4. 人力资源战略
本章探讨了雇主为应对塑造未来工作格局的宏观趋势和组织转型的主要障碍而预期采取的人力资源战略。此外，本章还分析了雇主对2030年人才供应的展望，并探讨了为实现组织业务目标而计划的工作场所实践和政策，尤其关注人与技术之间不断变化的关系。
4.1 转型障碍
在2025-2030年期间，劳动力市场技能缺口被《未来就业调查》的受访者视为企业转型的主要障碍，63%的受访雇主都提到了这一点（图4.1）。这一比例甚至高于2023年版报告的结果，当时本地劳动力市场技能缺口同样位列转型障碍之首，60%的高管也认同这一观点。这一技能挑战几乎遍及所有行业和地区，在55个经济体中的52个以及22个行业中的19个中均位列第一。
第二大障碍是组织文化和变革阻力，46%的受访者认为这是关键障碍，凸显了企业在应对预期趋势和变革冲击时，需要协调内部流程、组织结构、层级和思维模式所面临的挑战。监管问题被认为是第三大障碍，39%的雇主认为存在这一问题。此外，32%的受访者指出，缺乏充足的数据和技术基础设施也是一大障碍。其他障碍，例如投资资金短缺（26%）和对机遇了解不足（25%），提及频率较低。
在2023年版的报告中，超过半数的受访者认为人才吸引困难是主要障碍。今年的调查区分了行业吸引力和企业自身吸引力，结果显示，37%的公司认为行业吸引力不足是一个显著的障碍，而27%的公司则指出是企业自身存在的问题。
人才供应前景
与2023年报告的结果相比，雇主对人才供应的预期有所下降。今年，仅有29%的企业预计2025-2030年期间人才供应情况会有所改善，低于2023年的39%。相反，42%的雇主预计在此期间人才供应情况会下降，导致人才供应前景净值为负（净预期改善率为-13%），凸显了企业对未来能否找到合适人才的日益担忧（图4.2）。
然而，雇主们对人才发展的前景总体上仍然持乐观态度。十分之七的受访者预计，到2030年，其所在组织的人才发展状况将有所改善。不过，正如该报告2023年版所述，77%的企业对人才发展的前景持积极态度，这表明一些公司正在重新评估他们的预期。
在人才保留方面，雇主们的态度同样不如上一版报告那样乐观：只有 44% 的受访机构预计其人才保留能力会有所提高，低于两年前的 53%。
如图 4.3 所示，各国对人才供应前景的预期存在差异，这反映了更广泛的人口动态。例如，在中东和北非地区，埃及（净预期改善率 +39%）、摩洛哥（+38%）和巴林（+31%）等国的雇主对人才供应持高度乐观态度，大多数受访者预计到 2030 年招聘条件将有所改善。相比之下，欧洲经济体的雇主则预计招聘将面临日益严峻的挑战。
各地区对人才发展的预期存在显著差异。例如，总部位于东亚、撒哈拉以南非洲和中亚的公司普遍对未来五年持乐观态度。相比之下，总部位于欧洲、中东和北非以及北美的企业则比全球平均水平更为谨慎。
在人才保留方面，高收入和中高收入经济体的雇主比中低收入经济体的雇主表达了更大的担忧。
劳动力战略
在2025-2030年期间，提升员工技能将成为应对宏观趋势最常见的劳动力战略，85%的受访雇主预计将采取这一策略（图4.4）。在所有地区、所有经济体和所有收入水平中，提升员工技能均被列为前三项优先事项，其中高收入经济体的雇主（87%）略高于中高收入经济体（84%）和中低收入经济体（82%）的雇主。
流程和任务自动化预计将成为第二大常见的劳动力战略，73%的雇主计划加快采用这种方法——低于2023年报告中的80%。此外，63%的雇主打算利用新技术来补充和增强其劳动力。与中高收入经济体（74%）和中低收入经济体（57%）相比，自动化在高收入经济体中更为普遍（77%）。
在调整员工构成方面，70%的受访企业计划招聘掌握新兴热门技能的新员工，51%的企业打算将员工从内部的低端岗位转移到新兴岗位，而41%的企业预计会因技能过时而裁员。计划通过回流、近岸外包或友好外包来加强运营控制的雇主比例（10%）略高于计划将大部分员工外包到海外的雇主比例（8%）。
4.2 提高人才供应
商业惯例
在2025-2030年期间，提升员工健康和福祉的重要性已成为提高人才供应的首要任务之一。如图4.5所示，64%的雇主现在认为这种方法前景广阔，这一比例较2023年报告的第九位显著上升至今年的第一位。事实上，这种对员工健康和福祉的重视在各行各业都得到了体现，在八个行业中排名第一，并在其他所有行业中均位列前四。在保险和养老金管理行业，85%的公司预计这种做法将有助于提高人才供应。
在2023年至2025年间，住宿、餐饮和休闲以及教育和培训行业对员工福祉的重视程度增幅最大。其他被认为有助于提升人才储备的商业实践包括提供有效的技能再培训和提升机会<sup>43</sup>，63%的机构强调了这一点，这在政府和公共部门尤为明显，五分之四的受访者期望此类措施能够扩大其人才储备。紧随其后的是改善人才发展和晋升，这在2023年的调查中排名最高，仍然是62%受访机构关注的重点。50%的受访者将提高工资视为优先事项，这在教育和培训行业尤为重要，61%的雇主强调了这一措施。
挖掘多元化人才库的重要性日益凸显，近半数受访雇主（47%）强调了这一策略的潜力——与2023年报告中略高于10%的比例相比，增幅显著。这些发现凸显了以技能为先的方法在识别和吸引人才方面的巨大潜力，这种方法基于技能而非传统学历。<sup>44</sup> 与此相符的是，雇主也越来越重视提供灵活的工作安排，例如允许员工跨国远程办公（27%）以及为承担照护责任的员工提供支持（26%）。
相比之下，阐明企业宗旨和影响的重要性有所下降，在 2023 年的报告版本中排名第四，只有 37% 的雇主强调了这一措施的前景。
方框 4.1 人才供应情况：员工视角
与 ADP Research 合作
为了补充“未来就业调查”侧重于雇主对人才供应的看法，本报告与ADP Research合作，生成了一份从员工角度出发的数据集，旨在了解影响员工留任意愿的关键因素和优先事项。分析结果揭示了人才吸引和保留方面优先事项的趋同之处和差异（图B4.1）。
员工留任的理由与雇主的做法相一致的地方包括：改善人才发展和晋升流程（雇主排名第 3，员工排名第 2）、提供更高的工资（雇主排名第 4，员工排名第 3）以及提供远程或混合工作机会（雇主排名第 6，员工排名第 4）。
研究结果还凸显了员工和雇主期望之间的差异。这种差异在支持员工健康和福祉以及技能提升和再培训方面最为显著，雇主认为这些至关重要，而员工则不太重视，分别将其排在第八和第七位。相比之下，员工更看重工作时间，将其列为最理想的政策，而雇主则认为这是提高人才储备的第八大有效策略；养老金政策在员工中的排名为第五，比雇主高出十位。
员工和雇主都不太重视支持承担照护责任的员工，也不太重视阐明企业宗旨和社会影响。
公共政策
在全球范围内，当被问及在2025-2030年期间最有可能增加人才获取的公共政策干预措施时，雇主们认为，为技能再培训和提升提供资金（55%）以及提供技能再培训和提升培训机会（52%）是两项最关键的政策措施（图4.6）。这表明企业希望政府持续投资于技能发展，以使劳动力能力与未来劳动力市场的需求相匹配。
改善公共教育体系的优先级别有所提升，目前排名第三，47%的受访者强调了这项政策措施，高于2023年报告的第四位。在以色列、哈萨克斯坦和菲律宾，改善公共教育体系作为一项提升人才储备的公共政策措施，其优先级别提升幅度最大，分别比2023年上升了七位、六位和六位。与此同时，工资设定灵活性在全球范围内也从2023年的第六位上升至第五位，38%的受访者强调了这项政策措施。
工资补贴的重要性感知下降幅度最大，从2023年的第三位降至今年的第八位，仅有26%的受访者认为它是一项关键的政策工具。招聘和解雇的灵活性排名第四，较2023年下降了两位，目前只有44%的雇主强调这一点。尽管对这一措施的重视程度总体下降，但工资补贴仍然是土耳其和摩洛哥最受关注的政策，而招聘和解雇的灵活性则是包括澳大利亚、巴西、韩国和新加坡在内的11个国家最为重视的优先事项。
鉴于人口结构的变化，企业正日益探索旨在扩大人才库的政策干预措施。36%的雇主将与远程办公相关的劳动法改革列为优先事项，其中总部位于撒哈拉以南非洲的公司以及金融行业（包括金融服务和资本市场以及保险和养老金管理）的需求尤为强烈。移民法改革（26%）受到的重视程度较低，但消费品生产、住宿、餐饮和休闲以及电子产品等行业除外。与此同时，四分之一的受访者（25%）强调了养老金计划和退休年龄的改革。总部位于东亚的公司（该地区劳动力老龄化的影响目前更为显著）支持这项公共政策。相比之下，总部位于人口结构较为年轻的地区（例如撒哈拉以南非洲和南亚）的公司很少看到此类政策干预的潜力。
多元化、公平性和包容性
全球《未来就业调查》发现，雇主越来越重视工作场所的多元化、公平性和包容性，这与人们日益认识到这些因素有助于增加人才供应密切相关。与2023年报告中排名第11位相比，如今利用多元化人才库已被视为增加人才供应的五大最具影响力的商业实践之一。
83%的受访雇主已实施多元化、公平性和包容性措施，高于2023年的67%。这一趋势在大型企业中尤为显著，几乎所有员工人数超过5万的公司（95%）以及总部位于北美的公司（96%）都表示已采取此类措施。相比之下，总部位于中低收入经济体的公司（75%）和规模较小的企业（73%）实施多元化、公平性和包容性措施的可能性较低。
如图 4.7 所示，51% 的雇主计划为管理人员和员工开展多元化、公平和包容性培训，这仍然是未来五年内企业预计实施的最常见项目要素。紧随其后的是有针对性的招聘、留任和晋升计划（48%），而多元化、公平和包容性目标、指标和配额（42%）的预期采用率增长最快。在 2023 年版的报告中，只有四分之一的公司计划采用此类目标（图 4.8）。薪酬公平性审查和薪酬审计、反骚扰协议以及对承担照护责任的员工的支持也日益受到重视，分别有 39%、33% 和 26% 的公司计划采取这些措施。聘用多元化、公平和包容性专员以及支持员工资源小组 (ERG) 的提及率较低，分别只有 15% 和 22% 的受访组织采用了这些措施。
地域差异依然存在。例如，如表4.1所示，总部位于中东和北非的公司参与薪酬公平性审查的可能性较低（23%），而总部位于拉丁美洲和加勒比地区的公司则更倾向于实施反骚扰协议（54%）。在北美，预计设立员工资源小组（ERG）的雇主比例显著更高（42%）。
就员工人口结构而言，女性被视为全球受访雇主多元化、公平和包容性计划的首要关注群体，76%的受访者预计其措施将重点关注该群体（图4.9）。残疾人士（56%）和“Z世代”青年（25岁以下）（52%）是第二和第三大重点关注群体。老年员工（55岁以上）和LGBTQI+群体预计将分别成为42%和33%受访雇主的关注重点。最后，27%的受访者预计会关注来自弱势宗教、种族或民族背景的个体。这一比例较2023年报告有所下降，当时近五分之二的雇主预计会关注这些群体。低收入背景的员工（24%）以及移民、难民和流离失所者（21%）是提及率最低的群体。
工资
由于技术变革、人口结构变化和经济不确定性等宏观趋势的影响，劳动力市场动态正在发生变化，工资动态已成为理解未来劳动力市场格局日益重要的因素。正如《未来就业调查》所揭示的，全球超过半数（52%）的雇主预计，在2025年至2030年期间，其收入中用于支付工资的比例将会增加；41%的受访雇主预计目前的工资分配比例将保持稳定；而7%的雇主则预计到2030年工资分配比例将会下降（图4.10）。
规模较小的公司对工资占总收入比例的增长预期更高，员工人数少于1000人的雇主中，有57%预计工资占比会上升。相比之下，员工人数在1万至5万之间的雇主中，只有45%的人预期工资占比会上升；员工人数超过5万的雇主中，这一比例为47%。
在制定工资和薪酬政策时，全球范围内有两个因素尤为突出：员工的生产力和绩效（77%的受访者提及）以及人才竞争（71%的受访者提及）（图4.11）。从行业来看，只有六个行业预计在制定工资政策时会更加重视人才竞争而非生产力和绩效：电子行业、保险和养老金管理行业、专业服务行业、房地产行业、医疗保健服务行业以及政府和公共部门。其他所有行业都预计，在2025年至2030年期间，生产力将是制定工资策略时更为关键的因素。
从地域上看，在32个经济体中开展业务的受访公司均强调，工资与生产率和绩效挂钩是关键因素；而在28个经济体中，受访者则表示，在制定工资策略时，他们更关注人才竞争。此外，工资不平等（33%的受访者提及）、政府法规和集体谈判（32%）以及成本削减策略（30%）也在全球范围内影响着薪酬决策。
方框 4.2 技能和经验的工资溢价
与 ADP Research 合作
鉴于全球劳动力市场格局的不断变化，教育、培训和经验的差异如何体现在工资水平上？ADP Research 为《2025 年未来就业报告》开展的分析探讨了这一问题。该分析基于美国职业信息网络 (O*NET) 的职业区域划分，并分析了美国劳动者的月度工资数据。O*NET 将所有职业划分到不同的职业区域，从只需极少准备的入门级职位（职业区域 1）到需要大量准备、通常要求研究生学历、广泛的职业培训和工作经验的高度专业化职位（职业区域 5）。该研究分析了每个职业区域的工资水平，以计算不同劳动力准备水平之间的工资溢价。
随着职业区域级别的提升，工人的工资中位数和平均数也随之增加（图B4.2A）。平均而言，每个职业区域的工资中位数都比上一级高出37%（图B4.2B）。各级别之间的工资差距最大，达到48%，这是3级职业区域（保安和牙科技工等工人通常接受职业培训或获得副学士学位）与4级职业区域（工人已接受过相当充分的职业培训）之间的工资中位数差异。工资中位数溢价差距最小，为27%，出现在4级职业区域和5级职业区域之间。5级职业区域主要由药剂师、律师和生物学家等需要大量培训的专业岗位组成。
平均工资溢价更高，每个工作区域级别平均为 58%，边际溢价使得从需要大量准备的工作（如房地产经纪人和销售经理）到需要广泛准备的专业职位（最高级别）的跃升幅度更大。
中位数工资溢价与平均工资溢价之间的差距——图 B4.2A 和 B 中的两条曲线——表明，在同一工作领域内存在较大的工资范围，并且对于从事更专业化工作的工人来说，工资范围更广。
从性别视角评估技能工资溢价发现，除一个例外，男性在所有区域转换中往往享有更高的工资溢价。男性在不同工作区域之间平均享有 44% 的工资溢价，而女性则享有 30% 的工资溢价（图 B4.3）。
性别差异在特定的职业过渡阶段最为显著。男性劳动者在从准备较少的工作过渡到需要一定准备的工作时，工资溢价高达39%，而女性劳动者的相应工资溢价仅为19%。在工作复杂度较高的阶段，女性从事需要大量准备的专业性工作，其工资仅比从事准备较少的工作高出15%。相比之下，男性在同一过渡阶段的工资中位数则高出44%。
技能评估方法
取消学历要求并推行基于技能的招聘方式，已成为一种日益被认可的扩大人才供应的有效途径。<sup>45</sup> 如图 4.12 所示，工作经验仍然是招聘过程中最常用的评估机制，81% 的企业预计在 2025-2030 年期间将继续依赖这一机制。这与该报告以往版本的结果一致，凸显了雇主对实践性在职学习和成就的重视。仅有 4% 的公司表示他们不评估求职者的技能，这表明技能评估几乎已成为各行业的普遍做法。
第二大常用评估方法是技能评估，预计将有48%的雇主采用这种方法，这凸显出企业越来越重视直接测试候选人的能力，而不仅仅依赖简历。此外，34%的企业计划使用心理测试，这反映出企业越来越关注评估候选人的行为特征、认知能力和文化契合度。
在雇主评估技能的方法中，大学学位要求位列第三，43%的受访者预计到2030年仍将学位作为一项必要条件。与本报告前一版相比，雇主越来越重视工作经验和心理测试，而非大学学位等传统资格证书。这一转变表明，人们日益认识到，实践技能和认知能力可能比正式学历更能预测未来的工作表现，同时也有助于扩大人才库。O*NET的职位经验要求数据库显示，在2025年至2030年间增长最快的15个职位中，有14个主要要求大学学位，而增长最快的15个职位中只有7个要求高级学位。这种对快速增长职位中传统资格证书的依赖可能会加剧人才短缺。采取技能优先的方法可以扩大人才库，并加强未来这些岗位的人才储备。46 此外，增长最快的工作岗位的多样化要求凸显了那些通常可以通过职业培训、学徒制、在职经验或副学士学位获得的职业的关键作用。
然而，自该报告 2023 年版发布以来，技能评估中对学徒制、短期课程和在线证书的预期使用量略有下降：17% 的雇主预计会优先考虑学徒制，而 14% 的雇主计划在招聘决策中考虑在线证书。
应对人工智能普及的劳动力战略
《未来就业调查》发现，86%的雇主预计到2030年，人工智能和信息处理技术将彻底改变他们的业务。在金融服务（97%）和电子（95%）行业，预期人工智能带来的影响显著高于全球平均水平。相比之下，能源技术和公用事业（72%）以及政府和公共部门（76%）等行业的雇主预计到2030年受人工智能颠覆的影响较小。规模较大的企业认为其商业模式更有可能受到人工智能的影响：员工人数超过5万人的公司中，只有6%预计到2030年人工智能带来的影响较小；相比之下，员工人数少于1000人的公司中，这一比例为16%；员工人数在1000至5000人之间的公司中，这一比例为15%。
作为对《未来就业调查》的补充，世界经济论坛的《高管意见调查》收集了来自全球超过11,000名高管的见解。如图4.13所示，关于人工智能应用的障碍，全球半数高管认为缺乏支持应用所需的技能是最大的障碍。紧随其后的是管理者和领导者缺乏远见（43%）。其他障碍包括人工智能产品和服务的高昂成本（29%）、缺乏针对本地业务需求的定制化服务（24%）、人工智能和数据使用方面的复杂法规（21%）以及消费者需求有限（16%）。总体而言，这些结果表明，无论是管理者还是员工，在人工智能应用所需的技能方面都存在持续的缺口。
为应对人工智能可能带来的颠覆性影响，对现有员工进行技能再培训和提升，使其能够更有效地与人工智能协同工作，已成为报告涵盖的55个经济体中45个经济体的公司最期待的人力资源战略。到2030年，77%的受访雇主计划实施这项战略（图4.14）。
此外，69%的受访者计划招聘精通人工智能工具设计和改进的人才，62%的受访者预计将重点招聘具备人工智能相关技能的人员。近半数企业（49%）预计将调整其业务模式，以适应人工智能驱动的新机遇，而47%的企业计划将员工从受人工智能影响的岗位转移到其他岗位。虽然大多数雇主计划招聘具备人工智能相关技能的新员工，但也有相当一部分雇主（41%）预计，随着人工智能复制现有岗位的能力不断增强，他们将缩减员工规模。
方框 4.3 按行业划分的相对人工智能工作和技能集中度
与 LinkedIn 合作
LinkedIn 为《2025 年未来就业报告》开展的分析评估了 10 个行业的 AI 相关职位和技能集中度。该数据通过评估每个行业的 AI 职业数量以及至少拥有两项 AI 相关技能的 LinkedIn 会员数量计算得出。如图 B4.4 所示，为了便于行业比较，每个行业的 AI 集中度均以 2016 年 AI 集中度最高的行业（教育）的数值为基准。
这项分析有助于阐明哪些行业在人工智能应用方面最为广泛，包括人工智能相关工作岗位和技能的增长，以及人工智能集中度随时间变化的趋势。虽然自2016年以来，几乎所有行业的人工智能集中度都至少翻了一番，但各行业的相对排名基本保持稳定。过去五年，人工智能集中度最高的行业排名保持不变。
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