人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究.pdf
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1、第 24 卷 第 2 期2024 年 3 月北 京 工 业 大 学 学 报(社会科学版)JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SOCIAL SCIENCES EDITION)Vol.24No.2Mar.2024DOI:10.12120/bjutskxb202402110人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究杨学成,郭摇 景,杨东晓(北京邮电大学 经济管理学院,北京摇 100876)摘摇 要:从偏向型技术进步理论视角,探究人工智能技术进步的多因素组态效应对高技术制造业就业结构的影响路径及机制。采用定性与定量相结合的混合研究设计,以
2、20182020 年中国 30 个省份数据集为样本进行了 fsQCA 实证分析。研究发现:(1)高技术制造业就业结构变化的前置因素存在组态效应,且人工智能相关产业投入、工业机器人投入、产业转型升级、制造业智能化水平、适龄劳动力占比、劳动力受教育程度均非单独的必要条件;(2)存在 4 条驱动高技术制造业劳动力占比增加的路径,包含产业转型-人才素质型、产业智能-人口红利型、机器替代-人才稀缺型、机器智能-人口红利型;(3)制造业智能化水平、制造业转型升级程度、适龄劳动力人口占比,以及制造业智能化水平、劳动力受教育程度是促进高技术制造业劳动力占比增加的两类核心条件组合。为推动偏向型技术进步从单一视角
3、向多维视角的转变奠定了基础,也为地区管理部门投入人工智能促进高技术制造业健康发展提供了实践启示。关键词:技术进步;人工智能;就业结构;组态效应;高技术制造业中图分类号:F062郾 4;F061郾 3文献标志码:A文章编号:1671-0398(2024)02-0110-14收稿日期:2023鄄07鄄24基金项目:科技创新 2030“新一代人工智能冶重大项目子课题(2020AAA0105302);北京邮电大学博士生创新基金资助项目(CX2023103)作者简介:杨学成(1977),男,北京邮电大学经济管理学院教授,博士生导师;郭摇 景(2000),男,北京邮电大学经济管理学院博士研究生。一、问题提
4、出党的二十大报告中明确提出,“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力。冶随着人工智能、工业机器人等新技术的发展和应用,制造业面临着转型升级的压力和机遇,就业结构的变化成为了问题的焦点1。制造业就业结构是指制造业中不同技能水平、职业类型、收入水平等劳动者的比例分布,其变化反映了制造业对劳动力需求和供给的情况,会影响制造业的生产效率、创新能力等多个方面2鄄3。当前,中国的劳动力市场供给已经进入负增长常态化阶段,劳动力市场供给呈现出少子化和老龄化的情况4,已经从过去的“人口红利冶转为“人才红利冶。因此,研究制造业就业结构变化的特征、影响因素,分析制造业就业结构变动趋势并寻找释放人才
5、红利的可行路径,对于促进制造业高质量发展具有重要意义。011杨学成,等:人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究第 2 期技术进步理论(Technological Progress)针对如何调整制造业就业结构以促进制造业高质量发展这一问题,提供了剖析就业结构变化的理论基础。学界一般认为,技术进步能够直接对就业结构产生影响,并会通过引起产业结构调整进而间接影响就业结构变化5。但过去的研究主要从单一视角进行讨论:一是基于技术进步的智能化投入因素,分析人工智能投入、工业机器人投入等对制造业就业数量和质量的影响6鄄7;二是基于产业环境因素分析制造业转型升级、产业智能化水平等对制造业就业分布
6、和结构的影响8鄄9;三是从人力资本因素分析老龄化、受教育程度对就业需求和供给的影响10鄄11。基于标准的经济学实证分析,这些研究发现偏向型技术进步会同时影响就业结构的产业间分布12、岗位需求13、岗位数量14鄄15,在一定程度上揭示了人工智能技术进步对制造业就业结构的替代效应、生产率效应和产业结构效应16。其中,替代效应指技术进步将替代劳动力的工作内容或者技能,导致企业劳动力用工需求的下降,造成结构性与技术性失业17鄄18;生产率效应会促进资本积累增加与经济增长,创造更多的就业机会19鄄20;产业结构效应指人工智能技术的发展会改变不同行业之间的相对收益和成本,导致部分行业的扩张与萎缩,从而改变
7、就业结构16。然而,这些研究往往忽视了人工智能技术进步与其他影响因素之间的相互作用和协同效应21,导致分析结果可能存在偏颇或不完整。例如,工业机器人投入可能与劳动力受教育程度产生协同效应,进而影响就业结构;人工智能投入与适龄劳动力人数可能产生替代效应并促进经济增长22,与制造业转型升级可能出现生产率效应11,进而影响就业需求与供给。并且,这些研究往往采用传统的回归分析方法,假设自变量之间相互独立,忽略了因果关系的非线性和多样性,难以捕捉到复杂的组态影响效应。同时,由于缺乏案例导向型的研究设计,忽略了地区差异和行业差异对制造业就业结构的影响,难以提供深入的理论解释和推理。在制造业中,过去的研究也
8、并没有对高技术产业门类这一细分领域进行专门的探讨。党的二十大报告提出要促进知识、技术、能力、资金、人才、政策等要素的集聚,并实现共享互联相通的“四链融合冶,这也为从多维度、多因素的视角分析制造业的创新发展提供了方法论,当下迫切需要找到高技术制造业创新发展的融合路径23。基于上述理论与实践基础,本文以中国 30 个省淤为样本,采用定性案例访谈和模糊集定性比较分析的混合研究设计,将研究对象聚焦在制造业中的高技术产业门类用工人数变化的成因,探寻人工智能技术进步对制造业就业结构的组态影响效应,以期从就业结构调整的角度归纳制造业创新发展的融合路径。在方法上,本文采用组态分析从整体和局部两个层面分析了多因
9、素协同效应,弥补了传统回归分析方法的不足,推动了从单一视角向多维视角的转变。在理论上,本文搭建了分析人工智能技术进步与制造业高技术门类用工变化的桥梁,从新的理论视角探讨了人工智能对制造业转型升级的推动作用。在实践上,本文发现了影响制造业就业结构的交互性因素,为地区调整资源投入促进制造业创新发展提供了可行的路径。二、理论演绎与研究设计(一)理论模型构建制造业就业结构变化是多因素共同约束、关联影响的复杂过程,因此有理由相信理论机制中存在着整体性与内部性的关联和互动,也存在同一影响路径的多个等效因果链24。本文借鉴阿西莫格鲁(Acemoglu)提出的理论机制16,对人工智能技术进步相关研究中所涉及的
10、替代效应、生产率效应、产业结构升级效应进行了全景刻画,并结合现有研究中学者提出的智能化投入、产业环境、人力资本是影响制造业就业结构的关键因素7,9鄄10,构建了三维协同匹配模型。111淤鉴于数据可用性,不包括西藏自治区、港澳台地区。2024 年北 京 工 业 大 学 学 报(社会科学版)一是智能化投入因素,其对制造业就业结构的理论影响机制主要包括替代效应和生产率效应两方面25。人工智能产业投入和工业机器人投入水平是两个重要的讨论维度。随着人工智能产业投入的提高,制造企业会采取更多的机器人来承担原本需要人力完成的工作,导致部分工人失业或者被迫转岗,这就是替代效应的影响机制26鄄27。应用工业机器
11、人的制造企业可以更加高效地完成生产任务,减少企业用工需求,进而对就业结构产生负面影响15。同时,人工智能产业投入也会促进研发和创新,也需要高技能的劳动力来操作、维护、改进机器人,从而增加对工作岗位的需求26。因此,智能化投入因素对制造业就业结构的影响是多元且正面和负面并存的,工业机器人应用水平与人工智能相关产业投入存在互补性。二是产业环境因素,其对制造业就业结构的理论影响机制主要集中在产业结构效应方面。制造业转型升级程度和制造业智能化水平是两个重要的讨论维度。一方面,随着新的产业门类涌现,会带来新的就业岗位进而产生正向的就业效应9。特别是高技术产业的发展需要大量的研发支持,会创造出更多的就业机
12、会。另一方面,自动化生产设备的应用推动从以人工劳动为主的传统制造业向更多的自动化、智能化生产转型,将减少低技能劳动力的就业机会28。因此,这些内部因素会互相影响,同时对制造业就业结构变化产生推动作用,最终表现在制造业各产业类别的用工人数发生变化。三是人力资本因素,其对制造业就业结构的理论影响机制主要体现在替代效应方面。地区适龄劳动力供给和劳动力受教育程度是两个重要的讨论维度29。较多的适龄劳动人口能够更好地满足生产和研发对人才供给的需求,增加制造业的整体就业人数,减缓机器造成的就业替代效应30。高技能和高素质的劳动力更能够适应高技术含量的生产和管理需求,从而满足高技术制造业向智能化、数字化方向
13、发展的用工需求。因此,人力资本因素对制造业就业结构的影响主要是调整了产业用工需求和市场供给过程,最终体现在制造业各产业类别的用工人数变化。本文为突破过去研究中仅将独立因素作为研究主体的局限,基于模糊集定性比较分析提出了智能化投入、产业环境、人力资本对制造业就业结构的三维协同匹配理论模型,以求揭示三类前置因素影响就业结构的交互关系以及组态路径(详见图 1)。图 1摇 三维协同匹配理论模型摇(二)研究设计与研究方法本文基于三维协同匹配理论模型,采用混合研究设计来分析人工智能技术进步对高技术制造业就业结构影响,具体技术路线如图 2 所示。在案例研究中,研究团队经过实地调研和深度访谈收集了丰富的定性文
14、本材料,对影响高技术制造业就业结构变化的关键资源因素进行了深度分析。在组态研究中,研究团队基于案例研究得出关键因素,利用各省份的年份横截面数据进行实证验证。组态研究结果证明了案例研究的结论以及三类因素的准确性31,并归纳出了会导致高技术制造业就业结构变化的因素组合,进一步深化了案例研究的结论。211杨学成,等:人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究第 2 期图 2摇 混合研究设计摇三、案例研究的分析与结论(一)定性材料收集本文采用典型案例抽样的方法来收集数据,尝试对比、归纳影响制造业就业结构的关键因素。研究团队于2021 年78 月、2022 年78 月分两次完成调研,以半结构化
15、深度访谈的形式开展,调研对象包括项目主管、一线员工、管委会主任等多名受访者,在征求受访者同意后,访谈的全过程进行录音,用于后续文本分析,访谈问题提纲由专家小组拟定(详见表 1)。调研材料的对象主要是企业管理者(47郾 83%)、企业员工(23郾 91%)、政府人员(23郾 91%)、专家学者(4郾 35%),总计 46 名人员,12 个企业,3 个政府机构。表 1摇 调研访谈问题问题类型问题提纲结构化问题摇1、主营业务的收入规模。2、主营业务的类别。3、平均年末工人数量,各业务中的工人数量变动情况。半结构化问题1、请讲讲哪些生产场景中需要用到工业机器人?机器人和工人是怎么协作呢?2、生产线上对
16、智能制造的需求高吗?为什么?3、工业园区中人工智能应用是什么水平?4、如何优化升级自身产业结构和用工结构?请说说具体举措。(二)定性数据分析结果研究团队将访谈录音整理后的材料(共 115 772 字),利用 Nvivo 12 Pro 专业定性研究软件,对资料进行编码。在开放式编码阶段,研究团队围绕研究主题对材料进行概念化和范畴化,利用 Nvi鄄vo 手动编码的方法,分析人工智能技术及相关因素对高技术制造业就业结构的影响。采用开放编码的方式,将原始语句概括并聚类为含义相近的主题词,进而凝练为初始的三级编码节点。其中,原始文本共生成 213 个参考点,对应 34 个三级节点,其包含的内容反映了参考
17、点的含义及其从属关系。为进一步探究人工智能技术与高技术制造业的影响过程,对这些三级节点进一步通过轴心3112024 年北 京 工 业 大 学 学 报(社会科学版)编码的方式进行分类汇总,形成了 6 个二级节点,这些节点是从属关系的中间层,具有更高层次的分类意义。最终,将所有二级节点提炼成一级节点,系统地分析各个节点对高技术制造业就业结构的影响,并尝试通过“条件过程结果冶的逻辑轴线展现三类资源因素从替代效应、生产率效应、产业结构效应影响高技术制造业就业的具体过程(详见表 2)。表 2摇 人工智能技术对高技术制造业的影响过程一级节点二级节点三级节点参考点智能化投入因素人工智能相关产业投入人工智能相
18、关产业的投资规模;应用场景的补贴;人工智能平台投资;企业技术赋能与推广;企业投入;超算中心投入等36工业机器人投入工业机器人投入规模;劳动替换;机器换人;自动化系统;自动化轮班;提高生产效率;工业机器人智能系统等41产业环境因素第三产业发展情况服务业快速发展;服务业对大学生的吸引力;服务业相对制造业的引流作用;有经验、有技能人才的流动;产业附加值等19产业智能化水平信息技术、网络技术、物联网技术的应用;智能系统;智能设备;降低生产成本;高新区的集聚效应;产业融合等48人力资本因素适龄人口平均占比劳动力市场供给的数量在下降;岗位需求的人才很多;岗位需求的人才招不到;工人被替代;工人跨区域流动;劳
19、动力本地就业等41平均受教育程度提高教育质量;加大教育培训;需求高素质人才;高技能人才的供应;本科生与研究生就业等28摇 摇 定性研究的结果呼应了已有文献中对就业结构影响因素的研究结论,并结合制造业的特征对三类因素进行了深化。具体而言,随着制造业中对人工智能投资不断加大,产业中也需要更多跨专业、多学科背景的复合型人才,这种需求推动了就业结构中高技能人才占比开始增加。工业机器人投入越高,企业对自动化生产越依赖,机器人将与制造业中的工人形成直接的岗位竞争,人机协作型岗位的需求也在增加。制造业智能化水平越高,对信息化、数字化、网络化等技术的运用越深入,将会促进制造业向高端化、服务化转型升级,进而增加
20、对中高技能劳动力的需求。产业转型升级程度越高,则第三产业的增加值也越高,大量生产性服务业会与高技术产业协同发展,增加了对中高技能劳动力的需求。而适龄劳动力占比和劳动力受教育程度越高,越有利于增加制造业就业人数。案例研究结论分别从单一因素视角刻画了人工智能技术进步对制造业就业结构的影响机制,展现了制造业就业结构变动是受到多种因素影响的过程。但何种因素组合会使得高技术制造业劳动力用工占比增加尚不清晰,仍需要进行深入的组态研究分析。四、组态研究的数据分析过程(一)定性比较分析方法(QCA)的适用性定性比较分析方法从整体论的视角关注条件组态以及结果间复杂的因果关系,是社会科学研究的一种新的范式。而组态
21、研究视角认为前因条件的不同组合会形成多重并发因果关系,能够产生多条等效的因果链条,能够有效避免传统计量模型的单向因果问题32。QCA 方法认为前因条件组态对被解释结果有互不冲突的完全等效性,因此从组态视角出发探究多个前因条件对制造业就业结构变化的复杂机制十分合适。相比于清晰集与多值集,模糊集的一致性评估更加精确和严格,分析结果更加紧缩,能够减少矛盾组态的产生33。因此,本文采用模糊集 fsQCA 方法进行数据411杨学成,等:人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究第 2 期处理。(二)测量与校准本文选取 20182020 年的中国 30 个省级面板数据进行实证研究。由于西藏自治区
22、的数据缺失严重,因而将其剔除,最终得到三个年度的 90 份案例样本。与现有的校准原则一致34,为避免笔者主观判断的影响并提高校准的客观性和可重复性,依据直接校准法将条件变量和结果变量校准为模糊集隶属分数,采用 95%、50%、5%分位数值分别作为完全隶属、交叉点、完全不隶属的阈值。表 3 展示了前因条件与结果的校准数据。表 3摇 条件变量校准过程与结果条件变量和结果变量校准完全隶属交叉点完全不隶属制造业就业结构变化/%27郾 87913郾 4657郾 452人工智能相关行业投入/亿元622郾 536228郾 62240郾 207工业机器人投入水平/万个5郾 3761郾 2730郾 071制造业
23、智能化水平/%63郾 30053郾 70045郾 860产业转型升级程度/%70郾 15351郾 46945郾 319适龄劳动人口占比/%76郾 35371郾 06866郾 057劳动力受教育程度/%44郾 62517郾 27311郾 824摇 摇 1郾 结果变量及度量结果变量为劳动力就业结构变化,采用高技术制造业劳动力在制造业用工总数中的占比来衡量。以往的研究都是从供给视角进行测量,以高教育背景或者高技能岗位来统计劳动力就业结构2,但这种统计方法供给弹性较低,对市场需求的反应较为缓慢,未能体现就业市场的真实需求情况。因此,本文通过高技术制造业门类来分析就业结构变化原因如下:首先,相比于其他制
24、造业产业部门,高技术制造业的劳动力占比增加更有助于制造业高质量发展。根据本文计算,20132020 年间规上工业企业中的高技术制造业门类人均收入增长率平均为 5郾 64%,其余门类人均收入增长率平均为 4郾 61%,提升高技术制造业用工占比有助于提升制造业收入规模。其次,高技术制造业是科学研究与实验发展(R&D)投入相对较高的制造业门类,这些行业创造了更多的知识存量,对于提升制造业的创新能力和效益,促进制造业的转型升级具有重要意义。本文使用国家统计局公布的高技术产业(制造业)分类中关于高科技门类的界定与划分,基于六大行业门类从中国工业统计年鉴中找出历年各行业年终平均用工人数进行数据合并,并按产
25、业门类加总得出高技术制造业年末平均劳动力数量。最后,计算 20182020 年高技术制造业用工人数/制造业用工总人数,将其作为衡量就业结构变化的结果变量。2郾 条件变量及度量(1)智能化投入因素。由于人工智能产业与其他产业的关联性,软件及信息技术服务等产业被归为人工智能产业。本文结合定性访谈结论并借鉴柏兰德(2017)35的做法,从中国统计年鉴中选取信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资额来代表人工智能相关行业投入。另外,本文借鉴联合国际机器人联盟(IFR)中分行业的历年工业机器人的安装量数据以及中国工业年鉴中省份就业人数占比数据,将历年的工业机器人安装量按各行业的规模分配到各个省份13,最
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