人工智能应用与企业就业吸纳——来自中国上市公司年报文本分析的证据

作     者：彭树宏 PENG Shu-hong

作者机构：江西财经大学财税与公共管理学院江西南昌330013 

出 版 物：《经济管理》 (Business and Management Journal ( BMJ ))

年 卷 期：2024年第46卷第8期

页      面：42-64页

核心收录：

学科分类：120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020207[经济学-劳动经济学] 1202[管理学-工商管理] 0201[经济学-理论经济学] 020106[经济学-人口、资源与环境经济学] 

主　　题：人工智能 就业 文本分析 规模效应 溢出效应 

摘      要：新一代人工智能技术的广泛应用引发了人们对技术性失业的普遍担忧。但由于数据所限,现有人工智能对就业影响的实证研究多在宏观层面展开,缺乏微观作用机制和发生条件的实证检验。本文基于中国上市公司年报文本数据构建企业层面的人工智能应用程度的测度指标,考察人工智能应用对企业就业吸纳(下文中有些简称企业就业)的影响效应和多重影响机制。研究发现:人工智能应用会显著提升企业就业水平,该结论在各种稳健性检验中均成立;人工智能应用主要通过提升企业生产率和竞争力,进而扩大企业生产规模来促进企业就业;只有当产品需求价格弹性较大、人工智能技术能力较强且与企业应用场景契合度较高时,人工智能应用的就业促进效应才会出现;人工智能应用对企业就业的促进效应在大规模企业、出口企业、国有企业、劳动力密集型行业企业、高市场集中度行业企业中更为显著;人工智能应用的就业效应存在溢出现象,人工智能应用会促进本地区人工智能生产企业的就业,同时减少同行业中未应用人工智能企业的就业。本文研究结论能为政府制定人工智能相关产业政策提供有益启示,使人工智能时代的教育政策、反垄断政策和出口贸易政策得到优化。