應(yīng)用人工智能優(yōu)化制造業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)的對策建議

王書華，楊學(xué)成，曹 靜，郭 景，隋 越，李 昊

（1.中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院，北京 100038；2.北京郵電大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100876；3.北京市科學(xué)技術(shù)研究院創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究所，北京 100089；4.桂林航天工業(yè)學(xué)院，廣西桂林 541004）

0 引言

人工智能歷經(jīng)了半個多世紀的理論探索和技術(shù)演進，近年來深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)了全球人工智能第三次浪潮，推動人工智能技術(shù)從實驗室階段進入產(chǎn)業(yè)化階段。作為一項通用型、使能型技術(shù)，人工智能正在加速向制造業(yè)、交通運輸業(yè)、現(xiàn)代物流、金融服務(wù)、公共安全等各領(lǐng)域滲透融合，其中人工智能技術(shù)正大力推動制造業(yè)智能化、高端化，推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［1］。隨著人工智能相關(guān)技術(shù)、智能化設(shè)備和服務(wù)在高技術(shù)制造業(yè)中的廣泛應(yīng)用，制造業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的轉(zhuǎn)型，這一變革不僅對生產(chǎn)方式和生產(chǎn)效率提出了新的挑戰(zhàn)，更對制造業(yè)勞動力素質(zhì)提出了更高要求，推動著智能制造領(lǐng)域的人力資源結(jié)構(gòu)面臨著獨特而深刻的變革。在人工智能技術(shù)的影響下，制造業(yè)中大量傳統(tǒng)的就業(yè)崗位被替代，同時也有新興崗位和新技能的需求被創(chuàng)造［2］，這一現(xiàn)象不僅僅在制造業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生深刻影響，更在全球范圍內(nèi)引起廣泛關(guān)注。技術(shù)進步理論為剖析勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)問題提供了重要的視角，其中創(chuàng)造效應(yīng)體現(xiàn)在技術(shù)進步能刺激消費需求和擴大企業(yè)規(guī)模，進而創(chuàng)造更多的工作機會與崗位需求［3］；替代效應(yīng)表現(xiàn)為技術(shù)進步將替代勞動力工作內(nèi)容或者技能，導(dǎo)致企業(yè)對勞動力的需求下降，造成周期性與技術(shù)性失業(yè)［4］。技術(shù)的進步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級以及勞動力資源供給，共同構(gòu)成了制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化的復(fù)雜因素。

為了更全面地理解這一問題，通過對多家企業(yè)的深入調(diào)研，結(jié)合對2018 年至2020 年的省份面板數(shù)據(jù)的分析，將重點聚焦于技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)環(huán)境和勞動力資源等因素對制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。研究目的在于揭示人工智能技術(shù)在高技術(shù)制造業(yè)中的廣泛應(yīng)用所引發(fā)的就業(yè)結(jié)構(gòu)變革，并通過深入分析影響因素，為決策者提供科學(xué)合理的政策建議，以引導(dǎo)制造業(yè)保持人力資源優(yōu)勢。從保持制造業(yè)人力資源優(yōu)勢的視角出發(fā)，提出一系列多措并舉的政策建議，以期為制造業(yè)及相關(guān)政策制定提供有力的理論支持和實證基礎(chǔ)，推動制造業(yè)在人工智能時代的可持續(xù)發(fā)展。

1 智能化時代制造業(yè)人力資源面臨的挑戰(zhàn)

制造業(yè)是經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱。在高質(zhì)量發(fā)展的背景下，眾多學(xué)者如童天［5］、邢澤宇［6］等的研究表明，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵是勞動力資源的技能水平，是高質(zhì)量的從業(yè)人員，即實現(xiàn)制造向智造轉(zhuǎn)變關(guān)鍵在于人才。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、虛擬設(shè)計、機器人等人工智能技術(shù)向制造業(yè)各部門、各環(huán)節(jié)的大規(guī)模滲透和廣泛應(yīng)用，人工智能技術(shù)通過生產(chǎn)智能化、裝備智能化、運維管理智能化等途徑升級智能制造能力，推動我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。其中，生產(chǎn)智能化技術(shù)包括智能柔性生產(chǎn)線、多傳感器質(zhì)量檢測、虛擬數(shù)字化生產(chǎn)仿真、人機協(xié)同制造等，實現(xiàn)工業(yè)物料智能在線檢測和篩選和自動裝配，不僅有助于優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提高生產(chǎn)效率，還將顯著降低生產(chǎn)成本；裝備智能化技術(shù)包括智能工業(yè)機器人、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備等，有助于提升產(chǎn)品質(zhì)量，實現(xiàn)非標準產(chǎn)品的個性化制造能力；運維智能化技術(shù)基于傳感器和物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備故障診斷及維護技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備的遠程管理、故障診斷和預(yù)防性維護，起到提升能效、節(jié)約成本的目的。然而，智能技術(shù)的應(yīng)用也對制造業(yè)人力資源的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和水平產(chǎn)生很大影響，智能裝備的大規(guī)模應(yīng)用在帶來機器替代效應(yīng)、顯著提高生產(chǎn)效率的同時，智能化帶來的新業(yè)態(tài)、新崗位、新技能需求也造成制造業(yè)中大量高技能人才的短缺、高素質(zhì)人才的分流，這在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)尤為明顯，如早在2015 年陳德智［7］的研究發(fā)現(xiàn)上海市先進制造業(yè)僅對研發(fā)人力資源需求呈現(xiàn)穩(wěn)步增長態(tài)勢。總之，智能技術(shù)應(yīng)用對制造業(yè)保持傳統(tǒng)的人力資源優(yōu)勢將帶來很大沖擊，加劇了當前高技術(shù)制造業(yè)的用工緊張局面。

1.1 生產(chǎn)與裝備的智能化造成部分就業(yè)崗位產(chǎn)生機器替代效應(yīng)

由于工業(yè)機器人的大量使用，很容易產(chǎn)生生產(chǎn)智能化和裝備智能化等制造環(huán)節(jié)有關(guān)崗位的替代效應(yīng)。近年來，由于高技術(shù)制造業(yè)用工緊張，越來越多的企業(yè)大量采用以工業(yè)機器人為代表的自動化、無人化、智能化的生產(chǎn)設(shè)備，以減少對人力的依賴［8］。近年來我國工業(yè)機器人安裝數(shù)量快速增長，2021 年新安裝數(shù)量達26.8 萬臺，大幅領(lǐng)先于制造強國日本、德國、美國［9］。工業(yè)機器人的普及與產(chǎn)業(yè)工人形成了直接的崗位競爭，同時產(chǎn)生崗位的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)。王曉娟等［10］的研究表明，工業(yè)機器人滲透度每增加1 個單位，制造業(yè)就業(yè)人數(shù)總量就會減少0.39%。

1.2 智能技術(shù)在制造業(yè)的大量應(yīng)用產(chǎn)生新技能的崗位需求和用工缺口

隨著人工智能逐漸融入生產(chǎn)、經(jīng)營、管理的許多方面，尤其是工業(yè)機器人、機器視覺、智能產(chǎn)品、機器學(xué)習(xí)和協(xié)作機器人等產(chǎn)品的相繼面市，勞動密集型的傳統(tǒng)制造業(yè)面臨較大沖擊，未來整個制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型對人工智能人才的需求必將顯著增長［11］。一方面，人工智能會改造生產(chǎn)線中原有的工作崗位，對工人提出更高的技能需求，如新增機器人工程技術(shù)人員、工業(yè)機器人系統(tǒng)操作員和運維員、智能制造技術(shù)人員等職業(yè)；另一方面也將替代部分重復(fù)性、可編碼的常規(guī)性工作任務(wù)，并增加人機協(xié)作型崗位的需求，如新增服務(wù)機器人應(yīng)用員、智能硬件裝調(diào)員等職業(yè)［12］。根據(jù)本研究團隊的統(tǒng)計，2019 年以來我國人力資源和社會保障部陸續(xù)公布了30 多個與人工智能相關(guān)的制造業(yè)新職業(yè)。彭瑩瑩等［13］發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用使制造業(yè)用工結(jié)構(gòu)出現(xiàn)分化，短期內(nèi)用工缺口問題會更加明顯，人工智能應(yīng)用帶來的全新崗位以及技能需求將會造成復(fù)合型人才的結(jié)構(gòu)性用工緊張。

我國是名副其實的制造業(yè)大國，同時也是人口大國，如今卻面臨制造業(yè)人才匱乏的現(xiàn)實。雖然隨著高等教育的普及，全國（未含港澳臺地區(qū)。下同）大專及以上受教育程度人口占比從2001 年的4.9%上升到2020 年的21.8%［14］，每年的高校畢業(yè)生總規(guī)模也在上升，接受高等教育的總?cè)丝谝呀?jīng)超過2.4億人，人才紅利正在形成［15］，但相對固定的學(xué)科專業(yè)難以適應(yīng)快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)需求，創(chuàng)新驅(qū)動型的高技術(shù)制造業(yè)仍存在較大的人才缺口。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，到2025 年，我國制造業(yè)十大重點領(lǐng)域人才缺口將接近3 000 萬人，缺口率高達48%［16］。面向行業(yè)需求的新專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)周期都較長，符合行業(yè)需求的高質(zhì)量技能型勞動力供給相對滯后，導(dǎo)致就業(yè)難的同時企業(yè)招工難。

1.3 勞動力市場供給進入負增長常態(tài)化階段

勞動力是經(jīng)濟增長的關(guān)鍵要素之一，高技術(shù)制造業(yè)的健康發(fā)展離不開高素質(zhì)的人力資源。第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示，近年來我國人口規(guī)模增長速度持續(xù)放緩，生育率不斷下降，人口老齡化也在加劇，適齡勞動力占比不斷減少；2018—2020 年全國15～64 歲勞動人口占比分別為71.2%、70.6%、68.6%，適齡勞動力數(shù)量占比逐年下降；2020 年60歲及以上的老年人口總量為2.6 億人，占總?cè)丝诘?8.7%，這一比例自2000 年以來增加了8.4%；2022年年末全國人口較2021 年年末減少85 萬人，開始出現(xiàn)負增長［17］。從人口發(fā)展的長期趨勢看，少子化和老齡化的壓力漸增，勞動力總量供給不足的情況將持續(xù)存在，包括制造業(yè)在內(nèi)的部分行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了較為明顯的用工缺口，這將對高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展造成不利影響。

1.4 多種產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的靈活就業(yè)渠道分流了部分高素質(zhì)勞動力

當前服務(wù)經(jīng)濟催生了靈活就業(yè)平臺，吸收了大量適齡勞動力，對高技術(shù)制造業(yè)就業(yè)形勢形成了新的負面影響。靈活就業(yè)平臺具有較高的就業(yè)吸引力，能夠迅速吸納大量適齡勞動力。據(jù)國家統(tǒng)計局2022年公布的數(shù)據(jù)，全國靈活就業(yè)總量已經(jīng)達到2 億人左右［18］。賈曉芬等［19］、中國人民大學(xué)中國就業(yè)研究所等［20］的調(diào)研結(jié)果顯示，近年來高學(xué)歷的畢業(yè)生以及新一代農(nóng)民工對工作的自由度和靈活性也有較高需求，更愿意在電商、微商、網(wǎng)絡(luò)直播、網(wǎng)約車、外賣送餐、快遞物流等新業(yè)態(tài)、新模式、新渠道中就業(yè)，而非選擇制造業(yè)工作崗位。目前，高校畢業(yè)生在高技術(shù)制造業(yè)就業(yè)的人數(shù)正越來越少，大量有經(jīng)驗的青壯勞動力也在從制造業(yè)部門向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，高技術(shù)制造業(yè)中的工人數(shù)量也在減少，部分具有豐富生產(chǎn)經(jīng)驗的高技能工人也選擇靈活就業(yè)。這些情況加劇了當前高技術(shù)制造業(yè)用工緊張的局面，也對制造業(yè)調(diào)整發(fā)展策略、適應(yīng)新就業(yè)形勢提出了全新要求。

2 模型構(gòu)建與結(jié)果分析

制造業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)即高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比，是指高技術(shù)制造業(yè)就業(yè)人力資源數(shù)占整個制造業(yè)中就業(yè)總?cè)藬?shù)的比重，一般用該指標表征制造業(yè)向高端轉(zhuǎn)型的程度。發(fā)達國家的這一指標相對較高，如2016 年美國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人力資源總數(shù)占制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的15%［21］，德國為17.4%［22］；而我國在2018—2020 年的這一指標分別為12.48%、12.83%、13.96%［23］，與發(fā)達國家相比仍有差距。

2.1 制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)來源

由于高技術(shù)制造業(yè)沒有明確分類，本研究團隊參考我國《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》中的表述［24］，采用“高技術(shù)制造業(yè)”來指代社會上使用的“高端制造業(yè)”。如表1 所示，2013—2020年我國高技術(shù)制造業(yè)和非高技術(shù)制造業(yè)的就業(yè)人數(shù)及收入缺少2017 年的數(shù)據(jù)，因為當年進行了國民經(jīng)濟門類調(diào)整而未進行相關(guān)統(tǒng)計。表1 顯示，就業(yè)人數(shù)與收入并非固定不變的線性關(guān)系。一般情況下，就業(yè)人數(shù)與收入呈正相關(guān)關(guān)系，然而，高技術(shù)制造業(yè)2019 年的就業(yè)人數(shù)少于2018 年，但2019 年的收入仍高于2018 年。因此，為了盡可能減輕不同年份就業(yè)人數(shù)變化的影響，滿足研究的科學(xué)性要求，在盡可能統(tǒng)一的基準下比較高技術(shù)制造業(yè)和非高技術(shù)制造業(yè)，本研究團隊借鑒李懷祖［25］的做法，提出了歸一化人均收入增速指標δ，即人均收入增長率與就業(yè)人數(shù)變化率的比值。其定義式為：

表1 我國高技術(shù)和非高技術(shù)制造業(yè)就業(yè)情況對比

式（1）中：δi為第i年的歸一化人均收入增速；yi為第i年的人均收入；xi為第i年的就業(yè)人數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)分析結(jié)果

按年份依次計算我國高技術(shù)制造業(yè)和非高技術(shù)制造業(yè)各年的歸一化人均收入增速，結(jié)果如圖1 所示，可見高技術(shù)制造業(yè)的歸一化人均收入增速總體上高于非高技術(shù)制造業(yè)，因為高技術(shù)制造業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)具有較高的附加值，因此可以帶來較高的經(jīng)濟效益。然而，自動化和智能化設(shè)備的應(yīng)用增加了生產(chǎn)復(fù)雜度和管理難度，使得高技術(shù)制造業(yè)需要更多高素質(zhì)、高技能的工人來滿足復(fù)雜、靈活的生產(chǎn)需求。高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的增加體現(xiàn)了制造業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，使高技術(shù)制造業(yè)能依托與行業(yè)相匹配的高素質(zhì)從業(yè)人員提供更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)，這也意味著制造業(yè)的人力資源配置更傾向于高技術(shù)制造業(yè)，有助于實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的人才育成模式，提升企業(yè)的創(chuàng)新水平，加速制造向智造轉(zhuǎn)型升級。

圖1 我國高技術(shù)和非高技術(shù)制造業(yè)歸一化人均收入增速年度對比

3 制造業(yè)中人力資源結(jié)構(gòu)的主要影響因素

為進一步分析影響制造業(yè)勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)的因素，對中國商用飛機有限責任公司等大型制造業(yè)企業(yè)中人工智能投入以及用工缺口問題、蘇州工業(yè)園區(qū)人工智能協(xié)會的人才儲備和教育情況，以及河南省某高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)中產(chǎn)業(yè)集群的用工缺口和產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型等問題進行調(diào)研。中國商用飛機有限責任公司是我國航空工業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，具有強大的研發(fā)實力和制造實踐經(jīng)驗，在處理人工智能投入和用工缺口上具有經(jīng)驗。蘇州工業(yè)園區(qū)一直以來在吸引高新技術(shù)企業(yè)和人才方面有著卓越的表現(xiàn)，調(diào)研該機構(gòu)可以深入了解園區(qū)內(nèi)人工智能領(lǐng)域的人才儲備和教育情況。對河南省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)進行調(diào)研，旨在研究其產(chǎn)業(yè)集群的用工缺口和產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型問題，以了解在中西部地區(qū)智能制造發(fā)展中的特殊挑戰(zhàn)。通過深入調(diào)研這3 個代表性機構(gòu)和園區(qū)，可以獲得關(guān)于制造業(yè)勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)受人工智能影響的具體案例，從而為研究提供實證數(shù)據(jù)支持。通過對調(diào)研所收集材料進行定性分析發(fā)現(xiàn)，影響制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化的關(guān)鍵因素主要包括技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)環(huán)境和勞動力資源。在綜合考慮了數(shù)據(jù)質(zhì)量、完整性和獲取的難易程度等因素后，選取我國30 個省份（由于數(shù)據(jù)獲取原因，未含西藏和港澳臺地區(qū)）2018—2020 年的面板數(shù)據(jù)，采用模糊集定性比較分析方法實證分析。具體變量選擇與測量指標如表2所示，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

表2 測量變量與指標

實證結(jié)果表明，制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化是多種因素共同作用的結(jié)果，其中人工智能技術(shù)進步因素能夠提升工廠生產(chǎn)效率，產(chǎn)業(yè)環(huán)境優(yōu)化因素能夠提升企業(yè)創(chuàng)新活力，勞動力市場因素能夠培養(yǎng)更多的高技能人才，優(yōu)化人力資源的就業(yè)結(jié)構(gòu)，為高技術(shù)制造業(yè)提供人才保障；同時，不同的資源因素組合引發(fā)的就業(yè)結(jié)構(gòu)變動效應(yīng)可以歸納為6 種模式（見圖2），其中能夠提升高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的模式包括綜合發(fā)展型、資本先導(dǎo)型、教育先導(dǎo)型3 類；不能有效提升高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的模式包括存量供給型、投入拉動型、待發(fā)展型3 類。

圖2 高技術(shù)制造業(yè)的6 種就業(yè)結(jié)構(gòu)模式

對比6 種模式的資源投入與結(jié)果發(fā)現(xiàn)，提升高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比最關(guān)鍵的因素是產(chǎn)業(yè)智能化水平，其次是勞動力受教育程度與專利投入規(guī)模兩個因素，再次是人工智能投資規(guī)模、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級與適齡勞動力人口結(jié)構(gòu)等3 個因素。上述6 個因素形成合力，共同增加了高技術(shù)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)，促進高技術(shù)制造業(yè)快速健康發(fā)展。具體分析如下：

（1）產(chǎn)業(yè)智能化水平在綜合發(fā)展型、資本先導(dǎo)型、教育先導(dǎo)型3 種模式中都能夠顯著提升高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比，是影響高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的筑底板因素，是高技術(shù)制造業(yè)健康發(fā)展的基礎(chǔ)和源頭活水。通過采用工信部的分省份兩化融合水平結(jié)果體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化水平，在該項得分較高的地區(qū)在制造業(yè)研發(fā)、設(shè)計、銷售、管理等高附加值產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)發(fā)展水平較高，能夠?qū)崿F(xiàn)高技術(shù)制造環(huán)節(jié)的集聚和增長，具備較好的高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。例如，北京市政府一直在大力推動智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，通過加強技術(shù)研發(fā)、建設(shè)智能制造基地形成了以高端制造為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，不斷引導(dǎo)企業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。高技術(shù)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚形成了良好創(chuàng)新氛圍，吸引了大批高素質(zhì)人才就業(yè)，為高技術(shù)制造業(yè)導(dǎo)入了人才紅利的發(fā)展動能。

（2）地區(qū)勞動力受教育程度與專利投入是影響高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的補短板因素，發(fā)揮著雪中送炭的作用。地區(qū)勞動力受教育程度高，能夠提供充足的知識型和技能型人才，可以很好地補充工業(yè)機器人投入帶來的制造業(yè)結(jié)構(gòu)性用工缺口，進而持續(xù)提高地區(qū)高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比，有利于滿足更高層次、更大數(shù)量的人才需求，推動高技術(shù)制造業(yè)健康發(fā)展。有效發(fā)明專利數(shù)量是衡量企業(yè)研發(fā)能力和技術(shù)創(chuàng)新水平的重要指標，專利投入的增加能夠提高制造業(yè)對科技人才和高技術(shù)設(shè)備的需求，同時也能夠促進企業(yè)間技術(shù)合作和產(chǎn)業(yè)協(xié)同，加速技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。因此，專利投入增加一方面會優(yōu)化產(chǎn)業(yè)人才結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)制造業(yè)向高技術(shù)化、智能化和綠色化方向轉(zhuǎn)型，另一方面也會創(chuàng)造更多就業(yè)機會。

（3）地區(qū)人工智能投資、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級效應(yīng)和適齡勞動力規(guī)模是影響高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的鍛長板因素，單獨發(fā)揮作用的效果并不明顯。投入拉動型中，如果人工智能投入未能轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)智能化的動能，或者存量供給型中的適齡勞動力人口只有數(shù)量沒有質(zhì)量，都會導(dǎo)致其作用效果不盡如人意，只有根據(jù)當?shù)靥攸c、配合其他因素綜合利用，才能在高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展中產(chǎn)生如虎添翼的效果。另外，服務(wù)業(yè)的發(fā)展也會增加分流制造業(yè)工人的風險，在適齡勞動力較多且勞動力受教育程度較低的地區(qū)更為明顯，因此服務(wù)業(yè)與制造業(yè)發(fā)展規(guī)模相協(xié)調(diào)才能呈現(xiàn)綜合發(fā)展型的效果。例如，制造業(yè)是廣東省的支柱產(chǎn)業(yè)之一，其主要發(fā)展的細分領(lǐng)域包括電子信息、家電、汽車制造等，對工業(yè)機器人和人工智能應(yīng)用需求都非常大。廣東省憑借雄厚的經(jīng)濟實力可以提供較大的人工智能投資額，也更容易快速擴大自身高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展規(guī)模，而發(fā)達的服務(wù)業(yè)對優(yōu)化高技術(shù)制造業(yè)的發(fā)展環(huán)境也發(fā)揮著重要作用。

4 促進高技術(shù)制造業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的建議

4.1 提升產(chǎn)業(yè)智能化水平，推廣應(yīng)用新興技術(shù)

產(chǎn)業(yè)智能化水平是促進高技術(shù)制造業(yè)健康發(fā)展的基礎(chǔ)性因素，應(yīng)積極推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。廣泛采用人工智能等新興技術(shù)不但能夠有效提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量，也能夠顯著降低生產(chǎn)中的安全風險、勞動強度，從而能夠減輕從業(yè)者的心理壓力。工作環(huán)境和條件的改善，使從業(yè)者能夠更加專注于高技能和創(chuàng)造性工作，有助于吸引高素質(zhì)人才進入高技術(shù)制造業(yè)。

4.2 提升勞動力素養(yǎng)，發(fā)揮與新興技術(shù)的協(xié)同作用

高技術(shù)制造業(yè)是未來經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎，其中人機協(xié)同型的崗位將占據(jù)主導(dǎo)地位，這類崗位不僅要求從業(yè)人員具備高端技術(shù)和創(chuàng)新能力，還要能夠與人工智能技術(shù)、設(shè)備進行有效協(xié)作。為了適應(yīng)這一趨勢，必須提升地區(qū)勞動力的受教育程度和素養(yǎng)，增加高水平技能勞動力供給，培養(yǎng)從業(yè)人員的數(shù)字技能和數(shù)字素養(yǎng)。對于在制造業(yè)中受到人工智能沖擊的員工，開展數(shù)字技能和數(shù)字素養(yǎng)的再培訓(xùn)顯得尤為必要。此外，還應(yīng)深化產(chǎn)教融合、校企合作，推動高校與制造業(yè)企業(yè)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，深化“中高職貫通”“五年一貫制”等人才培養(yǎng)模式改革，試點開展中等職業(yè)教育和應(yīng)用技術(shù)本科教育貫通等模式［26］。通過聯(lián)合培養(yǎng)、定向培養(yǎng)等模式，依據(jù)產(chǎn)業(yè)需求調(diào)整專業(yè)設(shè)置和人才培養(yǎng)計劃，將更多的高學(xué)歷人才導(dǎo)入高技術(shù)制造業(yè)，緩解畢業(yè)生技能素質(zhì)與崗位需求錯位的矛盾。

4.3 強化統(tǒng)籌規(guī)劃，多措并舉促進發(fā)展

加強統(tǒng)籌規(guī)劃，綜合考慮多種因素與制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，設(shè)計多種策略和途徑，形成政策工具箱。一方面，應(yīng)采取更全面的視角，綜合考慮本地產(chǎn)業(yè)智能化水平、勞動力資源供給數(shù)量和質(zhì)量、人工智能預(yù)期的投資額等條件，合理判斷本地發(fā)展高技術(shù)制造業(yè)的資源稟賦并明確自身發(fā)展類型；另一方面，應(yīng)不斷探索影響制造業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)的新因素，規(guī)劃更多提升高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比的資源組合路徑，促進高技術(shù)制造業(yè)健康發(fā)展。

4.4 加快人工智能復(fù)合型人才培養(yǎng)

加快培養(yǎng)通曉人工智能理論、方法、技術(shù)、產(chǎn)品與應(yīng)用等的縱向復(fù)合型人才，以及掌握“人工智能+”細分行業(yè)專業(yè)知識的橫向復(fù)合型人才。一是探索建立人工智能復(fù)合型人才的培養(yǎng)模式，制定科學(xué)合理的人工智能復(fù)合型人才分類分層培養(yǎng)體系。二是適應(yīng)人工智能領(lǐng)域融合發(fā)展的典型特征，重視人工智能與相關(guān)專業(yè)的跨學(xué)科教育，打造多學(xué)科交叉的課程體系。三是深入探索“互聯(lián)網(wǎng)+”等新型融合式培訓(xùn)方法，建立產(chǎn)教融合信息服務(wù)平臺，提高培訓(xùn)的針對性、便利性［27］。四是整合各方資源，壯大具有“人工智能+”交叉學(xué)科背景的師資隊伍，為復(fù)合型人才的培養(yǎng)提供保障。

5 結(jié)論

本研究著眼于人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用對制造業(yè)（尤其是高技術(shù)制造業(yè)）及其從業(yè)人員的影響，研究了當前制造業(yè)人力資源面臨的挑戰(zhàn)，分析了影響制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的主要因素，探討了保持制造業(yè)人力資源優(yōu)勢的政策建議。通過深入調(diào)研并結(jié)合對我國30 個省份面板數(shù)據(jù)的實證分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)智能化水平、勞動力受教育程度和專利投入規(guī)模是影響制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化的3 個關(guān)鍵因素；另外，通過強化統(tǒng)籌規(guī)劃、推廣新興技術(shù)、加快人才培養(yǎng)等措施，能夠有效提升高技術(shù)制造業(yè)勞動力占比，從而優(yōu)化制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)，保持制造業(yè)人力資源優(yōu)勢。