于苗苗

〔摘要〕 文章試圖回答如何從人力資本角度發(fā)揮人工智能對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)促進(jìn)，減少可能的就業(yè)替代。在就業(yè)實(shí)現(xiàn)和高質(zhì)量就業(yè)的基礎(chǔ)上，實(shí)證研究驗(yàn)證了進(jìn)入人工智能時(shí)代從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生不會(huì)被機(jī)器人取代，而是需要更多的人力資本儲(chǔ)備。研究結(jié)果還表明，從勞動(dòng)力市場(chǎng)出發(fā)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)對(duì)高層次應(yīng)用型人才有很大需求空間;從個(gè)體出發(fā)，技術(shù)創(chuàng)新能力和服務(wù)創(chuàng)新能力為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)實(shí)現(xiàn)提供人力資本保障;從高校出發(fā)，國(guó)際化學(xué)習(xí)和賽事平臺(tái)等支持環(huán)境能夠幫助畢業(yè)生增強(qiáng)社會(huì)適應(yīng)性以及對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的認(rèn)知水平。因此，“雙一流”建設(shè)高校應(yīng)進(jìn)一步遵循教育與社會(huì)關(guān)系的外部發(fā)展規(guī)律，及時(shí)調(diào)整專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)方案和培養(yǎng)模式，注重人工智能與其他專(zhuān)業(yè)的融合，在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上助推高質(zhì)量就業(yè)。

〔關(guān)鍵詞〕 人工智能;現(xiàn)代服務(wù)業(yè);人力資本;就業(yè)實(shí)現(xiàn);高質(zhì)量就業(yè)

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕F427; TP18 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-2689（2020）02-0082-07

引 言

“加快發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”是習(xí)近平總書(shū)記在黨的十九大報(bào)告中提出的明確要求，也是實(shí)現(xiàn)“中國(guó)服務(wù)+中國(guó)制造”融合發(fā)展的客觀需要。作為第三產(chǎn)業(yè)的高級(jí)形態(tài)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是依靠信息技術(shù)和現(xiàn)代化的經(jīng)營(yíng)理念、組織形式與管理手段的一類(lèi)技術(shù)、知識(shí)和信息密集型的產(chǎn)業(yè)部門(mén)[1]。目前國(guó)內(nèi)許多城市依靠人工智能等先進(jìn)技術(shù)引領(lǐng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)變革，形成以研究設(shè)計(jì)、電子商務(wù)、文化創(chuàng)意、全域旅游、養(yǎng)老服務(wù)、健康服務(wù)、人力資源服務(wù)、服務(wù)外包等八大領(lǐng)域?yàn)橹黧w的多元發(fā)展格局。

學(xué)界關(guān)于人工智能對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響看法不一，“促進(jìn)效應(yīng)”和“替代效應(yīng)”疊加并存。有研究認(rèn)為服務(wù)業(yè)現(xiàn)從業(yè)人員的知識(shí)結(jié)構(gòu)較好，適應(yīng)變化能力較強(qiáng)，人工智能對(duì)服務(wù)業(yè)的就業(yè)影響不顯著。如鐘仁耀等人的研究表明，與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)相比，服務(wù)業(yè)的就業(yè)負(fù)面影響較小，雖然減少了低端從業(yè)人員需求，但高端人才需求卻不斷增加[2]。2018年孫文凱等率先估算出我國(guó)服務(wù)業(yè)在技術(shù)升級(jí)下的就業(yè)替代率，其中文化/體育/娛樂(lè)業(yè)、交通運(yùn)輸/計(jì)算機(jī)服務(wù)/軟件業(yè)、科學(xué)研究/技術(shù)服務(wù)/地質(zhì)勘查業(yè)、教育業(yè)等就業(yè)替代率較低[3]。岳昌君等人認(rèn)為這是由于對(duì)知識(shí)和技能的要求較高，被替代的概率較低[4]。在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中，吳清軍等人測(cè)算出人工智能顯著提高了電子商務(wù)領(lǐng)域從業(yè)人員的收入，短期內(nèi)會(huì)對(duì)就業(yè)有消極影響，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看會(huì)帶來(lái)整體經(jīng)濟(jì)效益的增長(zhǎng)和更多的就業(yè)機(jī)會(huì)[5]。

總的來(lái)說(shuō)，人工智能對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的沖擊主要取代的是勞動(dòng)密集型服務(wù)業(yè)崗位，而在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)領(lǐng)域更多是對(duì)從業(yè)人員需求結(jié)構(gòu)的變化和創(chuàng)造了新的就業(yè)機(jī)會(huì)。盡管人工智能已經(jīng)具備了一定的深度學(xué)習(xí)能力，但是整體上自主創(chuàng)新能力較差、水平較低，所以學(xué)歷和創(chuàng)新能力要求更高的情況下被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)越低[6]。這方面也有來(lái)自實(shí)證研究的證據(jù)，有研究就指出重點(diǎn)高校尤其是人文社科、理工科的畢業(yè)生，被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)更低[4]?？梢?jiàn)，人工智能不僅助推現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展，同時(shí)也激發(fā)了新的就業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)。

雖然從文獻(xiàn)回顧可以推斷出人工智能對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響主要呈正向發(fā)展，但是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)有著高人力資本含量、高專(zhuān)業(yè)性、高技術(shù)性、知識(shí)性、高附加值和創(chuàng)新性等基本的屬性[7]，還沒(méi)有充分的數(shù)據(jù)證明人工智能時(shí)代大學(xué)畢業(yè)生的哪些人力資本特征有效支持了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)?；诖?，本研究以人力資本理論為基礎(chǔ)，通過(guò)實(shí)證分析專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生的人力資本特征對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)和高質(zhì)量就業(yè)的影響變量，進(jìn)一步為如何從人力資本角度發(fā)揮人工智能對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)促進(jìn)作用，減少可能的就業(yè)替代作用提供數(shù)據(jù)支撐。

一、 研究假設(shè)

人才的專(zhuān)業(yè)化提高了社會(huì)專(zhuān)業(yè)化分工程度，專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育更具有職業(yè)導(dǎo)向性。依據(jù)培養(yǎng)目標(biāo)要求，畢業(yè)生應(yīng)作為高層次應(yīng)用型專(zhuān)門(mén)人才直接進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)。當(dāng)前我國(guó)專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育體系以碩士為主，已有40種類(lèi)型豐富的碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位，同時(shí)，與學(xué)術(shù)型碩士相比，專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士也是進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)的主力軍。因此，本研究以碩士層次的專(zhuān)業(yè)學(xué)位應(yīng)屆畢業(yè)生為主要研究對(duì)象。

專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生的人力資本是指經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育凝結(jié)在畢業(yè)生身上的知識(shí)和技能的總和。人力資本理論認(rèn)為，人力資本水平在提高勞動(dòng)力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力方面發(fā)揮著重要作用。人力資本積累越多，勞動(dòng)者的邊際生產(chǎn)率越高，則更有可能在勞動(dòng)力市場(chǎng)上獲得更好的職位和收入。因此，筆者認(rèn)為專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生的人力資本對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生積極的影響，原因主要包含以下四點(diǎn)：一、教育是一種對(duì)人力資本的投資，通過(guò)專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士層次的一流教育水平培養(yǎng)，學(xué)生獲得不同專(zhuān)業(yè)對(duì)應(yīng)職業(yè)所需的知識(shí)和能力，提高畢業(yè)生進(jìn)入現(xiàn)代服務(wù)業(yè)特定職業(yè)領(lǐng)域的勞動(dòng)生產(chǎn)力，增加現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)和高質(zhì)量就業(yè)的可能性。由此，選取高校教育水平和專(zhuān)業(yè)類(lèi)別作為人力資本特征的觀測(cè)指標(biāo)。二、舒爾茨提出，科學(xué)研究也是一種可以轉(zhuǎn)化為新技能、有一定經(jīng)濟(jì)價(jià)值的人力資本[8]。學(xué)術(shù)性是專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育的本質(zhì)屬性之一，通過(guò)提高學(xué)業(yè)成績(jī)和發(fā)表學(xué)術(shù)文章，畢業(yè)生具備獨(dú)立進(jìn)行科學(xué)研究的能力，增加現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)和高質(zhì)量就業(yè)的可能性。由此，我們選取了學(xué)業(yè)成績(jī)和發(fā)表學(xué)術(shù)文章作為人力資本特征的觀測(cè)指標(biāo)。三、實(shí)踐性也是專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育的本質(zhì)屬性，通過(guò)到導(dǎo)師項(xiàng)目合作企業(yè)或校內(nèi)外實(shí)踐基地實(shí)習(xí)、國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷、賽事經(jīng)歷、甚至碩士入學(xué)前的工作經(jīng)歷等，都大大提高了畢業(yè)生將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的能力，增加了其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)和高質(zhì)量就業(yè)的可能性。由此，選取碩士入學(xué)前工作經(jīng)歷，參加合作企業(yè)（基地）實(shí)踐，國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷和賽事經(jīng)歷作為人力資本特征的觀測(cè)指標(biāo)。四、職業(yè)導(dǎo)向性是專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育非常重要的屬性，通過(guò)取得有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的畢業(yè)成果，獲取相應(yīng)職業(yè)資格證書(shū)，畢業(yè)生提高了進(jìn)入特定職業(yè)領(lǐng)域的職業(yè)能力，增加現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)和高質(zhì)量就業(yè)的可能性。由此，選取取得有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的畢業(yè)成果和職業(yè)資格證書(shū)作為人力資本特征的觀測(cè)指標(biāo)。

基于以上分析，提出兩方面的研究假設(shè)。假設(shè)1：人力資本特征正向影響專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)實(shí)現(xiàn)，假設(shè)2：人力資本特征正向影響專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高質(zhì)量就業(yè)。

此外，除了將專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生的人力資本特征變量操作化為10個(gè)觀測(cè)指標(biāo)外（變量說(shuō)明詳見(jiàn)表1），考慮到現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平受到城市化、地域分布、行業(yè)類(lèi)型的影響因素，因此將一線城市、對(duì)口就業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)領(lǐng)域等工作特征變量和性別、年齡等人口學(xué)特征也作為重要的控制變量納入模型。

二、 研究設(shè)計(jì)

（一） 模型設(shè)計(jì)

觀察現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)實(shí)現(xiàn)是為保證合適的人才供給，以此構(gòu)建模型一?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高質(zhì)量就業(yè)不僅要考察是否滿足個(gè)體的一般期望，如收入和就業(yè)滿意度等主客觀短期就業(yè)目標(biāo)需求，同時(shí)也要兼顧體現(xiàn)終身教育思想的長(zhǎng)期就業(yè)目標(biāo)需求。并不是指學(xué)生在畢業(yè)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)達(dá)到的某種水平，而是未來(lái)職業(yè)發(fā)展的可能性。因而選擇起薪、就業(yè)滿意度和職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展重要性作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)高質(zhì)量就業(yè)的觀測(cè)指標(biāo)，分別構(gòu)建模型二、模型三、模型四。

（二） 描述統(tǒng)計(jì)

研究數(shù)據(jù)來(lái)自2017年6月—7月北京航空航天大學(xué)研究生教育研究中心組織實(shí)施的第四次全國(guó)性大規(guī)模專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生教育體驗(yàn)問(wèn)卷調(diào)查，問(wèn)卷有關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生培養(yǎng)與就業(yè)的信息量豐富。調(diào)查得到北京市、天津市、山西省、黑龍江省、上海市、浙江省、廣東省、重慶市、四川省、云南省、陜西省學(xué)位辦和長(zhǎng)期合作高校的支持，也獲得中國(guó)學(xué)位與研究生教育學(xué)位秘書(shū)處作為主題調(diào)研進(jìn)行全國(guó)推送。本研究使用的6136份2017年全日制非定向?qū)I(yè)學(xué)位碩士應(yīng)屆畢業(yè)生樣本，分別來(lái)自參與方便抽樣的11個(gè)省市，共112所高校，其中雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校樣本分別占18.5%和27.9%。調(diào)研涵蓋了全部碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)型，以工程（1574份）、臨床醫(yī)學(xué)（748份），法律（615份）、金融（541份）、教育（500份）、會(huì)計(jì)（440份）、翻譯（357份）、工商管理（299份）、藝術(shù)（276份）以及建筑學(xué)（246份）為最主要的專(zhuān)業(yè)學(xué)位樣本。因?yàn)檫@些專(zhuān)業(yè)學(xué)位是國(guó)家招生數(shù)量最多的專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)型，占總體樣本的91.2%，較好地覆蓋了商務(wù)類(lèi)、公共服務(wù)類(lèi)、工程類(lèi)、法律類(lèi)、教育文化類(lèi)和醫(yī)學(xué)類(lèi)等不同專(zhuān)業(yè)分類(lèi)，使得樣本具有較好的代表性。

根據(jù)對(duì)調(diào)研結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì)分析，總體上有46.4%的畢業(yè)生成功進(jìn)入現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，這些從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的畢業(yè)生起薪均值為6954.33元，就業(yè)滿意均值為3.41，職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展重要性均值為4.11。在就業(yè)領(lǐng)域分布上，畢業(yè)生以進(jìn)入研究設(shè)計(jì)和健康服務(wù)為主，分別占20.6%和11.8%。建筑學(xué)碩士、工程碩士、臨床醫(yī)學(xué)碩士和藝術(shù)碩士進(jìn)入現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的比例最高，具體而言，80%的建筑學(xué)碩士、58.7%的工程碩士、28.5%的藝術(shù)碩士成功進(jìn)入研究設(shè)計(jì)領(lǐng)域，71.5%的臨床醫(yī)學(xué)碩士成功進(jìn)入健康服務(wù)領(lǐng)域，37.4%的藝術(shù)碩士成功進(jìn)入文化創(chuàng)意領(lǐng)域（詳見(jiàn)表2）。

三、 回歸結(jié)果與分析

（一） 人力資本對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的影響

在模型一中由于解釋變量較多，對(duì)回歸模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。解釋變量容差均大于0.1，方差膨脹因子均小于10，表明解釋變量不存在嚴(yán)重的多重共線性，可引入回歸方程。模型卡方檢驗(yàn)結(jié)果為1321.903* * *，-2對(duì)數(shù)似然值6726.888，說(shuō)明模型擬合良好。正確預(yù)測(cè)率為71.3%，表明回歸模型預(yù)測(cè)率較高，模型可以有效預(yù)測(cè)人力資本對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的影響，假設(shè)1得到支持。結(jié)果表明，人力資本變量中所學(xué)專(zhuān)業(yè)、成績(jī)優(yōu)秀、發(fā)表學(xué)術(shù)文章、碩士入學(xué)前工作經(jīng)歷、國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷、賽事經(jīng)歷、取得有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的畢業(yè)成果均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（見(jiàn)表3），對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)實(shí)現(xiàn)有顯著預(yù)測(cè)作用。其中，在系數(shù)顯著性上，最強(qiáng)的是所學(xué)專(zhuān)業(yè)、國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷、賽事經(jīng)歷，表明這3個(gè)因素對(duì)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的影響最顯著，預(yù)測(cè)畢業(yè)生現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)實(shí)現(xiàn)效果最佳。

進(jìn)一步對(duì)被解釋變量貢獻(xiàn)度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)所學(xué)專(zhuān)業(yè)對(duì)就業(yè)實(shí)現(xiàn)貢獻(xiàn)度最大。具體而言，醫(yī)學(xué)類(lèi)、工程類(lèi)、公共服務(wù)類(lèi)和教育文化類(lèi)，分別比商務(wù)類(lèi)畢業(yè)生現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的概率提高了8.73倍、3.15倍、0.74倍和0.67倍，而法律類(lèi)比商務(wù)類(lèi)畢業(yè)生就業(yè)實(shí)現(xiàn)的概率下降了0.66倍。此外，值得說(shuō)明的是，有賽事經(jīng)歷的學(xué)生就業(yè)實(shí)現(xiàn)的概率提高了0.55倍，有國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷的學(xué)生就業(yè)實(shí)現(xiàn)的概率提高了0.32倍。

（二） 人力資本對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)高質(zhì)量就業(yè)的影響

模型二的擬合優(yōu)度為0.348，F(xiàn)=87.253* * *;模型三的模型卡方檢驗(yàn)結(jié)果為421.236* * *，-2對(duì)數(shù)似然值為7223.811，正確預(yù)測(cè)率為61.0%;模型四的擬合優(yōu)度為0.423，F(xiàn)=130.525* * *。以上結(jié)果表明三個(gè)模型擬合程度較好，回歸結(jié)果可信，假設(shè)2得到支持。分層回歸結(jié)果表明，總體上，除發(fā)表學(xué)術(shù)文章外，各類(lèi)人力資本變量對(duì)高質(zhì)量就業(yè)的不同指標(biāo)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（見(jiàn)表3）。綜合來(lái)看，一流大學(xué)、所學(xué)專(zhuān)業(yè)、碩士入學(xué)前工作經(jīng)驗(yàn)、成績(jī)優(yōu)秀、參加合作企業(yè)（基地）實(shí)踐、取得有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的畢業(yè)成果、職業(yè)資格證書(shū)這些因素對(duì)不同高質(zhì)量就業(yè)指標(biāo)的影響最顯著，能夠有效預(yù)測(cè)畢業(yè)生現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高質(zhì)量就業(yè)。

進(jìn)一步分析變量系數(shù)大小可知以下結(jié)論。首先，在起薪水平的影響因素中，雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校分別比普通高校畢業(yè)生的起薪高18.7%和13.9%，教育文化類(lèi)和醫(yī)學(xué)類(lèi)比商務(wù)類(lèi)畢業(yè)生的起薪分別低18.4%和10.8%，法律類(lèi)、公共服務(wù)類(lèi)和工程類(lèi)也比商務(wù)類(lèi)畢業(yè)生的起薪低7.5%、6.3%、5.2%，碩士入學(xué)前有三年以上工作經(jīng)歷比無(wú)工作經(jīng)歷的畢業(yè)生起薪高15.8%。其次，在就業(yè)滿意度的影響因素中，雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校分別比普通高校畢業(yè)生實(shí)現(xiàn)高就業(yè)滿意度的概率提高0.77倍和0.44倍。與商務(wù)類(lèi)相比，法律類(lèi)畢業(yè)生實(shí)現(xiàn)高就業(yè)滿意度的概率下降0.35倍。學(xué)業(yè)成績(jī)優(yōu)秀的畢業(yè)生實(shí)現(xiàn)高就業(yè)滿意度的概率提高0.26倍，參加合作企業(yè)（基地）實(shí)踐的畢業(yè)生實(shí)現(xiàn)高就業(yè)滿意度的概率提高0.38倍，有職業(yè)資格證書(shū)的畢業(yè)生實(shí)現(xiàn)高就業(yè)滿意度的概率提高0.51倍。最后，在職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展重要性的影響因素中，學(xué)業(yè)成績(jī)優(yōu)秀的畢業(yè)生職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展重要性提高5%。如果畢業(yè)生取得有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的畢業(yè)成果，職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展重要性也會(huì)提高5.2%。

結(jié) 論

綜上所述，進(jìn)入人工智能時(shí)代，從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生并不會(huì)被機(jī)器人取代，而是需要更多人力資本儲(chǔ)備。具備雙一流高校、一流學(xué)科建設(shè)高校的商務(wù)類(lèi)專(zhuān)業(yè)、醫(yī)學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)、工程類(lèi)專(zhuān)業(yè)、教育文化類(lèi)和公共服務(wù)類(lèi)專(zhuān)業(yè)教育背景，且成績(jī)優(yōu)秀，擁有國(guó)際化學(xué)習(xí)與賽事經(jīng)歷等諸多人力資本特征的高層次應(yīng)用型人才，不僅能夠積極應(yīng)對(duì)人工智能的替代作用，還能充分發(fā)揮人工智能的促進(jìn)作用。畢業(yè)生的人力資本對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)有著顯著影響，但是與傳統(tǒng)就業(yè)相比也有其特殊性。

第一，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)高層次應(yīng)用型人才有很大需求空間。高層次應(yīng)用型人才具有較強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)能力和職業(yè)素養(yǎng)、能夠創(chuàng)造性地從事實(shí)際工作，符合對(duì)專(zhuān)業(yè)性和技術(shù)性、知識(shí)性和創(chuàng)新性要求較高的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)所需求的人才特征。本文通過(guò)大量數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在就業(yè)實(shí)現(xiàn)方面專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生進(jìn)入現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)的比例為46.4%。若以2017年專(zhuān)業(yè)學(xué)位畢業(yè)生直接就業(yè)率86.6%作為參照，據(jù)此推斷可知實(shí)際就業(yè)的畢業(yè)生中有53.6%成功進(jìn)入了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。依國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，服務(wù)業(yè)是吸納就業(yè)的最主要產(chǎn)業(yè)，2019年美國(guó)服務(wù)業(yè)的就業(yè)占比已高達(dá)79%，中國(guó)服務(wù)業(yè)的就業(yè)占比也逐漸超過(guò)其他兩個(gè)產(chǎn)業(yè)達(dá)到45%[9]。因此，畢業(yè)生現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)占比超過(guò)了我國(guó)服務(wù)業(yè)就業(yè)占比的平均水平，尤其是研究設(shè)計(jì)領(lǐng)域和健康服務(wù)領(lǐng)域，這充分表明了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)高層次應(yīng)用型人才的需求很大。一方面是因?yàn)樽詣?dòng)化提供了更多高質(zhì)量的就業(yè)機(jī)會(huì)，就業(yè)促進(jìn)作用增強(qiáng)，促進(jìn)了高層次應(yīng)用型人才的更充分就業(yè);另一方面則是受技術(shù)限制，對(duì)于知識(shí)和技能要求較高的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，被機(jī)器人就業(yè)替代的可能性更低。

第二，個(gè)體的技術(shù)創(chuàng)新能力和服務(wù)創(chuàng)新能力為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)實(shí)現(xiàn)提供人力資本保障。實(shí)證檢驗(yàn)表明，專(zhuān)業(yè)類(lèi)別對(duì)畢業(yè)生能否進(jìn)入現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的預(yù)測(cè)作用最大，教育文化類(lèi)、公共服務(wù)類(lèi)、工程類(lèi)、醫(yī)學(xué)類(lèi)畢業(yè)生從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的可能性依次遞增。這可能與工程類(lèi)和醫(yī)學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的要求較高，符合人工智能時(shí)代現(xiàn)代服務(wù)業(yè)高技術(shù)性的要求相關(guān)。調(diào)研中有58.7%的工程碩士集中從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的研究設(shè)計(jì)領(lǐng)域，71.5%的臨床醫(yī)學(xué)碩士集中從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的健康服務(wù)領(lǐng)域。而教育文化類(lèi)和公共服務(wù)類(lèi)專(zhuān)業(yè)對(duì)服務(wù)創(chuàng)新能力的要求較高，畢業(yè)生在文化創(chuàng)意等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)領(lǐng)域就更容易獲得就業(yè)機(jī)會(huì)。盡管機(jī)器人已經(jīng)具備了一定的深度學(xué)習(xí)能力，但是整體上自主創(chuàng)新水平仍比較局限，建議在醫(yī)學(xué)類(lèi)、工程類(lèi)、教育文化類(lèi)和公共服務(wù)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生課程體系中，更新相關(guān)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的知識(shí)內(nèi)容和技能訓(xùn)練，注重強(qiáng)化學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新思維和創(chuàng)新能力。各高校各學(xué)科更應(yīng)未雨綢繆，在教育內(nèi)容上為培養(yǎng)未來(lái)適應(yīng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)創(chuàng)造性工作需要的人才提前布局。

第三，高校在人才培養(yǎng)過(guò)程中提供更多的國(guó)際化學(xué)習(xí)和賽事平臺(tái)等支持環(huán)境，能夠幫助畢業(yè)生增強(qiáng)社會(huì)適應(yīng)性以及對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的認(rèn)知水平，增加現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的可能。實(shí)證檢驗(yàn)表明，有國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷、賽事經(jīng)歷的畢業(yè)生從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的就業(yè)傾向更為明顯。究其原因，有國(guó)際化學(xué)習(xí)經(jīng)歷、賽事經(jīng)歷的畢業(yè)生在將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的能力方面更具優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，個(gè)人視野的寬廣、勇于開(kāi)拓創(chuàng)新的品質(zhì)，一定的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和組織協(xié)調(diào)能力，顯然能對(duì)新領(lǐng)域新業(yè)態(tài)的社會(huì)適應(yīng)性更強(qiáng)，更有從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的勇氣和信心。建議高校創(chuàng)設(shè)多元的人工智能?chē)?guó)際化學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，如國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議、海外實(shí)踐基地、國(guó)外聯(lián)合培養(yǎng)等。鼓勵(lì)學(xué)生參加科技前沿的人工智能大賽，進(jìn)一步提升學(xué)生的實(shí)踐能力。在國(guó)際化學(xué)習(xí)和賽事訓(xùn)練的過(guò)程中重新思考人機(jī)關(guān)系，加強(qiáng)職業(yè)倫理，致力于構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的新系統(tǒng)[10]。

第四，雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校應(yīng)進(jìn)一步遵循教育的外部發(fā)展規(guī)律，及時(shí)調(diào)整專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)方案和培養(yǎng)模式，注重人工智能與其他專(zhuān)業(yè)的融合，在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上助推高質(zhì)量就業(yè)。黨的十九大報(bào)告明確提出實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量就業(yè)的政策要求，實(shí)證研究也證明了諸多人力資本特征都會(huì)對(duì)此產(chǎn)生促進(jìn)作用。首先，雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校畢業(yè)生有起薪優(yōu)勢(shì)且就業(yè)滿意度也更高。一方面是因?yàn)榕c普通高校相比，雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校更重視服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)所需要的人才知識(shí)與能力的培養(yǎng)，這些學(xué)校根據(jù)科技前沿對(duì)課程內(nèi)容更新較快，畢業(yè)生的行業(yè)匹配度更高。另一方面，雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校更具品牌效應(yīng)，向用人單位傳遞出所培養(yǎng)的畢業(yè)生綜合實(shí)力更強(qiáng)的信號(hào)，因而畢業(yè)生獲得高薪酬的職位可能性更大，就業(yè)達(dá)到期望的可能性更大。其次，商務(wù)類(lèi)畢業(yè)生有起薪優(yōu)勢(shì)且就業(yè)滿意度也更高。這可能是因?yàn)樯虅?wù)類(lèi)畢業(yè)生有較強(qiáng)的管理能力和策劃能力，較之傳統(tǒng)行業(yè)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的管理職位水平和薪資水平較高。此外，成績(jī)優(yōu)秀的畢業(yè)生的就業(yè)滿意度也更高，且職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展更為重要。這是由于經(jīng)過(guò)完整的專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生教育，畢業(yè)生的科研能力得到較大發(fā)展，在需要高技術(shù)性和知識(shí)性的未來(lái)工作中能夠憑借科研能力更好地提升業(yè)務(wù)能力，拓寬職業(yè)前景。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)，建議雙一流高校和一流學(xué)科建設(shè)高校應(yīng)在遵循教育與市場(chǎng)的規(guī)律下，強(qiáng)化適應(yīng)性甚至是引領(lǐng)性，加強(qiáng)人工智能的產(chǎn)學(xué)合作教育并重視科技成果轉(zhuǎn)化，加強(qiáng)人工智能與其他專(zhuān)業(yè)的交叉融合，鼓勵(lì)開(kāi)展人工智能與其他專(zhuān)業(yè)交叉課題的研究。

此外，工作特征也會(huì)影響現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)，相關(guān)結(jié)論對(duì)未來(lái)畢業(yè)生考慮現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的擇業(yè)問(wèn)題有一定的指導(dǎo)意義。實(shí)證檢驗(yàn)表明，畢業(yè)生在一線城市從事現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的可能性高于非一線城市，也更容易獲得高起薪和高就業(yè)滿意度。除了一線城市本身的發(fā)展機(jī)會(huì)、資源、環(huán)境對(duì)畢業(yè)生的吸引力外，更主要是由于一線城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)快，人才的發(fā)展空間大，更能吸引畢業(yè)生加入其中貢獻(xiàn)力量。除此之外，對(duì)口就業(yè)對(duì)起薪、就業(yè)滿意度和職業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展的重要性三個(gè)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)高質(zhì)量就業(yè)指標(biāo)均有積極預(yù)測(cè)作用。同時(shí)還應(yīng)注意的是，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)各領(lǐng)域的高質(zhì)量就業(yè)存在差異性，電子商務(wù)領(lǐng)域的起薪顯著高于研究設(shè)計(jì)領(lǐng)域，研究設(shè)計(jì)領(lǐng)域的就業(yè)滿意度顯著高于電子商務(wù)領(lǐng)域和全域旅游領(lǐng)域。

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（責(zé)任編輯：夏 雪）

Abstract： This study attempts to answer the question of how to give play to the employment promotion role of artificial intelligence in modern service industry from the perspective of human capital and reduce the possible role of employment replacement. On the basis of employment realization and highquality employment， empirical research has verified that the future college graduates engaged in modern service industry in the era of artificial intelligence will not be replaced by robots， but need more human capital reserve. The results show that from the perspective of labor market， the modern service industry has a great demand for highlevel applied talents. From the perspective of individual， technological innovation ability and service innovation ability provide human capital guarantee for the employment of modern service industry. From the perspective of universities， the internationalization learning and competition platform support environment to help graduates to enhance social adaptability， and the cognitive level of modern service industry. Therefore， “Double Firstrate” universities should follow the external development rules of education and social relations， further adjust professional training scheme and training mode， focus on the integration of artificial intelligence and other professional， in order to booster quality jobs based on employment implementation in modern service industry.

Key words： artificial intelligence; modern service industry; human capital; realization of employment; employment quality