【人工智能应用对就业的影响探究的文献综述及理论基础5100字】

人工智能应用对就业的影响研究的国内外文献综述及理论基础目录TOC\o"1-1"\h\u31100人工智能应用对就业的影响研究的国内外文献综述及理论基础 135091.1人工智能应用对就业的替代效应 186841.2人工智能应用对就业的创造效应分析 2293941.3人工智能应用对就业结构的影响 258751.4人工智能技术对具体行业就业的影响 326561第二章相关概念及理论 5308972.1相关概念 5192042.2相关理论 7以工业机器人为代表的人工智能技术的应用已经给世界各国经济社会产生了深远的影响。关于人工智能技术对就业的影响，学术界和业界相关人士已经进行了很多探讨，并且已经在各个方面都形成了大量很有价值的观点。1.1人工智能应用对就业的替代效应关于人工智能技术对就业的替代效应，杨伟国、邱子童(2018)等利用VAR模型，采集1980-2011期间工业数据，对整个工业领域，进行了时间序列数据测度，得出短期内，机器制造等20个细分领域，技术进步促进就业人员就业。长期中创造效应则会消除，其余14个细分领域如金属矿业就业为负影响。杨伟国,邱子童,吴清军.人工智能应用的就业效应研究综述[J].中国人口科学,2018(05):109-119+128.杨朝舜（2020）构建了30个省级地区2000年至2017年的省际面板模型，通过实证分析，得出了工业机器人的使用会对制造业就业产生替代效应的结论，并通过实证分析结果指出企业用工人数和工业机器人使用数量在数据上呈现反相关关系。杨朝舜.人工智能技术进步对劳动力就业的替代影响研究[D].上海社会科学院,2020.王君（2017）等认为人工智能技术会根本性的改变我国的就业结构，具体表现为对高端人才需求增加并且对潜在就业人员存在较大的替代效应和挤出效应，劳动力成本上升，企业则存在盈利方面的压力。王君,张于喆,张义博,洪群联.人工智能等新技术进步影响就业的机理与对策[J].宏观经济研究,2017(10):169-181.Acemoglu和Restrepo（2019）对美国工业机器人应用的影响研究发现，机器人的使用具有替代效应，美国机器人数量的增加伴随着就业人口的减少。AcemogluD,RestrepoP.AutomationandNewTasks:HowTechnologyDisplacesandReinstatesLabor[J].JournalofEconomicPerspectives,2019,33(2):3-30．1.2人工智能应用对就业的创造效应分析关于人工智能技术对就业的创造效应，韩民春、乔刚（2018）在对东莞市深入研究的基础上，认为以机器人为代表的自动设备在生产中的应用并未对我国的整体就业环境产生较大的冲击，并指出，我国国有企业在应用人工智能时更倾向于雇佣更多高技能劳动力而并不急于解除和低技能劳动力的雇佣关系，人工智能应用对就业的创造效应大于替代效应，但也认为随着人工智能产业的发展，“机器换人”的规模也会急速增大。韩民春,乔刚.东莞“机器换人”对就业的影响——基于生产流程的研究[J].城市观察,2020(04):109-119.李俊珏（2019）认为人工智能技术的不断发展可以使企业有更多的利润帮助提高员工福利，为社会弱势群体创造了更多学习平台和就业渠道。李俊珏.人工智能对中国劳动力结构影响研究[J].四川文理学院学报,2019,29(02):49-56.王文（2020）通过对中国30个省2009～2017年面板数据的研究，发现工业智能化水平与制造业就业的份额呈现反向相关关系，工业智能化水平的提高伴随着制造业就业份额的下降，同时发现服务业尤其是知识和技术密集型现代服务业的就业份额显著上升。人工智能的应用有助于促进行业就业结构的高级化，有助于实现高质量就业。王文.数字经济时代下工业智能化促进了高质量就业吗[J].经济学家,2020(04):89-98.宋旭光、左马华青（2020）分析了我国劳动力供给的变化以及各省工业机器人投入对工业劳动生产率的影响，并研究了人工智能对劳动力供给的影响，并认为工业机器人与劳动力之间的替代效应更多的是一种互补式替代效应，劳动力供应不足可以促进工业企业科技创新，进一步应用智能化生产，从而弥补劳动力供不应求带来的负面影响。宋旭光,左马华青.工业机器人投入、劳动力供给与劳动生产率[J].改革,2019(09):45-54.1.3人工智能应用对就业结构的影响相关学者在研究人工智能技术的应用对就业总量的影响之外，学界在人工智能技术对就业结构方面的影响也有关注。Acemoglu等（2017）认为，根据产业自身的特征和吸收众多雇佣劳动力的特征，得出了制造业就业受到人工智能应用的影响更为突出的结论，人工智能应用对就业的影响不止局限于就业数量，但这样的影响也不完全是负面的，具体效应取决于产业的特征和属性。AcemogluD,RestrepoP.RobotsandJobs:EvidencefromUSLaborMarkets[J].NBERWorkingPaper,2017(w23285).AcemogluD,RestrepoP.RobotsandJobs:EvidencefromUSLaborMarkets[J].NBERWorkingPaper,2017(w23285).孙早、侯玉琳（2019）分区域的研究了我国企业应用人工智能对我国劳动力雇佣结构的影响，并在Acemoglu和Autor的模型基础上加入人工智能技术和劳动需求变量，得出在全国范围来看，人工智能技术对初高中就学历就业人员替代率较高、对专科及以上学历和小学及以下学历起就业促进作用，呈现“两极化”趋势；对发达地区高技术就业人员的需求增加，且教育程度越低，被替代风险就越大。孙早,侯玉琳.工业智能化如何重塑劳动力就业结构[J].中国工业经济,2019(05):61-79.蔡跃洲，陈楠（2019）通过对我国就业人口数量、就业人群学历分布和各产业产值，认为人工智能技术对我国短期内存在较强的结构性冲击，会造成高学历人群与低学历人群收入差距的扩大，而长期中人工智能技术的就业替代效应并不明显,并且作为第四次科技革命的成果,将拉动国内生产总值高质量发展。蔡跃洲,陈楠.新技术革命下人工智能与高质量增长、高质量就业[J].数量经济技术经济研究,2019,36(05):3-22.孔高文等（2020）联合地区和行业的机器人应用数据，研究了机器人应用对中国劳动力市场的影响，认为机器人应用规模的扩大将显著降低本地今后一年的劳动力就业水平，特别是容易被机器人替代的行业的就业水平；劳动力市场的结构会进一步影响机器人应用带来的技术性失业现象；机器人的应用虽然带来了就业挤出效应，但是对于不同地区和行业，机器人的应用也有着显著的就业溢出效应：另一方面，机器人的应用会使劳动力在不同的行业和地区之间移动，提高了本地下游行业、本地劳动力技术水平较低的其他行业和外地同行业的劳动力就业水平；另一方面机器人的应用在中长期以一定程度促进了当地同行业的就业水平，当地同行业的劳动力报酬水平也提高了。孔高文,刘莎莎,孔东民.机器人与就业——基于行业与地区异质性的探索性分析[J].中国工业经济,2020(08):80-98.1.4人工智能技术对具体行业就业的影响制造业因其本身工作场景集中、使用流水线生产的特点，更容易受到人工智能技术和自动化技术的影响，而且制造业生产需要大量的一般劳动力，其工作场景也大多集中在工厂之中，这表示制造业的工作地点更为集中，其生产特点使人工智能技术可以以较低的成本实现大规模应用，因此，相比其他行业，制造业就业更容易受到人工智能应用的影响。Acemoglu（2017）等使用实证分析法研究了美国制造业应用工业机器人对就业的影响，实证结果显示，1993-1997年间，美国制造业对工业机器人的推广使制造业的就业人数和平均工资的增速低于美国的同期水平，发现工业机器人的应用对劳动力市场的替代效应大于其创造效应。AcemogluD,RestrepoP.AutomationandNewTasks:HowTechnologyDisplacesandReinstatesLabor[J].JournalofEconomicPerspectives,2019,33(2):3-30．闫雪凌、朱博楷和马超（2020）在我国2006-2017年制造业分行业数据的基础上,实证分析了应用工业机器人对制造业就业的影响，得出了工业机器人的使用对制造业具有就业效应的结论。并特别关注了应用工业机器人对制造业就业岗位的影响，发现工业机器人的应用会使制造业就业岗位显著下降。闫雪凌,朱博楷,马超.工业机器人使用与制造业就业:来自中国的证据[J].统计研究,2020,37(01):74-87.彭莹莹，汪新宇（2020）对广东省制造企业进行了调研，并对调研结果进行了数据处理，结果发现，制造业的就业岗位明显因为人工智能的使用而减少了。另外发现，未来随着人工智能技术的成熟和成本的下降，制造业就业岗位的数量相比以往将减少的更为明显，但同时，人工智能技术的应用业具有创造效应，通过创造新岗位减轻了替代效应，人工智能技术的应用会使制造业企业对研发、维护岗位的需求增加，对生产一线需要的岗位数量减少；人工智能的应用明显影响了员工的薪资水平，高技术岗位的工资比低技术岗位的工资有明显增加。彭莹莹,汪昕宇.人工智能技术对制造业就业的影响效应分析——基于中国广东省制造企业用工总量与结构的调查[J].北京工业大学学报(社会科学版),2020,20(05):68-76.

第二章相关概念及理论2.1相关概念2.1.1人工智能据相关文献显示，1956年人工智能的概念第一次被提出，在这一年，达特茅斯大学举办了一场主题为“怎样使机器模仿人”的讨论会李征宇，王晓丽，刘占波，人工智能及其应用[M],2017.1,1页，在这次会议上人工智能的概念被第一次提了出来。此后，人工智能的概念不断的发展和外延。本文的人工智能定义参考了我国《人工智能标准化白皮书》的相关叙述，认为“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统”国家标准化管理委员会二部，人工智能标准化白皮书（2018）[M]2018.1,5页。李征宇，王晓丽，刘占波，人工智能及其应用[M],2017.1,1页国家标准化管理委员会二部，人工智能标准化白皮书（2018）[M]2018.1,5页按人工智能发展的水平和具体情况，可以将人工智能技术的发展阶段分为强人工智能阶段和弱人工智能阶段。弱人工智能阶段指在这一阶段内，人工智能主要通过计算机程序来执行相关命令，缺乏变通能力和逻辑能力，难以处理较为复杂的环境，其功能的发挥离不开特定的环境。强人工智能阶段下，人工智能机器具有知觉和自我意识，可以被分为类人和非类人。类人指人工智能的信息处理类似人类的思维；非类人指人工智能发展出了机器自身的信息处理方式，和人类完全不同。根据上述概念可以认为，世界范围内的人工智能在目前仍处于弱人工智能阶段。通过上述对人工智能概念的描述可以归纳出人工智能具有以下特征：一、人工智能的本质是数据处理。人工智能的开发应用、生产操作都是基于精密的代码编程，通过计算机语言，对输入代码进行分析处理，由此发生人工智能的行为，最终对产品、运输、人员和信息进行服务，实现价值增值和效率提高。二、人工智能能够适应周围环境，实现不断进步。人工智能可以通过各种算法，在周围专业人员的帮助下学习，从而实现对客观环境变化在一定参数范围内的适应性和应变性。三、从长期发展的角度看，人工智能的发展潜力较高，具有良好的经济前景。人工智能在前期投入和研发阶段，表现为对传统制造业强大人力的替代化、研发的大量成本投入、基础设备的大批量生产运营、相关人员的培训和学习教育。但是从长远来看，人工智能实现人机交换，表现为创造虚拟劳动力、提高全要素生产率和创造新型人力资本等，在“微笑曲线”末端实现高值变线增长。智能制造概念的提出最早可以追溯到美国莱特（PaulKennethWright）和伯恩（DavidAlanBourne）出版的专著《智能制造》（ManufacturingIntelligence），概述将智能制造定义为“使用科技集合线路、软硬件有机分工、类人视听和自动型控制对操作科技人员技术与专家共识取得相关研发。”WrightPK，BrouneDA.Manufacturingintelligence[M].NewYork:Addison-Wesley,1988WrightPK，BrouneDA.Manufacturingintelligence[M].NewYork:Addison-Wesley,1988从定义中看出，自智能制造概念提出开始，就包括人工智能要素，随着生产技术的进步，智能制造的定义不断扩大。近年来，一些企业将智能制造与人、数据联系起来，由此，人工智能的发展和运用表现在互联网、大数据分析、芯片技术、参考估计、识别技术等方面，智能制造也完全体现和运用在这些方面。而人工智能所运用范畴完全符合智能制造范畴，而智能制造在这些领域的扩展延伸不一定完全落于人工智能领域。由此，智能制造与人工智能视是包含与被包含关系，智能制造涉及概念和运用范畴更为广泛。2.1.2就业本文参考《中国统计年鉴—2020》中对就业人员的定义，在统计年鉴中，就业人员被定义为“指年满十六周岁，为取得报酬或经营利润，在调查周内从事了1小时（含1小时）以上劳动的人员；或由于在职学习、休假等原因在调查周内暂时未工作的人员；或由于停工、单位不景气等原因临时未工作的人员。”中国统计年鉴—2020中国统计年鉴—2020[M]来源于就业结构则参考财经辞典中对就业结构的定义，即“社会劳动力在国民经济各部门、各行业、各地区、各领域的分布、构成和联系。”何盛明，财经大辞典何盛明，财经大辞典[M]1990.3,2页2.1.3专用设备制造业专用设备制造业广义上指专用于一个行业的装备制造业，根据中华人民共和国国家标准于2019年6月最新出版的《国民经济行业分类（2019修改版）》，专用设备制造业可分为9个中类，56个小类，具体如下表所示：表2-1我国专用设备制造业行业细分代码行业代码行业351采矿、冶金、建筑专用设备制造356电子和电工机械专用设备制造352化工、木材、非金属加工专用设备制造357农、林、牧、渔专用机械制造353食品、饮料、烟草及饲料生产专用设备制造358医疗仪器设备及器械制造354印刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造359环保、邮政、社会公共服务及其他专用设备制造355纺织、服装和皮革加工专用设备制造数据来源：国民经济行业分类（2019修改版）其中，矿山设备制造属于专用设备制造业中的采矿、冶金、建筑专用设备制造，在《国民经济行业分类（2019修改版）》中，它的定义为“指用于各种固体矿物及石料的开采和洗选的机械设备及其专门配套设备的制造；包括建井设备，采掘、凿岩设备，矿山提升设备，矿物破碎、粉磨设备，矿物筛分、洗选设备，矿用牵引车及矿车等产品及其专用配套件的制造。”国民