人工智能技術(shù)對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響效應(yīng)分析
——基于中國廣東省制造企業(yè)用工總量與結(jié)構(gòu)的調(diào)查

彭瑩瑩, 汪昕宇

(北京聯(lián)合大學(xué) 人力資源管理研究所， 北京 100023)

引言

近十多年來，全球人工智能技術(shù)快速發(fā)展，成為新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力之一。制造業(yè)作為工業(yè)的主體和國民經(jīng)濟(jì)支柱，是人工智能應(yīng)用場景最具潛力的區(qū)域，它在成本節(jié)約、效率提升、價(jià)值創(chuàng)造、發(fā)展擴(kuò)散等4個(gè)方面的優(yōu)勢有助于推動(dòng)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展[1]。中國共產(chǎn)黨的十九大報(bào)告提出“加快建設(shè)制造強(qiáng)國，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”[2]，明確了促進(jìn)人工智能與以制造業(yè)為主的實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門深度融合的戰(zhàn)略決策。人工智能與制造業(yè)深度融合帶來的效率和效益改進(jìn)，對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他行業(yè)[3]。埃森哲比較了人工智能對(duì)我國15個(gè)行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟(jì)影響，預(yù)計(jì)到2035年，人工智能將推動(dòng)制造業(yè)的年增長率提升2.0%，制造業(yè)將成為從人工智能應(yīng)用中獲益最多的行業(yè)[4]。因此，人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用非常關(guān)鍵。但是，歷史上每一次重大的技術(shù)創(chuàng)新，均會(huì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，尤其是近年來人工智能和機(jī)器人應(yīng)用加速，已經(jīng)引發(fā)了人們對(duì)“機(jī)器換人”的擔(dān)憂。如何正確認(rèn)識(shí)機(jī)器人、人工智能等新一輪技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的可能影響，提前做好政策預(yù)案，平抑技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的負(fù)面影響，協(xié)同推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長和就業(yè)促進(jìn)就變得格外重要。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于人工智能技術(shù)對(duì)就業(yè)的影響，學(xué)界和業(yè)內(nèi)人士已經(jīng)進(jìn)行了不少的探討，主要集中在人工智能技術(shù)的就業(yè)替代效應(yīng)和就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)方面。人工智能技術(shù)之所以會(huì)產(chǎn)生就業(yè)替代效應(yīng)、造成勞動(dòng)者失業(yè)，根源在于其具有直接替代人類勞動(dòng)的作用。技術(shù)進(jìn)步使得勞動(dòng)生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率大幅提升，在直接減少就業(yè)崗位的同時(shí)，還導(dǎo)致資本對(duì)勞動(dòng)的替代，以“機(jī)器替代人”對(duì)就業(yè)造成沖擊[5]。20世紀(jì)80年代，Nilsson就預(yù)見到人工智能會(huì)大幅減少對(duì)人類勞動(dòng)的需求，進(jìn)而導(dǎo)致機(jī)器換人[6]。Frey等基于概率分類模型，對(duì)美國702種職業(yè)被計(jì)算機(jī)技術(shù)取代的潛在可能性進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果顯示美國約有47%的崗位面臨被計(jì)算機(jī)化取代的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[7]。世界經(jīng)濟(jì)論壇在 2016 年預(yù)測，受人工智能等新技術(shù)崛起的影響，未來5年中，全球15個(gè)主要國家將有超過 710萬個(gè)工作崗位消失[8]。與此同時(shí)，自動(dòng)化推進(jìn)也能產(chǎn)生正向的溢出效應(yīng)，間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，也被稱為創(chuàng)造效應(yīng)[9]。一方面，人工智能替代性帶來的效率提升將引致相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大；另一方面，技術(shù)進(jìn)步會(huì)創(chuàng)造新的行業(yè)、領(lǐng)域，并刺激新的工作崗位產(chǎn)生。美國白宮經(jīng)濟(jì)顧問委員會(huì)指出，人工智能發(fā)展將直接帶動(dòng)人工智能研發(fā)、人工智能監(jiān)管等四大類就業(yè)崗位的增長[10]。Benjamin David 也認(rèn)為，部分工作可能會(huì)被破壞，但不等于會(huì)帶來未來的失業(yè)，新技術(shù)的發(fā)展也會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)[11]。

人工智能技術(shù)產(chǎn)生的就業(yè)替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)，會(huì)對(duì)就業(yè)規(guī)模形成方向相反的作用，就業(yè)規(guī)模的最終變化取決于兩者的相對(duì)大小。2018年，《二十國集團(tuán)(G20)國家創(chuàng)新競爭力黃皮書》指出，人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模的綜合效應(yīng)存在不確定性。對(duì)此，學(xué)者從不同區(qū)域的發(fā)展階段、時(shí)間周期、行業(yè)和崗位等方面展開了更深層次的研究。布萊恩約弗森認(rèn)為，自動(dòng)化對(duì)擁有低成本勞動(dòng)力競爭優(yōu)勢的發(fā)展中國家的沖擊遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家[12]。呂榮杰等利用中國 31個(gè)省份的非平衡面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了人工智能發(fā)展水平對(duì)勞動(dòng)力市場的影響效應(yīng)，認(rèn)為人工智能的發(fā)展促進(jìn)了勞動(dòng)力就業(yè)，尤其是城鎮(zhèn)勞動(dòng)力就業(yè)，但在一定程度上替代了鄉(xiāng)村勞動(dòng)力[13]。張于喆認(rèn)為，從時(shí)間層面看，短期看負(fù)面影響輕微，長期看樂觀、悲觀皆有可能[14]。謝璐認(rèn)為，人工智能技術(shù)對(duì)就業(yè)存在跨期的時(shí)間效應(yīng)[15]。從行業(yè)層面看，Dauth等對(duì)德國數(shù)據(jù)的分析表明，每增加1臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，會(huì)帶來2個(gè)制造業(yè)就業(yè)崗位的消失，但是在服務(wù)業(yè)會(huì)出現(xiàn)足夠多的新增就業(yè)崗位[9]。針對(duì)英國的調(diào)查結(jié)果顯示，到2030年，早期有些行業(yè)被自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)很高，如水、污水和垃圾管理(62.6%)、運(yùn)輸與倉儲(chǔ)(56.4%)、制造(46.4%)和批發(fā)零售(44%)，但另一些行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)較低，如家政(8.1%)、教育(8.5%)和醫(yī)療與社會(huì)工作(17%)[16]。從崗位層面看，在日本有 55%的崗位處于“危險(xiǎn)”狀態(tài)，且非正規(guī)就業(yè)的勞動(dòng)者及其崗位被替代的可能性更大[11]。陳明生則從勞動(dòng)分類和可替代性角度分析得出，建立在創(chuàng)造性勞動(dòng)和情感性勞動(dòng)基礎(chǔ)上的工作崗位是人工智能所難以替代的[17]。

制造業(yè)本身容易受工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化的影響，而且吸納了大量的普通勞動(dòng)力，其勞動(dòng)力分布與農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)相比也更為集中，因此，人工智能對(duì)制造業(yè)的就業(yè)影響也格外突出。Acemoglu等就美國工業(yè)機(jī)器人技術(shù)對(duì)制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，美國在1993—2007年，工業(yè)機(jī)器人的使用顯著抑制了制造業(yè)的就業(yè)和工資，其對(duì)勞動(dòng)力市場的替代作用大于其創(chuàng)造效應(yīng)，根據(jù)估計(jì)結(jié)果，美國樣本期間因工業(yè)機(jī)器人使用而造成的制造業(yè)失業(yè)人數(shù)達(dá)36萬～67萬人[18]。蔡嘯等構(gòu)建了兩部門任務(wù)模型，并利用我國28個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，提出我國人工智能技術(shù)的使用顯著降低了制造業(yè)的勞動(dòng)力占比，但其生產(chǎn)率增長會(huì)在一定程度上緩解這種抑制作用，而且隨著人工智能技術(shù)取得重大突破會(huì)發(fā)生反轉(zhuǎn)，促進(jìn)制造業(yè)勞動(dòng)力回流[19]。

綜上所述，學(xué)者已經(jīng)對(duì)人工智能對(duì)就業(yè)的影響展開了較為充分的討論，但是，討論多集中于人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)?？傮w變化的影響，對(duì)于具體產(chǎn)業(yè)和崗位的影響卻探討得不夠，而且，現(xiàn)有研究多是利用宏觀層面的數(shù)據(jù)開展實(shí)證分析，對(duì)企業(yè)微觀層面的研究不足，尤其沒有考慮到人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度會(huì)對(duì)微觀企業(yè)帶來的具體影響，這可能與國內(nèi)企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)獲取較難有一定關(guān)系。廣東省既是國內(nèi)制造大省和全球重要的制造基地，也是名副其實(shí)的人工智能大省，2017年，廣東省人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模約260億元，約占全國1/3，帶動(dòng)機(jī)器人及智能裝備等相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超2 000億元，人工智能核心產(chǎn)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模均居全國前列，并初步形成了人工智能與智能制造產(chǎn)業(yè)集群，2017年，廣東省10個(gè)智能制造示范基地產(chǎn)值已達(dá)10 230億元，在國內(nèi)具有一定的先進(jìn)性和典型性[20]。因此，本文以廣東省制造企業(yè)為例，深入研究人工智能應(yīng)用對(duì)制造業(yè)的就業(yè)影響，并利用實(shí)證研究檢驗(yàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)制造企業(yè)的就業(yè)總量和結(jié)構(gòu)到底有著怎樣的影響。

二、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源與變量賦值

本文采用的數(shù)據(jù)是2018年針對(duì)廣東省制造企業(yè)人工智能應(yīng)用情況的調(diào)查數(shù)據(jù)。結(jié)合2018年廣東省分行業(yè)工業(yè)占比排名，此次調(diào)研采用了分層抽樣的方式，重點(diǎn)選擇人工智能應(yīng)用較為廣泛的地區(qū)和行業(yè)，調(diào)研企業(yè)共涉及10個(gè)地級(jí)市，共回收有效問卷270份。其中行業(yè)占比排名前4位的是：其他制造業(yè)占比為24.7%，金屬制品業(yè)和計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的占比均為12.7%，通用設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)占比為9.0%，與廣東省制造業(yè)的分布基本一致(1)根據(jù)2019年廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒，2018年廣東省分行業(yè)工業(yè)占比排名依次為計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，電子器械和器材制造業(yè)，汽車制造業(yè)，電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，金屬制品業(yè)，石油化工、煉焦和核燃料加工業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)，橡膠和塑料制品業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)等。。本文對(duì)數(shù)據(jù)所涉及變量進(jìn)行了賦值，具體情況見表 1。

表1 變量設(shè)置

(二)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

調(diào)查對(duì)象中，民營企業(yè)的占比最高，達(dá)50%，其他為44%，國有企業(yè)的占比最低，僅為6%。就近3年?duì)I收增速看，50.2%的企業(yè)營收增速在10%以下，26.8%的企業(yè)營收增速達(dá)10%～20%，還有23%的企業(yè)營收增速在20%以上。通過對(duì)AI應(yīng)用、用工規(guī)模、用工結(jié)構(gòu)和員工收入等變量的初步統(tǒng)計(jì)，表現(xiàn)出以下一些特征。

1.廣東省制造業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用起步較早

廣東省是國內(nèi)高端新型電子信息和智能制造產(chǎn)業(yè)的主要優(yōu)勢區(qū)域，具備較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)和技術(shù)基礎(chǔ)，這些優(yōu)勢為廣東省人工智能技術(shù)與制造業(yè)的融合發(fā)展提供了良好的技術(shù)和市場基礎(chǔ)[21]。從調(diào)查結(jié)果可以看出，目前有八成被調(diào)查企業(yè)已經(jīng)制定了AI技術(shù)的應(yīng)用計(jì)劃，而且大多已于近3年內(nèi)開始應(yīng)用AI技術(shù)。具體來看，81%的企業(yè)已經(jīng)制定了AI應(yīng)用計(jì)劃，19%的企業(yè)尚未制定。20.5%的企業(yè)在近1年內(nèi)開始應(yīng)用AI技術(shù)，37.6%的企業(yè)于近2～3年開始應(yīng)用AI技術(shù)，20.5%的企業(yè)在3年以前已經(jīng)開始應(yīng)用AI技術(shù)，只有21.4%的企業(yè)不確定何時(shí)應(yīng)用。這與廣東省對(duì)制造和機(jī)器人等人工智能應(yīng)用的重點(diǎn)關(guān)注有很大關(guān)系。

2.提高競爭力是制造企業(yè)引入人工智能技術(shù)的首要?jiǎng)訖C(jī)

調(diào)查結(jié)果顯示，提高競爭力被很多企業(yè)視為應(yīng)用AI技術(shù)的首選目標(biāo)。其中，64.4%的企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的首要?jiǎng)訖C(jī)是提高競爭力，24.4%的企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的首要?jiǎng)訖C(jī)是解決用工問題，11.2%的企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的首要?jiǎng)訖C(jī)是改善工作環(huán)境。這主要與被調(diào)查企業(yè)的類型有關(guān)。一般來說，制造企業(yè)可以分為三類：石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫(yī)藥、食品等流程制造類企業(yè)，機(jī)械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等離散制造類企業(yè)，以及家電、服裝、家居等距離終端消費(fèi)用戶最近的消費(fèi)品制造類企業(yè)。不同類型制造企業(yè)的AI應(yīng)用動(dòng)機(jī)存在一定差異，流程制造類企業(yè)側(cè)重于從生產(chǎn)數(shù)字化建設(shè)起步，基于產(chǎn)品品質(zhì)控制需求從產(chǎn)品末端控制逐步向全流程控制轉(zhuǎn)變；離散制造類企業(yè)側(cè)重于從單臺(tái)設(shè)備自動(dòng)化和產(chǎn)品智能化入手，基于生產(chǎn)效率和產(chǎn)品效能的提升拓展產(chǎn)品價(jià)值空間、促進(jìn)實(shí)現(xiàn)最終價(jià)值增長；消費(fèi)品制造類企業(yè)側(cè)重于通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，開展大規(guī)模個(gè)性化定制模式的創(chuàng)新[22]。由于廣東省的被調(diào)查企業(yè)多為離散制造類企業(yè)，因此，其應(yīng)用AI技術(shù)的首要?jiǎng)訖C(jī)就是通過提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品效能，提高企業(yè)競爭力。進(jìn)一步調(diào)查可知，被調(diào)查企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)最主要的形式排名前三的分別是：數(shù)控自動(dòng)化設(shè)備和產(chǎn)線應(yīng)用比例高達(dá)82.8%，智能信息化管理系統(tǒng)的應(yīng)用比例為35.9%，多軸工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用比例為26.3%。

3.制造企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用比例有待提高

雖然起步較早，但廣東省制造業(yè)的AI技術(shù)應(yīng)用仍有待改進(jìn)。其中，47.3%的企業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用比例在30%以下，30.2%的企業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用比例達(dá)30%～50%，18%的企業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用比例達(dá)50%以上，還有4.5%的企業(yè)不確定。

從AI技術(shù)用于原有設(shè)備更新升級(jí)的比例看，56.6%的企業(yè)將AI技術(shù)用于原有設(shè)備更新升級(jí)的比例達(dá)30%以下，27.3%的企業(yè)將AI技術(shù)用于原有設(shè)備更新升級(jí)的比例達(dá)30%～50%，16.1%的企業(yè)將AI技術(shù)應(yīng)用于原有設(shè)備更新升級(jí)的比例超過50%。從AI技術(shù)用于新產(chǎn)能投資的比例看，33.5%的企業(yè)新產(chǎn)能投資比例不足30%，30.5%的企業(yè)新產(chǎn)能投資比例為30%～50%，36%的企業(yè)新產(chǎn)能投資比例高于50%。從這些數(shù)據(jù)可以看出，大多數(shù)被調(diào)查企業(yè)選擇將AI技術(shù)應(yīng)用于新產(chǎn)能，而非對(duì)原有設(shè)備進(jìn)行升級(jí)改造，但也這意味著企業(yè)需要投入的資金成本較高，進(jìn)而影響了企業(yè)的AI技術(shù)應(yīng)用比例。

4. 人工智能技術(shù)應(yīng)用后制造企業(yè)用工數(shù)量呈下降趨勢

為明確AI技術(shù)對(duì)制造業(yè)用工數(shù)量的影響，本文對(duì)廣東省制造企業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用前后與未來2年的用工數(shù)量進(jìn)行了對(duì)比(見表2)。從AI技術(shù)應(yīng)用前后的用工數(shù)量變化看，盡管有近一半的制造企業(yè)在AI技術(shù)應(yīng)用前后用工數(shù)量基本保持不變，但用工數(shù)量減少的企業(yè)比例還是明顯高于用工數(shù)量增加的企業(yè)。值得注意的是，對(duì)比AI技術(shù)應(yīng)用前后與未來2年的用工數(shù)量看，未來2年用工數(shù)量減少的企業(yè)比例達(dá)48.8%，可以判斷，隨著AI技術(shù)的應(yīng)用及普及，未來2年廣東省制造企業(yè)的總體用工數(shù)量將呈現(xiàn)出更加明顯的下降趨勢，AI技術(shù)對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)更加明顯。同時(shí)，未來2年用工數(shù)量出現(xiàn)增加的企業(yè)也有小幅增加，這說明AI技術(shù)對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)也開始逐漸顯現(xiàn)。這也證實(shí)了AI技術(shù)對(duì)就業(yè)規(guī)模存在比較明顯的跨期效應(yīng)，其對(duì)就業(yè)的短期和長期影響還是存在差異的。

表2 AI應(yīng)用前后與未來2年用工數(shù)量變化趨勢 %

從AI技術(shù)替代的冗余人員分流去向看，首先，大多數(shù)企業(yè)選擇了對(duì)冗余人員進(jìn)行培訓(xùn)后轉(zhuǎn)到智能化設(shè)備產(chǎn)線和其他非智能化產(chǎn)線，分別占73.6%和69.1%，其次，冗余人員跳槽也是主要分流去向，占51.3%，還有42%的企業(yè)將冗余人員轉(zhuǎn)去服務(wù)、銷售崗位，而選擇裁員的企業(yè)比例也達(dá)到了40.0%。這說明AI技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)用工的影響還是非常明顯的。

5.人工智能技術(shù)應(yīng)用后制造企業(yè)用工結(jié)構(gòu)出現(xiàn)明顯分化

用工結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)一步反映了AI技術(shù)對(duì)企業(yè)內(nèi)部各崗位的具體影響。從調(diào)查結(jié)果看，制造企業(yè)內(nèi)部的用工結(jié)構(gòu)出現(xiàn)明顯分化(見表3)。從表3中可以看出，AI技術(shù)應(yīng)用對(duì)管理崗位和銷售崗位人數(shù)變化的影響較小，其崗位人數(shù)保持不變的企業(yè)比例分別為53.7%和61.4%；但對(duì)研發(fā)崗位和運(yùn)營維護(hù)崗位人數(shù)的影響較大，這2個(gè)崗位人數(shù)增加的企業(yè)比例分別達(dá)到了51.7%和50.8%；而AI技術(shù)對(duì)生產(chǎn)崗位人數(shù)的影響最大，生產(chǎn)崗位人數(shù)減少的企業(yè)比例高達(dá)70.6%。這主要是因?yàn)锳I技術(shù)與制造業(yè)的深度融合會(huì)對(duì)簡單程序化、無需太多創(chuàng)造性思維的腦力勞動(dòng)崗位形成沖擊，同時(shí)在體力勞動(dòng)崗位上加速機(jī)器對(duì)人的替代。這就導(dǎo)致制造企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化，對(duì)于規(guī)則性較強(qiáng)的生產(chǎn)崗位勞動(dòng)的需求會(huì)出現(xiàn)明顯下降，而對(duì)于規(guī)則性較弱尤其是非規(guī)則性腦力勞動(dòng)的研發(fā)崗位和運(yùn)營維護(hù)崗位人員的需求會(huì)相對(duì)上升。實(shí)際上，在深圳、東莞等地，AI在車間的使用已經(jīng)給傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)工人帶來了較大沖擊。

表3 AI應(yīng)用前后各崗位人員變化情況 %

6.人工智能技術(shù)應(yīng)用后制造企業(yè)用工短缺現(xiàn)象嚴(yán)重

就具體崗位人員的短缺情況看，隨著企業(yè)的智能化升級(jí)，被調(diào)查企業(yè)普遍認(rèn)為存在不同程度的員工短缺問題(見表4)。這可能是受AI技術(shù)帶來的創(chuàng)造效應(yīng)的影響：(1)企業(yè)生產(chǎn)線上仍然存在一些不易被AI技術(shù)替代的任務(wù)和環(huán)節(jié)，需要增加就業(yè)崗位數(shù)量才能匹配生產(chǎn)率大幅提升的可替代環(huán)節(jié)；(2)生產(chǎn)效率提升帶來的成本下降，使得企業(yè)有條件擴(kuò)大再生產(chǎn)，如增加生產(chǎn)線或經(jīng)營單元，也會(huì)導(dǎo)致就業(yè)崗位增加；(3)由于人機(jī)合作的影響，即使自動(dòng)化設(shè)備在某些低技能需求崗位替代了普通工人所做的簡單、重復(fù)性工作，但在設(shè)備使用和維護(hù)中仍需要局部工人掌握相應(yīng)運(yùn)行原理與解決問題所需的技術(shù)、知識(shí)。這一點(diǎn)從表4中也得以證實(shí)，認(rèn)為智能化設(shè)備維護(hù)修理人員、自動(dòng)化設(shè)備操作工人和研發(fā)人員等人員短缺的企業(yè)比例最高，分別達(dá)到90.8%、90%和88.5%，而且短缺比例多集中在10%～50%的范圍。

表4 AI應(yīng)用前后各崗位人員短缺情況 %

7.人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)員工的收入影響明顯

調(diào)查結(jié)果顯示，企業(yè)的自動(dòng)化操作崗位平均工資多集中在4 000～5 000元，約占54.1%，24.4%的員工工資可達(dá)5 000～8 000元，還有3.4%的員工工資可達(dá)8 000～10 000元，與之對(duì)應(yīng)的是，非自動(dòng)化操作崗位平均工資多集中在3 000～4 000元，約占48.9%，只有30.9%的員工工資可達(dá)4 000～5 000元，而最高工資超過8 000元的比例為0，明顯比自動(dòng)化操作崗位低一個(gè)檔。這說明隨著人工智能與制造業(yè)的深度融合，高水平的自動(dòng)化生產(chǎn)正在迅速取代人工操作的流水線，企業(yè)對(duì)人才的能力要求明顯提高，必然會(huì)導(dǎo)致收入的變化。

表5 自動(dòng)化操作崗位員工與非自動(dòng)化

經(jīng)過自動(dòng)化轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)后，工資增幅主要集中在10%以內(nèi)，占46.4%，工資增幅為10%～30%的占37.5%，工資增幅為30%～50%的占2.0%，工資增幅為50%～80%的占0.8%，工資增幅相對(duì)比較明顯，但值得注意的是，13.3%的企業(yè)員工自動(dòng)化轉(zhuǎn)崗后工資沒有變化，這會(huì)大大降低員工參與自動(dòng)化轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)的積極性。

三、人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)用工數(shù)量影響的實(shí)證分析

為進(jìn)一步說明AI技術(shù)應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響，本文基于細(xì)致的基礎(chǔ)調(diào)研數(shù)據(jù)，采用定量分析方法，以探索AI技術(shù)應(yīng)用的不同因素對(duì)企業(yè)用工數(shù)量的具體影響。研究選取了AI技術(shù)應(yīng)用前后制造企業(yè)用工數(shù)量的變化作為被解釋變量，以AI應(yīng)用首要?jiǎng)訖C(jī)、是否制定AI計(jì)劃、AI應(yīng)用時(shí)間、AI應(yīng)用比例和AI用于原有設(shè)備更新升級(jí)的比例作為自變量，近3年?duì)I收增速和生產(chǎn)性人員占比作為控制變量。由于用工數(shù)量變化被分為增加、不變和減少3種狀態(tài)，因此，本研究將多分類Logistic回歸應(yīng)用于AI技術(shù)對(duì)制造業(yè)用工數(shù)量的影響因素分析，因素的發(fā)生概率越大，其作用程度越大，從而探究各影響因素的重要性。假定Y的取值分別為a，b，c，選Y=c為a和b的共同參照組，則有以下模型：

(1)

(2)

其中，α為常數(shù)項(xiàng)，β1，β2，…β7為回歸系數(shù)，Xi為自變量。

多元logistics回歸分析結(jié)果見表6，說明模型通過檢驗(yàn)，有統(tǒng)計(jì)意義。表6中有2套 Logistic 數(shù)據(jù)，分別針對(duì)用工數(shù)量增加和用工數(shù)量不變，用工數(shù)量減少作為參考類別。表中B值的正負(fù)和絕對(duì)值大小分別反映了對(duì)應(yīng)變量的變化對(duì)用工數(shù)量增加和用工數(shù)量不變概率比的影響方向及程度。

從表6中可以看出，首先，AI技術(shù)應(yīng)用因素和動(dòng)機(jī)因素都對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量變化產(chǎn)生了不同程度的影響。其中，AI技術(shù)應(yīng)用比例對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量變化的影響最大，它對(duì)用工數(shù)量增加和不變均表現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響，這說明隨著AI技術(shù)應(yīng)用比例的增加，制造企業(yè)出現(xiàn)用工數(shù)量增加或不變的概率越低，而用工數(shù)量減少的概率則更高一些。

其次，AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)間也對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量增加或不變表現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響，回歸結(jié)果顯示，AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)間超過1年以上，對(duì)用工數(shù)量變化的影響開始趨于顯著，尤其是隨著AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)間的延長，制造企業(yè)出現(xiàn)用工數(shù)量增加或不變的概率也越來越低。這進(jìn)一步證實(shí)了隨著AI技術(shù)與制造業(yè)的深度融合，它對(duì)于制造業(yè)用工數(shù)量的影響會(huì)越來越大。

此外，是否制定AI技術(shù)應(yīng)用計(jì)劃、AI技術(shù)應(yīng)用首要?jiǎng)訖C(jī)以及生產(chǎn)性員工比例都對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量增加表現(xiàn)出顯著影響，其中，是否制定AI計(jì)劃對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量增加會(huì)產(chǎn)生顯著的正向影響，即相比未制定AI應(yīng)用計(jì)劃，制定AI計(jì)劃會(huì)導(dǎo)致制造企業(yè)用工數(shù)量增加的概率變大，這可能是因?yàn)槠髽I(yè)一旦明確制定了AI應(yīng)用計(jì)劃，就需要引入大量高知識(shí)和高技術(shù)的研發(fā)和設(shè)計(jì)人才，以及新設(shè)備的使用、售后服務(wù)和維修人才，從而可能會(huì)導(dǎo)致用工數(shù)量出現(xiàn)增加，這一點(diǎn)在前面分析廣東省制造企業(yè)用工結(jié)構(gòu)的變化中也得到了證實(shí)。AI應(yīng)用的首要?jiǎng)訖C(jī)為降低用人成本和緩解用工短缺時(shí)，也會(huì)對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量增加產(chǎn)生負(fù)向影響，這可能是因?yàn)橛行┢髽I(yè)采用“機(jī)器換人”首先是受“用工荒”倒逼所致，其引入AI的核心目的就是為了解決用工問題，因此，出現(xiàn)用工數(shù)量增加的概率會(huì)變小。生產(chǎn)性人員占比也會(huì)對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量增加產(chǎn)生負(fù)向影響，即生產(chǎn)性人員占比越高，制造企業(yè)用工數(shù)量增加的概率比越小，這說明制造業(yè)的人工智能目前主要還是用機(jī)械設(shè)備替代體力勞動(dòng)，因此，影響的最主要的就業(yè)群體就是傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)工人。

表6 多元回歸模型分析結(jié)果

而AI用于原有設(shè)備更新升級(jí)的比例對(duì)制造企業(yè)用工數(shù)量不變則會(huì)產(chǎn)生正向影響，即相比用于原有設(shè)備更新升級(jí)超過50%的企業(yè)，低于50%的企業(yè)用工數(shù)量保持不變的概率更大。近3年?duì)I收增速對(duì)于用工數(shù)量變化沒有影響，這可能與被調(diào)查企業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況良好有一定關(guān)系。

四、結(jié)論和政策建議

(一)主要結(jié)論

1.從現(xiàn)階段看制造業(yè)的用工數(shù)量總體是減少的，而且隨著人工智能技術(shù)的普及和推廣，制造業(yè)用工數(shù)量減少趨勢會(huì)更加明顯。但是在替代勞動(dòng)減少部分就業(yè)崗位的同時(shí)，人工智能技術(shù)也會(huì)通過創(chuàng)造效應(yīng)增加部分就業(yè)崗位，從而對(duì)其替代效應(yīng)形成了一定的抑制作用。

2.人工智能的應(yīng)用會(huì)帶來制造企業(yè)用工結(jié)構(gòu)和用工需求的變化，制造企業(yè)研發(fā)、運(yùn)營維護(hù)崗位用工數(shù)量出現(xiàn)明顯增加，生產(chǎn)崗位人員出現(xiàn)明顯減少，管理崗位人數(shù)變化不大。而且隨著人工智能的發(fā)展，受人工智能創(chuàng)造效應(yīng)的影響，企業(yè)智能化設(shè)備維護(hù)修理人員、自動(dòng)化設(shè)備操作工人和研發(fā)人員的短缺將十分明顯。

3.人工智能的應(yīng)用對(duì)員工的收入影響明顯，自動(dòng)化操作工人的平均工資較非自動(dòng)化操作的工人高一個(gè)檔次，而且隨著員工的自動(dòng)化轉(zhuǎn)崗，收入出現(xiàn)明顯增加。

4.AI技術(shù)應(yīng)用比例、AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)間、是否制定AI技術(shù)應(yīng)用計(jì)劃、AI技術(shù)應(yīng)用首要?jiǎng)訖C(jī)、生產(chǎn)性人員占比是影響制造業(yè)用工數(shù)量變化的主要因素。其中，制定AI技術(shù)應(yīng)用計(jì)劃的制造企業(yè)用工數(shù)量出現(xiàn)增加的概率更高；生產(chǎn)性人員占比較高、AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)間較長、應(yīng)用比例較高，以及應(yīng)用動(dòng)機(jī)為降低用人成本和緩解用工短缺的制造企業(yè)用工數(shù)量出現(xiàn)增加的概率較低，而出現(xiàn)數(shù)量減少的概率更高；相比設(shè)備升級(jí)比例超過50%的企業(yè)，設(shè)備升級(jí)比例在50%以下的制造企業(yè)用工數(shù)量保持不變的可能性更大。

(二)政策建議

1.正確、全面認(rèn)識(shí)人工智能對(duì)就業(yè)的影響。人工智能替代、填補(bǔ)和創(chuàng)造就業(yè)崗位，雖然無需擔(dān)憂人工智能消滅就業(yè)崗位造成失業(yè)，但要高度重視由人工智能造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)和崗位需求結(jié)構(gòu)的變化。

2.加快推進(jìn)制造業(yè)與人工智能的深度融合。由于人工智能存在跨期效應(yīng)，短期內(nèi)替代效應(yīng)會(huì)發(fā)揮主導(dǎo)作用，而長期創(chuàng)造效應(yīng)會(huì)發(fā)揮主導(dǎo)作用，而這取決于人工智能技術(shù)群和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的速度和規(guī)模。因此，要圍繞制造業(yè)與人工智能的深度融合，加強(qiáng)制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)變，鼓勵(lì)和推動(dòng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新、人工智能在制造業(yè)場景應(yīng)用的突破性拓展與創(chuàng)新、制造業(yè)智能化模式的構(gòu)建與創(chuàng)新，縮短人工智能短期替代效應(yīng)的存續(xù)時(shí)間和對(duì)就業(yè)的沖擊時(shí)間，盡早迎來人工智能的長期創(chuàng)造效應(yīng)。

3.加強(qiáng)人才培養(yǎng)體系建設(shè)。人工智能、機(jī)器人等技術(shù)進(jìn)步大大提高了未來工作崗位的技能要求，當(dāng)前面臨的重要問題就是勞動(dòng)者素質(zhì)與未來工作崗位技能要求之間的不匹配，因此，必須盡快加強(qiáng)人才培養(yǎng)體系建設(shè)。一方面，加強(qiáng)職業(yè)培訓(xùn)和再就業(yè)培訓(xùn)，建立起終身學(xué)習(xí)的職業(yè)教育體系，通過實(shí)施全國新技術(shù)應(yīng)用人才培訓(xùn)工程，加大技能培訓(xùn)投入，努力提高勞動(dòng)者適應(yīng)新技術(shù)變革的勞動(dòng)技能，緩解人工智能帶來的就業(yè)替代效應(yīng)。另一方面，在大學(xué)和職業(yè)院校中開設(shè)人工智能專業(yè)等，通過基礎(chǔ)性教育和專業(yè)性教育，提高未來勞動(dòng)者的人工智能技術(shù)素養(yǎng)，培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時(shí)代的復(fù)合型人才，以滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展的未來需要。

4.完善社會(huì)保障制度。短期內(nèi)人工智能的替代效應(yīng)可能會(huì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生較大沖擊，結(jié)構(gòu)性失業(yè)和全面性失業(yè)并存，因此，要完善社會(huì)保障制度：(1)加快完善醫(yī)療、失業(yè)、工傷等各項(xiàng)社會(huì)保險(xiǎn)制度，穩(wěn)步提高各項(xiàng)社會(huì)保障待遇水平，構(gòu)建更加公平可持續(xù)的社會(huì)保障體系。(2)建立健全適應(yīng)人工智能等新技術(shù)變革的就業(yè)預(yù)測和失業(yè)預(yù)警機(jī)制，為教育、培訓(xùn)、就業(yè)提供風(fēng)向標(biāo)，使各類經(jīng)濟(jì)主體提前做好應(yīng)對(duì)就業(yè)市場變化的準(zhǔn)備。(3)健全勞動(dòng)者就業(yè)保護(hù)機(jī)制，著力完善解雇保護(hù)制度，要求大規(guī)模裁員企業(yè)向人社部門報(bào)告相關(guān)事宜，加大對(duì)不公平、歧視性解雇行為的治理力度，在特殊情況下實(shí)行必要的解雇限制措施。(4)完善失業(yè)人員扶持政策。建立針對(duì)不同失業(yè)人群的失業(yè)救助制度和完善積極的就業(yè)援助制度，鼓勵(lì)與企業(yè)合作建立就業(yè)培訓(xùn)制度、企業(yè)用工獎(jiǎng)勵(lì)制度等， 給予失業(yè)再就業(yè)人群資金支持和制度傾斜。