请参考网上的一些数据，用matlab画出堆叠条形图。要求：展示人工智能技术对不同技能水平劳动力市场的替代效应、创造效应和补充效应。堆叠条形图可以展示AI对不同技能水平劳动力市场的综合影响，便于分析和比较不同效应的相对大小

在Matlab中，我们可以使用`barh`函数结合`patch`函数来创建堆叠条形图。首先，你需要准备一份包含人工智能技术对各技能等级影响的数据集，包括替代效应（如AI取代的工作量）、创造效应（AI新增的工作量）和补充效应（AI提高工作效率的提升量）。假设数据存储在一个名为`data`的结构数组中，其字段分别为`effect_type`（替换、创造或补充），`low_skill`, `medium_skill`, 和 `high_skill` 分别对应低、中、高技能水平。

以下是基本步骤：

% 假设数据如下
data = struct('effect_type', {'替代', '创造', '补充'}, ...
              'low_skill', [10, 5, 8], ...
              'medium_skill', [15, 12, 9], ...
              'high_skill', [20, 18, 16]);

% 绘制堆叠条形图
barh(data(:, 1), data(:, 2:end)') % 使用横置条形图
xticklabels({'低技能', '中技能', '高技能'})
yticks(1:length(unique(data.effect_type))) % 设置y轴标签为效应类型
set(gca, 'YTickLabel', data.effect_type) % 设定每个条形的标签内容

% 添加颜色区分不同效应
colors = {'r', 'g', 'b'}; % 红色代表替代，绿色代表创造，蓝色代表补充
for i = 1:length(unique(data.effect_type))
    barh(i, zeros(size(data(:, 2:end))')) % 创建空条形
    patch([i+0.5 i+0.5 i i+1], [0, size(data(:, 2:end), 2)-1, size(data(:, 2:end), 2)-1, 0], colors{i}, 'FaceColor', colors{i});
end

% 添加标题和轴标签
title('人工智能技术对劳动力市场的影响')
xlabel('人数或百分比')
ylabel('效应类型')

% 显示图形
figure

完成以上代码后，你会看到一个堆叠的条形图，清晰展示了人工智能对不同技能劳动力市场的各种影响。你可以通过观察各层条形的高度来判断各个效应的相对大小。