人工智能对就业的影响研究进展

　　摘 要： 正在迅速发展的人工智能是促进未来产业结构变革的重要驱动力，具有很强的“头雁效应”并对劳动力市场产生深刻的影响。本文以人工智能的概念为引，总结了现有的研究成果，回顾了人工智能对就业量、就业结构、产业分布以及劳动力市场收入分配等方面影响的理论和实证研究，就此提出了五种假说，总结了现有文献的不足之处，并对未来研究方向进行了展望。

　　关键词： 人工智能 就业量 就业结构 收入分配

　　一、引言

　　党的十八大提出我国经济发展进入新常态，以技术进步作为经济发展的主要驱动力是顺应经济新常态发展的主要经济增长形式。近年来，人工智能正在以不容忽视的速度进行发展，并且对就業产生了深刻影响。对人工智能的研究从20世纪四50年代开始，1956年由约翰·麦卡锡(John McCarthy)等人组织参与的达特茅斯会议被看作是开创了人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)研究领域的先河。要想研究人工智能对劳动力市场各方面的影响，就要了解人工智能的相关概念及其在现阶段的应用领域。目前，对于人工智能这一概念各界学者还未形成统一的定义。MIT电气工程领域通过研究认为人工智能是一个有机整体，其通过模型建立关于思维、感知和行动的表达系统(Finlayson等，2010)。而我国学者对人工智能进行了以下定义：人工智能是为了实现特定任务目标而创造的、能够表现出与人类能力相似水平的技术(杨伟国等，2018)。人工智能正在从各个方面影响着人类的生产、生活，因此要对人工智能保持客观的认知，从而避免认识上的卢德主义(张成岗，2018)。

　　国务院在2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》中提出人工智能是引领未来的战略性技术，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。在近期的疫情防控中，人工智能也具有多重典型应用场景，习近平同志在指挥疫情防控工作时指出鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面发挥更好的支撑作用。未来人工智能的发展将更为迅速，从而引发科技的重大变革，也会深刻影响着人们的生产、生活和学习方式。研究人工智能的发展对就业各方面效应，有助于我们更好地理解人工智能发展对劳动力市场带来的影响，从而更加合理地制定相关政策以应对其给企业和劳动者带来的风险和挑战。

　　二、人工智能对劳动力就业量的影响

　　就业是民生之本，就业稳定是维持社会稳定的重要因素。人工智能的发展是否能够造成大规模的失业是当今社会普遍关注的问题。学者对于人工智能对于就业的影响持有不同的观点，其对就业的影响影响总体可分为替代效应和创造效应两种。

　　(一)破坏性的替代效应

　　所谓替代效应，一方面是由于人工智能等新技术新产业的发展会造成传统企业的灭亡，劳动岗位消失，进而造成就业的减少;另一方面由于技术进步会提高劳动生产率，在产业规模不变的情况下，减少对劳动力的需求。曹静(2018)认为人工智能的发展会降低自动化成本，从而导致其产生替代效应。有关技术性失业的担忧已然不是一个新的问题了，马克思在《资本论》中提到机器的出现和使用形成了劳动者和机器之间的斗争，劳动资料可以扼杀劳动者，劳动资料一作为机器出现，立刻就成了劳动者的竞争者。熊彼特(1934)也针对技术进步对就业的影响提出了“创造性破坏”这一观点，即每一次大规模的创新都伴随着旧的技术和生产体系的淘汰以及新的生产体系的产生，技术进步必然伴随着对就业的破坏效应。

　　Benzell等(2015)通过构建跨期迭代(OLG)模型，得出了在一定条件下，机器可以完全替代低技能劳动者、部分替代高技能劳动者，从而造成劳动力需求的减少和工资的下降的结论。李晓华(2018)认为人工智能会造成大规模的失业，随着工业机器人、在线协作自动成本的下降，以机器换人将更加经济。姚战琪、夏杰长(2005)通过研究发现工资的适当增加和人力资本的提升有利于增加就业总量，而技术进步则会一定程度上减少就业。何平，骞金昌(2007)通过对我国大中型制造行业企业1998-2004年的数据进行研究，得出了科技活动对企业生存具有正面影响，但对就业增长没有作用甚至是负作用的结论。2016年世界银行的研究结果显示，在未来20年之内，非洲就业岗位被人工智能所取代的比例为71%，发展中国家这一比例平均是50%，而在OECD国家其替代率为57%。Frey和Osborne(2017)对美国700多个职业进行自动化排序预测，结果显示美国有47%的职位可以在短期内被替代。陈永伟(2018)发现，在未来20年中国就业人口受到人工智能冲击的将占76.8%。2018年麦肯锡的研究报告也指出，未来将有60%的职业可能被新技术替代，其中到2030年，不同行业将有30%的工作会被自动化技术替代(麦肯锡报告，2018)。

　　据此提出假说一：人工智能的发展导致资本替代劳动，形成了“替代效应”。

　　(二)创造性的补偿效应

　　所谓补偿效应，一些学者也称之为创造效应。一方面由于人工智能技术的发展提高了劳动生产率，当产品的需求弹性较高时，产品的成本下降会导致对产品的需求增多，企业扩大生产从而增加了非自动化任务的劳动力需求，Acemoglu、Restrepo(2016)将其称之为生产率效应;另一方面，人工智能技术发展自身带来了新岗位新任务对劳动力的需求，即所谓的补偿效应;最后，虽然人工智能技术可以替代一部分从事简单、重复等任务的劳动力，但是其无法替代高社交频率以及创造性强等具有劳动比较优势的任务，例如工程师、设计师、心理医生等等，这些具有劳动比较优势新工作、新职能的产生是相对于替代效应的强大反作用力，很大程度上抵消了替代效应带来的对劳动力市场的冲击和破坏。马克思认为在一种机器部门被排挤的工人会在另外的部门被雇用，机器也使得专门制造机器的工人出现。Acemoglu(2018a、2018b)通过构造就业创造的模型指出，自动化的发展在替代劳动力就业岗位的同时，也会创造出一些更具有劳动比较优势的新岗位。陈秋霖等(2018)基于跨国面板数据和中国省级面板数据的研究，发现人工智能与劳动者之间存在的替代效应是“补位式”替代而并非“挤出式”替代。Bloom等(2018)估计，2010—2030年，世界范围内由于人工智能的发展将出现7.34亿新的工作岗位。

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