撰文｜丁飞 润悟信息技术创始人
         刘颖慧 北大纵横咨询合伙人
最近，一段小男孩讲述自己梦想的视频引发舆论关注，并一度登上热搜。据互联网信息，视频画面显示，一教室内的电子屏幕上写着以理想造句的要求，视频中的小男孩根据句式说：“我想当中国农业发展银行的行长，继承我的爸爸。因为我的爷爷是中国农业发展银行的行长，我的妈妈是中国农业发展银行副行长，所以我想继承我们的家产。”
中国农业发展银行安徽省分行新闻发言人对此事件作了回应，表示视频中的学生是该行员工的孩子，其父母目前的工作岗位符合监管要求和农发行任职回避制度规定。对此回应，舆情仍对国有企业系统内“子承父业”、管理干部“近亲繁殖”的任职公平性问题社论较多。
关于这一事件，表面上反映出的是孩子在职业理想选择时的家庭教育偏差，社会评论反映出的是民众对职业公平性的关心。国有企业的回应与“热搜的结果”则折射出的是国有企业持续深化改革的难点：为什么国家一直倡导公平公正，国有企业的“三项制度”改革一直在推行，但国有企业改革的结果在人民群众心中的“公平”感却不高？
利益诉求“统一难”
我国国有企业的发展和改革主要经历了四个阶段：
一是新中国成立后的1950年代-1970年代：国有企业成为国民经济的主要组成部分，主要集中在基础工业和战略性行业，以满足国家经济建设的需要。
二是改革开放早期的1978年-1980年代：国有企业引入一系列试点改革措施，包括赋予企业更多的经营自主权、引入市场机制、试行股份制改革等。
三是1990年代-2000年代：国有企业改革进入深化阶段，重点是推行股份制改革和引入市场竞争机制。在这一阶段，大规模的国有企业试行股份制改革，通过引入外部投资和市场竞争机制，提高企业效率和竞争力。
四是2000年代至今：这一阶段是继续深化改革和转型升级期。国有企业改革的重点是通过市场化改革、优化资源配置、提高企业竞争力等方式，推动国有企业的转型升级。一些老旧行业的国有企业进行了改革重组，推动产能过剩行业的淘汰和市场化出清。同时，国有企业在国际化、科技创新等方面也在不断探索和实践，以适应全球化竞争的新形势。
每次国有企业改革都会牵涉到政府、企业、员工、投资者等多方利益相关者，有的甚至涉及员工的整个家庭；不仅利益相关方群体而且个体都有自己的利益诉求。如何统一各方利益、形成改革的共识，是一个非常困难的问题。
做“减法”，极易引发动荡；做“增”量，才得人心。通过“增量”促成利益统一与改革共识，必需通过国有企业管理干部在思维模式、管理机制和商业模式方面上实现创新才可能实现。
人治化管理与决策机制
“将权力关进制度的笼子里”，这句话不仅适用于政府法治化改革，而且适用于国有企业的经营管理改革。
《大明宫词》中太平公主有一句关于“权力”的台词，“权力，我平生第一次直觉地感受到权力，那迷人感觉……权力，这是你我生命中的永恒主题！”这句台词的背景虽是帝王家族，但王权之威从古延续至今无不彰显权力本身的魅力，也揭示出已经拥有权力的人是多么不愿意放弃权力，更别说主动放弃，而没有登上权力宝座的人又是多么趋之若鹜。
因为体制、机制的历史原因，我国国有企业普遍存在较为严重的权力过于集中、个人意志至上、人事安排偏好关系、信息不对称等人治化管理的问题。具体表现为：
关键决策由少数领导者或者高层管理者独立或少数人集体决策，而非基于广泛的内部参与和专业意见的集体决策。既忽视基层和中层管理人员的意见和建议，也容易导致决策的局限性和不全面性；
决策者通常掌握着大量的信息和资源，而普通员工或者低层管理者则对企业内部运作和外部市场情况了解不足。这种信息不对称使得决策者自以为“知道”，而往往“他以为的不是他以为的”，易陷入片面或者错误的判断，进而影响国有企业的有效运作；
高层管理者的权力过于集中，组织内部的权力失衡和缺少制约。低层员工缺乏自主权和发言权，难以在组织内部施展才华和创造力，影响国有企业的活力和创新能力；
责任模糊不清，管理者往往可以逃避责任或者将责任推诿给下属。导致组织内部形成推诿和消极怠工的风气，影响国有企业的效率和绩效；
由于决策过程冗长、审批程序繁琐，以及信息传递和执行层级多，导致组织对市场变化和竞争对手的反应迟缓。这使得国有企业难以及时调整战略和业务布局，影响了企业的竞争力和市场地位。
所以，深化国有企业改革，某种程度上就是要改“人治”为“法治”。
资源调配“监管难”
国有企业改革过程中，政府的政策导向和监管机制至关重要，但在实际执行过程中却往往面临一系列挑战。
首先执行力是一个问题。处于上升通道的国有企业不愿接受来自政府的改革措施，除非是明显的、明确的资源倾斜性政策。而下降通道中的企业也可能对政府的改革措施持怀疑态度，因为它们认为“业绩不佳时的改革≈权力削弱”。此外，企业承接新政策的能力也是一个挑战。“无法承接=不需要执行”。国有企业改革需要解决应对这种惰性态度的问题。
其次是政策不稳定。过去朝令夕改的政策调整给国有企业带去过“伤害”，而频繁的政策调整又可能是源于政府对市场情况反应迟钝或政策制定者之间意见不一致等因素导致。此果此因，皆有损国有企业对政府政策的“信任”，进而在经营管理中形成“制定长期规划和战略是徒劳、是浪费”的思维。
以上因素使得资源配置的监管难题愈发凸显。资源配置的漏洞易导致“近水楼台先得月”的情况，而资源配置之后又会因执行力问题和战略缺失而难以实现预期回报。如此恶性循环，资源极大浪费，加剧社会不公平。
国有企业资源配置效率低下，改革需要从“由人决策”资源配置转变到“由实力（能力）决策”资源配置还有很长的路要走。智慧的管理干部提倡“先建规则、后做事”；无法建规则的，先立原则。
比如，为了提高资源配置效率和回报，可以借助科技之力——对于复现度高、决策规则容易明确的场景，通过设计和使用软件系统或软件程序来实现数字化、智能化的决策。如此一来，不仅能提供决策质量，而且可以追踪和监管资源配置的效率。
计划经济模式影响深
国有企业经历每个阶段的改革结果，都会反映到“人”与“岗”上。即：岗位的工作内容、工作要求会变，与之对应的是上岗的人员会变。要么员工主动变，胜任岗位工作，要么无法胜任而被替换。
然而，“无法胜任而被替换”在国有企业内是不容易被接受的。原因是传统的国有企业在过去“计划”的时间太久了。员工“被计划”习惯了，只管接收上级指令，只管做，不用思考。突然来一场改革，就要把“不习惯独立思考与主动找工作做的”员工裁剪掉，是不合人心的。
具体而言，国有企业改革引发的“人岗”变动而无“出口”承接，会因利益相关方的不同而引发矛盾。
一方面，改革后，原先由政府任命的经营管理层变成由市场化聘任或者通过其他机制产生，这必然会引发人员的变动。这种变动一方面可能会导致原有经营管理层的不满和阻力，另一方面也可能会引发对新管理层的环境适应的挑战；
其次，经营管理层主责人员的变动往往会带来一系列下属人员的变动，而这种连锁反应通常会导致企业的“不稳定”，需要通过有效的管理和沟通来化解可能产生的问题；
还有一类矛盾，国有企业改革中的常见现象是岗位内容的变化，特别是随着市场需求的变化和技术进步，某些岗位可能会变得不再需要了，这时就需要调整岗位设置和人员配置，以适应新的市场环境。比如高速公路运营企业的改革，因为使用了自动收费ETC技术，就不再需要以前的收费站收费岗了。
另外，国有企业改革方案如果涉及引入新股东或者资本方，则会带来企业治理结构和经营理念的变化，这可能会导致一些岗位的撤销和员工的裁减，以追求企业利润最大化。这种变化往往会引发员工的不满和抗议，处理不好极易引发骚乱。
国有企业改革中的“人岗”变动是一个复杂而敏感的问题，不仅需要政府、企业管理层、员工以及其他利益相关方之间的共同努力与合作，以实现改革的顺利推进和企业的可持续发展。更需要国有企业改革统筹规划，为习惯于计划经济体制模式的员工和管理干部都设置“三年过渡期”（国有企业在承担社会责任方面的担当体现，过渡期的薪酬可以适当设计）。
也就是说，基于国有企业的战略，统筹优化岗位职责。对于未来可能裁撤的“岗”，采取“撤岗不撤人”的举措，给予“老人”自我挖掘潜力、自我激发活力的时间机会，同时通过提前公开的岗位任职资格与标准，给予“老人新人竞新岗”的公平竞争机会。
干部队伍建设是出路
男孩造句事件中的国有企业是“银行”，这是一个收入颇丰的行业，对于人才具有相当的吸引力。在人才供应市场中，各类人才供给充足，“银行”可以设置各种条条框框进行“筛选”。
而对于另一些传统行业的国有企业，比如石油开采，一家三代都在石油系统从事职业工作，甚至从大庆举家迁往新疆，正是这样的“近亲繁殖”才保证了开采企业人力资源的供给。所以，人才选拔尤其是干部任用应当根据企业的业务、环境、条件而设置，不能照搬。
承担持续深化国有企业改革重任的是央企。目前，我国各类央企共243家，其中列入国务院国资委央企名录的央企98家、列入财政部中央企业名录的央企145家。
据有关信息，这些央国企在2022年的营业收入是82.6万亿，净利润是4.32万亿，上缴税收5.93万亿，约有员工3390万。通过这些数据可以看出，国有企业改革的影响范围之广，对国家经济的影响程度之重。
推动国有企业改革向纵深发展的关键，是激发几千万员工身边的干部，让央国企的干部队伍自上而下都有带领员工前进、前进、前进的动力和勇气，而在人工智能时代，AI给予了我们充足的想象与实践空间。
未来，可以尝试通过“算法”切实加强干部队伍建设。
在人工智能时代，只要“企业能描绘出自己所需干部人才的画像”，人工智能技术就能基于这个目标找到算法，指引企业干部进行“实质性的转变”，最后让输出结果与目标相符合。
打个比方来说：假设不同能力素质的央国企干部是1、2、3，企业希望这三名干部实现绩效目标“9261”，请你给出明确的实现路径——每一步都要讲清楚，不能糊弄。这个命题假设在自然算法界是不可能实现的，但在人工智能算法界是可以实现的。
应用到央国企的深化改革过程中，就只需要将一个干部队伍建设的“算法”大旗明确地展示给全体员工看。那时，这些看起来能力不大的“老”干部1、2、3，就会相应思考、商量、协作，最后无需计较谁给谁抬轿子，直奔着目标干。因为“9261”这个巨大目标的实现将是由他们三个共同创造的。而一旦干部能实现“我要变”的转变，其团队成员“我跟着变”就会很快。高素质的员工队伍就能快速形成。
未来，可以通过“算法”优化人才的选拔机制。
人才是各式各样的，是分布在企业各个业务领域、各个职能板块、各个工作岗位的。如何选拔人才呢？大家都说“学华为”，但有效的办法只能从自己企业“内生出来”，照搬照抄是不行的。
但是，选拔出适合本企业的干部人才很难，因为场景太多，人才太多，而岗位却是有限的，央国企努力尝试了很多年，但用的办法不行，还是传统那套“一把尺子量天下”。新生代的人才实在常超出“传统尺子的可丈量范畴”，使得旧式人才选拔机制陷入混乱、造假或僵化。
进入人工智能时代后，从万千人才中选出企业所需的各式各样的干部，变得可以不那么难且效度提升，因为设计算法就可以了。
比如：第一层算法是确定人才画像的轮廓，即在企业中具备专业技能、丰富经验、强责任心、强适应力的员工。玻璃心、撂挑子、躺平肯定不是；第二层算法是在轮廓之下，描述人才的“面容、体格、身材、性情”等各不相同的特征，根据特征筛选，符合则入选，不符合则不能入选；第三层算法是“相马不如赛马”，即须让这些根据人才特征被选出的人才在实际岗位、职能的工作中去“跑”。
有行动就有数据，有数据就可比较。这样选出来、赛出来各领域、各层级的“冠军”。这种基于人工智能深度学习逻辑的人才选拔算法机制，是“轻结构、多层级”的选拔机制。既可解决“授权幅度、深度”问题，又可解决“上下联动”问题。
当然，每一家企业的算法必然是不同的。算法的好坏，一看是不是结构轻，二看是不是层次深，三看所提取的人才特征因子的效度，四看算法参数的调整是否到位。
未来，可以通过“算法”驱动人才的流动。
有的干部个人能力很强，超过了企业人才渠道的容量，如果不让这样的干部流动起来，他反而变成企业人才机制的“堵点”，这样的情况在央国企管理实践中不少见。
传统的人才流动机制是强制轮岗，过程中往往是“人治”方式，经常导致原本强大的人才没有进入匹配的位置，结果导致人才外流或者成为新的堵点。而基于算法的人才流动以价值创造为目标，让能力强的人才到价值机会更大的地方去，让人才在实践中继续成长。首先，算法会让决策层快速共识到这一点，然后算法可以预测价值创造的机会和干部位置变更的权益比，干部人才便可基于此而自行评估并个人决策。
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