近年来，我国人工智能产业发展迅速，以新一代信息技术为支撑的智能制造、工业互联网等领域应用广泛，在制造业转型升级中发挥了重要作用。2020年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“到2025年，人工智能成为带动我国产业升级和经济高质量发展的主要动力，智能社会建设取得积极进展”的总体目标。面对复杂严峻的国内外环境，如何有效应对人工智能技术快速发展所带来的影响，构建更加开放灵活的人力资源市场，实现人力资源供求平衡成为了当前亟待研究的重要问题。

一、文献综述

就目前的研究成果来看，学界普遍认为人工智能技术能够通过“人机协同”方式推动经济高质量发展。例如，刘世平等（2018）指出，人工智能将提升企业创新效率，同时有助于改善资源分配状况；马伟等（2017）认为，人工智能可以帮助劳动者更好地发挥其主观能动性，进而促进社会公平。然而，也有学者对此持有不同看法，他们认为人工智能在创造就业岗位方面存在局限性，甚至会造成失业和收入差距扩大等负面影响。例如，杨桂山等（2021）发现，人工智能大规模普及后可能会出现劳动力供给不足问题，并可能导致工资水平下降、劳动者生活压力增大等后果。

已有文献大多从微观视角探讨人工智能对人力资本的影响，而忽视了宏观层面的影响效应。鉴于此，本文立足于中国劳动力市场的整体结构，建立数理模型评估人工智能技术推广应用对劳动力需求的影响，并结合相关政策设计与实施效果进行分析，以期为国家制定相应的宏观调控策略提供理论依据。需要注意的是，由于人工智能的应用范围十分广泛且涉及众多行业领域，因此如何确定一个恰当的参照系作为衡量标准至关重要。考虑到目前国内缺乏针对人工智能相关行业的详细统计数据，本文参考西方发达国家的做法，选取美国劳工部发布的《职业空缺报告》中所列各行业所需的熟练技能岗位数作为测算基准，最终以2019年前三季度（截至9月底）全国城镇新增就业人数与同期全国城镇登记失业人数之比作为衡量指标。

二、智能化浪潮下人力资源市场供求关系的分析框架

在智能化浪潮下，劳动者的工作环境和劳动强度发生了根本性变化，由此引发了劳动力市场供求总量、结构以及微观层面的变化。为了准确分析人力资源市场供求关系，有必要结合新技术背景构建相关分析框架。本文认为，从宏观角度看，随着人工智能技术的不断发展，人工智能设备逐渐取代传统人工劳动，并将产生“机器换人”效应；而从微观视角看，智能机器人也会因其成本相对低廉、工作效率高、劳动强度低等优势被广泛应用于各个行业，这可能导致部分工作岗位消失，进而影响人力资源市场需求。因此，在研究过程中应从以下两个维度出发：（1）围绕着人工智能技术本身以及与之相关的人力资本要素，探讨该技术对劳动力总量供给和质量提升的影响；（2）在分析具体职业岗位受到冲击的基础上，深入挖掘其对不同技能类型劳动者的冲击范围及程度，并进一步阐释此类冲击如何传导至劳动力需求量变化进而影响整体人力资源市场供求形势。

三、数据来源与研究方法介绍

第一，2017年6月至8月，在全国范围内进行了“中国劳动力市场就业与收入调查”。该项目由国家统计局中国经济景气监测中心设计实施，调查样本为3600个企业（包括国有、集体、股份及私营企业）的28万名员工。调查采用随机抽样方法，按照国际通用标准划分职业类型和行业类别，按不同性质的企业分层抽取样本，共涉及制造业、建筑业、批发零售业、住宿餐饮业、居民服务和其他服务业、信息传输软件和信息技术服务业等七大行业。问卷内容包括当前工作状况、就业意愿、个人技能等基本信息，以及教育培训情况、享受社会保险待遇情况、工资发放情况、工作时间、加班情况、休假情况、劳动合同签订情况、工资报酬、是否存在拖欠工资情况、离职原因等。具体发放方式是通过各地统计局以邮寄的形式下发到各用人单位，再由单位组织人员填写。最终回收问卷2745份，其中有效问卷2591份，有效率为93.2%。问卷数据已经经过严格的筛选和剔除，可以反映出我国劳动力市场的总体特征。

第二，2017年7月到2018年8月间，从国家质量监督检验检疫总局发布的《中国工业机器人产业发展报告》中提取了我国各地区的工业机器人产量数据。该数据是对全国生产工业机器人企业的数量及其销售数量的统计，能直观地反映我国工业机器人市场的规模。

第三，2018年6月，我们在某知名招聘平台发布了“智能制造工程师”岗位需求，获得了全国30个省市自治区的招聘数量。同时，我们也收集了该岗位所需具备的工作技能，并根据这些技能要求将其归入4个技能类别，分别是：编程与算法、机器视觉、工业物联网、电气自动化。由于智能制造工程师需要掌握多种专业技能，因此我们没有直接使用这30个省市自治区的招聘数量来计算供需比，而是采用了每一个岗位对应技能的人数，然后除以总的招聘数量，得到每个省市自治区的供需比，以此来反映该地区人才的供需状态。

四、劳动力市场供求关系分析

对于制造业来说，目前从总体上看我国的自动化水平较低。根据世界银行发布的报告《全球制造业竞争力指数：2016》，中国在该指标的排名为第35位，处于中等偏下水平。我国制造业劳动生产率与发达国家相比差距也比较大，比如韩国制造业劳动生产率是我国的1.7倍，日本、德国等国分别是我国的2.8倍和2.9倍。因此，虽然我国已经成为制造大国，但是距离制造强国还有一段路要走。

机器人被称为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是一个国家科技创新、高端制造水平的重要体现。因此，研究工业机器人对劳动力市场的影响时，首先要关注工业机器人的产量及其变化趋势。本文利用2017年7月至2018年5月我国工业机器人市场产量数据计算了各地区智能化发展程度，进而分析制造业企业用工需求情况。可以看出，在东部地区中，上海市的工业智能化程度最高；而从全国范围来看，江苏省的智能化水平最高。

在人工智能快速发展的背景下，企业对于具备新技术、高技能人才的需求不断增加，然而，目前国内高校并没有相应的专业进行培养。为此，本文选择了某招聘网站上“智能制造工程师”岗位招聘信息进行分析，以此判断当前市场上是否存在足够多的适合新技术的高技能人才。

据统计，截止2018年5月，共有41家用人单位发布了共104个“智能制造工程师”职位，其中北京发布最多，有17个职位；上海次之，有14个职位；广东第三名，有11个职位。可见，这三个地区是招聘此类职位的主要地区。并且，这些职位普遍要求求职者具有硕士及以上学位或本科毕业5年以上工作经验。此外，不同学历背景的求职者需要的最低工资待遇也不相同，其中高中（中专）学历求职者要求月薪6000元及以上，大专学历求职者要求月薪7000元及以上，本科学历求职者要求月薪8000元及以上。而硕士学历求职者则要求月薪10000元及以上。

五、人工智能影响下的劳动力市场政策调整建议

首先，要建立健全公共就业服务体系，利用信息化手段提高就业信息透明度。一方面，相关部门应当通过多种途径来收集、整理企业招聘信息，并通过网络媒体向社会公众公布，在提高信息获取效率的同时，避免部分企业或中介机构出于利益考虑而发布虚假信息，扰乱劳动力市场秩序。另一方面，政府可以针对失业人员开展职业技能培训，帮助其尽快实现就业转型，以缓解结构性失业问题。

其次，调整教育资源配置方式，加强职业教育培训力度。人工智能的推广应用不仅会对现有工作岗位产生冲击，也将促进新的岗位和职业的产生。因此，政府应当顺应时代发展趋势，通过科学合理地配置教育资源，不断增强劳动者适应市场变化的能力。特别是对于低技能劳动者来说，政府部门应当加大职业教育培训投入力度，培养其掌握新技术的能力，从而更好地满足经济转型升级的需求。

再次，完善社会保障制度，扩大社会保险覆盖面。我国已经进入了深度老龄化社会，劳动年龄人口比重持续下降，如何保障老年人的基本生活需要成为政府面临的重要挑战。社会保险制度作为社会安全网，不仅能为社会成员提供一定程度上的收入保障，还有助于缩小贫富差距、提升社会公平水平。因此，政府应逐步完善养老保险制度，提高养老保险覆盖面，确保每位劳动者都能获得必要的社会保障，从而使劳动者在面临失业风险时有能力维持基本生活。

结论

总体来看，本文的研究结论可以为国家制定相关政策提供重要参考。一方面，政府应该充分发挥公共就业服务机构的职能作用，增强就业信息透明度，完善职业技能培训制度；另一方面，教育部门要调整教育资源配置方式，加大职业教育与培训的力度，提高劳动者的专业素养和技术水平，以应对未来可能出现的劳动力需求不足问题。同时，还应建立全面覆盖、功能齐全的社会保障体系，尤其是要加强对低技能就业群体的保障工作，努力实现社会公平与和谐发展。

参考文献

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