人工智能技术进步对高技术制造业就业结构的影响路径研究OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD

从偏向型技术进步理论视角,探究人工智能技术进步的多因素组态效应对高技术制造业就业结构的影响路径及机制。采用定性与定量相结合的混合研究设计,以2018—2020年中国30个省份数据集为样本进行了fsQCA实证分析。研究发现:(1)高技术制造业就业结构变化的前置因素存在组态效应,且人工智能相关产业投入、工业机器人投入、产业转型升级、制造业智能化水平、适龄劳动力占比、劳动力受教育程度均非单独的必要条件;(2)存在4条驱动高技术制造业劳动力占比增加的路径,包含产业转型-人才素质型、产业智能-人口红利型、机器替代-人才稀缺型、机器智能-人口红利型;(3)制造业智能化水平、制造业转型升级程度、适龄劳动力人口占比,以及制造业智能化水平、劳动力受教育程度是促进高技术制造业劳动力占比增加的两类核心条件组合。为推动偏向型技术进步从单一视角向多维视角的转变奠定了基础,也为地区管理部门投入人工智能促进高技术制造业健康发展提供了实践启示。