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2026员工幸福感回升至三年高位，但年轻员工与科技行业仍在“掉队” NACSHR核心摘要：员工终于“更快乐”了吗？BambooHR 最新 2026 Employee Happiness Index 显示，H1 2026 eNPS 回升至40，创2023年以来最好上半年。但平均值背后出现明显分化：26–30岁员工满意度偏低，工作2–3年成为员工体验最低谷；长期员工反而重新回升。更值得关注的是，高幸福感企业的员工流失明显低于低幸福感企业，而科技行业却成为八大行业中唯一持续下滑的行业。对HR来说，未来员工体验不能只看一个公司平均eNPS，而需要按照年龄、工龄、团队与职业阶段进行精细化管理。员工调查的下一步，不是“测量”，而是把数据真正转化成经理行动和留任结果。在经历连续数年的下降后，员工的整体幸福感终于出现较为明确的恢复迹象。最新发布的《2026 Employee Happiness Report》显示，2026年上半年员工净推荐值（Employee Net Promoter Score，eNPS）升至40，同比增长4.4%，达到自2023年以来表现最好的上半年水平。2024年11月至12月，该指标一度降至37的阶段性低点，而2026年的数据意味着员工对工作和所在组织的整体感受正在逐步改善。不过，对于企业HR而言，比“员工幸福感回升”更加值得关注的是平均数字背后的结构性变化：不同年龄、工龄和行业的员工体验出现明显分化，而员工幸福感与人员流失之间也呈现出值得企业管理者关注的关联。员工幸福感回升，但还没有回到过去的高点从长期趋势来看，员工幸福感仍处于“恢复期”。数据显示，2020年7月eNPS曾达到48的历史高点，此后员工幸福感经历连续数年下降。2022年至2023年下降7.0%，2023年至2024年继续下降2.8%，并在2024年底降至37。进入2026年后，员工情绪开始持续改善，上半年eNPS升至40，目前已经接近2023年的水平。这意味着经历疫情后的工作模式调整、通胀压力、劳动力市场变化以及过去几年频繁的组织重组之后，员工整体情绪可能正在逐渐企稳。但40只是一个整体平均值。进一步拆解数据会发现，不同员工群体的体验恢复速度并不相同，这也是企业HR在解读员工敬业度数据时更需要注意的问题。高幸福感企业，员工流失明显更低报告中最值得企业管理者关注的一项发现，是员工幸福感与人员流失之间的明显关联。数据显示，员工幸福感最高的企业，其员工流失水平相比员工幸福感最低的企业低约46%。按照报告测算，对于低幸福感企业来说，相当于每100名员工每年可能多出现约18次人员离开。这种差距在中小型企业中尤其突出。对于1—24名员工的企业，高eNPS企业员工流失率约为34%，而负eNPS企业达到53%；25—75人规模企业分别约为41%和60%；76—150人企业则分别为42%和60%。也就是说，对于150人以下的企业，员工幸福感较低的组织每年可能多流失18—19个百分点的员工。相比之下，当企业规模扩大到301—500人时，高幸福感和低幸福感组织之间的人员流失差距缩小至约4.5个百分点。对于中小企业而言，这组数据尤其值得重视。大型企业可能通过招聘规模、内部流动和人才储备消化一定程度的人员流失，但对于几十人或一百人左右的团队来说，每年额外流失十几名员工，很可能直接影响业务连续性、团队稳定性以及招聘和培训成本。需要特别说明的是，报告同时强调，这些数据反映的是员工幸福感和人员流失之间的相关关系，而不能直接证明因果关系。员工不满意可能增加离职，也可能是频繁人员变动本身降低了团队幸福感，或者两者同时受到其他组织因素影响。工作2—3年，成为员工体验最值得关注的“危险期” 如果从员工生命周期来看，2026年的数据呈现出一个非常清晰的“U型曲线”。入职不到一年的新员工平均eNPS约为51，是员工体验相对较好的阶段；随着工作时间增加，满意度逐渐下降，其中工作2—3年的员工eNPS只有33，是整个员工生命周期中的最低点；而随着工龄进一步增加，长期员工满意度又重新回升，长期任职员工平均eNPS达到57。这一趋势对HR管理具有非常现实的意义。过去几年，越来越多企业把大量资源投入招聘体验和Onboarding。新员工入职后的前几个月通常拥有更加密集的培训、经理关注、团队欢迎和职业期待，因此容易形成明显的“蜜月期”。真正的员工体验考验，往往出现在入职后的第二到第三年。这一阶段，员工已经完成对组织、岗位和管理方式的基本了解，最初的新鲜感逐渐消失，同时开始更加现实地评估薪酬增长、晋升机会、职业发展、经理能力以及未来能否在组织内部获得新的机会。报告将2—3年工龄称为持续出现的低点。该群体eNPS在2025年曾降至约30，虽然2026年上半年恢复至33，但仍显著低于整体平均水平。这也提醒企业，与其仅仅把员工留任计划集中在入职前12个月，HR可能需要进一步建立针对“入职第2—3年”的人才管理机制，包括职业发展讨论、内部流动、薪酬调整、经理沟通和关键人才识别。 26—30岁员工幸福感最低，年轻员工恢复明显更慢年龄也正在成为员工体验差异的重要变量。数据显示，26—30岁员工的eNPS仅为31，比整体平均水平低9点；相比之下，51—60岁员工的eNPS比整体平均高8点，两类员工之间形成17分的明显差距。更值得注意的是，在整体员工幸福感开始恢复之后，不同年龄层的恢复速度也并不一致。50岁以上员工的满意度改善明显，而30岁以下员工仅出现相对有限的改善。这意味着，企业越来越难再通过一套统一的员工体验方案满足所有员工。对于年轻员工而言，职业成长速度、经理反馈、工作灵活性、薪酬增长和职业安全感可能拥有更高权重；而对于更加资深的员工，工作稳定性、长期激励、福利和工作生活平衡的重要性可能更加突出。因此，对于北美企业HR而言，仅查看公司整体eNPS或者年度员工满意度平均值已经越来越不够。年龄、职业阶段、工龄、团队甚至不同经理之下的员工体验差异，都应该成为People Analytics的重要分析维度。科技行业成为少数逆势下滑的领域行业之间的员工体验变化同样出现明显分化。 2026年上半年，建筑行业eNPS达到51，在所统计行业中继续保持领先；金融行业达到47，相比上一年明显提高；医疗行业升至40；教育行业为39，非营利组织为38。相比之下，科技行业eNPS只有37。更值得关注的是，科技行业是报告追踪的八个行业中唯一出现持续下降趋势的行业：2023年科技行业eNPS为42，当时仍处于各行业领先位置；2024年下降至37，2025年为38，到2026年上半年再次回到37，已经低于整体平均水平。餐饮、食品与饮料行业的整体得分最低，2026年上半年eNPS为34；但从长期走势来看，科技行业持续走弱反而更值得HR和企业管理层警惕。过去很长时间，高薪、高增长、股权激励以及快速职业发展共同构成了科技企业吸引人才的重要雇主价值主张。随着近几年科技行业持续经历组织调整、人员裁减和岗位重构，员工对于职业稳定性和未来发展的预期也在发生变化。特别是在人工智能开始重新定义岗位职责、团队规模以及工作流程的背景下，科技企业如何重新构建员工的职业发展预期和组织信任，可能成为未来几年Employee Experience和人才留任的重要议题。 NACSHR观察：员工体验正在从“平均值管理”走向“分群管理” 对于北美HR而言，这份报告最值得关注的并不是eNPS从37回升到40，而是隐藏在平均值背后的员工体验分化。一家企业整体eNPS可能表现良好，但26—30岁的员工、工作2—3年的员工，或者某些特定业务团队的员工体验可能已经出现明显问题。如果HR只关注公司层面的年度平均数据，很容易错过真正的人才流失风险。这意味着员工体验管理正在进入新的阶段。传统Employee Engagement的核心问题往往是“员工是否满意”，未来企业更需要回答的是：“哪些员工正在变得不满意？为什么？发生在哪个职业阶段？与哪类经理、岗位或者组织变化相关？接下来应该采取什么行动？” 对于HR部门而言，员工调查的价值也需要从“测量”进一步走向“行动”。将Employee Listening、People Analytics、经理能力、职业发展、内部流动和人才留任数据连接起来，持续识别不同员工群体的体验变化，可能比单纯追求一个更高的年度eNPS数字更加重要。 2026年的员工幸福感正在恢复，但这种恢复并不均匀。而对企业来说，真正的人才竞争力，很可能就隐藏在这些平均数字没有显示出来的差异之中。资料来源： BambooHR，《2026 Employee Happiness Report / Employee Happiness Index》，2026年8月6日。研究数据来自2019年1月至2026年6月的eNPS平台数据，覆盖1,400多家企业、超过51,000名独立员工及超过250万条匿名自报eNPS评分。 NACSHR（北美华人人力资源协会）整理报道

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2026年08月07日
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从战略劳动力规划到AI时代的全域劳动力规划 Workforce planning has evolved from a headcount-driven exercise into a strategic business function. In the age of AI, organizations must move beyond Strategic Workforce Planning (SWP) toward Total Workforce Planning (TWP) — a model that integrates all types of labor, from full-time employees to contractors, gig workers, and AI-powered automation.Jimmy Zhang emphasizes that AI is reshaping not just how work is done, but who—or what—does the work. Companies that embrace total workforce planning gain agility, visibility, and the ability to optimize talent and technology together. TWP aligns workforce strategy with business outcomes, allowing HR to manage capacity, cost, and capability across the entire ecosystem of work. 作者：Jimmy Zhang（武田制药全球人才招聘负责人）劳动力规划：从“战略”走向“全域” 在与众多企业与人力资源领导者的交流中，我注意到一个明显趋势：劳动力规划终于成为了战略层面的核心议题。然而，下一个阶段已经到来。如今，仅仅依靠“战略劳动力规划”已不足够。组织现在需要的是——全域劳动力规划（Total Workforce Planning）。全域劳动力规划不仅仅是预测人头数或招聘趋势，而是审视整个工作的生态系统。它整合了各种形式的劳动、能力来源与价值创造方式。在一个由人工智能与持续变化主导的环境中，它提出了一个简单但深刻的问题：“我们的工作是如何完成的？” 为什么战略劳动力规划已不再足够战略劳动力规划帮助企业将人才与业务优先事项对齐，并提前识别能力需求。但在大多数情况下，它仍被传统的组织结构与岗位层级所限制。它依然将“员工”作为分析的主要单位，而如今的工作早已变得分散、灵活，并被技术所增强。正如Jesuthasan和Boudreau在《Work Without Jobs》中所言：未来的劳动力战略，不是“优化（Optimization）”，而是“统筹（Orchestration）”——设计人、合作伙伴与技术如何共同创造价值。在我对39项关于AI整合与劳动力转型的研究进行系统性回顾后发现，虽然AI加速了新技能与新结构的需求，但真正完全准备好的组织屈指可数。只有少数企业能被归类为成功的转型者。它们与失败者的区别，不在于技术本身，而在于领导力协同、伦理治理与整合性劳动力规划。技术决定了“可能性”，而领导力决定了“现实”。整合业务、财务与劳动力战略最具前瞻性的组织，都是把劳动力规划直接嵌入到业务与财务战略之中的。在我研究的最佳实践案例中，劳动力规划被视为全公司共担的职能，而非单纯的HR职责。业务、HR与财务共同拥有关于能力建设、投资与时间节奏的决策权。这种整合让企业能够模拟多种未来场景，把劳动力能力与业务风险相联系，并将洞察转化为战略执行。正如Gartner所描述的，这是**“企业整合式劳动力设计（Enterprise-Integrated Workforce Design）”**——一种让能力规划、资本配置与转型管理互为依存、非线性衔接的系统。当规划真正整合后，讨论的重心就会从“我们需要多少人”转变为——“我们需要怎样的人、合作伙伴与技术组合，才能实现目标？” 从战略到全域：这是一段成熟旅程从“战略”迈向“全域”并非一跃而就，而是一个成熟曲线（Maturity Journey）。初期阶段：以人头预测和运营效率为中心；进阶阶段：转向基于能力的建模和外部市场洞察；成熟阶段：构建一个“活的劳动力系统”，持续整合内部人才数据、外部趋势与自动化洞察。在实践中，最可持续的方法是从试点开始：选择一个正在进行转型的业务领域，将其目标与劳动力数据及市场情报相结合。当领导者看到完整图景——包括成本、能力与灵活性——劳动力规划自然会变成一场关于价值创造的战略讨论。 5Bs框架：全域劳动力规划的核心工具为了指导这些决策，我常使用5Bs框架：Buy、Build、Borrow、Bot、Balance。该框架帮助企业将战略转化为行动，使能力设计直接连接业务成果。 Buy（购买）：通过外部招聘获得稀缺或新兴技能。 Build（培养）：通过内部培训与再技能化，构建长期能力。 Borrow（借用）：通过合作伙伴与外部人才网络保持灵活性。 Bot（自动化）：运用自动化与智能系统扩大人类能力。 Balance（平衡）：在成本、能力与员工福祉之间保持动态均衡。在我的研究中，最成功的企业都强调“平衡”：他们选择再培训而非替代，清晰传达目标，让转型成为一种包容的过程，而非取代。因此，5Bs不仅是决策工具，更是一种将人类、数字与混合形式的工作整合为一体的战略思维模型。人的维度所有劳动力模型的背后，都是人。研究一再表明，成功的转型往往来自员工的早期参与、透明沟通与持续学习投资。在这样的企业中，员工会将变革视为机遇，而非威胁。平衡不仅是财务层面的，更是道德与心理层面的平衡——确保商业进步与人类尊严并行发展。当员工在企业未来中看到自己的位置，准备度与信任自然随之而来。在AI时代的领导力人工智能扩展了规划的可能性。预测分析能够揭示潜在技能、构建情景模型、展现工作的演化方向。但AI无法取代领导力。最有效的领导者展现出Nyberg等人所称的**“适应性智能（Adaptive Intelligence）”：以好奇心、共情力与清晰度应对变革。他们不把劳动力规划当作行政流程，而是当作领导工具**，用于统一人、数据与目标。全域劳动力规划正是为此而生——它让洞察变成前瞻，前瞻变成方向。为什么5Bs比以往更重要 5Bs不仅是人才决策模型，更代表了应对复杂性的组织思维模式。成功的企业会： Buy with foresight（有远见地招聘）； Build intentionally（有目的地培养）； Borrow strategically（有策略地借力）； Bot responsibly（负责任地自动化）； Balance continuously（持续保持平衡）。这些选择不仅塑造劳动力规划，更塑造企业文化与组织诚信。结语：从稳定到适应未来的工作，不属于那些追求稳定的组织，而属于那些为适应性而规划的组织。全域劳动力规划不仅是一种流程，更是一种领导哲学——它将商业雄心、人类潜能与技术可能性结合成一个整体系统。在AI时代，竞争优势不来自“预测未来”，而来自建立平衡、能力与勇气去在变化中蓬勃发展。参考文献： Zhang, J. (2025). AI Integration in Workforce Planning: A Systematic Review of 39 Studies. Jesuthasan, R., & Boudreau, J. (2023). Work Without Jobs. Bughin, J. (2023). Does Artificial Intelligence Kill Employment Growth? Nyberg, A. J., et al. (2025). A Brave New World of Human Resources Research: Navigating the GenAI Revolution. Haipeter, T., et al. (2024). Human-Centered AI Through Employee Participation. Gartner (2025). Reframing Strategic Workforce Planning for the Modern Enterprise.

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2025年11月07日
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8个人力资源分析示例和实际用例数据是强大人力资源战略的基石。这里有8个人力资源分析示例可以帮助您入门。任何公司的最大目标之一就是利用员工的力量来改善他们的业务。人力资源分析旨在做到这一点。它可以帮助您收集和分析所有 HR 数据，准确显示您需要改进的地方。您如何使用此工具将取决于您的业务和目标。以下是您需要了解的所有信息，以及一些人力资源分析示例，这些示例将使您从一开始就走上正确的道路。什么是人力资源分析？人力资源分析是收集、分析和报告 HR 数据的过程，以改善业务成果并就您的员工做出明智的决策。它包括与您的人力资源相关的所有数据，包括招聘时间、提高效率时间、保留率、敬业度等。一些公司还使用人员分析和劳动力分析这两个术语。这些是相似的概念，但它们并不完全相同。顾名思义，人员分析处理与人员相关的数据。这可能代表员工，但也可能代表着公司以外的人，包括客户。劳动力分析严格处理与劳动力相关的数据。员工、自由职业者、零工，甚至顾问都属于这一类。所有类型的分析都有类似的目标：帮助企业对其员工和业务流程做出基于数据的决策。如何使用人力资源分析人力资源分析的成功秘诀不唯一。这完全取决于您的目标和策略。以下是帮助您走上正确道路的几个步骤。 1.定义你的目标。不要忘记让它们变得SMART——具体（S）、可衡量(M)、可实现（A）、相关（R）和有时限（T）。目标定义得越好，就越容易通过人力资源分析取得成功。 2.收集准确的数据。为了拥有数据而收集数据是没有意义的。选择符合您的目标、准确且最新的数据。您可以使用内部和外部资源、自动化工具或手动收集。 3.选择用于数据分析的工具。分析数据是人力资源分析的核心，但对于大多数企业来说，手动分析将是一项不可能完成的任务。选择一种易于与您的系统集成的工具，并帮助您加快和自动化流程。 4.数据分析。根据您的目标，您可以使用一种或几种类型的分析。选项包括：预测分析，指导您预测未来与人力资源相关的结果。规范性分析，帮助您了解实现特定目标所需的步骤。诊断分析，可帮助您了解发生某些事情的原因。描述性分析，提供历史趋势的摘要，以帮助您更好地了解当前趋势。鼓励数据驱动的决策。如果您在决策过程中不使用数据，人力资源分析很快就会成为资源浪费。让数据成为您所有流程的一部分，从招聘到薪酬和绩效评估。 8个人力资源分析示例有很多使用人力资源分析的方法。无论您选择预测性分析还是规范性分析，人力资源分析都可以通过多种方式为您提供帮助。人力资源分析中的预测分析示例预测性人力资源分析使用统计数据和历史数据来帮助您预测未来趋势。这里有几个例子。 1.员工流失率预测。了解什么可能促使员工辞职以及何时可能发生，这对任何企业都至关重要。通过人力资源分析，您可以了解哪些因素会影响这些决策，以便您可以利用数据并提高员工保留率。 2.绩效预测。在尝试创建程序以提高绩效时，您需要清楚地了解是什么驱使某人成为最佳绩效者。通过预测性HR分析，您可以了解您的计划成功的可能性，并创建能够产生真正影响的独家计划。 3.继任计划。要制定强有力的继任计划计划，您必须确定最有可能成为优秀领导者的员工。预测分析可以指导您进行选择过程，并帮助您创建成功的计划。 4.成功招聘。预测候选人是否会在某个职位上取得成功可以帮助您获得更好的人才。加强招聘流程可以提高绩效并加快生产力。人力资源规范性分析示例规范性分析使预测分析更进一步。预测分析向您展示了可能发生的情况。规范性分析可帮助您找出可以做些什么。这里有四个例子。 1.留住人才策略。了解员工何时以及为什么可能辞职是件好事，但如果您不想失去顶尖人才，就不能止步于此。规范性分析可以向您展示可以吸引员工的具体保留策略。 2.招聘策略。人才招聘是一个关键过程。这不仅是因为它的成本，还因为整个公司的成功都取决于它。规范性分析可以帮助您找到吸引顶尖人才、提高录取率等策略。 3.多元化和包容性举措。DE&I 不仅仅是一个流行语。这应该是每家公司的首要任务。使用规范性分析将指导您根据您今天所处的位置选择最佳的 DE&I 计划。 4.内部流动策略。员工喜欢与为他们提供横向和垂直流动机会的公司合作。通过规范性分析，您可以发现内部流动、指导等最有效的策略。要衡量的人力资源分析指标人力资源指标对于评估公司内任何计划的成功至关重要。它们会向你展示某件事的运作情况，它们是发现负面趋势的好方法。以下是要跟踪的四个人力资源分析指标。雇佣时间。填补（或雇用）的时间是衡量您的人才招聘计划效果的绝佳指标。填补职位所需的时间越多，浪费的资源就越多，招聘计划就越无效。员工流失率。此指标评估留存策略的成功与否。在使用预测性人力资源分析时，它特别有价值。它可以帮助您分析预测的正确性并相应地调整您的流程。晋升和内部流动率。跟踪公司内部的垂直和横向移动速率。数字越高，您的继任计划和内部流动策略就越好。当员工可以晋升到新职位时，这表明您拥有健康的人才管道和大量的发展机会。多样性和包容性指标。您可能已经猜到了，但这些指标向您展示了 DE&I 计划的成功。除了人力资源分析外，它们还可以帮助您创建更具包容性的文化，让每个人都感到受欢迎并拥有平等的机会。使用人力资源分析的公司示例了解好处以及如何使用人力资源分析是一回事。但是在实践中看到它总是比仅仅通过理论要好。让我们来看看一些成功实施人力资源分析的公司。 1. eBay 全球商务公司 eBay 使用人力资源分析和洞察力的一种方式是做出数据驱动的决策，以改善员工体验。Scott Judd，人员分析与技术高级总监分享道：“在许多方面，员工是任何公司拥有的最重要的资产，你需要数据来了解如何帮助他们留在你的公司并帮助他们进步。分析是利用数据推动这些讨论的好方法，并帮助让员工的未来更加激动人心，让客户的未来更加美好。” 通过在整个员工生命周期中使用人力资源分析，eBay 可以发现提高员工保留率的新方法，例如晋升、薪酬变化和职业发展规划。 2. Providence Providence使用人力资源分析来改进招聘策略。在紧张的劳动力市场中，他们的团队能够利用洞察力准确预测职位空缺，并主动招聘合适的人才，以确保他们在正确的时间让合适的人担任合适的职位，最终为公司节省了 300 万美元。通过集中人员和业务数据，Providence获得了强大、易于理解的见解，企业领导者可以使用这些见解来做出影响劳动力和底线的明智招聘决策。 3. Protective Life Protective Life 使用人力资源分析来预测员工流动率，以减缓辞职速度，衡量 DE&I 进展，并让HR以外的企业领导者参与进来。人力资源分析与人力资源信息系统副总裁马修·汉密尔顿(Matthew Hamilton)说道：“将数据交到领导者手中并使数据民主化非常重要。很多变化发生在一线或中层经理级别。因此，将相关见解掌握在他们手中非常重要，这样他们就可以使用数据并最终利用这些变革杠杆来改善员工体验、增加工作多样性、提升人才水平和提高获取能力。” 通过使用 HR 分析并将人员洞察直接交到领导者手中，Protective Life能够为关键决策者提供影响业务绩效所需的见解。 Source VISIER

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2024年01月31日

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