【题  目】人工智能技术创新、劳动收入与工作时长

【时  间】2026年3月11日（星期三），10:00-11:30

【地  点】后主楼1610会议室

【主讲人】许敏波 教授（北京师范大学经济与工商管理学院）

摘要：本文构建理论模型分析人工智能（AI）技术创新对个体劳动者就业结果的影响。在均衡状态下，AI技术通过超时工作管理、劳动任务区间重构以及要素生产效率相对变化三条路径作用于个体的劳动收入与工作时长，预测其对工作时长的边际影响将高于对收入的影响，且具有技能偏向特征。采用2018年和2023年两轮城镇家庭微观调查数据并匹配城市层面相关信息进行实证检验，结果发现AI技术在2018年的相关效应尚不显著，但到2023年已经显著减少工作时长，而对总收入的影响较小；影响程度具有技能偏向特征，低技能群体的收入和工作时长都显著减少，而高技能群体仅在工作时长上略有下降。机制检验支持AI技术降低超时工作强度的影响途径，要素生产效率相对变化的影响机制得到部分证实，尚未发现劳动任务区间重构机制的充足证据。

报告人简介：许敏波，北京师范大学经济与工商管理学院教授、博士生导师、经济系主任。在武汉大学、北京大学和美国乔治敦大学（Georgetown University）分别获得经济学/理学双学士学位、经济学硕士和经济学博士学位。研究领域为应用微观、产业组织和劳动经济学，在中英文学术期刊发表相关论文数十篇。主持国家社科基金、国家高端智库等多项国家级和省部级课题。入选北师大经管学院拔尖人才支持计划。