AI技術對勞動力市場就業結構與技能需求的影響

本文旨在探討數字經濟時代AI技術對就業結構與技能需求的影響，并提出應對策略。通過詳細分析AI技術對傳統崗位的替代與新興崗位的涌現、基礎技能的貶值與高級技能的升值等現象，揭示了勞動力市場從數量型向質量型的轉變。

本文從政策、企業和勞動者三個層面出發，提出了專項基金支持、產業結構優化、加大研發投入、人才培養與引進、創新招聘機制以及勞動者自我提升等應對策略。結果顯示，這些策略有助于提升勞動者的就業競爭力，促進勞動力市場的平穩轉型。

數字經濟的發展已成為驅動世界經濟增長的關鍵力量，而AI技術作為數字經濟發展的核心動力之一，對勞動力市場的影響日益顯著[1]。一方面，AI技術的就業替代效應使部分低技能崗位面臨消失風險，依賴傳統低技能崗位的勞動者失業壓力增大；另一方面，AI技術也催生了大量高技能就業需求，為勞動力市場帶來新的發展機遇。為適應數字經濟與AI技術的發展趨勢，如何優化就業結構、制定適應性發展戰略成為當前亟待解決的問題，因此有必要對相關議題展開深入研究。

一、就業結構的重塑：從數量到質量的轉變

（一）傳統崗位的替代與消亡

隨著AI技術的快速崛起，人工智能與機器人技術在制造業和服務業的應用日益普及[2]。制造業中，機器人與自動化生產線的廣泛使用大幅提升了生產效率，同時也取代了大量從事簡單重復性勞動的低技能崗位，如生產線加工工人、質檢人員等；在服務領域，人工智能與智能POS系統等技術則“侵蝕”了前廳收銀、總臺接待等崗位的需求。

（二）新興崗位的涌現與增長

AI技術并非僅對勞動力市場產生負面影響，它同時創造了新的就業機遇，推動了勞動力市場的升級轉型。當前，數據分析師、AI工程師、AI算法工程師、機器學習專家等崗位已成為勞動力市場的新增長點。這些新興職位要求從業人員不僅具備扎實的數學、統計學、計算機等學科知識，還需擁有良好的邏輯思維能力與創新能力。

二、技能需求的變革：從基礎到高級的跨越

（一）基礎技能的貶值與淘汰

1.重復性工作的自動化取代

AI技術使高重復、低技能的工作走向自動化。基于機器學習、自然語言處理（NLP）等人工智能系統，自動化系統能夠高效完成信息錄入、簡單算術、圖像識別等工作，取代了從事此類工作的勞動者。例如，自動化流水線上機器人可獨立完成組裝、焊接等操作，無需人工參與；便利店無人收銀機的普及則大幅減少了收銀員的需求，這些變化導致市場對基礎技能的需求程度顯著降低。

2.基礎技能崗位的就業前景挑戰

AI技術的廣泛應用與成熟普及，使大量基礎性技能崗位被取代的趨勢愈發明顯。這一趨勢不僅體現在傳統制造業的裝配工、質檢員等崗位，也延伸至服務業的前臺接待、客服代表等非傳統制造業崗位[3]。長期來看，這對依賴傳統產業的勞動者構成了巨大的就業壓力。勞動者若想適應數字經濟時代的勞動力需求，需從“就業難”的困境中尋求轉型之路，以實現充分就業與體面就業。

3.勞動者技能轉型的迫切性

在基礎技能貶值、崗位被替代的嚴峻形勢下，勞動者必須積極應對數字經濟時代的技能需求變革。以制造業從業者為例，可通過參加技能培訓課程等途徑，學習數據、編程等數字相關知識技能，提升自身就業競爭力。同時，政府與企業需協同助力勞動者技能轉型。政府可出臺相關政策，企業可為員工提供更多培訓機會與職業進階通道，構建勞動者技能提升與轉崗機制，完善人才培養體系。

（二）高級技能的升值與渴求

1.AI技術研發與應用的高技能要求

與基礎技能貶值形成對比的是，數字經濟時代高級技能的稀缺性使其價值顯著提升。AI技術的開發、應用與維護通常要求從業者具備深厚的專業素養、知識儲備、創新能力及跨學科思維。例如，在AI算法設計中，從業者需掌握數學、統計學、計算機科學等跨學科知識，同時具備較強的邏輯思維與創新意識；在AI應用開發中，需熟練掌握各類編程語言、開發工具與框架，并能靈活應對復雜的應用場景與需求。高級技能的稀缺性與高價值性使市場呈現需求集中、供給競爭的態勢，為具備高級技能的勞動者提供了多元的就業機會，他們可在AI技術開發、智能化制造、智慧都市、智慧醫療等領域發揮重要作用。隨著人工智能技術的深入發展，市場對高級技能人才的要求將不斷提高，為其提供更高的回報與發展空間。

2.復合型人才的需求激增

AI技術的廣泛應用也催生了對復合型人才的旺盛需求。例如，在醫療行業，AI技術應用于疾病檢測診斷、新藥開發等場景，需要具備醫學與人工智能跨學科知識的復合型人才推動落地；在金融行業，AI技術用于風險控制、投資顧問等業務，同樣亟須跨專業知識的復合型人才[4]。這類人才不僅具備扎實的專業基礎，還能掌握跨領域知識、擅長協同合作，成為推動人工智能與多行業融合發展的橋梁，助力提升經濟與社會生產力。例如，智能制造領域的跨領域人才可將人工智能與生產過程質量控制、產品流程優化等結合，推動智能制造升級；教育領域的跨領域人才可應用人工智能技術實現個性化教學評估，提升教育效率與質量。

三、數字經濟時代的應對策略：適應與引領變革

（一）政策層面的支持與引導

1.專項基金與培訓補貼：激勵技能升級

政府可設立“勞動數字技能發展基金”，為勞動者參加數字經濟相關技能培訓提供學費補貼、生活補助，減輕其經濟負擔。企業與培訓機構可借助“數字經濟人才發展基金”共建“數字人才培育計劃”，增設數據分析、AI智能、云計算等培訓課程，并邀請數字領域專家指導課程設計，確保培訓內容緊貼實際工作需求、緊跟時代前沿[5]。例如，某市政府與當地高校、培訓機構共同推進“數字經濟技能提升”計劃，對符合條件的勞動者提供全額學費補貼，并邀請企業數字領域專家授課，助力勞動者獲取數字技能、增強就業競爭力。

2.優化產業結構：創造高質量就業崗位

政府可持續推動產業結構調整，重點發展人工智能、大數據、云計算等數字經濟相關產業，通過市場引導與政策扶持，鼓勵企業加大研發投入、促進創新。規劃建設數字經濟產業園區，集聚數字經濟人才與企業，發揮產業集群優勢。以深圳市為例，其積極推動數字經濟發展，形成了以華為、騰訊為代表的數字經濟產業集群，政府通過產業稅賦減免、土地供應等政策吸引企業入駐，不僅顯著帶動了當地經濟發展，還創造了大量高質量就業崗位，實現了人才與就業的雙重增長。

3.社會保障體系：保障失業勞動者權益

AI技術的普及將導致部分傳統崗位被取代，政府需做好失業勞動者的安置工作。例如，完善社會保障制度，建立針對失業勞動者的失業保險制度，為其提供失業期間的生活保障；構建再就業服務體系，通過就業介紹、技能培訓等服務，助力失業勞動者盡快實現再就業。某國政府設立的失業保險機制，不僅保障了失業勞動者的基本生活，還通過線上線下就業介紹與培訓服務，有效降低了失業率，為失業勞動者提供了切實保障。

（二）企業層面的創新與轉型

1.加大研發投入：提升智能化水平

企業可通過加大研發投入，借助AI技術推動產品智能化升級。例如，利用人工智能算法與模型提升產品智能化程度、感知能力與用戶體驗，或優化生產流程以提高效率、優化產品品質。海爾集團在生產中應用AI技術，實現了生產流程的智能化管理，通過實時監測生產數據、預測設備故障等，有效提升了生產效率、降低了成本。同時，海爾還借助AI技術對家電產品進行智能化升級，推出智能冰箱、智能洗衣機等產品，增強了企業競爭力。

2.人才培養與引進：打造高素質人才隊伍

企業可通過內部培訓、外部招聘等方式，提升現有員工的數字技能與創新能力。同時與高校、科研機構合作，共同培養數字經濟領域人才。阿里巴巴注重人才培養與引進，通過設立“達摩院”等科研機構，吸引了大批頂尖科學家與工程師加入，為企業發展提供了強大的人才支撐。

3.創新招聘與用人機制：注重綜合素質

企業在招聘與用人時應更關注候選人的綜合素質與創新能力，而非單純看重學歷與經驗背景，可通過多元化評價與面試體系，選拔勝任數字化工作的人才。同時，建立靈活的用人機制，如項目制、合同制等。字節跳動推行的項目制用人機制，便是順應數字經濟變化、驅動員工創新的有效實踐。

（三）勞動者層面的自我提升與適應

1.關注行業動態：提升學習能力

勞動者需拓寬視野，密切關注行業技術發展與應用趨勢，可通過參加行業會議、閱讀專業書籍、關注網絡媒體等方式，及時了解新技術、新應用、新趨勢。同時，不斷提升自身學習能力。例如，程序員可以通過參加技術會議與交流活動獲取行業最新動態，并在工作之余學習人工智能、機器學習等新技術，以快速適應數字化生產需求，增強對數字經濟的適應能力。

2.嘗試新興崗位：拓寬職業發展道路

勞動者應勇于嘗試新興崗位與跨專業工作，通過實習、兼職等方式，了解新興崗位的工作內容與職業發展前景。此外，可結合自身專業知識與工作經驗探索跨專業領域，拓展職業發展路徑。以市場營銷專業應屆畢業生為例，其可以在數字經濟時代選擇嘗試數字營銷類新興崗位，通過在互聯網企業實習，深入了解崗位內容與發展方向，實習期結束后順利入職實習企業擔任數字營銷專員，既實現了職業發展突破，也獲得了滿意的工作成果。

四、結語

人工智能對就業格局的影響推動了數字經濟時代勞動力市場的深刻變革。為適應這一變革，需完善政策以發揮宏觀調控作用，推動企業轉型升級，同時持續提升勞動力綜合素質，從而實現勞動力市場的平穩轉型與可持續發展。

參考文獻

[1]賀國慶.深挖職業技術教育變革背后的邏輯——評《對接科技發展和勞動力市場需求：英國職業技術教育變革研究》[J].教育發展研究，2025，45（8）：86.

[2]張成剛.“金字塔—網狀”結構：生成式人工智能驅動勞動力市場結構變革[J].探索與爭鳴，2025（3）：59-62，177-178.

[3]謝達，邴丕敬. 新技術變革對我國勞動力市場雇傭關系結構的影響：基于常規任務偏向型技術進步視角的研究[J].中國人力資源開發，2025，42（2）：79-93.

[4]賀書偉，劉湘. 應對數字經濟時代就業市場變革的技術技能人才培養[J].職業教育研究，2024（11）：41-48.

[5]尹彥輝，繆言，孫祥棟. 智能技術滲透、勞動力市場變革與技術紅利釋放[J].西南民族大學學報（人文社會科學版），2024，45（7）：102-115.

（作者單位：鄭州經貿學院）