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大数据及人工智能技术应用对在线劳动力市场的结构性影响研究

杨佳萍  
【摘要】:随着信息技术的迅猛发展,作为“数字经济”代表的大数据和人工智能成为产业变革的核心驱动力和国际竞争新焦点。大数据及人工智能技术的广泛应用对我国劳动力就业市场将产生怎样的影响?这些影响呈现怎样的特征?这些问题开始引起学术界和企业界越来越多的关注。以往研究多聚焦于产业层面来分析新兴技术进步对劳动力市场的影响,较少站在企业视角定量分析。本文试图在既有研究基础上,拓展数据来源,应用新的数据分析方法,基于企业实际人才需求来定量分析新兴技术下在线劳动力市场的结构性变化趋势。本文通过采集在线招聘网站(智联招聘)21738条“大数据”和“人工智能”为关键词的招聘信息,以字段“岗位描述”做为文本数据,利用文本挖掘中的结构化主题模型自动识别归纳出10个主题。首先,分析两类技术在文本主题上表现出的软硬技能的异同;其次,进一步应用贝塔回归检验企业属性(行业、区域、所有制、规模)对不同主题显著性影响程度;最后,将不同类别企业招聘信息作为协变量验证其对主题偏向性影响。本文以企业需求侧为导向建立新兴技术对在线劳动力市场结构性影响框架图。研究发现:1)大数据和人工智能技术表现为典型技能偏好型技术进步,劳动要素投资大于资本要素投资;2)两类技术的“岗位描述”文本主题表现出软硬技能的差异,两类岗位对“硬”技能的要求大于“软”技能,表现出更偏爱“硬”人才;3)企业属性(行业、区域、所有制、规模)对文本主题表现出偏向效应;4)企业对人工智能岗位现阶段的人才需求偏向技术开发岗,而对大数据岗位现阶段的人才需求更为偏向行业应用。本文以企业端需求侧对大数据和人工智能招聘信息进行文本语义主题分析,定量揭示其对在线劳动力市场结构性影响。为企业和高校培养聚集新兴技术人才提供更多依据,共同推进大数据和人工智能等数字技术多行业融合,从而发挥更多价值。


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