人工智能技术、任务属性与职业可替代风险：来自微观层面的经验证据

当前，人工智能技术在生产生活各个领域广泛应用，对劳动力市场造成一定冲击。前沿文献虽关注人工智能技术对劳动就业的替代效应，但缺乏从微观职业层面精准度量人工智能技术所引发的职业可替代风险。本文基于中国劳动力动态调查数据，选取任务属性、职业特征、工作环境与经济环境等输入变量，应用机器学习模型测算人工智能技术的职业可替代率，考察任务属性和职业技能宽度对可替代风险的影响，并探究职业替代的组群性和劳动选择偏好。结果表明：（1）人工智能技术会引发职业替代风险，中国19.05%的劳动就业面临高替代风险。人工智能技术对职业的替代风险受制于任务属性，其中思维类属性对可替代风险影响最大，而职业技能宽度越大则可替代风险越低。（2）人工智能技术的职业可替代风险存在组群性特征，非程式化认知交互型职业组群可替代风险最低，而程式化非认知交互型职业组群可替代风险最高。（3）人工智能技术的职业替代具有劳动选择偏好，年龄越大与受教育年限越短的劳动者可替代风险越高。为此，应动态调整高校专业培养方案和提高劳动者综合技能水平，以最大限度地降低人工智能技术对劳动力市场的冲击。