【导读】
许多企业都有同样的困惑：岗位长期空缺、简历不少、合适者稀缺，招聘团队疲于奔命却难以向业务解释“为什么这么难招”。要真正回答“如何进行人才获取难度分析”，就必须用看得见的指标说话。本文基于实践经验与主流研究，搭建一套围绕9个人才获取指标的人才获取难度分析方法框架，既帮助HR判断“到底难在哪里”，也给出针对性的优化方向，适用于正在经历“招聘长期吃紧”的各类企业与HR团队。

如果把企业比作一台运转的机器，业务线是发动机，人力资源就是燃料管路——输送人才的效率和质量，直接决定这台机器能跑多快、能跑多远。很多HR在和业务沟通时，会听到两类典型说法：

• “市场就这么难，你们要想办法。”
• “我只看结果，你们招不来人，就是HR的责任。”

问题在于，如果不对“人才获取难度”进行系统分析，所有讨论都会停留在情绪层面：业务觉得“你不够努力”，HR觉得“你不懂市场”。

笔者在和多家企业打交道的过程中发现：能把“感觉难招”翻译成“指标上的证据”，并基于证据调整策略的企业，往往在一年左右的时间，就能明显缩短关键岗位的招聘周期、降低早期离职率，同时提升用人经理对HR的信任。

这背后，并不是某个“灵丹妙药”，而是一套相对稳定的人才获取难度分析方法：用指标拆分，用数据诊断，再用管理行动闭环。本文将围绕9个关键人才获取指标，回答一个核心问题——如何进行人才获取难度分析，并在每个指标下给出对应的优化方向。

一、为什么要做“人才获取难度分析”：从抱怨走向证据

从实践看，HR在招聘问题上常见的三种状态：

• 只感受到“难”，但说不清“难在哪”
• 能罗列一些数字，却无法说清含义与关联
• 能看到问题，却缺少与业务共识的语言和决策依据

人才获取难度分析的意义，恰恰在于把“主观感受”变为“客观证据”，并转换为管理与策略动作。

1. 人才获取难度并不等同于“招不满”

很多团队把“招聘人数没完成”当成唯一指标，这在笔者看来非常危险。原因在于：

• 只看结果，不看过程，难以判断问题是出在市场供给、招聘策略，还是岗位与组织本身
• 业务会天然把责任推向HR，而不是反思职位设置、胜任力要求是否合理
• 即便完成了招聘人数，也可能引入大量“不合适”的人，后期通过高流失率和低绩效“补课”

真正的人才获取难度分析，至少要回答三类问题：

1. 这类岗位在市场上的供需关系如何？
2. 我们现有流程和资源使用得是否高效？
3. 进入组织的人，能否稳定留下并产生价值？

后文提到的9个人才获取指标，正是围绕这三类问题展开。

2. 用“九宫格”视角理解人才获取难度

从工作逻辑看，可以把人才获取难度拆分为三大维度：

• 效率维度：花了多少时间、做了多少动作
• 成本维度：花了多少钱、人力资源是否够用
• 质量与结果维度：招来的人好不好、能不能留下

这三大维度互相牵制：

• 追求极致效率，可能牺牲质量；
• 过分压缩成本，可能进一步拉高难度；
• 只看单点质量，又容易忽视整体周期与投入。

9个关键人才获取指标，恰好覆盖了这三大维度：

• 效率类：填补时间、聘用时间
• 成本与资源类：每次雇佣成本、人力资源与员工比率
• 质量与结果类：聘用质量、提前离职率、自愿离职率、非自愿离职率、eNPS

后续章节会逐一拆解。

3. 从“情绪对话”走向“数据对话”

笔者观察到，一个成熟的HR团队在和业务讨论招聘问题时，谈话的重心通常会发生以下变化：

• 从“最近市场太难” → “研发岗位填补时间已超过公司平均两倍”
• 从“你们职位要求太高” → “该岗位提前离职率远高于同层级岗位，说明期望与现实存在偏差”
• 从“预算不够” → “每次雇佣成本在行业中处于高位，但聘用质量并不理想，渠道组合需要调整”

这种变化的前提，就是有一套稳定的指标体系和清晰的分析方法。

二、人才获取难度分析的整体框架与数据来源

在解读9个具体指标之前，有必要先搭建一个“框架图”，帮助HR把零散的数据点组织成一个可操作的分析流程。

1. 人才获取难度分析的四个层次

可以把一套完整的人才获取难度分析，拆成四个层次：

1. 市场层：岗位在人才市场的难易程度
2. 流程层：从需求提出到发出Offer的效率与转化
3. 资源层：预算与HR人力的投入是否匹配
4. 结果层：人才进入组织后的表现与留存

这四层既相对独立，又互相影响。为了便于呈现，用一个简单框架图概括：

这意味着：任何一个指标的异常，都可能是另外一层出现问题的“外在表现”。例如：

• 填补时间异常拉长，未必完全是“HR不努力”，也可能是市场供给不足或岗位要求偏离现实；
• 提前离职率偏高，未必都怪招聘标准，也可能反映管理方式或组织文化的不匹配。

2. 数据从哪里来：搭建人才获取数据的“最小闭环”

很多HR一提到“数据分析”就头疼，觉得需要完备系统和复杂报表。笔者更建议遵循“最小可用”的原则：先搭一个最小闭环，把与9个指标相关的基本数据抓在手里，再逐步丰富。

最小闭环的数据来源通常包括：

• ATS/招聘系统：职位发布时间、候选人流程节点、Offer发出与接受时间等
• HR系统/薪酬系统：入职信息、成本类数据（招聘费用、薪酬结构）
• 绩效与晋升记录：用于评估聘用质量
• 离职记录：离职时间、离职原因（区分自愿/非自愿、早期/中后期）
• 员工调研/敬业度调查：eNPS、员工体验反馈
• HR组织架构数据：HR人数、员工总人数

哪怕暂时没有完善的系统，也可以用Excel做一个简易台账，按岗位、批次记录以上信息。关键不在工具，而在于能否按一致口径，持续记录与统计。

三、9个人才获取指标：定义、诊断与优化方向

本部分是全文的核心，将围绕9个人才获取指标展开：解释它们各自的含义、如何与人才获取难度挂钩，以及常见问题和优化思路。

为方便整体把握，先给出一个概要对照表。

表：9个人才获取指标与人才获取难度的关系概览

下面逐项展开。

1. 填补时间：岗位“空窗期”的真实代价

定义与意义

• 填补时间，是指从职位发布/确认空缺到候选人正式到岗之间的时间跨度。
• 对业务而言，它直接体现为“这个岗位空了多久”；对HR而言，是衡量人才获取难度的首要指标之一。

与人才获取难度的关系

• 填补时间长期偏高，通常意味着：
  • 市场上该类人才供给紧张，客观上难
  • 招聘流程冗长、决策迟缓，主观上慢
  • 岗位本身吸引力不足，候选人不愿意来，性价比低

因此，笔者更愿意把“填补时间”看作是综合难度指数，它是多个问题叠加后的结果。

分析与诊断要点

可从三个角度进行拆解：

• 对比维度：
  • 与公司整体平均相比
  • 同一职级/序列的岗位之间比较
  • 与过往年度、行业公开数据的趋势比较
• 结构分析：
  • 哪个环节时间最长：需求确认？简历收集？面试排期？Offer审批？
• 岗位分层：
  • 关键核心岗位 vs 大众岗位
  • 新设岗位 vs 替补岗位

优化方向

• 在岗位明确、流程不拖延的前提下，填补时间反映的是真实的市场难度；
• 若流程层面的时间占比过高，则要与业务共同重构流程：
  • 明确岗位优先级和决策时限
  • 为关键岗位开设“绿色通道”
  • 提前做好“蓄水池”，缩短候选人搜寻时间

2. 聘用时间：候选人从“进入视野”到“拍板选择”的速度

定义与意义

• 聘用时间，一般指从候选人进入招聘流程（如简历通过初筛/首次面试）到候选人正式接受Offer的时间。
• 它更聚焦于我们对候选人的响应速度与决策效率。

与人才获取难度的关系

在人才紧缺的岗位上，聘用时间的长短，直接决定能否抢到人。

• 如果优秀候选人频繁在发Offer前流失，很大概率是：
  • 面试轮次多、间隔久
  • 内部评审、OFFER审批耗时长
  • 面试安排不够紧凑，沟通反馈不及时

分析与诊断要点

• 对各关键岗位，统计不同阶段耗时：
  • 候选人等待面试的时间
  • 面试完成到做出录用决策的时间
  • 内部审批与薪酬确认时间
• 识别“瓶颈节点”：是HR卡住，还是业务不空，抑或是集团审批流程过长。

优化方向

• 减少非必要面试轮次，用结构化面试+测评提高单次面试的有效度；
• 对于关键岗位，事先约定“面试窗口期”，短时间内集中约面和反馈；
• 将部分审批权限前移，或制定标准化薪酬区间，减少逐一“特批”。

3. 每次雇佣成本：难度升级时，你付出了什么代价

定义与意义

• 每次雇佣成本，指为了招聘一名员工而投入的费用总和（招聘渠道费用、猎头费、雇主品牌活动费等），再除以新入职人数。
• 它检验的是：为了突破人才获取难度，我们到底付出了多少“真金白银”，以及这些钱值不值。

与人才获取难度的关系

• 客观上，人才越紧缺、岗位越关键，每次雇佣成本往往会相对高一些；
• 问题在于：成本高并不一定意味着“招人难”，也可能意味着“用错了方法”。

分析与诊断要点

• 按渠道拆分：岗位的成功入职中，各渠道的每次雇佣成本与聘用质量对比如何？
• 关注“高成本+低质量”的组合：
  • 某些付费渠道费用高、入职少、提前离职多
  • 某些低成本渠道（如内推）反而表现更优

优化方向

• 用“渠道ROI”视角进行预算重分配：
  • 适当增加对高质量渠道（如内推、校招、垂直社区）的投入
  • 对“品牌曝光”型渠道设置清晰的转化目标，而非只看曝光量
• 建立关键岗位的人才池，降低“临时抱佛脚”对猎头的过度依赖。

4. 聘用质量：难度真正的“试金石”

定义与意义

• 聘用质量衡量的是：新员工在一定时间内，对组织的实际贡献与适配情况。
• 常用的维度包括：绩效结果、用人经理满意度、内部晋升/轮岗情况、任职时长等。

与人才获取难度的关系

许多企业会出现这样的现象：

• “招不到”时，业务放低标准，“先招来再说”；
• 一段时间后，绩效不佳、团队摩擦增多、淘汰率上升；
• 结果是：难度暂时被“掩盖”，但以更高的人员成本和管理成本“反弹”回来。

聘用质量越低，说明人才获取过程中的需求定义、甄选机制、岗位吸引力营销等环节存在问题，造成名义上的“招满”，实质上的“错配”。

分析与诊断要点

• 为不同岗位设定可度量的“合格标准”，如：
  • 入职一年绩效达到某一档及以上
  • 用人经理对其专业、协作的评价达到一定水平
  • 入职一年内没有发生严重违纪/负面事件
• 对新入职员工的表现进行批次分析：
  • 某段时间、某渠道、某面试官下的聘用质量是否明显偏离平均水平
  • 是否存在“短期内快速招满，但随后绩效低+高流失”的现象

优化方向

• 反向推演：从高绩效者的共性特征，抽象出岗位胜任力模型和筛选标准；
• 优化面试官训练与测评工具，减少“拍脑袋选人”；
• 鼓励用人经理与HR共同回顾不合格案例，将经验沉淀为标准。

5. 提前离职率：招聘承诺与现实体验之间的“落差表”

定义与意义

• 提前离职率，一般指员工在入职初期（如试用期或首年）离开的比例。
• 它直接反映：候选人对岗位的预期，与入职后真实体验之间的差距有多大。

与人才获取难度的关系

若某类岗位提前离职率居高不下，至少说明两件事：

1. 你为了降低“人才获取难度”，在招聘阶段“过度美化”了岗位或忽视了重要的负面信息；
2. 岗位本身工作环境、管理方式或工作负荷，确实存在与人才市场期待不符的地方。

分析与诊断要点

• 按岗位/渠道/招聘批次拆分提前离职率：
  • 哪些岗位的提前离职情况尤其严重？
  • 是否集中在某一渠道或某些招聘项目？
• 对提前离职员工进行离职访谈与数据归类：
  • 占比较高的原因是什么：薪酬、工作强度、管理风格、发展前景，还是与岗位内容不符？

优化方向

• 在招聘阶段，提高岗位信息透明度：
  • 不隐瞒高强度、轮班、加班等关键信息
  • 通过“工作写实”、现岗位员工访谈等方式帮助候选人更真实地了解岗位
• 建立“首月/首季关怀机制”，由直属上级和HR共同跟进新员工的适应过程；
• 对持续提前离职率高的岗位，推动业务从根本上调整岗位设计、排班机制或支持资源。

6. 自愿离职率：市场竞争与内部吸引力的综合反映

定义与意义

• 自愿离职率，是指员工主动提出离职（含跳槽、内部转岗到非统计范围、退休等）的比例。
• 对人才获取难度而言，它告诉我们：即便好不容易把人招进来，有多少人是因为“不想留下”而离开。

与人才获取难度的关系

• 自愿离职率高，并不只是“保留问题”，从人才获取视角看，它意味着：
  • 对同类岗位，HR和业务将不得不在市场上反复“补窟窿”；
  • 实际需要的年度招聘量，被迫高于自然扩张所需。

分析与诊断要点

• 区分关键人群与一般人群：
  • 关键岗位或高绩效群体的自愿流失，更会直接放大人才获取难度
• 把自愿离职率与聘用质量、提前离职率结合分析：
  • 如果“提前离职率+自愿离职率”在某一岗位长期高企，很可能说明整体策略有问题：要么招错人，要么岗位/管理模式不具备吸引力。

优化方向

• 对关键岗位，强化职业发展路径与内部流动机制，把“离职冲动”引导为“内部机会”；
• 从整体上对该人群所处的薪酬竞争力、管理者领导力、工作压力与支持度进行诊断；
• 针对高流失区域或团队，建立预警机制并开展专项改善项目。

7. 非自愿离职率：决策失误的“滞后成本”

定义与意义

• 非自愿离职率，是指因为绩效不达标、违纪、组织调整等原因，由公司单方面终止劳动关系的比例。
• 它反映的是：我们在人才选择上的判断准确度。

与人才获取难度的关系

• 如果非自愿离职率较高，很可能意味着：
  • 在招聘阶段，标准不清或执行不严，导致大量“不合适”的人进入组织；
  • 对新人的培养与辅导不足，使本可以合格的人变成“不合格”；
• 对HR而言，这会形成双重压力：
  • 既要承受业务对“招错人”的质疑，
  • 又要在短时间内再次启动新一轮招聘，进一步放大人才获取难度。

分析与诊断要点

• 将非自愿离职率与聘用质量对照：
  • 某个时间段或某类岗位，是否出现“先大规模入职，再集中淘汰”的现象？
• 关注“试用期淘汰”与“入职1-2年后淘汰”的不同：
  • 前者更可能是甄选环节问题；
  • 后者则可能与绩效管理、发展支持有关。

优化方向

• 强化岗位画像与胜任力标准，将“不能接受的特征”在招聘阶段识别出来；
• 通过结构化面试、情境模拟、背景调查等方式，提高甄选的前瞻性；
• 对新员工提供有计划的辅导、试用期目标与反馈，避免“放养式上岗”。

8. eNPS：员工愿不愿意“站台”的隐性信号

定义与意义

• eNPS（员工净推荐值）衡量的是：员工是否愿意向亲友推荐公司作为工作场所。
• 它把复杂的员工体验和情绪，浓缩成一个简单的问题和一个分值。

与人才获取难度的关系

• 在很多企业，内推是质量最高的招聘渠道之一；
• 如果eNPS偏低，意味着大量员工“不愿意介绍朋友来”，此时再怎么强调“内推奖励”，效果都有限。

从人才获取难度视角看：

• eNPS越高，代表组织在现有员工中的口碑越好，自然就越容易吸引同圈层、同画像的人才；
• eNPS越低，则意味着HR不得不在外部市场花更多钱、做更多动作，才能获得类似质量的人才。

分析与诊断要点

• 把eNPS按部门、地区、层级拆开看：
  • 哪些业务线eNPS很低，而恰好也是招聘需求量最大的地方？
• 对比eNPS与自愿离职率、内推成功率：
  • 如果eNPS低+自愿离职率高+内推几乎为零，这几乎可以断定：该业务单元本身就是人才获取难度的“风险源”。

优化方向

• 把eNPS作为管理者的共同指标，而不只是HR的“内部数据”；
• 从员工访谈中找出批评者的主要痛点，在组织文化、管理方式、福利支持等方面做针对性改善；
• 将改善结果通过内部沟通、故事化传播等方式反馈给员工，逐步提升口碑与信任。

9. HR与员工比：你用多少人 & 多大系统，支撑多难的招聘任务

定义与意义

• HR与员工比，是指企业中HR专业人员与员工总人数之间的比例。
• 对人才获取难度分析而言，更需要关注专职招聘/人才获取团队的人力与任务量匹配情况。

与人才获取难度的关系

• 当企业规模扩张、业务线增多、人才竞争加剧时，如果HR配置长期不变或者增长缓慢：
  • 招聘团队会长期处于“救火”状态，只能被动响应、难以做前瞻规划；
  • 即便有数据，也缺乏时间和能力进行深入分析与策略优化。

简言之：一个被严重透支的招聘团队，很难真正“攻克人才获取难题”。

分析与诊断要点

• 将HR:员工比与以下事项结合分析：
  • 年度招聘计划与实际完成量
  • 关键岗位填补时间与提前离职率
  • HR团队的项目型工作（雇主品牌、校园项目、人才地图）完成情况
• 评估技术工具的使用情况：
  • 是否仍大量依赖手工操作和线下协调
  • 招聘系统是否覆盖了从职位发布到报表分析的关键环节

优化方向

• 根据业务发展阶段，适度提升人才获取团队的人数和专业化程度；
• 引入或升级ATS、人才测评等工具，提高单个HR的产能；
• 优化HR内部分工，让招聘同事从事务堆里“抬起头”，有时间做数据分析与策略工作。

四、如何进行人才获取难度分析：一套可落地的方法路径

理解了9个指标，还需要一套“怎么做”的操作路径。笔者结合项目经验，将人才获取难度分析拆为六步。

1. 锁定分析对象：从“全盘”到“重点突破”

• 不建议一开始就覆盖所有岗位，而是：
  • 从招聘难度最高、业务影响最大的2–3类岗位切入；
  • 如一线销售、生产技术人员、核心研发等。

明确：

• 需要重点分析的岗位族群
• 希望在多长时间内看到哪些指标改善（如填补时间缩短、提前离职率降低等）

2. 收集与整理数据：做到“口径统一，能算得出”

• 按前文9个指标，对照现有系统和台账，确认能否拿到所需数据；
• 若有缺口，可先用“未来起算”的方式逐步补齐，不必追求一次到位；
• 关键是把口径定清楚：比如“提前离职”从几个月算起，“聘用时间”从哪一个节点开始计时。

3. 计算与对比：从数字中找“异样”

• 为每个指标算出：
  • 当前值
  • 历史趋势（最近几个季度/年度）
  • 公司整体平均、同岗对比
• 在这一步不急于解释原因，而是先圈出“显著偏离”的地方，作为诊断入口。

4. 诊断问题归因：避免“只怪市场”的简单化

• 把分析集中在几个问题上：
  • 这些指标异常，属于市场层问题，还是流程、资源、结果层问题？
  • 各个指标之间有没有相互印证的关系？比如：填补时间长+聘用质量低+提前离职率高，很可能是岗位定义和甄选标准出了问题。
• 这一步，HR不能闭门造车，必须和业务一起研讨，用他们的视角补充对岗位和市场的理解。

5. 制定优化动作：一份“指标对策表”

• 建议为每个关键指标列出对应的2–3条改善举措，并明确：
  • 负责人（HR/业务）
  • 时间节点
  • 预期影响的指标变化方向

例如：

• 针对“某类岗位填补时间过长”：
  • 与业务重新定义岗位级别与薪酬区间；
  • 增加目标行业的猎头资源，并设置试用期考核标准；
  • 对面试流程做“瘦身”，取消重复面。

6. 跟踪与复盘：让人才获取难度分析成为“常规武器”

• 每个季度或半年，对这9个指标进行一次简要复盘，形成：
  • 指标变化情况
  • 主要动作与成效
  • 仍然存在的关键问题
• 逐步把这套分析嵌入到人才规划、预算编制和业务复盘中，而不仅仅停留在HR内部。

五、情境示例：两种典型“招聘难”场景的指标剖析

为了让上述方法更具象，下面以两个常见场景做简要示例。

场景一：制造企业一线技工“长期缺编”

现象描述

• 多个工厂的一线技工长期短缺，排班吃紧，加班频繁；
• HR反映“附近年轻人都不愿进厂”；
• 业务抱怨“HR不给力，关键季订单都接不住”。

指标分析

• 填补时间：显著高于公司平均，职位发布后长期无人到岗；
• 每次雇佣成本：在线招聘、线下招聘会投入较大，但转化率低；
• 提前离职率：入职数月内离职比例较高，主要原因集中在工作强度、住宿条件、管理方式；
• eNPS：一线员工在工厂选点的eNPS偏低，批评声音集中在宿舍环境、伙食和班组长管理上。

优化方向

• 市场层：通过薪酬调研与竞品分析，重新定位薪酬水平与福利组合；
• 岗位与体验层：改造部分宿舍、改善伙食、优化排班制度，并对班组长进行管理技能培训；
• 招聘层：引入“老员工带新员工”的内推机制，用实际改善的生活和工作条件打消候选人顾虑；
• 结果监测：持续跟踪提前离职率与eNPS变化，看调整是否真正缓解了人才获取难度。

场景二：互联网企业核心研发“抢人战”

现象描述

• 某互联网企业多个核心研发岗位长期空缺；
• HR表示“面了不少候选人，但总被友商抢走”；
• 业务方抱怨“你们动作太慢，对方给得比我们快”。

指标分析

• 聘用时间：从首面到Offer确认耗时明显偏长，尤其是内部评审与薪酬审批环节；
• 填补时间：因为多轮“反复寻找+错失+再寻找”，整体填补周期被反复拉长；
• 聘用质量：用人经理对部分“赶时间招来的候选人”并不满意，后期绩效不及预期；
• 每次雇佣成本：为追赶进度，大量依赖高价猎头渠道。

优化方向

• 流程与决策层：设置关键研发岗位的“快速审批通道”，明确从终面到Offer不超过限定天数；
• 薪酬策略：根据市场情况设定更具弹性的薪酬区间，授权一线HR在区间内快速决策；
• 质量控制：同时引入技术面+情景测评，宁可少一点面试轮次，也要提升每次面试信息密度；
• 人才池建设：对有潜力的候选人形成持续关系，而不仅仅在“当下有岗”时才联系。

这两个场景背后共同的启示是：只有把“招聘难”拆解到指标层，并与业务一起对照现象和数据，才能找到对症下药的路径。

结语：用9个指标，把“人才获取难”变成“可管理的问题”

回到文章开头提出的长尾问题：如何进行人才获取难度分析？

通过前文的梳理，可以归纳为几个关键要点：

1. 构建共识语言：用“填补时间、聘用时间、聘用质量、提前离职率”等9个指标，把原本模糊的“招聘难”拆解成清晰、可度量的维度，让HR与业务在同一张“数据地图”上对话。
2. 搭建分析框架：从市场、流程、资源、结果四个层次，理解每个指标背后可能隐藏的原因，避免一切问题都简单归因于“市场不好”或“HR不给力”。
3. 建立最小闭环：哪怕只用Excel，也要确保关键数据能被持续记录、计算和对比，让人才获取难度分析从一次性项目，变成季度/年度的常规动作。
4. 从局部突破：先选2–3个关键岗位，围绕9个指标做深度分析和对策落地，通过初步成效赢得业务信任，再逐步推广。
5. 技术与管理并行：在使用ATS、测评工具等技术手段提升效率的同时，更要正视岗位设计、管理方式、组织文化等“软因素”，因为这些，往往才是人才愿不愿意来的根本。

从笔者观察看，能够真正把人才获取难度分析做“活”的企业，往往有一个共同点：HR不再把自己定位为“简历搬运工”，而是以数据和洞察，参与到业务战略和组织设计的讨论中。

对HR从业者而言，可以从以下三个动作开始：

• 为你负责的至少一个关键岗位，梳理并计算与之相关的9个指标现状；
• 拉上用人经理，用数据而不是感受，一起讨论“问题到底出在哪”；
• 为其中1–2个指标设计明确的改善举措，并在接下来一个季度持续跟踪其变化。

人才获取难度不会在短时间内消失，但借助这9个指标，它可以从“不可说清的抱怨”，变成“可以分析、可以调控、可以持续优化的管理议题”。这正是人才获取走向专业化与战略化的起点。