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    人工智能對就業(yè)的影響綜述

    2022-01-08 09:31:35吳磊
    商業(yè)2.0-市場與監(jiān)管 2022年1期
    關(guān)鍵詞:技術(shù)進(jìn)步人工智能

    吳磊

    摘要:人工智能的快速發(fā)展將大量的智能化、自動化設(shè)備引入生產(chǎn)領(lǐng)域,對勞動力市場造成了巨大的影響。本文從替代效應(yīng)和生產(chǎn)率效應(yīng)出發(fā),整理關(guān)于人工智能和就業(yè)的文獻(xiàn)。最終發(fā)現(xiàn),以人工智能為代表的自動化技術(shù)對高需求彈性部門沖擊較小,對低需求彈性部門沖擊較大;而技術(shù)進(jìn)步帶來的生產(chǎn)率效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步的程度不一致,同時造成產(chǎn)業(yè)區(qū)域性集聚,對技術(shù)落后的國家造成較大的負(fù)面影響。

    關(guān)鍵詞:人工智能;技術(shù)進(jìn)步;替代效應(yīng);生產(chǎn)率效應(yīng)

    近年來,人工智能技術(shù)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,以智能化機(jī)器人和自動化設(shè)備為代表的新生產(chǎn)要素對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了十分重大的積極影響。但傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步不同,人工智能具備一定的學(xué)習(xí)和決策能力,這讓很多相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者產(chǎn)生了一定的擔(dān)憂。目前,人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展最大的影響是通過自動化參與到各個領(lǐng)域的生產(chǎn)活動中,當(dāng)下對人工智能的擔(dān)憂主要集中于它是否會快速在全球內(nèi)大面積的替代人類勞動力,造成大面積失業(yè)本文就人工智能的發(fā)展對勞動力市場的影響相關(guān)觀點進(jìn)行系統(tǒng)整理,為進(jìn)一步的研究打下堅實的的理論基礎(chǔ)。

    1.歷史回顧

    技術(shù)進(jìn)步對勞動力市場的沖擊在前幾次工業(yè)革命期間均有發(fā)生,但并未出現(xiàn)持續(xù)性的大規(guī)模失業(yè)。第一次工業(yè)革命之前,除了借助畜力之外,人類絕大多數(shù)的工作都依靠人工。但飛梭等高效工具的出現(xiàn)極大地提高了生產(chǎn)效率,部分取代了人工勞動(Rasmussen,1982);第二次工業(yè)革命中出現(xiàn)了內(nèi)燃機(jī),替代了一部分從事重體力活動的勞工(Daron Acemoglu,Pascual Restrepo,2018);20世紀(jì)80年代,制造業(yè)大量引入工業(yè)機(jī)器人,快速推動了制造業(yè)中勞動密集型工作的自動化(Ayres、Miller,1983);進(jìn)入本世紀(jì)后,人工智能領(lǐng)域取得重大突破,使得計算機(jī)軟件和智能化設(shè)備的用途日益廣泛傳統(tǒng),行業(yè)出現(xiàn)被顛覆的可能性(Autor,2006)。歷史地看,前幾次重大的技術(shù)變革都在不同程度上對勞動密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了很大沖擊,但并沒有出現(xiàn)持續(xù)性、大面積的失業(yè),反而實現(xiàn)了勞動力逐步向更高級的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    2.對就業(yè)的影響

    以人工智能為代表的自動化技術(shù)的進(jìn)步必然會對勞動力市場產(chǎn)生較大影響,但由于技術(shù)進(jìn)步自身的某些特征及不同的現(xiàn)實狀況,這種影響對勞動力市場的作用并不能一概而論。自動化技術(shù)對就業(yè)市場的負(fù)面沖擊主要表現(xiàn)在對勞動力的替代上,但面對不同的勞動群體和產(chǎn)業(yè),沖擊大小的差異較大;與此同時,技術(shù)進(jìn)步在一定程度上能夠促進(jìn)就業(yè),不過這種正向作用仍然存在較大的局限性。

    2.1 人工智能對就業(yè)的替代效應(yīng)

    2.1.1 對不同行業(yè)就業(yè)的替代效應(yīng)

    毫無疑問,以人工智能為代表的自動化技術(shù)必然會對勞動力市場產(chǎn)生沖擊,但對于不同行業(yè),這種沖擊的大小可能不同(Aaron Benanav,2019)??傮w來說,對彈性較低的行業(yè)沖擊較大,對彈性較高的行業(yè)沖擊較小。20世紀(jì)40年代,得益于技術(shù)進(jìn)步,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率空前的提高。而農(nóng)產(chǎn)品需求彈性比較低,產(chǎn)能的增長大幅超過需求增長,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門在之后的一段時間內(nèi)大量裁員。到2010年,歐洲和日本人農(nóng)業(yè)勞動人口比例普遍低于5%。與農(nóng)業(yè)相比,其他需求收入彈性較高的行業(yè)受到的沖擊相對較小。以服裝行業(yè)為例,自2000年到2010年,我國服裝行業(yè)從業(yè)人員從低點的188萬增加到431萬,增長率達(dá)到129%,之后仍然保持較快增長。由此可以看出,服裝行業(yè)的就業(yè)在自動化進(jìn)程中收到的沖擊并不大。

    除需求彈性外,行業(yè)飽和度也是影響自動化作用力度和方向的重要因素。貝森(2018)認(rèn)為,在需求缺口較大的市場中,如果新技術(shù)提高了生產(chǎn)率,那么它們會在一定程度上對就業(yè)產(chǎn)生積極影響。Acemoglu和Restrepo(2017)發(fā)現(xiàn)在不太飽和的非制造業(yè)中,人工智能與其他類型的自動化技術(shù)可能會在擴(kuò)張的過程中創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會,但在飽和行業(yè)中會造成失業(yè)。

    2.2 人工智能對就業(yè)的生產(chǎn)率效應(yīng)

    除了替代效應(yīng),人工智能的發(fā)展也可以通過各種渠道產(chǎn)生生產(chǎn)率效應(yīng)以部分對沖替代效應(yīng)。

    2.2.1 催生新職業(yè)

    密集自動化往往與新職業(yè)同時出現(xiàn)。例如,在19世紀(jì)的英國,各種新行業(yè)和工作迅速擴(kuò)張,包括工程師、機(jī)械師、后臺工作人員等(Mokyr,1990年)。20世紀(jì)早期的美國,農(nóng)業(yè)機(jī)械化與新工業(yè)和工廠工作崗位的大量增加相吻合(Kuznets, 1966)。Acemoglu和Restrepo(2016)發(fā)現(xiàn),從1980年到2010年,新職業(yè)和職位的引入和擴(kuò)展解釋了大約一半的就業(yè)增長。

    此外,由于技術(shù)進(jìn)步的需要,在人才培養(yǎng)、學(xué)術(shù)研究方向的投入加大。AI Index發(fā)布的數(shù)據(jù)表明。自2013年以來,人工智能相關(guān)技能的工作崗位比例增長了近5倍(加拿大和英國的增長尤其迅速)。這從一定程度上說明技術(shù)進(jìn)步從自身的需求出發(fā),引導(dǎo)一部分人進(jìn)入到相關(guān)領(lǐng)域,這也能夠部分緩解勞動力市場的壓力。

    2.2.2 生產(chǎn)率效應(yīng)的局限性

    1)增長與技術(shù)進(jìn)步不同步

    Cockburn,Henderson, Stern(2017)認(rèn)為人工智能和其他形式的高級自動化,可以通過許多后續(xù)創(chuàng)新推動生產(chǎn)率增長,但實際生產(chǎn)率進(jìn)步與技術(shù)進(jìn)步的速度還存在巨大差距。Robert Gordon(2014)研究發(fā)現(xiàn),盡管摩爾定律下計算機(jī)性能呈指數(shù)級提高,但對生產(chǎn)率的提升并不明顯,Brynjolfsson (2017)認(rèn)為這是由于技術(shù)進(jìn)步的商業(yè)化存在明顯滯后與技術(shù)應(yīng)用范圍不可能完全擴(kuò)散至全社會造成的。

    2)造成產(chǎn)業(yè)聚集

    自動化方面的重大進(jìn)步將增加相關(guān)產(chǎn)業(yè)的集群優(yōu)勢,其結(jié)果是勞動力需求更有可能在全球范圍內(nèi)集中,而不是分散,這會導(dǎo)致區(qū)域性的就業(yè)問題,拉大發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家的差距。因此人工智能和其他技術(shù)進(jìn)步在沒有全球范圍內(nèi)擴(kuò)散的情況下,對落后的國家是不利的。

    3.結(jié)論

    人工智能對勞動力市場的影響是兩面性的,它既可以通過提升生產(chǎn)效率等渠道來擴(kuò)大總需求,也可以通過自動化對勞動力進(jìn)行替代。但從目前的研究結(jié)果來看,替代效應(yīng)對不同行業(yè)、不同群體的影響是不同的。替代效應(yīng)對高需求彈性行業(yè)和高學(xué)歷人群影響較小,反之則越大;生產(chǎn)率效應(yīng)由于傳導(dǎo)機(jī)制過于復(fù)雜,與技術(shù)進(jìn)步在時間和程度上都不同步且難以量化,經(jīng)濟(jì)學(xué)家對它的作用力度甚至是方向都存在分歧。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Acemoglu, Daron, and Pascual Restrepo. 2016. “The race between machine and man: Implications of technology for growth, factor shares and employment.” National Bureau of Economic Research working paper No. w22252.

    [2]Acemoglu, Daron and David Autor (2011) “Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings,” Handbook of Labor Economics, 4: 1043-1171.

    [3]Agrawal, Ajay, Joshua S. Gans and Avi Goldfarb. Forthcoming. “Introduction to‘The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda’.” in The Economics of Artificial Intelligence, eds. Ajay Agrawal, Joshua S. Gans and Avi Goldfarb, Chicago: University of Chicago Press (forthcoming).

    [4]Arrow, Kenneth J. 1962. “Economic Welfare and the Allocation of Resources for Inventions.”In The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors, edited by R.R. Nelson,609-626. Princeton, NJ: Princeton University Press.

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