引言

　　随着新一轮科技革命和产业革命深入发展，以人工智能、大数据等核心技术推动的现代化产业体系正成为重塑全球竞争格局的关键力量。不容忽视的是，技术变革在推动经济社会发展的同时，也会给就业、收入分配等关乎民生福祉的领域带来深刻冲击。

　　20世纪80年代以来，欧美等主要工业化国家普遍出现了以常规任务为主的中等技能职业就业占比收缩，而高技能和低技能职业就业占比扩张的“就业极化”（job polarization）现象；与此同时，受常规任务替代影响较大的群体，工资增长明显放缓，甚至趋于停滞，进一步加剧了收入不平等。相关研究表明，自动化技术的快速发展，是导致欧美等发达工业化国家劳动报酬份额下降、收入与财富不平等程度上升的一个重要原因。

　　基于跨国层面的研究表明，发展中国家的劳动力技能结构和任务结构与发达国家有明显不同，尤其是在经济全球化过程中，发达国家通过外包（offshoring）将大量常规任务密集型工作转移到发展中国家，因此发展中国家并未出现明显的劳动力市场极化特征。但是，近十年来，中国的自动化和人工智能迅猛发展，其发展速度之快远远超过同等发展水平的国家。随着数字化、人工智能等新技术的快速发展，大量新职业、新就业形态迅速涌现，新工作创造已成为影响劳动力市场不可忽视的力量。这些具有任务偏向型特征的技术进步是否给中国劳动力市场带来明显的结构性变化，成为一个亟须研究的重要课题。

　　在理解技术进步与劳动力市场结构性变迁的关系时，代表性的理论框架有两类：技能偏向型（skill-biased）技术进步和任务偏向型（task-biased）技术进步。早期研究侧重于从技能偏向视角解释技术进步对就业和工资的影响，该分析框架将劳动分为技能劳动和非技能劳动，并假设技术进步为要素增强（factor-augmenting）的形式，且技能劳动和非技能劳动无法完全替代。在该分析框架下，技能偏向型技术进步会使得技能劳动获益更多，导致技能劳动与非技能劳动工资差距不断扩大，产生“技能溢价”，加剧收入不平等。

　　根据技能偏向型技术进步框架，技术进步对劳动力市场的结构性调整主要体现为随劳动力技能水平单调变化的特征，即高技能劳动者从技术进步中获益最多，中等技能劳动者次之，低技能劳动者获益最少。这难以解释近年来，欧美等发达国家出现的“就业极化”新特征，即相对于低技能和高技能劳动者而言，中等技能劳动者在技术进步中受到更大的负面冲击。

　　技术进步对劳动力市场存在三种主要影响：替代效应（displacement effect）、生产率效应(productivity effect)和新工作创造效应（new work creation）。传统的技能偏向型技术进步以要素（即劳动或者资本）为分析单位，在该分析框架下，要素增强型技术进步对劳动力市场的影响主要体现为生产率效应和要素替代效应，当要素替代弹性接近于1时，生产率效应为主导效应。与技能偏向型技术进步不同，任务偏向型技术进步将工作任务作为主要分析单位，该分析框架不仅融合了传统的生产率效应和要素替代效应，同时更加强调技术进步通过改变不同要素的任务内容进而产生的任务替代效应和新工作创造效应，为理解劳动力市场结构变迁中出现的新现象提供了新的解释。

　　目前仅有少量研究讨论了中国劳动力市场的极化特征，但是所得结论并不一致。究其原因有二：一是缺乏高质量数据，与发达国家相对完整的职业统计体系相比，我国职业分析资料和研究数据还有待完善。虽然有少量研究基于任务模型检验了我国劳动力市场的“就业极化”和“任务溢价”特征，但是由于缺乏直接测度“新工作”的有效指标，因而未能从任务内容视角完整识别技术进步带来的任务替代效应和新工作创造效应。二是理论框架局限，已有研究侧重于从技能偏向和要素偏向型技术进步理论解释技术进步对我国劳动力市场的影响，忽视了不同技能劳动者任务内容的差异在推动劳动力市场结构变迁中发挥的重要作用；特别是由于缺乏衡量新工作的指标，从而无法完整刻画任务替代和新工作创造的理论机制；或者仅仅限于定性分析，而缺乏基于数据的量化和理论分析。

　　为此，本文利用中国正式公布的三版《中华人民共和国职业分类大典》（1999年、2015年和2022年）建立了系统反映中国长期职业变迁和新职业分布的数据资料库，基于此构建了衡量中国劳动力市场任务结构、任务密集度和新工作创造的关键指标，从长期动态视角实证检验了任务偏向型技术进步带来的任务替代效应和新工作创造效应对中国劳动力市场就业变化的影响，为更加客观、完整地从任务偏向型技术进步视角理解中国劳动力市场的结构性变化提供了重要的事实依据和实证支撑。

　　一、中国劳动力市场结构变迁的特征事实

　　二、分析框架：任务偏向型技术进步的视角

　　三、任务偏向型技术进步与中国劳动力市场：实证证据

　　结论与政策启示

　　本文从就业结构、新职业分布和工资结构三个维度系统梳理了21世纪以来中国劳动力市场结构变迁的典型事实。研究发现，2010年前后中国不同职业就业和工资增长呈现明显的差异性，尤其是2010年以来在制造业内部呈现出较为显著的“就业极化”特征；新职业分布具有明显的不对称性。这表明从任务视角分析中国劳动力市场运行和结构变化日趋重要，而具有任务偏向型特征的技术进步可能是导致我国劳动力市场结构变迁的一个重要原因。本文构建衡量中国劳动力市场任务密集度的关键指标，实证检验了任务偏向型技术进步与我国劳动力市场结构变迁的关系。

　　20世纪80年代以来，自动化与信息技术的快速发展给发达工业化国家的就业与收入分配带来深刻冲击，推动了劳动力市场的结构变迁，美国是其中的典型代表。我国劳动力市场的结构性变化与美国具有一定相似性，但也有明显不同。其一，从就业结构来看，过去四十多年，美国劳动力市场整体呈现出明显的“就业极化”现象，并且随着时间推移（尤其是最近二十年来）高技能职业就业增长趋于放缓，低技能职业就业增长不断上升。而中国劳动力市场虽然也呈现出一定的“就业极化”特征，但主要集中在制造业部门，全行业尚不明显；尤其是从不同时期的对比来看，无论是制造业内部还是国民经济全行业，我国的就业结构都主要呈现出高技能化趋势（即高技能行业就业增长更快）。其二，从新工作分布来看，近年来中国劳动力市场的新职业分布不对称与美国1980年以来的新工作分布特征具有一定的相似性，都主要表现为以常规型、程序化任务为主的中等技能职业面临的新工作创造效应相对较小。其三，从工资结构来看，尽管近年来受机器人等自动化技术的影响，我国常规任务型职业工资增长受到一定的负面冲击，但是尚未呈现美国经历的明显的长期下降。

　　党的二十大报告强调“必须坚持在发展中保障和改善民生”。当前，以机器人和人工智能为代表的新一轮科技革命迅猛发展，在推动生产力进步的同时，也加速了劳动力市场的重构，对就业和收入分配产生重要影响。通过有效的公共政策设计，提升劳动力市场的韧性、灵活性和安全性，对于中国实现高质量充分就业、扎实推进共同富裕具有重要意义。

　　第一，近年来，伴随着自动化等常规任务替代型技术进步的快速发展，常规任务密集度较高的生产制造类岗位面临较强的任务替代效应，而新工作创造效应相对较小，这使得我国制造业部门呈现出一定的“就业极化”特征。在人工智能时代，进一步完善与技术创新相适应的人力资本投资体系和终身职业技能培训制度，从教育水平、职业技能、社交能力、创造与思辨能力等多维人力资本视角发展和提升劳动力技能水平，拓宽“易被替代型”劳动者的就业机会，加强“技术互补型”人才的培养，是妥善应对技术进步的替代效应，促进生产率效应和新工作创造效应有效发挥，提升劳动力市场韧性的重要举措。

　　第二，新工作创造是推动劳动力市场动态发展的重要力量，然而，由于不同职业的任务内容存在明显差异，新工作创造在不同职业间的分布具有不对称性。在人工智能时代，通过有效的劳动力市场制度安排，降低劳动力流动成本，提高劳动力资源在不同地区、职业和行业间的配置效率；加强灵活就业和新就业形态劳动者权益保护，提高劳动者从事新职业的积极性，有助于实现全要素生产率提升、新工作创造、高质量就业的良性循环。

　　第三，自动化与人工智能技术的快速发展会对从事常规型、程序化、简单重复性工作的劳动者带来较大的负面冲击，增加其失业风险。构建更加精准高效的社会安全网，提高劳动力市场的安全性，尤其是加强对灵活就业者的社会保障力度，提高失业保险的覆盖面和精准性，为这类高风险暴露度群体提供有效的风险分担，这对于在人工智能时代改善收入分配、实现共同富裕具有积极意义。

　　（本文注释内容略）

　　原文责任编辑：梁华