今年的《政府工作报告》提出，要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。

近年来，数字经济助力经济发展的作用愈发凸显，成为推进经济高质量的重要力量。尤其是 Sora 与 GPT、外卖员困在算法里等话题引起热议，数字经济、平台经济再度引发关注。

4 月 2 日，由和讯、北京大学国家发展研究院共同主办的《新经济公开课》系列论坛即将举办，论坛旨在汇聚业界精英，共同探讨数字经济的未来趋势、挑战与机遇，分享成功案例与经验，为行业发展提供智力支持，不同领域的学者将围绕数字经济的一系列重大议题展开探讨，并提供针对性的解决方案与政策建议。

当前就业环境下，平台经济扮演了什么角色？人工智能的发展，对就业将产生怎样的影响？围绕这些问题，北京大学国家发展研究院教授李力行向和讯网分享了他的观点。

和讯网：首先想请您跟我们介绍一下 2024 年最新的就业环境。

李力行：总体而言当下的就业趋势日益严峻，突出的现象是青年失业率高。今年 2 月国家统计局的数据显示，全国城镇不含在校生的 16 — 24 岁劳动力失业率为 15.3%，就业意愿差，流动性强。

此外，就业的另一个趋势是短期化、灵活化。在全球范围内，越来越多的工人正在摆脱企业里的全职工作，将目光投向零工经济。在中国，关于年轻人离开大工厂投入零工的报道也层出不穷，制造业日结工比例上升，此前北京马驹桥用工的短视频引起了较大的反响。

还要强调的一点是，劳动者被社会保障的覆盖率也在下降。据报道，2022 年城乡居民医保参保人数较上年下降 2517 万人，放弃医保可能造成严重的社会问题——因病致贫。

和讯网：在这个背景下，平台经济发挥了怎样的作用，承担着怎样的角色？

李力行：在就业环境相对负面的过程中，平台经济扮演着非常重要的角色。

" 平台 " 是介于企业和市场之间的一种组织。有的平台直接提供就业，比如网约车和外卖平台；有的平台可以间接拉动就业，像电商平台、直播平台、众包平台。如果要扭转上述就业的负面趋势，应该让平台在促进就业方面发挥更重要的作用。可以说，平台经济是促就业、稳就业的一个重要抓手。

和讯网：目前，全国已经出现了超过 190 万家疑似骑手个体户，在您看来中国 2 亿灵活就业人员权益如何保障？

李力行：在数字经济、平台经济的发展下，大企业去组织化，以及开始劳务外包，灵活就业的 2 亿人不会减少，甚至可能会上升。

那么，随着就业形势的灵活化，越来越多的人没有固定的就业单位，这给社会保障制度带来一定的挑战。传统的社保制度是由单位和个人共同承担一定费用，那么对于没有固定就业单位的人来说，缴费的激励就成问题，如何为他们提供社保成为难题。因此，原本基于就业单位而开展的职业培训、资格认证等公共服务也需要进行改革和调整，以适应灵活就业的新形势，确保社会保障制度的完善、公共服务的广覆盖。

和讯网：您如何看待，" 骑手困在算法里 " 这种现象？

李力行：我还是把它理解成一个治理问题。治理就是需要各方协商共通，然后有演进的过程。骑手困在算法里，互联网员工困在 996 里，青年教师困在论文课题里，各个行业都有自己的一套规则。

这套规则在一定时期源于太过竞争，使得互联网员工因为 996 出现过劳死，青年教职工因为评不上职称出现过激行为，一个行业的发展规则如果过于强调竞争，就会出现各种问题，" 卷 " 这个词就是这样出现的。

算法因为不透明，藏在背后，所以就引致人们更多的担心。破除的关键一方面就是要找到新的赛道，另外一方面就是要进行治理、协商，共同探讨出解决方案。

和讯网：西方国家是如何看待平台经济的？

李力行：西方的平台经济更多与监管联系在一起，技术进步在西方特别是美国一度被鼓励，因此美国在很长一段时间内采用鼓励创新、少监管的方式。但近些年，美国对垄断的重视又再一度加温，反垄断成为主轴，与收入分配、社会问题交织在一起。

但即便在强监管之下，西方的数字平台发展也很快，互联网巨头都在变相成为平台，如苹果，从硬件公司转型开始收取苹果税，亚马逊也变身成为电商平台，在中间抽取服务佣金，更不用提社交媒体、网约车平台、外卖平台的快速发展。

和讯网：这种强监管会持续下去吗？

李力行：是摇摆的，有时候是强监管，有时候又多注重鼓励创新。短期来看有可能由政治周期驱动监管政策，但长期来看也可能是技术进步作为主轴，不会一直监管。

和讯网：人工智能的进步，对就业的影响是什么？

李力行：以前谈到机器替代人主要还是针对蓝领工作有影响，而当下人工智能对职场的最大冲击是能够做逻辑思维决策，进而替代白领工作，这才是导致人们焦虑的重要原因。

这个问题背后的本质是如何应对。对于个人而言，应考虑如何提升技能，与 AI 共存，让 AI 发挥辅助而非替代作用；而对于企业而言，则是关于推动机器替换人，还是发现其中的商机，雇佣更多人利用 AI 创造更多价值的选择。其实，替代的反面正是互补。

在研究数字技术对劳动就业影响的文献中，常见的研究策略是构建 " 技术暴露指数 "，即通过将职业工作任务的具体要求和内容与人工智能技术进行对比，衡量职业层面人工智能技术的影响程度。研究发现，在美国，人工智能相关职业是在增加的，因为其处于技术的引领，所以新技术往往能够被转化成新的需求。

（责任编辑：康嘉林 ）