数据要素与居民就业的深层联结 数字化转型下的劳动力市场变革

随着生成式人工智能技术与数据要素的深度融合，一场静默的经济革命正在重塑劳动力市场格局。在数字经济底座上，数据要素不仅成为新型生产要素，更与居民就业形成微妙而复杂的相互作用机制。

一、数据要素驱动就业形态重构

数据要素对劳动力市场的首要冲击体现在岗位需求的结构性转化。生成式 AI 的研发依赖海量数据训练，通过 AI 产品存量的溢出效应提升生产效率，这使得单位产出的劳动需求量持续降低。理论模型显示，当生成式 AI 模型种类扩张时，最终产品厂商对劳动力依赖度年均下降 0.33 个百分点，但这一替代过程不同于传统工业自动化。

数据要素特有的非竞争性和规模报酬递增特征，催生出新型职业生态。AI 研发企业的数据标注、模型训练师等岗位需求呈现非线性增长，而因数据流通衍生的隐私合规官、数据资产管理师等新兴职业填补了传统岗位缺口。统计表明，头部 AI 企业每新增 1PB（拍字节）数据处理量，可创造 0.8—1.2 个高技能就业岗位。

二、生成式 AI 的双向调节作用

生成式 AI 对劳动市场的替代效应比传统机器人技术更具颠覆性。模型测算显示，生成式 AI 每提升 1 个单位的性能水平，对应行业劳动力密集指数下降 0.15。这种替代具有协同性特征：大语言模型既替代客服等标准化岗位，又增强设计师等知识劳动的边际产出，形成替代-赋能双重机制。

企业的劳动者用工策略随之演变。在制造业领域，引入生成式 AI 的企业劳动合约期限平均缩短 17.6%，但合约内容向数据技能要求转型，数据治理等条款占比提升至 62%。这种结构性调整倒逼劳动者加速数字技能获取，催生终身学习需求。

三、数据确权构建新型补偿机制

当数据要素产权明确归属居民时，价值分配机制发生根本转变。居民每释放 1 单位数据获得 0.038Y（产出单位）的边际报酬，这种数据租金构成收入结构的新来源。在稳态经济中，居民劳动供给弹性系数(η)每降低 0.1，人均数据供给量增加 2.3%，形成劳动与数据的要素替代效应。

隐私敏感系数(ε)的调节作用尤为关键。当ε值从 1.5 降至 1.2 时，居民数据交易意愿提升 42%，推动 AI 研发速率加快 1.1 个百分点。这种激励机制使得北京等数据交易所试点区域的数字蓝领占比达到 23%，远高于传统工业区的 15%。

四、劳动供给弹性的深层影响

引入劳动供给弹性后的模型显示，相比刚性劳动假设，经济进入稳态的时间延迟约 500 周期（约 23 年）。这种时滞源于数据要素积累与劳动替代的动态均衡：劳动供给每降低 1%，需要额外 3.7%的数据要素进行效率补偿。在数字经济转型初期，这种现象可能导致数据饥渴与技能断层并存的结构性矛盾。

数据要素流通限制的实验组证明，当数据交易成本上升 20%时，劳动者的年均工作时数将被迫延长 73 小时以补偿收入损失。这凸显完善数据要素市场的紧迫性：数据流通效率每提升 10 个百分点，对应减少市场摩擦性失业 0.4%。

五、政策匹配与发展路径

数据确权体系建构需突破传统产权框架，隐私保护需与技术进步协同推进。

数字基建与职业教育系统革新也至关重要。建议设立全民数字技能发展账户，建立数据技能认证积分体系。

结语：

数据要素与就业的深度耦合，正催生劳动价值理论的新范式。在生成式 AI 驱动下，劳动市场的价值创造正从时间维度转向数据要素的规模效应与处理效能。

未来，随着量子计算与神经形态芯片的突破，数据要素的经济产出弹性或将呈现指数级增长。在这个大转折时代，建立健全数据要素市场基础设施，完善数智时代的劳动保障体系，将成为决定经济增长质量与社会福祉提升的关键。

参考资料：

李晓龙,陈宠,廖乐伟,等.数据要素、生成式人工智能与居民就业[J].劳动经济研究,2025,13(02):3-24.