夏 鑫

引言

人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)快速步入數(shù)字化時(shí)代，推動(dòng)生產(chǎn)、生活、思維方式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重大變革[1]，為全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。近年來(lái)，人工智能技術(shù)受到國(guó)家政府的高度支持和重視，已成為國(guó)家戰(zhàn)略的重要組成部分，例如2017年印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年人工智能與5G技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)被定義為新型基礎(chǔ)設(shè)施，2021年“十四五”規(guī)劃提出要進(jìn)一步加快建設(shè)新型基礎(chǔ)設(shè)施，2022年出臺(tái)《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場(chǎng)景的通知》等這一系列舉措為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了長(zhǎng)期保障，均體現(xiàn)了國(guó)家引領(lǐng)智能技術(shù)進(jìn)步的決心。

隨著人工智能技術(shù)的逐步應(yīng)用，對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)也帶來(lái)重大改變，人工智能對(duì)就業(yè)的影響主要存在“創(chuàng)造效應(yīng)”和“替代效應(yīng)”兩種觀點(diǎn)，創(chuàng)造效應(yīng)是指新要素投入帶來(lái)全新就業(yè)機(jī)會(huì)；替代效應(yīng)是指技術(shù)進(jìn)步替代一些人的職業(yè)，造成大規(guī)模失業(yè)等問(wèn)題[2]148。已有研究表明，工業(yè)機(jī)器人大規(guī)模使用可能會(huì)對(duì)制造企業(yè)員工收入造成負(fù)面影響，但主要使用的是上市公司等宏觀數(shù)據(jù)，且相關(guān)研究主要集中在宏觀勞動(dòng)力市場(chǎng)層面，對(duì)微觀層面的勞動(dòng)者個(gè)體的關(guān)注較少。本文使用2018年中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查（CLDS）數(shù)據(jù)試圖探討人工智能應(yīng)用對(duì)制造企業(yè)員工收入水平將會(huì)產(chǎn)生何種影響。制造企業(yè)員工屬于低技能勞動(dòng)者，收入是他們良好工作和生活的重要保證，也是激勵(lì)他們?cè)诠ぷ鲘徫簧线M(jìn)步和發(fā)展的重要源泉，如何讓社會(huì)低技能勞動(dòng)者適應(yīng)新技術(shù)的應(yīng)用，更好地進(jìn)行勞動(dòng)也是我國(guó)政府未來(lái)工作重心之一。

一、文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)

人工智能對(duì)就業(yè)的影響存在“創(chuàng)造效應(yīng)”和“替代效應(yīng)”兩種觀點(diǎn)。創(chuàng)造效應(yīng)認(rèn)為新要素投入帶來(lái)新的就業(yè)機(jī)會(huì)，可以促使員工技能的迭代更新，提升員工工作效率，增加企業(yè)利潤(rùn)率，有利于增加員工收入水平[2]151。替代效應(yīng)認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步替代部分職業(yè)，造成失業(yè)等問(wèn)題，給員工帶來(lái)失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等威脅，就業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力下降，會(huì)降低員工收入水平[3]。2015年發(fā)布《工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的積極影響》報(bào)告認(rèn)為，人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)就業(yè)不只是消極影響，反而積極影響更為顯著，可以創(chuàng)造更高質(zhì)量的就業(yè)機(jī)會(huì)[4]88。因此，從人工智能對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)來(lái)看，人工智能技術(shù)應(yīng)用一定程度上可以增加更優(yōu)質(zhì)的就業(yè)崗位，增加員工的工作效能，獲得單位小時(shí)內(nèi)更高的收入報(bào)酬。

制造業(yè)企業(yè)員工工作具有機(jī)械重復(fù)、工作時(shí)間長(zhǎng)等特征，相比于二、三產(chǎn)業(yè)，人工智能技術(shù)在第一產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和范圍更為普遍，制造業(yè)企業(yè)員工已經(jīng)逐漸適應(yīng)工作場(chǎng)所新技術(shù)的應(yīng)用，工作知識(shí)和技能也得到一定的迭代和升級(jí)，能夠適應(yīng)新的工作任務(wù)和要求，工作效率能夠得到一定提升，進(jìn)而也會(huì)提升他們的收入水平。綜上，提出假設(shè)：

H1：人工智能應(yīng)用對(duì)制造企業(yè)員工的收入水平具有正向影響。

人力資本理論認(rèn)為，教育投資是個(gè)體潛藏能力得以增長(zhǎng)的生產(chǎn)性投資，能提高人的知識(shí)、技能和生產(chǎn)能力，從而增加個(gè)人收入。受教育程度更高的制造業(yè)企業(yè)員工可以更加快速掌握人工智能技術(shù)發(fā)展對(duì)知識(shí)和技能的需求，提高生產(chǎn)效率，增加工資收入，而受教育程度低的員工，掌握新知識(shí)和技能的時(shí)間相對(duì)更長(zhǎng)，技能水平稍差，收入水平也會(huì)低一點(diǎn)。綜上，提出假設(shè)：

H2：教育程度對(duì)制造企業(yè)員工的收入水平具有正向影響。

H3：教育程度在人工智能應(yīng)用和制造企業(yè)員工的收入水平之間起正向調(diào)節(jié)作用。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量定義

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于CLDS2018年個(gè)體問(wèn)卷數(shù)據(jù)。該調(diào)查采用多階段、多層次的概率抽樣方法，每隔兩年對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)開(kāi)展動(dòng)態(tài)追蹤調(diào)查，具備一定的權(quán)威性和代表性。選擇制造企業(yè)18—65歲員工作為研究樣本，剔除無(wú)效樣本后，最終獲得樣本數(shù)據(jù)共778個(gè)。

（二）變量定義

因變量：收入水平。選擇被調(diào)查對(duì)象2017年的年總收入數(shù)據(jù)來(lái)衡量勞動(dòng)力收入水平，并對(duì)其做對(duì)數(shù)化處理[5]。數(shù)值越高，代表員工收入水平越高，反之則越低。

自變量：人工智能應(yīng)用。采用二分類(lèi)變量進(jìn)行表示，通過(guò)對(duì)問(wèn)卷中“您的工作單位是否使用高度自動(dòng)化、機(jī)器人、人工智能等技術(shù)？”這一題目進(jìn)行測(cè)量[4]89，若回答是，則賦值1；若回答否，則賦值0。

調(diào)節(jié)變量：教育程度。通過(guò)對(duì)受訪者詢問(wèn)“您的最高學(xué)歷是什么”了解其教育程度，取值范圍為1—10分，數(shù)值越高，代表受教育程度越高，反之越低。

控制變量：為了盡量消除變量遺漏帶來(lái)的估計(jì)偏差，本文選擇以下控制變量包括：年齡、性別、婚姻狀態(tài)、社會(huì)保險(xiǎn)、健康狀況等作為控制變量。

三、實(shí)證結(jié)果和分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析

采用SPSS26.0對(duì)篩選后的制造企業(yè)員工樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，分析結(jié)果如表1所示。研究樣本的平均年齡在41歲左右，男女性別比例分布較為均勻，購(gòu)買(mǎi)社會(huì)保險(xiǎn)的調(diào)查者不到總調(diào)查者半數(shù)，樣本制造企業(yè)人工智能應(yīng)用水平總體偏低，員工年總收入平均水平在5萬(wàn)元左右，受教育程度平均為高中學(xué)歷水平。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

各變量之間的相關(guān)性關(guān)系如表2所示。由皮爾遜相關(guān)系數(shù)可以看出：人工智能應(yīng)用與收入水平（r=0.179，p ＜0.01）顯著正相關(guān)，人工智能應(yīng)用與教育程度（r=0.130，p＜0.01）顯著正相關(guān)，教育程度與收入水平（r=0.353，p＜0.01）顯著正相關(guān)，各變量相關(guān)性與假設(shè)初步相符。

表2 變量間相關(guān)性分析

接著，檢驗(yàn)人工智能應(yīng)用與收入水平之間的基準(zhǔn)回歸關(guān)系，見(jiàn)表3。首先，將收入水平設(shè)為因變量，將年齡、性別、婚姻狀態(tài)等變量作為自變量，模型1結(jié)果顯示，性別（β=0.226，p＜0.001）、婚姻狀態(tài)（β=0.287，p＜0.001）、社會(huì)保險(xiǎn)（β=0.287，p＜0.001）對(duì)制造企業(yè)員工收入水平具有顯著正向影響，即制造企業(yè)男性、已婚或社會(huì)保險(xiǎn)水平高的員工收入水平提高的可能性更大。

表3 基準(zhǔn)回歸分析

表4 教育程度的調(diào)節(jié)作用

然后將人工智能應(yīng)用作為自變量，將年齡、性別、婚姻狀態(tài)等設(shè)為控制變量，收入水平作為因變量。回歸結(jié)果如模型2所示，人工智能應(yīng)用對(duì)收入水平也具有顯著正向影響（β=0.085，p＜0.01），當(dāng)制造企業(yè)人工智能應(yīng)用水平逐漸增加時(shí)，制造企業(yè)員工對(duì)應(yīng)的收入水平也會(huì)提高。綜上，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)教育程度在人工智能應(yīng)用和制造企業(yè)員工收入水平之間的調(diào)節(jié)作用，首先對(duì)調(diào)節(jié)變量和自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再將標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果乘積項(xiàng)（人工智能應(yīng)用×教育程度）帶入回歸模型進(jìn)行分層回歸分析。由模型3可知，在基準(zhǔn)回歸分析基礎(chǔ)上，加入教育程度作為自變量，結(jié)果顯示，制造企業(yè)員工的教育程度對(duì)收入水平呈現(xiàn)顯著正向影響（β=0.209，p＜0.001），即制造企業(yè)員工受教育水平越高，收入水平也會(huì)越高，假設(shè)2得到驗(yàn)證。由模型4可知，人工智能應(yīng)用和教育程度的交互項(xiàng)會(huì)對(duì)制造企業(yè)員工收入水平產(chǎn)生較為明顯的正向影響（β=0.080，p＜0.05），表明教育程度在人工智能應(yīng)用和制造企業(yè)員工的收入水平之間起正向調(diào)節(jié)作用，即受教育程度越高，人工智能應(yīng)用和收入水平之間的正向關(guān)系就越強(qiáng)。

四、研究結(jié)論與討論

對(duì)制造企業(yè)員工收入水平產(chǎn)生顯著的正向影響。同時(shí)，教育程度對(duì)制造企業(yè)員工收入水平產(chǎn)生正向影響，教育程度在人工智能應(yīng)用和制造企業(yè)員工收入水平之前起到正向調(diào)節(jié)作用。

基于研究結(jié)論，提出以下政策啟示：首先，企業(yè)應(yīng)科學(xué)合理引進(jìn)人工技能技術(shù)的應(yīng)用?？紤]人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)員工帶來(lái)的不利影響，組織相關(guān)技能培訓(xùn)，循序漸進(jìn)推進(jìn)企業(yè)人工智能應(yīng)用過(guò)程，幫助企業(yè)更好地發(fā)展。其次，員工要與時(shí)俱進(jìn)提升自身工作能力和技術(shù)。正確看待新技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，快速掌握對(duì)應(yīng)新技術(shù)和新技能，主動(dòng)學(xué)習(xí)更新知識(shí)和技能。最后，政府有關(guān)部門(mén)應(yīng)出臺(tái)完善相關(guān)的輔助政策。對(duì)人工智能應(yīng)用低的企業(yè)提供一定資金扶持和傾斜，幫助其更好地轉(zhuǎn)型升級(jí)；為就業(yè)群體提供就業(yè)信息咨詢服務(wù)，組織開(kāi)展職業(yè)技能培訓(xùn)活動(dòng)，提高勞動(dòng)者工作適應(yīng)能力。