破局向新 持续向上—2025年人力资源发展趋势报告-智联招聘x北大国发院

前言在全球价值链被数字技术深度重构的当下，中国正以新质生产力为战略支点撬动发展范式跃迁。人工智能产业化进程加速、产业组织形态革命性变革、Z 世代成为职场主力军——这三重历史性变奏交汇形成的人力资源管理范式重构，已然超出传统管理理论的解释范畴。2025 年作为 " 十四五 " 规划的战略收官年，其标志性意义不仅在于经济指标的达成，更预示着人力资源领域将迎来从量变到质变的临界突破。岗位价值坐标系的重构、智能技术对生产关系的再造、分布式组织形态的常态化，这些多维变量正在催生组织与人才的价值共生新模式。本报告立足国家高质量发展战略坐标，以构建人力资源可持续发展生态为研究主线，通过前沿数据建模与标杆企业实践解码，全景式描摹 2025 年中国人力资源管理的进化图谱。研究既致力于为企业提供战略性人力资源管理框架，助其在数字经济时代掌握组织变革的战略主动权；更着眼于人力资源从业者的能力升维路径设计，通过构建 " 技术赋能 + 人文关怀 " 的双螺旋成长模型，实现个体价值与组织发展的同频共振。在全球化竞争向全球生态化竞争演进的今天，我们希望能为中国企业锻造新质生产力人才引擎的底层方案上增添些许的助力。目录CONTENTS宏观经济引发人力资源连锁反应人才需求技能变革挑战与建议政策法规牵引人力市场有序进化建设未来工作场景的管理挑战与建议技术革新引发人力资源颠覆性变革HR 职能进化挑战与建议外部环境对人力资源变革的影响挑战与企业应对策略未来展望与风险预警030511182425260404人力资源关键趋势洞察可持续的人才评价：从局部变革迈向标准重塑可持续的适己职场：未来工作场景开启可持续的 HR 职业发展：技术驱动 HR 能力进化未来人才能力框架：软技能破圈，硬技能走向数字 +XAI 新质生产力普及，未来工作场景开启从“事务型 HR”到“战略型 HR”，未来能力进化赋能组织成长实效人才观：强调结果导向，适应市场需求混合办公常态化，企业文化破次元人工智能与大模型：驱动 HR 战略转型的核心引擎超级个体关键能力：超级个体赋能组织发展灵活用工蔓延，平衡效应提高生产力大数据技术：战略型 HR 的洞察与决策利器适己职场开启，深度个性化职场体验势在必行05081113181520162307外部环境对人力资源变革的影响新兴经济体正成为全球经济增长的新引擎，以金砖国家为核心、东南亚为增长极的“新雁阵模式”形成。这种权力转移重塑全球产业版图，制造中心多极化、技术主权争夺白热化，全球产业结构加速进化。数字技术在其中扮演着关键角色，人工智能产业化持续推进，产业智能化进程同步深化，二者正形成“双向赋能”的闭环效应。华为发布的《迈向智能世界白皮书 2023》预测，2026 年人工智能行业渗透率将达 30%1。2024 年上半年，新质产业招聘需求在总量中的占比为 21.8%。1 华为：《迈向智能世界白皮书 2023：数据通信》，https://www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/giv/striding-towards-the-intelligent-world/the_intelligent_world_data_communication_2023_cn.pdf，2023 年2 国家统计局：《2024 年经济运行稳中有进 主要发展目标顺利实现》，国家统计局网站，https://www.stats.gov.cn/sj/xwfbh/fbhwd/202501/t20250117_1958332.html，2025 年 1 月 17 日3 国家统计局：《2023 年全国数字经济核心产业增加值占 GDP 比重为 9.9%》，国家统计局网站，https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202412/t20241231_1958126.html，2024 年 12 月 31 日4π 型人才，指至少拥有两种专业技能，并能将多门知识融会贯通的高级复合型人才。π 下面的两竖指两种专业技能，上面的一横指能将多门知识融会应用。从单一专业人才向“π 型人才”进化。聚焦中国，新质生产力的跃迁呈现“三大突破”特征：产业层面，高技术产业高歌猛进，国家统计局数据显示，2024 年，高技术产业投资增长 8.0%（扣除房地产开发投资）2；技术层面，量子计算、脑机接口等“变革性技术”进入产业化临界点；价值层面，2023 年，我国数字经济核心产业增加值为 127555 亿元，占 GDP 的比重为 9.9%。3 我国数字经济发展不断取得新突破，推动传统产业生产率不断提升。宏观层面的深刻变革，正在重塑人才需求结构。一方面，新质产业释放人才需求，中国人民大学中国就业研究所与智联招聘联合发布的《2024 新质产业人才需求分析报告》显示，2024 年上半年，新质产业招聘需求在总量中的占比为 21.8%，高技术制造、新能源汽车等领域的新质岗位持续存在明显人才缺口。另一方面，人才能力模型加速迭代，从单一专业人才向“π 型人才”4 进化，如，新能源汽车领域需要机械 + 电子 + 软件的复合工程师，数据分析与 AI 算法等技能成为多行业刚需。与此同时，组织用工模式、协作方式、企业文化等也更加复杂多元，人力资源管理走向广阔的新天地。宏观经济引发人力资源连锁反应近年，全球多国针对人力资源新形势推出新规，从政策法规层面牵引人力资源管理有序进化。欧盟通过《人工智能法案》，为整个人工智能产业链上的相关方提供了一个合规义务框架。美国发布新一轮 STEM 教育战略计划，以培养应对当今时代多重挑战所需的劳动力；加州出台 SB988 新法案，保护自由职业者群体工作酬劳的及时支付。新加坡实施推出《平台工人法案》，明确平台工人的法律地位，并将工伤保障、公积金纳入到了平台工人的权益范围。以往，技术革新对人力资源管理进行局部优化，如今已演变为系统性重构。AI、大数据、区块链等技术的深度融合，重塑了人力资源管理的底层逻辑，人力资源管理向数据驱动演进，标准化服务也朝着智能决策跨越。在我国，《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《生成式人工智能服务安全基本要求》相继出台，为生成式人工智能发展保驾护航。面对数字时代灵活化、复杂化、多样化用工形式带来的挑战，我国人力资源社会保障部印发《新就业形态劳动者休息和劳动报酬权益保障指引》《新就业形态劳动者劳动规则公示指引》《新就业形态劳动者权益维护服务指南》等系列指引指南，引导企业依法合规用工，维护新就业形态劳动者权益。为帮助劳动者适应新技术发展要求，人社部门持续推动健全终身职业技能培训制度，上海推出一系列新政，如提高相关职业技能提升补贴标准、开发专项职业能力证书等，加强重点产业领域技能人才培养。政策引领下，浩荡的人力资源变革逐渐有章可循。例如，人工智能与机器学习技术可实现招聘环节的智能筛选与匹配，培训环节的个性化课程推荐，绩效管理环节的自动化评估，以及员工关系管理中的满意度分析和沟通优化；大数据技术能够解决人力资源管理中数据分散、应用局限于浅层、数据价值挖掘不充分等问题，实现数据集成，深度挖掘数据价值；云计算技术支撑人事管理系统部署到云，提高跨部门、跨区域人力管理协作效率；区块链技术则构建了去中心化背调网络，验证候选人