(1)研究目的与意义：

近年来，人工智能技术发展突飞猛进, 应用的空间范围越来越广泛，正在深刻地改变人们现有的工作方式和生活方式，人工智能技术在带来便利的同时，也引发了公众对于失业的担忧。技术进步对就业既有替代效应，使失业人数增多，也有创造效应，使就业人数增加。目前，学术界对于两者效应强弱关系存在不同观点。由于就业效应非常复杂, 在不同国家、不同行业、不同知识水平的人群中有差异, 因此本文立足于最易受人工智能技术影响的制造业展开研究，采用运用省级面板数据，对人工智能技术与就业人数的人力资本门槛效应进行检验，以期探究人工智能技术对于制造业内不同知识水平的人群就业的影响，同时研究人工智能技术与收入增长的人力资本门槛效应，从而进一步探究我国人工智能技术与人力资本之间的耦合互动关系。希望能为人工智能时代下我国劳动力结构优化提出相关对策建议。

(2)国内外研究现状分析：

目前针对人工智能技术就业效应的研究大致分为三个方向，分别是“替代效应”、“创造效应”以及“正负双重作用“。

①人工智能技术对就业的替代效应的相关研究

Frey 和Osborne (2013)研究人工智能对不同职业的替代作用，开创性地使用定量方法研究了自动化和计算机技术对劳动力的替代率，并对职业自动化风险进行了分析。根据美国 O* NET 上的 9 个变量将职业标记为可自动化或不可自动化，利用非线性分类器模型进行预测，如果职业自动化概率大于70%，则被列为 “高风险”职业，并认为该职业中的所有工人将被自动化取代。随后，一些学者复制了这种方法，结果显示人工智能对不同国家的不同职业均有替代作用。除此之外Autor(2013) 研究了人工智能对职业内不同任务的替代作用。Arn-tz，Gregory 和 Zierahn (2016)根据人们在工作场所实际执行的任务清单，利用美国的工作任务和自动化的统计关系( Frey 和 Osborne，2013)，分析了社会经济特征、技能、工作任务和能力等方面的微观指标。他们分析的结果显示OECD 国家有 6%～12%的职业有自动化风险，职业被替代率由各项工作任务的自动化程度决定。职业替代不是 0 和 1 的关系。人工智能替代的仅是职业中的部分工作任务，并非整个职业。因此，研究职业内各项任务的自动化率更为符合实际。但是这两种方法仅强调了新技术对劳动力的替代作用，而忽视了新技术对劳动力的创造作用。

②人工智能技术对就业的创造效应的相关研究

Acemoglu 和Ｒestre-po (2017) 构造的就业创造模型中，自动化虽然会消灭某些就业岗位，但也会创造出更具有竞争力的新就业岗位。埃森哲研究所 (James，Paul 和Nicola，2017) 分析了全球 1000 多家采用人工智能或机器学习系统的公司，发现了3 类全新的职业: 培训人员、解释人员和维护人员。上述研究为考虑到新技术对劳动力的创造作用。

③人工智能技术对就业的正负双重作用的相关研究

国内大多数学者认为技术进步对就业具有正负双重作用，即技术进步一方面带来就业的减少，一方面又创造新的岗位增加就业。林毓铭 (2003)认为，技术进步会增加就业难度，但也对就业增长带来一定的拉动效应。盛欣和胡鞍钢(2010)认为，自主创新的就业创造大于就业摧毁。马弘等 (2013)发现，中国的制造业在1998~2007年经历了大规模的就业创造与就业消失，平均就业净增长为正，且在2002年以后达到3%~7 %的净增长。