曾湘泉：数字经济时代需关注“就业极化”和“替代效应”
数字经济海潮奔涌而来。党的二十大陈诉提出，加速成长数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字财富集群。而跟着云计较、大数据、人工智能等数字经济相干财富的发杀青长，也清静改变着我国的就业布局。
日前，在由智联雇用提倡的“新动能·新职场”2023中国年度最佳店主颁奖盛典暨中国人力成本国际打点论坛上，中国人才研究会副会长、中国人民大学中国就业研究所所长、教诲部“长江学者”特聘传授曾湘泉分享了关于数字经济下就业机会与挑衅的最新调查与思索。
以下是曾湘泉现场演讲实录，内容有删减（未经本人核定）：
数字化期间就业迎来更多机遇
数字经济的成长经验了信息数字化、营业数字化和数字转型三个阶段，相对应的，数字化就业则经验信息化就业、收集化就业僻静台化就业阶段。总体来说，数字化期间就业迎来更多机遇。
以人工智能为代表的数字技能，正深刻改变传统制造业的出产。在技能赋能之下，呆板装备具有必然的辨认、判定手段，导致原有的计划、供给、制造、贩卖、处事这些环节获得优化晋升，整个劳动出产率也在大幅晋升。在劳动需求曲线上，出产力的晋升增进了市场事变岗亭，对劳动力市场发生了极大的影响，进而形成新财富和新就业。
新就业局限不绝扩张，新机动就业的比重也在不绝增进。与上个世纪国有企业改良中的机动就业不大一样的是，现在新机动就业的自主选择权重较大。从特点上来说，新机动就业必要满意小我私人偏好，可以按照自身手段、乐趣喜爱、时刻分派而选择事变方法，好比追求事变划一、糊口自由、自身代价。
从影响来看，本性化的新型机动就业，办理了恒久以来的许多题目。好比，残疾人、动作坚苦群体可以通过直播的方法来揭示、成长本身的手段，以得到线上收入。
平台所带来的新机动就业局限庞大，我将其分别为两类：一是轮子经济，二是数字文化财富。
在中国，“轮子经济”成长敏捷，一共有三类“轮子”。
第一类是“两个轮子”，指外卖，包罗外卖骑手、商户推广运营师、点评达人、“试吃官”等职业。据饿了么宣布的《2022蓝骑士成长与保障陈诉》，2021年，114万人通过蓝骑士得到不变收入。第二类是“三个轮子”，是指快递，统计数据表现，截至到2019年尾，世界共有320万快递员。第三类是“四个轮子”，指出行，直接就业机遇包罗网约车平台打点运营职员及网约车司机，间接就业机遇包罗网约车租赁、维保、充电等岗亭。
除了“轮子经济”，数字平台还带来数字文化财富的就业，包罗游戏、电竞、直播、文学等行业。从估算数据来看，数字文化财富缔造的就业数目最高到达3262万人。
以直播行业为例，现在谈到直播城市指出电商“没落”了大量岗亭，但现实上它也缔造了大量衍生岗亭，好比直播平台所必要的措施开拓、产物运营、内容考核，直播行业支持层面的云处事厂商、互联网处事中心、主播配件出产商等。
怎样应对缔造效应和更换效应？
数字经济为机动就业提供了更多选择。不外，数字经济对就业的影响，毕竟是缔造效应大？照旧更换效应大？
从机会来看，我国数字化人才齐集在信息通讯和制造等行业，增添潜力较大。按照中国信通院数据，2018年第一财富的数字化就业岗亭为1928万个，第二财富为5221万个，第三财富为13426万个，吸纳了高出65%的数字化劳动力；从细分行业来看，我国46.6%的数字手艺人才来自数字基本财富，20.9%的数字手艺人才来廉价造业，两大行业吸纳了约三分之二的数字手艺型劳动力。
可是，数字技能和自动化发生的“更换效应”随之而来。对付制造业来说，工场上线应用家产呆板人，将大量镌汰制造业就业；而对付将来金融业的影响，诸如前台岗亭将面对消散的危急；另外，电商对线下阛阓也组成庞大的攻击。
数字期间下，不解除就业存在走向极化的挑衅。尤其是中低手艺劳动力将面对事变被先辈技能更换的风险将会更大。就业的极化，让收入也走向极化。有研究以为，人工智能技能的推广和应用会加剧差异手艺岗亭间的收入不服等，家产呆板人对低手艺工大家为程度发生负面影响，但在局限较大、成本深化度较深以及研发力度更强的行业，则正向晋升人为程度。
还必要留意到的是，平台就业超过时空，尽量机动性强，但也意味着不变性弱，这也加大了劳动相关的管理难度。一方面，中小型数字化平台劳动就业不变性较差；另一方面，非尺度就业、身份界定以及劳动相关如那里理赏罚也将是困难。从社保的角度来说，非尺度就业局限越来越大的配景下，试探一套关于机动就业的社会保障新模式成为摆在实际中的困难。
在这样的挑衅下，平台企业也应该增进打点内容，以节制蛮横发展、无序伸张的界线。
总体而言，数字经济对中国就业市场在带来正面影响的同时，也带来很大的攻击，收入极化、更换效应、地域经济影响等题目必要深入研究。当局或行业协会应增强数据库建树，整合数据资源，充实发掘数据要素的经济代价，为从颐魅者提供精准的信息处事，辅佐平台企业实时相识行业的就业特点和变革趋势，为数字文化财富相干题目的研究提供数据支持。