□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(dòng)下，人工智能技術(shù)應(yīng)用迎來(lái)拐點(diǎn)并逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域，以自動(dòng)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(huì)發(fā)展帶來(lái)了巨大的沖擊（陳永偉和曾昭睿，2019）。中國(guó)信通院云計(jì)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(diǎn)方向，2020 年銀行信息科技投入達(dá)到2017 億元，同比增長(zhǎng)超過(guò)25%。金融機(jī)構(gòu)通過(guò)擴(kuò)大科技團(tuán)隊(duì)、建設(shè)基礎(chǔ)能力、提供基礎(chǔ)應(yīng)用、賦能已有場(chǎng)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(cè)等生物化學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用成果明顯。黨的十九大報(bào)告提出，促進(jìn)人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，有助于培育新的增長(zhǎng)點(diǎn)，形成新動(dòng)能。習(xí)近平總書(shū)記在主持中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)也強(qiáng)調(diào)，人工智能發(fā)展是我國(guó)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(xiàng)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(huì)提升各行業(yè)全要素生產(chǎn)率。從企業(yè)層面來(lái)看，人工智能可以通過(guò)預(yù)測(cè)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(duì)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(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（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(dòng)力市場(chǎng)的互動(dòng)機(jī)制，人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)就業(yè)市場(chǎng)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(guó)外就有許多研究證實(shí)了人工智能的崗位替代或創(chuàng)造效應(yīng)，以及勞動(dòng)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(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)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(guó)外謹(jǐn)慎考慮人工智能對(duì)崗位的替代效應(yīng)不同，就業(yè)替代的威脅并不是中國(guó)政府和民眾的優(yōu)先考慮項(xiàng)，中國(guó)政府對(duì)人工智能政策的制定動(dòng)機(jī)更多是出于應(yīng)對(duì)勞動(dòng)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(lái)，中國(guó)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(lái)的勞動(dòng)力供給減少、經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力不足等問(wèn)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(guó)的發(fā)展和應(yīng)用（Cheng Hong 等，2019）。目前，中國(guó)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(dòng)了各種計(jì)劃和補(bǔ)貼來(lái)鼓勵(lì)使用機(jī)器人，以此促進(jìn)中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。人工智能發(fā)展的開(kāi)放性和不確定性使得其技術(shù)的跨國(guó)流動(dòng)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(lái)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(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展意義重大。

本文對(duì)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(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)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(guó)與部分發(fā)達(dá)國(guó)家呈現(xiàn)出的不同效應(yīng)，為正確認(rèn)識(shí)人工智能與勞動(dòng)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(duì)中國(guó)未來(lái)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(dòng)力市場(chǎng)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(jiǎn)稱AI）屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，最初以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，而后受云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)推動(dòng)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(xiàng)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(wú)自主意識(shí)，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(lái)很智能，但實(shí)際上卻缺乏自主意識(shí)，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(shí)，可以獨(dú)立進(jìn)行推理和決策，這類人工智能的普及應(yīng)用會(huì)給世界帶來(lái)更大的、更具顛覆性的影響。從人工智能技術(shù)發(fā)展史來(lái)看，人工智能未來(lái)發(fā)展依然面臨著重重困難，并將長(zhǎng)期處于“弱人工智能”階段（張?chǎng)魏屯趺鬏x，2019）。目前，學(xué)界對(duì)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(duì)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(jì)算基礎(chǔ)上，研究者們也主要是嘗試在模式識(shí)別和預(yù)測(cè)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(lái)發(fā)展高潮。據(jù)2016 年美國(guó)發(fā)布的總統(tǒng)經(jīng)濟(jì)報(bào)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(kāi)發(fā)的AlphaGo 系統(tǒng)擊敗了世界圍棋高手李世石，這使越來(lái)越多的人們意識(shí)到如今的人工智能已不再簡(jiǎn)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(jì)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(chǔ)、算法軟件開(kāi)發(fā)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)?，F(xiàn)實(shí)生活中較為常見(jiàn)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(gè)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(lái)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(shí)別等領(lǐng)域；二是“人造勞動(dòng)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(dòng)的智能機(jī)器人（鄭戈，2017）。這些機(jī)器人除了參與體力勞動(dòng)以外，還可以完成機(jī)械加工、材料搬運(yùn)和質(zhì)量控制等任務(wù)，同時(shí)，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(huì)計(jì)和審計(jì)等領(lǐng)域也越發(fā)常見(jiàn)。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）最新發(fā)布的《2020年世界機(jī)器人技術(shù)》報(bào)告顯示，世界各地的工廠中正在運(yùn)行的工業(yè)機(jī)器人數(shù)量超過(guò)270 萬(wàn)臺(tái)，較去年相比增長(zhǎng)了12%，與此同時(shí)，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(wàn)臺(tái)，雖然比2018 年下降了12%，但依然是有記錄以來(lái)的第三高銷量。中國(guó)是機(jī)器人應(yīng)用大國(guó)，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(chǎng)，其中中國(guó)過(guò)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(wàn)臺(tái)，位居亞洲國(guó)家第一，總運(yùn)營(yíng)時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)存量較2018 增長(zhǎng)了21%；日本位居第二，約有35.5 萬(wàn)臺(tái)，較2018 年增長(zhǎng)了12%；其次是印度，約為2.63 萬(wàn)輛，增長(zhǎng)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(huì)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(zhǎng)

（一）人工智能與生產(chǎn)率

各國(guó)研究者們利用國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）機(jī)器人裝運(yùn)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(mén)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，人工智能的應(yīng)用對(duì)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(huì)審查了7 個(gè)歐洲國(guó)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(dòng)生產(chǎn)率水平明顯較高。Graetz 和Michaels（2015）調(diào)查了17 個(gè)國(guó)家工業(yè)部門(mén)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(dòng)生產(chǎn)率和附加值，對(duì)一國(guó)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)大約占總增長(zhǎng)量的十分之一，這與19 世紀(jì)蒸汽機(jī)投入使用對(duì)英國(guó)工業(yè)生產(chǎn)率提升的貢獻(xiàn)相當(dāng)。國(guó)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(bào)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(lái)的技術(shù)溢出對(duì)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(duì)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(zhǎng)

越來(lái)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(guò)程中的各項(xiàng)任務(wù)，尤其是在制造業(yè)部門(mén)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(duì)我國(guó)超過(guò)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(huì)過(guò)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(bào)告》，報(bào)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(wàn)億元，市場(chǎng)前景廣闊。同時(shí)，報(bào)告還預(yù)計(jì)，隨著疫情中人工智能場(chǎng)景的密集應(yīng)用、落地渠道的增加和技術(shù)的不斷成熟開(kāi)放，2021—2025 年中國(guó)人工智能將再度高速增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)迎來(lái)黃金期。總體來(lái)看，人工智能的應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的觀點(diǎn)被人們廣泛接受。關(guān)于人工智能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)機(jī)制的研究主要可分為3 個(gè)方面：第一，技術(shù)進(jìn)步?；谟?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)框架對(duì)企業(yè)層面的研究發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化設(shè)備和信息通信技術(shù)對(duì)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(mén)的全要素生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力，從而促進(jìn)一國(guó)或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Bresnahan 等，2002）。第二，“互補(bǔ)”效應(yīng)和“替代”效應(yīng)。Hanson（2001）通過(guò)建立新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化機(jī)器對(duì)勞動(dòng)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(duì)勞動(dòng)力進(jìn)行補(bǔ)充或者替代可降低生產(chǎn)成本。人工智能會(huì)根據(jù)不斷變化的條件動(dòng)態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)，通過(guò)自動(dòng)化和預(yù)測(cè)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(dòng)生產(chǎn)率（Ajay 等，2019；Atack 等，2019）。高盛2019 年發(fā)布的《人工智能報(bào)告》指出，人工智能的使用縮減了勞動(dòng)力需求、降低了成本，對(duì)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(huì)顯著促進(jìn)教育和研發(fā)投入，從而帶來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Strulik 和Prettner，2017；Fernald 和Jones，2014）。

四、人工智能對(duì)就業(yè)和收入的影響

（一）人工智能對(duì)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(guò)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(zhǎng)的同時(shí)，人工智能的普及應(yīng)用也引發(fā)了人們對(duì)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(duì)勞動(dòng)力就業(yè)影響的討論主要集中于2 個(gè)方面：一方面是人工智能的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”對(duì)勞動(dòng)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(lái)的技術(shù)進(jìn)步是非中性的，這就可能導(dǎo)致對(duì)從事重復(fù)常規(guī)型任務(wù)的中低等技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)更強(qiáng)，導(dǎo)致勞動(dòng)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(duì)勞動(dòng)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(jì)算機(jī)編碼實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)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(huì)帶來(lái)的影響不再僅僅局限于替代機(jī)械類體力勞動(dòng)，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(xiǎn)。據(jù)2020 年10 月世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的預(yù)測(cè)報(bào)告表明，隨著人工智能系統(tǒng)被越來(lái)越多地引入到工作場(chǎng)所，政府部門(mén)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(dòng)力就業(yè)。也有研究認(rèn)為，未來(lái)20 年內(nèi)將有35%的英國(guó)工人、47%的美國(guó)工人被新技術(shù)替代，而發(fā)展中國(guó)家的比例會(huì)更高，如中國(guó)可能有77%的工作面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)（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(duì)一般的體力勞動(dòng)者、低學(xué)歷的藍(lán)領(lǐng)工人的替代作用更強(qiáng)。來(lái)自中國(guó)的實(shí)證研究還發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)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(diǎn)，如程虹等（2018）采用“中國(guó)企業(yè)-勞動(dòng)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(duì)中國(guó)省域機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人對(duì)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(duì)勞動(dòng)力的替代程度，卻對(duì)智能機(jī)器人的引入給勞動(dòng)力帶來(lái)的“創(chuàng)造效應(yīng)”認(rèn)識(shí)不足。一方面，人工智能的應(yīng)用會(huì)促進(jìn)已有崗位對(duì)勞動(dòng)力的需求。從以往新興技術(shù)變革來(lái)看，機(jī)器應(yīng)用并沒(méi)有帶來(lái)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(duì)勞動(dòng)力的需求產(chǎn)生了積極影響。如Autor（2015）認(rèn)為，勞動(dòng)力在解決問(wèn)題的能力、直覺(jué)、創(chuàng)造力和說(shuō)服力方面具有比較優(yōu)勢(shì)，機(jī)器所代替的工作內(nèi)容與勞動(dòng)力之間存在較強(qiáng)的互補(bǔ)性，提高了生產(chǎn)力和對(duì)勞動(dòng)力的總體需求。Acemoglu 和Restrepo（2017）通過(guò)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(dòng)發(fā)達(dá)國(guó)家提高全要素生產(chǎn)率，并對(duì)非技能勞動(dòng)力產(chǎn)生1～2 個(gè)百分點(diǎn)的沖擊，但長(zhǎng)期內(nèi)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)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(duì)就業(yè)有著“補(bǔ)償效應(yīng)”，技術(shù)應(yīng)用會(huì)帶來(lái)效率提升，在促進(jìn)企業(yè)規(guī)?；a(chǎn)的同時(shí)，也會(huì)帶來(lái)產(chǎn)品品質(zhì)提升或者實(shí)際價(jià)格下降，進(jìn)而促進(jìn)市場(chǎng)消費(fèi)需求增加，為滿足增加的消費(fèi)需求，企業(yè)就會(huì)雇傭更多勞動(dòng)力。另一方面，技術(shù)進(jìn)步本身也會(huì)創(chuàng)造一些新的崗位來(lái)替代被淘汰掉的崗位。如19 世紀(jì)英國(guó)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(guó)機(jī)械化設(shè)備的普及使農(nóng)業(yè)就業(yè)大量增加，同時(shí)，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(dòng)力需求也相應(yīng)增加。中國(guó)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(guó)人力資源和社會(huì)保障部等部門(mén)發(fā)布了13 個(gè)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(chǎng)增加了巨大的新崗位勞動(dòng)力需求。Dauth 等（2017）綜合德國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)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(gè)工業(yè)機(jī)器人就會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)減少2 個(gè)就業(yè)崗位，但與此同時(shí)，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(dòng)力就業(yè)下降，但人工智能對(duì)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(lái)看，人工智能的“替代效應(yīng)”將對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來(lái)較大沖擊，但長(zhǎng)期來(lái)看，人工智能的“創(chuàng)造效應(yīng)”又會(huì)使得市場(chǎng)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(huì)對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生積極的影響。

人工智能對(duì)就業(yè)既有“替代效應(yīng)”，又有“創(chuàng)造效應(yīng)”，兩種效應(yīng)對(duì)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(kù)，來(lái)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(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)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(wú)法估計(jì)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(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)上特定職位的替代和互補(bǔ)影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，即使在短期內(nèi)，人工智能對(duì)整個(gè)勞動(dòng)力的凈影響也是無(wú)法評(píng)估的。人工智能技術(shù)應(yīng)用影響勞動(dòng)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(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生漸進(jìn)影響的過(guò)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(lái)崗位的增加可以補(bǔ)償被其所替代的就業(yè)崗位，勞動(dòng)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(shí)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(wú)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(bào)告預(yù)計(jì)，中國(guó)人工智能技術(shù)的就業(yè)“創(chuàng)造效應(yīng)”會(huì)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(lái)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(lái)的生產(chǎn)率和實(shí)際收入水平的提升將為中國(guó)創(chuàng)造38%左右的新就業(yè)機(jī)會(huì)，根據(jù)測(cè)算，人工智能有望為中國(guó)就業(yè)帶來(lái)約9000 萬(wàn)個(gè)新增崗位。

2.勞動(dòng)力就業(yè)的“極化現(xiàn)象”

（1）就業(yè)市場(chǎng)的“極化現(xiàn)象”

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的日益發(fā)展，發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家對(duì)熟練勞動(dòng)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(dòng)力市場(chǎng)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(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)出現(xiàn)“極化現(xiàn)象”。有研究發(fā)現(xiàn)，人工智能對(duì)勞動(dòng)力的“替代效應(yīng)”具有行業(yè)異質(zhì)性，且在同一行業(yè)對(duì)不同高低技能勞動(dòng)力的替代程度也有所不同（Acemoglu和Restrepo，2017）。程虹等（2018）從勞動(dòng)技能和資本密集2 個(gè)層面共4 個(gè)維度進(jìn)行分類發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)密集型行業(yè)中非技能勞動(dòng)力的“替代效應(yīng)”最強(qiáng)，而對(duì)各個(gè)不同行業(yè)的技能勞動(dòng)力數(shù)量具有增進(jìn)效果，即機(jī)器人的引入增加了對(duì)技能型勞動(dòng)力的需求。部分歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的勞動(dòng)力就業(yè)受技術(shù)沖擊時(shí)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(dòng)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(guó)勞動(dòng)力就業(yè)的特點(diǎn)與發(fā)達(dá)國(guó)家存在差異，如孫早和侯玉琳（2019）基于中國(guó)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(dòng)者就業(yè)，使發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力就業(yè)呈現(xiàn)向高技能勞動(dòng)力傾斜的“單極極化”特征。程承坪和彭歡（2018）則指出，中國(guó)人工智能的發(fā)展對(duì)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(huì)加劇。

（2）“極化現(xiàn)象”的解釋

目前關(guān)于勞動(dòng)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(huì)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(duì)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(jì)算機(jī)完全編碼并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，主要由中低技能的勞動(dòng)者負(fù)責(zé)；另一種是非常規(guī)生產(chǎn)任務(wù)（包括部門(mén)交互、管理、檢查維修設(shè)備），這種工作不能被計(jì)算機(jī)完全編碼替代，主要由高等技能勞動(dòng)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(duì)應(yīng)中低技能勞動(dòng)力與高技能勞動(dòng)力，當(dāng)智能化設(shè)備的投入資本C 隨時(shí)間下降時(shí)，智能機(jī)器人對(duì)常規(guī)、生產(chǎn)任務(wù)的“替代效應(yīng)”就會(huì)增強(qiáng)。此外，智能化設(shè)備的應(yīng)用凸顯了勞動(dòng)力在解決問(wèn)題、適應(yīng)性和創(chuàng)造力方面的比較優(yōu)勢(shì)，因此，人工智能會(huì)替代低技能勞動(dòng)，并與高技能勞動(dòng)力形成互補(bǔ)。Autor（2015）通過(guò)對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的分析發(fā)現(xiàn)，計(jì)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(dòng)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(mén)或行業(yè)傾向于雇傭高學(xué)歷、高技能勞動(dòng)力，低技能部門(mén)傾向于集中低技能勞動(dòng)力，社會(huì)各部門(mén)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(duì)消費(fèi)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(fèi)者多樣化需求，是勞動(dòng)力“極化”的一個(gè)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(yùn)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(guó)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(duì)不同技能勞動(dòng)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(duì)高技能勞動(dòng)力帶來(lái)的影響也越來(lái)越大，人工智能技術(shù)對(duì)未來(lái)勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)的影響效果還有待進(jìn)一步探索。

（二）人工智能對(duì)收入的影響

面對(duì)人工智能逐漸走向市場(chǎng)應(yīng)用，其導(dǎo)致的收入分配不平等問(wèn)題不容忽視。自20 世紀(jì)80 年代以來(lái)，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(guó)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(guó)家勞動(dòng)力市場(chǎng)不平等加劇現(xiàn)象，但是對(duì)發(fā)展中國(guó)家或者貧窮國(guó)家收入分配的影響尚沒(méi)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(shí)期，發(fā)展中國(guó)家的不平等現(xiàn)象將減少，然而在過(guò)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(guó)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(guó)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(dòng)力數(shù)量較多，因此由人工智能技術(shù)帶來(lái)的不平等情況可能會(huì)更加嚴(yán)重。對(duì)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(guó)際貿(mào)易導(dǎo)致的外包和質(zhì)量升級(jí)（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(guò)改變不同技能勞動(dòng)力的收入水平、不同行業(yè)要素的投資回報(bào)率以及企業(yè)的市場(chǎng)份額，從而影響勞動(dòng)力市場(chǎng)的收入分配。

1.人工智能影響勞動(dòng)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(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)中低技能群體與中高技能勞動(dòng)力的影響是不同的。一般認(rèn)為，低技能勞動(dòng)力的工資報(bào)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(xiǎn)。Prettner 和Strulik（2017）運(yùn)用OLG 模型將教育內(nèi)生化，即假設(shè)高學(xué)歷的勞動(dòng)者與機(jī)器是互補(bǔ)關(guān)系，低學(xué)歷的勞動(dòng)者與機(jī)器是替代關(guān)系，通過(guò)研究證明了技術(shù)與經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的同時(shí)，收入差距會(huì)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(duì)金融、律師、醫(yī)生等高技能勞動(dòng)力的沖擊也在增加，人工智能對(duì)這部分勞動(dòng)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(guó)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(dòng)者的工資也呈現(xiàn)“極化”現(xiàn)象，人工智能對(duì)高、低技術(shù)行業(yè)的勞動(dòng)力報(bào)酬都有顯著的正向作用。

2.人工智能影響資本的投資回報(bào)率

基于任務(wù)模型，學(xué)者們考察了自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)力價(jià)格和資本價(jià)格的變化發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化會(huì)導(dǎo)致一些行業(yè)比重上升，另一些行業(yè)下降。Lankishch 等（2017）運(yùn)用內(nèi)生增長(zhǎng)模型研究自動(dòng)化帶來(lái)的技能溢價(jià)發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)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(huì)改變要素的投入產(chǎn)出，使資本投資回報(bào)率上升（Acemoglu 和Restrepo，2017）。研究者們還發(fā)現(xiàn)，人工智能對(duì)不同地區(qū)的勞動(dòng)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(bào)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(chǎng)份額

一方面，通過(guò)對(duì)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(jià)上的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，從而獲得更大市場(chǎng)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(xiǎn)將加大，企業(yè)采取價(jià)格歧視和壟斷合謀阻礙市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)加大；另一方面，人工智能作為一項(xiàng)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(chǎng)的企業(yè)更易建立行業(yè)壁壘，從而拉開(kāi)與其他企業(yè)之間的生產(chǎn)力差距，同時(shí)促進(jìn)企業(yè)的橫向擴(kuò)張和縱向并購(gòu)行為，利潤(rùn)和財(cái)富在少數(shù)大公司中集中，收入分配問(wèn)題和不平等現(xiàn)象加?。愑纻?，2018）。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)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(dòng)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(lái)越多的資本替代勞動(dòng)，促進(jìn)了區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提升，推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)向更高質(zhì)量發(fā)展，但同時(shí)也進(jìn)一步擴(kuò)大了國(guó)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(guó)經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展過(guò)程中面臨的一大難題，也是影響中國(guó)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(lái)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(zhǎng)動(dòng)力不足。已有研究發(fā)現(xiàn)，在人口老齡化致使勞動(dòng)力絕對(duì)數(shù)量下降的背景下，人口結(jié)構(gòu)變化和勞動(dòng)力成本上升等因素是驅(qū)使自動(dòng)化市場(chǎng)蓬勃向上發(fā)展的動(dòng)力。研究一國(guó)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(duì)價(jià)格的變化會(huì)刺激對(duì)特定種類創(chuàng)新的應(yīng)用，當(dāng)勞動(dòng)力工資上升導(dǎo)致成本上漲時(shí)，企業(yè)應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)替代勞動(dòng)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(guó)家，使用機(jī)器人替代的激勵(lì)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(dòng)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(dòng)力缺口，抵償老齡化加深對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不利影響。陳彥斌等（2019）通過(guò)構(gòu)建人工智能和老齡化的動(dòng)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(duì)老齡化的效果可能較延遲退休表現(xiàn)更為顯著。為應(yīng)對(duì)人口老齡化問(wèn)題，一些國(guó)家對(duì)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(kāi)展了一系列研究并制定了相應(yīng)的公共政策。如2016 年美國(guó)白宮發(fā)布了《為人工智能的未來(lái)做好準(zhǔn)備》，報(bào)告深度分析了人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)和就業(yè)的影響；2017 年英國(guó)發(fā)布了《人工智能：未來(lái)決策制定的機(jī)遇與影響》，該報(bào)告把人工智能的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，指出在將發(fā)展人工智能用于提升總體國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)能力的同時(shí)也要積極應(yīng)對(duì)人工智能給法律和個(gè)人或公眾利益帶來(lái)的挑戰(zhàn)；德國(guó)針對(duì)人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)，與美國(guó)、以色列等展開(kāi)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(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和人工智能在社會(huì)服務(wù)平臺(tái)的應(yīng)用，打造了“超智能社會(huì)5.0”（薛亮，2017）。

近年來(lái)，中國(guó)政府也積極推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)和使用。2013 年，中華人民共和國(guó)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(jiàn)》，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(gè)配套產(chǎn)業(yè)集群；將中國(guó)高端機(jī)器人產(chǎn)品的全球市場(chǎng)份額提高到45%以上；推動(dòng)機(jī)器人在工廠的使用，使每萬(wàn)名工人擁有100 臺(tái)機(jī)器人。2015 年啟動(dòng)的“中國(guó)制造2025”提出，到2020年，每年生產(chǎn)10 萬(wàn)臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，并實(shí)現(xiàn)每1 萬(wàn)名工人擁有150 臺(tái)機(jī)器人的密度。2016 年，中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部等部門(mén)共同啟動(dòng)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(guó)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(yùn)行的若干措施》明確提出要大力推動(dòng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，人工智能便是其中一項(xiàng)。此外，該部門(mén)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(chǎng)景的技術(shù)目錄，在國(guó)家高新區(qū)、國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)等打造示范應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)實(shí)施一批新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)項(xiàng)目，引導(dǎo)消費(fèi)和投資方向。中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部在2020 年3 月的《關(guān)于開(kāi)展產(chǎn)業(yè)鏈固鏈行動(dòng)推動(dòng)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(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)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(wèn)題在2020 年6 月的中華人民共和國(guó)全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)中也被提及，指出要加強(qiáng)立法理論研究，重視對(duì)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(wèn)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(huì)，中國(guó)制定公共政策時(shí)應(yīng)考慮其他國(guó)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(kāi)和蔣余浩，2017）。

（二）應(yīng)對(duì)人工智能給勞動(dòng)力就業(yè)帶來(lái)的挑戰(zhàn)

發(fā)展人工智能有助于緩解老齡化對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)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(lái)的失業(yè)和收入分配問(wèn)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(duì)就業(yè)市場(chǎng)的沖擊給本身處于弱勢(shì)的人群帶來(lái)的影響可能更大。如Borjas 和Freeman（2019）利用中國(guó)地級(jí)市2000—2016 年的數(shù)據(jù)和中國(guó)公民個(gè)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(shí)，機(jī)器人使用對(duì)國(guó)有部門(mén)、低技能崗位工作和老年勞動(dòng)者的影響更大。孫早和侯玉琳（2019）研究發(fā)現(xiàn)，智能化會(huì)促進(jìn)機(jī)器對(duì)中等技能勞動(dòng)力的替代，刺激人力資本加快提升，勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)面臨重塑。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020 年中國(guó)工業(yè)機(jī)器人行業(yè)創(chuàng)造的系統(tǒng)操作員、運(yùn)維員等諸多新崗位人才需求量達(dá)20 萬(wàn)，但是供給的缺口大，勞動(dòng)力素質(zhì)與未來(lái)工作技能要求不匹配等問(wèn)題突出（王君等，2017）。

而處理技術(shù)對(duì)勞動(dòng)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(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生巨大沖擊之外，政府還需要提供一些如社會(huì)保護(hù)、稅收福利制度等政策措施。當(dāng)技術(shù)替代勞動(dòng)力時(shí)，社會(huì)保障制度是維持勞動(dòng)力市場(chǎng)平穩(wěn)過(guò)渡的關(guān)鍵因素，適當(dāng)?shù)纳鐣?huì)保障制度有助于提高就業(yè)率。但社會(huì)保障制度也可能存在不足，如國(guó)外全民基本收入制度（UBI）作為一種社會(huì)保障制度引起了廣泛關(guān)注（Furman 和Seamans，2018），這一制度的優(yōu)勢(shì)在于能夠在一定程度上減輕貧困，保障人們?cè)诿鎸?duì)工作機(jī)會(huì)相對(duì)較少時(shí)依然能夠生存（Goolsbee，2018），但也存在明顯的缺點(diǎn)：首先，激勵(lì)機(jī)制容易發(fā)生扭曲，這在很大程度上會(huì)降低市場(chǎng)勞動(dòng)力的參與度，尤其是低收入人群可能會(huì)變得懶散且更加依賴社會(huì)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(wèn)題（曹靜和周亞林，2018）。為應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)造成嚴(yán)重沖擊，國(guó)內(nèi)研究者們從提高勞動(dòng)者素質(zhì)，鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，深化教育培養(yǎng)體制改革以及完善社會(huì)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(diǎn)：一是重構(gòu)職業(yè)教育體系，完善社會(huì)各類保障制度。結(jié)合人工智能和機(jī)器人行業(yè)對(duì)人才素質(zhì)和技能的要求，以市場(chǎng)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(dòng)者素質(zhì)和技能水平，培養(yǎng)具有較強(qiáng)適用能力的勞動(dòng)力。完善社會(huì)失業(yè)保險(xiǎn)保障和就業(yè)援助制度，對(duì)技能不足的勞動(dòng)力進(jìn)行再教育和培訓(xùn)，使勞動(dòng)者在崗位轉(zhuǎn)換間實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)過(guò)渡。二是減少信息不對(duì)稱，保持勞動(dòng)力在不同區(qū)域的流動(dòng)性。加強(qiáng)崗位信息服務(wù)，促進(jìn)勞動(dòng)力的跨區(qū)域流動(dòng)，鼓勵(lì)農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)和勞動(dòng)力匱乏的區(qū)域?qū)で蠊ぷ鳈C(jī)會(huì)。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(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，激發(fā)人工智能的創(chuàng)造效應(yīng)。鼓勵(lì)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(chǎng)容量。加快人工智能創(chuàng)新基地的建設(shè)和人工智能重點(diǎn)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(duì)勞動(dòng)者的吸納能力。

（三）應(yīng)對(duì)人工智能給收入分配帶來(lái)的挑戰(zhàn)

隨著人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響日益深化，勞動(dòng)者內(nèi)部的收入差距不可避免地?cái)U(kuò)大。針對(duì)人工智能給收入分配帶來(lái)的挑戰(zhàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者就數(shù)據(jù)收費(fèi)、稅收、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等政策建議展開(kāi)討論。Rifkin（2014）認(rèn)為，人工智能應(yīng)用帶來(lái)日益嚴(yán)重的不平等現(xiàn)象與其零邊際成本和消費(fèi)者免費(fèi)分享數(shù)據(jù)以換取“免費(fèi)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(fèi)數(shù)據(jù)-免費(fèi)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(lì)機(jī)制。Ibarra 等（2018）也支持對(duì)數(shù)據(jù)收費(fèi)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(duì)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(lì)企業(yè)創(chuàng)新。還有學(xué)者提出通過(guò)鼓勵(lì)工人參與共享資本收益和利潤(rùn)以及建立有效的稅收體系來(lái)解決日益嚴(yán)重的不平等問(wèn)題（Freeman，2015；Ciminelli 等，2017），但實(shí)際上，減少工作時(shí)間和分享企業(yè)盈余利潤(rùn)的倡議很難得到推行。也有學(xué)者針對(duì)發(fā)展中國(guó)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(shí)現(xiàn)公平競(jìng)爭(zhēng)。在“人口紅利”不斷弱化的當(dāng)下，正確認(rèn)識(shí)人工智能與勞動(dòng)力之間的關(guān)系，使人工智能應(yīng)用與勞動(dòng)力市場(chǎng)變革速度相匹配，推動(dòng)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(lái)展望

（一）研究結(jié)論

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究進(jìn)行歸納發(fā)現(xiàn)，人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(dòng)投入和增加教育研發(fā)投入3 個(gè)渠道。對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)影響的研究討論主要集中于2 個(gè)方面：一是人工智能的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”對(duì)勞動(dòng)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(kù)，對(duì)人工智能對(duì)就業(yè)總量的影響效果還沒(méi)有達(dá)成統(tǒng)一的意見(jiàn)，但現(xiàn)有的實(shí)證經(jīng)驗(yàn)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(diǎn)認(rèn)為，人工智能對(duì)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(lái)的技術(shù)進(jìn)步是非中性的。人工智能對(duì)不同勞動(dòng)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(dòng)力更易被替代，這就會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“兩極化現(xiàn)象”。此外，一些來(lái)自中國(guó)的實(shí)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(duì)低技能就業(yè)者的擠出效應(yīng)更強(qiáng)，勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)出現(xiàn)空間上的“單極極化”現(xiàn)象，同時(shí)人工智能的就業(yè)極化帶來(lái)收入上的極化，可能加劇收入分配和不平等問(wèn)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(shí)，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(dòng)供給緊縮、勞動(dòng)力成本上升等問(wèn)題越發(fā)嚴(yán)峻，人工智能作為一項(xiàng)通用目的技術(shù)，其對(duì)勞動(dòng)力更多的是“補(bǔ)位式替代”，彌補(bǔ)“人口紅利”不足帶來(lái)的消極影響。另一方面，技術(shù)進(jìn)步改變市場(chǎng)要素相對(duì)價(jià)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(guò)來(lái)又會(huì)對(duì)勞動(dòng)力供求關(guān)系、就業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)以及收入分配造成沖擊。

（二）未來(lái)展望

隨著人工智能的擴(kuò)大布局及實(shí)踐，關(guān)于人工智能的研究未來(lái)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(lái)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(shì)，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(huì)逐步強(qiáng)化場(chǎng)景化立法規(guī)制探索。以中國(guó)為例，為促進(jìn)新一代人工智能健康發(fā)展，積極推動(dòng)人工智能全球治理，2019 年6 月，國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)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(dòng)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(shì)。此外，人工智能營(yíng)銷作為一個(gè)新興研究主題同樣受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究成果自2015 年來(lái)保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，并呈現(xiàn)出“起步”“快速演變”和“深化應(yīng)用”三個(gè)發(fā)展階段。同時(shí)，基礎(chǔ)理論研究對(duì)促進(jìn)人工智能發(fā)展也具有重要意義，對(duì)人工智能的研究可以借鑒已有經(jīng)驗(yàn)發(fā)展專業(yè)性的基礎(chǔ)理論，以國(guó)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(wèn)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(shí)人工智能與勞動(dòng)力之間的關(guān)系，將人工智能應(yīng)用于勞動(dòng)力市場(chǎng)變革速度相匹配，制定配套的教育培訓(xùn)、社會(huì)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(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)更高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。在中國(guó)情景下，定量化人工智能對(duì)企業(yè)和個(gè)人的影響，探究人工智能對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也是未來(lái)的重要研究方向。