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从短期看，人工智能对就业总量影响相对温和，结构影响重于数量影响，但就业结构性矛盾处于上升通道，潜在的技术性失业风险在增加。从长远看，人工智能对就业的影响呈现渐进性且大规模结构转型趋势。总体看，自动化替代并没有导致就业明显波动，重要原因之一是制造业长期处于缺工状态，而自动化首先替代的是这些缺工岗位，并没有对劳动力供求产生较大影响。
“小明”会写财经新闻，“智慧专员”能办银行业务，“晶晶”可以指引投寄快递……随着人工智能在经济社会发展中逐渐扮演“主力军”角色，人工智能对就业的影响成为社会各界关注焦点。
2020年8月，中国劳动和社会保障科学研究院莫荣研究团队发布的一项研究成果认为，目前人工智能对我国就业影响总体有限。从短期看，人工智能对就业总量影响相对温和，结构影响重于数量影响，但就业结构性矛盾处于上升通道，潜在的技术性失业风险在增加。从长遠看，人工智能对就业的影响呈现渐进性且大规模结构转型趋势。
智能制造行动升级
我国的人工智能产业化效应在2016年前后开始规模化显现。2016年，广东、江苏、浙江等省开始“智能制造”升级行动，以提高制造业自动化水平。
不仅如此，人口老龄化也强化了智能化需求。人口老龄化和劳动力短缺趋势的形成，也迫使企业采用智能化技术提高劳动生产率。
在中国劳动和社会保障科学研究院副院长莫荣看来，国内制造业自动化替代岗位的原因主要有三个方面。
一是高度流程化、标准化及苦、脏、累、险等岗位往往最先完成自动化。例如，化工新材料领域是机器人成熟应用行业，因其污染性高，目前已基本实现智能化，操作工人较少。
二是行业缺工量大。制造业生产企业普遍缺工，人工成本上升过快，需要自动化来填补用工缺口以保持生产稳定。
三是质量精度提升要求。调研发现，关键性高技术岗位自动化率高，人工管理成本明显下降，生产效率及其稳定性明显提高。
“企业自动化改造的主要目标是提升企业整体效益，岗位减少是增效结果。”莫荣认为，短期内，人工智能技术和装备的应用，对制造业就业人数影响不大。从调研来看，部分企业员工流失率因智能化升级改造而提高，但劳动力市场快速吸纳流失人员，总体就业稳定。
作为在国内最早开展“机器换人”行动的东莞市，目前就业用工情况总体稳定。2018年，东莞市人社局对53家进行智能制造升级的企业进行调查分析。结果表明，企业智能化对就业用工数量暂未产生显著影响。纵向对比智能化企业就业用工登记情况，用工总量和全市总用工量基本保持一致，呈现稳中略降的趋势。
“总体看，自动化替代并没有导致就业的明显波动，重要原因之一是制造业长期处于缺工状态，而自动化首先替代的是这些缺工岗位，并没有对劳动力供求产生较大影响。同时，制造业劳动者流动率较高，就业替代速度远低于劳动者流动速度，劳动者既在制造业内部流动，也在持续向服务业转移，这为企业消化冗余人员提供有效解决渠道。”莫荣说。
岗位结构出现变化
“从智能化的实际进程看，因为受到多种因素制约，这将是一个从逐渐量变到质变的过程。”莫荣说，目前减岗减员效应只局限于局部岗位和设备升级的特定阶段，对就业影响总体有限。部分人员冗余，不会引发低端劳动力的失业骤增。一方面，服务业有效吸纳转型就业。受益于服务业快速发展，就业结构持续优化。在自动化过程中，单个企业就业人数减少的同时，企业数量规模也在增加。服务业中的新就业形态增长迅速。
另一方面，制造业企业实施智能制造升级，是设备替代与产能扩大综合发生作用的过程，企业综合考虑生产经营成本，大量中小企业客观上仍需依靠人工劳动力。调研发现，如苏州市某轮胎厂，仅在轮胎成型流水线上实现无人化，如果进一步扩大智能化反而不如保留人工岗位有利。
虽然国内制造业人工智能技术和装备的应用尚处于起步阶段，但未来有很大发展空间。分析认为，伴随着我国制造企业的增长方式转变、生产自动化转型，工业机器人的推广市场前景将非常广阔。尤其是人工智能产业链创造新岗位潜力很大。
“从短期看，岗位总量保持平稳，岗位结构变化逐渐加大。中长期看，随着智能化加速发展，传统岗位的结构性失业风险凸显，结构性失业问题会越来越严重。失业总量取决于不同阶段人工智能技术与各产业、行业相结合创造岗位、减少岗位的多少。在人工智能发展初期和中期，仍然存在被替代劳动力不能够很快就业、失业率大幅上升情况，需要高度重视。”莫荣说。
推动高质量就业转型
研究认为，智能化就业趋势将推动高质量就业转型。随着人工智能等技术对就业的加速冲击，技能开发、劳动关系、社会保障、监管服务等面临新挑战。因此，亟需适应新时代要求，通过积极有效的政策引导和体制机制改革创新，强化产业就业的协同发展，形成相应的就业治理框架。
“就业转型需要政策的有力支持和平衡。人工智能的发展对就业影响是综合的，既有岗位替代，又有岗位创造，既提高了整体就业质量，又存在实现充分就业的压力。就业服务和技能培训创新要双管齐下，既要加强未来新生劳动力的智能化教育培训，也要对存量劳动力采取有效服务措施。”莫荣认为。
调研显示，目前国内智能制造战略和就业促进政策关联度不高。不少接受自动化升级的企业希望得到系统化政策体系扶持，从而统筹资金、技术、技能培养等方面工作。
江苏部分企业在实施智能制造升级过程中，除了期望政府加大购买设备的财政补贴力度外，还希望相关部门能够协调组织建立实体机构，帮助企业解决机器人应用等技术问题，提供智能制造专项“培训补贴”，以期为企业提供更多外部培训机会。
近年来，各地普遍出台一系列宏观人才政策和人才战略，但对智能化产业的人才政策定位聚焦不够具体，在产业人才引进、培养、交流等方面的政策还不够细化。一些地方对高层次人才的引进培养较为重视，但对技能型人才缺乏相应优惠政策，存在落户难、子女入学难等问题。
“要构建就业治理的顶层设计，需要评估宏观经济变化可能带来的实际影响，为劳动力市场变化做好准备，使政策具有前瞻性、针对性和灵活性。”莫荣表示，特别是在培训领域，要强化培训机构和企业的就业治理参与程度，以适应新技能需求的快速增长和多变复杂性。
同时，随着新就业形态日趋常态化，数字化平台就业正在模糊化全职工作和自由工作之间的界限，需要建立以个人身份信息为基础的劳动就业管理体系。研究成果建议，要加快健全和创新就业服务与权益保障体系，建立适应数字化转型的教育培训制度，促进人工智能和劳动就业良性互动、协同发展，以助力发展动能转换和质量效率提升。
“小明”会写财经新闻，“智慧专员”能办银行业务，“晶晶”可以指引投寄快递……随着人工智能在经济社会发展中逐渐扮演“主力军”角色，人工智能对就业的影响成为社会各界关注焦点。
2020年8月，中国劳动和社会保障科学研究院莫荣研究团队发布的一项研究成果认为，目前人工智能对我国就业影响总体有限。从短期看，人工智能对就业总量影响相对温和，结构影响重于数量影响，但就业结构性矛盾处于上升通道，潜在的技术性失业风险在增加。从长遠看，人工智能对就业的影响呈现渐进性且大规模结构转型趋势。
智能制造行动升级
我国的人工智能产业化效应在2016年前后开始规模化显现。2016年，广东、江苏、浙江等省开始“智能制造”升级行动，以提高制造业自动化水平。
不仅如此，人口老龄化也强化了智能化需求。人口老龄化和劳动力短缺趋势的形成，也迫使企业采用智能化技术提高劳动生产率。
在中国劳动和社会保障科学研究院副院长莫荣看来，国内制造业自动化替代岗位的原因主要有三个方面。
一是高度流程化、标准化及苦、脏、累、险等岗位往往最先完成自动化。例如，化工新材料领域是机器人成熟应用行业，因其污染性高，目前已基本实现智能化，操作工人较少。
二是行业缺工量大。制造业生产企业普遍缺工，人工成本上升过快，需要自动化来填补用工缺口以保持生产稳定。
三是质量精度提升要求。调研发现，关键性高技术岗位自动化率高，人工管理成本明显下降，生产效率及其稳定性明显提高。
“企业自动化改造的主要目标是提升企业整体效益，岗位减少是增效结果。”莫荣认为，短期内，人工智能技术和装备的应用，对制造业就业人数影响不大。从调研来看，部分企业员工流失率因智能化升级改造而提高，但劳动力市场快速吸纳流失人员，总体就业稳定。
作为在国内最早开展“机器换人”行动的东莞市，目前就业用工情况总体稳定。2018年，东莞市人社局对53家进行智能制造升级的企业进行调查分析。结果表明，企业智能化对就业用工数量暂未产生显著影响。纵向对比智能化企业就业用工登记情况，用工总量和全市总用工量基本保持一致，呈现稳中略降的趋势。
“总体看，自动化替代并没有导致就业的明显波动，重要原因之一是制造业长期处于缺工状态，而自动化首先替代的是这些缺工岗位，并没有对劳动力供求产生较大影响。同时，制造业劳动者流动率较高，就业替代速度远低于劳动者流动速度，劳动者既在制造业内部流动，也在持续向服务业转移，这为企业消化冗余人员提供有效解决渠道。”莫荣说。
岗位结构出现变化
“从智能化的实际进程看，因为受到多种因素制约，这将是一个从逐渐量变到质变的过程。”莫荣说，目前减岗减员效应只局限于局部岗位和设备升级的特定阶段，对就业影响总体有限。部分人员冗余，不会引发低端劳动力的失业骤增。一方面，服务业有效吸纳转型就业。受益于服务业快速发展，就业结构持续优化。在自动化过程中，单个企业就业人数减少的同时，企业数量规模也在增加。服务业中的新就业形态增长迅速。
另一方面，制造业企业实施智能制造升级，是设备替代与产能扩大综合发生作用的过程，企业综合考虑生产经营成本，大量中小企业客观上仍需依靠人工劳动力。调研发现，如苏州市某轮胎厂，仅在轮胎成型流水线上实现无人化，如果进一步扩大智能化反而不如保留人工岗位有利。
虽然国内制造业人工智能技术和装备的应用尚处于起步阶段，但未来有很大发展空间。分析认为，伴随着我国制造企业的增长方式转变、生产自动化转型，工业机器人的推广市场前景将非常广阔。尤其是人工智能产业链创造新岗位潜力很大。
“从短期看，岗位总量保持平稳，岗位结构变化逐渐加大。中长期看，随着智能化加速发展，传统岗位的结构性失业风险凸显，结构性失业问题会越来越严重。失业总量取决于不同阶段人工智能技术与各产业、行业相结合创造岗位、减少岗位的多少。在人工智能发展初期和中期，仍然存在被替代劳动力不能够很快就业、失业率大幅上升情况，需要高度重视。”莫荣说。
推动高质量就业转型
研究认为，智能化就业趋势将推动高质量就业转型。随着人工智能等技术对就业的加速冲击，技能开发、劳动关系、社会保障、监管服务等面临新挑战。因此，亟需适应新时代要求，通过积极有效的政策引导和体制机制改革创新，强化产业就业的协同发展，形成相应的就业治理框架。
“就业转型需要政策的有力支持和平衡。人工智能的发展对就业影响是综合的，既有岗位替代，又有岗位创造，既提高了整体就业质量，又存在实现充分就业的压力。就业服务和技能培训创新要双管齐下，既要加强未来新生劳动力的智能化教育培训，也要对存量劳动力采取有效服务措施。”莫荣认为。
调研显示，目前国内智能制造战略和就业促进政策关联度不高。不少接受自动化升级的企业希望得到系统化政策体系扶持，从而统筹资金、技术、技能培养等方面工作。
江苏部分企业在实施智能制造升级过程中，除了期望政府加大购买设备的财政补贴力度外，还希望相关部门能够协调组织建立实体机构，帮助企业解决机器人应用等技术问题，提供智能制造专项“培训补贴”，以期为企业提供更多外部培训机会。
近年来，各地普遍出台一系列宏观人才政策和人才战略，但对智能化产业的人才政策定位聚焦不够具体，在产业人才引进、培养、交流等方面的政策还不够细化。一些地方对高层次人才的引进培养较为重视，但对技能型人才缺乏相应优惠政策，存在落户难、子女入学难等问题。
“要构建就业治理的顶层设计，需要评估宏观经济变化可能带来的实际影响，为劳动力市场变化做好准备，使政策具有前瞻性、针对性和灵活性。”莫荣表示，特别是在培训领域，要强化培训机构和企业的就业治理参与程度，以适应新技能需求的快速增长和多变复杂性。
同时，随着新就业形态日趋常态化，数字化平台就业正在模糊化全职工作和自由工作之间的界限，需要建立以个人身份信息为基础的劳动就业管理体系。研究成果建议，要加快健全和创新就业服务与权益保障体系，建立适应数字化转型的教育培训制度，促进人工智能和劳动就业良性互动、协同发展，以助力发展动能转换和质量效率提升。