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內容簡介： 人工智能是引领未来的战略性技术，对就业的影响是把“双刃剑”，不仅带来了就业冲击风险，而且增加了就业机会。本书紧扣中国现实情境，基于偏向型技术进步等理论，以工业机器人使用为例，理论探讨人工智能对就业的作用机制，并实证研究和案例分析人工智能对劳动力就业以及工资收入产生的影响。本书尝试将工业机器人行业岗位数据与上市公司数据匹配起来进行研究，弥补了相关研究的不足，这种宏微观相结合的方式是一个有益的研究视角创新，并且通过对“机器换人”的就业冲击特征的揭示，提出了一系列具有针对性的对策建议。 關於作者： 周世军，经济学博士，安徽工业大学教授、硕士生导师、商学院副院长，马鞍山市人文社科专家，安徽省科技厅专家，教育BU学位论文通讯评审专家，中国商业统计学会理事。主要研究领域为数字经济、收入分配以及大数据挖掘等。以第一作者在《金融研究》《财贸经济》等期刊发表CSSCI论文20余篇，著有《论制度壁垒与城乡收入不平等》《中国城乡居民收入决定及其不平等演化：基于人力资本视角的城乡共同富裕论》。研究成果被人大复印报刊资料、中国社会科学网和国务院发展研究中心信息网全文转载。主持完成国家社科基金、教育BU人文社科基金、全国统计科学研究重点项目、世界银行贷款项目等重要课题10余项。 目錄： 第一章 绪论 第一节 问题提出 第二节 背景意义 第三节 框架思路 第四节 研究方法 第五节 研究创新 第六节 不足与展望 第二章 文献综述 第一节 人工智能对劳动力就业的影响 第二节 人工智能对劳动力工资的影响 第三节 有关对策研究综述 第四节 文献评述 第三章 人工智能对就业的影晌机制 第一节 人工智能与劳动力就业 第二节 人工智能与劳动力工资 第四章 人工智能的生产率效应 第一节 基于制造业数据的影响评估 第二节 全要素生产率的中介检验 第五章 基于企业视角的就业冲击效应实证 第一节 数据来源与模型设定 第二节 实证分析 第三节 特征分析与异质性讨论 第四节 机制分析 第五节 本章小结 第六章 基于行业视角的就业冲击效应实证 第一节 数据来源与模型设定 第二节 行业就业的影响评估 第三节 就业影响的机制讨论 第四节 本章小结 第七章 基于微观数据的就业工资影响实证 第一节 基于田野调查数据实证 第二节 基于CGSS-CRIA匹配数据实证 第三节 本章小结 第八章 基于宏观层面的就业工资影响实证 第一节 数据与变量 第二节 实证分析 第三节 异质性分析 第四节 机制特征分析 第五节 本章小结 第九章 基于网络爬虫数据的案例分析 第一节 案例分析 第二节 案例总结 第十章 人工智能重塑就业的未来趋势及其特征 第一节 人工智能重塑就业的未来趋势 第二节 人机合作的特征 第三节 人工智能重塑就业的基本路径 第十一章 人工智能的就业冲击应对策略设计 第一节 基本结论 第二节 政策设计 附录 参考文献 后记

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