■ 张海峰

近年来人工智能技术蓬勃发展，在引领新一轮科技革命和产业变革的同时，也给就业市场带来了前所未有的挑战和机遇。今年的《政府工作报告》提出，推动更多资金资源“投资于人”。加强对人本身的投资，既是积极应对人工智能发展引发的就业市场失衡和收入分配不均等问题的重要举措，也是新时代坚持以人民为中心的发展思想的生动体现。

理性认识技术变革对就业的双刃剑效应

英国古典经济学家大卫·李嘉图最早系统阐述了“技术性失业”问题。在其代表作《政治经济学及赋税原理》中，他专章论述了机器使用与劳动者福利的关系，指出机器虽能显著提高社会生产率，却可能导致部分劳动者被边缘化，引发“技术性失业”，恶化他们的福利状况。此后两百余年来，技术变革的就业效应始终是经济理论界关注的核心议题之一。

进入21世纪以来，理论研究更多聚焦于自动化、信息技术和工业机器人等新兴技术如何重塑劳动力市场格局。概括来看，偏向性技术变革理论是较为主流的分析框架，具体又包括技能偏向性技术变革理论和任务偏向性技术变革理论。两种理论都认为，技术变革一方面通过“就业替代效应”或“就业挤出效应”减少部分工作岗位，另一方面也会通过“生产率提升效应”和“技能-技术互补效应”催生更多的就业机会乃至新的职业，即“就业创造效应”或“就业补偿效应”，因而，从理论上看，技术变革对劳动需求总量的净效应尚无定论。同时，技术变革的偏向性意味着技术变革驱动的发展红利一般不会自动地使所有人均等受益，进而导致收入分配效应。

近年来，人工智能技术的广泛应用，必将如以往的重大技术变革一样，深刻重塑全球劳动力市场格局。作为影响范围更广、智能化程度更高、迭代速度更快的颠覆性技术，人工智能对就业结构和收入分配格局的冲击将更加深远、更加复杂。

《科学》杂志的一项最新研究显示，在美国，约80%的劳动者所从事的职业中至少10%的工作任务可由人工智能完成，约19%的劳动者则有超过一半的工作任务可由人工智能完成。在中国，根据我们于2024年开展的一项调查，有接近半数的受访劳动者在日常工作中使用人工智能或生成式人工智能。尽管目前人工智能能替代的工作任务仅占小部分，但可以预见，随着人工智能技术不断演进，其影响范围和程度将进一步扩大。

值得注意的是，与以往自动化、信息化等技术变革主要影响重复性体力劳动不同，新一代人工智能对重复性脑力劳动的影响似乎更大，对体力劳动和非重复性脑力劳动（如沟通协调）的影响相对较小。与此同时，人工智能发展也催生了一批新的职业和工作岗位。人力资源和社会保障部数据显示，2019年以来我国已发布6批共计93个新职业，其中相当一部分与人工智能技术紧密相关。

人工智能对各类劳动者的异质性影响在重塑就业结构的同时，也加剧了收入分配格局的复杂性和不确定性。乐观的看法认为，人工智能可降低某些工作的技能门槛，有助于缩小高技能和低技能劳动者之间的数字鸿沟，促进更具包容性的就业和分配格局。悲观主义则认为，人工智能发展可能带来新的分化风险，同时考虑到人力资本的向下兼容性，若缺乏必要的政策引导和再培训，收入分配差距可能会进一步扩大。

四方面入手应对人工智能对就业市场的挑战

可以预见，未来人工智能技术的迭代速度会进一步加快，对知识和技能供给提出了更高的要求。如果劳动力的知识结构和技能水平不能及时更新调整，就业替代风险将会提高，技能供求失衡、就业压力和收入差距等问题在人工智能时代或将更加凸显、更加尖锐。因此，在人工智能加速演进背景下，必须更加注重对人本身的投资，把“投资于人”作为应对技术变革、促进人机协同、实现高质量充分就业的根本之策。

一是要健全协同育人机制，重视非认知能力的培养。自控力、自主性、人际沟通等非认知能力是推动人的全面发展不可或缺的重要维度，也是人类区别于人工智能的独特优势。要引导家庭教育和学校教育更加注重对学生非认知能力的塑造，构建德智体美劳全面发展的育人体系。

二是要深化教育体系改革，着力塑造创造性思维。想象力和创造性是人类智能的核心特征。要加快改革以考试为主的评价选拔机制，优化高校课程体系和培养方案，更加注重批判性思维和创新能力的培养，激发学生的潜能和活力。

三是要构建终身学习体系，提升劳动者对新技术的适应能力。人工智能的快速迭代加快了劳动力已有的知识和技能的“折旧”。要建立政府引导、企业主导和社会参与的终身职业培训体系，为不同年龄段、不同职业背景的劳动者提供灵活、多元、精准的技能提升路径，增强其适应技术变革的能力。

四是要加强社会安全网建设，增强弱势群体应对风险的能力。人工智能发展带来就业形态的深刻变革，灵活就业人员和新业态从业者规模或将不断扩大。要加快构建与灵活用工和自由职业相适应的就业保障机制，增强劳动者抵御就业风险的能力，兜住兜牢民生底线。

(作者为浙江大学经济学院教授、博士生导师，浙江大学劳动经济研究所副所长)