李志剛:靈活用工的未來


李志剛:靈活用工的未來


一場疫情引發的黑天鵝事件,讓原本計劃衝刺「春節經濟」的線下產業紛紛臨時閉店,對很多企業造成了難以估量的影響。


同時,這次疫情也將企業薄弱的抗風險能力暴露無遺。對於勞動密集型企業來說,一旦無法正常營業,現金流中斷,數量龐大的基層員工固定開支就變成沉重的包袱,難以為繼。


以餐飲、零售為代表的服務業,人力成本是成本結構中的重要組成部分,也是制約其發展的核心因素之一。隨著企業的發展、店面的擴張、基礎員工數量的增加,員工管理成本會成倍的放大。傳統的勞動關係,不僅使這類勞動密集型企業人工成本高居不下,其用工效率也始終難以提升。


我認為這個難題需要靠社會化供給來解決,即藉助社會外包力量,解決圍繞員工招聘、薪酬、社保等一系列的問題,而解放了外包員工行政壓力和固定成本壓力的企業,需要聚焦外包員工的標準化培訓和價值觀統一。


例如美團270萬外賣配送員,他們在勞動關係上並不屬於美團的員工,但他們遍佈在全國各地,統一著裝、統一標準地為美團的客戶提供著質量穩定的服務。


這是勞動力結構變化導致的必然趨勢。我國新增人口減少、老齡化加深,導致了用工成本的顯著上升。與此同時,隨著90後、00後千禧一代逐漸成為社會勞動力的主力軍,他們嚮往自由、崇尚多元的特徵也開始在勞動關係中顯現。


未來,社會化供給會成為大多數企業尤其是勞動密集型公司的用工常態。


我認為,通過社會化供給提升人力資源效率,可以重點從下面兩個方向來推進。


李志剛:靈活用工的未來


廣義的靈活用工,包含了小時工、兼職、勞務派遣等多種勞動關係。而真正能夠提高人力資源效率的靈活用工,並不是傳統概念中的打零工。一位創業者跟我說,他們對於「靈活用工」的定義,是在靈活化勞動關係的條件下,不降低勞動者的穩定性。


比如有一個打工者,原來在一個餐廳工作,每天工作10小時,一個月固定工資4000元。靈活用工的狀態下,他做了兩份工作,兩邊各做4小時,路程時間30分鐘左右,平均一天掙200元,一個月就可以掙到6000元,而且身心自由。這種工作狀態下,打工者是特別珍惜這兩份工作的,因為一旦丟掉任何一份,收入就要減半,因此打工者的穩定性不但沒有降低,反而增加了。


靈活用工的僱傭關係,最直接適用於有閒忙時段之分的勞動密集型行業。這次疫情,很可能成為這類勞動密集型產業的一個轉折點,他們會更加審慎地思考,自己是不是需要這麼多的全職員工。以餐飲行業為例,佔營業額20%-30%的人工成本,可以轉向社會化供給,通過按時段靈活計算薪資的方式,來實現企業的降本增效。


其次,藍領群體集中、依靠項目制的勞動密集型產業,也是靈活用工提升人力資源效率的主戰場。中國有4億藍領,6個月換一次工作,一次平均需要2周。靈活用工的僱傭關係,能夠解決部分藍領群體「有項目有錢賺,沒項目沒錢賺」的工作現狀,也可以通過工時的靈活安排,縮短藍領工人更換工作的時間。


此外,新經濟市場催生出的新工種,例如網約車司機、快遞員、外賣送餐員、直播平臺主播等等,都是社會化供給更加適用的新領域。


幾乎所有可以通過外包形式合作的工種,和以提成、績效為導向的工種,未來都可以通過靈活用工的方式來提升用工效率。比如可能會出現門店的專職銷售,以小時工+績效的薪酬結構,來解放企業的固定成本。


未來隨著靈活用工勞動關係的不斷普及和滲透,會出現以靈活用工為工作方式的工人群體,根據他們統一的群體畫像和消費特徵,還有可能會催生出以這個群體為中心的新消費市場。


李志剛:靈活用工的未來


在企業用工轉向社會化供給的進程中,靈活用工是企業用工效率提升的重要途徑之一。隨著靈活用工普及釋放而出的大量招聘需求,也對企業招聘效率提出了更高的要求,需要通過精準匹配來解決。


一位創業者曾提到這樣一組數據,德國有4000萬勞動者,平均5年換一份工作。我國有7億多勞動者,有2億多城市白領和4億多城市藍領。2億白領平均24個月換一次工作,平均換一份工作耗時2個月;4億藍領平均6個月換一份工作,平均換一份工作耗時2周左右。


所以這4億藍領每年在換工作這件事上消耗4億月(120億天),2億白領消耗 2億月(60億天),相當於5000萬人一年(約180億天)的時間都在換工作,也就是說,我們國家的人用來換工作耗費的勞動力是德國總勞動力的120%。


招聘網站從誕生之初就採取搜索的形式,在搜索者清楚自己要什麼的情況下,搜索是有效的工具,但是絕大多數求職者和企業在招聘的過程中,對於自己要什麼無法非常精確,同時考慮到人的適應能力,這個過程也不必做到非常精確,這就導致搜索在招聘過程中效率明顯不足。


此外,對於商品和信息,搜索是簡單的單向選擇,不存在搜索者被商品、被信息拒絕提供的情況。但招聘是一個雙向選擇的過程,這種選擇受到自我認知、供需環境、附加條件等多重因素的影響,也大大降低了搜索後的匹配成功率。


基於推薦的精準匹配,是提高招聘效率的關鍵。在招聘過程中做重服務,結合算法和大數據技術,不斷細化招聘企業和求職者的顆粒度,根據雙方特徵進行推薦和精準匹配,不但提升了招聘過程的效率,也隨著匹配度的提高而提高了員工的穩定性。


回到上文的例子,如果通過精準匹配的手段,能夠提升20%的傳統招聘效率,那5000萬人中的1000萬人一年的時間就能夠被節省出來,並投入到更有價值的勞動中去,這對於個人、企業、國家,都會起到不同程度的促進作用。


近年來,在人力資源產業鏈中,已經逐漸出現靈活用工、招聘、工資結算、考勤等等這些細分賽道的創業企業。未來,單獨提供某一方面工具服務的企業,成長空間是有限的。圍繞交易做重服務,解決企業人力資源的社會化供給,將是創業企業應當關注和佈局的方向。


對於人力資源效率提升領域的創業者而言,在行業變革的初始階段,當下的競爭要點無疑是銷售,是客戶資源的積累和鎖定。但長遠看來,對於人力資源的社會化供給,無論是精準匹配的精確度,還是靈活用工的人力資源調度,或是更具有想象空間的機器人智能辦公,核心競爭力都將是支持這些工具、平臺、系統的底層技術本身。


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