人工智能如何影響就業(yè)市場(chǎng)?
——從替代效應(yīng)和補(bǔ)償效應(yīng)角度分析

(四川大學(xué) 四川 成都 610065)

一、引言

約翰·麥卡錫在1956年達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上首次使用了“人工智能”一詞(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI)，它是由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。從手機(jī)智能系統(tǒng)、圖像語(yǔ)音識(shí)別到智能機(jī)器人、無(wú)人駕駛汽車等智能產(chǎn)品的應(yīng)用與普及，我們已逐漸置身于人工智能的環(huán)境中。“人工智能革命”的沖擊是全方位的，將給許多行業(yè)帶來(lái)顛覆性的影響。

二、人工智能對(duì)就業(yè)影響的研究現(xiàn)狀

技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的相關(guān)性問(wèn)題爭(zhēng)論已久，以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步以其沖擊范圍更廣，力度更大，持續(xù)性較長(zhǎng)的特點(diǎn)再次掀起了人們關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)的熱議。

(一)國(guó)外研究現(xiàn)狀

馬克思(1867)在《資本論》第一篇談及機(jī)器生產(chǎn)對(duì)工人的直接影響時(shí)，就提出機(jī)器的資本主義應(yīng)用制造了過(guò)剩勞動(dòng)人口。凱恩斯(1930)在《我們子孫后輩的經(jīng)濟(jì)可能性》中表達(dá)了對(duì)技術(shù)進(jìn)步威脅就業(yè)的擔(dān)憂，提出了“技術(shù)性失業(yè)”。

Clower、Malinvaud和Fabien認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響以破壞為主，導(dǎo)致出現(xiàn)所謂的“技術(shù)性失業(yè)”；Aghion、Howitt(1994)構(gòu)建了失業(yè)—增長(zhǎng)模型，認(rèn)為新技術(shù)實(shí)施在通過(guò)資本化效應(yīng)降低失業(yè)率的同時(shí)，也會(huì)通過(guò)減少就業(yè)匹配時(shí)間提高失業(yè)水平，表現(xiàn)為創(chuàng)造性破壞效應(yīng)。

進(jìn)入21世紀(jì)，David·Autor(2003)等人開(kāi)發(fā)出一種均衡的任務(wù)模型，將生產(chǎn)者的投入劃分為常規(guī)勞動(dòng)和非常規(guī)勞動(dòng)。Goos和Manning(2007)抓住勞動(dòng)力市場(chǎng)兩極分化趨勢(shì)的本質(zhì)，高收入認(rèn)知工作和低收入職業(yè)的就業(yè)增加，伴隨著挖空中等收入的日常工作。

隨后，F(xiàn)rey和Osborne(2013)借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)和移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)方面的最新進(jìn)展，根據(jù)計(jì)算機(jī)化的可能性，區(qū)分了高、中、低風(fēng)險(xiǎn)職業(yè)。判斷大約47%的美國(guó)就業(yè)機(jī)會(huì)處于高風(fēng)險(xiǎn)類別。一些后續(xù)研究將Frey與Osborne的方法應(yīng)用到了其他國(guó)家，Pajarinen和Rouvinen(2014)就此估計(jì)芬蘭自動(dòng)化的就業(yè)崗位份額約為35%；BenjaminDavid(2015)估計(jì)日本這一比例占55%；Brzeski和Burk(2015)估算的德國(guó)自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)崗位份額高達(dá)59%。

不同于Frey和Osborne提出的基于職業(yè)的方法，Arntz，Gregory,Zierahn(2016)等人假設(shè)基于任務(wù)的方法，估算出21個(gè)經(jīng)合組織國(guó)家的工作崗位自動(dòng)化程度為9%。Acemoglu和Restrepo(2018)又基于2016年的研究以及Zeira和Autor的研究，總結(jié)了一個(gè)研究自動(dòng)化和人工智能對(duì)勞動(dòng)力、工資和就業(yè)需求的影響框架，自動(dòng)化的替代效應(yīng)，被由自動(dòng)化產(chǎn)生的成本節(jié)約導(dǎo)致的生產(chǎn)力效應(yīng)所抵消。生產(chǎn)力的影響得到額外的資本積累和自動(dòng)化的深化，進(jìn)一步增加了對(duì)勞動(dòng)力的需求。

(二)國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)學(xué)者從研究國(guó)外技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響的文獻(xiàn)開(kāi)始，研究重點(diǎn)在技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的總效應(yīng)和資本對(duì)勞動(dòng)的替代上。

齊建國(guó)(2002)利用哈佛大學(xué)喬根森的方法計(jì)算了1977-1999年間中國(guó)科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率，觀察到1991年以前，技術(shù)進(jìn)步以增加就業(yè)為主，1991-1999年表現(xiàn)為就業(yè)需求絕對(duì)減少，技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致邊際就業(yè)彈性急劇下降。

李正友，畢先萍(2004)試圖從微觀、中觀和宏觀層面對(duì)技術(shù)進(jìn)步的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步對(duì)產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)量的影響取決于各產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步類型和需求結(jié)構(gòu)的演變。

王君、張于喆、張義博、洪群聯(lián)(2017)在肯定了技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)具有雙重影響的基礎(chǔ)上，從宏觀、中觀和微觀層面分析了人工智能影響就業(yè)的機(jī)制，認(rèn)為短期內(nèi)對(duì)就業(yè)破壞效應(yīng)有限，但長(zhǎng)期就業(yè)效應(yīng)不容樂(lè)觀。

陳永偉，許多(2018)利用Frey和Osborne的方法，對(duì)我國(guó)各職業(yè)可能被人工智能替代的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估。認(rèn)為有76.76%會(huì)遭受到人工智能的沖擊。

雖然歷來(lái)不乏有樂(lè)觀的聲音認(rèn)為未來(lái)將與以往任何變革時(shí)期一樣，最終對(duì)就業(yè)的良性作用占主導(dǎo)，但目前來(lái)看，我們即將進(jìn)入強(qiáng)人工智能和超人工智能時(shí)代的“深度學(xué)習(xí)”階段，究竟二者之間博弈結(jié)果如何，尚待深入調(diào)查與思考。

三、人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響

(一)替代效應(yīng)分析

替代效應(yīng)主要指人工智能技術(shù)的應(yīng)用導(dǎo)致機(jī)器替代工人執(zhí)行以前的任務(wù)，造成就業(yè)減少的現(xiàn)象。盡管由于研究方法的不同，導(dǎo)致研究結(jié)論存在較大差異，但總體看替代效應(yīng)不可避免。

替代效應(yīng)的作用機(jī)制，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:

首先，AI技術(shù)的進(jìn)步提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，使產(chǎn)品生產(chǎn)所需投入的單位勞動(dòng)力大幅下降，導(dǎo)致對(duì)勞動(dòng)力需求的減少。

其次，技術(shù)進(jìn)步后產(chǎn)品更新?lián)Q代，舊產(chǎn)品消亡速度加快，相應(yīng)的生產(chǎn)工人也漸次退出就業(yè)市場(chǎng)。

再次，技術(shù)進(jìn)步提高了資本的生產(chǎn)效率，產(chǎn)生資本對(duì)勞動(dòng)的替代，資本有機(jī)構(gòu)成提高，企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求減少。

目前AI技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的破壞效應(yīng)有限，但長(zhǎng)期就業(yè)效應(yīng)不容樂(lè)觀。

(二)補(bǔ)償效應(yīng)分析

補(bǔ)償效應(yīng)主要體現(xiàn)在人工智能技術(shù)的應(yīng)用使機(jī)器與工人互補(bǔ)，增加勞動(dòng)力需求，促使就業(yè)增加。

補(bǔ)償效應(yīng)的作用機(jī)制，主要體現(xiàn)在以下五個(gè)方面:

一是人工智能快速發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而創(chuàng)造出更多的就業(yè)崗位。

二是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)帶動(dòng)效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步需要采用機(jī)器，也就需要生產(chǎn)、操作與維修機(jī)器的工人，這都會(huì)增加對(duì)勞動(dòng)力的需求。

三是人工智能發(fā)展帶來(lái)工作效率的提升，生產(chǎn)率效應(yīng)通過(guò)降低生產(chǎn)任務(wù)子集的成本，提高了非自動(dòng)化任務(wù)對(duì)勞動(dòng)力的需求。

四是人工智能技術(shù)導(dǎo)致資本替代勞動(dòng)力，因?yàn)檫呺H上，資本比勞動(dòng)力更經(jīng)濟(jì)。生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化的商品和服務(wù)的價(jià)格降低，增加了對(duì)所有商品和服務(wù)的需求。

最后，自動(dòng)化的深化。自動(dòng)化不僅在以前由勞動(dòng)力執(zhí)行的廣泛的邊際替代任務(wù)中運(yùn)行，而且還在大量的邊際上提高了已經(jīng)自動(dòng)化任務(wù)中機(jī)器的生產(chǎn)率。

(三)人工智能對(duì)我國(guó)就業(yè)市場(chǎng)的總體效應(yīng)分析

上述分析表明，人工智能對(duì)就業(yè)影響的總體效應(yīng)取決于兩種不同作用方向效應(yīng)的力量對(duì)比大小，關(guān)鍵在于兩種效應(yīng)中哪種在AI時(shí)代占據(jù)主導(dǎo)地位。然而我們首先面臨的是替代效應(yīng)大小的不確定性，其次還有補(bǔ)償效應(yīng)大小的不確定性，由此二者相互作用后的總體影響更是難以判斷。

阻礙替代效應(yīng)發(fā)揮作用的因素：

第一，我們討論的是基于專家評(píng)估的技術(shù)能力，而不是技術(shù)的實(shí)際利用率，這可能會(huì)高估工作自動(dòng)性。企業(yè)對(duì)新技術(shù)的投資，實(shí)際上是一個(gè)成本收益分析。

第二，被AI取代的大多是相對(duì)技術(shù)低端的崗位。仍有許多無(wú)法自動(dòng)化的人類技能，包括復(fù)雜的推理、判斷、類比學(xué)習(xí)，以及體力活動(dòng)、共鳴和溝通的混合。

第三，對(duì)創(chuàng)造性的分歧。即使能夠識(shí)別和編碼我們的創(chuàng)意價(jià)值，但對(duì)于計(jì)算機(jī)是否具有類人的創(chuàng)造性仍然存在分歧。

第四，使用新技術(shù)可能也存在道德或法律障礙。作為Thierer和Hagemann和Bonnefon等人討論的一個(gè)突出例子，自動(dòng)駕駛汽車就承擔(dān)了新的法律挑戰(zhàn)。

第五，目前大多數(shù)只考慮到現(xiàn)有的工作種類與數(shù)量。然而AI技術(shù)的使用可能創(chuàng)造新的更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。

最后，強(qiáng)烈的社會(huì)偏好，即人類更偏好于由人提供某些服務(wù)而不是機(jī)器。例如護(hù)理或照顧老年人行業(yè)。

盡管人工智能發(fā)展可能帶來(lái)較大規(guī)模的替代效應(yīng)，但很多學(xué)者仍持比較樂(lè)觀的態(tài)度。不過(guò)這種樂(lè)觀應(yīng)該是謹(jǐn)慎的，因?yàn)橐恍┮蛩氐挠绊懀a(bǔ)償機(jī)制也會(huì)失靈。

阻礙補(bǔ)償效應(yīng)發(fā)揮作用的因素：

第一，政策偏向。政府政策和勞動(dòng)力市場(chǎng)制度不僅影響自動(dòng)化的速度，而且影響到何種類型的自動(dòng)化技術(shù)將獲得更多的投資。

第二，時(shí)滯。新的工作或任務(wù)的出現(xiàn)是一個(gè)充滿不確定性的過(guò)程，且新技術(shù)要求和勞動(dòng)力技能之間的潛在不匹配，也會(huì)使調(diào)整過(guò)程受阻。

第三，需求機(jī)制失靈。自動(dòng)化往往會(huì)增加不平等，如果自動(dòng)化帶來(lái)的實(shí)際收入的增長(zhǎng)最終落在了那些比失去收入和工作的人邊際消費(fèi)傾向低得多的人手中，抵消作用將被削弱。

第四，勞動(dòng)力市場(chǎng)缺陷。勞動(dòng)力從現(xiàn)有的工作和任務(wù)重新分配到新的工作是一個(gè)緩慢的過(guò)程，部分原因是費(fèi)時(shí)的搜索和勞動(dòng)力市場(chǎng)不完善。

第五，新技術(shù)使用存在道德或法律障礙。這直接影響到人工智能可以進(jìn)入的領(lǐng)域，限制了潛在服務(wù)功能的發(fā)揮。

究竟短期看，技術(shù)進(jìn)步會(huì)不會(huì)引發(fā)大規(guī)模失業(yè)，主要取決于技術(shù)進(jìn)步所創(chuàng)造出的新就業(yè)崗位能否補(bǔ)償減少的就業(yè)崗位。關(guān)鍵要看相關(guān)補(bǔ)償機(jī)制是否起作用。正如普華永道環(huán)球?qū)徲?jì)服務(wù)市場(chǎng)主管合伙人伍智杰(Jim Woods)所言：“人們對(duì)人工智能充滿期待，但同時(shí)也保持高度警惕。”

結(jié)語(yǔ)

對(duì)就業(yè)崗位進(jìn)行補(bǔ)償?shù)膸讉€(gè)機(jī)制可能失靈，如果完全等待市場(chǎng)調(diào)節(jié)，那么在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，我們可能都要飽受失業(yè)問(wèn)題的困擾。面對(duì)AI時(shí)代的新挑戰(zhàn)，政府、企業(yè)和個(gè)人都應(yīng)未雨綢繆，積極擁抱變革，加強(qiáng)AI專業(yè)人才培養(yǎng)，建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，成立專門的評(píng)估與監(jiān)測(cè)體系，鼓勵(lì)發(fā)展新的工作形式，建立人工智能法律法規(guī)與倫理框架，做好失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范與應(yīng)對(duì)等以盡可能避免大規(guī)模失業(yè)的發(fā)生。只有這樣才有可能從容應(yīng)對(duì)“人工智能革命”所帶來(lái)的就業(yè)沖擊。