◎中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部教授 赖德胜；中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部博士生 胡起源

2026年6月，国务院印发《实施就业优先战略“十五五”规划》（以下简称《规划》），对未来五年深入实施就业优先战略作出系统安排。其中明确提出，深入实施“人工智能+”行动，推动形成更多人工智能应用场景创新、技术成果转化等创业项目，探索人机协同的新型工作形态，强化人工智能的就业创造效应。这一部署体现了“十五五”时期需要以人工智能创造与促进就业来应对技术变革影响的战略取向。

（一）从发展方式看，强化人工智能就业创造效应是构建就业友好型发展方式的重要支撑

就业问题归根到底要靠发展解决，但发展方式不同，其对就业的带动作用也不同。《规划》指出，要构建就业友好型发展方式，并且要使高质量发展的过程成为就业提质扩容的过程。进入高质量发展阶段后，经济增长更多依赖科技创新和产业升级，就业扩容也更加依赖新场景、新任务、新职业和新服务需求的形成。历史上，每一次重大技术变革都伴随着“机器替代人”的忧虑，但也无一例外地通过补偿机制创造出更多新的就业机会。然而，人工智能不同于以往的任何一种工具，它不仅替代体力劳动，更开始大规模替代部分脑力劳动，其就业替代与创造之间的时间差、结构错位较历次工业革命更为突出。人工智能作为新一轮科技革命的重要技术，既能够提高劳动生产率，也会改变就业吸纳方式。其提高生产率的能力越强，越需要解决生产率红利向就业红利转化的问题。若技术应用主要表现为压缩用工成本和替代劳动力，部分岗位的就业吸纳能力可能因此下降。若技术应用同产业链延伸、创业机会增加和公共服务改善结合起来，就能够形成新的就业增长空间。

从现实基础看，人工智能的就业创造效应已经具有产业基础。《数字中国发展报告（2025年）》显示，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。人工智能产业规模和企业主体同步壮大，说明人工智能已经具备从技术供给走向场景渗透的现实条件。2026年5月，规上高技术制造业增加值同比增长15.1%，“人工智能+”带动传感器、集成电路等产品产量分别增长24.1%、22.9%。这些高增长领域与人工智能的应用密切相关，反映出新质生产力发展正在形成新的就业载体。由此看，强化人工智能就业创造效应，实质是将就业友好纳入技术演进方向的考量之中，使人工智能更多沿着创造新任务、增强劳动能力的路径渗透扩散，从技术源头上保证发展方式的就业友好属性。

（二）从供需关系看，强化人工智能就业创造效应是破解结构性就业矛盾的重要抓手

我国就业领域的矛盾已由总量矛盾为主转变为结构性矛盾为主，突出表现为“有活没人干”与“有人没活干”并存。《规划》明确把“人力资源供需不匹配”界定为主要矛盾。供给侧，教育部数据显示，2026届全国普通高校毕业生规模预计达1270万人，同比增加48万人，再创历史新高，高学历劳动者供给正处于历史峰值。需求侧，数字化、智能化岗位大量虚位以待，截至2025年底，我国数字人才缺口仍接近3000万，人工智能工程技术人员、智能制造工程技术人员等职业长期供不应求。庞大的高学历劳动力供给与旺盛的新质生产力人才需求难以对接，供需两侧的结构性落差构成当前就业压力的主要来源，矛盾的根源在于劳动力供给结构的调整速度落后于技术和产业结构的变动速度。

面对这种“缺”与“余”并存的局面，强化人工智能的就业创造效应正是破局的有力抓手。首先，人工智能的就业创造效应生成一批技能偏向型的新职业，为高学历劳动者提供高质量就业出口。其次，人工智能创造的新职业与报酬溢价形成清晰的价格信号，引导教育资源与个体人力资本投资向数字技术领域倾斜，从供给端牵引劳动力技能结构的优化。再者，人工智能与行业融合催生的岗位并非都指向高技能群体，部分新型岗位准入门槛灵活、转岗成本较低。例如，智慧仓运维员、智能网联汽车测试员和农业数字化技术员等岗位，为传统产业释放的劳动力构建起职业转移的蓄水池，以需求侧增量调整带动存量优化。因此，强化就业创造效应，意味着以新岗位的规模化开发牵引教育培训体系变革，以劳动者新技能的加速形成承接产业端的新需求，从而使供需两侧在更高水平上实现动态平衡。

（三）从就业治理看，强化人工智能就业创造效应是缓释技术替代冲击的现实要求

人工智能对就业的影响具有明显的时序差异。岗位替代、任务重组和技能贬值往往率先发生，岗位创造和技能转换则需要更长周期。国际劳工组织2025年全球职业暴露指数研究显示，全球约四分之一的就业岗位可能受到生成式人工智能影响，高收入经济体中这一比例达到34%，多数受影响岗位面临的是任务重构，被整体替代的风险集中于少数职业。新一代生成式人工智能和智能体（agent）通过算法、算力与数据的深度融合，实现了对人类认知、创造乃至决策能力的模拟与增强，其技术迭代速度更快、通用性更强、社会渗透范围更广。因此，强化人工智能就业创造效应，实质上是缩短技术替代与岗位再造之间的时间差，防止短期替代压力演化为结构性失业风险。

人工智能还改变了就业发生的空间结构。数智技术和统一大市场共同拓展市场半径，降低创业对厂房、设备、资金和固定团队的依赖。“一人公司”“数字人”“虚拟员工”等新型工作形态则推动就业空间向平台网络、智能体协作和远程服务延伸。这种空间转换为劳动者提供了新的就业承载场景，也对就业治理提出更高要求。若制度供给仍停留在传统单位就业和线下岗位管理框架内，新形态中的劳动机会难以及时转化为稳定就业。由此看，强化人工智能就业创造效应，不只是扩大岗位数量的问题，更是提高劳动力市场时空适应能力的问题。关键在于把技术替代形成的岗位压力转化为数智化创业扩张、就业空间拓展和工作形态更新的新动能，使劳动者在更短转换周期和更广市场范围内获得新的发展机会。

人工智能的就业创造效应在需求与供给的双向互动中生成。需求侧通过技术产业化派生新职业，通过产业智能化扩大既有产业用工空间，通过数智化创业拓展市场主体和就业形态。供给侧则通过数字技能、人机协同能力和创业能力重塑劳动者进入市场的方式。技术产业化、产业智能化、创业数智化，构成就业创造效应由岗位生成、产业吸纳到形态创新的递进链条。

（一）技术产业化创造新职业新岗位

人工智能就业创造效应首先直接来自技术产业化。《规划》指出，拓宽新兴领域人工智能就业新空间，积极培育新职业新岗位。人工智能一旦从基础研究进入工程开发和商业应用，自身就构成一个快速扩张的就业部门。围绕大模型研发和生成式人工智能应用形成的产业链活动，已经沿着算法研发、算力运营、模型训练、系统集成、运维保障、场景应用等环节展开，形成完整的产业链分工。根据中国互联网络信息中心发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户规模达6.02亿人，较上年增长141.7%，庞大的用户基础带来持续的产品开发、内容生产、系统运维和用户服务需求。产业链覆盖基础层的算力供给和数据服务、模型层的研发训练、应用层的场景开发和运营服务，每一层级都在派生专业化岗位。

技术产业化的间接就业创造效应同样显著。人工智能基础设施建设拉动数据中心、网络设施、能源供给、先进制造和系统集成等领域的用工需求。大模型应用开发带动软件生态、开源社区、测试平台和行业数据资源等配套服务业发展。具身机器人产业的扩张，在材料、零部件、整机制造、售后服务和场景运营等环节形成协同用工需求。这种由技术核心向外围扩散的就业拉动，使产业化的就业贡献超越人工智能部门本身。

自2019年建立新职业发布制度以来，从人工智能训练师到智能体开发员，人工智能相关职业在历批新职业中的比重持续上升，职业谱系随技术迭代不断延展。2025年人社部推进第七批新职业发布，生成式人工智能系统测试员等人工智能相关工种进入国家职业分类体系。2026年7月，人社部又公示拟增加数字孪生工程技术人员、具身智能机器人应用技术员等新职业，并新增智能体开发员等新工种。新技术驱动成为本批新职业最突出的特征。新职业进入职业分类体系后，职业标准、技能培训、人才评价和岗位发布可以逐步衔接，技术创新由此获得较为稳定的就业转化通道。这一过程体现了技术产业化创造岗位与职业制度化响应之间的供需互动，使技术创新的增量得以持续转化为就业创造的增量。

（二）产业智能化拓展就业吸纳空间

人工智能作为通用目的技术，其就业创造空间更多存在于传统产业和民生领域的数智化转型之中。《规划》提出，引导创新资源向创造就业潜力大的方面倾斜，发挥人工智能助力传统产业改造升级作用，挖掘传统领域数智化就业机会。

传统产业是就业的基本盘。制造业智能化升级的就业创造效应，主要通过岗位结构升级和服务链条延伸实现。人工智能进入研发设计、生产排程、质量检测、设备维护、仓储物流和供应链管理等环节后，重复性操作岗位有所减少，智能设备运维、工业数据分析、质量控制、生产系统调度等岗位需求相应增加，劳动需求由一般操作环节向系统维护、流程管理和综合判断环节转移。企业引入人工智能以后，对工业软件、智能装备、系统集成、数据治理、网络安全等生产性服务需求同步增加，制造企业也由产品供给延伸到远程诊断、设备托管、智能运维和整体解决方案供给，传统产业的就业吸纳能力由此在产业链延伸和岗位分工细化中得到拓展。

服务业智能化升级具有更强的岗位派生能力。生成式人工智能降低内容生产、程序开发、经营管理和客户服务的技术门槛，推动直播电商、即时零售、数字内容、智能客服、平台运营等新业态持续扩容，并带动配送、运营、测试、内容策划、用户管理等岗位增长。在康养托育、医疗健康、教育培训、文化旅游、社区服务等民生领域，人工智能应用场景多，能够扩大服务供给、派生岗位吸纳就业。现代农业依托无人机植保、智慧种植、智能养殖和农产品数字营销，形成农业生产管理、农业数据服务和新型农业社会化服务岗位。人力资源服务业与制造业融合发展，也会孕育灵活用工管理、技能匹配、岗位画像和培训推荐等专业服务需求。《规划》部署传统领域人工智能就业潜能挖掘计划，并对康养托育、乡村振兴等领域人力资源服务支撑作出安排，指向的正是这些量大面广、需求稳定、岗位层次丰富的就业吸纳空间。推动人工智能向传统产业、民生服务和乡村场景扩散，才能把技术红利转化为更加广泛、更加稳定的就业创造。

（三）创业数智化重塑就业组织形态

人工智能对就业创造的深层影响，还体现在劳动者进入市场和组织生产方式的变化。《规划》提出，推动形成更多人工智能应用场景创新、技术成果转化等创业项目，探索人机协同的新型工作形态。生成式人工智能和数字平台大幅降低了个人和小团队的创业门槛。创业者可以通过大模型和智能体等人工智能工具，以较低的试错成本把专业经验和创意资源转化为可交易的产品和服务，并通过平台完成获客、交付、结算和再传播。“一人公司”“超级个体”“小型协作团队”“虚拟员工”，正是在这种条件下所形成的新型就业组织形态。截至2025年6月，全国一人有限责任公司已突破1600万家，占企业总数的27.4%。这说明轻资产、小组织、智能化创业形态正在快速扩展，为强化人工智能的创业效应提供了重要组织载体。它们改变了传统意义上企业雇佣劳动者的单向关系，使个体可以更直接地组织工具、连接客户、调度外部服务并进入市场。

这类以人机协同为基础、以新型就业组织形态为载体的人工智能应用创业，具有明显的就业乘数效应。其就业创造主要通过任务拆解、服务外包和场景交付实现。人工智能应用不断进入智能教育、智能办公、低空经济、跨境电商、县域电商和公共服务等场景，催生出智能客服配置、数字人运营、行业知识库建设、AI办公流程改造、智能体开发、数据治理服务和内容生成服务等新任务。大企业难以覆盖的市场缝隙，为一人公司和青年创业团队提供了进入空间。围绕一个人工智能应用创新的创业项目，初始阶段表现为创业者自身就业，把潜在失业风险和非充分就业转化为自我雇佣。成长阶段表现为业务外溢和团队扩张，带动技术开发、内容生产、市场运营、客户服务和外包协作等岗位。成熟阶段表现为产业生态、平台资源和资本的集聚，最终形成多元主体参与的网络化经营。

（一）以教育改革强化人才供给，夯实就业创造基础

教育是人工智能就业创造效应最深厚的供给基础。推进教育改革，核心在于推动人才培养与岗位创造同频共振，使教育体系更好适配人工智能产业化、产业智能化和就业高质量发展的需要。

1.突出需求牵引。落实《规划》关于建设国家人才供需对接大数据平台、完善招生培养与就业联动机制、编制发布重点区域重点领域人才需求目录等部署，建立人才需求目录与专业设置、招生计划、培养方案的联动机制。对人工智能快速渗透的制造、医疗、农业、交通、能源、公共服务等领域，及时调整专业结构和课程体系，提升人才培养对岗位变化的响应能力。

2.聚焦复合培养。人工智能岗位要求技术能力与领域知识深度融合，既需掌握算法、算力、数据等技术基础，也需理解产业场景和业务流程。研究型大学应聚焦基础理论、关键算法、智能芯片和安全可信，培育拔尖创新人才；应用型高校面向产业智能化需求，培养既懂技术原理又懂行业场景的工程人才；职业院校对准系统部署、模型调优、数据治理、智能运维和场景开发等岗位，输送高素质技能人才。三类院校错位发力，共同筑牢从研发到应用的人才链条。

3.注重实践导向。深化产教融合、科教融汇，建好用好人力资源领域国家人工智能应用中试基地，将真实产业场景、企业数据、岗位标准和技能需求引入培养环节，在实战环境中检验课程体系和实训方案。同时，将人工智能通识、数字素养、数据伦理和人机协同能力贯通基础教育各学段，并向高等教育和职业教育延伸，为全社会适应智能化生产生活方式奠定长期能力基础。教育供给与岗位创造同频合拍，人才培养才能真正转化为就业创造的坚实支撑。

（二）以职业培训提升技能水平，增强岗位适应能力

对存量劳动者而言，岗位适应能力是人工智能时代最重要的就业安全屏障。职业培训应紧扣任务重组和岗位转换，帮助劳动者更快承接新岗位、适应新分工，使技术变革真正转化为能力提升和职业发展的契机。

1.坚持任务导向。人工智能对就业的影响集中表现为任务结构重组、技能组合升级和岗位边界调整。职业培训要从一般性技能供给转向具体岗位任务牵引，围绕人工智能重构后的工作流程设计课程，推动岗位需求、技能培训、技能评价、就业服务一体衔接，提升培训成果与新岗位要求的匹配度。

2.加强前端干预。落实“技能照亮前程”培训行动，在完成2025—2027年补贴性职业技能培训3000万人次以上目标的同时，着力提高培训精准度和前瞻性。应将人工智能就业监测预警作为培训项目启动的重要依据。对人工智能应用较快、岗位任务变化明显、用工需求开始收缩的行业和企业，提前开展定向培训。

3.推进分类施策。青年劳动者重在加强复合技能、新职业入门训练和真实项目经验积累；农民工和大龄劳动者数字基础薄弱，重在提供低门槛、可操作、见效快的数字技能培训；失业人员培训应与岗位推荐、就业见习和再就业服务捆绑供给；新就业形态劳动者培训应嵌入平台运营和真实接单场景。同时，运用智能实训和个性化学习系统，提升培训需求识别、课程匹配和效果评估能力，使培训迭代速度跟上岗位转换节奏。

（三）以创业生态激发市场活力，培育就业增量空间

数智化创业是人工智能就业创造效应由技术扩散转化为岗位增量的关键机制。推动数智化创业，应从单项扶持走向生态供给，加速技术势能向经营主体、市场需求和就业岗位转化。

1.加大资源支持。资金仍是创业的重要约束，数智化创业虽降低前期门槛，但技术研发、市场拓展和团队建设仍需持续投入。应将符合条件的人工智能应用类、数字服务类和平台协同类创业项目，按规定纳入创业担保贷款、创业补贴和创业投资引导支持范围。引导耐心资本投早、投小、投向真实场景。场景是人工智能创业的关键资源，要推动政府、国有企业、链主企业和平台企业分层开放应用场景，以需求清单、试点项目和首单支持帮助创业项目完成市场验证。

2.优化工具供给。生成式人工智能、开源模型、云端算力和智能体工具降低了个人和小团队的市场进入门槛。要推动低成本算力、公共数据、开源模型、智能体开发平台向创业者开放，把数字技术能力转化为中小企业、创业团队和个体劳动者用得起的生产资料。

3.完善制度保障。运用数字技术优化登记、审批、申报和政策兑现流程，降低制度性交易成本。完善新就业形态劳动者职业伤害保障和社会保险接续机制，适应劳动者在企业就业、平台接单、自主经营和再就业之间流动的新特点。只有形成资金可得、场景可试、工具可用、服务可及、保障可续的创业生态，人工智能就业创造效应才能持续转化为市场扩张和岗位增长的内生动力。