人效飛輪：存量時代的高質量增長指南

本文基于我在2025年11月6日、“2025蓋雅人效標桿大會”，關于《人效飛輪：存量時代的高質量增長指南》的主題演講內容整理。

內容摘要：

• 人效 =公司的經營 / 管理
  

• 分子是經營，企業容易犯“慣性的錯誤”，要從“增量”到“存量”
• 分母是管理，企業容易犯“感性的錯誤”，要從“直覺”到“量化”
• 杠杠是人性，企業容易犯“人性的錯誤”，科技向善才是正確杠杠

本文共6367字

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今天我給大家帶來的主題是《存量時代的高質量增長的指南》，存量時代、高質量、增長，似乎是一個很大的難題。這個難題的解法是什么？我想是效率。

就如同衛哲前段時間所說：過去的經濟就像公路上開車，開得越快越好，因為油是無限供給的；但現在油不是無限供給的，考核我們的就是“開車的油耗管理能力”。

我想，對于企業，效率就是油耗的管理能力。

△ 完整演講內容可查看視頻

人效= 經營/管理

人效這個詞今天就不多做普及了，經過過去這幾年，我相信在座的每個人的KPI里，都有“人效”這個維度，不管你是業務部門、HR部門、還是IT部門。

“人效”有很多定義，人力資源效率、人力資源效能等等。蓋雅推崇的定義是來自麥肯錫人效實驗室：人效就是單位時間內所創造的產值、價值，即勞動生產率。

相比別的人效定義，這個定義最大的差異是“分母是時間”。過去很多時候，人效是人數或者成本，但時間其實是管理上最重要的一個顆粒度，甚至是最起到關鍵決策的顆粒度，所以我們把時間作為人效分母，可以更客觀、更實時反映管理水平。

今天，我再把人效公式重新翻譯一下：人效=公司的經營/管理。

在分子、分母以及中間的杠杠上，企業通常容易陷入以下三個誤區：

分子是經營。在經營層面，很多企業在人效管理過程中有一個慣性的誤區，并沒有從過去的增量時代的狀態下走出來，還是在用過去的增量思維在做經營。 分母是管理。管理上我們容易犯感性的誤區，因為大量的管理工作是在處理異常，很多時候我們把個案的異常、隨機的異常上升到系統全局的處理。企業的決策很多時候是隨意的，并非是用理性的思維在做決策。 中間的杠桿很重要，這個杠桿有可能以小博大，還有一種可能是投入很大，獲益很小。這里的“杠桿”有兩個東西，一個是不變的人性，另一個是不斷變化的科技。智能化時代給我們非常基礎的、非常唾手可得的微管理的能力，但這種能力，始終應該為不變的人性去服務，而我們很多企業容易犯人性的誤區。

我今天主要是想從以上三個方面，來給大家進行分享。

分子上：經營要從“增量”到“存量”

存量時代的經營環境

這是2019年中國民營企業500強榜單的前十強，到2025年，其前五大暴雷了四個，其前十大暴雷了六個。

這是2024年中國A股除金融行業以外的5400多家上市公司的財報的總結，我們看ROE即凈資產收益率，發生了什么變化。

• 除農林漁牧、石油石化行業的ROE略上升，其他所有行業的上市公司都是在下降的。下降的核心原因是凈利潤率下降。平均凈利率只有4.4%。

• 5400多家上市公司里盈利的比重只有75%，2021年~2023年分別是88%、82%、80%。

過去求規模的“內卷增長”，似乎不再是我們該追求的目標了，我們應該向內追求如何“有效率地增長”。

我們現在面臨什么樣的時代？對美貿易加劇摩擦，地產泡沫突然破滅，內部尋求逐漸放緩……這兩年最大的感受是：所在的微信群里發紅包的人和發紅包的數量都在急劇減少，老齡少子日趨嚴重。

在這樣一個動蕩的年代，我們應該怎樣穿越周期？

日本過去30年，如何穿越周期？

也許，日本的“消失的30年”，可以給到我們一些借鑒。

日本過去30年曾經也是這樣一個狀態。當時日本持續30年低速增長、甚至是停滯增長，面臨著和我們現在同樣的的狀況，它也從“增量經濟”到了“存量經濟”，從“內卷”到“產能極度過剩”。但現在大家去日本會發現挺欣欣向榮的，人民的生活水平和幸福指數也挺高的。

日本當初是怎么樣穿越周期？他們的企業是怎么干的？我們總結了4條內容：

企業主動轉型是基礎中的基礎。這里列了幾個公司，索尼、豐田、任天堂，都在不停得選擇主動轉型。過去索尼是一家電器公司，現在是一家娛樂IP公司。前段時間劉潤的演講也提到了類似的例子：做和服賣不動了，就賣染黑的技術和服務。 另一方面，大量傳統企業在合并和兼并，以形成單一領域內的強大競爭力。大家不要再內耗、內卷了。 通過技術創新、通過差異化，形成了獨特的能力。比如蓋雅服務超過10年的這家公司基恩士，這是一家傳感器的細分領域，它有兩個特點：①制造業的老板做到了日本首富，我們的首富賣水，他是賣傳感器。②它是日本整個行業當員工幸福指數最高的，員工的工資水平全日本最高。 品牌出海。

這是在日本過去這30年，走出“內卷”的四個方法。

從“大而全”到“精而美”

歷史不會重復，但歷史是押韻的：

過去我們追求“大而全”，但實際結果是“大而不強”，就像500強的公司，過些年可能就不見了；也有些公司說要追求“小而美”，但在過去的競爭環境中，“小而美”的公司是不存在的，往往最后做成了“小而慘”。

所以，我們要做不是“大而全”，也不是“小而美”，而是“精而美”。

這也是我們自己對蓋雅的定位：過去幾年SaaS行業震蕩很大，過去估值最高峰時，可以做到PS的40倍，現在只有3~4倍，海外可能有10倍出頭的樣。這個過程中，對我自己受益最大的一句話就是《孫子兵法》中：勝可知而不可為。在市場競爭中，不是你把別人打敗，只是你犯的錯誤比別人少。一家公司在穿越周期的時候，核心是找到自己立于不敗之地的破局點。

過去說要做“難而正確的事”，但現在我想，應該要做一些“別人很難、但對自己不那么難而正確的事”，且“難而正確的事”也要干。所以我用“八二”的方式來分配。

在過去這幾年，蓋雅重新升級了定位，過去叫作“亞太領先的勞動力管理軟件及服務提供商”，現在叫“實時可量化的人效提升的勞動力管理軟件及服務提供商”，就是給大家提供真正落地能夠帶來效果的解決方案，這樣的定位升級，在過去這幾年行業低迷期間，給我們帶來了很大的支撐。所以我們的口號也發生了一些變化，過去叫“勞動力管理，蓋雅搞得定”，現在加了一句叫：“人效數字化，就來找蓋雅。”。

口號好不好，江南春老師說就要看你的客戶認不認、你的員工用不用，還要看你的競爭對手恨不恨。

我們這幾句口號在To B的行業，還是起到了小效果。

以上便是我對從分子經營上，在存量時代如何向“精而美”轉型的一些思考。

分母上：管理要從“直覺”到“量化

管理上，很多企業把“降本增效”做成了“降本搞笑”，每月、每周、甚至每天、都能在新聞上看到各種人效事故——有些匪夷所思的管理決策到底是怎么做出來的？

就要回到前面提到的第二個問題：感性的誤區。

有一句話是我自己經常用于自省的，我想送給大家，這句話來自于《思考的快與慢》：

“決策系統的默認狀態是快速、自動情緒化、充滿偏見，靠的是經驗法則，不是邏輯。我們不僅錯誤，而且充滿自信。我們會在信息極度不足時，憑主觀印象強行得出結論，然后用臆造的理由去加固它。”

有時候，管理的級別越高，越容易犯這樣的錯誤。

決策成本，可能是人效管理過程中最大的成本。所以，管理決策需要從“直覺”變成“量化”。因為增量時代你可以不斷試錯，因為要搶占先機，這是獲得競爭優勢的關鍵要素。但到了存量時代得要有勝算才干，沒有勝算堅決不干，穩中求進既是國家和行業的要求，也是企業自身在存量時代的一個要求。

那么怎么“算”？“算”什么？

給大家出一道簡單的數學題，假設：每個人、每個月能不能節省1個小時的加班？能不能比同行少1%的缺勤率？能不能把排班冗余率降低1%？這些數學題做完，你就會知道人效沒有那么復雜。

以加班為例：公司里每人每月減少一個小時加班代表什么？假設一個小時20元，這家公司1萬人，加班乘以1.5，也就是說一個小時30塊，如果乘以1.5的運營成本就是45元/小時，那么1萬人就是45萬元。45萬元×365天就是540萬元。

剛才說了中國A股上市公司的凈利潤率只有4.4%，以凈利潤率5%算，540萬/5%就是一個億的銷售收入。

在存量時代，一個月省一個小時的加班容易，還是創造一個億的銷售收入容易？

人效提升不僅僅是節省加班費這么簡單，它的優化維度還很多，比如通過優化班次安排，來讓連鎖零售門店的銷售轉化率更高。

毫不夸張地說，99%的公司，都有人效提升的空間。

具體怎么提升，我們可以從三個維度來看：

第一，數對人頭。今天你坐在辦公室里，你們知道公司在崗有多少人嗎？

第二，算對工時。你能夠真正能夠把工時算到產品線、客戶、門單和訂單里嗎？

第三，用對工時。我們做到人和崗位、任務的真正的匹配，真正把員工的時間用好？

“數對人頭”可以帶來0.5%~3%的人效提升，“算對工時”可以帶來2%~10%的人效提升，“用對工時”則可以帶來5%~20%的人效提升。

數對人頭

公司有多少人？

多少全職，多少兼職，多少自有員工，多少外包員工，各個部門分別有多少？

今天此時此刻在崗多少人？

各個部門/車間/門店在崗多少人？

在崗的這些人，多少正常上班，多少有異常？

員工目前的加班工時用了多少？額度還有多少？有多少超過了36小時的法定標準？

“數對人頭”在出海的時代顯得異常重要，現在很多公司在遠洋，到全世界各地做生意，面臨著這樣的問題：全世界有多少人在干活“全球的數據怎么整合？有些數據到底能不能回國內？

光“數對人頭”、把全球的主數據建好是出海的第一道難題，因為合規是出海的第一要素。

算對工時

不僅僅是把薪酬算準確、把考勤算準確，還要能把毛利算準確。

毛利怎么算準確？就是把成本算準確。除了確定性的設備、原材料，還有彈性的人工費用，這需要算到員工的工時在某個客戶、某個訂單、某個車間上的投入。

一會兒蓋雅的客戶大華就會分享如何把工時算對。他們不再是車間層面、線體層面，而是直接到工位層面，把最細節的工時顆粒度抓出來了，實現連續三年每年提高兩位數以上的人效提升。

“算對工時”有兩個關鍵作用：

第一，公司層面，有很好的指標來衡量人效水平和管理水平怎么樣，各店長、車間主任和車間管理者的管理水平如何。

比如蓋雅一直在推“OLE”模型（整體勞動力效能），這是向制造業的OEE學習的。“整體勞動力效能”就是把工時利用率干得多不多，公司績效干得快不快，跟合格率、良品率干得好不好（非制造行業可能是銷售轉化率、客戶滿意度）等指標聯合在一起。

干得多、干得快和干得好在這三個綜合指標連在一起，就會得到一個相對客觀的理性數據。

第二，員工層面，可以實現“陽光績效”。

把工時算到顆粒了，就可以真正讓大量傳統行業變得像互聯網平臺一樣，不見得是每天發薪，但是他至少每天上班就知道今天賺了多少錢，第二天上班就知道累積到現在這個月已經掙了多少錢。

真正把它透明化，員工的動力會極大增強。

用對工時

在互聯網上，每個人至少被打了7000個標簽，所以推給我們的視頻、文章、商品都很滿足你的需求。

那么，在企業里面，我們給員工打了多少標簽？有沒有做到“人盡其才”？因為只有對人足夠的了解，才能真正做到“人盡其才”，才不會發生錯配。

舉個例子，這是一個手機連鎖門店，他們的700家門店，只是通過把人和客流高峰低谷進行很好的匹配，直接帶來了10.4%的銷售轉化率提升。也就是說過去100個人、9個人能下單，現在100個人進來、10個人能下單，但員工的工作時間沒有加長，也沒有額外的加班。

而另外一家制造業的客戶，他們其實就是做了三步，實現了20%的人效提升。

1. 把產線做標準；

2. 員工的技能標簽梳理好；

3. 實現各個車間的人員的整體共享。

在智能時代需要更智能的決策數據，以“需要多少人”為例，生產部門、HR部門和IE部門可能給出的數據和答案各不相同，而通過蓋雅的“人力規劃”模塊，就可以基于實時的情況，實時更新基于“動態勞效標準”的人力規劃數據。

杠桿上：如何實現科技向善？

人效這件事，并非近幾年大家才關注，其實過去也是一直關注的，一百多年前，泰勒講的就是人效。我覺得現在人效變革和過去相比，有三點不同：

一是過去很難實現微管理，現在微管理成為唾手可得的能力。 二是人均邊際產能的天花板大大提高。過去誰能想象，一個人一天可以賣一個億的銷售收入。 三是人性會越來越得到張揚，它不再是管控式、命令式的邏輯了。90后、00后不停得改造職場。

所以我們說，科技向善才是人效提升的正確杠杠。

這個視頻我們一起看一下，這家公司用視頻技術監控員工的一言一行：這兩個人離開座位交談了多長時間？跟異性溝通了多久？眼睛離開屏幕多久？你在公司里一天用了鍵盤打了多少字？你在會議室里發言花了多少時間？

智能時代讓微管理成為唾手可得的能力，我們是用這種能力去加強管控還是賦能員工？

從我的邏輯來講，我們應該用科技進步來最大化的激發員工的善意、最小化的控制管理者的惡意。

因為人效提升，不是懲罰劣幣，而是發現良幣，讓更多的平庸成為良幣，而不是讓更多的良幣變成平庸——這才是做人效的根本目的，也是需要我們每一位管理者自省的。

所以在智能時代和存量時代，要更加以人為本，更加“有溫度”的數字化。那么，以人為本，我們要管人的什么東西？具化一下，員工在公司里一邊是他所做的崗位，一邊是他每天執行的任務。

崗位設計時一定會涉及到三個因子：數量、結構、成本。這個崗位要配多少人？用什么樣的小時工？外包工還是大學生？大概的成本是什么水平的？這些都是基于經營的目的。

而員工在任務上的投也是三個因子：時間怎么樣？技能匹不匹配？動能狀態怎么樣？

數量、結構、成本，是站在上帝視角、管理者視角、經營視角，把員工當作客體。降本增效的有很多手法，降薪、裁員都是基于這樣的視角快速實現控制型降本。

但如果能基于員工內在、把員工當成主體進行“賦能型增效”，才能讓每一個任務都提高到最好的狀態，人效才能持續提高。

我們要實現的，既包括企業降本增效，還包括員工錢多事少。我們叫Right time、right people、right task、right pay，用算法來驅動，所有事情都是貼合合適的狀態。

簡單來講，就是中國人的古話：“能者要多勞，多勞要多得，少勞要少得，不勞者不得。”

最近老說“快打鞭牛”，“快打鞭牛”其實也沒有問題，關鍵是“快打鞭牛”的時候，慢牛要出去，員工要感受的是公平公開公正的系統和邏輯。

這就回到今天的解題——“人效飛輪”，人效飛輪可以從兩個視角看：

• 一是管理者視角，要把員工的時間、技能、動能都調動好，用算法、排班把所有的因子打散，用優化運籌的方式實現最優解，實現公司資源完全匹配。

• 二是員工視角，要讓員工有技能發展。員工來到公司不是忠誠于公司、忠誠于老板，他是要賺錢，更是為了職業發展，尤其對于優秀員工，職業發展非常重要。他的技能越好、越多就應該安排最適合的班，這樣他的產量和做出來的結果就會越好，你給他的激勵就越大，激勵越大就讓他發揮更好的技能……

智能時代，員工的技能發展也發生了很大變化：我們分為培訓賦能（upskilling）、多技能模式（multi-skilling）、能力再造（reskilling）三個階段。

Upskilling：現在員工的方式培養非常快，AI的陪練會加速員工技能的加速掌握。過去培養員工和考核員工是用問答題和選擇題，有AI你可以用理解題，不再用判斷題和選擇題的邏輯。

Multi-skilling：當組織里每個人有三項技能，你會發現從容度就很高，不會是“匆匆忙忙，連滾帶爬”，而是真正的“從從容容，游刃有余”。

Reskilling：AI時代，未來的勞動者會怎么樣？我給大家有兩個觀點的輸入：

一是來自Gartner，它說未來的勞動者隊伍一定是增強型互聯員工隊伍，身上一定會帶著一個AI Agent幫助你，你不再是一個簡單的碳基勞動者了，而是碳基勞動者和硅基勞動者的組合。 二是來自凱文·凱利，他說工作不會被消失，崗位還在，但是工作內容將會發生巨大的改變；AI也不會搶到你的工作，但被懂AI的人會搶你的工作。

過去幾年，蓋雅自己內部在用AI做巨大的改造，比如我們300位研發的同事，每個人身上都有一個AI coding Agent，每個研發人員至少要在此每年投入200美金。而1工程師+1個Agent的組合，會大于等于3個程序員的效率。

過去互聯網行業，35歲以上的員工不吃香了，但現在35歲的員工越來越吃香，因為他的knowhow越高、越能使用好AI的能力，甚至我們有些測試也轉行去干工程師了：90%以上的代碼是AI產生的，效果更好，見效更快，成本更低。

過去十年，蓋雅投了智能排班的產品線，最近我們又推出了五大AI智能體，一會兒產品同事Shine會給大家做更具體的分享：

詳細參考文章：

最后回到主題總結一下，存量時代，如何通過人效飛輪實現高質量的增長？

從員工視角，讓他投入更少的時間、更高的時間效率，讓他的技能更好、更的更好的發揮，從而再獲得更多的激勵；繼而因為員工的效率提升，讓組織的效益更高、成本更低，回饋給到一些回報，形成更好的飛輪。

而數字化和AI的加持，則讓企業可以打破“時間更少”、“成本更低”、“效果更好”的“不可能三角”。

人效數字化，就來找蓋雅