尽其能、人事匹配。

(二)当今大数据时代下公立医院人力资源配置存在的问题

随着社会的发展,人们的收入水平和支付能力在不断提高,在满足最低层次就医需求的基础上,患者对医疗服务的需求有了更深层次的追求[9]。住院的患者不再只是对治疗的需求,而是更多地关注在就医过程中享受高水平和高层次的服务。我国现有的医疗队伍(医护人员)的构成比例中,医生数量和护士数量远远达不到人们对高质量护理的需求,根据其他发展完善的发达国家的经验来看,在正常情况下,医护比例应为1:2或1:4,但是现阶段我国公立医院医护比例不当,护士严重缺乏,没有达到正常比例[10]。护理人员的缺乏导致护士无法对每一位患者负责,进而使得相关的医疗纠纷和事故时常发生[11]。

现阶段,我国公立医院人力资源配置工作在实行过程中比较单一,由于市场化改革的不彻底,导致公立医院人力资源的配置进行之前没有在制高点进行人力资源的预测和规划,也没有对岗位进行全面的分析,在招聘过程中也没有将岗位的具体要求进行规范和具体,对人力资源测评指标的不足也使得在对应聘者进行招聘的过程中难以形成全面而准确的分析,这些均会导致人员和岗位不匹配现象。此外,我国公立医院对人岗的再分配工作不足,尤其在内部员工的培训和开发方面,还有很大的提升空间。

导致医院医护比例严重失调以致无法满足现代人们对高质量医护服务的原因除了我国现阶段仍处于社会主义初级阶段之外,另一个重要的原因就是因为信息不对称。医患双方、医护双方、医院与市场之间的信息不对称严重阻碍了信息的传播。而大数据的来临给了我们解决该问题的绝佳途径。

四、大数据对我国公立医院人力资源配置的优化

在公立医院管理模式和医疗改革的不断推进的影响下,传统公立医院人力资源配置工作暴露出越来越多的问题并且不再适用于现今的人力资源管理工作。这些问题不仅对医疗质量提高和医院服务水平的进步产生制约作用,也导致了医疗和卫生事发展的停滞。在这样的环境下,医院对建立不断适应社会进步的人力资源配置方法的需求越来越强烈,对促进合理的人力资源配置的方法的要求也越来越强烈,在这个改革异常激烈和变化十分迅速的时代,通过一定的方法加强医院人力资源的合理配置进而促进医院的合理发展显得尤为重要。

(一)外部优化

1.解决信息不对称

社会的发展很大程度上依赖于信息传播的速度。对于医院人力资源的合理配置来说,信息的充分性特别重要。但是,信息在传播过程中或多或少会出现失真的情况或者更多地表现为一种信息不对称[12]。信息不对称指交易中的各人拥有的信息不同。在社会政治、经济等活动中,一些成员拥有其他成员无法拥有的信息,由此造成信息的不对称。信息的不对称导致医院难以进行工作人员的合理招募,由于应聘者掌握的自身的应聘信息大大的多于医院招聘者需要了解的信息,比如招聘者可能只能对应聘者的硬性指标比如学历、等级证书进行查实,但无法对应聘者的更深层次的信息进行了解,导致医院难以招到合适岗位上的合适的工作人员。应聘者也由于受到世界开阔性的影响,缺乏医院招聘的翔实信息,导致他们无法找到在医院工作的称心如意的职位。信息不对称问题就这样存在于医院人力资源外部的招聘和利用上。

然而,随着人们对大数据的不断挖掘,使得信息不对称对医院外部人力资源的合理招募和利用的阻碍变得越来越小。信息不对称是由于信息掌握着双方并不十分清楚对方所拥有的信息而造成的进而产生逆向选择和道德风险等严重后果的现象。要想解决信息不对称问题就要尽可能地让双方提供更多的信息,建立一个面向招聘双方的中间信息平台,降低双方搜集信息的成本。这种方法随着大数据时代的到来越来越变得可能。过去对信息的搜集、保管、归类、处理的成本是非常高的。得益于技术的进步,互联网和信息产业飞速发展,海量有价值的数据被低成本地挖掘和运用,大数据也成了未来又一大颠覆性的技术革命。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。随着大数据时代的到来,数据分析师可以对医院的招聘信息进行全新的分类和归纳、可以对应聘者的应聘信息进行快速的整合,根据应聘者的日常生活习惯推测应聘者的思维方式、性格特征、个人品质等等。根据大数据提供的可靠地分析医院管理者和应聘者均可以快速更为低价的获取相互匹配的信息。这大大降低了医院招聘不合适员工引发的道德风险,也减少了医院人力资源市场上的出现逆向选择的概率。

2.信息预测

除了解决外部信息不对称问题之外,大数据的预测功能同样可以促进医院人力资源的合理配置。大数据预测的逻辑基础是,每一种非常规的变化事前一定有征兆,每一件事情都有迹可循,如果找到了征兆与变化之间的规律,就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生,它更多是给出一个概率。大数据不仅可以对未来发生时间的概率进行预测,还可也对未来的需要进行预测。通过对公立医院近几年人力资源,比如医护人员的比例、医护人员的知识层次和结构、医护人员的需求比例等的发展趋势进行预测分析,从而为未来国家对医护培育的投资做出一定的依据,对于个人而言可以根据大数据对医护人员的未来社会需求决定自己是否从事医护行业。这在很大程度上对个人对医院的人力资源合理配置起到了巨大的推动作用。

(二)内部优化

医院内部人力资源配置的合理与否可以很大的影响医院整体的运行,甚至会影响医院的类型是营利性医院还是非营利性医院。在医院内部人力资源的配置上,怎么实现人岗匹配、能岗匹配是最重要的也是最困难的。在过去,医院存在很多能岗不匹配的现象,比如一位医生的操作技能无法完全胜任岗位的需求,但是由于无法具体的通过某种机制来测试该医生是否符合岗位要求而只能通过经验方法做出错误的判断,其结果是造成医疗悲剧。但是,随着大数据时代的来临,这种情况将会变得越来越少。在大数据情况下,数据分析师通过分析医院工作者平时的表现比如全勤情况、治愈率、诊断准确率等等从而客观的分析出某医护人员的医护水平,并且还会分析医院工作者的性格特征或者胜任力等以确保将他们安排在最适合他们自己的岗位水平上,实现最大程度上的人岗匹配、能岗匹配,使得医院的人力资源的到最大程度上的运用和配置,为医院的运行提供最大程度的保障。

结语

随着大数据时代的悄然来临,越来越多以前无法揭示的现象将在大数据的背景下清楚地显露出来。医院人力资源由于信息不对称、人岗匹配难度较大等原因无法实现人力资源的合理配置。但是,运用大数据进行医院人力资源的数据分析,可以很大程度上减少信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险,同时还可以最大程度的帮助医院内部人力资源的合理配置。在未来,运用大数据进行有活动是必不可缺的,在医院人力资源的配置上亦是如此。因此,我们必须紧抓大数据带来的巨大便利,尽最大可能运用到人力资源的配置中来,实现医院人力资源的合理配置。

[1]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(31):10—11.

[2]Philip Russom.big data analytics[EB/OL].(2012—08—01).http://www.docin.com/p-340502098.htm l.

[3]Big data[EB/OL].(2015—06—08).http://en.w ikipedia.org/ w ild/Big-data.

[4]大数据[EB/OL](2015—06—08).http://baike.baidu.com/ link?url=AnR9oVvCdHZU8Z8xEM tUH6-Y-vYxkvPfKP_Ve6c RodiwxgCK 20jjNHw jB0 LWciFk1IziD2t7B9IZBLoO3EWyich 5dFObKo2z0hJLbdZYrli.

[5]Merv Adrain.Big Data[EB/OL].teradatamagazinehttp:// www.Teradatamagazine.com/v11n01/features/Big-data.

[6]刘念真.利用Oracle信息模型驾驭人数据[EB/OL].http://wenku.baidu.com/view/abfb3a1552cL380eb62946d9d.htm l.

[7]魏忠.“大数据”时代的教育[EB/OL].http://www.czedu.gcv.cn/ Print.aspx?Id=10064926.

[8]肖鸣政.试论人力资源配置及其作用及模式[J].中国地质大学学报(社会科学版),2001(1):26—27.

[9]张丽娜,李继平.国内医院护理人力资源配置现状分析[J].护理学报,2010(17):16—17.

[10]郭宗英.公立医院人力资源配置的现状和对策分析[J].现代商业,2014(9):104.

[11]杨翔宇,成翼娟.我国护理人力资源配置不足现状及分析[J].护理管理杂志,2001(4):16—18.

[12]莫凡.以大数据化解信息不对称[J].中国财政,2014 (664):74—75.

(责任编辑:张 锐)

[Abstract]In the age of big data,modern people's cognitions and views aboutdata and the intrinsic values and functions of data determ inewhether people can find and use the hidden valueof data,and thus renovate themedical treatments,management,politicsand economy.Thispapermainly discussesabout thebasicmeaning and characteristicsof theageofbig dataand summarizes theoptim ization ofhuman resources distribution of Chinese public hospitalsboth internally and externally.

[Key words]big data;hospital;age of big data;human resource;optim ization of distribution

Optim ization of Human ResourcesDistribution of Chinese Public Hospitals in the Ageof Big Data

YANG Yan-wu
(Zhongnan University of Finance and Law,Wuhan,Hubei430074)

F272.9

A

1008—7427(2016)02—0048—04

2015—12—16

杨艳武(1991—),男,山西吕梁人,中南财经政法大学公共管理学院硕士研究生在读,研究方向:社会医学与卫生事业管理。

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