□ 張 剛1 孫婉璐

(1.中國(guó)人民大學(xué) 勞動(dòng)人事學(xué)院, 北京 100872;2.中共中央黨校 國(guó)際戰(zhàn)略研究院, 北京 100091)

一、引 言

技術(shù)進(jìn)步是否會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)造成沖擊一直是人們關(guān)心的問(wèn)題。早在200多年前的工業(yè)革命時(shí)期,就有人擔(dān)心機(jī)械化大生產(chǎn)和新技術(shù)會(huì)使大批工人失業(yè),經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱之為“技術(shù)性失業(yè)”。為消除人們對(duì)技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)造成的擔(dān)憂,美國(guó)總統(tǒng)林登·約翰遜在1964年成立了“全國(guó)科技、自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)進(jìn)步藍(lán)帶委員會(huì)”，研究技術(shù)進(jìn)步是否帶來(lái)了失業(yè),得出的結(jié)論是技術(shù)進(jìn)步并沒(méi)有對(duì)就業(yè)造成威脅。

近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展以及數(shù)字技術(shù)的普及,人工智能得以飛快發(fā)展,作為此次科技革命的突破口,人工智能將成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?。人工智能?jiǎn)單來(lái)講就是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人腦的功能[1]。其概念由約翰·麥卡錫(John MaCarthy)在1956年達(dá)特茅斯舉行的學(xué)術(shù)研討會(huì)議上首次提出[2]。狹義的人工智能指機(jī)器人及其相關(guān)技術(shù),廣義的人工智能則指能夠模擬、延伸、替代人的行為的相關(guān)技術(shù)[2]。人工智能與以往科技革命的不同，不僅體現(xiàn)在其變革的速度、規(guī)模和深度上,它還具有以全新的方式替代人力勞動(dòng)的潛質(zhì)。近些年許多工廠出現(xiàn)了工業(yè)機(jī)器人,代替了許多勞動(dòng)者。圍棋人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝了世界排名第一的柯潔,Tesla自動(dòng)駕駛技術(shù)和3D打印技術(shù)等日益成熟,使人們又一次陷入“機(jī)器替代人”的恐慌?？陀^地認(rèn)識(shí)技術(shù)進(jìn)步、人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)和人們工作方式的影響,可以使人們正確評(píng)估未來(lái)就業(yè)前景及為公共政策的完善提供依據(jù),確保人工智能被積極地利用。

二、技術(shù)進(jìn)步、人工智能對(duì)就業(yè)均衡的影響

就業(yè)是個(gè)體獲得收入的主要方式,關(guān)系到社會(huì)穩(wěn)定。人工智能是否會(huì)造成大規(guī)模失業(yè),是當(dāng)今社會(huì)和學(xué)界普遍關(guān)心的問(wèn)題。對(duì)這一問(wèn)題的爭(zhēng)論,可以追溯到技術(shù)進(jìn)步是否會(huì)帶來(lái)大規(guī)模失業(yè)。

(一)技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)均衡的影響

關(guān)于技術(shù)進(jìn)步是否會(huì)造成失業(yè)存在兩種觀點(diǎn)。一部分學(xué)者認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步是造成失業(yè)的重要原因。技術(shù)進(jìn)步使資本生產(chǎn)效率提高,生產(chǎn)者更傾向使用資本代替勞動(dòng),從而造成失業(yè)。技術(shù)進(jìn)步引發(fā)了“機(jī)器化大生產(chǎn)”,馬克思[3]在《資本論》中指出“機(jī)器和人存在著競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系”。機(jī)器化大生產(chǎn)造成大批勞動(dòng)者失業(yè)[4]。Mantoux和Ashton[5]對(duì)第一次工業(yè)革命初期研究時(shí)也指出,機(jī)器化大生產(chǎn)使得機(jī)器和工人形成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,許多工人的工作被機(jī)器替代。Rasmussen[6]研究美國(guó)農(nóng)業(yè)史時(shí)認(rèn)為,機(jī)器替代了農(nóng)民的工作。Autor[7]更為具體地指出,1900年,美國(guó)有41%的勞動(dòng)力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),由于技術(shù)進(jìn)步的影響,到2000年,這一比例只有2%。中國(guó)學(xué)者王君等[8]認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步引發(fā)的三次科技革命無(wú)不表明,技術(shù)創(chuàng)新浪潮與經(jīng)濟(jì)周期下的大規(guī)模失業(yè)高度相關(guān)。姚站琪和夏杰長(zhǎng)[9]也認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步會(huì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生破壞效應(yīng)。張剛等[10]指出,在技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中,要警惕其帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。

另一部分學(xué)者比較樂(lè)觀地認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步會(huì)創(chuàng)造出新的工作崗位,會(huì)降低資本成本,生產(chǎn)者在擴(kuò)大生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)增加對(duì)工人的需求。Herrendorf 等[11]指出,在美國(guó)及歐洲農(nóng)業(yè)自動(dòng)化過(guò)程中,糧食價(jià)格降低了,消費(fèi)者購(gòu)買能力增強(qiáng),從而增加了對(duì)非機(jī)械化產(chǎn)品的需求,在非機(jī)械化領(lǐng)域創(chuàng)造了許多工作機(jī)會(huì)。同時(shí),技術(shù)進(jìn)步可以減少人們的工作時(shí)間,人們?cè)黾恿藢?duì)閑暇時(shí)光的消費(fèi),因此還會(huì)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。亞洲開發(fā)銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家莊巨忠公布了亞開行2018年經(jīng)濟(jì)報(bào)告的相關(guān)內(nèi)容,指出在2005—2015年期間,技術(shù)進(jìn)步使亞洲12個(gè)發(fā)展中國(guó)家或地區(qū)就業(yè)年均減少1.01億,同時(shí),就業(yè)轉(zhuǎn)移和需求的增長(zhǎng)使它們的就業(yè)年均增長(zhǎng)1.37億[12]。李修全[13]引用了美國(guó)歷史就業(yè)數(shù)據(jù)分析顯示,美國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)化替代了62萬(wàn)個(gè)工作崗位,卻最終創(chuàng)造了753萬(wàn)個(gè)新崗位;個(gè)人計(jì)算機(jī)替代了351萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位,卻創(chuàng)造了1926萬(wàn)個(gè)新崗位。Bessen[14]發(fā)現(xiàn),1995年至2010年,美國(guó)的ATM機(jī)由10萬(wàn)臺(tái)增長(zhǎng)到40萬(wàn)臺(tái),同時(shí),銀行辦事員卻從50萬(wàn)人增長(zhǎng)到55萬(wàn)人。

(二)人工智能對(duì)就業(yè)均衡的影響

學(xué)者對(duì)人工智能這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步對(duì)于就業(yè)均衡點(diǎn)影響持有不同的觀點(diǎn)。一部分人認(rèn)為人工智能將給就業(yè)市場(chǎng)帶來(lái)災(zāi)難,擔(dān)心人工智能對(duì)一些行業(yè)的失業(yè)沖擊可能是大規(guī)模的、快速的和斷崖式的。哪些工作未來(lái)會(huì)被人工智能取代?李開復(fù)和王詠剛[15]提出了較為簡(jiǎn)單的判斷標(biāo)準(zhǔn),即“五秒鐘準(zhǔn)則”。一項(xiàng)本來(lái)由人從事的工作,如果人能在5秒鐘內(nèi)對(duì)工作中需要思考和決策的問(wèn)題作出相應(yīng)決定,那么,這項(xiàng)工作就有非常大的可能被人工智能技術(shù)取代。從勞動(dòng)特征來(lái)看,第一,簡(jiǎn)單、重復(fù)、機(jī)械;第二,無(wú)需太多情感交流;第三,不需要太多人類靈感和智慧做出綜合判斷。

一些機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)未來(lái)人工智能的替代作用進(jìn)行了預(yù)測(cè):世界銀行2016年的研究顯示,未來(lái)20年內(nèi),非洲高達(dá)71%的就業(yè)崗位有可能會(huì)被人工智能所取代,發(fā)展中國(guó)家這一比例平均為50%,OECD國(guó)家為57%[10]。根據(jù)麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)2017年底的一份調(diào)研報(bào)告顯示,到2030年,約60%職業(yè)可能被自動(dòng)化替代。如果要足夠的工作崗位來(lái)保證充分就業(yè),將會(huì)有7500萬(wàn)到3.75億工作人員(占全球勞動(dòng)力總數(shù)的3%～14%)需要轉(zhuǎn)換職業(yè)類別[16]。Frey 和Osborne[17]根據(jù)自動(dòng)化發(fā)生的概率對(duì)美國(guó)702種職業(yè)排序,結(jié)論認(rèn)為,未來(lái)10～20年由于人工智能的普及,美國(guó)會(huì)有47%的就業(yè)人口面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),英國(guó)35%的職業(yè)可能被取代,日本則高達(dá)49%。Autor等[18]則認(rèn)為,人工智能對(duì)未來(lái)日本職業(yè)替代率為55%。與Frey和Osborne[17]的結(jié)論相似,美國(guó)白宮2016年12月的報(bào)告稱,未來(lái)10～20年內(nèi),人工智能替代就業(yè)崗位的比例將由目前的9%上升到47%。日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省2016年4月的報(bào)告稱,對(duì)人工智能和機(jī)器人等技術(shù)革新如不采取任何措施,到2030年將減少735萬(wàn)就業(yè)人數(shù),如采取積極措施,將減少161萬(wàn)就業(yè)人數(shù)[2]。波士頓咨詢公司[19]的預(yù)測(cè)則相對(duì)保守:至2025年,世界機(jī)器人存量將是當(dāng)前的4倍,美國(guó)每1000人中機(jī)器人增加5.25倍,將會(huì)有0.94%～1.76%的失業(yè)率及工資收入減少1.3%～2.6%。

在經(jīng)驗(yàn)研究中,學(xué)者一般利用工業(yè)機(jī)器人作為人工智能的代理變量來(lái)研究人工智能對(duì)就業(yè)的影響。Francesco等[20]利用歐盟歐盟六國(guó)(芬蘭、法國(guó)、德國(guó)、意大利、西班牙和瑞典,六國(guó)占?xì)W盟工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)的85%以上)的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)得出,每1000個(gè)勞動(dòng)者中增加一個(gè)工業(yè)機(jī)器人,失業(yè)率就會(huì)增加0.16%～0.20%。他們沿用了Acemoglu和Restrepo[21]的勞動(dòng)力市場(chǎng)均衡方法(labor market equilibrium approach)并與該文章比較后發(fā)現(xiàn),歐洲工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)比美國(guó)更明顯。Acemoglu和Restrepo[21]利用國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)的數(shù)據(jù),分析了1990—2007年間工業(yè)機(jī)器人增長(zhǎng)對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響,如不考慮貿(mào)易往來(lái)等因素,每1000人中增加一個(gè)機(jī)器人,將減少0.37%的就業(yè)人口和0.73%的工資收入?；诋?dāng)前美國(guó)機(jī)器人發(fā)展程度,人工智能對(duì)失業(yè)的影響仍有限,約在36～67萬(wàn)個(gè)職位,相當(dāng)于總?cè)丝诘?.18%～0.34%。

另一部分學(xué)者比較樂(lè)觀,認(rèn)為人工智能會(huì)創(chuàng)造出許多工作,并不會(huì)造成大規(guī)模失業(yè)。徐英瑾[22]強(qiáng)調(diào)了專用人工智能和通用人工智能的區(qū)別,認(rèn)為當(dāng)前人工智能技術(shù)一般都是專用人工智能,要發(fā)展成通用人工智能在科學(xué)層面上仍面臨諸多瓶頸,例如專用于人臉識(shí)別的深度學(xué)習(xí)框架不能直接用于下圍棋。各領(lǐng)域獨(dú)立的人工智能應(yīng)用只能在人機(jī)交互的模式下進(jìn)行,實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化和通用人工智能還需很長(zhǎng)時(shí)間。即使新技術(shù)發(fā)生了,被替代的勞動(dòng)力也可以學(xué)習(xí)新技能來(lái)轉(zhuǎn)換工作以避免失業(yè)[23]。Bloom等[24]估計(jì),由于人工智能的發(fā)展,2010—2030年,全世界將有7.34億新的工作崗位被創(chuàng)造出來(lái)。Acemoglu和Restrepo[25]持謹(jǐn)慎的樂(lè)觀態(tài)度,他認(rèn)為從科技史的視角來(lái)看,技術(shù)進(jìn)步在替代一些工作的同時(shí)，會(huì)在長(zhǎng)期創(chuàng)造出新的工作,新工作產(chǎn)生的補(bǔ)償效應(yīng)能夠抵消替代效應(yīng)。人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)上的影響有生產(chǎn)效應(yīng)、資本積累和資本深化三種方式,這三種方式都能夠增加對(duì)勞動(dòng)力的需求。但是補(bǔ)償效應(yīng)不會(huì)那么快地起作用,經(jīng)濟(jì)調(diào)整要相對(duì)滯后并可能經(jīng)歷陣痛期。新任務(wù)需要新技能,工人重新尋找匹配的職位、重新進(jìn)入新部門、接手新任務(wù)和員工培訓(xùn)等都需要時(shí)間成本。特別是教育部門的培養(yǎng)明顯跟不上新技能的需求。Graetz和Michaels[26]的經(jīng)驗(yàn)研究利用1970—2011年17個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),除美國(guó)以外,其他國(guó)家并沒(méi)有出現(xiàn)人工智能造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。Dauth等[27]利用IFR數(shù)據(jù)對(duì)德國(guó)進(jìn)行研究,也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)機(jī)器人帶來(lái)明顯失業(yè)。孫文凱等[28]利用中國(guó)2003—2013年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),這十年間人工智能等技術(shù)進(jìn)步并沒(méi)有帶來(lái)勞動(dòng)參與率下降。

三、技術(shù)進(jìn)步、人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響

在勞動(dòng)市場(chǎng)均衡狀態(tài)下,勞動(dòng)力市場(chǎng)中勞動(dòng)者具有異質(zhì)性,一些學(xué)者根據(jù)勞動(dòng)者受教育程度高低分為高技能勞動(dòng)者和低技能勞動(dòng)者,也有學(xué)者分為高技能工作者、中等技能工作者和低技能工作者。此前的一些技術(shù)進(jìn)步會(huì)增加對(duì)高技能勞動(dòng)者的需求,降低對(duì)低技能勞動(dòng)者需求;人工智能則會(huì)同時(shí)增加對(duì)高、低技能勞動(dòng)者的需求,降低對(duì)中等技能勞動(dòng)者的需求。

(一)技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響

技術(shù)進(jìn)步會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)沖擊,但是對(duì)每個(gè)行業(yè)的沖擊不同。技術(shù)進(jìn)步會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)造成影響。

20世紀(jì)70～80年代,發(fā)達(dá)國(guó)家低技能工作者面臨著工資減少和失業(yè)率增加的雙重困境,這一趨勢(shì)并沒(méi)有隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而有所緩和[29-30]。1940—1996年間,美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)大學(xué)畢業(yè)生的需求量持續(xù)增加,特別是20世紀(jì)80年代以后,一些工業(yè)領(lǐng)域快速技術(shù)升級(jí)導(dǎo)致了對(duì)受過(guò)大學(xué)教育的從業(yè)者需求相對(duì)增加。在信息密集型產(chǎn)業(yè),技術(shù)升級(jí)的速度更快。技術(shù)型勞動(dòng)力成比例地增長(zhǎng)在大部分OECD國(guó)家也很明顯,計(jì)算機(jī)及計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛擴(kuò)展是一個(gè)顯著因素。Machin[31]指出,這種現(xiàn)象的主要原因是在生產(chǎn)過(guò)程中技術(shù)發(fā)生了改變,技術(shù)進(jìn)步使企業(yè)更傾向于使用高技能工人。Acemoglu[32-33]在前人研究的基礎(chǔ)上,提出并完善了“技能偏向型技術(shù)進(jìn)步”(Skill-Biased Technological Change)這一概念。在勞動(dòng)力供給方面,他們把市場(chǎng)上的勞動(dòng)力分為高技能工作者和低技能工作者?！凹寄芷蛐图夹g(shù)進(jìn)步”導(dǎo)致勞動(dòng)力需求方對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求增加,對(duì)低技能勞動(dòng)力需求減少,企業(yè)更傾向使用高技能人才。原來(lái)低技能勞動(dòng)者從事的任務(wù)由于技術(shù)進(jìn)步被機(jī)器替代,新任務(wù)的產(chǎn)生使高技能勞動(dòng)者直接受益,兩者的不平等加劇。Autor等[34]通過(guò)美國(guó)的經(jīng)驗(yàn)論證了“技能偏向型技術(shù)進(jìn)步”是高技能型人才需求背后的重要驅(qū)動(dòng)力。因?yàn)?技術(shù)進(jìn)步使資本設(shè)備生產(chǎn)率更高、價(jià)格更低,導(dǎo)致對(duì)高技能人才需求的增長(zhǎng)[35]。

(二)人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響

此次以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步與之前的“技能偏向型技術(shù)進(jìn)步”有所不同,人工智能導(dǎo)致“程序偏向性技術(shù)進(jìn)步”(Routine-biased Technological Change)。從勞動(dòng)力的供給方來(lái)看,按技能的高低把勞動(dòng)力市場(chǎng)上的人分為高等技能工作者、中等技能工作者和低技能工作者,人工智能的廣泛應(yīng)用會(huì)造成高技能行業(yè)和低技能服務(wù)業(yè)的崗位增加,中等技能崗位減少,從而導(dǎo)致工作極化[36]。人工智能通過(guò)大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算,可替代重復(fù)性和常規(guī)性勞動(dòng),如律師、金融辦事員、辦公室白領(lǐng)等中等技能的勞動(dòng)力。但兩類工作最難替代,即抽象工作和手工業(yè)工作,這兩類工作在勞動(dòng)力市場(chǎng)上所需要的正是高技能人才和低技能人才,而中等技能的白領(lǐng)工作將不斷被擠壓。亞開行2018年經(jīng)濟(jì)報(bào)告把職業(yè)劃分為四大類,即重復(fù)性腦力勞動(dòng)、重復(fù)性體力勞動(dòng)、非重復(fù)性腦力勞動(dòng)和非重復(fù)性體力勞動(dòng)。重復(fù)性的腦力勞動(dòng),如會(huì)計(jì)、銀行出納員采集和處理數(shù)據(jù)等職業(yè)被人工智能替代的可能性較高,數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理被替代的可能性分別高達(dá)64%和69%;二是重復(fù)性的體力勞動(dòng),包括流水線上的裝配工、紡織工等可預(yù)測(cè)的體力勞動(dòng),有78%可能被替代;三是非重復(fù)性的體力勞動(dòng),如廚師(20%)和理發(fā)師(25%)等工種,這些人要與顧客打交道,其體力勞動(dòng)不可預(yù)測(cè),機(jī)器很難做到;四是非重復(fù)性的腦力勞動(dòng),如研究人員和管理人員,他們的工作任務(wù)中只有9%和18%會(huì)被替代[10]。Autor 和Dorn[37]在此前的研究基礎(chǔ)上又進(jìn)一步指出,美國(guó)1980—2005年,高、低技能勞動(dòng)者人數(shù)增加,中等技能勞動(dòng)者減少,出現(xiàn)了工作極化現(xiàn)象。同樣,Katz和Margo[38]也認(rèn)為,美國(guó)技術(shù)升級(jí)導(dǎo)致的工作極化現(xiàn)象在20世紀(jì)80年代晚期就開始了。Michaels等[39]的研究也指出,美國(guó)近些年出現(xiàn)的失業(yè)現(xiàn)象,主要是由于人工智能等技術(shù)進(jìn)步削減了對(duì)中等技能勞動(dòng)者的需求。

四、技術(shù)進(jìn)步、人工智能對(duì)收入分配的影響

收入分配一直是勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)比較關(guān)心的問(wèn)題,收入分配過(guò)大會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,同時(shí)會(huì)帶來(lái)一系列的社會(huì)問(wèn)題。在經(jīng)濟(jì)學(xué)界,一些學(xué)者認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步會(huì)導(dǎo)致個(gè)體之間收入分配差距擴(kuò)大;針對(duì)人工智能對(duì)個(gè)體收入分配的影響,存在不一致的觀點(diǎn)。

(一)技術(shù)進(jìn)步對(duì)收入分配的影響

西方學(xué)者在早期關(guān)注收入分配時(shí)便發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步是導(dǎo)致收入分配差距的一個(gè)重要原因。Katz和Murphy[40]觀察到,美國(guó)在1963—1987年間勞動(dòng)者周工資收入差距擴(kuò)大,高等教育勞動(dòng)者同未受過(guò)高等教育的勞動(dòng)者收入差距擴(kuò)大了25%,技術(shù)變化導(dǎo)致了該現(xiàn)象的發(fā)生。Acemoglu[32-33]觀察美國(guó)工資結(jié)構(gòu)時(shí)也發(fā)現(xiàn)了收入差距擴(kuò)大。1971年90分位的收入是10分位上收入的2.6倍,1995年增長(zhǎng)到了3.6倍。他指出，由于社會(huì)技術(shù)進(jìn)步方向是“技能偏向型技術(shù)進(jìn)步”,使得工廠對(duì)高技能人才的需求增多,提高了高技能人才工資,同時(shí)對(duì)低技能工人需求減少,降低了低技能工人的實(shí)際工資,導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大。Machin和Reenen[41]利用7個(gè)OECD國(guó)家的數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn),技術(shù)進(jìn)步是造成收入差距擴(kuò)大的原因。Weiss和Garloff[42]指出,20世紀(jì)80年代至90年代早期,美國(guó)和英國(guó)工人收入差距擴(kuò)大歸因于兩國(guó)技術(shù)需求的增加,而且技術(shù)需求增加的速度超過(guò)了技術(shù)供給的速度。Hemous和Olson[43]指出,由于技術(shù)進(jìn)步,資本更多的替代低技能勞動(dòng)力并對(duì)高技能勞動(dòng)力產(chǎn)生互補(bǔ)作用,成為收入差距擴(kuò)大的原因?？藙谒埂な┩卟糩44]在其著述中也提出,技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致國(guó)家內(nèi)部的不平等在擴(kuò)大,但是國(guó)家之間的差距在縮小。

(二)人工智能對(duì)收入分配的影響

學(xué)者在研究人工智能時(shí)發(fā)現(xiàn),人工智能這種“通用目的技術(shù)”(General Purpose Technology,GPT)屬于強(qiáng)化的自動(dòng)化,可以被應(yīng)用于各種領(lǐng)域。GTP使那些具有快速適應(yīng)能力的勞動(dòng)者受益,造成了收入不平等的加劇[45-47]。但是人工智能這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步在機(jī)理上同之前的“技能偏向型技術(shù)進(jìn)步”導(dǎo)致的收入分配差距不同。人工智能將重塑工作場(chǎng)所的“技能—技術(shù)”匹配關(guān)系,從而改變不同類型勞動(dòng)者的技能溢價(jià),它的廣泛應(yīng)用會(huì)使勞動(dòng)力市場(chǎng)形成“工作極化”(Job Polarization),進(jìn)而導(dǎo)致因技能溢價(jià)差異而產(chǎn)生“工資極化”現(xiàn)象,那些擁有非常規(guī)技能的勞動(dòng)者在人工智能浪潮中獲益更多。人工智能導(dǎo)致的“程序偏向性技術(shù)進(jìn)步”,造成的工作極化會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致工資收入極化[7,48]。這種現(xiàn)象不僅在發(fā)達(dá)國(guó)家很普遍,在一些發(fā)展中國(guó)家也日漸凸顯[49]。Autor[7]利用美國(guó)1980—2010年30年的數(shù)據(jù)證明,人工智能等技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致了中等技能勞動(dòng)者收入減少,造成工資極化。Marten等[50]利用14個(gè)歐洲國(guó)家的數(shù)據(jù)也驗(yàn)證了人工智能等 “程序偏向性技術(shù)進(jìn)步”是造成工資極化的重要原因。Harriganet等[51]利用1994—2007年法國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)也得出了同樣的結(jié)論。Dauth等[27]的研究認(rèn)為,隨著工業(yè)機(jī)器人使用的增多,中間技能的勞動(dòng)者將面臨巨大的收入損失,但是這種收入損失并不是來(lái)自于工作替代或者損失,而是現(xiàn)有工作工資的降低。他在為德國(guó)聯(lián)邦就業(yè)局撰寫的1994—2014年德國(guó)機(jī)器人使用對(duì)勞動(dòng)力影響的研究報(bào)告中認(rèn)為,機(jī)器人并沒(méi)有引起德國(guó)制造業(yè)工人就業(yè)不穩(wěn)定,他們可能仍然在原來(lái)的公司工作,盡管從事的任務(wù)可能不同了。但是這種穩(wěn)定性的代價(jià)是,同一種工作的工資水平明顯降低了。此外,機(jī)器人使用會(huì)降低中等技能勞動(dòng)力和沒(méi)有正式學(xué)歷的低技能勞動(dòng)力的收入水平,對(duì)前者的影響更為嚴(yán)重,但具有大學(xué)學(xué)歷的高技能勞動(dòng)者收入明顯增加。

人工智能的普及將會(huì)減少市場(chǎng)對(duì)勞動(dòng)力的需求,進(jìn)而降低勞動(dòng)力的回報(bào)率;同時(shí),作為一種資本密集型技術(shù),人工智能可以讓資本回報(bào)率大為提升。在這兩方面的共同作用下,資本和勞動(dòng)這兩種要素的回報(bào)率差別會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大,這會(huì)引發(fā)收入不平等的進(jìn)一步攀升[52]。

也有學(xué)者的研究認(rèn)為,人工智能對(duì)收入分配的整體影響不容易輕易判斷。Acemoglu和Restrepo[53]指出,人工智能及自動(dòng)化替代了它直接影響的那些類型的勞動(dòng)力并使他們的實(shí)際工資降低。低技能任務(wù)的自動(dòng)化加劇了工資不平等,高技能任務(wù)的自動(dòng)化減少了工資不平等,但是對(duì)于工資的總效應(yīng)并不明確。

五、技術(shù)進(jìn)步、人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

勞動(dòng)收入是勞動(dòng)者獲得收入的最主要方式,勞動(dòng)收入份額所占GDP的比重直接關(guān)系到勞動(dòng)者的利益。技術(shù)進(jìn)步、人工智能會(huì)通過(guò)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的改變對(duì)勞動(dòng)收入份額造成影響。學(xué)者普遍認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步、人工智能會(huì)減少勞動(dòng)收入份額。

(一)技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

勞動(dòng)收入占產(chǎn)出份額的比重一直是勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中比較關(guān)心的問(wèn)題。勞動(dòng)收入份額的變化代表著勞動(dòng)產(chǎn)出在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出中的貢獻(xiàn)比。技術(shù)進(jìn)步通常會(huì)帶來(lái)勞動(dòng)份額的變化。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步為資本偏向型(Capital-biased Technical Progress),技術(shù)進(jìn)步會(huì)傾向于更利用資本,勞動(dòng)收入份額會(huì)下降。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步為勞動(dòng)偏向型(Labor-biased Technical Progress),技術(shù)進(jìn)步會(huì)傾向于利用更多勞動(dòng)力,勞動(dòng)收入份額也會(huì)相應(yīng)的增加。Ripatti 和Vilmunen[54]研究芬蘭發(fā)現(xiàn),1975—2000年,由于技術(shù)進(jìn)步偏向資本,導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降。Ghazala 等[55]指出，在OECD國(guó)家,計(jì)算機(jī)發(fā)展產(chǎn)生的工作極化導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額減少。Karabarbounis和Neiman[56]更為具體地指出,勞動(dòng)份額急劇下降主要是因?yàn)樾畔⑼ㄐ偶夹g(shù)(Information and Communication Technologies)相對(duì)勞動(dòng)價(jià)格急劇下降,導(dǎo)致工廠用資本代替勞動(dòng)。我國(guó)一些學(xué)者在研究技術(shù)進(jìn)步對(duì)收入份額的影響時(shí)，也得出了類似結(jié)論。黃先海和徐圣[57]利用中國(guó)1989—2006年制造業(yè)的數(shù)據(jù),研究認(rèn)為，中國(guó)制造業(yè)中的技術(shù)進(jìn)步偏向資本,造成制造業(yè)中勞動(dòng)收入份額下降。姚毓春等[58]對(duì)中國(guó)1997—2011年的研究也得出了同樣的結(jié)論。

(二)人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

理論上,人工智能這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步屬于利用資本代替勞動(dòng),資本的產(chǎn)出比升高,勞動(dòng)的產(chǎn)出比下降,勞動(dòng)收入所占份額也就下降。學(xué)者在研究人工智能時(shí)，一般會(huì)用自動(dòng)化水平來(lái)代替。自動(dòng)化使每位工人的產(chǎn)出增加，并不會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力需求相應(yīng)地?cái)U(kuò)大,導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降。Autor[59]指出,美國(guó)勞動(dòng)收入份額從20世紀(jì)80年代開始下降,2000年后下降的尤為明顯。這種情況不僅限于美國(guó),其他工業(yè)化國(guó)家也存在。2018年,Autor和Salomons[60]指出,自動(dòng)化使19個(gè)工業(yè)化國(guó)家的勞動(dòng)收入份額減少,這些國(guó)家往往自動(dòng)化發(fā)展較早,自動(dòng)化對(duì)它們產(chǎn)生了直接影響,重工業(yè)領(lǐng)域尤其如此。在該研究的40年數(shù)據(jù)中,除20世紀(jì)70年代勞動(dòng)收入份額小幅增長(zhǎng),80、90和00年代一直下降,這種下降趨勢(shì)在制造業(yè)、采礦業(yè)及建筑業(yè)等領(lǐng)域最為明顯。特別在過(guò)去幾年中,創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)使企業(yè)用資本取代勞動(dòng)力,生產(chǎn)設(shè)備價(jià)格相對(duì)下滑,在絕大部分發(fā)達(dá)國(guó)家及中國(guó)等快速發(fā)展經(jīng)濟(jì)體,機(jī)器的使用使勞動(dòng)力對(duì)GDP的貢獻(xiàn)比降低。

Dao等[61]利用49個(gè)新興工業(yè)化國(guó)家的面板數(shù)據(jù),說(shuō)明工業(yè)機(jī)器人的使用，會(huì)使從事常規(guī)性工作的國(guó)家和行業(yè)的勞動(dòng)收入份額迅速下降。Dauth等[27]的報(bào)告指出,機(jī)器人的使用增加了產(chǎn)出并不是以增加勞動(dòng)力為前提,相反,卻使勞動(dòng)收入份額下降,這種趨勢(shì)在包括德國(guó)在內(nèi)的許多高收入國(guó)家尤為明顯。Berg等[62]指出,隨著機(jī)器人技術(shù)的成本更加低廉,每個(gè)人的實(shí)際產(chǎn)出將會(huì)增加,資本所占總收入的份額將會(huì)增大,勞動(dòng)收入份額會(huì)大幅下降。

學(xué)界還有一些較為樂(lè)觀的觀點(diǎn),如Acemoglu和Restrepo[21]指出,雖然人工智能及自動(dòng)化增加了每位工人的產(chǎn)出,但工資卻沒(méi)有相應(yīng)地增加,每位工人的產(chǎn)出和工資反向分離,勞動(dòng)收入份額下降。然而,人工智能及自動(dòng)化可能在一些新的領(lǐng)域創(chuàng)造出勞動(dòng)密集型任務(wù),能抵消自動(dòng)化使勞動(dòng)收入份額下降的負(fù)面影響,因此人工智能及自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響并不確定。

六、政策建議

綜上所述,不管是樂(lè)觀派還是悲觀派學(xué)者,都認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步、人工智能至少短期內(nèi)會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)沖擊。最終影響不僅僅取決于技術(shù)本身,還取決于政府和企業(yè)的應(yīng)對(duì)政策和措施。制定相應(yīng)的公共政策能夠減緩技術(shù)進(jìn)步、人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)的消極影響,把握新技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇。

第一,改變傳統(tǒng)教育模式,增加職業(yè)培訓(xùn)。那些中等技能和低技能的勞動(dòng)者需要新技能來(lái)適應(yīng)未來(lái)的工作崗位,做好培訓(xùn)工作可以防止大規(guī)模失業(yè)發(fā)生,以緩解對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)的沖擊[53]。Nedelkoska和Quintini[63]也指出,為應(yīng)對(duì)人工智能等技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的危機(jī),培訓(xùn)可以幫助勞動(dòng)者轉(zhuǎn)換工作以應(yīng)對(duì)危機(jī)。朱巧玲和李敏[64]指出,政府和企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)在職員工培訓(xùn)以適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步。此外,傳統(tǒng)的單科教育已經(jīng)不能適應(yīng)新技術(shù)帶來(lái)的沖擊,要大力發(fā)展科學(xué)(Science)、技術(shù)(Technology)、工程(Engineering)、藝術(shù)(Art)、數(shù)學(xué)(Mathematics)融為一體的STEAM綜合教育,并在社會(huì)中培養(yǎng)終身教育理念。因此，政府應(yīng)該加強(qiáng)人工智能技能教育,注重職業(yè)教育和在職培訓(xùn)[65]。但是,相對(duì)于教育,在職培訓(xùn)和職業(yè)培訓(xùn)更能夠應(yīng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的沖擊[14]。然而,為適應(yīng)自動(dòng)化科技發(fā)展的政策調(diào)整相對(duì)滯后并可能經(jīng)歷陣痛期。勞動(dòng)力市場(chǎng)的補(bǔ)償效應(yīng)會(huì)相對(duì)緩慢,因?yàn)楣と酥匦逻M(jìn)入新的部門、接手新的任務(wù)是一個(gè)高成本的過(guò)程,包括尋找匹配的職位、職業(yè)培訓(xùn)等都很耗時(shí)。新任務(wù)需要新技能,人才培養(yǎng)要與新技能崗位需求對(duì)接,加強(qiáng)校企合作。

第二,針對(duì)人工智能造成的短期失業(yè)和收入差距擴(kuò)大,政府還應(yīng)該做好社會(huì)保障工作,完善二次分配政策,保障低收入者的基本生活水平,避免貧富差距擴(kuò)大,確保社會(huì)穩(wěn)定。孫文凱等[28]指出,人工智能技術(shù)對(duì)就業(yè)的替代不可逆轉(zhuǎn),政府需要對(duì)被替代的人群做好全面覆蓋的社會(huì)保障工作,使這些人在工作轉(zhuǎn)換的空檔期能夠平穩(wěn)過(guò)度。同時(shí),發(fā)揮國(guó)家的稅收政策,針對(duì)人工智能帶來(lái)的收入差距擴(kuò)大,政府應(yīng)該通過(guò)二次分配進(jìn)行調(diào)整。朱敏等[65]指出,應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)的沖擊,要做好政府兜底工作,重新設(shè)計(jì)最低工資和社保福利。

第三,對(duì)機(jī)器人征稅。許多學(xué)者提出,國(guó)家針對(duì)個(gè)人征稅,對(duì)機(jī)器人也同樣需要征稅,稅款可用于職業(yè)培訓(xùn)和對(duì)失業(yè)工人的補(bǔ)償[65]。Abbott和Bogenschneider[66]也指出,由于人工智能的使用,導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額減少,對(duì)機(jī)器人征稅可以增加稅收來(lái)源,增加的稅收可以用于對(duì)人工智能造成的失業(yè)人員進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn),使其適應(yīng)新的崗位,重新工作。機(jī)器人應(yīng)同一般勞動(dòng)者中立(Neutral)地對(duì)待,對(duì)其征稅。

七、評(píng)述與展望

隨著人工智能近十年來(lái)的迅速發(fā)展,人工智能領(lǐng)域的文獻(xiàn)越來(lái)越多。在勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域,首先,對(duì)于人工智能是否會(huì)帶來(lái)大規(guī)模失業(yè),學(xué)者通過(guò)理論模型和實(shí)證研究進(jìn)行闡述。他們的觀點(diǎn)并不統(tǒng)一,有學(xué)者認(rèn)為人工智能會(huì)帶來(lái)失業(yè),也有學(xué)者持樂(lè)觀態(tài)度,指出人工智能創(chuàng)造的崗位會(huì)更多。其次,人工智能對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動(dòng)收入份額問(wèn)題的研究結(jié)論比較一致,多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人工智能會(huì)造成就業(yè)極化,并減少勞動(dòng)收入份額。另外,在人工智能對(duì)收入分配的影響中,多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人工智能會(huì)加劇收入分配差距,但是也有學(xué)者指出,人工智能發(fā)展后期可能會(huì)縮小收入差距。最后,為應(yīng)對(duì)人工智能給勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)的沖擊,學(xué)者們提出應(yīng)該做好教育培訓(xùn)、做好社會(huì)保障工作及對(duì)機(jī)器人進(jìn)行征稅等政策建議。

目前,人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響研究已經(jīng)初見(jiàn)成果,但是還存在一些空白領(lǐng)域值得關(guān)注。

第一,很多學(xué)者研究人工智能主要參考工業(yè)機(jī)器人這一指標(biāo)。而智能機(jī)器人和工業(yè)機(jī)器人的工作性能和工作方式有所不同,智能機(jī)器人在家務(wù)中的作用未被納入經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)在內(nèi)。隨著數(shù)據(jù)的可得性增加,未來(lái)研究若參考智能機(jī)器人的數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)出對(duì)女性勞動(dòng)力的作用。

第二,目前人工智能的國(guó)別研究多針對(duì)一些發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體。但是近幾年,中國(guó)在人工智能領(lǐng)域得到了迅猛發(fā)展,中國(guó)的勞動(dòng)力市場(chǎng)又具有一定的特殊性。因此,中國(guó)的人工智能發(fā)展?fàn)顩r與其研究現(xiàn)狀之間存在很大差距。

第三,老齡化同人工智能的關(guān)系。與以往不同的是,以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步是伴隨著人口老齡化發(fā)生的。Acemoglu 等[21]在研究中發(fā)現(xiàn),人口老齡化越嚴(yán)重的國(guó)家,人工智能發(fā)展的越好。人工智能的發(fā)展同人口結(jié)構(gòu)變化的因果關(guān)系是具有研究?jī)r(jià)值的一大問(wèn)題?！?/p>