新质生产力下人力资源管理数字化评价体系构建
课题信息：山西省回国留学人员科研资助项目：数字经济背景下创新生态系统的演化机制研究。项目编号：2024-137
任思源 霍东霞
作者简介：任思源( 通讯作者）（1996.7—）男，汉族，山西沁水人，硕士，辅导员，助教，研究方向：人力资源管理, 忻州师范学院 山西省忻州市 034000
    【摘要】在新质生产力背景下，企业人力资源管理数字化转型成为提升竞争力的关键路径，但当前转型进程面临诸多挑战，构建科学评价指标体系至关重要。本文通过构建包含数字化管理技术应用和数字化管理效能提升两个准则层及10个指标层的评价体系。运用主成分分析法确定指标权重，对企业的转型水平进行差异化分析，并提出优化策略。研究表明，该体系能有效量化转型成效，以期为企业在新质生产力背景下提升人力资源管理效能提供参考。
    【关键词】新质生产力；企业人力资源管理；数字化；评价体系
    引言
    在当今科技革命与产业变革加速演进的时代，新质生产力成为推动经济社会发展的核心动力。新质生产力以科技创新为主导，对人力资源管理的数字化、智能化提出更高要求。《2024中国企业数字化转型白皮书》显示，多数企业人力资源管理数字化转型处于初步探索阶段，面临工具应用碎片化、数据价值挖掘不足等问题（颜龙生，2025）。现有研究对人力资源管理细分领域关注不足，缺乏符合新质生产力特征的评价体系（张德容，雷纯玮，2024）。因此，构建科学的评价指标体系，对评估转型成效、优化路径具有重要意义。本文将新质生产力的核心要素融入评价指标体系，期望能为人力资源管理数字化转型提供更精准的评估工具。
    一、研究结果与分析
    本文综合运用文献分析法、问卷调查法、主成分分析法等多种研究方法，基于新质生产力背景，按照“要素提取-维度划分-指标筛选”的逻辑路径，在对相关文献进行梳理的基础上，通过专家咨询确定指标体系，构建了新质生产力背景下包含数字化管理技术应用和数字化管理效能提升两个准则层及10个指标层的评价体系，选择多家企业作为样本企业，发放问卷350份，回收有效问卷328份，有效回收率93.7%。
    （一）指标权重确定
    运用主成分分析法结合方差极大旋转，计算各指标权重并排序（见表1）。结果显示，“人力数据可视化程度”（0.117）、“培训数据中台建设”（0.113）、“员工数字满意度”（0.108）权重位列前三，反映出新质生产力驱动下数据要素价值挖掘与员工体验优化的重要性。数字化管理技术应用维度权重为0.521，数字化管理效能提升维度权重为0.479，表明技术基础建设仍是当前人力资源管理数字化转型的重点。

    （二）数字化转型水平分析
    对企业人力资源管理数字化转型得分进行描述性统计，见表2，整体平均得分为3.76（满分为5），处于中等偏上水平。其中数字化管理技术应用得分（3.82）略高于数字化管理效能提升（3.70），表明企业在技术工具部署方面进展较快，但在转化为实际管理效能方面仍有提升空间。
    研究围绕数字化转型展开，其整体均值（M）为3.76，标准差（SD）为0.89。该概念包含两个维度，具体为：（1）数字化管理技术应用维度均值（M）为3.82，标准差（SD）为0.91，涵盖五个子量表。其中，智能招聘系统覆盖率均值为3.95，标准差为1.02；绩效数字化评估率均值为3.78，标准差为1.15；培训数据中台建设均值为3.65，标准差为1.23；薪酬智能核算系统均值为3.87，标准差为0.98；人力数据可视化程度均值为3.56，标准差为1.32。（2）数字化管理效能提升维度均值为3.70，标准差为0.93，同样包含五个子量表。其中，招聘效率提升率均值为3.89，标准差为1.05；绩效反馈及时率均值为3.67，标准差为1.18；培训转化率均值为3.54，标准差为1.26；薪酬核算准确率均值为3.92，标准差为0.89；员工数字满意度均值为3.42，标准差为1.35。
    具体来看，“薪酬核算准确率”3.92、“智能招聘系统覆盖率”3.95，分数较高，显示企业在薪酬、招聘等标准化环节的数字化应用成熟。而“人力数据可视化程度”3.56、“员工数zv字满意度”3.42较低，表明企业在数据挖掘和员工数字化体验上有短板，是新质生产力突破关键。
    （三）差异化分析
    不同规模企业在人力资源管理数字化转型得分方面存在显著差异，具体数据如下：对于规模在100人以下的企业，其在技术赋能维度的得分为3.52，组织效能维度得分为3.38，总体得分是3.45。规模处于101～500人区间的企业，技术赋能维度得分为3.98，组织效能维度得分为3.76，总体得分为3.87。501～1000人规模的企业，技术赋能维度得分达到4.25，组织效能维度得分为4.12，总体得分为4.19。规模在1000人以上的企业，技术赋能维度得分为4.47，组织效能维度得分为4.35，总体得分最高，为4.41。
    研究表明，企业规模和数字化转型水平呈显著正相关。1000人以上企业数字化转型整体表现最佳，技术赋能（4.47）与组织效能（4.35）维度得分远超其他规模企业，这源于其在“智能决策水平”“数据资产建设”等关键指标上表现优异，资金与技术资源更充足。而100人以下企业各维度得分均低，总体3.45，“流程优化效率”滞后，受人力成本和资源限制，难实现全流程数字化。
    二、结论与建议
    （一）研究结论
    （1）体系构建的科学性与创新性
    本文所构建的评价指标体系基于新质生产力理论，以“数字化管理技术应用”和“数字化管理效能提升”为双准则层架构，多维度覆盖人力资源管理数字化转型。像“人力数据可视化程度”“培训数据中台建设”等指标，首次把新质生产力倡导的数据驱动、智能决策等要素纳入评估。实证表明，体系信度系数0.912，累积方差解释率超73%，既验证“技术-效能”二维结构合理性，又突破传统体系对“工具应用”的单一关注，为量化新质生产力下的转型成效提供科学工具。
    （2）转型现状的结构性矛盾与差异化特征
    当下企业转型面临“技术投入与效能转化”的结构性矛盾：技术应用指标高于管理效能评价，意味着数字化工具在招聘、薪酬等标准领域覆盖广，但在数据价值挖掘、员工体验改善上有待提升，如人力资源数据可视化程度低、员工数字体验满意度不足、数据决策能力欠缺。从行业看，技术密集型企业转型成果优于制造和服务类企业；从规模看，大企业在数据中台创建及可视化分析方面优势突出，而小微企业因培训转化效率低、数据应用能力弱，转型进程缓慢。
    （3）新质生产力驱动的转型核心逻辑
    通过研究可知，在新质生产力推动下，数据要素价值以及员工数字化体验变成转型成果的关键变量，“人力数据可视化”“员工数字满意度”高权重显示，企业正慢慢塑造起“数据-人才-管理”协同改进的新发展模式，这种情形冲破了传统“技术至上”的固有思维模式，突出了“数据赋能”和“体验改良”双轮推进机制的重要性，还体现出企业在这些方面的潜在不足之处，进而约束了整个转型效能的改善范围。
    （二）对策建议
    （1）数据驱动的智能决策体系构建
    在新质生产力下，数据被视为重要的生产要素，针对企业对数据的价值挖掘不足以及决策效能较低的情况，可设计一条“数据采集-中台搭建-可视化应用”的路径，制造业企业要整合现有信息系统，创建人力资源数据平台，把招聘、绩效这些结构化的信息融入进去，利用大数据改良生产流程和设备维护；服务型企业则要加强人员交互数据的非结构化收集，采用自然语言处理技术做到标签化管理，还可采用人工智能预测模型，从而进一步改善依靠数据作出决策的效率。
    （2）打造员工数字体验闭环
    新质生产力发展促使劳动者数字素养水平有所提升，针对目前员工数字满意度偏低的现象，企业应打造具有场景化的体系，在服务业方面，可开发轻量级移动终端应用程序，并把培训内容划分成模块单元，利用虚拟现实（VR）技术达成模拟操作，在制造业中，则要改良车间智能设备的操作界面，采用语音交互系统以及可穿戴设备来及时监控作业状况，形成“工具-体验-反馈”循环模式，通过定期执行数字满意度调研和供应商绩效评定，促使员工适应数字化工具，进而激发他们的创新潜力。
    （3）分层破解中小微企业转型困局
    新质生产力的发展对中小微企业的核心竞争力提出更高要求，为解决小微企业人力资源数字化转型中培训效果不佳、数据资源利用率低等问题，政府部门可以牵头建立行业性的人力资源数字共享平台，通过SaaS服务模式降低企业初始投入成本；行业协会可以出台专门扶持政策，重点开展数据可视化等专业技术能力培训。鼓励企业采用云计算、边缘计算技术提高数据管理效率，实现业务流程全流程数字化改造，提高企业在新型生产要素环境下的适应能力和创新能力。
    （4）强化组织变革与人才适配
    新质生产力的出现促使企业加快数字化转型，对于“数据-人才-管理”协同机制不健全的情况，大型企业可以设置“数字化人力资源业务伙伴（HRBP）”岗位，要求该岗位人员融合人力资源管理和数据分析能力，进而完善组织架构；中小企业可成立“HR+IT”跨职能团队，利用低代码平台开发管理工具来达成目的，搭建数字化胜任力评价体系，把“数据解析”和“智能化工具应用”加入关键绩效指标（KPI），并且依靠内部和外部培训加强员工数字素养，给新质生产力发展给予人才保证。
参考文献
[1]颜龙生.新质生产力背景下的国有企业人力资源管理转型探讨[J].现代国企研究,2025,(03):61-65.
[2]张德容,雷纯玮.数字化转型，教育人力资本与新质生产力[J].湘南学院学报,2024,45(05):41-49.
[3]王文华,王文清.新质生产力视角下数字化转型如何影响企业创新韧性——基于人力资本结构的中介效应[J].常州大学学报(社会科学版),2024,25(04):40-49.
[4] 何威风, 姚文博. 企业人力资本与数字化转型[ J ] . 财会月刊,2023,44(22):15-21.