人工智能時(shí)代技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響的研究述評(píng)

李穎

〔摘要〕文章以 CiteSpace為工具，對(duì)1980-2018年間WOS和CNKI收錄的技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量與可視化分析，結(jié)合關(guān)鍵詞共現(xiàn)和文獻(xiàn)共被? 引分析總結(jié)該領(lǐng)域的發(fā)展歷程和研究前沿。研究發(fā)現(xiàn)雖然人工智能對(duì)就業(yè)影響的研究難以形成統(tǒng)一結(jié)論，但人工智能技術(shù)的采用勢(shì)必會(huì)對(duì)崗位需求產(chǎn)生顛覆性的影響，我國(guó)學(xué)者應(yīng)該分行業(yè)探索人機(jī)協(xié)同成為主流生產(chǎn)和服務(wù)方式后的工作任務(wù)特征和勞動(dòng)力技能需求，并為建立適應(yīng)智能經(jīng)濟(jì)和智能社會(huì)的就業(yè)培訓(xùn)體系提供政策建議。

〔關(guān)鍵詞〕技術(shù)進(jìn)步;就業(yè);人工智能;可視化分析;CiteSpace;職業(yè)替代

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕F241.4 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕2095-8048-（2019）04-0120-09

一、引言

技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域中具有爭(zhēng)議的話(huà)題，雖然學(xué)者們難以達(dá)成一致的觀點(diǎn)，但是不可否認(rèn)19世紀(jì)的蒸汽機(jī)、20世紀(jì)的電力、20世紀(jì)70年代的自動(dòng)化都為工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了翻天地覆的變化。更有學(xué)者預(yù)測(cè)，與之前的歷次科技革命相比，人工智能革命要來(lái)得更猛烈、更徹底，由其造成的失業(yè)問(wèn)題也會(huì)更加嚴(yán)重。基于對(duì)WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索可見(jiàn)，近年來(lái)以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響研究領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量逐年增加，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行了描述性回顧和定性的分類(lèi)研究，但是他們所梳理的文獻(xiàn)數(shù)量有限，既不能全面客觀反映技術(shù)進(jìn)步就業(yè)影響的研究全貌，也沒(méi)有系統(tǒng)的展示該領(lǐng)域的研究過(guò)程。本研究嘗試使用CiteSpace可視化文獻(xiàn)分析軟件對(duì)該領(lǐng)域有代表性的文獻(xiàn)和理論成果進(jìn)行梳理和挖掘。

二、技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響研究的發(fā)展歷程與前沿探討

本文以湯姆遜路透公司的Web of Science（WOS）核心數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)知網(wǎng)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)（CNKI）1980-2018年間的期刊論文為數(shù)據(jù)源，以技術(shù)進(jìn)步（technology progress）和就業(yè)（employment）為主題進(jìn)行檢索。具體而言，選擇WOS核心數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)源;檢索主題為“技術(shù)進(jìn)步”、“就業(yè)”;來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)選擇默認(rèn);時(shí)間跨度選擇為1980至2018年，檢索時(shí)間為2018年10月22日，檢索結(jié)果顯示共有1659篇可選文獻(xiàn)總量。在中國(guó)知網(wǎng)中，設(shè)定主題為“技術(shù)進(jìn)步”和“就業(yè)”，時(shí)間限定為1980-2018年，檢索時(shí)間為2018年10月22日，共檢索到2378篇中文文獻(xiàn)。為確保所分析的數(shù)據(jù)更加有說(shuō)服力，這里對(duì)采集到的資料進(jìn)行二次整理，將綜合質(zhì)量不高的文獻(xiàn)予以剔除，分別獲得文獻(xiàn)1646篇和2355篇。

本文對(duì)檢索到的文獻(xiàn)記錄進(jìn)行了如下幾種分析，即：發(fā)文量分析、文獻(xiàn)共被引分析，以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析。其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分別設(shè)置成進(jìn)行“keyword”、“country（region）& institute”，以及“cited reference ”，所篩選的文獻(xiàn)的時(shí)間區(qū)間是1980-2018年，數(shù)據(jù)選取的對(duì)象是top50。通過(guò)國(guó)家與機(jī)構(gòu)分析能夠了解世界范圍各個(gè)國(guó)家和機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系和影響力，通過(guò)關(guān)鍵詞的熱度來(lái)發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的發(fā)展歷程，通過(guò)文獻(xiàn)共被引分析能夠發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域發(fā)展前沿。

（一）發(fā)文量與中心性分析

WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中1980-2018年間有關(guān)技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)研究的發(fā)文量趨勢(shì)見(jiàn)圖1。檢索到最早的關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的研究是1981年，1980-1990年期間年度發(fā)文量比較少，從1991年開(kāi)始發(fā)文量緩慢增長(zhǎng)，2006年以來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能等科技進(jìn)步引起了學(xué)者再一次關(guān)注技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)之前的關(guān)系。2015年開(kāi)始發(fā)文量急速增長(zhǎng)，2016年、2017年發(fā)文量分別為171篇和170篇。美國(guó)、英國(guó)、中國(guó)和德國(guó)的發(fā)文量排在前列。發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)主要分布在美國(guó)，前三位依次為美國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)研究局、麻省理工學(xué)院和加利福尼亞大學(xué)伯克利分校。

我國(guó)知網(wǎng)1980-2018年間有關(guān)技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)研究的發(fā)文量趨勢(shì)見(jiàn)圖2。檢索到最早的國(guó)內(nèi)關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的研究是1988年，1988-1995年期間年度發(fā)文量比較平穩(wěn)，1995年年度發(fā)文量開(kāi)始快速增長(zhǎng)，2004-2018年間發(fā)文量波動(dòng)性增長(zhǎng)。2013年以192篇文獻(xiàn)數(shù)達(dá)到高峰，2015年開(kāi)始下降，但是發(fā)文量總體保持在100篇以上。其中趙利、郝楠和王光棟三位作者的發(fā)文量排在前三位，科研機(jī)構(gòu)中南開(kāi)大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)和湖南大學(xué)的發(fā)文量居于前三位。

根據(jù)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中1646條記錄，借助CiteSpace軟件能夠非?？焖俚膶⒏鲊?guó)和機(jī)構(gòu)對(duì)應(yīng)研究成果的數(shù)量、時(shí)間等信息以可視化顏色圈的方式展現(xiàn)出來(lái)。年輪越大代表發(fā)表論文的數(shù)量越多，而年輪外側(cè)紫色圈表示該國(guó)家或機(jī)構(gòu)的中心性，中心性與圈寬度呈正相關(guān)關(guān)系?！?〕在得到的技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)研究的國(guó)家（地區(qū)）和機(jī)構(gòu)綜合分析知識(shí)圖譜中（如圖3示），共計(jì)260條線以及119個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中圓形節(jié)點(diǎn)與直線上分支節(jié)點(diǎn)分別表示地區(qū)和機(jī)構(gòu)。在圖3當(dāng)中，呈現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)研究的國(guó)家（地區(qū)）分布相對(duì)集中，通過(guò)節(jié)點(diǎn)連接線能夠看到國(guó)家（地區(qū)）和機(jī)構(gòu)間合作較為緊密。從發(fā)文頻次角度來(lái)看，美國(guó)文獻(xiàn)貢獻(xiàn)率最高，與之前發(fā)文量統(tǒng)計(jì)一致。從各節(jié)點(diǎn)中心性強(qiáng)度來(lái)看，美國(guó)、英國(guó)的中心性也是最強(qiáng)的，表明美國(guó)和英國(guó)與共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的許多國(guó)家都有直接或間接的合作關(guān)系，該領(lǐng)域具有主導(dǎo)的影響力和控制力。我國(guó)的中心性為0.11，在德國(guó)、澳大利亞、西班牙和加拿大等國(guó)之后，表明我國(guó)研究機(jī)構(gòu)應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)與國(guó)際機(jī)構(gòu)的研究互動(dòng)和合作，以提高其學(xué)術(shù)影響力。

（二）關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

對(duì)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析有助于分析某一科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，隨著關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率的增加，文獻(xiàn)表達(dá)的中心思想就越接近。關(guān)鍵詞中心性表示的是，相同節(jié)點(diǎn)在某領(lǐng)域當(dāng)中的中介作用，通常情況下，該指標(biāo)大于0.1即為較強(qiáng)。為了了解技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的研究狀況，本文利用CiteSpace對(duì)WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中1980-2018年間技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)領(lǐng)域關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，并對(duì)共現(xiàn)頻率排名前15的重要關(guān)鍵詞進(jìn)行排序，見(jiàn)表1。

為了初步探索該領(lǐng)域研究的發(fā)展歷程，采用CiteSpace軟件中突變檢測(cè)功能探索技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)研究中關(guān)鍵詞的突變點(diǎn)，圖4顯示了該領(lǐng)域研究的演進(jìn)過(guò)程。結(jié)合高頻關(guān)鍵詞以及閱讀重要結(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)文章，可發(fā)現(xiàn)國(guó)際間對(duì)技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的研究可以分為兩個(gè)階段：1996-2005年，這一階段的研究主要集中在宏觀、中觀層面上，重點(diǎn)關(guān)注的是以計(jì)算機(jī)的為代表的信息技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)力技能、需求、勞動(dòng)力就業(yè)和薪酬公平性的影響;2006-2016年，為第二階段，2006年美國(guó)杰弗里·欣頓教授提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)及2013年德國(guó)工業(yè)4.0的提出，引發(fā)了學(xué)術(shù)界對(duì)以人工技能為代表的技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)關(guān)系的研究熱潮。這一時(shí)期的研究主要關(guān)注以人工智能、自動(dòng)化為代表的技術(shù)進(jìn)步所帶來(lái)的勞動(dòng)力極化現(xiàn)象。

通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)較之國(guó)際大部分是相同或相似的，這表明我國(guó)的研究能夠緊跟國(guó)際研究步伐。同時(shí)，我國(guó)研究也具有本國(guó)發(fā)展特色并具有強(qiáng)烈的時(shí)代色彩。如：改革開(kāi)放之后，外商直接投資是促進(jìn)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步的主要力量，而農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移也是我國(guó)學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。但是，我國(guó)學(xué)者對(duì)于就業(yè)公平、薪酬公平等相關(guān)領(lǐng)域關(guān)注度不及國(guó)際研究高。

（三）文獻(xiàn)共被引分析

CiteSpace軟件的開(kāi)發(fā)者陳超美曾提到，借助文獻(xiàn)共被引分析，能夠幫助研究人員搜尋該領(lǐng)域的前沿研究。本研究在CiteSpace軟件上將節(jié)點(diǎn)選擇為cited reference，術(shù)語(yǔ)類(lèi)型選burst terms，對(duì)WOS數(shù)據(jù)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)分析，顯示方式為timeline模式（見(jiàn)圖6）。從其生成的知識(shí)圖譜的模塊度和輪廓值指標(biāo)來(lái)看，這幅圖在聚類(lèi)方面是理想的。網(wǎng)絡(luò)的模塊度是0.7845，說(shuō)明這一共被引聚類(lèi)可以清楚的界定出研究主題的各個(gè)子領(lǐng)域。聚類(lèi)效度評(píng)價(jià)的另一個(gè)指標(biāo)——平均輪廓值的分值是0.4425，相對(duì)較低，這主要是因?yàn)楹芏嘈【垲?lèi)的存在，對(duì)于本文中我們關(guān)注的大聚類(lèi)來(lái)說(shuō)，平均輪廓值其實(shí)是比較高的。

通過(guò)共被引網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)圖和閱讀重要節(jié)點(diǎn)文章，可以確定聚類(lèi)#0和#1是目前該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，其中Author、Goos、Moky、Acemoglu 和Frey等人的文獻(xiàn)構(gòu)成了該領(lǐng)域的研究前沿，也代表著該領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢(shì)，下文將對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)述。

三、技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響關(guān)鍵文獻(xiàn)述評(píng)

通過(guò)CiteSpace軟件對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的可視化分析，可以準(zhǔn)確把握相關(guān)研究的重點(diǎn)文獻(xiàn)。通過(guò)對(duì)重點(diǎn)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)和整理，可以發(fā)現(xiàn)目前技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響的前沿文獻(xiàn)主要從人工智能的“職業(yè)替代”和“職業(yè)創(chuàng)造”兩個(gè)方面進(jìn)行研究。部分學(xué)者也針對(duì)智能機(jī)器人對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)力的影響進(jìn)行了相關(guān)研究。

（一）職業(yè)替代

目前主要有兩類(lèi)人工智能替代職業(yè)的研究。一種是基于任務(wù)的方法。Autor等提出的任務(wù)模型是任務(wù)方法的基礎(chǔ)模型，該模型最大的特點(diǎn)在于它區(qū)分了勞動(dòng)技術(shù)（勞動(dòng)者個(gè)體在一段時(shí)間內(nèi)的稟賦）與任務(wù)（勞動(dòng)活動(dòng)），而我們所熟悉的職位則是數(shù)個(gè)任務(wù)構(gòu)成的。〔2〕在不同任務(wù)時(shí)間內(nèi)，如何分配不同類(lèi)型的勞動(dòng)影響著就業(yè)問(wèn)題。在生產(chǎn)中需要常規(guī)型和非常規(guī)型兩種任務(wù)，并且這兩種任務(wù)只有相互配合，才能取得良好效果。〔3〕低技能勞動(dòng)只能從事常規(guī)任務(wù)，高技能勞動(dòng)更適合從事非常規(guī)型任務(wù)。勞動(dòng)與任務(wù)的匹配程度影響著社會(huì)就業(yè)，匹配度越高，社會(huì)失業(yè)率越低;匹配度越低，則社會(huì)失業(yè)率越高。采取這種方研究方法的學(xué)者認(rèn)為，人工職能將取代部分人類(lèi)工作任務(wù)。Arntz等結(jié)合不同工作場(chǎng)景的任務(wù)清單，對(duì)各個(gè)崗位所需技能、任務(wù)、經(jīng)濟(jì)特征等進(jìn)行分析，其分析結(jié)果表明，經(jīng)合組織國(guó)家最高有12%的工作會(huì)面臨被計(jì)算機(jī)替代的風(fēng)險(xiǎn)?！?〕Borland和Coelli同樣選取了這種研究方法，其研究結(jié)果表明，在澳大利亞有接近9%的工作會(huì)面臨被自動(dòng)化取代的風(fēng)險(xiǎn)?！?〕

此外，還有一種研究方法是基于職業(yè)的方法。Frey 和 Osborne對(duì)ALM模型進(jìn)行了拓展，根據(jù)美國(guó)職業(yè)信息網(wǎng)站上的職業(yè)信息，通過(guò)定量分析的方式對(duì)自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)技術(shù)與美國(guó)部分就業(yè)崗位之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行研究。研究結(jié)果顯示：美國(guó)有接近一半的工作崗位未來(lái)都有可能被人工智能取代?！?〕在后續(xù)的研究當(dāng)中，學(xué)者們繼續(xù)沿用了這種方式，并且針對(duì)澳大利亞、德國(guó)、芬蘭、日本、中國(guó)等國(guó)家的職業(yè)被替代率進(jìn)行分析，研究結(jié)果表明，盡管人工智能的出現(xiàn)對(duì)于各個(gè)國(guó)家職業(yè)替代作用有一定的差異，但是都會(huì)不同程度的替代現(xiàn)有職業(yè)（Pajarinen和Rouvinen，2014; Benjamin，2017; The Bruegel Institute，2014; Chen 和 Xu，2018）。

這兩類(lèi)方法從微觀視角出發(fā)，對(duì)技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的關(guān)系做出了解釋。雖然部分學(xué)者批判基于任務(wù)的方法存在過(guò)度強(qiáng)調(diào)的問(wèn)題，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)總量的影響無(wú)法做出判斷。但需要注意的是，人工智能對(duì)工作的替代并非一個(gè)絕對(duì)的數(shù)值。在很多時(shí)候，人工智能僅能替代某些職業(yè)當(dāng)中的一部分工作任務(wù)，很難對(duì)整個(gè)職業(yè)進(jìn)行替代。而決定人工智能對(duì)職業(yè)替代率的主要因素是任務(wù)的自動(dòng)化程度。所以，基于任務(wù)的方法所計(jì)算出的結(jié)果更具說(shuō)服力。但是，不論何種方法，都不能僅僅關(guān)注新技術(shù)的替代效應(yīng)，而更應(yīng)當(dāng)考慮其互補(bǔ)效應(yīng)。

（二）職業(yè)創(chuàng)造

新技術(shù)在替代部分工作任務(wù)的同時(shí)，也創(chuàng)造了新的工作機(jī)會(huì)。埃森哲研究所的一項(xiàng)研究表明，雖然人工智能取代了很多工作崗位，卻又重新創(chuàng)造了很多新的崗位，其中最具代表性的當(dāng)屬人工智能培訓(xùn)人員、維護(hù)人員，以及解釋人員等。Brynjolfsson和Mcafee認(rèn)為，機(jī)器人的出現(xiàn)可以提供大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，這勢(shì)必會(huì)造就很多數(shù)據(jù)分析的工作崗位?！?〕Autor認(rèn)為在未來(lái)幾十年中，自動(dòng)化和智能機(jī)器人在替代部分工作的同時(shí)，也會(huì)與勞動(dòng)力形成互補(bǔ)，中等水平的數(shù)字、文字、解決方案的工作崗位仍然需要大量的人工進(jìn)行處理?！?〕Gaggl和Wright通過(guò)實(shí)證研究的方法驗(yàn)證了人工智能時(shí)代新工作的產(chǎn)生?！?〕

Acemoglu和Restrepo以任務(wù)模型為核心，提出了一個(gè)就業(yè)創(chuàng)造模型。該模型認(rèn)為在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化以后盡管部分崗位消失，但是這同時(shí)會(huì)造就一些新的崗位。自動(dòng)化將降低生產(chǎn)成本，促進(jìn)資本積累并提高機(jī)器的生產(chǎn)率，他們強(qiáng)調(diào)自動(dòng)化的“崗位創(chuàng)造”效應(yīng)?！?0〕然而，很多人在面對(duì)人工智能的時(shí)候，往往只會(huì)看到其對(duì)當(dāng)前社會(huì)所造成的不良影響，卻往往忽略了新技術(shù)會(huì)創(chuàng)造出新的崗位和需求。學(xué)者所關(guān)注的很多工作崗位出現(xiàn)空缺而同時(shí)又有很多人員找不到工作的問(wèn)題，部分原因是因?yàn)椤八褜こ杀尽边^(guò)高而造成的匹配摩擦問(wèn)題?！?1〕隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，搜索成本逐漸降低，此時(shí)我們的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)該轉(zhuǎn)向“已經(jīng)失業(yè)或即將失業(yè)的人員與新工作崗位之間的技能匹配”問(wèn)題。

（三）智能機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響

還有部分學(xué)者針對(duì)智能機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力，尤其是制造業(yè)勞動(dòng)力的影響進(jìn)行了相關(guān)研究。UNCAD通過(guò)研究指出，工業(yè)機(jī)器人在電子制造、汽車(chē)生產(chǎn)等多個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中都有使用，發(fā)展中國(guó)家有2/3的崗位會(huì)被機(jī)器人所取代。〔12〕Martech在研究中發(fā)現(xiàn)，在本世紀(jì)初，美國(guó)的很多制造業(yè)當(dāng)中都出現(xiàn)了工業(yè)機(jī)器人，但是這并沒(méi)有導(dǎo)致美國(guó)制造業(yè)出現(xiàn)大規(guī)模失業(yè)，反而增加了部分就業(yè)崗位?！?3〕Mishel等在研究當(dāng)中提到，對(duì)于高技能與低技能的勞動(dòng)者而言，其勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的變化受工業(yè)機(jī)器人的影響不大，這是由于這兩種崗位的工資變化導(dǎo)致的?！?4〕Hemous提到，智能機(jī)器人的使用會(huì)在很大程度上替代低技能勞動(dòng)者，同時(shí)又會(huì)和高技能勞動(dòng)者產(chǎn)生互補(bǔ)，這會(huì)進(jìn)一步造成貧富分化?！?5〕通過(guò)上述論述可以發(fā)現(xiàn)，智能機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響研究以定量測(cè)算的實(shí)證研究為主，缺乏理論研究框架的支撐，亦沒(méi)有形成統(tǒng)一結(jié)論。

（四）我國(guó)研究現(xiàn)狀

相對(duì)來(lái)講，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于人工智能、工業(yè)機(jī)器人等相關(guān)內(nèi)容的實(shí)證和理論研究不多。馬嵐主要研究的是日韓的情況，并認(rèn)為我國(guó)即將面臨工業(yè)機(jī)器人取代人工而造成的失業(yè)問(wèn)題。〔16〕呂潔等對(duì)22個(gè)國(guó)家的情況進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，那些工業(yè)機(jī)器人使用范圍越大的國(guó)家，其高技能人員的數(shù)量比也越高。同時(shí)他們還發(fā)現(xiàn)，在日韓引入工業(yè)機(jī)器人以后，其勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)發(fā)生了非常大的變化?！?7〕呂世斌和張世偉通過(guò)對(duì)我國(guó)1998-2009年期間制造業(yè)的相關(guān)情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)就業(yè)市場(chǎng)存在就業(yè) “極化”現(xiàn)象?！?8〕鐘世川利用1987-2014年中國(guó)制造業(yè)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，分析結(jié)果表明：我國(guó)勞動(dòng)力和資本間出現(xiàn)了明顯的互補(bǔ)關(guān)系?！?9〕程承坪和彭歡分析了人工智能影響就業(yè)的經(jīng)濟(jì)學(xué)和非經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)理，并結(jié)合我國(guó)現(xiàn)狀提出了應(yīng)對(duì)人工智能就業(yè)影響的對(duì)策?！?0〕我國(guó)正面臨著以人工智能為代表的第四次工業(yè)革命的挑戰(zhàn)，既要廣泛應(yīng)用高新技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，又要關(guān)注由于人工智能等技術(shù)進(jìn)步所帶來(lái)的一系列問(wèn)題，我國(guó)學(xué)者應(yīng)進(jìn)一步提出正確處理人工智能、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和就業(yè)之間關(guān)系的具體建議。

四、結(jié)論

技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響已是學(xué)術(shù)史上百年?duì)幷摰脑?huà)題，學(xué)者們的觀點(diǎn)難以統(tǒng)一。不可否認(rèn)的是，以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步即將對(duì)社會(huì)就業(yè)結(jié)構(gòu)和崗位需求產(chǎn)生顛覆性的影響?？v觀研究歷程，可以發(fā)現(xiàn)學(xué)者們從最開(kāi)始的理論爭(zhēng)論，逐漸轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究，研究?jī)?nèi)容既包括由此引發(fā)的宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象也包括具體崗位的消失與創(chuàng)造，既有歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證又有模型推理預(yù)測(cè)，學(xué)者們從不同層面研究了技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響。但是人工智能時(shí)代勞動(dòng)力“生成與匹配”機(jī)制和轉(zhuǎn)型路徑仍是一個(gè)黑箱，當(dāng)代勞動(dòng)力要如何面對(duì)以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步的影響，前期研究還沒(méi)有給出明確解答?，F(xiàn)有研究缺口包括：一是忽視了人工智能與勞動(dòng)力“互補(bǔ)”視角的研究;二是重點(diǎn)關(guān)注了“被替代職業(yè)”或“新創(chuàng)造職業(yè)”的類(lèi)型，缺乏對(duì)工作任務(wù)特征的分析;三是從靜態(tài)視角測(cè)算了人工智能時(shí)代某一階段的失業(yè)率或新創(chuàng)造職業(yè)的類(lèi)型，而從動(dòng)態(tài)視角研究人工智能時(shí)代勞動(dòng)力“生成與匹配”機(jī)制和升級(jí)路徑仍是一個(gè)黑箱;四是我國(guó)分行業(yè)的理論與實(shí)證研究相對(duì)較少。

人工智能在深度學(xué)習(xí)技術(shù)提出之后得到了迅猛發(fā)展，各個(gè)國(guó)家均在部署人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃。為了促進(jìn)我國(guó)智能化、自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展， “中國(guó)制造”“‘互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案”“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”等戰(zhàn)略規(guī)劃相繼發(fā)布。習(xí)近平總書(shū)記在中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，推動(dòng)我國(guó)新一代人工智能健康發(fā)展，加快研究人工智能帶來(lái)的就業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變以及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求。因此，為了確保勞動(dòng)力市場(chǎng)面向未來(lái)需求平穩(wěn)過(guò)渡，未來(lái)我國(guó)相關(guān)研究應(yīng)在人工智能疾速發(fā)展的背景下，分行業(yè)探索人機(jī)協(xié)同成為主流生產(chǎn)和服務(wù)方式后的工作任務(wù)特征和勞動(dòng)力技能需求，并為建立適應(yīng)智能經(jīng)濟(jì)和智能社會(huì)的就業(yè)培訓(xùn)體系提供政策建議。

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