惠 煒， 姜 偉

(1.中國社會科學(xué)院 工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所， 北京 100044； 2.中央民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 北京 100081)

20世紀(jì)50年代，圖靈(Turing)發(fā)表了一篇具有劃時(shí)代意義的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》(Computing Machinery and Intelligence)，提出創(chuàng)造具有真正智能機(jī)器的可能性[1]。隨后，馬文·明斯基和迪恩·愛德蒙茲(Marvin Minsky and Dean Edmunds)建立了第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)SNARC；喬治·戴沃爾(George Devol)設(shè)計(jì)了世界上第一臺可編程計(jì)算機(jī)。1956年，馬文·明斯基、約翰·麥卡錫、克勞德·香農(nóng)(Marvin Minsky, John McCarthy and Clande Shannon)等人在“達(dá)特茅斯會議(Dartmouth Conference)”上首次提出“人工智能”概念，這次會議被人們贊譽(yù)為“人工智能的起點(diǎn)”。之后，人為致力于創(chuàng)造真正的智能機(jī)器成為人工智能發(fā)展的目標(biāo)，但由于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理方面的局限，使人工智能的發(fā)展進(jìn)入低谷。隨著計(jì)算機(jī)在模式識別和預(yù)測方面的改進(jìn)，人工智能在20世紀(jì)90年代再次進(jìn)入飛速發(fā)展階段(Acemoglu and Restrepo，2019)[2]。1997年，“深藍(lán)”成為首個(gè)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。借助人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、工業(yè)機(jī)器人、物流、語音識別、銀行業(yè)軟件、醫(yī)療診斷和搜索引擎等領(lǐng)域，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮了重要作用。

作為當(dāng)代技術(shù)發(fā)展的引領(lǐng)者，人工智能的發(fā)展引起了我國的廣泛重視。2015年5月，國務(wù)院印發(fā)的《中國制造2025》提出，“組織研發(fā)具有深度感知、智慧決策、自動執(zhí)行功能的高檔數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人、增材制造裝備等智能制造裝備?！?1)國務(wù)院關(guān)于印發(fā)《中國制造2025》的通知，國發(fā)[2015]28號，http:∥www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm.同年7月，《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》中將人工智能列為“互聯(lián)網(wǎng)+”11項(xiàng)重點(diǎn)推進(jìn)領(lǐng)域之一(2)國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見，國發(fā)[2015]40號，http:∥www.gov.cn/gongbao/content/2015/content_2897187.htm.。2017年，習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告提出，“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，在中高端消費(fèi)、創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳、共享經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)代供應(yīng)鏈、人力資本服務(wù)等領(lǐng)域培育新增長點(diǎn)、形成新動能?！盵3]人工智能在我國的快速發(fā)展，在推動科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)力快速發(fā)展的同時(shí)，將帶來人與社會關(guān)系的轉(zhuǎn)變(劉旭雯，2019)[4]，引發(fā)新一輪產(chǎn)業(yè)革命。為深入探索人工智能發(fā)展對勞動力就業(yè)和收入分配格局的影響，本文著重梳理人工智能影響勞動力就業(yè)、收入分配的相關(guān)文獻(xiàn)。

一、人工智能對勞動力就業(yè)的影響

技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的傳統(tǒng)熱門問題，學(xué)界已有的研究普遍認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響可劃分為正向的創(chuàng)造效應(yīng)和負(fù)向的替代效應(yīng)。一方面，技術(shù)進(jìn)步通過創(chuàng)造新的工作崗位(Knight，2014；張車偉等，2017)[5- 6]，提高對非機(jī)器工作勞動力(Autor，2015；Acemoglu and Restrepo，2018)[7-8]和高技能勞動力(Autor，1998)[9]的需求，推動就業(yè)率的提升(葉仁蓀等，2008；Bogliacino，2012)[10-11]；另一方面，引入新技術(shù)將替代勞動力，導(dǎo)致失業(yè)率上升，產(chǎn)生替代效應(yīng)(姚戰(zhàn)琪和夏杰長，2005；劉國暉，2016；Acemoglu，2014)[12-14]。技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的總體影響取決于創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)的相對大小。

與原有技術(shù)進(jìn)步相比，人工智能在進(jìn)一步提升生產(chǎn)的自動化水平時(shí)，也可以執(zhí)行部分非機(jī)器工作，從而導(dǎo)致就業(yè)產(chǎn)生新的變化。目前，學(xué)界關(guān)于人工智能影響就業(yè)的研究主要集中在五個(gè)方面：人工智能影響就業(yè)的作用機(jī)制，人工智能對不同行業(yè)勞動力就業(yè)的影響，人工智能對不同技能勞動力就業(yè)的影響，人工智能對就業(yè)極化的影響，以及應(yīng)對人工智能替代效應(yīng)的教育政策。

(一)人工智能影響就業(yè)的作用機(jī)制與實(shí)證考察

學(xué)者們出于對人工智能將大幅提高生產(chǎn)的自動化水平、可能導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)的擔(dān)憂，基于傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的分析框架，對人工智能影響就業(yè)的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)進(jìn)行了廣泛研究。

1.人工智能對勞動力就業(yè)的替代效應(yīng)

在替代效應(yīng)方面，人工智能對勞動力就業(yè)的影響與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)存在差異。一方面，人工智能的發(fā)展將進(jìn)一步降低資本品價(jià)格，促使企業(yè)以資本替代勞動，這一機(jī)制與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步類似。奧特爾和多恩(Autor and Dorn，2013)認(rèn)為[15]，企業(yè)選擇應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)替代工人將顯著降低生產(chǎn)成本，導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)的計(jì)算機(jī)化進(jìn)程不斷加快，對勞動力就業(yè)產(chǎn)生顯著的替代效應(yīng)，這一機(jī)制在自動化程度較高的領(lǐng)域更加顯著。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]通過構(gòu)建人工智能對勞動力、工資與就業(yè)需求影響的框架，認(rèn)為人工智能將從事以往由人工完成的工作，減少對勞動力的需求，勞動力就業(yè)與工資水平均會受到負(fù)面影響，產(chǎn)生替代效應(yīng)。另一方面，與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步不同，人工智能本身具有一定的認(rèn)知、分析、統(tǒng)計(jì)能力，能夠替代部分腦力勞動者。如布林約夫松和麥克菲(Brynjolffson and McAfee，2014)提出[17]，由于認(rèn)知任務(wù)的自動化，新技術(shù)可能越來越多的發(fā)揮替代勞動力的作用，而非補(bǔ)充勞動力。

人工智能對勞動力就業(yè)的替代效應(yīng)，為勞動力帶來被替代的風(fēng)險(xiǎn)。弗雷和奧斯本(Frey and Osborne，2017)認(rèn)為[18]，美國近一半的就業(yè)在未來20年將面臨被自動化替代的風(fēng)險(xiǎn)，帕亞里寧和羅維寧(Pajarinen and Rouvinen，2014)認(rèn)為[19]，芬蘭35.5%的工作面臨被自動化替代的風(fēng)險(xiǎn)。鄧洲和黃婭娜(2019)研究發(fā)現(xiàn)[20]，人工智能在三個(gè)領(lǐng)域?qū)蜆I(yè)的替代效應(yīng)更顯著：一是簡單重復(fù)的腦力勞動就業(yè)崗位；二是中等復(fù)雜且重復(fù)的腦力勞動就業(yè)崗位；三是體力與腦力相結(jié)合的就業(yè)崗位。王君等(2017)[21]，何勤(2019)認(rèn)為[22]，人工智能對就業(yè)的替代效應(yīng)存在階段性差異：人工智能等新技術(shù)發(fā)展初期，對就業(yè)的影響有限；隨著人工智能的深入發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)進(jìn)入拓展期，對就業(yè)的影響開始突顯，在諸多對中等技能勞動力需求量大的行業(yè)中，會計(jì)、審計(jì)、金融和保險(xiǎn)業(yè)最先受到人工智能技術(shù)的沖擊；長期內(nèi)人工智能等技術(shù)將引發(fā)新一輪技術(shù)革命，將會對服務(wù)業(yè)勞動力帶來替代效應(yīng)，其中影響最大的是以下三類行業(yè)：一是以身體檢查、咨詢服務(wù)為主的醫(yī)療業(yè)；二是教育和培訓(xùn)業(yè)，如基礎(chǔ)課程教師、各類各級教育助理教師、行政人員等被取代率將會超過75%；三是養(yǎng)老行業(yè)，隨著我國老齡化程度的加深，養(yǎng)老行業(yè)被人工智能取代的崗位將達(dá)到42%。樊潤華(2018)認(rèn)為[23]，人工智能對就業(yè)的替代效應(yīng)并非都是相對低端的崗位，技能要求單一的程序性、常規(guī)性的工作都有可能被機(jī)器所取代，如數(shù)據(jù)處理、文案撰寫、法律合同審查、審計(jì)、醫(yī)療圖像檢查等崗位，都存在被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)。

2.人工智能對勞動力就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)

人工智能的發(fā)展，除推動生產(chǎn)自動化程度、替代勞動力就業(yè)外，還將創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，產(chǎn)生顯著的創(chuàng)造效應(yīng)。在機(jī)器設(shè)備具有比較優(yōu)勢的崗位，人工智能能夠?qū)е略瓉碛蓜趧恿?zhí)行的任務(wù)自動化，產(chǎn)生替代效應(yīng)；但在勞動力具有比較優(yōu)勢的崗位，如非機(jī)器工作領(lǐng)域，人工智能將創(chuàng)造新的工作任務(wù)和工作崗位，產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)(Acemoglu and Restrepo，2018)[8]。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)認(rèn)為[24]，人工智能作為一個(gè)技術(shù)平臺，將對生產(chǎn)的組織方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，在將以往由人工完成的工作自動化的同時(shí)，創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。

此外，人工智能的發(fā)展將填補(bǔ)已有就業(yè)崗位空缺，產(chǎn)生間接的創(chuàng)造效應(yīng)。鄧洲和黃婭娜(2019)認(rèn)為[20]，人工智能主要在三個(gè)領(lǐng)域填補(bǔ)就業(yè)崗位的空缺：一是腦力勞動強(qiáng)度大，由人類承擔(dān)效率低的工作；二是超出人類感官和反應(yīng)極限的，人類完成無法保障質(zhì)量的工作；三是工作環(huán)境不容人類勞動者進(jìn)入的工作。人工智能對就業(yè)的間接影響大于直接影響，長期影響大于短期影響。雖然人工智能經(jīng)常被宣傳為就業(yè)的威脅，但是也填補(bǔ)了很多供給缺位的勞動崗位，起到完善整個(gè)經(jīng)濟(jì)鏈條、滿足市場需求的作用，從而使得勞動者愿意且能夠勝任的崗位得以存在。

3.人工智能對勞動力就業(yè)總量的實(shí)證考察

基于人工智能影響就業(yè)的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)機(jī)制，大量學(xué)者利用實(shí)證分析方法研究人工智能對勞動力就業(yè)總量的影響，但結(jié)論具有爭議。

第一，人工智能與勞動力就業(yè)總量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即替代效應(yīng)大于創(chuàng)造效應(yīng)。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2017)[25]通過分析1990—2007年間，工業(yè)機(jī)器人使用量的增加對美國勞動力市場的影響，構(gòu)建機(jī)器人與工人競爭的模型，研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的使用可能會降低就業(yè)率和工資，每千名工人中增加一個(gè)機(jī)器人，將會減少0.18%～0.34%的就業(yè)。

第二，人工智能與勞動力就業(yè)總量之間存在正相關(guān)關(guān)系，間接證明了人工智能對就業(yè)存在創(chuàng)造效應(yīng)，且存在創(chuàng)造效應(yīng)大于替代效應(yīng)的可能性。格里高利等(Gregory，2016)[26]利用歐盟勞工調(diào)查(European Union Labour Force Survey，EU-LFS)所公布的27個(gè)歐洲國家1999—2010年的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，自動化通過創(chuàng)造效應(yīng)增加的就業(yè)崗位多于受到替代效應(yīng)的影響減少的工作崗位，創(chuàng)造效應(yīng)大于替代效應(yīng)?；舻埋R克(Hoedemakers，2017)[27]利用OECD跨國數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，以機(jī)器人專利數(shù)目衡量的機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)有溫和的正向影響。

第三，人工智能對勞動力就業(yè)的影響不顯著，即替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)相抵消。盡管人工智能技術(shù)使很多工作逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊沁@一技術(shù)對就業(yè)總量的影響不顯著(Bessen，2018)[28]。歐盟委員會(European Commission，2016)在關(guān)于機(jī)器人技術(shù)和就業(yè)的報(bào)告中調(diào)查了歐洲工業(yè)機(jī)器人的使用情況，發(fā)現(xiàn)盡管使用機(jī)器人的公司的勞動生產(chǎn)率水平有明顯提高，但工業(yè)機(jī)器人的使用對就業(yè)沒有顯著影響[29]。格雷茨和邁克爾斯(Graetz and Michaels，2018)[30]利用國際機(jī)器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics，IFR)公布的1993—2007年17個(gè)國家工業(yè)企業(yè)中機(jī)器人使用量的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人使用量的增加對勞動生產(chǎn)率的年增長率貢獻(xiàn)了約0.36%，同時(shí)提高了全要素生產(chǎn)率，降低了產(chǎn)品價(jià)格；機(jī)器人的使用雖然降低了低技能工人的就業(yè)比例，但是并沒有顯著減少就業(yè)總量。

導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果存在爭議的原因是，替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)的相對大小存在長短期差異。短期內(nèi)，由于勞動力技能和新技術(shù)、新崗位的匹配速度低于人工智能對勞動力的替代速度，致使創(chuàng)造效應(yīng)小于替代效應(yīng)，人工智能的發(fā)展將降低總體就業(yè)水平；長期內(nèi)，人工智能對就業(yè)總量的影響取決于勞動力技能與人工智能技術(shù)的匹配度，若勞動力技能能夠及時(shí)滿足人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，則人工智能的發(fā)展有利于提高就業(yè)總量(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]。以德國和美國為例，德國機(jī)器人應(yīng)用程度高于美國，使得機(jī)器人的應(yīng)用對德國就業(yè)呈現(xiàn)為正向的長期影響，而對美國存在負(fù)向影響(Graetz and Michaels，2018)[30]。因此，政府在制定政策時(shí)，需要在了解人工智能和機(jī)器人技術(shù)對勞動力市場的影響下做出決定，尤其是關(guān)于是否對機(jī)器人和人工智能企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼或者征稅，應(yīng)取決于該技術(shù)是否能夠促進(jìn)勞動力就業(yè)或替代勞動力(Seamans and Raj，2018；Mitchell and Brynjolfsson，2017)[31-32]。此外，短期內(nèi)，人工智能等技術(shù)變革偏重于自動化已有的工作崗位，未充分發(fā)揮對新任務(wù)、新工作崗位的創(chuàng)造效應(yīng)，使得人工智能對就業(yè)的替代效應(yīng)超過創(chuàng)造效應(yīng)(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]。因此，人類在發(fā)展人工智能技術(shù)的同時(shí)，有學(xué)者(Acemoglu and Restrepo，2019)提出[2]，要著重于發(fā)揮人工智能創(chuàng)造新工作崗位、增加勞動力需求的作用，使人工智能的發(fā)展為經(jīng)濟(jì)社會帶來顯著的正向效益。

(二)人工智能對不同行業(yè)就業(yè)的影響

受人工智能的影響，勞動力的需求結(jié)構(gòu)將發(fā)生變化，導(dǎo)致行業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)變化，表現(xiàn)為人工智能對就業(yè)的影響存在行業(yè)異質(zhì)性。由于重復(fù)性、可程序化程度越強(qiáng)的工作崗位越容易被人工智能所替代，因而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，對從事具有重復(fù)性、可程序化的常規(guī)工作崗位的勞動力需求明顯下降，而增加具有靈活性、創(chuàng)造性、復(fù)雜性等非常規(guī)工作崗位的勞動力需求，尤其是對腦力勞動力的需求將相對上升(Autor，2003)[33]。

1.人工智能的替代效應(yīng)集中于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)

由于傳統(tǒng)制造業(yè)和傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)位于產(chǎn)業(yè)鏈低端，產(chǎn)業(yè)本身具有較高的重復(fù)性和可替代性，且勞動生產(chǎn)率偏低，人工智能在兩類工作領(lǐng)域存在比較優(yōu)勢。因此，人工智能將以一個(gè)極高的生產(chǎn)效率沖擊低端制造業(yè)和低端服務(wù)業(yè)，淘汰兩類行業(yè)的就業(yè)人員，使第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)乃至第三產(chǎn)業(yè)中的低端行業(yè)就業(yè)人員面臨技術(shù)性失業(yè)或技能型失業(yè)。其中，我國第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中的傳統(tǒng)行業(yè)是人工智能替代勞動力就業(yè)的“重災(zāi)區(qū)”(蔣南平和鄒宇，2018)[34]。具體而言，低端制造業(yè)中生產(chǎn)、裝備、庫管、物流、檢驗(yàn)人員都面臨被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)；低端服務(wù)業(yè)中餐飲住宿、批發(fā)零售、治安維護(hù)等行業(yè)崗位由于工作內(nèi)容比較簡單，偏重于體力活動，對勞動力專業(yè)技能要求不高，被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)較高(劉曉莉和徐艷麗，2018)[35]。

人工智能在制造業(yè)的替代效應(yīng)已被實(shí)證研究證實(shí)。謝萌萌等(2019)[36]利用2011—2017年制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，將人工智能與制造業(yè)的融合定義為“AI產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)AI化”，采用雙重差分方法，圍繞人工智能對低技能就業(yè)比重的因果效應(yīng)和傳導(dǎo)機(jī)制展開實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)利用人工智能技術(shù)顯著降低了低技能的就業(yè)比重，表明人工智能將替代制造業(yè)低技能勞動力，減少該行業(yè)低技能勞動力的潛在就業(yè)機(jī)會。

2.人工智能的創(chuàng)造效應(yīng)集中于新興產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)

除在重復(fù)性工作領(lǐng)域替代人類勞動外，人工智能發(fā)展可增強(qiáng)人類感官、運(yùn)動等能力，產(chǎn)生新的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力，對勞動力就業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)造效應(yīng)(Trajtenberg，2018)[37]，這一效應(yīng)集中于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和高端服務(wù)業(yè)(尹振宇和吳傳琦，2019)[38]。一方面，人工智能可有效促進(jìn)無人駕駛、機(jī)器翻譯、圖像識別分析等行業(yè)的發(fā)展，提高此類行業(yè)對勞動力的需求，對勞動力就業(yè)產(chǎn)生顯著的創(chuàng)造效應(yīng)(鄧洲和黃婭娜，2019)[20]；另一方面，人工智能的發(fā)展將在服務(wù)業(yè)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位(Dauth，2017)[39]。以電商行業(yè)為例，吳清軍等(2019)[40]研究發(fā)現(xiàn)，在商品流通領(lǐng)域，人工智能帶動了電商銷售額總量和銷售額同比增長率，在提高電商從業(yè)人員收入水平的同時(shí)對就業(yè)產(chǎn)生正向影響。

3.人工智能的發(fā)展階段對制造業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響存在異質(zhì)性

蔡嘯和黃旭美(2019)[41]利用面板門檻回歸進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)，我國人工智能技術(shù)的使用顯著降低了制造業(yè)的勞動力占比，當(dāng)人工智能技術(shù)生產(chǎn)率增長幅度低于0.028 2時(shí)，人工智能技術(shù)使用每提升1%將減少0.124%的制造業(yè)就業(yè)占比；當(dāng)人工智能技術(shù)生產(chǎn)率增長幅度超過0.028 2時(shí)，人工智能技術(shù)使用每提升1%將增加0.179%的制造業(yè)就業(yè)占比。這表明，人工智能的發(fā)展階段決定了這一技術(shù)對勞動力就業(yè)所呈現(xiàn)的是替代效應(yīng)還是創(chuàng)造效應(yīng)。人工智能技術(shù)對制造業(yè)就業(yè)的替代效應(yīng)會隨著人工智能技術(shù)取得重大突破而發(fā)生反轉(zhuǎn)，最終將促進(jìn)制造業(yè)勞動力就業(yè)。吳清軍等(2019)認(rèn)為[40]，人工智能短期內(nèi)會對電商的就業(yè)帶來一定的消極影響；但從長遠(yuǎn)來看，人工智能會帶來電商行業(yè)整體經(jīng)濟(jì)效益的增長，為整個(gè)行業(yè)帶來更多的就業(yè)機(jī)會。

(三)人工智能對不同技能就業(yè)的影響

人類已有關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對不同技能勞動力就業(yè)的影響表明，高技能勞動力能夠快速掌握和應(yīng)用新技術(shù)，與新技術(shù)之間存在互補(bǔ)關(guān)系。然而，低技能勞動力限于自身人力資本水平，無法快速掌握新技術(shù)，且面臨被新技術(shù)替代的風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步類似，人工智能將提高高技能勞動力需求，對高技能勞動力就業(yè)存在創(chuàng)造效應(yīng)，但對低技能勞動力就業(yè)產(chǎn)生替代效應(yīng)。

在人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代，社會對勞動力的需求將明顯偏向于高知識、高技能的人才(潘文軒，2018)[42]，尤其是在工業(yè)智能發(fā)展程度較高的地區(qū)，對高技能勞動力的需求增長幅度大于低技能勞動力與中等技能勞動力(孫早和侯玉琳，2019)[43]。隨著人類使用機(jī)器人密度的提高和數(shù)量的增加，低技能勞動力就業(yè)崗位需求下降(Graetz and Michaels，2018)[30]，高技能人才將擁有更多就業(yè)機(jī)會，低技能人才卻面臨失業(yè)(劉曉莉和徐艷麗，2018)[35]。尹振宇和吳傳琦(2019)認(rèn)為[38]，機(jī)器具有更高的生產(chǎn)效率和更低的生產(chǎn)成本，未來從事簡單、低技能生產(chǎn)和服務(wù)的人員將徹底被機(jī)器人代替。盡管人工智能可以通過促進(jìn)當(dāng)期資本積累實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)張，但同時(shí)降低了低技能勞動力的相對邊際產(chǎn)出水平，導(dǎo)致利用人工智能技術(shù)的企業(yè)低技能勞動力就業(yè)比重較低。隨著企業(yè)利用人工智能技術(shù)的時(shí)間越長，低技能就業(yè)比重下降就越多(謝萌萌等，2019)[36]。

(四)人工智能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)“極化”

原有技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的分析框架著重于考察技術(shù)進(jìn)步對高技能勞動力和低技能勞動力兩類群體的影響。由于技術(shù)進(jìn)步與高技能勞動力存在互補(bǔ)關(guān)系，與低技能勞動力存在替代關(guān)系，因此技術(shù)進(jìn)步將導(dǎo)致就業(yè)“分化”，但近年來，不同國家出現(xiàn)的就業(yè)“極化”現(xiàn)象為傳統(tǒng)理論提出了挑戰(zhàn)。就業(yè)“極化”現(xiàn)象表現(xiàn)為，高技能勞動力與低技能勞動力就業(yè)比重不斷上升，而中等技能勞動力就業(yè)比重不斷下降。人工智能為何會提高低技能勞動力就業(yè)比重？針對這一問題，奧特爾和多恩(Autor and Dorn，2013)[44]引入任務(wù)的概念，結(jié)合不同技能勞動力的任務(wù)分布和人工智能技術(shù)對不同任務(wù)的影響差異，提出新的理論框架。由于不同技能水平的勞動力與人工智能技術(shù)在執(zhí)行不同生產(chǎn)任務(wù)時(shí)的比較優(yōu)勢存在差異，導(dǎo)致人工智能對執(zhí)行不同生產(chǎn)任務(wù)的勞動力的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)存在差異，最終引起就業(yè)“極化”現(xiàn)象(王琦和李曉宇，2019)[45]。

人工智能對勞動力就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)集中在高技能崗位和低技能崗位，對勞動力就業(yè)的替代效應(yīng)集中在中等技能崗位。勞動力在交流性、服務(wù)性、創(chuàng)新性、研發(fā)性領(lǐng)域具有比較優(yōu)勢(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]，人工智能在這類工作崗位上與勞動力互補(bǔ)，可以創(chuàng)造就業(yè)崗位(Thomas，2017)[46]。這類領(lǐng)域主要包括：一是需要?jiǎng)趧恿邆浣鉀Q問題能力、創(chuàng)造力和說服能力的工作崗位，如科學(xué)、工程、設(shè)計(jì)和管理類等高技能工作崗位(Micheals，2013)[47]；二是需要?jiǎng)趧恿邆渑c人互動和適應(yīng)環(huán)境的能力，且人工智能替代的成本較高的工作崗位，如廚師、服務(wù)員、清潔工、家庭護(hù)理等低技能工作崗位(Acemoglu and Autor，2011)[48]。人工智能在重復(fù)性、可程序化的，及具有特定的工作流程與規(guī)律的領(lǐng)域具有比較優(yōu)勢，從而對這類崗位的替代也更為明顯，造成就業(yè)率損失(Autor and Dorn，2013)[44]。這些崗位主要有機(jī)器操作與裝配、輔助辦公等，從事此類工作崗位的勞動力多為中等技能勞動力(Autor，2006)[49]。因此，人工智能對勞動者的替代效應(yīng)主要集中在中等技能勞動力，導(dǎo)致中等技能勞動力向高技能領(lǐng)域和低技能領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，使就業(yè)結(jié)構(gòu)兩級的勞動力數(shù)量增加(李磊和何艷輝，2019)[50]。這些表現(xiàn)為中等技能崗位比重下降，低技能崗位和高技能崗位比重上升，產(chǎn)生就業(yè)“極化”現(xiàn)象(Autor，2003)[33]。這一現(xiàn)象在美國(Autor，2015)[7]、英國(Goos and Manning，2007)[51]、中國(孫早和侯玉琳，2019；屈小博，2019)[43,52]和其他國家(Goos，2014)[53]均得到證實(shí)。孫早和侯玉琳(2019)研究發(fā)現(xiàn)[43]，工業(yè)智能化降低了對高中和初中教育程度的勞動力就業(yè)需求，增加了對大學(xué)?？萍耙陨虾托W(xué)及以下勞動力的需求，尤其是工業(yè)智能化發(fā)展程度越高的地區(qū)，對高等教育程度勞動力的需求越大。

人工智能可能僅在短期內(nèi)導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)“極化”現(xiàn)象。奧特爾(Autor，2015)認(rèn)為[7]，技術(shù)進(jìn)步通過影響工作類型與收入，逐漸形成勞動力市場“極化”現(xiàn)象。自動化能夠在一定工作范圍內(nèi)替代勞動力，但是自動化技術(shù)與勞動力之間存在較強(qiáng)的互補(bǔ)性，這種互補(bǔ)性通過創(chuàng)造新的工作崗位，不僅能夠提高勞動生產(chǎn)率，還能增加對勞動力的需求，因此，就業(yè)“極化”并不會長期存在。

(五)應(yīng)對人工智能替代效應(yīng)的教育政策

關(guān)于人工智能對就業(yè)總量的影響是正是負(fù)，學(xué)界雖存在爭議，但基本認(rèn)同人工智能對部分就業(yè)存在替代沖擊。因此，已有學(xué)者積極尋求發(fā)揮人工智能創(chuàng)造效應(yīng)、應(yīng)對人工智能對就業(yè)不利沖擊的教育政策，以提高勞動力技能與人工智能技術(shù)的匹配度。張學(xué)英(2019)認(rèn)為[54]，勞動者需要圍繞人工智能的設(shè)計(jì)、開發(fā)、制造、調(diào)試和對產(chǎn)品、設(shè)備、流程及服務(wù)的運(yùn)行維護(hù)進(jìn)行人力資本投資，以確保在面對技術(shù)升級時(shí)能夠具有充足的人力資本遷移到其他就業(yè)領(lǐng)域，并爭取憑借后續(xù)人力資本投資向上遷移至更高職位或更先進(jìn)的就業(yè)領(lǐng)域，改變因固有的知識和技術(shù)內(nèi)涵而被束縛于某一行業(yè)或某些工作崗位的局面。即勞動者的人力資本需對接于人工智能，拓寬就業(yè)范圍，降低被替代的概率，降低就業(yè)震蕩風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)前，我國在人工智能人才培養(yǎng)上尚處于起步階段。面對緊迫的形勢需求，我國高等學(xué)校應(yīng)積極與人工智能對接，大力培養(yǎng)人工智能相關(guān)人才，引進(jìn)人工智能高水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，優(yōu)化高等學(xué)校人才培養(yǎng)模式；特別是在各類專業(yè)課程設(shè)置上，應(yīng)積極與應(yīng)用型人才需求加強(qiáng)匹配，實(shí)現(xiàn)我國人工智能人才的精準(zhǔn)培養(yǎng)，以應(yīng)對技術(shù)與時(shí)代的變化。針對人工智能引起失業(yè)的問題，我國高等學(xué)校可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對就業(yè)市場進(jìn)行持續(xù)跟蹤和分析，應(yīng)盡快建立專業(yè)預(yù)警機(jī)制，不斷增強(qiáng)自身的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范意識，及時(shí)動態(tài)調(diào)整各專業(yè)的招生計(jì)劃，避免與人工智能過度正面的競爭(萬昆，2019)[55]。

二、人工智能對收入分配的影響

人工智能對收入分配的影響表現(xiàn)為以下三個(gè)方面：第一，通過影響勞動力就業(yè)，人工智能將對勞動力工資水平產(chǎn)生影響；第二，人工智能的發(fā)展產(chǎn)生資本對勞動力的分配優(yōu)勢，導(dǎo)致勞動收入份額發(fā)生變化；第三，人工智能時(shí)代存在高技能對低技能的分配優(yōu)勢，影響收入差距。資本對勞動力、高技能對低技能勞動力的分配優(yōu)勢將擴(kuò)大收入差距(孟園園和陳進(jìn)，2019)[56]。

(一)人工智能對勞動力工資水平的影響

人工智能對勞動力工資水平的影響依賴于勞動力與人工智能技術(shù)之間的關(guān)系。如果人工智能與勞動力之間存在替代關(guān)系，則人工智能將對勞動力工資水平帶來負(fù)面影響。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2017，2018)認(rèn)為[25,57]，人工智能對勞動力工資的影響取決于人工智能會與哪一類勞動力形成競爭關(guān)系。若高技能勞動力的工作被自動化，則人工智能將對高技能勞動力工資產(chǎn)生負(fù)面影響；若低技能勞動力的工作被自動化，則人工智能將對低技能勞動力工資產(chǎn)生負(fù)面影響。如果人工智能未對勞動力就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，則人工智能可通過提高勞動力生產(chǎn)效率與邊際產(chǎn)出水平，提高勞動力工資水平。由于人工智能在抽象型、創(chuàng)造型領(lǐng)域與勞動者具有互補(bǔ)性，因此在此類領(lǐng)域工作的勞動力收入將會顯著提高(Autor，2015)[7]。

人工智能對勞動力工資水平的提升作用呈倒“U”型。格雷茨和邁克爾斯(Graetz and Michaels，2018)研究發(fā)現(xiàn)[30]，隨著機(jī)器人使用密度的提高，全要素生產(chǎn)率與平均工資均會有所增長，但人工智能對工資水平的正向影響會在長期內(nèi)逐漸下降。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r處于較低水平時(shí)，人工智能技術(shù)的發(fā)展，會大幅度提高生產(chǎn)率，增加就業(yè)者的收入，對工資水平的提升作用較為明顯；隨著經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，工資水平處于一個(gè)較高水平，雖然人工智能技術(shù)不斷促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但本就處于較高水平的就業(yè)人員工資的上漲速度就會逐漸降低。因此，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，人工智能對提高工資水平的作用逐漸減弱(孟園園和陳進(jìn)，2019)[56]。

(二)人工智能對勞動收入份額的影響

通過影響勞動力就業(yè)與勞動生產(chǎn)率，人工智能將對勞動收入份額產(chǎn)生影響。一方面，人工智能將對就業(yè)帶來負(fù)面影響，導(dǎo)致勞動收入份額下降。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)認(rèn)為[58]，由于人工智能相關(guān)機(jī)器設(shè)備將取代先前由人工執(zhí)行的任務(wù)，導(dǎo)致機(jī)器替代勞動力，勞動力均衡工資水平下降，勞動在國民收入中的份額也隨之下降。另一方面，人工智能對勞動生產(chǎn)率的提升幅度超過了工資的提升幅度，導(dǎo)致勞動收入份額下降。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)認(rèn)為[16]，人工智能和機(jī)器人能夠替代之前由工人從事的工作，產(chǎn)生替代效應(yīng)，表明人工智能在提升勞動生產(chǎn)率的同時(shí)并未提高對勞動力的需求，反而會降低勞動力工資與就業(yè)率，導(dǎo)致工人工資與其單位產(chǎn)出不相關(guān)，進(jìn)而降低勞動在國民收入中的比重。

人工智能對勞動收入份額的影響存在行業(yè)異質(zhì)性。郭凱明(2019)[59]通過構(gòu)建一個(gè)多部門動態(tài)一般均衡模型，研究發(fā)現(xiàn)，人工智能服務(wù)或人工智能擴(kuò)展型技術(shù)提高，都會促使生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)部門間流動，進(jìn)而引起勞動收入份額變化。生產(chǎn)要素的流動方向取決于不同產(chǎn)業(yè)部門在人工智能產(chǎn)出彈性和人工智能與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替代彈性上的差別。在勞動密集型產(chǎn)業(yè)人工智能的產(chǎn)出彈性更高且生產(chǎn)部門間產(chǎn)品替代彈性更低，或者資本密集型產(chǎn)業(yè)人工智能的產(chǎn)出彈性更高且生產(chǎn)部門間產(chǎn)品替代彈性更高，或者勞動密集型產(chǎn)業(yè)人工智能與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替代彈性更高時(shí)，人工智能服務(wù)或資本密集型產(chǎn)業(yè)人工智能擴(kuò)展型技術(shù)提高后，資本密集型產(chǎn)業(yè)比重將擴(kuò)大，勞動收入份額將降低；如果前提條件相反，那么產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和勞動收入份額的變動方向也會相反。

(三)人工智能對收入差距的影響

人工智能的就業(yè)“極化”效應(yīng)導(dǎo)致收入“極化”。蔡躍洲和陳楠(2019)認(rèn)為[60]，人工智能推動的自動化過程，在形成勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)兩極化趨勢的同時(shí)，必然會帶來收入分配格局的重大變化。在勞動者群體內(nèi)部，人工智能帶來的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化則會轉(zhuǎn)化為不同群體之間收入差距的擴(kuò)大。

人工智能和勞動力結(jié)構(gòu)構(gòu)成錯(cuò)配，以及勞動力整體受教育程度偏低，可能導(dǎo)致人工智能在中短期內(nèi)造成較為嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性失業(yè)，擴(kuò)大不同群體間的收入差距。一方面，勞動就業(yè)市場的兩極化趨勢下，原本處于中層收入崗位的勞動者，或者失業(yè)或者向低端崗位下滑，從而擴(kuò)大了勞動者內(nèi)部的收入差距。另一方面，就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整后，低技能崗位的就業(yè)人數(shù)增長，競爭更加激烈，工資下行壓力持續(xù)加大，導(dǎo)致高技能人群與低技能人群之間的工資差距不斷擴(kuò)大，最終表現(xiàn)為收入分配上對高學(xué)歷、高技能勞動者群體的不斷傾斜(Autor and Salomons，2017)[61]。何勤(2019)認(rèn)為[22]，當(dāng)人工智能技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用以后，企業(yè)主、中高層管理人員的收入會越來越高，在初次分配過程中的財(cái)富集中現(xiàn)象會更加凸顯。而失業(yè)人員，特別是長期被隔絕在勞動力市場以外且沒有進(jìn)行人力資本投資的人員，其職業(yè)和崗位適應(yīng)性越來越弱，在沒有社會補(bǔ)貼的情況下，收入會越來越低。隨著人工智能的發(fā)展和“機(jī)器換人”的大規(guī)模推進(jìn)，收入差距將進(jìn)一步拉大(Acemoglu and Restrepo，2018)[8]，可能會帶來影響社會穩(wěn)定等衍生問題(王君等，2017)[21]。

人工智能的發(fā)展也會繼續(xù)拉大不同國家的發(fā)展差距。那些掌握核心技術(shù)，并且廣泛使用人工智能的先進(jìn)國可能會獲得全球化生產(chǎn)和貿(mào)易的更多好處，而那些技術(shù)欠發(fā)達(dá)的落后過可能被鎖定在產(chǎn)業(yè)低端，處于更加發(fā)展不利的地位。國家之間的收入差距不斷擴(kuò)大，甚至?xí)霈F(xiàn)發(fā)展水平和收入分配的兩極分化(謝璐等，2019)[62]。

三、基本結(jié)論及未來研究方向

(一)基本結(jié)論

本文通過對人工智能相關(guān)研究文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，我國外關(guān)于人工智能影響勞動力就業(yè)的研究主要從四個(gè)方面展開。一是從人工智能新技術(shù)出發(fā)，研究人工智能對就業(yè)的替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)；二是研究人工智能對不同行業(yè)就業(yè)的影響；三是研究人工智能對不同技能勞動力就業(yè)的影響；四是從應(yīng)對人工智能對勞動力就業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，研究人工智能對教育的影響。同時(shí)，我國人工智能影響勞動收入份額的研究主要從三個(gè)方面展開：一是人工智能對勞動力工資水平的影響；二是人工智能對勞動收入份額的影響；三是人工智能對收入差距的影響。

1.人工智能對勞動力就業(yè)具有替代效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)和中性影響，存在行業(yè)異質(zhì)性、技能異質(zhì)性

機(jī)器人技術(shù)的使用可能會降低勞動力就業(yè)，使勞動力冗余；人工智能的發(fā)展也有可能提升就業(yè)率，體現(xiàn)在能夠創(chuàng)造新就業(yè)崗位、提升非機(jī)器工作的勞動力需求。從總量上來說，人工智能對就業(yè)總量的影響可能是替代效應(yīng)，可能是創(chuàng)造效應(yīng)，也有可能是替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)并存的中性影響。人工智能的發(fā)展能夠減少傳統(tǒng)制造業(yè)與傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)就業(yè)，但增加新興產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)的就業(yè)；促進(jìn)高技能勞動力就業(yè)、抑制低技能勞動者就業(yè)；在高科技企業(yè)中創(chuàng)造就業(yè)、在低技術(shù)水平企業(yè)中抑制就業(yè)；不同技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新類型對就業(yè)產(chǎn)生不同影響，產(chǎn)品創(chuàng)新促進(jìn)就業(yè)、流程創(chuàng)新抑制就業(yè)。

2.人工智能對勞動力工資水平、勞動收入份額與收入差距的影響存在差異

當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，人工智能的發(fā)展能夠增加勞動力的收入，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，人工智能對提高工資水平的作用逐漸減少。為了預(yù)防人工智能的發(fā)展帶來的對勞動力就業(yè)的不利影響，就需要?jiǎng)?chuàng)造新的勞動密集型工作，提升勞動收入份額。隨著人工智能的發(fā)展，新技術(shù)對于勞動力的替代，會降低勞動在國民收入中的份額。人工智能發(fā)展促進(jìn)資本要素份額提高，對低技能勞動力的收入影響更大，壓縮了中等收入階層，拉大了高收入群體和低收入群體的差距，兩極分化，貧富差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

(二)未來研究方向

1.重視人工智能發(fā)展階段的研究

人工智能的研究將人工智能視為一種技術(shù)進(jìn)步，把某一地區(qū)、省份內(nèi)部，人工智能發(fā)展階段納入分析框架，拓展了人工智能這一技術(shù)的研究階段與具體內(nèi)容。由于我國處于工業(yè)化階段，行業(yè)、區(qū)域技術(shù)存在差異，因此在分析人工智能影響就業(yè)、勞動收入份額的問題時(shí)，加入人工智能的發(fā)展階段就十分必要。

2.注重勞動力本身的屬性與人工智能勞動力需求的匹配性研究

一方面，由于人工智能能夠促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生，創(chuàng)造新就業(yè)崗位；另一方面，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，創(chuàng)造和替代就業(yè)崗位。因此，勞動力的受教育水平、專業(yè)與創(chuàng)造的新崗位的匹配，不僅決定了我國未來勞動力市場就業(yè)率，更能從根本上促進(jìn)人工智能在我國的全面發(fā)展。由此，我國深入研究勞動力本身的屬性與人工智能崗位的匹配性研究非常重要。

3.深化人工智能發(fā)展對大學(xué)生就業(yè)影響的研究

隨著我國研究生的擴(kuò)招、大學(xué)生專升本比例的增加，作為高技能勞動力的大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)情況引起社會各界的廣泛關(guān)注。因此，利用微觀數(shù)據(jù)深入研究人工智能發(fā)展對于大學(xué)生就業(yè)的影響，不僅能夠?qū)θ斯ぶ悄軐蜆I(yè)的影響機(jī)制進(jìn)行詳細(xì)探究，而且能夠?qū)Υ髮W(xué)生就業(yè)率、就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行評估，進(jìn)而能夠?qū)趧恿κ袌鼍蜆I(yè)形勢加以判斷。

4.拓展勞動力市場的就業(yè)質(zhì)量研究

我國在由人口紅利向人才紅利轉(zhuǎn)變的過程中，勞動力市場就業(yè)質(zhì)量的提升，不僅能夠推動經(jīng)濟(jì)社會的全面發(fā)展，還能夠反向刺激人工智能的快速發(fā)展。因此，我們可將勞動力就業(yè)質(zhì)量納入分析框架，結(jié)合當(dāng)前就業(yè)情況，探究人工智能發(fā)展對勞動力就業(yè)質(zhì)量的影響及其影響機(jī)制，分析促進(jìn)收入分配合理化的融合路徑。