许文娥

（中共泉州市泉港区委办公室，福建 泉州 362800）

摘要：当前，数字经济正重塑发展格局，人力资源配置效率成为支撑高质量发展的关键要素。本文旨在探讨数字经济环境下人力资源配置效率评价的优化路径，以服务高质量发展。研究采用理论分析与对策研究相结合的方法，系统分析了数字经济对人力资源配置目标、方式及评价体系带来的深刻变革，揭示了当前评价工作在结构失衡、制度滞后、技术支撑不足、结果转化不畅等方面存在的现实困境。研究结果表明，提升评价效能需从框架设计、运行机制、技术赋能和制度环境四方面协同发力：通过将评价深度融入国家战略并重构指标体系；建立动态监测与区域协同机制；强化数据平台整合与智能模型应用；完善法规配套与人才培养体系。本文提出的系统性优化路径，为构建科学、精准、高效的宏观人力资源配置效率评价机制提供了理论参考与实践方向，有助于提升人才要素对数字经济的支撑作用。

关键词：数字经济；人力资源配置；效率评价；优化路径

当前，数字经济正以前所未有的速度和广度重塑全球发展格局，成为推动经济增长的重要力量。我国高度重视数字经济发展，在“十四五”规划和数字中国建设整体布局中，均将其置于战略核心地位。在这一背景下，人力资源作为关键的生产要素，其配置是否高效，直接关系到数字经济能否健康快速发展，影响着经济增长的质量和潜力。然而，面对数字经济带来的新业态、新岗位和新要求，传统的人力资源配置效率评价方法显得有些力不从心，难以全面、及时地反映新变化下的真实效能。这种评价体系的滞后，不仅可能影响宏观层面人才政策的精准制定，也可能制约人才红利的充分释放。因此，深入探讨数字经济对人力资源配置带来的深刻影响，系统分析当前效率评价面临的现实问题，并据此提出科学可行的评价优化路径，就显得尤为迫切和重要。

一、人力资源配置与效率评价

（一）人力资源配置概述

人力资源配置，是指将劳动力资源合理分配到不同产业、不同区域和不同岗位层级的过程，旨在让每个人都能发挥所长，同时确保劳动力市场的总体供给与需求保持平衡，推动整体人才结构不断优化。其核心要素包括：一是劳动力的数量，即在一定时期内可投入经济活动的劳动者总量；二是劳动力的质量，体现为劳动者的技能水平、知识结构和专业能力上，高素质人才对经济发展的推动作用尤为突出；三是劳动力的空间分布，关系到人才在不同地区间的流动是否顺畅，能否有效缩小区域间的发展差距；四是时间维度，即人力资源配置需要根据经济形势和技术进步进行动态调整，而非一成不变。

做好人力资源配置工作，对于经济社会发展具有多方面的重要意义。从激发市场活力角度看，合理配置能让人才找到合适的舞台，激发他们的创新潜能和工作热情。从促进产业升级角度看，引导人才特别是高技能人才向新兴产业和关键领域聚集，能为产业结构优化提供坚实支撑。从推动区域协调角度看，促进人才在城乡之间、不同地区之间的有序流动，有助于缩小区域发展差距。从维护社会稳定角度看，优化配置能够缓解因技能不匹配导致的结构性失业问题，提升就业质量和劳动者收入，增强社会和谐基础。因此，科学高效的人力资源配置，是推动经济高质量发展的重要保障。

（二）人力资源配置效率评价概述

人力资源配置效率评价，即运用科学合理的方法，衡量和分析劳动力资源的投入与产出之间的关系。“投入”，指投入了多少数量和成本的劳动力；“产出”则是指这些劳动力带来的经济成果、创新突破以及社会效益等。配置效率评价的目的即实现资源利用的最大化。配置效率评价，通常由政府相关部门或专业研究机构来主导进行；以“配置后的实际效果如何”“配置过程本身是否顺畅高效”等为评价对象；以“是否有效促进了经济发展”“是否公平惠及不同群”以及“能否灵活适应外部环境变化”为衡量配置效率的标准；采取将数据统计分析和实际情况调研结合起来的衡量方法。

做好人力资源配置效率评价工作，对于宏观决策和社会发展具有重要的指导意义。首先，评价结果就像政策制定的“风向标”，能够清晰地反映出哪些领域人才充足、哪些领域人才紧缺，为政府调整人才引进政策、产业扶持政策和区域发展规划提供实实在在的依据，让政策制定更有针对性。其次，评价过程如同对劳动力市场健康状况的一次全面“体检”，能够诊断出诸如技能不匹配、人才流动不畅等结构性问题，以及政策落实不到位等制度性障碍，帮助我们看清问题所在。最后，评价结论可以成为提升人力资源配置效能的“导航图”，精准指出效率提升的薄弱环节和突破口，引导各方力量共同推动资源配置朝着更加高效、公平和可持续的方向优化发展。因此，科学有效的评价是优化人力资源配置、服务高质量发展的重要支撑。

二、数字经济对人力资源配置的影响

（一）数字经济环境特征

当前，数字经济展现出鲜明的时代特征。首先，技术融合日益深入，5G、人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，正加速融入传统产业的生产制造、组织管理和商业交易各个环节，改变着原有的运行模式。其次，数据的作用日益凸显，已经成为驱动经济社会发展的核心要素，推动管理方式更加精细，决策过程更加智能。再次，组织形态更加灵活敏捷，平台化运作、网络化协作、项目制管理等新型组织形式广泛兴起，要求各类主体能够快速响应市场变化，及时调整策略。最后，技术更新迭代明显加快，新知识、新技能层出不穷，对劳动者的学习能力和持续提升提出了更高要求。这些特征相互交织，共同构成了推动经济社会转型的重要力量，也深刻影响着人力资源配置的方式和效率。

（二）数字经济下人力资源配置的变革

数字经济深刻改变了人力资源配置的方式和要求。首先，配置目标发生了显著升级。过去主要追求“人岗适配”，即让合适的人去做某个固定的岗位。而现在则更注重“价值共创”，强调人才、先进技术和高效组织三者之间的协同配合，共同创造更大的整体价值。其次，配置方式变得更加灵活。在产业层面，人才流动加快，随着新产业的兴起和旧产业的调整，人才会更快地在不同产业间转移。在区域层面，远程办公等新工作形式的普及，打破了地域限制，让人才分布更加灵活。在组织内部，项目制团队和平台化用工越来越常见，人员组合更具临时性和弹性。再次，配置的依据发生了根本转变。过去主要依靠管理者的经验判断，现在则越来越多地依赖大数据和人工智能技术，用于预测人才需求、描绘技能图谱，提升人岗匹配的精准度。最后，对人才的技能要求也发生了重构。单一的专业技能已不足够，数字技能如数据分析、编程能力，认知技能如解决问题和创新思维，以及社交协作能力的需求都在快速增长。同时，那些重复性强的低技能岗位正逐步减少。这些变化共同构成了数字经济时代人力资源配置的新特征。

三、数字经济下人力资源配置效率评价的模式

（一）初步构建多元化评价体系

适应数字经济新特点，人力资源配置效率评价体系正在向多元化方向发展。一是结构效率评价，主要关注人才资源在不同领域分布是否合理，包括高技能人才在总劳动力中的比例是否提升，人才在不同区域、不同产业间的分布是否均衡，以及灵活就业等新型工作形态的规模和发展质量等指标。二是过程效率评价，重点衡量人才流动和供需匹配的效率，体现在人才跨区域流动是否顺畅便利，岗位空缺信息能否被快速响应，以及从职位发布到人员到位的时间周期长短。三是结果效率评价，看劳动力投入带来的实际产出效果，常用指标有劳动生产率的高低、创新成果如专利和新技术的产出数量与质量，以及人力资本投入带来的经济回报率等。

（二）初步实现数智化评价支撑

当下，数字技术的应用为效率评价提供了新的支撑手段。在平台建设方面，各地正在探索建立覆盖范围更广的人力资源大数据平台，致力于打通教育培养、就业登记、社会保障以及企业用工等多方面的数据资源，尝试构建一个统一的数据汇集和分析中心。在模型应用方面，一些地方开始尝试运用智能算法模型来辅助评价工作，用于预测未来一个时期的人才需求趋势，分析当前存在的技能缺口类型和程度，甚至模拟不同配置方案可能带来的效果。这些技术手段的应用，为评价工作提供了更丰富的数据基础和更科学的分析工具，有助于提升评价的准确性和前瞻性，为优化人力资源配置提供更有力的决策支持。

四、数字经济下人力资源配置效率评价的困境

（一）结构失衡加剧

当前劳动力市场呈现明显的结构性矛盾。一方面，以人工智能、大数据为代表的高端数字技术领域面临严重人才短缺，企业普遍反映招不到合适的技术人才。另一方面，大量传统行业的劳动者受限于原有技能结构，难以适应数字化转型要求，面临就业困难或转岗压力。这种“有人没活干，有活没人干”的现象，反映出教育培养体系与实际产业需求之间存在明显脱节。其问题的核心在于技能错配，即劳动者掌握的技能与市场需求之间存在较大差距。这种结构性失衡给效率评价带来直接挑战。评价结果因无法真实反映市场深层次矛盾而失真，进而影响后续人才政策制定的针对性，易掩盖掉一些紧迫性问题。

（二）流程机制滞后

在人力资源配置过程中，制度层面的障碍依然突出。人才跨区域流动仍面临户籍限制、社会保障转移接续不畅等现实难题，影响了人才资源的合理分布。同时，相关政策从发现问题到研究调整再到落地执行，周期往往较长，难以跟上数字经济快速变化的节奏。这些现象说明，现有的劳动力市场治理模式尚未完全适应数字经济对灵活性的内在要求。制度层面的刚性约束，使得评价体系难以准确量化这些制度性摩擦带来的额外成本。评价结果即使指出了配置效率的短板，也可能因为制度调整的滞后而难以快速转化为有效的政策行动，导致评价的实践价值打折扣。

（三）数智应用不足

在技术应用层面，效率评价面临支撑不足的问题。不同部门掌握的人力资源相关数据，如教育、就业、社保等信息，往往各自独立，难以有效整合共享，形成数据孤岛。虽然部分地方引入了信息化手段，但多数仍局限于基础数据录入和统计功能，缺乏运用大数据进行深度分析和趋势预测的能力。此外，数据安全和隐私保护方面的担忧，也制约了相关技术的深入应用。其根源在于数据整合机制不健全、技术投入有限以及数据治理规则有待完善，直接影响评价工作的质量。数据基础薄弱导致评价不够全面，分析方法单一影响科学性，预测能力缺失削弱前瞻性，最终使得评价结果的权威性和对实际工作的指导作用受到质疑。

（四）分析转化脱节

评价工作与实际需求之间还存在脱节现象。一些评价指标未能及时纳入数字经济的新特征，例如对跨团队协作、灵活用工效率等新形态关注不够，仍沿用传统评价标准。评价完成后形成的报告或结论，常常未能转化为清晰、可操作的政策建议或优化措施。同时，评价周期过长，信息更新缓慢，难以及时反映当前市场的最新动态。这些问题的产生，既因为评价体系设计未能紧跟时代步伐，也因为缺乏将评价结果有效应用于政策优化的机制保障。评价结果与应用环节的脱节，使得评价工作容易流于表面形式，耗费资源却未能真正推动人力资源配置效率的实质性提升，无法发挥其应有的导航作用。

总而言之，数字经济环境下的人力资源配置面临着结构性矛盾与制度技术障碍，影响着评价结果的准确性和政策应用的实际效果。因此，亟需通过系统性优化评价体系，破除数据壁垒与制度藩篱，提升评价的前瞻性与转化效能。

五、数字经济下人力资源配置效率评价的优化路径

（一）评价框架设计中嵌入战略与重构指标

要提升数字经济环境下人力资源配置效率评价的科学性和实效性，需将评价工作与国家数字经济发展战略和人才战略紧密结合起来，构建一套服务战略目标、反映时代特征的评价指标体系。

一要明确评价的目标导向。应当依据国家层面确定的数字经济发展核心目标，例如数字经济核心产业的规模增长目标、关键技术创新能力提升要求等，来设定效率评价的总体方向和重点。评价工作应主动与这些战略目标对齐。

二是在指标设计环节，重点重构评价内容，及时纳入数字经济的新特征。针对当前评价中存在的短板，应当增加反映“价值共创”理念的指标，例如不同领域人才共同参与的协作项目占比，以及创新成果转化为实际生产力的效率等。同时要强化对“动态弹性”的考量，增设人才在不同区域间流动的速率、灵活就业人员的收入水平和保障状况等指标。此外，还需要细化“数据驱动”方面的评价内容，具体考察人力资源数据平台的覆盖范围、预测模型在实际决策中的应用程度等。由此，让评价指标更全面地反映数字经济对人力资源配置的新要求。

三是在指标权重分配上，适当提高那些直接体现数字经济特征的指标所占的比重。例如，数字技能人才在总就业人口中的比例、依托数字平台实现就业的规模和质量等指标，应当获得更高的评价权重。由此，让评价结果能够更敏锐地捕捉到数字经济发展对人力资源配置带来的实际影响，从而更好地服务于宏观战略决策，引导资源配置向更符合数字经济要求的方向优化。

（二）评价机制中实现动态监测与协同联动

要解决当前评价工作中存在的滞后性和脱节问题，关键在于建立一套常态化、快速响应的监测机制，并加强不同主体之间的协同配合。

首先，需构建一个动态实时的监测体系。利用大数据技术，建立覆盖劳动力市场关键领域的监测平台，用以持续跟踪并分析人才供需变化情况、区域间流动趋势、薪资水平波动以及技能需求变化等核心指标。通过实时收集和处理这些数据。自动识别异常波动或潜在风险点，及时发出预警信号，有效弥补传统评价周期长、信息滞后的不足。

其次，需着力推动区域间的协同评价。打破地域间的信息壁垒，建立跨区域的人才数据共享机制。不同地区可以在保障数据安全和隐私的前提下，共享人才分布、流动和需求信息。再而探索开展联合评价分析，共同研究区域间人才流动的特征和规律，发布协同评价报告。从更宏观的视角把握人力资源配置的整体态势，避免因地域分割导致的评价片面性。

最后，需打通评价结果到政策优化的快速通道。建立评价结果向政策制定部门的及时反馈机制。当评价发现关键问题或提出明确建议时，应确保这些信息能够快速、完整地传递给相关部门。政策制定部门需要根据评价结果，迅速组织研判，提出针对性的优化措施，并在实践中加以落实。落实后，再通过评价机制对效果进行跟踪验证，从而形成完整闭环，确保评价工作真正发挥驱动优化配置的作用。

（三）数智赋能中加强平台整合与模型创新

充分运用数字技术赋能评价工作，是提升人力资源配置效率评价水平的重要途径。具体可以从平台建设、模型开发和成果展示三个环节着手推进。

一是重点推进数据平台的深度整合。建设一个覆盖全国、权威统一的人力资源大数据中心是关键一步。该中心应具备强制整合关键数据的能力，将分散在教育、就业、社保、企业等不同部门的人力资源相关数据，在确保安全合规的前提下进行有效汇聚。同时，必须同步完善数据安全和隐私保护机制，明确数据使用权限和责任，让数据在安全可控的环境中发挥价值。通过建立这样一个统一平台，可以彻底改变数据分散、难以共享的局面，为评价工作打下坚实的数据基础。

二是着力推动智能模型的研发与升级。在统一数据平台的基础上，集中力量开发或引入更为先进的分析模型。重点包括能够更准确预测未来人才需求趋势的模型，能够智能识别当前技能缺口类型和严重程度的诊断模型，以及能够模拟不同人力资源配置方案潜在效果的仿真优化模型。这些模型应充分利用大数据和人工智能技术，不断提升分析的精度和预测的可靠性，为评价工作提供更强大的分析工具，辅助决策者做出更科学的判断。

三是重视评价成果的直观呈现。开发面向决策层使用的可视化交互界面。这个界面应以动态仪表盘为主要形式，将复杂的评价数据和分析结果，通过热力图、趋势图、预警信号等直观易懂的方式展现出来。例如，可以清晰展示不同区域、不同行业人力资源配置的效率高低分布，实时提示可能存在的风险点。这种可视化的呈现方式，能够让决策者快速把握全局态势，理解关键信息，从而提升决策效率和科学性。通过技术赋能，让评价工作真正服务于决策优化。

（四）制度支撑中健全政策协同与环境营造

优化人力资源配置效率评价工作，离不开良好的制度环境和社会氛围支撑。需要从法规完善、教育配套和理念引导三方面协同推进。

首先，要着力推动相关法律法规的修订完善。重点对劳动法、社会保障法以及数据安全法等关键法律进行系统梳理和必要修订。修订方向应聚焦于破除影响人才合理流动的制度性障碍，例如简化跨区域就业的手续流程，明确社会保障关系的顺畅转移接续规则。同时，在法律层面清晰界定人力资源相关数据的权属边界、使用权限和安全保障责任，为数据的合法合规共享应用提供坚实的法律基础。这些法规的完善，能够为评价工作创造更有利的制度环境。

其次，要同步深化教育培训体系改革。大力发展面向数字经济需求的数字技能教育和培训项目，推动高校和职业院校调整专业设置，增加数据分析、人工智能应用等课程内容。同时，加快建设覆盖劳动者全职业生涯的终身学习体系，支持在职人员持续更新知识和技能。大规模开展职业技能提升行动，重点帮助传统行业劳动者掌握新技能，实现顺利转型。这些措施能够从源头上缓解人才供需的结构性矛盾，为提升配置效率提供人才保障。

最后，要积极营造鼓励创新、包容多元的市场环境和社会氛围。加强政策宣传和舆论引导，通过多种渠道普及灵活就业、终身学习等新理念，提升社会对新就业形态的认可度。完善人才评价和激励机制，改变单一以学历、资历论人才的倾向，更加注重实际能力和创新贡献。探索建立符合数字经济特点的薪酬体系和职业发展通道，充分激发各类人才的积极性和创造力。通过软环境的持续优化，为高效配置和科学评价创造更有利的条件。

总而言之，通过构建战略导向的评价框架、建立动态监测机制、强化数智技术支撑和完善制度环境等系统性举措，人力资源配置能够更精准高效地响应市场需求变化，足以应对数字经济环境下的快速迭代与结构转型挑战，实现配置效率评价的科学性、精准性与实效性提升。

六、结束语

综上所述，数字经济环境下，人力资源配置在目标、方式和依据等方面发生深刻变革，对配置效率评价提出了更高要求。无论是应对技术迭代加速带来的技能需求变化，还是适应组织形态向平台化、弹性化转型的趋势，都要求我们必须构建一套科学、动态、精准的评价体系。通过将评价框架深度融入国家战略、建立实时动态监测机制、强化数智技术支撑以及完善制度环境等系统化举措，形成能够准确衡量投入产出、及时反映市场变化、有效指导政策优化的效率评价机制，从而掌握数字经济时代人力资源配置的真实效能。只有持续推动评价体系与时俱进，不断优化评价方法和应用机制，才能充分发挥人力资源这一关键要素的潜力，最终为数字经济高质量发展提供坚实的人才保障和智力支撑。

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