人工智能對就業(yè)與收入不平等的影響研究

　　摘 要: 人工智能在刺激創(chuàng)新與促進經(jīng)濟增長的同時，也在深刻影響就業(yè)體系，如果沒有適當(dāng)?shù)墓舱吒深A(yù)，收入分配極化的風(fēng)險很大。為此，我國應(yīng)在積極引領(lǐng)人工智能技術(shù)革命的同時，想辦法減輕其對勞動者福利的負面沖擊，包括加強人工智能對就業(yè)影響的精細化研究、推動教育內(nèi)容更加適應(yīng)人工智能時代的要求、重視不同群體之間收入差距的擴大，以及通過鼓勵政策創(chuàng)新，確保我國能夠在未來的技術(shù)發(fā)展、風(fēng)險防范、道德倫理規(guī)范制定中發(fā)揮獨特作用，引領(lǐng)構(gòu)建人工智能時代的全球治理機制。

　　葛鵬， 中國物價 發(fā)表時間：2021-08-06

　　關(guān)鍵詞: 人工智能 技術(shù)進步 就業(yè) 收入不平等

　　當(dāng)前，以人工智能為主要內(nèi)容的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革孕育興起，大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新、計算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，驅(qū)動人工智能發(fā)展進入新階段，智能化成為技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。與此同時，國務(wù)院印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，提出我國到 2030 年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略目標(biāo)。政府和市場同時發(fā)力，讓我國人工智能取得了突飛猛進的發(fā)展，據(jù)報道，2017 年我國人工智能的企業(yè)數(shù)量和專利申請數(shù)量都已位居全球第二，相關(guān)學(xué)術(shù)論文發(fā)表數(shù)量世界第一。此外，國際機器人聯(lián)合會發(fā)布的報告指出，中國已經(jīng)是世界上最大的工業(yè)機器人市場。近年的一些研究顯示，發(fā)展人工智能會提高本國的經(jīng)濟增長率 ( Aghion et al. ，2017) 、刺激創(chuàng)新與提高研發(fā)生產(chǎn)率 ( Cockburn et al. ，2018) 、增加高技能勞動力溢價和資本回報率 ( Jaumotte et al. ，2013) 等。大力發(fā)展人工智能技術(shù)將有助于中國在國際競爭中處于領(lǐng)先地位。

　　在將科技進步轉(zhuǎn)化為更高生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長動力的同時，人工智能驅(qū)動下的自動化也在顛覆勞動力市場，加劇失業(yè)與收入不平等。世界經(jīng)濟論壇在報告 《工作的未來———第四次工業(yè)革命下的就業(yè)、技能和勞動力策略》中認為，對于很多行業(yè)和國家，當(dāng)前最緊缺的崗位或?qū)＜以?10 年前甚至在 5 年前都沒有相應(yīng)的需求，而且這一改變速度仍在加快。據(jù)估計，現(xiàn)在小學(xué)生中 65% 在以后都將從事當(dāng)前并不存在的嶄新工作。Frey 和 Osborne ( 2017) 估計認為，當(dāng)前美國高達 47% 的勞動者屬于容易被人工智能替代的高危人群。因此，研究人工智能對就業(yè)體系的影響有著深刻的政策含義。

　　一、人工智能影響就業(yè)的特點

　　人工智能對不同崗位的替代性存在差異，其中需要一定技術(shù)和教育水平，但同時又是常規(guī)性的工作會受到很大沖擊。這類工作人工成本高同時又容易人工智能化，對它們進行人工智能替代的收益最大。低端的服務(wù)性工作和高端的需要創(chuàng)造性的工作受影響不大，就業(yè)在一段時間里可能出現(xiàn)分化: 中間部分被替代，兩端得以保留甚至增長。

　　人工智能對就業(yè)體系的短期與長期影響不同。短期看，被替代的工人存在轉(zhuǎn)型、再就業(yè)甚至退出勞動力市場的痛苦。需要相應(yīng)的救濟措施、培訓(xùn)計劃和勞動力市場政策來緩解過渡期的困難。長期看，現(xiàn)在還不存在的大量工作機會將在人工智能的發(fā)展過程中被大量創(chuàng)造。伴隨新崗位的創(chuàng)造，就業(yè)質(zhì)量會提高，如工業(yè)革命摧毀了大量農(nóng)村就業(yè)，但創(chuàng)造出大規(guī)模、高質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)工作機會。與短期政策不同，長期的政策應(yīng)著眼于培養(yǎng)與人工智能技術(shù)相適應(yīng)的下一代勞動者，同時采取收入分配措施，預(yù)防技術(shù)進步帶來的收入兩極分化。

　　同時，人工智能將帶來勞動生產(chǎn)率的提高和社會經(jīng)濟的進步。人工智能的發(fā)展使更復(fù)雜的生產(chǎn)、服務(wù)、產(chǎn)業(yè)鏈成為可能。這些復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈的成功取決于: 成本效率; 各個環(huán)節(jié)的銜接。在整個鏈條中，存在常規(guī)性的部分，人工智能技術(shù)可以提高這些部分的質(zhì)量、降低這些部分的成本。同時，鏈條中同時也存在大量的創(chuàng)造型、服務(wù)性、交互性的非常規(guī)性環(huán)節(jié)，這是人工智能難以替代的。在整個鏈條中人與人工智能的合理分工、相互比較優(yōu)勢的發(fā)展至關(guān)重要。

　　二、技術(shù)進步緩解就業(yè)替代的理論機制

　　總的看來，技術(shù)創(chuàng)新的目的是在生產(chǎn)同樣產(chǎn)品的過程中減少對投入品的使用，比如勞動力。因而，技術(shù)創(chuàng)新一般會節(jié)省勞動力投入。一般來講，人工智能和機器人等自動化技術(shù)在沖擊就業(yè)的同時，會有補償機制緩解其對勞動力的替代，Barbieri 等 ( 2019) 指出，古典理論、新古典理論、凱恩斯理論和熊彼特理論對相應(yīng)的補償機制有不同的解釋。

　　( 一) 古典理論

　　新機器的引入。如果機器人等自動化技術(shù)被廣泛應(yīng)用，他們可能在某些或全部任務(wù)上替代了勞動者。然而，機器人本身必須進行額外的生產(chǎn)。因此，對人工的需求會從下游的機器人應(yīng)用行業(yè)轉(zhuǎn)移到上游的機器人生產(chǎn)部門，并對就業(yè)沖擊產(chǎn)生抵消效果 ( Dosi et al. ，2019) 。當(dāng)然，如果機器生產(chǎn)部門對新部件的生產(chǎn)完全調(diào)用了生產(chǎn)舊部件的人員，那該部門并不會產(chǎn)生就業(yè)的增長效果。

　　產(chǎn)品價格的下降。機器人的廣泛使用導(dǎo)致生產(chǎn)率提高，可能引發(fā)平均生產(chǎn)成本的下降，這在高度競爭的市場中，會轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品價格的下降。更低的價格會導(dǎo)致對該產(chǎn)品的需求上升，進而在未能自動化的生產(chǎn)任務(wù)中產(chǎn)生對勞動力更大的需求 ( Acemoglu and Restrepo，2020) 。

　　超額利潤的再投資。在非完全競爭市場中，單位成本下降與其導(dǎo)致的產(chǎn)品價格下降之間的彈性小于 1，這雖然限制了前一種勞動力補償機制的作用發(fā)揮，但機器人的使用會產(chǎn)生超額利潤，進而投資于資本形成 ( capital formation) ，擴大生產(chǎn)能力和中間需求，帶來就業(yè)增長。

　　( 二) 新古典理論

　　工資的下降。在開始時勞動力被機器人替代，會導(dǎo)致額外的勞動供給，進而使得平均工資下降，或工資上升受限 ( 如果法規(guī)不允許工資下調(diào)) 。在生產(chǎn)函數(shù)運行良好的情況下，工資下降導(dǎo)致的勞動力需求上升應(yīng)該能重新平衡市場，并吸收初始的勞動供給盈余。然而，由于勞動力投入和機器人并非完美替代品，并且勞動力在組成上是一個充滿異質(zhì)性的廣義范疇 ( 依賴于教育、崗位、工作和任務(wù)) ，因此低工資不一定導(dǎo)致對勞動力的需求提高。事實上，真實的生產(chǎn)流程幾乎是不可逆的，也就是說，無論相對價格如何，新技術(shù)都會取代舊技術(shù) ( Dosi and Nelson，2010、2013) ，因為知識和技術(shù)變革的特點是路徑依賴和回報遞增 ( Capone et al. ，2019; David， 1985; Rosenberg，1982) 。

　　( 三) 凱恩斯理論

　　收入的增長。在任何情況下，工人都能從生產(chǎn)率增長中獲益。事實上，機器人的使用會導(dǎo)致工資和消費上升，至少對于那些未被自動化替代的工人是如此。消費需求的增長通過著名的凱恩斯定律產(chǎn)生了對勞動力的更高需求及就業(yè)增長，能抵消初始的勞動力替代。

　　( 四) 熊彼特理論

　　熊彼特 ( 1912) 強調(diào)，技術(shù)進步不能被簡化為單純的 ( 節(jié)省勞動力的) 過程創(chuàng)新。事實上，新產(chǎn)品 ( 機器人等) 的引進，產(chǎn)生了新的生產(chǎn)分支，刺激了額外的消費。一般來說，就人工智能而言，它可以作為一個平臺，在許多服務(wù)行業(yè)創(chuàng)造新的任務(wù)。產(chǎn)出的提高和消費的擴大能轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟體中更高的勞動力需求和就業(yè)。

　　不過，Barbieri 等 ( 2019) 指出，上述就業(yè)補償機制都存在潛在的問題: 產(chǎn)品價格下降可能因價格剛性和市場非競爭性而受限，由于技術(shù)進步而導(dǎo)致的額外收入不一定轉(zhuǎn)化為對勞動密集型活動的投資，新產(chǎn)品的生產(chǎn)甚至?xí)〈f產(chǎn)品的生產(chǎn)從而削弱崗位的創(chuàng)造。而且，這些補償機制不能忽略時間維度，技術(shù)變革的速度和發(fā)生潛在補償?shù)臅r間是需要額外考慮的因素。自動化技術(shù)總是非常有助于增長但卻加劇不平等，實際工資短期內(nèi)下降，最終會上升，但上升需要很長的時間，長到令人擔(dān)憂 ( Berg et al. ， 2018) 。不過，Bessen ( 2019) 的模型顯示，技術(shù)進步的速度越快，就業(yè) ( 尤其是非常規(guī)就業(yè)) 的增長速度就會越快。總的來說，經(jīng)濟理論既沒有提供明確的答案，也沒有對自動化技術(shù)的就業(yè)效應(yīng)進行預(yù)測，因為它取決于一系列因素、假設(shè)、參數(shù)、彈性、模型校準。因此，上述理論模型被整合進了旨在提供更多證據(jù)的實證研究之中。

　　三、技術(shù)進步影響就業(yè)的實證證據(jù)

　　最近幾十年在美國和十幾個歐盟國家都出現(xiàn)了勞動力市場的 “兩極化”趨勢，即崗位占比越來越向技能和收入分布的頂端與底部聚集，而中間技能的就業(yè)占比則急劇下降 ( Autor et al. ，2008; Goos and Manning，2007; Goos et al. ，2009; Michaels et al. ， 2014) 。導(dǎo)致這種現(xiàn)象的主要原因，是 “常規(guī)型”崗位的消失 ( Cortes et al. ，2017) 。常規(guī)型崗位所包含的一系列任務(wù)可以由機器遵循特定的程序完成，而自動化技術(shù)的進步對常規(guī)型崗位勞動力的替代作用是導(dǎo)致常規(guī)型崗位消失的主因。

　　比較典型的如 Cortes et al. ( 2017) 在研究自動化對美國就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響時發(fā)現(xiàn)，1989 - 2014 年間，美國經(jīng)歷了常規(guī)認知型就業(yè)占比的下降 ( 從 19. 6% 降至 16. 1% ) ，以及常規(guī)體力型工作占比的下滑 ( 從 21. 0%降至 15. 1% ) ，同時，非常規(guī)認知型就業(yè)占比上升 ( 從24. 7%提高到28. 2% ) ，非常規(guī)體力型工作占比增長 ( 從 9. 6% 升至 12. 3% ) ，非就業(yè)人群占比也從 25. 2%上升至 28. 3%。美國從中等收入水平的常規(guī)崗位中被擠出的勞動者，主要進入了低收入的非常規(guī)體力型工作以及非就業(yè)群體。

　　而發(fā)展中國家的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化和發(fā)達國家可能存在很大差異。因為發(fā)展中國家的初始崗位分布不同，承接了發(fā)達國家大量的離岸外包工作，信息技術(shù)成本和技能升級難度更高等原因 ( Maloney and Molina，2016) ，在發(fā)達國家出現(xiàn)的就業(yè)兩極化現(xiàn)象不一定符合發(fā)展中國家情況。不過，即便在發(fā)展中國家，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)化的可行和成本的下降，常規(guī)工作也在成為被替代的重點。

　　除了對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，文獻中就自動化技術(shù)能否引發(fā)大規(guī)模失業(yè)存在廣泛爭論。比較典型的如 Frey and Osborne ( 2017) 研究認為，歷史上，勞動者被計算機替代主要集中在常規(guī)崗位，然而現(xiàn)在由于人工智能技術(shù)的發(fā)展，很多通常被認為從事非常規(guī)崗位的勞動者也在逐漸被計算機替代。他們測算發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前美國高達 47% 的勞動者屬于容易被人工智能替代的高危人群。Autor ( 2015) 則認為，當(dāng)前人們處于對人工智能等自動化技術(shù)替代人工的焦慮狀態(tài)，這種焦慮在上世紀五六十年代也出現(xiàn)過。他認為，雖然機器的產(chǎn)生天生就是為了替代人工，但生產(chǎn)率提高也會導(dǎo)致勞動力需求增長，此外機器會提升只有人能夠完成的工作任務(wù)的勞動力價值，并創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，因而他認為長遠來看，機器并不會造成大量勞動者失業(yè)。

　　現(xiàn)有文獻的研究結(jié)論不一致，出現(xiàn)上述不同的正向或者負向效應(yīng)的可能原因是: 自動化對就業(yè)市場的影響本身很復(fù)雜，不同的國家或地區(qū)自動化技術(shù)的發(fā)展水平和狀態(tài)并不同步，而勞動力市場本身也具有很大的差異性，產(chǎn)出彈性和勞動力供給彈性不完全相同，從而對就業(yè)產(chǎn)生了不同的影響效果 ( 曹靜、周亞林，2018) 。

　　四、技術(shù)進步對收入不平等的影響

　　替代就業(yè)之外，自動化技術(shù)對勞動者福利最重要的影響可能在于收入差距的擴大。一 方 面， Acemoglu ( 2002) 在大量實證研究的基礎(chǔ)上，指出新技術(shù)主要惠及高技能工人，導(dǎo)致工資差距增大; Graetz ( 2015) 也發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機器人的使用降低了中低技能勞動者的工時和福利水平。另 一 方 面， Prettner ( 2017) 發(fā)現(xiàn)，自動化技術(shù)能解釋勞動力份額下降的 14%，引入自動化能提高整體生活水平，但會造成工人受損、資本持有者獲益; Braconier et al. ( 2014) 利用 OECD 國家的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，技能偏向型技術(shù)進步是導(dǎo)致收入差距上升的關(guān)鍵驅(qū)動因素，如果過去 25 年的這種技能偏向型技術(shù)進步的趨勢持續(xù)，到 2060 年 OECD 國家的收入差距會比當(dāng)前提升 30% ; Korinek and Stiglitz ( 2017) 進一步指出，人工智能的創(chuàng)新者會得到大量溢價，導(dǎo)致收入差距增大; Acemoglu and Restrepo ( 2020) 測算認為，每千名勞動者中多使用 1 臺機器人會導(dǎo)致員工工資降低 0. 42%。

　　自動化技術(shù)對收入不平等的影響已經(jīng)引起了政策制定者的關(guān)注。2016 年 12 月美國白宮所發(fā)布的《人工智能、自動化與經(jīng)濟報告》提出，需促進勞動力資源在區(qū)域間的轉(zhuǎn)移和流動，以及通過稅收制度促進財富向中低收入群體轉(zhuǎn)移，來緩解收入差距擴大的問題。

　　人工智能會提升技能和非常規(guī)崗位溢價，還會加大資本持有者與勞動者之間的收入差距。對此， Freeman ( 2016) 指出，當(dāng)前最需要擔(dān)心的不是人工智能會導(dǎo)致失業(yè)，而是未來勞動者的收入可能會停滯或者下滑 ( 因為機器人承擔(dān)了更多高生產(chǎn)率工作) ，收入將更多地流向機器的擁有者。Freeman 提出三條 “機器人經(jīng)濟學(xué)”法則: 一是人工智能和機器人技術(shù)的進步會產(chǎn)生更好地替代人工的機器，從經(jīng)濟學(xué)意義上講，機器人和人類工作的替代彈性在逐漸增大; 二是機器人代替人工的成本會逐漸下降，因為技術(shù)進步降低了生產(chǎn)成本，這會對工資產(chǎn)生向下的壓力; 三是收入將集中向機器人或其他形式的資本持有者手中，而不是勞動者，這會加劇收入不平等。

　　五、政策建議

　　我國應(yīng)在積極應(yīng)對、參與和引領(lǐng)人工智能技術(shù)革命的同時，努力減輕其對勞動者福利的負面沖擊。具體可以從以下措施著手降低其負面影響，并促進人工智能技術(shù)的長遠發(fā)展。

　　一要加強對人工智能產(chǎn)生就業(yè)影響的精細化研究。人工智能對不同行業(yè)、不同人群甚至流水線的不同環(huán)節(jié)產(chǎn)生的影響都存在差異，只有基于精細化的研究，才能提出精準化的對策。人工智能發(fā)展可能帶來更為復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈條，其中規(guī)范化和程序性的部分，使用人工智能可以降低成本、提高效率; 但創(chuàng)造性、服務(wù)性、交互性的環(huán)節(jié)，人工智能無法取代。只有促進產(chǎn)業(yè)鏈中人與人工智能的合理分工、有機銜接、充分發(fā)揮比較優(yōu)勢，才能讓復(fù)雜的鏈條運轉(zhuǎn)高效，這應(yīng)當(dāng)成為人工智能研究的一項重要內(nèi)容。

　　二要推動教育內(nèi)容更加適應(yīng)人工智能時代的要求。如果說人工智能對勞動力的替代需要 10 - 20 年時間，那么受到最大沖擊的一批勞動者今天還在校園里讀書。無論是人工智能時代需要的技術(shù)知識，還是技術(shù)難以替代的創(chuàng)新能力、人際交往能力等，都應(yīng)當(dāng)是今天教育的重點。同時，通過職業(yè)教育和在職培訓(xùn)提升現(xiàn)有勞動者的技能刻不容緩。

　　三要推動我國勞動力市場結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，采取政策和措施促進非常規(guī)性工作崗位的增加，穩(wěn)步提高非常規(guī)體力型工作和非常規(guī)認知型工作的占比。這需要教育政策、產(chǎn)業(yè)政策和勞動力市場政策的配合與協(xié)調(diào)。

　　四要優(yōu)化財稅社保政策，通過二次分配向受人工智能沖擊較為嚴重的人群傾斜，從而更有效地調(diào)節(jié)稅前收入不平等，讓人工智能的發(fā)展紅利惠及更廣泛的區(qū)域和人群。

　　最后，中國需要積極適應(yīng)新就業(yè)形態(tài)的發(fā)展趨勢，構(gòu)建具有包容性的政策參與機制，讓社會各方面意見能夠理性地參與到相關(guān)政策制定過程中。通過鼓勵政策創(chuàng)新，中國能夠在未來的技術(shù)發(fā)展、風(fēng)險防范、道德倫理規(guī)范制定中發(fā)揮獨特作用，引領(lǐng)構(gòu)建人工智能時代的全球治理機制。