勞動經濟學會勞動力市場專委會2025年學術年會暨鄭州大學第三屆全國應用經濟學博士後論壇近日在鄭州大學舉行。與會專家圍繞勞動組合形態的嬗變與管理體系的重構、高校專業布局與就業、我國企業數位化轉型的新測度、數據要素與勞動力市場變革等主題展開深入交流探討,深刻理解勞動力市場的關鍵變化,把脈我國勞動力市場變革與發展新趨勢。 促進高質量充分就業是新時代新徵程就業工作的新定位、新使命。就業質量的衡量既涉及宏觀維度,也涉及微觀維度,既有主觀評價,也有客觀評價。目前來看,通常從收入水平、職業安全、技能發展及工作生活平衡等多維度進行衡量。要提升就業質量,首要路徑是加快發展新質生產力,這是創造大量高質量就業崗位、豐富崗位多樣性並激發創業活力的根本。其次,要著力促進勞動力市場的平衡性,通過推進基本公共服務均等化,健全對農民工、靈活就業及新業態從業人員的社會保障體系,並加強對下崗人員等群體的人力資本投資,以彌合不同市場間的差距。此外,工會的作用不可或缺,能夠在勞動者權益維護、促進和諧勞動關係中發揮不可替代的關鍵作用。 ——中央黨校(國家行政學院)教授,勞動經濟學會副會長 賴德勝 要實現招生就業聯動,結合就業趨勢主動對接人才需求,合理分配招生計劃。其核心在於推動教育結構與區域經濟發展的精準適配,建立持續優化的動態調控機制。然而,優化過程並非簡單的規模增減,要對專業進行精細化管理。例如,對於部分在校生規模增長但就業趨勢下行的傳統專業,需深入分析原因,合理調控招生。同時,對於新興產業專業,避免盲目擴張,要緊密結合本地區的產業發展實際來科學規劃人才培養規模,防止造成新的就業壓力。為實現這一目標,強化省級統籌至關重要,建議建立跨部門協調機制,加大對社會急需緊缺專業的政策與資源傾斜力度,確保人才培養供給側與產業需求側的同頻共振。 ——山東女子學院黨委副書記、校長,中國工業經濟學會副會長 李光紅 數字經濟快速發展的影響並非簡單的「溢出」或「虹吸」,而是通過降低省際貿易成本重塑區域經濟格局,催生了因地而異的複雜空間效應與差異化發展路徑。這種差異化影響源於多重機制的共同作用。從效應分解看,本地生產率提升的溢出效應在東部更顯著;勞動力再配置則呈現東部「核心—分散」與西部「中心—虹吸」的不同模式;貿易條件的改善不僅提升了本地貿易地位,還有力促進了西部地區融入全國統一大市場。這些機制共同催生了東部「質量提升型」、中部「規模擴張型」和西部「效率提升型」的差異化發展路徑。值得注意的是,數字經濟的促進作用存在門檻效應,且生產網絡在傳導增長效應中扮演了關鍵角色。 ——北京師範大學財經處處長,經濟與工商管理學院教授 蔡宏波 經濟發展通過緩解農業生產的季節性資源約束,對促進新生兒期投資和改善長期性別平等方面起著關鍵作用。在傳統農業社會,家庭資源隨農時季節性波動,這種波動與「重男輕女」偏好相結合,導致了對女嬰的投資不足,尤其是在資源稀缺的季節。隨著經濟發展,家庭對農業的依賴性降低,資源約束得到緩解,降低了農業季節性對新生兒投資的負面影響。研究證實,農業生產力的提高以及市場化改革均能顯著減輕這種由季節性因素驅動的性別不平等現象。因此,即使傳統觀念短期內難以改變,通過經濟發展和增加公共資源投入,如教育和醫療,也能有效促進性別平等。 ——北京大學經濟學院學術委員會主任、經濟學系主任 秦雪徵 數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎,發揮數據要素乘數效應將為推動高質量發展提供有力支撐。現階段我國數據要素呈現增速強勁,區域發展不均衡,以及數據資本存量、總量和質量差異化顯著,應用潛力釋放不夠等特徵,而高質量充分就業呈現總體快速增長,區域和行業結構性矛盾突出等特徵。豐富數據要素價值釋放路徑,實現數據要素創新性配置,將為實現高質量充分就業提供新契機。數據要素主要通過配置效率機制、技術創新機制和產業升級機制促進高質量充分就業。未來,數據要素將對優化就業結構、彌合區域鴻溝及提升就業質量起到關鍵驅動作用。 ——鄭州大學商學院教授 李飈 (張菁整理)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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