日前发布的《中国数字经济发展与就业白皮书（2019年）》显示，数字经济吸纳就业能力显著提升，2018年中国数字经济领域就业岗位1.91亿个，占当年总就业人数的24.6%，同比增长11.5%，大大高于同期全国总就业规模增速。
专家表示，数字经济时代新就业形态的涌现，既是新产业、新业态不断发展的结果，也是人们对美好生活的需求在就业领域的反映。
从“数字创新”到“深度融合”
数字化管理师、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员……
自2018年国家发改委、教育部、科技部、工信部等19部门联合印发《关于发展数字经济稳定并扩大就业的指导意见》以来，数字经济的蓬勃发展催生了大量的新业态、新职业，第三产业的就业比例持续上升。
中央经济工作会议提出“要推进先进制造业与现代服务业深度融合，坚定不移建设制造强国”，中国社科院数量经济与技术经济研究所研究员蔡跃洲认为，很多传统产业的数字化转型刚刚开始，未来产业数字化的推进存在巨大的成长空间，但信息通信技术在融合渗透过程中如何实现对传统产业的有效改造，必然会面临ICT（信息和通信技术）与专业领域技术对接、产业组织模式创新等方面的难题，有待跨界精英开拓探索。
互联网和实体经济深度融合为加快传统产业数字化、智能化，拓展经济发展新空间提供了新可能，也为创新创业提供了新机遇、新渠道。促进先进制造业和现代服务业融合发展，离不开专业化、复合型人才。“未来，中国企业在全球价值链中地位的攀升既需要懂技术的人才，也需要懂管理的人才。”苏宁金融研究院高级研究员付一夫认为，在数字技术研发方面，需要加快攻克关键核心技术，逐步提升国际科技的话语权；在企业经营层面，则需要擅长重组业务管理流程、创新商业模式、实现国际接轨等方面的管理型人才。
从“机器换人”到“人机合作”
物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术快速发展，在提高传统产业数字化、智能化水平的同时一定程度上削减了传统产业的就业规模。在德国，由于工业机器人等智能化设备在生产中的广泛应用，预计到2025年约有61万个组装、包装和生产类岗位将被削减，“机器换人”的说法一度成为舆论热点。
科技是推动生产力发展和产业结构转型的重要因素。蔡跃洲表示，从历史经验来看，只要机器不能实现对人类功能（活动）的完全替代，或者说在所谓“超强人工智能”出现之前，机器替代在消灭旧岗位的同时也会不断创造新的岗位。
从电动机到原子能，从互联网到大数据，无一不在做“减法”的同时也做“加法”。近年来，随着经济发展动能转换，高能耗、低效率的产业渐被淘汰，数字信息技术向生活性服务业全面渗透，推动了养老医疗、体育健康、旅游文化、教育培训等高端生活性服务业的兴起，服务需求的大幅上升拉动了就业需求的显著增加。微商、快递员、专车司机、淘宝店主，新的就业形态有效承接了传统产业的转移人员，甚至增加了社会整体就业容量。
专家表示，就像工业革命时期蒸汽机放大了人类的物理能力，人工智能也会放大人类的认知能力。除了由机器替换人之外，在“人工智能+制造”条件下，工作向智能化制造进一步的过渡将带动人机交互方式再次升级，工业机器人与工人间更加高效、灵活的协作，将大幅提升制造业生产率。
研究表明，人机合作的生产率比只有人或只有机器的团队高出85%。“人工智能热潮再次兴起，机器可以对原本专属于人类的智力活动实现部分替代。”蔡跃洲认为，短期来看可能会造成一定的结构性失业，但随着新技术的进一步成熟，机器与人类的联系将更为紧密，并逐步探索建立一种相互依存的良性互动关系。
从“职业培训”到“终身学习”
今年的政府工作报告提出，“实施职业技能提升行动，从失业保险基金结余中拿出1000亿元，用于1500万人次以上的职工技能提升和转岗转业培训。”提高劳动者就业能力和技能水平，是稳定就业的关键。
近年来，从企业管理到IT类职业技能培训，从线下成人集中培训班到在线知识付费，随着新兴职业不断产生，各类社会群体对于职业教育的需求不断扩大，学习和成长的意愿与主动性也大幅提升，终身学习日渐成为大势所趋。在传统产业转型升级的过程中，以“职业培训”为核心的“终身学习”理念得到了越来越多劳动者的认可。
专家表示，不同产业劳动者数字化转型的能力存在较大差异。一般来说，第三产业劳动力数字化转型难度最小，第二产业劳动力数字化转型难度最大。例如，传统的出租车司机转换为网约车司机较为容易，而普通生产工人转换为掌握人机协同、智能辅助决策等技术的数字技能型人才的难度较大、任务较艰巨。
“针对短期的结构性失业，应当着力从社会保障、职业培训、教育体系等领域入手，及早做出相应的安排，包括完善失业救济制度、构建再就业培训及终身学习的职业教育体系、在教育和人才培育方面进行前瞻性的改革。”付一夫认为，增加教育培训的有效供给，要进一步完善劳动力市场指标的统计、采集和分析，动态掌握造成失业的各种结构性因素。（来源：人民日报海外版）