人工智能、勞動(dòng)力就業(yè)與收入分配：回顧與展望

惠 煒， 姜 偉

(1.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所， 北京 100044； 2.中央民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 北京 100081)

20世紀(jì)50年代，圖靈(Turing)發(fā)表了一篇具有劃時(shí)代意義的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》(Computing Machinery and Intelligence)，提出創(chuàng)造具有真正智能機(jī)器的可能性[1]。隨后，馬文·明斯基和迪恩·愛德蒙茲(Marvin Minsky and Dean Edmunds)建立了第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)SNARC；喬治·戴沃爾(George Devol)設(shè)計(jì)了世界上第一臺(tái)可編程計(jì)算機(jī)。1956年，馬文·明斯基、約翰·麥卡錫、克勞德·香農(nóng)(Marvin Minsky, John McCarthy and Clande Shannon)等人在“達(dá)特茅斯會(huì)議(Dartmouth Conference)”上首次提出“人工智能”概念，這次會(huì)議被人們贊譽(yù)為“人工智能的起點(diǎn)”。之后，人為致力于創(chuàng)造真正的智能機(jī)器成為人工智能發(fā)展的目標(biāo)，但由于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理方面的局限，使人工智能的發(fā)展進(jìn)入低谷。隨著計(jì)算機(jī)在模式識(shí)別和預(yù)測(cè)方面的改進(jìn)，人工智能在20世紀(jì)90年代再次進(jìn)入飛速發(fā)展階段(Acemoglu and Restrepo，2019)[2]。1997年，“深藍(lán)”成為首個(gè)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。借助人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別等技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、工業(yè)機(jī)器人、物流、語音識(shí)別、銀行業(yè)軟件、醫(yī)療診斷和搜索引擎等領(lǐng)域，對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮了重要作用。

作為當(dāng)代技術(shù)發(fā)展的引領(lǐng)者，人工智能的發(fā)展引起了我國(guó)的廣泛重視。2015年5月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)制造2025》提出，“組織研發(fā)具有深度感知、智慧決策、自動(dòng)執(zhí)行功能的高檔數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人、增材制造裝備等智能制造裝備。”(1)國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)《中國(guó)制造2025》的通知，國(guó)發(fā)[2015]28號(hào)，http:∥www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm.同年7月，《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》中將人工智能列為“互聯(lián)網(wǎng)+”11項(xiàng)重點(diǎn)推進(jìn)領(lǐng)域之一(2)國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見，國(guó)發(fā)[2015]40號(hào)，http:∥www.gov.cn/gongbao/content/2015/content_2897187.htm.。2017年，習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告提出，“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，在中高端消費(fèi)、創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳、共享經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)代供應(yīng)鏈、人力資本服務(wù)等領(lǐng)域培育新增長(zhǎng)點(diǎn)、形成新動(dòng)能?！盵3]人工智能在我國(guó)的快速發(fā)展，在推動(dòng)科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)力快速發(fā)展的同時(shí)，將帶來人與社會(huì)關(guān)系的轉(zhuǎn)變(劉旭雯，2019)[4]，引發(fā)新一輪產(chǎn)業(yè)革命。為深入探索人工智能發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)和收入分配格局的影響，本文著重梳理人工智能影響勞動(dòng)力就業(yè)、收入分配的相關(guān)文獻(xiàn)。

一、人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響

技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的傳統(tǒng)熱門問題，學(xué)界已有的研究普遍認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響可劃分為正向的創(chuàng)造效應(yīng)和負(fù)向的替代效應(yīng)。一方面，技術(shù)進(jìn)步通過創(chuàng)造新的工作崗位(Knight，2014；張車偉等，2017)[5- 6]，提高對(duì)非機(jī)器工作勞動(dòng)力(Autor，2015；Acemoglu and Restrepo，2018)[7-8]和高技能勞動(dòng)力(Autor，1998)[9]的需求，推動(dòng)就業(yè)率的提升(葉仁蓀等，2008；Bogliacino，2012)[10-11]；另一方面，引入新技術(shù)將替代勞動(dòng)力，導(dǎo)致失業(yè)率上升，產(chǎn)生替代效應(yīng)(姚戰(zhàn)琪和夏杰長(zhǎng)，2005；劉國(guó)暉，2016；Acemoglu，2014)[12-14]。技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的總體影響取決于創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)的相對(duì)大小。

與原有技術(shù)進(jìn)步相比，人工智能在進(jìn)一步提升生產(chǎn)的自動(dòng)化水平時(shí)，也可以執(zhí)行部分非機(jī)器工作，從而導(dǎo)致就業(yè)產(chǎn)生新的變化。目前，學(xué)界關(guān)于人工智能影響就業(yè)的研究主要集中在五個(gè)方面：人工智能影響就業(yè)的作用機(jī)制，人工智能對(duì)不同行業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)的影響，人工智能對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響，人工智能對(duì)就業(yè)極化的影響，以及應(yīng)對(duì)人工智能替代效應(yīng)的教育政策。

(一)人工智能影響就業(yè)的作用機(jī)制與實(shí)證考察

學(xué)者們出于對(duì)人工智能將大幅提高生產(chǎn)的自動(dòng)化水平、可能導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)的擔(dān)憂，基于傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的分析框架，對(duì)人工智能影響就業(yè)的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)進(jìn)行了廣泛研究。

1.人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的替代效應(yīng)

在替代效應(yīng)方面，人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)存在差異。一方面，人工智能的發(fā)展將進(jìn)一步降低資本品價(jià)格，促使企業(yè)以資本替代勞動(dòng)，這一機(jī)制與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步類似。奧特爾和多恩(Autor and Dorn，2013)認(rèn)為[15]，企業(yè)選擇應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)替代工人將顯著降低生產(chǎn)成本，導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)的計(jì)算機(jī)化進(jìn)程不斷加快，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生顯著的替代效應(yīng)，這一機(jī)制在自動(dòng)化程度較高的領(lǐng)域更加顯著。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]通過構(gòu)建人工智能對(duì)勞動(dòng)力、工資與就業(yè)需求影響的框架，認(rèn)為人工智能將從事以往由人工完成的工作，減少對(duì)勞動(dòng)力的需求，勞動(dòng)力就業(yè)與工資水平均會(huì)受到負(fù)面影響，產(chǎn)生替代效應(yīng)。另一方面，與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步不同，人工智能本身具有一定的認(rèn)知、分析、統(tǒng)計(jì)能力，能夠替代部分腦力勞動(dòng)者。如布林約夫松和麥克菲(Brynjolffson and McAfee，2014)提出[17]，由于認(rèn)知任務(wù)的自動(dòng)化，新技術(shù)可能越來越多的發(fā)揮替代勞動(dòng)力的作用，而非補(bǔ)充勞動(dòng)力。

人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的替代效應(yīng)，為勞動(dòng)力帶來被替代的風(fēng)險(xiǎn)。弗雷和奧斯本(Frey and Osborne，2017)認(rèn)為[18]，美國(guó)近一半的就業(yè)在未來20年將面臨被自動(dòng)化替代的風(fēng)險(xiǎn)，帕亞里寧和羅維寧(Pajarinen and Rouvinen，2014)認(rèn)為[19]，芬蘭35.5%的工作面臨被自動(dòng)化替代的風(fēng)險(xiǎn)。鄧洲和黃婭娜(2019)研究發(fā)現(xiàn)[20]，人工智能在三個(gè)領(lǐng)域?qū)蜆I(yè)的替代效應(yīng)更顯著：一是簡(jiǎn)單重復(fù)的腦力勞動(dòng)就業(yè)崗位；二是中等復(fù)雜且重復(fù)的腦力勞動(dòng)就業(yè)崗位；三是體力與腦力相結(jié)合的就業(yè)崗位。王君等(2017)[21]，何勤(2019)認(rèn)為[22]，人工智能對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)存在階段性差異：人工智能等新技術(shù)發(fā)展初期，對(duì)就業(yè)的影響有限；隨著人工智能的深入發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)進(jìn)入拓展期，對(duì)就業(yè)的影響開始突顯，在諸多對(duì)中等技能勞動(dòng)力需求量大的行業(yè)中，會(huì)計(jì)、審計(jì)、金融和保險(xiǎn)業(yè)最先受到人工智能技術(shù)的沖擊；長(zhǎng)期內(nèi)人工智能等技術(shù)將引發(fā)新一輪技術(shù)革命，將會(huì)對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力帶來替代效應(yīng)，其中影響最大的是以下三類行業(yè)：一是以身體檢查、咨詢服務(wù)為主的醫(yī)療業(yè)；二是教育和培訓(xùn)業(yè)，如基礎(chǔ)課程教師、各類各級(jí)教育助理教師、行政人員等被取代率將會(huì)超過75%；三是養(yǎng)老行業(yè)，隨著我國(guó)老齡化程度的加深，養(yǎng)老行業(yè)被人工智能取代的崗位將達(dá)到42%。樊潤(rùn)華(2018)認(rèn)為[23]，人工智能對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)并非都是相對(duì)低端的崗位，技能要求單一的程序性、常規(guī)性的工作都有可能被機(jī)器所取代，如數(shù)據(jù)處理、文案撰寫、法律合同審查、審計(jì)、醫(yī)療圖像檢查等崗位，都存在被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)。

2.人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)

人工智能的發(fā)展，除推動(dòng)生產(chǎn)自動(dòng)化程度、替代勞動(dòng)力就業(yè)外，還將創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，產(chǎn)生顯著的創(chuàng)造效應(yīng)。在機(jī)器設(shè)備具有比較優(yōu)勢(shì)的崗位，人工智能能夠?qū)е略瓉碛蓜趧?dòng)力執(zhí)行的任務(wù)自動(dòng)化，產(chǎn)生替代效應(yīng)；但在勞動(dòng)力具有比較優(yōu)勢(shì)的崗位，如非機(jī)器工作領(lǐng)域，人工智能將創(chuàng)造新的工作任務(wù)和工作崗位，產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)(Acemoglu and Restrepo，2018)[8]。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)認(rèn)為[24]，人工智能作為一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，將對(duì)生產(chǎn)的組織方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，在將以往由人工完成的工作自動(dòng)化的同時(shí)，創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。

此外，人工智能的發(fā)展將填補(bǔ)已有就業(yè)崗位空缺，產(chǎn)生間接的創(chuàng)造效應(yīng)。鄧洲和黃婭娜(2019)認(rèn)為[20]，人工智能主要在三個(gè)領(lǐng)域填補(bǔ)就業(yè)崗位的空缺：一是腦力勞動(dòng)強(qiáng)度大，由人類承擔(dān)效率低的工作；二是超出人類感官和反應(yīng)極限的，人類完成無法保障質(zhì)量的工作；三是工作環(huán)境不容人類勞動(dòng)者進(jìn)入的工作。人工智能對(duì)就業(yè)的間接影響大于直接影響，長(zhǎng)期影響大于短期影響。雖然人工智能經(jīng)常被宣傳為就業(yè)的威脅，但是也填補(bǔ)了很多供給缺位的勞動(dòng)崗位，起到完善整個(gè)經(jīng)濟(jì)鏈條、滿足市場(chǎng)需求的作用，從而使得勞動(dòng)者愿意且能夠勝任的崗位得以存在。

3.人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)總量的實(shí)證考察

基于人工智能影響就業(yè)的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)機(jī)制，大量學(xué)者利用實(shí)證分析方法研究人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)總量的影響，但結(jié)論具有爭(zhēng)議。

第一，人工智能與勞動(dòng)力就業(yè)總量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即替代效應(yīng)大于創(chuàng)造效應(yīng)。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2017)[25]通過分析1990—2007年間，工業(yè)機(jī)器人使用量的增加對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響，構(gòu)建機(jī)器人與工人競(jìng)爭(zhēng)的模型，研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的使用可能會(huì)降低就業(yè)率和工資，每千名工人中增加一個(gè)機(jī)器人，將會(huì)減少0.18%～0.34%的就業(yè)。

第二，人工智能與勞動(dòng)力就業(yè)總量之間存在正相關(guān)關(guān)系，間接證明了人工智能對(duì)就業(yè)存在創(chuàng)造效應(yīng)，且存在創(chuàng)造效應(yīng)大于替代效應(yīng)的可能性。格里高利等(Gregory，2016)[26]利用歐盟勞工調(diào)查(European Union Labour Force Survey，EU-LFS)所公布的27個(gè)歐洲國(guó)家1999—2010年的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化通過創(chuàng)造效應(yīng)增加的就業(yè)崗位多于受到替代效應(yīng)的影響減少的工作崗位，創(chuàng)造效應(yīng)大于替代效應(yīng)。霍德馬克(Hoedemakers，2017)[27]利用OECD跨國(guó)數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，以機(jī)器人專利數(shù)目衡量的機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)有溫和的正向影響。

第三，人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響不顯著，即替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)相抵消。盡管人工智能技術(shù)使很多工作逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化，但是這一技術(shù)對(duì)就業(yè)總量的影響不顯著(Bessen，2018)[28]。歐盟委員會(huì)(European Commission，2016)在關(guān)于機(jī)器人技術(shù)和就業(yè)的報(bào)告中調(diào)查了歐洲工業(yè)機(jī)器人的使用情況，發(fā)現(xiàn)盡管使用機(jī)器人的公司的勞動(dòng)生產(chǎn)率水平有明顯提高，但工業(yè)機(jī)器人的使用對(duì)就業(yè)沒有顯著影響[29]。格雷茨和邁克爾斯(Graetz and Michaels，2018)[30]利用國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(International Federation of Robotics，IFR)公布的1993—2007年17個(gè)國(guó)家工業(yè)企業(yè)中機(jī)器人使用量的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人使用量的增加對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的年增長(zhǎng)率貢獻(xiàn)了約0.36%，同時(shí)提高了全要素生產(chǎn)率，降低了產(chǎn)品價(jià)格；機(jī)器人的使用雖然降低了低技能工人的就業(yè)比例，但是并沒有顯著減少就業(yè)總量。

導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果存在爭(zhēng)議的原因是，替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)的相對(duì)大小存在長(zhǎng)短期差異。短期內(nèi)，由于勞動(dòng)力技能和新技術(shù)、新崗位的匹配速度低于人工智能對(duì)勞動(dòng)力的替代速度，致使創(chuàng)造效應(yīng)小于替代效應(yīng)，人工智能的發(fā)展將降低總體就業(yè)水平；長(zhǎng)期內(nèi)，人工智能對(duì)就業(yè)總量的影響取決于勞動(dòng)力技能與人工智能技術(shù)的匹配度，若勞動(dòng)力技能能夠及時(shí)滿足人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，則人工智能的發(fā)展有利于提高就業(yè)總量(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]。以德國(guó)和美國(guó)為例，德國(guó)機(jī)器人應(yīng)用程度高于美國(guó)，使得機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)德國(guó)就業(yè)呈現(xiàn)為正向的長(zhǎng)期影響，而對(duì)美國(guó)存在負(fù)向影響(Graetz and Michaels，2018)[30]。因此，政府在制定政策時(shí)，需要在了解人工智能和機(jī)器人技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響下做出決定，尤其是關(guān)于是否對(duì)機(jī)器人和人工智能企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼或者征稅，應(yīng)取決于該技術(shù)是否能夠促進(jìn)勞動(dòng)力就業(yè)或替代勞動(dòng)力(Seamans and Raj，2018；Mitchell and Brynjolfsson，2017)[31-32]。此外，短期內(nèi)，人工智能等技術(shù)變革偏重于自動(dòng)化已有的工作崗位，未充分發(fā)揮對(duì)新任務(wù)、新工作崗位的創(chuàng)造效應(yīng)，使得人工智能對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)超過創(chuàng)造效應(yīng)(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]。因此，人類在發(fā)展人工智能技術(shù)的同時(shí)，有學(xué)者(Acemoglu and Restrepo，2019)提出[2]，要著重于發(fā)揮人工智能創(chuàng)造新工作崗位、增加勞動(dòng)力需求的作用，使人工智能的發(fā)展為經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來顯著的正向效益。

(二)人工智能對(duì)不同行業(yè)就業(yè)的影響

受人工智能的影響，勞動(dòng)力的需求結(jié)構(gòu)將發(fā)生變化，導(dǎo)致行業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)變化，表現(xiàn)為人工智能對(duì)就業(yè)的影響存在行業(yè)異質(zhì)性。由于重復(fù)性、可程序化程度越強(qiáng)的工作崗位越容易被人工智能所替代，因而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，對(duì)從事具有重復(fù)性、可程序化的常規(guī)工作崗位的勞動(dòng)力需求明顯下降，而增加具有靈活性、創(chuàng)造性、復(fù)雜性等非常規(guī)工作崗位的勞動(dòng)力需求，尤其是對(duì)腦力勞動(dòng)力的需求將相對(duì)上升(Autor，2003)[33]。

1.人工智能的替代效應(yīng)集中于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)

由于傳統(tǒng)制造業(yè)和傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)位于產(chǎn)業(yè)鏈低端，產(chǎn)業(yè)本身具有較高的重復(fù)性和可替代性，且勞動(dòng)生產(chǎn)率偏低，人工智能在兩類工作領(lǐng)域存在比較優(yōu)勢(shì)。因此，人工智能將以一個(gè)極高的生產(chǎn)效率沖擊低端制造業(yè)和低端服務(wù)業(yè)，淘汰兩類行業(yè)的就業(yè)人員，使第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)乃至第三產(chǎn)業(yè)中的低端行業(yè)就業(yè)人員面臨技術(shù)性失業(yè)或技能型失業(yè)。其中，我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中的傳統(tǒng)行業(yè)是人工智能替代勞動(dòng)力就業(yè)的“重災(zāi)區(qū)”(蔣南平和鄒宇，2018)[34]。具體而言，低端制造業(yè)中生產(chǎn)、裝備、庫管、物流、檢驗(yàn)人員都面臨被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)；低端服務(wù)業(yè)中餐飲住宿、批發(fā)零售、治安維護(hù)等行業(yè)崗位由于工作內(nèi)容比較簡(jiǎn)單，偏重于體力活動(dòng)，對(duì)勞動(dòng)力專業(yè)技能要求不高，被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)較高(劉曉莉和徐艷麗，2018)[35]。

人工智能在制造業(yè)的替代效應(yīng)已被實(shí)證研究證實(shí)。謝萌萌等(2019)[36]利用2011—2017年制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，將人工智能與制造業(yè)的融合定義為“AI產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)AI化”，采用雙重差分方法，圍繞人工智能對(duì)低技能就業(yè)比重的因果效應(yīng)和傳導(dǎo)機(jī)制展開實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)利用人工智能技術(shù)顯著降低了低技能的就業(yè)比重，表明人工智能將替代制造業(yè)低技能勞動(dòng)力，減少該行業(yè)低技能勞動(dòng)力的潛在就業(yè)機(jī)會(huì)。

2.人工智能的創(chuàng)造效應(yīng)集中于新興產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)

除在重復(fù)性工作領(lǐng)域替代人類勞動(dòng)外，人工智能發(fā)展可增強(qiáng)人類感官、運(yùn)動(dòng)等能力，產(chǎn)生新的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)造效應(yīng)(Trajtenberg，2018)[37]，這一效應(yīng)集中于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和高端服務(wù)業(yè)(尹振宇和吳傳琦，2019)[38]。一方面，人工智能可有效促進(jìn)無人駕駛、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別分析等行業(yè)的發(fā)展，提高此類行業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生顯著的創(chuàng)造效應(yīng)(鄧洲和黃婭娜，2019)[20]；另一方面，人工智能的發(fā)展將在服務(wù)業(yè)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位(Dauth，2017)[39]。以電商行業(yè)為例，吳清軍等(2019)[40]研究發(fā)現(xiàn)，在商品流通領(lǐng)域，人工智能帶動(dòng)了電商銷售額總量和銷售額同比增長(zhǎng)率，在提高電商從業(yè)人員收入水平的同時(shí)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生正向影響。

3.人工智能的發(fā)展階段對(duì)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響存在異質(zhì)性

蔡嘯和黃旭美(2019)[41]利用面板門檻回歸進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)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，當(dāng)人工智能技術(shù)生產(chǎn)率增長(zhǎng)幅度低于0.028 2時(shí)，人工智能技術(shù)使用每提升1%將減少0.124%的制造業(yè)就業(yè)占比；當(dāng)人工智能技術(shù)生產(chǎn)率增長(zhǎng)幅度超過0.028 2時(shí)，人工智能技術(shù)使用每提升1%將增加0.179%的制造業(yè)就業(yè)占比。這表明，人工智能的發(fā)展階段決定了這一技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)所呈現(xiàn)的是替代效應(yīng)還是創(chuàng)造效應(yīng)。人工智能技術(shù)對(duì)制造業(yè)就業(yè)的替代效應(yīng)會(huì)隨著人工智能技術(shù)取得重大突破而發(fā)生反轉(zhuǎn)，最終將促進(jìn)制造業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)。吳清軍等(2019)認(rèn)為[40]，人工智能短期內(nèi)會(huì)對(duì)電商的就業(yè)帶來一定的消極影響；但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，人工智能會(huì)帶來電商行業(yè)整體經(jīng)濟(jì)效益的增長(zhǎng)，為整個(gè)行業(yè)帶來更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。

(三)人工智能對(duì)不同技能就業(yè)的影響

人類已有關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響表明，高技能勞動(dòng)力能夠快速掌握和應(yīng)用新技術(shù)，與新技術(shù)之間存在互補(bǔ)關(guān)系。然而，低技能勞動(dòng)力限于自身人力資本水平，無法快速掌握新技術(shù)，且面臨被新技術(shù)替代的風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步類似，人工智能將提高高技能勞動(dòng)力需求，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)存在創(chuàng)造效應(yīng)，但對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生替代效應(yīng)。

在人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代，社會(huì)對(duì)勞動(dòng)力的需求將明顯偏向于高知識(shí)、高技能的人才(潘文軒，2018)[42]，尤其是在工業(yè)智能發(fā)展程度較高的地區(qū)，對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求增長(zhǎng)幅度大于低技能勞動(dòng)力與中等技能勞動(dòng)力(孫早和侯玉琳，2019)[43]。隨著人類使用機(jī)器人密度的提高和數(shù)量的增加，低技能勞動(dòng)力就業(yè)崗位需求下降(Graetz and Michaels，2018)[30]，高技能人才將擁有更多就業(yè)機(jī)會(huì)，低技能人才卻面臨失業(yè)(劉曉莉和徐艷麗，2018)[35]。尹振宇和吳傳琦(2019)認(rèn)為[38]，機(jī)器具有更高的生產(chǎn)效率和更低的生產(chǎn)成本，未來從事簡(jiǎn)單、低技能生產(chǎn)和服務(wù)的人員將徹底被機(jī)器人代替。盡管人工智能可以通過促進(jìn)當(dāng)期資本積累實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)張，但同時(shí)降低了低技能勞動(dòng)力的相對(duì)邊際產(chǎn)出水平，導(dǎo)致利用人工智能技術(shù)的企業(yè)低技能勞動(dòng)力就業(yè)比重較低。隨著企業(yè)利用人工智能技術(shù)的時(shí)間越長(zhǎng)，低技能就業(yè)比重下降就越多(謝萌萌等，2019)[36]。

(四)人工智能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)“極化”

原有技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的分析框架著重于考察技術(shù)進(jìn)步對(duì)高技能勞動(dòng)力和低技能勞動(dòng)力兩類群體的影響。由于技術(shù)進(jìn)步與高技能勞動(dòng)力存在互補(bǔ)關(guān)系，與低技能勞動(dòng)力存在替代關(guān)系，因此技術(shù)進(jìn)步將導(dǎo)致就業(yè)“分化”，但近年來，不同國(guó)家出現(xiàn)的就業(yè)“極化”現(xiàn)象為傳統(tǒng)理論提出了挑戰(zhàn)。就業(yè)“極化”現(xiàn)象表現(xiàn)為，高技能勞動(dòng)力與低技能勞動(dòng)力就業(yè)比重不斷上升，而中等技能勞動(dòng)力就業(yè)比重不斷下降。人工智能為何會(huì)提高低技能勞動(dòng)力就業(yè)比重？針對(duì)這一問題，奧特爾和多恩(Autor and Dorn，2013)[44]引入任務(wù)的概念，結(jié)合不同技能勞動(dòng)力的任務(wù)分布和人工智能技術(shù)對(duì)不同任務(wù)的影響差異，提出新的理論框架。由于不同技能水平的勞動(dòng)力與人工智能技術(shù)在執(zhí)行不同生產(chǎn)任務(wù)時(shí)的比較優(yōu)勢(shì)存在差異，導(dǎo)致人工智能對(duì)執(zhí)行不同生產(chǎn)任務(wù)的勞動(dòng)力的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)存在差異，最終引起就業(yè)“極化”現(xiàn)象(王琦和李曉宇，2019)[45]。

人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)集中在高技能崗位和低技能崗位，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的替代效應(yīng)集中在中等技能崗位。勞動(dòng)力在交流性、服務(wù)性、創(chuàng)新性、研發(fā)性領(lǐng)域具有比較優(yōu)勢(shì)(Acemoglu and Restrepo，2018)[16]，人工智能在這類工作崗位上與勞動(dòng)力互補(bǔ)，可以創(chuàng)造就業(yè)崗位(Thomas，2017)[46]。這類領(lǐng)域主要包括：一是需要?jiǎng)趧?dòng)力具備解決問題能力、創(chuàng)造力和說服能力的工作崗位，如科學(xué)、工程、設(shè)計(jì)和管理類等高技能工作崗位(Micheals，2013)[47]；二是需要?jiǎng)趧?dòng)力具備與人互動(dòng)和適應(yīng)環(huán)境的能力，且人工智能替代的成本較高的工作崗位，如廚師、服務(wù)員、清潔工、家庭護(hù)理等低技能工作崗位(Acemoglu and Autor，2011)[48]。人工智能在重復(fù)性、可程序化的，及具有特定的工作流程與規(guī)律的領(lǐng)域具有比較優(yōu)勢(shì)，從而對(duì)這類崗位的替代也更為明顯，造成就業(yè)率損失(Autor and Dorn，2013)[44]。這些崗位主要有機(jī)器操作與裝配、輔助辦公等，從事此類工作崗位的勞動(dòng)力多為中等技能勞動(dòng)力(Autor，2006)[49]。因此，人工智能對(duì)勞動(dòng)者的替代效應(yīng)主要集中在中等技能勞動(dòng)力，導(dǎo)致中等技能勞動(dòng)力向高技能領(lǐng)域和低技能領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，使就業(yè)結(jié)構(gòu)兩級(jí)的勞動(dòng)力數(shù)量增加(李磊和何艷輝，2019)[50]。這些表現(xiàn)為中等技能崗位比重下降，低技能崗位和高技能崗位比重上升，產(chǎn)生就業(yè)“極化”現(xiàn)象(Autor，2003)[33]。這一現(xiàn)象在美國(guó)(Autor，2015)[7]、英國(guó)(Goos and Manning，2007)[51]、中國(guó)(孫早和侯玉琳，2019；屈小博，2019)[43,52]和其他國(guó)家(Goos，2014)[53]均得到證實(shí)。孫早和侯玉琳(2019)研究發(fā)現(xiàn)[43]，工業(yè)智能化降低了對(duì)高中和初中教育程度的勞動(dòng)力就業(yè)需求，增加了對(duì)大學(xué)?？萍耙陨虾托W(xué)及以下勞動(dòng)力的需求，尤其是工業(yè)智能化發(fā)展程度越高的地區(qū)，對(duì)高等教育程度勞動(dòng)力的需求越大。

人工智能可能僅在短期內(nèi)導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)“極化”現(xiàn)象。奧特爾(Autor，2015)認(rèn)為[7]，技術(shù)進(jìn)步通過影響工作類型與收入，逐漸形成勞動(dòng)力市場(chǎng)“極化”現(xiàn)象。自動(dòng)化能夠在一定工作范圍內(nèi)替代勞動(dòng)力，但是自動(dòng)化技術(shù)與勞動(dòng)力之間存在較強(qiáng)的互補(bǔ)性，這種互補(bǔ)性通過創(chuàng)造新的工作崗位，不僅能夠提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，還能增加對(duì)勞動(dòng)力的需求，因此，就業(yè)“極化”并不會(huì)長(zhǎng)期存在。

(五)應(yīng)對(duì)人工智能替代效應(yīng)的教育政策

關(guān)于人工智能對(duì)就業(yè)總量的影響是正是負(fù)，學(xué)界雖存在爭(zhēng)議，但基本認(rèn)同人工智能對(duì)部分就業(yè)存在替代沖擊。因此，已有學(xué)者積極尋求發(fā)揮人工智能創(chuàng)造效應(yīng)、應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)就業(yè)不利沖擊的教育政策，以提高勞動(dòng)力技能與人工智能技術(shù)的匹配度。張學(xué)英(2019)認(rèn)為[54]，勞動(dòng)者需要圍繞人工智能的設(shè)計(jì)、開發(fā)、制造、調(diào)試和對(duì)產(chǎn)品、設(shè)備、流程及服務(wù)的運(yùn)行維護(hù)進(jìn)行人力資本投資，以確保在面對(duì)技術(shù)升級(jí)時(shí)能夠具有充足的人力資本遷移到其他就業(yè)領(lǐng)域，并爭(zhēng)取憑借后續(xù)人力資本投資向上遷移至更高職位或更先進(jìn)的就業(yè)領(lǐng)域，改變因固有的知識(shí)和技術(shù)內(nèi)涵而被束縛于某一行業(yè)或某些工作崗位的局面。即勞動(dòng)者的人力資本需對(duì)接于人工智能，拓寬就業(yè)范圍，降低被替代的概率，降低就業(yè)震蕩風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)前，我國(guó)在人工智能人才培養(yǎng)上尚處于起步階段。面對(duì)緊迫的形勢(shì)需求，我國(guó)高等學(xué)校應(yīng)積極與人工智能對(duì)接，大力培養(yǎng)人工智能相關(guān)人才，引進(jìn)人工智能高水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，優(yōu)化高等學(xué)校人才培養(yǎng)模式；特別是在各類專業(yè)課程設(shè)置上，應(yīng)積極與應(yīng)用型人才需求加強(qiáng)匹配，實(shí)現(xiàn)我國(guó)人工智能人才的精準(zhǔn)培養(yǎng)，以應(yīng)對(duì)技術(shù)與時(shí)代的變化。針對(duì)人工智能引起失業(yè)的問題，我國(guó)高等學(xué)?？梢酝ㄟ^大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)進(jìn)行持續(xù)跟蹤和分析，應(yīng)盡快建立專業(yè)預(yù)警機(jī)制，不斷增強(qiáng)自身的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整各專業(yè)的招生計(jì)劃，避免與人工智能過度正面的競(jìng)爭(zhēng)(萬昆，2019)[55]。

二、人工智能對(duì)收入分配的影響

人工智能對(duì)收入分配的影響表現(xiàn)為以下三個(gè)方面：第一，通過影響勞動(dòng)力就業(yè)，人工智能將對(duì)勞動(dòng)力工資水平產(chǎn)生影響；第二，人工智能的發(fā)展產(chǎn)生資本對(duì)勞動(dòng)力的分配優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額發(fā)生變化；第三，人工智能時(shí)代存在高技能對(duì)低技能的分配優(yōu)勢(shì)，影響收入差距。資本對(duì)勞動(dòng)力、高技能對(duì)低技能勞動(dòng)力的分配優(yōu)勢(shì)將擴(kuò)大收入差距(孟園園和陳進(jìn)，2019)[56]。

(一)人工智能對(duì)勞動(dòng)力工資水平的影響

人工智能對(duì)勞動(dòng)力工資水平的影響依賴于勞動(dòng)力與人工智能技術(shù)之間的關(guān)系。如果人工智能與勞動(dòng)力之間存在替代關(guān)系，則人工智能將對(duì)勞動(dòng)力工資水平帶來負(fù)面影響。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2017，2018)認(rèn)為[25,57]，人工智能對(duì)勞動(dòng)力工資的影響取決于人工智能會(huì)與哪一類勞動(dòng)力形成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。若高技能勞動(dòng)力的工作被自動(dòng)化，則人工智能將對(duì)高技能勞動(dòng)力工資產(chǎn)生負(fù)面影響；若低技能勞動(dòng)力的工作被自動(dòng)化，則人工智能將對(duì)低技能勞動(dòng)力工資產(chǎn)生負(fù)面影響。如果人工智能未對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，則人工智能可通過提高勞動(dòng)力生產(chǎn)效率與邊際產(chǎn)出水平，提高勞動(dòng)力工資水平。由于人工智能在抽象型、創(chuàng)造型領(lǐng)域與勞動(dòng)者具有互補(bǔ)性，因此在此類領(lǐng)域工作的勞動(dòng)力收入將會(huì)顯著提高(Autor，2015)[7]。

人工智能對(duì)勞動(dòng)力工資水平的提升作用呈倒“U”型。格雷茨和邁克爾斯(Graetz and Michaels，2018)研究發(fā)現(xiàn)[30]，隨著機(jī)器人使用密度的提高，全要素生產(chǎn)率與平均工資均會(huì)有所增長(zhǎng)，但人工智能對(duì)工資水平的正向影響會(huì)在長(zhǎng)期內(nèi)逐漸下降。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r處于較低水平時(shí)，人工智能技術(shù)的發(fā)展，會(huì)大幅度提高生產(chǎn)率，增加就業(yè)者的收入，對(duì)工資水平的提升作用較為明顯；隨著經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，工資水平處于一個(gè)較高水平，雖然人工智能技術(shù)不斷促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但本就處于較高水平的就業(yè)人員工資的上漲速度就會(huì)逐漸降低。因此，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，人工智能對(duì)提高工資水平的作用逐漸減弱(孟園園和陳進(jìn)，2019)[56]。

(二)人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

通過影響勞動(dòng)力就業(yè)與勞動(dòng)生產(chǎn)率，人工智能將對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響。一方面，人工智能將對(duì)就業(yè)帶來負(fù)面影響，導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)認(rèn)為[58]，由于人工智能相關(guān)機(jī)器設(shè)備將取代先前由人工執(zhí)行的任務(wù)，導(dǎo)致機(jī)器替代勞動(dòng)力，勞動(dòng)力均衡工資水平下降，勞動(dòng)在國(guó)民收入中的份額也隨之下降。另一方面，人工智能對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升幅度超過了工資的提升幅度，導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降。阿西莫格魯和雷斯特雷波(Acemoglu and Restrepo，2018)認(rèn)為[16]，人工智能和機(jī)器人能夠替代之前由工人從事的工作，產(chǎn)生替代效應(yīng)，表明人工智能在提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的同時(shí)并未提高對(duì)勞動(dòng)力的需求，反而會(huì)降低勞動(dòng)力工資與就業(yè)率，導(dǎo)致工人工資與其單位產(chǎn)出不相關(guān)，進(jìn)而降低勞動(dòng)在國(guó)民收入中的比重。

人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響存在行業(yè)異質(zhì)性。郭凱明(2019)[59]通過構(gòu)建一個(gè)多部門動(dòng)態(tài)一般均衡模型，研究發(fā)現(xiàn)，人工智能服務(wù)或人工智能擴(kuò)展型技術(shù)提高，都會(huì)促使生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)部門間流動(dòng)，進(jìn)而引起勞動(dòng)收入份額變化。生產(chǎn)要素的流動(dòng)方向取決于不同產(chǎn)業(yè)部門在人工智能產(chǎn)出彈性和人工智能與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替代彈性上的差別。在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)人工智能的產(chǎn)出彈性更高且生產(chǎn)部門間產(chǎn)品替代彈性更低，或者資本密集型產(chǎn)業(yè)人工智能的產(chǎn)出彈性更高且生產(chǎn)部門間產(chǎn)品替代彈性更高，或者勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)人工智能與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替代彈性更高時(shí)，人工智能服務(wù)或資本密集型產(chǎn)業(yè)人工智能擴(kuò)展型技術(shù)提高后，資本密集型產(chǎn)業(yè)比重將擴(kuò)大，勞動(dòng)收入份額將降低；如果前提條件相反，那么產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和勞動(dòng)收入份額的變動(dòng)方向也會(huì)相反。

(三)人工智能對(duì)收入差距的影響

人工智能的就業(yè)“極化”效應(yīng)導(dǎo)致收入“極化”。蔡躍洲和陳楠(2019)認(rèn)為[60]，人工智能推動(dòng)的自動(dòng)化過程，在形成勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)兩極化趨勢(shì)的同時(shí)，必然會(huì)帶來收入分配格局的重大變化。在勞動(dòng)者群體內(nèi)部，人工智能帶來的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化則會(huì)轉(zhuǎn)化為不同群體之間收入差距的擴(kuò)大。

人工智能和勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)構(gòu)成錯(cuò)配，以及勞動(dòng)力整體受教育程度偏低，可能導(dǎo)致人工智能在中短期內(nèi)造成較為嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性失業(yè)，擴(kuò)大不同群體間的收入差距。一方面，勞動(dòng)就業(yè)市場(chǎng)的兩極化趨勢(shì)下，原本處于中層收入崗位的勞動(dòng)者，或者失業(yè)或者向低端崗位下滑，從而擴(kuò)大了勞動(dòng)者內(nèi)部的收入差距。另一方面，就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整后，低技能崗位的就業(yè)人數(shù)增長(zhǎng)，競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，工資下行壓力持續(xù)加大，導(dǎo)致高技能人群與低技能人群之間的工資差距不斷擴(kuò)大，最終表現(xiàn)為收入分配上對(duì)高學(xué)歷、高技能勞動(dòng)者群體的不斷傾斜(Autor and Salomons，2017)[61]。何勤(2019)認(rèn)為[22]，當(dāng)人工智能技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用以后，企業(yè)主、中高層管理人員的收入會(huì)越來越高，在初次分配過程中的財(cái)富集中現(xiàn)象會(huì)更加凸顯。而失業(yè)人員，特別是長(zhǎng)期被隔絕在勞動(dòng)力市場(chǎng)以外且沒有進(jìn)行人力資本投資的人員，其職業(yè)和崗位適應(yīng)性越來越弱，在沒有社會(huì)補(bǔ)貼的情況下，收入會(huì)越來越低。隨著人工智能的發(fā)展和“機(jī)器換人”的大規(guī)模推進(jìn)，收入差距將進(jìn)一步拉大(Acemoglu and Restrepo，2018)[8]，可能會(huì)帶來影響社會(huì)穩(wěn)定等衍生問題(王君等，2017)[21]。

人工智能的發(fā)展也會(huì)繼續(xù)拉大不同國(guó)家的發(fā)展差距。那些掌握核心技術(shù)，并且廣泛使用人工智能的先進(jìn)國(guó)可能會(huì)獲得全球化生產(chǎn)和貿(mào)易的更多好處，而那些技術(shù)欠發(fā)達(dá)的落后過可能被鎖定在產(chǎn)業(yè)低端，處于更加發(fā)展不利的地位。國(guó)家之間的收入差距不斷擴(kuò)大，甚至?xí)霈F(xiàn)發(fā)展水平和收入分配的兩極分化(謝璐等，2019)[62]。

三、基本結(jié)論及未來研究方向

(一)基本結(jié)論

本文通過對(duì)人工智能相關(guān)研究文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，我國(guó)外關(guān)于人工智能影響勞動(dòng)力就業(yè)的研究主要從四個(gè)方面展開。一是從人工智能新技術(shù)出發(fā)，研究人工智能對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)；二是研究人工智能對(duì)不同行業(yè)就業(yè)的影響；三是研究人工智能對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響；四是從應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，研究人工智能對(duì)教育的影響。同時(shí)，我國(guó)人工智能影響勞動(dòng)收入份額的研究主要從三個(gè)方面展開：一是人工智能對(duì)勞動(dòng)力工資水平的影響；二是人工智能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響；三是人工智能對(duì)收入差距的影響。

1.人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)具有替代效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)和中性影響，存在行業(yè)異質(zhì)性、技能異質(zhì)性

機(jī)器人技術(shù)的使用可能會(huì)降低勞動(dòng)力就業(yè)，使勞動(dòng)力冗余；人工智能的發(fā)展也有可能提升就業(yè)率，體現(xiàn)在能夠創(chuàng)造新就業(yè)崗位、提升非機(jī)器工作的勞動(dòng)力需求。從總量上來說，人工智能對(duì)就業(yè)總量的影響可能是替代效應(yīng)，可能是創(chuàng)造效應(yīng)，也有可能是替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)并存的中性影響。人工智能的發(fā)展能夠減少傳統(tǒng)制造業(yè)與傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)就業(yè)，但增加新興產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)的就業(yè)；促進(jìn)高技能勞動(dòng)力就業(yè)、抑制低技能勞動(dòng)者就業(yè)；在高科技企業(yè)中創(chuàng)造就業(yè)、在低技術(shù)水平企業(yè)中抑制就業(yè)；不同技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新類型對(duì)就業(yè)產(chǎn)生不同影響，產(chǎn)品創(chuàng)新促進(jìn)就業(yè)、流程創(chuàng)新抑制就業(yè)。

2.人工智能對(duì)勞動(dòng)力工資水平、勞動(dòng)收入份額與收入差距的影響存在差異

當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，人工智能的發(fā)展能夠增加勞動(dòng)力的收入，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，人工智能對(duì)提高工資水平的作用逐漸減少。為了預(yù)防人工智能的發(fā)展帶來的對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的不利影響，就需要?jiǎng)?chuàng)造新的勞動(dòng)密集型工作，提升勞動(dòng)收入份額。隨著人工智能的發(fā)展，新技術(shù)對(duì)于勞動(dòng)力的替代，會(huì)降低勞動(dòng)在國(guó)民收入中的份額。人工智能發(fā)展促進(jìn)資本要素份額提高，對(duì)低技能勞動(dòng)力的收入影響更大，壓縮了中等收入階層，拉大了高收入群體和低收入群體的差距，兩極分化，貧富差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

(二)未來研究方向

1.重視人工智能發(fā)展階段的研究

人工智能的研究將人工智能視為一種技術(shù)進(jìn)步，把某一地區(qū)、省份內(nèi)部，人工智能發(fā)展階段納入分析框架，拓展了人工智能這一技術(shù)的研究階段與具體內(nèi)容。由于我國(guó)處于工業(yè)化階段，行業(yè)、區(qū)域技術(shù)存在差異，因此在分析人工智能影響就業(yè)、勞動(dòng)收入份額的問題時(shí)，加入人工智能的發(fā)展階段就十分必要。

2.注重勞動(dòng)力本身的屬性與人工智能勞動(dòng)力需求的匹配性研究

一方面，由于人工智能能夠促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生，創(chuàng)造新就業(yè)崗位；另一方面，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，創(chuàng)造和替代就業(yè)崗位。因此，勞動(dòng)力的受教育水平、專業(yè)與創(chuàng)造的新崗位的匹配，不僅決定了我國(guó)未來勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)率，更能從根本上促進(jìn)人工智能在我國(guó)的全面發(fā)展。由此，我國(guó)深入研究勞動(dòng)力本身的屬性與人工智能崗位的匹配性研究非常重要。

3.深化人工智能發(fā)展對(duì)大學(xué)生就業(yè)影響的研究

隨著我國(guó)研究生的擴(kuò)招、大學(xué)生專升本比例的增加，作為高技能勞動(dòng)力的大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)情況引起社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。因此，利用微觀數(shù)據(jù)深入研究人工智能發(fā)展對(duì)于大學(xué)生就業(yè)的影響，不僅能夠?qū)θ斯ぶ悄軐?duì)就業(yè)的影響機(jī)制進(jìn)行詳細(xì)探究，而且能夠?qū)Υ髮W(xué)生就業(yè)率、就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而能夠?qū)趧?dòng)力市場(chǎng)就業(yè)形勢(shì)加以判斷。

4.拓展勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)質(zhì)量研究

我國(guó)在由人口紅利向人才紅利轉(zhuǎn)變的過程中，勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)質(zhì)量的提升，不僅能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的全面發(fā)展，還能夠反向刺激人工智能的快速發(fā)展。因此，我們可將勞動(dòng)力就業(yè)質(zhì)量納入分析框架，結(jié)合當(dāng)前就業(yè)情況，探究人工智能發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)質(zhì)量的影響及其影響機(jī)制，分析促進(jìn)收入分配合理化的融合路徑。