智能化對新零售業(yè)勞動力需求的影響

孔微巍 劉曉熹 孫濤

[摘 要] 隨著人工智能在各個行業(yè)領(lǐng)域的普及，智能化在擴大就業(yè)崗位的同時也影響了勞動力需求，而現(xiàn)階段以“實體商店+網(wǎng)絡(luò)電商+物流”模式為發(fā)展趨勢的新零售業(yè)也涉及許多機械化和智能化的應(yīng)用。運用文獻研究法和定性分析與定量分析相結(jié)合的研究方法，研究發(fā)現(xiàn)：在智能化的影響下，新零售業(yè)企業(yè)的勞動力需求結(jié)構(gòu)會發(fā)生改變，需求結(jié)構(gòu)由低技能型人才向高技能型人才轉(zhuǎn)變和單一型人才向復合型人才轉(zhuǎn)變;勞動力市場中信息不對稱現(xiàn)象愈發(fā)嚴重，低技能勞動者的薪酬收入增速變緩的同時競爭性會加劇，同時，將出現(xiàn)中、低技能勞動者的擠出效應(yīng)。

[關(guān)鍵詞] 智能化;新零售;勞動力需求

[中圖分類號] F740[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2020）01-0012-07

一、研究背景

從2014年2月習總書記提出，我國經(jīng)濟處于“三期疊加”的狀態(tài)，經(jīng)濟發(fā)展增速變緩，更加注重經(jīng)濟質(zhì)量發(fā)展，到2018年10月國務(wù)院辦公廳印發(fā)《完善促進消費體制機制實施方案（2018-2020年）》所提出的六項重點工作中有兩項提及了智能產(chǎn)業(yè)的推廣和智能技術(shù)的應(yīng)用。結(jié)合“十二五”規(guī)劃中提到的推動我國傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和十三五規(guī)劃中工業(yè)和信息化部發(fā)布的《智能制造“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中提到的“兩步走”戰(zhàn)略，梳理近年我國政策的內(nèi)容和演變，可以發(fā)現(xiàn)政策的提出和實施見證了——優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，推動智能化發(fā)展是是適應(yīng)我國社會主要矛盾變化和全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的必然要求，也是推動新興工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展的重大舉措，是加快建設(shè)數(shù)字中國、推動構(gòu)建智慧社會，不斷增加人民群眾的獲得感、幸福感、安全感的重要抓手。[1]可見，國家對智能化經(jīng)濟發(fā)展的重視以及發(fā)展要求。

我國正大力推動智能化建設(shè)，并應(yīng)用于第一、第二第三產(chǎn)業(yè)，如：無人機噴灑農(nóng)藥、機器人數(shù)控機床和大數(shù)據(jù)運用處理等。近年來，我國電子商務(wù)的大力發(fā)展、大數(shù)據(jù)云計算在消費者購買偏好的運用、阿里巴巴的智能倉庫以及阿里旗下盒馬鮮生連鎖店的智能采購都體現(xiàn)了智能化在批發(fā)零售業(yè)的應(yīng)用，都是一種新零售方式或者可以稱之為智能零售。新零售會和柜臺零售、傳統(tǒng)商超、百貨商場在一段時間內(nèi)共存共生，但新零售很快會占絕大市場份額。[2]在新零售業(yè)逐步擴大市場份額的前提下，批發(fā)零售業(yè)就業(yè)人數(shù)卻持續(xù)下降，因此引發(fā)了對勞動力需求影響的思考。具體數(shù)據(jù)如表1：

由上表可知，批發(fā)零售業(yè)就業(yè)人數(shù)在總就業(yè)人數(shù)中所占比值持續(xù)降低，新零售市場份額的擴大或者說智能零售中智能化的發(fā)展沒有擴大就業(yè)，反而對勞動力需求產(chǎn)生了負效應(yīng)。

（一）智能化與新零售含義界定

1.智能化含義界定。當前，全球幾大工業(yè)國已從國家戰(zhàn)略層面推出扶持智能化產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，如德國的工業(yè)4.0、美國的再工業(yè)化、英國的現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略和中國的“中國制造2025”。然而，不同專家學者對智能化有著不同的定義，從時代而言智能化是關(guān)于自動化以及機器的思維能力和認知活動的強化，機器部分代替人類的頭腦，很多日常的腦力勞動將被電腦化（Brynjolfsson and McAfee，2014、袁玉芝杜育紅，2019）[3][4];第四次工業(yè)革命是由機器人和人工智能等技術(shù)引領(lǐng)的（莊巨忠，2018）[5]。從行業(yè)而言智能制造實質(zhì)上是基于“物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)”實現(xiàn)“智能生產(chǎn)”（楊斌，2017）[6];智能制造是將人工智能、大數(shù)據(jù)、計算和移動互聯(lián)網(wǎng)、建模、控制與優(yōu)化等現(xiàn)代信息技術(shù)與制造過程的物理資源緊密融合與協(xié)同，研發(fā)實現(xiàn)智能制造目標的各種新功能的智能技術(shù)系統(tǒng)（柴天佑，2018）[7];從內(nèi)涵而言，移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與云計算等在內(nèi)的新技術(shù)力量（彭蘭，2016）[8]。結(jié)合黨的十九大報告中強調(diào)了推動人工智能與實體經(jīng)濟深度融合，我們可以將智能化定義為運用網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)，促進各行業(yè)升級、滿足人的各種需求的屬性。

2.新零售含義界定。近年來，隨著線上線下加速融合發(fā)展，零售邊界不斷被超越和打破，原有的零售概念已無法描述新境況（韓彩珍、王寶義，2018）[9]。有專家學者通過研究傳統(tǒng)零售的變革與創(chuàng)新之路，指出未來的零售是“零售無界”狀態(tài)（Doug Stepnens，2018）[10]。學界對于“新零售”的定義主要區(qū)分為不同內(nèi)涵的零售模式，基于線上線下平臺融合形成的全渠道的商業(yè)模式，打造了提升消費者購物體驗的環(huán)境（陳國元、徐孝勇，2019）[11];是以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)先技術(shù)為驅(qū)動，面向線上線下全客群提供全渠道、全品類、全時段、全體驗的新型零售的模式（中國流通三十人論壇秘書處，2017）[12];是以消費者體驗為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動的泛零售形態(tài)”，實質(zhì)是從“貨—場—人”到“人—貨—場”的轉(zhuǎn)變，體現(xiàn)以消費者為中心滿足需求的本質(zhì)（阿里研究院，2017）[13];是企業(yè)以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)手段，對商品的生產(chǎn)、流通與銷售過程進行升級改造，進而重塑業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈，并對線上服務(wù)、線下體驗以及現(xiàn)代物流進行深度融合的零售新模式（杜睿云、蔣侃，2017）[14];是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，運用大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，對零售鏈進行變革提升，重塑零售業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈的零售新模式（潘建林，2019）[15]。通過對不同學者概念界定的研究發(fā)現(xiàn)，學界對新零售的定義不盡相同，可歸納為，新零售是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，通過運用智能化的技術(shù)手段，結(jié)合線上線下服務(wù)的新型零售模式。

（二）智能化與勞動力市場研究動態(tài)

隨著人工智能等技術(shù)在全球的發(fā)展，智能化對勞動力市場的供需也產(chǎn)生了正面及負面的影響，智能化與勞動力市場如何相互影響也是近幾年來的一個研究熱點。國內(nèi)學者對于智能化對勞動力需求的影響已形成的觀點各有不同，大致分為勞動力市場結(jié)構(gòu)改變、智能化對人工崗位的替代等消極影響和智能化擴大崗位需求等積極影響以下三種觀點。

1.勞動力市場結(jié)構(gòu)改變。2017年張倩編譯的美國白宮人工智能、自動化與經(jīng)濟報告中提出新興的技術(shù)會對勞動力市場的結(jié)構(gòu)會產(chǎn)生深遠變化;[16]2018年3月朱巧玲、李敏提出的人工智能可優(yōu)化勞動力結(jié)構(gòu);[17]2018年蔣南平和鄒宇提出用人工智能帶來的高效率反哺被其淘汰的勞動者，從而優(yōu)化中國勞動力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。[18]2019年孔微巍和廉永生提出勞動力是經(jīng)濟發(fā)展中最基礎(chǔ)和最具活力的生產(chǎn)要素，新時代經(jīng)濟增長的動能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展需要素質(zhì)更高的勞動力。[30]

2.智能化對人工崗位的替代。2013年Carl Benedikt Frey和Michael A.Osborne提出人工智能對美國不同行業(yè)的積極和消極影響各有不同，自動化較高的行業(yè)受人工智能影響較大，替代率偏高;[19]2016年羅記超研究并提出了輕工企業(yè)智能化使一線工人技術(shù)性率失業(yè)提升;[20]2017年Daron Acemoglu研究得出人工智能對美國各行業(yè)替代性有上升趨勢;[21]2018年陳秋霖和許多等通過研究提出當前人工智能發(fā)展屬于“誘導式創(chuàng)新”，與勞動力之間是替代關(guān)系，而且是“補位式替代”，不是“擠出式替代”。[22]

3.智能化擴大崗位需求。2014年Aaron Smith和Janna Anderson，通過調(diào)查1900位專家，詢問他們?nèi)绾慰创斯ぶ悄軐蜆I(yè)的影響，超過半數(shù)的科學家認為新技術(shù)創(chuàng)造及衍生的工作崗位將遠遠超過它所取代的數(shù)目;[23]2018年薛在興提出人工智能可以通過規(guī)模效應(yīng)增加大學生就業(yè)，同時高學歷的大學生會比低學歷的大學生更不容易被人工智能所取代。[24]

鑒于以上觀點，學界對于智能化對勞動力需求產(chǎn)生的影響觀點較為集中，真正的影響結(jié)果受政治、社會、技術(shù)等多方面因素的制衡，但對于新零售行業(yè)中人工智能對勞動力影響的研究卻剛起步，在理論上還存在不足，仍需補充理論空白。

二、智能化對短期勞動力需求的影響

（一）理論分析

經(jīng)濟學中對短期、長期劃分為對要素投入的不同，對于企業(yè)短期勞動力需求，主要變動要素為勞動，故運用產(chǎn)品市場完全競爭，勞動力市場買方壟斷的市場結(jié)構(gòu)的均衡工資模型來分析智能化對企業(yè)短期勞動力需求的影響。

如圖1所示，在產(chǎn)品市場完全競爭、勞動力市場買方壟斷的市場結(jié)構(gòu)中，產(chǎn)品價格恒定，企業(yè)使用勞動的邊際收益為：dTR/dL=P0*MPL=VMPL，即向右下方傾斜的勞動力需求曲線（DL），而企業(yè)使用勞動的邊際成本為：dTC/dL=W+（dW/dL）*L，即MFC，但向右上方傾斜的勞動力供給曲線（WL）與MFC不重合，即市場價格會低于企業(yè)雇傭勞動力價格。企業(yè)的均衡條件為企業(yè)利潤最大化，即邊際收益=邊際成本時利潤最大化，在圖1中表示為點E2（L，W）為均衡點。而在實際企業(yè)生產(chǎn)過程中，由于信息不對稱、勞動力供不應(yīng)求等原因，形成了由E1、E2和W組成的陰影部分，該陰影部分表示為勞動市場買方壟斷剝削，即企業(yè)因想要高技能勞動者而提高的工資或者可能需要多付出的成本。

由于智能化的影響，企業(yè)需要調(diào)整勞動力結(jié)構(gòu)，積極引進高技能人才，而由于企業(yè)在勞動力市場中處于買方市場，若在供給方不變的情況下勞動力市場會出現(xiàn)供不應(yīng)求的局面，企業(yè)不得不提高工資從而吸引更多勞動者應(yīng)聘，在圖型中體現(xiàn)為E2至E1的變化，企業(yè)給出的工資率提高;由于企業(yè)以利潤最大化為經(jīng)營目標，在維持成本不變的前提下，給予老員工或者低技能勞動者的工資漲幅縮小，從而使得低技能勞動者的工資在勞動力市場中不具有競爭力，甚至使其淘汰出局;同時勞動力市場中存在的信息不對稱，致使企業(yè)雇傭勞動者時鑒別成本增加，會產(chǎn)生企業(yè)逆向選擇了技能較低的勞動者以次充好，間接增加了企業(yè)的用工成本，較高工資無法雇傭到較高技能的勞動者。短期勞動力需求理論揭示了在智能化背景下對勞動力需求產(chǎn)生的正效應(yīng)與負效應(yīng)。

（二）影響結(jié)果解析

1.改變了勞動力需求結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)批發(fā)零售業(yè)為廠商——零售商——顧客的線下實體單一價值鏈模式，隨著全球智能化的發(fā)展，傳統(tǒng)模式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上線下融合升級、實現(xiàn)全渠道零售，以顧客體驗為中心、依托關(guān)系營銷和服務(wù)創(chuàng)新滿足消費者多維度需求，與新技術(shù)、新資源、新金融等融合重組的新模式。[25]因傳統(tǒng)批發(fā)零售業(yè)的線下實體模式向新零售的線上線下融合的新模式發(fā)生了轉(zhuǎn)變，該領(lǐng)域內(nèi)的勞動力需求結(jié)構(gòu)隨之變化，從現(xiàn)實看無論是義烏小商品城還是阿里巴巴的盒馬鮮生，對勞動力需求也由低技能型勞動者的大量需求轉(zhuǎn)變?yōu)閷Ω呒寄苄腿瞬诺目是螅鐖D2所示。

圖表選取全球自動化潛能化較高的五個行業(yè)與較低的六個行業(yè)進行可自動化的工作內(nèi)容分析，從數(shù)據(jù)顯示可見，智能化的各行業(yè)對勞動者的溝通和數(shù)據(jù)收集、處理能力有著較高要求。2018年人社部召開的就業(yè)形勢分析會上，中國社會科學院人口與勞動經(jīng)濟研究所所長張車偉研究員認為中國的勞動力都是大學以上的畢業(yè)生，與他們相適應(yīng)的是創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，這樣的新業(yè)態(tài)、新模式所帶來的就業(yè)。所以二者之間的匹配已經(jīng)進入到轉(zhuǎn)型升級的階段，這是勞動力市場發(fā)生的變化。[26][27]2019年初阿里巴巴公布，去年阿里巴巴集團和螞蟻金服集團總計向國家納稅516億元，同比增長超過40%。伴隨著阿里巴巴平臺效應(yīng)持續(xù)擴大，帶動上下游產(chǎn)業(yè)納稅2581億元，創(chuàng)造就業(yè)機會4082萬個。阿里巴巴新零售模式創(chuàng)造4000萬余個就業(yè)機會最大的特點為“包容性”，據(jù)阿里研究院研究中心主任、就業(yè)研究負責人郝建彬統(tǒng)計，網(wǎng)店就業(yè)人群中，80、90后成為絕對主體，8成網(wǎng)店員工是34歲以下年青人，75%是高中以上文化程度;2016年淘寶網(wǎng)上有16萬家殘疾人網(wǎng)店，銷售額達124億元;約有超過260萬的電商物流從業(yè)人員來自農(nóng)村;同時促進就業(yè)的性別平等，目前，店主中女性占比為49.4%。[27]創(chuàng)造的就業(yè)崗位主要集中在電子商務(wù)、物流相結(jié)合等隨著新零售模式應(yīng)運而生的新崗位上。可見，勞動力的需求結(jié)構(gòu)已逐漸向復合型人才轉(zhuǎn)變。

現(xiàn)如今批發(fā)零售業(yè)實行網(wǎng)絡(luò)電商零售和實體零售兩者相結(jié)合，取長補短，網(wǎng)絡(luò)電商零售逐步實體化，實體零售不斷跨界融合，重構(gòu)供應(yīng)鏈。[28]徹底對消費者賦能，實現(xiàn)人端貨場的打通，基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)有機融合，以消費者為中心，努力提高消費者的消費體驗，激發(fā)消費者的消費需求。[29]比如淘寶手機客戶端向每個消費者推薦獨特的主會場、資訊，根據(jù)瀏覽記錄智能推薦不同的內(nèi)容等。實體商家基于大數(shù)據(jù)，為不同客戶定制提供不同的產(chǎn)品和服務(wù);蒙牛與菜鳥進行合作，地理位置，進行分倉發(fā)貨，大大提高消費者收貨的時效，降低了成本。

在新零售的模式下，許多新崗位應(yīng)運而生，從短期勞動力需求角度看，企業(yè)為跟隨市場變化，調(diào)整企業(yè)戰(zhàn)略，而大量需要大數(shù)據(jù)、電子商務(wù)等新型復合人才。企業(yè)可以基于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，細分消費者群體，并通過電商網(wǎng)絡(luò)平臺，更精準的生產(chǎn)和銷售符合消費者需求的產(chǎn)品，從而達到企業(yè)追求的利潤最大化目標。勞動力需求結(jié)構(gòu)也發(fā)生了由低技能型人才向高技能型人才轉(zhuǎn)變和單一性人才向復合型人才轉(zhuǎn)變的趨勢。

2.低技能勞動者平均收入較低且增速變緩。對于企業(yè)短期勞動力需求，受到新零售模式的影響，傳統(tǒng)批發(fā)零售業(yè)的低技能勞動者平均收入會在本行業(yè)中處于劣勢地位，且工資增長速度緩慢，具體數(shù)據(jù)如表2、如表3所示：

新零售模式涉及的行業(yè)主要集中為批發(fā)零售業(yè)、倉儲物流業(yè)與信息計算機行業(yè)，由圖表2和圖表3可看出，低技能勞動者的工資收入較低，且增幅較慢，批發(fā)零售業(yè)人員近年來平均工資增長幅度均低于全國人均工資增長幅度，且自身增長幅度仍在降低。由于低技能勞動者工作可替代性較強，企業(yè)不會投入更多人工成本來保持該部分員工的穩(wěn)定，從而導致該部分員工在智能化的沖擊下，平均工資不存在競爭優(yōu)勢。

3.勞動力市場中信息不對稱的負效應(yīng)影響。受智能化的影響，批發(fā)零售業(yè)業(yè)人員需求結(jié)構(gòu)發(fā)生變動，業(yè)內(nèi)對高技能人才需求激增，而受制于市場薪酬水平，業(yè)內(nèi)薪酬水平低于全國平均水平，易導致企業(yè)給予薪酬低于社會平均工資，從而找不到高水平人才。而由于信息不對稱，又新零售業(yè)的發(fā)展時間較短，企業(yè)沒有合適的評判標準，作為招聘人才的準則，此時會發(fā)生勞動者以次充好的顯現(xiàn)。在勞動力市場上，信息不對稱會產(chǎn)生逆向選擇和道德風險，會導致市場的運轉(zhuǎn)效率下降，在極端情況下甚至可能導致市場交易的停頓。[39]

傳統(tǒng)批發(fā)零售業(yè)想要向新零售轉(zhuǎn)型，必然會加大高技能人才的人工成本，而高技能人才如電商人才的水平參差不齊，在信息壁壘的影響下，企業(yè)會花費更高的成本招聘高技能人才，同時也會有低技能人才以次充好，無法為企業(yè)帶來應(yīng)有效益，從而加大企業(yè)人工成本。會使得低能力的人既得到了職位又獲得了較高的報酬，而企業(yè)卻處于既承擔了相對高的招聘成本又無法獲得高能力的人才的境地，最終導致風險和收益在分擔與分配上的不對稱現(xiàn)象。

三、智能化對長期勞動力需求的影響

（一）替代效應(yīng)理論分析

在企業(yè)長期勞動力需求中，勞動和資本等要素都會變動，因此我們可采用勞動和資本最優(yōu)使用量模型和企業(yè)技術(shù)進步經(jīng)濟模型分析智能化對批發(fā)零售業(yè)產(chǎn)生的影響。

批發(fā)零售業(yè)智能化的發(fā)展，如阿里巴巴的智能倉庫中全部由機器人配送貨物，提高了企業(yè)收益率，自2015年至2017年，城鎮(zhèn)職工平均工資分別為62029（元/年/人）、67569（元/年/人）以及74318（元/年/人），同時據(jù)廈門大學宏觀經(jīng)濟研究中心測算，近三年基本養(yǎng)老保險收入與參保人數(shù)的比值分別為3750.9元、4279.4元以及5727.5元，[31]可見近年來人力成本逐年提升。同時據(jù)麥肯錫統(tǒng)計，在全球范圍內(nèi)，工作場所的自動化觸及到了12億名雇員，以工資計算相當于14.6萬億。四大經(jīng)濟體—中國、印度、日本和美國，受影響的工資支出及雇員占到球的一半。中印兩國由于勞動力相對規(guī)模較大，預計會有超過7億名全職雇員受到影響，技術(shù)自動化潛力最大。歐洲的潛力也十分可觀，據(jù)麥肯錫報告分析，歐洲五大經(jīng)濟體—法國、德國、意大利、西班牙和英國，將有6，200萬名全職雇員及超過1.9萬億美元的工資支出受到自動化影響。截至2017年，中國可自動化的工作在改進現(xiàn)有技術(shù)的條件下，將有3.6萬億美元的薪資受到影響，即在全球智能化的進程下，我國將有3.6萬億的人力成本可轉(zhuǎn)化為資金成本。如圖3所示：

伴隨著人力成本的上漲，企業(yè)可承受成本有限，在高資本的投入下，為控制成本穩(wěn)定，企業(yè)會趨向于用資本替代勞動力，如圖4所示，當資本由K1增加到K2時，企業(yè)將投入智能化資本取代人力資本，依據(jù)企業(yè)勞動力和資本最優(yōu)使用量，為了達到企業(yè)利潤最大化的目標，企業(yè)會將勞動力使用量從L1減少到L2，也因此發(fā)生了智能化使企業(yè)勞動力需求減少的影響;同時由于企業(yè)提供給低技能型勞動力的崗位減少，從而使得低技能型勞動者崗位競爭力變大;隨著智能化的發(fā)展，企業(yè)技術(shù)也隨之進步，而企業(yè)是理性的經(jīng)濟人，追求利潤最大化的目標，當智能化發(fā)展足夠替代勞動力而不改變或降低成本時，企業(yè)會采用勞動節(jié)約型的技術(shù)進步，如圖5所示，在產(chǎn)量不變的前提下，即Q1=Q2時，企業(yè)技術(shù)有所進步，可以替代低技能型勞動力，會使勞動力出現(xiàn)減少的情況，即由E1點移動到E2點。如同阿里巴巴利用大數(shù)據(jù)分析而形成的分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計類工具——“小艾分析”，已有超過22萬淘寶賣家在使用，能夠分析消費者偏好也能了解本店優(yōu)劣勢，有效節(jié)約了成本。[32]因此，在追求企業(yè)利潤最大化的目標時要平衡資本和勞動力，智能化使資本成本低于勞動力，而效率高于勞動力，從而對勞動者產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。

（二）影響結(jié)果解析

1.減少了企業(yè)對勞動者的需求。針對長期勞動力需求，勞動力市場存在勞動和資本兩個變量。Don Tapscott在數(shù)據(jù)時代的經(jīng)濟學中提出：新技術(shù)會縮減企業(yè)規(guī)模。但是不同于業(yè)務(wù)流程重組，新技術(shù)帶來的是去中間化，使傳統(tǒng)中間商轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋M者”，因此受其影響的主要是一線客服人員、職業(yè)工作者和中高層管理者。具體而言，未來可能出現(xiàn)以下崗位的萎縮：代理商（銷售、地產(chǎn)、人壽保險、旅行社等）、批發(fā)商（食品、干貨、服裝等）、教師（小學和初中）、經(jīng)銷商（郵政員工、零售貿(mào)易）。[33]麻省理工經(jīng)濟學教授AcemogluD對美國不同產(chǎn)業(yè)中機器人使用量進行了加權(quán)加總，建立模型分析估計機器人對地方勞動力市場的凈效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)地區(qū)機器人使用與當?shù)鼐蜆I(yè)之間存在極強關(guān)系，1990-2007年間，相對于其他地區(qū)，使用機器人的地區(qū)工資和就業(yè)均出現(xiàn)顯著下降，每千人增加一個機器人會導致就業(yè)/總?cè)丝诒嚷氏陆?.37個百分點，等價于每個機器人帶來6.2個就業(yè)崗位的流失。在排除了機器人降低成本，促進經(jīng)濟發(fā)展而創(chuàng)造新的就業(yè)，發(fā)現(xiàn)每千人增加一個機器人會導致就業(yè)/總?cè)丝诒嚷氏陆?.34個百分點，約等價于每個機器人帶來3個就業(yè)崗位的流失。[34]就我國今年來就業(yè)情況而言，橫向?qū)Ρ刃铝闶鄹餍袠I(yè)的就業(yè)人員數(shù)量與近年來變動幅度，發(fā)現(xiàn)勞動力市場對低技能勞動者或重復性勞動者的需求逐漸減少，具體數(shù)據(jù)如表4。

由數(shù)據(jù)可見，傳統(tǒng)批發(fā)零售業(yè)的勞動力需求降幅較大，而計算機等高技能型勞動者在勞動力需求減少的環(huán)境下仍能保證大量需求，因此從全國乃至全球來看，智能化最終給勞動力市場帶來的影響之一為低技能型勞動力需求減少。

2.低技能勞動者競爭壓力增加。騰訊研究院預感到人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，可能對未來勞動力市場產(chǎn)生顛覆性且不可逆轉(zhuǎn)的影響。[35]從長期勞動力需求來看，由于低技能勞動者被智能化取代的可能性較高，如電商平臺大大減少了批發(fā)零售企業(yè)對銷售推銷人員的需求，從而增加了低技能勞動者的就業(yè)壓力和競爭強度。類似于現(xiàn)如今各地區(qū)行政人員的求人倍率在0.5左右，隨著智能化的發(fā)展，批發(fā)零售業(yè)對銷售人員、理貨人員、進貨人員將呈現(xiàn)大幅度跳水，屆時低技能勞動者的競爭力將大幅度上升。[36]如勞動者不提升自身技能，將會出現(xiàn)低技能勞動者的“人口紅利”。

3.勞動力市場中出現(xiàn)勞動者擠出效應(yīng)。2013年神州數(shù)碼將佛山打造成了共享服務(wù)智慧城市，聯(lián)系著政府百姓，解決著百姓身邊事。[37]可見智能化的發(fā)展已超乎人們的想象，加之今年阿里巴巴的盒馬鮮生的開業(yè)、智能倉庫投入使用的成功以及消費者偏好云計算促進成交，都印證了智能化發(fā)展速度之快。如果有一天批發(fā)零售業(yè)的買方和賣方也組成了一個實時交流互動的智能平臺，通過圖片、3D影像等信息虛擬實體購買，在前端確認下單后臺直接發(fā)貨，將對勞動力有著更大的沖擊。[38]由于替代效應(yīng)的存在，企業(yè)會依據(jù)利潤最大化投入勞動和資本的比例，易發(fā)生“機器吃人”的現(xiàn)象，加之勞動力市場信息不對稱會產(chǎn)生“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象，從而使機器擠出勞動力市場勞動者。

四、對策建議

伴隨著全球智能化的發(fā)展趨勢，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深入推進，智能化對批發(fā)零售業(yè)勞動力需求的影響不可忽視，針對不同時期企業(yè)勞動力需求影響的不同，下面將從政府、社會、勞動者三個層面分析相應(yīng)的建議。

（一）政府層面

1.持續(xù)性的政策支持。政府政策支持是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型強有力的保障，不僅有國務(wù)院提出的“放管服”改革、“三去一降一補”等工作中，都非常強調(diào)通過電子政務(wù)服務(wù)，通過大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用，推進政府管理模式創(chuàng)新;還有各省地方政府給予企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的補貼和優(yōu)惠以及對新型技術(shù)企業(yè)的扶植政策。但針對部分短期政策，并沒有起到持續(xù)性支持的作用，以黑龍江省為例，2012年開始投入使用的中國云谷產(chǎn)業(yè)園區(qū)，對新入駐企業(yè)實行了減免2年租金的政策，但并沒有后續(xù)的政策跟進，與企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型周期和企業(yè)經(jīng)營周期不符，知識多家企業(yè)搬離園區(qū)，轉(zhuǎn)向其他優(yōu)惠政策的園區(qū)或地域。可見，不能持續(xù)性支持的政策或只為招商引資的政策性優(yōu)惠，反而會適得其反，并沒有從長遠的角度考慮，不能有效支持企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新型、智能化企業(yè)的成立，就批發(fā)零售業(yè)而言，短期的政策易引發(fā)行業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化，促使行業(yè)內(nèi)企業(yè)轉(zhuǎn)型不可逆的發(fā)生。

2.對政策實施的有效監(jiān)督。對政策的監(jiān)督是確保政策有效實施的舉措，也是政策閉環(huán)上的重要環(huán)節(jié)。國家及地區(qū)針對智能化出臺的相關(guān)優(yōu)惠政策，需要保質(zhì)保量的作用在企業(yè)中，有效的監(jiān)督能夠從政策對象、實施企業(yè)、涉及政府預算以及實施結(jié)果多方面進行管控，以確保從選擇政策對象到政策實施效果的切實落地工作，避免虎頭蛇尾的現(xiàn)象出現(xiàn)。就智能化這一新興業(yè)態(tài)而言，政策的出臺沒有依據(jù)可尋，只能在實施的過程中進行監(jiān)督反饋，評價政策的有效性，鑒于皮包公司等冒領(lǐng)優(yōu)惠的情形，有效的監(jiān)督還可以及時止損，讓更多的企業(yè)切實享受到優(yōu)惠政策。

（二）社會層面

1.職業(yè)培訓的加強。加強職業(yè)培訓可以使勞動者更好更快的適應(yīng)崗位，促進勞動者就業(yè)與再就業(yè)，提高相對行業(yè)的就業(yè)率，節(jié)約企業(yè)無效成本。職業(yè)培訓的的主體可以為政府，也可以為企業(yè)，從政府角度來看，大集開展職業(yè)培訓可以使社會再就業(yè)人員掌握智能化相應(yīng)的技能，也能使企業(yè)員工提高工作效率，增加企業(yè)效益。以批發(fā)零售業(yè)為例，對勞動者的專業(yè)技能要求不高，經(jīng)過電子商務(wù)和操作技能的培訓可促進失業(yè)勞動者的二次就業(yè)與創(chuàng)業(yè)，而針對批發(fā)零售行業(yè)的企業(yè)，可拓展智能化的各個領(lǐng)域職業(yè)培訓，開辟電子商務(wù)的模式拓展市場或加入智能化元素降低生產(chǎn)、銷售、倉儲等各方面成本的員工職業(yè)提升培訓，通過降低人工成本提高企業(yè)利潤。

2.高校的課程設(shè)置與專業(yè)培養(yǎng)。高校每年輸出的應(yīng)屆畢業(yè)生，是勞動力市場就業(yè)方面的主力軍，提高高校畢業(yè)生與就業(yè)崗位的匹配程度，在一定程度上影響著勞動力市場供求的狀況，而高校提高勞動者與崗位的匹配度，應(yīng)從專業(yè)課程設(shè)置與培養(yǎng)內(nèi)容入手。依據(jù)國家人社局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，多省行政崗位的求人倍率低于0.5，而高級技師等技能要求高的崗位仍處于供不應(yīng)求的狀況。高校在專業(yè)課程設(shè)置與人才培養(yǎng)上應(yīng)更加傾向于理論與實踐相結(jié)合，根據(jù)勞動力市場需求及時調(diào)整專業(yè)設(shè)置及培養(yǎng)內(nèi)容，在智能化趨勢的今天，各專業(yè)的培養(yǎng)應(yīng)與時俱進，以期提高高校畢業(yè)生與勞動力市場崗位的匹配程度。

（三）勞動者層面

1.自我技能的提升。隨著各行業(yè)智能化的快速發(fā)展，企業(yè)內(nèi)部技術(shù)的更新，勞動者所掌握的技能也會存在被替代的風險，為了避免擠出效應(yīng)的發(fā)生，勞動者自我技能的提升顯得尤為重要。從長期勞動力市場需求來看，智能化發(fā)展會出現(xiàn)替代勞動者的平臺、機械、技術(shù)等，從而降低勞動力市場的勞動力需求，易使用工需求出現(xiàn)萎縮現(xiàn)象，勞動崗位的競爭度增加，對勞動者的技能要求也會相應(yīng)增加。同時，對復合型人才的需求逐漸擴大，勞動者應(yīng)學習多重技能，以保證在勞動力市場中的優(yōu)勢。針對批發(fā)零售行業(yè)的企業(yè)，勞動者可深入掌握電子商務(wù)等技能，以匹配勞動力市場崗位技能要求的提高。

2.低替代性崗位的選擇。勞動者的勞動偏好一定程度上影響職業(yè)選擇，因勞動替代率較低的崗位穩(wěn)定性較強，故勞動者對低替代性崗位的選擇，會緩解智能化對勞動力市場的影響。在勞動力市場長期需求中，由于使用智能化機械等的成本較低效率較高，從而對勞動者產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，加大了低技能型勞動者的就業(yè)壓力。雖然低替代性的崗位往往需求高技能勞動者，但就批發(fā)零售業(yè)而言，行業(yè)的擇業(yè)門檻較低，對勞動者入行后技能學習的要求較高，因此勞動者也不會因?qū)W習高技能產(chǎn)生無效的時間成本，在工作中有偏好性的學習不失為最優(yōu)選擇。

[參考文獻]

[1]方方.未來我國智慧城市建設(shè)將處在三期疊加狀態(tài)[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2018（7）：44-46.

[2]傅人意.新舊零售的博弈[N].海南日報，2018-12-18（B04）.

[3]Brynjolfsson and McAfee. The Second Machine Age[M].W. W. Norton & Company，2014.

[4]袁玉芝，杜育紅.人工智能對技能需求的影響及其對教育供給的啟示——基于程序性假設(shè)的實證研究[J].教育研究，2019（2）：113-123.

[5]中國勞動世界的未來議題二：人工智能和技術(shù)進步對人力資源社會保障工作的影響[J].中國勞動，2018（10）：4-17.

[6]楊斌.智能化浪潮下的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動力就業(yè)研究[J].福州大學學報（哲學社會科學版），2017（2）：51-58.

[7]柴天佑.制造流程智能化對人工智能的挑戰(zhàn)[J].中國科學基金，2018（3）：251-256.

[8]彭蘭.移動化、智能化技術(shù)趨勢下新聞生產(chǎn)的再定義[J].新聞記者，2016（1）：26-33.

[9]韓彩珍，王寶義.“新零售”的研究現(xiàn)狀及趨勢[J].中國流通經(jīng)濟，2018（12）：20-30.

[10]道格·斯蒂芬斯.零售無界：新零售革命的未來[M].北京：中國人民大學出版社，2018.

[11]陳國元，徐孝勇.從全渠道到無人零售：新零售智能化發(fā)展探討[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2019（6）：33-36.

[12]中國流通三十人論壇秘書處，本刊編輯部，林英澤，等.從阿里與百聯(lián)“聯(lián)姻”看“新零售”[J].中國流通經(jīng)濟.2017（3）：124-128.

[13]呂志彬，粟日，程欣，等.C時代新零售——阿里研究院新零售研究報告[R].杭州：阿里研究院，2017.

[14]杜睿云，蔣侃.新零售：內(nèi)涵、發(fā)展動因與關(guān)鍵問題[J].價格理論與實踐，2017（2）：139-141.

[15]潘建林.新零售理論文獻綜述：兼論四構(gòu)面商業(yè)模式[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2019（5）：9-11.

[16]張倩.美國白宮：人工智能、自動化與經(jīng)濟報告[J].杭州科技，2017（2）：57-60.

[17]朱巧玲，李敏.人工智能、技術(shù)進步與勞動力結(jié)構(gòu)優(yōu)化對策研究[J].科技進步與對策，2018（6）：36-41.

[18]蔣南平，鄒宇.人工智能與中國勞動力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革[J].四川大學學報（哲學社會科學版），2018（1）：130-138.

[19]Frey .C. B.&Osborne，M.A. （ 2013） .The future of employment： how susceptible are jobs to computerization ？ .Techno-logical Forecasting & Social Change，114.

[20]羅記超.輕工企業(yè)機械智能化生產(chǎn)對勞動力需求的影響及對策分析[J].人才資源開發(fā)，2016（10）：122.

[21]Daron Acemoglu，Pascual Restrepo （ 2017） .Robots And Jobs： Evidence From US Labor Markets. NBER Working Paper，No.23285.http： / / www.nber.org / papers / w23285

[22]陳秋霖，許多，周羿.人口老齡化背景下人工智能的勞動力替代效應(yīng)——基于跨國面板數(shù)據(jù)和中國省級面板數(shù)據(jù)的分析[J].中國人口科學，2018（6）：30-42.

[23]Georgios Petropoulos（2017）.《我們真的理解人工智能對就業(yè)的影響嗎？》，http：//www.sohu.com/a/143591603_463913

[24]薛在興.人工智能對大學生就業(yè)的影響[J].中國青年社會科學，2018（4）：6-10.

[25]徐苗.新零售業(yè)態(tài)發(fā)展動因與路徑研究[J].西南科技大學學報（哲學社會科學版，2018（2）：66-70.

[26]Bo Yang，Dongbo Zhang. Research on Coordination Fresh Product Supply Chain Under New Retailing Model[M].Springer Singapore：2018-07-21.

[27]新經(jīng)濟新挑戰(zhàn)新應(yīng)對——2018年上半年就業(yè)形勢分析會專家觀點綜述[J].中國就業(yè)，2018（8）：4-6.

[28]阿里巴巴平臺生態(tài)就業(yè)情況匯報[J].中國就業(yè)，2017（11）：38-39.

[29]王家寶，黃益俊.新零售的起因、特征、類型與發(fā)展趨勢[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2018（23）：5-7

[30]孔微巍，廉永生，劉聰.人力資本投資、有效勞動力供給與高質(zhì)量就業(yè)[J].經(jīng)濟問題，2019（5）：9-18.

[31]廈門大學宏觀經(jīng)濟研究中心“中國季度宏觀經(jīng)濟模型”課題組.減稅降費賦能新時代中國經(jīng)濟增長[N].經(jīng)濟參考報，2019-02-27（005）.

[32]唐·泰普斯科特/畢崇毅.數(shù)據(jù)時代的經(jīng)濟學：對網(wǎng)絡(luò)智能時代機遇和風險的思考[M].北京：機械工業(yè)出版社，2016：412-420.

[33]Acemoglu D，Restrepo P.Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets[R].Nber Working Papers，2017.

[34]呂榮杰，郝力曉.人工智能等技術(shù)對勞動力市場的影響效應(yīng)研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2018（12）：131-137.

[35]徐子沛.數(shù)據(jù)之巔：大數(shù)據(jù)革命，歷史、現(xiàn)實與未來[M].北京：中信出版社，2016：315-317.

[36]孫大尉，趙啟蘭，張小蒙.新零售業(yè)態(tài)下物流平臺運營策略研究[J/OL].北京交通大學學報（社會科學版），2019（3）：1-7[2019-07-22].https：//doi.org/10.16797/j.cnki.11-5224/c.20190717.003.

[37]張發(fā)松.云商經(jīng)濟[M].北京：經(jīng)濟管理出版社，2015：194-197.

[38]高遠.數(shù)字普惠金融視角下我國零售業(yè)創(chuàng)新發(fā)展研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2019（13）：160-163.

[39]張藝川.信息不對稱下勞動力市場失靈及其規(guī)制[J].河南科技學院學報，2015（7）：18-21.

[責任編輯：潘洪志]