陈素芹

（安徽职业技术大学公共管理学院，安徽 合肥 230011）

摘要：在新质生产力加速推进与数字经济深度渗透的背景下，用工模式优化与人力资本提升已成为中小企业突破发展瓶颈、增强核心竞争力的关键抓手。本文聚焦中小企业发展特点与用工现状，剖析人工智能赋能中小企业用工模式优化与人力资本提升的内在逻辑，梳理当前二者融合过程中存在的现实问题，构建“技术支撑—模式创新—资本增值—保障落地”的全链条创新路径，为中小企业借助人工智能实现用工提质、人力资本增值提供实践参考与理论支撑，助力中小企业在新质生产力发展浪潮中实现高质量发展。

关键词：人工智能；中小企业；用工模式；人力资本

根据2025年11月中国互联网络信息中心发布的《从互联网大数据看中小企业发展（2025）》称，截至2025年9月，全国登记在册的中小企业数量达6348.7万户。中小企业遍布千行百业，贡献了我国60%以上的GDP、70%以上的技术创新、80%以上的城镇劳动就业，它们是国民经济的重要支柱、就业创业的主阵地，更是推动新质生产力发展的重要力量。

随着人工智能技术的快速普及与轻量化应用，大数据、算法模型、流程自动化等技术已逐步渗透到人力资源管理的各个环节，打破了传统用工管理的时空限制与效率瓶颈。在人工智能技术持续突破和中小企业转型升级需求不断上升的背景下，推动人工智能赋能中小企业高质量发展已成为当下重要议题^[1]。与大型企业相比，中小企业对人工智能技术的需求更偏向于低成本、易落地、高适配、可持续，而当前市面上的轻量化人工智能工具恰好契合中小企业的资源约束现状，为其用工模式优化与人力资本提升提供了可行路径，有效帮助中小企业降低管理成本、提升运营效率。

一、相关概念界定与理论基础

（一）核心概念界定

1.人工智能技术

本文所指的人工智能技术，是适配中小企业资源约束特点，依托大数据、云计算、算法模型、移动终端与流程自动化工具，应用于人力资源管理领域，实现用工需求分析、人岗智能匹配、动态调度、考勤核算、绩效评价、薪酬结算、合规风控、技能培训等功能的轻量化技术集合。其核心特征包括低成本、易落地、轻量化部署、精准高效、流程透明，区别于大型企业的高端智能化系统，更注重实用性与适配性，无需中小企业投入大量硬件成本，即可快速嵌入现有用工管理流程，适合中小企业逐步推广应用。

2.中小企业用工模式

中小企业用工模式是指中小企业根据自身业务特点、发展阶段与资源状况，构建的员工招聘、配置、管理、激励、退出的一系列制度与流程的总和，主要包括固定用工、灵活用工、共享用工等多种形式。结合中小企业发展特点，其用工模式具有规模小、波动大、岗位杂、管理扁平化、成本敏感度高、数字化基础薄弱等特征，当前多数中小企业仍以固定用工为主，而灵活用工、共享用工等模式虽已起步，但整体仍处于‌粗放发展阶段‌，人力配置效率与管理规范化水平偏低，难以适配市场环境的快速变化。

3.人力资本提升

人力资本提升是指企业通过培训、激励、管理等多种手段，提升员工的专业技能、职业素养、工作效率与创新能力，实现员工个人价值与企业价值同步增长的过程。对于中小企业而言，人力资本提升的核心目标是破解员工技能不足、成长通道狭窄、归属感不强等问题，通过精准培训、科学激励，将员工转化为企业核心竞争力，推动企业可持续发展。

（二）理论基础

1.人力资本理论

人力资本理论由舒尔茨、贝克尔等学者提出，核心观点是人力资本是企业核心竞争力的重要组成部分，企业通过对员工的教育、培训、激励等投入，能够提升员工的生产效率与创新能力，进而实现企业价值增值。该理论为本文研究人工智能赋能中小企业人力资本提升提供了核心支撑，人工智能技术通过精准匹配岗位需求、推送个性化培训内容、优化激励机制，能够降低企业人力资本投入成本，提升人力资本积累效率，实现人力资本的快速增值，契合中小企业“低成本、高产出”的人力资本提升需求。

2.人力资源价值链理论

人力资源价值链理论的核心观点在于将企业的人力资源管理职能视作一个闭合且循环的系统，强调其内部各环节之间的紧密联系与相互依存。在此基础上，该理论进一步构建了人力资源价值链模型，该模型将人力资源管理的各个关键环节有机地串联起来，形成一个完整且动态的价值增值过程^[2]。最典型的是Becker和Huselid于1998年提出的模型（如图1），该模型深入揭示了企业追求利润最大化目标的过程中，如何通过不断探索和优化人力资源管理活动来达成。这些活动对雇员的行为表现产生直接影响，包括雇员的能力、态度、主观能动性以及工作内容等多个层面。这些要素与组织绩效之间紧密相连，是评估组织效能和竞争优势的关键指标^[3]。

图1 Becker和Huselid的人力资源价值链模型

该理论为研究人工智能赋能中小企业用工模式与人力资本提升提供了重要支撑，其核心逻辑贯穿于用工管理与人力资本培育的全流程：在价值创造环节中，人工智能技术通过智能匹配、动态调度等功能，优化人力配置，让员工能力与岗位需求精准对接，最大化发挥员工价值，为企业创造更多产出；在价值评价环节中，智能绩效评价系统实现绩效数据的自动采集、精准分析，客观公正评价员工贡献，为价值分配提供科学依据；在价值分配环节中，基于评价结果优化薪酬激励机制，实现“多劳多得、优绩优酬”，激发员工工作积极性，推动员工主动提升技能，形成“价值创造—价值评价—价值分配—价值提升”的良性循环，助力中小企业破解用工低效、人力资本积累缓慢的困境，实现用工模式优化与人力资本增值的双向赋能。

二、人工智能赋能中小企业用工模式与人力资本提升的困境

随着人工智能技术的普及与中小企业数字化转型意识的提升，越来越多的中小企业开始尝试引入人工智能技术优化用工模式，但中小企业因资金不足、技术人才缺乏、数据基础薄弱等因素，导致人工智能技术赋能效果未能达到预期，难以实现用工模式与人力资本提升的同步优化。

（一）技术应用层面：适配性不足，落地难度大

当前市面上的人工智能技术与工具，大多是为大型企业设计，成本高、操作复杂、需专业技术人员维护，难以适配中小企业资金有限、技术人才匮乏、管理基础薄弱的现状。部分中小企业盲目引入高端人工智能系统，不仅投入大量资金，还因操作复杂、员工接受度低，导致技术闲置，未能发挥实际作用。此外，中小企业数据基础薄弱，用工数据、员工数据分散、不规范，难以支撑人工智能技术的精准应用，导致智能匹配、动态调度等功能难以落地，技术赋能效果大打折扣。同时，部分中小企业对人工智能技术的认知存在偏差，认为人工智能是“大企业专属”，缺乏主动应用的意识，进一步制约了技术落地。

（二）用工模式层面：创新不足，适配性不强

多数中小企业仍以固定用工模式为主，灵活用工、共享用工等新型用工模式发展缓慢，且管理粗放，难以适配新质生产力背景下柔性化、灵活化的业务需求。即使引入人工智能技术，也只是简单应用于传统用工模式的基础环节，未能对用工模式进行系统性创新，无法充分发挥技术的赋能作用。此外，中小企业用工需求波动大，岗位类型复杂，而人工智能工具的应用多集中在单一岗位或单一环节，缺乏全流程、多场景的适配性，难以实现人力配置的动态优化，忙闲不均、人岗错配等问题依然突出。

（三）人力资本层面：培训激励不足，增值效果弱

中小企业受资金、资源约束，员工培训投入不足，培训内容缺乏针对性，多为通用型培训，难以匹配岗位需求与员工成长需求；同时，缺乏科学的绩效激励机制，绩效评价依赖人工经验，公平性与科学性不足，难以调动员工的积极性与主动性。人工智能技术在培训、激励环节的应用较少，未能实现培训内容的个性化推送、绩效数据的精准分析，导致员工技能提升缓慢，人力资本积累不足，人才流失率偏高。此外，共享员工等新型用工模式下，员工归属感不强，企业缺乏针对共享员工的培训与激励机制，进一步制约了人力资本提升。

（四）保障体系层面：制度、人才、资金支撑不足

中小企业人工智能赋能进程受阻，核心源于保障体系存在明显短板，具体体现在制度、人才、资金三个关键层面。制度层面上，中小企业缺乏完善的人工智能应用管理制度、人力资本管理制度，技术应用、用工管理、培训激励等环节缺乏明确的规范与标准，导致人工智能赋能过程混乱，难以实现规范化、系统化推进。人才层面上，中小企业缺乏既懂人工智能技术、又懂人力资源管理的复合型人才，技术应用、系统维护、数据管理等工作难以推进，即使引入人工智能工具，也难以充分发挥其功能。资金层面上，中小企业资金紧张，难以承担人工智能技术引入、系统维护、人才培养等方面的投入，导致技术应用难以持续推进，甚至出现中途停滞的情况。此外，部分地区政府对中小企业人工智能应用的扶持政策不足，进一步增加了企业的投入压力。

三、人工智能赋能中小企业用工模式与人力资本提升的创新路径

结合中小企业发展特点与用工现状，构建“技术支撑—模式创新—资本增值—保障落地”的全链条创新路径，聚焦“低成本、易落地、可复制”，推动人工智能与中小企业用工模式、人力资本提升深度融合，实现二者协同赋能，促进企业的高质量发展。具体的人工智能赋能路径如图2所示。

图2 人工智能赋能用工模式与人力资本提升的路径图

（一）夯实技术支撑

1.选择轻量化、适配性强的人工智能技术与工具

中小企业应结合自身资金状况、业务特点与管理基础，优先选择SaaS模式的轻量化人工智能工具，避免盲目引入高端、复杂的智能系统，降低技术引入与维护成本。重点引入三大类核心工具：一是人力配置类工具，如智能匹配系统、动态调度系统，实现岗位需求与员工能力的精准匹配、人力的实时调配；二是运营管理类工具，如智能考勤系统、自动薪酬核算系统，实现重复性工作的自动化，降低管理成本；三是人力资本类工具，如智能培训系统、绩效评价系统，实现培训个性化、绩效精准化，推动人力资本提升。

2.完善数据基础，支撑技术精准应用

数据是人工智能技术赋能的核心基础，中小企业应加强用工数据、员工数据的收集、整理与规范，构建标准化的数据体系。重点收集两类数据：一是用工需求数据，包括岗位类型、技能要求、用工时长、工作标准、业务波动规律等，构建企业用工需求画像；二是员工数据，包括专业技能、工作经验、培训记录、绩效表现、可用时间、职业诉求等，构建员工技能画像与成长档案。同时，建立数据管理制度，明确数据收集、存储、使用的规范，确保数据的真实性、完整性与安全性，为人工智能技术的精准应用提供支撑。

3.简化技术操作，提升员工接受度

中小企业员工的技术操作能力有限，应选择操作简便、界面简洁的人工智能工具，同时加强员工技术操作培训，降低操作难度，提升员工接受度与使用积极性。培训内容应聚焦工具的核心功能，结合岗位实际需求，开展针对性培训，确保员工能够熟练掌握工具的使用方法；对于年龄较大、技术操作能力较弱的员工，可开展一对一指导，帮助其快速适应人工智能工具。同时，建立问题反馈机制，及时解决员工使用过程中遇到的问题，提升技术应用效果。

（二）创新用工模式

1.发展智能化共享用工模式，优化人力配置

结合中小企业业务波动大、人力供需不均的特点，依托人工智能技术，发展智能化共享用工模式，构建“企业人力池+智能匹配+动态调度”的共享用工体系。一是搭建企业内部人力池，整合各部门闲置员工，建立员工技能档案，实现内部人力的余缺调剂；二是搭建跨企业共享用工平台，与同行业、上下游企业建立合作关系，共享人力资源，破解短期用工缺口问题；三是依托智能匹配算法，实现岗位需求与员工能力的精准匹配，依托动态调度算法，基于业务波动预测，实现人力的实时调配，削峰填谷、均衡人力，破解忙闲不均、人岗错配的痛点。

2.推行智能化柔性用工模式，适配业务需求

打破传统固定用工模式的束缚，依托人工智能技术，推行“固定用工+灵活用工+兼职用工”的多元化柔性用工模式，适配项目制、季节性的业务特征。对于核心岗位，采用固定用工模式，保障企业核心竞争力；对于非核心岗位、短期项目岗位，采用灵活用工、兼职用工模式，降低用工成本。通过智能考勤、远程办公等工具，实现灵活用工人员的规范化管理，确保工作质量与效率；通过智能匹配系统，快速对接灵活用工人员，满足短期用工需求。

3.构建智能化用工管理体系，提升管理精细化水平

依托人工智能技术，构建“需求发布—智能匹配+动态调度—考勤核算—绩效评价—退出管理”的全流程智能化用工管理体系，实现用工管理的精细化、规范化。通过智能管理平台，实现用工需求的线上发布、审核，人力的智能匹配、调度，考勤、绩效、薪酬的自动化核算，员工的线上退出管理，全程可追溯、可监控；通过数据统计与分析功能，实时掌握用工效率、成本结构、员工表现等情况，为用工模式优化提供数据支撑。同时，建立用工管理标准化流程，明确各环节的职责与规范，确保用工管理的规范化、系统化。

（三）聚焦资本增值

1.构建智能化个性化培训体系，提升员工技能水平

依托人工智能技术，构建“技能诊断—个性化推送—在线学习—效果评估”的智能化培训体系，实现培训的精准化、个性化。一是通过智能技能诊断系统，结合员工技能画像、岗位需求，精准识别员工技能缺口；二是根据技能缺口，推送个性化培训内容，包括微课程、操作规范、安全要点等，适配不同岗位、不同员工的培训需求；三是搭建在线学习平台，支持员工随时随地学习，提升培训的便捷性；四是通过智能效果评估系统，实时跟踪员工学习进度，评估培训效果，根据评估结果优化培训内容与方式，确保培训效果。同时，针对共享员工、灵活用工人员，推送针对性的岗前培训与岗位技能培训，提升其岗位适配性。

2.建立智能化绩效激励机制，激发员工积极性

结合人工智能技术，建立科学、公平、精准的智能化绩效激励机制，激发员工的工作积极性与主动性。一是通过智能绩效评价系统，自动采集员工的工作数据、绩效指标，实现绩效评分的自动化、精准化，减少人工干预，提升绩效评价的公平性；二是建立多元化激励体系，将绩效与薪酬、晋升、培训等挂钩，对表现优秀的员工给予薪酬奖励、晋升机会、个性化培训等激励，对表现不佳的员工进行针对性指导与帮扶；三是针对共享员工、灵活用工人员，建立基于工作质量、效率的激励机制，提升其工作积极性与归属感。

3.搭建智能化员工成长平台，促进人力资本积累

依托人工智能技术，搭建员工成长平台，为员工提供清晰的成长通道，促进人力资本持续积累。一是建立员工智能化成长档案，实时记录员工的培训情况、绩效表现、技能提升情况，为员工成长提供数据支撑；二是通过智能推荐系统，根据员工的职业诉求与技能水平，为员工推荐适配的岗位、培训内容与晋升路径，帮助员工明确成长目标；三是建立员工交流互动平台，促进员工之间的经验分享、技能交流，营造良好的学习氛围，推动员工共同成长。同时，加强企业文化建设，增强员工归属感与忠诚度，减少人才流失，实现人力资本的长期积累。

（四）完善保障体系

1.健全制度保障，规范赋能过程

中小企业应结合自身实际，建立完善的人工智能应用管理制度、用工管理制度与人力资本管理制度，规范人工智能赋能用工模式与人力资本提升的全过程。一是制定人工智能应用管理制度，明确技术引入、系统维护、数据管理、员工培训等环节的规范与职责，确保技术应用的规范化、系统化；二是完善用工管理制度，明确共享用工、灵活用工等新型用工模式的适用范围、申请流程、调度规则、责任划分等，确保用工管理的规范化；三是健全人力资本管理制度，明确培训、绩效、激励等环节的规范与标准，推动人力资本提升的常态化、系统化。同时，加强用工合规制度建设，规避用工风险。

2.强化人才保障，破解人才瓶颈

人才是人工智能赋能落地的关键，中小企业应着力破解复合型人才短缺的瓶颈，构建多元化人才培养与引进体系。一是加强内部人才培养，选拔一批既懂人力资源管理、又具备一定技术基础的员工，开展人工智能技术培训，培养成为复合型人才，负责技术应用、系统维护、数据管理等工作；二是引入外部人才，通过兼职、合作等方式，聘请人工智能技术与人力资源管理领域的专家，为企业提供指导与支持，降低人才引进成本；三是加强与高校、职业院校的合作，开展定向培养，为企业输送复合型人才，缓解人才短缺压力。同时，建立人才激励机制，提升复合型人才的薪酬待遇与职业发展空间，吸引并留住人才。

3.优化资金保障，推动持续赋能

中小企业应合理调配资金，优化资金投入结构，为人工智能赋能提供稳定的资金支撑。一是设立人工智能应用专项小额资金，优先投入到人力配置、运营管理、培训激励等核心环节，坚持“低成本、见效快、可持续”的原则，确保资金投入产出比最优；二是优化资金使用管理，建立资金使用监督机制，确保资金专款专用，提高资金使用效率。

四、人工智能赋能中小企业用工模式与人力资本提升的现实价值

（一）提升管理实效，改善关键指标​

关键指标的改善是人工智能赋能效果的直接体现，能够直观反映中小企业用工管理与人力资本培育的提升成效。在人力配置指标上，智能匹配系统大幅提高人岗匹配率，减少人岗错配现象，让员工能力与岗位需求精准对接；同时，共享用工、灵活用工模式的推广，扩大人力覆盖范围，提升人力资源利用率，实现匹配率、覆盖率双提升。在人才留存指标上，通过个性化培训、清晰的成长通道与完善的激励机制，有效降低员工流失率，减少人才培养成本，稳定企业核心人才队伍。在合规管理指标上，智能合规风控工具实时监测用工全流程，及时纠正违规行为，推动用工合规率显著提升，为企业用工管理提供坚实保障，让管理成效可量化、可落地。​

（二）激活内生动力，助力员工发展​

人工智能赋能不仅惠及企业，更能精准对接员工发展需求，实现员工与企业的双向共赢。在技能提升方面，智能系统可精准识别员工技能缺口，推送贴合岗位需求的个性化培训内容，摒弃通用化培训的弊端，帮助员工快速提升岗位适配能力，实现个人技能成长。在职业发展方面，通过构建员工数字档案与成长体系，清晰呈现员工培训、绩效等成长轨迹，明确职业晋升通道，让员工清晰看到发展方向，增强工作动力。在工作体验方面，科学的智能绩效评价体系保障考核公平，多元化激励机制兼顾效率与公平，提升员工工作满意度；同时，灵活用工模式适配员工个性化工作需求，加强企业文化赋能，进一步增强员工的企业归属感，激发员工工作主动性与忠诚度。​

（三）提高企业效益，夯实发展根基​

人工智能通过优化用工模式、提升人力资本质量，直接推动中小企业效益提升，为企业可持续发展奠定坚实基础。一方面，智能匹配、动态调度等功能减少人力浪费，自动化工具降低管理成本，灵活用工模式优化用工结构，共同实现用工成本的合理管控，提升企业盈利空间；另一方面，人力资本增值带动员工工作效率、创新能力提升，推动企业产品质量、服务水平优化，增强企业市场竞争力，助力企业在激烈的市场竞争中抢占优势。同时，规范的用工管理与合规风控，减少企业用工纠纷与潜在风险，降低风险损失，进一步保障企业稳定运营，夯实发展根基。

五、结语

人工智能为中小企业破解用工模式固化、人力资本积累不足等困境提供了有效路径，通过夯实技术支撑、创新用工模式、聚焦资本增值、完善保障体系的全链条创新路径，可有效推动二者深度融合。这一实践路径既能提升企业用工管理实效、激活员工内生动力、增强企业效益，也能为中小企业借助人工智能实现高质量发展提供实践参考，助力中小企业在新质生产力浪潮中突破发展瓶颈。

参考文献：

[1]中国人民大学国家发展与战略研究院.国发院双周政策分析简报第二十八期：人工智能技术进步与中小企业高质量发展[EB/OL].(2026-03-16). http://nads.ruc.edu.cn/zkcg/zcjb/szzcfxjb/b6865e6ed0674074b68f7791a5af6e38.htm.

[2]任磊杰.共享用工背景下LT集团借调员工工作绩效的提升策略研究[D].青岛：青岛科技大学,2024.

[3]Becker,B.E.and Huselid,M.A.High performance work systems and firm performance:A synthesis of research and managerial implications[J].Research in Personnel and Human Resource Management,1998(16),53-101.