2018-人工智能等自动化偏向型技术进步对我国就业的影响_18页-1mb

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核心内容概述

本文由中国人民大学国家发展与战略研究院（国发院）发布，聚焦于人工智能等自动化偏向型技术进步对我国就业结构的影响。文章基于1990-2015年全国人口普查数据，分析我国劳动力市场就业结构的变迁，并对人工智能带来的就业替代规模进行估算，最后提出相应的政策建议。

主要观点与关键信息

一、人工智能对就业的潜在冲击

• 人工智能技术的快速发展：人工智能、大数据、计算能力提升等推动技术进入新阶段，智能化成为产业发展的方向。
• 就业岗位替代风险：根据估算，45% 的城镇就业人口存在可替代风险，潜在被替代人数约为1.65亿人。
• 技术替代的长期性：人工智能对就业的冲击将比发达国家缓慢，主要由于劳动力成本、技术成熟度及劳动力供给变化等因素。

二、我国就业结构变迁分析

1. 就业结构分类

• 将劳动年龄人口的就业类型分为四类：
  • 常规操作性工作（RM）：易被自动化替代，如流水线工人。
  • 非常规操作性工作（NRM）：不易被自动化替代，如餐饮服务人员。
  • 常规知识性工作（RC）：易被自动化替代，如计算人员、重复性客户服务人员。
  • 非常规知识性工作（NRC）：与自动化有较强互补性，如高管、专业技术人员。

2. 就业结构整体变化趋势

• 常规操作性工作占比下降幅度最大（25%）。
• 常规知识性工作占比稳步上升（11%），与教育水平提高密切相关。
• 非就业群体占比从1990年的16%上升至2015年的31%。
• 非常规性工作占比变化不大，说明技术进步并未显著促进非常规岗位增长。

3. 不同人群的就业结构变化

• 性别差异：常规操作性工作中，女性被挤出的比例更高，男性在未来可能面临更高的替代风险。
• 年龄差异：年轻人（18-29岁）常规操作性工作占比下降显著，非就业群体比例上升。
• 教育水平差异：高学历人群从事常规知识性工作的比例上升，但非常规知识性工作比例下降，显示教育体系可能未能有效培养适应人工智能时代的人才。
• 流动人口差异：流动人口在常规操作性工作中的占比高于平均水平，未来可能面临更高替代风险。

三、就业结构变迁原因分析

• 结构效应：人口老龄化、教育水平提高等因素导致常规操作性工作需求下降。
• 倾向效应：技术进步推动劳动力市场对常规知识性工作需求上升。
• 交互效应：两者共同作用导致就业结构变化，但影响程度因行业和人群而异。

四、人工智能对就业的替代率估算

• 行业替代率：不同行业因工作性质差异，替代率有所不同，如制造业替代率约为43%，批发零售业约为57%。
• 行业替代人数：制造业和批发零售业潜在被替代人数最多，分别约为3370.8万人和5087.2万人。
• 农村私营和个体就业：估算显示农村私营和个体岗位中约有3500万人可能被替代。

五、政策建议

1. 精细化研究：加强人工智能对就业影响的研究，推动产业链中人与人工智能的合理分工。
2. 教育改革：推动教育内容和方式适应人工智能时代，重点培养创新能力与人际交往能力。
3. 劳动力市场转型：促进非常规性工作岗位增长，提高非常规操作性与知识性工作的占比。
4. 财税与社保政策：完善政策以平衡技术冲击对不同人群的影响，扩大社会保障覆盖面。
5. 政策灵活性：适当减缓最低工资标准提升速度，以避免被替代者进入失业者队伍。

结论

人工智能等自动化偏向型技术进步对我国就业结构产生了深远影响，常规性岗位被大量替代，非就业群体比例上升。教育体系、劳动力市场结构及政策需及时调整，以应对技术变革带来的挑战，实现就业结构的优化与社会稳定。