摘要：随着数字经济与人工智能技术在河北省重点产业的渗透，就业市场呈现传统岗位替代与新兴岗位创造并存的局面。本文基于2015-2023年河北省11个市的面板数据，运用 SPSS 构建固定效应模型与结构方程模型，实证分析数字经济与人工智能对就业的双向影响机制。研究发现：数字经济规模每扩大1%，就业总量增长 0.32%，人工智能对低技能岗位的替代效应显著（弹性系数-0.18）。环京算力集聚区的岗位创造效应高于冀南传统产业区。基于研究结果，提出优化数字技能培训体系、构建就业动态监测平台等对策，为河北省在技术变革中实现就业结构转型升级提供策略参考。

关键词：数字经济；人工智能；就业效应；SPSS 实证分析；河北省

一、研究背景与数据基础

（一）现实背景

河北省2024 年数字经济规模突破1.2万亿元，占 GDP 比重的 32%，人工智能企业数量年均增长 25%，在钢铁、生物医药、信息技术等重点产业形成技术应用集群。技术进步对就业的双重效应日益凸显，一方面，钢铁行业智能巡检机器人替代了 20% 的传统运维岗位；另一方面，数据标注、AI 算法运维等新岗位年增长率达 35%，数字经济核心产业就业人数突破80万。如何平衡技术替代与就业创造成为河北省高质量就业的关键。

（二）数据来源与变量设计

研究选取 2015-2023年河北省 11 个市的面板数据，数据源自《河北省统计年鉴》《河北省数字经济发展报告》及企业调研。核心变量包括：

被解释变量：就业总量（EMP）、就业结构（STR）。

解释变量：数字经济指数（DEI）、人工智能应用强度（AI）。

控制变量：经济增长（GDP）、固定资产投资（INV）、人力资本（EDU）。

二、研究方法与实证分析

（一）模型构建与检验

固定效应模型用于分析数字经济与人工智能对就业总量的影响，模型设定为：EMPit=α0+β1DEIit+β2AIit+β3GDPit+β4INVit+β5EDUit+μi+εit其中μi为个体固定效应εit为随机误差项。

结构方程模型通过 AMOS 模块构建二阶潜变量模型，包含技术应用（数字经济、人工智能）、就业结构（技能型岗位占比、第三产业就业比）、政策调节（数字经济政策强度）三个维度，验证技术进步通过产业升级对就业结构的间接影响。

（二）实证结果分析

描述性统计与相关性检验显示，数字经济指数与就业总量呈显著正相关（相关系数 0.68，p<0.01），人工智能应用强度与低技能岗位数量负相关（相关系数-0.52，p<0.05），初步印证替代效应与创造效应并存。

固定效应模型回归结果显示，数字经济对就业总量的正向影响显著（β=0.32，p<0.01），即数字经济指数每提高1个单位，就业总量增长 0.32%。人工智能应用对就业总量的影响呈 U 型 特征，当 AI 强度超过 0.15 时，创造超过替代效应。人力资本对就业的促进作用最强（β=0.45，p<0.01），反映高技能人才对技术岗位的供需匹配。

结构方程模型路径显示，数字经济（DEI）通过产业数字化（路径系数 0.72）间接影响就业结构（STR）总效应为 0.58。人工智能（AI）对技能型岗位占比的直接效应为 0.35，对低技能岗位的替代效应通过产业升级产生中介作用。政策调节变量可增强技术应用对就业结构的正向影响，调节效应 0.15，p<0.05。

三、区域异质性与典型案例

（一）环京算力集聚区技术溢出带动就业创造

以张家口数据中心集群为例，2024 年 AI 相关岗位达到12 万个，较 2019 年增长300%。SPSS 多群组分析显示该区域 AI 应用强度每提高 1%，第三产业就业增长 0.45%，高于全省平均水平0.28%，体现京津冀协同模式下的技术溢出效应。

（二）冀南传统产业区自动化替代矛盾突出

邯郸钢铁产业智能改造后，2023 年炼铁工序岗位减少 35%，但新增的 AI 质量检测岗位仅占替代岗位的 20%，导致局部地区就业结构失衡。回归结果显示该区域 AI 替代效应弹性系数达-0.25，高于全省均值-0.18，反映传统产业转型中的技能错配问题。

四、对策建议

（一）构建技术与技能动态匹配机制

运用 SPSS 聚类分析识别各地区技能缺口，建立 AI+钢铁、AI+生物医药定向培养班，2027年前实现重点产业数字技能培训覆盖率 90%。基于 SPSS 时间序列模型建立就业预警与政策响应系统，构建包含岗位替代率、创造率的就业预警指标体系，对替代率超过 30% 的行业实施转岗培训补贴，对创造率高的领域给予企业用工补贴。

（二）优化数字经济就业生态

培育AI+就业新型业态在石家庄试点，利用区块链技术实现数字技能供需匹配。支持石家庄、廊坊建设 AI 众创空间，对孵化出的就业吸纳型企业给予税收减免。数据显示2024 年河北数字经济新业态就业占比达 18%，较 2020 年提升 10%。鼓励京津企业在河北设立数据标注中心，针对传统产业区设立自动化改造就业缓冲基金，对每减少1个低技能岗位且新增 0.5 个高技能岗位的企业给予设备投资补贴。

（三）提升政府治理精准度

动态调整就业统计口径将数据标注员、AI 训练师等新职业纳入就业统计体系，建立数字经济就业专项调查制度，每季度发布分行业、分技能层级的就业热力图，为政策制定提供实时数据支撑。构建多方协同治理机制，成立技术变革就业影响评估委员会，推动企业、高校、行业协会共促就业适应力提升平台。

五、结论与展望

本研究通过 SPSS 实证分析发现，数字经济与人工智能对河北省就业的影响呈现 总量增长、结构优化、区域分化的特征。未来可进一步分析 AI 技术渗透对不同所有制企业、不同规模企业的就业影响差异。河北省需抓住京津冀协同与数字经济进步的双重机遇，在技术替代与就业创造之间构建动态平衡机制，实现从制造大省向数字就业强省的转型升级。

参考文献

[1]河北省统计局.河北省统计年鉴（2015-2023）[Z]. 北京：中国统计出版社.各年.

[2]中国信息通信研究院.河北省数字经济发展报告（2024）[R]. 北京：中国信通院.2024.

[3]王天娇.数字经济对就业的影响研究[D].天津财经大学，2022.

[4]王金波，牟欣欣.数字经济对劳动力流动的影响：理论机制与实证检验[J].经济论坛，2023，No.638（09）：39-54.

姓名：杨雨，出生年月：1994-7-11，女，汉族，籍贯：河北省石家庄市，所在院校：河北美术学院，职称：讲师  学历：研究生，学位：硕士，研究方向：人工智能、艺术设计、创新创业方面。