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新质生产力应用型人才就业趋势报告-中国人民大学-2025.1-54页.pdf

上传人:z**** 文档编号:359466 上传时间:2025-01-23 格式:PDF 页数:54 大小:4.72MB
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1、11新质生产力应用型人才就业趋势报告报告摘要随着人工智能、具身智能等前沿技术的发展,新质生产力正在以前所未有的速度、广度和深度融入制造业的生态链条。在此过程中,人才成为了驱动新质生产力发展的关键要素。本报告聚焦于新质生产力领域的应用型人才,通过对以联想集团为代表的多家智能制造业领军企业的深入实地考察,细致勾勒出一类具有代表性的新质生产力应用型人才紫领人才,在智能制造业中的当前状况、未来发展趋势以及他们所具备的胜任力特征。紫领人才是智能制造业中代表性企业在技术与组织形态的演进过程中,经过探索与实践凝练出的一种面向未来的新型人才模式;同时也是产业工人队伍面对冲击与挑战,主动调整、不断进化的产物。紫

2、领人才广泛存在于智能制造业的班组长、技术员和质检员等岗位,他们以生产一线为主要工作场景,一专多能,手脑并用,具备较强的创新能力、新技术的学习能力,并具有广阔的职业成长空间。在传统的产业工人队伍向新质生产力应用型人才转型的过程中,紫领人才起到了示范和引领作用。基于年鉴数据和大型在线招聘平台数据的分析和预测表明:以紫领职位为代表的制造业工作岗位学历门槛均逐步提高,紫领人才的本科学历占比会逐渐增加;紫领人才的总需求将持续增加,到 2035 年会超过 3100 万人,占制造业总劳动需求的近四分之一,届时紫领人才将成为制造业发展的中坚力量。基于对紫领人才代表和人力资源管理者的访谈和问卷调查,课题组构建了

3、以紫领人才为样本的新质生产力应用型人才的胜任力模型,模型共包含 6 个核心胜任力因子,它们分别是:业务高效驱动、新质科技接纳、创新学习进取、多元技术融合、人际沟通影响和核心价值引领。该模型不仅为个人提供了明确的职业发展路径指引,也为企业招聘、选拔、培训和激励人才提供了清晰的依据,同时为社会人才资源的合理配置提供了指导。2目录目录1.发展新质生产力背景下的应用型人才.51.1.科技革命点燃新质生产力的引擎.51.2.推动新质生产力的发展呼唤产业工人队伍的革新.61.3.紫领人才引领产业工人向新质生产力应用型人才转型.82.新质生产力应用型人才发展现状:紫领人才的典型事实与案例.102.1.紫领人

4、才的典型事实.102.2.紫领人才的典型案例.233.新质生产力应用型人才的就业预测.263.1.推动新质生产力发展过程中的劳动力需求转向一个理论框架.263.2.新质生产力应用型人才的发展趋势基于多源大数据的预测.284.新质生产力应用型人才的胜任力模型构建.374.1.新质生产力应用型人才胜任力模型的提出背景与研究意义.374.2.新质生产力应用型人才的胜任力模型构建.394.3.新质生产力应用型人才的胜任力模型的应用.455.总结与展望:发展新质生产力应用型人才的现实意义.496.参考文献.523图目录图目录图 1-1 紫领人才的典型特征.8图 2-1 工厂各类岗位工作内容重要性排序.1

5、1图 2-2 工厂各类岗位工作内容变化情况.12图 2-3 工厂各类岗位的教育程度.13图 2-4 工厂各类岗位的学历要求变化情况(最近五年).13图 2-5 工厂各类岗位的学历要求变化情况(预测,未来五年).14图 2-6 工厂各类岗位对知识或技能的需求情况.15图 2-7 工厂各类岗位的工作与专业对口情况.16图 2-8 工厂各类岗位的职级分布.17图 2-9 工厂各类岗位的员工对继续从事此岗位的预期.18图 2-10 工厂各类岗位的员工对个人晋升通道的看法.19图 2-11 工厂 HR 对大学生毕业进工厂工作的看法.19图 2-12 工厂各类岗位人数变化情况(最近五年).20图 2-13

6、 工厂各类岗位人数变化情况(预测,未来五年).21图 2-14 工厂各类岗位被自动化替代情况(预测,未来五年).22图 2-15 工厂各类岗位的员工对自己被自动化替代的态度.22图 3-1 2010-2022 年制造业劳动力学历结构变化.28图 3-2 2010-2022 年制造业劳动力分性别学历结构变化.29图 3-3 2005-2023 年制造业就业人数(万人).30图 3-4 2016-2022 年紫领需求人数及占比变化趋势图.32图 3-5 各行业紫领需求人数变化趋势图.33图 3-6 紫领职位的学历需求占比变化趋势图.33图 3-7 制造业就业人数与变化趋势预测(万人),ARIMA

7、模型.34图 3-8 2023-2035 年紫领人才在制造业中的劳动需求占比预测,ARIMA 模型.34图 3-9 2023-2035 年全国紫领人才总和劳动需求预测(万人).35图 3-10 制造业劳动力本科及以上学历占比预测.36图 3-11 2023-2035 年紫领职位中本科及以上学历需求占比预测.36图 4-1 新质生产力应用型人才胜任力模型.424当前,全球正处于新一轮的科技革命和产业变革之中。以人工智能为代表的新技术以前所未有的速度全面革新人类的生产方式,引领经济增长动能和就业模式的转变。作为科技创新领域的全球领军者和就业大国,中国不仅深度参与并显著受益于这场科技革命,同时也面临

8、着由其所引发的增长模式与分配机制遽变的严峻挑战。新的时代命题呼唤新的理论。2023 年,习近平总书记首次提出要“加快发展新质生产力,扎实推进高质量发展”。“新质生产力”概念的提出,为我国经济转型升级、塑造发展新动能提供了科学指引。2024 年,党的二十届三中全会通过的中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定进一步提出要“加快形成同新质生产力更相适应的新型生产关系”。作为科技创新的主体和就业之源,企业在发展新质生产力的过程中扮演着重要角色。如何优化产业工人队伍,形成与新质生产力更相适应的生产关系,让科技创新惠及更多的普通劳动者,是企业和就业研究者需要共同回答的时代命题。为了探讨发展

9、新质生产力背景下应用型人才的发展趋势和选、育、留、用,本课题组聚焦于本轮科技革命中最具创新活力的智能制造业,基于对典型企业的实地调研,撰写了本报告。报告共分为五个章节:第一章梳理新质生产力的提出背景和内涵,指出智能制造业的产业工人队伍向新质生产力应用型人才转型过程中紫领人才的带头作用,并对紫领人才的概念和特征做了完整诠释;第二章基于智能制造头部企业的问卷调研和访谈,归纳了紫领人才的典型事实和案例;第三章基于年鉴数据和线上招聘平台数据,描绘了制造业紫领人才的发展趋势,并预测了未来十年的紫领人才比例、数量和学历构成;第四章基于对典型紫领人才的访谈和问卷调查,构建了第一个新质生产力应用型人才的胜任力

10、模型,提出了紫领人才的六项胜任力特征;第五章总结全文。发展新质生产力背景下的应用型人才51.发展发展新质生产力新质生产力背景下的应用型人才背景下的应用型人才1.1.科技革命点燃新质生产力的引擎科技革命点燃新质生产力的引擎人类历史上的每一次科技革命,都会颠覆既有的生产场景和生产过程,也重塑生产中人与机器的关系。18 世纪中叶到 19 世纪的第一次科技革命以蒸汽机的发明和应用为标志,将人类从手工业时代送入了大机器生产时代,生产效率得到了大幅提升,劳动者与机器之间则首次出现了对立。19 世纪下半叶的第二次科技革命以电力技术的发明和应用为主要标志,开启了人类的电气化生产时代,各项管理技术的完善让工厂实

11、现了“科学管理”,劳动者与机器逐渐磨合。20 世纪 50 年代开始的第三次科技革命以计算机的应用为标志,机器首次成为脑力劳动者的辅助,高等教育的价值凸显,白领和蓝领的差距被放大。而以人工智能的发展和应用为标志的本轮科技革命肇始于 2010 年前后,它区别于以往之处至少有两点:一是科技创新与产业发展的联系极为紧密,技术变革正加速转变为现实生产力,将传统的生产方式智能化、数字化、平台化;二是科技革命不仅指向生产工具,也指向包括管理者和一线工人在内的所有生产者,人机共生时代的到来对科技秉持向善理念以及劳动者具备持续学习的能力提出了更为迫切的要求。具体而言,本轮科技革命对产业发展的影响主要体现为人工智

12、能的应用对研发流程的颠覆性创新、智能化对制造业生产效率和产品品质的显著改善以及数字化和平台化与供应链深度融合带来的降本增效。通过深度学习和机器学习的算法,人工智能可以分析海量数据、模拟实验过程,在药物研发、材料合成和工业设计等领域起到缩短研发时间、提高研发效率的作用。例如,传统的制药行业研发一款新药需要经历数十年时间,耗资巨大,失败率高,而大模型基于海量数据预测疾病靶标、通过学习上亿个药物小分子的化学结构预测新分子的生化属性,提升研发效率。以百度自主研发的文心生物计算大模型和 PaddleHelix 为代表的 AI 制药平台已经成为新一代药品开发的“科研基础设施”,辅助药企实现药物研发的全流程

13、加速。独立汽车设计公司阿尔特在整车研发过程中,对每位汽车设计工程师的知识和经验进行建模,利用 AI 技术制作工程师的“数字分身”,再将这些数字分身叠加到各个环节参与设计工作,实现了整车设计过程的效率优化。通过具身智能、AI 深度学习、机器视觉等先进技术,智能制造实现降低成本、减少损失、提升良率和产能,促进了生产过程的智能化和数字化升级。数据显示,中国已连续 11发展新质生产力背景下的应用型人才6年成为全球最大的工业机器人市场,近三年新增装机量占全球一半以上。例如,联想发布的晨星六足机器人 GS,具备复杂地形的高通过能力,可全天候在室内外大场景下完成常规特种任务,实时监测设备状态及进行应急操作。

14、根据初步数据,GS机器人在巡检任务中的效率比传统人工巡检提高了 40%,而在准确性方面,缺陷检出率高达 99.8%。TCL 旗下工业互联网企业格创东智已推出的 ADC 图像识别技术,实现面板智能化检测,AI 自动判断缺陷修复缺陷,提升人效 12 倍,每卡货检测效率提升 5 倍以上,每年节省检测资金超过5000万。通过头部企业利用云计算、机器学习等技术搭建大范围协同、上下游联动的供应链平台,可以实现整个产业链的降本增效。例如,联想搭建的供应链智能控制塔,在全球范围内实现对 2000 余家零部件供应商的资源调配,整合 280 万家分销商和渠道商的需求信息,使管理者的决策时间缩短了 50%-60%。

15、数字化和智能化也有助于降低企业物流成本。根据物流与采购联合会公布的数据,通过数字化、智能化线路规划设计,每百公斤货物百公里的综合运输成本可降低 30%以上。1.2.推动新质生产力的发展呼唤产业工人队伍的革新推动新质生产力的发展呼唤产业工人队伍的革新在数字化和智能化的浪潮中,与生产场景和生产过程的革新相伴而来的,是劳动力市场和劳动者受到了前所未有的冲击,具体体现为数字化带来的工作任务的全面更新、自动化和数智化对工作岗位的重塑与再造,以及生成式人工智能对员工的差异化赋能。数字化浪潮对传统工作任务和工作组织形态进行了全面更新。一方面,数字技术的出现促进了生产工序的分解和分包,使传统的基于稳定雇佣关系

16、的工作日益“零工化”。另一方面,企业数字化改革后一大批生产、销售岗位叠加了数字化和智能化系统的应用和维护职能,对劳动者的数字素养要求提升。数字化、智能化系统的引入促进了新兴职业的诞生和传统岗位的消亡。从 2019 到2024 年,人社部陆续发布了 74 个新职业,其中包括智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员、云网智能运维员和生成式人工智能系统应用员等职业,均与制造业的数字化和智能化密切相关。同时,众多传统的常规工作岗位逐渐被高效、精准的智能化、自动化系统所替代。基于对中国人工智能发展速度和人工智能对就业替代率的预测,中国到 2049年将有 2-3 亿劳动力被人工智能替代。11Zhou,G.,Chu,G.,Li,L.,&Meng,L.(2020).The effect of artificial intelligence on Chinas labor market.ChinaEconomic Journal,13(1),24-41.发展新质生产力背景下的应用型人才7面对以 GPT(Generative Pre-Training,生成式预测训练)为代表的生成

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