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        人工智能的三種效應(yīng):理論分析

        2022-09-05 06:18:44
        技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2022年7期
        關(guān)鍵詞:勞動(dòng)力彈性資本

        黃 旭

        (寧波財(cái)經(jīng)學(xué)院金融與信息學(xué)院,浙江寧波 315715)

        一、引言

        人工智能作為第四次工業(yè)革命中的核心技術(shù),將引領(lǐng)新一輪工業(yè)革命的浪潮。與以往技術(shù)變革顯著不同的是,人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的影響更廣泛,也更深遠(yuǎn)。人工智能具備如下特征:人工智能技術(shù)對(duì)自動(dòng)化資本和勞動(dòng)者具備增強(qiáng)效應(yīng),同時(shí)作為一種通用性技術(shù),人工智能具備強(qiáng)大的溢出效應(yīng)。人工智能的三種效應(yīng)將影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,同時(shí)深刻影響要素收入分配結(jié)構(gòu)格局的變化。本文通過(guò)構(gòu)建兩部門模型,試圖分析人工智能的三種效應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和勞動(dòng)收入份額的影響,研究結(jié)論可以為我國(guó)借助人工智能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供相應(yīng)的理論支撐。

        人工智能技術(shù)能增強(qiáng)資本的生產(chǎn)效率,比以往的技術(shù)變革的效應(yīng)更大(Brynjolfsson,2018)。例如工業(yè)機(jī)器人和物流中的無(wú)人駕駛卡車,極大提高了資本的生產(chǎn)效率。以往的技術(shù)變革滿足邊際成本遞增或資本報(bào)酬遞減的規(guī)律,而人工智能的很多投資,不會(huì)折舊,甚至?xí)鲋?,未?lái)可能會(huì)進(jìn)入資本報(bào)酬遞增的階段。過(guò)往的技術(shù)變革產(chǎn)生的機(jī)器在使用中會(huì)折舊,而人工智能的有些產(chǎn)品,擁有自我學(xué)習(xí)的功能,會(huì)帶來(lái)資本的增值。例如,智能翻譯與語(yǔ)音助手等人工智能(artificial intelligence,AI)產(chǎn)品不會(huì)折舊,而AlphaGo 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),越來(lái)越聰明,會(huì)實(shí)現(xiàn)增值。

        人工智能對(duì)勞動(dòng)者的影響也比以往技術(shù)變革大(Bessen,2019)。首先,人工智能能大幅度提高勞動(dòng)者生產(chǎn)效率,如IBM(International Business Machines Corporation)開發(fā)的WATSON 機(jī)器人,能在很短的時(shí)間生成詳細(xì)的醫(yī)療報(bào)告,大大節(jié)約了醫(yī)生診斷的效率。其次,以往技術(shù)革命主要替代的是體力勞動(dòng)者,而人工智能的快速發(fā)展,使得對(duì)腦力勞動(dòng)的替代成為可能,例如律師、數(shù)據(jù)分析師等職業(yè)均存在被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)(Acemoglu 和Restrepo,2019)。最后,人工智能對(duì)勞動(dòng)者技能組合需求在提高。人工智能技術(shù)的發(fā)展,催生了很多新的崗位,例如數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等。社會(huì)對(duì)高級(jí)認(rèn)知技能(包括讀寫和計(jì)算)、溝通技能及多種技能組合的需求在不斷增加。根據(jù)2019 年世界銀行發(fā)展報(bào)告,2000—2014 年,玻利維亞的高技能工作的需求增加了8%。埃塞俄比亞增加了13%。雖然以往技術(shù)變革也會(huì)取代舊工作,產(chǎn)生新的工作,但是人工智能對(duì)技能的需求更高,是持續(xù)變化的。

        以往技術(shù)革命改變的只是某些產(chǎn)業(yè),而人工智能作為一種通用技術(shù)(general purpose technology,GPT),卻極可能助力各產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型智能升級(jí)。GPT 對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)尤為重要,因?yàn)樗鼤?huì)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中迅速傳播,并在各行業(yè)中產(chǎn)生溢出效應(yīng)。例如,由于AI 的賦能,傳統(tǒng)行業(yè)演化為新零售(包括智能門店)、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、智能教育、智能醫(yī)療和智能營(yíng)銷等。人工智能技術(shù)的興起,導(dǎo)致行業(yè)間發(fā)生垂直方向的整合,最后只剩下少數(shù)幾家平臺(tái)型企業(yè)占據(jù)絕大部分市場(chǎng)份額。行業(yè)平臺(tái)化的演變導(dǎo)致大部分利潤(rùn)被少數(shù)企業(yè)壟斷,這是人工智能技術(shù)區(qū)別于以往技術(shù)變革的一個(gè)重要方面。

        人工智能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)主要通過(guò)如下途徑:①人工智能被理解為自動(dòng)化生產(chǎn)方式,將以更低廉的資本替代大量從事常規(guī)性工作的工人(Acemoglu 和Restrepo,2018a、2018b、2018c;董志強(qiáng)和黃旭,2021)。企業(yè)通過(guò)使用大量的自動(dòng)化設(shè)備,提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率,擴(kuò)大了生產(chǎn)規(guī)模,反過(guò)來(lái)增加了對(duì)勞動(dòng)力的需求。②人工智能被理解為資本偏向型技術(shù)(Aghion et al,2017;陳彥斌等,2019;董志強(qiáng)和黃旭,2019)或勞動(dòng)偏向型技術(shù)(Bessen,2019),人工智能的偏向性取決于智能資本對(duì)勞動(dòng)力的替代彈性。③人工智能通過(guò)影響市場(chǎng)結(jié)構(gòu)改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(陳永偉,2018)。使用人工智能的企業(yè)極大地提高了生產(chǎn)效率,在同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中,通過(guò)占據(jù)更多市場(chǎng)份額逐漸占據(jù)支配地位,形成平臺(tái)型企業(yè)(Autor et al,2020)。④人工智能影響傳統(tǒng)生產(chǎn)方式,導(dǎo)致資本和勞動(dòng)力在不同部門間流動(dòng),從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)(郭凱明,2019)。

        現(xiàn)有文獻(xiàn)研究人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響主要分為如下幾個(gè)方面:①產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的視角。人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用將導(dǎo)致生產(chǎn)要素在不同產(chǎn)業(yè)部門之間流動(dòng),在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中勞動(dòng)收入份額會(huì)發(fā)生變動(dòng)(郭凱明,2019)。②技能偏向性視角。人工智能會(huì)通過(guò)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)高級(jí)化、技能收入差距擴(kuò)大化兩個(gè)渠道降低勞動(dòng)收入份額。一方面,人工智能可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)改變傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和勞動(dòng)方式,重塑勞動(dòng)力的就業(yè)技能結(jié)構(gòu);另一方面,人工智能可以提升高技能勞動(dòng)力的收入水平,降低低技能勞動(dòng)力的收入水平,改變勞動(dòng)者的技能收入結(jié)構(gòu)(蔡躍洲和陳楠,2019;鈔小靜和周文慧,2021)。③人工智能應(yīng)用視角。在企業(yè)中,人工智能多以工業(yè)機(jī)器人的形式在制造業(yè)中被廣泛應(yīng)用。使用機(jī)器人同時(shí)提高了生產(chǎn)效率和工資率,但勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度快于工資率,使用機(jī)器人的企業(yè)勞動(dòng)收入份額下降4.1%左右(余玲錚等,2019)。④工作任務(wù)變化。人工智能通過(guò)自動(dòng)化替代舊的勞動(dòng)力生產(chǎn)任務(wù),同時(shí)通過(guò)技術(shù)變革創(chuàng)造新的勞動(dòng)力工作任務(wù)。根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù),人工智能發(fā)展的初期還無(wú)法充分體現(xiàn)出創(chuàng)造新任務(wù)的優(yōu)勢(shì),由于其更側(cè)重于自動(dòng)化會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力市場(chǎng)需求停滯,勞動(dòng)收入份額下降(Acemoglu 和Restrepo,2019)。

        本文在借鑒Aghion et al(2017)、Acemoglu 和Restrepo(2018a、2018b、2018c)、郭凱明(2019)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個(gè)兩部門的模型。模型中主要以指數(shù)函數(shù)形式體現(xiàn)了人工智能技術(shù)的三種效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),人工智能會(huì)影響企業(yè)的產(chǎn)出彈性,同時(shí)對(duì)企業(yè)之間資本和勞動(dòng)力的再分配造成影響,進(jìn)一步影響勞動(dòng)收入份額和資本收入份額的變化。具體為①如果資本和勞動(dòng)是相互替代的,當(dāng)人工智能對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)力,則資本的產(chǎn)出彈性將上升,勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性將下降,反之,資本與勞動(dòng)互補(bǔ)時(shí)結(jié)論相反;②當(dāng)兩部門產(chǎn)品同質(zhì)時(shí),如果人工智能部門的資本產(chǎn)出彈性大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,則隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,資本和勞動(dòng)力將由傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門流向人工智能部門;③如果兩部門產(chǎn)品相互替代,如果兩部門中人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)力,則隨著人工智能技術(shù)的提高,分配給人工智能部門的資本比例上升,勞動(dòng)比例下降;反之,如果兩部門產(chǎn)品互補(bǔ),則結(jié)論相反;④如果資本與勞動(dòng)力的替代彈性為1,當(dāng)兩部門產(chǎn)品相互替代時(shí),如果人工智能技術(shù)對(duì)人工智能部門資本和勞動(dòng)力的增強(qiáng)效應(yīng)之和,大于對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門資本和勞動(dòng)力的溢出效應(yīng)之和,則資本收入份額上升,勞動(dòng)收入份額下降;反之,如果兩部門產(chǎn)品互補(bǔ)時(shí),則結(jié)論相反。

        本文的創(chuàng)新之處在于,同時(shí)考慮人工智能技術(shù)的三種效應(yīng),對(duì)人工智能的研究更全面。另外,將人工智能技術(shù)理解成一種軟體性技術(shù),以指數(shù)函數(shù)的形式與以往的技術(shù)變革加以區(qū)分。西方的理論文獻(xiàn)普遍將人工智能理解成為一種自動(dòng)化的生產(chǎn)方式,替代低技能勞動(dòng)力,互補(bǔ)高技能勞動(dòng)力,對(duì)人工智能效應(yīng)的刻畫比較模糊,本文則通過(guò)指數(shù)函數(shù)詳細(xì)刻畫了人工智能影響資本、勞動(dòng)者生產(chǎn)效率和溢出效應(yīng)的大小。

        二、模型

        假設(shè)社會(huì)存在一個(gè)最終品生產(chǎn)企業(yè)和兩個(gè)中間品生產(chǎn)企業(yè),最終品企業(yè)生產(chǎn)要素來(lái)源于這兩家中間品企業(yè)。

        最終品企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為

        其中:Y為最終品產(chǎn)出;Y1和Y2分別為中間品產(chǎn)出;ε為兩家中間品企業(yè)產(chǎn)品的替代彈性;γ為中間品企業(yè)1 在總產(chǎn)出中相對(duì)重要性的參數(shù)。

        企業(yè)1 為人工智能部門,企業(yè)2 為傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,人工智能技術(shù)能同時(shí)增強(qiáng)資本和勞動(dòng)力生產(chǎn)效率,并對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門存在較強(qiáng)的溢出效應(yīng)。

        企業(yè)1 和企業(yè)2 生產(chǎn)函數(shù)分別為

        其中:L1和L2分別為人工智能部門和傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門勞動(dòng)力;K1和K2分別為人工智能部門和傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門資本;AL1和AL2分別為兩部門勞動(dòng)者生產(chǎn)效率;AK1和AK2分別為兩部門資本生產(chǎn)效率;f1(AI)=em1AI為人工智能技術(shù)對(duì)人工智能部門勞動(dòng)者生產(chǎn)效率的增強(qiáng)效應(yīng);g1(AI)=en1AI為人工智能技術(shù)對(duì)自動(dòng)化資本生產(chǎn)效率的增強(qiáng)效應(yīng);m1和n1分別為人工智能對(duì)勞動(dòng)者和自動(dòng)化資本生產(chǎn)效率的邊際效應(yīng)。自動(dòng)化資本指的是購(gòu)買自動(dòng)化設(shè)備所使用的資金,如工業(yè)機(jī)器人等。本文認(rèn)為人工智能以軟體技術(shù)的形式驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn),自動(dòng)化設(shè)備是硬件,而人工智能是軟件。f2(AI)=em2AI和g2(AI)=en2AI分別指的是人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的勞動(dòng)者和資本的外溢效應(yīng),m2和n2分別為人工智能對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門勞動(dòng)者和資本生產(chǎn)效率的邊際效應(yīng)。人工智能技術(shù)的增強(qiáng)效應(yīng)和外溢效應(yīng)采取指數(shù)函數(shù)的形式,是為了體現(xiàn)人工智能技術(shù)不同于以往的技術(shù)變革,能極大地提升生產(chǎn)效率,同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)存在較強(qiáng)的溢出效應(yīng)。σ1和σ2∈[0,+∞)分別為兩部門勞動(dòng)力與資本的彈性系數(shù),α1和α2∈(0,1)分別表示兩部門勞動(dòng)力產(chǎn)出的重要性。

        為簡(jiǎn)化起見,記TL1=AL1em1AI,TK1=AK1en1AI,TL2=AL2em2AI,TK2=AK2en2AI。假設(shè)最終品價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)化為1,企業(yè)1產(chǎn)品的價(jià)格為p1,企業(yè)2 產(chǎn)品的價(jià)格為p2,相對(duì)價(jià)格p定義為

        兩部門企業(yè)均追求利潤(rùn)最大化,從而

        其中:πi為企業(yè)利潤(rùn);ωi為工人工資;Ri為資本價(jià)格。

        由一階條件得

        假設(shè)勞動(dòng)力市場(chǎng)總供給為L(zhǎng),資本市場(chǎng)總供給為K,市場(chǎng)完全出清,從而

        三、均衡分析

        本文主要考察人工智能技術(shù)的三種效應(yīng)對(duì)工人工資、資本價(jià)格、勞動(dòng)收入份額和企業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響。

        定義企業(yè)1 使用的勞動(dòng)和資本的比重分別為

        其中:λl和λk分別為勞動(dòng)力和資本在兩部門自由流動(dòng),能體現(xiàn)兩種生產(chǎn)要素再配置的過(guò)程,能充分體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變。

        假設(shè)兩部門工人是同質(zhì)的,從而工資相等,由式(6)得

        其中:L1=λl L;L2=(1-λl)L。

        兩部門資本不存在套利,即如果企業(yè)1 資本價(jià)格較高,資本會(huì)由企業(yè)2 流入企業(yè)1,反之,如果企業(yè)2 資本價(jià)格較高,資本會(huì)由企業(yè)1 流入企業(yè)2,最終兩部門資本價(jià)格將相等。

        由式(7)得

        其中:K1=λk K;K2=(1-λk)K。

        記兩部門資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性分別為θki和θli(i=1,2):

        本文認(rèn)為人工智能部門相比傳統(tǒng)物質(zhì)部門所使用資本較多,勞動(dòng)力較少,故假設(shè)θk1>θk2,θl1<θl2。

        由式(10)~式(13)可得如下命題。

        命題1兩部門均衡時(shí),有

        命題1(1)的經(jīng)濟(jì)直覺是,人工智能技術(shù)首先影響本部門企業(yè)的產(chǎn)出彈性,進(jìn)而影響到資本和勞動(dòng)力在兩部門的流動(dòng),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。當(dāng)σi>1,即兩部門資本與勞動(dòng)力相互替代時(shí),如果人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)力,則該部門資本產(chǎn)出彈性增加,勞動(dòng)產(chǎn)出彈性減少,反之,如果人工智能對(duì)勞動(dòng)的增強(qiáng)效應(yīng)大于資本,則該部門勞動(dòng)產(chǎn)出彈性增加,資本產(chǎn)出彈性減少。即資本與勞動(dòng)力相互替代時(shí),人類與人工智能呈現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,人工智能的偏向性將促進(jìn)企業(yè)更多使用價(jià)格更便宜的生產(chǎn)要素?,F(xiàn)實(shí)中,企業(yè)如果使用資本比勞動(dòng)力價(jià)格更低廉,將促進(jìn)企業(yè)更多使用智能化資本進(jìn)行生產(chǎn),更少使用勞動(dòng)力。當(dāng)0 <σi<1,即兩部門資本與勞動(dòng)力互補(bǔ)時(shí),如果人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)力,在互補(bǔ)的情況下,資本生產(chǎn)效率的提高反而會(huì)帶來(lái)勞動(dòng)邊際產(chǎn)出提高的更多,從而該部門勞動(dòng)產(chǎn)出彈性提高,資本產(chǎn)出彈性減少。反之,如果人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)的增強(qiáng)效應(yīng)大于資本,則資本邊際產(chǎn)出提高更多,從而資本的產(chǎn)出彈性提高,勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性減少。即資本與勞動(dòng)力互補(bǔ)時(shí),人類與人工智能呈現(xiàn)合作的狀態(tài),當(dāng)企業(yè)增加對(duì)自動(dòng)化設(shè)備的需求時(shí),同時(shí)也會(huì)增加對(duì)研發(fā)人員和操作自動(dòng)化設(shè)備的工人的需求。

        命題1(2)的經(jīng)濟(jì)直覺是,企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)應(yīng)資本和勞動(dòng)力在兩部門間的流動(dòng),從而導(dǎo)致人工智能部門資本和勞動(dòng)力的比重變化。而人工智能部門資本和勞動(dòng)力的比重變化,與兩部門的資本產(chǎn)出彈性θki、勞動(dòng)產(chǎn)出彈性θli、資本與勞動(dòng)的替代彈性σi和產(chǎn)品產(chǎn)出彈性ε有關(guān)。

        特殊情形1當(dāng)ε→+∞時(shí),此時(shí)兩部門產(chǎn)品無(wú)限替代,即兩部門產(chǎn)品是同質(zhì)的,命題1(2)變?yōu)?/p>

        如果滿足θk1>θk2,θl1<θl2,即當(dāng)人工智能部門的資本產(chǎn)出彈性大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,或人工智能部門的勞動(dòng)產(chǎn)出彈性小于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門時(shí),則資本和勞動(dòng)力將由傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門流向人工智能部門。也就是說(shuō),隨著資本存量和勞動(dòng)力的增加,分配給人工智能部門的資本和勞動(dòng)力比例將進(jìn)一步增加,分配給傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的資本和勞動(dòng)力比例減少。上述研究結(jié)論表明,當(dāng)人工智能部門的資本產(chǎn)出彈性大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,或人工智能部門的勞動(dòng)產(chǎn)出彈性小于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門時(shí),使用人工智能有利于企業(yè)優(yōu)化資本和勞動(dòng)力結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)?,F(xiàn)實(shí)中,兩部門來(lái)自于同一行業(yè),人工智能企業(yè)由于技術(shù)的優(yōu)勢(shì),將吸引更多的資本和勞動(dòng)力,擠壓落后部門的生存空間,例如美團(tuán)、阿里巴巴等平臺(tái)型企業(yè)。人工智能會(huì)逐步淘汰落后產(chǎn)能,但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致平臺(tái)型企業(yè)趨于壟斷地位。

        進(jìn)一步,當(dāng)σ1=σ2=σ時(shí),由式(12)、式(14)、式(16)得?(θk1-θk2)/?AI>0 ?(σ-1)[(n1-m1)-(n2-m2)]>0。

        人工智能技術(shù)同時(shí)增強(qiáng)資本和勞動(dòng),將ni-mi理解為部門i資本的凈增加效應(yīng)。當(dāng)σ>1 時(shí),即資本與勞動(dòng)相互替代時(shí),如果人工智能部門資本的凈增加效應(yīng)大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,則資本和勞動(dòng)力由傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門流向人工智能部門。原因是人工智能部門資本和勞動(dòng)力的生產(chǎn)效率更高,將吸引更多的資金和勞動(dòng)力流入人工智能部門。上述結(jié)論意味著,當(dāng)資本存量和勞動(dòng)力供給增加時(shí),分配給人工智能部門的資本比例和勞動(dòng)力比例將增加。這將導(dǎo)致人工智能部門的進(jìn)一步發(fā)展壯大,傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門要么提高技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí),要么面臨被淘汰的局面。

        當(dāng)0 <σ<1 時(shí),即資本與勞動(dòng)互補(bǔ)時(shí),如果人工智能部門資本的凈增加效應(yīng)大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,則資本和勞動(dòng)力將將由人工智能部門流向傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門。當(dāng)資本存量和勞動(dòng)力供給增加時(shí),分配給人工智能部門的資本比例和勞動(dòng)力比例將減少。

        特殊情形2當(dāng)σ1=σ2=1 時(shí),θli=αi,θki=1-αi,命題一變?yōu)?/p>

        當(dāng)0 <ε<1 時(shí),即兩部門產(chǎn)品互補(bǔ)時(shí),人工智能企業(yè)勞動(dòng)資本產(chǎn)出彈性更大時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力的增加,將導(dǎo)致資本和勞動(dòng)力分配給人工智能部門比例減少;當(dāng)ε>1 時(shí),上述結(jié)論相反。即同一行業(yè)中,使用人工智能將增加競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),促進(jìn)同行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí);不同行業(yè)中,使用人工智能的企業(yè)將產(chǎn)生強(qiáng)大的溢出效應(yīng),促進(jìn)相關(guān)聯(lián)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

        特殊情形3當(dāng)σ=σ1=σ2≠1 時(shí),命題1(2)可變?yōu)?/p>

        當(dāng)資本與勞動(dòng)的替代彈性小于產(chǎn)品的替代彈性時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的資本比例和勞動(dòng)力比例將增加,此時(shí)有利于人工智能企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí);反之,當(dāng)資本與勞動(dòng)的替代彈性大于產(chǎn)品的替代彈性時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的資本比例和勞動(dòng)力比例將減小,此時(shí)人工智能的溢出效應(yīng)將有助于傳統(tǒng)物質(zhì)部門轉(zhuǎn)型升級(jí)。

        命題2均衡時(shí)

        命題2 的經(jīng)濟(jì)直覺是,人工智能技術(shù)對(duì)資本和勞動(dòng)力的再分配(兩部門產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)),與人工智能對(duì)資本和勞動(dòng)力的增強(qiáng)效應(yīng)和對(duì)傳統(tǒng)部門的溢出效應(yīng)有關(guān),也與資本與勞動(dòng)的替代彈性、兩種產(chǎn)品的替代彈性有關(guān)。

        特殊情形1當(dāng)ε→+∞時(shí),此時(shí)兩部門產(chǎn)品無(wú)限替代,即兩部門產(chǎn)品是同質(zhì)的,命題2 變?yōu)?/p>

        當(dāng)兩部門人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的資本比例將增加,分配給人工智能部門的勞動(dòng)力比例將減少。反之,如果兩部門人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)的增強(qiáng)效應(yīng)大于資本時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的勞動(dòng)力比例將增加,分配給人工智能部門的資本比例將減少。即如果人工智能是資本偏向型技術(shù),將有利于人工智能部門轉(zhuǎn)型升級(jí);如果人工智能是勞動(dòng)偏向型技術(shù),將更有利于傳統(tǒng)物質(zhì)部門轉(zhuǎn)型升級(jí)。

        特殊情形2當(dāng)σ1=σ2=1 時(shí),θli=αi,θki=1-αi,命題2 變?yōu)?/p>

        人工智能技術(shù)對(duì)資本和勞動(dòng)力的再分配,不僅與人工智能的三種效應(yīng)有關(guān),而且與兩種產(chǎn)品的替代彈性有關(guān)。

        如果兩種產(chǎn)品是替代型,當(dāng)兩部門人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的資本比例將增加,分配給人工智能部門的勞動(dòng)力比例將減少。反之,如果兩部門人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)的增強(qiáng)效應(yīng)大于資本時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的勞動(dòng)力比例將增加,分配給人工智能部門的資本比例將減少。

        如果兩種產(chǎn)品是互補(bǔ)型,當(dāng)兩部門人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的資本比例將減少,分配給人工智能部門的勞動(dòng)力比例將增加。反之,如果兩部門人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)的增強(qiáng)效應(yīng)大于資本時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的勞動(dòng)力比例將減少,分配給人工智能部門的資本比例將增加。

        本文將α2m2+(1-α2)n2理解為人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門資本和勞動(dòng)的溢出效應(yīng)之和,將α1m1+(1-α1)n1理解為人工智能技術(shù)對(duì)人工智能部門資本和勞動(dòng)力的增強(qiáng)效應(yīng)之和。

        當(dāng)ε>1,即兩種產(chǎn)品相互替代時(shí),如果人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的溢出效應(yīng)之和,大于人工智能部門的增強(qiáng)效應(yīng)之和,則勞動(dòng)收入份額上升,資本收入份額下降;反之,如果人工智能部門的增強(qiáng)效應(yīng)之和,大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的溢出效應(yīng),則勞動(dòng)收入份額下降,資本收入份額上升。

        當(dāng)0 <ε<1,即兩種產(chǎn)品互補(bǔ)時(shí),如果人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的溢出效應(yīng)之和,大于人工智能部門的增強(qiáng)效應(yīng)之和,則勞動(dòng)收入份額下降,資本收入份額上升;反之,如果人工智能部門的增強(qiáng)效應(yīng)之和,大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的溢出效應(yīng),則勞動(dòng)收入份額上升,資本收入份額下降。

        四、結(jié)論

        人工智能作為第四次工業(yè)革命的核心技術(shù),將賦能全行業(yè)的發(fā)展,帶來(lái)社會(huì)生產(chǎn)效率的極大提升。本文在總結(jié)以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)突出了人工智能不同于以往技術(shù)變革的特征。人工智能具有自我學(xué)習(xí)的能力,可以同時(shí)增強(qiáng)資本和勞動(dòng)者的生產(chǎn)效率。同時(shí)人工智能是一種通用性技術(shù),具備強(qiáng)大的溢出效應(yīng),可促進(jìn)全行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

        本文以指數(shù)函數(shù)的形式區(qū)分了人工智能的三種效應(yīng),建立兩部門模型,分析人工智能三種效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。研究發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)改變企業(yè)資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性,同時(shí)影響兩部門資本和勞動(dòng)力的再分配,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),進(jìn)一步影響勞動(dòng)收入份額和資本收入份額的變化。具體表現(xiàn)為:

        (1)如果資本和勞動(dòng)是相互替代的,當(dāng)人工智能對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)力,則資本的產(chǎn)出彈性將上升,勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性將下降,反之,資本與勞動(dòng)互補(bǔ)時(shí)結(jié)論相反。所引發(fā)的啟示是未來(lái)多研發(fā)偏向于勞動(dòng)的人工智能技術(shù)。

        (2)當(dāng)兩部門產(chǎn)品同質(zhì)時(shí),如果人工智能部門的資本產(chǎn)出彈性大于傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,則隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,資本和勞動(dòng)力將由傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門流向人工智能部門,從而促進(jìn)人工智能部門轉(zhuǎn)型升級(jí);當(dāng)兩部門資本與勞動(dòng)力的替代彈性相同時(shí),若資本與勞動(dòng)的替代彈性小于產(chǎn)品的替代彈性時(shí),隨著資本存量和勞動(dòng)力供給的增加,分配給人工智能部門的資本比例和勞動(dòng)力比例將增加,反之,則結(jié)論相反。啟示是人工智能技術(shù)將帶來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),同一行業(yè)中,人工智能技術(shù)的發(fā)展將壯大人工智能部門,淘汰傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門,不同部門中,人工智能技術(shù)的溢出效應(yīng)將促進(jìn)關(guān)聯(lián)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

        (3)當(dāng)兩部門產(chǎn)品相互替代時(shí),如果兩部門中人工智能技術(shù)對(duì)資本的增強(qiáng)效應(yīng)大于勞動(dòng)力,則隨著人工智能技術(shù)的提高,分配給人工智能部門的資本比例上升,勞動(dòng)比例下降,從而有利于人工智能部門轉(zhuǎn)型升級(jí);反之,如果兩部門產(chǎn)品互補(bǔ),則結(jié)論相反,人工智能發(fā)展有利于關(guān)聯(lián)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

        (4)如果資本與勞動(dòng)力的替代彈性為1,當(dāng)兩部門產(chǎn)品相互替代時(shí),如果人工智能技術(shù)對(duì)人工智能部門資本和勞動(dòng)力的增強(qiáng)效應(yīng)之和,大于對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門資本和勞動(dòng)力的溢出效應(yīng)之和,則資本收入份額上升,勞動(dòng)收入份額下降;反之,如果兩部門產(chǎn)品互補(bǔ)時(shí),則結(jié)論相反。

        本文和以往技術(shù)進(jìn)步的文獻(xiàn)最大的區(qū)別是,同時(shí)考慮了人工智能的三種效應(yīng),尤其是考慮了人工智能對(duì)其他行業(yè)的溢出效應(yīng)。本研究結(jié)論豐富了人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的理論,對(duì)于進(jìn)一步研究人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)和收入的影響具有一定的借鑒意義。

        當(dāng)然,本研究存在一定的局限性。第一個(gè)不足之處是,研究的是靜態(tài)模型。主要原因是動(dòng)態(tài)模型下,一般只有Cobb-Douglas 函數(shù)才有均衡解,但Cobb-Douglas 函數(shù)無(wú)法充分體現(xiàn)人工智能的三種效應(yīng)。第二個(gè)不足之處是,人工智能技術(shù)可以改變資本與勞動(dòng)的替代程度。目前的文獻(xiàn)普遍采用CES(constant elasticity of substitution)生產(chǎn)函數(shù),將資本與勞動(dòng)的替代彈性理解成為一個(gè)常數(shù),但從實(shí)際的角度而言,人工智能將改變資本與勞動(dòng)的替代彈性,有的時(shí)候甚至?xí)尸F(xiàn)很劇烈的變化。未來(lái)的研究中,需要將替代彈性理解成為人工智能的函數(shù),改進(jìn)現(xiàn)有的生產(chǎn)函數(shù)形式,突破現(xiàn)有的研究范式。第三個(gè)不足之處是,人工智能技術(shù)在本文中是外生的,未來(lái)可以在此基礎(chǔ)上引入研發(fā)部門,探究人工智能資本的積累對(duì)人工智能技術(shù)的影響,進(jìn)而研究人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。上述種種,均可以作為未來(lái)人工智能理論的研究范疇。

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