【刊载信息】刘晓,&童小晨.(2023).低技能劳动力：内涵、群体特征与技能提升策略.中国远程教育（02），09-17.
【摘要】全球范围内产业结构加速升级优化和人口结构老龄化使得低技能劳动力逐渐被机器取代、边缘化，低技能劳动力面临高失业风险。本研究对国内外低技能劳动力有关研究进行了梳理，在明晰低技能劳动力概念内涵后定位现实目标人群，并结合劳动经济学和劳动社会学视角下低技能劳动力的群体特征，提出了促进低技能劳动力就业的技能提升策略：依托职业教育公共服务，开展成人职业体验课程，制定培训券等优惠政策，提升低技能劳动力参与多元技能提升培训积极性；借助数字化趋势，建立职业教育数字资源库，共享优质职业教育数字资源，构建技能培训和就业服务数字平台，高质量匹配培训和就业机会。
【关键词】低技能劳动力；技能提升；职业教育；职业培训；技能型社会
一、
问题的提出
就业是最大的民生，实现低技能劳动力更加充分、更高质量的就业是扎实推进共同富裕的重要基础，有利于使更多民众获得更稳定的收入，进一步缩小收入差距，实现人民对美好生活的向往（李长安,2022）。根据国家统计局公布的有关数据，2021年城镇居民人均可支配收入是农村居民的2.5倍，收入前20%家庭组个人年均可支配收入是收入后20%家庭组的10倍以上，城乡居民和收入前后各20%家庭之间均存在较大贫富差距（国家统计局,2022）。随着我国人口老龄化进程的加快和经济发展方式的加速转变，受教育程度为高中及以下学历的劳动者成为失业人口主体，其中高风险失业人群的突出特点是技能低（李强&袁志刚,2016,pp.68-83）。因此，为实现共同富裕，解决我国长期存在的发展不平衡、不充分的问题，促进低技能劳动力更加充分、更高质量的就业成为我国社会经济发展不得不面对的难题。
工业机器人、人工智能、数字经济和自动化等技术进步产物的广泛应用对低技能劳动力的需求产生影响，存在替代效应（张远&李焕杰,2022;杨先明等,2022;袁冬梅等,2021），且对低技能劳动力的流动也有显著影响。研究表明，机器人的应用使第二产业就业岗位数减少，导致低技能劳动力跨市流出的概率显著增加，促使低技能劳动力在行业、城市、区域三个层面流动转移，对低技能劳动力就业稳定性产生影响（明娟等,2021;毛丰付等,2022;王蓉&黄桂田,2022;綦建红&付晶晶,2022）。此外，高低技能劳动力之间虽然存在技能互补现象，大城市在吸引高技能劳动力落户安家的同时对低技能劳动力的需求量会增多，在空间上具有聚集效应（朱纪广,2021;杜群阳&俞航东,2019;梁文泉&陆铭,2015），但城市的高生活成本与高失业风险使低技能劳动力面临生存压力，不利于低技能劳动力发展。在我国，低技能劳动力比例仍占绝大多数（彭姣&毕忠鹏,2022），该群体技能的提升对我国经济发展至关重要，故在提升低技能劳动力技能水平、促进其就业方面，政府的作用不可或缺（张学英&耿旭,2022）。
既有文献已充分讨论了技术进步对低技能劳动力就业的影响。但在低技能劳动力概念内涵界定上，以往研究基于数据的可获得性，仅从学历层面简单定义低技能劳动力，显然存在不足。此外，已有研究多从经济学视角看低技能劳动力，忽视了劳动者社会人的一面，且鲜有学者从职业教育角度讨论有助于低技能劳动力技能提升的切实可行策略，不利于稳定低技能劳动力就业，进一步缩小收入差距以实现共同富裕。鉴于此，本研究首先从受教育程度和任务与职业层面界定低技能劳动力概念内涵，定位现实目标人群；其次从劳动经济学和社会经济学视角观照低技能劳动力，分析其群体特征；最后根据目标人群的特征，依托职业教育公共服务和信息时代大数据制定低技能劳动力技能提升策略，以期对促进低技能劳动力充分高质量就业以实现共同富裕起到一定推动作用。
二、
低技能劳动力概念内涵界定
劳动力依靠所掌握的知识与技能在劳动过程中的应用完成生产操作获得劳动报酬。对于知识与技能的获得与积累来说，学校教育和工作经验是尤为重要的途径，因此本研究从劳动力受教育程度和所从事任务与职业这两个主要层面来界定低技能劳动力的具体概念内涵。
（一）受教育程度层面
综述以上观点，在学历层面，我国学者普遍认为初中及以下学历的劳动力为低技能劳动力；国外在学历层面上的要求则高于我国，且意识到学历要求需随教育的普及做相应调整，认为未完成中等教育的劳动力为低技能劳动力（此处将国外中等教育学历与我国高中学历相对应）。根据我国教育部公布的有关数据，“十三五”末期，我国劳动年龄人口（16~59岁的劳动力）平均受教育年限为10.8年（相当于高中二年级受教育程度），新增劳动力平均受教育年限达13.8年（相当于大学二年级受教育程度）（中华人民共和国教育部,2021）。因此，结合国内外学者的有关界定以及我国当前劳动年龄人口受教育情况，考虑到我国人口结构老龄化和近几十年教育事业发展态势等因素，本研究在学历层面将低技能劳动力的受教育程度界定为高中学历以下（包括普通教育和职业教育两种教育类型），部分低技能劳动力或接受过高中阶段教育但未能完成并获得相应学历证书。
（二）任务与职业层面
在所从事任务与职业层面，低技能劳动力主要从事简单、重复的体力劳动，工作具有较强程序性，劳动时不要求有过多脑力劳动参与，易上手，对技能水平无特殊要求，且随着工业机器人和人工智能的发展，很大一部分低技能劳动力将被取代替换，面临下岗危机。
基于以上分析，本研究将低技能劳动力界定为未接受完整高中（包括职业高中）阶段教育，通常从事重复、常规体力劳动，就业受技术进步影响较大的劳动力群体。结合我国就业现状，可从户籍、学历、任务、技能、岗位、行业几个维度来定位低技能劳动力指向的具体人群，如表1所示。
表1低技能劳动力定位表
三、
劳动经济学和劳动社会学视角下低技能劳动力特征
在研究低技能劳动力群体特征时，需要认识到低技能劳动力既是具有劳动能力的社会人，又是通过劳动创造财富的生产要素。因此，本研究从劳动经济学和劳动社会学两个视角切入，探析低技能劳动力群体特征，分析其在这两个不同学科视角下作为社会个体的人和生产要素的不同特征。劳动经济学从经济学角度看待劳动问题，追求劳动力效用最大化。劳动社会学则从“人”的层面研究劳动力，强调人在劳动过程中的自然社会特征，探析引发劳动者动机的内在需要。
（一）劳动经济学视角下的低技能劳动力特征
1.低技能劳动力职业转换频率高，从农村流向城市
劳动力的迁移方向主要是从经济落后的农村迁移到经济发达的城市。在我国，该路径对于高学历高技能水平的劳动力来说较为容易，各式各样的“人才引进”政策吸引高学历高技能人才落户城市，为城市发展服务，但对于低技能劳动力的迁移却不太流畅。我国户籍制度不利于低技能劳动力从农村迁移到城市，这可能造成城市低技能劳动力供应不足。主要原因是迁移到城市的低技能劳动力在社会保障和公共服务方面与市民受到的福利水平不同，如教育、医疗等。在现有制度下，城市化和经济增长水平拉开外来人口和城市居民的福利差距，易导致社会不和谐。
2.技术进步对制造业低技能劳动力就业起抑制作用
随着21世纪以来信息技术的高速发展，在技术进步与就业关系上出现了“技能偏向型技术进步”（SkillBiasedTechnologicalChange，SBTC）这一经典假说。该假说认为劳动力的受教育程度代表其技能水平，随着技术的不断发展，对劳动力的技能水平要求也不断提高，那么高学历高技能劳动力的就业机会将增多，待遇也将改善，而对于低技能劳动力来说其就业空间将不断遭受挤压，面临失业和低收入的风险。当前对劳动力市场就业产生影响的新技术主要指基于信息技术衍生而来的工业机器人、人工智能、自动化和数字经济。
3.技术进步对服务业低技能劳动力就业起促进作用
（二）劳动社会学视角下的低技能劳动力特征
劳动社会学中与低技能劳动力有关的研究主要侧重于下岗工人、农民工、工厂一线劳动者、女性劳工等弱势群体。受新闻媒体的引导，该群体以“打工者”形象出现在公众面前，易被社会边缘化和污名化。低技能劳动力在劳动力市场中易被资本力量和市场力量排斥。一方面，市场从人力资本理论出发更倾向于选择有较强发展潜能和富足工作经验的技术工人；另一方面，从资本角度看，企业在雇佣时要计算员工能带来的效益和企业需付出的福利成本，是否雇佣低技能劳动力由资本利益说了算。
1.低技能劳动力处于次要劳动力市场且市场份额下降慢
低技能劳动力被认为是技术技能水平低、受教育水平低、社会保障水平低和抵御非均衡能力低的劳动力群体，其显著特征可归结为人力资本水平低，突出表现为较低的职业技能水平和就业竞争力（张学英&耿旭,2021）。该群体通常未能接受完整的中等教育，或中途从学校教育系统辍学，或不满足学历教育入学要求，进入社会后缺少足够的技能来寻得或保住工作，难以参与高生产力的工作。根据劳动力市场分割理论（TheoriesofSegmentedLaborMarkets），低技能劳动力主要在次要劳动力市场就业，具体指非正规部门、微型企业或小型正规企业，具有职业岗位低、工作稳定性低、福利水平低、就业环境质量差、晋升机会少等劣势，难以进入主要劳动力市场，面临较高的进入壁垒（Cain,1976）。产生进入壁垒的原因包括贫穷、失败的教育和培训、招聘中的歧视等，劳动力市场的分割将导致一系列社会问题，如持续的贫穷和收入不平等、阶级固化。
低技能劳动力还存在失业率高且在劳动力市场中所占份额下降速度十分缓慢的特点。在世界范围内，青年低技能劳动力和缺少工作经验的低技能劳动力失业形势日益严峻，其失业率约为成人的3倍，在部分地区甚至达到了4.6倍（Almeidaetal.,2012,p.135）。对于该群体来说，即使接受教育的途径得到拓宽，但其中的大部分人仍将为低技能工人。南亚的一项项目表明，在乐观形势下低技能工人份额的下降速度依旧呈现缓慢态势（Almeidaetal.,2012,p.135）。
2.低技能劳动力属于工人阶级且晋升难
在社会学中，部分学者将低技能劳动力归于工人阶级。英国社会学家约翰·戈德索普（JohnH.Goldthorp）根据个人的市场处境（薪酬水平、工作安全和晋升前景）和工作处境（工作场所内的控制、权力和权威）对社会人群进行阶级分类，低级技术人员阶层被压缩至“工人阶级”，常见的描述语为中间的蓝领（吉登斯&萨顿,2015,pp.471-472）。在劳动者职业生涯研究方面，托马斯（R.T.Thomas）认为低技能劳动力缺乏上升通道，难以获得“翻身”机会。托马斯根据不同技能层次和组织类型分析了工人的职业生涯机会。他将工人分为无技术工人、半技术工人和技术工人三类，将组织类型根据是否存在内部劳动力市场分为核心企业和边缘企业。无技术工人即低技能劳动力，在核心企业移动到半技术层次工作的机会低，在低技术水平的工作间移动的机会为中等；若在边缘企业，低技能劳动力往上一层技术或核心企业移动的可能性均十分低（佟新,2014,pp.108-110）。也就是说，低技能劳动力的生涯机会几乎完全被企业组织设计安排，难有上升的“翻身”机会。
3.低技能劳动力急需技能培训但积极性不高
为应对低技能劳动力的失业问题，世界各国纷纷采取行动。针对失业的培训计划是大多数欧洲国家积极劳动力市场政策（ActiveLabourMarketPolicies,ALMPs）的成熟工具之一，所提供的培训可以帮助在劳动力市场中受到自动化等威胁的个人。失业后的再就业工作质量是解决劳动力市场日益加剧的不平等问题的关键和核心。培训除了可以提高工人的现有技能，带来更好的再就业机会，还可以帮助需要培训的个人减少技能差距。培训（包括正规教育、职业培训和语言课程）能够有效改善低技能劳动力的经济福祉，但难点在于个体往往囿于自身文化水平、家庭经济等原因约束而难以参与培训项目（Lofstrom,2013）。有关培训参与的研究发现：①男性比女性更有可能参加培训；②受教育程度较高人群的培训参与率较高；③培训参与人数随企业规模的增加而增加；④培训参与度随年龄增长而降低（Hidalgoetal.,2014）。在培训资助方面，相较于资助培训提供方的供给导向，直接资助培训需求主体的需求导向更能提高培训市场的配置和生产效率，如德国等广泛使用的培训券（Messer&Wolter,2009）。
4.技术进步降低低技能劳动力的异化程度但导致去技能化
四、
低技能劳动力技能提升策略
（一）依托职业教育公共服务，提高技能培训吸引力，促进高质量就业
1.开展成人职业体验课程，增强低技能劳动力就业稳定性
2.制定培训券等优惠政策，降低培训门槛，提升技能培训吸引力
职业教育公共服务应通过流媒体加强宣传，依托大数据精准推送，强调职业技能培训当下和未来效益，改善供需双方的信息不对称。另外，可采取培训机构与政府合作的方式，由政府购买部分培训服务，向符合申请条件的低技能劳动力发放可直接抵扣培训费用的培训券，或开发银行低息、免息贷款培训项目，允许低技能劳动力在就业有稳定收入后再开始偿还贷款，从而降低低技能劳动力参与职业技能培训的资金门槛。低技能劳动力可利用培训券和培训免息贷款项目自主选择培训项目，提高对技能提升培训的积极性。
3.鼓励低技能劳动力参与多元技能培训，提高人力资本水平
（二）借力数字化趋势，提供多元学习资源与多重就业机会
2019年中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》，要求建立数字教育资源共建共享机制，利用信息化平台进行管理和监测，推进管理精准化和决策科学化。信息技术在职业教育公共服务上的广泛应用，有助于全民在共享优质职业教育数字资源的基础上共建个性化职业教育数字资源，提高全民共建共享的积极性和满意度，同时有助于构建技能培训和就业服务一站式数字平台，为低技能劳动力高质量匹配培训与就业机会。
1.建立职业教育数字资源库，共享优质数字学习资源
针对低技能劳动力的职业教育数字资源库，在内容上应对接行业企业最新一线生产、管理、工艺技术等，尤其侧重基础数字技能，以便于低技能劳动力通过数字资源及时自我习得、更新所需技能，将技术进步带来的影响转化为促进就业手段；形式上包括但不限于课程视频、动画、数字教材、试题库、音频、课件、虚拟仿真实训平台、软件等，同时需支持在手机端和电脑端使用，根据使用者对资源的使用偏好动态调整推送内容；目的是以培养低技能劳动力技术应用能力为核心，使其能够适应技术进步给生产、建设、管理、服务等带来的变化。在数字资源共享方面，宏观上推动政校行企等多方利益主体积极参与职业教育数字资源的建设，推动形成可持续发展的数字教育资源供给体系；微观上引导各资源使用者制作并上传优质数字资源，支持知识创生与知识付费，丰富职业教育数字资源库（柯清超等,2021）。
2.构建技能培训和就业服务数字平台，高质量匹配培训与就业机会
运用“互联网+”大数据技术，构建技能培训和就业服务平台，打破劳动力市场供需双方信息不对称的障碍，实现低技能劳动力和企业供需精准匹配。
阶段二：高质量的技能培训。若第一阶段进展不顺利则进入第二阶段，建议求职者根据自身需求和意向岗位的要求参与一些培训，在提高自身人力资本水平后以更强的就业竞争力求职。平台利用前一阶段数据定位求职者现状、优势与短板，生成求职者当前数据画像，同时根据求职意向设定目标数据画像，二者进行数据比对后生成求职者技能培训方案供求职者选择。技能培训由市场提供，鼓励社会资本以多种形式参与，政府进行适当引导和规制，保证培训提供方在自由市场上良性竞争，以提供多元高质量技能培训，满足多种需求。在培训分类上，可以是短期的，强调基本技术和必备生活技能的培养；也可以是中期的，强调职业技术技能培训；还可以是长期的，与职业院校等能够提供职业资格证书、学历证书或技能认证的机构合作，强调认证的信号作用，增强求职者就业竞争力（Almeidaetal.,2012,pp.161-163）。在培训结束后，平台更新求职者在学历、技能、资格证书等方面的数据，再次匹配实习实训和就业机会，以提高就业效率。
五、
结语
低技能劳动力是我国劳动力的重要组成部分，但随着产业转型升级和人口老龄化趋势的深入，低技能劳动力由于易受技术进步影响而面临失业、再就业难的问题。本研究在厘清低技能劳动力概念内涵的基础上，从不同学科视角看待低技能劳动力群体，分析其群体特征，在职业教育公共服务层面，结合信息技术数据抓取和匹配优势，探寻相应技能提升策略，有利于提升低技能劳动力参与技能培训积极性和就业匹配准确性，有利于推动实现“十四五”提出的更充分、更高质量就业，助力共同富裕。
注释：
①按照可被自动化替代的程度将岗位分为几类，常规操作性工作包括各行各业无生产资料的生产人员、设备操作人员、工人等；常规知识性工作包括商贩、销售、办事人员等有关人员；非常规操作性工作包括餐饮、家政、保洁和保安；非常规知识性工作包括企事业单位负责人、管理者、专业技术人员等（齐乐&陶建平,2022）。
参考文献
安东尼·吉登斯，&菲利普·萨顿.（2015）.社会学（第7版）.北京大学出版社.
杜群阳，&俞航东.（2019）.2003～2015年中国城市劳动力技能互补、收入水平与人口城镇化.地理科学，39（04），525-532.
郝楠，&江永红.（2017）.谁影响了中国劳动力就业极化.经济与管理研究，38（05），75-85.
柯清超，林健，马秀芳，&鲍婷婷.（2021）.教育新基建时代数字教育资源的建设方向与发展路径.电化教育研究，42（11），48-54.
梁文泉，&陆铭.（2015）.城市人力资本的分化：探索不同技能劳动者的互补和空间集聚.经济社会体制比较（03），185-197.
刘晓，&王海英.（2022）.技能型社会下职业教育公共服务的现实诉求、体系构建与实施路径.现代教育管理（06），90-98.
吕世斌，&张世伟.（2015）.中国劳动力“极化”现象及原因的经验研究.经济学（季刊），14（02），757-778.
明娟，卢小玲，&丘丽云.（2021）.中国当前劳动力技能短缺与企业应对.南方经济（04），1-17.
宁光杰，&林子亮.（2014）.信息技术应用、企业组织变革与劳动力技能需求变化.经济研究，49（08），79-92.
宁光杰，&杨馥萍.（2021）.互联网使用与劳动力产业流动——对低技能劳动者的考察.中国人口科学（02），88-100，128.
彭姣，&毕忠鹏.（2022）.产业变迁对不同技能劳动力区域选择的影响机制研究.调研世界（04），15-25.
綦建红，&付晶晶.（2022）.“机器换人”时代低技能劳动力何去何从——基于中国劳动力动态调查数据的检验.人口研究，46（04），114-128.
齐乐，&陶建平.（2022）.产业智能化与农民工就业质量的影响机理及提升路径.华中农业大学学报（社会科学版），1-13.
田鸽，&张勋.（2022）.数字经济、非农就业与社会分工.管理世界，38（5），72-84.
佟新.（2014）.当代中国劳动问题的社会学研究.社会科学文献出版社.
王蓉，&黄桂田.（2022）.城市落户门槛与异质性劳动力居留意愿.上海经济研究（06），36-50.
王颖，&石郑.（2021）.技术进步与就业：特征事实、作用机制与研究展望.上海经济研究（06），39-48.
魏嘉辉，顾乃华，&郑鹏.（2022）.工业机器人应用与服务业结构升级.软科学，1-11.
奚兆永.（1981）.关于复杂劳动与简单劳动、熟练劳动与非熟练劳动的概念问题——与陈征等同志商榷.上饶师专学报（社会科学版），（Z1），55-56.
杨先明，侯威，&王一帆.（2022）.数字化投入与中国行业内就业结构变化：“升级”抑或“极化”.山西财经大学学报，44（01），58-68.
袁冬梅，周磊，&袁礼.（2021）.技术创新模式转变对劳动力就业结构的影响——基于制造业上市公司数据的分析.中国人口科学（06），81-95，128.
张学英，&耿旭.（2021）.后脱贫时代低技能劳动力的相对贫困治理——技能形成的视角.河北师范大学学报（教育科学版），23（05），88-94.
张远，&李焕杰.（2022）.企业智能化转型对内部劳动力结构转换的影响研究.中国人力资源开发，39（01），98-118.
赵烁，施新政，陆瑶，&刘心悦.（2020）.兼并收购可以促进劳动力结构优化升级吗.金融研究（10），150-169.
周清杰.（2004）.低技能劳动力供给曲线研究.农业技术经济（06），18-22.
朱纪广.（2021）.劳动力技能互补的时空效应及其对城市工资的影响.经济经纬，38（06），13-20.
Acemoglu,D.,&Restrepo,P.(2017).Robotsandjobs:EvidencefromUSlabormarkets.NBERWorkingPaper23285.
Acemoglu,D.,&Restrepo,P.(2019).Artificialintelligence,automationandwork.UniversityofChicagoPress.
Almeida,R.,Behrman,J.,&Robalino,D.(2012).TheRightSkillsfortheJobRethinkingTrainingPoliciesforWorkers.WorldBank.
Arntz,M.,Gregory,T.,&Zierahn,U.(2017).Revisitingtheriskofautomation.Econ.Lett.,159,157-160.
Autor,D.H.,Levy,F.,&Murnane,R.J.(2003).TheSkillContentofRecentTechnologicalChange:AnEmpiricalExploration.TheQuarterlyJournalofEconomics,118(4),1279-1333.
Blaunner,R.(1964).AlienationandFreedom.UniversityofChicagoPress.
Braverman,H.(1974).LaborandMonopolyCapital:TheDegradationofWorkintheTwentiethCentury.MonthlyReviewPress.
Brynjolfsson,E.,&McAfee,A.(2014).Thesecondmachineage:Work,progress,andprosperityinatimeofbrillianttechnologies.W.W.Norton&Company.
Cain,G.G.(1976).TheChallengeofSegmentedLaborMarketTheoriestoOrthodoxTheory:ASurvey.JournalofEconomicLiterature,14,1215-1257.
Dumont,M.,Rayp,G.,&Willemé,P.(2012).Thebargainingpositionoflow-skilledandhigh-skilledworkersinaglobalisingworld.LabourEconomics,19(3),312-319.
Erin,L.W.(2021).Employmentinequality:Whydothelow-skilledworklessnow.JournalofMonetaryEconomics,118,161-177.
Frey,C.B.,&Osborne,M.A.(2017).Thefutureofemployment:Howsusceptiblearejobstocomputerisation.Technol.Forecast.Soc.Change,114,254-280.
Glaeser,E.L.,&Resseger,M.G.(2010).TheComplementaritybetweenCitiesandSkills.JournalofRegionalence,50(1),221-244.
Greenhalgh,C.,&Mavrotas,G.(1994).TheRoleofCareerAspirationsandFinancialConstraintsinIndividualAccesstoVocationalTraining.OxfordEconomicPapers,46(4),579-604.
Hidalgo,D.,Oosterbeek,H.,&Webbink,D.(2014).Theimpactoftrainingvouchersonlow-skilledworkers.LabourEconomics,31,117-128.
Hofman,W.,&Steijn,A.(2003).Studentsorlower-skilledworkers‘Displacement’atthebottomofthelabourmarket.HigherEducation,45,127-146.
Johnson,W.R.(1978).ATheoryofJobShopping.TheQuarterlyJournalofEconomics,92(2),261-278.
Lofstrom,M.(2013).Doesself-employmentincreasetheeconomicwell-beingoflow-skilledworkers.SmallBusinessEconomics,40,933-952.
Masters,Adrian.(2014).Statisticaldiscriminationfromcompositioneffectsinthemarketforlow-skilledworkers,LabourEconomics,26,72-80.
Messer,D.,&Wolter,S.(2009).Moneymatters:evidencefromalarge-scalerandomizedfieldexperimentwithvouchersforadulttrainingTechnicalReport.IZADiscussionPaper,4017.
Rosenthal,S.S.,&Strange,W.C.(2008).TheAttenuationofHumanCapitalSpillovers.JournalofUrbanEconomics,64(2),373-389.
Tirole,J.(2017).Economicsforthecommongood.PrincetonUniversityPress.
Low-skilledWorkers：Connotation，GroupCharacteristicsandSkillEnhancementStrategies
XiaoLiuandXiaochenTong
Keywords：low-skilledworkers；skillenhancement；vocationaleducation；vocationaltraining；skilledsociety
作者简介
刘晓，浙江工业大学健行特聘教授。
童小晨，浙江工业大学教育科学与技术学院硕士研究生。
基金项目：本文系2021年度浙江省哲学社会科学规划（新型交叉学科）重大攻关项目“新时代浙江特色产业工人技能形成体系的构建策略与实施路径”（项目号：21XXJC02ZD）的研究成果。