蔣南平 徐明

〔摘要〕?馬克思資本有機構(gòu)成理論印證并指導(dǎo)著當代中國資本有機構(gòu)成的演進。研究發(fā)現(xiàn)，馬克思資本有機構(gòu)成理論在國內(nèi)外學(xué)者的推進性研究下呈現(xiàn)進一步發(fā)展的新態(tài)勢，同時當代中國資本有機構(gòu)成已具有下列新特征：資本有機構(gòu)成是緩慢上升的，其變化呈現(xiàn)階段性特征，三大產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成有差異。實踐中伴隨中國資本有機構(gòu)成的不斷上升，其對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的積極作用十分顯著。當前以人工智能為代表的高新技術(shù)的沖擊或?qū)Y本有機構(gòu)成產(chǎn)生嚴重影響，一方面使其急劇增大，另一方面導(dǎo)致其分布在各地區(qū)、各行業(yè)領(lǐng)域嚴重不平衡，并形成大量的相對過剩人口。面對高新技術(shù)對中國資本有機構(gòu)成帶來的新挑戰(zhàn)，需要正確引導(dǎo)社會對人工智能等高新科技的應(yīng)用，適度培育智能化程度較低的勞動力密集型行業(yè)，優(yōu)化勞動者的能力結(jié)構(gòu)，合理實施反哺政策。

〔關(guān)鍵詞〕?資本有機構(gòu)成;中國實踐;人工智能

〔中圖分類號〕F014.391?〔文獻標識碼〕A?〔文章編號〕1000-4769（2020）04-0040-07

〔作者簡介〕蔣南平，西南財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師;

徐?明，西南財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士研究生，四川成都?610074。

一、引言

近一百多年來，隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，特別是當代社會以人工智能為代表的高新技術(shù)的發(fā)展，使有關(guān)資本有機構(gòu)成理論的研究越來越面臨究竟應(yīng)該如何運用該理論指導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及經(jīng)濟增長等新問題。以人工智能為代表的第四次科技革命也正在影響目前中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)形勢、收入差距等經(jīng)濟社會生活的方方面面。重視研究資本有機構(gòu)成理論的新發(fā)展以及在當代中國的實踐十分必要。

二、馬克思主義資本有機構(gòu)成理論及其新成果

馬克思在《資本論》中創(chuàng)立的資本有機構(gòu)成理論的內(nèi)容主要包括五個方面：其一，馬克思認為用于生產(chǎn)和再生產(chǎn)的預(yù)付資本可劃分為可變資本和不變資本。可變資本v指勞動力方面的預(yù)付資本。由于生產(chǎn)中的雇傭勞動能夠創(chuàng)造價值，包括被資本家占有的剩余價值，從而使資本增值，因此這部分預(yù)付資本被稱為可變資本。不變資本c指生產(chǎn)資料方面的預(yù)付資本，比如生產(chǎn)所需要的原材料、燃料、機器、廠房等，這部分預(yù)付資本并不能創(chuàng)造價值，只可以等量地轉(zhuǎn)移價值，因此不能使資本增值。其二，馬克思闡述了資本有機構(gòu)成的定義及計算公式。資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵涉及資本技術(shù)構(gòu)成、資本價值構(gòu)成以及兩者之間的關(guān)系。馬克思提出，資本擁有物質(zhì)和價值兩種形式。資本的物質(zhì)形式表現(xiàn)為生產(chǎn)所必需的一定數(shù)量的生產(chǎn)資料和推動這些生產(chǎn)資料所需要的勞動數(shù)量，兩者的比例即為資本技術(shù)構(gòu)成。資本的價值形式表現(xiàn)為不變資本和可變資本，兩者的比例c/v便是資本價值構(gòu)成?！坝少Y本技術(shù)構(gòu)成決定并且反映這種技術(shù)構(gòu)成的資本價值構(gòu)成叫做資本的有機構(gòu)成”。①馬克思在《資本論》中對資本有機構(gòu)成的計算都是采用資本價值構(gòu)成加以表達。其三，馬克思認為不同部門以及同一部門不同企業(yè)的資本有機構(gòu)成是不同的，資本有機構(gòu)成在不同部門以及同一部門的不同企業(yè)中發(fā)揮的作用也不相同。其四，馬克思認為資本主義社會中的資本有機構(gòu)成必然上升，并造成相對過剩人口。一方面，技術(shù)進步使得自動化設(shè)備的制造成本進而其價格越來越低，而物力成本相對于人力成本更加低廉，資本家為了追求利潤最大化將不斷地利用生產(chǎn)資料替代勞動力。另一方面，技術(shù)進步提高了勞動生產(chǎn)率，每一單位勞動力使其發(fā)揮作用的生產(chǎn)資料越來越多，不變資本在總資本中的比例越來越高，可變資本的比例越來越低，資本有機構(gòu)成必然上升。由于可變資本的規(guī)模決定雇傭勞動力的數(shù)量，因此資本有機構(gòu)成的上升是資本家以不變資本替代越來越多的可變資本的過程，同時也是越來越多的相對過剩人口產(chǎn)生的過程。其五，馬克思認為資本有機構(gòu)成上升造成一般利潤率下降。根據(jù)利潤率與資本有機構(gòu)成及剩余價值的關(guān)系，馬克思推導(dǎo)的利潤率r的計算公式為：

r=sc+v=s/vc/v+1=s′1+q

其中， s代表剩余價值，q代表資本有機構(gòu)成，s′代表剩余價值率。馬克思正是根據(jù)該公式揭示了資本有機構(gòu)成上升會造成一般利潤率下降的規(guī)律。

自20世紀中期以來，國內(nèi)外學(xué)者對資本有機構(gòu)成理論不斷有許多新的研究，形成了若干理論觀點，主要表現(xiàn)在四個方面：

第一，對資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵有了進一步的研究成果。在《資本論》中，馬克思曾經(jīng)說明資本有機構(gòu)成是指由資本技術(shù)構(gòu)成決定并反映資本技術(shù)構(gòu)成變化的資本價值構(gòu)成，但有很多學(xué)者將資本有機構(gòu)成與資本價值構(gòu)成等同。為此，部分學(xué)者對資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵展開了探索，例如謝赫（Shaikh）和馮金華探究了資本有機構(gòu)成和資本價值構(gòu)成的關(guān)系并分別給出了兩者的計算方式，他們的研究認為，資本有機構(gòu)成反映的是資本技術(shù)構(gòu)成即投入生產(chǎn)中的生產(chǎn)資料而非價值的比例關(guān)系，應(yīng)該排除不變資本和可變資本的價格變動給資本有機構(gòu)成帶來的影響。②除此之外，可變資本和不變資本的涵蓋范圍，以及資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵也引起了學(xué)者的關(guān)注。沃爾夫（Wolff）認為沒有必要將非生產(chǎn)性活動排除在可變資本和不變資本乃至資本有機構(gòu)成的范圍之外。③莫斯里（Moseley）則認為，由于馬克思所說的創(chuàng)造價值和剩余價值的勞動是生產(chǎn)性勞動，因此可變資本和不變資本乃至資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵不應(yīng)該考慮流通和監(jiān)管之類的非生產(chǎn)性活動部門。④

第二，眾多學(xué)者利用經(jīng)濟數(shù)據(jù)測算了資本有機構(gòu)成的量，并在此基礎(chǔ)上驗證了馬克思提出的資本有機構(gòu)成上升導(dǎo)致一般利潤率下降的規(guī)律。例如，沃爾夫選取了美國1947-1967年的數(shù)據(jù)測算資本技術(shù)構(gòu)成、資本有機構(gòu)成和利潤率，其研究結(jié)果顯示，當資本技術(shù)構(gòu)成明顯上升時，資本有機構(gòu)成既有下降的趨勢也有上升的趨勢，但年利潤率是穩(wěn)定上升的。莫斯里對沃爾夫的這一研究提出質(zhì)疑，并同樣利用美國工業(yè)1947-1967年的數(shù)據(jù)重新進行測算，結(jié)果顯示，資本有機構(gòu)成的整體趨勢是上升的，并且利潤率趨于下降。實際上，造成沃爾夫和莫斯里研究結(jié)果存在差異的原因在于非生產(chǎn)性活動資本有沒有被納入可變資本和不變資本的范圍。類似地，雷蒂（Reati）測算了德國的制造業(yè)及整個工業(yè)在1960-1981年的資本技術(shù)構(gòu)成、資本有機構(gòu)成及利潤率⑤，段進朋、皮特·瓊斯（Peter Jones）、孔祥智等也做了這方面的研究。由于學(xué)者們計算不變資本和可變資本的方式不同，從而得出的資本有機構(gòu)成不同，這也是造成他們的研究結(jié)論存在差異的重要原因。⑥

第三，有學(xué)者探尋了引起資本有機構(gòu)成變動的原因。馬克思在《資本論》中側(cè)重分析了技術(shù)進步和勞動生產(chǎn)率的提高使得資本有機構(gòu)成呈上升趨勢的規(guī)律。自20世紀以來，學(xué)者們對引起資本有機構(gòu)成變動的其他原因進行了研究，例如張飛雁以資本有機構(gòu)成為因變量，以外商直接投資、本國社會的投資、人力資本、剩余價值率為自變量建立計量回歸模型，研究了這些自變量對資本有機構(gòu)成變動的影響。⑦楊巨、李犁等分別分析了計劃經(jīng)濟時期和改革開放至今兩個時段中國資本有機構(gòu)成變動的過程。⑧劉旨賢、陳國志剖析了信息化技術(shù)對資本有機構(gòu)成施加的壓力。⑨樊勇等通過對比增值稅改革前后的可變資本和不變資本，認為增值稅轉(zhuǎn)型會使中國的資本有機構(gòu)成提高，但“營改增”后中國的資本有機構(gòu)成卻略微下降了。⑩

第四，學(xué)者們著重研究了資本有機構(gòu)成對實體經(jīng)濟的影響。自20世紀中期以來，學(xué)者們開始研究資本有機構(gòu)成對諸多經(jīng)濟領(lǐng)域的影響?？瓶诵ぬ兀–ockshott）、趙磊、李翀等分析了資本有機構(gòu)成對利潤率的影響。B11巴埃薩（Baeza）等、李志江以及任棟、李萍分析了資本有機構(gòu)成對就業(yè)的影響。B12除此之外，一些學(xué)者還探究了勞動者報酬占比B13、城鄉(xiāng)收入差距B14、區(qū)域經(jīng)濟增長差距B15以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展B16受資本有機構(gòu)成影響的情況。

上述學(xué)者的推進性研究使資本有機構(gòu)成理論形成了一個新的發(fā)展態(tài)勢，但問題是，上述研究成果并非都完全符合馬克思資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵，有的理論成果甚至偏離馬克思資本有機構(gòu)成理論太遠，例如眾多文獻所涉及的關(guān)于資本有機構(gòu)成的計算問題，其計算方式和結(jié)論明顯地因人而異，并且絕大部分文獻將資本有機構(gòu)成與資本價值構(gòu)成直接等同。事實上，這些做法是否可取值得認真探討。按照馬克思的定義，資本有機構(gòu)成和資本價值構(gòu)成屬于兩個不同的概念。

三、當代中國資本有機構(gòu)成的演進及其特征

根據(jù)馬克思的理論，資本有機構(gòu)成將隨著社會的發(fā)展不斷演進。在資本主義社會，資本有機構(gòu)成是逐步增大的。在當代中國，資本有機構(gòu)成會如何演進？是否也會出現(xiàn)逐步增大的趨勢？馬克思的資本有機構(gòu)成理論如何指導(dǎo)未來實踐？這些問題均需要深入地進行探索。為了排除價格變動的影響，同時避免對馬克思資本有機構(gòu)成理解的歧義，這里我們需要做兩個假定。首先，我們將投入生產(chǎn)的生產(chǎn)資料和勞動力的比例分別從數(shù)量和價值兩個維度進行衡量，前者對應(yīng)技術(shù)構(gòu)成，后者對應(yīng)價值構(gòu)成。即以FCt、VCt分別表示t期不變資本和可變資本的物質(zhì)形態(tài)數(shù)量，ft、vt分別表示t期不變資本和可變資本的單價，并令價值等于價格，那么t期的資本技術(shù)構(gòu)成是FCt/VCt，t期的資本價值構(gòu)成是（FCt*ft）/（VCt*vt）。由此可見，資本技術(shù)構(gòu)成不會受到不變資本和可變資本價格變動的影響;而資本價值構(gòu)成將隨著不變資本和可變資本的價格變化而變化。其次，我們認為，資本有機構(gòu)成包含兩個方面，一方面，資本有機構(gòu)成是一種價值構(gòu)成，所以應(yīng)該使用不變資本和可變資本的價值比例而不是使用價值比例對其進行計算;另一方面，資本有機構(gòu)成由資本技術(shù)構(gòu)成決定并且反映資本技術(shù)構(gòu)成的變化，所以需要排除價格變動對資本有機構(gòu)成的影響，將資本有機構(gòu)成的變化因素鎖定在物質(zhì)形態(tài)的數(shù)量方面，即以固定價格核算不變資本和可變資本的價值形態(tài)的數(shù)量。如果f0、v0分別表示固定的不變資本和可變資本的單價，那么t期資本有機構(gòu)成可以表示為（FCt*f0）/（VCt*v0）。

國外文獻在如何核算不變資本數(shù)量方面一般采用不變固定資產(chǎn)和不變流動資產(chǎn)的總和進行核算。由于缺失統(tǒng)計數(shù)據(jù)，國內(nèi)大多數(shù)文獻在測算不變資本時舍棄了流動資產(chǎn)，做法主要有三種：第一種是采用固定資產(chǎn)折舊額;第二種是采用固定資產(chǎn)凈存量;第三種是采用全社會固定資產(chǎn)投資額。實際上，根據(jù)馬克思的原意，不變資本應(yīng)該是某一時點投入生產(chǎn)中的生產(chǎn)資料存量。即一方面所要核算的不變資本是生產(chǎn)資料，它是預(yù)先投入生產(chǎn)中使用的量，而非消耗掉的量;另一方面，不變資本所要核算的是某個時點預(yù)付的已經(jīng)或者即將占用的生產(chǎn)資料總量（包括存貨）而非增量。在缺失不變流動資產(chǎn)數(shù)據(jù)的情況下，采用固定資產(chǎn)凈存量替代不變資本的做法是可取的，而對于可變資本，比較公認的做法是以勞動者報酬表示。

接下來按照公式（FCt*f0）/（VCt*v0）分別測算我國的三大產(chǎn)業(yè)及三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成（V+C），并采用固定資本凈存量核算不變資本，采用職工工資總額核算可變資本。另外，由于廣義生產(chǎn)勞動同樣創(chuàng)造價值，本文核算不變資本、可變資本以及資本有機構(gòu)成時不區(qū)分生產(chǎn)性活動部門。其中t期固定資產(chǎn)凈存量Kt=Kt-1（1-δ）+It，δ表示折舊率，It表示t期新增的固定資產(chǎn)，δ取值9.6%。B17基本建設(shè)新增固定資產(chǎn)和更新改造新增固定資產(chǎn)的總和近似地表示為It。我國自1985年起由國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒》提供了農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、郵電運輸業(yè)、商業(yè)、糧食外貿(mào)以及城市公共事業(yè)部門中的國營企業(yè)年末固定資產(chǎn)凈值，在當年的固定資產(chǎn)投資額中，全民所有制企業(yè)占66%，據(jù)此可認定國營企業(yè)固定資產(chǎn)凈值所占比例為66%，由此可進一步推算出三大產(chǎn)業(yè)1984年的固定資產(chǎn)凈存量。在此基礎(chǔ)上，利用永續(xù)盤存法推算出1985年及后續(xù)年份的固定資產(chǎn)凈存量，再分別利用固定資產(chǎn)價格投資價格指數(shù)、城市居民消費價格指數(shù)將歷年的不變資本和可變資本換算成基期1995年價格水平下的價值。因為國家統(tǒng)計局從1995年開始統(tǒng)計固定資產(chǎn)價格的投資價格指數(shù)，為了數(shù)值準確起見，況且1995年以后的數(shù)值已足夠反映變化的趨勢，所以本文選定并計算了1995-2018年的資本有機構(gòu)成。如表1所示。

根據(jù)表1，當代中國資本有機構(gòu)成演進體現(xiàn)了如下特征：

第一，資本有機構(gòu)成的變動趨勢是緩慢上升的。整體上，無論三大產(chǎn)業(yè)還是三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成均呈上升趨勢，例如1995年三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成是3.61，2000年上升到9.02，2010年達到11.91，2018年的數(shù)值是17.85。除此之外，三大產(chǎn)業(yè)分別亦呈現(xiàn)上升趨勢。

第二，資本有機構(gòu)成的變化呈現(xiàn)階段性特征。1995-1999年以及2014-2015年，三大產(chǎn)業(yè)和三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成的增長率超出10%。2000-2013年，三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成的增長率都在10%以下，上升速度較為緩和;除第一產(chǎn)業(yè)，該期間第二、第三產(chǎn)業(yè)均緩中趨升。更進一步的研究則顯示，資本有機構(gòu)成的變動深受國家政策及經(jīng)濟形勢的影響，比如2014年央行三次下調(diào)存貸款準備金率，引起三大產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資新增額大幅增加，并且不變資本的大幅增加成為2014-2015年資本有機構(gòu)成上升幅度加大的重要原因。

第三，三大產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成存在差異。第一產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成的年增長率是最高的，除個別年份外均超出10%。2009年之前，第一產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成低于第二、第三產(chǎn)業(yè);2009年開始，第一產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成高于第二、第三產(chǎn)業(yè)且差距越來越大;1995年以來第二產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成整體上略微高于第三產(chǎn)業(yè)。

四、當代中國資本有機構(gòu)成對經(jīng)濟的影響

馬克思正是將一個國家的生產(chǎn)活動投資劃分為不變資本和可變資本，進而提出了資本有機構(gòu)成理論。根據(jù)資本有機構(gòu)成的內(nèi)涵，資本有機構(gòu)成的本質(zhì)是經(jīng)濟體系中不變資本和可變資本的比例結(jié)構(gòu)，投入規(guī)模和結(jié)構(gòu)決定其產(chǎn)出。因此，全社會資本有機構(gòu)成必然深刻影響一國的宏觀經(jīng)濟增長或經(jīng)濟發(fā)展，而各個產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成則影響自身產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。反過來，經(jīng)濟增長亦影響資本有機構(gòu)成，經(jīng)濟增長是不變資本和可變資本擴大的源泉，經(jīng)濟規(guī)模決定了不變資本和可變資本的規(guī)模。不變資本和可變資本的配置比例與經(jīng)濟發(fā)展程度有著緊密的聯(lián)系。

為了深入揭示當代中國資本有機構(gòu)成對經(jīng)濟的影響，接下來采用向量自回歸（VAR）模型并以1995-2018年三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成以及第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，分析資本有機構(gòu)成與經(jīng)濟增長的關(guān)系。由于傳統(tǒng)經(jīng)濟模型不能說明相互聯(lián)系的變量之間的動態(tài)關(guān)系，而VAR模型能夠為聯(lián)合內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系提供分析和預(yù)測，從而可彌補傳統(tǒng)經(jīng)濟模型的不足，但用于VAR模型的變量必須平穩(wěn)或者存在協(xié)整關(guān)系，需要首先檢驗變量的平穩(wěn)性。GDP代表國內(nèi)生產(chǎn)總值，OCC代表資本有機構(gòu)成，為了排除物價水平變動的影響，序列GDPi經(jīng)過了居民消費價格指數(shù)的平減。同時為了避免自相關(guān)和異方差問題，我們將變量予以對數(shù)化處理，對數(shù)化處理后的變量以LGDP、LOCC表示。經(jīng)ADF檢驗，序列LGDPi、LOCCi（變量的下標i取值0、1、2、3，依次對應(yīng)樣本三大產(chǎn)業(yè)總體的資本有機構(gòu)成以及第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成）都是二階單整。然后再分別對四個樣本的序列LGDPi與LOCCi進行Johansen協(xié)整檢驗，結(jié)果表明，四個樣本的這兩個序列均存在協(xié)整關(guān)系，故可以用于VAR模型。

根據(jù)AIC和SC原則將模型的滯后階數(shù)定為1，VAR模型結(jié)果的方程如表3所示。

四個VAR模型的擬合優(yōu)度均超過0.99，且如圖1、圖2、圖3、圖4所示，四個模型的單位根落在單位圓內(nèi)，均通過穩(wěn)定性檢驗。

根據(jù)表3，資本有機構(gòu)成在最近20多年對整個國家經(jīng)濟及第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增長起到了正向作用。三大產(chǎn)業(yè)總體資本有機構(gòu)成每提高1%，將使經(jīng)濟增長0.0666%;第二產(chǎn)業(yè)的資本有機構(gòu)成對本產(chǎn)業(yè)的推動作用略大于第三產(chǎn)業(yè);值得注意的是模型（2）顯示資本有機構(gòu)成對農(nóng)業(yè)的產(chǎn)值增長起到的是負向作用，其原因，一方面近20多年我國農(nóng)業(yè)的勞動生產(chǎn)率較低，該產(chǎn)業(yè)的人力資本投資未受到重視，以致務(wù)農(nóng)人員的技能和知識水平較低下;另一方面，農(nóng)業(yè)的產(chǎn)值增長主要來自對農(nóng)機等形式的不變資本的大量投入所推動的粗放型增長，由這兩方面拉高的農(nóng)業(yè)資本有機構(gòu)成沒有促進本產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。表3的第二組方程則表明，無論三大產(chǎn)業(yè)總體還是不同的產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟增長均促進了資本有機構(gòu)成的提高。

至于資本有機構(gòu)成對中國經(jīng)濟增長的長期影響，本文重點考查三大產(chǎn)業(yè)總體樣本的LOCC0對LGDP0的脈沖響應(yīng)函數(shù)，其結(jié)果如圖5所示。

圖5表明，在本期資本有機構(gòu)成受到一個正沖擊后，全國經(jīng)濟產(chǎn)值在第10期達到最高點，然后力度越來越小，但始終保持正向的作用，說明目前資本有機構(gòu)成的提高仍是有利于經(jīng)濟增長的，原因在于中國不僅致力于加強對技術(shù)等生產(chǎn)條件的投資，也高度重視人力資源投入，并采取有力措施開辟和實現(xiàn)了眾多領(lǐng)域的就業(yè)。

五、人工智能等高新技術(shù)沖擊下的中國資本有機構(gòu)成

以人工智能為代表的當代高新技術(shù)的系列沖擊必將對資本有機構(gòu)成的演進產(chǎn)生影響。人工智能等高新技術(shù)因獲得了大量投資而迅猛發(fā)展?！督?jīng)濟參考報》的數(shù)據(jù)顯示，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，僅2017年工信部便確定了202個智能制造綜合標準化和新模式應(yīng)用。B18目前，人工智能已經(jīng)開始了對勞動者的大量替代，涌現(xiàn)出許多無人商店、無人銀行、無人收銀臺等。未來人工智能等高新技術(shù)的投資和應(yīng)用將帶來更多方面的沖擊。

首先，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和普及資本有機構(gòu)成將急劇上升。人工智能具有勞動者無法比擬的優(yōu)點，可以提供24小時無間歇工作模式，而勞動者的體能和腦力需要休息和營養(yǎng)攝入才能再次提供，并且和勞動力的投入成本相比，人工智能的維修和管理成本非常低，與互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)結(jié)合能夠產(chǎn)生一種接近于“零邊際成本”和“零間歇”的生產(chǎn)模式。未來人工智能技術(shù)一旦普及，眾多的工作崗位將被取代，與此同時，不變資本的絕對數(shù)量和相對比重面臨大幅上升，可變資本的相對比重則面臨大幅下降，資本有機構(gòu)成隨著人工智能的普及將急劇上升。

其次，經(jīng)濟社會有可能面臨大量相對過剩人口的挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用和普及，眾多的人類工作崗位將被智能工具替代，但各行各業(yè)被智能替代的程度應(yīng)該是不同的，對此BBC基于劍橋大學(xué)研究者邁克爾（Michael Osborne）和卡爾弗雷（Carl Frey）的數(shù)據(jù)體系做了詳細的調(diào)研，認為未來最可能被智能替代的職業(yè)有會計、保險業(yè)務(wù)員、銀行職員、底層普工、保安、客服等;而管理人員、藝術(shù)從業(yè)人員及情感交流或者創(chuàng)造性活動等職業(yè)的從業(yè)人員暫時無法被智能替代。這意味著，高智能化程度行業(yè)的不變資本的絕對數(shù)量和相對比重會大幅上升，可變成本的絕對數(shù)量和相對比重則會下降。而可變資本的規(guī)模決定就業(yè)數(shù)量，這些行業(yè)因此將涌現(xiàn)大批相對過剩人口。同時，人工智能也會催生和繁榮許多新的職業(yè)甚至新生產(chǎn)業(yè)。就全社會而言，總不變資本的絕對數(shù)量和相對比重會大幅上升，總可變資本的相對比重會大幅下降，絕對數(shù)量的變化則取決于是否能夠開辟足夠的無法被智能取代的就業(yè)崗位從而吸收被新技術(shù)淘汰的勞動者。

再次，資本有機構(gòu)成面臨不均衡分布。 新時代人工智能將帶來的第三個主要沖擊是促使并加劇資本有機構(gòu)成在地區(qū)、行業(yè)以及企業(yè)之間分布的不均衡。資金和技術(shù)實力強大的地區(qū)、行業(yè)以及企業(yè)將率先實現(xiàn)智能化，而智能化技術(shù)能夠進一步提升這些地區(qū)、行業(yè)及企業(yè)的競爭優(yōu)勢，使其技術(shù)優(yōu)勢愈發(fā)強大，因此它們將維持較高的資本有機構(gòu)成。相比之下，那些在智能化方面存在劣勢或者無需高度智能化的企業(yè)以及行業(yè)的資本有機構(gòu)成將保持較低水平。事實上目前階段人工智能的分布已呈現(xiàn)一種不均衡狀態(tài)。中國信息通信研究院《2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報告》顯示，2017年北京人工智能企業(yè)注冊數(shù)量超出250家，位列第一;上海、廣東的人工智能企業(yè)注冊數(shù)量也在100家以上;河南、江西、海南、貴州、湖南僅擁有少量幾家。目前人工智能領(lǐng)域的投融資主要分布在華東、華南沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)、京津地區(qū)，以及西南地區(qū)的四川、重慶和貴州。行業(yè)分布上，2017年人工智能企業(yè)主要分布在融合醫(yī)療、金融、教育和安防等領(lǐng)域，總計占比40%，位居第一;其次是分布在智能機器人行業(yè)、智能駕駛和無人機領(lǐng)域。B19此外，不同企業(yè)在智能化方面也差距甚遠。據(jù)億歐智庫的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2018年中國獲得投資的人工智能企業(yè)共計580家，其中有13.3%獲得了4次以上投資;而申請人工智能領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量最多的是百度、騰訊、阿里巴巴和京東四個巨頭。B20智能化程度將造成資本有機構(gòu)成的巨大差異化，可以預(yù)見，未來人工智能時代資本有機構(gòu)成在地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)之間的分布將是極不均衡的。

綜上，人工智能等新技術(shù)來勢兇猛，產(chǎn)生的影響范圍之廣、速度之猛、程度之深將是空前的。其對資本有機構(gòu)成帶來沖擊的同時也將對我國經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生不利影響。過去20年我國資本有機構(gòu)成的總體趨勢一直在緩慢上升，這種上升方式有利于我國的經(jīng)濟增長。但人工智能技術(shù)的普及應(yīng)用將會導(dǎo)致整個經(jīng)濟體系中資本有機構(gòu)成的上升速度變得急劇，甚至有可能沖擊我國的經(jīng)濟增長和三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。其次，由于新技術(shù)將促使和加劇資本有機構(gòu)成在地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)分布的不均衡，從而影響地區(qū)、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，區(qū)域、產(chǎn)業(yè)、勞動者之間的經(jīng)濟差距有可能因此擴大，甚至對我國區(qū)域和產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。最后，智能化程度高的行業(yè)或?qū)a(chǎn)生大批需要再就業(yè)的相對過剩人口，造成規(guī)模較大的技術(shù)性失業(yè)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)，必須提前做好防范，規(guī)避其不利的沖擊。

第一，正確引導(dǎo)人工智能的應(yīng)用。數(shù)據(jù)證明人工智能技術(shù)已受到國家、地方政府以及企業(yè)的高度重視，有大量資本正在涌入。目前對人工智能的投資、研發(fā)和應(yīng)用仍主要受市場主導(dǎo)，容易造成無序、盲目和失控，需要一定的引導(dǎo)。首先，對人工智能應(yīng)用的引導(dǎo)工作應(yīng)以馬克思主義經(jīng)濟理論為依據(jù)，科學(xué)地制定政策。馬克思的資本有機構(gòu)成等經(jīng)濟理論能夠為我們的政策制定指明方向。其次，政府應(yīng)做好戰(zhàn)略部署，力保人工智能的應(yīng)用和推廣有章可循、循序漸進，使資本有機構(gòu)成的變動處于一個適宜狀態(tài)。最后，建議由政府統(tǒng)籌和引導(dǎo)人工智能的應(yīng)用，合理規(guī)劃和優(yōu)化其在三大產(chǎn)業(yè)之間以及產(chǎn)業(yè)內(nèi)部、區(qū)域之間的配置，保證產(chǎn)業(yè)、區(qū)域之間的資本有機構(gòu)成協(xié)調(diào)，推動產(chǎn)業(yè)和區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

第二，培育適當?shù)闹悄芑潭容^低的勞動力密集型行業(yè)。人工智能即將取代重復(fù)的、標準化的人類勞動，比如搬運、包裝、出納、收銀、會計等，企業(yè)在這些崗位的投入也將由可變資本轉(zhuǎn)變?yōu)椴蛔冑Y本。為此需要充分考慮我國是一個人口大國的國情，有大批勞動者在從事這些能夠被智能替代的工作。為避免大量的結(jié)構(gòu)性失業(yè)，應(yīng)提前培育一些適當?shù)闹悄芑潭鹊偷男袠I(yè)，以保持整個經(jīng)濟體系中可變資本規(guī)模的合理。隨著國民收入水平提高，一些勞動力密集型低智能化程度的行業(yè)仍然是符合新時代需要的，應(yīng)盡早對其加以培育，同時保留和進一步發(fā)展娛樂、康養(yǎng)、旅游休閑、體育等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)以及部分傳統(tǒng)手工業(yè)。

第三，優(yōu)化勞動者的能力結(jié)構(gòu)。人工智能雖然會取代很多職位，但也能夠催生或繁榮另外一些非智能化的職位，政府應(yīng)做好優(yōu)化勞動者能力結(jié)構(gòu)的多方面工作。一方面應(yīng)根據(jù)人工智能的應(yīng)用情況正確地預(yù)測人才就業(yè)市場的需求與供給，及時統(tǒng)計和發(fā)布相關(guān)信息;另一方面，應(yīng)通過與企業(yè)深度合作，為下崗勞動者提供轉(zhuǎn)業(yè)指導(dǎo)和培訓(xùn)。除此之外，人工智能時代對高端技術(shù)人才、創(chuàng)意工作者、復(fù)雜模式判斷者以及人際服務(wù)者相關(guān)知識的要求較高，政府應(yīng)加大對教育的扶持力度，探索新的政府、企業(yè)、高校協(xié)同育人的路徑。

第四，實施反哺政策。人工智能時代的市場競爭將呈現(xiàn)強者愈強、弱者愈弱的特征，在帶來相當可觀的經(jīng)濟效益的同時也會成為企業(yè)聚斂財富的利器。地區(qū)、企業(yè)、勞動者之間有可能因此出現(xiàn)巨大的經(jīng)濟差距，從而對協(xié)調(diào)發(fā)展和共同富裕的宗旨構(gòu)成重大挑戰(zhàn)，社會穩(wěn)定有可能受到威脅。對此，政府應(yīng)合理實施反哺政策，比較可行的辦法是對人工智能技術(shù)征稅，通過再分配，適當反哺弱勢群體。

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B18 admin：《預(yù)計到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元》，《經(jīng)濟參考報》2018年3月23日，http：//www.jdw001.com/article-28017-1.html。

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B20 《2018中國人工智能投資市場研究報告》，搜狐網(wǎng)，2018年8月28日，http：//www.sohu.com/a/250445455_204078。

（責(zé)任編輯：張?琦）