为推动我市智能经济发展，市社科联研究室组织专家围开展了应用对策研究，现将研究成果共享，以期对相关研究和建设有所裨益。

以少人化、无人化、智能化为特征的智能产业是智能经济时代发展的必然方向。智能经济促进就业的途径主要包括扩大就业规模、创造新的就业岗位、增加衍生部门就业机会等。从市内短期来看，智能经济正成为经济高质量发展“源动力”，可以降本增效，有效缓解因劳动力短缺、回流造成的企业用工成本上升、投资回报率降低等问题，满足企业小批量、多规格、高度定制化的生产需求。从长期来看，是实现从就业替代转向就业促进、就业创造的新型就业模式变革的基石。我市作为成渝双城经济圈的中心城市，在智能制造、人才集聚方面具有较大潜力，智能经济在5G时代将给就业带来新蝶变。

一、重庆市智能经济促进就业过程中存在的问题

（一）体制机制衔接不畅，导致“机器换人”现象突出。一是政策衔接不够。智能化改造的目标是提高管理效率和资金使用率，其政策主要聚焦解决“降低企业成本”突出问题，以“加大资金扶持力度”的方式进行扶持；就业促进政策则着眼于稳就业、保民生，人民实现美好生活，二者在目标和重点上的不同导致政策实施过程中面临两难选择。二是组织衔接脱节。发展智能经济和就业促进在组织架构上存在“两张皮”现象。智能化改造项目认定工作由市经信委牵头负责并承担具体工作；而就业由市人社局主抓，责任分数市教委、各个高校、就业服务局、文化旅游等多个部门，组织协调难度大。三是项目对接断档。在具体项目规划方面，智能化改造围绕“加快传统产业转型升级”全面展开，项目执行周期长、投入大；而就业促进主要以“城镇登记失业率和应届毕业生就业率”为标准，上级单位以此对就业相关部门进行考核。无论是项目规划还是实施，都没有完全做到统筹协调和有效衔接。

（二）高端智能人才匮乏，导致智能经济对就业的促进作用不明显。一是人才短缺严重。智能制造人才短缺是世界性问题，重庆更是如此。智能制造的显著标志是“机器换人”，但“机器换人”绝不是不需要人，相反最缺的还是人，特别是适应信息技术与制造技术深度融合的跨界人才、复合型人才奇缺。二是供需矛盾严重。我市部分高校和职业学校产教融合、校企合作纵深推进缓慢，部分学生专业知识过于陈旧，对企业亟需的智能制造领域知识了解甚少，操作经验几乎是空白。调查发现，约45%的智能制造企业员工从事工作与所学专业不相符。三是企业不主动培养。部分企业对人才培养的积极性不高，重用轻培、“拿来主义”较严重，不愿参与源头培养，不主动与相关高校或科研机构合作培养人才。调查发现，70%以上的智能制造企业员工偶尔或很少参加培训。四是人才环境不优。重庆市智能制造人才的薪酬待遇、发展平台、激励措施、保障机制等与国内一线城市相比有很大差距，与武汉、成都、西安等城市相比也有一些不足。调查发现，26%的智能制造人才认为重庆市人才政策未完全落实，24%的智能制造人才认为重庆市薪酬待遇缺乏竞争力。

（三）我市经济智能化水平不高，导致对就业的辐射作用不强。一方面我市智能产业规模偏小。2020年全市集成电路设计业规模仅15亿元，不足全国1.5%，拉动全市工业经济作用不明显。二是我市智能产品档次不高。例如我市仅是智能终端制造基地，在全球功能机在手机总出货量中占比仅为25%的情况下，我市功能机出货比例仍高达47%，导致我市2016年手机产业平均单价仅为406元，低于行业平均水平。三是基础设施改造进程缓慢。我市传感网络接口、规格、通信协议等仍缺乏统一标准和一体化的协调机制；宽带城市建设进程缓慢，老旧小区改造亟需加快。基础设施水平相对较低，将在一定程度上，影响我市大数据、物联网等技术在社会治理、民生服务方面集成化、规模化应用。总体来看，我市基础设施建设虽然取得了一定成效，但与发达地区相比，仍存在较大差距。

二、推动重庆市智能经济促进就业的对策建议

（一）注重顶层规划引领，增加智能领域就业机会。一是强化服务企业能力。组建专门的服务队伍，从工商注册、规划建设到生产经营，建立“一站式”的审批工作机制，健全完善涵盖政务、财税金融和要素保障的产业发展三大服务体系，打造智能产业创新孵化中心，促进产融对接，扶持创新创业企业。二是加强统筹协调和政策引导。鼓励商业模式创新，加快形成智能产业应用市场化运作机制。挑选智能制造、智能硬件、智能网联汽车等重点领域，分步骤、分层次开展先导应用示范，加快形成通用性、标准化、技术自主掌控的应用平台。三是鼓励企业技术创新。鼓励已落户企业加快建设研发机构，支持企业开展企业技术中心、高新技术企业认证。依托市财政性科学技术经费和科技发展专项资金，设立智能产业相关协同创新项目专项扶持资金，加大对智能产业相关技术研发的政策奖励力度。四是重点培育高端人才。通过再教育深造、委托培养、定期培训等方式，加快形成联合培养体系，并提前布局引领未来技术和产业发展的智能类新工科专业，完善智能专业课程模块，注重新文件的智能化引领作用。通过专业与课程的合理设置，为企业提供同时具备理论与实践能力的中高端复合型人才。

（二）健全就业保障体系，有效防范失业风险。一是强化员工培训保障。将机器人、人工智能等新职业列入职业培训内容，鼓励新成长劳动力、传统产业中被替代的劳动者等参加人工智能等前瞻性工种培训，缓释人工智能替代影响，建立健全多层次、多元化的人工智能职业培训体系。应建立适应智能时代的终身学习和就业培训体系，重视对传统产业工人技能升级培训，使其具备人机协作能力和生产性服务业业务能力，引导就业结构向新兴业态和第三产业转移。二是制定多层次多侧面的劳动保护规范。在人工智能时代，传统的支配性从属劳动趋于萎缩，而灵活就业形态不断发展，为顺应劳动就业市场的发展趋势，现阶段将“类雇员”“准从属性劳动者”“类似劳动者型劳务提供人”纳入劳动保护范围。同样，随着人工智能的深度发展，未来甚至有必要将自雇就业者、人工智能也纳入劳动法的调整范围。三是强化高风险失业群体预警监测。 整合企业、 教育、 培训等方面大数据资源，建立高风险失业群体预警监测体系， 及时、精准识别低收入群体，并借鉴开展精准扶贫的经验，从培训教育、 就业创业、 公共服务等多个方面， 采取有效措施做好精准就业帮扶工作。

（三）优化高校智能专业人才培养结构。一是加快高校学科专业人才培养结构变革的速度。要基于人工智能时代的市场新需求，建立市场调节与宏观调控相结合的灵活机制，遵循人力资源市场运行的基本规律，避免学科专业低水平重复性设置的市场调节失灵问题。二是建立高校学科专业动态调整的现代化监测反馈机制。要在保障高校学科专业动态调整自主权限的同时，提升其对于自主权限的使用能力，高效激发高校在学科专业人才培养结构变革中的主体能动性。三是制定个性化人才培养方案。一方面，要借助人工智能技术实施个性化的人才培养方案，促进其由结构化知识体系掌握转向核心智能素养的培养。当不同学科专业人才都具备了这种核心智能素养时，传统学科专业所固有的结构化思维框架将会因个性化学习方案的介入而逐步被打破，学科专业人才市场的结构性矛盾则迎刃而解。另一方面，要鼓励不同学科专业之间的交叉融合，以培养模式创新推动学科专业人才培养结构的系统化变革。从本质上看，学科专业划分是人为的制度化产物，当不同学科专业之间逐步走向交叉融合的行动自觉时，其人才培养的结构性矛盾也将逐渐消失。（重庆科技学院课题组 成员：梅新想 钟雪梅 王陪磊 胡琳祝 范守智 张佐明）