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      人工智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)就業(yè)的影響

      2023-10-28 21:36:01王雪
      經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2023年17期
      關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù)就業(yè)制造業(yè)

      王雪

      摘? ?要:人工智能技術(shù)應(yīng)用正引領(lǐng)新一輪科技革命浪潮,在推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí),也給勞動力市場帶來了重大的影響。通過選取我國31個(gè)省份人工智能技術(shù)應(yīng)用廣泛的制造業(yè)2008—2016年的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用回歸模型探究人工智能技術(shù)對制造業(yè)就業(yè)總量和就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。研究發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)就業(yè)總量、技能、非技能勞動就業(yè)均存在正面影響?;诖颂岢鋈c(diǎn)政策建議:一是穩(wěn)步推進(jìn)人工智能技術(shù)應(yīng)用,創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會;二是重視中高端技術(shù)人才的培養(yǎng);三是對非技能勞動者進(jìn)行職業(yè)培訓(xùn),提高對新技術(shù)變革的適應(yīng)能力。

      關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);制造業(yè);就業(yè)

      中圖分類號:F416? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2023)17-0035-05

      一、研究背景

      當(dāng)前世界正處于由人工智能技術(shù)引發(fā)的第四次科技革命浪潮中,為抓住新一輪科技革命帶來的機(jī)遇,世界各國均制定了相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略。美國政府推出了大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)、鼓勵科技創(chuàng)新、支持中小企業(yè)發(fā)展等“再工業(yè)化”的政策和措施,振興美國制造業(yè);德國提出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略,提升制造業(yè)的智能化水平以獲得在全球工業(yè)的競爭力,在新一輪的科技革命中搶占先機(jī)。作為世界上最大的發(fā)展中國家,我國對于人工智能技術(shù)的發(fā)展也給予了充分的重視。2017年3月李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中指出,要積極發(fā)展包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè);同年7月,國務(wù)院正式印發(fā)并實(shí)施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,目標(biāo)到2030年人工智能技術(shù)達(dá)到世界領(lǐng)先水平[1];習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中也著重強(qiáng)調(diào)“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”[2]。人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用,可以有效緩解企業(yè)面臨的“招工難”問題,提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)增長。但人工智能技術(shù)給人類帶來一系列機(jī)遇的同時(shí)也讓我們面臨著諸多挑戰(zhàn),如人工智能技術(shù)的應(yīng)用可能會減少勞動力的就業(yè)機(jī)會,失業(yè)率上升,改變勞動力市場結(jié)構(gòu)。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì),我國制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)自2013年開始呈逐年下降趨勢,2019年就業(yè)人數(shù)與2013年相比下降了27.11%。為此,當(dāng)前人工智能技術(shù)在勞動力就業(yè)中究竟扮演何種角色?是否會誘致中國勞動力就業(yè)量下降?對這些問題的研究,不僅有助于預(yù)判人工智能技術(shù)所引發(fā)的就業(yè)沖擊,維護(hù)勞動力市場就業(yè)穩(wěn)定,還可以推動人工智能技術(shù)高質(zhì)量發(fā)展。

      二、文獻(xiàn)述評

      關(guān)于人工智能技術(shù)對就業(yè)影響的研究,最早開始于技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)影響的討論,雖然迄今為止,學(xué)術(shù)界就技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致就業(yè)量增加還是減少還沒有形成統(tǒng)一的觀點(diǎn),但提出了兩個(gè)特別值得重視的效應(yīng),一是“破壞效應(yīng)”,技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致就業(yè)量減少;另一種則是“補(bǔ)償效應(yīng)”,技術(shù)進(jìn)步將導(dǎo)致就業(yè)數(shù)量的增加。本質(zhì)上,人工智能技術(shù)也屬于一種技術(shù)進(jìn)步,滿足技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的一般規(guī)律,但對就業(yè)的影響范圍更廣,程度更深,具有屬于自身的特殊性[3]。人工智能技術(shù)的應(yīng)用,既存在“替代效應(yīng)”直接減少就業(yè)機(jī)會[4],也存在“補(bǔ)償效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”間接增加就業(yè)機(jī)會[5]。因此,關(guān)于人工智能技術(shù)對就業(yè)總量的影響研究同樣具有多種觀點(diǎn)。部分學(xué)者認(rèn)為人工智能技術(shù)發(fā)展對就業(yè)總量具有消極影響,減少就業(yè)機(jī)會。當(dāng)前人工智能技術(shù)對就業(yè)的影響范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以往的技術(shù)變革,以往的技術(shù)變革替代的都是體力勞動,可以通過增加辦公室崗位增加就業(yè),但現(xiàn)在人工智能技術(shù)不僅僅會替代體力勞動,還會對腦力勞動進(jìn)行替代[6],替代的工作崗位大于新創(chuàng)造出的崗位,總體就業(yè)量下降[2]。許多的實(shí)證研究也支持這一觀點(diǎn)[3]。

      然而,更多的學(xué)者認(rèn)為人工智能技術(shù)的發(fā)展對就業(yè)總量具有積極影響,能增加就業(yè)機(jī)會。雖然新技術(shù)會使傳統(tǒng)行業(yè)的就業(yè)機(jī)會減少,但人工智能技術(shù)與人類之間具有無法避免的本質(zhì)性區(qū)別,不可能完全替代就業(yè)[7]。人工智能技術(shù)應(yīng)用一方面可以降低勞動力成本,提高生產(chǎn)效率,刺激企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,推動就業(yè)需求增加;另一方面,可以催生出更多新產(chǎn)品,創(chuàng)造新的就業(yè)崗位,增加就業(yè)機(jī)會[8]。同樣也有很多學(xué)者從實(shí)證角度研究發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)發(fā)展促進(jìn)就業(yè)[9]。新技術(shù)對就業(yè)的影響一定是一個(gè)從微觀到行業(yè)再到總體就業(yè)市場的過程,雖然從微觀視角研究的結(jié)論不能直接運(yùn)用到宏觀就業(yè)研究中,但也會給宏觀研究提供一定的參考[10]。有學(xué)者通過選取企業(yè)層面數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,同樣發(fā)現(xiàn)人工智能等技術(shù)的使用提高了企業(yè)生產(chǎn)效率,擴(kuò)大了企業(yè)規(guī)模,增加了勞動力需求[11]。

      雖然關(guān)于人工智能技術(shù)對就業(yè)總體影響的相關(guān)研究還沒有形成統(tǒng)一的結(jié)論,但幾乎所有有關(guān)人工智能的研究都發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)發(fā)展顯著改變了勞動力市場結(jié)構(gòu)[12]。大量研究表明,人工智能技術(shù)發(fā)展會產(chǎn)生就業(yè)極化現(xiàn)象[13],即低、高等技能勞動者就業(yè)機(jī)會增加,中等技能勞動者就業(yè)機(jī)會減少,中等技能勞動者比其他技能勞動者更容易被自動化等新技術(shù)替代。新技術(shù)發(fā)展推動我國勞動力質(zhì)量不斷上升,優(yōu)化了勞動力市場結(jié)構(gòu)[14]。

      綜合以上研究可以發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有文獻(xiàn)多關(guān)注智能化發(fā)展水平較高的發(fā)達(dá)國家,對發(fā)展中國家的研究較少,而中國的勞動力市場結(jié)構(gòu)與發(fā)達(dá)國家存在顯著差異,智能化發(fā)展水平處在不同的水平,因此針對發(fā)達(dá)國家的研究結(jié)論不能完全適用于我國國情。另外,關(guān)于人工智能技術(shù)應(yīng)用對就業(yè)總量的影響尚未得到統(tǒng)一的觀點(diǎn),一方面由于不同學(xué)者使用的研究方法和數(shù)據(jù)不同,另一方面是因?yàn)槿鄙倥c人工智能相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),也沒有衡量人工智能發(fā)展程度的統(tǒng)一指標(biāo)。面對現(xiàn)有研究成果,本文將從本國國情出發(fā),選取人工智能技術(shù)應(yīng)用程度較高的制造業(yè)行業(yè),運(yùn)用相關(guān)理論以及實(shí)證分析,探究人工智能技術(shù)對制造業(yè)就業(yè)市場的影響。

      三、理論與假設(shè)

      從近代歷史上發(fā)生的三次重大的科技革命對就業(yè)的影響來看,技術(shù)進(jìn)步通常是在一開始造成部分工作崗位被機(jī)器所替代,但隨著技術(shù)的發(fā)展,產(chǎn)生了大量新的工作崗位,就業(yè)量又會迅速增長。當(dāng)前正處于人工智能等技術(shù)快速發(fā)展的第四次科技革命時(shí)期,人工智能技術(shù)推動了制造業(yè)行業(yè)技術(shù)升級,工業(yè)的智能化水平提高使企業(yè)的勞動生產(chǎn)率得到極大提升,同樣的時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)出的產(chǎn)品數(shù)量明顯提高,產(chǎn)品的銷售價(jià)格下降,從而在一定程度上會刺激消費(fèi)者的購買欲望。面對產(chǎn)品需求的提升,企業(yè)將進(jìn)一步擴(kuò)大自身的生產(chǎn)規(guī)模,制造業(yè)企業(yè)的勞動力需求大大提高[15]。與此同時(shí),工業(yè)企業(yè)所需要的智能化設(shè)備成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于勞動力成本,面對產(chǎn)品更新?lián)Q代日益加快的市場環(huán)境,大多數(shù)中小企業(yè)更愿意選擇成本相對較低的勞動力來擴(kuò)大市場規(guī)模,只有少部分企業(yè)可以負(fù)擔(dān)設(shè)備智能化的成本,總體看來,制造業(yè)勞動力需求將會提高。因此,本文提出以下假設(shè):

      假設(shè)1:人工智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)整體勞動力數(shù)量有正面影響。

      人工智能技術(shù)應(yīng)用不僅會造成制造業(yè)就業(yè)數(shù)量上的變化,而且會對就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。我們將制造業(yè)勞動者分為技能勞動者和非技能勞動者,制造業(yè)技能勞動者定義為制造業(yè)科技活動人員,將非技能勞動者定義為制造業(yè)中除科技活動人員外的其他從業(yè)人員[16]。

      人工智能技術(shù)在發(fā)展的過程中具有技能偏向性,這種偏向性會增加制造業(yè)中技能勞動者數(shù)量。制造業(yè)包含多個(gè)細(xì)分行業(yè),比如紡織業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)等等,每一個(gè)細(xì)分行業(yè)都需要大量的勞動人員,其中就包括從事基礎(chǔ)生產(chǎn)工作的機(jī)器操作人員以及負(fù)責(zé)產(chǎn)品研發(fā)的技術(shù)人員。人工智能技術(shù)應(yīng)用使企業(yè)需要更多精通機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的技能工作人員。大量的機(jī)器使得產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)境變得更加復(fù)雜,需要專業(yè)人員進(jìn)行操作與維修,這就對勞動者技能提出更高的要求,技能勞動者的需求自然會增加。另外,市場對產(chǎn)品的需求更新?lián)Q代加快,這就需要更多的產(chǎn)品研發(fā)人員去升級開發(fā)新的產(chǎn)品。與此同時(shí),雖然人工智能技術(shù)發(fā)展會使企業(yè)引進(jìn)機(jī)器進(jìn)行生產(chǎn)工作,有些簡單和重復(fù)的工作就會被機(jī)器所代替,造成非技能勞動者數(shù)量有所減少,但這種情況基本發(fā)生在食品、紡織業(yè)等制造業(yè)細(xì)分行業(yè),而且一般只有大型企業(yè)才會選擇用智能的設(shè)備和機(jī)器來代替勞動力,中小型企業(yè)相比成本高昂的機(jī)器設(shè)備更傾向于選擇價(jià)格低廉的勞動力。另外,由于人工智能技術(shù)應(yīng)用,一些制造業(yè)行業(yè)如機(jī)械工業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)等發(fā)展迅速,需要的勞動力也有所增加。因此,本文認(rèn)為人工智能技術(shù)應(yīng)用對于非技能勞動者的創(chuàng)造效應(yīng)大于破壞效應(yīng),非技能勞動者數(shù)量會有所增加。因此本文提出下面的假設(shè):

      假設(shè)2:人工智能技術(shù)應(yīng)用對技能勞動者的數(shù)量有正面影響,對非技能勞動者的數(shù)量同樣具有正面影響。

      四、計(jì)量模型設(shè)定與指標(biāo)選取

      (一)計(jì)量模型設(shè)定

      影響制造業(yè)就業(yè)量的因素有很多,在探究人工智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)就業(yè)影響時(shí),還要考慮其他控制變量,這里借鑒楊浩昌、劉軍等人的研究將工資水平、人力資本水平、城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)生產(chǎn)水平、研發(fā)費(fèi)用的投入、外商投資以及國家資本這些變量作為本文的控制變量。因此,我們設(shè)定計(jì)量模型為:

      lnLit=α+β1lnInte_manuit+β2lnWageit+β3lnEduit+β4lnUrbanit+β5lnGDPit+β6lnFdiit+β7lnRdit+β8lnGovit+uit+εit

      其中,L為被解釋變量,表示制造業(yè)就業(yè)人數(shù);核心解釋變量Inte_manu表示制造業(yè)智能發(fā)展水平;變量Wage、Edu、Urban、GDP、Fdi、Rd以及Gov為一系列控制變量,分別表示制造業(yè)平均工資水平、人力資本水平、城鎮(zhèn)化發(fā)展水平、地區(qū)生產(chǎn)總值、外商投資水平;研發(fā)投入以及國家財(cái)政支出;α為常數(shù)項(xiàng);u代表個(gè)體因素;ε為隨機(jī)擾動項(xiàng);下標(biāo)i、t分別表示研究的地區(qū)和年份,地區(qū)選取的是我國各個(gè)省份,時(shí)間選擇的年份為2008—2016年。

      (二)變量定義和數(shù)據(jù)來源

      本文選取2008—2016年中國省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,研究數(shù)據(jù)主要來源于2008—2016年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒》以及梁文莉發(fā)表的《中國工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)》整理的IFR中國工業(yè)機(jī)器人存量。下面對各變量的選取作具體說明。

      1.制造業(yè)就業(yè)人數(shù)(L)。本文通過中國制造業(yè)就業(yè)總?cè)丝诤饬恐圃鞓I(yè)就業(yè)人數(shù)L。選取各地區(qū)制造業(yè)R&D人員衡量制造業(yè)技能勞動就業(yè)人數(shù)[17],而制造業(yè)非技能勞動就業(yè)人數(shù)通過制造業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)與制造業(yè)技能勞動就業(yè)人數(shù)相減取得,制造業(yè)非技能勞動就業(yè)人數(shù)和技能勞動就業(yè)人數(shù)分別表示為L1、L2。

      2.制造業(yè)智能發(fā)展水平(Inte_manu)。通過各地區(qū)工業(yè)機(jī)器人存量進(jìn)行衡量,這是由于當(dāng)前智能發(fā)展水平還沒有統(tǒng)一的測算方式,而人工智能技術(shù)主要表現(xiàn)就是工業(yè)機(jī)器人的使用。

      3.其他變量。制造業(yè)平均工資水平(wage)為各地區(qū)制造業(yè)分城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資,人力資本水平(Edu)用各地區(qū)制造業(yè)就業(yè)人員平均受教育年限表示,城鎮(zhèn)化發(fā)展水平(Urban)用各地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤硎?,外商投資水平(Fdi)為外商對中國制造業(yè)企業(yè)的直接投資額,并用每年的人民幣匯率進(jìn)行換算,研發(fā)投入(Rd)表示為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入,國家財(cái)政支出(Gov)為我國對制造業(yè)企業(yè)的直接投資。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

      五、實(shí)證分析

      本文運(yùn)用stata.16進(jìn)行分析。根據(jù)上文的基本模型和假設(shè),本部分將實(shí)證檢驗(yàn)人工智能技術(shù)應(yīng)用對中國制造業(yè)就業(yè)總量以及就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。這里運(yùn)用的所有模型都考慮了個(gè)體因素和時(shí)間因素,在使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸之前,均進(jìn)行了豪斯曼檢驗(yàn),根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,本文選擇的模型均采用固定效應(yīng)模型,表2報(bào)告了模型估計(jì)的結(jié)果。

      結(jié)果顯示,人工智能技術(shù)應(yīng)用對中國制造業(yè)就業(yè)總量具有正向影響,并在5%的水平上顯著,驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)1;人工智能技術(shù)應(yīng)用對非技能勞動者就業(yè)數(shù)量同樣具有正向影響,在10%的水平上顯著,對技能勞動者的就業(yè)數(shù)量也具有正向影響,在1%的水平上顯著,驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)2。從表2可以看出,除了人工智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)就業(yè)總量存在正向影響外,地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)的生產(chǎn)總值、研發(fā)投入、外商直接投資以及國家資本投入均對制造業(yè)就業(yè)總量存在正向影響,但只有研發(fā)投入在1%的水平上顯著,其他變量都不顯著。從表2中的模型1還可以看出制造業(yè)工人平均工資和人力資本水平對制造業(yè)就業(yè)總量造成負(fù)面影響,制造業(yè)工人平均工資變量影響不太顯著,人力資本水平變量在10%的水平上作用顯著。模型2人工智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)非技能勞動者就業(yè)量的估計(jì)結(jié)果和模型1對制造業(yè)就業(yè)總量的估計(jì)結(jié)果相類似。而模型3人工智能技術(shù)應(yīng)用對技能勞動者就業(yè)量的估計(jì)結(jié)果與前面的模型結(jié)果有所不同,除了人工智能技術(shù)應(yīng)用對技能勞動力就業(yè)量有顯著的正面影響外,工資水平、人力資本水平、地區(qū)生產(chǎn)總值、研發(fā)投入和國家資本也對技能勞動力就業(yè)量有正面影響,同樣,只有研發(fā)投入在1%的水平上顯著,城鎮(zhèn)化發(fā)展水平和外商直接投資對技能勞動力就業(yè)量在5%的水平上顯著的負(fù)相關(guān)。從系數(shù)大小來看,人工智能技術(shù)應(yīng)用對技能勞動力就業(yè)總量的提升明顯大于對非技能勞動力總量的提升。

      六、結(jié)論和討論

      本文選取2008—2016年我國31個(gè)省份制造業(yè)面板數(shù)據(jù),以制造業(yè)智能發(fā)展水平作為核心解釋變量構(gòu)建回歸模型,探究制造業(yè)行業(yè)人工智能技術(shù)的使用對就業(yè)的影響??紤]到制造業(yè)行業(yè)不同工作崗位對技能的要求存在差異,不同技能就業(yè)受人工智能技術(shù)影響可能也存在差異,本文將制造業(yè)勞動力就業(yè)劃分為技能勞動力就業(yè)與非技能勞動力就業(yè),進(jìn)一步分析其是否存在技能結(jié)構(gòu)差異。研究發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)應(yīng)用顯著提升了制造業(yè)總體就業(yè)水平,對制造業(yè)技能就業(yè)與非技能就業(yè)同樣具有正向的促進(jìn)作用,但對技能就業(yè)的促進(jìn)程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非技能就業(yè)?;谝陨涎芯堪l(fā)現(xiàn),本文為人工智能技術(shù)發(fā)展提出以下政策建議。

      第一,穩(wěn)步推進(jìn)人工智能技術(shù)應(yīng)用,創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會。本文研究發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)應(yīng)用并沒有對就業(yè)崗位造成實(shí)質(zhì)性威脅,相反,人工智能技術(shù)應(yīng)用對就業(yè)具有顯著的促進(jìn)作用,創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會。因此,一方面國家要為研究開發(fā)人工智能技術(shù)的企業(yè)提供資金和政策支持,鼓勵企業(yè)提升自主研發(fā)能力,提高新技術(shù)的核心競爭力,促進(jìn)我國人工智能相關(guān)研發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,創(chuàng)造更多與人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)工作崗位;另一方面,鼓勵傳統(tǒng)企業(yè)引入我國自主研發(fā)的智能設(shè)備,并為其提供資金補(bǔ)貼,積極促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)早日完成轉(zhuǎn)型升級,提升生產(chǎn)效率,擴(kuò)大市場規(guī)模,增加就業(yè)崗位。

      第二,重視中高端技術(shù)人才的培養(yǎng)。本文研究發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)的應(yīng)用顯著促進(jìn)了技能勞動者的就業(yè),對中高端技術(shù)人才的需求進(jìn)一步提升。為了滿足人工智能時(shí)代對技術(shù)人才的需要,高校應(yīng)該重視對技術(shù)人才的培養(yǎng),開設(shè)與人工智能相關(guān)課程,鼓勵學(xué)生深入學(xué)習(xí)最新技術(shù),提高未來勞動者的人工智能技術(shù)素養(yǎng)。同時(shí)為中高端技術(shù)人才提供人才補(bǔ)貼,吸引更多人才投身于人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

      第三,對非技能勞動者進(jìn)行職業(yè)培訓(xùn),提高對新技術(shù)變革的適應(yīng)能力。雖然當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展對非技能勞動者總體就業(yè)尚未產(chǎn)生負(fù)面影響,但人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中還是會替代一些非技能勞動者。因此,為了避免大規(guī)模失業(yè)發(fā)生,政府應(yīng)該在職業(yè)培訓(xùn)中發(fā)揮積極作用,安排專業(yè)人員對企業(yè)非技能勞動者進(jìn)行職業(yè)培訓(xùn),增加非技能勞動者對人工智能技術(shù)的了解,提升非技能勞動者工作能力,滿足最新崗位技能要求。

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      Research on the Impact of the Application of Artificial Intelligence Technology on Manufacturing Employment

      Wang Xue

      (School of Business, Changzhou University, Changzhou 213164, China)

      Abstract: The application of artificial intelligence technology is leading a new wave of scientific and technological revolution. While promoting industrial transformation and economic growth, it also has a significant impact on the labor market. By selecting the panel data of 31 provinces in China from 2008 to 2016 in the manufacturing industry where artificial intelligence technology is widely used, the regression model is used to explore the impact of artificial intelligence technology on the total employment and employment structure of the manufacturing industry. The study found that the application of artificial intelligence technology has a positive impact on the total employment of manufacturing, skilled and unskilled labor employment. Based on this, three policy recommendations are put forward: steadily promote the application of artificial intelligence technology and create more employment opportunities. Attach importance to the cultivation of medium and high-end technical talents. Provide vocational training for unskilled workers to improve their adaptability to new technological changes.

      Key words: artificial intelligence technology; manufacturing; employment

      [責(zé)任編輯? ?白? ?雪]

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