數(shù)字經(jīng)濟帶來的就業(yè)挑戰(zhàn)與應(yīng)對措施

黃浩

【關(guān)鍵詞】數(shù)字經(jīng)濟 人工智能 信息技術(shù) 就業(yè)

世界范圍內(nèi)，信息技術(shù)已經(jīng)廣泛滲透到經(jīng)濟與人類生活的每一個角落，形成了數(shù)字化的全新經(jīng)濟形態(tài)，它給社會發(fā)展帶來了巨大的效益，如生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率的提高、經(jīng)營效果的改善、服務(wù)質(zhì)量的提升等。但是，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展也面臨著個人隱私保護、就業(yè)總量和就業(yè)結(jié)構(gòu)變化的挑戰(zhàn)，尤其是與就業(yè)相關(guān)的負(fù)面效應(yīng)不容忽視，需要政府改變傳統(tǒng)的經(jīng)濟政策，以應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟帶來的就業(yè)變化。

數(shù)字技術(shù)的發(fā)展對于就業(yè)具有促進效應(yīng)和替代效應(yīng)

從18 世紀(jì)的紡紗機，到20 世紀(jì)50 年代的裝配流水線，再到如今的人工智能，過去250 年來，技術(shù)進步無不改變著工作和職業(yè)的性質(zhì)，引發(fā)了人們的就業(yè)焦慮。在這一點上，信息技術(shù)并非特例，工業(yè)革命是體力活動的自動化，是對人體力活動的替代和增強;信息技術(shù)、人工智能本質(zhì)上是部分類型腦力勞動的自動化，是對腦力勞動的替代和增強。自動化技術(shù)對于就業(yè)具有促進效應(yīng)和替代效應(yīng)兩種作用。在中國，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展促進了創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展，對于擴大就業(yè)具有積極的效果。2007 年以來，我國數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)規(guī)模不斷增加，占比從9.7% 提高至2016 年的16.5%。但是，數(shù)字技術(shù)在提高勞動效率的同時，也會減少對于勞動力的需求。

在中國，2007—2012 年之間，由于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，傳統(tǒng)經(jīng)濟的勞動生產(chǎn)率提高了6.8%，大量的工作崗位被自動化技術(shù)替代。中國的制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟的融合度已經(jīng)超過了30%，因此，制造業(yè)就業(yè)崗位的流失也是最嚴(yán)重的傳統(tǒng)行業(yè)。美國具有相同的情況，麻省理工學(xué)院著名經(jīng)濟學(xué)家Acemoglu & Restrepo（2017）在分析了1990—2007 年間美國的事實基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)企業(yè)投入的機器人雖然有助于提高勞動生產(chǎn)率，但是，其提升水平并不足以創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位。其研究顯示，每增加一個機器人將取代3.3 名工人，在機器人的沖擊下，美國就業(yè)人口下降了0.18%—0.34%。影響最大的可能還不是美國等西方發(fā)達(dá)國家的勞動者，因為他們的勞動力成本早已過高，大量的工作崗位已經(jīng)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家，當(dāng)自動化和人工智能高度發(fā)展之后，以中、低成本勞動力作為競爭優(yōu)勢的發(fā)展中國家受到的就業(yè)沖擊更加明顯。雖然，從歷史上看，無論是第一次工業(yè)革命，勞動從家庭和農(nóng)村轉(zhuǎn)移到快速發(fā)展的城市工業(yè)，還是第二次工業(yè)革命帶來的工廠自動化，造成大量工作從工業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，技術(shù)進步在淘汰大量傳統(tǒng)就業(yè)崗位的同時，都創(chuàng)造了更多的新就業(yè)崗位。但是，在人工智能的廣泛沖擊下，目前我們依然沒有看到能夠吸收大量勞動就業(yè)的崗位在哪里。而且，即使長期樂觀，短期來看，技術(shù)型失業(yè)體現(xiàn)為結(jié)構(gòu)性和摩擦性失業(yè)都是不可避免的，政府必須未雨綢繆，為潛在的風(fēng)險做政策準(zhǔn)備，緩解新舊經(jīng)濟形態(tài)轉(zhuǎn)換過程中的就業(yè)陣痛。

數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境下的就業(yè)特點

就業(yè)崗位的行業(yè)差異。信息技術(shù)、人工智能對就業(yè)的沖擊具有行業(yè)或崗位的差異，這是由數(shù)字技術(shù)的特點決定的。數(shù)字技術(shù)能夠通過軟件編程實現(xiàn)腦力工作的自動化、程序化。我們可以利用二維矩陣對工作崗位進行分類，第一個維度是認(rèn)知類的工作（類似腦力勞動）和體力類的工作;第二個維度是程序性工作和非程序性工作。數(shù)字技術(shù)對程序性工作的替代性更強，不論是認(rèn)知類的工作（如出納、銀行柜員、速記員），還是體力型的工作;而對非程序性的認(rèn)知工作（如財務(wù)分析）和非程序性的體力勞動（如剪發(fā)等具有創(chuàng)意性的工作）替代性較弱。麥肯錫公司分析了11 個大類行業(yè)就業(yè)崗位的需求變化，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)意工作、技術(shù)類工程師、管理類以及社會互動類工作的就業(yè)需求增長明顯，因為人工智能在這些領(lǐng)域更多的是輔助而不是取代人類。在一些相對低收入的崗位，如水管工、園藝工人、兒童或老人護理等，這些職業(yè)受到的智能化、自動化沖擊較低。一方面是因為他們的工作技能實現(xiàn)自動化難度大，另一方面，由于崗位成本較低，智能化成本相對較高，因此推動這類就業(yè)崗位自動化的經(jīng)濟動力較小。制造業(yè)受到的數(shù)字化沖擊最大，在機器人和人工智能的雙重影響下，包括汽車制造、化工行業(yè)、冶金制造業(yè)、電子行業(yè)、食品和飲料等制造業(yè)吸納就業(yè)的能力大幅萎縮。建筑、零售和個人服務(wù)領(lǐng)域的就業(yè)也受到了人工智能的負(fù)面影響。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展引起了就業(yè)需求在不同行業(yè)之間的流動。比如，在中國，電子商務(wù)已經(jīng)成為提供商品和服務(wù)的主要渠道，傳統(tǒng)線下商貿(mào)和服務(wù)業(yè)的萎縮使得就業(yè)崗位大幅下降，但是，電子商務(wù)的發(fā)展帶動了快遞行業(yè)的興起，創(chuàng)造了新的就業(yè)崗位，大量從工廠失業(yè)的勞動力進入了快遞行業(yè)。

崗位與收入的高低分化。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展造成了崗位分化和收入分化，主要體現(xiàn)在三個方面：第一，就業(yè)崗位形成高端和低端兩級分化。由于人工智能的特點，無論是體力勞動還是腦力勞動，中層白領(lǐng)和藍(lán)領(lǐng)的重復(fù)性、機械性勞動更容易被機器和軟件替代，造成中層白領(lǐng)和藍(lán)領(lǐng)崗位大幅減少。原來從事中等技能知識工作的人開始向下尋找更低技能（不易實現(xiàn)自動化）的工作，或者向上進入高等知識技能的工作崗位。造成白領(lǐng)或藍(lán)領(lǐng)中產(chǎn)工作崗位的持續(xù)空心化，勞動力市場形成兩級分化。第二，產(chǎn)業(yè)變革的過程中財富向少數(shù)人群傾斜。比如，柯達(dá)公司曾經(jīng)雇傭過145300 名員工，帶動了相機的生產(chǎn)、銷售、攝影服務(wù)、相片沖洗等相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，容納了大量的就業(yè)崗位，但是數(shù)字?jǐn)z影的發(fā)展徹底改變了傳統(tǒng)攝影產(chǎn)業(yè)。雖然手機數(shù)字?jǐn)z影也創(chuàng)造了新的就業(yè)崗位，但是完全不能彌補其淘汰的崗位數(shù)量。第三，資本替代更多的勞動力，勞動獲得的財富減少。為了追求效率和效益，幾乎每一種經(jīng)濟體系都試圖通過技術(shù)手段達(dá)成用資本替代勞動的目標(biāo)。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展依然遵循這種規(guī)律，當(dāng)工廠里的機器人替代了人力，呼叫中心的自動語言系統(tǒng)取代人工接線員時，資本要素正在替代勞動要素，以獲得更高的效率和更低的成本。機器、軟件與人的競爭也促使勞動要素的工資所得不斷下降，從而改變了資本與勞動之間的財富分配比例。

就業(yè)機會的教育水平差異?？偟膩碚f，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對勞動力的教育水平提出了更高的要求。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，20 世紀(jì)70 年代之前，美國幾乎所有學(xué)歷層次的勞動力都享受著工資的增長，但是，從20 世紀(jì)80 年代開始，計算機逐步普及應(yīng)用，崗位工資的增長與學(xué)歷呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)，無學(xué)歷的勞動力面臨的失業(yè)風(fēng)險更大。從1986—2016 年，就業(yè)市場對于本科學(xué)歷人群的需求增加了一倍，本科勞動力的供給增加卻不到50%，相對短缺;與之相反，對本科以下學(xué)歷崗位的市場需求不斷降低，但是，低教育水平的勞動力供給大于需求，造成失業(yè)率劇增300%。數(shù)字技術(shù)的變革對人力資本提出了更高的要求，但是，我國現(xiàn)有的勞動力教育水平的結(jié)構(gòu)與數(shù)字經(jīng)濟對于勞動力教育水平的需求不匹配。勞動力的教育水平也影響著摩擦性失業(yè)。據(jù)麥肯錫預(yù)測，到2030 年，中國將至少有1.18 億人被人工智能或機器人替代，他們需要學(xué)習(xí)新的技能，適應(yīng)與人工智能協(xié)作分工，另外大約有700-1200 萬人轉(zhuǎn)換職業(yè)。新的崗位需要新的技能和知識，因此，更高的教育水平能夠幫助勞動力順利度過摩擦性失業(yè)的階段，降低造成永久性失業(yè)的可能性。

緩解數(shù)字經(jīng)濟就業(yè)壓力的政策建議

第一，調(diào)整稅收政策，充分發(fā)揮政府的資助功能。數(shù)字經(jīng)濟帶來了更多的社會總體財富，但是，它們并不能平等地惠及社會各個群體，而且，信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用造成了失業(yè)，增加了數(shù)字轉(zhuǎn)型時期的貧富分化。因此，可以考慮對于占有行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位的大型數(shù)字企業(yè)征收庇古稅，用于失業(yè)人員的保護和創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。針對數(shù)字企業(yè)，以及這個行業(yè)的高收入群體增加邊際稅率，從而提高政府的收入，增強保障數(shù)字化失業(yè)人群的能力。數(shù)字經(jīng)濟引起的失業(yè)不是因為經(jīng)濟發(fā)展放緩或需求不足造成的周期性失業(yè)，僅僅依靠市場的力量無法實現(xiàn)充分就業(yè)，因此，政府可通過財政資助的方式創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。由于數(shù)字技術(shù)、人工智能的發(fā)展越來越依賴基礎(chǔ)科學(xué)與核心技術(shù)的突破，政府應(yīng)當(dāng)擴大從事基礎(chǔ)研究的高等院校、研究機構(gòu)的人員編制，緩解信息技術(shù)對于原有中等白領(lǐng)階層的沖擊。

第二，加強現(xiàn)代化社保體系建設(shè)，適應(yīng)新型就業(yè)形式。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展帶來了工作方式的變化。按照就業(yè)合同，勞動者可以分成兩類：一是受用人單位長期聘用，提供長期服務(wù)的勞動者，被稱為雇員;二是按具體合約提供貨物或服務(wù)的勞動者，比如按需勞動或共享經(jīng)濟中的勞動者等。數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境下，長期雇員的崗位減少，但由于信息溝通更加便捷，大量失業(yè)人員可能通過獨立承攬人、共享經(jīng)濟、個體勞動等形式就業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境下各種短期、靈活的就業(yè)形式逐步增加。然而，目前它們并沒有受到傳統(tǒng)勞動法、工資工時法，醫(yī)療保障、社會保險等福利政策的保障，不利于緩解數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中造成的就業(yè)轉(zhuǎn)型問題。為了促進創(chuàng)新，同時改善就業(yè)狀況，必須明確政府、企業(yè)和勞動者的責(zé)任和義務(wù)，調(diào)整相關(guān)的法律法規(guī)，使其能夠覆蓋各種新型的就業(yè)人群。另外，工作方式的變化也增加了人員的流動性，為了促進流動、鼓勵創(chuàng)業(yè)，保證福利的隨遷性至關(guān)重要。確保勞動者在多個單位、地區(qū)之間流動時，能夠保留醫(yī)療和養(yǎng)老保險等福利。完善的現(xiàn)代化社保體系能夠為失業(yè)者提供保護，也為新的工作形式提供充分支撐，最大限度地發(fā)揮人力資源的潛力。

第三，改革教育體系，加強數(shù)字技能與知識的培養(yǎng)。要適應(yīng)自動化與人工智能時代的就業(yè)，勞動者的教育和培訓(xùn)是重中之重，良好的教育和培訓(xùn)體系不僅有助于學(xué)生應(yīng)對未來的職業(yè)挑戰(zhàn)，提升人力資本的質(zhì)量，增強國家經(jīng)濟的競爭力，而且能夠幫助勞動者應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型，減少摩擦性失業(yè)。在數(shù)字經(jīng)濟時代，各個層次、不同專業(yè)的學(xué)生都應(yīng)得到數(shù)字技術(shù)基本知識和技能的教育，但是，目前中國教育體系的學(xué)科設(shè)置、課程內(nèi)容、教學(xué)方式較為陳舊，依然具有濃厚的工業(yè)時代特點，缺乏數(shù)字技術(shù)相關(guān)知識、技能的普及，以及創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，尤其是對于高端數(shù)字技術(shù)人才的培養(yǎng)，與美國仍有差距。數(shù)據(jù)顯示，全球高層次人工智能（AI）研究者中超過50% 在美國接受研究生教育，中國大約三分之二的人工智能本科畢業(yè)生去美國接受研究生教育，其中，88% 畢業(yè)后留在美國工作，占美國高水平人工智能研究者的27%。可見，中國高等教育對于數(shù)字技術(shù)人才的培養(yǎng)和吸引力不足，造成高層次人才的流失。因此，要繼續(xù)深化教育改革，加強數(shù)字技術(shù)人才的培養(yǎng)，要將市場需要的數(shù)字技能加以整理，建立通用的數(shù)字技能分類，根據(jù)技能分類和勞動力市場需求的指導(dǎo)，制定和實施勞動力培訓(xùn)計劃，鼓勵民營機構(gòu)和非盈利組織參與，幫助工業(yè)時代的勞動力適應(yīng)數(shù)字技術(shù)的工作環(huán)境。