基于政策量化的人工智能政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響研究

（北京聯(lián)合大學(xué)，北京 100101）

2017 年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。其實(shí)早在2017 年之前，為了地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，已有部分省市出臺(tái)了人工智能相關(guān)政策。例如，2014 年，中關(guān)村科技園推出了《關(guān)于加快培育大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的意見》，安徽出臺(tái)了《安徽省智能語音產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2014-2017）》，河南洛陽出臺(tái)了《洛陽市機(jī)器人及智能裝備產(chǎn)業(yè)集群引進(jìn)和培育行動(dòng)方案》和《洛陽市工業(yè)機(jī)器人及智能裝備產(chǎn)業(yè)三年攻堅(jiān)行動(dòng)計(jì)劃》，重慶市推出了《實(shí)施制造業(yè)裝備智能化提升行動(dòng)》。當(dāng)前，智能制造正成為制造業(yè)變革的重要方向，人工智能與制造業(yè)的結(jié)合，究竟會(huì)不會(huì)影響制造業(yè)就業(yè)？各地區(qū)不同的人工智能政策措施是否意味著不同的人工智能政策效應(yīng)？對(duì)此類問題的探究對(duì)制定和實(shí)施人工智能政策，提前做好相應(yīng)規(guī)劃和布局，以應(yīng)對(duì)人工智能發(fā)展對(duì)制造業(yè)可能帶來的就業(yè)沖擊，具有極其重要的意義。

1 相關(guān)研究綜述

1.1 人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響

關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)影響的研究，可以追溯到古典經(jīng)濟(jì)學(xué)時(shí)代。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家普遍認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響具有兩面性，而關(guān)于人工智能對(duì)就業(yè)的影響也有類似的兩面性，既有替代效應(yīng)，又有創(chuàng)造效應(yīng)，既有積極的一面，也有消極的一面，替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)的雙重作用體現(xiàn)為人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)就業(yè)變化的影響效果［1］。Acemoglu 等學(xué)者［2］分析了美國地方勞動(dòng)力市場(chǎng)工業(yè)機(jī)器人的使用情況，認(rèn)為機(jī)器人的增加會(huì)降低就業(yè)率和工資。國內(nèi)有學(xué)者發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人在我國具備了大規(guī)模普及和應(yīng)用的條件，這將形成對(duì)傳統(tǒng)勞動(dòng)力的規(guī)模性替代［3］，未來5 年，機(jī)器人對(duì)制造業(yè)簡單重復(fù)勞動(dòng)工種的替換率將達(dá)到25%［4］，還有國內(nèi)學(xué)者認(rèn)為，人工智能對(duì)常規(guī)性、程序性工作崗位的沖擊較大，人工智能的替代范圍不只局限于藍(lán)領(lǐng)崗位，一些白領(lǐng)崗位也面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)［5］。

然而，也有相反的觀點(diǎn)。Metra Martech 市場(chǎng)調(diào)研公司2015 年發(fā)布的《工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的積極影響》報(bào)告認(rèn)為，工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)實(shí)際上產(chǎn)生了積極影響而非消極，并認(rèn)為未來5 年機(jī)器人將為全世界創(chuàng)造100 萬個(gè)更高質(zhì)量的就業(yè)機(jī)會(huì)。國內(nèi)有學(xué)者認(rèn)為，雖然人工智能會(huì)削弱低勞動(dòng)力成本和自然資源的競爭優(yōu)勢(shì)，對(duì)發(fā)展中國家拼資源、拼低勞動(dòng)力成本的發(fā)展模式和工業(yè)化戰(zhàn)略構(gòu)成挑戰(zhàn)，但不會(huì)完全替代人類就業(yè)［6］。還有學(xué)者基于北京市典型制造業(yè)企業(yè)開展了案例研究，研究發(fā)現(xiàn)制造業(yè)就業(yè)存在極化現(xiàn)象，但是“機(jī)器換人”在北京并未造成大規(guī)模的勞動(dòng)力失業(yè)［7］。

1.2 人工智能政策效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)政策是政府保護(hù)、促進(jìn)和扶持特定產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)政策，是政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的重要手段。江海潮［8］認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策效應(yīng)的均衡水平由產(chǎn)業(yè)政策激勵(lì)因素、中央政府政策制定和執(zhí)行效率因素、市場(chǎng)競爭激勵(lì)因素、地方政府戰(zhàn)略偏好等因素共同決定。余明桂等人［9］認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)政策能夠通過信貸、稅收、政府補(bǔ)貼和市場(chǎng)競爭機(jī)制促進(jìn)重點(diǎn)鼓勵(lì)行業(yè)中企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，尤其是民營企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。

我國的人工智能政策發(fā)端于2015 年國務(wù)院印發(fā)的《中國制造2025》，隨著國家對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)重視程度的不斷提高，對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的政策支持力度也在不斷加大。袁野等人［10］將人工智能政策分成供給型、環(huán)境型與需求型，環(huán)境類政策的作用是為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造適宜的發(fā)展環(huán)境，供給類政策的作用是提供人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ枨箢愓叩淖饔檬菫楫a(chǎn)業(yè)發(fā)展擴(kuò)大需求，開拓市場(chǎng)并提供相應(yīng)管制措施，并認(rèn)為，創(chuàng)新、平臺(tái)、人才和融合發(fā)展是發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的主要政策工具［11］。劉洪波等人［12］在“政策目標(biāo)-政策工具”分析框架下探討人工智能發(fā)展特征與政策議題的關(guān)注情況，研究認(rèn)為，地方政府更加重視人工智能帶來的效率提升和產(chǎn)業(yè)變革，而忽視了應(yīng)有的制度規(guī)范和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。章小童等人［13］使用內(nèi)容分析和主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)人工智能發(fā)展規(guī)劃政策文件進(jìn)行了研究，旨在揭示各項(xiàng)政策文本內(nèi)容的主題分布結(jié)構(gòu)特征，研究發(fā)現(xiàn)，人工智能示范應(yīng)用工作是政策布局的關(guān)鍵組成部分；各省市人工智能政策主題分布存在顯著差異。

作為一種新鮮事物，針對(duì)人工智能政策效應(yīng)的相關(guān)研究剛剛開始，相關(guān)研究處于描述、界定和剖析層面，政策研究和評(píng)價(jià)大多集中于邏輯分析，停留在定性階段，帶有強(qiáng)烈的主觀性。因此，接下來，本文將在人工智能政策文本量化的基礎(chǔ)上，對(duì)人工智能政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響開展定量研究。

2 人工智能政策量化標(biāo)準(zhǔn)和方法

近年來，伴隨著各類科技政策及其他重要政策文件的出臺(tái)，政策文本量化分析成為一種創(chuàng)新性的研究探索［14］，在研究過程中引入統(tǒng)計(jì)學(xué)和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)等學(xué)科方法，通過內(nèi)容挖掘、識(shí)別、分析等，對(duì)政策文本內(nèi)容進(jìn)行量化分析。本文借鑒彭紀(jì)生教授的科技政策文本量化方法和政策量化標(biāo)準(zhǔn)操作手冊(cè)，挖掘各省市人工智能政策文本內(nèi)容，利用政策力度、政策目標(biāo)和政策措施三項(xiàng)指標(biāo)對(duì)我國內(nèi)地各省市發(fā)布的人工智能政策進(jìn)行量化［15］。人工智能政策文獻(xiàn)均來源于公開的數(shù)據(jù)資料，通過律商網(wǎng)和政府門戶網(wǎng)站檢索獲取，政策樣本范圍覆蓋全國性、省、市（含省會(huì)城市及地級(jí)市）三個(gè)層級(jí)。

政策文獻(xiàn)的選取基于以下四項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)：（1）政策標(biāo)題必須含有“人工智能”“智能”等關(guān)鍵詞；（2）發(fā)文單位為國務(wù)院、部委和地方政府；（3）保留方案、規(guī)劃、計(jì)劃、意見和通知等政策類型，刪除批復(fù)和會(huì)議記錄等工作文件；（4）政策必須現(xiàn)行有效。在評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)中，“政策力度”根據(jù)發(fā)文機(jī)構(gòu)的權(quán)利大小，依照法規(guī)、規(guī)章和政策性文件、條例和規(guī)定、暫行規(guī)定（或意見、批復(fù)、辦法）、通知，按5 分制進(jìn)行打分；“政策目標(biāo)”根據(jù)政策中目標(biāo)描述語氣的強(qiáng)弱程度和詳細(xì)程度，按5 分制進(jìn)行打分；“政策措施”根據(jù)政策中所提及措施的具體程度按5 分制進(jìn)行打分。具體打分標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 人工智能政策量化標(biāo)準(zhǔn)

表1 （續(xù)）

用AIP（Artificial Intelligence Policy）表示人工智能政策，AIPi，p表示p省市i年人工智能政策得分。各省市人工智能政策量化得分公式為：

其中i表示年份，p表示省市，N表示i年頒布的政策數(shù)目，j表示i年頒布的第j項(xiàng)政策，G1j、G2j、G3j分別表示第j項(xiàng)政策的政策目標(biāo)、政策措施、政策力度，依照上述公式計(jì)算各省市年度人工智能政策得分。

3 人工智能政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)影響的實(shí)證研究

3.1 研究假設(shè)和數(shù)據(jù)來源

人工智能作為新一輪科技革命與制造業(yè)的融合，將會(huì)引發(fā)產(chǎn)業(yè)變革，人工智能融入制造過程，機(jī)器對(duì)勞動(dòng)力的替代和創(chuàng)造雙重效應(yīng)引致的總效應(yīng)的不確定性有待考證，各省市人工智能政策的不同措施的效果也有待考證。因此，研究提出假設(shè):

H1:人工智能產(chǎn)業(yè)政策對(duì)我國城鎮(zhèn)制造業(yè)就業(yè)有消極影響，即人工智能政策會(huì)帶來制造業(yè)員工失業(yè)，影響制造業(yè)就業(yè)規(guī)模。

H2:人工智能政策的不同措施會(huì)影響人工智能政策對(duì)就業(yè)影響的程度。

需要說明的是：（1）依據(jù)現(xiàn)有各省市人工智能政策內(nèi)容，針對(duì)智能制造的人工智能政策措施可以分為兩類，基礎(chǔ)推動(dòng)型措施和市場(chǎng)拉動(dòng)型措施。其中，政策的著力點(diǎn)或措施中強(qiáng)調(diào)從智能制造的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)研發(fā)等環(huán)節(jié)，鼓勵(lì)研發(fā)、平臺(tái)建設(shè)、成果轉(zhuǎn)化，提供資金、場(chǎng)地、技術(shù)等支持的，稱為基礎(chǔ)推動(dòng)型政策措施；政策的著力點(diǎn)或措施中強(qiáng)調(diào)需求牽引、應(yīng)用牽引、推進(jìn)上下游互為應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)施首臺(tái)（套）設(shè)備保險(xiǎn)補(bǔ)償制度、智能制造示范帶動(dòng)、支持智能制造企業(yè)開拓市場(chǎng)、實(shí)施政府采購、用戶補(bǔ)貼等，稱為市場(chǎng)拉動(dòng)型政策措施。（2）研究依據(jù)各省市2015 年至2018 年的人工智能政策和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)據(jù)開展，原始經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局、人力資源和社會(huì)保障局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并根據(jù)研究需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

3.2 變量設(shè)計(jì)

3.2.1 人工智能政策綜合指數(shù)

人工智能政策指數(shù)（Index of Artificial Intelligence Policy）簡稱IAIP。用AIPi，p表示i年p省市出臺(tái)人工智能產(chǎn)業(yè)政策得分，AIPi，p用上述政策量化方式獲得。用IAIPi，p表示i年p省市的人工智能政策指數(shù)，IAIPi，p可以表示為：

IAIPi，p=AIPi，p+IAIPi-1，p（i=2015,2016,2017,2018）

用NAIP（National Artificial Intelligence Policy）表示全國性人工智能政策得分，NAIPi表示i年全國性人工智能政策得分，NAIPi用上述政策量化方式獲得。用NIAIP （National Index of Artificial Intelligence Policy）表示全國性人工智能政策指數(shù)，NIAIPi表示i年全國性人工智能政策指數(shù)，NIAIPi可以表示為：

NIAIPi=NAIPi+NIAIPi-1（i=2015,2016,2017,2018）

用TIAIP（Total Index of Artificial Intelligence Policy）表示人工智能政策綜合指數(shù)，TIAIPi，p表示i年p省市的人工智能政策綜合指數(shù)。由于各省市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)不僅受到各自地方性政策的影響，還受到全國性政策的影響，因此，各省市人工智能政策綜合指數(shù)不僅包括該省市已出臺(tái)人工智能政策指數(shù)，還包括全國性已出臺(tái)人工智能政策指數(shù)。換句話說，p省市i年的人工智能政策綜合指數(shù)TIAIPi，p由兩部分加總而成，一部分是p省市已出臺(tái)的人工智能政策指數(shù)數(shù)值，一部分是全國性的人工智能政策指數(shù)數(shù)值。因此有：

TIAIPi，p=IAIPi，p+NIAIPi（i=2015,2016,2017,2018）

3.2.2 人工智能政策措施

引入虛擬變量--人工智能政策措施（Artificial Intelligence Policy Focus），簡稱AIPF。用AIPFp表示p省市人工智能政策措施，并設(shè)定：

（1）AIPFp=1，若p省市人工智能政策中包含有市場(chǎng)拉動(dòng)型政策；

（2）AIPFp=0，若p省市人工智能政策中沒有包含市場(chǎng)拉動(dòng)型政策。

3.2.3 制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化

制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（Change of Manufacturing Employment Scale，簡稱MES）用制造業(yè)就業(yè)數(shù)量變化表征該項(xiàng)指標(biāo)。用MESi，p表示i年p省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模，用ΔMESi，p表示i年p省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化，有：

ΔMESi，p=MESi，p-MESi-1，p（i=2015,2016,2017,2018）

3.2.4 科技經(jīng)費(fèi)投入

科技經(jīng)費(fèi)投入（Science and Technology Funding）簡稱STF。用STFi，p表示i年p省市的科技經(jīng)費(fèi)投入。

3.2.5 地區(qū)生產(chǎn)總值變化

用ΔGDP 表示生產(chǎn)總值變化（District Change of Gross National Product），用ΔGDPi，p表示i年p省市的GDP 變化，有：

ΔGDPi，p=GDPi，p-GDPi-1，p（i=2015,2016,2017,2018）

各變量指標(biāo)設(shè)計(jì)和說明見表2。

表2 變量設(shè)計(jì)和說明

3.3 回歸分析

以各省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化為被解釋變量，各省市人工智能政策綜合指數(shù)為解釋變量，各省市科技經(jīng)費(fèi)投入、地區(qū)生產(chǎn)總值變化作為控制變量，構(gòu)建回歸模型（1）如下：

以各省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化為被解釋變量，各省市人工智能政策綜合指數(shù)為解釋變量，各省市科技經(jīng)費(fèi)投入、地區(qū)生產(chǎn)總值變化作為控制變量，人工智能政策措施為虛擬變量，構(gòu)建回歸模型（2）如下：

利用spss 進(jìn)行回歸，回歸分析結(jié)果見表3。

表3 回歸分析結(jié)果

從模型（1）的回歸結(jié)果可以看出，在不考慮區(qū)域差異的情況下，人工智能政策和制造業(yè)就業(yè)變化有弱相關(guān)性，不顯著；GDP 的變化和制造業(yè)就業(yè)的變化的也有非常弱的正相關(guān)性；科技經(jīng)費(fèi)投入和制造業(yè)就業(yè)變化有明顯的負(fù)相關(guān)性。從模型（2）的回歸結(jié)果可以看出，加入人工智能政策措施變量后，模型（1）的結(jié)論仍然成立，而政策措施和制造業(yè)就業(yè)變化有弱的負(fù)相關(guān)性，但不顯著。

3.4 基于時(shí)間分組的描述性統(tǒng)計(jì)和非參數(shù)檢驗(yàn)

從各地人工智能政策實(shí)施時(shí)間的角度考量，將31 個(gè)省市分為三類：第一類（Group 1）為較早發(fā)布人工智能產(chǎn)業(yè)政策的省市，具體指全國性的人工智能政策發(fā)布之前就已經(jīng)有相關(guān)人工智能政策的省市，包括北京、安徽、福建、廣東、河南、山東、山西、上海、浙江、重慶，第二類（Group 2）是2017 年之后發(fā)布人工智能產(chǎn)業(yè)政策的省市，包括甘肅、廣西、貴州、河北、黑龍江、湖北、湖南、江蘇、江西、遼寧、內(nèi)蒙古、四川、天津，第三類（Group 3）是截止到2019 年3 月底未發(fā)布人工智能相關(guān)政策的其它省市，包括海南、吉林、寧夏、青海、陜西、西藏、新疆。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出：（1）第一類和第二類省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）的平均值和中位數(shù)比較接近，和第三類省市差距明顯。（2）第二類省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）平均值的絕對(duì)值大于第一類和第三類，而三類省市制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）中位數(shù)的絕對(duì)值依次遞減。（3）三類省市GDP 變化（ΔGDP）、科技經(jīng)費(fèi)投入（STF）呈階梯分布，差距明顯，并且科技經(jīng)費(fèi)投入和GDP 變化的方向是一致的，即科技經(jīng)費(fèi)投入越多，GDP 增加的越多。

對(duì)三類研究對(duì)象進(jìn)行獨(dú)立樣本中位數(shù)檢驗(yàn)和Kruskal Wallis 檢驗(yàn)，非參數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果見表5。

表5 非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

從非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果來看，在置信區(qū)間為95%的情況下，GDP 變化（ΔGDP）、科技經(jīng)費(fèi)投入（STF）、制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）的Sig 值均近似為0，說明三個(gè)變量在三類分組上有顯著差異。因此，不同地區(qū)的人工智能政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化有顯著影響，人工智能政策得分越高，制造業(yè)就業(yè)規(guī)模下降越明顯，理論假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

3.5 基于政策分組的描述性統(tǒng)計(jì)和非參數(shù)檢驗(yàn)

通過各地區(qū)人工智能政策的語意分析，可以把已經(jīng)發(fā)布人工智能政策的23 個(gè)省市分為兩類，其中，包含強(qiáng)調(diào)市場(chǎng)拉動(dòng)型措施的省市劃為一類（Group 4），主要包括北京、上海、四川、天津、江西、江蘇、河南、安徽、福建、廣東、廣西、山東，其他的省市分為一類（Group 5），稱為基礎(chǔ)推動(dòng)型，主要包括山西、浙江、重慶、甘肅、貴州、河北、黑龍江、湖北、湖南、遼寧、內(nèi)蒙古。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表6。

表6 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出：市場(chǎng)拉動(dòng)型組別的制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）的平均值和中位數(shù)的絕對(duì)值均大于基礎(chǔ)推動(dòng)型組別，市場(chǎng)拉動(dòng)型組別的GDP 變化（ΔGDP）和科技經(jīng)費(fèi)投入（STF）的平均值和中位數(shù)均高于基礎(chǔ)推動(dòng)型組別的相應(yīng)變量，這意味著市場(chǎng)拉動(dòng)型政策的政策效應(yīng)更加明顯，市場(chǎng)拉動(dòng)型政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化和GDP 的影響更大，市場(chǎng)拉動(dòng)型省市的科技投入也較大。

對(duì)兩類研究對(duì)象進(jìn)行獨(dú)立樣本中位數(shù)檢驗(yàn)和Kruskal Wallis 檢驗(yàn)，非參數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果見表7。

表7 非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

從非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果來看，在置信區(qū)間為95%的情況下，GDP 變化（ΔGDP）、科技經(jīng)費(fèi)投入（STF）的Sig 值小于0.05，說明兩變量在兩類分組上有顯著差異。在置信區(qū)間為95%的情況下，制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）的中位數(shù)在兩類分組上也有顯著差異，在分布上沒有顯著差異。但是在置信區(qū)間為90%的情況下，制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化（ΔMES）在兩類分組上也顯示出顯著差異。

因此，綜合回歸分析、描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果和非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果，可以認(rèn)為，市場(chǎng)拉動(dòng)型政策措施下，和基礎(chǔ)推動(dòng)型政策措施比較起來，GDP 增長快，科技經(jīng)費(fèi)投入也更多，對(duì)制造業(yè)就業(yè)變化的影響也更大，不同的政策著力點(diǎn)對(duì)就業(yè)的影響也不同，理論假設(shè)H2 得到驗(yàn)證。

4 研究結(jié)論和建議

4.1 研究結(jié)論

人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響意義深遠(yuǎn)。本文通過定量研究發(fā)現(xiàn)：

第一，人工智能政策和制造業(yè)就業(yè)變化呈負(fù)相關(guān)性，雖然目前還不顯著，但是越是較早頒布人工智能政策的省市，制造業(yè)就業(yè)規(guī)模變化越明顯，這說明人工智能政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響正在逐漸顯露。

第二，雖然科技經(jīng)費(fèi)投入和GDP 的增加有明顯的關(guān)聯(lián)，但是科技經(jīng)費(fèi)投入對(duì)制造業(yè)就業(yè)的消極影響也很顯著。

第三，市場(chǎng)拉動(dòng)型政策對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響更明顯。相比基礎(chǔ)推動(dòng)型政策，市場(chǎng)拉動(dòng)型政策的GDP 變化和制造業(yè)就業(yè)變動(dòng)更明顯，科技經(jīng)費(fèi)投入也更大。這也意味著，針對(duì)制造業(yè)的人工智能政策不同的政策措施和著力點(diǎn)對(duì)就業(yè)的影響也不同，市場(chǎng)拉動(dòng)型政策措施對(duì)制造業(yè)就業(yè)變化的影響更大。

4.2 建議

首先，當(dāng)前新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革與我國加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式形成歷史性交匯，長期來看，科技進(jìn)步會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，帶動(dòng)管理創(chuàng)新［16-17］，我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，需要緊緊抓住人工智能發(fā)展這一重大歷史機(jī)遇，按照“四個(gè)全面”戰(zhàn)略布局要求，實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略，把我國建設(shè)成為引領(lǐng)世界制造業(yè)發(fā)展的制造強(qiáng)國。這是我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然要求，也是實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的必經(jīng)之路。

然而，我國人工智能的發(fā)展目前正處于起步階段，針對(duì)制造業(yè)的基礎(chǔ)性、推動(dòng)型政策工具使用較多，各省市當(dāng)前多強(qiáng)調(diào)從智能制造的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)研發(fā)等環(huán)節(jié)，鼓勵(lì)研發(fā)、平臺(tái)建設(shè)、成果轉(zhuǎn)化，提供資金、場(chǎng)地、技術(shù)等支持，市場(chǎng)拉動(dòng)型工具使用不足。未來針對(duì)制造業(yè)的人工智能產(chǎn)業(yè)政策，應(yīng)強(qiáng)調(diào)和鼓勵(lì)應(yīng)用示范，強(qiáng)調(diào)需求牽引、應(yīng)用牽引、推進(jìn)上下游互為應(yīng)用場(chǎng)景，鼓勵(lì)和支持智能制造企業(yè)開拓市場(chǎng)，并制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，為智能制造企業(yè)的智能應(yīng)用保駕護(hù)航。

其次，作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，人工智能是一把雙刃劍，將重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，在大力發(fā)展人工智能的同時(shí)，必須高度重視可能帶來的制造業(yè)就業(yè)規(guī)模的變化，采取積極應(yīng)對(duì)措施規(guī)避人工智能與制造業(yè)的結(jié)合帶來的風(fēng)險(xiǎn)和消極影響，在相應(yīng)政策制定中明確和人工智能相關(guān)的相應(yīng)制度或措施，例如，完善社會(huì)保障制度，降低技術(shù)性失業(yè)可能導(dǎo)致的社會(huì)動(dòng)蕩風(fēng)險(xiǎn)［18］；健全公共就業(yè)平臺(tái)建設(shè)，完善職業(yè)指導(dǎo)與職業(yè)咨詢服務(wù)，對(duì)就業(yè)困難勞動(dòng)力提供市場(chǎng)急需技能的培訓(xùn)，助力勞動(dòng)力順利轉(zhuǎn)崗或再就業(yè)；鼓勵(lì)企業(yè)對(duì)員工進(jìn)行轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)和再就業(yè)補(bǔ)償和指導(dǎo)；開展人力資源服務(wù)創(chuàng)新研究，創(chuàng)新靈活就業(yè)渠道，為靈活就業(yè)人員提供創(chuàng)新性的人力資源服務(wù)；鼓勵(lì)和引導(dǎo)人工智能的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，重視培養(yǎng)人工智能及相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域及應(yīng)用領(lǐng)域的縱向和橫向跨界人才的培養(yǎng)［19］，注重人工智能復(fù)合型人才的培養(yǎng)等等。