文章标题《经济不平衡条件约束下,人工智能对就业影响效应研究――以经济发展水平为调节变量》表明，研究探讨的是人工智能发展对就业的影响，并以经济发展的不同水平作为调节变量进行分析。在当前经济不平衡的背景下，人工智能技术作为经济增长的新动力，其对就业市场的正反两面效应尤其值得关注。
文章的描述进一步指出了研究的重要性，强调了人工智能产业作为政策战略层面上的布局，以及在不同经济发展水平地区可能对就业产生的差异性影响。通过使用2009-2017年中国的31个省市面板数据，研究者建立了线性回归模型，试图分析在短期内人工智能技术对就业人口的影响，以及对工资水平和劳动力素质的可能影响。
研究摘要中指出，实证研究结果显示，在短期内人工智能技术与就业人口呈负相关关系，即人工智能技术的普及与应用可能会减少就业人口，但与此同时，人工智能也有助于提升工资水平和劳动力素质。经济发展的水平被发现会削弱人工智能技术对工资和劳动力素质的积极影响，但对于人工智能与就业水平之间的调节作用并不明显。这一研究结论为政府根据不同经济发展水平的区域，制定差异化的政策提供了理论支持。
在文献综述及研究假设部分，文章详细回顾了关于人工智能对就业影响的历史研究，并从国外到国内学者的观点进行了总结。国外研究表明，人工智能技术的进步可能导致“技术性失业”，同时存在“极化效应”，即对高技能和低技能人才的需求增加，而中等技能水平的员工面临失业的风险。国内学者的研究则表明，中国由于劳动力集中在第一、二产业，且低技能员工占比较高，因此可能受到人工智能革命的冲击更大。
文章还指出了人工智能技术替代效应的破坏机制，包括就业结构的失调、技能要求的提高、企业效益的提升以及消费者需求数据化的趋势，这些因素导致人工智能持续对就业产生负面影响。而经济发展水平的不同，可能会在不同区域形成对人工智能技术发展和应用的不同影响，导致就业市场的区域差异。
在研究方法上，文章采用了线性回归模型分析的方法。利用收集的31个省市2009至2017年的面板数据，旨在探究在不同经济发展水平区域中，人工智能技术对就业水平的影响差异，并考察经济发展水平对这种影响的调节作用。
本研究的知识点涵盖了人工智能对就业影响的双重性、经济发展水平在其中的调节作用、不同经济发展区域在人工智能应用上的差异、以及不同学者对人工智能技术影响就业的理论研究和实证分析。文章的研究结果对于理解和预测人工智能技术在不同经济条件下的就业影响，以及为政策制定者在制定人工智能产业政策时提供理论依据，具有重要的参考价值。
