白云樸，李 果

(1．南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 南京 210003；2．南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106)

改革開(kāi)放40多年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，城鄉(xiāng)居民的收入水平與生活質(zhì)量顯著提升。然而，城鄉(xiāng)收入差距卻在逐漸擴(kuò)大，城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡問(wèn)題日益突出。大量研究表明，我國(guó)社會(huì)收入分配問(wèn)題主要是城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題[1]。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)城鎮(zhèn)收入水平是農(nóng)村的2.56倍，這意味著現(xiàn)階段我國(guó)城鄉(xiāng)收入懸殊較大，可能會(huì)激化社會(huì)矛盾，引發(fā)一系列社會(huì)問(wèn)題。與此同時(shí)，21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大變化，人口老齡化程度不斷加深、速度不斷加快，人口紅利逐漸消失，嚴(yán)重影響城鄉(xiāng)地區(qū)的勞動(dòng)力稟賦，而城鄉(xiāng)地區(qū)勞動(dòng)力稟賦的變化必然會(huì)引起城鄉(xiāng)收入差距的變動(dòng)[2]。

人工智能技術(shù)作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的戰(zhàn)略性技術(shù)，能將人類(lèi)從繁重的程式化工作中解放出來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用能有效應(yīng)對(duì)人口老齡化。本文將人工智能發(fā)展水平納入人口老齡化影響城鄉(xiāng)收入差距的理論分析框架，探究人口老齡化如何影響城鄉(xiāng)收入差距，以及人工智能技術(shù)在這一過(guò)程中起到的作用。對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題的研究，有助于回答在人口老齡化程度加深的現(xiàn)實(shí)背景下，如何發(fā)揮人工智能技術(shù)的特性和優(yōu)勢(shì)，有效應(yīng)對(duì)人口結(jié)構(gòu)性矛盾，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。

一、文獻(xiàn)綜述

人口老齡化和城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題是我國(guó)學(xué)界和政府關(guān)注的重點(diǎn)。許多學(xué)者已經(jīng)就人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響進(jìn)行了大量研究，但是目前關(guān)于這一影響究竟是積極的還是消極的仍然存在爭(zhēng)議。消極觀點(diǎn)認(rèn)為人口老齡化擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。姚玉祥認(rèn)為人口老齡化通過(guò)加大城鄉(xiāng)人力資本差異、強(qiáng)化對(duì)低技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)以及增強(qiáng)居民預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)等途徑擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距[1]。李慶從勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移年齡特征出發(fā)，認(rèn)為農(nóng)村勞動(dòng)力的平均年齡越大，城鄉(xiāng)收入差距越大[2]。王笳旭從要素稟賦結(jié)構(gòu)和勞動(dòng)年齡人口的贍養(yǎng)負(fù)擔(dān)視角進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)人口老齡化顯著加劇了城鄉(xiāng)收入不平等[3]。孫永強(qiáng)[4]、季曉旭[5]等通過(guò)研究也得出了同樣的結(jié)論。積極觀點(diǎn)認(rèn)為人口老齡化縮小了城鄉(xiāng)收入差距。陳羽等從社會(huì)保障支出角度出發(fā)，得出人口老齡化使社會(huì)保障支出增加，從而提高農(nóng)村人口的收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距的結(jié)論[6]。汪劍清基于成本激勵(lì)效應(yīng)認(rèn)為，與城市的工資收入和老年福利待遇相比，農(nóng)村的工資收入和社會(huì)保障水平都較低，這使得農(nóng)村居民必須投入更多的時(shí)間和精力去工作，進(jìn)而縮小了城鄉(xiāng)收入差距[7]。此外，還有研究指出人口老齡化與城鄉(xiāng)收入差距之間并不具有線性關(guān)系[8]，而具有顯著的倒U型相關(guān)性[9]。

另外，近年來(lái)學(xué)術(shù)界注意到了人口老齡化程度與人工智能發(fā)展水平之間的關(guān)聯(lián)。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人口老齡化與人工智能發(fā)展之間存在相互促進(jìn)的關(guān)系。一方面，人口老齡化帶來(lái)的勞動(dòng)力數(shù)量短缺導(dǎo)致勞動(dòng)力價(jià)格攀升，企業(yè)用工成本增加會(huì)使其更多采用智能化生產(chǎn)方式，從而推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展[10]；另一方面，智能化生產(chǎn)機(jī)器能夠補(bǔ)充一部分勞動(dòng)力，可以緩解勞動(dòng)力數(shù)量短缺的壓力[11-12]。人工智能的發(fā)展對(duì)居民收入差距的影響已經(jīng)逐漸顯現(xiàn)。王林輝等指出人工智能發(fā)展會(huì)通過(guò)改變就業(yè)結(jié)構(gòu)和收入分配格局進(jìn)而影響居民收入[13]。人工智能的發(fā)展對(duì)就業(yè)崗位既具有替代效應(yīng)，又具有補(bǔ)償效應(yīng)[14]。一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)的就業(yè)崗位變動(dòng)，在短期內(nèi)會(huì)改變收入分配結(jié)構(gòu)[15]；另一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)造成生產(chǎn)率效應(yīng)，使要素生產(chǎn)率得到提升，促進(jìn)了產(chǎn)出增加，從而影響要素收入分配，最終影響城鄉(xiāng)收入差距[16]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)人口老齡化影響城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)制進(jìn)行了豐富和深入的研究，但鮮有文獻(xiàn)關(guān)注到人工智能技術(shù)在這一機(jī)制中發(fā)揮的作用。鑒于此，本文利用2003—2017年間我國(guó)30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。此外，由于我國(guó)地域遼闊，不同地區(qū)的老齡化程度和城鄉(xiāng)收入差距有所差異，人工智能發(fā)展水平對(duì)老齡化影響城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)制可能具有門(mén)檻效應(yīng)。因此，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)了以人工智能發(fā)展水平為門(mén)檻變量時(shí)，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的門(mén)檻效應(yīng)。

二、理論分析和研究假設(shè)

人口老齡化影響了人力資本積累、勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)力供給，可以通過(guò)替代效應(yīng)和成本激勵(lì)效應(yīng)作用于城鄉(xiāng)收入差距。人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的替代效應(yīng)主要體現(xiàn)在政府加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村地區(qū)的引導(dǎo)與幫扶，重視土地規(guī)?；?jīng)營(yíng)以及農(nóng)村新型生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用，以此增加農(nóng)村居民收入，而企業(yè)的智能化生產(chǎn)方式雖然降低了勞動(dòng)力價(jià)格，但是也可能提高城鎮(zhèn)失業(yè)率，使城鎮(zhèn)居民的總體收入水平下降[8]，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。成本激勵(lì)效應(yīng)是指農(nóng)村地區(qū)社會(huì)保障體系不完善，老年人為了保障自己的晚年生活，可能會(huì)繼續(xù)勞動(dòng)以持續(xù)獲得收入，而城鎮(zhèn)地區(qū)社會(huì)保障水平較高，老年人退休后有養(yǎng)老金(養(yǎng)老金通常低于退休前的工資收入)，大多不會(huì)繼續(xù)工作，從而城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)出縮小趨勢(shì)。因此，提出本文的第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：人口老齡化縮小了城鄉(xiāng)收入差距。

人工智能的發(fā)展會(huì)影響勞動(dòng)力需求和勞動(dòng)生產(chǎn)率。一方面，受城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的影響，教育資源在城鎮(zhèn)和農(nóng)村分配失衡，城市居民可以獲得更多的教育資源從而提高自身技能水平，從事高技能崗位，而農(nóng)村的教育資源有限，導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力技能水平普遍較低，大多農(nóng)村居民從事低技能崗位[18]。相比高技能人才，人工智能技術(shù)更容易替代中低技能的勞動(dòng)力，這可能會(huì)加大農(nóng)村勞動(dòng)力的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。另一方面，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，智能生產(chǎn)設(shè)備被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，不僅提高了農(nóng)村居民收入，還解放了一部分農(nóng)村勞動(dòng)力，這部分勞動(dòng)力可能會(huì)向城市轉(zhuǎn)移并就業(yè)，從而收入增加，縮小了城鄉(xiāng)收入差距。綜上所述，人口老齡化程度與人工智能發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響并不是獨(dú)立的，可能存在交互作用。考慮到人工智能在城市中發(fā)展更快，基于假設(shè)1提出假設(shè)2：

假設(shè)2：人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)強(qiáng)化人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小效應(yīng)，表現(xiàn)為如果人口老齡化有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，那么人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)強(qiáng)化這一作用。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其對(duì)勞動(dòng)力的替代效應(yīng)和補(bǔ)充效應(yīng)將會(huì)更加顯著。人工智能技術(shù)在發(fā)展初期主要通過(guò)“機(jī)器換人”的方式替代一部分高危、勞動(dòng)強(qiáng)度大的行業(yè)的勞動(dòng)者，同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造一些新的工作崗位，這時(shí)的替代效應(yīng)和補(bǔ)充效應(yīng)相對(duì)較小[13-14]。隨著人工智能技術(shù)的成熟和智能化生產(chǎn)方式的普及，不僅會(huì)有更多的體力勞動(dòng)者被替代，一些腦力勞動(dòng)者也面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，比如電話客服、會(huì)計(jì)等?？梢?jiàn)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展通過(guò)改變就業(yè)結(jié)構(gòu)影響了老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)制?；诖?，提出本文的假設(shè)3：

假設(shè)3：以人工智能發(fā)展水平為門(mén)檻變量時(shí)，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有門(mén)檻效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

根據(jù)前文的分析，本部分主要考察在人工智能技術(shù)的影響下，人口老齡化對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距的影響以及人工智能發(fā)展水平和老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的交互影響效應(yīng)。借鑒了曾龍和江維國(guó)[8]、Acemoglu和Restrepo[15]的計(jì)量模型設(shè)定，在實(shí)證研究過(guò)程中，利用面板模型進(jìn)行驗(yàn)證，并構(gòu)建基本計(jì)量模型如式(1)：

Inequalit=αit+β1*oldit+β2*AI+θ*Xit+μi+σt+εit

(1)

式(1)中，Inequal表示城鄉(xiāng)收入差距，old表示老齡化程度，AI表示人工智能發(fā)展水平。Xit為控制變量，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，μi為個(gè)體固定效應(yīng)，σt為時(shí)間固定效應(yīng)，i和t分別表示地區(qū)與時(shí)間。為進(jìn)一步分析各地區(qū)人工智能發(fā)展水平和老齡化程度的交互作用對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，在模型(1)的基礎(chǔ)上引入了人工智能發(fā)展水平和老齡化程度的相乘項(xiàng)，得到計(jì)量模型如式(2)：

Inequalit=αit+β1*oldit+β2*AI+β3*AI*oldit+θ*Xit+μi+σt+εit

(2)

(二)指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所使用的數(shù)據(jù)為2003—2017年間我國(guó)30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，共計(jì)450個(gè)樣本。各變量的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒。表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。研究采用插值法補(bǔ)齊個(gè)別省份某些年份的缺失值，具體的指標(biāo)選取如下：

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果(N=450)

1.被解釋變量

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用兩個(gè)指標(biāo)衡量城鄉(xiāng)收入差距，一是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入的比值[19]，二是泰爾指數(shù)[20-21]。由于泰爾指數(shù)包含了城鄉(xiāng)人口權(quán)重，能夠更好地反映城鄉(xiāng)人口結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，所以本文采用泰爾指數(shù)來(lái)衡量城鄉(xiāng)居民收入差距。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為人口老齡化程度和人工智能發(fā)展水平。其中，老齡化程度用老年人口撫養(yǎng)比來(lái)衡量，即65歲及以上的老年人口數(shù)量與15～64歲勞動(dòng)年齡人口數(shù)量的比值。人工智能發(fā)展水平的衡量主要借鑒Jeff和Michael[22]的方法，取信息服務(wù)、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的對(duì)數(shù)作為人工智能發(fā)展水平的代理變量。

3.控制變量

根據(jù)已有研究，本文選取的控制變量有二元對(duì)比系數(shù)、失業(yè)率、對(duì)外開(kāi)放程度和政府干預(yù)水平。二元對(duì)比系數(shù)(stru)即第一產(chǎn)業(yè)的比較勞動(dòng)生產(chǎn)率與第二、三產(chǎn)業(yè)的比較勞動(dòng)生產(chǎn)率的比值。失業(yè)率(jr)使用城鎮(zhèn)職工登記失業(yè)率來(lái)衡量。失業(yè)率是反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的一項(xiàng)重要指標(biāo)，該指標(biāo)越高表明經(jīng)濟(jì)越不景氣，這會(huì)極大影響農(nóng)村非農(nóng)轉(zhuǎn)移的人口數(shù)量，進(jìn)而影響城鄉(xiāng)收入差距。對(duì)外開(kāi)放程度(tl)使用外貿(mào)進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP的比值來(lái)衡量。政府干預(yù)水平(gov)用地方政府的財(cái)政支出與地區(qū)GDP的比值來(lái)衡量。姚玉祥認(rèn)為地方政府為了促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而增加的政府財(cái)政支出可能會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

對(duì)回歸模型(1)和(2)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，以確定是用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)模型，表2匯報(bào)了具體的估計(jì)結(jié)果。第1列和第2列是沒(méi)有加入控制變量進(jìn)行回歸的估計(jì)結(jié)果，第3列和第4列是引入相應(yīng)的控制變量后進(jìn)行回歸的估計(jì)結(jié)果，模型均考慮了時(shí)間因素。由基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知：沒(méi)有加入控制變量時(shí)，人口老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)估計(jì)值分別是-0.7030和-0.7050， 加入控制變量后，該系數(shù)估計(jì)值分別是-0.3400和-0.4465。可見(jiàn)，隨著人工智能的發(fā)展，人口老齡化在一定程度上抑制了城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，因此假設(shè)1成立。其可能的原因在于人口老齡化程度的加深導(dǎo)致勞動(dòng)力短缺，而人工智能技術(shù)可以替代和補(bǔ)充部分勞動(dòng)力，短期來(lái)看，替代效應(yīng)比補(bǔ)充效應(yīng)更顯著，可能造成城市部分居民失業(yè)，降低了城市居民整體收入水平；而人工智能技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，不僅提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，還可以將農(nóng)民從繁重的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)中解放出來(lái)，剩余勞動(dòng)力進(jìn)城謀求發(fā)展，提高了農(nóng)村居民收入，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距。由固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果可知，在10%的顯著性水平下，人口老齡化程度每提高1個(gè)單位，城鄉(xiāng)收入差距縮小0.3400個(gè)單位。人工智能發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響系數(shù)顯著為負(fù)，這表明在樣本期間內(nèi)，人工智能發(fā)展水平的提高會(huì)顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，且在1%的顯著性水平下，人工智能發(fā)展水平每提高1個(gè)單位，城鄉(xiāng)收入差距縮小0.0003個(gè)單位。此外，人口老齡化程度和人工智能發(fā)展水平的交乘項(xiàng)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明人工智能發(fā)展水平在一定程度上強(qiáng)化了老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)，即當(dāng)人口老齡化縮小了城鄉(xiāng)收入差距的時(shí)候，人工智能的發(fā)展會(huì)強(qiáng)化這一作用，驗(yàn)證了本文的假設(shè)2。

表2 人口老齡化程度和人工智能發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的回歸結(jié)果

此外，控制變量中政府干預(yù)水平的系數(shù)估計(jì)值顯著為負(fù)，說(shuō)明政府干預(yù)能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。這進(jìn)一步說(shuō)明了政府進(jìn)行戶籍制度改革、推廣精準(zhǔn)扶貧、實(shí)行低保政策的合理性。因此，為縮小城鄉(xiāng)收入差距，應(yīng)該進(jìn)一步優(yōu)化政府干預(yù)方式，努力提高收入分配的公平性和合理性。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文穩(wěn)健性分析部分借鑒姚玉祥[1]的檢驗(yàn)方法，主要考慮異常樣本點(diǎn)和內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的影響。首先，對(duì)泰爾指數(shù)在5%～95%之間的樣本與解釋變量進(jìn)行回歸分析，表3第1列給出了估計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明，人口老齡化程度和人工智能發(fā)展水平的系數(shù)估計(jì)值都顯著為負(fù)，即隨著人工智能的發(fā)展，老齡化抑制了城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大的趨勢(shì)，這與前文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。其次，解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題是實(shí)證檢驗(yàn)需要考慮的重要內(nèi)容，主要包括兩種情況：一是由于影響城鄉(xiāng)收入差距的因素有很多，而模型沒(méi)有考慮所有因素，可能使得解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在自相關(guān)性，因此，本文將核心解釋變量的滯后一期作為工具變量加入回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3第2列；二是解釋變量與被解釋變量之間可能存在的雙向因果關(guān)系所引起的內(nèi)生性問(wèn)題，即人口老齡化程度和人工智能發(fā)展水平會(huì)影響城鄉(xiāng)收入差距，城鄉(xiāng)收入差距反過(guò)來(lái)也會(huì)影響老齡化程度和人工智能發(fā)展水平。運(yùn)用差分廣義矩估計(jì)模型解決雙向因果關(guān)系引起的內(nèi)生性問(wèn)題，選取的工具變量是核心解釋變量的滯后兩期，然后通過(guò)自回歸檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)確定工具變量的選取是有效的，沒(méi)有過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，并且隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階序列相關(guān)，結(jié)果見(jiàn)表3第3列。表3的三種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，隨著人工智能的發(fā)展，至少在10%的顯著性水平下，人口老齡化程度加深會(huì)縮小城鄉(xiāng)收入差距，這說(shuō)明基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果具有較高的可信度。

表3 穩(wěn)健性分析結(jié)果

五、人口老齡化程度、人工智能發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

(一)模型設(shè)定

進(jìn)一步采用面板門(mén)限模型檢驗(yàn)人工智能發(fā)展水平對(duì)人口老齡化影響城鄉(xiāng)收入差距這一機(jī)制的作用。Hanse面板數(shù)據(jù)門(mén)限模型的基本方程為：

yit=αi+β1*Xit*I(qit≤γ)+β2*Xit*I(qit>γ)+εit

(3)

其中，i表示省份，t表示年份，qit為門(mén)檻變量，γ為待估的門(mén)檻值，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。I(qit≤γ)和I(qit>γ)都是示性函數(shù)，滿足參數(shù)條件就為1，否則就為0。在此基礎(chǔ)上，以人工智能發(fā)展水平為門(mén)檻變量，則人口老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的門(mén)檻效應(yīng)模型如式(4)，該模型用于檢驗(yàn)老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的門(mén)檻效應(yīng)。

Inequalit=α1+α2oldit+αxit+β1oldit(AIit≤γ)+β2oldit(AIit>γ)+εit

(4)

(二)門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

在進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)回歸的參數(shù)估計(jì)后，對(duì)門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。選取人工智能發(fā)展水平作為門(mén)檻變量，被解釋變量為城鄉(xiāng)收入差距，核心解釋變量為人口老齡化程度，對(duì)模型進(jìn)行回歸估計(jì)后，得到F值、P值和門(mén)檻變量的估計(jì)值，結(jié)果如表4所示?？紤]到中國(guó)不同區(qū)域的人工智能發(fā)展水平差別較大，本文將地區(qū)差異納入分析框架。將30個(gè)省份劃分為東部、西部和中部三大地區(qū)(1)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個(gè)省市，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個(gè)省份，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、重慶、四川、廣西、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個(gè)省區(qū)市。，然后對(duì)比各地區(qū)人口老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的門(mén)檻效應(yīng)，并將各區(qū)域的結(jié)果與全國(guó)總體結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。研究發(fā)現(xiàn)，除中部地區(qū)不存在顯著的門(mén)檻效應(yīng)，東部和西部地區(qū)都存在較為顯著的門(mén)檻效應(yīng)，并且西部地區(qū)的門(mén)檻值與全國(guó)門(mén)檻值最為接近。

表4 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表5報(bào)告了人口老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。從全國(guó)檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，以人工智能發(fā)展水平為門(mén)檻變量時(shí)，老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有明顯的門(mén)檻效應(yīng)。具體表現(xiàn)在：當(dāng)人工智能發(fā)展水平的值低于門(mén)檻值63.65時(shí)，老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)為-0.1699， 當(dāng)人工智能發(fā)展水平的值高于門(mén)檻值時(shí)，老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)為-0.2871，兩者都表現(xiàn)出顯著的負(fù)面影響。對(duì)此，本文認(rèn)為人工智能技術(shù)作為一種新興技術(shù)，在發(fā)展初期與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合程度較低，無(wú)法充分發(fā)揮其正向溢出效應(yīng)。隨著人工智能技術(shù)的普及，其與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合程度提高，會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)不斷升級(jí)，對(duì)人口老齡化與城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系的影響也將增大。

表5 門(mén)檻效應(yīng)回歸檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)東部地區(qū)進(jìn)行單一門(mén)限回歸，結(jié)果表明：當(dāng)人工智能發(fā)展水平較低時(shí)(AI≤282.03)，人口老齡化會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，盡管這種擴(kuò)大效應(yīng)不太明顯；當(dāng)人工智能發(fā)展水平較高時(shí)(AI>282.03)，老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)為-0.1110，體現(xiàn)出人口老齡化有抑制城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大的作用。其可能的原因在于，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，人工智能技術(shù)發(fā)展初期，首先被應(yīng)用于城鎮(zhèn)工業(yè)化生產(chǎn)，一方面解決了城市人口老齡化帶來(lái)的勞動(dòng)力不足問(wèn)題，使得城市居民整體工資水平提高；另一方面，人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，增加了城鎮(zhèn)居民收入，進(jìn)而導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大。隨著人工智能技術(shù)的成熟和普及，智能化生產(chǎn)機(jī)器也被用于農(nóng)業(yè)大規(guī)模生產(chǎn)，大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)村居民收入，從而縮小了城鄉(xiāng)收入差距。

從西部地區(qū)的單一門(mén)限回歸結(jié)果來(lái)看，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的門(mén)檻效應(yīng)，即當(dāng)人工智能發(fā)展水平的值小于或等于西部地區(qū)門(mén)檻估計(jì)值時(shí)，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)為-0.4618， 反之，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的系數(shù)為-0.6136，均表現(xiàn)出顯著的縮小作用。其可能的原因在于，西部地區(qū)相對(duì)于東部地區(qū)來(lái)說(shuō)，人工智能發(fā)展水平較為落后，發(fā)展初期其對(duì)勞動(dòng)力的替代效應(yīng)不明顯，人口老齡化程度的加深使得勞動(dòng)力短缺、工資上漲，促使更多農(nóng)民進(jìn)城打工，收入增加。同時(shí)，老齡化程度加深意味著更多的城鎮(zhèn)老年人退休，收入減少，從而縮小了城鄉(xiāng)收入差距。而當(dāng)人工智能進(jìn)一步發(fā)展時(shí)，其被廣泛應(yīng)用于城鎮(zhèn)工業(yè)化生產(chǎn)和農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，極大地補(bǔ)償了勞動(dòng)力生產(chǎn)要素，提高了城鄉(xiāng)居民的收入水平，尤其是農(nóng)村居民的收入水平。這主要是由于年輕勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工獲取了更多收入，而留守勞動(dòng)力通過(guò)智能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和收入，因此進(jìn)一步縮小了城鄉(xiāng)收入差距。另外，西部農(nóng)村地區(qū)精準(zhǔn)扶貧政策的全面實(shí)施，也在一定程度上抑制了城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大。

六、研究結(jié)論與政策啟示

本文基于中國(guó)2003—2017年間30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)研究了隨著人工智能的發(fā)展，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的具體影響以及人工智能技術(shù)在其中發(fā)揮的作用。得到以下結(jié)論：(1)隨著人工智能的發(fā)展，人口老齡化程度加深在一定程度上縮小了城鄉(xiāng)收入差距，具體而言，老年撫養(yǎng)比每提高1個(gè)單位，城鄉(xiāng)收入差距縮小0.3400個(gè)單位。(2)人工智能的發(fā)展和人口老齡化程度的加深之間存在相互促進(jìn)作用。一方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用緩解了人口老齡化帶來(lái)的勞動(dòng)力短缺壓力；另一方面，老齡化程度的加深使得企業(yè)用工成本增加，倒逼企業(yè)更多地采用智能化生產(chǎn)方式。人工智能技術(shù)和人口老齡化的互動(dòng)過(guò)程會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生交互影響，表現(xiàn)為人工智能發(fā)展水平提高會(huì)強(qiáng)化人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小效應(yīng)。(3)以人工智能發(fā)展水平為門(mén)檻變量時(shí)，人口老齡化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有門(mén)檻效應(yīng)，當(dāng)人工智能發(fā)展水平較高時(shí)，人口老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小效應(yīng)更顯著，并且這種門(mén)檻效應(yīng)存在地區(qū)異質(zhì)性。

結(jié)合本文的研究結(jié)論，得到如下啟示：

第一，積極推廣人工智能技術(shù)，提高勞動(dòng)力技能水平。自2017年《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》發(fā)布以來(lái)，人工智能的戰(zhàn)略地位不斷提升。尤其在人口紅利逐漸消退的情況下，要正確認(rèn)識(shí)人工智能與勞動(dòng)力生產(chǎn)要素之間的關(guān)系，將人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。重視教育資源在城鄉(xiāng)地區(qū)的均衡分配，加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)教育培訓(xùn)的投入，提高農(nóng)村勞動(dòng)力技能水平以幫助其適應(yīng)新技術(shù)崗位是保障人工智能技術(shù)在勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)揮積極作用、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)更高質(zhì)量發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)鍵。

第二，發(fā)展智慧養(yǎng)老、智慧醫(yī)療等老齡產(chǎn)業(yè)，進(jìn)一步健全社會(huì)保障體系，釋放農(nóng)村勞動(dòng)力。首先，積極推進(jìn)人工智能技術(shù)在養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，發(fā)展智慧養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)，提升老年人生活質(zhì)量。其次，通過(guò)政策和市場(chǎng)調(diào)控，不斷完善養(yǎng)老金制度，建立覆蓋城鄉(xiāng)居民的養(yǎng)老保障制度與養(yǎng)老服務(wù)體系。著重關(guān)注農(nóng)村老年群體的民生問(wèn)題，在完善養(yǎng)老、醫(yī)療等農(nóng)村社會(huì)保障體系的同時(shí)，繼續(xù)擴(kuò)大農(nóng)村公共養(yǎng)老服務(wù)的覆蓋面，切實(shí)保證“老有所養(yǎng)”，進(jìn)一步釋放農(nóng)村勞動(dòng)力，使他們能夠找到更高收入的工作，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。

第三，制定與區(qū)域發(fā)展水平相匹配的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策。當(dāng)前我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異，其中西部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距最大，其次是中部地區(qū)，東部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距最小。同時(shí)，我國(guó)東部地區(qū)人工智能技術(shù)發(fā)展水平最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。人工智能技術(shù)的發(fā)展能夠強(qiáng)化老齡化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小效應(yīng)，因此要想縮小中西部地區(qū)較大的城鄉(xiāng)收入差距，就要加快實(shí)施區(qū)域人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，大力發(fā)展中西部地區(qū)人工智能技術(shù)。一方面，政府應(yīng)加大財(cái)政支持力度，加強(qiáng)中西部地區(qū)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；另一方面，要發(fā)揮市場(chǎng)主體作用，吸納民間資本進(jìn)入人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)，通過(guò)不同資本的交互和融合，進(jìn)一步推動(dòng)中西部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。