1. 引言

互联网的普及覆盖与科学技术进步使得数字经济快速发展，企业与成员的沟通和管理方式也随着该趋势发生变化，公司通过数字技术与成员保持密切地连接，并指派工作、进行监督，显著提升其业务水平。在此基础上数字化人力资源管理通过洞察、管理和分析数据，可以推动人才管理，提出人才管理建议，并提高关于组织能力发展和晋升的效率，提升人力资本的部署和产出，制定更具前瞻性的人才管理计划。文章对国内有关数字化人力资源管理的文献进行了可视化分析，利用知识图谱、基于资源基础观对数字化人力资源管理的现有研究热点进行了整合和总结，分析研究趋势并指出未来的发展方向。

2. 研究方法与数据来源

2.1. 研究方法

科学知识图谱的概念最早来源于美国国家科学技术研究所[1]，随后创建科学知识图形的各种工具也如雨后春笋一般不断涌现。在这些分析工具中，CiteSpace作为陈超美博士开发的信息可视化软件，能够基于多种实际需求，对知识领域关键词、科学文献进行可视化，并生成计量图表，以实现对研究领域的解释和预见，因此这一简洁又实用的软件得到了广泛应用[2]。文章使用CiteSpace (6.2.6)对所筛选出的文献进行分析，通过发文数量、作者和机构情况、关键词共现分析等方面阐述了数字化人力资源管理的研究脉络、热点及其趋势。

2.2. 数据来源

文章数据主要来源于CNKI，其作为我国三大学术期刊数据库之一，始建于1999年，经历了创业期、战略形成与规模初具期、规模化与标准化建设期、内容生产与规模多元化期、总体架构实现期等阶段，推进我国图书馆向数字图书馆转化，加快了图书馆服务由信息服务向知识服务转化的进程，成为推动我国数字图书馆发展尤其是服务模式转型的重要力量[3]。

同时，互联网及数字技术也于二十一世纪开始在我国普及应用，因此文章在收集数据时做了一定的处理。首先，以“数字化人力资源管理”、“数字化人力资源”、“人力资源管理数字化”、“人力资源数字化”作为主题词与关键词在CNKI上进行高级检索。其次，将“数字化”、“数字化管理”、“数字化转型”与“人力资源管理”和“人力资源”作为关键词进行第二次组合搜索。最后，再将时间设定为2001至2023年，经过人工筛选剔除如会议摘要等的无效文献后，得到与数字化人力资源管理相关的文献342篇，以用于后续可视化分析。

3. 数字化人力资源管理研究现状

3.1. 发文总趋势分析

对文章选取的342篇数字化人力资源管理领域文献的数量进行统计，发现其主要经历了三个发展阶段，总体上发文量呈现出持续上涨的趋势。

如图1所示，2001~2017年发文量共50篇，此时国内对于数字化人力资源管理的研究相对较少，主要集中在使用计算机软硬件减轻行政负担、成员信息数字化之上；随着人力资源以及社会科学技术的发展，现实中的企业与政府部门开始广泛使用网络技术工具，并提升组织成员工作参与度，同时虚拟组织与人力资源外包行业发展迅猛，企业数字化转型、数字化管理、数字化人力资源等研究也逐渐深入，2018~2020年相关研究日益丰富；受到人工智能、云计算等新兴技术手段的颠覆性发展的影响，相关研究也将更多注意力倾注在通过数字化手段激发组织成员价值创造和提高选育留用工作效率上，其研究在2020~2023年得到蓬勃发展。因此数字化人力资源已发展成为一种利用数字化技术获取有价值的数据并对其进行分析和应用，来实现组织决策、提高组织运行效率、提升组织能力的管理模式[4]。这一发展历程与总体趋势体现了我国数字化人力资源管理的应用层次不断深化。

Figure 1. Annual publication statistics of CNKI on digital human resource management research

图1. 数字化人力资源管理研究的CNKI年发文数量统计

3.2. 作者发文分析

通过CiteSpace进行研究作者可视化分析，如表1，可以看出发文量最多的是杨秋媛、姜连梅、薛涵予、马永花、邰柬钧、刘基、庄文静、欧阳元等，均发文2篇，并都占到发文总数的0.58%，多数作者发文量为1篇，仅部分作者存在合作关系，目前还没有影响程度较高的核心作者群出现。尽管伴随着数字技术的发展，数字化人力资源管理领域的研究热度持续提高，但学者们对其研究较为分散，因此随着未来数字化人力资源管理的相关研究成果的出现，可以对CNKI数据库的相关文献进行核心作者群的研究。

Table 1. The main research authors of digital human resource management research (Top 10)

表1. 数字化人力资源管理研究的主要研究作者(前10)

3.3. 机构发文分析

通过CiteSpace进行发文机构的可视化分析，如表2，可以看出发文量最多的是大连理工大学，总计发文4篇，并占到发文总数的1.17%，河北大学、南京大学、吉林大学发文量次之，均为3篇，并都占到发文总数的0.87%。多数机构发文量为2篇，仅部分机构存在合作关系，目前还没有较大范围机构合作网络，发文多为单个机构。这表明，CNKI上所发表关于国内数字化人力资源管理的研究尽管已经逐步展开并初具规模，但仍未集中于某一机构合作群体。

Table 2. The main research institutions for digital human resource management research (top 10)

表2. 数字化人力资源管理研究的主要研究机构(前10)

4. 数字化人力资源管理研究热点

4.1. 关键词共现分析

关键词能够高度凝练学术论文的核心内容，诠释作者所表达的研究主题。因此，基于共现词分析法，通过在文献信息中提取能表达文章核心内容的关键词频次的高低分布，可以发现某一领域的发展动向和研究热点[5]。为了解决数字化人力资源管理研究的热点问题，后文绘制出其可视化图谱，即图2。图谱中共223个节点，415条连线。在关键词共现网络中，节点的大小与关键词词频的高低、关键词与主题相关度的强弱有关，节点越大则关键词词频越高、关键词与主题相关度越强；节点之间的连线代表关键词之间的共现关系，连线越粗其共现关系就越强。如表3，在共现词网络中，排名前十的高频关键词依次是数字化、人力资源、企业、转型、图书馆、大数据、数字经济、国有企业、创新、对策。

Figure 2. Keyword contribution graph of digital human resource management research

图2. 数字化人力资源管理研究关键词贡献图谱

中心度是指一种用来量化一个节点在图片或网络中重要性的指标[6]，中心度研究结果显示，排名前五的关键词分别为数字化、人力资源、大数据、数字经济、对策。国内的数字化人力资源管理研究主要围绕以上5个领域开展，解决数字化人力资源管理在实践与理论中的问题，并给出相应对策，且大数据、数字经济对数字化人力资源管理的影响是研究的热点问题。除此之外其他具备高热点的关键词如企业、国有企业、创新、图书馆、人才培养、商业银行等，在一定程度上反映了23年来数字化人力资源管理研究所涉及的主要话题。

Table 3. The main hot keywords in digital human resource management research (Top 20)

表3. 数字化人力资源管理研究热点关键词(前20)

4.2. 突变词分析

突变词所代表的是，在不同的时间节点内，关键词或词组的词频贡献度发生显著变化，并呈现出突然上升或突然下降的趋势。通过追踪关键词的词频贡献度变化，衡量其增强或是减弱的程度，可以发现某一学科领域中研究主题的变化趋势[7]。从数字化人力资源管理的突变词图谱即图3可见，数字化人力资源管理的突变词始于2003年，早期是对“图书馆”、“信息资源”、“网络化”、“建设”、“档案管理”等词的研究，即主要专注于将组织成员信息以数字化方式来收集并上传至组织网络，以便于更好地管理成员；2017年出现了“创新”、“信息时代”、“发展战略”、“人才画像”等词的研究，即开始不再局限于简单地使用计算机软硬件减轻行政负担，而是将数字化的运用向工作流程迁移，并致力于使用网络技术工具更好地识别人才、提升组织成员工作参与度，虚拟组织与外包服务也在该阶段发展；从2021年开始，“大数据”、“国有企业”、“对策”、“乡村”、“专业升级”、“企业转型”等词出现，并一直持续至今，说明学者对这些研究问题的兴趣持续不断。而在这六个持续至今的突现词中，突现率最高的是“对策”和“国有企业”，突现率均为1.1，可见这些主题在未来将会依旧是数字化人力资源管理研究的热点，未来也将专注于通过新兴技术手段，以激发组织成员价值创造。

4.3. 聚类分析

聚类在数据挖掘、模式识别等研究中有重要的研究价值，其分析研究有很长的历史，在识别数据的内在结构方面具有极其重要的数据压缩和信息检索作用，因此其重要性以及与其他研究方向交叉的特性受到学者的肯定与重视[8]。文章利用CiteSpace对文献进行关键词聚类分析，以清晰了解和挖掘数字化人力资源管理领域的研究热点。

一般认为，聚类模块值(Q值) > 0.3时，聚类结构显著；聚类平均轮廓值(S值) > 0.5时，聚类效果合理，S值 > 0.7时，聚类效果令人信服[2]。如图4所示，关键词聚类图谱的Q值 = 0.5315，S值 = 0.8813，这表明聚类结构显著，聚类效果令人信服。图中最右边的数据可以看到聚类结果：“#0数字化”、“#1

Figure 3. Statistical chart of mutation words in digital human resource management research

图3. 数字化人力资源管理研究突变词统计图

Figure 4. Timeline map of digital human resource management research

图4. 数字化人力资源管理研究时间线图谱

人力资源”、“#2企业”、“#3图书馆”、“#4数字经济”、“#5价值链”、“#6去中心化”、“#7继续教育”、“#8社会保障”，其中序号的大小代表了聚类下所包含关键词的数量，每一个关键词根据其中心度高低呈现不同的节点图形大小，而其中不同红色的节点代表了突变词出现的年份与所属聚类。同时，聚类#0是最大的知识群，并在主要知识群中起到了连接作用。聚类#6去中心化、#7继续教育与其他聚类连接相比较松散、作为单独的知识群与本研究关联较小，因此本研究对之不做讨论。最后，依据词频、突显率和聚类信息，文章总结了数字化人力资源管理的7个热点知识群和研究领域，分别为数字化、人力资源、企业、图书馆、数字经济、价值链、社会保障。

在数字化时代，各类组织推动人力资源管理数字化、进行转型发展不仅是出于降低用人成本和提升员工管理效率的考量，更是为了快速响应、紧贴其发展战略的变化。资源基础观认为，企业拥有多种有形和无形的资源，而那些有价值的、稀缺的、无法被竞争对手完全模仿且不可替代的资源尤为重要，这同时也是企业能够持续竞争和应对挑战的优势所在，因此如何获取和管理这些特殊的资源就尤为重要[9]。作为创造物质财富的重要部分，获取更多有关组织成员的信息和数据，并管理和利用这些数据以对组织架构、业务流程进行优化，为组织创造价值，因此人力资源的数字化转型能够为组织注入活力、为组织带来竞争优势。文章基于以上关键词聚类结果，参考资源基础观，从成员信息数字化和组织工作流程数字化这两部分对研究现状进行进一步分析。

4.3.1. 成员信息数字化

组织成员信息和数据作为一种资源具有一定的价值，数字化管理可以提高人事管理的工作效率，甚至在员工数据与人才模型的比对过程中可能有机会发现员工优点，盘活闲置的人力资源、帮助企业化解风险[10]。因此企业需要建立基于数据可视化、保证数据安全和隐私，具备通过数据识别和管理的能力，利用劳动力生产率与人力资源管理之间的关系，以及企业自有的无可替代的数据和信息，引导企业人力资源管理模式的变化。成员信息数字化目的是提升企业更好地预测成员行为，并给予相关数据充分的保护。同时，使用具备定量分析方法的大数据管理系统对公司活动进行法律监督、对人员进行有效地管理和评价是时代趋势。当前的人力资源工具如HR SaaS平台已经形成产业链结构，其模式包括一体化模式、垂直单模块模式以及定制化合作建设模式三种，但各有优劣，因此目前缺少既能够保证效率，又能维持低的运维成本，还不存在各模块间数据交换障碍的一体化系统，相关研究与实践仍需在员工数据的自动化与可视化管理、数据安全与隐私上进一步推进。

一方面，在员工数据自动化处理与可视化管理上，最初可视化技术应用于科学和信息技术领域，其作为解释大数据最有效的方法之一，在人力资源管理领域的应用主要体现在为员工提供更加方便快捷的工作内容申报、绩效查询等服务，也为分管的HRBP提供更多员工数据，追踪项目进度；方便共享服务中心集中式管理员工档案。当前可视化技术包括：图标技术、像素技术、收集技术等，但是还处于初级阶段，特别是对动态、多维度数据进行流动可视化处理的技术仍然不足[11]，因此通过与RPA (机器人流程自动化)等功能的结合来应对更多与人事管理有关的复杂场景，也是目前数字化人力资源管理研究领域的重要课题。

另外一方面，在数据安全与隐私上，数据源和应用领域随着大数据时代的变化而变化，当今社会人们在上网自由浏览网站的过程中，不仅浏览者本人能够看到浏览轨迹，各地的相机和传感器也都可以，网络随时记录个人的行动和位置数据等。因此成员信息数据源拓宽了，且这些数据能够应用的领域也越来越广泛。一个合格的企业或组织的数据专家应当能够适当使用数据，分析并迅速揭示这些信息可能在相关领域提供的帮助，这能够使组织更好地了解成员和客户的需求。反之，私人安全漏洞也可能导致潜在的风险[12]。因此学者在这一方面的研究也主要集中于如何在保证员工隐私保护、在用户知情的前提之下，收集数据并加以使用的数字化人力资源管理方法。此外学者通过半结构化访谈发现，有效的信息安全保护，不仅需要对企业进行监管，更要从员工方面入手激发其保护企业的信息安全，在安全教育与培训工作中不仅要告知员工应当做什么，更要告知员工不能做什么[13]，以保证企业的数据安全策略得以顺利实施。

4.3.2. 组织工作流程数字化

在数字化时代，由于外部环境的变化将使公司的业务范围、内容、模式等发生调整，组织应充分利用所拥有的资源以应对潜在的挑战、快速响应需求，因此在人力资源管理中，不仅要实现成员信息数字化，更要对组织架构进行调整并对工作流程进行革新。其中，数字化人力资源管理研究中的工作流程数字化是指，人力资源管理的招聘与配置、培训与发展、绩效管理、薪酬福利等工作流程的数字化[14]。

首先，招聘与配置方面。在人才竞争激烈的情况下，利用大数据技术可以重塑人力分析和招聘流程，这将使人力资源部门获得竞争优势并应对挑战[15]，如使用AI进行简历筛选与处理、岗位匹配和初试或海选等，能够为企业节省效率并控制成本，但同时技术的双刃剑效应也为相关产品的应用带来挑战，也有研究通过收集和分析面试者感受，并为企业降低数字化招聘的负面影响提供参考，从而发挥数字化技术与招聘配置融合的积极作用[16]，做到真正的人岗匹配；其次在培训与发展方面，数字化转型能够激发学员在培训过程中的热情、降低培训成本、有效解决工作与学习之间的时空限制，还可以提高组织成员的数字化思维，从而实现组织和员工的长期发展[17]、帮助组织数字化转型，并提升培训工作的质量，使组织向着健康、可持续的方向发展[18]；第三在绩效管理方面，为了在数字时代获得竞争优势，组织要充分利用数字技术分解公司的战略目标，制定业绩评价指标，分析复杂的业绩评价结果，与员工及时沟通，根据业绩计划开展工作，避免工作偏差，降低管理成本有效管理影响业绩目标实现的相关因素。数字化的考核方式、绩效管理可以通过持续改进和创新来适应新时代，确保企业的可持续性，因此也必须培养绩效管理的新思维，进行平台创新、指标创新[19]，同时跨体系的数字化转型理论还可以实现从管理模式转型视角创新组织文化建构、打造自驱型组织和协作平台、完成从绩效管理工具的升级和模式转型[20]；最后在薪酬福利方面，通过在薪酬计划中使用数字技术，组织可以达到自己执行动态薪资流程的目标，制定合理的工资计划，进行有效的工资沟通，使用各种工资单管理工具集成工资单数据，简化内部工资单管理和薪资决定流程[21]。

但具体在不同类型的企业中，人力资源数字化转型工作的开展却有一定差别。一方面，相较委托方、合同主导方公司来说，专业的人力资源服务公司除将薪酬发放、信息系统维护、员工关系管理、社保福利、人才与数据服务、员工自助服务、咨询管理、信息化建设应用等业务纳入数字化范围之外，也对过去针对固定逻辑提供特定解决方案的功能进行了升级，将客户对人才选育留用的需求和人力资源的动态变化结合，向客户提供智能化的解决方案[22]，在灵活用工、招聘业务等方面有更多数字化流程和体系；另外一方面，部分公司倾向于自行组建共享服务平台或有限公司，而非选择业务外包，这主要是由于企业年金规划、薪酬福利体系、职称考评等关系到公司的核心竞争力，关键指标数据不宜对外提供，且整个集团公司体量较大，也因此需针对自身组织特点进行相应的调整。如中石油共享服务公司，其数字化人力资源工作流程主要依据业务特点、信息化集成程度、集团企业密度、员工数量、地区人工成本等因素确定[23]，同时由于人力资源管理数字化，其组织结构走扁平化路线，更具灵活性，这也体现出人力资源数字化转型将会对组织结构产生影响。

在日常工作中，HR经常面临不同的任务和挑战，即在没有大数据技术支持的情况下，想要确定专家、人员开发计划、福利取得等课题只能从理性的角度进行逻辑处理，同时在传统的管理中，提供推理和指导性解决方案也是一个常见的问题。而在大数据时代，人力资源对数据挖掘和分析的关注改变了这一情况，通过以员工信息为基础建立统一的人力资源管理系统，利用逐年积累的各种人员数据和数据挖掘的结果，制定部门的选育留用计划，在一定程度上解决了人才识别和获得幸福感的问题，创造了公司的管理效益。此外，大数据中的人力资源分析与传统的人力资源统计分析相比，在数据源、挖掘算法和模型方面更具有优势，同时这种管理理念也驱动着人力资源管理者调整管理理念、改变思维、从直觉和经验转向大数据分析来解决问题[24]，以降低企业用人成本、提高组织竞争力。

5. 结论与展望

文章运用CiteSpace软件对国内数字化人力资源管理研究进行了梳理。首先，对数字化人力资源管理的总体趋势进行分析，并从时间维度的角度研究发展趋势。其次，通过对作者、机构的可视化图谱，对研究现状进行总结。最后，在文献关键词共现和聚类分析的基础上，从资源基础观的角度、结合学者相关案例研究与访谈结构，总结现有的成员信息数字化和组织工作流程数字化这两部分的研究进展。由此得出以下结论，我国关于数字化人力资源管理的研究还处于探索阶段，相关研究从2018年开始日益丰富，且从2020年开始将更多注意力倾注在激发组织成员价值创造之上。而通过聚类分析可以发现，在使用数字化工具提升人事管理自动化及可视化程度、减少企业用人成本提升效率的同时，其技术赋能程度仍需提高，且员工与候选人对个人信息联网和AI面试官等的接受度、认可度、排斥程度等也是目前相关实践所面临的机遇与挑战。

总体来看，作为无可替代的、蕴含丰富价值的资源，人力资源的数字化转型将给组织带来可持续的竞争力、低成本与高效率等受到学者普遍认同，但新技术的负面影响、合理性、灵活性、缺乏针对性、缺乏专业性等问题也有待解决。在未来的研究中，随着数字化人力资源管理的研究逐渐深入、企业和政府部门的实践丰富，其发展将会进入新的阶段，且研究方法也将更加多样，因此未来针对数字化人力资源管理的研究可以从以下方面着手：第一，可以利用现有数字化人力资源管理实践，完善并建构相应的理论；第二，数字化并非百利而无一害，相反不仅数字化技术与工具自身也存在一定的弊端，其应用在具体场景中更会面临隐私、感知背叛等问题，甚至在实践中，当产品、业务逻辑与人事管理流程等不完善时，数字化人力资源管理的效率甚至将低于传统人力资源管理，并将现有问题更明显地暴露出来；第三，人力资源的数字化转型不仅会对员工工作流程、企业用人成本和效率产生影响，其更会对组织结构产生影响。因此未来可以从理论建构、组织和员工三个角度探讨数字化人力资源管理进行探讨。

本文局限之处在于，只运用了CNKI一个数据库分析国内数字化人力资源管理研究的热点，在研究范围和数量上存在一定局限性，分析结果可能与现实情况存在偏差。未来可以结合Web Of Science等数据库，进一步扩展数字化人力资源管理的研究的热点，以推进我国数字化人力资源管理的发展。

参考文献