人工智能作为新一轮技术革命的重要驱动力,势必影响我国就业水平,新技术的应用在替代就业的同时又创造新的就业岗位,但对就业影响的总效应具有不确定性。此外,考虑到我国地区发展不平衡现象突出,发达与欠发达地区人工智能对就业的影响可能存在差异。故本文研究人工智能对就业影响的地区差异,遵循“理论机制-现状分析-实证检验-优化措施”的思路,对比分析了发达与欠发达地区,人工智能对就业造成的差异化影响。首先,通过梳理现有文献、相关理论,分析了人工智能对就业的替代效应和创造效应,对就业的研究分为就业总量和就业结构两方面,构建了人工智能影响就业的地区差异机理。其次,采用聚类分析法,将我国31个省市自治区划分为发达与欠发达两类,并对人工智能和就业的现状进行地区比较分析,发现二者均表现出较强的地区差异。使用Stata软件对2003-2018年的面板数据进行实证分析,采用随机效应模型检验了发达与欠发达地区人工智能对就业影响的地区差异,并对人工智能与就业协调发展的政策选择进行了研究,得到如下结论:就业总量方面,发达地区人工智能将促进就业,而欠发达地区人工智能抑制就业;就业结构方面,人工智能的发展会增加第二、第三产业就业,抑制第一产业就业,差别在于发达地区人工智能对第一产业的抑制效应以及对第二、第三产业的促进效应强于欠发达地区。促进人工智能发展的教育导向型政策对欠发达地区就业促进作用强,科学型导向政策和技术型导向政策对发达地区就业促进作用强。最后,根据研究结论,分别对发达与欠发达地区如何协调人工智能与就业发展、提升就业总量、优化就业结构提出针对性建议。本文创新性地选取地区差异为研究视角,采用聚类分析法划分发达与欠发达地区,并补充了人工智能对就业影响的理论机制,综合运用比较分析法及计量分析法对我国人工智能影响就业的地区差异进行系统分析。但论文也存在些许不足,如对就业结构分析不全面、缺乏对欠发达地区的细分研究,还需要进一步细化与完善。