人工智能如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)福利提升？

黃旭 董志強(qiáng)

一、引言

人工智能技術(shù)的進(jìn)步將對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生重大影響，極大改變?nèi)祟惿a(chǎn)和生活方式。人工智能為由人工設(shè)計(jì)的裝置或系統(tǒng)，通過算法和數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，形成像人類一樣的自主感知和決策能力，協(xié)助人類或者替代人類完成以往需要人的智力才能勝任的工作。自動(dòng)化是遵循預(yù)先設(shè)置好的編程規(guī)則軟件，讓機(jī)器代替人類單調(diào)重復(fù)性勞動(dòng)，解放人類的時(shí)間以完成更重要任務(wù)。人工智能技術(shù)是自動(dòng)化一個(gè)分支，兩者的相同點(diǎn)是都會(huì)替代人類勞動(dòng)，不同點(diǎn)是人工智能涉及學(xué)習(xí)、判斷和決策，自動(dòng)化則按照預(yù)先設(shè)定程序執(zhí)行任務(wù)。由于兩者極其相似，西方文獻(xiàn)并未加以嚴(yán)格區(qū)分。

目前文獻(xiàn)普遍觀點(diǎn)是人工智能將提高社會(huì)生產(chǎn)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速增長(Acemoglu等，2014[1];Berg等，2018[2]; Gregory等，2016[3])。人工智能可以通過多種渠道影響經(jīng)濟(jì)：首先，人工智能通過資本替代重復(fù)性工作，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)，提高生產(chǎn)率。第二，人工智能可以與勞動(dòng)者和資本構(gòu)成互補(bǔ)關(guān)系，提高勞動(dòng)者和資本的生產(chǎn)效率。第三，人工智能可以促進(jìn)創(chuàng)新，改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)。第四，人工智能存在負(fù)面外溢效應(yīng)和轉(zhuǎn)型成本。人工智能將替代重復(fù)性任務(wù)，會(huì)給勞動(dòng)力市場帶來沖擊，同時(shí)產(chǎn)生新的任務(wù)，這對(duì)勞動(dòng)者技能提出了新的要求。對(duì)那些自身技能不足，面臨被人工智能技術(shù)取代或部分取代的勞動(dòng)者，要實(shí)現(xiàn)工作或崗位轉(zhuǎn)換，常常具有相應(yīng)的成本。第五，人工智能發(fā)展會(huì)擴(kuò)大不同國家、地區(qū)、企業(yè)和勞動(dòng)者的差距，占領(lǐng)科技制高點(diǎn)，將帶來豐厚的利潤回報(bào)。

理論方面，Hanson(2001)[4]曾構(gòu)建一個(gè)簡單的外生增長模型估計(jì)人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。人工智能分為互補(bǔ)型和替代型兩種，最初互補(bǔ)效應(yīng)占主導(dǎo)地位，勞動(dòng)力工資隨著計(jì)算機(jī)生產(chǎn)率提高而增長。但最終替代效應(yīng)占主導(dǎo)地位，導(dǎo)致工資下降速度與計(jì)算機(jī)價(jià)格下降速度一樣快，經(jīng)濟(jì)則會(huì)快速增長。不過，Hanson的模型沒有考慮新生工作對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。Autor(2015)[5]指出，自動(dòng)化的確會(huì)替代部分勞動(dòng)力，但自動(dòng)化同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生新的勞動(dòng)力需求，從而提高社會(huì)產(chǎn)出。Acemoglu和Restrepo(2018)[6]構(gòu)建了基于任務(wù)的生產(chǎn)模型，指出自動(dòng)化盡管會(huì)替代過去由勞動(dòng)力完成的舊任務(wù)，但也會(huì)創(chuàng)建新任務(wù)，新任務(wù)會(huì)增加勞動(dòng)收入在社會(huì)總產(chǎn)出中的份額，故自動(dòng)化同時(shí)具有負(fù)的替代效應(yīng)和正的生產(chǎn)力效應(yīng)。Hémous和Olsen(2014)[7]構(gòu)建了一個(gè)直接技術(shù)變革的內(nèi)生增長模型，其中自動(dòng)化與低技能工人是相互替代的，和高技能工人則是互補(bǔ)的，而橫向創(chuàng)新(horizontal innovation)將增加對(duì)兩類勞動(dòng)力的需求。經(jīng)濟(jì)發(fā)展遵循如下三個(gè)階段：第一階段，自動(dòng)化程度和低技能工資都很低，收入不平等較穩(wěn)定，勞動(dòng)收入份額是不變的。第二階段，隨著自動(dòng)化程度的逐漸提高，低技能工人工資在未來會(huì)下降，技能溢價(jià)提升，總的勞動(dòng)收入份額將減少。第三個(gè)階段，由自動(dòng)化生產(chǎn)的產(chǎn)品占總產(chǎn)出的比例穩(wěn)定，高技能工人工資增長速度高于低技能工人。Abeliansky和Prettner(2017)[8]通過理論建模和實(shí)證檢驗(yàn)表明，人口增長率較低的國家將率先采用和發(fā)明新的自動(dòng)化技術(shù)，這反過來可能有助于他們克服人口增長下降對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的負(fù)面影響。

實(shí)證研究方面，學(xué)者大多針對(duì)人工智能的某一領(lǐng)域，例如工業(yè)機(jī)器人、計(jì)算機(jī)資本等(Brynjolfsson等，2011[9]; Mullainathan和 Spiess，2017[10])，利用數(shù)據(jù)考察人工智能或自動(dòng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率的影響。生產(chǎn)率指標(biāo)一般以全要素生產(chǎn)率或者勞動(dòng)者生產(chǎn)率來測度。實(shí)證文獻(xiàn)絕大部分支持人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有正向促進(jìn)作用。Aral等(2006)[11]利用698家大型美國公司在1998—2005年間的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)成功應(yīng)用IT技術(shù)的公司會(huì)獲得更大的邊際收益，這有利于經(jīng)濟(jì)長期增長。Kromann等(2011)[12]使用EUKLEMS和IFR(國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)) 9個(gè)不同國家10個(gè)制造業(yè)的面板數(shù)據(jù)，在行業(yè)層面發(fā)現(xiàn)使用工業(yè)機(jī)器人可以將全要素生產(chǎn)率提高5%。Graetz和Michaels(2015)[13]使用1993—2007年17個(gè)國家的行業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人使用量增加使經(jīng)濟(jì)增長率平均提高約0.37%。上述實(shí)證文獻(xiàn)數(shù)據(jù)主要來源于IFR和西方發(fā)達(dá)國家數(shù)據(jù)庫。受人工智能數(shù)據(jù)制約，來自于發(fā)展中國家(包括中國)的實(shí)證研究相對(duì)較少。

Good(1966)[14]曾率先提出“奇點(diǎn)”論，即人工智能快速發(fā)展超過某個(gè)界限后，會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)以前所未有的速度快速增長。不同學(xué)者對(duì)于奇點(diǎn)是否到來以及何時(shí)到來持不同看法。Upchurch和Moore(2018)[15]認(rèn)為，現(xiàn)在還無法預(yù)料奇點(diǎn)是否到來，并深入探討了限制奇點(diǎn)到來的諸多因素。首先，創(chuàng)造出有意識(shí)的機(jī)器人、使機(jī)器像人一樣思考，從技術(shù)本身來說很困難；其次，對(duì)于人工智能導(dǎo)致人類大面積失業(yè)的擔(dān)憂甚至恐懼，會(huì)抑制人工智能的使用；最后，人工智能技術(shù)發(fā)展，受制于現(xiàn)實(shí)中硬件和軟件的發(fā)展。Aghion 等(2017)[16]在模型中引入自動(dòng)化，分析人工智能的深化如何導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)爆炸式增長，得到了人工智能深化帶來的快速增長路徑，發(fā)現(xiàn)增長不僅受資本和勞動(dòng)的限制，而且受自動(dòng)化水平和尋找新創(chuàng)意的限制。Kurzweil(2005)[17]預(yù)測，以現(xiàn)有速度，2045年左右可能會(huì)跨越技術(shù)奇點(diǎn)。Nordhaus(2015)[18]從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度詳細(xì)概述和討論了奇點(diǎn)的前景。Nordhaus開發(fā)了一個(gè)以奇點(diǎn)為特征的增長模型，測試經(jīng)濟(jì)是否正在快速接近奇點(diǎn)。關(guān)鍵變量為工資、生產(chǎn)力增長、價(jià)格、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和研發(fā)活動(dòng)等，研究發(fā)現(xiàn)這些變量增長速率相對(duì)較慢，達(dá)到增長奇點(diǎn)大約需要一個(gè)世紀(jì)?？偟膩碚f，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)于人工智能是否會(huì)到達(dá)奇點(diǎn)尚未達(dá)成一致意見，關(guān)于奇點(diǎn)是否到來以及何時(shí)到來需要更深入的研究和探討。

雖然人工智能和自動(dòng)化會(huì)極大地提高社會(huì)生產(chǎn)力，但技術(shù)進(jìn)步可能帶來大面積失業(yè)的隱憂也一直存在。Marx(1867)[19]指出，在資本主義制度下“所有提高勞動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力的方法都是以犧牲個(gè)體工人利益為代價(jià)付諸實(shí)施的”，Keynes(2010)[20]擔(dān)心技術(shù)進(jìn)步將導(dǎo)致社會(huì)普遍失業(yè)。Frey和Osborne(2017)[21]使用概率分類模型，將美國702種職業(yè)按被替代的風(fēng)險(xiǎn)，分為低、中、高三類，發(fā)現(xiàn)美國約47%的就業(yè)崗位屬于高風(fēng)險(xiǎn)類別。Arntz等(2016)[22]指出Frey和Osborne(2017)[21]研究的不足，以職業(yè)為測度，而不是以工作任務(wù)為測度，容易導(dǎo)致自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)的過高估計(jì)。即使是高風(fēng)險(xiǎn)的職業(yè)，也存在難以被自動(dòng)化的任務(wù)。Arntz根據(jù)基于任務(wù)的方法估算，發(fā)現(xiàn)在21個(gè)經(jīng)合組織國家中，僅9%的工作崗位容易受自動(dòng)化的影響。

人工智能也可能加劇收入不平等。已有文獻(xiàn)從勞動(dòng)收入份額減少和資本份額增加、技能溢價(jià)兩個(gè)角度，詳細(xì)分析人工智能對(duì)收入不平等的影響機(jī)制和效應(yīng)。DeCanio(2016)[23]通過拓展CES生產(chǎn)函數(shù)，發(fā)現(xiàn)若勞動(dòng)力和機(jī)器人資本替代彈性較大，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，總工資會(huì)下降，收入不平等將加劇。Benzell等(2015)[24]通過建立兩期OLG模型，證明使用機(jī)器人可以增加資本回報(bào)率，當(dāng)代人會(huì)受益，而后代會(huì)陷入貧困，并預(yù)測勞動(dòng)收入份額最終會(huì)下降(經(jīng)合組織成員國正在出現(xiàn))。Brynjolfsson和McAfee(2014)[25]進(jìn)一步指出，資本收益增加的不平衡性是人工智能導(dǎo)致收入不平等加劇的重要原因。人工智能的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新的增加，新產(chǎn)品和新服務(wù)會(huì)增加資本回報(bào)，但只有少數(shù)掌握資本的所有者受益。在技能溢價(jià)方面，Michaels等(2014)[26]發(fā)現(xiàn)美國收入不平等加劇，中低收入者的生活水平長期增長緩慢。Prettner和Strulik(2017)[27]基于研發(fā)的增長模型，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的增長會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)化程度的提高，技能溢價(jià)的增加，更快的經(jīng)濟(jì)增長會(huì)加劇不平等。因此，自動(dòng)化可能是許多國家不平等加劇的主要驅(qū)動(dòng)因素。Sachs和 Kotliko(2012)[28]建立模型并通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化會(huì)使每個(gè)新生代都比其前輩更糟糕，同時(shí)還表明，適當(dāng)?shù)拇H政策可以用來將贏家和輸家的局面轉(zhuǎn)化為所有世代的雙贏。Acemoglu和Restrepo(2018)[29]彌補(bǔ)以往研究的不足，在建模中同時(shí)引入低技能的自動(dòng)化和高技能的自動(dòng)化，研究發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化替代低技能工人總是增加工資不平等，而自動(dòng)化替代高技能工人會(huì)降低工資不平等。

稅收被視為應(yīng)對(duì)人工智能和自動(dòng)化對(duì)就業(yè)和收入消極影響的重要政策工具。經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)這一政策工具的態(tài)度不盡一致。Conesa等(2009)[30]在世代交替模型中，定量計(jì)算了最優(yōu)的資本所得稅和勞動(dòng)所得稅。從長遠(yuǎn)來看，對(duì)資本進(jìn)行大量征稅，而對(duì)勞動(dòng)收入減稅的稅收制度是最佳的，對(duì)資本的最優(yōu)稅率為36%。Abbott和Bogenschneider (2018)[31]建議，將機(jī)器人和工人一視同仁，采取對(duì)人工智能資本進(jìn)行征稅的公共政策。替代型人工智能技術(shù)的發(fā)展將降低資本價(jià)格，對(duì)機(jī)器征稅并補(bǔ)貼工人，有利于工人效用的提升，并且讓他們有更多的時(shí)間去尋找新的工作。Gasteiger和Prettner (2017)[32]建立了封閉經(jīng)濟(jì)體中的世代交替模型，發(fā)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人征稅可以增加穩(wěn)態(tài)下的人均產(chǎn)出和人均資本，同樣支持對(duì)機(jī)器征稅。Guerreiro等(2017)[33]從理論上證明，面對(duì)自動(dòng)化導(dǎo)致的收入不平等，采取對(duì)機(jī)器人征稅的政策可以減少收入不平等。如果社會(huì)自動(dòng)化水平已經(jīng)很高，大部分崗位已經(jīng)被機(jī)器人替代，則不適合采取對(duì)機(jī)器人征稅的政策。因?yàn)檎鞫惒粌H會(huì)降低社會(huì)總產(chǎn)出，而且也不能減緩收入不平等現(xiàn)象。Gasteiger和Prettner(2017)[32]也指出，對(duì)機(jī)器人征稅的弊端是一方面會(huì)造成效率損失，另一方面會(huì)讓人工智能資本由國內(nèi)流向國外。Ahmed (2017)[34]指出，對(duì)機(jī)器人征稅會(huì)抑制人們對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的刺激，導(dǎo)致社會(huì)福利的減少。征收的稅收低于社會(huì)產(chǎn)出的損失，導(dǎo)致社會(huì)效率的下降，得不償失。

在國內(nèi)，對(duì)于人工智能及其經(jīng)濟(jì)后果的研究才剛剛起步。曹靜和周亞林(2018)[35]著重分析了人工智能對(duì)生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用、人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響效果，以及人工智能是否引發(fā)收入不平等加劇等。孫早和侯玉琳(2019)[36]從理論和實(shí)證兩個(gè)角度，證明了工業(yè)智能化將導(dǎo)致中國勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)“兩極化”特征。

本文拓展世代交替模型，包含傳統(tǒng)物質(zhì)和人工智能兩部門，討論人工智能的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)福利的影響。本文證明，如果不對(duì)人工智能部門進(jìn)行控制，長期發(fā)展下去，資本收入增加，工人工資下降，投資減少，經(jīng)濟(jì)將陷入停滯。如果希望人工智能帶來經(jīng)濟(jì)的長期增長，政府需起到主導(dǎo)性作用，在不同時(shí)期采取不同的政策：在人工智能初始階段盡量少征稅，而在人工智能達(dá)到較大規(guī)模后，需提高稅率。同時(shí)采取適當(dāng)?shù)亩愂辙D(zhuǎn)移計(jì)劃,對(duì)人均資本存量和儲(chǔ)蓄將產(chǎn)生積極影響，可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)長期增長。本文還給出了社會(huì)企業(yè)在不同發(fā)展階段，針對(duì)不同規(guī)模人工智能企業(yè)的稅收建議。

模型同時(shí)討論了奇點(diǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，稅率一定時(shí)，在奇點(diǎn)到來前，個(gè)人資本和人均儲(chǔ)蓄都將減少，經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入停滯。一旦跨越奇點(diǎn)，個(gè)人工資和儲(chǔ)蓄都將得到提高，經(jīng)濟(jì)獲得持續(xù)發(fā)展，即在政府對(duì)人工智能征稅的前提下，經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)U型增長。

在個(gè)人福利方面，如果沒有稅收控制，老年人因資本收入提高而受益，成年人因工資下降成為受害者。個(gè)人終生效用方面，隨著人工智能技術(shù)進(jìn)步，勞動(dòng)密集型國家個(gè)人終生效用將得到提高，而資本密集型國家個(gè)人終生效用將下降。在政府對(duì)人工智能進(jìn)行稅收控制時(shí)，個(gè)人終生效用隨著人工智能技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)U型增長。

本文和西方文獻(xiàn)的差別在于：首先，本文考慮的人工智能不是替代型的，而是新生的部門，沒有直接替代勞動(dòng)力崗位。其次，本文詳細(xì)討論了稅率對(duì)不同時(shí)期不同規(guī)模人工智能的影響，而不是西方文獻(xiàn)中單一的稅收。最后，本文還同時(shí)討論了奇點(diǎn)和稅率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和個(gè)人效用的影響，彌補(bǔ)了以往文獻(xiàn)的不足。

二、模型

在Diamond(1965)[37]的世代交替模型上，Gasteiger和Prettner (2017)[32]曾加入人工智能資本用以替代勞動(dòng)力的工作。本文以世代交替模型為基礎(chǔ)，考慮人工智能創(chuàng)建新的部門，但并不會(huì)直接替代人類勞動(dòng)力。假設(shè)存在一個(gè)封閉的經(jīng)濟(jì)體，其中有眾多家庭，每個(gè)家庭的個(gè)人存活兩期。人口增長率為n，第t期新生人口為Lt，從而第t+1期新生人口為Lt+1=(1+n)Lt。經(jīng)濟(jì)中只有一種最終品，該產(chǎn)品既能消費(fèi)又能用于投資。中間品有兩種，傳統(tǒng)物質(zhì)機(jī)器和人工智能機(jī)器。

(一)代表性家庭

家庭中個(gè)人存活兩期：成年期和老年期。成年期參加工作，老年期不工作，依靠個(gè)人儲(chǔ)蓄和養(yǎng)老金生活，個(gè)人皆同質(zhì)。代表性個(gè)人的終生效用函數(shù)為

Ut=lnc1,t+βlnc2,t+1

(1)

其中，c1,t和c2,t+1分別為代表性個(gè)人在第t期成年人和第t+1期老年人的消費(fèi)；β為主觀折現(xiàn)率，0<β≤1，參數(shù)值越大，意味著代表性個(gè)人的終身消費(fèi)越平滑，消費(fèi)更加趨于理性。不考慮閑暇。

代表性個(gè)人受到的預(yù)算約束為

c1,t+st=ωt

(2)

c2,t+1=(1+rt+1)st

(3)

其中，rt+1為t+1期實(shí)際利率，st為個(gè)人儲(chǔ)蓄，老年人消費(fèi)來源于上一期儲(chǔ)蓄(1+rt+1)st。

求解個(gè)人最優(yōu)化效用(求解參見附錄)，通過一階條件可得

c2,t+1=β(1+rt+1)c1,t

(4)

將式(4)代入式(2)、(3)可得

(5)

(二)企業(yè)

企業(yè)總產(chǎn)量為

(6)

其中Yt為第t期社會(huì)總產(chǎn)出，本文與Gasteiger和Prettner (2017)[32]不同，他們考慮的是人工智能直接取代人類勞動(dòng)的單部門生產(chǎn)，本文考慮的是兩部門生產(chǎn)，人工智能屬于新建部門，不直接取代勞動(dòng)力。采取兩部門的根本原因是為了體現(xiàn)人工智能部門和傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門之間的競爭關(guān)系。新的人工智能部門完全由工業(yè)機(jī)器人等智能設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)，會(huì)擠壓傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的規(guī)模，對(duì)勞動(dòng)力僅僅構(gòu)成間接替代效應(yīng)?，F(xiàn)實(shí)微觀基礎(chǔ)是，一家企業(yè)為勞動(dòng)密集型企業(yè)，采取傳統(tǒng)物質(zhì)資本生產(chǎn)方式，而另一家企業(yè)為資本密集型企業(yè)，采用自動(dòng)化設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)。兩家企業(yè)發(fā)生競爭，資本在兩家企業(yè)之間流動(dòng)，但資本是無套利的，資本價(jià)格相同的時(shí)候即為均衡狀態(tài)。

市場完全競爭，故要素價(jià)格等于要素的邊際產(chǎn)出，工資率和兩類資本的租金率分別為：

(7)

(8)

(9)

其中，ωt為勞動(dòng)力t期工資，kt=Kt/Lt為t期傳統(tǒng)的人均資本，Rt+1為傳統(tǒng)物質(zhì)資本的租金率，θt+1為人工智能資本的租金率。

(三)市場

假設(shè)資本充分自由流動(dòng)，不存在套利，所以有

(10)

社會(huì)總儲(chǔ)蓄為St，其中比例為ρ的部分轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)物質(zhì)資本，1-ρ的部分轉(zhuǎn)化為人工智能資本，其中St=stLt。設(shè)人工智能人均資本為xt=Xt/Lt，資本完全折舊，從而

Kt+1=ρSt，Xt+1=(1-ρ)St

(11)

將Lt+1=(1+n)Lt代入式(10)即得到傳統(tǒng)物質(zhì)的人均資本和人工智能人均資本的表達(dá)式：

(12)

將式(5)、(7)代入式(12)可得

(13)

(四)均衡解及分析

(14)

將式(14)代入式(4)、(5)、(12)可得

(15)

(16)

(17)

命題一：傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門加入人工智能生產(chǎn)部門的情況下，有

1.人工智能技術(shù)進(jìn)步將造成工資下降，進(jìn)而導(dǎo)致個(gè)人消費(fèi)減少、社會(huì)儲(chǔ)蓄下滑、投資減少，傳統(tǒng)人均物質(zhì)資本都將隨之下降，最終導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)停滯。

2.青壯年勞動(dòng)力減少、人口老齡化加劇將導(dǎo)致社會(huì)引進(jìn)更多的人工智能技術(shù)，勞動(dòng)收入份額進(jìn)一步減少。

命題一的證明見附錄。

Gasteiger 和 Prettner(2017)[32]發(fā)現(xiàn)，人工智能替代傳統(tǒng)工作崗位時(shí)，將導(dǎo)致國民經(jīng)濟(jì)停滯。本文發(fā)現(xiàn)，即使人工智能沒有直接替代人類的工作崗位，創(chuàng)造的是不需要?jiǎng)趧?dòng)力參與的新崗位，例如新開發(fā)生產(chǎn)線都是由人工智能來完成，也將導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)停滯。人工智能創(chuàng)造了以前沒有的工作任務(wù)，排除了人類勞動(dòng)力參與，本質(zhì)上削弱了人類勞動(dòng)力的地位。資本是逐利的，若引入人工智能技術(shù)能創(chuàng)造豐厚利潤，則大量資金必將流入人工智能企業(yè)，傳統(tǒng)部門必定萎縮，進(jìn)一步導(dǎo)致人類工資下滑，從而導(dǎo)致社會(huì)儲(chǔ)蓄的減少，社會(huì)儲(chǔ)蓄的減少進(jìn)而導(dǎo)致投資的減少，人均資本存量的下滑必然會(huì)使得經(jīng)濟(jì)停滯。

有研究表明，2005—2015年期間，歐美31個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中多達(dá)30個(gè)經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)率增長已經(jīng)放緩。例如，美國的增長率從1995—2005年間的2.5%下降到2005—2015年間的1%，其中資本存量投資放緩是主要原因。技術(shù)進(jìn)步帶來的收益，并不一定能被全社會(huì)平等分享。人類共享技術(shù)進(jìn)步帶來的福利，不僅取決于技術(shù)變革的性質(zhì)和速度，更取決于利益是如何分配的。

接下來討論家庭個(gè)人效用部分，將式(15)代入式(1)得

(18)

命題二：

1.個(gè)人成年時(shí)的工資和消費(fèi)隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步而減少，老年時(shí)的消費(fèi)隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步而增加。

命題二的證明見附錄。

隨著人工智能技術(shù)進(jìn)步，企業(yè)勞動(dòng)力需求減少，工資下降，成年人消費(fèi)減少。人工智能技術(shù)進(jìn)步會(huì)帶來資本回報(bào)率提升，所以老年人消費(fèi)會(huì)增加。人工智能技術(shù)進(jìn)步對(duì)社會(huì)福利的影響以犧牲成年時(shí)福利為代價(jià)；而老年人沒有參與勞動(dòng)，完全靠前期儲(chǔ)蓄，屬于資本獲利。人工智能技術(shù)進(jìn)步會(huì)加劇社會(huì)不平等，單純想依賴人工智能技術(shù)進(jìn)步解決經(jīng)濟(jì)增長以及人口老齡化等社會(huì)問題并不現(xiàn)實(shí)。政府在利益如何分配方面應(yīng)該起到主導(dǎo)作用，這樣才能讓技術(shù)紅利惠及全社會(huì)。

三、稅收下的人工智能

在上述模型基礎(chǔ)上，假設(shè)政府對(duì)人工智能部門的產(chǎn)出征收稅率為τ(0<τ<1)，并將稅收轉(zhuǎn)移支付給全社會(huì)，每個(gè)人獲得γt，則個(gè)人約束條件式(2)變?yōu)?/p>

c1,t+st=ωt+γt

(19)

政府向人工智能部門征稅并轉(zhuǎn)移支付給工人γtLt=τAtXt，兩邊同除Lt得

γt=τAtxt

(20)

人工智能資本的租金率受稅收的影響變?yōu)?1-τ)At，從而資本無套利條件變?yōu)?/p>

(21)

采用和上文同樣的推導(dǎo)方法可得下列結(jié)果：

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

命題三：在人工智能技術(shù)外生給定，且政府對(duì)人工智能進(jìn)行管制并征稅的條件下，有

1.若At∈[0,A0]，則人均資本和人均儲(chǔ)蓄都會(huì)減少，經(jīng)濟(jì)陷入衰退；若At∈(A0,+∞)，則人均資本和人均儲(chǔ)蓄都會(huì)增加，經(jīng)濟(jì)獲得持續(xù)發(fā)展，即經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)U型增長。

2.奇點(diǎn)A0與α、ρ成正比，投資到人工智能的資本比例越高，越容易跨越奇點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)較快轉(zhuǎn)型。以勞動(dòng)密集型企業(yè)為主的國家比資本密集型企業(yè)為主的國家在技術(shù)外生的情況下更容易達(dá)到奇點(diǎn)。

命題三的證明見附錄。

命題三的經(jīng)濟(jì)直覺是引入人工智能后，個(gè)人工資會(huì)持續(xù)減少。在人工智能的初始階段，人工智能帶來的經(jīng)濟(jì)效益不足以補(bǔ)貼減少的工資部分，導(dǎo)致人均資本和個(gè)人儲(chǔ)蓄減少，進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)陷入衰退；一旦人工智能技術(shù)超越奇點(diǎn)A0，人工智能帶來的經(jīng)濟(jì)效益很大，政府轉(zhuǎn)移給個(gè)人的稅收超過了個(gè)人工資的下降部分，人均資本和個(gè)人儲(chǔ)蓄都將得到提高，經(jīng)濟(jì)獲得持續(xù)增長。奇點(diǎn)A0越小越容易實(shí)現(xiàn)跨越，奇點(diǎn)A0與α、ρ成正比，ρ越小，則A0越小，ρ表示儲(chǔ)蓄投資到傳統(tǒng)物質(zhì)資本的比例，ρ越小，1-ρ越大，表明投資到人工智能資本的比例越大，越容易實(shí)現(xiàn)奇點(diǎn)跨越。α越小，則A0越小，即勞動(dòng)密集型企業(yè)為主的國家在外生技術(shù)給定的情況下越容易跨越奇點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長。這個(gè)結(jié)論拓展為發(fā)展中國家比發(fā)達(dá)國家更容易實(shí)現(xiàn)奇點(diǎn)跨越，前提是人工智能技術(shù)是外生給定的。原因在于，發(fā)展中國家工資低，資本回報(bào)率低，引入人工智能技術(shù)可以有效提高資本回報(bào)率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)較快轉(zhuǎn)型升級(jí)。而發(fā)達(dá)國家資本回報(bào)率已經(jīng)很高，引入人工智能可能適得其反，使更多人失去工作，工資進(jìn)一步下滑，儲(chǔ)蓄減少，進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)衰退。不過，現(xiàn)實(shí)中，很明顯技術(shù)是內(nèi)生的，技術(shù)不一定能實(shí)現(xiàn)有效擴(kuò)散，為全人類所共享，所以發(fā)展中國家為實(shí)現(xiàn)奇點(diǎn)跨越要投入更多的人力物力，加快人工智能技術(shù)的開發(fā)。這對(duì)于現(xiàn)階段中國很有啟示意義。目前，我國對(duì)人工智能的發(fā)展尤為重視，也投入了大量的資本，這有利于資本回報(bào)率的提升，有利于全社會(huì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

在清楚傳統(tǒng)行業(yè)和人工智能水平后，政府可以對(duì)人工智能企業(yè)合理設(shè)定稅率。

命題四：為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)合理有效的增長，

1.若0<α≤1/2,即傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門的資本彈性系數(shù)較小，資本回報(bào)率不高,企業(yè)為勞動(dòng)密集型。

(1)當(dāng)0

(2)當(dāng)At>A1時(shí)，社會(huì)人工智能技術(shù)水平較高，資本流向人工智能企業(yè)較多，為保證全社會(huì)的福利水平，政府應(yīng)該對(duì)人工智能企業(yè)進(jìn)行征稅，稅率控制在(0,τ0)之間。

2.若α>1/2，此時(shí)傳統(tǒng)部門資本彈性系數(shù)較大，資本回報(bào)率較高，企業(yè)為資本密集型。

(1)當(dāng)0

(2)當(dāng)At≥A1，人工智能技術(shù)水平過高，傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門在人工智能的沖擊下將萎縮，為防止大面積工人失業(yè)造成劇烈經(jīng)濟(jì)震蕩，政府應(yīng)對(duì)人工智能企業(yè)征重稅，稅率大于τ0，遏制其進(jìn)一步發(fā)展。

命題四的證明參見附錄。

命題四的經(jīng)濟(jì)直覺是：當(dāng)0<α≤1/2，傳統(tǒng)部門資本回報(bào)率較低，社會(huì)面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)期間，為利用人工智能的潛力，帶動(dòng)生產(chǎn)效率的提升，政府應(yīng)盡量少征稅，多鼓勵(lì)人工智能企業(yè)發(fā)展。目前中國處于轉(zhuǎn)型升級(jí)期，經(jīng)濟(jì)增速變緩，應(yīng)該把人工智能的研發(fā)和利用放在重要位置。但當(dāng)人工智能達(dá)到一定規(guī)模水平A1之后，應(yīng)該對(duì)人工智能的規(guī)模和發(fā)展速度進(jìn)行適當(dāng)控制，征收一定稅收，稅率控制在一定范圍之內(nèi)。因?yàn)槿斯ぶ悄茉鲩L速度如果過快，資本會(huì)迅速從傳統(tǒng)部門轉(zhuǎn)移到人工智能部門。社會(huì)面臨大面積失業(yè)，財(cái)富會(huì)集中在少數(shù)擁有大量資本的人手中，貧富差距過大，不能達(dá)到技術(shù)紅利惠及全社會(huì)的目的。政府在人工智能水平過高之時(shí)征稅，可以加大人工智能企業(yè)成本，防止傳統(tǒng)物質(zhì)生產(chǎn)部門過度萎縮。另外，征收的稅收又可以轉(zhuǎn)移到人民手中，達(dá)到全社會(huì)共贏的愿景。

若α>1/2，此時(shí)傳統(tǒng)部門資本回報(bào)率較高，當(dāng)0

本文命題四的結(jié)論不同于Gasteiger 和Prettner (2017)[32],Gasteiger 和Prettner僅僅考察人工智能替代人類工作的情形，從而得出經(jīng)濟(jì)增長將停滯，政府管制無效的結(jié)論。而本文考慮人工智能可以形成新的部門，而不是直接替代人類，得出人工智能在政府的引導(dǎo)和控制之下可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長，并實(shí)現(xiàn)全社會(huì)共贏的結(jié)論。

個(gè)人效用部分，由式(19)～式(25)可知

(27)

(28)

類似于命題三、命題四的討論可得命題五。

命題五：

1.若At∈[0,A0],則個(gè)人成年時(shí)和老年時(shí)消費(fèi)都將隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步而減少，若At∈(A0,+∞)，則個(gè)人成年時(shí)和老年時(shí)消費(fèi)都將隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步而增加。人工智能技術(shù)進(jìn)步時(shí)，個(gè)人一生的效用會(huì)實(shí)現(xiàn)U型增長。

2.當(dāng)0

命題五的經(jīng)濟(jì)直覺是，一旦跨越奇點(diǎn)，通過政府對(duì)財(cái)富的調(diào)節(jié)，可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人終生效用的提升，讓成年人和老年人共享技術(shù)進(jìn)步的成果，實(shí)現(xiàn)雙贏的局面。政府調(diào)控有利于社會(huì)公平，促進(jìn)和諧穩(wěn)定，達(dá)到共同富裕的目標(biāo)。

四、結(jié)論

據(jù)埃森哲報(bào)告指出，人工智能對(duì)中國經(jīng)濟(jì)蘊(yùn)含著巨大的增長價(jià)值。預(yù)計(jì)到2035年，人工智能背景下中國經(jīng)濟(jì)增長速度將接近8%，勞動(dòng)生產(chǎn)率提高27%，中國制造業(yè)增速提高2%。(1)參見2017年埃森哲發(fā)布的《人工智能：經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力》咨詢報(bào)告，https://www.accenture.com/us-en/insight-artificial-intelligence-future-growth。如果合理利用人工智能的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)將獲得穩(wěn)步提高。本文在世代交替模型基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，在封閉經(jīng)濟(jì)體中，構(gòu)建傳統(tǒng)物質(zhì)和人工智能兩部門生產(chǎn)最終品。如果政府不引導(dǎo)控制人工智能的發(fā)展，資本將由傳統(tǒng)物質(zhì)部門大量流入人工智能部門，只有少數(shù)人獲益，經(jīng)濟(jì)將最終陷入停滯。如果政府積極發(fā)揮主導(dǎo)作用，在不同階段對(duì)人工智能采取不同的稅收政策，能讓先進(jìn)的人工智能技術(shù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，同時(shí)提高全社會(huì)人民福祉。本文證明，勞動(dòng)密集型國家因?yàn)槠瘘c(diǎn)低，勞動(dòng)收入遠(yuǎn)低于資本收入，更容易享受技術(shù)進(jìn)步帶來的福利。在政府對(duì)人工智能征稅的前提下，經(jīng)濟(jì)將實(shí)現(xiàn)U型增長。

另一方面，政府也要注意到全社會(huì)人民共同富裕的愿景，針對(duì)人工智能的發(fā)展制定合理的政策。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，老年人和成年人收入不平等存在擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)。政策制定者應(yīng)采用謹(jǐn)慎的政策，在充分利用人工智能技術(shù)的發(fā)展提高生產(chǎn)率的情況下，同時(shí)采取適當(dāng)?shù)恼呦斯ぶ悄艿谋锥耍屓斯ぶ悄艿某晒菁叭鐣?huì)。當(dāng)人工智能規(guī)模比較大的時(shí)候，征收合適的人工智能稅，利用稅收進(jìn)行轉(zhuǎn)移支付，提升人民福祉。例如，提高失業(yè)補(bǔ)助、加強(qiáng)養(yǎng)老保險(xiǎn)，讓養(yǎng)老范圍更寬廣。人工智能的發(fā)展必然會(huì)帶來一部分人的不適應(yīng)，政府在技術(shù)發(fā)展的過渡時(shí)期應(yīng)加強(qiáng)對(duì)失業(yè)者的救助，保障他們基本的生活需求。

本文在理論方面探討了人工智能發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)福利的影響，但仍然存在局限性。首先，本文并未討論開放經(jīng)濟(jì)體的情形。在開放經(jīng)濟(jì)體的情形下，對(duì)人工智能企業(yè)征稅會(huì)造成效率的損失，同時(shí)導(dǎo)致資本外流。政策制定者在現(xiàn)實(shí)中既要考慮內(nèi)部效應(yīng)，也要同時(shí)考慮外部影響。其次，本文考慮的人工智能技術(shù)是外生的，在現(xiàn)實(shí)中，技術(shù)擴(kuò)散是受限制的。將技術(shù)增長內(nèi)生化更具有現(xiàn)實(shí)意義，因?yàn)榘l(fā)展中國家想要研發(fā)和創(chuàng)新，難度比發(fā)達(dá)國家大很多。對(duì)現(xiàn)階段中國而言，技術(shù)研發(fā)要同時(shí)兼顧成本和未來經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。最后，本文另一個(gè)局限是，兩部門生產(chǎn)的產(chǎn)品是同質(zhì)的?，F(xiàn)實(shí)中，人工智能技術(shù)會(huì)帶來產(chǎn)品和創(chuàng)新的升級(jí)，消費(fèi)者會(huì)隨之產(chǎn)生新的需求，兩種產(chǎn)品的異質(zhì)性對(duì)工人工資、資本價(jià)格等的影響機(jī)制和效應(yīng)仍然值得進(jìn)一步思考。上述種種，可以作為人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長影響下一步研究的問題。

附錄

(一)式(4)的推導(dǎo)過程

構(gòu)造拉格朗日函數(shù)：

F=lnc1,t+βlnc2,t+1+λ1(c1,t+st-ωt)+λ2[c2,t+1-(1+rt+1)st]

一階條件為

聯(lián)立消掉λ1、λ2,即可得

c2,t+1=β(1+rt+1)c1,t

(二)命題一的證明

(三)命題二的證明

(四)命題三的證明

(五)命題四的證明

k*、s*可做同樣處理，設(shè)分母為f(τ)=(a-eτ)(1-τ)η，從而

f′(τ)=(1-τ)η-1[(aη-e)+τe(1-η)]

注意x*、k*、s*與f(τ)關(guān)于At的單調(diào)性是相反的，且aη-e≥0等價(jià)于At≤A1，aη-e<0等價(jià)于At>A1。

1.若0<α≤1/2,則0<η≤1。

2.若α>1/2,則η>1。