馬天翼　蔣臻　張朋柱

摘要：文章基于人才的勝任力特征向量和任務(wù)的需求勝任力特征向量，計(jì)算兩者的相似度衡量任務(wù)—人才的匹配程度，提出面向網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包模式的任務(wù)—人才在線匹配方法，將任務(wù)分配給最合適的人才，并設(shè)計(jì)匹配系統(tǒng)原型，實(shí)驗(yàn)證明本文研究并提出的方法能夠有效促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包任務(wù)和人才雙方的在線自動(dòng)匹配。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)化外包；勝任力；向量相似度；在線匹配

現(xiàn)代社會(huì)中，創(chuàng)新已經(jīng)成為各類(lèi)組織核心競(jìng)爭(zhēng)力的主要源泉。從企業(yè)經(jīng)營(yíng)人員，到政府部門(mén)、社會(huì)組織的管理者，都已經(jīng)深刻意識(shí)到，只有不斷持續(xù)地進(jìn)行創(chuàng)新，才能夠使組織生存發(fā)展。自Chesbrough在2003年提出開(kāi)放式創(chuàng)新概念以后，創(chuàng)新模式就不斷向著開(kāi)放協(xié)作的方向演進(jìn)。企業(yè)應(yīng)該學(xué)會(huì)利用外部的知識(shí)和創(chuàng)新資源，實(shí)施開(kāi)放式創(chuàng)新，將外部的想法、知識(shí)和內(nèi)部的研發(fā)聯(lián)系在一起，結(jié)合內(nèi)、外部創(chuàng)意，促進(jìn)新技術(shù)的發(fā)展，創(chuàng)造出更多的價(jià)值。創(chuàng)新外包是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力，它能顯著降低創(chuàng)新成本和風(fēng)險(xiǎn)，縮短創(chuàng)新周期，避免企業(yè)內(nèi)部對(duì)新思想的抵制。

隨著網(wǎng)絡(luò)通訊設(shè)施的迅速發(fā)展和信息技術(shù)的日新月異，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的創(chuàng)新外包成為一種新興模式。網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包是指企業(yè)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)利用組織外部的人力資源來(lái)完成某項(xiàng)任務(wù)的行為，讓更多的人才能夠參與到市場(chǎng)所需的創(chuàng)新工作中。如今，國(guó)內(nèi)外的網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新型外包服務(wù)平臺(tái)的發(fā)展速度如同雨后春筍，比如國(guó)外的InnoCentive.com、InnovationExchange.com、TopCoder.com等外包網(wǎng)站，而國(guó)內(nèi)則有豬八戒威客網(wǎng)、任務(wù)中國(guó)等網(wǎng)站提供網(wǎng)絡(luò)化的創(chuàng)新外包服務(wù)。在這種服務(wù)模式下，組織通過(guò)聯(lián)系外部的知識(shí)和內(nèi)部的研發(fā)，實(shí)行開(kāi)放式創(chuàng)新策略，創(chuàng)造出更多價(jià)值的同時(shí)進(jìn)一步促進(jìn)組織技術(shù)的發(fā)展，在時(shí)間和成本最小化的前提下實(shí)現(xiàn)利益最大化。

然而在現(xiàn)有的創(chuàng)新外包服務(wù)模式下，需求方企業(yè)會(huì)擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)是否能夠提供最符合需要的合適人才，以確保發(fā)布的任務(wù)得以解決，而專(zhuān)業(yè)人才也難以在海量的任務(wù)信息里找到適合自身的任務(wù)。這個(gè)實(shí)際難題的歸結(jié)，迫切需要研究并建立面向網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才在線匹配方法，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的供需雙方在線實(shí)現(xiàn)快速高效的合理匹配，以便更加精確、高效地為任務(wù)推薦合適的人才和為人才推薦合適的任務(wù)，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的發(fā)展，進(jìn)而降低我國(guó)社會(huì)的創(chuàng)新成本，提高全社會(huì)的創(chuàng)新生產(chǎn)率。

為建立面向網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才在線匹配機(jī)制，本文將任務(wù)所需求的勝任力和人才所具備的勝任力進(jìn)行關(guān)聯(lián)，提出一種基于勝任力特征向量的相似度算法，通過(guò)特征向量相似度來(lái)衡量任務(wù)—人才的匹配程度。

一、 研究背景

McClelland等人在1973年發(fā)表了題為《Testing for competence rather than for intelligence》的文章，首次提出了勝任力的概念，并給勝任力下了最為完整的定義，即勝任力是指特質(zhì)、動(dòng)機(jī)、自我概念、社會(huì)角色、態(tài)度、價(jià)值觀、知識(shí)、技能等能夠可靠測(cè)量并可以把高績(jī)效員工與一般績(jī)效員工區(qū)分開(kāi)來(lái)的任何個(gè)體特征。后來(lái)，Mirabile在Spencer的冰山模型基礎(chǔ)上對(duì)勝任力模型進(jìn)行進(jìn)一步的總結(jié)，提出用于衡量人才勝任力的KSAO模型，即通過(guò)人才所具備的專(zhuān)業(yè)知識(shí)（Knowledge）、技能（Skill）、能力（Ability）和其他性格特征（Other Characteristics）來(lái)衡量人才所具備的勝任力。其中K-知識(shí)，指某一崗位領(lǐng)域需要掌握的知識(shí)，如專(zhuān)業(yè)知識(shí)、崗位知識(shí)；S-技能，指員工能有效利用自己掌握的知識(shí)順利完成任務(wù)所需要的技巧以及運(yùn)用相應(yīng)工具或操作某種設(shè)備的熟練程度；A-能力，與完成工作任務(wù)相關(guān)的人的能力和素質(zhì)，如邏輯思維能力、學(xué)習(xí)能力、溝通能力、表達(dá)能力等；O-其他特征，有效完成工作需要的其他個(gè)性特征，它包括對(duì)任職者的工作態(tài)度、人格個(gè)性、興趣以及其他特征要求等。

對(duì)于任務(wù)—人才的匹配研究，早在1993年，Saip等就使用雙向圖對(duì)任務(wù)匹配問(wèn)題進(jìn)行了建模，雙向圖中一方為人，另一方為任務(wù)，用邊把人和任務(wù)連接起來(lái)，每邊有一個(gè)權(quán)重，成本函數(shù)由這些邊決定，對(duì)成本函數(shù)進(jìn)行最小化求解，也就是運(yùn)籌學(xué)中的指派問(wèn)題。Sure等（2000）提出采用向量方法展示能力配置文件，匹配策略除了數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)外還引入決策系統(tǒng)來(lái)提高匹配準(zhǔn)確度。Garro等（2003）利用agent技術(shù)來(lái)支持對(duì)專(zhuān)家的搜索，完成對(duì)特定職位中適合雇員的搜索。王璇等（2011）針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)格環(huán)境中節(jié)點(diǎn)資源動(dòng)態(tài)變化及大量任務(wù)協(xié)作訪問(wèn)的問(wèn)題，提出一種基于評(píng)價(jià)函數(shù)的動(dòng)態(tài)協(xié)作任務(wù)調(diào)度算法。呂英杰等（2013）進(jìn)一步總結(jié)商務(wù)智能技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)外包眾包環(huán)境下供需自動(dòng)化匹配的應(yīng)用。樊治平等（2014）提出了嚴(yán)格雙邊匹配方法，通過(guò)考慮雙邊主體的滿(mǎn)意度以及最低可接受的滿(mǎn)意度，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，并使用線性加權(quán)法將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，通過(guò)求解該單目標(biāo)優(yōu)化模型獲得匹配結(jié)果。

目前的研究大多是基于數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)和文本的信息檢索以及任務(wù)調(diào)度算法等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)匹配，而且以基于定性的分析和查詢(xún)結(jié)果為主，對(duì)于從定量的角度提出科學(xué)合理的匹配方法尚處于起步階段，而面向網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才在線匹配的研究也尚未涉及。本文的研究基于網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的人才勝任力模型和任務(wù)需求勝任力模型，設(shè)計(jì)合理的向量相似度算法，定量地對(duì)任務(wù)—人才的匹配程度進(jìn)行衡量，從而促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才在線匹配。

二、 匹配方法設(shè)計(jì)

1. 勝任力特征向量。在網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包環(huán)境下，任務(wù)與人才的匹配，就是將任務(wù)所需要的勝任力與人才所具備的勝任力進(jìn)行比較，以判斷出人才在任務(wù)所需的每項(xiàng)勝任力上是否滿(mǎn)足任務(wù)的需要。然而，不同的任務(wù)對(duì)于各項(xiàng)勝任力的需求程度也各不相同，不同的人才對(duì)各類(lèi)知識(shí)、技能、能力等勝任力的掌握程度也不一樣。例如，幾個(gè)人才同時(shí)具備完成同一任務(wù)所需的勝任力，但由于每人的各項(xiàng)勝任力強(qiáng)弱程度不同，很難判斷到底誰(shuí)更適合完成該任務(wù)。因此，本文的匹配機(jī)制建立在將人才的勝任力強(qiáng)弱程度以及任務(wù)對(duì)勝任力的需求程度量化的基礎(chǔ)上，通過(guò)兩者特征向量的相似程度來(lái)度量任務(wù)—人才的匹配程度，這就需要首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的人才勝任力和任務(wù)需求勝任力進(jìn)行量化描述。

對(duì)于不同的人才而言，本文基于勝任力的KSAO模型構(gòu)建出衡量人才所具備的勝任力強(qiáng)弱程度的特征向量，以定量的方式描述不同人才所擁有的知識(shí)、技能和能力素質(zhì)以及掌握和熟悉的程度。人才勝任力的特征向量是指人才所具備的多項(xiàng)勝任力所組成的向量，并且每一維度上的向量特征值表示人才具備的該項(xiàng)勝任力的強(qiáng)弱程度（數(shù)值介于0～1之間，越大表示程度越強(qiáng)）。

而對(duì)于不同類(lèi)型特征的外包任務(wù)，也需要對(duì)任務(wù)的需求勝任力進(jìn)行構(gòu)建，即完成任務(wù)所需要的知識(shí)、技能和能力素質(zhì)，以定量的特征向量方式進(jìn)行描述。任務(wù)需求勝任力的特征向量是指完成任務(wù)所需要的各項(xiàng)勝任力所組成的向量，并且每一維度上的向量特征值為任務(wù)對(duì)該項(xiàng)勝任力的需求程度（數(shù)值介于0～1之間，越大表示需求越強(qiáng)）。此外，為了將任務(wù)匹配到個(gè)人，有時(shí)需要結(jié)合專(zhuān)家審核的方式將大型的復(fù)雜任務(wù)分解成若干子任務(wù)，再針對(duì)分解后的各個(gè)子任務(wù)分析其所需要的勝任力和對(duì)應(yīng)特征值。

2. 相似匹配度的含義和特征向量調(diào)整。在構(gòu)建人才勝任力特征向量和任務(wù)需求勝任力特征向量的基礎(chǔ)上，比較多個(gè)人才的勝任力特征向量與目標(biāo)任務(wù)需求勝任力特征向量的相似性。不同人才的勝任力特征向量需要考慮兩方面：一是與目標(biāo)任務(wù)需求勝任力特征向量的夾角越小，相似度越高；二是人才勝任力特征向量的模長(zhǎng)越大，勝任程度越高。因此，兩向量夾角的余弦值以及人才勝任力特征向量的模長(zhǎng)都對(duì)兩向量的相似程度有影響，可以通過(guò)兩者的乘積來(lái)衡量?jī)上蛄康南嗨贫却笮。礊槿蝿?wù)—人才的匹配程度。夾角余弦值和模長(zhǎng)的乘積的本質(zhì)含義是人才的勝任力特征向量在任務(wù)的需求勝任力特征向量方向上的投影大小，該投影值越大，表明人才所具備的勝任力和任務(wù)所需要的勝任力在各個(gè)勝任力維度上有較高的重疊，相似度也越高。

為計(jì)算任務(wù)和人才的相似匹配度，需要首先對(duì)待比較的兩個(gè)特征向量的維度進(jìn)行統(tǒng)一化處理，調(diào)整人才勝任力特征向量的維度和特征值，處理規(guī)則如下：

（1）將人才的勝任力特征向量的維度置為待比較的任務(wù)所需要的所有勝任力；

（2）每一個(gè)勝任力維度的特征值按下列方式得出：

①如果人才不具備該項(xiàng)勝任力，則對(duì)應(yīng)特征值置為0；

②如果人才該項(xiàng)勝任力的強(qiáng)弱值大于等于任務(wù)對(duì)該項(xiàng)勝任力的需求值，即該人才在此項(xiàng)勝任力維度上完全勝任，則對(duì)應(yīng)特征值調(diào)整為任務(wù)對(duì)該項(xiàng)勝任力的需求值；

③如果人才該項(xiàng)勝任力的強(qiáng)弱值小于任務(wù)對(duì)該項(xiàng)勝任力的需求值，即該人才在此項(xiàng)勝任力維度上不能完全勝任，則對(duì)應(yīng)特征值仍等于人才的該項(xiàng)勝任力的原強(qiáng)弱值。

基于上述調(diào)整，便可以將任務(wù)需求勝任力特征向量和調(diào)整后的人才勝任力特征向量置于同一維度的歐式空間中（維度與目標(biāo)任務(wù)需求勝任力特征向量的維度相同），計(jì)算兩向量的夾角余弦值與調(diào)整后的人才勝任力特征向量模長(zhǎng)的乘積，即人才勝任力特征向量在任務(wù)需求勝任力特征向量方向上的投影大小，得出兩者的相似匹配度。該投影值越大，表示該組任務(wù)與人才的相似匹配度越高；而該投影值越小，表示該組任務(wù)與人才的相似匹配度越低。

3. 相似匹配度的計(jì)算方法。根據(jù)上一小節(jié)對(duì)于相似匹配度意義的說(shuō)明，便可以計(jì)算任務(wù)需求勝任力特征向量與人才勝任力特征向量的相似度。分別用特征向量表示完成任務(wù)所需要的勝任力和人才具備的勝任力，并對(duì)人才勝任力特征向量的維度和特征值進(jìn)行調(diào)整處理，使維度與任務(wù)特征向量相同。接著，就可以計(jì)算出任務(wù)需求勝任力和人才勝任力在歐式空間中的夾角余弦值，再乘以調(diào)整后的人才勝任力特征向量的模長(zhǎng)，便可以得出特定的任務(wù)和人才的相似匹配度。

人才勝任力特征向量經(jīng)過(guò)調(diào)整后在維度上與任務(wù)需求勝任力特征向量一致，代表了待比較的任務(wù)所需要的勝任力，且每一維度的值均介于0和任務(wù)對(duì)該維度勝任力的需求值之間。因此，調(diào)整后的人才勝任力特征向量一定落在以任務(wù)需求勝任力特征向量為對(duì)角線的歐式多面體內(nèi)。兩向量夾角余弦值來(lái)衡量?jī)上蛄扛鱾€(gè)維度在大小比例上的相似性，值越大，兩向量的夾角越小，相似度越高；而調(diào)整后的人才勝任力特征向量模長(zhǎng)則衡量人才在任務(wù)所需的各項(xiàng)勝任力方面的綜合能力大小。人才勝任力特征向量在任務(wù)需求勝任力特征向量上的投影涵蓋了夾角余弦值和向量模長(zhǎng)兩個(gè)信息，因此用投影來(lái)評(píng)估任務(wù)—人才的匹配程度較為恰當(dāng)，投影值越大，表示任務(wù)和人才的相似匹配度越高。

4. 匹配系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?；诰W(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才匹配方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)匹配系統(tǒng)原型，能夠自動(dòng)完成任務(wù)與人才的相似度計(jì)算，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果自動(dòng)推薦匹配程度最高的人才完成特定的任務(wù)。

任務(wù)-人才匹配系統(tǒng)原型的實(shí)現(xiàn)工具是Java環(huán)境下的Eclipse平臺(tái)以及SQL Server，2005數(shù)據(jù)庫(kù)。本系統(tǒng)原型包括三個(gè)模塊和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)：一是人才庫(kù)，存儲(chǔ)人才的基本信息以及每個(gè)人才對(duì)應(yīng)的勝任力特征向量；二是任務(wù)庫(kù)，存儲(chǔ)任務(wù)的基本信息以及每個(gè)任務(wù)相應(yīng)的需求勝任力特征向量；三是相似匹配分析模塊，通過(guò)調(diào)用本文的相似匹配度計(jì)算方法，計(jì)算目標(biāo)任務(wù)與每個(gè)人才的勝任力匹配程度。

本系統(tǒng)原型所實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才匹配方法能夠定量地對(duì)任務(wù)—人才的匹配程度進(jìn)行衡量，從而能夠高效地為網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包任務(wù)推薦合適的人才和為人才推薦合適的任務(wù)，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包模式的發(fā)展。

三、 實(shí)驗(yàn)評(píng)估

實(shí)驗(yàn)案例的選取目標(biāo)是將實(shí)際咨詢(xún)項(xiàng)目“工業(yè)企業(yè)精準(zhǔn)管理研究”作為待匹配的任務(wù)對(duì)象，該項(xiàng)目是某煤礦企業(yè)發(fā)起的以企業(yè)精細(xì)化管理和員工績(jī)效考核為目標(biāo)的研究與分析咨詢(xún)，項(xiàng)目產(chǎn)出是需要完成一篇研究報(bào)告。由于本項(xiàng)目的規(guī)模較大，涉及到企業(yè)和團(tuán)隊(duì)管理的多個(gè)方面，屬于復(fù)雜任務(wù)，因此研究團(tuán)隊(duì)將項(xiàng)目細(xì)化分解成若干子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)對(duì)應(yīng)研究報(bào)告的一個(gè)章節(jié)，再針對(duì)分解后的各個(gè)子任務(wù)分析其所需要的勝任力，為每一章節(jié)子任務(wù)指定相應(yīng)的知識(shí)、技能、能力等勝任力需求信息。

同時(shí)，收集潛在承接任務(wù)的人才勝任力信息。本實(shí)驗(yàn)將目標(biāo)人才范圍設(shè)定為有意向、有精力、有能力完成該項(xiàng)目各子任務(wù)的一系列人才，包括管理科學(xué)與工程相關(guān)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的專(zhuān)家、學(xué)者、企業(yè)員工、在讀研究生等，采用excel表格問(wèn)卷形式收集每人的基本信息以及知識(shí)、能力、技能等個(gè)人評(píng)估的勝任力信息，并將收集的信息錄入系統(tǒng)原型的人才庫(kù)。

實(shí)驗(yàn)開(kāi)始時(shí)，通過(guò)調(diào)用系統(tǒng)原型的相似匹配分析模塊，計(jì)算出每個(gè)子任務(wù)與各人才的相似匹配度，并列出匹配程度最高的五位人才作為推薦結(jié)果。研究團(tuán)隊(duì)將推薦結(jié)果與候選人才的個(gè)人意愿相結(jié)合，為每個(gè)子任務(wù)指定1人～2人承做，完成每部分的研究報(bào)告。最后，根據(jù)專(zhuān)家與項(xiàng)目發(fā)起方企業(yè)代表對(duì)于研究報(bào)告的完成情況進(jìn)行評(píng)估和檢驗(yàn)，將每個(gè)子任務(wù)成果的反饋意見(jiàn)與相應(yīng)責(zé)任人進(jìn)行溝通，不斷改進(jìn)，最終整合成為項(xiàng)目的整體研究報(bào)告。

在專(zhuān)家與項(xiàng)目發(fā)起方企業(yè)代表對(duì)研究報(bào)告的審核與意見(jiàn)反饋中，每位承做人都順利高效地完成了自己的任務(wù)，并整合出“工業(yè)企業(yè)精準(zhǔn)研究”項(xiàng)目報(bào)告，完成項(xiàng)目交接與確認(rèn)。

此實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明通過(guò)系統(tǒng)匹配和推薦的人才與實(shí)際的任務(wù)—人才勝任力的對(duì)應(yīng)情況比較吻合，匹配的準(zhǔn)確性和有效性得到保障，進(jìn)而說(shuō)明本研究提出的任務(wù)—人才匹配方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包這一模式的發(fā)展能夠起到推動(dòng)作用。

四、 結(jié)論

本文以網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的人才勝任力和任務(wù)需求勝任力為對(duì)象，提出基于特征向量的相似匹配度計(jì)算方法，并設(shè)計(jì)系統(tǒng)原型實(shí)現(xiàn)任務(wù)—人才的自動(dòng)匹配，實(shí)驗(yàn)證明本研究提出的匹配方法能夠?yàn)槿蝿?wù)和人才雙方準(zhǔn)確高效地推薦合適的資源，同時(shí)保證任務(wù)的完成質(zhì)量。

任務(wù)—人才相似匹配度的計(jì)算方法需要將人才勝任力的強(qiáng)弱程度與任務(wù)需求勝任力的需求程度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的人才勝任力和任務(wù)需求勝任力特征向量的量化構(gòu)建方法進(jìn)行研究。在相關(guān)研究中將圍繞特征向量進(jìn)行深入探索，盡可能地完善網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才匹配方法的準(zhǔn)確性。

此外，在任務(wù)—人才相似匹配度計(jì)算的機(jī)制下，一項(xiàng)任務(wù)往往可以與多位人才匹配程度較高，而勝任力較強(qiáng)的人才也可以與多項(xiàng)任務(wù)的需求高度匹配，這就需要結(jié)合其他的因素來(lái)綜合考慮任務(wù)—人才的推薦結(jié)果，如人才的自身情況（承接意愿、可支配時(shí)間）、任務(wù)的客觀環(huán)境（經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、理想工作時(shí)間）等。因此，在實(shí)際的匹配應(yīng)用中，需要綜合考慮各類(lèi)因素，才能實(shí)現(xiàn)真正意義上的高效匹配，達(dá)到降低人才的搜尋成本和時(shí)間，提高任務(wù)的完成效率和質(zhì)量的目的。

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基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“面向網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新外包的任務(wù)—人才在線匹配研究”（項(xiàng)目號(hào)：71171131）；國(guó)家自然科學(xué)基金委創(chuàng)新研究群體“運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新管理”（項(xiàng)目號(hào)：71421002）；長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目“服務(wù)外包創(chuàng)新管理”（項(xiàng)目號(hào)：IRT13030）。

作者簡(jiǎn)介：張朋柱（1962-），男，漢族，江蘇省淮安市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院管理信息系統(tǒng)系主任、教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)、電子政務(wù)；馬天翼（1986-），男，漢族，山東省濟(jì)南市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士生，研究方向?yàn)槲谋就诰?、電子商?wù)；蔣臻（1988-），男，漢族，四川省成都市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)。

收稿日期：2015-11-21。