人工智能技術對第三產業就業結構的影響

曹梓亞　蔣蔚　胡恩琴　馬一戈

摘 要：技術進步會對就業市場產生一定的影響，而人工智能作為一種高新技術結合它自身特點也會對就業結構產生不同于以往的影響。本文基于2002年-2017年人工智能企業發展的數據，聚焦于人工智能技術對第三產業就業結構的影響。

關鍵詞：人工智能;第三產業;就業結構

一、引言

近年來，中國人工智能高速發展。在這次人類與新型冠狀病毒的戰“疫”中，各種功能的醫療機器人和人臉識別門禁等人工智能監測設備出現在各地的醫療前線。由此可見，以大數據等現代信息技術為基礎的人工智能技術的發展和應用，已經對各個行業及其就業情況產生一定的影響。人工智能研究開發如火如荼進行的同時，也存在著一些爭論：人工智能是否會替代人類的工作，又會率先影響哪些職業？

從全球范圍來看，人工智能最先替代的大多是重復性的體力勞動，它對不同的職業產生不同程度的影響，進而影響到整個產業的就業結構。

二、文獻綜述

科技革命使得機器代替人類工作的同時創造了就業機會，前沿研究普遍認為技術進步導致的并不是大規模失業而是勞動力在崗位之間的流動，它沖擊的是勞動力技能需求結構的穩定，表現為就業總體中的技能就業群體占比發生變化。

人工智能技術作為技術進步的前沿代表，其概念由約翰·麥卡錫（John MaCarthy）首次提出。21世紀人工智能技術飛速發展對于就業的影響表現為中等收入、中等技能需求崗位數量的減少。與之對應的是勞動力市場兩極分化趨勢的出現，并影響著勞動力的就業選擇（Goos等，2007）。就人工智能對產業影響而言，Autor等（2013）認為，農業生產部門受人工智能的影響較小，制造業部門勞動者受人工智能替代效應的影響將逐步轉移到服務業領域。

在國內研究方面，現有研究方向多集中于人工智能對就業的替代、創造效應，重點考察的是整體就業數量的變化，較少探討二者背后的產業、行業、崗位變動的社會經濟意義，而且大多集中在第二產業，對于第三產業就業結構的研究比較稀缺。本文著眼于這一問題，以第三產業的就業結構為主要研究對象，選取高中低技能就業人群占總就業人數的比重作為被解釋變量，基于勞動統計年鑒數據，利用回歸分析研究了人工智能技術的發展和應用對于第三產業就業結構的影響。

三、研究設計

1.研究假設

人工智能時代，中等技能勞動者的崗位在傳統電子信息技術日趨成熟的發展中能夠被替代的部分幾乎已經完成了自動化，所以人工智能技術發展對于中等技能勞動者的影響較小。而由于人工智能具有深度學習功能，能夠進行個性化操作，相對而言低技能勞動者的崗位被替代的可能性更大。同時第三產業的高技能人員的職位大都是非重復性、個性化并難以被學習的，人工智能技術的應用會使這部分高技能人員的需求進一步增加。基于上述分析，本文提出研究假設：（1）人工智能技術對第三產業就業結構影響顯著;（2）人工智能技術的發展會顯著降低第三產業低技能人員的就業比重，提升中等和高等技能人員的就業比重。

2.數據來源和變量選取

（1）被解釋變量

本文將就業結構作為研究對象，基于數據的可獲得性選擇以學歷作為指標。學歷越高代表著所擁有的技能越高。

（2）解釋變量

本文的解釋變量是人工智能技術發展應用狀況，很多文獻中會采用機器人數量的數據進行研究。但是這樣的指標選取存在問題，首先中國在機器人方面的統計數據不是特別全面而且數據量很少;其次，用機器人的數據去衡量人工智能的影響不夠全面。綜合以上本文選取中國人工智能企業的數量作為指標。

（3）控制變量

①人均受教育水平。影響就業結構的一個重要因素是人均受教育水平，平均學歷越高，就業的結構應該更偏向中等和高級技能。為了便于衡量本文采取15歲及以上文盲人口數（人口抽樣調查）數據作為指標。

②撫養系數。指在人口當中，非勞動年齡人口對勞動年齡人口數之比。撫養比越大，表明勞動力人均承擔的撫養人數就越多，即意味著勞動力的撫養負擔就越嚴重。本文采用總撫養比（即贍養率）作為代理指標。

以上數據都來源于《中國統計年鑒》和國家統計局。

3.模型設定

本文關心的問題是人工智能技術的應用對于第三產業的就業結構的影響，因此將基準模型設定如下：

其中，被解釋變量<表示第三產業的就業結構，是高、中以及低技能就業人員的比重;表示各個回歸系數;表示模型的殘差。

四、計量結果及分析

1.人工智能技術對第三產業就業結構的影響

基準模型顯示人工智能技術對于第三產業低技能人員的比重影響為-0.077，在1%的統計水平上顯著，這表明將人工智能技術對于低技能人員就業有著顯著的抑制作用，同時人工智能技術和中等技能以及高等技能人員就業比重成顯著的正向變化?？梢娙斯ぶ悄芗夹g的發展應用會顯著降低第三產業低技能人員的就業比重，提升中等技能和高等技能人員的就業比重。

2.人工智能技術對第一和第二產業就業結構的影響

為了進行橫向對比，在第三產業之外，本文采用相同的方法處理了第一產業和第二產業的數據，得出結論：（1）人工智能技術對第一產業就業結構影響較小，對第二產業就業結構影響更為顯著;（2）人工智能技術的發展應用會顯著降低兩大產業低技能人員的就業比重，提升中等技能人員的就業比重;（3）人工智能技術對第一、第二產業的高技能人員就業比重沒有顯著影響。

其中最大的不同就是第一第二產業的高技能就業人員不受人工智能技術的影響。主要是因為第一產業是主要是農林牧漁業，第二產業主要代表是制造業，這些行業的大部分職業對學歷沒有很高的要求，因此第一、第二產業的高技能人員比重很少，也不會受到人工智能發展的顯著影響。

五、結論與啟示

基于上述研究，人工智能技術的發展和應用能夠顯著改變就業結構。本文的實證研究為我國人工智能技術對就業結構的影響以及就業問題的防范化解提供了有益的啟示。一方面，由于三大產業中的低技能人員就業比重均會受到人工智能的抑制作用，意味著在一定程度上三大產業內低技能人員潛在的就業機會被人工智能所擠出，這需要采取積極措施對低技能勞動者進行再就業培訓，通過教育、培訓幫助其適應技術進步的需求，從而盡可能解決低技能人員的潛在就業問題;另一方面，隨著人工智能的不斷發展和普及應用，對第三產業對高技能人員的需求提出了新的要求，社會教育應當強化應用型人才和人工智能專業相關人才的培養，積極發揮技術進步的正面效應。

參考文獻：

[1]張剛，孫婉璐.技術進步、人工智能對勞動力市場的影響——一個文獻綜述[J/OL].管理現代化，2020（01）：113-120[2020-02-26].

[2]謝萌萌，夏炎，潘教峰，郭劍鋒.人工智能、技術進步與低技能就業——基于中國制造業企業的實證研究[J].中國管理科學.

[3]Carl Benedikt Frey，Michael A. Osborne. The future of employment： How susceptible are jobs to computerisation？[J].Technological Forecasting & Social Change，2017，114.

[4]Goos M，Manning A.，Lousy and Lovely Jobs：The Rising Polarization of Work in Britain.The Review of Economics and Statistics.89（1）：118-133.

[5]Autor，D.H.， D.Dorn.The Growth of Low-skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market[J].Nber Working Papers，2013，103（5）：1553-1597.

[6]AutorD H，LevyF，MurnaneRJ.TheSkill Content of Recent Technological Change： An EmpiricalExploration[J].TheQuarterlyJournalof Economics，2003，118（04）：1279-1333.

[7]潘丹丹.人工智能的就業反極化效應研究[J].現代經濟探討，2019（12）：25-31+65.

[8]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——基于跨國面板數據和中國省級面板數據的分析[J].中國人口科學，2018（06）：30-42+126-127.

[9]劉望，鄭明望.經濟開放對中國就業結構調整的影響研究——基于省際面板數據的實證分析[J].湘潭大學學報（哲學社會科學版），2017，41（03）：57-62.

作者簡介：曹梓亞（1999.02- ），女，漢族，江蘇鹽城人，南京師范大學商學院，本科在讀，研究方向：人工智能與高質量就業;蔣蔚（1999.09- ），女，漢族，江蘇常州人，南京師范大學商學院，本科在讀，研究方向：人工智能與收入分配;胡恩琴（1999.02- ），女，漢族，江蘇揚州人，南京師范大學商學院，本科在讀，研究方向：人工智能與人力資源;馬一戈（1999.08- ），男，漢族，江蘇揚州人，南京師范大學商學院，本科在讀，研究方向：人工智能與高質量就業