陳斌開，馬燕來

(中央財經大學 經濟學院，北京 100081)

一、引 言

人工智能、互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術的發(fā)展，催生了數(shù)字經濟，開啟了數(shù)字時代。20世紀90年代以來，美國、歐洲、日本等發(fā)達國家開始大力發(fā)展數(shù)字經濟，對其經濟社會發(fā)展產生了深遠影響。對于發(fā)展中國家，數(shù)字革命是實現(xiàn)“彎道超車”的良機，可以充分利用數(shù)字經濟發(fā)展的機遇，促進經濟高質量發(fā)展。人工智能是引領新一輪技術革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術。習近平強調，加快發(fā)展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手，是推動我國科技跨越發(fā)展、產業(yè)優(yōu)化升級、生產力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源[1]。當前，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的第四次工業(yè)革命，正將人類的發(fā)展提高到一個新的臺階。

當前，我國數(shù)字經濟規(guī)模不斷擴張、貢獻不斷增多。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計(如圖1所示)，2019 年，我國數(shù)字經濟增加值規(guī)模達35.8 萬億元，占GDP 比重達36.2%，同比提升1.4%，按照可比口徑計算，2019 年我國數(shù)字經濟名義增長15.6%，高于同期 GDP 名義增速約7.85%，數(shù)字經濟在國民經濟中的地位進一步凸顯。

圖1 2014—2019中國數(shù)字化市場規(guī)模及占GDP比重

大量證據(jù)表明，人工智能等數(shù)字經濟技術對勞動力市場有深遠影響。Acemoglu和Restrepo[2](2017)分析了1990年—2007年間工業(yè)機器人使用量增加對美國勞動力市場的影響，研究發(fā)現(xiàn)，每千名工人增加一個機器人，就業(yè)人口比率降低約0.18-0.34個百分點，工資下降0.25-0.5%。人工智能不僅影響整體就業(yè)和工資水平，還會對就業(yè)和工資結構產生長期影響[3-8]，其可能的原因是人工智能具有明顯的技能偏向性[9]，造成不同技能勞動者之間出現(xiàn)就業(yè)分化。以美國為例，美國1980年以來技術進步明顯加速，同一時期，其技能溢價快速上升，就業(yè)極化特征明顯[10]。

近年來，以美國為代表的發(fā)達國家勞動力市場出現(xiàn)了一個重要現(xiàn)象：高技能勞動力占比快速上升，中等技能勞動力占比不斷下降，低技能勞動力穩(wěn)中有升。很多研究表明，人工智能等數(shù)字經濟技術的發(fā)展是就業(yè)極化的重要原因[2，11-12]。本文基于國際勞工組織數(shù)據(jù)對人工智能快速發(fā)展時期世界主要發(fā)達國家和發(fā)展中國家就業(yè)結構演變特性進行了系統(tǒng)總結，研究發(fā)現(xiàn)，就業(yè)極化現(xiàn)象并沒有出現(xiàn)在以中國為代表的眾多發(fā)展中國家，技術進步對發(fā)達國家和發(fā)展中國家就業(yè)結構的影響存在明顯差異，發(fā)展中國家中等技能勞動力占比往往呈現(xiàn)上升趨勢，同時，低技能勞動力占比快速降低。

為什么發(fā)展中國家勞動力市場就業(yè)結構和發(fā)達國家存在明顯差異？本文構建了一個包含三種不同技能勞動力的簡單理論框架，從勞動力成本和技能替代成本的視角對這一現(xiàn)象進行了理論解釋，從技能替代視角討論數(shù)字經濟對發(fā)展中國家與發(fā)達國家勞動力市場的不同影響。本文與現(xiàn)有文獻存在以下不同：第一，本文系統(tǒng)闡述了發(fā)達國家與發(fā)展中國家就業(yè)結構差異的現(xiàn)象：發(fā)達國家中等技能勞動力占比快速下降，發(fā)展中國家低技能勞動力占比不斷降低；第二，本文從勞動力成本和技能替代成本視角對這一現(xiàn)象進行了邏輯解釋，闡釋了發(fā)達國家與發(fā)展中國家就業(yè)結構差異的深層次原因。當前，機器人憑借其靈活性高、成本低以及維護方便等多方面優(yōu)勢，必將對勞動力就業(yè)產生重要影響。因此，研究數(shù)字經濟技術發(fā)展及其對發(fā)達國家與發(fā)展中國家勞動力市場的影響，對保障我國勞動力就業(yè)，完善收入分配機制有一定參考價值。

二、文獻評述

數(shù)字經濟在技術層面，包括大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈、人工智能、5G 通信等新興技術。其中，人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是分等級的，包括弱人工智能、強人工智能和超級人工智能(1)強人工智能階段非常接近于人的智能，這需要腦科學的突破，國際上普遍認為這個階段要到2050年前后才能實現(xiàn)。超級人工智能是指腦科學和類腦智能有極大發(fā)展后，人工智能就成為一個超強的智能系統(tǒng)。從技術發(fā)展看，從腦科學突破角度發(fā)展人工智能，現(xiàn)在還有局限性。三類，當前全球人工智能發(fā)展仍處于弱人工智能階段。人工智能最明顯的特征之一是主體與客體的雙主體協(xié)同創(chuàng)新進步，即人與人工智能協(xié)同的技術進步。人工智能在與人的協(xié)同進步中，可能會產生技能替代，也可能會產生新的勞動需求。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術既會替代與創(chuàng)造就業(yè)崗位[13-14]，又會改變要素生產率[15]，共同影響勞動力市場。

人工智能的發(fā)展能否造成大規(guī)模失業(yè)是當今社會普遍關注的問題。人工智能等數(shù)字經濟技術對就業(yè)的影響首先體現(xiàn)為中等技能崗位減少[16-17]。與之相對應的是高技能崗位(腦力勞動等)和低技能崗位(體力勞動等)的增加，而不同技能就業(yè)人數(shù)也隨就業(yè)崗位的變化而產生變化[11，18]，勞動力市場兩極分化現(xiàn)象在發(fā)達國家尤為突出[5，7，16，19]。同時，人工智能等技術進步對不同技能勞動力需求的影響加劇[20-22]。未來，凱恩斯關于“技術性失業(yè)”的預言是否會成為現(xiàn)實？不同學者持有不同觀點。

一種觀點認為人工智能等技術進步意味著人類工作的結束，勞動崗位消失[23]，產生“就業(yè)替代”效應。1993—2007年，美國和西歐地區(qū)的工業(yè)機器人庫存增加四倍，有150～175萬工業(yè)機器人在這兩個地區(qū)運行，到2025年這一數(shù)字可能會增加到400～600萬。美國汽車、電子等行業(yè)雇傭了58%的工業(yè)機器人[2]，大批上述行業(yè)的工人會因此失業(yè)。Frey和Osborne[24](2017)認為機器學習和移動機器人技術可實現(xiàn)法律助理、金融顧問等高技術職業(yè)自動化，未來20年將有47%的美國工人面臨失業(yè)風險。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)與“深度學習”等技術的創(chuàng)新應用，人工智能并非只替代低技能勞動，復雜型和認知型的高技能勞動崗位也可能被人工智能替代。

另一種觀點則認為，過去幾百年的技術進步最終都會增加勞動力需求，因此，沒有理由擔心這一次會有所不同[2，13]。技術進步在擠出就業(yè)的同時，會增加部分勞動需求，產生“就業(yè)創(chuàng)造”效應。Acemoglu和Restrepo[25](2018)研究發(fā)現(xiàn)，人工智能等數(shù)字經濟技術雖然會帶來就業(yè)崗位的替代，但也會從多個方面擴大就業(yè)的總體規(guī)模。隨著人工智能等數(shù)字經濟技術成本的下降，經濟規(guī)模擴大，新的勞動需求不斷產生。

人工智能等技術進步使得企業(yè)對勞動者技能的需求逐漸增高[26-27]，各行業(yè)不同技能的勞動力需求存在差異[18，28-29]。機器人作為人工智能的載體，對中國服務業(yè)發(fā)展[30]和經濟增長[31]產生了影響。以工業(yè)機器人為載體的新技術不斷替代以往由人工執(zhí)行的任務，不僅提高了制造業(yè)勞動生產率[32]，還改變了勞動力市場的技能需求和工資分配方式[33]。

現(xiàn)有文獻主要研究了人工智能等技術進步對發(fā)達國家勞動力市場的影響，針對發(fā)展中國家的研究較少，系統(tǒng)比較發(fā)達國家和發(fā)展中國家差異的研究則更為鮮見。本文將從技能替代和勞動力成本的角度探討不同國家就業(yè)結構特征的不同。隨著工業(yè)機器人保有量的日益增加，為什么發(fā)展中國家勞動力市場就業(yè)結構和發(fā)達國家存在明顯差異？現(xiàn)有文獻沒有對二者就業(yè)結構的差異性做出合理解釋，本文從技能替代成本和勞動力價格視角研究數(shù)字經濟的核心產業(yè)或技術——人工智能對不同國家就業(yè)結構的影響機制，剖析數(shù)字經濟對發(fā)展中國家與發(fā)達國家的不同意義。

三、數(shù)字經濟與就業(yè)結構：典型事實

數(shù)字經濟已成為全球經濟發(fā)展的新引擎，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的快速發(fā)展，機器人等智能化產物應運而生。機器人是人工智能技術應用的直接指標。根據(jù)國際機器人聯(lián)合會(IFR)的報告，2013年開始，我國已躍升至全球工業(yè)機器人第一大市場的位置，機器人保有量、產量均保持快速增長，以制造業(yè)為核心的“機器換人”需求旺盛，預計仍將保持快速增長。隨著人工智能發(fā)展規(guī)劃的實施，我國自主研發(fā)的工業(yè)機器人產量穩(wěn)步上升(如圖2所示)。中國工業(yè)機器人銷量在2018年已達到154 031臺，位居全球首位[34]。

圖2 2016—2020年中國工業(yè)機器人月度產量

經合組織(OECD)估算了其成員國未來20年易被自動化技術取代的工作崗位比例(如圖3所示)，發(fā)現(xiàn)經合組織國家的平均值是57%，在一些發(fā)展中國家這一比例甚至超過70%，中國可能達到77%[35]。自動化和人工智能等數(shù)字經濟技術的高速發(fā)展必將對勞動力市場產生極大沖擊，而這種沖擊在不同國家就業(yè)結構上呈現(xiàn)的差異性將是本文研究的重點。

圖3 未來20年易被自動化技術取代的工作崗位比例估算

人工智能等數(shù)字經濟技術與勞動力市場就業(yè)結構密切相關。有趣的是，中國與美國在勞動力市場就業(yè)結構上呈現(xiàn)出不同特點：中國低技能就業(yè)占比下降，中、高技能就業(yè)占比快速上升，而美國中等技能就業(yè)占比不斷下降，出現(xiàn)了“U”型技能分化現(xiàn)象。圖4基于國際勞工組織(ILO)數(shù)據(jù)(2)國際勞工組織(ILO)按照職業(yè)劃分了勞動者技能。國際勞工組織(ILO)將高技能職業(yè)定義為大量使用非常規(guī)的認知與人際交往能力，中等技能職業(yè)為大量使用常規(guī)的認知與動手技能，低技能職業(yè)為大量使用非常規(guī)動手技能?？坍嬃酥小⒚纼蓢煌寄軇趧诱叩木蜆I(yè)占比狀況。

圖4 中國、美國不同技能勞動者占比變化(2000—2020)

國際勞工組織的數(shù)據(jù)顯示(如圖4所示)，21世紀以來，中國低技能勞動者就業(yè)比例快速下降，2020年該比例已下降至36%；美國低技能勞動者比重穩(wěn)中有升，2020年該比例升至10%。中國中、高技能就業(yè)占比快速上升，2020年，中等技能就業(yè)占比升至47%，高技能就業(yè)占比升至17%；美國高技能就業(yè)占比呈現(xiàn)不斷上升趨勢，中等技能就業(yè)占比卻不斷下降，2020年這一比例為42%。人工智能等數(shù)字經濟技術對中國和美國就業(yè)結構的影響存在明顯差異。

基于Autor[17](2014a)的討論，本文沿用國際勞工組織數(shù)據(jù)通過對部分發(fā)展中國家和發(fā)達國家作對比分析，可以看出，人工智能等數(shù)字經濟技術對發(fā)展中國家和發(fā)達國家就業(yè)結構的影響也存在明顯差異。

發(fā)展中國家高、中、低三種技能的就業(yè)比例變化趨勢如圖5所示?？梢钥闯?，發(fā)展中國家高技能就業(yè)整體占比較低，低技能就業(yè)整體占比較高，中國低技能就業(yè)平均占比達40%，但該比例不斷下降。根據(jù)勞動統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，中國近20年低技能行業(yè)的從業(yè)人員由670萬下降到193萬，在全部就業(yè)中的占比不斷下降。同時，中國高技能就業(yè)占比較低，這與中國的技術先進程度、科技水平等密切相關。我國現(xiàn)在仍處于弱人工智能階段，人工智能等數(shù)字經濟技術水平較低，技能替代成本較高，加之我國勞動力價格偏低，因此，呈現(xiàn)出與發(fā)達國家不同的就業(yè)結構。

圖5 發(fā)展中國家勞動力市場就業(yè)結構變化(2000—2020)

發(fā)達國家勞動力市場就業(yè)結構的變化趨勢如圖6所示。18個發(fā)達國家中，高技能就業(yè)份額占比較高，低技能就業(yè)占比較低，中等技能就業(yè)占比呈現(xiàn)不斷下降的趨勢。美國等發(fā)達國家勞動力工資水平較高且技能替代成本較低，不斷上升的勞動力成本使得大量中等技能勞動力被迅速替代，導致就業(yè)極化。同時，發(fā)達國家低技能勞動力占比較低，且多集中在替代性較弱的服務業(yè)(如保姆等)，低技能人工智能技術替代成本較高，使得低技能勞動力比重整體穩(wěn)定。

圖6 發(fā)達國家勞動力市場就業(yè)結構變化(2000—2020)

以中國為代表的發(fā)展中國家與美國等發(fā)達國家在不同發(fā)展階段存在不同的勞動力市場就業(yè)結構(如圖7所示)。圖7是按照經濟發(fā)展階段刻畫的不同國家中等技能就業(yè)占比。可以看出，隨著人均GDP的增加，中國等發(fā)展中國家中等技能就業(yè)占比快速上升，而發(fā)達國家中等技能就業(yè)占比呈現(xiàn)下降趨勢。其中，韓國的下降趨勢最為明顯，日本的中等技能就業(yè)占比則持續(xù)處于高位，美、英兩國的中等技能就業(yè)占比則比較接近，約為40%。

圖7 不同國家中等技能勞動者占比變化(2000—2020)

自1999年開始，中國高等教育不斷擴大招生人數(shù)，大學擴招效果顯著，且中等技能勞動力價格相對美國仍處于較低階段，在這個階段，中國沒有激勵用機器人大量替代中等技能勞動力，因此，中等技能就業(yè)比例在這一階段仍然保持上升趨勢。發(fā)達國家中等技能勞動力工資水平高、技能替代成本低，造成中等技能勞動力更容易被技術替代，導致就業(yè)極化。勞動統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，中國制造業(yè)工資為每周工作40個小時，每小時約為3.5美元，而同期美國制造業(yè)的平均工資為每小時19.5美元[36]。

綜上所述，隨著人工智能等數(shù)字經濟技術的快速發(fā)展，各國工業(yè)機器人密度和機器人保有量不斷增加，工業(yè)機器人銷量和產量大幅增加。在此趨勢下，各國對不同技能勞動力需求不同，技能分化現(xiàn)象凸顯。由于替代成本與勞動力價格的不同，發(fā)展中國家與發(fā)達國家的就業(yè)結構也出現(xiàn)顯著差異。

四、理論模型

(一)理論框架

20世紀90年代以來，美國、英國等發(fā)達國家高技能工作的勞動份額快速上升，中等技能工作的勞動份額不斷下降[37]，就業(yè)分布產生了兩極化現(xiàn)象。中國等發(fā)展中國家的典型事實表明，中等技能、高技能就業(yè)比例快速上升，同時，低技能就業(yè)比例不斷下降，不同國家就業(yè)結構顯著不同。以下本文將從勞動力成本和技能替代成本視角對上述現(xiàn)象進行理論解釋。

數(shù)字經濟特別是人工智能的發(fā)展，使得資本可以替代那些原來由勞動力完成的工作任務[38-39]，人工智能對勞動或資本會產生技能偏向的替代性。當前缺少一個系統(tǒng)的全面的框架來解釋數(shù)字經濟特別是人工智能對技能分化以及就業(yè)結構的影響機制，本文提供了包含三種不同技能勞動力的簡單理論框架，從勞動力成本和技能替代成本視角對這一現(xiàn)象進行理論解釋，探討數(shù)字經濟特別是人工智能對技能替代及就業(yè)結構產生的影響。數(shù)字經濟對不同國家就業(yè)結構的影響機制如圖8所示。

圖8 數(shù)字經濟對就業(yè)結構影響的傳導機制

本文將勞動力分為三種類型：高技能勞動力、中等技能勞動力、低技能勞動力。發(fā)達國家與發(fā)展中國家在人工智能替代成本、勞動力成本等方面存在差異。

替代成本方面，人工智能替代成本越高，勞動力越難被替代。中國等發(fā)展中國家低技能勞動力主要集中在制造業(yè)，替代成本較低，大量低技能勞動力被迅速替代。美、英等發(fā)達國家低技能勞動力主要集中在服務業(yè)，技能替代成本較高，所以低技能勞動力比重相對穩(wěn)定。對于高技能勞動力，其替代成本都很高，所以各國高技能勞動比重都在上升。

勞動力成本方面，發(fā)展中國家勞動力成本更低廉，因此，勞動者更不容易被技術替代；發(fā)達國家勞動力成本更高，發(fā)達國家有更強的激勵用機器人替代勞動者。隨著發(fā)達國家中等技能勞動力成本的迅速上升，中等技能就業(yè)比例快速下降。發(fā)展中國家低技能勞動力成本出現(xiàn)上升后，大量低技能勞動力也將被替代。

(二)模型設定

本文考慮一個包含三種不同技能勞動力的簡單理論框架。在本文的模型設定中，假設存在三種類型的機器人和勞動力。

首先，將生產函數(shù)設定為C-D生產函數(shù)形式。最終產品的生產函數(shù)設定為如下形式：

Y=AKαH1-α

(1)

(2)

式中：A表示技術水平，K代表物質資本，H代表人力資本，KH、KM、KL分別代表高技能、中等技能、低技能機器人存量，LL為低技能勞動，LM為中等技能勞動，LH為高技能勞動。

α代表資本產出的彈性系數(shù)，α∈(0,1)。ρ表示不同技能商品之間的替代彈性，ρ>1表示產品間存在替代關系，ρ<1表示產品間存在互補關系。本文假定ρ>1。

本文給出以下四點假設：

1.β∈(0,+∞)為高技能機器人和高技能勞動的替代彈性。根據(jù)已有研究經驗[40-41]，本文假定β<1[12]，θ<1，σ<1。θ為中等技能機器人和中等技能勞動的替代彈性，σ為低技能機器人和低技能勞動的替代彈性。β<1，θ<1，σ<1均代表機器人與勞動者之間存在互補性。

2.假定機器人均由購買所得，不同技能機器人的購買價格外生給定，三種類型機器人的購買價格分別為pH、pM、pL。低技能機器人的購買價格為pL，pL隨著勞動力LL的變化存在非凸上升的趨勢；中等技能機器人的購買價格為pM；高技能機器人的購買價格為pH。發(fā)展中國家與發(fā)達國家在不同技能機器人的購買價格上存在顯著差異。

3.假定不同技能勞動者的工資外生給定，經濟中存在失業(yè)。

4.假定最終產品市場為完全競爭市場。

(三)均衡分析和解釋

基于模型設定，本部分通過均衡分析考察數(shù)字經濟特別是人工智能技術影響技能替代及就業(yè)結構的效果和傳導機制。

設定最終品價格為P。高技能勞動力、中等技能勞動力和低技能勞動力的工資分別為wH、wM、wL。根據(jù)Acemoglu[39](2002)的研究，我們將最終商品的價格標準化為1，即，P≡1。假定物質資本的價格為r，競爭性條件下，商品價格等于邊際產品(MP)，所以根據(jù)生產函數(shù)的設定，生產部門的利潤最大化問題為

π=PY-rK-wHLH-wMLM-wLLL-pHKH-pMKM-pLKL

(3)

經過一系列求導化簡，可以得到不同技能勞動力的需求函數(shù)

(4)

(5)

(6)

根據(jù)式(4)～式(6)，對發(fā)展中國家和發(fā)達國家產生的就業(yè)結構差異進行比較靜態(tài)分析。

1.高技能

中國高技能勞動力未被替代的原因在于:首先，中國相比美國，高技能勞動力匱乏；其次，機器人替代高技能勞動力困難，技能替代成本高，且高技能勞動力與機器人互補性強，因此，人工智能未取代高技能勞動力。

類似地，美國等發(fā)達國家同樣由于機器人替代難度大，技能替代成本高，所以，美國等發(fā)達國家高技能勞動力需求不斷增加。

2.中等技能

中國中等技能勞動力未被中等技能機器人大量取代，主要原因是:自1999年開始，中國高等教育不斷擴大招生人數(shù)，大學擴招效果顯著，中等技能勞動力供給增加較快。勞動力供給增加使得中國中等技能勞動力價格長期處于較低水平，在這一階段，中國中等技能勞動力需求不斷增加，中等技能就業(yè)占比不斷攀升。

美國中等技能勞動力出現(xiàn)替代的主要原因是美國勞動力價格不斷上升，同時，機器人替代中等技能勞動力的成本相對較低，因此,會出現(xiàn)中等技能就業(yè)占比下降的趨勢。

3.低技能

給定σ<1，由(6)式知，LLD是pL的增函數(shù)，即，隨著低技能機器人價格的增加，低技能勞動力需求LLD增加。LLD是wL的減函數(shù)，隨著低技能勞動力價格的增加，低技能勞動力需求降低。

中國低技能勞動力被人工智能替代的原因在于:首先，中國低技能勞動力成本不斷上升，低技能勞動力需求降低。其次，由于中國低技能勞動力主要處于制造業(yè)部門，其技術替代成本較低，使得中國低技能勞動力快速被替代，低技能就業(yè)占比不斷下降。

美國未發(fā)生低技能勞動力替代的主要原因是低技能人工智能替代成本較高。美國低技能勞動力主要集中在服務業(yè)，服務業(yè)的特性是類型多、非常規(guī)技能多，技術替代成本很高。隨著pL的上升，美國低技能勞動力不會被替代，低技能就業(yè)比例整體保持穩(wěn)定。

(四)小結

本文構建了一個包含三種不同技能勞動力的簡單理論框架，從勞動力成本和技能替代成本視角解釋發(fā)展中國家與發(fā)達國家就業(yè)結構的差異性。替代成本對勞動需求具有正向作用，勞動力成本對勞動力需求具有負向作用，人工智能替代成本越高，工資越低，勞動力需求越高。發(fā)展中國家由于低技能勞動者工資上升，同時,低技能替代成本較低，大量低技能勞動力被迅速替代；發(fā)達國家中等技能勞動力工資水平高、技能替代成本低造成中等技能勞動力更容易被技術替代，中等技能就業(yè)比例下降。

中國未來也會面臨技能替代成本不斷上升的問題。隨著發(fā)展階段的趨近以及科技水平的提高，中國的低技能勞動力類型會趨同于美國，特別是低技能勞動者逐漸由熟練工人轉變?yōu)榉浅Ｒ?guī)操作的服務業(yè)勞動者，技能替代成本不斷上升，機器人越來越難以替代這些低技能勞動力。隨著經濟的進一步發(fā)展，中等技能勞動力成本將上升，機器替代中等技能勞動力的成本越來越低，中等技能勞動力比重將開始下降，就業(yè)極化問題也將出現(xiàn)。

五、結論與政策啟示

本文通過構建包含三種不同技能勞動力的理論模型，從技能替代成本和勞動力工資視角詮釋發(fā)達國家與發(fā)展中國家就業(yè)結構差異的成因，考察數(shù)字經濟特別是人工智能對就業(yè)結構的作用機理。在此基礎上，結合國際勞工組織2000—2020年數(shù)據(jù)，解釋中美等國人工智能替代不同技能勞動力出現(xiàn)差異的原因。結果發(fā)現(xiàn)：(1)隨著人工智能等數(shù)字經濟技術水平的提高，以中國為代表的發(fā)展中國家低技能就業(yè)占比不斷下降，中、高技能就業(yè)占比不斷上升。(2)發(fā)達國家就業(yè)兩極化現(xiàn)象日趨明顯，人工智能不斷替代中等技能勞動者，產生了“U”型就業(yè)極化。(3)發(fā)達國家和發(fā)展中國家的技能替代成本和勞動力價格差異，導致就業(yè)結構不同。

本文提出的理論視角豐富了關于數(shù)字經濟特別是人工智能對勞動力市場影響的分析，解釋了不同國家勞動力市場就業(yè)結構呈現(xiàn)差異化特征的原因。首先，發(fā)展中國家與發(fā)達國家在低技能就業(yè)比例上存在差異性：發(fā)展中國家技能替代成本較低，勞動力成本提高，大量低技能勞動力被替代；發(fā)達國家技能替代成本較高，低技能勞動力比重穩(wěn)中有升。其次，發(fā)展中國家與發(fā)達國家在中等技能占比上存在不同：發(fā)展中國家中等技能勞動力的工資水平低，導致中等技能勞動力未被大量替代；發(fā)達國家中等技能勞動力價格高、技能替代成本低造成中等技能勞動力更容易被技術替代，導致就業(yè)極化。最后，機器人替代高技能勞動者的成本較高，高技能勞動者與高技能機器人互補性強，人工智能難以替代各國的高技能勞動者，各國高技能就業(yè)占比仍保持相對上升趨勢。

世界各國在新一輪科技革命的帶動下加快推進數(shù)字化轉型，蓄勢待發(fā)迎接新形勢、新機遇、新挑戰(zhàn)。中國等發(fā)展中國家可以充分利用數(shù)字經濟中的后發(fā)性優(yōu)勢，彎道超車，縮小與發(fā)達國家的數(shù)字鴻溝。在大力發(fā)展人工智能等先進智能化技術的大背景下，如何解決人工智能等技術進步發(fā)展中出現(xiàn)的技能替代、就業(yè)結構分化等問題成為重要議題。本文研究表明，人工智能等數(shù)字經濟技術的快速發(fā)展，促進了勞動力技能替代。人工智能降低了勞動收入份額，隨著人工智能技術的快速發(fā)展，人工智能等數(shù)字經濟技術對勞動者的替代作用日漸顯現(xiàn)，勞動力市場受到極大沖擊。為應對數(shù)字經濟特別是人工智能對勞動力市場結構產生的沖擊，政府應該基于不同發(fā)展階段特點提供不同的公共就業(yè)培訓機會，幫助勞動者掌握不易被技術替代的新技能，借助數(shù)字化技術完善社會保障體系，改善收入分配。政府還應積極支持企業(yè)提高研發(fā)和創(chuàng)新水平，縮小與發(fā)達國家的人工智能技術水平差距。