发起机构：
北京大学国家发展研究院、AI与经济学实验室，智联招聘

数据来源：
智联招聘（2018.01–2024.05 抽样在线招聘广告 125万条），O*NET（DWA/Task 体系）等。

编制目的：
复现与对比：《管理世界》论文部分核心结果可复现，原版指数便于他人对比补充研究。
促进再研究：提供方法优化后的“新 task-based 指数”与更新计划，鼓励学界开展更多经济学分析。

摘要：
本指数基于中国智联招聘广告中的岗位任务描述，参照 O*NET 的 DWA/Task 体系构建AI-LLM 技术暴露度，并据此分别汇总职业和城市层面暴露度，用于分析新技术对劳动需求与岗位结构的影响；与既有美国产业/职业暴露度指数的做法不同，指数直接从中国岗位文本出发，更贴合本土任务结构。

引用格式：
推荐引用：
张丹丹、于航、李力行、胡佳胤、莫怡青、李泓孛，“中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响：基于大语言模型的新证据”，《管理世界》，2025.41(7):59-72。
Zhang, D., Yu, H., Li, L., Hu, J., Mo, Y., Li, H. (2025). The Measurement of AI Exposure and Its Impact on Labor Demand in China: Evidence from Large Language Models. Management World (No. 7): 59–70.
北京大学国家发展研究院、智联招聘、AI与经济学实验室，中国AI暴露指数测算说明，v2025.08.
NSD, Peking University, and Zhaopin, AI & Economics Lab. (2025). Measuring on China LLM Exposure Index, Dataset & Method Notes, v2025.08.

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