经济论文哪里有？本文基于经济发展水平的区域异质性分析发现，人工智能技术发展的就业效应存在显著的区域异质性。人工智能技术发展对东部地区劳动力就业呈现的是促进作用，但是促进作用不明显；人工智能技术发展对中部地区劳动力就业呈现的创造效应，即显著的促进作用，说明中部地区应继续发展人工智能技术以促进中部地区劳动力更好地就业；人工智能技术发展对西部地区的就业促进作用不明显，说明人工智能的发展不能背离地区经济发展水平和产业基础，片面追求高新技术并不利于劳动力就业。
第一章 绪论
一、可能的创新点
本文可能的创新之处包括研究视角、研究方法和研究理论与观点。
在研究视角上，本文从影响机理和异质性等维度探究人工智能发展对劳动力就业的影响，探索人工智能影响劳动力就业的中间传递路径、不同区域和产业的异质性影响，丰富了人工智能对就业影响的相关研究，拓展了研究视野，也对进一步制定人工智能发展规划与就业政策具有重要的理论价值和指导意义。
在研究方法上，建立人工智能发展对劳动力就业的计量模型，在关于人工智能发展影响就业的既有文献中少有涉及地级市数据的实证分析，本文选取我国 2007-2018 年地级及以上城市面板数据，和以往的文献相比，研究样本更为充足，实证结果更为稳健。此外，在基准回归的基础上进行稳健性检验、机制检验和异质性检验，研究内容更为全面，针对研究结论可以提出针对性的意见。
在研究理论与观点上，本文在阐述相关理论的基础上，将产业结构高级化与全要素生产率纳入到人工智能发展影响劳动力就业的理论框架中，刻画出人工智能发展对劳动力就业的影响机制。基于此，本文提出如下观点：人工智能发展促进产业结构高级化与提高全要素生产率继而对劳动力就业产生间接影响。
第三章 中国人工智能发展和劳动力就业现状分析
第一节 中国人工智能发展现状
一、中国人工智能发展状况和趋势
（一）中国人工智能融资额发展现状
如图 3.1 所示，在中国人工智能产业融资规模中可以看出产业布局的大小，从 2014年到 2020 年，中国人工智能产业融资规模增长了 13 倍，融资额从 2014 年的 106 亿增长到 2018 年的 1423 亿，2018 年达到融资额的峰值，在 2014-2015 年融资额翻了 3 倍，增长速度是最快的。中国人工智能产业的发展可以吸引到这么多的资本，这表明资本市场一直看好中国人工智能产业的发展，中国人工智能产业融资规模持续增加，也说明中国人工智能产业涉及到各个行业，必将会对中国的劳动力就业以及整个经济的发展造成影响，中国需制定好相应的政策以应对人工智能技术发展对劳动力就业产生的影响。
第五章 人工智能发展就业效应的实证分析
第一节 模型与变量设定、数据来源
二、变量选取
（一）被解释变量
1.劳动力就业（lnL）
根据以往学者的研究成果，本文采用城镇全社会年末从业人员数量衡量劳动力就业，它既能够反映在一定时间内全部城市劳动人口的就业状况，也能够反映总体社会经济情况，在《中国城市统计年鉴》中为城镇单位从业人员数和城镇私营和个体从业人员数之和（余泳泽等，2019），为避免异方差在计量中取对数使用 lnL 表示。
2.就业结构
本文通过城镇就业规模中三次产业的就业人数占总就业规模的比例表示各城市劳动力市场的就业结构。第一产业劳动力就业比重用 E_first 表示，第二产业劳动力就业比重用 E_second，第三产业劳动力就业比重用 E_third 表示。
（二）核心解释变量
核心解释变量选取人工智能发展水平（lnAI）表示。结合麦卡锡给出的人工智能定义，人工智能对计算机系统进行深度学习、判断和决策方面的智能训练是其主要特征。专利是人工智能发展所凝聚的人力物力的体现，并且一项专利所包含的信息丰富，包含专利名称、申请人所在地、专利引文数量、专利主分类号等信息，只要人工智能在发展，则人工智能相关的专利申请量就会一直增加。
因此本文借鉴魏建和徐恺岳（2021）的方法对人工智能专利技术进行识别，选取“当年人工智能发明专利与实用新型专利申请量”来衡量人工智能发展水平②（陈军等，2019；程承坪和陈志，2021），对于样本中少数观测值人工智能专利申请量为 0 的情况，为避免其无法取对数对回归造成影响，本文对所有观测值的人工智能专利申请量在原始数值的基础上加 1，再取对数。
第二节 基准模型估计结果与分析
一、描述性统计分析
本部分利用 2007-2018 年中国 285 个地级及以上城市平衡面板数据对人工智能发展水平的就业效应展开实证检验。对于个别变量的缺失数据，由于缺失数据较少，不进一步处理，表 5.2 报告了样本数据的描述性统计结果。
结果显示，在样本期内，人工智能发展水平最大值（6.65）和最小值（0.00）相差较大，这表明不同城市的人工智能智能发展水平差异较大，各城市之间人工智能发展传水平存在不平衡的现象，劳动力就业的均值为 4.2317，最大值为 7.4553，最小值为 1.7197,其他变量也都基本符合预期。
第六章 研究结论与政策建议
第二节 政策建议
目前，中国正在向高质量经济发展迈进，人工智能技术的快速发展必然会极大地推动中国的发展，人工智能技术在经济社会的各行各业都得到运用，而劳动力就业问题也层出不穷，老百姓的充分就业是国家高度重视的问题。人工智能技术发展影响了劳动力就业这一问题迫切需要得到解决，因此我们必须要采取一些策略。根据上述分析结论，本文提出以下政策建议：
第一，优化高等教育体系、增加职业培训，使得劳动力技能和人工智能发展所需技术更加适配。理论与实际结合，高校应该促进人工智能专业学生校内学习和校外实践的协调发展，一方面，在校内学习上注重与人工智能有关的基础学习和系统学习，同时穿插和其他学科的交叉学习，为人工智能技术发展提供相匹配的技术人才；另一方面，给学生提供一个可以在企业学习的机会，将学校的学生输送到相互合作的企业中去，学生可以把在学校学习到的理论知识运用到实践操作中去，充分利用企业的科技平台和资源来提高学生的技术水平。此外，政府应该大力支持与职工在岗、转岗有关的技能培训活动，积极鼓励企业加强对中低等技能水平劳动力的素质教育，适当增加与人工智能相关的实操技能培训。最后，对于劳动者本身而言，劳动者应该关注就业市场中技能需求的变化，然后根据实际情况主动做出与人工智能技术相适应的人力资本投资决策，增加自身知识储备，学习对于智能化设备应该如何操作、管理，从而让自己达到不被智能化时代淘汰的技能水平。
第二，对失业制度进行完善，创造可靠的就业环境。在当今时代人工智能技术飞速发展使得劳动力市场受到的影响变幻莫测。由于自身技能水平达不到人工智能发展的要求，短期内无法通过一定的渠道来提升自身素质实现转岗或再就业，大量失业人员由此产生。为了避免由新一代技术革命尤其是人工智能技术带来的潜在的失业风险和社会问题，政府应当及时完善失业救济保障制度，加快制度创新的步伐，使得劳动力的就业环境得到改善。各级政府要改革失业保险制度，失业保险的发放更加合规，实现失业保险的全覆盖，缴纳失业保险的渠道更多元化；失业保险待遇与经济发展水平同步提高，失业者的生活得到最基本的保障。
参考文献（略）
