作为一种衡量转型进程和效果的工具，数字化转型成熟度模型已经在许多领域得到广泛应用。该模型通过多个维度（如技术、数据、组织和资源等）来衡量企业在数字化转型中的现状和发展潜力。然而，尽管该模型对企业转型的各项要素进行了全面评估，但是如何将这些维度有效地转化为“人才”层面的评估标准，仍是一个相对较新的课题。通过分析该模型中的关键能力域，本文提出了一系列的评估指标，涵盖技术、数据、组织管理等多个方面。这些指标不仅可以帮助企业更好地评估当前人才的能力，而且还能为企业后续的招聘、培训和人才发展提供指导。通过该体系，企业能够更有效地识别和培养适合数字化转型需求的人才，推动转型战略的成功实施。

1 数字化转型成熟度模型

数字化转型成熟度模型（Digital TransformationMaturity Model，DTMM）是企业在数字化转型过程中评估其现状和未来发展路径的重要工具。该模型通过对企业在多个维度上的评估，帮助其识别现有的转型水平、优势与短板，从而指导后续的战略规划。

1.1 数字化转型成熟度模型的构成

数字化转型成熟度模型的基本构成包括成熟度等级、能力域和能力子域。在这一框架下，企业可以根据每个能力域的具体要求进行自评，从而明确自身的转型水平。

1.1.1 成熟度等级

成熟度等级用于表示企业在数字化转型过程中的各个能力域的能力水平。成熟度等级通常有 5个，从一级到五级，分别代表从初步探索到完全成熟的各个阶段。

①一级（初始阶段）。企业在数字化转型方面刚刚起步，尚未形成系统的战略规划和执行机制。

②二级（发展阶段）。企业已经制定了数字化转型的战略，并在某些业务领域开始尝试数字化技术的应用。

③三级（成熟阶段）。企业在多个业务领域实现了数字化转型，开始有了明显的效率提升和创新成果。

④四级（优化阶段）。企业已经将数字化技术全面应用于核心业务领域，并且能够通过数据和技术进一步提升业务能力。

⑤五级（领导阶段）。企业在数字化转型上实现了全面的创新和领先，能够利用先进的技术持续推动业务和组织的变革。

1.1.2 能力域与能力子域

能力域是数字化转型成熟度模型中的关键评估维度，代表企业在数字化转型过程中的关键能力领域。每个能力域下会包括多个子领域或评估指标，帮助企业识别在这些领域中的优势和短板。常见的能力域包括技术能力、数据能力、组织能力、资源能力、数字化运营能力、数字化生产能力、数字化服务能力等。其中：技术能力包括数字化技术的应用能力、创新管理、信息安全能力等；数据能力包括企业如何管理、分析和利用数据，如何通过数据驱动决策等；组织能力包括组织结构、文化变革及人员管理能力等；资源能力是指企业如何合理配置和利用资金、基础设施、技术资源的能力；数字化运营能力是指企业如何将数字化技术应用于营销、财务、供应链等核心业务流程的能力；数字化生产能力即生产流程的数字化转型能力；数字化服务能力即服务交付的数字化转型能力。

每个能力域下会细化为多个子域，这些子域描述了在具体的业务或技术领域内，企业应具备的具体能力和要求。例如，在技术能力领域，子域可能包括研发管理、技术创新管理和信息安全管理。这些子域能够帮助企业具体评估其在某一领域的表现，并确定需要改进的方向（表1）。

表1 能力域与能力子域

1.2 数字化转型成熟度模型的应用

数字化转型成熟度模型的核心价值在于其能够帮助企业识别当前的转型状态，并根据这一评估结果制定相应的战略和改进措施。在实际应用中，该模型通常被用于战略规划与目标设定、差距分析与资源配置、人才发展与组织调整、绩效评估与持续改进等方面。

1.2.1 战略规划与目标设定

企业通过评估现有的成熟度等级，可以为未来的数字化转型规划设定清晰的目标。例如，如果企业目前处于“二级”阶段，可以设定目标在未来 12个月内达到“三级”，并根据这一目标来制定相关的技术投资和人才培养计划。

1.2.2 差距分析与资源配置

通过评估企业各能力域的成熟度，企业可以识别出在数字化转型过程中存在的差距，包括在数据管理、技术创新等方面的不足。基于这些差距，企业可以合理配置资源，进行针对性的培训、技术引进或组织调整。

1.2.3 人才发展与组织调整

数字化转型不仅是技术问题，而且还是组织变革问题。因此，数字化转型成熟度模型对人才的要求在不同阶段也有所不同。例如，在“初始阶段”时，企业可能只需要具备基础IT支持的人员，而在“优化阶段”，则需要具备数据分析、技术创新以及跨部门协作能力的人才。因此，该模型在企业人才发展规划中起着至关重要的作用。

1.2.4 绩效评估与持续改进

通过定期评估数字化转型的成熟度，企业能够衡量转型过程中所取得的成果，判断哪些领域已经取得了显著进展，哪些领域还需要进一步加强。这有助于企业进行绩效评估，并在后续的转型过程中进行必要的调整和优化。

1.3 数字化转型成熟度模型的局限性

尽管数字化转型成熟度模型为企业提供了有力的评估工具，但是也存在一些局限性。首先，该模型往往侧重于技术和业务流程的优化，可能忽视了员工的心理适应性、组织文化的深层次变革等软性因素。其次，不同行业和企业的数字化转型进程差异较大，统一的成熟度评估标准不完全适用于所有企业。因此，企业在应用该模型时，需要根据自身情况进行一定的调整。

2 基于数字化转型成熟度模型构建人才评估指标

随着数字化转型的深入，企业不仅需要技术创新和业务流程优化，而且还需要具备适应转型的高素质人才。在这一过程中，科学地评估和培养符合数字化转型需求的人才成为企业成功转型的关键。为了有效地评估人才的适应能力和发展潜力，文章提出了基于数字化转型成熟度模型的人才评估指标体系。

2.1 评估框架设计

评估指标的设计应充分考虑企业在不同成熟度阶段的需求，并根据模型中的各个能力域来构建具体的评估指标。根据表 1，数字化转型人才的评估指标应涵盖其核心能力域。具体来说，基于该模型，人才评估指标体系的构建应从技术能力、数据管理与分析能力、组织与变革管理能力、资源配置与优化能力、数字化运营管理能力这几个维度出发。

2.1.1 技术能力

数字化转型要求企业在技术领域具备创新和应用的能力。这一领域能力的评估，主要关注以下几个方面：

①技术应用能力。员工是否能够熟练使用和应用数字化技术（如大数据、人工智能、云计算等）解决业务问题。②技术创新能力。员工是否能够推动技术创新，并在技术变革中发挥重要作用。③信息安全管理能力。员工是否具备一定的信息安全管理方面的能力。

2.1.2 数据管理与分析能力

在数字化转型过程中，数据成为企业的核心战略资产。人才在数据管理与分析方面的能力直接影响到企业数字化转型的成效。评估指标包括以下几个方面：

①数据管理能力。员工是否能够有效管理和保护数据，保证数据的完整性和安全性。②数据分析与决策能力。员工是否具备通过数据分析发现问题、优化决策的能力。③数据驱动创新能力。员工是否能够利用数据发现新的商业机会或优化现有业务流程。

2.1.3 组织与变革管理能力

数字化转型不仅是技术变革，而且还是组织和文化的转型。因此，人才在组织管理和变革管理中的能力同样至关重要。评估指标包括以下几个方面：

①领导力与管理能力。员工是否具备领导变革、推动组织转型的能力，是否能够有效管理跨部门协作。②变革管理能力。员工是否具备识别数字化转型过程中的变革挑战的能力，是否能够带领团队成功应对变革。③文化适应能力。员工是否能够顺利适应和推动数字化文化的建设和落地。

2.1.4 资源配置与优化能力

数字化转型要求企业有效配置和管理资源，确保技术、资金、人力等资源能够支持转型战略的实施。人才在资源管理方面能力的评估指标包括以下几个方面：

①资金与投资管理能力。员工是否能够有效管理数字化转型相关的资金，保证投资的合理性和回报率。②基础设施建设与管理能力。员工是否具备规划、建设和维护数字化转型所需的基础设施（如云平台、数据中心等）的能力。③跨部门资源整合能力。员工是否能够协调不同部门和团队的资源，推动资源的有效整合和利用。

2.1.5 数字化运营管理能力

数字化转型的最终目标是通过技术赋能提高企业运营效率、降低成本、提升客户体验。因此，人才在数字化运营中的表现也是评估的重点。评估指标包括以下几个方面：

①数字化业务流程优化能力。员工是否能够利用数字化技术对企业的业务流程进行优化，提高工作效率。②客户关系管理能力。员工是否能够通过数字化技术优化客户体验和关系管理。③数字化营销与销售能力。员工是否能够通过数字化渠道有效推广产品和服务，提高客户满意度。

2.2 评估方法设计

基于数字化转型成熟度模型，从定性与定量相结合的角度出发设计人才评估方法，确保评估的全面性和精准性。因此可设计自评与同行评审、360 度反馈法、绩效指标法、能力矩阵法等多种评估方法相结合的系统评估方法。

2.2.1 自评与同行评审

自评和同行评审是最常用的评估方法。自评可以帮助员工对自己的能力水平有清晰的认识，同行评审则能够通过多角度的评价，全面了解员工的能力和表现。通过问卷调查、面试或填写评估表格等形式，员工可以自评技术能力、数据分析能力、领导力等方面的能力。同时，同行评审可以根据实际的工作表现，从团队合作、变革管理等方面进行打分。

2.2.2 360度反馈法

360 度反馈法通过收集来自上级、同事、下属以及外部客户等多个角度的评价信息，为人才评估提供更全面的视角，特别是在数字化转型过程中，员工与跨部门协作的需求增加，360度反馈法能够有效评估员工在合作、沟通及变革管理中的表现。

2.2.3 绩效指标法

根据企业的具体目标，结合数字化转型的要求，可以设置一些具体的绩效指标，如技术创新数量、数据管理的成功案例、项目成功率等。通过对这些量化指标进行跟踪和分析，企业可以明确员工在数字化转型中的贡献和绩效。

2.2.4 能力矩阵法

能力矩阵法可以将员工在各个能力域中的表现映射到一个矩阵上，根据员工在不同能力领域的得分，帮助企业识别员工的强项和弱项。能力矩阵可以根据企业的需求进行动态调整，以反映人才发展的实际情况。

3 指标体系实施路径

为了确保评估指标体系的成功实施，企业应当根据自身的数字化转型进度、行业特性以及组织架构设计出具体的实施步骤。

3.1 第一步是确定实施的组织结构与负责人

组织和人员来负责实施数字化转型人才评估指标体系需要专门的。企业应当指定一个跨部门的评估小组，涵盖人力资源、技术、运营、战略规划等职能部门。评估小组的主要职责是监督评估流程、收集和分析评估数据、报告评估结果，并为后续的资源配置和培训提供建议。

3.2 第二步是设定明确的评估周期

根据数字化转型的不同阶段，定为季度评估周期可以设、半年或年度。在初期阶段，可能需要更频繁的评估，以便快速调整战略和资源配置；而在成熟阶段，可以适当延长评估周期，以便系统评估员工的长期发展情况。

3.3 第三步是制定评估流程

企业应当明确评估流程，确保评估工作具有透明性和规范性。通常的评估流程包括以下几个步骤：

①数据收集。通过自评、同行评审、360度反馈等方式收集员工在不同能力领域的表现数据。②数据分析。对收集到的数据进行定量和定性分析，识别员工的优势和发展需求。③反馈与发展计划。根据评估结果，为员工提供反馈，并制定相应的个人发展计划（Individual Development Plan，IDP），包括培训、岗位调整等措施。④结果应用。将评估结果与企业的人才管理策略（如薪酬、晋升、培训等）相结合，促进员工的发展和转型。

此外，为了提高评估的效率和准确性，企业可以利用信息化工具支持评估流程。数字化转型人才评估系统可以帮助企业自动化收集评估数据、实时跟踪员工能力发展情况，并生成评估报告。通过这种信息化手段，企业能够更加精准地分析人才的状态和需求，及时调整数字化转型策略。

4 结论与展望

4.1 结论

数字化转型是当今企业提升竞争力、适应快速变化的市场环境的核心战略之一。然而，技术和流程的转型并非唯一挑战，人才的变革与发展同样是数字化转型能否成功的关键因素。文章基于数字化转型成熟度模型，构建了一套科学的人才评估指标体系，为企业在转型过程中识别、培养和管理适应数字化转型需求的人才提供了理论支持和实践指南。

首先，文章通过分析数字化转型的五大能力域（技术能力、数据管理能力、组织能力、资源配置能力和运营管理能力），构建了人才评估指标体系，并为每个能力域设计了详细的评估指标。评估方法包括自评、同行评审、360度反馈以及绩效指标法等，能够帮助企业全面了解员工的数字化转型适应能力。其次，文章详细探讨了基于该模型的人才评估体系实施路径，提出了从组织结构、评估周期、评估流程到信息化工具支持等方面的实施策略。

4.2 展望

尽管文章提出的基于数字化转型成熟度模型的人才评估指标体系在实际应用中取得了一定的效果，但是随着数字化转型的不断发展，未来在人才评估体系的建设和完善方面仍存在一些值得探索的方向。

一是行业特性与定制化评估体系。不同行业的数字化转型进程和需求差异较大，因此未来的研究可以进一步探索如何根据不同行业、企业规模以及转型阶段，定制化地设计人才评估指标体系。例如，制造业企业的技术人才评估聚焦在工业互联网和智能制造方面，而金融行业的评估则侧重于大数据分析、区块链技术等领域。

二是软性能力的纳入。尽管文章重点关注了技术能力和数据能力等硬性指标，但是在数字化转型过程中，员工的软性能力（如创新思维、沟通协调能力、学习适应能力等）同样至关重要。未来的研究可以进一步探讨如何将这些软性能力纳入人才评估体系，并设计相应的评估工具。

三是数字化转型中的领导力评估。数字化转型不仅是技术和业务的变革，而且还是组织文化和领导力的深刻变革。未来的研究可以进一步深入探讨数字化转型领导力的评估框架，特别是在高层管理人员和变革推动者的评估上，如何通过成熟度模型来识别领导力的关键能力，并推动组织的文化变革。

四是智能化人才评估工具的应用。随着人工智能、大数据等技术的发展，数字化转型人才评估可以更加智能化。未来的研究可以探索如何利用人工智能和数据挖掘技术，分析员工的行为数据、工作绩效数据等，自动化评估员工的转型适应能力。这不仅可以提升评估的效率，而且还能提供更为精准的个性化发展建议。

五是评估体系的长期跟踪与反馈。数字化转型是一个长期的过程，人才评估也应当具备动态调整的能力。未来的研究可以探讨如何通过长期跟踪与反馈机制，确保人才评估与企业转型进程的同步。通过持续的评估和调整，企业能够更好地应对市场变化和技术创新，保持长期的竞争力。

原文刊载于《企业科技与发展》2025年第1期 作者：包奇 黄熙宇