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中国社科院学部委员蔡昉:人工智能对就业影响的三个事实

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蔡 昉 中国社科院学部委员

本文转载自5月7日长安街读书会微信公众号。

本文字数:3240字

阅读时间:10分钟

可以说,面对人工智能指数级发展,以及大范围的应用和可能的影响,越来越多的人认为“这次真的不一样”。得出这种认识既重要又必要,因为它告诉我们,针对以往关于技术对就业影响的思维方式、分析范式、特征化事实及政策思路,我们都需要进行深刻反思,进而使需要修正的得到修正。至此,本书已经对相关问题有所涉及。如果打算更加系统地做这项工作,有必要浏览一下经济学相关文献,看一看主流理论家讨论了哪些问题。

有意思的是,当我们尝试归纳与本书最切题的理论动态时,发现有两位作者在这个领域持续进行着最系统的理论和经验研究:一位是2024年诺贝尔经济学奖获得者、麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁;另一位是曾在麻省理工学院攻读博士学位,如今在波士顿大学任教的帕斯卡尔·雷斯特雷珀。在合作研究中,他们几乎回答了与人工智能对就业的影响相关的所有最重要、最受关注的问题。

下面,我们根据他们的文章概括几个具有针对性的结论,并且鉴于他们所讨论的现象的背后既有理论逻辑又有经验依据,对中国现实具有直接的借鉴意义,我们不妨将其作为特征化事实看待。

事实一,人口老龄化是自动化加速的重要动因。

人口转变的重要表现是年龄结构变化及老龄化,结果就是劳动力短缺和平均工资上涨。迄今为止,诱致性技术变迁机制仍然发挥作用,其把人工智能革命和其他相关技术创新转化为自动化,进而替代人类劳动,既符合理论预期,也日益成为经验事实。

阿西莫格鲁等人的研究分析了跨国、跨行业等多种数据,揭示出老龄化,特别是由其导致的中间年龄劳动力短缺,引致和推动着机器人技术及其他自动化技术的创新。因此,在老龄化速度较快的国家,涉及自动化方面的创新则表现更突出;在更依赖中间年龄劳动力的产业,自动化过程也更明显。这个事实也可以通过更加直观的方式来观察。

人口转变是一个世界性现象,尽管各国所处的阶段并不一样。那些长期处于低生育率的国家,老龄化率加速提高,劳动年龄人口相应迅速减少,必然出现比较严重的劳动力短缺现象。劳动力要素的相对稀缺及其导致的劳动力相对价格提高,意味着用资本和技术密集型的机器和机器人替代人类劳动,符合企业的投入产出决策理性。所以,我们可以预期这类国家将以很快的速度推进自动化进程。

例如,在全球工业机器人市场上分别排在第一位的中国、第二位的日本和第四位的韩国,也是人口转变过程和结果最引人注目的3个国家。分别来看,中国具有典型的未富先老特征;日本在低生育水平上徘徊最久,是世界上老龄化率最高的国家之一;韩国则创下世界上总和生育率最低的纪录。

根据世界银行的数据,中国、日本和韩国2022年的总和生育率分别为1.18、1.26和0.78,2023年的老龄化率分别为14.3%(国家统计局的数据为15.3%)、29.6%和18.3%。作为老龄化的后果,20-40岁这个核心劳动年龄人口占全部人口的比重,中国、日本和韩国都经历了迅速的降低,2000-2023年,分别下降了7.3、7.5和10.2个百分点(见图1)。


图1、劳动力短缺的国际比较

数据来源:United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division(2024), World Population Prospects 2024, Online Edition.

事实二,自动化和其他技术对岗位的替代导致收入分配不平等。

如果对雇主来说,机器(人)替代人类劳动成为一个更经济合理的投入—产出选择,就意味着劳动力市场及劳动关系的天平发生倾斜,劳动者作为总体处于不利的讨价还价地位,劳动报酬相对于资本报酬就会下降。与此同时,人力资本禀赋不同的劳动者便面临不同的市场需求和回报水平,他们之间的收入差距也会扩大。

阿西莫格鲁等人观察到,从资本和劳动之间的关系来看,自动化和机器人对工人的替代倾向于降低国民收入中的劳动份额,抑制工资上涨和就业扩大;从熟练劳动和非熟练劳动之间的关系来看,后者往往是被替代的主要对象,这在引致更大的技能需求的同时,也造成收入差距进一步扩大。对中国来说,这个经验事实具有重要的政策含义。

正是在经济高速发展时期,中国经历了明显的收入差距的起伏跌宕,城乡居民收入比率(农村=1)和居民收入基尼系数从1981年的2.24和0.31一路提高,在2009年分别达到3.11和0.49的峰值,随后持续降低到2022年的2.45和0.47。

如图2所示,我们用一个不同于基尼系数但同样反映居民收入差距的指标—帕尔马指数,即收入分组中最高10%与最低40%的收入比率,展示中国收入分配的变化趋势,从中甚至可以看到先上升,到达转折点后再下降这样的轨迹,近似于理论上的库兹涅茨倒U形曲线。


图2、全国和分城乡帕尔马指数变化

数据来源:UNU-WIDER, World Income Inequality Database, Version 28 November 2023.

从理解阿西莫格鲁事实的角度,有必要借助图2,对中国收入分配这个变化趋势做些阐释。在统计意义上,中国居民收入差距由3个部分构成,分别为城乡之间收入差距、农村内部收入差距和城镇内部收入差距。迄今为止,总体收入分配状况的改善,主要得益于城乡之间收入差距的显著缩小,与此同时城镇内部收入差距却明显扩大。从趋势可见,总体收入分配改善的速度和幅度已经平缓下来。从基尼系数的变化来看,2015年的0.462成为一个谷底,2016-2022年一直在0.465-0.468徘徊。

从国际比较来说,这样的收入不均等水平仍然过高。收入差距的构成变化也表明,既有的差距在相当大的程度上,并且将在越来越大的程度上同新技术的应用后果相关。这也意味着在改善收入分配的基本途径和方式上,中国亟待进行一个大的政策转向,进而采取有力措施以形成新一轮显著降低的势头。

事实三,人工智能发展应该且可以进行引导,以创造富有生产性的岗位为取向。

阿西莫格鲁等人发现,人工智能这样的新技术应用存在彼此对立的模式选择,如果企业和社会被引导到以自动化为主要目标,即偏向于替代劳动从而降低劳动份额,而不是热衷于创造岗位进而缩小收入差距,则意味着市场失灵。“正确的”技术变革结果不会自然而然地产生,却可以通过制度安排取得。

从经济学的视角来看,这场关于技术发明和应用如何有利于劳动者的旷日持久的争论,涉及的话题显然是市场失灵和政府干预必要性的一般结论,如何应用于技术变迁这个领域。多个学科的研究者也热情地投入这个问题的讨论,不过使用了不尽相同的话语体系,有些还得出另类的结论。例如,人工智能领域的学者或许最懂得人工智能技术的潜在危险,所以提出使人工智能与人类道德“对齐问题”。同时,也有人认为,“对齐问题”本身会使我们陷入一种逻辑困境:与什么人的何种道德对齐呢?

在后面的章节再次回到与“对齐”相关的问题上来之前,我们先在市场失灵这个范式框架下,探讨是否有可能避免人工智能造成不必要的就业冲击。

对大多数经济学家来说,微观和宏观之间的激励不相容就是市场失灵的典型表现。例如,一方面,企业通常会经由种种途径,包括技术选择、产品结构调整和管理方式变化,对劳动力短缺和工资上涨做出理性的反应,这种节约人工成本的动机无可厚非;另一方面,政府出于宏观层面人力资源物尽其用,以及稳定和改善民生的社会目标,希望企业的调整不致破坏就业岗位。

关于市场和政府关系的理论和经验,表明微观主体和宏观调控者的不同出发点之间是可以实现“对齐”的。在就业优先政策和产业政策的实施过程中,通过合理弥补市场机制不足、加强政府公共品供给解决激励相容问题,就是一种“对齐”的意图和实践。不过,我们仍需对人工智能的就业影响有更深刻的认识,才能真正做到把已变化的情况更新到相关政策之中。


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