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出品网易财经智库北大国发院编辑岳佳彤主编杨泽宇
《中国经济新动能》是网易财经智库与北京大学国家倒退钻研院团结出品的高端财经访谈节目，抖音作为稀奇支持平台。
针对财经焦点及社会热点，我们与北大国发院的知名专家学者进行深刻探讨，在不确定中寻找确定，探寻在当前形势与不同钻研视角下国家、企业和集体如何寻找倒退的新动能。
专访北大国发院经济学教授张丹丹：技术与人口对人力资本的冲击【完整版视频】 北大教授张丹丹：技术与人口对人力资本的冲击打开网易新闻查看更多视频 北大教授张丹丹：技术与人口对人力资本的冲击 【本期介绍】年，以为代表的技术在全世界规模内引起宽泛关注。
耐久来看，技术应用对劳动市场的影响存在多样化的风险与挑战，此外，在人口孕育发生较大变化的当下，中国劳动力市场的问题与机遇并存，张丹丹将深度解析以为代表的人工智能技术与当前中国较低生养率对人力资本的冲击，探寻如何认知并应答当前及未来预期的挑战。
要点速读：我们基于百万份招聘数据的钻研发现，容易被替代的便是白领的工作，包括财务、客服、会计、执法工作者；另一端不太可能被影响到的是一些蓝领的工作，比如家政服务人员、物流运输人员和技术工人。
所以，从此结果可以看出，对脑力劳动者的替代程度更高，对蓝领、膂力劳动者的替代程度更低，这是我们从职业层面的主要发现。
下列为内容精编：
原先的技术前进更多的是敌手的替代，技术则是对大脑的替代。
原先是要素增强，比如某个技术与人结合，创造了更高的生产力，可是现在是一个要素替代，替代了一些相对简朴的脑力劳动。
并且原先是一个局部的替代，现在是全生产过程的替代，所以它的涌现确实是和之前的技术前进是完全不一样的，稀奇是现在钻研发现，对白领的影响比较大。
这些发现会引发整个社会的焦虑。
这项新的技术充满不确定性，且显示出的能力又很惊人，大家就会很担忧。
我以为这种担忧也是正常的。
可是现实上大家对技术的认知呈现两种极端环境，一种极端是神化它，以为它太犀利了；此外一种极端是妖魔化它，它可能会对自身乃至整集体类孕育发生要挟。
可是从劳动力市场的角度，我们起首考虑的是失业会不会被影响，所以这种担忧可能是更显性化一些。
当前，脑力劳动者会更间接地感受到这项技术给自己带来的冲击。
可是现实上像大学老师也好，媒体记者也好，包括一些从事艺术工作的人，他们在应用了，包括文心一言这些大语言模型之后，他们的担忧其实会降落。
因为他们发现，这项技术对自己是一个加持的作用。
所以我以为随着大家去拥抱并应用这项技术，相识到这项技术如何与自身工作相结合，大家的焦虑感也会随之降落。
因为人天然会对一些不确定的事物孕育发生焦虑感，当这个事物变得确定化，你知晓它的能力规模，这种担忧反而会削减。
比如我们通过应用这个大语言模型之后，发现它其实有很多技能不如人类，我们可以借助它查一些文献，或者做一些综述等等，可是其余的方面，包括逻辑思维等等，它其实还不达标，在创造性方面也是相对较弱的。
通过它可以反馈给大家在哪些方面要增强自己的能力，才不会被这项技术替代，大家就有一个被动变自动的过程。
我们在出来之后马上就投入了这项钻研，因为从我们钻研的劳动经济学来说，起首关心的便是一个很是有冲击力的技术涌现，它到底对我们的失业孕育发生何种影响。
我们这项钻研从一年前就开始了，从某头部招聘平台上随机抽取了百万的招聘数据，招聘信息是从年月到年月，我们抽取了当下劳动力市场的失业需求，每一个岗位需要的技能，在多大程度上可以被大语言模型人工智能替代，或者起到互补作用。
我们在职业层面上，做了一个大语言模型的表露指数。
关于此指数构建的迷信性，之前美国也做了一套，但我们并不是把美国相关的职业对应到中国相关的职业，我们是把中国的职业需求详细需要的技能，做了万个分别，便是万个，对应到职业上，我们对这万个工作义务做了一个替代程度的打分，最后再汇总到职业层面。
我们考虑到不同国家之间职业的差别性，之后我们是看中国每一个职业招聘方所要求的技能，到底多大程度上会被这项技术替代。
最后发现，有个最容易被替代的，和个最不容易被替代的职业。
钻研指出，容易被替代的便是白领的工作，包括财务、客服、会计、包括执法工作者，这些表露指数更高。
另一端不太可能被影响到的是一些蓝领的工作，比如家政服务人员，物流运输人员，还有技术工人。
所以从此结果可以看出，对脑力劳动者的替代程度更高，对蓝领、膂力劳动者的替代程度更低，这是我们从职业层面的主要发现。
上述的表露指数强调的是替代，但现实上从劳动经济学实践上来讲，技术对失业的影响存在两个维度，一个是替代，一个是互补。
最终到底是替代照旧互补居多，完全看经济主体的主观能动性，即能够创造出来互补的价值照旧被替代的这部门。
我们的钻研截止到年月份，之后的影响我们暂时是看不到的。
所以我以为这项钻研像一个移动的靶子，要瞄准它其实是挺难的，因为这项技术在不绝前进。
当我们钻研的时刻还没有出来，现在技术都曾经更新换代了。
我们在钻研的时刻也没有文心一言，可是从年的月开始，中国一般的用户就开始用起来了。
当大家相识这项技术之后，这项技术到底会孕育发生何种影响，是否替代作用会不绝降落，这都是有待于我们去钻研的。
技术致使的数字鸿沟也是我们担忧的，所以我们现在的钻研便是想看什么样的人在这场技术变革中落后了，我们辨认出来一些在底子层面的弱势群体，给予一些干预。
可是现在它是一个移动的靶子，所以还很难说。
比如在出来之后，我们国内的用户应用起来是有一些障碍和壁垒的，比如我们很难注册、应用国外的账号，所以国内用户应用的量长短常低的。
其时我们很担忧中美会孕育发生国家之间的技术鸿沟，因为中国人用得少，美国人用得多，中国这边没有感受到这项技术的力量，可能慢慢会落后。
文心一言发布之后我们认为这个差别相对好一些了，我们照旧要降低技术应用的限定，让大家都有机会去应用，用起来以后我们才能相识到哪些人能够抓住技术的前进从而实现自己集体的倒退，哪些人可能抓不住。
每一个时代都有人能够抓住技术前进的浪潮，成为乘风破浪的人，也有人就被埋没了，每一次技术前进都是这样的。
可是不管怎么样，至少要让更多的人能够应用它，大家要平权。
比之前的技术前进好在，它应用的成本是比较低的。
相比我们多少年前去应用电脑、应用网络，它的成本长短常低的。
所以我感觉这次应该是能让更多的老庶民先打仗。
当然必定是教育程度高的人能更好地应用它，所以我们现在很多的钻研也会考虑去做一些干预，让不同的群体去应用，调查他们学习的过程。
除了应用成本低，平台化也是这项技术与之前的技术前进的差同化优势。
比如文心一言，包括，我们可以通过后盾数据知道用户画像，包括用户如何应用，应用的频率、深度等等信息，基于此我们就可以完全知道哪些人不应用，然后有针对性地尽量缩小这个鸿沟，让那些没有应用过的人用到，或者让那些只用在某一个义务上的人去扩展更多的应用义务。
所以我们完全可以知道哪些人领先哪些人落后，在实践上我们是可以知道这个排序的，所以相对以前的技术我们可以做很多的政策干预，从这个角度讲是乐观的。
中国的人口红利向人才红利的转变不是一个新的问题，无非老庶民感受到的是年人口负增加，相关数据可能给大家的冲击比较大。
但现实上中国的人口红利从最高点开始往下落，曾经是十年前了。
中国总人口在年呈现降落趋势，但我们测算的劳动年龄人口（到岁）达峰是在年，之后开始降落。
如果从年到现在，也有七八年的时间了，我们的人口转型早就发生了，人口红利曾经进入了后人口红利时代。
可是如果我们考虑到劳动参与率，指在岁到岁的劳动年龄人口中有多少人是努力地寻找和参与工作的，去掉不工作的人，其实过去年，中国的劳动参与率呈现直线降落的趋势。
现实上我们会看到所谓的人口红利时代，早就不红了。
劳动参与率降落有很多原由，其中降落的主要原由是因为很多年轻的群体开始接受教育，所以这部门群体推迟了进入劳动力市场的时间，二十多岁才进入劳动力市场。
所以我们看到主要的降落是在年轻人这部门，岁到岁。
此外一个便是相对年长的中暮年群体。
因为我们的退休制度规定女性岁退休，男性岁退休，所以在岁之前就可以显明地调查到，稀奇是城市地域的暮年人呈现大规模的劳动参与率的降落。
北大张丹丹：小心城市里的“贫困陷阱”打开网易新闻查看更多视频 北大张丹丹：小心城市里的“贫困陷阱” 此外还有一项钻研是调查女性的劳动参与率，除了中国，全世界所有国家在过去的三四十年女性劳动力的参与率是回升的，只有中国是降落的。
为什么中国是降落的？后、后劳动参与率依然长短常强的，可是到后、后，现在的后、后，她们的劳动参与率在降落。
不同代际的女性劳动参与意愿的不同，与她们的倒退靠山有关。
上世纪五六十年代的女性受“妇女能顶半边天”的教育影响大，所以中国女性劳动参与率一直以来远远高于世界平均水平。
但现在的女性有更多的选择，所以当下的女性劳动参与率才是一个正常状态。
我们在不考虑人力资本的时刻，人口数量对经济增加是一个很是显明的正向加持作用。
可是一旦把人力资本加进去，比如教育加进去，数量的影响就消失了。
对整其中国的经济增加来说，人力资本的影响要比数量的影响大，也便是说人才红利的作用要远远大于人口红利对中国经济增加的作用。
我们通过钻研调查到高中及以上稀奇是大学以上的教育程度对经济增加的作用是稀奇显明的，可是对集体不太好说。
现在新技术的前进真的需要一些天才，需要一些稀奇聪明的头脑把它往前推。
创造天才的教育，立异的教育，能激发人的创造性的教育将会越来越重要。
但我们现在的教育照旧比较倚重应试，在天生式的人工智能技术突然出来以后，会倒逼教育的变革，因为很多常识或者技能的重要性降低，反而是那些大语言模型做不到的方面，是需要我们着重提拔的。
就像我们原先需要计算，可是有了计算器以后，计算变得不那么重要了。
现在同样的道理，有了大语言模型之后，很多底子的常识也变得没有那么重要了，思维方式更重要。
我们的教育不能完全迎合市场需求——为了失业导向的教育。
可是另一方面我们也调查到，过去几十年的技术前进，对中等技术的人才需求量不绝降落，整个劳动力市场涌现两极化趋势，要么是需求稀奇高端的人才，要么对技术的要求很是低。
这在全世界都是这样，中间的这些“高不行低不就”的，可能以后对他们的需求真的没有那么多了。
可是当下的教育更多教育出的是中间部门的人，与社会两极化的需求极不相符。
现在全世界都在讨论，在人工智能的冲击下，教育会何去何从。
这不是中国自身的问题，而是全世界都要面临的挑战，所以教育变革必须面向未来。
北大张丹丹：人才需求两极分化严重，最忌“高不行低不就”打开网易新闻查看更多视频 北大张丹丹：人才需求两极分化严重，最忌“高不行低不就” 在珠三角、长三角的制造业企业，很多用人单位对劳动力的要求是完全不需要他有脑子，他只要有一双灵便的手，在目前自动化做不到那么精细之处，它需要人手去拧一个很小的螺丝，组装或者是打磨，所以它对人力资本的要求极低，甚至几乎为零。
我们也很是担忧，这些劳动力甚至有很多都是职高、中专结业，教育程度不算低，他们算是新一代的农人工，一天十个小时就在那按机械的按钮，长此以往他们的职业倒退会如何。
轻微年长一些的，四十多岁的人因为一天十个小时高强度的工作做不了，很多人就会沦为日结工。
我们很担忧这个群体，他们以后怎么办，能不能倒退，能不能市民化，能不能开脱低水平的生涯陷阱。
现在我国的生养率曾经不到，我们现在曾经颁布了一些提拔生养率的政策，比如铺开二胎的政策，但该政策对生养率的提拔并没有显明作用。
从经济学的角度看，生养率降落最主要的原由是生养成本的增加，成本高到孩子从“必需品”变成了“奢侈品”，从而致使生养意愿的降落。
要想提高生养率，从生养成本和收益的角度来看，最关键的便是降低生养成本。
生养成本主要是指育儿的成本，现在中国岁到岁的托幼倒退照旧相对缓慢，大部门岁到岁的小孩照旧靠家里老人或者雇佣家政服务来解决，这个成本长短常高的，对家庭的承当也长短常重的。
如何把它社会化，让育儿成本降落，可能需要政府承当一部门的养育成本，同时让妈妈们能够在孩子很小的时刻回到劳动力市场。
北大张丹丹：生孩子不是一集体的事，男女都要承当生养成本打开网易新闻查看更多视频 北大张丹丹：生孩子不是一集体的事，男女都要承当生养成本 我们钻研发现女性岁退休之后，再失业的比例很是低，男性则很高，很可能女性因关照下一代而抛却“再失业”，这里照旧有增加潜力的。
从全世界看，中国的退休年龄太年轻了。
我们的预期寿命在不绝耽误，现在快要岁了，并且受教育程度越来越高，可以考虑恰当耽误大家的退休年龄。
北大张丹丹：谈出生率，不要轻忽人工流产超万万、只身生养合法化打开网易新闻查看更多视频 北大张丹丹：谈出生率，不要轻忽人工流产超万万、只身生养合法化 此外，当前中国的出生人口是九百多万，死亡人口是一千多万，还有一万万人口是常年忽略的，便是人工流产的一万万。
这内里是不是可能会有一些不得已的原由，比如，女性可能想要孩子，可是出于落户或者未婚等种种原由没有法子要孩子。
如果我们能够解决这些问题，尽管波及到社会伦理，但如果我们能够铺开生养落户等方面的限定，可能生养率会有未必的提高。
现在的家庭观点也在不绝更迭，很多高知的女性希望非婚生养，但这在中国是不合法的。
我们需要衡量哪个更重要，如果把生养率看得更重要，或可考虑将非婚生子合法化。
职场中的鄙视分为两种，一种是统计性鄙视，一种是偏好鄙视。
偏好鄙视是指只要求职者是女性就不聘用，讨厌女性。
这个现象相对比较少见，主要是统计性鄙视。
我们知道大多数女性都会选择结婚生子就会退出职场，或者有一段时间不能提供劳动供应。
那么企业方就会考虑，在领取平等薪资的环境下，为什么要聘用女性。
企业是基于女性和男性劳动生产率的差别而孕育发生的不同的对待，这种我们把它叫统计性鄙视。
稀奇是现在鼓励生养以后，哪怕是生过孩子的女性，用人单位也会预测女性是否会生二胎，所以在铺开生养以后会加强这种鄙视。
有一些单位可能会签不能结婚，或者多少年不生养的协议。
可是在职场中，生养必定对女性存在较大影响，可能在入职时就无奈跟男性平起平坐，女性在职场中的机会会相应削减。
去年克劳迪娅·戈尔丁取得了诺贝尔经济学奖，她的很多钻研都是聚焦在这个领域——如何缩小男女之间的支出差别及不平等，她在美国做了快要一个世纪数据的跟踪分析。
她提出一个值得深思的观点，她认为哪怕是高知女性，跟男性同样入职一个高薪的工作，若干年后女性和男性的支出差别照旧会大幅度地扩充。
因为女性不行能把自己全部的生涯贡献给公司，她需要带孩子，她会更多地承当一些家庭的责任，所以就存在女性职场的天花板——女性晋升上不去，男性可以突破。
女性一旦结婚生子，她的工资就会降落，她参与劳动的时间就会降落，至少在几年内她是回不到正常状态的，这是一个客观的事实。
克劳迪娅·戈尔丁提出一些法子，提议大家可以尝试把工作碎片化，或者变成一个团队协同工作，公司不要指望一集体从早到晚牺牲自己全部的时间。
这集体可以加班的时刻，此外一集体可以回家关照孩子，大家有一个相互的填补，这样就可以削减工作对女性的压力。
此外灵便失业的女性可以更多地关照家里，她不需要把自己全部的时间用在工作上。
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