人工智能應用對制造企業(yè)員工收入水平的影響研究

夏 鑫

引言

人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術推動人類社會快速步入數(shù)字化時代，推動生產、生活、思維方式和經(jīng)濟結構的重大變革[1]，為全球經(jīng)濟和社會發(fā)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。近年來，人工智能技術受到國家政府的高度支持和重視，已成為國家戰(zhàn)略的重要組成部分，例如2017年印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年人工智能與5G技術、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)被定義為新型基礎設施，2021年“十四五”規(guī)劃提出要進一步加快建設新型基礎設施，2022年出臺《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》等這一系列舉措為人工智能技術的發(fā)展提供了長期保障，均體現(xiàn)了國家引領智能技術進步的決心。

隨著人工智能技術的逐步應用，對勞動力市場也帶來重大改變，人工智能對就業(yè)的影響主要存在“創(chuàng)造效應”和“替代效應”兩種觀點，創(chuàng)造效應是指新要素投入帶來全新就業(yè)機會；替代效應是指技術進步替代一些人的職業(yè)，造成大規(guī)模失業(yè)等問題[2]148。已有研究表明，工業(yè)機器人大規(guī)模使用可能會對制造企業(yè)員工收入造成負面影響，但主要使用的是上市公司等宏觀數(shù)據(jù)，且相關研究主要集中在宏觀勞動力市場層面，對微觀層面的勞動者個體的關注較少。本文使用2018年中國勞動力動態(tài)調查（CLDS）數(shù)據(jù)試圖探討人工智能應用對制造企業(yè)員工收入水平將會產生何種影響。制造企業(yè)員工屬于低技能勞動者，收入是他們良好工作和生活的重要保證，也是激勵他們在工作崗位上進步和發(fā)展的重要源泉，如何讓社會低技能勞動者適應新技術的應用，更好地進行勞動也是我國政府未來工作重心之一。

一、文獻回顧和研究假設

人工智能對就業(yè)的影響存在“創(chuàng)造效應”和“替代效應”兩種觀點。創(chuàng)造效應認為新要素投入帶來新的就業(yè)機會，可以促使員工技能的迭代更新，提升員工工作效率，增加企業(yè)利潤率，有利于增加員工收入水平[2]151。替代效應認為技術進步替代部分職業(yè)，造成失業(yè)等問題，給員工帶來失業(yè)風險等威脅，就業(yè)市場競爭力下降，會降低員工收入水平[3]。2015年發(fā)布《工業(yè)機器人對就業(yè)的積極影響》報告認為，人工智能技術應用對就業(yè)不只是消極影響，反而積極影響更為顯著，可以創(chuàng)造更高質量的就業(yè)機會[4]88。因此，從人工智能對就業(yè)的創(chuàng)造效應來看，人工智能技術應用一定程度上可以增加更優(yōu)質的就業(yè)崗位，增加員工的工作效能，獲得單位小時內更高的收入報酬。

制造業(yè)企業(yè)員工工作具有機械重復、工作時間長等特征，相比于二、三產業(yè)，人工智能技術在第一產業(yè)應用場景和范圍更為普遍，制造業(yè)企業(yè)員工已經(jīng)逐漸適應工作場所新技術的應用，工作知識和技能也得到一定的迭代和升級，能夠適應新的工作任務和要求，工作效率能夠得到一定提升，進而也會提升他們的收入水平。綜上，提出假設：

H1：人工智能應用對制造企業(yè)員工的收入水平具有正向影響。

人力資本理論認為，教育投資是個體潛藏能力得以增長的生產性投資，能提高人的知識、技能和生產能力，從而增加個人收入。受教育程度更高的制造業(yè)企業(yè)員工可以更加快速掌握人工智能技術發(fā)展對知識和技能的需求，提高生產效率，增加工資收入，而受教育程度低的員工，掌握新知識和技能的時間相對更長，技能水平稍差，收入水平也會低一點。綜上，提出假設：

H2：教育程度對制造企業(yè)員工的收入水平具有正向影響。

H3：教育程度在人工智能應用和制造企業(yè)員工的收入水平之間起正向調節(jié)作用。

二、數(shù)據(jù)來源和變量定義

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于CLDS2018年個體問卷數(shù)據(jù)。該調查采用多階段、多層次的概率抽樣方法，每隔兩年對中國城鄉(xiāng)開展動態(tài)追蹤調查，具備一定的權威性和代表性。選擇制造企業(yè)18—65歲員工作為研究樣本，剔除無效樣本后，最終獲得樣本數(shù)據(jù)共778個。

（二）變量定義

因變量：收入水平。選擇被調查對象2017年的年總收入數(shù)據(jù)來衡量勞動力收入水平，并對其做對數(shù)化處理[5]。數(shù)值越高，代表員工收入水平越高，反之則越低。

自變量：人工智能應用。采用二分類變量進行表示，通過對問卷中“您的工作單位是否使用高度自動化、機器人、人工智能等技術？”這一題目進行測量[4]89，若回答是，則賦值1；若回答否，則賦值0。

調節(jié)變量：教育程度。通過對受訪者詢問“您的最高學歷是什么”了解其教育程度，取值范圍為1—10分，數(shù)值越高，代表受教育程度越高，反之越低。

控制變量：為了盡量消除變量遺漏帶來的估計偏差，本文選擇以下控制變量包括：年齡、性別、婚姻狀態(tài)、社會保險、健康狀況等作為控制變量。

三、實證結果和分析

描述性統(tǒng)計分析

采用SPSS26.0對篩選后的制造企業(yè)員工樣本進行描述性統(tǒng)計，分析結果如表1所示。研究樣本的平均年齡在41歲左右，男女性別比例分布較為均勻，購買社會保險的調查者不到總調查者半數(shù)，樣本制造企業(yè)人工智能應用水平總體偏低，員工年總收入平均水平在5萬元左右，受教育程度平均為高中學歷水平。

表1 描述性統(tǒng)計分析

各變量之間的相關性關系如表2所示。由皮爾遜相關系數(shù)可以看出：人工智能應用與收入水平（r=0.179，p ＜0.01）顯著正相關，人工智能應用與教育程度（r=0.130，p＜0.01）顯著正相關，教育程度與收入水平（r=0.353，p＜0.01）顯著正相關，各變量相關性與假設初步相符。

表2 變量間相關性分析

接著，檢驗人工智能應用與收入水平之間的基準回歸關系，見表3。首先，將收入水平設為因變量，將年齡、性別、婚姻狀態(tài)等變量作為自變量，模型1結果顯示，性別（β=0.226，p＜0.001）、婚姻狀態(tài)（β=0.287，p＜0.001）、社會保險（β=0.287，p＜0.001）對制造企業(yè)員工收入水平具有顯著正向影響，即制造企業(yè)男性、已婚或社會保險水平高的員工收入水平提高的可能性更大。

表3 基準回歸分析

表4 教育程度的調節(jié)作用

然后將人工智能應用作為自變量，將年齡、性別、婚姻狀態(tài)等設為控制變量，收入水平作為因變量?；貧w結果如模型2所示，人工智能應用對收入水平也具有顯著正向影響（β=0.085，p＜0.01），當制造企業(yè)人工智能應用水平逐漸增加時，制造企業(yè)員工對應的收入水平也會提高。綜上，假設1得到驗證。

為進一步檢驗教育程度在人工智能應用和制造企業(yè)員工收入水平之間的調節(jié)作用，首先對調節(jié)變量和自變量進行標準化處理，再將標準化結果乘積項（人工智能應用×教育程度）帶入回歸模型進行分層回歸分析。由模型3可知，在基準回歸分析基礎上，加入教育程度作為自變量，結果顯示，制造企業(yè)員工的教育程度對收入水平呈現(xiàn)顯著正向影響（β=0.209，p＜0.001），即制造企業(yè)員工受教育水平越高，收入水平也會越高，假設2得到驗證。由模型4可知，人工智能應用和教育程度的交互項會對制造企業(yè)員工收入水平產生較為明顯的正向影響（β=0.080，p＜0.05），表明教育程度在人工智能應用和制造企業(yè)員工的收入水平之間起正向調節(jié)作用，即受教育程度越高，人工智能應用和收入水平之間的正向關系就越強。

四、研究結論與討論

對制造企業(yè)員工收入水平產生顯著的正向影響。同時，教育程度對制造企業(yè)員工收入水平產生正向影響，教育程度在人工智能應用和制造企業(yè)員工收入水平之前起到正向調節(jié)作用。

基于研究結論，提出以下政策啟示：首先，企業(yè)應科學合理引進人工技能技術的應用?？紤]人工智能技術應用對員工帶來的不利影響，組織相關技能培訓，循序漸進推進企業(yè)人工智能應用過程，幫助企業(yè)更好地發(fā)展。其次，員工要與時俱進提升自身工作能力和技術。正確看待新技術的發(fā)展應用，快速掌握對應新技術和新技能，主動學習更新知識和技能。最后，政府有關部門應出臺完善相關的輔助政策。對人工智能應用低的企業(yè)提供一定資金扶持和傾斜，幫助其更好地轉型升級；為就業(yè)群體提供就業(yè)信息咨詢服務，組織開展職業(yè)技能培訓活動，提高勞動者工作適應能力。