【人工智能论文】人工智能就业影响及研究进展(共8169字)

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

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;,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。据此提出假说二:人工智能的发展使得一部分新的劳动具有比较优势的岗位产生,增加了就业量,形成了“创造效应”。根据以上两个效应提出假说三:人工智能的发展使得短期内替代效应明显并超过创造效应,导致就业量减少;但在长期,创造效应的作用力更大并超过替代效应,使得就业量增加。

三、人工智能对劳动力就业结构的影响

尽管学者对人工智能对就业的总体效应研究没有统一定论,但是人工智能对不同行业不同岗位的劳动者带来的影响是不同的这一观点是无可厚非的(曹静,2018)。张刚等(2020)认为以人工智能为代表的技术进步与之前“技术偏向性技术进步”有所不同,人工智能导致“程序偏向性技术进步”。将劳动力市场中的岗位按技能高低分为高技能工作岗位、中等技能工作岗位和低技能工作岗位,人工智能的普及和广泛应用会增加高技能工作岗位和低技能工作岗位,而导致中等技能工作岗位的减少。因此岗位极化是人工智能等新技术对中等技能劳动力的替代为严重,中等技能劳动力从岗位中被挤出,并向高技能和低技能岗位流动,造成高技能和低技能的就业岗位增加、中等技能岗位减少的现象。人工智能技术的发展对岗位的影响主要就体现在中等技能岗位减少(Autor,2013;Frey等,2017)。与之相对应的是高技能岗位,比如脑力劳动和低技能岗位,比如体力劳动岗位的增加,就业人数也随就业岗位的变化而产生变化,导致了劳动力市场两极分化现象的产生(Goos等,2007)。Autor等(2013)通过研究也发现,美国劳动力市场中岗位极化趋势主要表现为低技能服务业岗位与就业人数的增加;且在劳动密集型市场中,就业和工资的两极分化更加明显。基于制造业行业数据,吕世斌和张世伟(2015)利用不同技术水平行业的就业变化近似代表不同技能工人的就业结构变化,通过研究发现中国制造业就业结构整体上较为稳定,而内部则存在明显的就业极化,具体表现为高技术和低技术行业的就业比重有大幅上升,而中等技术行业的就业增长幅度较小。郝楠(2017)则以各行业受教育程度为标准衡量行业的技能水平,发现自2001年以来,中国不同行业的就业结构呈现出“N型极化”升级趋势,即高、低技能行业就业增加,部分中等技能行业就业减少,同时代表技能水平的教育行业的就业不断下降。屈小博和程杰(2015)采用就业岗位分析方法研究了就业结构的变化,结果显示中国的就业结构整体上显示出中等收入岗位数量相对增长更快的就业升级趋势,分区域考察时表现为“有序递进的升级”;进一步分析农民工就业结构变化时,发现农民工就业已初现“两极化”特征,即,中高和收入岗位数量的增长幅度要大于中低收入岗位。对于新时期中国出现就业“极化”的原因,既有研究总体上仍然沿袭了运用中国的经验事实来验证西方就业“极化”理论的思路,主要从信息技术进步、产业结构升级、城镇化、贸易开放、对外直接投资和离岸外包等角度进行了解释(江永红等,2016;郝楠和江永红,2017;李宏兵等,2017)。据此提出假说四:人工智能的发展使得劳动力市场中中等技能工作岗位减少,高等和低等技能工作岗位增加,产生就业极化效应。

四、人工智能对各产业劳动力就业的影响

依据目前的研究成果,人工智能对农业生产部门的影响力小,对制造业部门的劳动力影响,并逐步转移到服务业(Autor,2013)。

(一)对农业生产部门的影响现有阶段研究表明,人工智能技术在农业领域的应用可以改变农民的生产方式,Ampatzidis等(2017)认为人工智能已被用于农业自动化,不仅用于农业的种植、灌溉、除草、修剪、收获等,还用于植物疾病的检测和鉴定,整个农业生产活动都实现了人机合作。农业生产自动化程度提高的同时,会减少农业生产部门的劳动力就业量。钟仁耀等(2013)通过对各行业科技进步与就业关系的数据回归,认为农、林、牧、渔等产业部门的从业人员将由于科技进步从而大量减少,这意味着劳动力从农业生产部门转移到其他行业生产部门当中,这与世界各国的产业发展情况基本吻合。人工智能技术的发展在转变农业生产方式、提高农业生产效率的同时,减少了农业部门劳动力的就业量,对农业部门的就业产生了替代效应,这是由于生产规模化、自动化以及智能化程度的加深影响了农业生产时对农民的需求,使得农业生产部门的剩余劳动力向工业和服务业生产部门进行转移。

(二)对工业部门的影响GeorgGraetz(2018)通过研究1993—2007年相对发达的17个经济体工业机器人的使用与经济发展之间的关系,发现工业机器人的增加与劳动生产率的提高有关,工业机器人的使用对生产率增长的贡献高达0.36个百分点,占整个经济范围生产率增长的15%,而工业机器人的使用与劳动力就业呈反向变动关系,随着工业机器人价格的下降,工业生产部门将会增加对机器人的需求而减少对劳动力的需求,这会减少低技能劳动力的就业。Acemoglu等(2017)对美国1993-2007年19个产业工业机器人的使用与就业率和工资进行研究,发现工业机器人的使用与就业和工资呈反方向变动关系,每千名工人中多使用1台机器,则会造成就业人口比例降低0.18%-0.34%,工资下降0.25%-0.5%。谢萌萌等(2020)从四个维度对中国制造业企业2011-2017的样本数据进行分析,发现制造业企业融合人工智能显著降低了低技能的就业比重,且具有动态异质性,即企业融合人工智能的时间越长,劳动力就被挤出越多。人工智能的发展对制造业的影响是不容忽视的,因为制造业由于自身性质,就容易受到自动化和工业智能化的影响,且制造业吸纳了大量的劳动力,相对受到人工智能发展的冲击更大。

(三)对服务业部门的影响Frey等(2017)使用结合机器学习方法预测每个职业被人工智能替代的可能性这一方法预测美国700多个职业中有47%可以在短期内被替代,服务业中很多就业人员例如:电话销售、标题检查人员、保险承销商、税务员、信贷员等都有极大可能被人工智能所取代。但是人工智能的发展也使得重复率低、社交性强的工作岗位的就业需求量增加,例如:休闲理疗师、舞蹈指导、教学协调员、心理医生、设计师等。郭凯明(2019)认为人工智能在服务业所占比重的变化情况取决于人工智能在工业和服务业部门的应用前景,如果人工智能在制造业中的应用比重显著大于服务业,那么人工智能将促进服务业的发展,反之则可能提高制造业的比重。且预期人工智能在金融产业的应用前景将非常广阔,其可能会通过促进金融产业的发展从而影响其他行业发展。

五、人工智能对劳动力市场收入分配的影响

人工智能在促进经济增长的同时也可能带来收入分配不平等的加剧。Bergetal(2016)认为目前造成收入分配不平等的主要原因主要有两个:一是随着机器人价格的下降,资本投入将会增加,人均产出也会随之增加,因此资本所占收入的份额也将进一步增加;二是生产力水平将会提高,熟练工人的收入将会增加,低技能劳动力的工资将会减少,导致收入差距进一步扩大。人工智能发展导致的收入分配不平等取决于一系列因素,如劳动力从事工作的性质,相对于高技能低重复率的工作,中等技能及重复率高的工作更加容易被取代。现阶段社会资本分布存在着不均衡的现象,即大部分的社会资本集中在少数人手中。而人工智能的发展将会进一步年均收入分配不平等,因为其发展会导致资本要素份额的进一步提升。Brynjolfssonetal(2014)通过研究表明,人工智能的发展造成的劳动力市场收入分配不平等加剧的原因可能是由于资本回报率增加导致的,机器对劳动力的替代创造了更多的资本,这就意味着劳动力被自动化逐渐挤压,财富则会流入具有创新力、能迅速适应技术变革的少部分群体,从而加大了收入差距。很多文献研究表明,人工智能在影响劳动力就业,造成岗位极化的同时还会对中低技能劳动的工资份额带来消极影响。Autor(2011)的研究发现中等技能的岗位数量和工资份额在逐渐减少,工资极化伴随着岗位极化发生。Acemoglu等(2017)的研究同样表明工业机器人的使用对劳动力的工资有较强的负面影响。Dauthetal(2017)通过研究发现,随着工业机器人应用的增多,中等技能劳动力将面临巨大的收入损失,但是这种收入损失不是由于其就业被工业机器人替代,而是因为现有工资水平的下降。Benzell等(2015)构建了一个跨期迭代(OLG)模型,通过研究发现在一定条件下,机器人可以完全替代低技能工作和部分高技能工作,从而造成劳动力需求的减少和工资的下降。劳动力市场的收入分配不平等还存在着区域差异性。Berg(2016)指出在一些发展中国家,机器人对非熟练工人的替代将会降低其相对工资,从而逐渐丧失其成本优势,因此发达国家可能会将生产转移至本国自动化程度较高的工厂,使得低收入国家与高收入国家的收入差距进一步扩大。孙早等(2019)的研究也表明我国工业智能化的发展对劳动力的替代存在区域差异性,北部沿海、黄河中游和东北地区的工业智能化发展会使得这些地区出现就业“两极化”现象,而东部沿海和南部沿海地区则由于过高的生活成本出现“单极极化”趋势,工业智能化加剧了对这两个地区小学教育程度以下劳动力的替代,因此各区域间的收入差距将逐渐加大。据此提出假说五:人工智能的发展使得劳动力收入分配更加不均,收入差距进一步扩大,且具有区域差异性。

六、结论与展望

人工智能的迅速发展引起了学者对技术对就业影响这一课题的进一步讨论,大量文献对人工智能对劳动力市场中就业量和就业结构、对各产业以及收入分配等方面进行研究。首先通过基于任务的模型,文献对人工智能的发展影响就业的路径以及对劳动收入占国民收入份额的路径进行了探讨。其次,对于人工智能的发展对就业量的影响,由于研究角度以及数据选取的不同,存在着积极和消极两种不同观点。对于消极影响,许多学者认为人工智能的发展对就业存在着替代效应、减少劳动力市场的需求、使收入分配差距进一步扩大;而对于积极影响,人工智能的发展也会创造出大量新的工作岗位,可以改善工作质量等。虽然大部分学者认为人工智能等技术发展所带来的消极影响较大,但是可以通过制定相应的政策缓解其对劳动力市场以及社会造成的冲击,例如政府在推动人工智能技术发展的同时应采取更加积极的再分配政策,例如对劳动力进行职业技能培训,使其职业技能与现阶段发展所需技术相匹配;对机器人征收相应费用等相应措施。根据现有文献,本文提出了五种假说,即人工智能的发展产生了替代效应;也产生了创造效应;短期内替代效应的作用力更大,但在长期条件下创造效应的作用力超过了替代效应,对就业量产生积极的影响;人工智能导致岗位极化效应的产生;以及人工智能的发展使得收入差距进一步扩大。目前人工智能对就业影响的研究已取得较多成果,但是回顾已有文献依旧可以发现,人工智能对就业的影响机制、数据获得、假说检验以及研究方向等方面仍存在一些问题。一是人工智能对就业的影响机制较为复杂,目前大多数文献都将自动化或工业机器人作为对劳动力替代的资本引入模型进行分析,而在实际生活中人工智能的界定和影响就业的路径要更为复杂。人工智能是技术,也是资本,该技术发展的速度和投入的数量也会对其他生产要素的投入产生影响。因此人工智能对就业的影响路径需要更深入更直接地进行理解。二是数据的获得具有一定难度。人工智能的内涵广泛,现有的实证分析大多用工业智能化作为人工智能的变量,而工业智能化更倾向于表示工业生产部门,对其他产业部门表示性不强。而且人工智能发展还处于初级阶段,数据尚不完善,因此人工智能影响就业的定量分析存在着难度。且人工智能的测量还没有统一的标准和定论,在测量人工智能时有可能将其作为其他资本而归结到其他资本之下,造成结果偏差。因此在现有文献中,对人工智能影响就业的研究大多局限于定性分析以及理论框架的搭建,而定量分析较少,未来需要有对人工智能的统一测量标准以及较为完善的数据以填补先有研究缺口。三是文章中提出的假说虽有一定的理论和实证支持,但是学者更多将研究集中于技术进步对就业的影响,而对人工智能的研究较少,且理论分析居多,实证分析较少。这可能是由于界定标准较为模糊和数据不足导致的,未来需要对这些假说有更加准确和清晰的实证研究。四是现有研究大多集中在发达国家,而中国作为世界上的发展中国家,同时又面临着人口老龄化和人口红利的消失,人工智能的发展带来的对劳动力市场和整个社会的影响值得探究,而先有研究成果与中国人工智能的发展现状不匹配。Acemoglu(2017)也指出人口老龄化严重的国家人工智能发展较好,人工智能的发展与人口结构的变化也值得研究和探索。

作者:陈明真 单位:中国地质大学 ( 武汉) 经济管理学院

温馨提示:

1.本站大部分内容均收集于网络!若内容若侵犯到您的权益,请联系站长处理!

2.如果您喜欢我们,可开通终身会员,享受全站资源免费下载!

3.本站所有内容只做学习和交流使用。 版权归原作者所有。

搜索