机器人应用的岗位转换效应及就业敏感性群体特征——来自微观个体层面的经验证据

已有文献主要关注机器人应用的就业替代效应,并未重视机器人应用冲击下劳动者就业状态的动态变化问题。本文将研究视角聚焦于劳动者的岗位转换,采用微观个体层面数据考察机器人应用对就业的冲击,结合岗位任务属性和个体特性,剖析人工智能冲击引致的岗位转换方向和就业敏感性群体特征。结果表明:(1)机器人应用存在岗位转换效应,通过替代和创造效应增加劳动者岗位转换的可能性及转换频次,引致劳动者从繁重向非繁重、常规向非常规岗位转换。(2)机器人应用冲击下,低通用性和专用性技能、女性劳动群体岗位更换可能性更大,特别是对于已育女性群体而言,机器人应用会加剧“母职惩罚”。(3)在机器人应用过程中,劳动者技能与岗位匹配度越低如存在“技能剩余”时,岗位转换的可能性越大,且非正规就业群体相比于正规就业群体,岗位转换的频次更高。