当前以人工智能为代表的技术创新在数字化、网络化、智能化方面给全球带来前所未有的发展机遇,给世界各国经济增长带来了新动能,同时也对劳动者就业产生重大影响。与此同时,技术创新的就业效应及其对经济增长的影响一直以来备受学界关注。结合不同研究背景和方法对该问题研究所得结论均不相同,这给继续研究该问题提供了空间。本文在现有文献基础上,通过构建内生增长模型的方式进行理论分析,将技术创新划分为新任务创造和自动化,将劳动者划分为高、低技能两类。在静态局部均衡条件下构建出模型基本条件式,进一步进行动态一般均衡分析、内生技术创新动态模型分析,由此从理论角度分析技术创新的就业效应影响经济增长的作用机理。基于理论分析所得结论,本文结合2007-2016年中国工业行业的相关数据,运用随机前沿分析法来实证分析两种技术创新对两类劳动者产生的就业效应,运用GMM估计来分析技术创新的影响因素,运用面板向量自回归来分析技术创新就业效应对经济增长产生的影响。研究发现:第一,新任务创造对劳动者就业产生的创造效应,大于自动化对劳动者就业产生的替代效应。相对于高技能劳动者而言,技术创新对低技能劳动者就业创造效应和替代效应均大于高技能劳动者。第二,我国工业的技术创新偏向于高技能劳动者,高、低技能劳动者之间在就业方面存在“马太效应”。第三,资本成本的大小对技术创新的就业效应影响较大且显著。第四,我国工业的两种技术创新产生的就业效应对经济增长均起到了促进作用。在长期,新任务创造给高技能劳动者带来的就业创造效应对经济增长的促进作用较大,自动化给低技能劳动者带来的就业替代效应对经济增长的促进作用较大。基于此,要想进一步扩大技术创新的就业效应,充分发挥其对经济增长的积极作用,应当加强对研发的财政支持力度,提高国家自主创新能力;培育农业和工业传统行业发展新动能,保障劳动者高质量就业;提高区域教育质量,实现区域间教育公平。