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人工智能对中国劳动力极化的影响研究

张彪  
【摘要】:20世纪90年代,欧美发达国家劳动力市场就业结构出现了技能需求分化的现象,位于劳动力技能两端的高技能劳动力和低技能劳动力需求增加,而技能结构中间的中技能劳动力需求和就业比重下降,国外学者称这一现象为劳动力极化。当前国内外对劳动力极化这一现象的原因追溯多集中于技能偏向型技术进步。进入21世纪,以人工智能、大数据、数字化等作为核心特征的智能化时代正悄无声息的向我们走来。作为技能偏向型技术的代表,人工智能正在深刻影响、改变着劳动力市场就业结构。本文的研究首先对人工智能定义做出界定,从受教育程度、平均工资水平、工作任务三个维度分析中国总体范围、行业、地区的劳动力结构,研究发现了我国当前劳动力就业升级与极化并存的现象。理论模型借鉴了Acemoglu(2010)的劳动力市场李嘉图模型,引入人工智能变量。搭建在人工智能影响下,劳动力技能作用的三种任务区间变化关系,发现人工智能将引致中技能任务区间相对于高技能任务区间、低技能任务区间的萎缩,最终出现劳动力极化。实证选取中国30个省2004-2018年面板数据,发现人工智能的应用将使得全国范围出现劳动力极化,并分析劳动力极化的区域差异化。政策建议主要有三点,一是转变人才培养理念,培育复合型高技能人才;二是加强职业教育培训,引导劳动力适应新技术;三是积极发展AI基础层,推进AI+服务实体经济。本文的创新点一是延伸和拓展了劳动力极化研究视角,本文首次基于人工智能技术研究劳动力极化问题;二是劳动力极化理论模型的完善,本文构建了人工智能对劳动力极化影响的理论模型图,以及对Acemoglu and Autor(2010)的劳动力市场李嘉图模型进行了边际的修改与完善。


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