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Artificial Intelligence Technology, Occupational Skills Reshaping, and Wage Effects
人工智能技术正深刻重塑职业技能需求,进而影响工资形成机制,探究其具体影响效应对于实现高质量充分就业、改善收入分配格局具有重要意义。本文利用2015~2023年中国在线招聘数据和上市公司数据,实证分析企业人工智能技术对招聘岗位工资水平的影响及作用机制。研究发现,人工智能技术主要通过职业技能重塑的结构效应和质量效应提升招聘岗位工资水平。具体而言,人工智能技术一方面会推动职业结构向去常规化和高知化方向演进,另一方面会增加职业内数字技能需求及技能多样性。进一步分析发现,人工智能技术对招聘岗位工资的提升作用在劳动力议价能力更强、规模更大的企业及对工作经验要求更高的岗位更为显著。从职业类型看,这一效应在非常规交互型和常规型职业中尤为突出。人工智能技术在推动整体工资水平上涨的同时,也会拉大不同教育和技能层级劳动者之间的收入差距,但劳动收入份额并未提高。本文为理解人工智能时代"技术—技能—工资"的匹配机制提供了微观证据,对更好地把握中国人力资本结构升级方向以及扎实推进共同富裕具有重要的政策启示。
Abstract
AI technology is profoundly reshaping occupational skill demands, thereby affecting wage formation mechanisms. This paper uses Chinese online recruitment data and listed company data from 2015 to 2023 to empirically analyze the impact and mechanism of enterprise AI technology on the wage levels of recruitment positions. The study finds that AI technology mainly raises recruitment wages through the structural and quality effects of occupational skill reshaping. Specifically, AI technology promotes the evolution of occupational structure towards de-routinization and knowledge-intensification on one hand, and increases the demand for digital skills and skill diversity within occupations on the other. Further analysis shows that the wage-boosting effect is more significant in enterprises with stronger labor bargaining power and larger scale, and for positions with higher work experience requirements. This effect is particularly prominent in non-routine interactive and routine occupations. While AI technology drives up overall wage levels, it also widens the income gap between workers of different education and skill levels, but the labor income share has not increased. This paper provides micro-evidence for understanding the 'technology-skills-wage' matching mechanism in the AI era and offers important policy implications for grasping the direction of China's human capital structure upgrade and solidly promoting common prosperity.
AI技术显著提升企业招聘岗位工资水平
基于2015-2023年中国上市公司与在线招聘匹配数据,采用固定效应模型,企业人工智能专利数每增加1%,招聘岗位工资水平显著提高约0.012个百分点,每增加一个标准差,月薪平均提高约1.70%,相当于约139元。
AI通过职业结构优化提升工资水平
AI显著降低企业对常规任务型职业的招聘需求,显著提升社交任务型职业的招聘比例,同时提高高学历岗位比例、降低低学历岗位比例,验证了结构优化效应假说。
AI提升数字技能需求及技能多样性
AI显著提升企业对数字技能的依赖程度(系数0.005),增强职业内可迁移技能多样性(系数0.003),提升总技能多样性(系数0.001),验证了质量升级效应假说。
AI工资效应对高经验高教育岗位更强
AI的工资提升效应在劳动力议价能力更强、规模更大的企业及对工作经验要求更高的岗位更为显著;需求可迁移技能及教育年限更长的岗位工资提升幅度更大。
AI扩大工资差距但劳动收入份额未提高
AI虽显著提升企业员工实际工资(系数0.016),但拉大了高低教育及技能岗位间工资差距,对劳动收入份额的影响在统计上不显著。
核心解释变量
企业当年申请的人工智能专利总数加1取自然对数(AI)
被解释变量
招聘岗位月度工资的自然对数(ln salary)
样本与数据
2015-2023年中国上市公司在线招聘数据(来源于CnOpenData智联招聘平台)与CSMAR数据库及国家知识产权局专利数据匹配,约350万条招聘信息,覆盖4886家上市公司,8个职业大类、74个职业中类及1615个职业细类
识别方法 / 模型设定
构建基准固定效应模型,控制年份固定效应、企业固定效应及职业大类固定效应;内生性处理采用Bartik工具变量法,基于企业基期职业结构与美国职业层面AI暴露度及中国AI时间趋势构造工具变量,并使用Conley(2012)UCI方法进行敏感性分析
内生性及稳健性检验
替换核心解释变量的度量方式;调整实证模型的固定效应设定(如加入七位码职业-年份固定效应);排除其他可能的影响因素;进行工具变量样本的代表性与选择性校正检验,并通过逆概率加权回归验证核心结论的稳健性