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1515作为新一代人工智能技术，大语言模型可能会改变劳动力市场的格局。文章基于中文大语言模型发布前后一年的上市公司在线招聘大数据，结合 BERT 模型和连续双重差分模型，深入探究了大语言模型对我国不同维度劳动力需求的影响。文章研究发现，大语言模型改变了我国劳动力需求结构，显著提高了互补型职业的招聘占比；大语言模型提高了企业招聘的薪资水平、学历要求及工作年限门槛，且资源禀赋更加充裕的公司招聘条件涨幅更为明显，这一趋势可能加剧不同技能水平劳动力之间的就业差距；大语言模型增加了劳动力认知技能以及非常规认知任务的需求，并从技能和任务的双重视角解释了需求变化的内在机制。文章的研究丰富了人工智能对劳动力市场影响的现有成果，为推动生成式人工智能时代的高质量就业、实现劳动力市场均衡发展提供了经验依据。
大语言模型对劳动力需求的影响——基于上市公司招聘数据的研究
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3 蒋为, 陈星达, 倪诗程. 人工智能、产业结构转型与跨越“中等收入陷阱”[J]. 经济研究, 2025, (10): 239−260. DOI:10.3969/j.issn.0577-9154.2025.10.013
4 李根丽, 尤亮. 非认知能力对非正规就业者工资收入的影响[J]. 财经研究, 2022, (3): 124−138. DOI:10.16538/j.cnki.jfe.20211218.303
5 李志, 骆行. 智能革命下的人力重构: DeepSeek、Manus类生成式人工智能对人力资源市场的挑战、影响及治理研究[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2025, (3): 105−117.
6 曲英姿, 范莎. 机器人兴起与中国劳动力市场技能需求结构——来自中国招聘网站的证据[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2025, (4): 70−103. DOI:10.16382/j.cnki.1000-5560.2025.04.007
7 谭莹, 刘颖杰, 张勋. 企业数字化转型程度的统计测度: 以数字技术人才需求为视角[J]. 经济研究, 2025, (4): 122−138.
8 张丹丹, 于航, 李力行, 等. 中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响——基于大语言模型的新证据[J]. 管理世界, 2025, (7): 59−72. DOI:10.3969/j.issn.1002-5502.2025.07.006
9 张叶青, 陆瑶, 李乐芸. 大数据应用对中国企业市场价值的影响——来自中国上市公司年报文本分析的证据[J]. 经济研究, 2021, (12): 42−59.
10 赵楠, 廖婉晴, 张子哲. 早期留守经历、人力资本积累与初育年龄推迟[J]. 统计研究, 2025, (8): 108−121.
11 Acemoglu D, Autor D. Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings[A]. Card D, Ashenfelter O. Handbook of labor economics[M]. Amsterdam: Elsevier, 2011: 1043-1171.
12 Alekseeva L, Azar J, Giné M, et al. The demand for AI skills in the labor market[J]. Labour Economics, 2021, 71: 102002. DOI:10.1016/j.labeco.2021.102002
13 Autor D H, Dorn D. The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market[J]. American Economic Review, 2013, 103(5): 1553−1597. DOI:10.1257/aer.103.5.1553
14 Brown T B, Mann B, Ryder N, et al. Language models are few-shot learners[A]. Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems[C]. Vancouver: Curran Associates Inc. , 2020.
15 Brynjolfsson E, Li D, Raymond L R. Generative AI at work[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2025, 140(2): 889−942. DOI:10.1093/qje/qjae044
16 Chen Q, Ge J F, Xie H Q, et al. Large language models at work in China’s labor market[J]. China Economic Review, 2025, 92: 102413. DOI:10.1016/j.chieco.2025.102413
17 Demirci O, Hannane J, Zhu X R. Who is AI replacing? The impact of generative AI on online freelancing platforms[J]. Management Science, 2025, 71(10): 8097−8108. DOI:10.1287/mnsc.2024.05420
18 Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[A]. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies[C]. Minneapolis, Minnesota: ACL, 2019.
19 Eloundou T, Manning S, Mishkin P, et al. GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs[J]. Science, 2024, 384(6702): 1306−1308. DOI:10.1126/science.adj0998
20 Epstein Z, Hertzmann A, The Investigators of Human Creativity. Art and the science of generative AI[J]. Science, 2023, 380(6650): 1110−1111. DOI:10.1126/science.adh4451
21 Gagné R M. The conditions of learning and theory of instruction[M]. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1985.
22 Graetz G, Michaels G. Robots at work[J]. The Review of Economics and Statistics, 2018, 100(5): 753−768. DOI:10.1162/rest_a_00754
23 Hering A, Rojas A. AI at work report 2025: How GenAI is rewiring the DNA of jobs[R]. Indeed Hiring Lab, 2025.
24 Jiang W, Park J, Xiao R, et al. AI and the extended workday: Productivity, contracting efficiency, and distribution of rents[R]. National Bureau of Economic Research No. w33536, 2025.
25 Phelps E S. The statistical theory of racism and sexism[J]. The American Economic Review, 1972, 62(4): 659−661.
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廖婉晴, 郭允航, 赵楠. 大语言模型对劳动力需求的影响——基于上市公司招聘数据的研究[J]. 财经研究, 2026, 52(5): 109-123.
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