日前發布的《中國數字經濟發展與就業白皮書（2019年）》顯示，數字經濟吸納就業能力顯著提升，2018年中國數字經濟領域就業崗位1.91億個，占當年總就業人數的24.6%，同比增長11.5%，大大高于同期全國總就業規模增速。
專家表示，數字經濟時代新就業形態的涌現，既是新產業、新業態不斷發展的結果，也是人們對美好生活的需求在就業領域的反映。
從“數字創新”到“深度融合”
數字化管理師、人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員……
自2018年國家發改委、教育部、科技部、工信部等19部門聯合印發《關于發展數字經濟穩定并擴大就業的指導意見》以來，數字經濟的蓬勃發展催生了大量的新業態、新職業，第三產業的就業比例持續上升。
中央經濟工作會議提出“要推進先進制造業與現代服務業深度融合，堅定不移建設制造強國”，中國社科院數量經濟與技術經濟研究所研究員蔡躍洲認為，很多傳統產業的數字化轉型剛剛開始，未來產業數字化的推進存在巨大的成長空間，但信息通信技術在融合滲透過程中如何實現對傳統產業的有效改造，必然會面臨ICT（信息和通信技術）與專業領域技術對接、產業組織模式創新等方面的難題，有待跨界精英開拓探索。
互聯網和實體經濟深度融合為加快傳統產業數字化、智能化，拓展經濟發展新空間提供了新可能，也為創新創業提供了新機遇、新渠道。促進先進制造業和現代服務業融合發展，離不開專業化、復合型人才?！拔磥?，中國企業在全球價值鏈中地位的攀升既需要懂技術的人才，也需要懂管理的人才?！碧K寧金融研究院高級研究員付一夫認為，在數字技術研發方面，需要加快攻克關鍵核心技術，逐步提升國際科技的話語權；在企業經營層面，則需要擅長重組業務管理流程、創新商業模式、實現國際接軌等方面的管理型人才。
從“機器換人”到“人機合作”
物聯網、大數據、云計算、人工智能等信息技術快速發展，在提高傳統產業數字化、智能化水平的同時一定程度上削減了傳統產業的就業規模。在德國，由于工業機器人等智能化設備在生產中的廣泛應用，預計到2025年約有61萬個組裝、包裝和生產類崗位將被削減，“機器換人”的說法一度成為輿論熱點。
科技是推動生產力發展和產業結構轉型的重要因素。蔡躍洲表示，從歷史經驗來看，只要機器不能實現對人類功能（活動）的完全替代，或者說在所謂“超強人工智能”出現之前，機器替代在消滅舊崗位的同時也會不斷創造新的崗位。
從電動機到原子能，從互聯網到大數據，無一不在做“減法”的同時也做“加法”。近年來，隨著經濟發展動能轉換，高能耗、低效率的產業漸被淘汰，數字信息技術向生活性服務業全面滲透，推動了養老醫療、體育健康、旅游文化、教育培訓等高端生活性服務業的興起，服務需求的大幅上升拉動了就業需求的顯著增加。微商、快遞員、專車司機、淘寶店主，新的就業形態有效承接了傳統產業的轉移人員，甚至增加了社會整體就業容量。
專家表示，就像工業革命時期蒸汽機放大了人類的物理能力，人工智能也會放大人類的認知能力。除了由機器替換人之外，在“人工智能+制造”條件下，工作向智能化制造進一步的過渡將帶動人機交互方式再次升級，工業機器人與工人間更加高效、靈活的協作，將大幅提升制造業生產率。
研究表明，人機合作的生產率比只有人或只有機器的團隊高出85%?！叭斯ぶ悄軣岢痹俅闻d起，機器可以對原本專屬于人類的智力活動實現部分替代?！辈誊S洲認為，短期來看可能會造成一定的結構性失業，但隨著新技術的進一步成熟，機器與人類的聯系將更為緊密，并逐步探索建立一種相互依存的良性互動關系。
從“職業培訓”到“終身學習”
今年的政府工作報告提出，“實施職業技能提升行動，從失業保險基金結余中拿出1000億元，用于1500萬人次以上的職工技能提升和轉崗轉業培訓?！碧岣邉趧诱呔蜆I能力和技能水平，是穩定就業的關鍵。
近年來，從企業管理到IT類職業技能培訓，從線下成人集中培訓班到在線知識付費，隨著新興職業不斷產生，各類社會群體對于職業教育的需求不斷擴大，學習和成長的意愿與主動性也大幅提升，終身學習日漸成為大勢所趨。在傳統產業轉型升級的過程中，以“職業培訓”為核心的“終身學習”理念得到了越來越多勞動者的認可。
專家表示，不同產業勞動者數字化轉型的能力存在較大差異。一般來說，第三產業勞動力數字化轉型難度最小，第二產業勞動力數字化轉型難度最大。例如，傳統的出租車司機轉換為網約車司機較為容易，而普通生產工人轉換為掌握人機協同、智能輔助決策等技術的數字技能型人才的難度較大、任務較艱巨。
“針對短期的結構性失業，應當著力從社會保障、職業培訓、教育體系等領域入手，及早做出相應的安排，包括完善失業救濟制度、構建再就業培訓及終身學習的職業教育體系、在教育和人才培育方面進行前瞻性的改革?！备兑环蛘J為，增加教育培訓的有效供給，要進一步完善勞動力市場指標的統計、采集和分析，動態掌握造成失業的各種結構性因素。（來源：人民日報海外版）