人工智能對就業的影響研究：基于Citespace的文獻計量綜述

辛孟含

(山東農業大學 經濟管理學院，山東 泰安 271018)

近年來，人工智能逐漸成為人類社會發展的驅動性力量，在世界各國備受重視，如“德國工業4.0”旨在打造智慧制造業，日本“社會5.0”強調人工智能服務人類，英國《人工智能行業新政》從多角度規劃人工智能發展。在中國，人工智能于2016年被寫入“十三五規劃”，2017年國務院頒布《新一代人工智能發展規劃》，十九大報告強調推動人工智能與實體經濟深度融合。目前，我國的人工智能產業已經形成了以基礎技術作為支撐，以人工智能技術作為核心，加快實現人工智能應用的良好局面[1]。

人工智能發展重塑傳統產業結構，催生新興產業，創造新型就業模式，影響勞動力市場[2]和勞動者就業[3]。人工智能對就業的影響較為復雜：對常規型和情景化工作崗位具有替代性，有利于創造非常規型和精神性工作崗位，同時對不同產業、不同行業、不同人力資本勞動者的影響也具有非對稱性。因此，人工智能如何影響就業、研究熱點是什么、未來趨勢如何，都是值得深入研究的問題。本文基于Citespace可視化文獻計量圖譜分析方法，綜述分析國內人工智能影響就業研究情況,通過可視化文獻計量分析，得出可靠知識圖譜，相較普通綜述研究更具科學性。

一、數據來源和研究方法

(一)數據來源

本文所用數據全部來源于中國知網(CNKI)數據庫。收集文獻的過程中，將主題設為“人工智能”兼“就業”、“機器人”兼“就業”，時間設為2002—2021年，文獻類別設置為SCI來源期刊、北大核心、CSSCI和CSCD，共獲得文獻315篇。

(二)研究方法

Citespace是一種可視化文獻計量方法，結合引文分析、數據及信息可視化技術，能夠形成框架結構明晰的知識圖譜，既可以揭示知識和引文來源、演進規律、學科研究前沿熱點及趨勢，也可以通過圖譜和數據參數揭示研究領域結構關系及發展歷程[4-5]。本文使用Citespace軟件對315篇文獻進行可視化分析，對作者、發文機構、關鍵詞聚類、關鍵詞共現、關鍵詞突現等進行探討，并生成作者、發文機構、關鍵詞共現及聚類、關鍵詞突現知識圖譜，分析人工智能對就業影響的研究現狀、研究熱點及研究趨勢。其中，關鍵詞共現是指提取導入文獻的關鍵詞，根據關鍵詞出現頻次及相似詞組之間的關系分析相關領域的研究熱點；關鍵詞突現主要用于突出相關研究前沿[6]。

二、人工智能對就業的影響研究現狀分析

(一)發文量分析

2016年之前，我國學者在人工智能與就業領域中的研究相對匱乏，發文量較少；此后，伴隨著人工智能對就業的影響越來越大，發文量呈逐漸上升趨勢，但相較于國外，數量依舊較少。可以預期，在人工智能技術不斷普及的過程中，國內學術界對相關領域的研究將進一步加強。

(二)作者力量分析

將Node type設定為Author，將作者發文數量的閾值設置為2，可得作者共現知識圖譜，如圖1所示。作者共現知識圖譜展示了該領域的核心作者群體，有助于分析不同研究者之間的合作關系，明確相關領域的研究熱點和知識結構。圖1中共有147個節點、51條連線，網絡的密度為0.0048。147個節點表明發表兩篇及兩篇以上文章的研究者有147人，而且作者姓名顯示越大，則其發文數量越多；不同作者之間的連線表示他們的合作關系及合作密切程度。

圖1 2002—2021年人工智能影響就業研究的作者共現知識圖譜

從作者共現的頻次來看，發文量最多的研究者分別是劉濤雄(20篇)、劉駿(19篇)、杜文強(16篇)、潘資興(16篇)、韓民春(10篇)、何勤(9篇)、呂榮杰(6篇)等人。分析作者共現知識圖譜網絡視圖發現，視圖網絡分散不規則，呈散點圖的分布狀態；分析作者之間的合作關系發現，跨學科和跨組織的合作關系并不穩定，合作相對較少，同單位內的合作相對較多。因此，可以判定該領域的研究尚未形成規模，且研究成果比較分散，沒有形成核心作者群體。總體而言，人工智能對就業影響的研究不夠系統、研究不具規模，不同學者之間的合作溝通意識有待增強，研究層次和研究廣度需要拓展。

(三)研究機構力量分析

表1報告了主要研究機構及發文數量。由表1可見，發文量排名前十的研究機構主要是高等院校和科研院所，研究多集中在經濟學和管理學相關學科領域。多數研究機構之間相對獨立，缺乏合作關系。機器人已經成為工業變革的核心力量，廣泛影響人類日常生產和生活[7]。根據國內人工智能發展情況，我國人工智能企業在2018年已經占到世界人工智能企業總數的20%以上，超過1000家[8]。因此，人工智能對就業影響的研究不應只集中在某單一學科領域，應在多個領域開展跨學科式融合研究，如從計算機、社會學、哲學等多個學科視角進行分析。不同研究機構之間應該加強交流、合作研究、取長補短，發現新的研究視角，追蹤發展趨勢、熱點及前沿。目前，人工智能對就業影響研究缺乏跨學科、跨領域研究，不利于多學科、多領域融合式創新研究[9]。

表1 國內主要研究機構及發文數量

三、人工智能對就業產生影響的研究熱點分析

(一)關鍵詞共現分析

關鍵詞是表達文章核心主題的關鍵，能夠反映當前的研究熱點及趨勢。圖2繪制了關鍵詞共現知識圖譜。該圖譜共有441個節點、978條連線，密度為0.0101。其中，節點面積代表關鍵詞出現頻次，面積越大，說明該關鍵詞的出現頻次越多[10]，受關注度越高；節點顏色表示研究時間，顏色越深，表示該關鍵詞出現的時間越早。文獻的影響力由中心性表現，中心性越大，文獻的影響力越強。

圖2 2002—2021年人工智能影響就業研究的關鍵詞共現知識圖譜

表2報告了出現頻次排名前十的關鍵詞以及中心性排名前十的關鍵詞。由表2可知，多數研究已經證明人工智能顯著影響就業，機器人與勞動者在就業中呈替代或互補關系，人力資本在人工智能影響下發生改變，勞動者技能結構以及就業結構受到人工智能發展影響，在制造業中尤其如此。人工智能影響勞動者就業，對勞動者產生替代，改變勞動者的技能結構和人力資本，已成為研究的熱點問題。人工智能、機器人、人力資本、職業替代相關關鍵詞最早出現在2002年，表明學者們當時已經意識到人工智能對就業產生替代性影響。2016年后，制造業、就業結構等關鍵詞開始出現，表明學者們尤其關注人工智能對制造業就業的影響，對就業結構的影響同時成為研究的熱點話題。中心性排名前十的關鍵詞有：人工智能、就業、數字經濟、機器人、制造業、職業教育、勞動力、就業替代、技能結構和新職業。綜合關鍵詞的頻次和中心性可以發現，人工智能影響就業的研究熱點主要是人工智能和機器人等技術進步影響就業，給勞動者就業帶來替代效應和互補效應，影響勞動者的就業結構，改變勞動者的就業技能結構，提高對勞動者受教育程度的要求。

表2 人工智能影響就業研究的前十位關鍵詞排名

(二)關鍵詞聚類分析

對關鍵詞進行聚類，得到關鍵詞聚類的時間線圖(見圖3)。關鍵詞聚類分析中，平均輪廓值(S值)的取值范圍是-1到1，用來反映類內相似性和關聯性是否明顯；模塊值(Q值)的取值范圍是0到1，揭示類間差異是否明顯。本文中，Q值等于0.6374，大于0.3；S值等于0.9327，大于0.7，因此，關鍵詞的聚類結構在取值范圍內是顯著的，聚類的結果是可信的。根據圖3，對關鍵詞聚類時間線進行分析，2004年前，人工智能技術及其載體機器人的使用對勞動就業產生了替代；2004—2016年，學術界對人工智能影響就業的研究處于空窗期，此階段研究相對匱乏；2016年后，學術界對人工智能影響就業數量、就業結構、就業極化和就業替代等問題進行了深入探究。

圖3 2002—2021年人工智能影響就業關鍵詞聚類時間線圖

根據圖3，人工智能影響就業研究的聚類關鍵詞主要是人工智能、就業、制造業、就業替代、就業結構、社會保障、算法、職業替代、職業教育和失業等。聚類關鍵詞一方面說明學者們重視研究人工智能對就業產生的影響，尤其是人工智能在制造業中對就業的影響，多數研究認為人工智能對就業產生替代效應，沖擊勞動者就業，可能造成失業現象，影響勞動者的就業結構；另一方面說明人工智能等新技術延伸可以增加就業崗位，對勞動者就業帶來互補效應，勞動者可以通過職業教育成為適應人工智能崗位的技能化人才。梳理聚類關鍵詞可以發現，該領域的前沿研究主題主要為人工智能對就業的替代效應、人工智能對就業的互補效應和人工智能對就業結構的影響。

1.人工智能對就業的替代效應

近年來，“機器換人”成為常態，低成本、高效率的機器人在生產中替代高成本就業崗位，減少就業機會，給勞動者就業造成負面影響[11]。機器人存量每增加1%，將替代4.6%左右的就業崗位，增加勞動者失業風險[12]，未來20年，將有76%的勞動者面臨被替代的危險[13]。人工智能發展對不同學歷水平、不同技能水平勞動者的替代程度并不相同，低素質低技能勞動者被替代的風險更大，從而引發“技術性失業”[14]。從不同行業來看，對勞動密集型行業的替代效應更加顯著[15]。

2.人工智能對就業的互補效應

人工智能發展優化產業和勞動者技能結構，催生新業態、新崗位，對就業產生互補效應。有學者認為，人工智能對就業的互補效應分為重組式互補和創造式互補兩種，且強于替代效應，有助于補充就業崗位。具體來看，人工智能在提升自動化水平替代常規型就業的同時，導致崗位結構和技能需求結構發生重組，并通過增加非常規型就業崗位，帶來崗位重組式互補效應，促進勞動者就業[16-17]。創造式互補效應在新興產業與服務業中更為突出，人工智能技術應用催生新產業、新業態，產生新興就業崗位，對掌握人工智能技術的高端勞動者產生大量需求，為就業帶來創造式互補效應[18]。

3.人工智能對就業結構的影響

多數研究基于技術進步理論認為，技能偏向型技術進步傾向于增加高知識、高技能和非常規性就業需求，而程序偏向型技術進步則認為，從事程序性任務的勞動者更容易被技術進步所替代[19]。根據技術進步理論，人工智能技術對就業的替代和互補效應引發崗位數量增減變動，勞動者在不同行業間發生就業轉移，影響就業結構。另外，人工智能發展改變勞動者技能結構需求，導致就業結構極化。

一方面，學者們關注人工智能推動產業結構升級，引發勞動者行業間轉移進而對就業結構造成的影響。工業機器人的應用減少了傳統服務行業的就業崗位，促進勞動者向現代服務行業轉移，顯著減少了勞動者在工業行業中的就業數量[20]，互聯網使用有效提高了農村勞動力選擇非農就業的概率[21]。另一方面，學者們對人工智能改變勞動者技能結構需求進而引發就業結構極化進行了研究。人工智能對不同技能水平、不同受教育程度和不同智力能力勞動者就業產生異質性影響，技能水平較高的勞動者從事非常規性工作的機會更大，受人工智能技術替代威脅更小，智能化應用導致對勞動者的需求產生分化[22]。不同稟賦、不同技能水平勞動者與人工智能技術在執行不同生產任務時的比較優勢存在差異，導致人工智能對執行不同生產任務的勞動者的替代效應和創造效應存在差異，最終造成就業結構的“極化”現象[23]。總體而言，人工智能發展具有偏向型技術進步的顯著特征，增加高技能行業和低技能行業就業，削減中等技能勞動者就業崗位，造成就業結構極化。

(三)關鍵詞突現分析

表3報告了關鍵詞突現。由表3可見，該領域的研究前沿在于人工智能的載體機器人對勞動者就業的影響，人工智能對人力資本提升產生的影響，以及對就業的替代作用。綜合相關分析可知，當前，人工智能影響就業的研究重點已轉向對替代效應和互補效應、就業結構和就業規模以及對收入的影響研究。

表3 關鍵詞突現情況

四、研究趨勢

基于Citespace可視化文獻分析工具發現，學者們越來越重視人工智能應用對就業產生的影響，現有研究多探討人工智能對就業的替代效應、互補效應以及對就業結構等的影響[24]，但集中于宏觀整體研究，缺乏微觀視角研究；多為管理學、經濟學等單一學科研究，缺乏跨學科多元融合式研究。根據關鍵詞、研究熱點和研究現狀對人工智能影響就業研究趨勢做出預測，未來研究可能集中于以下幾個方面：

(一)人工智能發展背景下的就業質量提高研究

人工智能發展改變勞動者就業環境，影響勞動者工作方式及技能結構，對就業質量造成影響。關鍵詞共現中“社會保障”一詞說明學者們已經就人工智能對就業質量的影響進行了一定的探討，但發文量較少，且多數研究從理論角度進行分析，實證研究相對匱乏。人工智能引發就業兩極分化，降低了就業崗位就業質量。為實現更加充分更高質量的就業，突出人類不同于人工智能的特殊價值，未來應關注在人工智能發展下如何發揮人類價值，增強勞動者與就業崗位的適配性，促進勞動者與人工智能有機融合、協調發展，從而提高勞動者的就業質量。

(二)跨學科交叉視角開展人工智能影響就業研究

根據前文可視化文獻綜合研究可知，該領域的研究多從經濟學和管理學等學科切入。而人工智能技術是多學科綜合的產物，廣泛應用于醫療、物流、供應鏈和制造等多行業中，不同學科領域、不同行業共同面臨人工智能帶來的機遇和挑戰。因此，不同行業、不同領域的專家應該相互溝通，從多學科交叉視角構建人工智能影響就業的理論體系，對人工智能影響就業進行融合式創新研究。

(三)人工智能背景下勞動者職業教育研究

加強職業教育，提高勞動者技能是人工智能背景下實現充分就業的關鍵。人工智能對就業產生替代和互補效應，影響勞動者就業結構，引發就業極化。應對人工智能替代效應的關鍵在于提高勞動者的素質和技能，增強其精神性價值，從而擁有反人工智能替代效應的人力資本，降低被替代的風險。人工智能創造新興就業崗位，發展職業教育能夠為新興崗位提供適配性人才，削弱人工智能引發的就業極化現象，推動勞動者整體技能素質水平提升，增強崗位適配性，形成“人機合作”良好局面，實現勞動者充分高質量就業。因此，未來學者應該在勞動者職業教育方面加深研究，構建人工智能教育研究框架體系，促進人機融合協調發展。

(四)人工智能背景下勞動者就業心理研究

人工智能影響就業對勞動者的心理也會造成影響。一方面，“機器換人”增大就業者失業風險，加劇其心理焦慮；人工智能發展要求就業者對自身技能結構做出改善，高成本的技能素質提升引發就業者擔憂。另一方面，人工智能的創造效應可以補充部分就業崗位，增加就業者就業機會，對就業者就業焦慮情緒產生中和作用，舒緩就業者心理壓力。當前學術界對人工智能引發就業心理焦慮的研究存在空缺，因此，在人工智能發展背景下研究就業者意愿、行為和心理狀況并采取有效措施進行疏導顯得尤為重要。

(五)人工智能發展下的道德倫理研究

有學者將人工智能時代劃分為普通機器人、弱人工智能和強人工智能三個時代，目前我國仍處于弱人工智能時代[25]。如果人工智能達到強智能水平，可能會引發如技術濫用、人類社會得不到保障和人類人格得不到認可等問題，將會牽涉法律、道德和責任等道德倫理問題[26]。所以，建立合法的人工智能規章制度，形成嚴格的道德倫理規范，對形成良好的人機共存關系尤其重要。對人工智能影響就業領域的倫理道德進行研究，有利于促進人工智能影響就業朝著健康的方向發展，形成和諧有序的社會生產關系[27]。因此，人工智能道德倫理的研究也值得深入探討。

(六)人工智能背景下農民工等弱勢群體就業研究

人工智能強烈影響第二、三產業就業。國家統計局數據顯示，2020年我國工業機器人占比59.4%，服務業機器人占比31.2%；據2021年全國農民工監測調查報告，第二產業就業農民工占比56.6%，第三產業占比42.9%。農民工群體人力資本水平較低，素質技能稟賦較差，極易受到人工智能影響。當前學術界多從行業或者整體就業群體視角研究人工智能對就業的影響，對農民工等弱勢群體的研究相對匱乏。我國農民工等弱勢群體規模龐大，而且國家高度重視農民工等弱勢群體就業情況，未來人工智能對農民工等弱勢群體就業的影響值得進一步研究。

五、研究結論

本文基于Citespace對CNKI數據庫中人工智能影響就業的相關文獻進行了可視化分析。研究發現，學術界重視人工智能對就業影響的研究，但相關研究仍存在一定缺陷：一是研究理論基礎不足，研究機構之間的溝通合作不密切，學術界的溝通交流相對缺乏，尚未形成相應的研究體系。二是對該主題的研究集中于經濟學和管理學等少數學科層面，以其他學科為視角切入的相關研究較少，缺乏跨學科交叉融合研究，不利于多元化發展。三是研究熱點集中在就業結構、就業替代和就業互補等宏觀影響研究層面，多理論模型分析，實證研究相對較少，缺乏以微觀主體層面為切入點的研究。

未來研究中，各機構學者應加強交流溝通，形成人工智能影響就業的理論研究體系，加強研究合作，共同研究創新。對人工智能影響就業研究要創新研究視角，針對不同就業領域進行融合式研究，拓展研究的深度和廣度。同時，學術界可以從就業質量提高、跨學科合作、職業教育研究、就業心理研究、道德倫理研究和農民工等弱勢群體就業研究等方面拓寬人工智能對就業影響的研究廣度和深度，為實現人工智能發展背景下勞動者充分高質量就業提供理論支撐。