人工智能替代下劳动力市场的就业极化与技能错配： 冲击表现与应对路径

Abstract

随着生成式人工智能、机器学习等技术在生产领域的深度渗透，人工智能对劳动力市场的影响已从“数量替代”转向“结构重塑”，其中就业极化与技能错配成为最突出的结构性问题。本文结合国内外劳动力市场数据与典型案例，系统分析人工智能替代下就业极化的具体表现（高技能、低技能岗位扩张与中技能岗位收缩）与技能错配的核心形态（技能供给滞后、结构错配、区域行业错配），并从“政府政策引导、企业主体发力、教育培训适配、个体能力转型”四个维度构建协同应对路径。研究发现，人工智能对“规则化、重复性”的中技能任务替代效应最强，直接导致中技能岗位“空心化”；而技能错配的根源在于“技术迭代速度”与“技能更新速度”的失衡，以及“劳动力供给结构”与“产业需求结构”的脱节。本文的研究可为缓解人工智能替代引发的劳动力市场矛盾、实现高质量就业提供理论参考与实践方案。

Keywords

• 人工智能替代；劳动力市场；就业极化；技能错配；应对路径

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