本文由黄旭（宁波财经学院金融与信息学院）、刘红英（韶关学院商学院）和闫雪凌（四川大学经济学院）共同撰写，发表于《当代经济管理》2025年第47卷。文章探讨了生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）在数字经济时代对就业的深远影响，并提出了应对策略。研究基于马克思主义的生产力与生产关系理论，构建了“新质生产力-新型生产关系-高质量就业”的理论分析框架，深入分析了GAI对就业总量、结构、质量及形态的影响。

学术背景与研究动机

随着数字经济时代的到来，生成式人工智能（GAI）作为一种创新性技术迅速崛起，成为推动经济变革和就业形态转型的重要力量。GAI通过神经网络和机器学习算法生成文本和代码，模仿人类创造力，广泛应用于翻译、分类、创意写作和代码生成等领域。然而，与传统人工智能（Traditional Artificial Intelligence, TAI）相比，GAI在功能和应用上存在显著差异，其对就业的影响也更为复杂和深远。

研究动机源于GAI技术对就业市场的潜在冲击。GAI是否会导致大面积失业？能否创造足够多的新职业来弥补潜在的损失？劳动力如何适应这种快速变化的技术环境？这些问题不仅关系到就业市场的稳定，也影响着社会经济的整体健康发展。为此，本文旨在通过理论分析和实证研究，探讨GAI对就业的多维度影响，并提出相应的政策建议。

研究流程与方法

本文的研究流程主要包括以下几个步骤：

1. 理论框架构建：基于马克思主义的生产力与生产关系理论，构建了“新质生产力-新型生产关系-高质量就业”的理论分析框架，用于分析GAI对就业的影响。
2. 文献综述：梳理了现有关于人工智能对就业影响的研究成果，重点关注GAI与传统人工智能（TAI）在就业效应上的差异。
3. GAI与TAI的对比分析：详细比较了GAI与TAI在定义、特征及对就业影响上的差异，分析了GAI在就业创造和替代效应上的独特作用。
4. 就业效应的机理分析：从就业总量、结构、质量及形态四个维度，深入分析了GAI对就业的影响机理，探讨了GAI在就业转移、技能结构调整、行业和职业结构转变等方面的作用。
5. 政策建议：基于研究结果，提出了应对GAI对就业冲击的政策建议，旨在实现GAI与劳动市场的协同发展，推动高质量就业的实现。

主要研究结果

1. 就业总量：GAI对就业总量的影响具有双重性。一方面，GAI通过替代效应减少了部分低技能岗位的需求；另一方面，GAI通过创造效应催生了大量高技能岗位，如智能算法工程师、数据科学家等。总体来看，GAI对就业总量的影响取决于替代效应与创造效应的平衡。
2. 就业结构：GAI的应用显著改变了就业结构。高技能劳动力的需求迅速增长，而低技能劳动力的需求减少。GAI还推动了跨学科协作型工作的涌现，如AI辅助设计、AI生成音乐等，促进了就业结构的多样化和专业化发展。
3. 就业质量：GAI对就业质量的影响复杂。一方面，GAI提升了部分高技能岗位的薪酬水平和工作稳定性；另一方面，GAI也加剧了低技能劳动者的失业风险，导致收入差距扩大。
4. 就业形态：GAI推动了就业形态的多样化，催生了自雇、远程工作、项目制工作等新型工作方式，为劳动者提供了更多的职业选择空间。

结论与意义

本文通过构建“新质生产力-新型生产关系-高质量就业”的理论分析框架，系统探讨了GAI对就业的多维度影响。研究发现，GAI在推动就业结构优化、技能升级和就业形态多样化方面具有重要作用，但也带来了失业风险和收入差距扩大的挑战。为此，本文提出了加强职业培训、完善社会保障体系、推动劳动力再就业等政策建议，旨在实现GAI与劳动市场的协同发展，推动高质量就业的实现。

研究亮点

1. 理论创新：本文首次基于马克思主义的生产力与生产关系理论，构建了“新质生产力-新型生产关系-高质量就业”的理论分析框架，为理解GAI对就业的影响提供了新的理论视角。
2. 对比分析：本文详细比较了GAI与TAI在就业效应上的差异，揭示了GAI在就业创造和替代效应上的独特作用。
3. 政策建议：本文提出了针对性的政策建议，旨在应对GAI对就业的冲击，推动高质量就业的实现。

其他有价值的内容

本文还探讨了GAI在不同国家和性别群体中的就业影响差异，指出低收入国家和女性劳动者在GAI技术变革中面临更大的挑战。为此，本文建议通过提供专门的职业培训计划和增加对托儿教育的投资，帮助低收入国家和女性劳动者适应技术变革，增强其在劳动力市场中的竞争力。

本文通过系统的理论分析和实证研究，深入探讨了GAI对就业的多维度影响，为未来劳动市场的发展提供了重要的理论支持和政策建议。