人工智能的經(jīng)濟(jì)影響與公共政策響應(yīng)

□何小鋼

一、引言

在大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)字化工具的驅(qū)動下，人工智能技術(shù)應(yīng)用迎來拐點并逐漸滲透到各個領(lǐng)域，以自動化、數(shù)字化和智能化為主要特征的“第二次機(jī)器革命”浪潮給經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展帶來了巨大的沖擊（陳永偉和曾昭睿，2019）。中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所牽頭梳理的《2021 人工智能十大關(guān)鍵詞》指出，人工智能與金融、醫(yī)療等行業(yè)深度融合走向深水區(qū)。就金融行業(yè)中，智能化成為金融科技布局的重點方向，2020 年銀行信息科技投入達(dá)到2017 億元，同比增長超過25%。金融機(jī)構(gòu)通過擴(kuò)大科技團(tuán)隊、建設(shè)基礎(chǔ)能力、提供基礎(chǔ)應(yīng)用、賦能已有場景、建立促進(jìn)和保障機(jī)制，全方面進(jìn)行人工智能體系建設(shè)；醫(yī)療行業(yè)中，人工智能在疫情防控與復(fù)工復(fù)產(chǎn)中發(fā)揮重大作用，在新藥研發(fā)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等生物化學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用成果明顯。黨的十九大報告提出，促進(jìn)人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)的融合，有助于培育新的增長點，形成新動能。習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時也強(qiáng)調(diào)，人工智能發(fā)展是我國科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵，具有重大的戰(zhàn)略意義。

理論上，人工智能作為一項通用性目的技術(shù)，同以往的技術(shù)進(jìn)步一樣，其滲透性的推廣和應(yīng)用往往會提升各行業(yè)全要素生產(chǎn)率。從企業(yè)層面來看，人工智能可以通過預(yù)測優(yōu)化、提高組織創(chuàng)新能力、縮減成本、增加研發(fā)等渠道為企業(yè)提效賦能，如已有研究肯定了人工智能應(yīng)用對生產(chǎn)率的正向影響，認(rèn)為大力發(fā)展人工智能有助于一國經(jīng)濟(jì)增長（Graetz 和Michaels，2015；Ajay 等，2019；程虹等，2018；李丫丫等，2018）。人工智能最突出的特征在于其與勞動力市場的互動機(jī)制，人工智能技術(shù)應(yīng)用對就業(yè)市場影響的范圍之廣、程度之深超越了以往的技術(shù)進(jìn)步，如國外就有許多研究證實了人工智能的崗位替代或創(chuàng)造效應(yīng)，以及勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)的“極化現(xiàn)象”。然而，人工智能在中國勞動力市場則呈現(xiàn)出單極化和地區(qū)差異化特征，產(chǎn)生這種差異的原因可能是，與國外謹(jǐn)慎考慮人工智能對崗位的替代效應(yīng)不同，就業(yè)替代的威脅并不是中國政府和民眾的優(yōu)先考慮項，中國政府對人工智能政策的制定動機(jī)更多是出于應(yīng)對勞動力短缺的挑戰(zhàn)以及引發(fā)新一輪工業(yè)革命的需要（Cheng Hong 等，2019）。近年來，中國人口增速持續(xù)放緩，老齡化程度加深導(dǎo)致的工資上漲加速了人工智能在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的普及。已有研究發(fā)現(xiàn)，人工智能的應(yīng)用能彌補(bǔ)老齡化帶來的勞動力供給減少、經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力不足等問題（陳秋霖等，2018）。而相關(guān)政府補(bǔ)貼和產(chǎn)業(yè)優(yōu)惠政策也極大地刺激了企業(yè)使用智能機(jī)器人，這就進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能在中國的發(fā)展和應(yīng)用（Cheng Hong 等，2019）。目前，中國政府已將機(jī)器人產(chǎn)業(yè)確定為具有戰(zhàn)略意義的重要產(chǎn)業(yè)，啟動了各種計劃和補(bǔ)貼來鼓勵使用機(jī)器人，以此促進(jìn)中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。人工智能發(fā)展的開放性和不確定性使得其技術(shù)的跨國流動性增強(qiáng)，尤其是在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)日新月異地發(fā)展下，未來人工智能發(fā)展和應(yīng)用前景廣闊，不斷深入探討和完善人工智能的公共政策對中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展意義重大。

本文對人工智能的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和老齡化背景下的響應(yīng)政策進(jìn)行探討，主要貢獻(xiàn)在于：一是從生產(chǎn)率以及研發(fā)互補(bǔ)性視角，研究了人工智能提高生產(chǎn)率進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的具體路徑；二是全面梳理了人工智能的就業(yè)沖擊與收入分配效應(yīng)，剖析了人工智能在中國與部分發(fā)達(dá)國家呈現(xiàn)出的不同效應(yīng)，為正確認(rèn)識人工智能與勞動力之間的關(guān)系作出了一定貢獻(xiàn)；三是結(jié)合人口老齡化的背景，討論了人工智能對中國未來發(fā)展的影響，提出與人工智能發(fā)展相適應(yīng)的配套勞動力市場調(diào)整建議，具有重要的政策涵義。

二、人工智能的發(fā)展歷程

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）屬于計算機(jī)科學(xué)的一個重要分支，最初以計算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，而后受云計算、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)推動取得了突破性進(jìn)展，其本質(zhì)是一種信息通信技術(shù)（Information Communication Technology：ICT），也是一種新型的通用目的技術(shù)（General Purpose Technology：GPT），具有通用性和滲透性的特征（蔡躍洲和張鈞南，2015）。隨著技術(shù)發(fā)展的不斷進(jìn)步，人工智能的定義也一直處于發(fā)展之中，目前學(xué)界較為接受的定義是由約翰·麥卡錫早期提出的，即人工智能是一項制造智能機(jī)器的科學(xué)工程，其目的是使機(jī)器所表現(xiàn)的行為與人的智能行為相似。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)智能機(jī)器有無自主意識，人工智能可劃分為“弱人工智能”和“強(qiáng)人工智能”兩種類型。其中，“弱人工智能”是指模仿人類行為看起來很智能，但實際上卻缺乏自主意識，而“強(qiáng)人工智能”則不同，是指生產(chǎn)的機(jī)器同人類一樣具有自我意識，可以獨立進(jìn)行推理和決策，這類人工智能的普及應(yīng)用會給世界帶來更大的、更具顛覆性的影響。從人工智能技術(shù)發(fā)展史來看，人工智能未來發(fā)展依然面臨著重重困難，并將長期處于“弱人工智能”階段（張鑫和王明輝，2019）。目前，學(xué)界對于“弱人工智能”領(lǐng)域的研究主要仍集中于研究“弱人工智能”對經(jīng)濟(jì)的影響（劉濤雄和劉駿，2018）。

20 世紀(jì)50 年代，“人工智能”概念被首次提出（Moor，2006）后不久，人工智能的發(fā)展便遭遇了瓶頸，直到20 世紀(jì)90 年代后期，人工智能還是建立在建模、學(xué)習(xí)和計算基礎(chǔ)上，研究者們也主要是嘗試在模式識別和預(yù)測方面復(fù)制并改進(jìn)人類智能。隨著深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起，人工智能重新迎來發(fā)展高潮。據(jù)2016 年美國發(fā)布的總統(tǒng)經(jīng)濟(jì)報告顯示，2010—2014 年，全球?qū)C(jī)器人技術(shù)的需求幾乎翻了一番，而且面向機(jī)器人技術(shù)的專利數(shù)量和份額也有所增加。2016 年谷歌開發(fā)的AlphaGo 系統(tǒng)擊敗了世界圍棋高手李世石，這使越來越多的人們意識到如今的人工智能已不再簡單地依賴于程序化的控制模擬，而是更加的智能化。人工智能與計算機(jī)科學(xué)、現(xiàn)代機(jī)器人學(xué)、生物仿生學(xué)等學(xué)科存在明顯交叉并且聯(lián)系密切，涵蓋的前沿技術(shù)和分支也較多，包括深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)存儲、算法軟件開發(fā)、自然語言處理等技術(shù)?，F(xiàn)實生活中較為常見的機(jī)器人就是人工智能和其他數(shù)字技術(shù)結(jié)合的重要產(chǎn)物之一，因此可以把機(jī)器人看作人工智能應(yīng)用的一個重要分支。目前的人工智能主要面向兩大領(lǐng)域推進(jìn)：一是“合成智能”，主要是應(yīng)用大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、算法等技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，具體可以細(xì)分出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能搜索、人臉識別等領(lǐng)域；二是“人造勞動者”，主要是結(jié)合傳感器和執(zhí)行器，制造出代替人類執(zhí)行某些特定活動的智能機(jī)器人（鄭戈，2017）。這些機(jī)器人除了參與體力勞動以外，還可以完成機(jī)械加工、材料搬運和質(zhì)量控制等任務(wù)，同時，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)執(zhí)行任務(wù)的人工智能系統(tǒng)在醫(yī)療應(yīng)用、法律服務(wù)、會計和審計等領(lǐng)域也越發(fā)常見。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）最新發(fā)布的《2020年世界機(jī)器人技術(shù)》報告顯示，世界各地的工廠中正在運行的工業(yè)機(jī)器人數(shù)量超過270 萬臺，較去年相比增長了12%，與此同時，全世界新安裝機(jī)器人的銷量仍然保持較高水平，2019 年全球發(fā)貨量就達(dá)到37.3 萬臺，雖然比2018 年下降了12%，但依然是有記錄以來的第三高銷量。中國是機(jī)器人應(yīng)用大國，據(jù)IFR 數(shù)據(jù)顯示，亞洲是工業(yè)機(jī)器人最強(qiáng)勁的市場，其中中國過去十幾年中工業(yè)機(jī)器人的安裝量增加迅速，在2019 年達(dá)到了約78.3 萬臺，位居亞洲國家第一，總運營時長統(tǒng)計存量較2018 增長了21%；日本位居第二，約有35.5 萬臺，較2018 年增長了12%；其次是印度，約為2.63 萬輛，增長達(dá)15%。從人工智能，尤其是智能機(jī)器人的應(yīng)用現(xiàn)狀與前景不難發(fā)現(xiàn)，人工智能、機(jī)器人等新一代信息技術(shù)發(fā)展迅速，現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)方式正面臨著突破性的改變，經(jīng)濟(jì)社會或?qū)⒚媾R新的變革和挑戰(zhàn)。

三、人工智能、生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長

（一）人工智能與生產(chǎn)率

各國研究者們利用國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）機(jī)器人裝運數(shù)據(jù)、歐洲制造業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)（EMS）以及工業(yè)部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析發(fā)現(xiàn)，人工智能的應(yīng)用對地區(qū)或企業(yè)的生產(chǎn)率有正向的顯著影響。歐洲機(jī)器人委員會審查了7 個歐洲國家3000 家制造類企業(yè)2016 年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人在批量生產(chǎn)的大公司以及面向出口的公司中應(yīng)用更為普遍，并且應(yīng)用人工智能的公司其勞動生產(chǎn)率水平明顯較高。Graetz 和Michaels（2015）調(diào)查了17 個國家工業(yè)部門1993—2007 年的機(jī)器人使用情況發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人提高了勞動生產(chǎn)率和附加值，對一國生產(chǎn)總值增長的貢獻(xiàn)大約占總增長量的十分之一，這與19 世紀(jì)蒸汽機(jī)投入使用對英國工業(yè)生產(chǎn)率提升的貢獻(xiàn)相當(dāng)。國內(nèi)研究同樣發(fā)現(xiàn)，智能機(jī)器人的使用使得企業(yè)資本回報率、質(zhì)量水平與管理效率均得到較大提升（程虹等，2018），也有研究具體指出工業(yè)機(jī)器人帶來的技術(shù)溢出對生產(chǎn)率具有提升效果。因此，完善機(jī)器人配套產(chǎn)業(yè)鏈、增強(qiáng)企業(yè)的技術(shù)吸收能力對制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的提升具有顯著的效果（李丫丫等，2018）。

（二）人工智能與經(jīng)濟(jì)增長

越來越多的工業(yè)機(jī)器人借助程序編程或人工智能技術(shù)參與執(zhí)行生產(chǎn)過程中的各項任務(wù)，尤其是在制造業(yè)部門中應(yīng)用更加普及。根據(jù)程虹等（2018）的研究結(jié)果顯示，機(jī)器人已經(jīng)對我國超過30%的制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)生了潛在影響。2021 世界人工智能大會過后，啟信燈塔數(shù)據(jù)研究中心發(fā)布了《人工智能（2010—2021）行業(yè)發(fā)展研究報告》，報告顯示，人工智能科技創(chuàng)新及轉(zhuǎn)化能力逐年提高，產(chǎn)業(yè)發(fā)明專利占全行業(yè)的65%；2010—2020 年人工智能企業(yè)融資總額達(dá)3 萬億元，市場前景廣闊。同時，報告還預(yù)計，隨著疫情中人工智能場景的密集應(yīng)用、落地渠道的增加和技術(shù)的不斷成熟開放，2021—2025 年中國人工智能將再度高速增長，產(chǎn)業(yè)迎來黃金期?？傮w來看，人工智能的應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的觀點被人們廣泛接受。關(guān)于人工智能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制的研究主要可分為3 個方面：第一，技術(shù)進(jìn)步。基于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)框架對企業(yè)層面的研究發(fā)現(xiàn)，自動化設(shè)備和信息通信技術(shù)對制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率提升具有促進(jìn)作用（Oliner 等，2008；Jorgenson 和Dale，2001）。具體而言，技術(shù)進(jìn)步提升了組織部門的全要素生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力，從而促進(jìn)一國或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長（Bresnahan 等，2002）。第二，“互補(bǔ)”效應(yīng)和“替代”效應(yīng)。Hanson（2001）通過建立新古典經(jīng)濟(jì)增長模型發(fā)現(xiàn)，自動化機(jī)器對勞動力形成的“互補(bǔ)”和“替代”效應(yīng)提升了企業(yè)生產(chǎn)力?；谌蝿?wù)模型，Aghion 等（2017）發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用更便宜的人工智能技術(shù)對勞動力進(jìn)行補(bǔ)充或者替代可降低生產(chǎn)成本。人工智能會根據(jù)不斷變化的條件動態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)，通過自動化和預(yù)測幫助企業(yè)優(yōu)化決策，降低重新分配和重組任務(wù)的成本，從而提升勞動生產(chǎn)率（Ajay 等，2019；Atack 等，2019）。高盛2019 年發(fā)布的《人工智能報告》指出，人工智能的使用縮減了勞動力需求、降低了成本，對促進(jìn)生產(chǎn)力提升的貢獻(xiàn)突出。第三，要素投入。人工智能的應(yīng)用和發(fā)展會顯著促進(jìn)教育和研發(fā)投入，從而帶來經(jīng)濟(jì)增長（Strulik 和Prettner，2017；Fernald 和Jones，2014）。

四、人工智能對就業(yè)和收入的影響

（一）人工智能對就業(yè)的影響

以人工智能為代表的新一輪技術(shù)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程進(jìn)行了深度融合，提升了企業(yè)的生產(chǎn)率，但是在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時，人工智能的普及應(yīng)用也引發(fā)了人們對組織變革及大規(guī)模失業(yè)現(xiàn)象的擔(dān)憂。關(guān)于人工智能對勞動力就業(yè)影響的討論主要集中于2 個方面：一方面是人工智能的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”對勞動力就業(yè)崗位數(shù)量的影響；另一方面是由于人工智能帶來的技術(shù)進(jìn)步是非中性的，這就可能導(dǎo)致對從事重復(fù)常規(guī)型任務(wù)的中低等技能勞動力的替代效應(yīng)更強(qiáng)，導(dǎo)致勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“極化現(xiàn)象”。

1.人工智能的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”

有研究認(rèn)為，隨著機(jī)器人應(yīng)用的邊際成本下降且效率提升，智能機(jī)器人的應(yīng)用對勞動力的“替代效應(yīng)”愈發(fā)顯著。如Autor 等（2003）以工作內(nèi)容能否完全被計算機(jī)編碼實現(xiàn)自動化為標(biāo)準(zhǔn)，對人們的工作崗位進(jìn)行分類后發(fā)現(xiàn)，智能機(jī)器人的應(yīng)用給社會帶來的影響不再僅僅局限于替代機(jī)械類體力勞動，還有一些中等技能的認(rèn)知任務(wù)也面臨被替代的風(fēng)險。據(jù)2020 年10 月世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的預(yù)測報告表明，隨著人工智能系統(tǒng)被越來越多地引入到工作場所，政府部門和企業(yè)愈發(fā)傾向于采用更具成本效益的方式完成任務(wù)，這就導(dǎo)致人工智能應(yīng)用的凈效應(yīng)進(jìn)一步減少勞動力就業(yè)。也有研究認(rèn)為，未來20 年內(nèi)將有35%的英國工人、47%的美國工人被新技術(shù)替代，而發(fā)展中國家的比例會更高，如中國可能有77%的工作面臨被替代的風(fēng)險（胡嵐曦和胡志浩，2020）。Acemoglu 和Restrepo（2017）研究發(fā)現(xiàn)，人工智能的“替代效應(yīng)”在制造業(yè)中最為明顯，特別是對一般的體力勞動者、低學(xué)歷的藍(lán)領(lǐng)工人的替代作用更強(qiáng)。來自中國的實證研究還發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人對勞動力的“替代效應(yīng)”存在行業(yè)異質(zhì)性和生產(chǎn)率異質(zhì)性的特點，如程虹等（2018）采用“中國企業(yè)-勞動力匹配調(diào)查”數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的應(yīng)用集中于汽車（20%）、電氣機(jī)械（15%）和通信電子設(shè)備（10%）等生產(chǎn)率較高的行業(yè)。李丫丫等（2018）對中國省域機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，中國工業(yè)機(jī)器人對沿海、中部等區(qū)域的生產(chǎn)率提升效果顯著。

然而，也有一些研究認(rèn)為人們夸大了人工智能對勞動力的替代程度，卻對智能機(jī)器人的引入給勞動力帶來的“創(chuàng)造效應(yīng)”認(rèn)識不足。一方面，人工智能的應(yīng)用會促進(jìn)已有崗位對勞動力的需求。從以往新興技術(shù)變革來看，機(jī)器應(yīng)用并沒有帶來大規(guī)模的失業(yè)，相反，資本的不斷積累和生產(chǎn)力的逐步提高對勞動力的需求產(chǎn)生了積極影響。如Autor（2015）認(rèn)為，勞動力在解決問題的能力、直覺、創(chuàng)造力和說服力方面具有比較優(yōu)勢，機(jī)器所代替的工作內(nèi)容與勞動力之間存在較強(qiáng)的互補(bǔ)性，提高了生產(chǎn)力和對勞動力的總體需求。Acemoglu 和Restrepo（2017）通過模型分析發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)機(jī)器人的使用能夠有效推動發(fā)達(dá)國家提高全要素生產(chǎn)率，并對非技能勞動力產(chǎn)生1～2 個百分點的沖擊，但長期內(nèi)機(jī)器人對勞動力的“換人”效應(yīng)趨近于0。蔡躍洲和陳楠（2019）指出，人工智能技術(shù)的應(yīng)用對就業(yè)有著“補(bǔ)償效應(yīng)”，技術(shù)應(yīng)用會帶來效率提升，在促進(jìn)企業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)的同時，也會帶來產(chǎn)品品質(zhì)提升或者實際價格下降，進(jìn)而促進(jìn)市場消費需求增加，為滿足增加的消費需求，企業(yè)就會雇傭更多勞動力。另一方面，技術(shù)進(jìn)步本身也會創(chuàng)造一些新的崗位來替代被淘汰掉的崗位。如19 世紀(jì)英國新技術(shù)的引進(jìn)和應(yīng)用使各種新行業(yè)和新工作迅速擴(kuò)張（Landes，1969）；20 世紀(jì)初，美國機(jī)械化設(shè)備的普及使農(nóng)業(yè)就業(yè)大量增加，同時，農(nóng)業(yè)新興設(shè)備產(chǎn)業(yè)、新工業(yè)和棉紡業(yè)的勞動力需求也相應(yīng)增加。中國人工智能的應(yīng)用也催生了一些新的工作崗位出現(xiàn)，如2019 年中國人力資源和社會保障部等部門發(fā)布了13 個新職業(yè)信息，其中就包括人工智能工程技術(shù)人員、工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)操作員和數(shù)字化管理師等。人工智能領(lǐng)域及其上下游行業(yè)的人才需求持續(xù)擴(kuò)張，為市場增加了巨大的新崗位勞動力需求。Dauth 等（2017）綜合德國勞動力市場數(shù)據(jù)和IFR 機(jī)器人數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，雖然每增加1 個工業(yè)機(jī)器人就會導(dǎo)致制造業(yè)減少2 個就業(yè)崗位，但與此同時，服務(wù)業(yè)卻能夠創(chuàng)造更多新的就業(yè)崗位。Autor 和Salomons（2017）指出，隨著行業(yè)生產(chǎn)力的普遍提高，在某些行業(yè)內(nèi)雖然勞動力就業(yè)下降，但人工智能對其他行業(yè)的積極溢出卻能夠抵消這一消極影響。綜上，從短期來看，人工智能的“替代效應(yīng)”將對勞動力市場帶來較大沖擊，但長期來看，人工智能的“創(chuàng)造效應(yīng)”又會使得市場出現(xiàn)一批新的就業(yè)崗位，新行業(yè)和新工作的出現(xiàn)會對勞動力就業(yè)產(chǎn)生積極的影響。

人工智能對就業(yè)既有“替代效應(yīng)”，又有“創(chuàng)造效應(yīng)”，兩種效應(yīng)對就業(yè)的影響截然不同。然而，由于缺乏完整統(tǒng)一的人工智能數(shù)據(jù)庫，來自不同地區(qū)、不同數(shù)據(jù)資料分析得到的結(jié)果莫衷一是，關(guān)于人工智能應(yīng)用對勞動力市場就業(yè)總量的影響效果還有待進(jìn)一步研究觀察。有的學(xué)者認(rèn)為2 種效應(yīng)是無法估計的，如Ajay 等（2019）在與幾百家人工智能企業(yè)合作研究技術(shù)對勞動力市場上特定職位的替代和互補(bǔ)影響時發(fā)現(xiàn)，即使在短期內(nèi)，人工智能對整個勞動力的凈影響也是無法評估的。人工智能技術(shù)應(yīng)用影響勞動力需求的因素較多，其凈效應(yīng)的大小還較為模糊，在技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會產(chǎn)生漸進(jìn)影響的過程中，其影響程度也與人工智能技術(shù)的發(fā)展速度、行業(yè)環(huán)境和政策條件密切相關(guān)（蔡躍洲和陳楠，2019）。有的研究者支持“影響中性”，認(rèn)為同歷史上發(fā)生的技術(shù)進(jìn)步一樣，人工智能的“創(chuàng)造效應(yīng)”帶來崗位的增加可以補(bǔ)償被其所替代的就業(yè)崗位，勞動力就業(yè)總量保持穩(wěn)定（Bessen，2018）。有的學(xué)者認(rèn)為人工智能的“替代效應(yīng)”有限。如Holford（2018）認(rèn)為，人工智能主要還是依賴編碼知識進(jìn)行模擬決策，不能完全同人類一樣具有創(chuàng)造性思維，無法完全替代人類。還有的研究認(rèn)為人工智能的“創(chuàng)造效應(yīng)”更顯著，如世界銀行2016 年發(fā)布的報告預(yù)計，中國人工智能技術(shù)的就業(yè)“創(chuàng)造效應(yīng)”會大于“替代效應(yīng)”。在調(diào)整了技術(shù)應(yīng)用面臨的經(jīng)濟(jì)、法律、監(jiān)管等障礙后，普華永道發(fā)布的《2018 AI Predictions:insights to shape business strategy》顯示，未來人工智能等相關(guān)技術(shù)可能替代現(xiàn)有26%的工作崗位，但其帶來的生產(chǎn)率和實際收入水平的提升將為中國創(chuàng)造38%左右的新就業(yè)機(jī)會，根據(jù)測算，人工智能有望為中國就業(yè)帶來約9000 萬個新增崗位。

2.勞動力就業(yè)的“極化現(xiàn)象”

（1）就業(yè)市場的“極化現(xiàn)象”

隨著經(jīng)濟(jì)社會的日益發(fā)展，發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家對熟練勞動力的需求正在不斷增加，但在人工智能加速普及的背景下，勞動力市場就業(yè)的變化并不是單純地由低技能就業(yè)崗位向高技能崗位轉(zhuǎn)移。與技能偏向型技術(shù)進(jìn)步不同，人工智能的沖擊可能使勞動力市場就業(yè)出現(xiàn)“極化現(xiàn)象”。有研究發(fā)現(xiàn)，人工智能對勞動力的“替代效應(yīng)”具有行業(yè)異質(zhì)性，且在同一行業(yè)對不同高低技能勞動力的替代程度也有所不同（Acemoglu和Restrepo，2017）。程虹等（2018）從勞動技能和資本密集2 個層面共4 個維度進(jìn)行分類發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人對勞動密集型行業(yè)中非技能勞動力的“替代效應(yīng)”最強(qiáng)，而對各個不同行業(yè)的技能勞動力數(shù)量具有增進(jìn)效果，即機(jī)器人的引入增加了對技能型勞動力的需求。部分歐美發(fā)達(dá)國家的勞動力就業(yè)受技術(shù)沖擊時呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的U型特征，即高收入認(rèn)知工作和低收入體力工作的就業(yè)率不斷上升而中等技能的勞動力就業(yè)下降，呈現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象（Acemoglu 和Autor，2011；Autor 和Dorn，2010）。然而，有些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，中國勞動力就業(yè)的特點與發(fā)達(dá)國家存在差異，如孫早和侯玉琳（2019）基于中國中西部與沿海發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)，發(fā)達(dá)地區(qū)的高生活成本可能擠出低技能勞動者就業(yè)，使發(fā)達(dá)地區(qū)勞動力就業(yè)呈現(xiàn)向高技能勞動力傾斜的“單極極化”特征。程承坪和彭歡（2018）則指出，中國人工智能的發(fā)展對就業(yè)的空間極化現(xiàn)象已經(jīng)顯現(xiàn)，發(fā)達(dá)地區(qū)新增就業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，而且隨著技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展和日趨成熟，就業(yè)的空間極化現(xiàn)象可能還會加劇。

（2）“極化現(xiàn)象”的解釋

目前關(guān)于勞動力就業(yè)“極化現(xiàn)象”的解釋主要有3 種：一是強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步非中性。該理論認(rèn)為，人們的工作按內(nèi)容可以分為3 類：手工常規(guī)任務(wù)、常規(guī)易編碼任務(wù)和非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)，其中，技術(shù)進(jìn)步會替代常規(guī)任務(wù)，補(bǔ)充非常規(guī)認(rèn)知任務(wù)。Autor 等（2013）對工作任務(wù)進(jìn)行分類并分析后指出，制造業(yè)企業(yè)中的工作內(nèi)容可以分為2 類：一種是常規(guī)生產(chǎn)任務(wù)（包括企業(yè)的裝配、焊接、傳輸?shù)龋?，這類任務(wù)能夠被計算機(jī)完全編碼并實現(xiàn)自動化，主要由中低技能的勞動者負(fù)責(zé)；另一種是非常規(guī)生產(chǎn)任務(wù)（包括部門交互、管理、檢查維修設(shè)備），這種工作不能被計算機(jī)完全編碼替代，主要由高等技能勞動者提供。為使讀者更易于理解，采用科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)：Y=（LR+C）1-ɑLNɑ進(jìn)行進(jìn)一步分析，其中LR、LN 分別代表常規(guī)和非常規(guī)工作任務(wù)的投入，分別對應(yīng)中低技能勞動力與高技能勞動力，當(dāng)智能化設(shè)備的投入資本C 隨時間下降時，智能機(jī)器人對常規(guī)、生產(chǎn)任務(wù)的“替代效應(yīng)”就會增強(qiáng)。此外，智能化設(shè)備的應(yīng)用凸顯了勞動力在解決問題、適應(yīng)性和創(chuàng)造力方面的比較優(yōu)勢，因此，人工智能會替代低技能勞動，并與高技能勞動力形成互補(bǔ)。Autor（2015）通過對美國勞動力市場的分析發(fā)現(xiàn)，計算機(jī)的規(guī)?；瘧?yīng)用降低了常規(guī)生產(chǎn)崗位的需求，卻大幅度提升了非常規(guī)生產(chǎn)崗位的需求。二是行業(yè)專業(yè)化程度加深和組織結(jié)構(gòu)變化使勞動力就業(yè)層次出現(xiàn)分割。這種解釋具體表現(xiàn)為高技術(shù)部門或行業(yè)傾向于雇傭高學(xué)歷、高技能勞動力，低技能部門傾向于集中低技能勞動力，社會各部門發(fā)展趨向于更專業(yè)化（Kremer 等，2006）。三是強(qiáng)調(diào)技術(shù)沖擊對消費者偏好和貿(mào)易的綜合影響。人工智能技術(shù)的進(jìn)步降低了外包的成本，可以滿足消費者多樣化需求，是勞動力“極化”的一個重要原因（Autor 和Dorn，2010）。呂世斌和張世偉（2015）認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步使得運輸和通信交流更加便利，信息技術(shù)的發(fā)展使得外包成本降低，促進(jìn)加入世界貿(mào)易后的發(fā)展中國家生產(chǎn)組織的專業(yè)化程度上升，全球化貿(mào)易的增加對不同技能勞動力就業(yè)產(chǎn)生影響。此外，也有研究發(fā)現(xiàn)，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，其對高技能勞動力帶來的影響也越來越大，人工智能技術(shù)對未來勞動力市場就業(yè)的影響效果還有待進(jìn)一步探索。

（二）人工智能對收入的影響

面對人工智能逐漸走向市場應(yīng)用，其導(dǎo)致的收入分配不平等問題不容忽視。自20 世紀(jì)80 年代以來，工業(yè)機(jī)器人在制造業(yè)中被大量使用，許多發(fā)達(dá)國家工資不平等現(xiàn)象明顯加劇，而以技能為導(dǎo)向的技術(shù)變革則是產(chǎn)生該現(xiàn)象的主要原因。然而，技術(shù)的傳播及應(yīng)用雖然有助于解釋發(fā)達(dá)國家勞動力市場不平等加劇現(xiàn)象，但是對發(fā)展中國家或者貧窮國家收入分配的影響尚沒有直接的證據(jù)。傳統(tǒng)貿(mào)易理論認(rèn)為，在全球經(jīng)濟(jì)一體化時期，發(fā)展中國家的不平等現(xiàn)象將減少，然而在過去幾十年中，非洲、拉丁美洲和亞洲地區(qū)的部分發(fā)展中國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速緩慢。這主要是由于發(fā)展中國家各行業(yè)專業(yè)化程度不同且學(xué)歷在高中及以下的勞動力數(shù)量較多，因此由人工智能技術(shù)帶來的不平等情況可能會更加嚴(yán)重。對此，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們提出并比較了2 種可能的解釋：技能偏向型技術(shù)變革（Feenstra 和Gordon，1999）和國際貿(mào)易導(dǎo)致的外包和質(zhì)量升級（Frias等，2009）。也有學(xué)者認(rèn)為這2 種解釋都起到了作用，甚至兩者之間存在相互作用（Acemoglu 和Restrepo，2019）。由以往研究可知，人工智能主要是通過改變不同技能勞動力的收入水平、不同行業(yè)要素的投資回報率以及企業(yè)的市場份額，從而影響勞動力市場的收入分配。

1.人工智能影響勞動力的收入水平

人工智能技術(shù)具有偏向性（Autor，2015），即人工智能對勞動力市場中低技能群體與中高技能勞動力的影響是不同的。一般認(rèn)為，低技能勞動力的工資報酬受技術(shù)進(jìn)步影響更大，容易產(chǎn)生收入下降甚至面臨失業(yè)的風(fēng)險。Prettner 和Strulik（2017）運用OLG 模型將教育內(nèi)生化，即假設(shè)高學(xué)歷的勞動者與機(jī)器是互補(bǔ)關(guān)系，低學(xué)歷的勞動者與機(jī)器是替代關(guān)系，通過研究證明了技術(shù)與經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的同時，收入差距會進(jìn)一步擴(kuò)大。然而，隨著人工智能的發(fā)展，研究者發(fā)現(xiàn)其對金融、律師、醫(yī)生等高技能勞動力的沖擊也在增加，人工智能對這部分勞動力的“替代效應(yīng)”有助于縮小收入差距（陳永偉，2018）。呂世斌和張世偉（2015）就中國制造業(yè)工人的工資變化情況進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn)，隨著就業(yè)“極化”現(xiàn)象的出現(xiàn)，勞動者的工資也呈現(xiàn)“極化”現(xiàn)象，人工智能對高、低技術(shù)行業(yè)的勞動力報酬都有顯著的正向作用。

2.人工智能影響資本的投資回報率

基于任務(wù)模型，學(xué)者們考察了自動化對勞動力價格和資本價格的變化發(fā)現(xiàn)，自動化會導(dǎo)致一些行業(yè)比重上升，另一些行業(yè)下降。Lankishch 等（2017）運用內(nèi)生增長模型研究自動化帶來的技能溢價發(fā)現(xiàn)，自動化的應(yīng)用降低了低技能工人的工資，致使收入不平等現(xiàn)象加劇。技術(shù)的應(yīng)用會改變要素的投入產(chǎn)出，使資本投資回報率上升（Acemoglu 和Restrepo，2017）。研究者們還發(fā)現(xiàn)，人工智能對不同地區(qū)的勞動力分布產(chǎn)生的影響不同，這就導(dǎo)致各地區(qū)的投資回報率存在差異，進(jìn)而造成城市間的收入不平等擴(kuò)大（曹靜和周亞林，2018）。

3.人工智能影響企業(yè)的市場份額

一方面，通過對數(shù)據(jù)的智能化處理和分析，人工智能能夠幫助企業(yè)獲得產(chǎn)出和產(chǎn)品定價上的相對優(yōu)勢，從而獲得更大市場份額。根據(jù)產(chǎn)業(yè)組織理論，當(dāng)數(shù)據(jù)集中在少數(shù)企業(yè)，算法歧視（Algorithmic Discrimination）和算法合謀（Algorithmic Collusion）的風(fēng)險將加大，企業(yè)采取價格歧視和壟斷合謀阻礙市場競爭的風(fēng)險也會加大；另一方面，人工智能作為一項數(shù)字技術(shù)，邊際成本低且易于擴(kuò)散的數(shù)字特性導(dǎo)致早期進(jìn)入市場的企業(yè)更易建立行業(yè)壁壘，從而拉開與其他企業(yè)之間的生產(chǎn)力差距，同時促進(jìn)企業(yè)的橫向擴(kuò)張和縱向并購行為，利潤和財富在少數(shù)大公司中集中，收入分配問題和不平等現(xiàn)象加?。愑纻ィ?018）。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)對城市的發(fā)展，特別是超大城市的發(fā)展也具有顯著影響，這就容易加劇這些城市內(nèi)企業(yè)與其他城市企業(yè)的差距。具體而言，由于強(qiáng)大的資源聚集和人才聚集效應(yīng)以及強(qiáng)大的人工智能生產(chǎn)鏈，發(fā)達(dá)城市的生產(chǎn)自動化和智能化程度得到更大提升，企業(yè)得到進(jìn)一步發(fā)展，越來越多的資本替代勞動，促進(jìn)了區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提升，推動中國經(jīng)濟(jì)向更高質(zhì)量發(fā)展，但同時也進(jìn)一步擴(kuò)大了國內(nèi)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異（陳德余和湯勇剛，2021）。

五、發(fā)展人工智能的政策響應(yīng)

（一）“智能紅利”補(bǔ)位人口紅利不足

人口老齡化加深是中國經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展過程中面臨的一大難題，也是影響中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。隨著人口紅利減弱，人工智能等技術(shù)發(fā)展帶來的“智能紅利”可以刺激企業(yè)創(chuàng)新，提高生產(chǎn)效率，從而彌補(bǔ)人口紅利減少導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)增長動力不足。已有研究發(fā)現(xiàn)，在人口老齡化致使勞動力絕對數(shù)量下降的背景下，人口結(jié)構(gòu)變化和勞動力成本上升等因素是驅(qū)使自動化市場蓬勃向上發(fā)展的動力。研究一國人口老齡化程度和機(jī)器人使用密度的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，不同生產(chǎn)要素相對價格的變化會刺激對特定種類創(chuàng)新的應(yīng)用，當(dāng)勞動力工資上升導(dǎo)致成本上漲時，企業(yè)應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)替代勞動力的意愿就更強(qiáng)（Abeliansky 和Prettner，2017；Acemoglu 和Restrepo，2017）。因此，越是人口老齡化嚴(yán)重的國家，使用機(jī)器人替代的激勵就越大。陳秋霖等（2018）發(fā)現(xiàn)，人工智能發(fā)展屬于“誘導(dǎo)式創(chuàng)新”，其與勞動力之間更多是“補(bǔ)位式替代”關(guān)系，即智能化設(shè)備可以填補(bǔ)勞動力缺口，抵償老齡化加深對經(jīng)濟(jì)增長的不利影響。陳彥斌等（2019）通過構(gòu)建人工智能和老齡化的動態(tài)一般均衡模型發(fā)現(xiàn)，人工智能應(yīng)用促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步，有利于提高全要素生產(chǎn)率，其應(yīng)對老齡化的效果可能較延遲退休表現(xiàn)更為顯著。為應(yīng)對人口老齡化問題，一些國家對人工智能的發(fā)展和應(yīng)用保持著高度關(guān)注，圍繞人工智能的發(fā)展開展了一系列研究并制定了相應(yīng)的公共政策。如2016 年美國白宮發(fā)布了《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》，報告深度分析了人工智能對經(jīng)濟(jì)和就業(yè)的影響；2017 年英國發(fā)布了《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》，該報告把人工智能的創(chuàng)新優(yōu)勢上升為國家戰(zhàn)略，指出在將發(fā)展人工智能用于提升總體國家競爭能力的同時也要積極應(yīng)對人工智能給法律和個人或公眾利益帶來的挑戰(zhàn)；德國針對人工智能技術(shù)的開發(fā)，與美國、以色列等展開合作，明確表示支持人工智能在交通、家居、生產(chǎn)等多行業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用；日本推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和人工智能在社會服務(wù)平臺的應(yīng)用，打造了“超智能社會5.0”（薛亮，2017）。

近年來，中國政府也積極推動工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)和使用。2013 年，中華人民共和國工業(yè)和信息化部（MIIT）發(fā)布了《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)促進(jìn)和發(fā)展指導(dǎo)意見》，提出了一些機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具體目標(biāo)，如發(fā)展3～5 家世界領(lǐng)先的機(jī)器人公司和8～10 個配套產(chǎn)業(yè)集群；將中國高端機(jī)器人產(chǎn)品的全球市場份額提高到45%以上；推動機(jī)器人在工廠的使用，使每萬名工人擁有100 臺機(jī)器人。2015 年啟動的“中國制造2025”提出，到2020年，每年生產(chǎn)10 萬臺工業(yè)機(jī)器人，并實現(xiàn)每1 萬名工人擁有150 臺機(jī)器人的密度。2016 年，中華人民共和國工業(yè)和信息化部等部門共同啟動了《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》，將機(jī)器人應(yīng)用推廣到包括服務(wù)業(yè)在內(nèi)的更廣泛領(lǐng)域。2020 年3 月，中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部發(fā)布的《關(guān)于科技創(chuàng)新支撐復(fù)工復(fù)產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行的若干措施》明確提出要大力推動關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，人工智能便是其中一項。此外，該部門還提出要編制面向智慧醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)、公共衛(wèi)生、智慧城市、現(xiàn)代食品、生態(tài)修復(fù)、清潔生產(chǎn)等應(yīng)用場景的技術(shù)目錄，在國家高新區(qū)、國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)等打造示范應(yīng)用場景，推動實施一批新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)項目，引導(dǎo)消費和投資方向。中華人民共和國工業(yè)和信息化部在2020 年3 月的《關(guān)于開展產(chǎn)業(yè)鏈固鏈行動推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同復(fù)工復(fù)產(chǎn)的通知》 中提到，要加快人工智能等新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快制造業(yè)智能化改造。2020 年4 月，中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會首次明確新型基礎(chǔ)設(shè)施的范圍，人工智能便是新基建的一大主要領(lǐng)域。此外，人工智能相關(guān)法律法規(guī)問題在2020 年6 月的中華人民共和國全國人民代表大會常務(wù)委員會中也被提及，指出要加強(qiáng)立法理論研究，重視對人工智能、區(qū)塊鏈、基因編輯等新技術(shù)新領(lǐng)域相關(guān)法律問題的研究。為更好在全球治理格局下尋求合作共享的機(jī)會，中國制定公共政策時應(yīng)考慮其他國家人工智能和數(shù)據(jù)規(guī)制制度的差異性，共同構(gòu)建全球治理機(jī)制（賈開和蔣余浩，2017）。

（二）應(yīng)對人工智能給勞動力就業(yè)帶來的挑戰(zhàn)

發(fā)展人工智能有助于緩解老齡化對中國經(jīng)濟(jì)增長帶來的不利影響（陳彥斌，2019；陳秋霖等，2018；劉濤雄和劉駿，2018），但防范人工智能帶來的失業(yè)和收入分配問題則是人工智能有序發(fā)展和應(yīng)用的關(guān)鍵。人工智能對就業(yè)市場的沖擊給本身處于弱勢的人群帶來的影響可能更大。如Borjas 和Freeman（2019）利用中國地級市2000—2016 年的數(shù)據(jù)和中國公民個人縱向數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用顯著減少了遷移人口的回流，工業(yè)機(jī)器人普及程度較高的省份移民人口比例下降，同時，機(jī)器人使用對國有部門、低技能崗位工作和老年勞動者的影響更大。孫早和侯玉琳（2019）研究發(fā)現(xiàn)，智能化會促進(jìn)機(jī)器對中等技能勞動力的替代，刺激人力資本加快提升，勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)面臨重塑。據(jù)統(tǒng)計，2020 年中國工業(yè)機(jī)器人行業(yè)創(chuàng)造的系統(tǒng)操作員、運維員等諸多新崗位人才需求量達(dá)20 萬，但是供給的缺口大，勞動力素質(zhì)與未來工作技能要求不匹配等問題突出（王君等，2017）。

而處理技術(shù)對勞動力就業(yè)的沖擊，避免出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性失業(yè)的關(guān)鍵主要在于政府。除了減緩技術(shù)應(yīng)用的速度，防止短期內(nèi)突然對勞動力市場產(chǎn)生巨大沖擊之外，政府還需要提供一些如社會保護(hù)、稅收福利制度等政策措施。當(dāng)技術(shù)替代勞動力時，社會保障制度是維持勞動力市場平穩(wěn)過渡的關(guān)鍵因素，適當(dāng)?shù)纳鐣Ｕ现贫扔兄谔岣呔蜆I(yè)率。但社會保障制度也可能存在不足，如國外全民基本收入制度（UBI）作為一種社會保障制度引起了廣泛關(guān)注（Furman 和Seamans，2018），這一制度的優(yōu)勢在于能夠在一定程度上減輕貧困，保障人們在面對工作機(jī)會相對較少時依然能夠生存（Goolsbee，2018），但也存在明顯的缺點：首先，激勵機(jī)制容易發(fā)生扭曲，這在很大程度上會降低市場勞動力的參與度，尤其是低收入人群可能會變得懶散且更加依賴社會基本保障。其次，政府面臨的支出壓力變大，可能出現(xiàn)稅收收入難以保障，與其他福利政策難協(xié)調(diào)等問題（曹靜和周亞林，2018）。為應(yīng)對人工智能對勞動力就業(yè)造成嚴(yán)重沖擊，國內(nèi)研究者們從提高勞動者素質(zhì)，鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，深化教育培養(yǎng)體制改革以及完善社會保障制度方面，提出政策建議（王君等，2017；程承坪和彭歡，2018；段海英和郭元元，2018）。建議具體可以歸納為三點：一是重構(gòu)職業(yè)教育體系，完善社會各類保障制度。結(jié)合人工智能和機(jī)器人行業(yè)對人才素質(zhì)和技能的要求，以市場需求為導(dǎo)向，增強(qiáng)高等教育院校自主辦學(xué)的靈活性。提高勞動者素質(zhì)和技能水平，培養(yǎng)具有較強(qiáng)適用能力的勞動力。完善社會失業(yè)保險保障和就業(yè)援助制度，對技能不足的勞動力進(jìn)行再教育和培訓(xùn)，使勞動者在崗位轉(zhuǎn)換間實現(xiàn)平穩(wěn)過渡。二是減少信息不對稱，保持勞動力在不同區(qū)域的流動性。加強(qiáng)崗位信息服務(wù)，促進(jìn)勞動力的跨區(qū)域流動，鼓勵農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)和勞動力匱乏的區(qū)域?qū)で蠊ぷ鳈C(jī)會。進(jìn)一步完善戶籍制度，避免區(qū)域性和行業(yè)間就業(yè)歧視現(xiàn)象發(fā)生。三是鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，激發(fā)人工智能的創(chuàng)造效應(yīng)。鼓勵中高端人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，催生新型業(yè)態(tài)，擴(kuò)大就業(yè)市場容量。加快人工智能創(chuàng)新基地的建設(shè)和人工智能重點領(lǐng)域的突破，支持人工智能應(yīng)用成果轉(zhuǎn)化。激發(fā)人工智能的就業(yè)創(chuàng)造能力，擴(kuò)大對勞動者的吸納能力。

（三）應(yīng)對人工智能給收入分配帶來的挑戰(zhàn)

隨著人工智能對勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響日益深化，勞動者內(nèi)部的收入差距不可避免地擴(kuò)大。針對人工智能給收入分配帶來的挑戰(zhàn)，國內(nèi)外學(xué)者就數(shù)據(jù)收費、稅收、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等政策建議展開討論。Rifkin（2014）認(rèn)為，人工智能應(yīng)用帶來日益嚴(yán)重的不平等現(xiàn)象與其零邊際成本和消費者免費分享數(shù)據(jù)以換取“免費服務(wù)”有關(guān)，數(shù)據(jù)的構(gòu)建和算法的處理在人工智能中起著重要的作用，當(dāng)前的“免費數(shù)據(jù)-免費服務(wù)”模式應(yīng)該得以調(diào)整，重新建立適當(dāng)?shù)?、基于邊際成本的激勵機(jī)制。Ibarra 等（2018）也支持對數(shù)據(jù)收費的建議，認(rèn)為這不僅有利于改善不平等現(xiàn)象，而且有助于信息隱私的保護(hù)。Acemoglu Restrepo（2019）從稅收角度分析指出，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)適當(dāng)征稅，一方面可以保持穩(wěn)定的稅收基礎(chǔ)；另一方面也能夠激勵企業(yè)創(chuàng)新。還有學(xué)者提出通過鼓勵工人參與共享資本收益和利潤以及建立有效的稅收體系來解決日益嚴(yán)重的不平等問題（Freeman，2015；Ciminelli 等，2017），但實際上，減少工作時間和分享企業(yè)盈余利潤的倡議很難得到推行。也有學(xué)者針對發(fā)展中國家的人工智能發(fā)展，提出加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的建議，投資建設(shè)人工智能發(fā)展需要的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，確保各行業(yè)和地區(qū)的公司實現(xiàn)公平競爭。在“人口紅利”不斷弱化的當(dāng)下，正確認(rèn)識人工智能與勞動力之間的關(guān)系，使人工智能應(yīng)用與勞動力市場變革速度相匹配，推動人工智能在不同地區(qū)行業(yè)平衡發(fā)展是避免地區(qū)間收入差距擴(kuò)大的有效措施（陳秋霖等，2018）。

六、研究結(jié)論與未來展望

（一）研究結(jié)論

通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)研究進(jìn)行歸納發(fā)現(xiàn)，人工智能對經(jīng)濟(jì)增長具有積極的促進(jìn)作用，其影響機(jī)制主要為提升企業(yè)生產(chǎn)率、減少勞動投入和增加教育研發(fā)投入3 個渠道。對人工智能對勞動力就業(yè)影響的研究討論主要集中于2 個方面：一是人工智能的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”對勞動力就業(yè)崗位數(shù)量的影響。由于人工智能技術(shù)發(fā)展的不確定性以及缺乏完整統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫，對人工智能對就業(yè)總量的影響效果還沒有達(dá)成統(tǒng)一的意見，但現(xiàn)有的實證經(jīng)驗論證了人工智能創(chuàng)造新就業(yè)崗位的能力，普遍接受的觀點認(rèn)為，人工智能對就業(yè)的“創(chuàng)造效應(yīng)”抵免了“替代效應(yīng)”，就業(yè)崗位總體保持穩(wěn)定。二是人工智能所帶來的技術(shù)進(jìn)步是非中性的。人工智能對不同勞動群體的影響具有偏向性，從事重復(fù)常規(guī)型任務(wù)的中低等技能勞動力更易被替代，這就會導(dǎo)致勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“兩極化現(xiàn)象”。此外，一些來自中國的實證研究發(fā)現(xiàn)，由于區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)以及地區(qū)生活成本差異，人工智能對低技能就業(yè)者的擠出效應(yīng)更強(qiáng)，勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)會出現(xiàn)空間上的“單極極化”現(xiàn)象，同時人工智能的就業(yè)極化帶來收入上的極化，可能加劇收入分配和不平等問題，造成貧富差距的擴(kuò)大。

在分析人工智能發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀時，研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化和智能機(jī)器人應(yīng)用之間有積極互補(bǔ)作用。一方面，人口老齡化加速使得勞動供給緊縮、勞動力成本上升等問題越發(fā)嚴(yán)峻，人工智能作為一項通用目的技術(shù)，其對勞動力更多的是“補(bǔ)位式替代”，彌補(bǔ)“人口紅利”不足帶來的消極影響。另一方面，技術(shù)進(jìn)步改變市場要素相對價格，刺激企業(yè)擴(kuò)大智能化生產(chǎn)，人工智能應(yīng)用的普及反過來又會對勞動力供求關(guān)系、就業(yè)市場結(jié)構(gòu)以及收入分配造成沖擊。

（二）未來展望

隨著人工智能的擴(kuò)大布局及實踐，關(guān)于人工智能的研究未來還有很多可積極探索的方向。如，人工智能治理方面，如今人工智能的治理正已逐步從倫理原則等軟性約束，邁向全面具有可操作性的法律規(guī)制的新階段。未來人工智能規(guī)制和數(shù)據(jù)治理緊密結(jié)合將是重要趨勢，因此全球人工智能治理路徑不僅僅從系統(tǒng)化規(guī)制入手，也會逐步強(qiáng)化場景化立法規(guī)制探索。以中國為例，為促進(jìn)新一代人工智能健康發(fā)展，積極推動人工智能全球治理，2019 年6 月，國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會發(fā)布了《新一代人工智能治理原則--發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，其目的就是為了更好協(xié)調(diào)人工智能發(fā)展與治理的關(guān)系，確保人工智能安全可控可靠。再如，隨著第五代移動通信技術(shù)（5G）的蓬勃興起，研究5G 技術(shù)與人工智能融合創(chuàng)新發(fā)展已成重大趨勢。此外，人工智能營銷作為一個新興研究主題同樣受到越來越多學(xué)者的關(guān)注，國內(nèi)相關(guān)研究成果自2015 年來保持增長趨勢，并呈現(xiàn)出“起步”“快速演變”和“深化應(yīng)用”三個發(fā)展階段。同時，基礎(chǔ)理論研究對促進(jìn)人工智能發(fā)展也具有重要意義，對人工智能的研究可以借鑒已有經(jīng)驗發(fā)展專業(yè)性的基礎(chǔ)理論，以國家人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及其所涉的關(guān)鍵技術(shù)為基礎(chǔ),分析了人工智能專業(yè)設(shè)置與建設(shè)中存在的主要問題，支撐人工智能的變革。在“人口紅利”不斷弱化的當(dāng)下，正確認(rèn)識人工智能與勞動力之間的關(guān)系，將人工智能應(yīng)用于勞動力市場變革速度相匹配，制定配套的教育培訓(xùn)、社會保障和產(chǎn)業(yè)政策等方面的政策措施是保障人工智能發(fā)揮積極作用、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)更高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。在中國情景下，定量化人工智能對企業(yè)和個人的影響，探究人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的影響也是未來的重要研究方向。