人工智能技術的收入分配效應研究人工智能技術會誘致勞動收入不平等嗎模型推演與分類評估

人工智能技術的收入分配效應研究人工智能技術會誘致勞動收入不平等嗎模型推演與分類評估

一、人工智能技術影響要素收入分配的機理自2006年提出“深度學習”概念以來，蘋果、谷歌的無人機和汽車一直在競爭世界，語音和視覺識別技術不斷發(fā)展。人工智能技術開始廣泛應用于生產(chǎn)和生活的各個領域。黨的十九大報告指出“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》（2017）將發(fā)展人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，力爭到2030年人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力要達到世界領先水平。國際機器人聯(lián)合會（IFR）統(tǒng)計顯示（見圖1），作為人工智能的重要載體，工業(yè)機器人在中國每萬名制造業(yè)工人的擁有量正快速增長，當前已超越世界平均水平?，F(xiàn)代主流觀點認為，人工智能技術引領的第四次工業(yè)革命即將來臨，人類活動和社會生產(chǎn)方式在人工智能環(huán)境中必將發(fā)生深刻改變，在人工智能技術迅猛發(fā)展過程中，勞動力市場尤其是勞動就業(yè)及其收入分配可能會遭受明顯沖擊。據(jù)世界不平等數(shù)據(jù)庫（WID）統(tǒng)計（見圖2），中國收入前10%與后50%人群的收入份額差距正呈現(xiàn)逐年擴大趨勢，特別是21世紀以來貧富差距問題愈發(fā)凸顯。為此，當前人工智能技術在要素收入分配中究竟扮演何種角色？是否會誘致中國勞動收入差距進一步擴大？人工智能技術將通過哪些途徑影響勞動收入分配？不同影響途徑的效應如何？其收入分配效應在不同部門和地區(qū)是否存在差異？對這些問題的研究，有助于預判人工智能技術所引發(fā)的收入分配結(jié)構失衡和就業(yè)沖擊，依此提出抑制收入差距擴大的政策建議。技術進步的收入分配效應向來是學術界關注的焦點，尤其是勞動收入分配領域的技能溢價問題。早期的經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)技術進步存在技能偏向性，誘發(fā)技能溢價導致收入不平等（一般地，人工智能技術會以機器設備為載體，更可能表現(xiàn)出技能偏向性特征（第一類文獻認為，人工智能技術不僅以“機器換人”的自動化形式替代勞動崗位，也會創(chuàng)造全新的工作崗位增加勞動就業(yè)，即通過勞動就業(yè)崗位更替改變收入分配結(jié)構。然而，人工智能技術并非僅能替代低技能勞動，近年來大數(shù)據(jù)與“深度學習”等技術不斷創(chuàng)新與應用，使得一些復雜型和認知型高技能勞動崗位，即傳統(tǒng)觀點認為無法被機器所取代的生產(chǎn)任務也可能被智能化機器替代，諸如人工客服、會計、保險業(yè)務員等。面對這種新型技術發(fā)展趨勢，第二類文獻認為，人工智能技術在產(chǎn)生崗位更迭效應的同時，也存在突出的生產(chǎn)率效應。人工智能技術可以通過提升要素生產(chǎn)率，并促進產(chǎn)出增加的方式影響要素收入分配。一些研究已證實人工智能技術有利于提升生產(chǎn)率。就本文研究所及，現(xiàn)有文獻特點主要有：一是人工智能技術對勞動收入分配的作用機理研究正處于初始階段，不同部門人工智能技術如何通過崗位更迭改變就業(yè)結(jié)構，以及如何通過改變要素生產(chǎn)率影響勞動報酬，并未形成系統(tǒng)性成果；二是人工智能技術對不同類型勞動就業(yè)可能存在差異化的影響，但在不同勞動力市場環(huán)境中，尚未系統(tǒng)評估人工智能技術對高、低技術部門勞動收入差距產(chǎn)生何種影響。尤其是轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體的勞動力市場明顯有別于成熟發(fā)達市場，人工智能技術的收入分配效應可能存在獨特性?；诖耍疚脑诙?、人工智能技術影響收入差距的因素本文基于假設1：一國最終產(chǎn)品由低技術（l）和高技術（h）部門產(chǎn)品進行生產(chǎn)：其中，Y為最終產(chǎn)品產(chǎn)出，Y假設2：沿襲其中，y假設3：無論是低技術還是高技術部門，一部分崗位的生產(chǎn)活動可完全由機器或設備資本獨立執(zhí)行。換言之，s部門各崗位上的中間品可由勞動或資本單獨投入生產(chǎn)得到。結(jié)合其中，K將s部門資本租金率和勞動工資率分別設為r假設s部門中要素供給K將（5）式—（7）式代入（3）式，可以求得s部門的最優(yōu)產(chǎn)出：由（8）式，產(chǎn)出變化率dlnY根據(jù)（7）式，可將s部門的勞動收入表示為：令ω=w下面重點分析0<ε<1，即高、低技術產(chǎn)品間為互補關系時人工智能技術對收入的影響，而當ε>1時情況相反。由（11）式可知，要素投入效應FA表示高、低技術部門要素投入相對變化引發(fā)收入差距的變動。當0<ε<1時，若高技術部門要素投入相對低技術部門增加得更多，則高、低技術部門間勞動收入差距縮小。生產(chǎn)率效應PD表示人工智能技術引發(fā)的高、低技術部門全要素生產(chǎn)率相對變化對勞動收入差距的影響效應。若高、低技術部門相對全要素生產(chǎn)率提高，則收入差距縮小。崗位更迭效應UP代表人工智能技術通過引發(fā)高、低技術部門自動化擴張與新崗位創(chuàng)造導致勞動崗位更迭，引起兩部門勞動崗位比例相對變化，進而影響勞動收入差距。反之則反是。為清晰揭示人工智能技術的自動化擴張與新崗位創(chuàng)造兩種形態(tài)在勞動收入分配過程中扮演的不同角色，將崗位更迭效應UP做進一步分解：由（12）式可知，人工智能技術可通過高、低技術部門自動化擴張即I結(jié)論1：人工智能技術對勞動收入分配的影響存在生產(chǎn)率效應和崗位更迭效應，其貢獻分別為ε由（9）式可知，人工智能技術在引發(fā)勞動崗位更迭進而影響勞動收入的同時，非對稱地改變高、低技術部門全要素生產(chǎn)率T一方面，PIKIL自動化擴張促使企業(yè)采用更為“廉價”的機器替代“昂貴”的勞動執(zhí)行生產(chǎn)任務，以節(jié)約成本，提升高、低技術部門相對生產(chǎn)率，縮小勞動收入差距；而當IK時，ln()<0,<0，自動化規(guī)模進一步擴張將增加機器需求推動資本租金上漲，企業(yè)難以從自動化擴張中提高相對生產(chǎn)率，進而擴大收入差距。同理，PI另一方面，PNL成的自動化崗位過度時，ln()>0,>0，高技術部門新崗位創(chuàng)造將提升生產(chǎn)率，縮小勞動收入不平等。而當NL足時，ln()<0,<0表明高技術部門新崗位數(shù)量增加，引發(fā)崗位空缺或與勞動技能不匹配從而降低相對生產(chǎn)率，加劇勞動收入不平等。同理，可知低技術部門新崗位創(chuàng)造的生產(chǎn)率效應PN結(jié)論2：人工智能技術的生產(chǎn)率效應并非一定會加劇勞動收入不平等，通過自動化擴張和新崗位創(chuàng)造方式改變生產(chǎn)率引致勞動收入分配的效果迥異，且生產(chǎn)率效應存在門檻特征。若不同技術部門產(chǎn)品互補，且資本投資所形成的自動化崗位不足時，高技術部門自動化擴張和低技術部門新崗位創(chuàng)造，均會通過提升高、低技術部門相對生產(chǎn)率緩解收入不平等，反之則反是。三、指標設計、參數(shù)估計和數(shù)據(jù)描述1.人工智能影響勞動就業(yè)的生產(chǎn)率效應模型上述模型的效應分解結(jié)果為連續(xù)情形，在采用實際數(shù)據(jù)測算時，需要引入時間t進行離散化處理。令Δlnx依據(jù)（9）式和（11）式，將要素投入效應FA為測算崗位更迭效應UP因此，崗位更迭效應UP為了衡量人工智能技術的自動化擴張與新崗位創(chuàng)造兩種形態(tài)通過生產(chǎn)率效應途徑，對勞動收入差距的影響，依據(jù)（13）式設計反映生產(chǎn)率效應中高、低技術部門自動化擴張和新崗位創(chuàng)造的影響，即PI為此，人工智能技術影響勞動收入不平等的生產(chǎn)率效應PD那么，AI2.工業(yè)機器人替代彈性借鑒指標選取與數(shù)據(jù)說明如下：(1)產(chǎn)出Y為了檢驗本文方法對人工智能技術度量結(jié)果的準確性及可靠性，將每百家企業(yè)的工業(yè)機器人投入（100×（I此外，采用供給面標準化系統(tǒng)方程法估計ε，基于中國高、低技術部門數(shù)據(jù)，可得高、低技術產(chǎn)品間替代彈性ε的估計結(jié)果為0.90。四、人工智能技術收入分配效應測算為考察中國高、低技術部門間勞動收入差距變化，依據(jù)樣本特征劃分為2001—2005年、2006—2011年和2012—2016年三個階段，測算人工智能技術的收入分配效應，檢驗自動化擴張與新崗位創(chuàng)造兩種形態(tài)對收入不平等的作用，對比不同地區(qū)不同技術部門人工智能技術收入分配效應。1.人工智能技術對收入不平等的影響表1將勞動收入差距變化率分解為要素投入效應FA、生產(chǎn)率效應PD、崗位更迭效應UP及其他因素的影響效應OT，并測算人工智能技術總影響效應即AI。數(shù)據(jù)顯示：高、低技術部門間勞動收入差距在各時期均呈現(xiàn)擴大趨勢，在2001—2016年期間收入差距年均擴大4.33%，表明中國不同技術行業(yè)間勞動收入不平等現(xiàn)象愈發(fā)嚴重。具體而言：(1)在2001—2005年期間，收入不平等年均擴大4.64%，其中要素投入效應FA使得收入差距年均收窄0.36%，人工智能技術引發(fā)的生產(chǎn)率效應PD和崗位更迭效應UP分別導致收入差距年均擴大0.12%和0.06%。然而，這一時期FA、PD和UP的貢獻較低，收入差距變化主要由其他因素決定。(2)在2006—2011年期間，收入差距擴大速度加快，年均擴大6.08%，其中高、低技術部門要素投入相對變化形成的FA年均降低收入差距0.48%，而人工智能技術產(chǎn)生的PD和UP貢獻顯著增加，受二者影響，收入不平等程度分別提高0.34%和0.48%?？梢?，這一時期人工智能技術對收入不平等的作用增大。(3)在2012—2016年期間，收入差距年均擴大1.99%，相對上一時期有所減緩。而UP顯著提高，促使收入差距年均擴大0.70%且貢獻增至31.63%。PD同樣有所提高，引發(fā)收入差距年均擴大0.44%，而FA貢獻有所降低。人工智能技術引發(fā)的生產(chǎn)率效應與崗位更迭效應主導這一時期勞動收入差距變化，貢獻高達51.49%。(4)在全樣本即2001—2016年期間，人工智能技術通過引發(fā)不同技術部門勞動崗位更迭和改變?nèi)厣a(chǎn)率，共同誘致收入差距年均擴大0.75%，貢獻為15.12%?？v觀整個樣本期間，人工智能技術對勞動收入不平等的影響伴隨時間推移，作用愈發(fā)突出，2006年和2012年之后崗位更迭效應和生產(chǎn)率效應顯著提高，這與2006年“深度學習”概念的提出和2012年大數(shù)據(jù)技術興起，再次掀起人工智能“熱潮”的時間節(jié)點相吻合。此外，人工智能技術形成的崗位更迭效應相對生產(chǎn)率效應對收入不平等的作用更強。2.人工智能技術的崗位更人工智能技術通過引發(fā)不同部門勞動崗位更迭及生產(chǎn)率變動，影響勞動收入不平等。然而，人工智能技術為何會擴大勞動收入差距？崗位更迭效應和生產(chǎn)率效應在其中分別扮演何種角色？為此，結(jié)合理論模型先剖析崗位更迭效應，進一步探究生產(chǎn)率效應對收入不平等的影響。表2展示了崗位更迭效應UP的分解結(jié)果，將UP分解為人工智能技術引發(fā)的高、低技術部門自動化擴張和新崗位創(chuàng)造分別形成的崗位更迭效應，分別對應表2中UI綜合可知，人工智能技術的崗位更迭效應加劇勞動收入不平等，一是因為低技術部門自動化擴張，使勞動崗位被機器取代、勞動需求被削減，卻難以在該部門通過崗位創(chuàng)造方式彌補就業(yè)下降，進而減少勞動收入并擴大與高技術部門收入差距；二是盡管人工智能技術在高技術部門通過自動化擴張?zhí)娲鷦趧涌s小收入差距，但也會創(chuàng)造大量新崗位，增加高技術部門勞動收入而加劇不平等。圖5展示了崗位更迭效應及其分解效應累計變化率的時間趨勢。圖形顯示，人工智能技術通過引起高技術部門自動化擴張，以機器替代高技術部門勞動方式降低該部門勞動收入，使收入差距在2001—2016年期間累計收窄33.37%。相反，低技術部門的自動化擴張，使勞動收入差距累計擴大20.78%。與此同時，人工智能技術通過在高技術部門創(chuàng)造勞動具有生產(chǎn)優(yōu)勢的新崗位，增加該部門勞動需求，引起收入差距累計擴大19.60%。然而，人工智能技術在低技術部門的新崗位創(chuàng)造影響有限，僅累計縮小收入差距0.40%，這可能源于人工智能企業(yè)及其衍生崗位通常聚集在高技術行業(yè)。綜合可知，人工智能技術傾向于在低技術部門替代勞動執(zhí)行生產(chǎn)任務，以及在高技術部門創(chuàng)造新勞動崗位，共同引起高技術部門相對低技術部門勞動崗位比例的增加，進而加劇勞動收入不平等。3.自動化擴張、新崗位創(chuàng)造顯著影響收入不平等的微負向作用事實上，人工智能技術在引起高、低技術部門自動化擴張與新崗位創(chuàng)造的同時，還會通過改變各部門的生產(chǎn)率間接影響勞動收入差距。表1已揭示人工智能技術的生產(chǎn)率效應在各時期表現(xiàn)為擴大收入差距。為深入剖析這一結(jié)果，將生產(chǎn)率效應PD分解為高、低技術部門自動化擴張和新崗位創(chuàng)造對勞動收入差距的影響，分別對應表3中的PI表3數(shù)據(jù)顯示：(1)在2001—2005年期間，人工智能技術在高技術部門的自動化擴張有利于提升該部門全要素生產(chǎn)率，使勞動收入差距年均縮小1.15%；而在低技術部門的自動化擴張同樣可以提升該部門生產(chǎn)率，但降低高、低技術部門相對生產(chǎn)率，引起收入差距年均擴大0.33%。同時，人工智能技術在高技術部門的新崗位創(chuàng)造通過降低生產(chǎn)率方式，年均擴大收入差距0.94%；相反，低技術部門新崗位創(chuàng)造通過提升高、低技術部門相對生產(chǎn)率，形成對收入不平等的微弱負向作用。(2)在2006—2011年期間，高、低技術部門自動化擴張分別通過提升各部門生產(chǎn)率，使勞動收入差距年均縮小0.80%和擴大0.64%。相反，高、低技術部門的新崗位創(chuàng)造分別通過降低各部門生產(chǎn)率，引發(fā)收入差距年均擴大0.51%和收窄0.01%。相對前期，高技術部門的生產(chǎn)率效應有所減弱，而低技術部門得到加強。(3)在2012—2016年期間，人工智能技術的自動化擴張形成的生產(chǎn)率效應增大，分別通過提升高、低技術部門生產(chǎn)率，引發(fā)收入差距年均縮小1.17%和擴大1.21%。而新崗位創(chuàng)造分別通過降低高、低技術部門生產(chǎn)率，導致收入不平等程度年均提高0.42%和降低0.02%。(4)就整個樣表3人工智能技術影響收入不平等的生產(chǎn)率效應分解單位：%本期間而言，自動化擴張與新崗位創(chuàng)造在高、低技術部門對收入差距形成相反作用，且在低技術部門的自動化擴張比新崗位創(chuàng)造生產(chǎn)率效應更大，從而擴大高、低技術部門間收入差距。自動化擴張形成的生產(chǎn)率效應強于新崗位創(chuàng)造，這可能與當前人工智能技術以自動化為主，且新創(chuàng)造崗位對低技術勞動的實際吸納效果不理想相關。綜合而言，當前人工智能技術以自動化擴張方式提升低技術部門全要素生產(chǎn)率，或以新崗位創(chuàng)造方式降低高技術部門全要素生產(chǎn)率，加劇勞動收入不平等。問題是，人工智能技術的自動化擴張和新崗位創(chuàng)造，為什么會對不同部門全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生差異？原因可能在于，自動化擴張與新崗位創(chuàng)造對全要素生產(chǎn)率的影響存在門檻特征，即影響方向主要由自動化崗位占比I表4通過計算高、低技術部門自動化崗位比例與資本投入占比的比值B4.人工智能技術影響資本基礎設施建設的崗位對收入差距的分解不同技術部門人工智能技術收入分配效應迥異，那么不同地區(qū)人工智能技術影響可能不同。為此，依據(jù)一定標準對地區(qū)分類。一是根據(jù)人工智能技術引起勞動崗位更迭特點，勞動投入較多地區(qū)可能遭受更大沖擊。按照資本密集度（以勞均資本投入衡量）劃分，將資本密集度高于平均值的地區(qū)記為“資本密集地”，低于平均值的記為“勞動密集地”。二是若地區(qū)高技術行業(yè)越密集，則人工智能技術應用范圍越廣且程度越深，該地勞動者也更易受人工智能技術影響，進而高技術行業(yè)占比不同的地區(qū)收入分配差異明顯。根據(jù)技術密集度（以高技術部門產(chǎn)出占比度量）劃分，技術密集度大于平均值的地區(qū)為“技術密集地”，小于平均值的為“非技術密集地”。首先，探究人工智能技術對資本與勞動密集地收入差距影響的差異，勞動收入差距變化率的分解結(jié)果見表5。上述結(jié)果顯示，人工智能技術在資本密集地的崗位更迭效應大于勞動密集地。為解釋這一結(jié)果的成因，進一步分解兩類地區(qū)的崗位更迭效應。圖6和圖7分別展現(xiàn)資本與勞動密集地崗位更迭效應及其分解效應累計變化率的時間趨勢。對比發(fā)現(xiàn)：(1)由崗位更迭效應UP累計變化率可知，受人工智能技術引發(fā)的高、低技術部門勞動崗位相對變動的影響，資本與勞動密集地的收入差距分別在2001—2016年期間累計擴大20.04%和4.67%。(2)兩類地區(qū)高技術部門自動化通過減少部門勞動崗位產(chǎn)生的影響（UI可知，勞動密集地的崗位更迭效應相對資本密集地更小，是因為人工智能技術在勞動密集地的高技術部門自動化擴張，以機器替代較多高技術部門勞動崗位緩解不平等。而兩類地區(qū)低技術部門自動化擴張與新崗位創(chuàng)造的影響大致相當，但勞動密集地高技術部門新崗位創(chuàng)造對不平等的加劇作用更強。此外，盡管資本密集地的崗位更迭效應更大，但具體到人工智能技術兩種形態(tài)對不同技術部門勞動收入分配的影響時，勞動密集地的高技術部門受到人工智能技術的沖擊更大。為分析資本與勞動密集地生產(chǎn)率效應存在差異的原因，表6給出兩類地區(qū)不同技術部門自動化崗位比例與資本投入占比的比值B其次，剖析人工智能技術對技術與非技術密集地收入不平等的影響差異，表7給出兩類地區(qū)勞動收入差距變化率及其效應分解結(jié)果。為深入分析技術與非技術密集地自動化擴張與新崗位創(chuàng)造對收入差距的崗位更迭效應，圖8和圖9分別展現(xiàn)兩地崗位更迭效應及其分解效應的累計變化趨勢。對比發(fā)現(xiàn)：(1)在2001—2016年期間，崗位更迭效應UP導致兩地收入差距分別累計擴大5.71%和7.71%，表明非技術密集地的崗位更迭效應更大。(2)人工智能技術在技術密集地的高技術部門自動化（UI可知，技術與非技術密集地的不同技術部門不同人工智能技術形態(tài)的崗位更迭效應存在突出差異。其中，人工智能技術傾向于在技術密集地通過高技術部門新崗位創(chuàng)造效應加劇收入不平等，以及自動化擴張緩解不平等，并在非技術密集地通過低技術部門自動化擴張擴大收入差距。為對比技術與非技術密集地，不同技術部門自動化擴張與新崗位創(chuàng)造通過生產(chǎn)率效應對勞動收入差距的影響差異，表8測算兩地高、低技術部門自動化擴張與新崗位創(chuàng)造形成的生產(chǎn)率效應即PI五、完善人工智能技術就業(yè)保障制度，提高就業(yè)生態(tài)效益本文基于當前世界正處于人工智能技術掀起的第四次技術革命“浪潮”之中，人工智能技術將深入發(fā)展和廣泛應用，必將對不同部門的勞動產(chǎn)生持續(xù)沖擊，勞動力市場地位以及不同類型勞動收入不平等將是收入分配領域未來長期且必須面對的重要問題?；诖?，政府應重視：(1)健全就業(yè)培訓機制全方位提升勞動技能水平?；诋斍叭斯ぶ悄芗夹g的自動化作用強于新崗位創(chuàng)造，為有效應對由此造成的收入不平等現(xiàn)象，政府應加大教育培訓投資規(guī)模，建設以高校為人才儲備搖籃、以企業(yè)為技能實踐基地的全方位就業(yè)培訓機制。具體而言，企業(yè)在引入新的生產(chǎn)技術的同時，應定期組織員工參與技能培訓，并積極邀請人工智能領域?qū)＜议_展系列講座，了解人工智能技術的發(fā)展態(tài)勢，以適應新的生產(chǎn)需求。高等教育和高職院校應迎合經(jīng)濟與社會發(fā)展的現(xiàn)實