韓 君，顏小鳳，韋楠楠

（蘭州財經(jīng)大學統(tǒng)計學院，蘭州 730020）

一、問題提出

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一種新形式的技術(shù)進步，帶來的是整個社會消費模式和生產(chǎn)方式的深刻變革。近年來，人工智能的發(fā)展應用極大地促進生產(chǎn)力水平和經(jīng)濟增長，對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響也更加廣泛，不同于傳統(tǒng)技術(shù)進步對就業(yè)的影響，人工智能在替代人的體力勞動的同時，還會對部分腦力勞動也造成替代效應；此外，人工智能的應用和發(fā)展也將使低勞動力成本和自然資源逐漸失去其原有的競爭優(yōu)勢，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)極化現(xiàn)象將更加明顯，對拼低勞動力成本和拼資源的發(fā)展中國家形成挑戰(zhàn)。

改革開放以來，中國憑借土地價格、人口紅利等優(yōu)勢，長期保持著較高的經(jīng)濟增速（劉廣等，2019）[1]，現(xiàn)如今中國經(jīng)濟發(fā)展由原來的高速增長階段轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展階段，這些優(yōu)勢隨著勞動力、土地等生產(chǎn)要素價格上漲，資源環(huán)境難以承受等問題而逐漸減弱。習近平總書記提出：“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題”①習近平.加強領導做好規(guī)劃明確任務夯實基礎推動我國新一代人工智能健康發(fā)展[Z/OL].[2022-3-5]（2018-10-31）.http://news.cctv.com/2018/10/31/ARTIUiNPzYblut3cQgefGrN6181031.shtml。，人工智能極大地促進知識經(jīng)濟和智能經(jīng)濟的形成，能有效促進實體經(jīng)濟與新技術(shù)的充分融合，是推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力量，但同時也為我們帶來嚴峻的挑戰(zhàn)：如勞動力素質(zhì)與崗位技能要求不匹配、就業(yè)空間極化、貧富差距拉大等衍生效應。就業(yè)是民生之本，技術(shù)是增長之源。習近平總書記在2018年金磚國家工商論壇上指出：“我們要妥善化解信息化、自動化、智能化對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的沖擊，在培育新產(chǎn)業(yè)過程中創(chuàng)造新的就業(yè)機會”②習近平.順應時代潮流實現(xiàn)共同發(fā)展——在金磚國家工商論壇上的講話[Z/OL].[2022-3-5]（2018-7-26）.http：//www.xinhuanet.com/politics/leaders/2018-07/26/c_1123177214.htm。。人工智能是一把“雙刃劍”，科學辯證地分析人工智能對中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，對實現(xiàn)中國充分就業(yè)和促進新發(fā)展階段中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義；同時，構(gòu)建人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的理論框架，對后續(xù)進一步研究也具有重要的理論意義。

關于人工智能對就業(yè)的影響學術(shù)界已經(jīng)有了大量的研究成果，作為一種新形式的技術(shù)進步，人工智能對就業(yè)的影響既符合傳統(tǒng)技術(shù)進步影響就業(yè)的一般規(guī)律，也有其特殊表現(xiàn)，“以往技術(shù)進步主要替代人的體力，而人工智能將進一步替代人的腦力（程承坪等，2018[2]）”。關于人工智能對就業(yè)的影響研究主要從以下兩個方面展開，一方面，學者們從人工智能的概念定義方面展開研究，如Philippe（2019）[3]將人工智能定義為“機器模仿人類智能行為的能力”或“代理人類在廣泛的環(huán)境中實現(xiàn)目標的能力”。另一方面，學術(shù)界從人工智能影響就業(yè)的作用機理進行研究，主要研究人工智能對就業(yè)的補償機制和破壞機制分析（Ernst，2019[4]；王君等，2017[5]；邱玥等，2019[6]）。

再者，人工智能影響就業(yè)的結(jié)果一直是學術(shù)界所討論的熱點，主要從創(chuàng)造效應、替代效應和總效應三個角度分析人工智能的應用是否會造成大規(guī)模失業(yè)展開討論，目前尚未達成一致的觀點。有些學者持悲觀態(tài)度，認為人工智能會形成就業(yè)替代效應，造成大規(guī)模失業(yè)（Frey，2017[7]；呂榮杰等，2018[8]）。有些學者持積極態(tài)度，認為人工智能雖然會對一些崗位產(chǎn)生就業(yè)替代效應，但同時會創(chuàng)造出大量新的就業(yè)崗位；而且從長期效果看，創(chuàng)造效應大于替代效應，最終的結(jié)果是工作流轉(zhuǎn)，而不是解雇人類（王志凱，2018[9]；吳清軍等，2019[10]；段海英等，2018[11]）。有些學者則從中立的角度指出，人工智能對就業(yè)既有替代效應又有創(chuàng)造效應，總效應是不確定的（張歆悅，2019[12]；張于喆，2019[13]）。

除此之外，學術(shù)界研究的側(cè)重方向也各有不同，有些學者主要研究人工智能對就業(yè)總量的影響（謝建功，2019[14]）；有些學者則更關注人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的差異（Ma Hongmei，2022[15]；馮歡，2019[16]）；還有些學者主要研究人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響情況（沈賞，2020[17]）。此外，部分學者不僅從經(jīng)濟學視角研究人工智能對就業(yè)的影響，還提出非經(jīng)濟學機理，如程承坪等（2018）[2]在研究人工智能影響就業(yè)的經(jīng)濟學機理基礎上，提出從人口學和哲學角度研究非經(jīng)濟學作用機理。

通過梳理相關文獻，關于人工智能影響就業(yè)的研究具有多樣性，但仍然存在研究切入點比較單一的問題，要么只從影響路徑進行機理論述，要么直接進行定量分析，缺乏從理論到實證的深入研究，關于人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響研究也較少；也缺乏對所處情境針對性的分析，人工智能屬于技術(shù)進步的范疇，若只單純地根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平或者地理分布進行地區(qū)劃分，容易忽略科技進步因素的影響?；谝陨喜蛔?，本文首先從定性的角度分析人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響效應，并構(gòu)建理論框架，接著測算各省份科技發(fā)展水平進行地區(qū)劃分，再運用面板模型定量分析人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的地區(qū)差異性，從而根據(jù)研究結(jié)果提出針對性建議。

二、人工智能影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的機理分析

結(jié)合程承坪等（2018）[2]、馮歡等（2019）[[16]、邱玥等（2020）[[18]等學者的研究，梳理歷次科技革命下就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的演變規(guī)律，針對人工智能的不同發(fā)展階段以及不同人工智能發(fā)展水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響特征，構(gòu)建人工智能影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的理論框架。

（一）歷次科技革命形成的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)演變

第一次科技革命以蒸汽機的應用為代表，蒸汽機的出現(xiàn)造成手工業(yè)和農(nóng)業(yè)領域勞動力的減少，逐漸形成了以操作機器的低技能工人為主的就業(yè)結(jié)構(gòu)，低技能勞動力數(shù)量增加。第二次科技革命以發(fā)電機的應用為代表，動力來源更加強大，促使工業(yè)生產(chǎn)流程優(yōu)化，逐漸引進自動化技術(shù)，企業(yè)內(nèi)部分工細化，增加了對工程師、管理人員等高技能人才的需求，高技能勞動者就業(yè)比例上升。第三次科技革命以計算機、互聯(lián)網(wǎng)的應用為代表，機器實現(xiàn)更高水平自動化，形成了以自動化與信息技術(shù)為導向的生產(chǎn)模式，大量高技能水平的工作崗位應運而生，低技能勞動力需求量降低，促進就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的升級。第四次科技革命以人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應用發(fā)展為代表，此次科技革命雖然使從業(yè)人員進一步擺脫繁重、危險的工作任務，提高了勞動生產(chǎn)率；但對程序性就業(yè)者的沖擊極大，傳統(tǒng)勞動密集型低成本已不再是優(yōu)勢，社會對中等技能勞動力的需求逐漸降低，但對人工智能等相關領域的高技能人才和一些非常規(guī)性體力任務的低技能勞動力的需求逐漸增加，造成就業(yè)技能結(jié)構(gòu)極化（見圖1）。

圖1 就業(yè)技能結(jié)構(gòu)演變

（二）不同人工智能發(fā)展階段的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)特征

人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響主要從人工智能發(fā)展初級階段和人工智能發(fā)展成熟階段兩個階段展開，理論分析框架見圖2。

圖2 不同人工智能發(fā)展階段的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)特征

1.人工智能發(fā)展初級階段，考慮到人工智能發(fā)展程度、應用范圍、投資風險性以及發(fā)揮作用的時效性等，對中等技能崗位不會產(chǎn)生大范圍的影響，并不會立即引起就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的極化；同時，為降低生產(chǎn)及運營成本，企業(yè)增加人工智能機器人的引進，對勞動密集型產(chǎn)業(yè)的就業(yè)替代效應擴大，造成低等技能勞動力的就業(yè)比重下降；而且隨著新技術(shù)的應用帶來的新興產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)，社會擴大對高等技能勞動力的需求，就業(yè)者的學習積極性提高，就業(yè)質(zhì)量得以改善，高等技能勞動力比重逐漸上升，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)整體呈現(xiàn)升級特征。

2.人工智能發(fā)展成熟階段，隨著人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的普及，與人工智能技術(shù)相關的非常規(guī)性認知工作任務的增加將會是必然趨勢，如專業(yè)技術(shù)人員、研發(fā)人員、技術(shù)工程師、高級管理人員等，使得高等技能勞動力比重增加；而一些常規(guī)性認知和體力工作任務，如銀行柜員、電話客服等機械化的中等技能崗位將會被智能機器人大量替代，使得中等技能勞動力比重下降；但對于一些非常規(guī)性體力任務，新技術(shù)的廣泛應用對其影響較小，并沒有引起低技能就業(yè)比重下降反而上升，最終呈現(xiàn)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)極化的特征。

（三）不同人工智能發(fā)展水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響

1.不同的人工智能發(fā)展水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)有不同的影響。人工智能發(fā)展高水平地區(qū)，勞動力素質(zhì)較高，被人工智能替代的中等技能勞動力，學習能力較強的通過學習和就業(yè)培訓實現(xiàn)更高水平就業(yè)，學習能力較差的則轉(zhuǎn)向一些低水平崗位實現(xiàn)再就業(yè)，勞動力逐漸向部分高等、低等技能型崗位轉(zhuǎn)移，造成中等技能崗位就業(yè)比重下降，高等、低等技能崗位就業(yè)比重上升的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)；再者，人工智能發(fā)展高水平地區(qū)，第三產(chǎn)業(yè)比重高，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，人工智能對第三產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有積極的推動作用，大量新興就業(yè)崗位應運而生，人工智能的就業(yè)創(chuàng)造效應較強，而且人工智能發(fā)展高水平地區(qū)，資本密集型產(chǎn)業(yè)高，“機器換人”現(xiàn)象不明顯，整體上人工智能的就業(yè)創(chuàng)造效應大于就業(yè)替代效應。

2.人工智能發(fā)展低水平地區(qū)，勞動力素質(zhì)較低，被人工智能替代的中等技能勞動力實現(xiàn)與新增就業(yè)崗位的匹配比較困難，大部分向低技能崗位轉(zhuǎn)移，使得一些低等技能崗位的就業(yè)比重上升，而且一些高技能人才和成熟人工智能技術(shù)的引進，也會對部分傳統(tǒng)技能型人才造成負向影響；同時，因經(jīng)濟社會發(fā)展的條件和水平不同，人工智能發(fā)展低水平地區(qū)人工智能等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展較慢，一些技能人才會選擇向發(fā)展較好的地區(qū)轉(zhuǎn)移，造成人才外流，實現(xiàn)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的阻力較大。再者，人工智能發(fā)展低水平地區(qū)勞動密集型產(chǎn)業(yè)多，“機器換人”現(xiàn)象比較明顯，人工智能的就業(yè)替代效應較強，再加上人工智能發(fā)展低水平地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)及新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較慢，創(chuàng)造的就業(yè)崗位數(shù)量有限，使得人工智能帶來的就業(yè)創(chuàng)造效應較弱，整體上人工智能的就業(yè)替代效應大于就業(yè)創(chuàng)造效應。

綜上所述，人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響因人工智能的發(fā)展水平而異。在人工智能發(fā)展水平較高的地區(qū)，人工智能的創(chuàng)造效應大于替代效應，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)可以實現(xiàn)平穩(wěn)轉(zhuǎn)型；人工智能發(fā)展水平較低的地區(qū)，人工智能的替代效應大于創(chuàng)造效應，實現(xiàn)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型比較困難（見圖3）。

圖3 不同人工智能發(fā)展水平影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的理論分析框架

三、基于科技發(fā)展水平的地區(qū)劃分及差異比較

通過分析人工智能影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的理論機制可以看出，人工智能發(fā)展水平不同，對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響也不同。目前，中國正處于人工智能發(fā)展應用的初級階段，大部分地區(qū)智能化程度較低，而且因為就業(yè)者的流動性，人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的實際情況可能更加復雜，應具體情況具體分析。中國地域遼闊，區(qū)域發(fā)展差距較大，市場經(jīng)濟相對發(fā)達的地區(qū)人力資本特征所發(fā)揮的作用明顯高于其他地區(qū)[19]，通過測算各省份人工智能發(fā)展水平，根據(jù)測算結(jié)果進行地區(qū)劃分，分地區(qū)研究人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響具有一定合理性。但人工智能缺乏宏觀統(tǒng)計指標，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，人工智能又屬于科技進步的范疇，為了更好地揭示地區(qū)間人工智能發(fā)展對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的異質(zhì)性，本文選擇測算科技發(fā)展水平進行地區(qū)劃分?？萍及l(fā)展是一個動態(tài)的系統(tǒng)過程，若僅以單一年份數(shù)據(jù)來衡量其科技發(fā)展能力難免有失偏頗，且無法揭示出科技發(fā)展的動態(tài)演化規(guī)律，故本文運用時序加權(quán)平均算子（TOWA）對中國30個省份2005～2019年的科技發(fā)展相關數(shù)據(jù)進行時空多維動態(tài)評價，并根據(jù)評價結(jié)果，將30個省份劃分為三個科技發(fā)展水平不同的地區(qū)，在此基礎上分析人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的地區(qū)差異。

（一）指標體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

科技發(fā)展作為綜合性概念具有豐富的內(nèi)涵，本文構(gòu)建的科技發(fā)展指標體系，僅是對中國科技發(fā)展主要內(nèi)容的反映，能夠?qū)ζ淇萍及l(fā)展水平進行基本的判斷。在綜合梳理文獻的基礎之上，借鑒李海超（2015）[20]、李建輝（2019）[21]、李俊玨（2020）[22]等學者的研究成果，結(jié)合新時代中國科技發(fā)展的指導思想與理念，從發(fā)展環(huán)境、科技投入、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、科技產(chǎn)出及科技成效5個方面構(gòu)建中國科技發(fā)展評價指標體系。名義指標數(shù)據(jù)以2004年為基期進行指數(shù)平減，各指標數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局、中國科技部、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》《中國統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒（見表1）。

表1 科技發(fā)展水平測度體系

（二）科技發(fā)展水平測算及地區(qū)劃分

1.測度方法的基本原理

在多指標動態(tài)綜合評價中，時序立體數(shù)據(jù)可以看成由指標、評價對象和時間構(gòu)成的三維數(shù)據(jù)組成，進行動態(tài)評價要解決的關鍵問題之一就是指標維和時間維的集成。在對各個省份科技發(fā)展水平進行動態(tài)評價時，參考郭亞軍等（2007）[23]的“間接”計算方法，首先對每個地區(qū)每年的科技發(fā)展水平進行靜態(tài)評價，然后將該地區(qū)各年的評價值通過時序加權(quán)平均算子（TOWA）方法進行加權(quán)集成。

2.綜合評價值計算及地區(qū)劃分

本文運用熵值法對各省份科技發(fā)展水平靜態(tài)評價值進行計算，求得2005～2019年各省份單一年份的科技發(fā)展水平y(tǒng)i(t)；接著運用規(guī)劃模型求解的方法確定時間權(quán)向量wt，2015 年以來，中國相繼出臺多項政策推動人工智能的發(fā)展，相關領域的投資迅速增長，科技水平呈迅速發(fā)展態(tài)勢，“時間度”λ的選取應更重視樣本近期的數(shù)據(jù)，取“時間度”λ=0.1，令N=15，運用LINGO14軟件求解，得2005～2019年的時間權(quán)向量為：

將{wt}與yi(t)進行加權(quán)集成，得各省份科技發(fā)展水平最終評價值hi。經(jīng)計算，30個省份科技發(fā)展綜合指數(shù)均值（M）為0.1386，標準差（SD）為0.1510，表明中國科技發(fā)展綜合水平得分整體較低，且不同省份存在較為明顯的地區(qū)差異。借鑒魏敏、李書昊（2018）[24]的研究成果，將30個省份分為高等科技發(fā)展地區(qū)、中等科技發(fā)展地區(qū)和低等科技發(fā)展地區(qū)三個等級。其中，高等科技發(fā)展地區(qū)高于M+0.5SD（0.2141），中等科技發(fā)展地區(qū)介于M-0.5SD 至M+0.5SD 之間，低等科技發(fā)展地區(qū)低于M-0.5SD（0.0635），地區(qū)劃分結(jié)果如表2所示?？梢钥闯觯叩瓤萍及l(fā)展地區(qū)綜合指數(shù)高于0.2141，包括廣東、北京、江蘇、上海、浙江、山東6個省和直轄市，這些省市普遍發(fā)展程度較好，且都屬于東部沿海地區(qū)；中等科技發(fā)展地區(qū)綜合指數(shù)介于0.0635～0.2141之間，包括四川、湖北、陜西、福建、安徽、天津、遼寧、河南、湖南、河北、重慶和江西12個省和直轄市，其中包括東部地區(qū)的天津、福建、遼寧和西部地區(qū)發(fā)展較好的四川、陜西和重慶，其余均屬于中部地區(qū)；低等科技發(fā)展地區(qū)發(fā)展綜合指數(shù)低于0.0635，其中包括東部地區(qū)的海南和中部地區(qū)吉林、黑龍江、山西三個能源型大省，其余均屬于西部地區(qū)?？梢钥闯龈鞯貐^(qū)科技發(fā)展水平差異較大，低等科技發(fā)展地區(qū)科技發(fā)展水平遠不及高等科技發(fā)展地區(qū)。

表2 地區(qū)劃分結(jié)果

3.各地區(qū)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀比較

由于缺乏人工智能的宏觀統(tǒng)計指標，本文通過“信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資額”（Jeff&Michael，2017）[25]反映中國人工智能發(fā)展水平，該指標直接反映IT行業(yè)的發(fā)展，可間接體現(xiàn)人工智能的發(fā)展水平，分別對各地區(qū)投資額取平均值，可得不同科技發(fā)展地區(qū)人工智能平均發(fā)展水平，結(jié)果如圖4所示?？梢钥闯?，各地區(qū)投資額呈逐年上升的趨勢，且各地區(qū)人工智能發(fā)展差異明顯，高等科技發(fā)展地區(qū)明顯高于中等、低等科技發(fā)展地區(qū)，中等科技發(fā)展地區(qū)略高于低等科技發(fā)展地區(qū)，分地區(qū)研究人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響符合客觀現(xiàn)狀。

圖4 各地區(qū)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀比較

四、實證分析

（一）面板模型設定

面板數(shù)據(jù)克服了截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)的局限性，可以對經(jīng)濟現(xiàn)象進行更為客觀準確的分析，本文選取全國2005～2019 年數(shù)據(jù)構(gòu)建面板模型分析人工智能對中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，為突出人工智能對不同科技發(fā)展地區(qū)的影響差異，本文引入虛擬變量，根據(jù)虛擬變量的使用原則：如果定性指標共分M 類，則最多只能有(M - 1)個虛擬變量[26]。本文共分為三個地區(qū)，因此引入兩個虛擬變量D1、D2，得人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的面板模型設定如下：

式中，i代表各省市自治區(qū)，t代表年份，HIGH、MID、LOW表示高等、中等、低等技能勞動力，D是區(qū)分地區(qū)科技發(fā)展水平的虛擬變量，本文以高等科技發(fā)展地區(qū)為對照組，當D1= D2= 0 時，系數(shù)β3,γ3,λ3分別反映了高等科技發(fā)展地區(qū)人工智能對高等、中等、低等技能勞動力的影響，D1= 1,D2= 0時，系數(shù)β3+ β4、γ3+ γ4、λ3+ λ4分別反映了中等科技發(fā)展地區(qū)人工智能對高等、中等、低等技能勞動力的影響，D1= 0,D2= 1時，β3+ β5、γ3+ γ5、λ3+ λ5分別反映了低等科技發(fā)展地區(qū)人工智能對高等、中等、低等技能勞動力的影響，β4、γ4、λ4和β5、γ5、λ5反映了人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的地區(qū)差異，即不同科技發(fā)展水平地區(qū)人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響的差別，若β4、γ4、λ4和β5、γ5、λ5的檢驗值在統(tǒng)計上顯著，則說明人工智能對不同科技發(fā)展地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響存在差別。CV代表控制變量組。

（二）變量選取、數(shù)據(jù)來源及平穩(wěn)性檢驗

1.變量選取

（1）被解釋變量。就業(yè)技能結(jié)構(gòu)（HIGH、MID、LOW）：就業(yè)結(jié)構(gòu)可以根據(jù)從業(yè)者所處的部門、行業(yè)、地區(qū)等進行劃分，也可以根據(jù)從業(yè)者知識水平、性別、職業(yè)等自身狀況進行劃分。技能是指勞動者掌握和使用專業(yè)技術(shù)的能力，不同技能水平下勞動者的就業(yè)人員比重被稱為就業(yè)技能結(jié)構(gòu)。技能水平的分類和排序標準是刻畫就業(yè)技能結(jié)構(gòu)，乃至研究其影響因素的關鍵，現(xiàn)階段國內(nèi)外技能水平的分類和排序標準大致可以從勞動力平均受教育年限、工作內(nèi)容以及平均工資水平[27]進行劃分；考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇就業(yè)者的受教育水平作為就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的替代變量，將大專及以上文化程度的勞動力劃分為高等技能勞動力，高中文化程度的勞動力劃分為中等技能勞動力，初中及以下文化程度的勞動力劃分為低等技能勞動力。

（2）核心解釋變量。人工智能屬于技術(shù)進步的范疇，根據(jù)《人工智能標準化白皮書2018》的定義，人工智能是通過研究智能機器來執(zhí)行和模仿人腦的智能功能，使它們能夠在各種環(huán)境中獨立或交互地執(zhí)行各種擬人化任務的知識工程。從概念上來看，人工智能技術(shù)的應用離不開自動化和計算機化等設備的支持，需要借助相應的載體（工具）及應用環(huán)境才能發(fā)揮作用[28]?；诖?，本文選取“信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資額”來衡量人工智能發(fā)展水平，該數(shù)據(jù)既可以直接反映IT 行業(yè)的發(fā)展，也可以間接體現(xiàn)人工智能的發(fā)展水平。IT（Information Technology）即信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，是指以電子計算機和通信技術(shù)為基礎而形成的產(chǎn)業(yè)，從人工智能的概念界定來看，人工智能屬于計算機科學的一個分支，涉及智能機器的研究、設計和應用；而計算機學科作為IT行業(yè)的一部分，可以說IT行業(yè)包括人工智能。此外，自2015年以來，中國相繼出臺多項政策推動人工智能的發(fā)展，相關領域的投資也迅速增長，因此用該指標代表中國人工智能發(fā)展水平是合理的。

（3）控制變量。根據(jù)韓民春等（2020）[29][30]的研究，勞動力數(shù)量受實際工資、自主研發(fā)、技術(shù)引進（包括對外引進和技術(shù)市場購買）、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本存量等因素的影響，因此本文引入勞動力成本、自主研發(fā)能力、技術(shù)市場購買、對外開放程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、資本存量作為模型的控制變量，其中勞動力成本（W）用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資衡量，勞動力成本的上升促使企業(yè)用相對便宜的要素替代勞動，進而影響勞動力就業(yè)；自主研發(fā)能力（RD）用國內(nèi)專利申請授權(quán)量衡量，體現(xiàn)自主創(chuàng)新能力；技術(shù)市場購買（JSS）用技術(shù)市場成交額衡量，反映技術(shù)引進水平對就業(yè)的影響；對外開放程度（OPEN）用貨物進出口總額衡量；經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）用人均地區(qū)生產(chǎn)總值衡量，一般經(jīng)濟發(fā)展水平越高對就業(yè)的吸納能力越強；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化[17]（TL）采用結(jié)構(gòu)偏離度衡量，反映產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平，結(jié)構(gòu)偏離度越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理性越差；資本存量（K）反映資本存量對就業(yè)的拉動效果，采用永續(xù)盤存法[31]（PIM）進行計算；再者，地方政府的介入也會對勞動力數(shù)量造成影響[16]，因此，本文選取政府干預程度（GOV）反映政府行為，用地方財政一般預算支出衡量。

2.數(shù)據(jù)來源

選取2005～2019 年全國30 個省份數(shù)據(jù)進行定量分析，名義指標數(shù)據(jù)以2004 年為基期進行指數(shù)平減，并對個別指標取對數(shù)處理，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，西藏、臺灣、澳門及香港的數(shù)據(jù)不進入樣本。各指標數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒，對變量的說明如表3所示。

表3 變量說明

3.平穩(wěn)性檢驗

為避免出現(xiàn)“偽回歸”，確?；貧w分析結(jié)果的有效性，選擇LLC單位根檢驗方法檢驗各變量的平穩(wěn)性，結(jié)果如表4所示。可以看出，當顯著性水平為10%時，各變量均通過平穩(wěn)性檢驗，具備建立面板模型的前提條件。

表4 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

（三）估計結(jié)果分析

1.全國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)分析

在考慮人工智能影響就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的區(qū)域異質(zhì)性之前，本文首先分析人工智能對全國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的一般影響規(guī)律。根據(jù)F檢驗、LSDV法檢驗及豪斯曼檢驗[26]的結(jié)果，得全國性的面板模型適用于固定效應模型，采用聚類穩(wěn)健標準誤計算方法進行估計，以消除普通標準誤估計帶來的誤差，得到人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響效應如表5所示?？梢钥闯?，全國范圍內(nèi)，人工智能對高等技能勞動力具有顯著的正向影響，影響程度為0.157，即人工智能水平每提高1%，高等技能勞動力相應增加0.157，表明人工智能可以有效促進全國高等技能勞動力的增加；對中等技能勞動力具有負向影響，但不顯著，表明人工智能對全國中等技能勞動力就業(yè)替代效應不明顯，目前，中國人工智能的發(fā)展處于成長期，對就業(yè)的替代效應有限[2]，但由于中國勞動力數(shù)量大、勞動者平均素質(zhì)不高，其帶來的負向影響不容忽視；對低等技能勞動力具有顯著的負向影響，影響程度為-0.124，即人工智能水平每提高1%，低等技能勞動力相應減少0.124，表明人工智能對低等技能勞動力具有就業(yè)替代效應，中國勞動密集型產(chǎn)業(yè)占比較大，為降低生產(chǎn)及運營成本，企業(yè)增加人工智能機器人的引進，對勞動密集型產(chǎn)業(yè)的就業(yè)替代效應擴大，人口紅利優(yōu)勢減弱，而且中國人工智能的發(fā)展還不成熟，對低等技能勞動力的創(chuàng)造效應較小，使得人工智能應用初級階段會對部分低技能勞動力造成就業(yè)替代。整體來看，人工智能對高等技能勞動力就業(yè)創(chuàng)造效應明顯，對中等技能勞動力的影響效果不明顯，對低等技能勞動力就業(yè)替代效應明顯。

表5 全國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)模型估計結(jié)果

2.區(qū)域就業(yè)技能結(jié)構(gòu)分析

（1）地區(qū)差異性分析。因為模型中引入了不隨時間改變的虛擬變量，導致個體固定效應模型無法使用，因此構(gòu)建隨機效應模型，為消除普通標準誤估計帶來的誤差，采用聚類穩(wěn)健標準誤計算方法進行估計，模型估計結(jié)果如表6所示。

從人工智能對高等技能勞動力的影響看：人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)具有正向影響，但不顯著，表明人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)高等技能勞動力的就業(yè)創(chuàng)造效應還未完全釋放，影響效果不明顯；高等科技發(fā)展地區(qū)人工智能發(fā)展水平較高，雖然人工智能的開發(fā)和利用發(fā)展迅速，并取得了一些成績，但與美國、歐洲等人工智能發(fā)達國家相比，在基礎研究和芯片研發(fā)方面仍存在一定的差距，一些核心芯片甚至還需要進口[2]，相關領域的高技能人才也比較緊缺，再加上勞動力適應新增就業(yè)崗位需要時間，使得人工智能對高等技能勞動力的創(chuàng)造效應不明顯。對中等科技發(fā)展地區(qū)的影響顯著，表明中等科技發(fā)展地區(qū)在人工智能對高等技能勞動力的影響上差異明顯，對低等科技發(fā)展地區(qū)的影響不顯著，表明低等科技發(fā)展地區(qū)在人工智能對高等技能勞動力的影響上差異不明顯；相較于高等科技發(fā)展地區(qū)，低等科技發(fā)展地區(qū)人工智能發(fā)展水平較低，人工智能技術(shù)和高技術(shù)人才的引進有限，人工智能對技能型人才的影響較弱，而中等科技發(fā)展地區(qū)人工智能發(fā)展水平僅次于高等科技發(fā)展地區(qū)，新技術(shù)發(fā)展和應用速度較快，勞動者平均素質(zhì)又不及高等科技發(fā)展地區(qū)，技能型勞動力實現(xiàn)與新增就業(yè)崗位的匹配比較困難；再者，考慮到本文選擇就業(yè)者的受教育水平作為就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的替代變量，將大專及以上文化程度的從業(yè)人員劃分為高等技能勞動力，一些成熟人工智能技術(shù)和高技術(shù)人才的引進，會對部分技能水平不高的高等技能勞動力造成負向影響，故中等科技發(fā)展地區(qū)在人工智能對高等技能勞動力的影響上存在顯著差異，對高等技能勞動力的就業(yè)替代效應更明顯。

從人工智能對中等技能勞動力的影響看：人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)具有正向影響，影響不顯著，表明人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)中等技能勞動力的影響效果尚不明顯；高等科技發(fā)展地區(qū)勞動力素質(zhì)較高，實現(xiàn)勞動力轉(zhuǎn)移比較容易，被人工智能替代的部分勞動力通過勞動力轉(zhuǎn)移實現(xiàn)再就業(yè)，使得人工智能對中等技能勞動力的影響不明顯。對中等科技發(fā)展地區(qū)的影響不顯著，表明中等科技發(fā)展地區(qū)在人工智能對中等技能勞動力的影響上不存在差異，對低等科技發(fā)展地區(qū)的影響顯著，表明低等科技發(fā)展地區(qū)在人工智能對中等技能勞動力的影響上存在顯著差異；由表2可以看出，低等科技發(fā)展地區(qū)多為一些能源型省份和經(jīng)濟欠發(fā)達省份，這些省份勞動成本較高、重復性較強的操作性崗位和勞動強度較大、生產(chǎn)條件較差、生產(chǎn)環(huán)境較惡劣的崗位較多，而這些崗位往往被替代率較高[2]；再者低等科技發(fā)展地區(qū)大多數(shù)省份承接著東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的任務，承接的產(chǎn)業(yè)類型又多為資源密集型和勞動密集型，導致人工智能對低等科技發(fā)展地區(qū)替代效應更明顯，故低等科技發(fā)展地區(qū)在人工智能對中等技能勞動力的影響上存在顯著差異。

從人工智能對低等技能勞動力的影響看：人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)的低等技能勞動力具有負向影響，影響不顯著，表明人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)低等技能勞動力的影響效果不明顯。對中等、低等科技發(fā)展地區(qū)有正向影響，影響顯著，說明不同科技發(fā)展水平地區(qū)人工智能對低等技能勞動力的影響存在差異。高等科技發(fā)展地區(qū)已經(jīng)進入人工智能發(fā)展初級階段，表現(xiàn)為就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級現(xiàn)象；相比高等科技發(fā)展地區(qū)，中等、低等科技發(fā)展地區(qū)勞動力素質(zhì)較低，被人工智能替代的勞動力實現(xiàn)高水平再就業(yè)比較困難，大部分向低水平崗位轉(zhuǎn)移，使得低等技能勞動力上升，人工智能對低等技能勞動力的影響地區(qū)差異更明顯。

（2）影響效應分析。根據(jù)表6的模型回歸結(jié)果，計算得到人工智能對不同地區(qū)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響效應如表7 所示?？梢钥闯?，從高等技能勞動力來看，人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)影響程度為0.023，對低等科技發(fā)展地區(qū)影響程度為-0.006（0.023-0.029），影響不明顯；對中等科技發(fā)展地區(qū)的影響明顯，影響程度為-0.01（0.023-0.033），即人工智能水平每提高1%，中等科技發(fā)展地區(qū)的高等技能勞動力下降0.01；表明人工智能技術(shù)的發(fā)展對中等科技發(fā)展地區(qū)的高等技能勞動力具有明顯的就業(yè)替代效應。從中等技能勞動力來看，人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)影響程度為0.009，對中等科技發(fā)展地區(qū)影響程度為-0.004（0.009-0.013），影響不明顯；對低等科技發(fā)展地區(qū)的影響明顯，影響程度為-0.024（0.009-0.033），即人工智能水平每提高1%，低等科技發(fā)展地區(qū)的中等技能勞動力下降0.024；表明人工智能技術(shù)的發(fā)展對低等科技發(fā)展地區(qū)的中等技能勞動力具有明顯的就業(yè)替代效應。從低等技能勞動力來看，人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)影響程度為0.033，影響不明顯；對中等、低等科技發(fā)展地區(qū)影響明顯，影響程度分別為0.014（-0.033+0.047）和0.031（-0.033+0.064），即人工智能水平每提高1%，中等科技發(fā)展地區(qū)的低等技能勞動力上升0.014，低等科技發(fā)展地區(qū)的低等技能勞動力上升0.031；表明人工智能對中等、低等科技發(fā)展地區(qū)的低等技能勞動力具有明顯的就業(yè)創(chuàng)造效應。

表6 區(qū)域就業(yè)技能結(jié)構(gòu)模型估計結(jié)果

表7 人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響效應

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

基于2005～2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，本文定性和定量分析了人工智能對中國就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響效應，結(jié)論如下：

1.理論研究表明：人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響從兩個階段展開，人工智能發(fā)展初級階段，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)升級特征，人工智能發(fā)展成熟階段，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)極化特征；且不同的人工智能發(fā)展水平對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)有不同的影響，人工智能發(fā)展高水平地區(qū)，中等技能勞動力向高等、低等技能勞動力轉(zhuǎn)移，人工智能的創(chuàng)造效應大于替代效應，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)實現(xiàn)平穩(wěn)轉(zhuǎn)型比較容易，人工智能發(fā)展低水平地區(qū)，中等技能勞動力大多向低等技能勞動力轉(zhuǎn)移，高等技能勞動力就業(yè)不穩(wěn)定，人工智能的替代效應大于創(chuàng)造效應，實現(xiàn)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型比較困難。

2.經(jīng)驗驗證表明：各地區(qū)人工智能發(fā)展水平呈逐年上升的趨勢，但發(fā)展差異明顯，其中高等科技發(fā)展地區(qū)明顯高于中等、低等科技發(fā)展地區(qū)，中等科技發(fā)展地區(qū)略高于低等科技發(fā)展地區(qū)，發(fā)展差距呈擴大的趨勢，全國人工智能平均發(fā)展水平發(fā)展速度較快，呈穩(wěn)步上升的態(tài)勢。全國范圍內(nèi)，人工智能對就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響特征還不太明顯，有助于促進高等技能勞動力就業(yè)，不利于低等技能勞動力就業(yè)，對中等技能勞動力的就業(yè)替代效應初步顯現(xiàn)，但效果不明顯；從不同區(qū)域來看，對高等科技發(fā)展地區(qū)表現(xiàn)為就業(yè)技能結(jié)構(gòu)升級特征，但影響不明顯，對中等、低等科技發(fā)展地區(qū)低等技能勞動力就業(yè)具有積極的促進作用，但不利于中等科技發(fā)展地區(qū)高等技能勞動力和低等科技發(fā)展地區(qū)中等技能勞動力就業(yè)。

（二）建議

在推動人工智能與實體經(jīng)濟融合，促進人工智能推廣應用的同時，要妥善化解智能化對勞動力市場的沖擊，實現(xiàn)傳統(tǒng)經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文從推進人工智能發(fā)展與保障充分就業(yè)的角度，依據(jù)相關政策，主要提出以下建議：

1.完善人工智能發(fā)展環(huán)境，增加資金和技術(shù)投入，合理優(yōu)化教育資源配置，縮小人工智能發(fā)展差距。針對地區(qū)人工智能發(fā)展水平差距較大的問題，一要加強完善中等、低等科技發(fā)展地區(qū)人工智能發(fā)展環(huán)境，建設以產(chǎn)業(yè)智能化為導向的新型創(chuàng)新園區(qū)，加速科技創(chuàng)新資源的集聚，吸引優(yōu)質(zhì)項目、技術(shù)、人才，促進實體經(jīng)濟與人工智能的融合，抓住人工智能的發(fā)展機遇；二要制定支持中等、低等科技發(fā)展地區(qū)發(fā)展的創(chuàng)業(yè)、落戶等方面的激勵政策，加大中等、低等科技發(fā)展地區(qū)的資金投入和技術(shù)投入，采取專家培訓、人工智能項目共同參與等方式，實現(xiàn)技術(shù)共享、資金共享、收益共享，激發(fā)人工智能的就業(yè)創(chuàng)造效應；三要合理優(yōu)化教育資源配置，以切實提高勞動者職業(yè)素養(yǎng)為目的，實行教育導向型政策，強化基礎教育和職業(yè)教育，加強人才后備軍的培養(yǎng)。

2.完善社會保障制度，開發(fā)新型就業(yè)崗位，實時智能化監(jiān)測，推動就業(yè)技能結(jié)構(gòu)平穩(wěn)轉(zhuǎn)移。針對人工智能對低等技能勞動力就業(yè)替代效應明顯的問題，一要與時俱進地完善社會保障制度，給予失業(yè)人群制度傾斜和資金支持，重點加強職業(yè)技能再培訓和崗位信息服務，促進失業(yè)人群再就業(yè)；二要開發(fā)不易被人工智能替代的工作崗位，人工智能在提高勞動生產(chǎn)率的同時，也使勞動者獲得更多的閑暇時間，藝術(shù)創(chuàng)作、人與人之間的情感交流、旅游休閑等都是人工智能無法替代的服務型勞動，可以開發(fā)這類服務型勞動崗位滿足勞動者的需求（程承坪，2020[32]）。要充分利用智能化監(jiān)測平臺，實時進行監(jiān)測，對于技能水平較高的勞動力，引導其實現(xiàn)更高水平就業(yè)，對于技能水平較低的勞動力，引導其向服務業(yè)等低等技能崗位實現(xiàn)再就業(yè)，推動就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的平穩(wěn)轉(zhuǎn)移，避免崗位匹配造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題。

3.高等科技發(fā)展地區(qū)加速人工智能就業(yè)創(chuàng)造效應的釋放，中等科技發(fā)展地區(qū)增強就業(yè)吸引力，低等科技發(fā)展地區(qū)打造人機協(xié)同的發(fā)展模式。針對人工智能對高等科技發(fā)展地區(qū)就業(yè)創(chuàng)造效應未完全釋放的問題，應鼓勵高校加快設置和發(fā)展人工智能相關專業(yè)，加強培養(yǎng)人工智能方面的領軍人才和科研人才；鼓勵自主研發(fā)，在引進先進人工智能技術(shù)的基礎上開發(fā)具有核心競爭力的領先技術(shù)，提升人工智能等相關產(chǎn)業(yè)的競爭地位。針對人工智能對中等科技發(fā)展地區(qū)高等技能勞動力替代效應明顯的問題，應加快培育人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，打造吸納人工智能高端人才就業(yè)的高地拓寬人才發(fā)展空間，促進高端人才向其流動和聚集。針對人工智能對低等科技發(fā)展地區(qū)中等技能勞動力替代效應明顯的問題，要從人機協(xié)同的角度進行發(fā)展，建立以人為中心的人機物融合理論方法和關鍵技術(shù)，開發(fā)人機交融的勞動崗位，對不同性質(zhì)、不同規(guī)模的企業(yè)，在人與機器間進行不同的任務分配，實現(xiàn)人與機器的協(xié)同工作；重視對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)工人技術(shù)技能升級培訓和轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)業(yè)培訓，使其具備人機協(xié)作能力。?