封进：AI时代职场极化：风险、政策与就业保障路径

本文来自微信公众号： 复旦金融评论 ，作者：封进，原文标题：《封进：AI时代职场极化——风险、政策与就业保障路径》

编者按：

从发布新职业、新工种，到完善新就业群体服务管理，一系列政策回应着人工智能带来的就业变革。高技能者尽享技术红利，普通劳动者却面临替代与边缘化。如何让就业保障体系跑赢职场极化？

以AI、大数据、物联网为代表的新一代信息技术正逐步渗透到各行各业，国务院2025年印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确推动AI从技术突破走向全领域赋能的阶段性任务，提出到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，到2030年全面赋能高质量发展。

根据中国信息通信研究院发布的《制造业数字化转型发展报告（2025年）》，截至2025年12月，全国规模以上工业企业开展数字化改造比例达89.6%，数字化设备普及率达到57.7%。

另据普华永道2026年3月发布的《AI助推中国内地和香港金融服务业焕新升级》，在2025年10月到2026年1月调研期间，70%的受访银行、75%的资管机构、85%的保险公司将AI定位为战略转型引擎，三大金融板块加权平均的AI采纳率为72%~76%。AI的广泛使用将提升产业竞争力，为推进科技兴国战略注入强劲动力。

与此同时，AI的“双刃剑”效应凸显出来，数字技术鸿沟引发的职场极化问题逐步显现。一方面，掌握AI操作、数据分析等数字技能的劳动者，凭借技术优势获得更高的薪资待遇、更广阔的职业发展空间，成为技术红利的主要受益者；另一方面，从事重复性、基础性、低技能工作的普通劳动者，面临被AI替代的风险，部分劳动者因缺乏数字技能而就业质量下降、收入缩水。技术变革对就业模式、劳动关系和劳动保障提出了更高的要求。

职场极化的三重传导：岗位、收入与社保

第一，岗位需求变化导致就业机会极化，高技能岗位扩张与低技能岗位收缩并存。AI主要替代的是重复性、程序性工作，如流水生产线上的机械操作、办公与行政领域的流程性工作、服务行业的标准化服务流程、数据与信息处理的重复性工作、管理中的程式化控制工作等。与此同时，技术研发、AI运维、高端管理等高技能岗位需求增加，这类岗位对劳动者的数字技能、专业能力要求较高，只有少数具备相应能力的劳动者更具优势，形成“高技能岗位供不应求、低技能岗位供过于求”的就业结构极化态势。部分中间技能岗位也面临被AI替代的风险，进一步加剧了就业结构的两极分化，使得普通劳动者的就业选择空间不断缩小。中国的招聘数据验证了就业机会极化现象，企业AI渗透度提高一个标准差，非常规认知型职业招聘人数增长约42.7%，常规型职业招聘人数则下降约25.1%[1]。暴露度最高的岗位集中于数据工程师、产品经理及会计、编辑、程序员等知识密集型白领工作[2]。

第二，就业机会极化进一步影响收入分布。在AI时代，劳动报酬的分配可能越来越向高技能劳动者倾斜，掌握核心技术、具备数字素养的劳动者获得更高薪资，而从事低技能工作、被技术替代风险较高的普通劳动者，收入水平难以提升，甚至出现下降趋势。实证结果表明，职业AI渗透度每提高1个单位，非常规认知型职业的工资水平将提高4.9%，常规认知型职业的工资水平将降低26.3%[3]。同一职业内部的薪资差距也存在拉大趋势，AI暴露指数每提高1个单位，职业薪资水平变异系数提高0.101[4]。从全球视角看，AI与高收入工作者的强互补性可能进一步扩大收入差距[5]，高收入职业的工作任务受LLM影响的潜力也更大[6]。

第三，就业形态分化加剧社保权益极化。就业机会与收入的双重极化，还通过就业形态的分化，进一步扩大社保权益的差距。不同技能群体的差距不仅体现在薪资水平上，还体现在社保参与和待遇等方面。在我国，劳动者的社会保障水平与其就业形态和参保方式直接联系，高技能劳动者通常能够获得稳定的工作从而享受更完善的社会保障，而容易被替代的劳动者可能采用灵活就业、自我雇佣等就业形态，没有单位缴费，主要通过个人参保，缴费负担较重，社保覆盖水平、保障标准较低，由此拉大了不同群体的社保权益差距。例如，近年来，我国的职工基本养老保险月养老金待遇大约是居民基本养老保险的15倍左右，当然前者的缴费水平也比后者高很多。

现行就业政策的效果与不足

我国坚持就业优先战略，2024年9月出台了《关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》，在企业稳岗、重点群体帮扶、创业带动、技能培训、公共服务、权益保障等诸多方面提出了具体措施。现有研究对其中的一些政策效果进行了评估，结果表明当前政策在应对职场极化方面仍面临不可忽视的挑战。以下分别评估这些措施在应对职场极化方面的效果与不足。

首先，在企业稳岗方面，下调失业保险缴费率，能有效扩大企业雇佣规模，还能兼顾社保基金收支平衡[7]，但失业保险稳岗返还政策的实际稳就业效应并不显著。原因在于考核指标滞后且具有较强的不确定性，企业难以形成稳定的预期，进而难以改变当期雇佣决策[8]。

其次，在重点群体帮扶方面，国家持续支持农民工返乡创业，自2015年起分批设立了341个农民工返乡创业试点县，通过综合保障措施降低了创业门槛。现有研究证实，该政策在促进中西部县域经济增长、缩小城乡收入差距方面发挥了积极的托底与带动作用[9]。然而，当前返乡创业政策在深入推进中仍暴露出若干短板，主要是人力资本匮乏与创新驱动力不足，现有的创业培训体系需要进一步升级。

再次，在技能培训方面，2025年3月，人力资源社会保障部、财政部联合印发《关于实施“技能照亮前程”培训行动的通知》，面向有就业和培训意愿的农村转移就业劳动者、离校未就业高校毕业生、登记失业人员、就业困难人员等重点群体，积极开展职业技能培训，促进实现高质量充分就业。据人力资源和社会保障部2026年公布的数据，2025年全年实际完成补贴性培训超过1100万人次。然而，需要进一步提升培训的针对性和有效性，以纠正重培训数量、轻就业转化的倾向。

最后，在公共服务方面，我国已经开始采用数字化技术优化服务流程，如优化档案转接、社保登记、用工备案；采用大数据匹配，精准推送岗位；整治业歧视，消除年龄、性别歧视等。但现实中就业年龄歧视仍然是比较严重的问题，有研究验证了招聘市场中的35岁现象，35岁以上的劳动者被企业雇佣的可能性明显降低[10]。对于普通劳动者而言，年龄越大就业转换越难，更可能在职场极化过程中受冲击。

从赋能劳动者到制度适配

AI时代职场极化是全球面临的困境，一些学者提出了有针对性的解决方案。例如，诺贝尔经济学奖得主阿西莫格鲁的工作论文提出要发展赋能劳动者型AI（pro-worker AI），通过扩展工人的能力，使其技能和专长更具价值[11]。中国经济学家蔡昉也提出，应发展不以单纯替代人类劳动为导向，而是能赋能人类、与人类形成互补的AI应用场景。与发达国家相比，中国面临劳动力数量庞大、存量劳动者整体受教育水平较低、劳动力年龄结构老化等更为严峻的问题，需要劳动者、雇主和政府共同努力，构建就业友好型社会。就政府而言，可从多个角度加强就业保障。

首先，给予采用赋能劳动者型AI的企业税收优惠，同时减轻以劳动收入为基础的税费。正如阿西莫格鲁所言，市场对此类人工智能的供应不足，科研和资金投入大都用于开发任务自动化技术及基于通用人工智能（AGI）的产品和场景，结果是取代劳动者而非赋能劳动者。赋能劳动者型AI的目标是使劳动者能够更有效地完成任务，并掌握新任务所需技能。为此，政府需要建立评估机制，识别哪些AI技术能够赋能劳动者。对于采用赋能劳动者型AI的企业给予税收减免，以引导企业更多使用这类AI。此外，对雇佣40岁以上失业再就业、转岗劳动者的企业，给予社保补贴、税收减免等，降低用工成本。同时可研究对大规模使用自动化技术替代人力的企业适度加征机器人税的可能性，当前我国社保缴费负担偏重，而自动化、算法等技术相关税负较低，可能激励企业以资本替代劳动力。已有研究表明，机器人税对缓解收入不平等具有一定的效应，但同时也可能扭曲机器人采用和劳动力供给，需要权衡两方面的影响[12]。

其次，扩大职业技能提升培训规模，提升培训质量。近年来，政府已多次强调职业技能提升培训和重点领域技能人才培养的重要性。但现实中尚未形成可以普遍推广的有效模式。企业提供培训的动力不足，培训成本高，劳动者技能提升后易跳槽。市场能提供的高质量实训资源并不多，劳动者个人参与意愿也不高，技能培训就业和收入培训不明确。为此需要建立政府、企业、个人分担培训成本、共享收益的机制，发展高质量的培训市场。一是可以借鉴退休账户模式，建立个人终身职业技能账户，实行税收递延和配套补贴，鼓励个人自主付费参与技能培训，降低培训成本。二是通过税收减免、补贴激励企业开展在岗数字化技能培训，建立人才留存补偿机制，缓解企业培训后人才流失的顾虑。三是政府推动企业、职业院校、培训机构共建数字技能课程，针对AI、大数据、智能制造、线上服务等重点领域开发通用培训模块，提升课程质量。

再次，优化职业资格认证体系，适当精简与健康、安全无关的职业准入限制，降低职业转换障碍。因AI或自动化技术而失业的人群，职业转换其实并不容易。除了需要经过数月乃至数年的专业培训外，还可能需要职业资格或准入要求。我国对蓝领高危职业的技能操作人员实行的是强制持证。但还有一部分职业不强制持证而行业默认持证上岗，很多岗位唯学历、唯证书的现象比较普遍。还有一些地方对家政、育儿、陪护、维修等职业有培训或资格要求。因此，对于部分与健康、安全无关的证书及考核要求，政府应考虑适度放宽，以降低劳动者进入新行业的门槛。

最后，改革社保体系，适应新就业形态劳动者需求。依托互联网平台、数字技术等形成的灵活用工模式已成为缓解就业压力、适应数字经济发展的重要力量。社保制度改革需要能适应他们普遍面临的工作流动性大、收入不稳定等问题，降低缴费负担，提高参保权益在不同地区间转移的便利性。为此，在制度设计方面，可以根据地区经济发展水平，将缴费基数下限下调。允许灵活就业人员补缴一定期限内中断缴纳的养老保险费，帮助其延长缴费年限，提高待遇水平。在企业责任方面，根据企业与灵活就业人员的用工关联度，建立梯度化缴费分担机制，对日均工作超一定时长、接受企业考勤管理、对该企业收入依赖度较高的灵活就业人员，企业按缴费基数承担更高比例的缴费份额。养老保险缴费期长，对地区间转移要求更高，灵活就业人员个人账户的缴费部分，目前已实现全额跨省转移。需要改革统筹账户权益核算，允许灵活就业人员在多地缴纳的统筹缴费按比例累计折算。同时明确退休地选择规则，比如可在累计缴费满10年的参保地、户籍地、最后参保地等地点中进行选择，充分保障跨地区流动人员的社保权益。

注释：

[1]陈琳,高悦蓬,余林徽.人工智能如何改变企业对劳动力的需求？——来自招聘平台大数据的分析[J].管理世界,2024,40(06):74-93.

[2]张丹丹,于航,李力行,等.中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响——基于大语言模型的新证据[J].管理世界,2025,41(07):59-75.

[3]陈琳,高悦蓬,余林徽.人工智能如何改变企业对劳动力的需求？——来自招聘平台大数据的分析[J].管理世界,2024,40(06):74-93.

[4]张丹丹,于航,李力行,等.中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响——基于大语言模型的新证据[J].管理世界,2025,41(07):59-75.

[5]Cazzaniga M,Jaumotte M F,Li L,et al.Gen-AI:Artificial intelligence and the future of work[M].International Monetary Fund,2024.

[6]Eloundou T,Manning S,Mishkin P,et al.GPTs are GPTs:Labor market impact potential of LLMs[J].Science,2024,384(6702):1306-1308.

[7]宋弘,封进,杨婉彧.社保缴费率下降对企业社保缴费与劳动力雇佣的影响[J].经济研究,2021,56(1):90-104.

[8]唐珏,谢强,赵仁杰,等.基于失业保险的稳就业政策效果研究[J].管理世界,2023,39(10):109-131.

[9]黄祖辉,宋文豪,叶春辉,等.政府支持农民工返乡创业的县域经济增长效应——基于返乡创业试点政策的考察[J].中国农村经济,2022,(01):24-43.

[10]林文炼.年龄歧视导致了失业：一个断点回归设计[J].经济学(季刊),2025,25(01):103-120.

[11]Acemoglu,D.,Autor,D.,&Johnson,S.Building pro-worker artificial intelligence[R].Cambridge:National Bureau of Economic Research,2026.

[12]Thuemmel U.Optimal taxation of robots[J].Journal of the European Economic Association,2023,21(3):1154-1190.

□本文系研究阐释党的二十届三中全会精神国家社会科学基金重大专项课题“发展多层次多支柱养老保险体系的制度供给研究”（24ZDA089）阶段性成果，仅代表作者个人意见，供读者参考，不构成提供或赖以作为投资、会计、法律或税务等领域的建议。