2026 Shanghai Labor Workshop 顺利举行

上海财经大学经济学院副院长陈媛媛教授致开幕辞。陈媛媛教授向与会嘉宾介绍了经济学院近年来在学术科研与学科建设上取得的成果，并强调了本次研讨会在促进劳动经济学研究、推动学术交流方面的重要意义。她希望，此次交流能够拓宽与会学者的研究思路，增进国内外学者的学术合作。

宾夕法尼亚大学方汉明教授作题为“Generative AI and the Pre-Hire Labor Market: Evidence from a Chinese Job Matching Platform”的学术报告。该研究聚焦生成式人工智能冲击对招聘前劳动力市场的影响，指出既有研究多关注企业内部生产率和劳动需求变化，而对求职者进入岗位前的市场反应关注不足。研究基于中国招聘匹配平台数据，采用职业层面AI暴露度与ChatGPT发布相结合的双重差分法，考察LLM冲击对岗位数量、工资待遇、非货币福利、任职要求和回访率的影响。研究发现，AI冲击总体削弱劳动需求，提高高人力资本岗位要求，并对低人力资本求职者造成更明显不利影响。研究同时强调，区域劳动监管环境具有一定缓冲作用，为理解AI技术扩散下的就业结构调整与政策应对提供了重要启示。

弗吉尼亚理工大学王乐教授作题为“Economics and Econometrics of Intergenerational Mobility”的学术报告。该研究围绕代际流动的经济学内涵、计量方法及其政策意义展开，系统介绍了传统代际收入弹性、秩次回归等测度方法，并深入分析了现有方法在线性假设、收入测量及群体异质性方面存在的局限。在此基础上，研究提出结合非参数方法、社会福利函数以及分布视角的新型代际流动测度框架，强调流动性评价应充分考虑不同群体的社会关注与政策目标。研究进一步结合PSID数据展示了不同测度方法对实证结果的影响，为理解收入传递机制、促进机会公平提供了新的研究思路。

香港大学郭乃嘉教授作题为“The DNA of Enterprise: Genetic Endowments, Entrepreneurship and Intergenerational Mobility”的学术报告。该研究基于英国Understanding Society（UKHLS）和 National Child Development Study（NCDS）数据，结合教育成就与风险容忍度相关的多基因评分，构建包含基因传递、基因环境互动及职业特定生产率差异的一般均衡OLG模型，考察基因禀赋如何影响个体创业选择，并进一步作用于代际流动与财富分布。研究发现，PGS_EA（教育成就多基因评分）主要影响工资收入和创业进入，PGS_RT（风险容忍度多基因评分）则对创业表现具有更显著影响。研究还通过政策模拟比较了基于财富抵押的信贷融资与基于创业能力配置资本的融资机制，指出后者能够提高宏观经济效率并促进代际流动，但也可能加剧收入与财富不平等。

上海财经大学陈媛媛教授作题为“Cultural Diversity, Social Integration, and Child Development”的学术报告。该研究区分了文化多样性的两个关键维度——分散化（fractionalization）与极化（polarization），并利用上海小学随机分班的独特数据，揭示了二者对儿童社会融合的因果效应。结果显示，分散化促进了儿童的跨文化友谊和开放性，而极化则削弱了群体间融合并加剧了外化行为问题。这些影响主要通过社会身份的凸显性发挥作用，并受儿童先前多元文化的接触经历及学校制度特征的调节影响。

上海财经大学黄枫教授作题为“Working Longer with AI? The Dynamic Intensive Margin Effects of Generative AI Shocks”的学术报告。该研究考察了中国生成式人工智能对劳动者工时、工资和任务结构的动态影响。结果显示，早期ChatGPT冲击并未带来清晰的工时变化，但国内生成式AI扩散后，高暴露职业劳动者的周工时显著上升，月工资并未同步提高，小时工资有所下降。进一步分析表明，工时增加主要发生在有工时扩张空间的劳动者、非正规就业者和市场化用工环境中。结合生成式AI使用调查，研究发现高暴露劳动者更可能在工作中使用AI、节省时间并承担更复杂任务，这为生成式人工智能的效率提升转化为任务扩张与工作重组提供了机制证据。该研究试图从动态劳动供给和就业质量角度，重新理解生成式AI生产率红利在劳动市场中的分配方式。

上海财经大学黄子彬教授作题为“Defensive Innovation: Technological Rivalry and College Major Choice”的学术报告。该研究利用2017至2020年全国高考录取数据与大规模在线招聘数据，发现美国对华关税产生了出人意料的效果，即受冲击越大的专业，录取分数线和招生规模上升越明显，这一效应集中于STEM专业和国家重点高校。研究指出，旨在遏制中国高科技产业的贸易政策，反而加速了顶尖人才向科技自立方向的集聚，其实际效果与政策初衷相悖。其背后是一条“防御性创新”渠道——面对技术封锁压力，中国企业显著增加研发岗位需求并提高相应薪资溢价，政府同步扩大相关专业招生，劳动力市场回报的变化引导优秀考生流向高科技领域。

上海财经大学罗赛教授作题为“Female Role Models and Selection into the Public Sector: Evidence from Linked Gaokao-Payroll Data”的学术报告。该研究利用北京高中毕业生追踪数据，揭示了性别榜样对学生的专业与职业选择存在显著的性别差异化影响。研究发现，当同校中出现成绩超常的女性榜样时，下一届女生进入公共部门（尤其教育和卫生行业）的概率显著提升，选择相关大学专业的概率也显著提升。该研究为理解中国情境下性别职业选择的社会互动因素提供了新颖的量化证据。

至此，2026 Shanghai Labor Workshop 圆满落幕。本次研讨会为劳动经济学学者提供了良好的交流平台，进一步拓宽了跨国学术交流的渠道，为中国劳动经济学研究的国际化发展注入了新的活力。