数字经济转型背景下技术技能人才的能力梯度框架及培育路径

［摘要］从人力资本生命周期理论视角出发，未来技术技能人才只有沿着“技能新手—技能熟手—技能专家”三阶段能力梯度框架不断进行能力的自我生产和动态补充，才能适应数字经济转型发展对技能型人力资本的发展性需求。技能新手阶段，应坚持能力本位的学习观，培养主动学习能力、人机协作能力以及基本道德能力；技能熟手阶段，应践行“做中学”的实践观，培养迁移学习能力、人际协作能力以及职业道德能力；技能专家阶段，应树立终身、跨界、求善的发展观，培养终身学习能力、组织协调能力以及社会道德能力。

［关键词］人力资本生命周期理论；数字经济；技术技能人才；能力框架

［作者简介］韦妙（1983- ），男，湖北黄冈人，湖北工业大学职业技术师范学院，副教授，博士；刘小艳（1996- ），女，湖北十堰人，湖北工业大学职业技术师范学院在读硕士；马丹（1968- ），男，湖北武汉人，湖北工业大学职业技术师范学院院长，教授，博士。（湖北武汉 430068）

一、研究背景

我国“十四五”数字经济发展规划提出：“数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。”［1］2022年，我国数字经济规模达到50.2万亿元，占GDP比重41.5%，名义增长10.3%，已连续11年高于GDP增速，数字经济的迅猛发展引领了整个社会经济的数字化转型［2］。在数字化变革和创新的浪潮中，各行各业新的技术岗位与技能需求不断涌现。与传统劳动岗位相比，数字劳动已成为数字经济模式下全新的工作形态，呈现出劳动主体人机并存、劳动对象数据化和劳动时空灵活化的特点［3］，对技术技能人才的多维能力提出了更高的要求。作为全社会技术技能人才的主要供给侧，如何积极对接产业数字化和数字产业化发展所带来的技能供给需求变化，从理念、模式、结构等多层面全面重构技术技能人才培养体系，成为职业教育适应我国数字经济转型发展大势的重要议题。

从人力资本理论视野出发，职业教育培育的技术技能人才最终能否转化为数字经济转型发展所需的技能型人力资本存量，有两个关键：一是职业教育投资的能力是否“起效”，二是职业教育投资的能力能否“长效”。不同于早期人力资本理论将能力狭隘框定为认知能力，用教育程度替代（衡量）能力大小的简单做法，以詹姆斯·赫克曼（James J. Heckman）为代表的新一代人力资本理论学家在认知能力之外进一步发掘了非认知能力曾被忽视的巨大经济价值［4］，从人力资本生命周期的长期视角强调了能力的自我生产和动态补充效应［5］。这一人力资本理论的新路线为解决数字经济转型生态下技术技能人才培养的两大关键问题提供了重要指引，即以能力发展的“分类”和“分层”为线索，根据“技能新手—技能熟手—技能专家”的生命周期，重构技术技能人才的能力梯度框架。

二、定位：数字经济转型背景下技术技能人才的能力框架

数字技术的广泛应用颠覆了传统的产业生产流程，新兴的技术职业和技术岗位大都面向非标准化的工作任务，呈现出工作内容复杂化、工作关系协同化和工作设备智能化的鲜明特征。赫克曼研究发现，在面对传统工业生产流程中的标准化任务时，阅读、计算、逻辑推理、操作知识或操作技能的熟练度等认知能力能有效提升员工的劳动生产效率，但当面对更为复杂且需要协作的非标准化工作任务时，知识迁移、人际交流、情感、道德等非认知能力的重要性就逐渐显现出来，其对员工工作绩效的影响效应显著超过了认知能力［6］。因此，满足数字经济转型需求的新型技术技能人才必须抛弃以往偏重认知能力学习的陈旧观念，以学习能力、协作能力、道德能力为核心构建一套复合型、多维化的能力框架。

（一）学习能力是掌握数字技术规律的枢纽

人力资本的一个显著特点是其能够给个体带来长久价值。例如，个体早期形成的人力资本（包括认知能力和非认知能力）会影响个体进入劳动力市场后的一系列决策，包括择业、收入、失业、退休等［7］。但同时人力资本也具有时效性，即个体所拥有的知识、技能和经验会随着社会的发展而逐渐变得陈旧，直至消失［8］。劳动者通过教育、培训等方式不断进行人力资本投资，才能始终保证人力资本的时效性，从而在整个职业生涯持续为自身带来经济收益。

随着数字经济规模在整个国民经济中的占比越来越高，个体通过早期教育投资形成的人力资本越来越难以在不断变化的数字化生产生活中保有时效性。一方面，以互联网、物联网等新兴技术为基础的数字劳动形态不断涌现，催生出网络测量员、区块链应用操作员等新兴岗位［9］。这些新职业中涉及的新技术、新方法和新标准层出不穷，技能的窗口期不断缩短，需要技术人员学习的新知识与新技能越来越多。另一方面，产业数字化进程加速推进，数字技术和智能机器不断把控传统生产流程中技术技能含量较低、流水线式的就业岗位，大批工作多年的技能劳动者面临着被“安静解雇”或技术性失业的巨大压力，不得不通过完善知识结构和技能组合延续自身职业生涯。

技术技能人才要适应数字经济转型发展，必须拥有强大且可持续的学习能力。这种学习能力主要是指为了适应和改变环境，实现自身生存和发展所必备的能力，发展性、具体性、交互性是其主要特点［10］。拥有学习能力能够帮助技术技能人才对数字经济发展趋势形成清晰认知，捕捉产业数字化升级的最新动向，掌握数字技术演变规律以及带来的技能需求变化，在不同阶段维持住自身人力资本存量的时效性，最终在整个职业生涯获得持久的职业竞争力［11］。

（二）协作能力是适应数字生产模式的关键

从物品属性来看，人力资本可分为私人人力资本与集体化人力资本。两者的区别主要在于效用互联性，而效用互联性背后的实质是能力类别互联性。私人人力资本背后的能力类型单一，效用互联性较低；集体化人力资本背后的能力类型多样，各项能力之间协作性较强，效用互联性较高［12］。对于集体化人力资本而言，其拥有者能够通过与他人在知识、技能等方面进行协作，进而释放人力资本的最大效益。这里的协作能力是指能够接受他人观点，共享知识并能够与同行一起完成指定的工作任务。

在数字技术的驱动和牵引下，现代企业生产模式已发生巨大改变。传统工业化企业的生产模式主要以规模化、标准化的机械式生产为主，技术工人主要服从机器的运转规律与节奏而非人际交流与协作，人与机器之间呈现为一种依附甚至对立的关系。数字经济形态下的数字化生产流程是一种需要人机、人人紧密协作的新型生产模式。一方面，数字化控制系统、数字化模型驱动等自动化技术在传统生产领域大规模普及，让劳动变得更加集约化、系统化与自动化，形成了以人机协作为主要形式的生产模式［13］。这意味着在数字化生产场域中人与机器之间以往的依附关系和对立关系逐渐转变成了协作关系。此时，技术技能人才只有具备良好的人机协作能力，才能将自身的知识、技能与机器的精确性、高效性和耐久性有效结合，最大化地发挥各自优势，提升生产效益。另一方面，虽然数字技术已取代大部分简单、重复性的工作，将工人从机械化的体力劳动中解放出来，但也带来了更多整合资源、解读数据、优化流程、制定规划等非标准化工作任务，需要大量的人际信息交换和工作协同，对技术技能人才在数字化环境中的人际协作能力提出了更高的要求。

数字经济生产模式对人力资本的需求更偏向于集体化人力资本，了解数字技术运行原理、通晓数字化生产全程，拥有可以与智能机器紧密配合的人机协作能力以及能够共享知识、高效沟通的良好人际协作能力，将成为未来技术技能人才能力框架中的重要组成部分。

（三）道德能力是护航数字经济变革的基石

人身上不仅蕴含着知识和技能层面的人力资本，也能通过塑造自身价值取向、道德观念以及职业精神等拥有道德层面的人力资本。道德人力资本指合乎伦理道德行为准则或制度的各种理念、精神与行为，能够帮助个体时刻规范言行［14］，调和与他人以及社会之间的关系，发挥出自身的实质性价值，产生隐性的经济收益。在新人力资本理论的框架中，道德人力资本指向非认知能力领域的道德能力。研究证明，道德能力能够显著影响人的社会行为。赫克曼分析危险行为的作用机制发现，非认知能力缺陷比认知能力缺陷更容易诱发个体危险行为［15］。当道德能力匮乏的个体最大化追求自身利益时，通常会诱发假冒、欺诈、犯罪等危险行为，除了受到道德的谴责与法律的制裁外，从经济价值层面来看也会拉低社会整体的经济运行效率。

数字经济的高速发展和日益普及让云计算、互联网和人工智能等数字技术越来越深地融入人们的生产生活，也随之在“生产—交换—分配—流通”的全流程链条中引发了以往不曾有过的技术道德和伦理问题。在生产环节，数字技术产品的生产与服务越先进越高效，就越需要伦理道德的嵌入（制约），否则极易引发安全、生态和环保问题。在交换环节，从基本的经济学伦理而言，无论是何种交换都应当遵循自由、平等和守法的基本原则［16］，但当前人的信息权与隐私权经常被随意侵犯和恶意交换，引发了很多难解的道德和法律难题。在分配环节，数字技术普及所带来的技术性失业、收入不平衡等问题广受关注，已成为影响社会分配公平的一大不可控因素。在消费环节，数字经济模式在提供无差别的个性化和定制化服务的同时，也在通过大数据模型分析受众群体经济活动的偏好和习惯来差别化对待不同人群。

可以预见，由数字技术引发的数据安全、隐私保护、数据鸿沟等问题，在任何一个环节上产生与爆发都可能蔓延到其他环节，并在各环节之间形成“交叉感染”乃至“变异”［17］，进而对新的数字产品和业态造成不可逆的危害。因此，技术技能人才只有重视自身道德能力的提升，才能在数字化生存中树立起正确的技术价值观和技术伦理观，合理合法地应用技术，促进技术治理规范的不断完善，最终推动数字经济的健康发展。

三、形塑：数字经济转型背景下技术技能人才的能力梯度

新人力资本理论指出，能力具有自我生产和动态补充效应，即在人力资本生命周期中，上一个阶段形成的能力会促进下一阶段积累更高的能力存量。同时，想要充分发挥早期能力投资的效果，必须在后续其他时期不断追加投资，让能力投资的边际收益率达到最大［18］。数字经济转型背景下从技能新手到技能熟手再到技能专家，每一阶段的能力形塑过程既有各自的差异化需求，又有层层递进式的延续和积累。

（一）释放人力资本的底层效应：起步技能新手能力阶段

人力资本理论之父西奥多·舒尔茨（Theodore W.Schultz）指出，人力资本是通过教育或投资形成的、凝结在人身上的知识和技能［19］。技术技能人才通过积累基本的知识和技能首先迈入技能新手阶段，获得基本的生存能力，并在工作中进一步提升学习能力、协作能力以及道德能力，奠定自身的职业生涯基础，释放人力资本的底层效应。

未来的工作世界在数字技术大规模普及后将由半自动模式逐渐升级为全自动模式，低技能工作岗位将完全被机器取代。技能新手的技能水平较低、工作经验匮乏，只有掌握更多的数字知识与技能才能避免被淘汰。身处这一阶段的技能新手，其学习能力需求主要表现为因就业环境的改变而主动学习新的知识与技能，掌握数字技术演变规律，提高自身的职业竞争力。

面对人机协同式的数字化工作环境，技能新手的协作能力需求是在生产过程中能够与机器建立高度的信任关系，明确各自责任划分。其中，人类主要负责执行灵巧性和决策性的任务，机器人主要负责执行不适合人类执行的工作［20］。“机器换人”浪潮下，“机器上岗”并不意味着“人类下岗”。与此相反，由于机器人与人工智能软件正常运行前都需要经过观察、模仿、纠正、加强等环节来增强机器的类人性，人与机器的协同关系进一步加强［21］。

技能新手的道德能力需求主要表现为能够理解数字行业的道德规范，拥有稳定的行业道德理念，明确自身的服务对象与社会责任。数字经济时代，大量数据的产生和使用在带动企业飞速发展的同时，也存在数据滥用与侵权的伦理风险。技术人员在拥有精湛数据处理技术的同时，也必须具备良好的数据安全及道德意识，这决定了企业在数字技术、数据产品的开发和运营过程中能否遵守基本的伦理规范与社会共同的价值观。一旦技术人员自身存在偏见或歧视行为，极有可能将这种不良意识灌注到数字产品的算法中，而任何有意或无意的决策均可能对企业的数字责任产生消极影响［22］。