技术变革技能：技术进步视角下的技能演化分析

摘 要：在众多影响技能变革的因素中，技术进步是广受关注的焦点之一。基于技术进步视角对技能的演化过程展开分析发现，工场手工生产系统下的劳动技能与生产技术并重，而在流水线生产系统里的劳动技能却因技术进步发生了“退化”现象，但随着信息技术在生产系统中的运用所带来的信息化却逆转了这一退化趋势，劳动技能出现了“再技能化”现象。可见，技术进步与劳动技能之间存在一种波动式动态演化的趋势，技术是驱动技能变革的内生动力。由此可能蕴含的启示是，“加大人力资本投资，增强职业技术教育适应性”成为产业智能化背景下推进技能转型升级的重要举措。

关键词：技术进步;劳动技能;技能演化

基金项目：2020年度国家社科基金青年项目“全球价值链视角下人工智能产业融合的效应与路径研究”（项目编号：20CJY009）

作者简介：张双志，男，成都大学师范学院副研究员，博士，主要研究方向为现代职业教育治理。

中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1674-7747（2022）01-0047-08

当前，新一轮科技创新席卷产业革命汹涌而来，颠覆了福特流水线生产系统所创造的以产定销模式，要求加快生产系统的重组与再造以适应消费市场的下沉细分变化。特别是人工智能的第三次发展热潮引发的学科交叉融合、科学与技术并重以及场景应用导向的变革趋势，也在深刻地影响着全球主要大国综合国力的竞争格局。对此，习近平总书记指出，“劳动者素质对一个国家、一个民族发展至关重要。当今世界，综合国力的竞争归根到底是人才的竞争、劳动者素质的竞争”。职业教育作为与经济社会发展联系最为密切的类型教育，为社会主义现代化建设提供了强有力的技术技能人才支撑。正如马克思所言，人是生产力中最活跃的因素。技能依附于人存在，而人也因技能主导生产系统的运转。换言之，增强职业教育的适应性在于造就一支高素质的产业工人队伍，继而从人力资本的视角推动我国从制造大国向制造强国转变、深化产业结构转型升级以及实现为经济社会高质量发展筑牢人力资源梯次合理的根基。鉴于此，本文在技术进步视角下对第一次工业革命以来技术与技能的演化过程展开分析，发现技术与技能之间存在波动式动态演化的趋势，这就要求职业教育务必主动强化其“适应性”功能。

一、蒸汽时代：技术与技能并重

16世纪中叶，英国的宗教改革运动否定了罗马天主教的绝对权威，在一定程度上解放了人们的思想，也为资本主义率先在英伦三岛的兴起奠定了思想文化基础。1688年的“光荣革命”结束了“血腥玛丽”时期，随后1689年颁布的《权力法案》正式宣告英国进入君主立宪制时代，资产阶级和新贵族共同取得了实际统治权[1]。掌权后的英国资产阶级一方面积极发展海外贸易，获取廉价的原料产地和广阔的海外市场，积累了较为丰富的资本;另一方面在国内强势推行“圈地运动”，获得了大量的廉价劳动力，商品生产以空前速度蓬勃发展。然而，快速激增的产量还是不能满足日益膨胀的市场需求，一场生产系统的革命呼之欲出。1785年，詹姆斯·瓦特经过一系列试验改良后将蒸汽机率先在纺织业投入使用，为珍妮纺纱机提供了源源不断的机器动力，人类社会也由此进入“蒸汽时代”。为了适应快速提升的生产动力，资本家使用工场手工生产系统代替了手工作坊生产系统，服务于生产效率的生产技术与劳动技能也发生了相应变化。就手工作坊生产系统而言，人力、畜力、水力等非机械动力所带来的生产效率较低，劳动技能水平的高低在很大程度上决定了产品数量和质量，传统工匠成为手工作坊的关键生产要素。从工场手工生产系统来说，以煤炭为主要燃料的蒸汽机取代了传统生产动力之后，传统工匠也悄然转变为工场工人，生产设备与工匠师傅在生产车间的关系发生了微妙变化，即生产工序强调技术与技能的并重。

马克思在《资本论》第一卷第十二章里以工场手工业为例，对劳动分工和劳动过程有一段十分精辟的论述：“通过手工业活动的分解，劳动工具的专门化，局部工人的形成以及局部工人在一个总机构中的分组和结合，造成了社会生产过程的质的划分和量的比例，从而创立了社会劳动的一定组织，这样就同时发展了新的、社会的劳动生产力。”[2]据此，任务分解程度、工具专业化程度、局部工人的熟练程度构成了分析技术与技能动态适配关系的三个维度。就任务分解程度而言，作为技术工人精英代表的工匠师傅仍然把持着产品生产的全过程，通过招收学徒工进行长达数年的言传身教，使其获得与工场生产设备相适应的劳动技能。从工具专业化程度来说，在工场手工生产系统中，生产设备的机械化程度并不高，且生产设备的性能并不稳定，需要一批懂得机器维修的全能工人，他们在生产车间占据了重要地位。就局部工人的熟练程度而言，工匠师傅掌握和控制着工场生产的全部技能，维修机器的工人也在一定程度上决定了生产的运转秩序，处于车间底层的学徒工也基本熟悉产品生产的流程，因而不能简单地将产业工人划分为熟练工人和非熟练工人。由此可知，劳动者在工场手工生产系统中能够获得“技艺”的满足，并将这种满足转化为自身对劳动技能的控制;而资本家为了掌握工场生产的主动权，更多地榨取劳动者的剩余价值，与工匠师傅围绕技能培训权和资格认证权展开了一系列政治较量。

整体来看，工场手工生产系统的生产设备较为简单，且生产性能稳定性较差，由此产生的劳动分工也较为粗略，机器的使用被视为是对劳动技能的一种补充[3]。也就是说，在工场手工生产系统中，劳动过程和劳动者技能并不能相对分离，产品产量依赖于劳动者技能，机器的使用只是作为一种规模化生产的补充。随后，自称“日不落帝国”的英国因其殖民地急剧膨胀的人口数量加大了对英国商品（尤其是纺织品）的市场需求，主要依靠生产设备和劳动技能来增加产量的资本家发现，单纯的机器增加无助于产量的提升，需要扩大技能工人的规模才能实现规模化生产。但一名成熟的技能工人从培养到使用需要一定的培训周期，且工人的技能培训权和资格认证权被传统手工业协会牢牢掌握着。换言之，技能工人或熟练工人的严重短缺已成为制约工场手工生产系统实现规模化生产的瓶颈。1562年颁布的《工匠、徒弟法》对学徒制和各行各业的学徒培训制定了详细的行为规则，特别是规定学徒培训的年限为七年，且要求工匠与学徒工的数量比例保持1：3以保证学徒的培养质量[4]。显然，傳统手工业行会对学徒工的培养模式已经严重危及到资产阶级的根本利益，使其无法及时补充大量的学徒工和获得具有一定技能的熟练工人，商品供给也因此无法满足市场需求。于是，资产阶级主政的英国政府开始不再乐意去维护传统手工行业的特权，直至1814年正式废除《工匠、徒弟法》，这也开启了英国志愿性职业培训体系的建构之路。

二、电气时代：劳动去技能化

与蒸汽时代不同，第二次工业革命的许多技术发明不再局限于工匠师傅的实践经验，而是开始同工业生产紧密结合起来，科学技术推动生产力发展的作用越发显著。从1866年德国发明家维尔纳·冯·西门子制成发电机开始，电力开始逐步成为继蒸汽动力之后的新能源，特别是以煤油和汽油为燃料的内燃机、能够24小时不间断照明的电灯以及实现信息快速传递交流的电话电报等进一步推动人类社会进入“电气时代”。为了适应快速提升的生产动力，资本家采用工厂生产系统代替工场手工生产系统，服务于生产效率的生产技术与劳动技能也发生了相应变化。虽然资本家在与工匠师傅争夺对学徒工技能培训权和资格认证权方面占据了上风，但他们依旧不能掌控生产车间的运作权力，工场内部频繁出现技术工人领导的劳资对抗活动，严重影响到企业生产的正常运转。为了削弱技术工人对生产车间的控制权力，尽可能提升商品的生产量以满足日益膨胀的市场需求，资本家不仅开始大规模投资使用新的生产设备，还特别重视寻找新的生产车间管理方法，以获取更多的剩余价值。在此期间，也引发了劳资双方的流血冲突事件，即十九世纪三四十年代的欧洲三大工人运动。工人运动的此起彼伏主要源于大规模先进生产设备的投入使用导致劳动技能退化，使得只能依靠出卖劳动力为生的无产阶级更加贫困，激化了其与作为先进技术持有者的资本家之间的矛盾[5]。

其实，欧洲三大工人运动亦是“技术—技能替代论”的立论依据。该理论认为，大规模生产设备的使用压缩了技术工人在生产现场对生产过程的控制权，使得传统手工技能不断被技术进步所稀释。作为产业工人精英代表的技术工人为重新夺回对生产现场的控制权，利用其在工会组织中的领导权开展了一系列与资本家的利益作斗争的活动。可见，劳动技能退化或者“去技能化”不可避免地成为电气时代无产阶级在生产车间的生存地位的真实写照。当然，分工细化和过程控制在劳动去技能化的过程中发挥了至关重要的作用。1911年，美国古典管理学家弗雷德里克·温斯洛·泰勒在其著作《科学管理原理》中从“车床前的工人”开始，重点研究了生产车间的具体工作效率，提出用科学化、标准化的任务管理方法代替传统的经验管理，这使得“工作定额原理”“计件工资制”“挑选头等工人”“职能工长制”“例外原则”等词汇成为那个时期冠以“科学管理”的常用概念。然而，新概念的出现并不代表实际生产力会相应地获得提升。直到1913年，美国著名企业家亨利·福特开发出流水线生产模式，将每辆T型汽车的组装时间由原来的十三个小时缩短至一个半小时，生产效率整整提高了8倍[6]，福特汽车的产量由此开始迅速净增，销售价格也一路下降，相应地刺激了大众对汽车的消费需求，也开启了长达一个世纪的“以产定销”企业经营模式。

接下来，本文从任务分解程度、工具专业化程度、局部工人的熟练程度三个维度来分析电气时代的技术与技能动态适配关系。就任务分解程度而言，生产车间作业的细化是劳动者去技能化的前提，劳动分工越是细化，劳动者的技能就越发强调配合机器生产的速度，不需要专门了解整个生产流程的知识。这样工人通过简单培训就可以上岗，技能的简单化和标准化使得劳动者失去了掌控生产作业的自主权。任务分解的细化使劳动者与资本家之间形成了一种新的角色——“职业经理人”，也就是泰勒所宣称的职业管理者，这样资本家通过职业经理人实现对生产车间的严格控制和管理就成为了可能。从工具专业化程度来说，科学技术的进步使生产动力从蒸汽动力转变为以煤油、汽油为燃料的电力，一大批针对不同任务的专业化生产工具也随之出现，特别是流水线生产模式的运用将工人的劳动局限为某项具体的标准化工序。换言之，在机械化生产车间，工人的速度就是“技能”，但生产速度并不是真正的技能。就局部工人的熟练程度而言，科学管理制与流水线生产模式的结合，使得生产过程对劳动者技能的依赖程度明显下降，工人被“异化”为生产线上的一个环节，全能工人被分解为局部工人。标准的批量生产和生产工序的规范化，把进行生产车间操作规划的自主能力从一线劳动者手中剥离，刻意忽视劳动力的主观能动性，引发了劳动技能的“退化”现象[7]。

三、信息化時代：劳动再技能化

兴起于二十世纪四五十年代的第三次工业革命是人类文明史上继蒸汽技术革命和电气技术革命后又一次飞跃式的技术突变进展。原子能、电子计算机、空间技术、生物工程等代表性技术的出现既是由于以往长期积累的科学知识取得了重大突破，也是迎合二战以及冷战期间各国对高科技的迫切需要[8]。例如，1952年研制成功的世界第一台数控机床、1956年在宾夕法尼亚大学问世的“电子数字积分计算机”等新兴技术都离不开美国军方的参与和推动。以晶体管、半导体元件产品、大规模集成电路等为代表的电子信息产业极大地降低了信息传播沟通的费用，推动人类社会由工业时代迈向信息时代。科学管理制与流水线生产模式的结合，让福特汽车一跃成为当时物美价廉的代名词，然而，剥离了劳动技能的福特汽车在后期发展中却面临产量下降、质量不优等问题。与此同时，二战后的日本受益于朝鲜战争、越南战争以及冷战等政治需要，获得了美国政府的大量援助与投资，其国民经济发展一路高歌猛进直至成为资本主义世界的第二大经济强国。相反，经历了二十世纪七十年代“滞涨经济”折磨后的美国，在八十年代同样危机四伏，一方面是源于冷战对手苏联在军事和科技方面的竞争表现得咄咄逼人，另一方面是作为资本主义世界同盟的日本、西欧（主要是德国）在经济发展方面大有与美国一争高下的趋势。为了探寻隐藏其中的深层次原因，学术界对此展开了一系列颇具影响力的理论探讨和实证研究。

麻省理工学院教授詹姆斯·沃麦克领衔的工业生产率委员会在《夺回生产优势：美国制造业的衰退及对策》和《改变世界的机器：精益生产之道》两本著作中旗帜鲜明地认为，丰田汽车公司的生产方式是最适用于现代制造企业的一种管理模式，并将其命名为“精益生产”。日本的精益生产方式着眼于将一切与车间生产过程无关、多余的因素进行精简，使生产系统能够快速适应灵活多变的市场消费需求。这种强调多品种小批量的“按需生产”模式直接挑战了少品种大批量的“以产定销”模式，生产车间不仅关心生产规模，也更加重视生产效率和灵活性。也就是说，精益生产系统以人的技能为中心，视机器设备为提升劳动生产率的辅助手段[9]。接下来，本文从任务分解程度、工具专业化程度、局部工人的熟练程度三个维度来分析信息时代的技术与技能动态适配关系。就任务分解程度而言，信息技术的大规模采用提高了任务分解的复杂度，需要企业通过人力资本干预手段形成员工专用技能以应对多品种化的生产要求。从工具专业化程度来说，先进的生产设备固然重要，但其销售价格也是非常昂贵的，在能调动劳动技能柔性生产的情况下，采用容易维修且允许在一定程度上可进行改进的半自动通用设备自然成为提高劳动生产率的重要选择。就局部工人的熟练程度而言，丰田汽车公司在流水线生产布局的基础上创新性引入和完善了U型多工序操作台，这样曾被“异化”为某个生产环节的局部工人开始向“多面手”熟练工人转型，兼具效率与柔性的生产系统至此形成。

简言之，流水线车间出现的劳动去技能化已不再适用于信息时代的生产系统，重拾“技艺”满足感的劳动再技能化成为职场工作的新趋势。然而，终身雇佣制、年功序列制和企业内工会组织所带来的日式经营刚性成本不断加大，已经开始造成精益生产系统的自我过度适应，严重影响了日本面对新一轮信息技术革命冲击下的抗压能力[10]。人工智能作为新一代信息技术的集大成者，在推动自动化生产系统重构的同时，也对技术与技能的动态适配关系产生了多重影响[11]。虽然新一代信息技术在最基础的逻辑运算原理方面还是属于第三次工业革命的概念范畴，但其强调人件系统、软件系统和硬件系统互补结合的生产形式被视为工业4.0时代的开始，智能制造成为一国综合竞争力的主要组成部分。2019年，中央政府的工作报告中就首次提出“智能+”概念，并且明确指出“打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能”。那么，作为信息时代自动化生产系统延续的智能制造也必将重塑劳动力市场结构。具体来说，劳动力市场开始呈现出“岗位极化”和“人机共生”的两大趋势[12]。岗位极化是指高技能和低技能工作的岗位数量增加，而中等技能工作的岗位数量却出现大幅压缩;人机共生则是指智能化生产背景下的一种新型雇佣方式，在强调人工智能拓展人类能力的同时，也揭示了人类在不断优化人工智能的技术性能，这明显区别于流水线生产环境下的“机器换人”。换言之，目前的生产设备显然无法实现无人化生产，劳动技能仍然处于工业4.0时代自动化生产系统的中心[13]，只是劳动者之间存在的“技能鸿沟”越来越明显，需要引起高度重视。

四、技术进步与劳动技能的动态演化分析

综上可知，技术进步作为推动产业结构变化的主导力量[14]，亦是影响产业工人技能需求变化的直接因素，引起不同学科领域的学者从不同视角对此进行多重探讨。技术与技能的关系演化在一定程度上反映了历史唯物主义关于“生产力—生产关系”的辨证论断，其中任何一方的变化都会明显地触及生产系统要素的根基。一方面，技术的每一次突破性进步都会直接推动生产系统的重大变革，例如：蒸汽机塑造工场手工生产方式、电气塑造流水线生产方式以及信息技术塑造自动化生产方式;另一方面，生产系统的重大变革也会相应引起生产要素投入结构的变动，例如技术、资本、劳动力、土地等生产要素对生产力贡献度的此消彼长。特别是以大数据、人工智能、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术加快了数字经济时代来临的步伐，也相应变革了生产系统的要素组成结构。2020年4月，中共中央、国务院颁布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，要“加快培育数据要素市场”[15]，将数据视为与土地、劳动力、资本、技术同等重要的生产要素，其中，推进政府数据开放共享是培育数据要素市场的重要内容之一。由此可见，中央期望通过政府数据开放共享，激活生产要素市场，为中国经济的转型升级赋能[16]。与数据要素紧密相关的数字技术被广泛使用于社会生产系统并带来了生产方式的数字化转型，“云办公”“零工经济”“直播带货”等新业态也随之层出不穷。

数据要素成为事关经济社会发展的主要生产要素也相应变革了劳动力的技能结构。“数字技能”概念的提出，既是劳动力市场主动适应经济社会发展的重要表现，也要求教育系统的人才培养目标要与之相适应[17]。由此可知，劳动技能具有主观能动性，与技术进步存在动态适配的关系。然而，纵观劳动技能的发展史，发现其与技术的关系却不总是如理论分析那般顺畅衔接，甚至以技能为代表的劳动者和以技术为代表的资本家之间还爆发了流血冲突事件，即十九世纪三四十年代的欧洲三大工人运动。随着数字技术的迅猛发展，资本家和劳动者之间的矛盾已超出“技术—技能替代论”的解释范畴。平台经济模式的日益盛行，也愈发将算法控制下的劳动技能分解到以分秒为单位进行货币激励和惩罚，这使得外卖员、快递员等零工群体的生存状况引发社会各界的强烈关注。这样看来，似乎“闲暇革命”并未到来，技术也没有终结劳动，反而在重构工作任务的过程中无限拓展了工作的边界，从劳动空间扩张、劳动自由压缩、劳动强度激增等方面加速了劳动者的“内卷化”进程。换言之，技術的快速迭代更新不仅没有促使劳动技能发生“退化”，反而推动了劳动者的“再技能化”变革。

纵观世界各国的经济社会发展史，发现绝大多数技术进步都是带有偏向性的，要么偏向于资本，要么偏向于技能。就资本偏向型技术进步而言，资本的边际产出是高于技能的边际产出的，企业通过大量投资来研发、制造或引进先进的生产设备，在提升生产效率的同时也在降低对劳动力的需求，特别是运用信息控制技术实现工业机器人全程自主生产的“无人工厂”正是当下“机器换人”现象的真实写照[18]。从技能偏向型技术进步来说，虽然技术进步导致的劳动力需求规模减少是不可避免的趋势，但其对劳动力技能素质的要求却越来越高，特别是不容易被程序化生产设备所取代的如创意类、情感类与社会类等工作岗位对劳动技能的要求越来越高[19]。换言之，技术进步对劳动技能的影响并不是完全线性的，两者之间存在着复杂的不确定性关系。例如，Katz和Margo通过对美国人力资本发展史的梳理发现，在生产技术快速迭代更新的背景下，以中等技能为主的工作岗位处于被生产机器压缩的状态，而低技能和高技能的工作岗位却获得了一定程度上的数量增长[20]。其实，上述研究结论大多是在新古典经济学视角下展开的分析，忽略了劳动力不仅仅只是“投入—产出”模型中的一个生产要素，而是拥有情感、知识、思考、创造等能够发挥主观能动性的人。在一定范围内，具有不同技能水平的劳动力使用同一生产设备获得的产出结果是不一样的[21]。美国经济学家托马斯·达文波特也提出“人机共生”的概念，倡导“员工第一，机器第二”的企业经营战略，认为技术与技能在生产现场是互补的，需要在系统论视角下探讨两者之间的不同组合方式对劳动生产率带来的差异化影响[22]。

五、研究启示

当下，大数据、人工智能、区块链等数字技术在以指数级速度进行创新的同时，也日益融入经济社会发展各领域的全过程。随之产生的数字经济无论是发展速度之迅猛，辐射范围之广阔，还是影响程度之深入都是前所未有的，数字技术已成为推动资本、劳动力、数据、土地等市场要素资源优化配置的关键力量。那么，劳动技能作为市场要素资源之一，自然也深受数字技术的支配控制。根据前文的分析梳理可知，技术进步与劳动技能之间存在一种波动式动态演化的趋势，技术是驱动技能变革的内生动力，信息时代的劳动“再技能化”趋势在数字经济时代仍然存在，因其内在的技术逻辑并没有发生根本性的变化。因此，数字经济时代加大人力资本投资以推动劳动者技能的转型升级具有重大的战略价值。简言之，本文基于技术进步视角对技能演化进程的分析可能蕴含的启示是，“加大人力资本投资，增强职业技术教育适应性”应成为产业智能化背景下推进技能转型升级的重要举措。增强职业教育适应性要重点思考如何构建高质量的职业技能培训体系，从培训的视角为劳动者提供能够持续终身的人力资本投资，以满足数字经济时代劳动技能不断迭代更新的内生需求。

数字技术的广泛使用所带来的“机器换人”并非当前劳动力市场面临的主要问题，技术引发工作任务变革的不确定性才是问题的关键。在人工智能所引发的一系列变革中，最大的也是最关键的变革是关于人的变革。那么，教育作为推动人的观念、意识和行为变革的重要工具，需要构建起服务人一生发展的终身教育体系。作为与普通教育同等重要的职业教育，主要涵盖了学历教育和职业技能培训，也被视为与经济社会发展联系最为紧密的类型教育。对此，德国前总理默克尔也说到：“德国经济稳定的核心要素在于职业教育与培训，因为我们产生了一支为现代工业而准备的高素质的劳动队伍。”[23]因此，“增强职业技术教育适应性”的着力点还是要坚持职业教育的“就业导向”定位，千方百计地为劳动者技能的转型升级提供高质量的职业教育资源支撑。其中，作为非正式学习组成部分的培训凭借其不受时空限制的优势，能够为劳动者提供持续性的终身学习资源。2021年12月，人力资源社会保障部、教育部、发展改革委、财政部联合印发的《“十四五”职业技能培训规划》将“健全完善终身职业技能培训体系”列为五项重点任务之首，这也是决策层第一次将培训提升至国家发展战略的高度予以重视。因此，职业院校要自觉贯彻学历教育与培训并重并举的法定责任，优化职业教育的供给结构以塑造一大批知识型、技能型、创新型的劳动者大军。

参考文献：

[1]高全喜.英国宪制中的妥协原则——以英国宪制史中的“光荣革命”为例[J].苏州大学学报（哲学社会科学版），2017（4）：55-62，191.

[2]卡尔·马克思.资本论（第一卷）[M].中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局，译.北京：人民出版社，2004：410-426.

[3]杨斌，魏亚欣，田凡.技术进步与劳动技能的动态适配——基于生产系统“硬件—软件—人件”互补演化机制的分析[J].南开管理评论，2020（3）：4-13.

[4]贺国庆，朱文富.外国职业教育通史（上卷）[M].北京：人民教育出版社，2014：42.

[5]邱子童，吴清军，杨伟国.人工智能背景下劳动者技能需求的转型：去技能化到再技能化[J].电子政务，2019（6）：23-30.

[6]黄解宇.流程管理发展的两大革命：从福特的流水线到哈默的流程再造[J].科技管理研究，2005（11）：229-231，235.

[7]哈里·布雷弗曼.劳动与垄断资本——二十世纪中劳动的退化[M].方生，朱基俊，吴忆萱，等，译.北京：商务印书馆，1979：123-124，398.

[8]贾根良.第三次工业革命与工业智能化[J].中国社会科学，2016（6）：87-106，206.

[9]叶飞帆，华尔天.精益企业理念与精益生产实现模式研究[J].管理工程学报，1998（2）：3-5.

[10]张建立.日本年轻人缘何压力山大——从日本终身雇佣制的瓦解说起[J].人民论坛，2020（5）：126-127.

[11]杨伟国，邱子童，吴清军.人工智能应用的就业效应研究综述[J].中国人口科学，2018（5）：109-119.

[12]孙早，侯玉琳.工业智能化如何重塑劳动力就业结构[J]. 中国工业经济，2019（5）：61-79.

[13]艾丽卡·沃利尼，杰夫·施瓦兹，布拉德·丹尼，等.《德勤2020全球人力资本趋势》报告[R].纽约：德勤有限公司，2020：17.

[14]张兴.技术进步、就业与养老保障[M].北京：社会科学文献出版社，2017：6-7.

[15]中共中央，国务院.中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见[Z].中发〔2020〕9号，2020-04-09.

[16]刘典.加快数据要素市场运行机制建设[N].经济日报，2020-09-04（12）.

[17]张地珂，杜海坤.欧盟数字技能人才培养举措及启示[J]. 世界教育信息，2017（22）：27-28.

[18]许辉.“世界工厂”模式的终结？——对“机器换人”的劳工社会学考察[J].社会发展研究，2019（1）：143-162，245.

[19] 陳明生.人工智能发展、劳动分类与结构性失业研究[J]. 经济学家，2019（10）：66-74.

[20] KATE L F， MARGO R A.Technical Change and the Relative Demand for Skilled Labor： The United States in Historical Perspective[C]. Human Capital in History： The American Record [M].Chicago： University of Chicago Press， 2014：15-27.

[21] SPENNER K I.Skill：Meanings， Methods， and Measures[J]. Work and Occupations，1991，18（2）：123-147.

[22]托马斯·达文波特，茱莉娅·柯尔比.人机共生：智能时代人类胜出的五大策略[M].李盼，译.杭州：浙江人民出版社，2018：248-252.

[23]马兆远.智造中国[M].北京：北京联合出版公司，2022：198.

[责任编辑    曹   稳]