人工智能对我国就业技能结构的影响研究

发布时间：2021-03-02 03:52

　　人工智能技术对就业的创造效应与替代效应同时存在,不仅会带来就业量的变动,也会引起就业的结构性效应。从2015年开始,我国人工智能呈现出爆发式发展特点,引发社会高度关注,AI作为第四次技术革命的主要驱动力之一,将对人类生产与生活方式产生重大影响,同时对就业结构尤其技能结构带来的影响不可忽视。在这一背景下,本文遵循“现状分析-影响分析-优化措施”的思路,对我国人工智能影响就业技能结构进行系统研究。首先,对历次技术革命影响下就业技能结构演变进行分析,在此基础上,结合人工智能在我国阶段式的发展特点,分层次分阶段搭建AI对就业技能结构影响的机理框架。其次,分别对我国人工智能与就业技能结构现状进行描述分析,由此得出我国AI技术发展呈现阶段性渐进式特点,就业技能结构升级与极化同时存在,某些行业极化特征尤其显著。然后,通过构建面板回归模型,运用实证方法分析人工智能对就业技能结构的影响,实证结果表明AI发展初步阶段对就业技能结构的影响使其呈现升级特点,随后又对AI深入发展引起就业技能结构变化进行了简单预测,认为这种影响将使其呈现极化特点。最后,提出了AI持续发展下优化我国就业技能结构的政策建议,其中包括... 

【文章来源】：山西财经大学山西省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

中国人工智能相关专利申请数量图

文23数据来源：2004 年-2018 年《中国统计年鉴》图 3. 2 中国信息传输、计算机服务和软件业全社会固定资产投资图3.2 我国就业技能结构现状分析本节将对我国就业技能结构进行考察与研究。国内外学者对技能水平按照不同分类标准进行排序，奥托等人（2006）基于工资水平、教育程度和任务内容的不同对就业技能进行研究，提出髙技能、低技能与中等技能水平的就业増长率存在差异。戈斯等人（2010）基于工资水平标准深入研究欧洲 16 个国家的劳动力市场，指出大部分国家的高工资、低工资岗位就业份额与中等工资岗位比较均出现增长。宋冬林等（2010）将制造业平均工资比农林牧渔业平均工资数值作为技能溢价进行了研究。刘兰（2013）将各行业就业人员教育水平进行技能排序，进而划分高、中、低技能行业。林文凤（2013）按受教育程度将我国劳动力分为髙、中、低三种技能层次，将大专以及以上学历归属为高技能层次，将高中及职中学历归属为中等技能层次，将初中及以下学历归属为低技能层次。并把中等技能劳动力与低技能劳动力二者比较，认为中等技能劳动者更能适应产业转型升级对就业产生的影响，进而更容易转向髙技能劳动力。宁光杰等（2014）利用企业微观调查数据，按受教育水平将劳动力分为高、中和低技能三个层次，并提出信息技术广泛应用可以使高技能劳动力就业比重得以提升，但阻碍了技能劳动力就业。吕世斌，张世伟（2015）也是按受教育程度对技能划分。本节按受教育水平、工资水平、工作任务对技能进行分类，多角度刻画我国就业技?

水平作为中等技能劳动力，大专及以上受教育程度作为高等技能劳 显示了这三类层次就业人数比重。可以看出，以我国初中及以下学历力就业人员比重在 2002—2009 年基本稳定在 80%左右，从 2009 年续呈现下降趋势，2016 年下降至 63.4%。以高中学历水平为代表的力就业人数比重在 2002—2004 年基本保持 13.5%，2005 年与 2006有下降，从 2007 年开始，高中学历劳动力就业比例又呈上升趋势，到 18.5%。以大专及以上学历为代表的高技能劳动力就业人员比重4 年呈现略微上升趋势，2005—2008 年基本稳定在 6.6%，从 2008 年趋势，2016 年达到 18.1%。可以发现，我国就业技能结构并没有呈点而是升级特点，一方面由于受过高等教育的劳动力并不一定具备历低的劳动者也不一定不具备一定水平的技能，另一方面对总体技并不能反映产业内、职业内的结构，并不能说明内部结构也未呈现

【参考文献】：
期刊论文
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[10]中国就业结构变化:“升级”还是“两极化”?[J]. 屈小博,程杰.  劳动经济研究. 2015(01)

博士论文
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本文编号：3058550