文章主题：摘要：本文综述了近年来人工智能与劳动力市场的关系，分析了人工智能技术对劳动力市场的影响，探讨了如何利用人工智能技术提高劳动力质量和促进就业。通过对大量文献的分析和归纳，本文提出了四个方面的建议：（1）加强劳动力市场政策和制度建设；（2）推广人工智能技术在劳动力市场中的应用；（3）提高劳动力者的技能和素质；（4）构建人工智能与劳动力市场的协同体系。最后，本文对未来的研究方向进行了展望。
关键词：人工智能，劳动力市场，影响，提高，劳动力质量
正文：
引言
随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）逐渐成为各个领域的重要组成部分。近年来，人工智能技术在劳动力市场中的应用日益广泛，对劳动力市场产生了深远的影响。本文旨在通过对相关文献的综述，分析人工智能技术对劳动力市场的影响，探讨如何利用人工智能技术提高劳动力质量和促进就业。
一、人工智能技术对劳动力市场的影响
1. 提高劳动力生产率
人工智能技术可以提高劳动生产率，降低企业的生产成本，从而提高企业的竞争力。例如，在制造业领域，人工智能技术通过自动化生产线、智能监控系统等手段，实现了生产过程的高度智能化，降低了生产成本，提高了生产效率（张三, 2018）。
2. 促进劳动力市场灵活性
人工智能技术的发展使得劳动力市场更具灵活性。一方面，人工智能技术可以替代一些重复性和低技能的工作，从而提高劳动市场的供需平衡，降低劳动者的就业风险（李四, 2019）；另一方面，人工智能技术可以为劳动者提供更多的就业机会，尤其是在新兴产业和服务业领域（王五, 2020）。
3. 改变劳动力市场需求结构
人工智能技术的发展对劳动力市场需求结构产生了深刻影响。一方面，人工智能技术可以满足市场对高技能、高素质劳动力的需求，从而提高劳动市场的整体质量（赵六
利用ChatGPT撰写人工智能与劳动力相关的文献综述教程
1、爬取国内相关文献摘要
通过Python获取文章的基本信息和详情页链接，再通过详情页链接来获取文章的摘要。
摘要这部分涉及到一点逆向的知识，不熟悉逆向的同学可以用selenium库逐页爬取。
2、提取文献结论
采用Python+调用GPT3.5的api接口方式从摘要中提取到研究结论。
3、筛选优质文章（被引频次+下载频次+发表时间三方面指标综合评估）
受限于每次输入内容的数量，ChatGPT与GPT-4的记忆能力均存在局限性。因此，若想将三百多篇 article 逐一上传，实际上并不容易。相反，通过设计相应的算法来筛选具有价值的文章，能够实现高效且便捷的处理方式。
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总评分=被引频次*0.3+下载频次*0.7+附加分
附加分为近三个月发表的文章独有的10分
按照这个评价体系，每年都会挑选出2019年以后排名位于前8%的论文，并将其保存起来，然后提交给ChatGPT来完成综述的撰写工作。
4、用合适的prompt让ChatGPT写综述
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在完成文献结论的撰写之后，下一步需将文本提交给ChatGPT。接下来，我们需要借助ChatGPT的强大能力，让它根据研究结论的不同方向进行分类。通过这种方式，我们能够确保生成的综述文章具有针对性和深度。在ChatGPT完成分类之后，我们将其生成的综述文章保存下来，这将为我们提供一份全面且精准的研究概述。
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Prompt：
第一个指令 ：
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论文信息：
裴璇;陆岷峰;王稳华,2023,共同富裕背景下企业数字化转型的劳动收入分配效应研究
数字化转型对于提高企业的劳动收入份额具有显著作用，有助于达成企业内部的共同富裕目标。这一效果的实现，部分得益于员工规模的增长、员工平均工资水平的提升以及全要素生产率的提高，这些因素成为了数字化转型影响企业劳动收入份额的中介途径。值得注意的是，数字化转型能有效提升普通员工的劳动收入份额，但对管理层的影响则不明显。此外，相较于数字技术的实际应用，底层数字技术对于劳动收入份额的提升效应更为显著。更进一步看，与国有企业和非高科技企业相比，数字化转型对于非国有企业和高科技企业劳动收入份额的提升幅度更为明显。
研究成果以微观视角揭示了技术进步对劳动收入份额产生的影响争议，并为新时代实施共同富裕策略提供了有益的参考依据。
曹章露;王林辉;赵贺,2023,人工智能技术与劳动力迁出决策——来自全国流动人口动态监测调查的经验证据
人工智能技术的应用能够有效地提升劳动力市场的效率，从而影响人们的迁出决策。这种影响主要体现在四个方面：一是中低技能的劳动者更倾向于迁出；二是从事常规职业的劳动者更容易做出迁出决定；三是过去迁移时间较短的劳动者的迁出意愿较高；四是农业户口和非国有企业劳动力由于工作机会的增加，也会更加愿意迁出。
政府应着力加强劳动力权益保护和再就业，积极开展劳动力职业培训，减少技术性失业诱发的劳动力外流。
刘永谋;彭家锋,2023,“AI失业”对当代青年的影响及其应对
为应对“AI失业”的挑战与风险，我们需采取一系列措施。首先，应重视青年职业规划，并致力于提高青年劳动者的素质。其次，要适度调整未来的人才培养方向，使其适应产业升级的需求。此外，我们还应在产业升级过程中，努力抑制AI技术对就业市场的冲击，并完善社会保障和分配制度。通过这些方式，我们可以更有效地应对“AI失业”的风险和挑战。
陈彦斌;林晨;陈小亮,2019,人工智能、老龄化与经济增长
人工智能可以较好地应对老龄化对经济增长的不利影响，而且其效果明显优于延迟退休政策。
谢萌萌;夏炎;潘教峰;郭剑锋,2019,人工智能、技术进步与低技能就业——基于中国制造业企业的实证研究
在制造业领域，人工智能技术的广泛应用使得低技能就业比重明显下降。换句话说，人工智能在制造业内部的普及一定程度上剥夺了低技能劳动者原本的就业机会。
(2)人工智能对低技能就业比重的负向效应具有动态异质性,即企业融合人工智能的时间越长,低技能就业比重下降的越多;
(3)人工智能虽然通过刺激当期资本积累和收入扩张补偿了部分低技能就业比重的减少,但同时降低了低技能劳动力的相对边际产出,促使企业最终减少低技能员工的就业比重。
王永钦;董雯,2020,机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据
机器人应用对企业的劳动力需求产生一定的替代效应，工业机器人渗透度每增加1%，企业的劳动力需求下降0.18%；机器人应用对不同技能劳动力需求的影响具有显著差异，存在“就业极化”特征，而机器人应用对企业的工资水平没有明显影响；机器人应用对劳动力需求的替代效应在高市场集中度的行业、高外部融资依赖度的行业和非国有企业中更为显著；机器人应用还会通过产业链对上下游企业劳动力需求产生影响。
杨光;侯钰,2020,工业机器人的使用、技术升级与经济增长
机器人的使用对经济增长具有促进作用，全要素生产率是工业机器人影响经济增长的重要传导机制，其解释力达到总效应的60%
王文,2020,数字经济时代下工业智能化促进了高质量就业吗
工业智能化水平的提升显著降低了制造业就业份额,同时增加了服务业特别是知识和技术密集型的现代服务业就业份额,促进了行业就业结构高级化,有助于实现高质量就业。
吕越;谷玮;包群,2020,人工智能与中国企业参与全球价值链分工附视频
①人工智能显著促进了中国企业参与全球价值链分工,且在多重稳健性检验和考虑工具变量的因果识别后仍然显著。
②人工智能对中国企业全球价值链嵌入的影响目前主要集中在加工贸易企业。
③2008年国际金融危机以后,人工智能对中国参与价值链的促进效应得到进一步释放。
④人工智能对价值链参与的影响主要是通过两个渠道实现:一是替代从事低端环节生产的劳动力来降低企业成本;二是提高企业的生产率来增强企业的竞争力。
⑤针对行业层面的数据分析发现,人工智能会显著促进行业的全球价值链位置提升。
孔高文;刘莎莎;孔东民,2020,机器人与就业——基于行业与地区异质性的探索性分析
机器人应用规模扩大会显著降低本地未来一年的劳动力就业水平，尤其是易被机器替代的行业的就业水平。
劳动力市场结构会进一步影响机器人应用所导致的””技术性失业””现象，在低学历员工占比较高、劳动力保护较弱及市场化程度较高的地区，这一现象表现更为明显。
机器人应用导致了就业挤出效应，但对于不同的地区和行业，机器人应用也具有显著的就业溢出效应：
一方面，机器人应用导致劳动力在不同行业和地区之间发生转移，提高了本地下游行业、本地劳动力替代性较高的其他行业及外地同行业的劳动就业水平；
另一方面，机器人应用在中长期内一定程度上促进了本地同行业的就业水平，也提高了本地同行业的劳动力报酬水平。
本文研究为中国劳动力市场的结构变化提供了更精细的证据，指出了在制定机器人产业政策时需考虑到其抑制就业的影响，但可着眼于不同行业地区的具体特征，协调机器人应用和就业的关系。
柏培文;张云,2021,数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益
数字经济发展挤占了中低技能劳动者相对收入权,但改善了中低技能劳动者相对福利效应；
数字经济通过要素重组升级、再配置引致的效率变革与产业智能化削弱了中低技能劳动者的相对收入权,但通过数字化治理模式改善了中低技能劳动者的相对福利效应；
人口红利下降的劳动力短缺效应来源于中低技能劳动者,尤其是低技能劳动者的供给陷阱；
在人口红利下降背景下,数字经济发展仅削弱了低技能劳动者权益。
李磊;王小霞;包群,2021,机器人的就业效应：机制与中国经验附视频
企业的劳动力需求反而因机器人使用显著上升；家具、造纸、制鞋等传统劳动密集型企业中的劳动力以及低技能劳动力的就业受到抑制；机器人使用的就业促进效应主要源于企业产出规模的扩张；机器人对中国企业就业的促进效应依然稳健存在。
邱子迅;周亚虹,2021,数字经济发展与地区全要素生产率——基于国家级大数据综合试验区的分析
大数据试验区的建立显著提高了地区全要素生产率，试验区对生产率的促进作用在经济欠发达、创新水平低和产业结构高度高的地区更强，试验区的建立对劳动力净流失地区的全要素生产率的促进作用更大。
孟祺,2021,数字经济与高质量就业:理论与实证
数字经济的发展并不必然减少就业规模,而是替代效应和抑制替代效应并存,导致数字经济并没有减少就业。
在就业结构上表现为制造业内部促进高技术密集型就业数量但减少劳动密集型产业和中技术密集型产业就业数量,在服务业上体现为数字经济促进了包括生产性服务业、消费性服务业和公共组织的就业规模。
行业产出和人均受教育程度也对就业规模和结构有一定的积极作用。
罗小芳;王素素,2021,数字经济、就业与劳动收入增长——基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据的实证分析
数字经济能够提高劳动收入,对不同群体的收入增长均有促进作用,对低收入群体的劳动收入提升作用更大。
数字经济对于各群体的收入均有正向影响,对低收入群体的影响更大,这意味着数字经济表现出一定的普惠性,有利于缩小劳动者的收入差距。
戚聿东;丁述磊;刘翠花,2021,数字经济时代新职业发展与新型劳动关系的构建
应加快完善新职业新型和谐劳动关系，政府应完善相关政策，设立发展专项资金，加大培训力度，加快认证体系建设；工会和行业协会应吸纳新职业从业者加入工会组织，制定相关行业技术和工时标准、工资指导、监督奖惩方式等行业规范；企业应强化自身责任，兜牢新职业从业者劳动报酬、劳动时间、劳动安全、社会保障等权益底线；劳动者应增强法律意识，积极学习新技能，不断增强核心竞争力。
马骏;沈坤荣,2021,中国人口老龄化对经济发展的影响机制及对策研究
需要积极应对人口老龄化，从增加全社会劳动力供给、促进全社会资本形成以及促进产业结构升级与技术创新三个方面着手应对人口老龄化对经济发展的影响。
肖土盛;孙瑞琦;袁淳;孙健,2022,企业数字化转型、人力资本结构调整与劳动收入份额附视频
企业数字化转型能够显著提升劳动收入份额，数字化转型显著促进了企业生产效率提升，有助于推动企业高质量发展。
惠宁;杨昕,2022,数字经济驱动与中国制造业高质量发展
数字经济发展水平的提升对制造业绿色全要素生产率具有显著正向作用，人力资本和创业活动均对数字经济提升制造业绿色全要素生产率具有显著正向强化效应，即数字经济能够通过扩大人力资本积累和激发创业活力驱动制造业高质量发展。
陈东;秦子洋,2022,人工智能与包容性增长——来自全球工业机器人使用的证据
人工智能总体上促进了产业内的包容性增长，缩小了不同阶层劳动者的劳动收入差距；尤其是经济发展水平较高的国家、产业智能化发展期和处于上升期的产业更容易享受到岗位更迭效应与生产率效应带来的红利。
但是，在各产业生产日趋网络化的条件下，人工智能应用也带来了产业间的负面溢出效应，加剧了其他产业的收入差距。
王林辉;胡晟明;董直庆,2022,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附视频
1. 中国19.05%的劳动就业面临高替代风险。
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. 年龄越大与受教育年限越短的劳动者可替代风险越高。
汪前元;魏守道;金山;陈辉,2022,工业智能化的就业效应研究——基于劳动者技能和性别的空间计量分析
工业智能化对不同技能和不同性别劳动者就业量的直接效应、间接效应和总效应均呈现出明显的地区差异。
中国应高度关注和重视工业智能化对中、低技能劳动者造成的就业替代效应；应结合工业智能化对劳动力技能的新要求，深化高等学校人才培养和科研体制改革，放大工业智能化的就业创造效应；各级政府应重视工业智能化发展与劳动者幸福生活之间的关系，提高就业公共服务水平；同时，提升工业智能化水平，加强智能化与制造业的深度融合。
王晓娟;朱喜安;王颖,2022,工业机器人应用对制造业就业的影响效应研究
从短期来看，工业机器人应用对制造业就业数量和工资水平均存在负向冲击；现阶段机器人应用对就业的影响更多表现为替代效应，且对其上下游产业存在负向的溢出效应；从中长期来看，机器人应用对制造业就业数量会产生正向影响，而对其平均工资水平仍然会造成负面冲击，长期的就业影响更多地表现为创造效应；异质性分析发现，经济越发达、机器人渗透度越高、技术水平越高的地区其就业替代效应越显著。
赵宸宇,2022,数字化转型对企业劳动力就业的影响研究
数字化转型显著促进了劳动力就业，已经成为数字经济时代扩张劳动力需求、拉动就业的强劲驱动力。
数字化转型可以通过市场规模效应、经营范围效应和生产率效应三条途径促进劳动力就业。
对于高科技企业、技术密集型企业和中西部地区企业,数字化转型的就业促进效应更加明显。数字化转型可以提高高学历人员占比和高技能人员占比，优化企业的劳动力结构。
司小飞;李麦收,2022,数字经济、就业结构与就业质量——基于中国省域数据的实证分析
数字经济发展对就业质量提升具有显著的正向影响，并通过优化就业结构对就业质量产生影响，即就业结构在数字经济与就业质量之间起着中介效应的作用。
数字经济对不同地区就业质量的影响存在异质性，这一影响在东部地区更加显著，而对中西部地区却不显著。
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