AI重塑企业劳动力需求：招聘数据洞察

陈琳等. 人工智能对企业劳动力需求的影响：招聘平台大数据分析[J]. 管理世界, 2024, 40(6): 74-93.

一、研究背景

人工智能将深度变革经济社会结构，革新人类生产生活方式。作为一种影响多行业的技术平台，人工智能同样会对翻译、外贸、销售、教育和医疗等非制造业领域的就业产生深远影响。然而，对于人工智能如何影响白领工人以及认知和管理等非常规岗位的就业，现有研究较为匮乏。基于新颖的企业招聘大数据集，本文尝试分析人工智能对制造业和服务业中不同职业（常规与非常规职业）的影响。

二、理论假说

三、数据变量

来自智联、前程无忧等国内知名招聘平台，用爬虫获取2016 - 2020年超1亿条企业每日招聘广告，涵盖企业名称、行业等多字段。将每日数据按企业名称加总到月份，共60个月，招聘数据比传统抽样调查覆盖更广、时效性更强。然后，进行如下处理，去重：只保留每家企业每月发布的首个不同种类职业信息，剔除重复广告。职业分类：运用机器学习等方法，将招聘职业对应到美国职业信息网络（O*NET）标准职业分类代码，匹配出543个八位码职业，分为22个大类，借美国标准将中国职业分为常规和非常规职业具有合理性。格式转换与加总：将文本格式招聘信息转为统计分析格式，分别加总到月度和年度维度。按企业名称将招聘数据集与万得上市公司数据库匹配，获企业财务信息，

最终得458万条上市公司招聘信息，涉及3700多个上市公司和543个八位码职业。同时按工作地点省份的消费者物价指数调整雇主意愿薪资水平。

变量：企业人工智能渗透度（AIFE）

构建原则：企业生产任务由职业工人承担，若企业雇佣高人工智能渗透度职业员工比例多，则其人工智能渗透度高。

构建过程：从万得数据库获取2015 - 2020年企业员工结构（分11个职业类别），借鉴费尔腾等（2018）方法，依据ONET数据计算AIOE，将11个职业类别语义匹配到ONET职业类别得出其AIOE，参考阿西莫格鲁等（2022）和费尔腾等（2018）方法构建AIFE指标。

四、实证分析

（一） 基准回归结果

非常规职业：表1不同模型设定下回归结果稳健，以列（4）为例，企业人工智能渗透度增加一个单位，招聘的非常规职业人数增长42.7%。企业规模、人均利润、高技能人才占比与非常规职业招聘人数正相关，低技能人才作用弱，行业集中度无显著影响。非常规工作与人工智能是互补关系，企业应用人工智能越广泛，越需专业技术人员维护支持，且人工智能派生的新任务需非常规能力，增加了对非常规职业人员的需求。

常规职业：表2显示企业人工智能渗透度增加一个单位，招聘常规职业人数下降25.1%。企业受人工智能冲击大，因常规工作与人工智能是替代关系，如工业机器人替代工厂繁复体力劳动，企业会减少对常规劳动者的招聘需求。

（二）内生性检验

工具变量法：1、用类似方法构建出行业层面的人工智能渗透指标AIIE（剔除本企业），作为企业人工智能渗透指标AIFE的工具变量。2、物化资本即年度分行业每百人使用的计算机数量作为企业人工智能渗透的工具变量外生冲击事件检验法及其他。

（三）异质性检验

1. 企业异质性

部分研究（阿列克谢娃等，2021）显示人工智能人才雇佣与公司规模正相关。本文按资产划分企业规模、按所有权分组回归。结果表明，小规模企业受人工智能负面冲击更明显，对常规职业就业替代更强；民营企业用工机制灵活，人工智能渗透对非常规职业就业促进及常规职业替代均显著，国有企业回归系数不显著。

2. 行业异质性

不同行业人工智能技术及职业可替代风险差异大。本文将行业分为制造业和服务业回归，人工智能对制造业就业有两面性，既促进非常规职业就业，又替代常规职业；对服务业影响不显著，可能因人工智能在服务业应用不如制造业普及。制造业中工业机器人应用实现“机器替人”，同时催生新岗位，且人工智能在多领域的应用也需大量非常规技能劳动者。

3. 任务密集度与行业分组回归

本文采用参考阿西莫格鲁和奥特（2011）的方法计算职业常规任务含量并加总到行业层面，分高、低常规任务含量行业回归。结果显示，行业常规任务含量越高，对常规劳动力需求下降越明显，对非常规劳动力需求越强。在制造业内部细分回归也表明，高常规任务含量的制造业行业中，人工智能对常规劳动力岗位替代和非常规劳动力岗位创造效应更显著。总体上，常规任务含量高的行业对常规型劳动力岗位替代效应更强。

五、机制识别

（一）工作替代机制

人工智能凭借强大的计算与处理能力，对常规性、可重复劳动具有显著替代作用。同时，其应用使企业雇佣的非常规职业种类数显著增加，常规职业种类数相应减少，推动企业职业结构朝着多元化、创新化方向发展。

（二）新职业招聘机制

企业人工智能渗透率越高，招聘新职业员工的可能性越大。这表明人工智能不仅重塑了企业现有的职业结构，还为新职业的孕育与发展创造了条件，促使企业积极招揽适应新技术环境的人才。

（三）生产率与规模扩张机制

以企业人均产出衡量，人工智能的应用对企业生产率有积极促进作用，显著提升了生产效率。生产率提升后，企业生产规模得以扩大，研发投入相应增加，进而导致企业对非常规职业劳动力的需求进一步上升，形成良性循环。

（四）工资与替代效应机制

研究表明，企业人均工资水平及所在城市人均工资水平与人工智能替代效应紧密相关。工资水平越高，人工智能替代效应越明显，原因可能在于较高的工资成本促使企业更倾向于采用人工智能技术以降低生产成本。

六、拓展性分析

研究还发现，人工智能的渗透率与企业的平均工资水平之间存在正相关关系。随着人工智能渗透率的提高，企业不仅增加了对非常规职业劳动力的需求，还提高了非常规职业工人的平均工资。这一结果表明，人工智能的应用在一定程度上改善了劳动力市场的收入分配结构，为从事非常规职业的劳动者带来了更高的经济回报。

七、结论

（一）劳动力需求结构变化

人工智能渗透度较高的企业会增加对非常规职业劳动力的雇佣，同时减少对常规职业劳动力的雇佣。这类企业不仅拓宽了非常规职业岗位的数量与类别，还催生了新的职业和岗位。而人工智能对常规职业的替代效应，取决于劳动力成本以及行业常规任务的密集程度。

（二）新兴职业催生

人工智能催生的新兴职业在企业招聘需求中得以体现。企业的人工智能渗透度每提高一个单位，雇佣新职业的概率大约提升 11%，雇佣新职业员工的比重增加 0.28%。

（三）工资水平提升

人工智能渗透度高的企业，会为非常规职业支付更高的平均工资。并且，单个职业的人工智能渗透度越高，其对应的工资水平也越高。

本研究采用的是上市公司招聘大数据，后续研究可将样本范围扩展至涵盖中小企业的全样本集，以进一步完善研究结论。