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【导读】
进入2026年前后，薪酬不再只是“给多少钱”的问题，而是技术治理、组织管理与政策监管交织下的一整套公平性工程。AI参与定薪、薪酬透明立法推进、共同富裕导向下的收入分配调节，使得企业不得不重新回答一个现实问题：2026年薪酬公平性发展方向是什么。本文从技术驱动、管理升级和政策协同三个维度，系统梳理若干关键新变化及其影响，并提出面向HR和管理者的行动建议。
从工业化早期的计件工资，到后来的绩效工资，再到近十多年强调的岗位价值与市场对标，人们对“公平薪酬”的理解一直在变化。最初，人们关注的是同工同酬；随后，绩效和能力差异被更多纳入薪酬考量；而在数字时代，公平性已经从结果层面，扩展到过程与机会层面。
一方面，数字化、人岗匹配算法、AI薪酬模型为更精细的定薪提供工具支撑，看上去有条件实现更“科学”的公平；另一方面，这些技术本身又会放大历史偏见，引入新的不透明，使得薪酬公平问题更加复杂。加之各国在共同富裕、收入分配调节、薪酬透明立法上的步伐加快，企业如果仍停留在“只要不违规、能算过账就行”的思路，很容易在未来几年被员工、舆论和监管三方同时“问责”。
我们更关注的是：在2026这个新阶段，薪酬公平性的本质仍然是分配规则能否被理解、被信任，只不过决策手段从人工走向人机协同，外部环境从“内部事务”走向“公共议题”。在这样的背景下，企业需要从三个层面重新设计薪酬公平性路线图：技术治理、管理升级与政策协同。
一、技术驱动：AI如何重塑薪酬公平性治理
核心结论：
到2026年，AI不再只是参与薪酬决策的“计算器”，而是同时成为潜在风险源和治理工具。谁能把算法公平嵌入薪酬流程，把人机协同做成制度化机制，谁在薪酬公平这件事上就更主动。
1. 算法偏见带来的薪酬公平新风险
过去我们讨论薪酬不公平，多半指向人工决策中的主观偏见，例如领导“偏心”、部门“抱团”等。现在，越来越多企业开始用算法参与定薪：简历筛选、岗位定级、市场薪酬匹配、绩效评分模型等等，表面上看比“拍脑袋”更中立，实际上却可能把历史偏见固化甚至放大。
典型风险包括：
- 历史数据的结构性偏差
历史薪资数据本身就可能对某些群体不利，例如女性、年龄偏大者、一线地区以外的员工。AI模型学习的就是这套“惯例”，结果可能自动调低这类群体的薪酬建议，即使当前管理层已经有意纠偏。 - 黑箱决策削弱可解释性
复杂模型在做薪酬建议时，连HR和业务负责人都很难说清“为什么给这个人这个档位”，这在员工看来，是另一种形式的“不透明”。
当员工不理解算法逻辑时，一旦出现个别极端案例，很容易上升为对整个系统公平性的质疑。 - 跨场景复用带来的误用
有的企业直接把用于人才筛选的模型，用在薪酬决策上；或者把为销售岗位设计的算法套用在研发岗位上。数据分布、岗位特征完全不同，却沿用同一逻辑，结果自然偏差更大。
从实践看，如果把“AI自动算薪”当成一剂灵丹妙药，很容易在短期内提升效率，却在两三年后因为大量微小不公积累而引发集中爆发的不满。
2. 嵌入式公平：用技术约束技术
要让AI参与薪酬决策而不过度损害公平感，技术本身需要承载一套“嵌入式公平”机制，而不是事后再去“擦屁股”。
一个相对可行的技术路径包括三步：
- 偏见检测常态化
- 在模型上线前，用性别、年龄、地区、学历等敏感或准敏感变量做分组测试，看看模型在不同群体上的薪酬建议是否存在系统性差异。
- 模型上线后，定期监测各群体的薪酬分布、加薪幅度，防止偏差逐步积累。
- 去偏技术与可解释AI结合
- 通过对抗性训练、样本重加权等方式，在保证整体预测能力的前提下，主动压缩对某些敏感变量的依赖。
- 引入可解释AI工具，把模型决策拆解成若干可理解的特征贡献，例如岗位等级、绩效结果、关键技能等，方便HR和直线主管向员工解释。
- 区块链等技术做可追溯记录
- 对关键薪酬决策过程做加密存证，包括输入的数据版本、模型版本、人工复核记录。
- 一旦发生争议，既可追溯责任，也为外部审计和内部合规提供证据。
下面这个简单流程，展示了一个把偏见检测、去偏和人工复核串联起来的技术治理闭环：
在这个闭环中，技术不是自转的黑箱，而是和人工治理形成循环：员工的申诉信息会反向进入偏见检测，从而不断校正模型。
3. 人机协同：把AI纳入公司治理结构
仅靠技术团队很难守住薪酬公平这道线，更现实的做法是把AI相关决策嵌入公司治理结构，让HR、业务、法务和数据团队共同承担责任。
可以考虑的管理安排包括：
- 设立跨职能的算法治理委员会
- 成员：HR负责人、数据/算法负责人、法务或合规部门代表，以及必要时的工会或员工代表。
- 职责：审批AI薪酬模型上线，制定数据使用边界，审阅读偏和公平性报告，处理重大争议案例。
- 明确“AI建议，人来决策”的底线
- 对于关键群体（如骨干、孕产期员工、临近退休人员等），规定必须由人来审核AI建议，并形成书面理由。
- 把人工决策的理由以结构化方式记录，既利于内部复盘，也便于对外说明。
- 建立员工知情与申诉机制
- 员工有权知道影响其薪酬的一般性因素和大致权重，即便不公开模型细节。
- 为涉及算法的薪酬争议设置专门通道和响应时限，避免申诉“石沉大海”，让算法变成新的不公来源。
某些实践中，企业从一开始就明确：AI是帮助HR更好地执行公平规则，而不是取代这套规则本身。在案例中观察，这类企业在AI应用规模不一定最大，但在员工的信任度和薪酬满意度上往往更稳。
二、管理升级：从薪酬透明到全面价值交换
核心结论：
2026年，越来越多企业会被迫回答一个问题：薪酬到底公开到什么程度、以什么节奏公开、配合怎样的“全面薪酬”设计，才能既提升公平感，又不引发新的矛盾和风险。
1. 薪酬透明的利弊：为什么越来越多企业走向公开
在很多地区，招聘平台已经开始要求标注岗位薪资区间，一些地方还推动用人单位在招聘广告中公开薪酬范围。加上社交媒体、匿名薪酬分享网站的普及，完全的薪酬保密已经越来越难维系。
从实践看，薪酬透明呈现出明显的双刃剑特征：
正向效应：
- 提高信任感与公平感
员工可以更清楚地看到岗位差异和绩效差异如何体现在薪酬上，有助于理解组织的分配逻辑。多家咨询机构的调研都指向类似结论：拥有较高透明度的企业，员工留任意愿和组织认同度更高。 - 提升招聘效率和雇主品牌形象
在人才市场上，公开薪酬区间的岗位往往更容易吸引匹配的候选人，也让企业少了一份“藏着掖着”的印象。
潜在风险：
- 内部比较放大情绪波动
当员工知道自己和身边同事的具体差异后，如果不理解差异来源，很容易产生怨气，甚至否定绩效评价和岗位价值体系。 - 核心人才被外部“精准报价”
一些企业在完全公开核心岗位薪酬后，发现猎头更容易“对号入座”挖人。
特别是在技术、销售等核心岗位，公开具体薪资数字会直接暴露企业薪酬策略。
基于实践中得出的判断是：薪酬透明总体上是大势所趋，但不能简单理解为“越公开越好”。它更像是照妖镜：制度合理、逻辑清晰的企业，公开后反而得到加分；制度本身就问题重重的企业，一旦公开，很容易陷入被动。
2. 渐进式薪酬透明：如何降低冲击和风险
与其争论“保密还是公开”，更有意义的问题是：如何设计一条渐进式的透明路线，让组织有时间修正制度，让员工有空间消化信息。
一种常见的做法，是分阶段放开不同层面的信息：
阶段对比示意
| 阶段 | 公开内容 | 工具支持 | 风险控制措施 |
|---|---|---|---|
| 初级阶段 | 职级薪酬带宽区间 | 内部薪酬报告 | 仅管理层和HR可见 |
| 中级阶段 | 绩效—薪酬关联规则 | 员工自助查询与FAQ文档 | 开展差异解读与沟通 |
| 高级阶段 | 个体薪酬构成明细 | 移动端自助查询系统 | 完善申诉通道与审计 |
在执行层面，有几个关键点值得注意：
- 先解释规则，再释放数字
许多企业的教训在于，先给员工一堆数字，再匆忙解释规则。更稳妥的思路，是在放薪酬明细之前，先反复讲清楚岗位评估方法、绩效与薪酬的对应关系、市场对标的逻辑等，让员工对分配规则形成初步共识。 - 尊重员工的“知情偏好差异”
不同员工对于信息透明的偏好并不相同。有的人愿意看到全部细节，有的人只想知道自己是否合理。技术上完全可以通过权限设置，让员工自主选择查看的深度，而不必一刀切。 - 同步强化管理者沟通能力
在透明化过程中，直线主管往往是承压最大的群体，因为多数问题都会先问到他们头上。
如果管理者自己都说不清楚薪酬逻辑，透明只会放大混乱。所以在每一阶段推进前，针对管理层做一次“薪酬解释训练”，往往事半功倍。
从这个角度看，薪酬透明并不是一次性的“制度宣布”，而是一场长期的认知建设工程。
3. 非货币福利与全面薪酬：用“看不见”的部分修正公平感
过去几年，用人单位逐渐意识到，仅靠工资和奖金已经难以构成有竞争力的价值主张。尤其是在经济增速相对放缓、员工对涨薪预期趋于理性的背景下，非货币福利的重要性显著上升。
围绕薪酬公平性，非货币福利至少有三方面作用：
- 弥补不同群体的真实需要差异
对年轻员工，可能更看重学习成长机会、项目体验和导师资源；对“夹心层”员工，灵活工时、子女教育与住房支持更关键；对中高龄员工，医疗保障和养老安排则影响更大。
如果企业在这几个层面都提供一定选项，即便现金部分差异不算巨大，员工也会感到更“被看见”。 - 在预算有限时提高边际激励效果
在总薪酬预算难以大幅提升的情况下，把有限的资源投向对员工价值感知度最高的项目，往往比平均涨一点工资更有效。
实践中，一些企业构建了“技能积分银行”，员工参加关键项目、完成认证、分享经验，都能积累积分，之后可以兑换不同类型的福利，如额外带薪学习假、外部训练营名额等。 - 帮助员工建立长期预期，稳定组织预期
当员工看到自己在不同阶段可以获得何种支持，容易形成一个相对稳定的职业与生活规划，从而降低对短期现金变动的敏感度。
可以把全面薪酬理解为一个价值矩阵：
- 横轴是员工主观需求强度，从低到高；
- 纵轴是企业的成本效益，从低到高。
如果从矩阵角度审视现有福利项目，就会发现一些常见现象：
- 有的企业在“低需求—低效益”的象限，投入了过多预算，比如形式化的节日礼品；
- 而在“高需求—高效益”的象限，如灵活工作安排、系统化技能重塑支持、心理健康服务等，却投入不足。
从薪酬公平角度看，全面薪酬最大的价值，在于把“钱以外的交换”显性化、制度化，让员工看到组织在现金之外，还为谁、在什么场景、投入了什么。这样，关于公平的讨论，就不再是单一维度的数字比较，而是更完整的价值交换感知。
三、政策协同：从底线合规走向主动公平战略
核心结论：
到2026年前后，薪酬公平已经不只是企业内部管理议题，而是被纳入收入分配、共同富裕、数字治理等更宏观的政策框架。企业一味“等文件、被检查”风险越来越大，把薪酬公平当作合规底线和战略杠杆双重议题，才有空间主动布局。
1. 全球与中国政策趋势：从工资差距到算法责任
从国际视角看，最近几年有两个明显趋势：
- 不少国家推进招聘与内部岗位的薪酬透明，要求在招聘广告中标明薪资区间，或定期披露男女员工平均收入差异。
- 对算法和自动化决策的监管加强，强调可解释性、非歧视义务和申诉权利。
在国内语境下，薪酬公平主要与以下几个政策方向相互关联：
- 共同富裕与收入分配结构优化
在“扩大中等收入群体、规范高收入”的政策目标下，国企高管与普通员工收入倍数、最低工资制度执行情况等，都会成为监管关注焦点。
这意味着企业内部的收入差距不再只由市场说了算，而要能够在一定程度上回应政策导向。 - 劳动监察与信息报送制度升级
通过人社部门的企业薪酬调查、网上申报系统等，监管部门对不同行业、不同地区薪酬分布的掌握程度更高。一些极端不合理的差距，或者长期低于行业合理水平的做法，更容易被“看见”。 - 数字治理与平台责任讨论
随着算法治理被写入多份政策文件，涉及算法参与的人力资源管理活动，包括推荐、筛选、考核乃至薪酬，都有可能被纳入数字治理的重点范围。
企业对AI模型的使用边界、数据来源的合规性，将越来越多被问起。
可以预期，围绕薪酬公平的合规要求，会从“个案检查、事后处理”，逐渐转向“例行审计、事前评估”。
2. 企业合规动作：把薪酬公平纳入常规审计
不少大型企业已经开始探索把薪酬公平纳入年度审计或合规报告。从项目中接触到的一些实践看，一个比较通用的框架是：
- 每年定期进行薪酬差距分析，关注维度包括性别、年龄段、岗位序列、用工形式等。
- 对发现的异常差距，要求业务部门说明原因，分清哪些是岗位差异、绩效差异，哪些是制度或执行问题。
- 对确属不合理的差距，制定调整计划和时间表，并在下一年度复盘。
可以用一个简化表格，概括影响薪酬公平性的几类重要政策和企业可能的应对思路：
| 关注领域 | 政策侧典型要求 | 企业建议动作 |
|---|---|---|
| 收入分配与差距管理 | 关注内部收入倍数、最低工资等执行情况 | 建立收入结构监测与内部预警机制 |
| 薪酬信息报送 | 通过系统报送不同行业、岗位群体薪酬数据 | 规范岗位和薪酬口径，做好数据治理 |
| 算法与数字治理 | 避免自动化决策中的歧视和不透明 | 建立算法使用清单与公平性评估流程 |
有的央企已经把薪酬公平分析写进内部管控手册，对各下属单位提出定期报告要求；部分外资企业则依据集团总部ESG框架，对中国区也施加了类似的披露压力。
对多数尚未行动的企业而言，与其被动准备各种“专项检查”，不如早一点把薪酬公平纳入常规数据分析和管理流程中。
3. 超越合规：让薪酬公平变成组织战略资产
如果只把薪酬公平当作一个“不要出事”的议题，往往会走向形式主义：做几次分析、写几份报告，未必改变什么。我们更倾向于把它视为一种可以转换成竞争优势的“软资产”。
这种优势体现在几个方向：
- ESG与投资者视角
在不少ESG评价体系中，薪酬公平、性别薪酬差距等指标已经纳入考察范围。对于有融资需求、希望进入更多资本白名单的企业来说，一套经得起问询的薪酬公平实践，是增强外部信心的筹码。 - 雇主品牌与人才吸引力
对于中高端人才，尤其是年轻一代，公平感和发展空间往往比起单纯的起薪高低更重要。如果企业能在招聘和雇主品牌传播中，有底气地呈现自己的薪酬公平机制（岗位评估体系、绩效分配逻辑、申诉渠道等），会在竞争中更具说服力。 - 组织韧性与变革承载力
未来几年，很多企业都离不开业务重组、岗位调整甚至局部收缩。在这种不确定环境中，薪酬公平感是员工愿不愿意“和企业一起扛”的关键变量。
当员工相信组织在分配上尽可能公平时，即便短期有不利变动，也更可能选择留在组织内部寻求机会，而不是立刻“用脚投票”。
从这个意义上讲，真正前瞻的企业，会把薪酬公平战略从HR议程提升为高管议程甚至董事会议程：
- 由董事会和高管明确对公平性的底线要求和长期目标；
- 由HR牵头与业务、法务、数据部门一起，构建设计、执行、监控的全流程机制。
结语：2026年薪酬公平性发展方向是什么？
回到开篇的问题：2026年薪酬公平性发展方向是什么？
从上述分析来看，至少可以归纳出三条清晰的演进主线：
- 从经验决策走向人机协同的技术治理
AI、大数据会越来越深入薪酬决策流程，但同时也被纳入偏见检测、可解释性和申诉反馈的治理框架。技术既带来效率，也必须承担公平性的责任。 - 从工资条比较走向全面价值交换的管理视角
公平感不再局限于基本工资的高低，而是延伸到绩效分配逻辑、非货币福利、发展机会和工作方式等一整套全面薪酬设计。
薪酬透明不再是要不要公开的问题，而是如何有节奏、有配套地公开。 - 从内部制度走向政策与资本共同塑造的外部约束
收入分配政策、算法治理要求和ESG评价框架，正逐步把薪酬公平推向企业治理的前台。企业不能只满足于“不出问题”，而要学会在合规框架内打造自己的公平品牌。
对HR与管理者而言，更实际的问题是：明天起可以做什么？
可以考虑的行动清单：
- 打好数据与规则基础
- 用一两轮内部岗位评估，理清岗位价值体系，为后续透明和公平分析打基础。
- 梳理现有薪酬数据口径，确保不同系统中的信息可比、可用。
- 建立AI参与薪酬决策的“红线和边界”
- 明确哪些环节允许AI给出建议，哪些必须保留人工决策；
- 推动数据团队设计定期偏见检测机制，把结果反馈给HR和管理层。
- 启动一条适合自身的透明化路线图
- 从公开职级薪酬带宽和绩效分配规则入手，逐步探索更深层次的透明程度；
- 同步提升管理者的薪酬沟通能力，提前演练“如何解释差异”。
- 把薪酬公平纳入年度审计与战略讨论
- 每年至少做一次内部薪酬公平分析，形成文字报告，在HR和高管理层之间流通；
- 在关键业务调整、组织重组前，评估对薪酬结构和公平感的影响。
在以往项目中得出的判断是：未来几年里，薪酬公平性从来都不会是一个“做完就结束”的项目，而是一项持续的组织能力建设。
谁能率先在技术、管理与政策三个维度建立起一套可解释、可调整、可被信任的薪酬公平体系，谁就更有可能在不确定的环境中，留住关键的人，也留住组织的长期信任资本。
