机器人作为人工智能技术的重要载体，已广泛应用于社会生产的各个环节。当前，机器人具备自动化生产、大数据分析与决策支持、学习与自我优化等多项功能，能够高效率、高质量地完成大量的重复性和机械性任务，对劳动力市场产生深刻影响，并引发劳动就业结构和技能需求变动。因此，探究机器人应用如何影响劳动者在实际工作中的职业-技能合意性，直接关系到劳动者的劳动生产效率、工作幸福感和职业发展机会，也对实现更高质量就业具有深远的现实意义。

首先，本文采用微观个体调查数据和企业线上招聘数据，考察机器人应用对职业-技能合意性的冲击效应。其次，从任务去常规化和职业可迁移技能需求增加等维度，探究机器人应用对职业-技能合意性的影响机制。再次，机器人冲击下，探讨不同类型职业可迁移技能变动及其对职业-技能合意性的影响，并聚焦新职业或数字职业，分析职业可迁移技能变动情况。最后，探究机器人冲击下技能深化对改善职业-技能合意性的积极作用,以及对比学历不足群体在职业-技能合意和非合意情境下的就业状况差异。

研究发现：（1）机器人应用会重构机器与劳动间任务分配，使劳动者从事的任务去常规化，也会增加职业可迁移技能的需求，进而降低职业-技能合意性。（2）机器人应用增加了复杂问题解决、资源管理和社交等多种可迁移技能的需求，导致职业-技能合意性下降，这在新职业或数字职业中也有明显的体现。（3）面对机器人应用冲击，部分学历不足的劳动群体借助智能化机器可以提高其生产效率突破职业藩篱，推动职业地位向上流动和获取更高的工资收入；但也有部分劳动群体，被机器人替代而面临离职风险增加和工资下降等问题。技能深化能够帮助劳动者摆脱技能不足的困境，提高职业-技能合意性进而缓解机器人应用的负向冲击。

本文的边际贡献在于：第一，有别于既有文献更多关注机器人应用的就业替代与创造效应，本文创新性地考察机器人应用对职业-技能合意性的可能性冲击，拓展了现有关于机器人应用与劳动力市场问题的研究；第二，从任务去常规化和职业可迁移技能需求两个维度，探究机器人应用对职业-技能合意性的作用机制，进一步检验复杂问题解决、资源管理和社交技能等不同类型可迁移技能的差异化影响，以及新职业或数字职业中可迁移技能的变动；第三，通过比较职业学历要求与劳动者学历条件，识别学历不足特定群体，并对比该群体中职业-技能合意和非合意劳动者的就业状况，剖析机器人应用能否帮助这些群体破除职业藩篱。

王林辉，吉林大学数量经济研究中心副主任，商学与管理学院教授、博士生导师，《吉林大学社会科学学报》副主编，教育部国家级人才项目青年学者。主持国家社会科学基金重大项目和重点项目、国家自然科学基金面上项目、教育部后期资助重大项目等。在《中国社会科学》《经济研究》《管理世界》等期刊发表论文，多篇论文被《新华文摘》《中国社会科学文摘》和人大复印资料转载。先后获得第五届张培刚发展经济学优秀成果奖、上海市哲学社会科学优秀成果、吉林省社会科学优秀成果奖等。

周慧琳，华东师范大学经济与管理学院博士生，主要研究方向为技术进步与劳动就业。

钱圆圆，安徽农业大学经济管理学院副教授，在《经济研究》《管理世界》《中国人口科学》等期刊发表多篇论文，主要研究方向为数字经济、技术进步和劳动力市场问题等。

董直庆，浙江财经大学管理学院教授，博士生导师。主要研究方向为人工智能技术和劳动力市场问题、技术进步和要素收入分配问题。

王林辉, 周慧琳, 钱圆圆, 董直庆.机器人应用冲击、职业可迁移技能和职业—技能合意性[J].管理世界,2024,40(11):85-104.