政策分析须跑在迭代前：AI冲击就业的经济学逻辑

2026年02月09日 09:13

: 张丹丹
张丹丹，北京大学国家发展研究院经济学（长聘）教授，教育部青年长江学者，北京大学博雅青年学者，北京大学国家发展研究院副院长。毕业于澳大利亚国立大学，研究领域为劳动经济学、应用计量经济学和实验经济学，研究兴趣包括中国城乡移民的社会经济影响、流动人口犯罪问题、社会变革与性别差异，以及新冠疫情防控的健康收益与成本。其学术成果已发表在Economic Journal, Nature:Human Behaviour, Review of Income and wealth,《经济研究》、《经济学（季刊）》等国内外顶级期刊，并主持多项国家自然科学基金面上项目和国家社会科学基金重点项目。

如果政策反应滞后，短期就业冲击极易在不同阶层之间累积并放大，演化为系统性风险。政策的关键作用，并非阻止技术进步，而是防止劳动者因无法跨越短期调整成本，被永久性排除在新的就业结构之外

原图在当前国际格局下，生成式人工智能已成为国家战略竞争力与科技企业核心壁垒的必争之地。图：视觉中国

　　文｜张丹丹李嘉

岗位“替代”和岗位“创造”的相对速度

　　生成式人工智能（generative AI）正以前所未有的速度重塑全球劳动力市场，深刻改写不同阶层的职业命运。在“替代”本身已几乎不可回避的背景下，本轮技术变革对就业的核心挑战，并不在于是否会发生岗位替代，而在于新岗位的创造速度，能否与岗位被替代的速度相匹配。

　　回顾历史上的技术革命，旧岗位的消失通常是在相对较长的时间跨度内逐步发生的。这一过程为新技术与生产组织的充分结合、新岗位的孕育与扩展，提供了必要的时间和空间，从而使就业结构得以实现相对平稳的渐进式转型。

责任编辑：张帆 | 版面编辑：许金玲

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