2026年，国央企人效提升不再只是压缩人数、控制成本，而是要在编制刚性与业务弹性之间建立新的治理机制。本文面向国央企HR负责人、组织发展负责人及经营管理者，围绕编制用工如何协同，提出“编制池+用工池”双池机制，并从科学定编、多元用工、数据驱动、绩效牵引、制度保障与HR数字化支撑等方面，给出可落地的人效提升路径。

国企改革深化提升行动提出后，国央企的人力资源管理目标发生了明显变化：过去更强调“控总量、降成本、压冗余”，现在则更强调“强功能、提效率、优结构”。这意味着，人效提升不能再简单理解为“少用人”，而要回答一个更难的问题：在编制仍需严格管理的前提下，如何支撑新业务、新区域、新项目带来的弹性用工需求？

从实践看，许多国央企已经经历过多轮瘦身健体、压层级、减法人、控两金、控人工成本。容易压缩的冗余已经被消化，继续依靠减员增效，边际收益会下降，组织副作用却可能上升：岗位负荷过重、关键人才流失、基层执行疲劳、创新业务响应变慢。与此同时，市场化竞争、数字化转型、区域拓展和项目制运营又不断提出新的人力需求。编制不可能无限放开，用工也不能无序扩张，二者之间的矛盾由此成为国央企人效治理的关键断点。

因此，2026年国央企提升人效的重点，不是在“控编”和“扩用”之间二选一，而是把编制与用工从两套逻辑拉回同一个经营坐标系：战略决定编制方向，编制约束用工边界，用工承接业务波动，绩效反向校验配置效率。本文将沿着“现实困境—破局逻辑—落地路径—数字化支撑”的脉络展开，讨论国央企编制用工如何协同，以及这种协同如何转化为可持续的人效提升能力。

一、深水区：国央企人效提升的现实困境与结构性矛盾

国央企人效提升已经从“减员增效”的粗放阶段，进入“精兵强将”的精细阶段。真正的难点不在于是否要控编，而在于如何在刚性边界下处理弹性需求，使人力配置既合规、又有效、还能够支撑业务变化。

1. 人效指标差距明显，“减员”红利递减

在人效管理中，人均营收、人均利润、人力资本投资回报率、人工成本投入产出比等指标，通常被用于观察组织效率。与充分市场化竞争企业相比，部分国央企在人效指标上仍存在提升空间，这种差距并不单纯来自员工数量，也来自业务结构、组织层级、流程效率、激励约束和人才结构等多重因素。

早期的减员增效之所以有效，是因为组织内存在较明显的低效岗位、重复层级和历史性人员沉淀。通过压缩管理层级、优化非主业单位、清理长期低效岗位，企业可以较快释放人工成本压力。但当冗余空间被逐步消化后，继续“减人”就会触及组织运行的承载边界。尤其在安全生产、客户服务、项目交付、区域运营等场景中，人员减少如果没有流程再造和数字化替代支撑，很容易变成“减人不减事、减编不减负”。

这也是2026年国央企人效提升进入深水区的重要原因。深水区的特征是：问题不再表现为简单的人多或人少，而是表现为人力结构与业务结构之间的不匹配。有的单位总量不低，但关键岗位缺人；有的部门编制占用充分，但产出贡献不足；有的创新业务急需人才，却被存量编制结构锁住。人效提升由此从“数量压降”转向“结构重配”。

2. 编制管控的“三重刚性”

编制管控在国央企治理中具有必要性。它连接着组织边界、人工成本、工资总额、干部管理和风险控制，是防止组织无序扩张的重要制度工具。但从人效提升角度看，编制也具有三重刚性。

第一是政策刚性。国央企通常面临编制总量、工资总额预算、组织机构设置、岗位职数等方面的约束。编制不是单个部门能够随意调整的管理资源，而是与上级监管、年度预算、组织授权相连接。其优势是边界清晰、责任明确，风险是调整周期较长，对快速变化的业务响应不足。

第二是体制刚性。在不少企业中，编制与职级、待遇、身份、岗位序列高度绑定。一旦编制与员工利益深度耦合，调整编制就不只是组织设计问题，还会变成利益调整问题。企业即使发现某些岗位效率偏低，也未必能在短期内完成岗位重构、人员转岗或能力替换。

第三是惯性刚性。历史形成的组织结构、岗位设置和人员分布，往往不会随业务变化自动优化。传统强势业务部门可能长期占用较多编制，新兴业务部门却难以获得足够资源。此时，编制台账看似稳定，实则可能掩盖结构失衡。

表格1：编制管控刚性与用工需求弹性的矛盾结构

这张表揭示的不是“编制不好”，而是编制的稳定属性与业务的变化属性之间缺少转换机制。稳定本身是国央企治理所需要的，问题在于稳定不能演化为僵化。

3. 用工需求的“三重弹性”

与编制管控形成对照的是，用工需求正在呈现更强弹性。

业务弹性首先来自新业务拓展和项目制运营。能源、交通、通信、制造、建筑、金融服务等领域的国央企，越来越多地承担产业升级、科技创新、海外拓展、数字化平台建设等任务。这些任务并非全部适合用长期固定编制承接。某些项目具有明显周期性，如果全部配置为长期编制，项目结束后就可能形成新的冗余。

区域弹性来自跨区域布局和属地化运营。集团总部、二级单位、区域公司、项目公司之间的人力需求并不一致。总部更需要战略、投资、风控、数字化和共享服务能力，区域一线更需要交付、运维、客户服务和本地资源协调能力。用同一套编制逻辑覆盖所有区域，容易导致部分地区缺人、部分地区沉淀。

技术弹性则来自数字化转型。随着自动化、数据分析、AI应用、共享服务中心建设推进，一些传统岗位的工作量下降，另一些新岗位的需求上升。例如，事务型人事岗位可能减少，而数据分析、组织效能、系统运营、算法应用、业务伙伴等岗位需求增加。若编制结构无法随技能结构变化调整，人效提升就会停留在报表层面。

因此，编制刚性并非“错”，用工弹性也非“乱”。真正的症结在于两者缺少系统性协同机制，导致控编归控编、用工归用工，编制管理没有充分承接战略，用工配置也缺乏绩效反馈，人效提升难以形成整体着力点。

二、破局逻辑：从“编制管控”到“编制-用工协同”的范式转换

国央企人效提升的关键跃迁，是从单向的编制管控，转向系统性的编制用工协同。编制不再只是人数上限，用工也不只是补缺手段，二者要共同服务于战略目标、组织效率和合规边界。

1. 范式转换：从“控总量”到“优结构”

传统编制管理的底层逻辑，是将编制视为人数上限。只要总量不突破、工资总额不失控、岗位设置不越界，管理动作就算完成。这种逻辑在组织扩张较快、人工成本压力较大时具有合理性，但当企业进入高质量发展阶段，仅控总量就不够了。

新范式下，编制应被理解为战略性人力配置额度。它不仅回答“能用多少人”，更要回答“人力应该投向哪里、以什么形态投入、投入后产生什么产出”。如果某个单位总人数下降，但核心能力也被削弱，人效未必提升；如果某个业务团队人数增加，但对应产出、利润、客户价值和创新成果同步提升，也不能简单视为低效。

这就要求国央企从“编制等于人数”转向“编制等于资源配置权”。编制管理的重点不只是削减，而是识别哪些岗位必须长期稳定配置，哪些岗位可以通过外包、派遣、项目用工、共享用工等方式承接，哪些岗位应通过流程优化和数字化替代减少投入。

人效提升的本质不是“人少”，而是“人对、人准、人强”。“人对”指人力投向符合战略方向；“人准”指岗位、能力与业务需求匹配；“人强”指单位人力能够创造更高产出。这一判断适用于已经完成基础瘦身、开始追求经营质量的国央企；但对于仍存在严重机构重叠、岗位冗余的单位，必要的组织压缩和岗位清理仍然是前置任务。

2. “编制池+用工池”双池协同模型

要让编制与用工从两张皮变成一盘棋，需要建立“编制池+用工池”的双池协同机制。

编制池关注的是长期、核心、战略性人力资源配置。它应包括核定编制总量、按岗位价值进行分类、按业务单元分配额度、按周期进行动态调整等机制。对于核心技术、关键管理、风险控制、安全生产、战略投资等岗位，应当保持相对稳定的核心编制；对于支撑服务、阶段性项目、季节性业务，则可以设置弹性编制或项目编制。

用工池关注的是多元化用工形态。它不是简单扩大非正式用工，而是在合规框架下组合合同制、劳务派遣、业务外包、灵活用工、共享用工等方式。不同用工形态对应不同风险、成本、管理边界和绩效评价方式，不能用一种模式解决所有问题。

双池协同的关键在于闭环：战略解码后形成编制需求，编制池确定边界和分类，用工池匹配具体模式，业务运行产生人效数据，绩效结果反向校验编制配置，再进入下一轮校准。

图表1：编制池与用工池双池协同闭环

该模型的价值在于，它把编制调整从行政审批动作，转化为经营管理动作。编制释放并不意味着简单裁撤，用工填充也不意味着随意扩张，二者都要通过人效指标接受验证。其边界同样清晰：涉及核心职能、安全责任、涉密岗位、重大风险控制岗位时，用工弹性必须服从责任稳定性，不能为追求短期成本而削弱治理能力。

3. “战略-编制-用工-绩效”四维联动框架

双池机制要真正运行，需要放入更完整的四维框架中，即“战略-编制-用工-绩效”联动。

战略层回答方向问题。企业要先明确未来增长来自哪里：是主业提质、产业链延伸、数字化平台、新能源新材料、国际化布局，还是服务型转型。战略不同，人力配置方向就不同。没有战略解码的编制管理，只能依据历史分布做增减，难以支撑未来能力建设。

编制层回答资源边界问题。科学定岗定编要将业务量、流程效率、岗位价值、管理幅度、风险责任和行业对标结合起来，形成可解释的编制规则。编制不宜一年一定、全年不动，而应根据业务变化设置校准周期和触发条件。

用工层回答形态组合问题。同一业务目标可以由不同用工组合承接：核心岗位用合同制稳定配置，标准化支撑业务可通过外包提高效率，短周期项目可采用项目用工或共享用工，阶段性创新探索可设置弹性团队。组合的前提是合规，尤其要避免“假外包真派遣”、劳动关系不清、同工同酬争议等风险。

绩效层回答效果验证问题。人效指标不仅是结果统计，更是编制和用工调整的依据。编制使用率高但产出低，说明资源配置可能失衡；用工成本下降但交付质量下降，也不能视为人效提升。绩效反哺机制越清晰，编制与用工协同越不容易变成形式化管理。

图表2：战略-编制-用工-绩效四维联动框架

从管理机制看，四维联动要求HR不再只做编制台账维护，而要参与经营分析、组织诊断和资源配置。某央企若在区域项目中采用动态编制池管理，就可以根据项目阶段释放或回收岗位额度，再由共享用工、外包团队或项目合同人员承接波峰需求。这样的实践并不意味着弱化编制纪律，而是让编制纪律具备更强经营解释力。

三、落地路径：国央企编制与用工协同的五大关键举措

编制与用工协同从理念走向落地，需要同时处理方法、模式、数据、绩效和制度五个维度。任何单点优化都可能有效一时，但难以形成持续的人效提升能力。

1. 科学定岗定编：从经验判断到数据测算

科学定岗定编是编制用工协同的起点。过去许多企业依赖经验定编：部门负责人提出需求，HR根据历史人数、上年预算和管理口径进行平衡。这种方式简单可行，但容易把历史结构固化为未来结构，也容易放大部门博弈。

更有效的做法是建立多维定编方法。第一，基于业务量定编，例如订单量、项目数量、客户数量、设备规模、网点数量、运维里程、服务人次等。第二，基于流程效率定编，通过流程节点、处理时长、自动化程度、重复作业比例测算岗位需求。第三，基于行业对标定编，将同类企业、同类区域、同类业务单元的人效水平作为参考，但不能机械照搬。第四，基于岗位价值定编，区分战略关键岗位、专业支撑岗位、事务执行岗位和弹性项目岗位。

在此基础上，企业可以建立编制与业务指标的量化关联模型，例如单位编制产出、人均产值、人均利润、编制利用率、岗位负荷指数等。AI可以在这一环节发挥辅助作用：通过历史业务量、人力投入、绩效结果和未来预测，对不同场景下的编制需求进行模拟。但AI建议不应直接替代管理判断，尤其在政策责任、安全生产、公共服务保障等领域，算法预测必须经过业务专家和组织管理者共同校验。

定编还需要分类管理。核心编制用于保障关键能力和治理责任，弹性编制用于应对业务波动，项目编制用于阶段性任务。分类越清晰，后续用工组合越容易合规落地。需要提醒的是，科学定编不是为了制造复杂模型，而是为了让编制申请、调整和回收有据可依。

2. 用工模式组合：从单一合同制到多元化用工生态

国央企的用工模式正在从单一合同制向多元组合演进，但多元并不等于随意。不同用工形态有不同适用场景和合规边界，若边界不清，就可能将人效提升问题转化为劳动风险问题。

合同制适用于核心业务、关键岗位和长期稳定职能，优势是组织认同强、能力沉淀稳定，劣势是成本刚性较高。劳务派遣适用于临时性、辅助性、替代性岗位，需严格关注比例要求、同工同酬和岗位性质边界。业务外包适用于非核心、标准化、结果可验收的流程，如部分后勤、客服、基础运维、档案处理等，但必须避免对外包人员进行类似员工的直接管理。灵活用工适合项目制、季节性、创新探索类任务，但应明确协议关系、费用结算、社保安排和知识产权边界。共享用工则适合集团内部跨单位调配，可盘活存量人才，但需要明确借调周期、薪酬结算、绩效评价和管理责任。

表格2：国央企合规框架下的用工模式图谱

用工组合的判断逻辑可以概括为：核心业务稳编制，支撑业务优外包，创新业务用弹性，集团资源可共享。举例来说，某国央企数字化转型项目中，架构设计、数据治理、业务规则沉淀应由核心团队掌握；系统开发、测试、部分运维可采用外部合作；阶段性数据标注、调研、培训支持可采用灵活配置。这样既保证关键能力不外流，也避免将短期需求固化为长期编制。

3. 数据驱动决策：从静态报表到动态人效运营

没有数据支撑，编制用工协同很容易停留在会议判断和经验争论。国央企要提升人效，需要把人力数据从统计口径转化为经营口径。

第一步是构建人效指标体系。常见指标包括人均营收、人均利润、人力资本投资回报率、人工成本收入比、编制利用率、岗位满编率、用工成本占比、外包费用占比、关键岗位空缺率、人员流动率、项目人力投入产出比等。不同企业不能照搬同一套指标。制造型企业更关注单位产出、设备效率与一线技能结构；工程项目型企业更关注项目周期、交付质量和人力峰谷；平台型企业则更关注研发效率、客户服务效率和数字运营能力。

第二步是建立编制-用工数据看板。看板不是为了展示好看，而是为了让管理者看到三个问题：编制占在哪里，用工花在哪里，产出发生在哪里。若某单位编制占用率长期高、外部用工成本也持续上升，但收入和利润没有相应变化，就需要触发组织诊断。若某创新团队短期人均成本较高，但形成关键技术能力或战略客户突破，则需要结合阶段目标判断，不能简单按当期利润否定。

第三步是建立动态调整机制。可按季度或半年度进行编制校准，对业务波动显著的单位设置专项触发条件。例如，业务量连续变化、项目进入新阶段、人效指标偏离阈值、关键岗位长期空缺、外包成本异常增长等，都可以成为编制释放、回收或结构调整的依据。数据驱动的价值在于减少拍脑袋，但其边界是数据质量必须可靠，否则看板越精细，误导越隐蔽。

4. 绩效牵引：从考核编制到考核人效

如果考核仍然只看是否超编、是否压降人工成本，企业就很难真正实现人效提升。国央企需要把考核重点从“编制合规”进一步延展到“编制产出”。

将人效指标纳入组织绩效，是第一项动作。对不同层级，应设置差异化指标：集团层关注整体人工成本效率、组织效率和战略能力建设；二级单位关注业务单元人均产出、编制利用率和用工结构；基层团队关注岗位负荷、项目交付、服务质量和人员能力提升。指标不能过度复杂，否则基层会将大量精力用于填报，而不是改进。

建立“编制-产出”挂钩机制，是第二项动作。编制配置不应只依据历史人数，而应与经营目标、任务复杂度和产出要求相关联。高人效团队如果承担新增战略任务，可以申请弹性编制或项目编制；低人效团队如果长期未达目标，则应触发岗位优化、流程再造、人员转岗或用工模式调整。

绩效结果反哺编制调整，是第三项动作。这里需要避免两个误区：一是把绩效不佳简单归因于人多，忽视市场变化、业务模式和流程瓶颈；二是把人效提升全部压给基层，忽视总部管控、审批流程和系统能力对效率的影响。真正的绩效牵引，应当同时校验人员、流程、机制和数字化工具。

5. 制度保障：从文件规定到机制运行

制度保障决定了编制用工协同能否长期运行。很多企业并不缺制度文件，缺的是能被执行、被追踪、被复盘的运行机制。

首先，要建立编制动态管理办法。办法应明确编制调整的触发条件、审批流程、管理权限、时限要求和责任主体。例如，哪些情形可以申请新增编制，哪些情形必须回收编制，哪些岗位可进入弹性编制池，哪些岗位不得使用非标准用工。规则越明确，部门之间的博弈成本越低。

其次，要建立用工模式选择指引。企业可以按照业务类型、岗位性质、风险等级、持续周期、技能稀缺性等维度，形成用工模式推荐矩阵。比如，高风险、高责任、长期稳定岗位优先合同制；低风险、标准化、可结果验收的工作可考虑外包；周期明确、任务边界清晰的项目可采用项目化用工；集团内部能力冗余与短缺并存时，可优先探索共享用工。

再次，要建立人效定期审视机制。年度人效审计、半年度编制效能评估、季度用工结构分析，可以形成不同频率的治理节奏。审视不应只看指标变化，还要分析背后原因：是业务下滑导致人效下降，还是组织效率不足；是人员能力不匹配，还是流程和系统限制；是编制配置问题，还是外部用工管理失控。

五大举措之间不是并列工具，而是连续运行的齿轮组：科学定编提供起点，用工组合提供手段，数据驱动提供引擎，绩效牵引校准方向，制度保障形成底座。少了任何一环，编制用工如何协同都会变成局部改良，而不是系统能力。

四、数字化支撑：HR系统如何承接编制与用工协同

编制与用工协同要落地，离不开HR数字化系统支撑。没有系统，编制容易停留在静态台账；没有数据，人效容易停留在事后统计；没有闭环，调整机制就难以持续运行。

1. 组织管理数字化：编制的可见、可控、可调

组织管理数字化首先解决“看得见”的问题。国央企组织层级多、单位类型复杂、区域跨度大，仅靠Excel台账很难准确呈现编制占用情况。系统需要支持多维组织架构展示，既能按法人单位、部门层级查看，也能按业务线、区域、项目、岗位序列查看，使管理者能够识别编制沉淀和结构缺口。

其次是“控得住”。编制全生命周期管理应覆盖核定、分配、占用、冻结、释放、回收和调整。一个岗位是否占编、何时占用、由谁审批、对应哪类编制、是否超期，都应形成可追溯记录。这样可以减少口径不一致，也能为上级检查、内部审计和经营分析提供依据。

再次是“调得动”。编制时间切片能够追溯不同时间点的组织与编制状态，帮助企业复盘编制变动是否真正提升效率。例如，某区域公司新增项目编制后，项目产出是否改善；某支撑部门压缩编制后，服务质量是否下降。数字化的价值不只是记录过去，更是为下一次调整提供证据。

2. 数据分析智能化：人效的可见、可诊、可预测

数据分析智能化将人效管理从静态报表推向动态运营。人效数据看板需要将人均营收、人均利润、人工成本占比、编制利用率、用工结构、关键岗位空缺等指标集成到统一视图中。对于集团型企业，更重要的是支持穿透分析：从集团到二级单位，从区域到项目，从岗位序列到个人能力结构。

分析模型库可以进一步提升诊断能力。比如，人力资本ROI用于观察人工投入回报，杜邦式拆解可以帮助分析利润、人力成本和资产效率之间的关系，岗位负荷模型可以识别部门是否存在人员过载或闲置。敏捷BI分析则让HR、财务和业务部门能够围绕同一数据源进行自助探索，减少反复取数、口径争议和滞后判断。

但数据分析也有前提。组织编码、岗位编码、人员类型、用工关系、成本归集、绩效口径必须统一，否则人效看板会变成多个系统数据的拼接图。对于国央企而言，数据治理不是技术部门的附属工作，而是人力资源治理的基础工程。

3. AI赋能场景化：从“事后统计”到“事前预判”

AI在人效提升中的价值，不在于替代管理者做决定，而在于提升预测、识别和模拟能力。

在定编测算中，AI可以基于历史业务量、岗位工时、人员结构、绩效结果和未来任务预测，给出不同情景下的编制建议。例如，在项目数量增加但流程自动化程度提升的情况下，系统可以模拟“新增编制”“外包承接”“流程优化后不增编”等方案的人效影响。管理者据此进行判断，而不是完全依赖部门申请。

在用工需求预测中，AI可用于识别项目制业务的周期性峰谷。对于工程建设、客户服务、季节性生产、集中运维等场景，系统可以提前提示用工需求变化，帮助企业在合规框架下准备共享用工、外包资源或临时支持团队。这样可以降低临时招人、临时外包带来的成本和风险。

在人效异常预警中，AI可以对指标偏离进行提示。例如，某单位外部用工成本连续上升但产出未变化，某部门编制长期满员但关键任务延迟，某项目人员投入增加但交付质量下降。预警本身不能说明原因，但可以让组织更早进入诊断流程。

数字化不是锦上添花，而是编制与用工协同从“人治”走向“数治”的必要条件。没有数据实时性，就没有编制调整的及时性；没有系统闭环性，就没有用工协同的可靠性。其不适用场景也需要说明：如果企业基础数据严重缺失、岗位体系尚未统一、管理权限没有理顺，直接上线复杂模型可能适得其反，应先补齐组织、岗位、人员和成本数据底座。

红海云总结

回到开篇的问题，2026年国央企人效提升的难点，不是单纯压缩编制，也不是简单增加弹性用工，而是在编制管控与业务需求之间建立系统协同。红海云观察到，国央企的人力资源治理正在从存量管理转向流量治理：编制要服务战略，用工要匹配场景，绩效要反向校验，数字化系统要把这些动作沉淀为可运行的机制。

面向2026年，国央企HR管理者可优先推进以下行动：

• 建立编制动态调整机制：打破“一年一定、全年不动”的惯例，围绕业务量变化、项目周期、人效指标和岗位价值设置编制释放、回收与再分配规则。
• 构建人效数据看板：将人均营收、人均利润、编制利用率、用工结构、人工成本投入产出等指标纳入统一视图，让人效问题能够被及时发现、被持续追踪。
• 形成多元用工组合指引：在合规框架内区分合同制、劳务派遣、业务外包、灵活用工和共享用工的适用边界，避免用工弹性演变为劳动风险。
• 推动绩效反哺编制配置：让高人效团队获得更灵活的资源支持，让低人效团队触发组织诊断和岗位优化，而不是只做人工成本压降。
• 以HR数字化承接管理闭环：通过红海云等数字化平台，将组织架构、编制管理、用工配置、人效分析和预警机制连接起来，使编制用工协同从制度要求变成日常运营能力。

国央企人效提升最终要回答的，不是“还能少多少人”，而是“有限的人力资源能否投向更高价值的位置”。当编制池与用工池形成动态平衡，当数据能够支撑判断、绩效能够校准配置、制度能够保障运行，人效提升才会从阶段性专项行动，转化为组织长期竞争力。