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[期刊] 管理世界  [作者] 陈琳   高悦蓬   余林徽  
本文运用一个新颖的企业招聘大数据集,研究了人工智能渗透对于企业劳动力需求在细分职业层面上的影响。研究发现:尽管人工智能降低了企业对常规职业劳动力的需求,却增加了企业对非常规职业劳动力的需求,这当中主要来自对非常规认知型职业如管理类、技术类等需求的增加。人工智能的就业创造效应不仅体现在内涵上,即对已有非常规职业劳动力需求数量的增加;还表现在外延上的拓宽,即人工智能拓展了非常规职业的工作岗位数和岗位类别,还催生了对新兴职业和新兴岗位的需求。就工资水平看,人工智能渗透高的企业平均工资水平更高,人工智能渗透高的职业有更高的工资溢价。本文指出,应更重视人工智能的就业创造效应,多措并举引导人工智能朝向创造出更多新职业和新岗位的良好方向发展。
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)  [作者] 冯喜良  邱玥  
人工智能作为新一轮技术革命的标志性技术正深度融入各经济社会领域,在加速传统产业企业转型升级的同时引致了企业劳动力需求的新变化。基于2016—2020年385家中国上市公司数据,采用面板固定效应模型分析了人工智能技术创新对企业劳动力需求的影响。研究发现:(1)人工智能技术创新显著负向影响企业劳动力需求规模;(2)人工智能技术创新提高了中等技能和高技能劳动力需求的份额,显著降低了低技能劳动力需求的份额,同时对技术类、财务类、行政管理类岗位的劳动力需求提升起到正向影响,对生产类岗位的劳动力需求起到负向影响;(3)人工智能技术创新对企业劳动力需求的负向影响会通过生产效率的提升进一步增强。因此,为实现企业智能化转型与劳动力配置的相对平衡,一方面需要培养创新型领军企业,扩大人工智能技术创造效应;另一方面应当评估知识技能需求变化,实现劳动力资源与产业发展的动态匹配。
[期刊] 管理世界  [作者] 姚加权   张锟澎   郭李鹏   冯绪  
人工智能技术对实现经济的高质量发展具有重要意义。现有研究多聚焦于人工智能对宏观经济的影响,本文从企业层面考察了人工智能技术如何影响生产效率和劳动力技能结构。本文运用机器学习方法生成了人工智能词典,并对上市公司的年报和专利进行文本分析,进而构建了企业层面的人工智能指标。研究发现,人工智能显著提升了中国上市公司的生产率,并且该结论在一系列稳健性检验后依旧成立。在影响机制方面,人工智能通过促使企业减少常规低技能劳动力需求、增加非常规高技能劳动力需求的方式提升企业的生产率,这体现了企业劳动力技能结构的调整。异质性分析表明,产权性质、人才获得方式、劳动力保障、治理结构等企业层面因素对人工智能的生产率效应有较大影响。此外,企业所处的行业和地区层面因素也影响了人工智能的生产率效应。最后,本文发现人工智能提高了企业价值。本文加深了对微观企业层面人工智能在生产过程中所扮演角色的认知和理解,并为在微观企业层面推动人工智能技术发展提供了建议。
[期刊] 人口研究  [作者] 刘甲楠   邢春冰  
基于国际机器人联合会提供的工业机器人数据以及全国人口普查和人口抽样调查数据,构建工具变量回归模型,分析人工智能发展背景下的工业机器人使用如何影响区域劳动力市场对不同技能劳动力的需求,进而如何影响个体的人力资本投资决策。研究发现,工业机器人使用对低技能和高技能劳动力的非农就业分别产生了替代和互补效应;工业机器人使用引致的劳动力需求冲击进一步对个体人力资本投资决策产生显著影响,其对低技能劳动力非农就业的替代显著提高了个体的大学本科入学概率,对高技能劳动力非农就业的促进显著提高了个体的高中和大学本科入学概率,二者都抑制了个体对职业教育的选择;人工智能普及有助于促进个体人力资本投资,从而提高人口质量和缓解人口负增长的消极影响。建议完善职普融通的教育结构,适应人工智能发展带来的劳动力需求变化。
[期刊] 中国科技论坛  [作者] 张美莎  曾钰桐  冯涛  
随着人工智能与机器人技术在生产和服务领域中广泛应用,物化于机器人中的技术升级对劳动力就业市场产生了深刻影响。基于劳动力结构视角,选取2012—2018年中国省级机器人与劳动力就业的面板数据,采用空间面板模型评估人工智能对劳动力市场就业的影响。研究结果表明:机器人应用显著降低了劳动力就业需求,在中国人口跨区域流动背景下,这种效应具有明显的空间外溢性;机器人应用引起的劳动力就业需求下降效应具有显著的结构性特征,这种效应在中、低技能群体中更为明显;人工智能对劳动力就业结构的影响效果存在显著的区域性差异。本研究为政府加大低技能群体职业技能培训投入及教育经费投入提供了经验支持,也为政府制定差异化的人工智能产业政策提供启示。
[期刊] 统计与决策  [作者] 贾晓菁  周绍森  贾仁安  
[期刊] 统计与决策  [作者] 李强  
文章利用行业面板数据和投入产出表检验人工智能涟漪效应的存在性及其传导机制,以及其对本行业和上下游行业异质性劳动就业的影响差异。结果发现:人工智能对高技能、中等技能和低技能劳动就业均产生显著拉动作用。人工智能对前向关联行业中高技能劳动就业产生拉动作用,对后向关联行业中高技能劳动就业产生抑制作用,且对关联行业中高技能劳动就业创造大于就业抑制作用。人工智能通过岗位更迭效应,对中高技能劳动产生显著的就业拉动作用,但并未对低技能劳动就业产生显著的影响,对前向关联行业中高技能劳动的就业创造效应主要通过技术溢出机制实现,而中间品替代和市场竞争机制对就业产生抑制效应,通过技术溢出促进了上游行业对高技能劳动的需求,形成对中高技能劳动的拉动效应。
[期刊] 财经科学  [作者] 屠年松   郑雅哲   官波  
人工智能是驱动我国经济发展和产业变革的重要引擎,深刻影响着劳动力要素的空间流向与配置机制。采用2014—2018年中国流动人口动态监测调查数据和国际机器人联合会工业机器人数据,分析人工智能对劳动力空间流动的影响。实证结果表明:从全国范围来看,人工智能发展对劳动力迁出率具有显著正向影响,且对低学历水平劳动力的影响最大。分地区来看,东、中、西部地区均受到替代效应的影响,但东北部地区则获得了由人工智能挤出的劳动力流动入。机制分析发现,转移支付及医疗保险在不同程度上具有调节效应,能够抑制人工智能对劳动力迁出的影响。最后,在对人工智能投资扩张的背景下,揭示了人工智能技术发展进程中的“索洛悖论”,发现新技术需发展至一定水平才能破解悖论,实现人力资本的空间优化配置。
[期刊] 学位与研究生教育  [作者] 王梅  程玲  解晶  
通过对前程无忧网站1.2万条招聘广告的内容分析,将劳动力市场对硕士研究生可雇佣能力的需求归纳为专业能力、学历要求、学习能力、实践能力、沟通能力、性格、团队合作能力、管理能力、人际交往能力以及个人情况等十个一级指标。分析指出,劳动力市场对硕士生提出了复合性的可雇佣能力需求,不同职能类别岗位对硕士生可雇佣能力的需求不同。基于此,对建立"培养—就业"的可持续发展机制提出了建议。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 俞伯阳  
在经济发展新常态的背景下,中国劳动力市场面临着人口红利渐逝、人口老龄化、技能型劳动力短缺等诸多问题。除了传统的劳动力市场政策改革之外,探索如何运用人工智能技术来增加制造业的技能型劳动力供给、优化劳动力结构具有重要的理论与现实意义。本文选取2008—2017年中国省级面板数据,构建了多变量状态空间模型,并通过卡尔曼滤波算法检验了包含人工智能技术发展规模在内的各解释变量对中国劳动力结构的影响。研究结果表明:一方面,人工智能技术的发展最终会增加中国制造业劳动力的供给量,从而优化劳动力结构;另一方面,相比于中西部地区,人工智能技术的发展显著地优化了东部地区的劳动力结构。本文有针对性地提出了提高劳动力供给质量、提升制造业就业吸纳能力、加强技能型劳动力统筹等优化劳动力结构的对策建议,为解决中国劳动力市场相关问题提供借鉴。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 刘畅  吕荣杰  
人工智能的迅速发展引发了国内外学者对就业结构性失业问题的关注。文章采用知识图谱的分析方法,以Web of Science数据库中收录的153篇相关SSCI文献为研究样本进行科学计量分析,对其理论渊源、发展脉络、研究热点进行系统阐述。文章发现人工智能对劳动力就业结构的影响研究根植于偏向性技术进步理论,研究热点包括其影响结果研究、基于常规性模型的影响机制研究以及基于劳动力供需视角的影响机制研究等三大方面。文章基于现有研究针对性地提出了概念完善与衡量、推进作用机制研究、开展中国情境研究等可拓展的研究方向。研究有助于搭建经典理论与新兴研究的桥梁,以期对国内相关研究的发展提供借鉴。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 刘畅  吕荣杰  
人工智能的迅速发展引发了国内外学者对就业结构性失业问题的关注。文章采用知识图谱的分析方法,以Web of Science数据库中收录的153篇相关SSCI文献为研究样本进行科学计量分析,对其理论渊源、发展脉络、研究热点进行系统阐述。文章发现人工智能对劳动力就业结构的影响研究根植于偏向性技术进步理论,研究热点包括其影响结果研究、基于常规性模型的影响机制研究以及基于劳动力供需视角的影响机制研究等三大方面。文章基于现有研究针对性地提出了概念完善与衡量、推进作用机制研究、开展中国情境研究等可拓展的研究方向。研究有助于搭建经典理论与新兴研究的桥梁,以期对国内相关研究的发展提供借鉴。
[期刊] 经济科学  [作者] 夏芝翠  王济民  
对我国乡镇企业劳动力的需求分析中国农业科学院夏芝翠,王济民改革开放以来,我国乡镇企业发展进入了一个高速增长的时期(参见表一)。乡镇企业不仅已成为整个国民经济的重要支柱和增长点,更是转移农村剩余劳动力的主渠道。借用国际经济理论中常用的“IU比”①分析不...
[期刊] 图书情报工作  [作者] 袁毅  陶鑫琪  李瑾萱  刘娅娴  汪晓芸  景香玉  
[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出“行业-岗位-知识-学科”的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论] BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建“行业-岗位”“岗位-知识”以及“知识-学科”3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。
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