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视频演示近期，网传多家大型互联网企业进行大规模裁员并引发舆论热议。对此，中国网信网对腾讯、阿里巴巴、美团、京东等12家互联网企业用工和业务发展情况进行访谈。企业纷纷表示，互联网行业人员流动普遍较快，目前员工数量和业务发展情况总体稳定，对未来发展充满信心。
各互联网企业主营业务稳步开展，部分新业务增长强劲，营收规模屡创新高。与此同时，企业用工总量稳中有增。经统计，2021年7月到2022年3月中旬，腾讯、阿里巴巴、字节跳动、美团、拼多多、快手、百度、京东、网易、微博、哔哩哔哩、蚂蚁集团等12家企业总离职人数21.68万人，总招聘人数29.59万人，净增用工7.91万人，其中11家企业招聘人数多于离职人数。
人力资源是公司发展的基石。无论高层制定战略、发挥领导力才能，还是执行层承接战略、落地实施，每一个运营环节都必须依靠合格的人才来操作执行。人力资源需要在质量与数量上满足公司的整体战略或各项业务目标，并通过一系列的人力资源业务流程（如招聘、薪酬、培训等）以达成其人力资源业务目标。那么如何优化人员配置？
人力资源配置模型是基于公司职级结构并对公司员工职级情况进行文本量化的结果。公司人力资源部根据岗位的重要性、是否更偏向执行、是否更偏向管理或战略制定、是否具有专业的技术或技能等相应地设置管理线及专业线岗位，并相应地设不同的级别。相应地，岗位、级别的差异则在对应的薪酬体系中得以体现。
为了获取公司人力资源配置模型，我们需要对员工的“岗位-职级”信息进行数据量化。一般而言，我们可以按照这些职位在岗级体系中的重要性，并参照对应的薪酬数据或其他参考标准作为基数，而进行等比例赋值，最终形成公司人力资源的配置模型。在量化、构建人力资源配置模型时往往需要注意：
合理选取量化标的。量化标的即指选择量化的“文本数据源”。由于人力资源信息往往是文本类型的，如岗位、职称、性别、部门等，故在选取量化指标时往往需要优先考虑标的物的合理性。一般来讲，我们选取的标的物是对带分析问题最为直接的。如，在分析人力资源配置模型时，我们往往选择各岗位、职级人员数量来进行分析。量化标的的选择可能会影响整体分析结果。假设我们选择了公司定编岗位、职级人员数量来进行分析的话，那结果可能会与按照实际人员数量分析出来的结果背道而驰。
对指标进行合理赋值量化。对文本数据的量化方法有很多种，如管理层打分、按平均晋升时间、平均工资、岗位贡献度等。我们在对文本数据进行赋值量化时，需优先考虑其合理性，即量化标准是与标的物直接相关，并随着标的物的变化而进行更新。其次，我们在进行标的物量化时还需要考虑获取该指标的难易程度，同时尽量减少人工判断。
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