人工智能對制造業勞動力就業的影響

晁江鋒 常亞東

摘要在我國經濟轉型日益深入、人口老齡化問題逐漸顯現的背景下，人工智能運用作為我國產業變革的核心要素之一，其對我國勞動力就業及經濟增長將產生深遠的影響。本文以四家國內典型制造業企業為例，分析人工智能技術運用對勞動力就業的影響，研究發現：人工智能對制造業勞動力就業產生了一定的負面沖擊，同時也帶來了更多積極效應。這主要體現在制造業企業的勞動力就業結構出現了顯著變化，以及人工智能所帶來的高效率輸出提高了企業效益。本文揭示了人工智能運用促進勞動力就業結構改善的一種典型作用機理，凸顯了該技術對于帶動企業經濟效益的重要意義。

關鍵詞 人工智能；制造業；勞動力就業；企業績效

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2021.02.002

*基金項目：1.國家自然科學基金青年項目，71603243，巨災風險的宏觀經濟動態效應及防范機制研究。2.國家社科基金青年項目，19CJL007，碳減排政策、環境質量與經濟增長的一般均衡分析及傳導路徑研究。

自20世紀50年代阿蘭？圖靈提出著名的“圖靈測試”以來，人工智能開始受到諸多學者的廣泛關注。近年來，隨著我國經濟轉型的逐漸深入，人工智能技術作為產業變革的關鍵要素之一，其對我國經濟的可持續增長至關重要。2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確指出要培育高端高效的智能經濟，大力發展智能化產業，促進人工智能與宏觀經濟的融合發展；2019年，科技部印發《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》，開始通過試驗區建設，探索人工智能與經濟融合的新路徑，推動新一代人工智能技術在我國的健康發展。當然，人工智能技術是一把雙刃劍，它的應用一方面能夠提升企業的全要素生產率，進而促進經濟增長；另一方面將在一定程度上替代部分工作崗位，導致就業總量的減少與就業結構的變化。基于此，本文通過對四家典型制造業企業財務數據以及員工結構占比進行分析，發現人工智能技術運用不僅未導致企業就業崗位的顯著下降，而且勞動力就業結構也得到了明顯改善，經濟效益也得到相應提升。

一、文獻回顧

人工智能是信息化時代進一步發展的新興科技，隨著該技術在經濟中運用的逐漸深入，其對居民就業的影響成為近年來學術界關注的一個焦點問題。從已有研究文獻來看，諸多學者對于人工智能對勞動力就業影響的觀點存在較大分歧，一是人工智能對就業崗位的替代，認為人工智能在重塑中國制造業核心競爭力的同時，也加劇了行業內低技能型勞動力被取代的危機。如奧托爾（Autor）等通過構建分工作任務的數值模型，模擬出人工智能對勞動力就業存在替代效應[1]；謝萌萌等認為制造業企業融合人工智能顯著降低了低技能的就業比重[2]，即在一定程度上制造業內低技能潛在的就業機會被人工智能所擠出；也有觀點認為部分特殊職業難以被完全替代，如陳明生認為情感交流在勞動過程中起著非常重要的作用，這也是人類所特有的生命體質，而人工智能沒有自我意識，它只能按照人們提前設定好的程序進行運轉，雖然可以進行識別、分析和預測，但因為缺乏情感基礎，所以不管發展到何種程度，一些需要進行情感交流的低技能工作是很難被機器人所取代的，如理發師、按摩師等職業[3]。二是人工智能對就業崗位的創造，如吳清軍等以電商行業的人工智能運用為例，得出該技術短期內對行業內的就業構成負面影響，但由于技術改善顯著提升企業盈利水平，進而為該行業帶來更多的就業機會[4]；姜金秋和杜育紅運用風險價值（VAR）模型對中國1980-2011年的34個工業行業數據進行分析，發現技術進步的“創造效應”和“破壞效應”在不同行業的表現存在較大差異，其認為在機械、交通運輸、家具制造等12個行業中，技術進步的“創造效應”在短期內比較明顯，長期來看幾乎沒有影響，而對于飲料、電力蒸汽、石油加工等4個行業來說，技術進步的“破壞效應”在短期內較為顯著，中期以后技術進步的“創造效應”較為明顯，長期幾乎沒有影響[5]。劉敏認為在人工智能等新技術的推動下，將使高技能者的就業比重增加，導致結構性的失業，增加了人們學習新技能和轉崗的壓力[6]；郭凱明通過建立多部門動態一般均衡模型，提出人工智能服務或人工智能擴展型技術提高，都會促使生產要素在產業部門間流動，進而改善勞動力就業結構等等[7]。

綜上所述，諸多學者關于人工智能對就業的影響存在較大分歧，且多數文獻采用數值模擬或實證分析等方法進行研究，較少從具體的案例展開分析。基于此，本文嘗試通過對我國四家典型制造業企業應用人工智能事件所帶來的就業及經濟效益影響進行探討，在理論上給出有關制造業結構轉型升級和應用人工智能技術的條件，并就制造業發展人工智能推動高質量發展提出對策建議。

二、案例背景

隨著人工智能技術在我國制造業運用的逐漸深入，其對該行業勞動力就業的影響受到社會各界的廣泛關注。本文嘗試選取我國在人工智能運用方面具有典型性的四家制造業企業，分析該技術對就業總量、就業結構以及經濟效益的影響。這些企業涵蓋汽車制造、家電制造、針織襪制造和玻璃制造等領域，企業性質分別為國有企業、民營企業以及中外合資企業，具體情況見表1。

多數研究認為，國內制造業的勞動力就業變化是由于人力成本提高以及人口老齡化等因素造成的，然而，隨著智能化技術在該行業應用的逐漸深入，其對勞動力就業的替代效應及創造效應日益明顯，下面我們以上述四家公司為例，對其選擇智能化轉型及應用人工智能技術的相關原因進行簡要分析。

第一，傳統勞動力的局限性。以浪莎股份為例，該公司由自然人翁榮金等人于1995年共同投資組建，主要從事紡織品生產和銷售，由于針織襪制造業屬于勞動密集型，該行業不僅勞動強度大，工作時間較長，且存在大量重復性工作，因此，浪莎股份嘗試向智能化、數字化的制造商轉型，采用工業機器人大量替代重復性強、強度大的流水工作，不僅顯著提高企業的生產率，且大幅提高經濟效益。

第二，人力成本上漲。以美的集團為例，該公司成立于1991年，是一家集研發、生產、銷售、服務于一體的國際化家電企業，該企業通過自主創新以及技術引進，不斷實現企業生產的自動化和企業管理的信息化。該企業現有近9萬名員工，其中有1.2萬名研發人員和3萬多名技術工人，近年來由于我國人力成本的持續上升，同時由于該企業的員工結構，企業人力成本相對較高。隨著人工智能運用的逐漸深入，美的集團積極應用新型現代技術，通過智能化技術的引入，使得該企業大量工作崗位被替代，從而大幅削減了企業的生產成本。

第三，提高企業生產效率，增強市場的核心競爭力。以福耀玻璃和長安汽車兩家企業為例，福耀集團于1987年在中國福州成立，是專注于汽車安全玻璃和工業技術玻璃領域的大型跨國集團，一直堅持著走獨立自主、應用研發、開放包容的戰略發展路線。由于全球科技發展，傳統制造領域不斷變革，福耀玻璃也加速向智能制造方向邁進，作為納入國家工信部智能制造的首批試點示范企業，并且面對愈發激烈的市場競爭和自身迫切的智造轉型需求，在重慶斯歐信息技術股份有限公司的幫助下，福耀玻璃借助IBM私有云平臺等產品技術，逐步搭建了智能制造協同平臺，實現了跨越不同組織、系統和技術，全面整合業務信息，貫通以客戶為導向的端到端流程，落實智能制造的戰略目標。在IBM私有云平臺上可以快速部署人工智能、區塊鏈、物聯網等核心技術，使企業可以充分利用最先進的數據科學和機器學習技術，實現云端戰略，從而顯著提升了企業競爭力。再以長安汽車為例，長安汽車于1996年注冊并成為極具競爭力的上市公司，是中國汽車四大集團陣營企業，其產品覆蓋了經濟型轎車中各梯度市場，汽車制造業擁有龐大的產業鏈，其中包括汽車的設計、生產、銷售、服務等業務，面對日益激烈的競爭，汽車行業希望借助人工智能技術增強企業競爭力，由于機器人技術可以實現柔性生產和精確抓取等復雜操作，汽車生產線上的機械臂利用強化學習技術，提高了精確度，強化了協作關系，進而提高了車輛的良品率，因此，該企業通過人工智能技術應用，顯著提升了生產效率，從而獲得行業競爭優勢，這也是該公司生產自動化、智能化的重要原因之一。

三、案例分析

隨著“互聯網+”在工業領域的深入應用，中國人工智能也邁向了2.0階段。從智能制造業的角度出發，人工智能技術逐步深入制造行業的諸多方面，新一代人工智能技術與制造業實體經濟的深度融合是應用市場的一大亮點，該技術在我國政府的扶持下實現快速增長，從具體數據來看，目前我國人工智能初創公司投入比重已經超越美國，全球占比達到50%。本文為了更加深入分析人工智能運用對制造業企業勞動力就業的影響，故在案例選擇時并未考慮初創公司，主要選擇具有典型意義的制造業龍頭企業，由于這些企業的所有制性質不同，人工智能技術的引入形式也存在較大差異，因此其對企業勞動力就業的影響也可能有諸多不同，具體案例見表2。

（一）人工智能運用對勞動力就業的影響

長安汽車近年來積極引入人工智能技術，推動人工智能的不斷迭代升級與自我完善，在汽車制造業的競爭力明顯提升，同時拉開了汽車制造業人工智能新一輪發展的大幕。長安汽車在智能化研發方面已經擁有500多人的智能化團隊，確立了長安汽車國內智能交互第一陣營的地位。如2017年6月，長安汽車與騰訊云簽署了“優勢互補、協作共贏”的戰略合作框架協議，由長安歐尚品牌與騰訊云合作的結晶——歐尚A800騰云版也正式面市。騰訊云方面表示，雙方達成戰略合作打破傳統智能，圍繞家庭汽車生活，在人工智能車載應用場景領域展開探索與實踐，給消費者帶來更加全面的前沿用車生活。由于人工智能的引入使得長安汽車在汽車制造業競爭力有所提升，企業規模不斷進行擴張，并未出現大規模的裁員，企業的勞動力結構較為穩定，年離職率較低，反而因技術升級的需求引入了很多與人工智能相匹配的專業技術員工，創造了大量新就業崗位。

作為家電行業的龍頭企業，美的集團通過建設大型智能工廠，重復性工作被大量替代，僅在空調制造領域減少約2萬余名員工，但“零庫存”生產模式加速其在物流業的擴張，也使得其在物流配送方面增加許多就業崗位。浪莎股份早在2008年開始就十分重視電子商務的發展，2017年浪莎股份充分運用自身的品牌積累，結合“互聯網+”、人工智能，把傳統銷售、線上、微商一起做大做強，浪莎股份扎實做好工業4.0，對開發智能新產品、智能制造、大數據的掌握獲取及細分品牌建設等方面加大力度，帶頭做好行業轉型升級，開拓創新，為中國紡織企業起到模范帶頭作用。浪莎股份的人工智能引入也解放了部分傳統勞動力，將他們從枯燥重復的崗位中釋放出來，安置到新模式下的電子商務銷售崗位或服務崗位，也創造了更多新型專業的勞動力就業崗位。

我國玻璃行業與世界先進水平相比，產品結構不合理、低端產品過剩、高端產品技術不足及供不應求等問題日益顯現。福耀玻璃認識到我國汽車玻璃要想在國際市場占有一席之地，就必須建設“提升高附加值功能化汽車玻璃的智能工廠”，通過人工智能技術，研發出汽車玻璃新材料、新產品。不僅提升了汽車玻璃的安全性，還提高了汽車玻璃的舒適性，滿足了汽車玻璃環保、智能、多功能等需求。這一技術的引用大大提高了福耀集團的生產力，使得福耀集團通過智能制造，打破國際巨頭在中國汽車玻璃領域的壟斷。隨著福耀集團規模的不斷擴大，就業崗位也在持續增多，包括專業技術員工以及傳統輔助崗位員工。

從上述四家制造業企業的就業數據可以看出，2018年度長安汽車就業人員由3.9萬下降至3.6萬余人，下降接近10%；而另外三家企業的就業總量均出現小幅上升，其中美的集團就業總量提升最為明顯，由10.2萬增長至11.5萬余人。因此，從被調查企業的情況來看，人工智能對勞動力就業的影響主要表現為替代部分低技術含量以及重復性的工作崗位，并增加一些高技能、專業屬性較高的崗位需求，同時通過企業生產規模的擴大，也外溢出部分就業需求。從總量上來看，上述四家企業在采用人工智能技術后，并未表現出顯著的就業替代效應，更多的是就業結構的轉變。

（二）人工智能運用對企業財務狀況的影響

人工智能運用必將帶來企業生產率的變化，進而影響企業的經濟效益。下面，我們通過分析近五年企業的營業利潤率、流動比率、存貨周轉率以及凈資產增長率等財務指標，考察人工智能技術引進對企業盈利能力、償債能力以及發展潛力的影響。

本文選取營業利潤率考察人工智能運用前后企業盈利能力的變化。如表3所示，長安汽車的營業利潤率基本處于持續下滑的趨勢，從2014年的13.56%跌至2018年的-0.3%，其原因更多來自于汽車行業的激烈競爭；而美的集團及福耀玻璃的營業利潤率受益于“智能工廠”的建設，其營業利潤率均保持小幅穩定增長的趨勢；值得重點關注的是，浪莎股份在2015年開始籌劃行業轉型升級，直到2017年底實現制造智能化，其年度營業利潤率也出現大幅改善，由2015年的-11.74%持續上升至2017年的7.67%，人工智能運用使得該企業盈利能力顯著增強。

選取流動比率考察人工智能運用前后企業償債能力的變化。如表4所示，浪莎股份的流動比率一直保持較高水平，在2014年至2018年期間其流動比率均高于制造業參考標準2，但2017年之后有所下降，該時間點恰好是企業進入智能化生產階段，故不能排除人工智能運用對該企業償債能力的影響；另三家企業的流動比率均低于行業參考標準，在人工智能技術引進后基本呈現穩步上升趨勢，可以看出該技術對上述三家企業的償債能力并未產生明顯的負面影響。

選取存貨周轉率考察人工智能運用前后企業運營能力的變化。如表5所示，四家企業在經歷智能化改造后銷貨成本與存貨平均余額間的比率大體呈上升趨勢，企業銷售能力和流動資產流動性也逐漸增強。其中，長安汽車依托騰訊云物聯網、AI語音平臺，其運營能力提升較為明顯，存貨周轉率從2014年的7.66次升至2018年的11.81次，浪莎股份的存貨周轉率更是實現了翻倍增長，從2014年的1.97次升至2018年的3.96次。

選取凈資產增長率考察智能化改造對企業發展潛力的影響。如表6所示，長安汽車的凈資產增長率出現顯著下降，2014-2018年間由36.56%降至-2.76%，這更多是由于近年來行業內的激烈市場競爭所致；而作為勞動密集型企業的浪莎股份，智能化對企業凈資產增長率的影響較為顯著，其凈資產增長率從2014年的0.43%增長至2018年的4.89%；美的集團與福耀玻璃在智能化過程中對該指標的影響不明顯。總體來講，所調查企業的凈資產增長率在人工智能應用前后基本保持正值，說明技術運用對企業的資產規模擴張具有一定的正效應。

四、討論與啟示

本文通過對我國四家典型制造業企業的智能化進程進行分析，可以看出各企業由于傳統勞動力的局限性、人力成本上升以及提升企業核心競爭力的需求，同時也存在“招工難”、“用工荒”的被動選擇，最終實現企業生產經營以及管理的智能化運用。總體來看，各企業的人工智能運用并未導致大規模失業現象的出現，可以發現部分低技能、重復性強的工作崗位被智能化機器替代后，由于企業規模上升而產生的新的工作機會，進一步吸納了多余勞動力，同時在人工智能技術應用的背景下，還催生了更多的智能化專業技術崗位，有效改善了勞動力結構。從圖1可以看出，由于人口老齡化、人力成本上漲等諸多因素，使得企業改善生產技術，進行智能化轉型，這在一定程度上克服了傳統勞動力局限，提高了生產效率，與此同時，部分低技能崗位逐漸被替代，而由于企業效益提升，進而衍生出一系列新的工作機會，最終導致全社會的勞動力結構也出現顯著變化。

從對企業績效的影響來看，本文參考營業利潤率、流動比率、存貨周轉率以及凈資產增長率等指標，分析智能化進程對企業盈利能力、營運能力以及發展潛力的影響。研究發現，四家企業的營業利潤率及凈資產增長率均出現一定程度的改善，且對企業的存貨周轉也有顯著的正面影響，特別是對勞動密集型企業最為顯著。

總而言之，人工智能技術對我國制造業企業的總體影響逐漸深入，這種影響將在未來較長時期內造成我國就業總量及就業結構的變化，從而進一步加快相關企業的轉型升級，促進我國宏觀經濟的可持續發展。AFA

參考文獻

[1] Autor D H，Levy F，Murnane R J. The skill content of recent technological change：an empirical Exploration[J]. Quarterly Journal of Economics，2003，118（4）：1279-1333.

[2]謝萌萌，夏炎，潘教峰，等.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/OL].中國管理科學：1-9[2019-12-09]. https：//doi. org/10.16381/j. cnki. issn1003-207x. 2019.1251.

[3]陳明生.人工智能發展、勞動分類與結構性失業研究[J].經濟學家，2019（10）：66-74.

[4]吳清軍，陳軒，王非，等.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[J].山東社會科學，2019，283（3）：75-82.

[5]姜金秋，杜育紅.分行業技術進步對就業的動態影響研究——基于中國34個工業行業1980～2011年的數據[J].工業技術經濟，2015，34（7）：113-121.

[6]劉敏.新技術革命對就業的多重影響及政策建議[J].宏觀經濟管理，2017（3）：54-56.

[7]郭凱明.人工智能發展、產業結構轉型升級與勞動收入份額變動[J].管理世界，2019，35（7）：60-77.

（審稿：游宇編輯：閆明杰）