人工智能技术应用影响就业的路径分析

潘丹丹

摘要：文章系统梳理了人工智能技术影响就业相关文献，并从就业补偿、就业替代、就业结构、商品的可贸易性、劳动力市场运行效率、就业形式、所有权与就业收入七个方面详细分析了人工智能技术的发展对于就业产生的影响路径，最后提出了相关的应对措施。

关键词：人工智能 就业 路径

一、前言

2023年开年以来，以ChatGPT为代表的人工智能技術引发的就业焦虑成为社会关注的新焦点。科技是第一生产力，近年来伴随着大数据、云计算、机器学习、智能语音、图像识别、智能机器人等人工智能相关技术的发展、突破和应用，人工智能技术正在日益对于社会生产关系产生前所未有的挑战，其中之一就是对就业的冲击。理解人工智能技术的发展和应用对于就业影响的原理、路径与后果，对于更好的调整社会生产关系，进一步推动人工智能技术的发展和应用至关重要。

人工智能技术影响就业的方面众多，涉及就业总量、就业结构、就业工资水平、就业收入以及衍生出的技能溢价、收入分配、机器税、人力资本投资等问题；同时人工智能技术影响就业的路径众多，涉及就业的补偿与替代、生产效率、要素相对价格、空间布局与人口流动等方面；人工智能技术的后果如何去辩证看待，技术冲击的短期影响与长期高质量发展之间的辩证逻辑关系如何去梳理等等问题也需要去研究。

人工智能技术对于就业的影响问题，根植于技术的发展所导致的创造性破坏问题。对于人工智能技术的担心实际上是对于工作计算机化、自动化的担心的延续，不同之处出在担心人工智能技术不仅仅会替代简单劳动，还能够替代部分脑力劳动。实际上，学者们早已对于科技的发展引起的就业问题进行了较多的研究，这是人工智能技术就业影响研究的基础。

人工智能技术与就业理论研究分成两个方面：一方面是以Acemoglu and Restrepo（2016）为代表的基于任务的模型，另一方面是以Prettne（2019）为代表的将人工智能技术纳入生产函数的模型。基于任务的模型方面，Autor et al.（2003）提出、Frey and Osborne（2017）等拓展的ALM模型，将劳动力市场分为可被替代的常规工作和起到互补作用的非常规工作两大类，研究了计算机技术的应用对于劳动力市场的冲击机制；Benzell et al.（2017）通过构造跨期迭代模型，认为在一定条件下，机器人可以完全替代低技能工作，并替代一部分高技能工作。将智能技术纳入宏观经济增长模型以Steigum（2011）、Prettner（2019）为代表。Steigum（2011）通过设定CES生产函数，将资本分为传统资本和智能化资本两大类，智能化资本与拉动之间存在替代关系，分析了经济的稳态以及内生增长机制。Prettner（2019）则直接将智能化资本与劳动之间的替代弹性设为1，即完全替代关系，基于索罗模型分析了在没有技术进步的情况下，经济持续增长的可能性。

综上，现有研究对于人工智能技术的就业影响从多个方面进行了大量的研究，为我们理解人工智能技术对于就业的作用机制奠定了很好的基础。长期来看，只要经济不断增长、劳动者素质不断提升，补偿效应总会覆盖替代效应，但是短期不同，在经济增长、技术进步没有发生大的根本性变化的前提下，短期内替代效应所导致的失业问题是引起人们对人工智能技术“恐慌”的最根本原因。下文在现有研究的基础上，进一步全面梳理和分析人工智能技术对于就业的影响机制，以期推动相关研究的进一步深入。

二、人工影响就业的路径分析

（一）人工智能技术的就业补偿

人工智能技术的补偿效应有两条：直接补偿效应与间接补偿效应。这两种补偿效应在不同的产业部门会产生不同的效果，导致产业间的就业结构、产业内的就业结构发生相应的变化。

人工智能技术的直接补偿效应是指人工智能技术的应用对于就业的直接拉动作用。也有两个方面的表现。一方面表现为人工智能技术相关产业规模的扩张所导致的就业数量的扩张。对于人工智能技术相关产业而言，人工智能技术的开发会直接导致相关产业高端技术人员的就业水平提升，同时带动人工智能技术企业的其他诸如营销、财务、后勤等相关部门的劳动就业，从而导致人工智能技术相关产业就业比重在全社会就业比重的上升。另一方面，人工智能技术在企业的应用，也会直接拉动企业内部高端技术人员的需求，企业需要专门人员对于相关设备和软件进行操作，对相关的应用、业务等进行开发和运营，表现为企业内部人工智能技术相关工作人员的比重不断上升。

人工智能技术的间接补偿效应表现为通过提升企业管理效率、竞争水平，降低企业的经营成本等途径，提升了企业在市场经济中的生存能力和盈利水平，使得企业愿意进一步扩张生产规模。在企业规模扩张过程中，对于生产要素的需求增加，从而拉动人工智能技术等相关的就业。

人工智能技术的直接补偿效应会随着人工智能技术的不断开发和应用而强化，对于就业的拉动作用将会是持续性的。但是人工智能技术的间接补偿效应会受到企业规模扩张的影响。如果随着人工智能技术在企业的应用，企业规模不能得到有效的扩张，那么间接补偿效应就会受到抑制。

（二）人工智能技术的就业替代

人工智能技术的替代效应发生在企业应用人工智能技术的过程中。在企业生产规模保持不变的前提下，由于人工智能技术不断代替简单重复劳动和部分脑力劳动，使得企业内部单位产出需要的劳动力数量减少。但是由于就业刚性和劳动力市场中的工会以及其他劳动者保护组织的存在，企业不会在短时间内裁员。更多的形式是通过规模扩张，在企业规模扩张的时候，增加人工智能等资本的投入，而不增加或少增加劳动力的投入。因而在人工智能等技术的应用过程中，替代效应的产生有一定的滞后性。短期内，如果企业规模无法实现扩张，在技术投入不断增加而劳动力投入不能减少的情况下，企业利润会受到挤压，替代效应占据主导。

上述替代效应与补偿效应的方向应当是相反的。二者的共同作用下，人工智能技术对于就业的总影响的方向取决于两种力量的相对强弱，如果企业的规模可以无限扩张，那么我们无须担心机器对于人工的替代，但是在短期内，在企业规模扩张受到经济增长、对外贸易、技术水平等条件限制的情况下，有必要通过实证计算，分析人工智能技术对于就业影响的大小、方向和特征。

（三）人工智能技术与就业结构

结构效应着重在于分析智能化、自动化技术对于不同劳动力的影响差异性。一般认为相对于低水平重复劳动而言，智能化和自动化技术可以实现对于这部分就业岗位的完全替代，而对于非重复性的复杂劳动，自动化技术是无法实现对于劳动的完全替代的，但是人工智能技术却可以在一定程度上实现对于这部分劳动的替代。特别是伴随着人工智能技术的进一步深入发展和应用，能够在很大程度上替代复杂劳动的智能化机器人、智能化决策系统、智能化生产线等的部署、使用和技术演进，人工智能技术替代复杂劳动的能力将逐步增强。即人工智能技术对于劳动力的替代会从低端简单重复劳动开始，逐步向高端复杂非重复性劳动扩散，在未来的某一个时期，将可能实现对于大部分劳动的替代。

（四）人工智能、贸易结构与就业

人工智能技术正在改变着贸易结构，进而对于就业产生结构性影响。通常贸易构成可以分为产品贸易与服务贸易。产品贸易来自生产分工，各个国家或者地区基于比较优势，生产具有比较优势的产品，进而在贸易成本约束下，与邻近地区或者国家产生产品贸易行为。改革开放初期，中国的典型比较优势就是劳动力优势，通过吸引外资，充分利用国内廉价的劳动力带来的人口红利，采取“两来一补”式生产方式，中国制造的产品获得全球比较优势，使得中国的进出口规模大幅度增加。劳动力的低成本比较优势是中国产品出口的国际优势的重要来源，支撑了改革开放后中国至少20年的高速经济增长。以中美为例，正是由于中国劳动力比美国便宜，中国才得以从美国吸引大量的国际投资。但是，如果劳动力可以大量被廉价智能化机器劳动力所替代，那么中国的这种劳动力的比较优势相对美国而言，将会消失，大量的资本将回流美国，寻求更大的制度优势，全球贸易结构也将发生重大变化。基于上述分析可以发现，伴随着人工智能的应用，智能化机器劳动力将会通过产品贸易结构的变化，影响到就业结构。

除了产品贸易，实际上人工智能技术的应用也在改变着服务贸易的结构，使得大量原先依赖于接触式服务的服务产品，被非接触式服务所替代，同时，大量的不可贸易的服务产品开始变成可贸易性服务产品，服务业的就业形式和就业内容也可能随着人工智能技术的应用发生变革，部分可以被人工智能的替代的服务形式消失，部分可以贸易化的服务产品可以获得与产品生产类似的规模经济，从而生产成本进一步降低，规模进一步扩张，就业持续增加。

（五）人工智能技术与劳动市场运行效率

信息技术的进步，使得信息的发布、搜寻、处理、使用等的成本和效率大幅度降低，改善了劳动力市场的信息传递机制和价格发现机制，能够降低劳动力市场的非对称信息现象。而人工智能技术的应用，特别是智能化的招聘、管理以及岗位推荐算法的应用，更是进一步提升了劳动力市场中劳动力的供给与需求方的信息匹配程度，使得需求方更容易通过相关平台获得精准的劳动力供给信息，能够更容易发现潜在供给，并能够更为准确地评估潜在劳动者的岗位适应能力，降低招聘过程中人岗不匹配程度；对于求职者而言，也更容易和更精准地获得推荐岗位，同时，劳动者信息化素养的不断提升，也进一步增强了劳动者的综合技能，拓展劳动者的潜在就业机会。上述两个方面来看，不论是供给还是需求侧，人工智能技术的应用，从本质上进一步降低了劳动力市场的信息不对称程度和交易成本，提升了劳动市场的运行效率。

（六）人工智能技术与就业形式

人工智能技术进一步拓展了个体劳动者就业形式。尤其是伴随着人工智能技术产生的新兴岗位和新兴就业方式，使得大量的灵活就业人员得以在经济波动的冲击下能够尽快匹配到合适的灵活就业岗位，例如以外卖快递员、跑腿、网约出租车司机等为代表的灵活就业形式，智能化技术的应用极大降低了此类灵活就业人员的招聘成本和管理成本。人工智能技术的应用改变了部分就业的工作模式和工作内容，引发就业形式的变革，特别是部分难以被传统技术替代的岗位，开始出现就業形式的变革。例如智能化语音识别技术的应用，导致速记、翻译等工作岗位的就业形式开始被技术深度替代，另外人工智能技术与传统的艺术创作的深入融合，导致基于AI的绘画程序可以在短时间内画出精美的个性化图像，对于美工、插画、绘画等高度个性化的难以被传统工业化技术替代的岗位产生了重大的冲击，改变了这些岗位的学习、创作、工作方式与形式。此外，基于AI驱动的数字人开始在营销、教育、表演等领域的大量应用，替代了这些领域的原有劳动力，同时增加了对于后开发、维护人员的岗位需求。可以看出，人工智能技术的应用，特别是强人工智能技术，正在从低端到高端对于就业产生冲击，产生了大量新兴的就业岗位，同时也在很大程度上改变着从低端到高端的就业形式。

（七）人工智能技术、所有权与就业收入

经济模型在进行问题分析时，往往假定资本由人所有，智能化资本与传统资本一样，同归属于资本的类别，因而也由人所拥有，因而凭借资本所有权，人的收入实际上可以分为劳动性收入和资本性收入两大部分，但是模型往往会忽略所有权结构问题，即谁拥有资本。在非智能化时代，资本家拥有资本，劳动者拥有天生的劳动力，二者结合才有了现代化大生产体系。但是在智能化时代，由于智能化资本能够近乎完全替代劳动力，那么必将导致部分劳动者由于失业而丧失工资性收入，且由于智能化资本对于劳动力的替代是从低端劳动开始逐步向高端劳动全面渗透，失业导致的工资性收入降低甚至消失成为社会所必然面临的问题。增加资本性收入，特别是智能化资本的收入成为解决问题的钥匙，当劳动者由于被智能化机器替代，而丧失工资性收入的时候，可以凭借资本性收入获得生活保障。因而在今后的智能化时代，资本的所有制结构问题不可忽视。

一个美好的前景规划是：智能化资本由劳动者拥有，劳动者的富裕程度不取决于其拥有多少劳动力资源禀赋，而是取决于其拥有多少智能化资本。劳动者不需要像现在的生产一样，投入自己的时间、体力、脑力去满足现代生产流水线、服务过程等的一个环节，不需要再做一颗现代化生产大机器的螺丝钉，而是做智能化资本的拥有者，由智能化机器完成现在人工所完成的几乎所有工作，劳动者的劳动形式发生了本质性的变化，由亲自参与劳动转化为让智能化资本替代人进行劳动，劳动者的劳动形式转换为管理智能化资本的劳动。因而谁拥有智能化资本至关重要。

由于机器可以替代劳动，而智能化机器的众多优点使得劳动者在劳动力市场上与智能化机器竞争时将不占据优势，进而导致在劳动力市场中的谈判地位很低，处于劣势。如果智能化资本掌握在少数人手中，为了自身的利益最大化，拥有智能化资本的少数人将支付保留工资给没有拥有智能化资本的劳动者，这一保留工资将仅仅能够维持劳动者的基本生活需要，伴随着生产规模的扩张，社会收入的不平等现象将会日益加剧，最终引发社会动荡。一个符合前文美好前景规划的所有制结构必须能够应对上述问题，智能机器税成为必然。通过征收智能机器税，通过收入的二次分配，支持劳动者能够获得智能化资本的所有权，将有助于改善社会的收入分配结构。

三、结论与建议

本文系统梳理了人工智能技术对于就业影响的相关研究，并从就业补偿、就业替代、就业结构、劳动力市场运行效率、就业形式、所有权与就业收入六个方面详细分析了人工智能技术的发展对于就业产生的影响路径。就业补偿与就业替代的深入，必然表现为就业结构问题，人工智能技术的应用提升了市场运行效率，促进了新型就业形式的出现。伴随着人工智能技术的更深入应用，长期来看，对于智能化技术、智能化设备、智能化生产要素等的占有，即所有制问题将会成为未来人工智能技术改变收入分配关系的重要影响因素，一旦今后劳动力能够轻易被高度智能化的廉价机器劳动力所替代，对于大多数靠提供劳动力获得必要的生活收入的居民而言，将会产生非常严重的收入冲击，社会由于智能机器劳动力的大量使用而实现高速增长，但是居民个人由于劳动力被完全替代而面临生活困境，社会的繁荣成果不为大多数人所占有，因此未来智能化资本的所有制问题以及社会收入的再分配机制至关重要。基于上述分析，笔者认为应当采取积极的就业应对措施，推动政策前置，帮助低技能劳动者的灵活就业，为高技能劳动者的再就业、为创业提供更多的支持性政策，同时要强化收入分配制度的进一步改革，特别是要强化智能化要素，尤其是能够代替劳动者进行工作的诸如人工智能机器人、虚拟数字人等要素的所有权改革，要能够使得劳动者占有最基本数量的智能化生产要素，让居民能够通过占有智能化生产要素而获得要素性收入，以达到能够弥补劳动力被替代所造成的收入损失的程度，使得劳动者能够进一步减少劳动时间，享受技术进步所带来的社会福利，劳动者有更多的收入和闲暇时间享受社会发展的成果。

参考文献：

[1]Acemoglu D.& Restrepo P.，“The race between machine and man：Implications to technology for growth，factor shares and employment，”Social Science Electronic Publishing（2016）.

[2]Prettner K.，“A note on the implications of automation for economic growth and the labor share，”Macroeconomic Dynamics，Vol.23，No.3（2019）：pp.1294-1301.

[3]Autor D.H.& Dorn D.，“The growth of low-skill service jobs and the polarization of the us labor market，”American Economic Review，Vol.103，No.5（2013）：pp.1553-1597.

[4]Frey C.B.& Osborne M.A.，“The future of employment：How susceptible are jobs to computerisation？”Technological Forecasting and Social Change，Vol.114（2017）： pp.254-280.

[5]Benzell S.G.，Kotlikoff L.J.& Lagarda G.et al.，“Robots are us：Some economics of human replacement，”Idb Publications（2017）.

[6]Steigum E.，“Robotics and Growth，”Economic Growth and Development （Frontiers of Economics and Globalization，Volume 11）.Emerald Group Publishing Limited，Vol.11（2011）：pp.543-555.

[7]于曉龙.我国信息技术进步的就业效应研究[M].中共中央党校，2015.

＊基金项目：江苏省教育厅高等学校哲学社会科学研究项目（2021SJA2435）；南京邮电大学通达学院院级科研项目（XK205XS19015）。

（作者单位：南京邮电大学通达学院）