人工智能對就業的影響研究進展

　　摘 要： 正在迅速發展的人工智能是促進未來產業結構變革的重要驅動力，具有很強的“頭雁效應”并對勞動力市場產生深刻的影響。本文以人工智能的概念為引，總結了現有的研究成果，回顧了人工智能對就業量、就業結構、產業分布以及勞動力市場收入分配等方面影響的理論和實證研究，就此提出了五種假說，總結了現有文獻的不足之處，并對未來研究方向進行了展望。

　　關鍵詞： 人工智能 就業量 就業結構 收入分配

　　一、引言

　　黨的十八大提出我國經濟發展進入新常態，以技術進步作為經濟發展的主要驅動力是順應經濟新常態發展的主要經濟增長形式。近年來，人工智能正在以不容忽視的速度進行發展，并且對就業產生了深刻影響。對人工智能的研究從20世紀四50年代開始，1956年由約翰·麥卡錫(John McCarthy)等人組織參與的達特茅斯會議被看作是開創了人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)研究領域的先河。要想研究人工智能對勞動力市場各方面的影響，就要了解人工智能的相關概念及其在現階段的應用領域。目前，對于人工智能這一概念各界學者還未形成統一的定義。MIT電氣工程領域通過研究認為人工智能是一個有機整體，其通過模型建立關于思維、感知和行動的表達系統(Finlayson等，2010)。而我國學者對人工智能進行了以下定義：人工智能是為了實現特定任務目標而創造的、能夠表現出與人類能力相似水平的技術(楊偉國等，2018)。人工智能正在從各個方面影響著人類的生產、生活，因此要對人工智能保持客觀的認知，從而避免認識上的盧德主義(張成崗，2018)。

　　國務院在2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》中提出人工智能是引領未來的戰略性技術，必須加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產業，為我國經濟發展注入新動能。在近期的疫情防控中，人工智能也具有多重典型應用場景，習近平同志在指揮疫情防控工作時指出鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、防控救治等方面發揮更好的支撐作用。未來人工智能的發展將更為迅速，從而引發科技的重大變革，也會深刻影響著人們的生產、生活和學習方式。研究人工智能的發展對就業各方面效應，有助于我們更好地理解人工智能發展對勞動力市場帶來的影響，從而更加合理地制定相關政策以應對其給企業和勞動者帶來的風險和挑戰。

　　二、人工智能對勞動力就業量的影響

　　就業是民生之本，就業穩定是維持社會穩定的重要因素。人工智能的發展是否能夠造成大規模的失業是當今社會普遍關注的問題。學者對于人工智能對于就業的影響持有不同的觀點，其對就業的影響影響總體可分為替代效應和創造效應兩種。

　　(一)破壞性的替代效應

　　所謂替代效應，一方面是由于人工智能等新技術新產業的發展會造成傳統企業的滅亡，勞動崗位消失，進而造成就業的減少;另一方面由于技術進步會提高勞動生產率，在產業規模不變的情況下，減少對勞動力的需求。曹靜(2018)認為人工智能的發展會降低自動化成本，從而導致其產生替代效應。有關技術性失業的擔憂已然不是一個新的問題了，馬克思在《資本論》中提到機器的出現和使用形成了勞動者和機器之間的斗爭，勞動資料可以扼殺勞動者，勞動資料一作為機器出現，立刻就成了勞動者的競爭者。熊彼特(1934)也針對技術進步對就業的影響提出了“創造性破壞”這一觀點，即每一次大規模的創新都伴隨著舊的技術和生產體系的淘汰以及新的生產體系的產生，技術進步必然伴隨著對就業的破壞效應。

　　Benzell等(2015)通過構建跨期迭代(OLG)模型，得出了在一定條件下，機器可以完全替代低技能勞動者、部分替代高技能勞動者，從而造成勞動力需求的減少和工資的下降的結論。李曉華(2018)認為人工智能會造成大規模的失業，隨著工業機器人、在線協作自動成本的下降，以機器換人將更加經濟。姚戰琪、夏杰長(2005)通過研究發現工資的適當增加和人力資本的提升有利于增加就業總量，而技術進步則會一定程度上減少就業。何平，騫金昌(2007)通過對我國大中型制造行業企業1998-2004年的數據進行研究，得出了科技活動對企業生存具有正面影響，但對就業增長沒有作用甚至是負作用的結論。2016年世界銀行的研究結果顯示，在未來20年之內，非洲就業崗位被人工智能所取代的比例為71%，發展中國家這一比例平均是50%，而在OECD國家其替代率為57%。Frey和Osborne(2017)對美國700多個職業進行自動化排序預測，結果顯示美國有47%的職位可以在短期內被替代。陳永偉(2018)發現，在未來20年中國就業人口受到人工智能沖擊的將占76.8%。2018年麥肯錫的研究報告也指出，未來將有60%的職業可能被新技術替代，其中到2030年，不同行業將有30%的工作會被自動化技術替代(麥肯錫報告，2018)。

　　據此提出假說一：人工智能的發展導致資本替代勞動，形成了“替代效應”。

　　(二)創造性的補償效應

　　所謂補償效應，一些學者也稱之為創造效應。一方面由于人工智能技術的發展提高了勞動生產率，當產品的需求彈性較高時，產品的成本下降會導致對產品的需求增多，企業擴大生產從而增加了非自動化任務的勞動力需求，Acemoglu、Restrepo(2016)將其稱之為生產率效應;另一方面，人工智能技術發展自身帶來了新崗位新任務對勞動力的需求，即所謂的補償效應;最后，雖然人工智能技術可以替代一部分從事簡單、重復等任務的勞動力，但是其無法替代高社交頻率以及創造性強等具有勞動比較優勢的任務，例如工程師、設計師、心理醫生等等，這些具有勞動比較優勢新工作、新職能的產生是相對于替代效應的強大反作用力，很大程度上抵消了替代效應帶來的對勞動力市場的沖擊和破壞。馬克思認為在一種機器部門被排擠的工人會在另外的部門被雇用，機器也使得專門制造機器的工人出現。Acemoglu(2018a、2018b)通過構造就業創造的模型指出，自動化的發展在替代勞動力就業崗位的同時，也會創造出一些更具有勞動比較優勢的新崗位。陳秋霖等(2018)基于跨國面板數據和中國省級面板數據的研究，發現人工智能與勞動者之間存在的替代效應是“補位式”替代而并非“擠出式”替代。Bloom等(2018)估計，2010—2030年，世界范圍內由于人工智能的發展將出現7.34億新的工作崗位。

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