吳磊

摘要：人工智能的快速發(fā)展將大量的智能化、自動化設備引入生產領域，對勞動力市場造成了巨大的影響。本文從替代效應和生產率效應出發(fā)，整理關于人工智能和就業(yè)的文獻。最終發(fā)現，以人工智能為代表的自動化技術對高需求彈性部門沖擊較小，對低需求彈性部門沖擊較大;而技術進步帶來的生產率效應與技術進步的程度不一致，同時造成產業(yè)區(qū)域性集聚，對技術落后的國家造成較大的負面影響。

關鍵詞：人工智能;技術進步;替代效應;生產率效應

近年來，人工智能技術取得了突飛猛進的發(fā)展，以智能化機器人和自動化設備為代表的新生產要素對社會經濟發(fā)展產生了十分重大的積極影響。但傳統技術進步不同，人工智能具備一定的學習和決策能力，這讓很多相關領域的學者產生了一定的擔憂。目前，人工智能對經濟發(fā)展最大的影響是通過自動化參與到各個領域的生產活動中，當下對人工智能的擔憂主要集中于它是否會快速在全球內大面積的替代人類勞動力，造成大面積失業(yè)本文就人工智能的發(fā)展對勞動力市場的影響相關觀點進行系統整理，為進一步的研究打下堅實的的理論基礎。

1.歷史回顧

技術進步對勞動力市場的沖擊在前幾次工業(yè)革命期間均有發(fā)生，但并未出現持續(xù)性的大規(guī)模失業(yè)。第一次工業(yè)革命之前，除了借助畜力之外，人類絕大多數的工作都依靠人工。但飛梭等高效工具的出現極大地提高了生產效率，部分取代了人工勞動（Rasmussen，1982）;第二次工業(yè)革命中出現了內燃機，替代了一部分從事重體力活動的勞工（Daron Acemoglu，Pascual Restrepo，2018）;20世紀80年代，制造業(yè)大量引入工業(yè)機器人，快速推動了制造業(yè)中勞動密集型工作的自動化（Ayres、Miller，1983）;進入本世紀后，人工智能領域取得重大突破，使得計算機軟件和智能化設備的用途日益廣泛傳統，行業(yè)出現被顛覆的可能性（Autor，2006）。歷史地看，前幾次重大的技術變革都在不同程度上對勞動密集型產業(yè)產生了很大沖擊，但并沒有出現持續(xù)性、大面積的失業(yè)，反而實現了勞動力逐步向更高級的產業(yè)轉移，促進了產業(yè)結構的升級和經濟發(fā)展。

2.對就業(yè)的影響

以人工智能為代表的自動化技術的進步必然會對勞動力市場產生較大影響，但由于技術進步自身的某些特征及不同的現實狀況，這種影響對勞動力市場的作用并不能一概而論。自動化技術對就業(yè)市場的負面沖擊主要表現在對勞動力的替代上，但面對不同的勞動群體和產業(yè)，沖擊大小的差異較大;與此同時，技術進步在一定程度上能夠促進就業(yè)，不過這種正向作用仍然存在較大的局限性。

2.1 人工智能對就業(yè)的替代效應

2.1.1 對不同行業(yè)就業(yè)的替代效應

毫無疑問，以人工智能為代表的自動化技術必然會對勞動力市場產生沖擊，但對于不同行業(yè)，這種沖擊的大小可能不同（Aaron Benanav，2019）?？傮w來說，對彈性較低的行業(yè)沖擊較大，對彈性較高的行業(yè)沖擊較小。20世紀40年代，得益于技術進步，農業(yè)生產率空前的提高。而農產品需求彈性比較低，產能的增長大幅超過需求增長，導致農業(yè)生產部門在之后的一段時間內大量裁員。到2010年，歐洲和日本人農業(yè)勞動人口比例普遍低于5%。與農業(yè)相比，其他需求收入彈性較高的行業(yè)受到的沖擊相對較小。以服裝行業(yè)為例，自2000年到2010年，我國服裝行業(yè)從業(yè)人員從低點的188萬增加到431萬，增長率達到129%，之后仍然保持較快增長。由此可以看出，服裝行業(yè)的就業(yè)在自動化進程中收到的沖擊并不大。

除需求彈性外，行業(yè)飽和度也是影響自動化作用力度和方向的重要因素。貝森（2018）認為，在需求缺口較大的市場中，如果新技術提高了生產率，那么它們會在一定程度上對就業(yè)產生積極影響。Acemoglu和Restrepo（2017）發(fā)現在不太飽和的非制造業(yè)中，人工智能與其他類型的自動化技術可能會在擴張的過程中創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，但在飽和行業(yè)中會造成失業(yè)。

2.2 人工智能對就業(yè)的生產率效應

除了替代效應，人工智能的發(fā)展也可以通過各種渠道產生生產率效應以部分對沖替代效應。

2.2.1 催生新職業(yè)

密集自動化往往與新職業(yè)同時出現。例如，在19世紀的英國，各種新行業(yè)和工作迅速擴張，包括工程師、機械師、后臺工作人員等（Mokyr，1990年）。20世紀早期的美國，農業(yè)機械化與新工業(yè)和工廠工作崗位的大量增加相吻合（Kuznets， 1966）。Acemoglu和Restrepo（2016）發(fā)現，從1980年到2010年，新職業(yè)和職位的引入和擴展解釋了大約一半的就業(yè)增長。

此外，由于技術進步的需要，在人才培養(yǎng)、學術研究方向的投入加大。AI Index發(fā)布的數據表明。自2013年以來，人工智能相關技能的工作崗位比例增長了近5倍（加拿大和英國的增長尤其迅速）。這從一定程度上說明技術進步從自身的需求出發(fā)，引導一部分人進入到相關領域，這也能夠部分緩解勞動力市場的壓力。

2.2.2 生產率效應的局限性

1）增長與技術進步不同步

Cockburn，Henderson， Stern（2017）認為人工智能和其他形式的高級自動化，可以通過許多后續(xù)創(chuàng)新推動生產率增長，但實際生產率進步與技術進步的速度還存在巨大差距。Robert Gordon（2014）研究發(fā)現，盡管摩爾定律下計算機性能呈指數級提高，但對生產率的提升并不明顯，Brynjolfsson （2017）認為這是由于技術進步的商業(yè)化存在明顯滯后與技術應用范圍不可能完全擴散至全社會造成的。

2）造成產業(yè)聚集

自動化方面的重大進步將增加相關產業(yè)的集群優(yōu)勢，其結果是勞動力需求更有可能在全球范圍內集中，而不是分散，這會導致區(qū)域性的就業(yè)問題，拉大發(fā)展中國家和發(fā)達國家的差距。因此人工智能和其他技術進步在沒有全球范圍內擴散的情況下，對落后的國家是不利的。

3.結論

人工智能對勞動力市場的影響是兩面性的，它既可以通過提升生產效率等渠道來擴大總需求，也可以通過自動化對勞動力進行替代。但從目前的研究結果來看，替代效應對不同行業(yè)、不同群體的影響是不同的。替代效應對高需求彈性行業(yè)和高學歷人群影響較小，反之則越大;生產率效應由于傳導機制過于復雜，與技術進步在時間和程度上都不同步且難以量化，經濟學家對它的作用力度甚至是方向都存在分歧。

參考文獻：

[1]Acemoglu， Daron， and Pascual Restrepo. 2016. “The race between machine and man： Implications of technology for growth， factor shares and employment.” National Bureau of Economic Research working paper No. w22252.

[2]Acemoglu， Daron and David Autor （2011） “Skills， tasks and technologies： Implications for employment and earnings，” Handbook of Labor Economics， 4： 1043-1171.

[3]Agrawal， Ajay， Joshua S. Gans and Avi Goldfarb. Forthcoming. “Introduction to‘The Economics of Artificial Intelligence： An Agenda’.” in The Economics of Artificial Intelligence， eds. Ajay Agrawal， Joshua S. Gans and Avi Goldfarb， Chicago： University of Chicago Press （forthcoming）.

[4]Arrow， Kenneth J. 1962. “Economic Welfare and the Allocation of Resources for Inventions.”In The Rate and Direction of Inventive Activity： Economic and Social Factors， edited by R.R. Nelson，609-626. Princeton， NJ： Princeton University Press.