北京における生成AIの都市内格差とスキルプレミアムへの影響

要旨

生成人工知能（GenAI）は、高認知業務を大規模に自動化する最初の波であるが、都市内格差への影響はほとんど解明されていない。北京の500万件の求人広告（2018～2024年）を用いて、5つの主要大規模言語モデルによるタスクレベルの評価を集約し、近隣レベルでのGenAI露出指数を構築した。我々はこのショックの空間的、構造的、因果的メカニズムを検証する。GenAI露出は都市中心部の地区に高度に集中しており、都市内のAI格差を深めている。2023年以降、高露出の近隣地域では、高度技能労働者を引き付け続けているにもかかわらず、賃金が停滞している——「高度人材の罠」である。この賃金ペナルティは、タスクの脱技能化と労働市場の過密化によって引き起こされている。ChatGPTのリリースを中心とした差分の差分法の設計は、因果的解釈を支持する。これらの知見は、技能偏向的技術変化の支配的な理論に挑戦し、世界的な技術拠点における包摂的なAIガバナンスの基盤を提供する。

English

Generative artificial intelligence (GenAI) is the first automation wave to reach high-cognitive tasks at scale, yet its effects on intra-urban inequality remain largely unknown. Using 5 million job postings from Beijing (2018--2024), we construct a neighborhood-level GenAI Exposure Index by aggregating task-level assessments from five leading large language models. We examine the spatial, structural and causal mechanisms of this shock. We find that GenAI exposure is highly concentrated in the city's core districts, deepening the intra-urban AI divide. Since 2023, high-exposure neighborhoods have experienced wage stagnation even as they continue to attract high-skilled workers -- a "high-skill trap." This wage penalty is driven by task de-skilling and intensified labor-market crowding. A difference-in-differences design centered on ChatGPT's release supports a causal interpretation. These findings challenge the prevailing theory of skill-biased technological change and provide a basis for inclusive AI governance in global technology hubs.

北京における生成AIの都市内格差とスキルプレミアムへの影響

Generative AI impacts on intra-urban inequality and skill premium in Beijing

要旨

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