高质量就业背景下的招聘面试决策研究：述评与展望

【摘" 要】高质量就业是我国高质量发展战略中的重要组成部分，关系到社会经济的稳步发展和国家的长治久安。作为推动高质量就业的核心环节，招聘面试决策的科学性、合理性与公正性至关重要。然而，当前关于招聘面试决策的研究在研究对象、内容和方法等方面仍存在明显不足，亟需在广度与深度上实现拓展优化，以更好地服务于高质量就业目标。论文分析了优化招聘面试决策推动高质量就业的内在逻辑，探讨了当前招聘面试决策研究的主要特点和不足，并提出在高质量就业背景下优化招聘面试决策研究的未来方向。

【关键词】高质量就业；招聘面试；决策分析

【中图分类号】F272.92" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文献标志码】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章编号】1673-1069（2024）10-0061-03

1 引言

习近平总书记在二十届中央政治局第十四次集体学习中强调，要研究促进高质量充分就业的思路和举措。实现高质量就业的关键环节之一是确保招聘者做好“识才”工作，以实现合理高效的人才配置。面试是百年来应用最广泛的“识才”工具之一，招聘面试官的决策表现不仅事关企业对人才的甄别效率，还直接影响到候选人对企业形象的感知。本文阐述了通过优化招聘面试决策推动高质量就业的内在逻辑，进而聚焦研究对象、研究内容及研究方法，分析了当前招聘面试决策研究的主要特点和不足，并提出在高质量就业背景下优化招聘面试决策研究的未来方向，旨在为该领域的研究开展和实践优化提供参考。

2 优化招聘面试决策推动高质量就业的内在逻辑

高质量就业被定义为具备良好薪资福利、职业成长机会、工作稳定性、心理安全和工作满意度等因素[1，2]。高质量就业和招聘面试决策密切相关，招聘面试决策的科学性、合理性、公平性直接影响到高质量就业的实现。主要体现在以下几个方面：第一，高质量就业的核心在于人岗匹配，而招聘面试决策则是实现人岗匹配的关键环节。实现高质量就业需将合适的人才精准匹配到相应岗位，这不仅要求员工的专业知识和技能等“硬实力”符合岗位要求，还要确保其沟通能力、团队合作能力、创新思维能力等“软实力”与岗位需求相契合。招聘面试作为人才甄别的重要工具，通过应用结构化面试、行为面试和情境面试等科学面试方法，可以帮助企业更准确地评估候选人多项素质与岗位的契合度，从而提升人才甄选的效率，推动高质量就业的实现。第二，招聘面试决策是提高员工职业发展潜力、满足高质量就业需求的必要保障。高质量就业不仅关注当前的人岗匹配，更重视候选人未来职业发展的潜力和成长空间，而招聘面试决策在此过程中具有决定性作用。具体而言，企业可以通过招聘面试深入考察候选人的学习意愿和成长潜力，评估其学习能力和适应性，从而甄选具备发展潜力的人才，实现企业和员工的共同成长，满足高质量就业的长远需求。第三，科学的招聘面试决策可以提升就业稳定性。高质量就业的关键指标之一是岗位的稳定性，即员工的留任意愿和职业发展的持续性。通过科学合理的招聘面试决策，可有效减少“人岗不匹配”现象，避免因选拔失误而导致的员工快速流失和岗位空缺等资源浪费，从而帮助企业降低招聘和培训成本，提高就业稳定性。第四，招聘面试决策的透明性和公正性既是保障就业公平性的必要条件，也会对候选人面试体验产生直接影响，关系到高质量就业的实现。高质量就业不仅要求人岗匹配，更涉及公平的就业机会和职业发展空间。透明、公正的招聘面试决策过程能够有效减少偏见与歧视，保障候选人平等展示自我的机会，有助于树立企业的良好形象，增强其对优秀人才的吸引力，从而推动高质量就业。

3 高质量就业背景下招聘面试决策相关研究的特点与不足

3.1 研究对象

从招聘面试决策研究的对象来看，主要聚焦于结构化面试、行为面试和情景面试等具体面试形式[3-5]，而随着大数据和人工智能的普及，数据驱动的招聘面试决策也逐渐成为研究热点[6-8]，整体上符合招聘面试的实际应用需求以及高质量就业对决策工具选择的要求。然而，当前研究在进行数据收集时，对目标岗位的选择较为集中，多为复杂度较低、专业性要求不高的初级管理类岗位[9，10]或服务类岗位[11，12]。一方面，这一特点降低了样本的获取难度，同时研究在设计和执行中更易于控制，便于观察和评估候选人对具体技能的表现；另一方面，由于缺乏不同行业与岗位间的系统性对比分析，相关研究结果的跨领域适用性尚不明晰。

3.2 研究内容

第一，尽管面试决策是一项典型的复杂认知任务，涉及一系列认知过程，现有研究多通过对比分析面试决策结果，评估其信度、效度及公平性感知等维度[13，14]，对面试官实际决策过程的分析评估则相对有限，且多集中于决策的某一阶段或特定方面，如面试官对不同线索的偏好和权重分配、对虚假性印象管理的识别能力，以及各类认知偏误的影响等。第二，招聘面试是一个动态的交互过程，面试官的决策可能因候选人的具体表现变化而调整[15-17]，但多数研究将面试视为静态过程，将面试官的评分或评价视为线性、单一的结果，这与真实面试中面试官的反复判断和动态决策过程不符，导致研究对实际面试情境的分析不足，结果的现实应用性不佳。第三，现有招聘面试研究多集中于面试结果的准确性评价，对候选人入职后的长期表现、留任率等方面缺乏跟踪分析，未能深入探究高质量招聘面试决策与候选人长期职业发展和企业贡献之间的关系[18，19]，导致招聘策略优化缺乏实证依据。

3.3 研究方法

数据来源方面，招聘面试决策研究多在实验室或理想化的模拟条件下进行，面试官与候选人通常处于可控环境中，忽视了企业特性和实际面试中的不确定因素对面试决策的影响，导致研究成果的实际应用效果不佳。例如，实验室研究中人为构建的面试情境难以真实反映候选人和面试官的互动动态，尤其是在压力、时间限制和岗位需求不明确的情况下。同时，不同企业的文化、管理风格和战略目标在实际招聘面试中对面试官决策有重要影响，但实验室研究通常未考虑这些企业特性，而将面试官的决策简化为对候选人技能、行为的简单评估，弱化了研究结果的实际参考价值。

样本类型方面，招聘面试决策研究对受试选择和观察项选择存在明显局限性。一方面，现有研究对面试官样本的工作经验水平缺乏明确界定，部分研究选择拥有人力资源管理学习背景的研究生作为受试，以便于控制变量和节省成本。然而，研究表明，实际面试工作经验水平对面试官的岗位需求理解准确度、识别应聘者潜力的能力、面试时间的控制与管理，以及评价一致性等具体决策表现有显著影响[20，21]。另一方面，研究多通过面试官的外显行为推测其决策心理，普遍缺少对面试官决策认知过程进行直接观察分析的实证研究，限制了对面试决策的深入理解。

实证分析手段方面，相关研究多采用对照实验和统计关系分析，推断不同因素与面试结果（如信度、效度及公平性感知等）之间的相关性，但缺乏从决策心理和认知角度对这些因素作用机制的深入剖析，仅有少量研究通过引入决策理论或心理学理论对面试官的决策形成机理进行阐述。例如，Derous et al.[22]根据双重过程理论构建面试决策过程框架，用以阐述面试决策中针对候选人“污点”（如肥胖、残疾、相貌不佳等）的偏见是如何产生的；张小艳[23]根据信息加工理论和其他相关决策理论，对面试决策中出现的晕轮效应进行定性分析，作为后续实证检验的基础。

4 高质量就业背景下招聘面试决策研究展望

为充分发挥招聘面试在促进高质量就业中的关键作用，可从以下4个方面优化深化招聘面试决策的相关研究。

第一，应扩展研究对象的多样性，增加对不同行业、不同岗位以及不同群体的分类考察及对比分析。一方面，不同的行业和岗位对候选人能力和特质的需求存在显著差异，不同面试形式在不同行业和岗位中的适用性也存在差异，因而在研究设计阶段应明确区分行业特性与岗位需求，并充分考虑不同面试形式在所选行业与岗位中的适用程度。特别是在数字经济背景下，互联网、大数据、人工智能等新兴技术催生了新业态与新岗位，其招聘工作尚处于探索优化阶段，亟需开展针对性研究。另一方面，经济全球化和组织多元化的发展趋势要求招聘面试决策充分关注不同文化、性别、年龄和背景的候选人群体在面试中的表现差异，明确面试决策对多样性和包容性的影响，从而更好地支持各类群体的高质量就业。第二，基于实证数据深入剖析面试官的实际决策过程。当前的研究大多集中于对面试决策结果的分析，忽略了对决策过程的全面观察和解读。为突破这一局限，可以通过多元数据的收集与分析，结合决策理论框架，深层次揭示面试官的动态决策过程。具体而言，可采用行为观察法记录面试官的行为、面部表情及反应，或通过自我报告法和出声思维法获取其在决策过程中的认知数据，以探索面试官的思维轨迹和决策模式。此外，综合考察面试官的行为数据与非语言信号，能更真实地还原面试情境下的心理过程和情感反应。进一步地，引入决策双系统理论（Dual-Process Theory）、信息加工理论（Information Processing Theory）、布伦斯维克透镜模型（Brunswik's Lens Model）等理论模型，有助于进一步解释面试官在面试情境中如何进行信息筛选、判断权衡、风险评估和最终决策，揭示其决策心理机制和偏好模式，为改进招聘面试流程、提高决策科学性提供理论支撑，以达到优化招聘面试决策、促进高质量就业的目的。第三，在严格遵循伦理规范和隐私保护原则的基础上，尽可能全面地收集招聘面试决策的真实数据，以夯实研究的理论价值和实际应用价值。首先，应充分考量面试官的专业背景和面试经验，从而提升研究结果的适用性和推广价值；其次，采集并分析面试过程中面试官与候选人的互动行为、面试官的决策逻辑、候选人的面试表现等真实面试场景下的决策数据，深入揭示面试官的决策机制、认知特点及其对候选人评价的影响；最后，通过考察候选人在入职后的职业发展表现与路径等纵向数据，能够评估面试决策的长期有效性及其对人岗匹配度的实际影响，使招聘效果的验证具有更高的可靠性，也为企业招聘质量的提升提供量化依据，助力高质量就业的实现。第四，进一步挖掘大数据与人工智能在优化招聘面试决策方面的应用潜力。例如，可以将不同行业、地区、企业的多源数据进行集成分析，跨区域、跨领域探究候选人胜任力的潜在影响因素，从而丰富招聘数据来源，强化面试决策依据，提升招聘决策广泛适用性。同时，可以通过人工智能与自然语言处理技术进行个性化的面试设计，优化候选人的面试体验，以此增强候选人对企业的积极认知，提升企业的人才吸引力。此外，可以为面试决策系统建立反馈循环，通过定期反馈候选人录用后的绩效表现及其与面试评分的关联，构建闭环反馈机制，持续优化决策模型，从而提高面试评分标准的科学性与适用性。

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