北大国发院李力行:数字经济时代下的新职业与旧挑战

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  今年的《***工作报告》提出,要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力。

  近年来,数字经济助力经济发展的作用愈发凸显,成为推进经济高质量的重要力量。尤其是Sora与GPT、外卖员困在算法里等话题引起热议,数字经济、平台经济再度引发关注。

  4月2日,由和讯、北京大学国家发展研究院共同主办的《新经济公开课》系列论坛即将举办,论坛旨在汇聚业界精英,共同探讨数字经济的未来趋势、挑战与机遇,分享成功案例与经验,为行业发展提供智力支持,不同领域的学者将围绕数字经济的一系列重大议题展开探讨,并提供针对性的解决方案与政策建议。

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(图片来源网络,侵删)

  当前就业环境下,平台经济扮演了什么角色?人工智能的发展,对就业将产生怎样的影响?围绕这些问题,北京大学国家发展研究院教授李力行向和讯网分享了他的观点。

  和讯网:首先想请您跟我们介绍一下2024年最新的就业环境。

  李力行:总体而言当下的就业趋势日益严峻,突出的现象是青年失业率高。今年2月国家统计局的数据显示,全国城镇不含在校生的16―24岁劳动力失业率为15.3%,就业意愿差,流动性强。

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  此外,就业的另一个趋势是短期化、灵活化。在全球范围内,越来越多的工人正在摆脱企业里的全职工作,将目光投向零工经济。在中国,关于年轻人离开大工厂投入零工的报道也层出不穷,制造业日结工比例上升,此前北京马驹桥用工的短***引起了较大的反响。

  还要强调的一点是,劳动者被社会保障的覆盖率也在下降。据报道,2022年城乡居民医保参保人数较上年下降2517万人,放弃医保可能造成严重的社会问题――因病致贫。

  和讯网:在这个背景下,平台经济发挥了怎样的作用,承担着怎样的角色?

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  李力行:在就业环境相对负面的过程中,平台经济扮演着非常重要的角色。

  “平台”是介于企业和市场之间的一种组织。有的平台直接提供就业,比如网约车和外卖平台;有的平台可以间接拉动就业,像电商平台、直播平台、众包平台。如果要扭转上述就业的负面趋势,应该让平台在促进就业方面发挥更重要的作用。可以说,平台经济是促就业、稳就业的一个重要抓手。

  和讯网:目前,全国已经出现了超过190万家疑似骑手个体户,在您看来中国2亿灵活就业人员权益如何保障?

  李力行:在数字经济、平台经济的发展下,大企业去组织化,以及开始劳务外包,灵活就业的2亿人不会减少,甚至可能会上升。

  那么,随着就业形势的灵活化,越来越多的人没有固定的就业单位,这给社会保障制度带来一定的挑战。传统的社保制度是由单位和个人共同承担一定费用,那么对于没有固定就业单位的人来说,缴费的激励就成问题,如何为他们提供社保成为难题。因此,原本基于就业单位而开展的职业培训、资格认证等公共服务也需要进行改革和调整,以适应灵活就业的新形势,确保社会保障制度的完善、公共服务的广覆盖。

  和讯网:您如何看待,“骑手困在算法里”这种现象?

  李力行:我还是把它理解成一个治理问题。治理就是需要各方协商共通,然后有演进的过程。骑手困在算法里,互联网员工困在996里,青年教师困在论文课题里,各个行业都有自己的一套规则。

  这套规则在一定时期源于太过竞争,使得互联网员工因为996出现过劳死,青年教职工因为评不上职称出现过激行为,一个行业的发展规则如果过于强调竞争,就会出现各种问题,“卷”这个词就是这样出现的。

  算法因为不透明,藏在背后,所以就引致人们更多的担心。破除的关键一方面就是要找到新的赛道,另外一方面就是要进行治理、协商,共同探讨出解决方案。

  和讯网:西方国家是如何看待平台经济的?

  李力行:西方的平台经济更多与监管联系在一起,技术进步在西方特别是美国一度被鼓励,因此美国在很长一段时间内***用鼓励创新、少监管的方式。但近些年,美国对垄断的重视又再一度加温,反垄断成为主轴,与收入分配、社会问题交织在一起。

  但即便在强监管之下,西方的数字平台发展也很快,互联网巨头都在变相成为平台,如苹果,从硬件公司转型开始收取苹果税,亚马逊也变身成为电商平台,在中间抽取服务佣金,更不用提社交媒体、网约车平台、外卖平台的快速发展。

  和讯网:这种强监管会持续下去吗?

  李力行:是摇摆的,有时候是强监管,有时候又多注重鼓励创新。短期来看有可能由政治周期驱动监管政策,但长期来看也可能是技术进步作为主轴,不会一直监管。

  和讯网:人工智能的进步,对就业的影响是什么?

  李力行:以前谈到机器替代人主要还是针对蓝领工作有影响,而当下人工智能对职场的最大冲击是能够做逻辑思维决策,进而替代白领工作,这才是导致人们焦虑的重要原因。

  这个问题背后的本质是如何应对。对于个人而言,应考虑如何提升技能,与AI共存,让AI发挥***而非替代作用;而对于企业而言,则是关于推动机器替换人,还是发现其中的商机,雇佣更多人利用AI创造更多价值的选择。其实,替代的反面正是互补。

  在研究数字技术对劳动就业影响的文献中,常见的研究策略是构建“技术暴露指数”,即通过将职业工作任务的具体要求内容与人工智能技术进行对比,衡量职业层面人工智能技术的影响程度。研究发现,在美国,人工智能相关职业是在增加的,因为其处于技术的引领,所以新技术往往能够被转化成新的需求。

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