孫瑜

摘 要：人工智能被稱為人類歷史上的第三次科技革命，是引領(lǐng)新世紀科技革命和工業(yè)革命的戰(zhàn)略技術(shù)。本文通過建立兩階段最小二乘回歸模型，研究了教育如何影響人工智能的發(fā)展，以及人工智能的發(fā)展如何影響經(jīng)濟增長。在教育導(dǎo)致勞動力成本攀升的背景下，本文探討了人工智能對經(jīng)濟增長的影響機理。研究結(jié)果表明，教育提高了勞動力成本，促進了人工智能在我國企業(yè)中的應(yīng)用。人工智能的快速發(fā)展促進了全社會的技術(shù)進步，提高了全要素生產(chǎn)率，促進了資本積累，提高了儲蓄率和投資率，最終促進了經(jīng)濟增長。本文認為，各部門應(yīng)大力推進人工智能的發(fā)展，加強人工智能的教育和培訓。提供多才多藝的人工智能技術(shù)人才，制定有效的支持政策，提供良好的發(fā)展環(huán)境，確保經(jīng)濟社會的順利運行。

關(guān)鍵詞：人工智能 ;教育; 經(jīng)濟增長; 勞動力成本

引言

人工智能推動整個經(jīng)濟和社會的快速變化，對促進教育改革、經(jīng)濟增長和人民生活水平的提高起著非常重要的作用。我國將人工智能納入國家戰(zhàn)略，高度重視人工智能的發(fā)展。一方面，人工智能的發(fā)展可以促進教育改革，各種因素的投入增加了勞動力成本，減緩了經(jīng)濟增長;另一方面，隨著人工智能應(yīng)用的增多，人們對人工智能的需求也越來越大。機器人和自動化設(shè)備取代更多的勞動力，減少經(jīng)濟活動對勞動力的需求，減輕教育帶來的勞動力成本增加對經(jīng)濟增長的負面影響。因此，有必要在勞動力成本上升的背景下，深入研究人工智能與經(jīng)濟增長的互動關(guān)系，為相關(guān)政策的出臺提供參考。

人工智能的發(fā)展可能出現(xiàn)負面效果，如對部分傳統(tǒng)行業(yè)造成沖擊，甚至出現(xiàn)破產(chǎn)、失業(yè)等現(xiàn)象，導(dǎo)致一部分企業(yè)更難應(yīng)對攀升的勞動力成本（陳秋霖等，2020）。人工智能的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)生活形式，本質(zhì)上對勞動或資本產(chǎn)生偏向替代性（Acemoglu D等，2018）。龔遙等 （2020） 通過隨機森林分類器算法預(yù)測，未來20年中國59.5%的就業(yè)崗位會受到人工智能沖擊，且教育程度與職業(yè)替代風險呈負相關(guān)。然而，這些文獻高估了人工智能對勞動力的替代效應(yīng)，缺乏勞動力市場真正適應(yīng)智能化改革的思路，新的就業(yè)崗位和產(chǎn)業(yè)將出現(xiàn)新的平衡。Aghion 等（2017）文獻中表明人工智能對勞動的替代性取決于本身的彈性，因而并不意味著人工智能會完全代替勞動。事實上，人工智能技術(shù)的應(yīng)用不僅會破壞傳統(tǒng)的就業(yè)崗位，還會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，維持總就業(yè)增長;人工智能的發(fā)展也可以成為提高全要素生產(chǎn)率和勞動力需求的有力工具。低收入工作比高收入工作更容易替代，對高技能勞動力的需求增加和對低技能勞動力的需求減少。

本文的學術(shù)意義主要表現(xiàn)在三個方面。第一，陳彥斌等（2019）、林晨等（2020）等已有文獻中，大都利用的是動態(tài)一般均衡模型，對數(shù)據(jù)的要求對比本文所利用的模型較弱，本文在理論梳理的基礎(chǔ)上，引用中國各省實際數(shù)據(jù)進行定量分析，對教育、人工智能和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系準確把握。第二， Acemoglu等（2018）等多個文獻缺乏人工智能對出生率、平均工資、教育等因素的多方面分析，伍紅林（2020）、文博等（2020）等文獻主要聚焦于理論上探討AI背景下教育的現(xiàn)狀和未來，缺乏數(shù)據(jù)分析，也忽略了教育導(dǎo)致勞動力成本攀升這一因素。本文引入了這些變量，從而細致考察人工智能影響的核心機制。第三，本文還考慮了人工智能可以促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化升級，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，提高實體經(jīng)濟的吸引力，進而加強對經(jīng)濟增長的正面影響。

一、教育對經(jīng)濟增長的影響及人工智能的作用

基于國內(nèi)外的實際情況和經(jīng)驗，總結(jié)了教育對經(jīng)濟增長的主要影響，探討了人工智能能否降低勞動力成本的增長。為進一步實證分析人工智能及其對經(jīng)濟增長的影響奠定了基礎(chǔ)，因為勞動力需求、資本積累和全要素生產(chǎn)率是長期經(jīng)濟增長的主要原因。本文從這三個方面進行了分析。

（一）勞動力需求層面的影響。勞動力是影響生產(chǎn)過程中經(jīng)濟增長的重要因素之一。隨著教育的發(fā)展，一方面，工資和勞動力成本的提高推動了人工智能的創(chuàng)新;另一方面，隨著教育的進步，人工智能技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，教育的發(fā)展將進一步推動人工智能在經(jīng)濟中的應(yīng)用。因此，教育的發(fā)展將進一步推動人工智能在經(jīng)濟中的應(yīng)用，這種推進作用也會隨著教育程度的深入而加強。（二）資本積累層面的影響。勞動力成本的增加會降低儲蓄率和投資率，降低資本積累率，減緩經(jīng)濟增長。大量的實證研究表明，勞動力成本的增加將有效地降低國民儲蓄率，儲蓄率的下降必然導(dǎo)致投資率的下降（ 陳彥斌等，2014）。與二者相比，人工智能將提高資本回報率，進而提高儲蓄率和投資率，減輕勞動力成本上升的影響，正如教育改革和發(fā)展促進了人工智能技術(shù)的進步一樣，隨著人工智能的進步，生產(chǎn)過程的智能化和自動化水平將不斷提高。越來越多的生產(chǎn)勞動可以用資本代替勞動力來實現(xiàn)他們的目標，這使得資本在生產(chǎn)過程中比勞動力更重要，投資回報也相應(yīng)提高。（三）全要素生產(chǎn)率層面的影響。大量國內(nèi)外文獻對勞動力成本增長對技術(shù)進步和全要素生產(chǎn)率的影響進行了研究，姜振茂（2016）通過查閱和比較相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，到目前為止，相關(guān)文獻的研究沒有得出一致的結(jié)論。教育影響勞動者的人力資本積累，通過增加企業(yè)的勞動力成本和教育培訓的公共支出，減少研發(fā)投資。勞動力成本的增加不利于技術(shù)進步和全要素生產(chǎn)率的提高。另一部分研究認為，教育引導(dǎo)人們更加重視人力資本投資，并鼓勵國家改變這種狀況。只有促進人工智能的發(fā)展，我們才能提高技術(shù)進步和全要素生產(chǎn)率，從而削弱勞動力成本上升對經(jīng)濟增長緩慢的負面影響（Bryn，jolfssonet al，2017）。

二、實證分析

近幾年來，我國將人工智能視為國家科技競爭的重要參與者，大力投資于智能技術(shù)的研究與開發(fā)。如圖1所示，從2002年到2015年，中國人工智能專利申請數(shù)量保持穩(wěn)定，專利申請數(shù)量變化的轉(zhuǎn)折點是2016年，增長率顯著提高。利用incoPat平臺對人工智能技術(shù)專利數(shù)據(jù)進行分析，研究表明我國是世界上人工智能技術(shù)專利申請最多的國家。據(jù)日本財經(jīng)網(wǎng)站統(tǒng)計，2016年后人工智能專利數(shù)量達到120%，從2016年到2018年，中國企業(yè)人工智能專利數(shù)量是美國企業(yè)的2.5倍。據(jù)文獻記載，中國AI研究論文數(shù)量大幅增加，2007-2017年增長400%;在范圍上，中國人工智能專利主要集中在電子商務(wù)、數(shù)據(jù)檢索和語言轉(zhuǎn)換方面，近年來已遠遠超過美國和日本，在行業(yè)中占有重要地位。