人工智能是否會帶來大規模失業？
——基于電商平臺人工智能技術、經濟效益與就業的測算

吳清軍 陳 軒 王 非 楊偉國

(中國人民大學 勞動人事學院，北京 100872)

人工智能技術是否會帶來大規模失業？為探討這一爭議話題，我們聚焦電子商務行業(以下簡稱電商)，以S電商平臺為研究對象，采用實地訪談和數據調查的研究方法開展了大規模實證研究。針對電商行業三類典型的人工智能工具(智能客服、智能店面設計、智能數據分析工具)的使用情況，測算了人工智能對就業、員工收入以及商家經營績效等方面的影響，同時分析了技術、就業、收入與經濟效益之間的關系。

一、研究背景與研究問題

人工智能技術是否會造成大規模技術性失業和結構性失業？這是全球熱門的話題。綜合現有的國外研究預測結果，目前主要存在兩種不同觀點：一種是悲觀的預測，認為人工智能對就業總量和就業結構都將帶來毀滅的沖擊。目前國際社會大多持此觀點，例如世界經濟論壇2016年1月發布的報告《未來的工作》(TheFutureofJobs)預測：到2020年，在全球15個主要工業化國家中，機器人與人工智能的崛起將使710萬個就業崗位消失，而同期技術進步將僅帶來200萬個新工作崗位。*World Economic Forum,“The Future of Jobs”, January 2016, https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2018.另一種預測比較樂觀，認為從就業總量上來看，人工智能短期內會形成巨大的沖擊，但從長遠來看，技術進步對就業總量不會形成巨大的威脅。例如美國信息技術與創新基金2017年4月發布了報告《錯誤的危言聳聽：技術滲透和美國勞動力市場，1850—2015》*Atkinsonand, Robert D. and John Wu, “False Alarmism: Technological Disruption and the U.S. Labor Market, 1850-2015”, Working Paper, May 2017, https://www.itif.org/.，他們認為：目前沒有任何證據表明人工智能會引起大規模失業。他們梳理了美國自第一次工業革命以來的就業歷史數據，發現美國近250年以來的就業市場并沒有出現過大規模動蕩，也沒有哪類技術進步引發了大規模失業。盡管有些工作崗位在持續地消失，但有更多的就業機會會涌現出來。

針對這兩種截然相反的預測，到底哪種觀點的論證更為科學呢？我們綜合分析這兩種預測的測算方法之后，認為目前的測算方法都存在一定的欠缺。這些缺陷主要表現為兩方面：第一，目前的測算方法僅測算了人工智能對職業的影響，然后通過對職業的影響來推導對崗位的影響。這些測算方法簡單地對職業分類與已有崗位進行了預估，假設某個職業對應哪些崗位，但這種預估與具體用工單位的真實崗位設置、動態變化的職業分類存在較大出入。美國信息技術與創新基金的報告《錯誤的危言聳聽：技術滲透和美國勞動力市場，1850—2015》測算的是歷史的職業，而現實中，每一份職業背后的崗位繁多，且在不同經濟形態下，崗位設置存在著巨大差異，因此基于職業測算就業，其結果與實際偏差巨大。第二，目前預算的結果都是一種預測，主要通過對管理者的調查來對未來進行預判，無法獲得人工智能實際應用對就業影響的客觀數據，而預測與實際情況相去甚遠。[注]埃森哲公司：《AI對16個行業以及12個經濟體的影響》，http://www.xtecher.com/Xfeature/view?aid=7012。波士頓咨詢公司聯合麻省理工學院于2017年9月發布報告《商家如何跨越人工智能(AI)應用鴻溝》，其數據來自研究者對全球范圍諸多行業3000余位高級管理人員、一般管理者和市場、技術分析人員的問卷調查，其結論建立在這些管理層的主觀預測之上。[注]Sam Ransbotham, David Kiron, Philipp Gerbert, and Martin Reeves, “Reshaping Business With Artificial Intelligence”, September 2017, https://sloanreview.mit.edu/projects/reshaping-business-with-artificial-intelligence/?utm_medium=social&utm_source=twitter&utm_campaign=airpt17#chapter-3。

為了避免測算方法帶來的偏差，我們在測算人工智能對就業影響的時候，做了如下改進：第一，測算人工智能對電商行業具體工作崗位就業人數的影響。我們以S平臺的商家作為研究對象，梳理了不同類別的電商部門的崗位，在此基礎上具體測算這些崗位在人工智能技術使用前后的就業人數變化。第二，測算已受人工智能影響崗位就業人數的實際變化。我們先梳理了S平臺上已應用的人工智能技術與技術具體應用的崗位，然后再測算人工智能對崗位就業人數的實際變化。

基于方法上的改進，本文將要研究三大問題：第一，人工智能對電商就業、員工收入帶來了怎樣的影響？第二，人工智能對電商經濟效益帶來了怎樣的影響？第三，人工智能帶來的經濟效益變化與就業數量變化之間存在著怎樣的關系？

二、文獻回顧：人工智能等新技術對就業的影響

目前關于人工智能對勞動力市場影響的量化研究，主要集中于研究自動化或工業機器人對勞動力市場的影響，研究的核心主題在于探討新技術對擁有不同技能的勞動者在就業與收入方面會產生怎樣的影響。當然對于這個話題的討論并非是最近才出現的，Autor等人于2003年就從機器自動化的角度，解釋了自19世紀以來歐美國家出現的中等技能職業的就業比重下降，以及就業和收入向技能分布兩端分散的現象[注]Autor, David, Frank Levy and Richard Murnane,“The Skill-Content of RecentTechnological Change: An Empirical Investigation.” in Quarterly Journal of Economics, 2003, 118(4): 79-1333.。Goos等人認為，以計算機為標志的技術變革使得資本品的價格大幅下降，而由計算機控制的自動化生產線能夠替代勞動者從事常規性的工作，特別是當工作任務可以由計算機通過一系列的程序代碼控制機器操作完成時，會導致勞動者就業下降；但是對于分布在技能水平高低兩端的工作，由于是非程序性工作，需要勞動者適應環境、解決問題或創新等能力，因此高技能和低技能體力勞動者就業比重反而會上升。[注]Goos, Maarten, and Alan Manning, “Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain.” in Review of Economics andStatistics, 2007, 89(1): 118-33；Goos, Maarten, Alan Manning and Anna Salomons, “Job Polarization in Europe.” in American Economic Review: Papers & Proceedings, 2009, 99(2): 58-63.

隨著人工智能在工作場所中的應用越來越廣，技術、就業與收入之間的關系也變得更為復雜，得出的結論和判斷也存在較大差異。面對機器替代會引發失業潮的恐慌，一些經濟學家通過計量方法，給出了相反的論證。有些學者認為，人工智能不但不會帶來大規模失業，相反從長遠來看會給整個勞動力市場帶來積極效益。Autor等人認為現有人工智能和機器人等新技術對勞動力市場影響的論斷過度強調了替代作用，而從人類發展的歷史來看，自動化并沒有降低就業總量。人工智能在替代勞動力的同時，也與勞動力互補，提高產出進而增加對勞動力的需求，并與勞動力供給作用，最終影響就業。他們認為，未來人工智能等新技術對就業的影響取決于機器與人類比較優勢的相互作用，盡管自動化的外延迅速擴張，但機器替代那些需要勞動者靈活性、鑒定能力和判斷力的工作崗位依然具有挑戰性。[注]Autor,David,“Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation.” in Journal of Economic Perspectives, 2015, 29(3): 3-30.

Acemoglu and Restropo通過構建以工作任務為基礎的理論模型，解釋了自動化在替代勞動者從事的工作任務的同時，也會引入需要勞動者發揮比較優勢的新工作任務，進而機器與勞動者是互補的。當比較優勢充分重要并且持續引入新任務時，即使自動化迅速擴張，勞動者的就業比重依然可以在一個較長時期內保持穩定。在動態模型中，如果資本的長期租金率相對勞動力的工資率足夠低，處于長期均衡中，自動化將取代全部的勞動力；否則，長期均衡中既存在自動化取代現有工作任務，也存在自動化引入需要勞動者互補的新任務。[注]Acemoglu, Daron and PascualRestrepo, “The Race Between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment.” in American Economic Review,2018, 108(6): 1488-1542.在另外一篇文章中，他們在工作任務模型的基礎上，將現有自動化、人工智能以及機器人對勞動力市場的影響進行了歸納和總結。他們認為，替代效應傾向于降低勞動力需求和工資水平，但是具有反向效果的因素還包括生產率效應，由于自動化帶來的成本節約，使得經濟體的擴張會增加勞動力在非自動化工作任務的勞動需求；同時資本積累增加了對勞動力的需求，自動化生產效率的提高也增加了勞動力的需求。所以他們認為，增加勞動力需求的因素是自動化創造出的新生產任務，而這些新生產任務將會帶來更多的就業[注]Acemoglu, Daron and Pascual Restrepo, “Artificial Intelligence, Automation and Work.” Working Paper, January 2018, https://www.nber.org/papers/w24196.。

與以上自動化、人工智能及機器人會給勞動力市場帶來積極影響的研究相區別的是，目前有一批學者認為，工業機器人對勞動力市場產生的是均衡影響。Graetz和Michaels使用17個國家自1993到2007年的數據，發現工業機器人調高了勞動生產率(以每小時工作的附加值度量)，對總的工作時間沒有顯著影響。但是機器人的使用雖然降低了低技能工人和中等技能工人的工作時間(對后者的作用程度較輕)，但對高技能工人的工作時間卻沒有影響。[注]Graetz, Georg and Guy Michaels, “Robots at Work.” CEP Discussion Paper, No 1335, London School of Economics and Political Science, March 2015, http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1335.pdf.Dauth等人使用德國1994到2014的數據發現，機器人的使用沒有造成德國總體就業水平下降，但使得制造業就業下降了23個百分點，這主要是由于新進入勞動力市場的年輕人在制造業的工作崗位減少了，而制造業下降的就業比重由服務業增加的就業比重所補齊。此外，還有一些學者論證了機器人的使用使得制造業低技能工人和中等技能工人的工資水平下降(后者更為明顯)，但高技能工人的收入水平則上升[注]Dauth, Wolfgang, Sebastian Findeisen, Jens Südekum and Nicole W??ner, “German robots: The impact of industrial robots on workers.” IAB-Discussion Paper, No.30/2017, September 2017,https://www.econstor.eu/handle/10419/172894.。

通過以上文獻回顧我們發現，現有研究關注人工智能等新技術對就業的影響，可以把這種影響集中歸結為三個方面：即人工智能對工作崗位是否形成了替代？人工智能是否提升了生產率？人工智能是否創造了新的工作任務或新崗位？學者們在研究這個問題時，大部分都同時考慮了這三種影響，這三種影響是互相作用的。例如，替代效應對勞動者的收入有負向影響，而生產率的提升與新的工作崗位又對勞動者的收入有正向影響。為了更好地探討人工智能技術、就業、工資與生產率之間的關系，本文聚焦于人工智能對電商行業從業者的就業、收入以及電商經濟效益的影響，并探討他們之間的關系。在具體研究中，我們把人工智能的概念具體化為電商行業使用較為普遍的三種智能工具，即智能客服[注]S平臺提供的智能客服是平臺智能服務事業部推出的人工智能會話式機器人產品群組，提供類自然人對話式服務，可以為用戶在日常生活場景中提供輔助決策及貼身助理服務。、智能店面設計以及智能數據分析[注]智能化店面設計是由平臺智能設計實驗室自主研發的一款設計產品。產品基于圖像智能生成技術，能夠在短時間內完成海量標識圖、海報圖和會場圖的設計工作。智能化數據分析工具是平臺打造的全渠道、全鏈路、一站式數據平臺，致力于為用戶提供經營分析、市場洞察、客群洞察等多樣化數據服務。。這三種智能工具分別應用于電商部門的三個業務部門，即客服部門、設計部門和數據分析部門。我們將分別考察這三種智能工具對相應部門人員的就業和收入及電商銷售額的影響。在此實證分析基礎上，文章最后將考察和探討智能工具對電商銷售額和電商部門全體從業人員數量和收入之間的關系。

三、數據收集與樣本情況說明

本文的數據和資料來源于兩部分：一是對電商商家的定性調查。我們于2017年11月至2018年3月在北京、杭州、上海等地調研了S平臺上的20多家商家與服務商以及S平臺上多名負責智能技術的部門負責人；二是商家問卷調查和后臺匹配數據。

(一)問卷調查和數據匹配

2018年1月底至2月初，我們聯合S平臺對商家進行了問卷調查。經過回收和清理，共得到1285個有效樣本，每個樣本對應在平臺上運營商家的信息。同時，我們通過商家名稱與S平臺后臺數據進行匹配，補充了商家更多信息(開店時間、所在城市、所售產品類別、月度銷售額等數據)。經數據匹配后，有效樣本量變為1048條[注]在本報告中，凡不涉及平臺后臺匹配數據的，有效樣本為1285個；若涉及后臺數據匹配的，有效樣本為1048個。。

(二)樣本基本描述

樣本包括了S平臺上不同級別、不同規模、不同地域和不同經營類目的商家。

1.樣本商家規模情況

本次問卷投放覆蓋星級店鋪占50%，其中鉆級店鋪占32%，冠級和皇冠級店鋪均占9%。從非星級店鋪到最高級別店鋪，都有代表性樣本。在所有填答問卷的商家中，2017年月均銷售額10萬元以下的有501家，占46.3%；10萬元到100萬元之間的有352家，占32.4%；100萬元到300萬元之間的有118家，占10.9%；300萬元以上的有115家，占10.6%。

2.樣本商家的電商團隊人員規模

電商團隊成立時，只有27.5%的受訪商家超過10人。目前，54.6%的受訪商家的電商團隊人員規模在10人以上，人員規模呈現明顯的擴張趨勢。電商團隊人員總體較年輕，以80及90后為主，其中26—30歲人員最多，占57.7%。平均而言，電商團隊大專及以上學歷人員約占55.1%(詳見圖1)。

圖1 電商團隊人員規模變化情況

圖2 電商部門人員月均收入態勢

3.樣本商家的電商團隊人員收入情況

電商團隊成立初期，人員月均收入高于4000元的商家只占28.3%。目前，月均收入高于4000元的商家約占64.9%(詳見圖2)。

4.樣本商家業務量情況

受訪商家電商業務量近五年來增長迅速。43.8%的商家電商業務量年均增長率在50%以上，其中約1/4商家的電商業務量實現年均翻番。具體來說，年月均銷售額從2013年到2014年的平均增幅為133.2%，從2014年到2015年的平均增幅為99.1%，從2015年到2016年的平均增幅為33.9%，從2016年到2017年的平均增幅為20.3%。[注]S平臺的后臺商品大類信息和銷售額信息為2013年1月至2017年12月的月度信息。數據處理中，如果電商所售商品跨多個大類，以所售商品銷售額較大的類別作為主要類別，同時只關注考察當月所售商品的類別。銷售額為所售商品大類的銷售額總和，已進行了價格指數調整和除周期趨勢調整。2017年樣本電商的月度銷售額均值已達到近300萬元。隨著銷售額基數擴大，年均增幅收窄，但仍比中國經濟平均增速要高很多。

四、人工智能對就業與收入的影響

人工智能對就業的影響并不是簡單的人數增加或減少，其中包含了多方面的復雜影響[注]Grace, K. Salvatier, A. Dafoe, B. Zhangand O. Evans,“When will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts”, Working paper, May 2017, https://arxiv.org/abs/1705.08807v1.。我們假定人工智能對就業的影響可正可負：其一，人工智能的使用可能替代重復性工作崗位，降低就業，帶來失業。其二，人工智能的使用可能增加對未被技術替代崗位的需求，進而增加這些崗位的就業。其三，人工智能的使用可能增加商家業務量，進而促進就業。人工智能技術對就業的實際影響是上述正負效應綜合的結果。

同樣，我們假定人工智能對收入的影響也可正可負[注]Frey,C. andM. Osborne, “Technology at Work: The Future of Innovation and Employment”, Working paper, February 2015, https://www.itif.org/.：其一，如果人工智能替代工作崗位，造成失業或待崗，就會造成被替代群體收入的下降。其二，如果人工智能的使用增加了對特定崗位人才的需求，就會帶來這些崗位人員收入的上升。其三，如果人工智能的使用增加了現有崗位人員的工作效率乃至整體業務量和銷售額，在崗人員收入也可能會增加。同樣，人工智能對收入的實際影響是上述正負效應綜合的結果。下面我們將分別測算人工智能對就業和收入的影響。

(一)人工智能對就業的影響

數據顯示(見圖3)，商家在使用智能客服工具后，客服人員規模維持不變或增加的商家超過八成；在使用智能店面設計工具之后，設計人員規模維持不變或增加的商家約占九成；在智能化數據分析工具使用之后，數據分析人員規模維持不變或增加的商家高達九成以上。因此，在商家業務量激增的情況下，智能化工具的使用和人員規模的穩定或增長是同時出現的。所以根據簡單的描述可見，人工智能對就業的正向作用超過負向作用。

圖3 三大智能技術使用后人員規模變化

圖4 常規性體力或認知工作被智能化技術替代的判斷

總體而言，相對于設計人員和數據分析人員，客服是技術水平相對較低的崗位，比較容易被智能化技術替代。圖3顯示智能化技術使用之后，客服人員增加10%及以上的可能性最低，而減少10%及以上的可能性最高。

問卷調查中，受訪商家也認為，常規性的體力工作或認知工作較容易被人工智能替代，而非常規體力或認知工作被替代的可能性較小。

除了上述統計性描述，本文還采用計量經濟學領域的倍差法分別評估了智能客服工具、智能店面設計工具以及智能數據分析工具對相應業務部門人員就業的因果效應。結果顯示：使用智能客服對客服人員數量的因果效應為0，使用智能店面設計工具對設計人員數量的因果效應為0，使用智能化數據分析對數據分析人員數量的因果效應也為0。根據這一統計結果，筆者認為：智能工具的使用并未減少從事相應工作崗位的人員；根據現有的經濟理論，智能工具的使用對相應業務人員就業影響的替代效應和正向效應相互抵消；正向效應可能來自業務人員工作效率的提升或者電商行業整體銷售額的上升。

綜上，智能化工具的使用帶來的負面效應不超過正面效應，人工智能技術的使用對相應部門業務人員的總就業不存在負向效應。

(二)人工智能對收入的影響

圖5 三大智能技術使用后人員收入變化

調研數據顯示(見圖5)，在智能客服使用之后，客服人員收入維持不變或增加的商家達到93%；在智能店面設計工具使用之后，設計人員收入維持不變或增加的商家接近95%；在智能數據分析工具使用之后，數據分析人員收入維持不變或增加的商家更高達96%。因此，智能技術使用對收入的正向作用遠超過其負向作用。與就業效應一致，客服人員收入增加10%及以上的可能性低于其他兩類人員，但客服人員收入降低的可能性與其他兩類人員沒有明顯差距。

同樣，倍差法可揭示三大類智能化工具的使用對相應業務部門人員收入的因果效應。使用了智能客服的商家比未使用的客服人員收入高5.6%；使用了智能店面設計比未使用的設計人員收入高7.7%；使用了智能化數據分析的商家比未使用的數據分析人員收入高9.8%。相應部門業務人員收入的上升可能由于智能工具的使用使得勞動生產率提升，亦可能是由于智能工具的使用帶動銷售額上升。根據回歸的結果，得出以下結論：

第一，智能化技術的使用提升相應部門業務人員收入水平。

第二，智能化技術對技術水平較低、易被替代的客服人員的收入促進作用較小，而對技術水平較高的設計人員和數據分析人員的收入促進作用較大，即智能工具的收入效應隨著崗位所需技能水平的上升而提高。

五、人工智能對電商的業務影響

(一)人工智能對商家銷售額的影響

根據我們的測算，無論使用何種人工智能工具，從2013年1月至2017年12月，平均而言，使用智能工具商家的銷售額顯著高于未使用智能工具的商家。

圖6 銷售額對比：是否使用智能客服工具

圖7 銷售額對比：是否使用智能店面設計工具

在此基礎上我們分析了智能工具的使用與2017年商家月均銷售額的相關關系。使用過智能工具的商家，比沒有使用過智能工具的商家銷售額高144%。具體來看，使用智能數據分析工具的商家較未使用該工具的商家的銷售額高170%，使用智能客服工具的商家較未使用智能客服工具的銷售額高67.7%，而使用與未使用店面設計工具的商家之間無顯著差異。以上分析表明，一方面在電商業務持續擴張的背景下，銷售額較大的電商具有使用智能工具的需求，特別是智能數據分析工具和智能客服工具；另一方面，智能工具的使用進一步帶動銷售額的上漲。

為了檢驗智能工具的使用是否帶動了銷售額的上漲，我們比較了電商在智能工具使用前后的銷售額。圖9、圖10、圖11分別將使用某一類智能工具的使用時間設為0，正值表明使用智能工具之后的時間，負值表明使用智能工具之前的時間。對于沒有使用智能工具的電商，根據使用智能工具的電商的使用時間分布，選擇2017年6月為時間截點[注]使用智能工具的電商，大約50%左右在2017年6月之前使用。具體不同的智能工具，不同時間點的使用率有所差異。從圖中可以看出，選擇2016年1月或12月作為沒有使用智能工具的電商的時間截點，可以得到相似的結論。。我們可以發現，無論使用哪一類智能工具之后，電商的銷售額都有了大幅度提升。特別是智能數據分析工具的使用，使得電商的銷售額在短期內開始穩定攀升。

為了進一步測算智能工具的使用提升電商銷售額的效果，我們采用倍差法，分別考察了三種智能工具的使用對電商銷售額的因果效應。智能客服工具的使用使得銷售額上漲10.8%，智能店面設計工具的使用使得銷售額上漲31.4%(exp(.273)-1)，智能數據分析工具的使用使得銷售額上漲75.8% (exp(.564)-1)。

圖8 銷售額對比：是否使用智能數據分析工具

圖9 銷售額的對比：使用智能客服工具前后

圖10 銷售額的對比：使用智能店面設計工具前后

圖11 銷售額的對比：使用智能數據分析工具前后

綜上，智能工具的使用使得商家銷售額大幅度增加，其中智能數據分析工具的使用對銷售額的提升作用最大，其次為智能店面設計工具和智能客服工具。

(二)人工智能對商家銷售額增長率的影響

此外我們還考察了商家銷售額的同比增長率。按照是否使用過智能工具劃分，使用智能工具的商家銷售額同比增長率在2015年后顯著高于沒有使用智能工具的商家。按具體智能工具劃分，使用智能數據分析工具和未使用智能數據工具的電商的差異尤為明顯。由于沒有使用智能工具的電商的銷售額絕對量往往小于使用智能工具的商家，在某些月份，其銷售額的同比增長率可能大于使用智能工具的商家。

圖12 銷售額同比增長率的對比：是否使用過智能工具

圖13 銷售額同比增長率的對比：是否使用智能客服工具

圖14 銷售額同比增長率的對比：是否使用智能店面設計工具

圖15 銷售額同比增長率的對比：是否使用智能數據分析工具

綜上，我們發現：智能工具的使用帶動了電商銷售額的提升，三種智能工具的使用均帶動了電商業務量的上升，其中智能數據分析工具的使用對銷售額的提升效應作用最大。

六、人工智能、就業與經濟效益的關系

通過以上分析我們發現，智能工具的使用并未造成相應部門業務人員的崗位替代，但提高了相應部門的人員收入；同時智能工具的使用也提高了電商整體的銷售額。根據以上分析，從電商總體(而非單一部門)角度出發，我們假設：人工智能對電商從業人員數量和從業人員的月收入的影響通過提升銷售額發揮作用。為驗證該假設，我們采用中介變量分析中的差值法，驗證了智能工具的使用是否通過電商業務的增加，從而帶動了就業。

首先在不控制電商銷售額的基礎上，獲得使用智能工具對電商的總體人員數量和月收入的總效應；然后在回歸中加入銷售額，獲得智能工具的使用對人員數量和月收入的直接效應?？傂c直接效應的差值，就是智能工具的使用通過影響銷售額進而影響人員數量和月收入的間接效應。如果直接效應相比總效應顯著縮小，就表明智能工具的使用確實通過業務量的增加，進而增加就業人員數量和其收入水平。在分析中，我們以電商部門當前的人員數量和月收入水平作為因變量，考慮不同智能工具的總效應和直接效應。通過計量模型的分析，得出以下結論：

第一，智能數據分析工具的使用通過增加銷售額進而增加電商部門人員數量。不同的智能工具對電商部門就業人員數量的總效應方向為負，但基本為零。當控制銷售額后，使用智能客服工具和使用智能店面分析工具商家的直接效應轉為正值，但基本為零。而使用智能數據分析工具的直接效應為負，且絕對值變大。即智能數據分析工具存在一定的間接效應，在一定程度上通過銷售額的增加進而增加了電商部門的就業總量。

第二，智能數據分析工具的使用通過增加銷售額進而增加電商部門人員的月收入。使用智能客服工具對電商部門人員月收入的總體效應為正，使用智能店面設計工具對電商部門人員月收入的總體效應為負，但二者基本可以判定為零。而智能數據分析工具對月收入的總效應為406.3元，也就是使用智能數據分析工具的電商部門人員的月收入顯著高于未使用該工具的電商部門的人員月收入。控制銷售額以后，所有的直接效應都變小，且可以判定為零。因此，智能數據分析工具存在對電商部門人員月收入的間接效應，也就是在一定程度上通過銷售額的增加進而增加電商部門人員的月收入水平。

第三，相比于智能數據分析工具，使用智能客服工具和智能店面設計工具對電商整體的從業人員數量和收入水平沒有顯著影響。與智能數據分析工具不同，智能客服工具和智能店面設計工具對電商整體的從業人員數量和收入水平沒有顯著影響。從智能工具的屬性分析，智能數據分析工具服務于電商整體的運營和決策，對電商的業務和人員構成具有較大影響。而智能客服工具和智能店面設計工具服務于具體部門，數據上難以體現其對電商整體的人員構成和收入的影響。

人工智能是否會影響就業？對于這個問題，我們認為不是一個簡單就業人數增減的問題。所以，在具體測算中，綜合考慮了人工智能技術、就業、收入以及經濟效益之間的關系。只有綜合測算，才能更加全面地認識人工智能對就業帶來的影響。本文通過對S平臺上電商使用人工智能和就業、收入和經濟效益之間關系的研究，認為人工智能會替代電商的某些簡單重復性工作，短期內會對電商的就業崗位帶來一定消極的影響；但從長遠來看，人工智能會帶來電商行業整體經濟效益的增長，為行業總體帶來更多的就業機會。

所以近年來，隨著電商業務量的快速增長，客觀上要求商家向技術進步(人工智能等)要紅利。智能工具的使用可能替代了少量就業人員，但其通過大幅提升電商業績，帶來了更多新興崗位就業，同時也提高了就業人員收入?？偨Y來看，電商行業人工智能技術在商家的使用，對商家和個人的績效都是正面、積極的。隨著中國產業結構調整與技術的發展，我們認為未來應該處理好人工智能技術發展與就業之間的關系，應該轉變固有的人工智能“失業論”的看法，不斷發掘人工智能技術在電商行業和其他行業新應用場景下的就業崗位。