在今年的北大笔谈政府工作报告中 ，李强总理再一次强调数字技术对推动经济高质量发展的经院重要性 
，提出要激发数字经济创新活力
，秦雪持续推进“人工智能＋”行动 。征均展改早在2017年 ，衡人国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，工智pc加拿大28群对我国人工智能产业进步及经济高质量发展产生了重要作用。善劳市场自那时起 ，动力各行业领域积极开展数字化、平性网络化向智能化的北大笔谈加速跃升
。根据《2023全球人工智能创新指数报告》 ，经院中国人工智能创新水平已位列全球第二
 ，秦雪得分显著高于后续其他国家。征均展改在产业层面 ，衡人工信部数据显示，工智截至2024年 ，人工智能技术的应用已覆盖金融
、制造、政务 、医疗、教育、交通 、旅游等多个领域，创造了数百万新增就业岗位。在全球范围，根据麦肯锡等权威机构预测 ，人工智能每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长，生成式人工智能有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值 ，并将AI的总体经济效益提高50%左右；到2030年 ，人工智能（AI）将为全球经济贡献19.9万亿美元，推动2030年全球GDP增长3.5%。然而 ，人工智能应用的迅速推广为各行业带来了显著的经济效益的同时  ，也为整个劳动力市场带来了影响与冲击
。自动化和反应式人工智能技术的普及取代了大量从事基础劳动的工作者的就业岗位 ，而生成式人工智能技术和大语言模型的加拿大28网站发展进一步对中技能岗位产生着替代冲击 ，并增加了对高技能岗位的需求，各技能岗位间的薪资差距也在逐渐变大。换言之 ，随着技术进步
，劳动力市场中技能不匹配的问题愈加严重，尤其是缺乏技术适应性的中低技能劳动者受到影响较大 ，不同技能岗位之间在供需结构和薪资水平方面产生了巨大的差距。针对上述问题，笔者从以下四方面系统分析人工智能造成劳动力市场不公平性加剧的原因，并尝试给出政策建议。劳动力市场不公平性加剧原因之一 ：低技能岗位被替代与高技能需求增加 。根据国家统计局数据，近年来我国第二产业创造就业的能力在不断下降 ，从2015年至2022年总共减少了超过1500万就业岗位 。相比之下
，我国第三产业岗位数量在同一时期的增加值超过2300万 。人工智能技术的发展使得机器可以有能力执行越来越多的常规性任务，并且比人工完成速度更快 、成本更低，从而对各个产业和行业产生影响和冲击。例如 ，在部分制造业领域中 ，机器人技术的普及替代了大量的基础操作岗位；而在服务业中，自动化服务系统减少了对人工客服的需求 。然而在当前技术阶段，这些由人工智能应用足以完成的常规性任务大多分布在低技能岗位聚集度较高的第二产业之中。这一特征导致技术进步对第二产业岗位的替代效应增强，低技能岗位出现缩减。另一方面，人工智能技术的发展又创造出大量新的就业岗位  ，而这些新的岗位大多有着高技能需求，使得整个劳动力市场对高技能的需求增加，从而进一步加剧了劳动力市场的分化。劳动力市场不公平性加剧原因之二
：职业技能教育滞后且资源分配不均。随着人工智能技术的加拿大28qq群快速应用，劳动力市场中高技能岗位的需求增加
，而相应技术人才存在供给缺口 。根据《2024年中国企业智能化发展人才需求调研》结果显示，高达91.3%的受访企业面临人工智能人才缺乏的问题。高技能岗位供给不足暴露出职业技能教育滞后的问题 。尽管全国开设人工智能专业的本科院校数量从2019年的35所迅速攀升至2024年的535所，然而近年来人工智能人才缺口呈现出持续扩大的趋势。根据人社部的数据 ，我国当前人工智能人才缺口超过500万。其主要原因在于高校人工智能专业设立时间较短，大规模人才培养尚未成形，当前该领域岗位仍主要依赖计算机 、电子信息等传统专业的支持‌。另一方面 ，在职业教育领域，尽管国家层面已经推出了多项技能提升和职业转型的支持政策 ，但当前教育和职业培训体系的调整速度依然滞后。许多职业教育机构缺乏与人工智能技术相关的专业课程，难以为劳动力市场培养符合需求的高技能人才
。这种培训资源与市场需求的不平衡导致大量劳动力无法及时获得转岗机会
，特别是对于低技能劳动者而言
，适应新技术的难度更大，造成了大量就业不稳定现象。与此同时，在地区分布层面 ，我国教育资源分配不均 
，优质的人工智能教育和技术培训机会集中在少数发达地区，尤其是东部沿海的主要城市。许多中西部和农村地区的教育资源相对落后 ，导致这些地区的劳动力在面对人工智能相关岗位时处于劣势 。发达城市的企业和培训机构能提供大量的人工智能相关课程和实习机会，而欠发达地区则缺少类似的职业培训资源。长期来看，这导致不同地区的劳动力在人工智能技能上形成分层 ，进一步加剧了地区之间的加拿大28计划收入和就业不平等。劳动力市场不公平性加剧原因之三：新兴行业岗位缺乏保障。人工智能的发展在推动新兴行业快速崛起的同时，也暴露出这些行业在劳动保障和权益保护上的不足
，进而加剧了中国劳动力市场的不平等
。人工智能及相关的新兴行业（如算法开发、数据标注、平台运营等）在劳动保障方面仍然相对滞后 。许多从事AI相关工作的劳动者面临缺乏劳动合同、社会保险、带薪休假等基本保障的问题。例如
，数据标注员在AI发展的初期扮演了重要角色，但他们的工作往往是按任务支付 ，缺少劳动合同和社会保障。大部分数据标注员被视为外包工人或“零工”，并没有与公司签署正式的劳动合同，因此在失业、工伤等情况发生时，他们的权益难以得到保障。另一方面 ，人工智能产业的快速变化也导致雇佣关系变得不稳定
 ，员工常常在短期内跳槽或转行。这种灵活用工现象的普及导致人工智能行业劳动者的权益保障水平低于传统行业的正式员工
，加剧了行业间和岗位间的不平等
。与此同时 ，相关的法律法规建设尚处于初级阶段，无法全面覆盖人工智能技术应用带来的新型就业模式 ，使得相关从业人员的权益得不到应有的保护。这一系列问题导致劳动力市场的不平等加剧，特别是低技能
、临时性和平台经济类岗位的劳动者面临的权益保障问题更加严峻。劳动力市场不公平性加剧原因之四 ：人工智能技术所创造的新岗位不足 。多项国内外研究表明
，人工智能技术的发展与应用对劳动力市场起到的是替代作用还是互补作用很大程度取决于其创造新岗位的能力。尽管我国在人工智能研究和开发领域取得了显著进展 ，加拿大28群推荐但这些技术在许多传统行业的实际应用还较为有限  ，从而导致人工智能技术在许多行业和应用场景中所带来的新岗位创造能力不足。例如，在农业和制造业等传统行业中
，许多自动化设备或数据分析系统尚未普及，阻碍了新岗位的产生
。如今，我国的人工智能应用仍然主要集中在少数高技术行业和经济发达的地区，例如互联网、金融和医疗等领域。而许多传统行业和中小企业由于技术成本高
、人才匮乏等原因难以及时应用人工智能技术，导致技术的革新未能在产业结构调整中创造出足够的新岗位。这种产业结构调整的滞后使得高技能劳动者能够在当前阶段通过人工智能带来的产业升级受益 ，而低技能劳动者和欠发达地区的劳动者则难以获得人工智能带来的就业增长机会。这种行业和地区间的结构性差距，导致了一部分人群享受了人工智能红利
，而另一部分人群则面临失业和收入下降的困境 。除此之外，国家政策层面的支持更多集中在技术研发和产业升级上，而在鼓励企业创造新岗位方面的政策措施相对有限。基于以上分析，笔者分别从职业培训 、学校教育、劳动保障和岗位创造等方面提出以下政策建议。（一）实施国家级职业技能提升和转型计划 。通过设立专项人工智能职业技能提升计划，为面临失业风险的低技能劳动者和转型需求较高的中等技能劳动者提供职业技能再培训的机会 。改善劳动力市场技能错配问题的关键在于提高低技能劳动者的职业技能和岗位适配性，以适应更高技能水平的工作需求
。政府可以设计专项基金 ，为参加人工智能职业技能培训的劳动者提供学费减免和生活补贴，尤其关注易被人工智能替代的制造业和服务业里的中低技能岗位劳动者。另一方面
，制定全国统一的职业技能提升课程标准，开发基于AI技能需求的课程体系，涵盖技术基础、人工智能实操和创新能力等培训内容
，并由国家层面的机构审核课程质量 。课程内容应根据行业和技术变化及时更新 ，以确保劳动者获得最新
、最实用的技能。同时，可通过政府或行业协会推广“技能认证”体系，并颁发“人工智能技能认证”证书 ，增强劳动者的职业认可度，提高他们在劳动力市场上的竞争力。认证体系应涵盖不同技能等级 ，以便劳动者根据自身能力选择适合的认证路径。（二）推进教育体系改革 ，深化人工智能相关学科的职业教育。针对高等教育 ，将人工智能研发与应用融入应用学科专业的培养计划之中，加强复合型高技术人才的培养。鼓励高校积极开发“人工智能+”专业课程 ，并与传统专业广泛结合 ，重点关注人工智能技术在各个专业领域的应用与赋能（例如“人工智能技术在农业中的应用”）。同时，还应该广泛推行校企合作
，打造“产学研一体化”的教育模式。针对中小学教育，应提高人工智能技术在不同学龄段学生中的认知与了解 。鼓励中小学开设相关探索课程以及提供项目制学习的机会，提高学生自主探究能力。针对职业教育，加强职业教育师资力量，提高人工智能课程的教学质量
。在全国职业院校开设涵盖人工智能基础
、数据分析、机器学习等技能的课程，针对制造业、农业  、服务业等行业的不同需求设置专门的人工智能应用类课程，使不同领域的劳动者都能接触并掌握人工智能技术 。通过校企合作，引进人工智能企业专家担任兼职教师，或鼓励技术专家到职业院校授课
，为学生带来行业前沿的知识和实战经验。政府可提供鼓励政策 ，对现有的职业教育师资开展定期的人工智能技能提升培训 ，并设置教师技能考核体系 ，确保职业教育的人工智能课程保持高水平和实用性 。（三）完善新兴行业劳动保障体系，适应灵活用工需求 。首先 
，建立灵活用工的法律框架，优化社会保障体系 ，增强灵活用工劳动者的保障。国家应制定专门的法律法规，明确灵活用工劳动者的基本权益，包括最低工资 、工时限制、社会保险等方面的规定，以规范企业用工行为，保护劳动者权益 。同时
，可以为灵活用工劳动者设计适宜的社会保险制度，包括养老保险、医疗保险、工伤保险和失业保险等。可以考虑按小时或项目进行的缴纳方式
，以便劳动者根据自己的收入情况灵活选择
。其次 ，推动新兴行业的劳动合同标准化。为新兴行业的灵活用工提供标准化的合同模板 ，确保合同中涵盖基本权益条款，如工作内容、工资支付 、工作时间
、解雇条款等。通过标准化合同，降低劳动者在合同签订过程中的信息不对称和法律风险。第三
，开展灵活用工的宣传与教育 。通过媒体 、社区和职业培训机构向灵活用工劳动者普及相关法律法规和权益知识，提高他们的维权意识，帮助他们了解自己的合法权益。增强企业对灵活用工劳动者权益保护的责任感 ，通过行业论坛
、研讨会等形式，推动企业积极参与灵活用工保障机制。第四，加强数据监测与研究 ，持续改进政策。政府应建立灵活用工市场的数据监测系统，定期收集分析灵活用工的市场变化、劳动者权益状况和用人单位的履责情况
，以便及时调整政策措施，改善保障机制。支持高校和研究机构对灵活用工现状及其影响进行研究 ，为政府政策的制定和调整提供依据
，确保政策措施科学有效。（四）加强人工智能技术与传统行业的有机结合 ，为新岗位创造提供政策扶持 。首先 ，为中小型企业应用人工智能技术创造新岗位提供基础设施保障。根据国家战略和市场需求，制定针对人工智能赋能相关领域的新兴产业发展规划，明确政策导向和支持方向，尤其鼓励作为就业创造主力的中小型企业使用先进人工智能技术进行业务和岗位的创新 。推动人工智能产业基础设施建设
，并为中小型企业或创业团队提供算力和算法等基础设施保证。其次 ，支持产业园区和孵化器建设。人工智能产业园区和孵化器可以为企业提供良好的办公场地 、研发设备、网络设施等硬件条件，以及创业辅导、市场推广 、知识产权保护等软性服务。通过打造完善的产业生态环境 ，吸引更多的企业和创新团队入驻，形成产业集聚效应 
，创造大量的就业岗位 ，涵盖从技术研发、产品设计到市场营销、售后服务等各个环节
。产业园区和孵化器还可以引导企业加强在人工智能产业链上下游的合作，支持核心企业与中小企业开展协同创新和业务合作 ，共同开发人工智能应用场景和解决方案。第三 ，设计新岗位创造专项基金 。通过设立专项基金，支持企业在人工智能及相关领域创造新的就业岗位。专项基金可以通过提供研发补贴
、贷款贴息 、风险投资等方式，降低企业在人工智能领域的创新成本和风险，鼓励企业大胆尝试新的技术路线和商业模式 ，开发出具有创新性和市场竞争力的人工智能产品和服务 。这将为企业创造更多的市场机会和业务增长点，进而带动相关就业岗位的增加，在为社会提供更多优质岗位的同时也有助于推动整个产业的升级和发展 。作者简介秦雪征北京大学经济学院教授 、博士生导师、经济学系主任 、市场经济研究中心主任，北京大学全球健康发展研究院副院长。研究领域为健康经济学 、劳动经济学、应用计量经济学。曾主持国家自然科学基金
、教育部人文社会科学研究基金
、加拿大国际发展研究中心等机构资助的多项科研课题，在Journal of Comparative Economics、Health Economics、Economic Development & Cultural Change 、《经济学（季刊）》
、《管理世界》等国内外著名学术期刊发表论文80余篇 
，出版Economic Analysis of Mental Health in China
 、《人力资本的代际传递对经济增长的影响机制研究》 、《应用计量经济学：EViews与SAS实例》等多部教材和著作；担任Journal of Applied Economics and Policy Studies主编、China & World Economy副主编及China Economic Review等学术期刊的客座主编或编委，并兼任中央统战部党外知识分子建言献策专家组成员、北京市高级知识分子联谊会理事 、海淀区政协常委等社会职务。被评为北京市高等学校青年教学名师，教学成果获北京市高等教育教学成果一等奖、北京高校优秀本科育人团队奖 、全国多媒体课件大赛三等奖等奖项。专题链接 ：聚焦两会2025